Peramalan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Kabupaten Labuhanbatu Pada Sektor Pertanian Tahun 2011

PERAMALAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB) KABUPATEN LABUHAN BATU PADA SEKTOR PERTANIAN TAHUN 2011

TUGAS AKHIR

UCI SUPRIANA 072407003

PROGRAM STUDI DIPLOMA III STATISTIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2010

PERAMALAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB) KABUPATEN LABUHANBATU PADA SEKTOR PERTANIAN TAHUN 2011

TUGAS AKHIR

Diajukan untuk melengkapi tugas akhir dan memenuhi syarat mencapai gelar Ahli Madya

UCI SUPRIANA 072407003

PROGRAM STUDI DIPLOMA III STATISTIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2010

PERSETUJUAN

Judul : PERAMALAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL

BRUTO (PDRB) KABUPATEN LABUHAN BATU PADA SEKTOR PERTANIAN TAHUN 2011

Kategori : TUGAS AKHIR

Nama : UCI SUPRIANA

Nomor Induk Mahasiswa : 072407003

Program Studi : DIPLOMA (D3) STATISTIKA Departemen : MATEMATIKA

Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Disetujui di

Medan, Mei 2010

Diketahui

Departemen Matematika FMIPA USU Pembimbing 1 Ketua,

Dr. Saib Suwilo, M.Sc Drs. Suwarno Arriswoyo, M.Si NIP. 19640109 198803 1 004 NIP: 19500321 198003 1 001

PENGHARGAAN

Dengan Nama Yang Maha Sempurna

Segala puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT yang tiada terkira atas segala kenikmatan yang telah diberikan kepada penulis sehingga dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini dengan baik. Salawat beserta salam kepada junjungan mulia Rasulullah saw keluarga dan sahabat.

Penulisan Tugas Akhir ini bertujuan untuk melengkapi persyaratan dalam menyelesakan perkuliahan pada jurusan Statistika Program Diploma III Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara. Penulis menyadari sepenuhnya bahwa penyajian Tugas Akhir ini masih banyak terdapat kekurangan dan masih jauh dari kesempurnaan karena keterbatasan ilmu dan kemampuan penulis.

Oleh karena itu penulis mengharapkan saran dan kritik yang bersifat konstruktif dari pembaca demi kesempurnaan Tugas Akhir ini.

Penyelesaian Tugas Akhir ini tak lepas dari bantuan serta sokongan berbagai pihak. Untuk itu izinkan penulis menyampaikan terima kasih kepada :

1. Bapak Prof. Dr. Eddy Marlianto, M.Sc, Selaku Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam USU

2. Bapak Dr. Saib Suwilo, M.Sc, Selaku Ketua Jurusan D-3 Statistika dan Ilmu Komputer FMIPA USU

3. Bapak Drs.Suwarno Ariswoyo, M.Si, Selaku Dosen Pembimbing Penulis dalam Penulisan Tugas Akhir ini

4. Seluruh Staf dan pegawai jurusan D-3 Statistika dan Ilmu Komputer FMIPA USU

5. Kepada bapak, ibu yang telah memberikan bantuan dan dorongan dalam Penulisan Tugas Akhir ini.

6. Seluruh rekan- rekan kuliah yang telah membantu dalam penyelesaian Tugas Akhir penulis.

Akhirul kalam penulis memanjatkan doa Kepada Allah SWT agar segala kebaikan dan bantuan yang diberikan kepada penulis dapat dibalas oleh Allah SWT. Semoga apa yang penulis perbuat akan selalu diberkati oleh sang pemilik ilmu.

DAFTAR ISI

Halaman

Persetujuan ii

Pernyataan iii

Penghargaan iv

Daftar Isi v

Daftar Tabel Vi

Daftar Gambar Vii

BAB 1 PENDAHULUAN 1

1.1 Latar Belakang 1

1.2 Identifikasi Masalah 3

1.3 Rumusan Masalah 4

1.4 Batasan Masalah 4

1.5 Tujuan dan Manfaat 5

1.6 Metodelogi Penelitian 6

1.7 Tinjauan Pustaka 7

1.8 Sistematika Penulisan 8

BAB 2 URAIAN TEORI 10

2.1 Pengertian Ramalan 10

2.2 Jenis- Jenis Peramalan 11

2.3 Metode Peramalan 13

2.4 Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) 21

BAB 3 ANALISIS DATA 24

3.1 Data yang Akan diolah 24

3.2 Metode Double Exponential Smoothing 26

3.3 Peramalan PDRB Pada Sektor Pertanian Kabupaten Labuhanbatu 39 3.4 Ukuran Ketepatan Metode Peramalan Dengan α =0,9 42

BAB 4 IPLEMENTASI SISTEM 47

4.1 Pengenalan Microsoft Excel 47

4.2 Langkah – Langkah Memulai Microsoft Excel 48

4.3 Implementasi Sistem Peramalan PDRB 49

4.4 Metode Double Exponential Smoothing 50

4.5 Pembentukan Grafik 51

BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 55

5.1 Kesimpulan 55

5.2 Saran 56

Daftar Pustaka Lampiran

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 3.1 Data PDRB pasa sector pertanian kabupaten Labuhanbatu 24 Tabel 3.2 Metode Smoothing Eksponensial Ganda α = 0.1 29 Tabel 3.3 Metode Smoothing Eksponensial Ganda α = 0.2 30 Tabel 3.4 Metode Smoothing Eksponensial Ganda α = 0.3 31 Tabel 3.5 Metode Smoothing Eksponensial Ganda α = 0.4 32 Tabel 3.6 Metode Smoothing Eksponensial Ganda α = 0.5 33 Tabel 3.7 Metode Smoothing Eksponensial Ganda α = 0.6 34 Tabel 3.8 Metode Smoothing Eksponensial Ganda α = 0.7 35 Tabel 3.9 Metode Smoothing Eksponensial Ganda α = 0.8 36 Tabel 3.10 Metode Smoothing Eksponensial Ganda α = 0.9 37 Tabel 3.11 Perbandingan Ukuran Ketepatan Metode Peramalan 38 Tabel 3.12 Peramalan PDRB Pada Sektor Pertanian Kabupaten Labuhanbatu 41

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 3.1 Grafik data PDRB Sektor Pertanian Atas Dasar Harga Konstan 25 Gambar 3.2 Grafik data PDRB Sektor Pertanian Atas Dasar Harga Berlaku 25 Gambar 3.3 Grafik Data dan Ramalan PDRB sektor Pertanian Atas Dasar

Harga Konstan 41

Gambar 3.4 Grafik Data dan Ramalan PDRB sektor Pertanian Atas Dasar

Harga Berlaku 42

Gambar 4.1 Awal Microsoft Excel 48

Gambar 4.2 Tampilan Microsoft Excel 49

Gambar 4.3 Tampilan Chart 51

Gambar 4.4 Data untuk pembuatan chart 52

Gambar 4.5 Memilih Jenis Chart 52

Gambar 4.6 Chart Yang Telah Dibuat 53

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Salah satu ciri kesejahteraan dan gambaran tingkat keberhasilan pembangunan suatu daerah dapat diukur dari besarnya PDRB di daerah tersebut. Demikian juga dengan keadaan di Kabupaten Labuhanbatu, struktur ekonomi Labuhanbatu dapat dilihat dari kontribusi tiap-tiap sektor ekonomi terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Kabupaten Labuhanbatu. Struktur ekonomi Labuhanbatu akan sangat tergantung dari seberapa besar kemampuan sektor-sektor dalam memproduksi barang dan jasa.

Data PDRB Labuhanbatu adalah salah satu cara untuk melihat seberapa besar kemampuan suatu sektor ekonomi di Labuhanbatu dalam memproduksi barang dan jasa. Semakin besar nilai tambah yang dihasilkan oleh suatu sektor ekonomi terhadap PDRB Labuhanbatu maka akan semakin besar pula tingkat ketergantungan kabupaten tersebut terhadap sektor ekonomi tersebut. struktur ekonomi Kabupaten Labuhanbatu, sejak tahun 1997 hingga saat ini tidak mengalami perubahan. Sektor pertanian selalu menjadi leader jika dibandingkan dengan sektor-sektor lainnya, meskipun kontribusi

sektor ini cenderung sedikit demi sedikit terus mengalami penurunan hingga tahun 2002. Tiga sektor terbesar dalam pembentukan PDRB Kabupaten Labuhanbatu atas dasar harga konstan 1993 berturut-turut adalah sektor pertanian, industri pengolahan dan sektor perdagangan, hotel dan restoran.

Dari semua paparan tersebut menurut harga konstan tahun 1993 sektor pertanian memberikan sokongan yang begitu besar bagi PDRB kabupaten Labuhanbatu, akan tetapi dengan berjalannya waktu dan semakin besarnya perkembangan teknologi, masihkah sektor pertanian memberikan kontribusi yang sama besarnya bagi PDRB kabupaten Labuhanbatu?, Bagaimanakah keadaan sektor pertanian pada saat sekarang ?

Atas dasar itu, maka dilakukan peramalan untuk mengetahui terjadi tidaknya fluktuasi pada perekonomian kabupaten Labuhanbatu dari salah satu potensi terbesarnya yakni sektor pertanian. Oleh karena itu penulis memberi judul

“Peramalan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Kabupaten Labuhanbatu Pada Sektor Pertanian Tahun 2011”.

Peramalan sendiri merupakan suatu proses memperkirakan secara sistematik tentang apa yang paling mungkin terjadi dimasa depan berdasarkan informasi masa lalu dan sekarang yang dimiliki agar kesalahannya (selisih apa yang terjadi dengan hasil perkiraan) dapat diperkecil. Peramalan dapat juga diartikan sebagai usaha

memperkirakan perubahan. Agar tidak disalahpahami bahwa ramalan tidak memberi jawaban pasti tentang apa yang akan terjadi, melainkan berusaha mencari yang sedekat mungkin dengan yang terjadi.

Dalam melakukan peramalan digunakan metode Peramalan Exponential Smoothing, dengan asumsi bahwa pendapatan daerah selalu berfluktuasi setiap tahunnya, itulah yang menjadi pertimbangan peggunaan metode tersebut.

1.2 Identifikasi Masalah

Salah satu indikator penting untuk mengetahui kondisi suatu daerah dalam suatu periode tertentu adalah data Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), baik atas dasar harga berlaku maupun atas dasar konstan. PDRB atas harga berlaku dapat digunakan untuk melihat pergeseran struktur ekonomi, sedangkan PDRB atas harga konstan dapat digunakan untuk mengetahui pertumbuhan ekonomi dari tahun ke tahun. Dengan demikian PDRB merupakan indikator untuk mengatur sampai sejauhmana keberhasian pemerintah dalam memanfaatkan sumber daya yang ada, dan dapat digunakan sebagai perencanaan dan pengambilan keputusan.

Pentingnya data PDRB dalam menyusun perencanaan pembangunan, khususnya bidang ekonomi, maka penting untuk meramalkan PDRB untuk masa yang akan datang. Peramalan ini dipergunakan untuk mencapai tujuan dan sasaran pembangunan sesuai dengan skala prioritas, kemudian memilih tindakan yang akan dilakukan untuk tujuan dan sasaran tersebut.

Peramalan dilakukan untuk mengetahui terjadi tidaknya fluktuasi pada perekonomian kabupaten Labuhan Batu dari salah satu potensi terbesarnya yakni sektor pertanian, untuk mendapatkan informasi apakah sektor pertanian masih menjadi penyumbang terbesar pada PDRB Kabupaten Labuhanbatu.

1.3 Rumusan Masalah

Data hasil perhitungan untuk PDRB Kabupaten Labuhanbatu setiap tahunnya mengalami peningkatan. Angka peningkatan ini tentunya tidak terlepas dari peranan sektor pertanian, masalahnya adalah :

1. Bagaimana fluktuasi PDRB tahun 2004 sampai 2011 di kabupaten Labuhanbatu?.

2. Adakah peningkatan kontribusi yang diberikan pertanian bagi PDRB kabupaten Labuhanbatu tahun 2011 ?.

3. Apakah masih relevan sektor pertanian dijadikan komoditas utama penopang perekonomian kabupaten Labuhanbatu pada tahun 2011 ?.

1.4 Batasan Masalah

Dalam penyusunan Tugas Akhir ini dibatasi pada masalah peramalan PDRB kabupaten Labuhanbatu pada sektor pertanian tahun 2010 Berdasarkan data tahun 2004 – 2008, dengan metode Pemulusan (Smoothing) Eksponensial.

1.5 Tujuan dan Manfaat 1. Tujuan Penelitian

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk :

1. Mengetahui fluktuasi PDRB kabupaten Labuhanbatu pada sektor pertanian tahun 2004 sampai dengan 2011 di kabupaten Labuhanbatu.

2. Memperkirakan seberapa besar peningkatan PDRB kabupaten Labuhanbatu pada sektor pertanian tahun 2011.

3. Mengetahui relevansi sektor pertanian dijadikan sebagai komoditas utama penopang perekonomian kabupaten Labuhanbatu pada tahun 2011.

2. Manfaat Penelitian

Dengan tujuan yang telah disebutkan diatas, diharapkan dapat memberikan manfaat sebagai berikut:

a. Bagi Penulis

1) Sebagai penerapan ilmu dari matakuliah yang telah diperoleh. 2) Sebagai syarat untuk menyelesaikan program studi D3 Statistika b. Bagi Lembaga/Instansi dan masyarakat umumnya

1) Dapat memperkirakan PDRB kabupaten Labuhanbatu pada sektor pertanian tahun 2010.

2) Sebagai informasi mengenai fluktuasi PDRB Kabupaten Labuhanbatu sektor pertanian tahun 2004 – 2010.

3) Sebagai pertimbangan dalam pengambilan kebijakan dalam masalah pengembangan sektor pertanian bagi pemeritah daerah yang bersangkutan.

1.6 Metodologi Penelitian

Metodologi penelitian adalah suatu cara yang terdiri dari langkah – langkah atau urutan kegiatan yang berfungsi sebagai pedoman umum yang digunakan untuk melaksanakan penelitian sehingga apa yang menjadi tujuan dari penelitian itu dapat terwujud.

1.6.1 Cara Pengambilan Data

Metode Penelitian yang digunakan penulis adalah dengan cara sebagai berikut:

a. Penelitian kepustakaan, yaitu metode pengumpulan data untuk memperoleh data dan informasi dari perpustakaan, yaitu dengan membaca buku-buku, referensi dan bahan-bahan yang bersifat teoritis yang mendukung penulisan tugas akhir ini.

b. Penelitian lapangan, yaitu metode pengumpulan data untuk memperoleh data dan informasi dengan meneliti, dan menulis data yang diperlukan.

Dalam hal ini penulis menggunakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Medan. Data sekunder adalah data yang bukan diusahakan sendiri pengumpulannya oleh peneliti, misalnya dari Badan Pusat Statistik (BPS), majalah, internet, keterangan-keterangan atau publikasi lainya.

1.6.2 Alat yang Digunakan

Adapun pengolahan data dalam meramalkan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) pada sektor pertanian menggunakan metode Pemulusan (Smoothing) Eksponensial.

1.7 Tinjauan Pustaka

Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu kejadian atau peristiwa di waktu yang akan datang . Ramalan tidak pernah tepat 100%, kalau toh tepat mungkin karena kebetulan.

(J. Supranto, 1993) “Metode Ramalan Kuantitatif”, edisi 4 Rineka Cipta, Jakarta.

Metode Peramalan adalah cara memperkirakan secara kuantitatif apa yang akan terjadi pada masa depan, berdasarkan data yang relevan pada masa lalu. Metode peramalan akan membantu dalam mengadakan pendekatan analisa terhadap tingkah laku atau pola dari data yang lalu sehingga dapat memberikan cara pemikiran, pengerjaan dan pemecahan yang sistimatis dan pragmatis, serta memberikan tingkat keyakinan yang lebih besar atas ketetapan hasil ramalan yang dibuat.

(Assaury, Sofian) “tekhnik dan Metode Peramalan”, Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, Jakarta.

Smoothing Eksponensial adalah suatu metode peramalan rata – rata bergerak yang melakukan pembobotan menurun secara exponential terhadap nilai-nilai observasi yang lebih tua. Seperti halnya dengan rata- rata bergerak, metode pemulusan eksponensial terdiri atas tunggal, ganda, dan metode yang lebih rumit. Semuanya mempunyai sifat yang sama yaitu nilai yang lebih baru diberikan bobot yang relatif lebih besar dibanding nilai pengamatan yang lebih lama.

(Makridakis, Spyros), “Metode dan Aplikasi Peramalan”, edisi 2, Binarupa Aksara, Jakarta.

1.8 Sistematika Penulisan

Adapun sistematika penulisan yang dipergunakan penulis antara lain :

Bab 1 : Pendahuluan

Pada Bab ini akan di uraikan latar belakang masalah, identifikasi masalah, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan dan kegunaan penelitian, metodologi penelitian, dan tinjauan pustaka serta sistematika penulisan

.

Bab 2 : Landasan Teori

Bab ini menguraikan tentang konsep dan defenisi peramalan, metode peramalan yang digunakan serta konsep dan defenisi PDRB (Produk Domestik Regional Bruto) kabupaten Labuhanbatu.

Bab 3 : Analisis Data

Bab ini merupakan bab yang berisikan tentang cara penggunaan rumus yang telah ditentukan penulis.

Bab 4 : Implementasi Sistem

Dalam bab ini penulis menguraikan pengertian dan tujuan implementasi sistem, rancangan program yang dipakai dan hasil outputnya.

Bab 5 : Kesimpulan Dan Saran

Bab ini merupakan bab penutup yang merupakan hasil dan kesimpulan dari pembahasan serta saran penulis berdasarkan kesimpulan yang didapat.

BAB 2

URAIAN TEORI

2.1 Pengertian Peramalan

Peramalan adalah kegiatan memperkirakan atau memprediksi apa yang terjadi pada waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan dilakukan pada waktu yang akan datang. Peramalan menjadi sangat penting karena penyusunan suatu rencana diantaranya didasarkan pada suatu proyeksi atau Peramalan.

Peramalan adalah suatu untuk memperkirakan keadaan dimasa yang akan datang melalui pengujian keadaan dimasa lalu. Dalam kehidupan sosial segala sesuatu itu serba tidak pasti, sukar diperkirakan secara tepat. Dalam hal ini perlu diadakan peramalan. Peramalan yang dibuat selalu diupayakan agar dapat meminimumkan pengaruh ketidak pastian ini terhadap sebuah permasalahan. Dengan kata lain peramalan bertujuan mendapatkan peramalan yang bisa meminimumkan kesalahan meramal (forecat error) yang biasanya diukur dengan mean square error, mean absolute error, dan sebagainya.

Kegunaan peramalan terlihat pada saat pengambilan keputusan. Keputusan yang baik adalah keputusan yang didasarkan atas pertimbangan – pertimbangan yang akan terjadi pada waktu keputusan itu dilaksanakan.

Keberhasilan dari suatu peramalan sangat ditentukan oleh:

a. Pengetahuan teknik tentang pengumpulan informasi (data) masa lalu, data ataupun informasi tersebut bersifat kuantitatif

b. Teknik dan metode yang tetap dan sesuai dengan pola data yang telah dikumpulkan.

Gambaran perkembangan pada masa lalu yang akan datang diperoleh dari hasil analisa data yang didapat dari penelitian yang telah dilakukan. Perkembangan pada masa depan merupakan perkiraan apa yang akan terjadi, sehingga dapat dikatakan bahwa peramalan selalu diperlukan didalam penelitian. Ketepatan penelitian merupakan hal yang penting, walaupun demikian perlu diketahui bahwa sesuatu ramalan selalu ada unsur kesalahannya, sehingga yang perlu diperhatikan adalah usaha untuk memperkecil kesalahan dari ramalan tersebut.

2.2 Jenis- Jenis Peramalan

Berdasarkan sifatnya, peramalan dibedakan atas dua macam yaitu: a. Peramalan kualitatif

Peramalan kualitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kualitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat bergantung pada orang yang menyusunnya.

Hal ini penting karena hasil peramalan tersebut ditentukan berdasarkan pemikiran yang instuisi, pendapat dan pengetahuan serta pengalaman penyusunnya.

b. Peramalan Kuantitatif

Peramalan kuantitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat bergantung pada metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut.

Baik tidaknya metode yang digunakan tergantung dengan perbedaan atau penyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan yang terjadi. Semakin kecil penyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan yang akan terjadi maka semakin baik pula metode yang digunakan.

Peramalan kuantitatif dapat diterapkan bila terdapat kondisi berikut: a. Tersedia informasi (data) tentang masa lalu

b. Informasi (data) tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data numeric c. Dapat diasumsikan bahwa beberapa aspek pola masa lalu akan terus berlanjut

pada masa yang akan datang.

Pada penyusunan Tugas Akhir ini, peramalan yang digunakan penulis adalah peramalan kuantitatif.

2.3 Metode Peramalan

2.3.1 Pengertian Metode Peramalan

Metode peramalan adalah suatu cara memperkirakan atau mengestimasi secara kuantitatif maupun kualitatif apa yang akan terjadi pada masa depan, berdasarkan data yang relevan pada masa lalu. Kegunaan metode peramalan adalah untuk memperkirakan secara sistematis dan pragmatis atas dasar data yang relevan pada masa lalu. Dengan demikian peramalan diharapkan dapat memberikan objektivitas yang lebih besar.

Metode peramalan memberikan urutan dan pemecahan atas pendekatan masalah dalam peramalan, sehingga bila digunakan pendekatan yang sama atas permasalahan, maka akan didapat dasar pemikiran dan pemecahan yang argumentasinya sama.

2.3.2 Jenis- Jenis Metode Peramalan

Peramalan kuantitatif dibedakan atas :

a. Metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisa pola hubungan antar variabel yang diperkirakan dengan variabel waktu yang merupakan deret berkala (time series). Metode peramalan termaksuk dalam jenis ini adalah:

1. Metode pemulusan (smoothing) 2. Metode box Jenkins

b. Metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisa pola hubungan antar variabel yang diperkirakan dengan variabel lain yang mempengaruhinya, yang bukan waktunya disebut dengan metode korelasi atau sebab akibat (metode causal). Metode peramalan yang termasuk dalam jenis ini adalah:

1. Metode Regresi dan Korelasi 2. Metode Ekonometri

3. Metode Input Output

2.3.3 Metode Pemulusan (Smoothing)

Metode Pemulusan (Smoothing) adalah metode peramalan dengan mengadakan penghalusan atau pemulusan terhadap data masa lalu yaitu dengan mengambil rata-rata dari nilai pada beberapa periode untuk menaksir nilai pada suatu periode. Smoothing dilakukan dengan dua cara yaitu Moving Average atau Exponential Smoothing.

1. Forecasting dengan metode Moving Average (Rata-rata bergerak)

Dengan moving averages (rata-rata bergerak) ini dilakukan peramalan dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari rata-ratanya, lalu menggunakan rata-rata tersebut sebagai ramalan untuk periode berikutnya. Istilah rata-rata bergerak digunakan, karena setiap kali data observasi baru tersedia, maka angka rata-rata yang baru dihitung dan dipergunakan sebagi ramalan.

a. Rata – rata Bergerak Tunggal (Single Moving Averages)

Menetukan ramalan dengan metode single moving averages cukup mudah dilakukan. Bila akan menerapkan 4 bulan rata-rata bergerak maka maka ramalan pada bulan Mei dihitung sebesar rata-rata dari 4 bulan sebelumnya, yaitu bulan Januari, Februari, Maret, April. Persamaan Matematis dari teknik ini adalah :

F t+1 =

T X X

X₁+ ₂ +...+ _T

Keterangan :

Ft+1 : Ramalan untuk periode ke t + 1 X

T : Nilai riil periode ke t

T : jangka waktu rata-rata bergerak.

Karakteristik Khusus Single Moving Averages

Metode single moving average memiliki karakteristik khusus, yaitu:

a) Untuk menentukan ramalan pada periode yang akan datang memerlukan data historis selam jangka waktu tertentu.

b) Semakin panjang jangka waktu moving averages, efek pelicinan semakin terlihat dalam ramalan atau menghasilkan moving average yang semakin halus. Artinya pada moving averages yang jangka waktunya lebih panjang, perbedaan ramalan terkecil dengan ramalan terbesar menjadi lebih kecil.

Menghitung Kesalahan Ramalan

Hasil proyeksi yang akurat adalah forecast yang bisa meminimalkan kesalahan meramal (forecast error). Besarnya forecast error dihitung dengan mengurangi data riil dengan besarnya ramalan.

Error (E) = Xt - Ft

Keterangan : X

t = data riil periode ke-t

F

t = ramalan periode ke-t

Dalam menghitung forecast error digunakan.

a)Mean Absolute Error

Mean Absolute Error adalah rata-rata absolute dari kesalahan meramal, tanpa menghiraukan tanda positif maupun negatif.

MAE =

n F Xt t

∑

− 2 b) Mean Squared Error

Mean Squared Error adalah kuadrat rata-rata kesalahan meramal.

MSE =

(

)

n F X_{t t}

∑

− 2

Metode ini mudah menghitungnya dan sederhana, tetapi mempunyai kelemahan-kelemahan antara lain :

(1) perlu data histories yang cukup,

(3) kalau fluktuasi data tidak random, tidak menghasilkan forecasting yang baik. (Pangstu Subagyo, 1986:11).

c) Mean Absolute Percentage Error (MAPE)

Mean Absolute Percentage Error merupakan nilai tengah kesalahan persentase absolute dari suatu peramalan.

MAPE = n APE

∑

d) Percentage Error (PE)

Percentage Error merupakan Kesalahan persentase dari suatu peramalan,

PE = x100

X F X t t t     − dimana :

xt =nilai data ke periode ke-t

ft =nilai ramalan periode ke-t

n =banyaknya data

2) Rata – rata Bergerak Ganda (Double Moving Averages)

Menentukan ramalan dengan metode double moving averages sedikit lebih sulit dibandingkan dengan single moving averages. Ada beberapa langkah dalam

menentukan ramalan dengan metode double moving averages, antara lain sebagai berikut.

a) Menghitung moving average/ rata-rata bergerak pertama, diberi simbol S’t,

dihitung dari data historis yang ada. Hasilnya diletakkan pada periode terakhir moving average pertama.

b) Menghitung moving average/rata-rata bergerak kedua, diberi simbol S’’t, dihitung

dari rata-rata bergerak kedua. Hasilnya diletakkan pada periode terakhir moving average kedua.

c) Menentukan besarnya nilai αt (Konstanta)

αt = S’t + (S’t – S’’t)

= 2S’t – S’’t

d) Menentukan besarnya nilai bt (slope)

bt =

(

' "

)

1 2

t

t S

S

N− −

e) Menentukan besarnya forecast Ft+m = αt + btm,

m adalah jangka waktu forecast kedepan. (Indriyo dan Najmudin,2000:13).

b. Forecasting dengan metode Exponential Smoothing

Metode exponential smoothing merupakan pengembangan dari metode moving averages. Dalam metode ini peramalan dilakukan dengan mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan data terbaru. Setiap data diberi bobot, data yang lebih baru diberi bobot yang lebih besar.

Dua metode dalan exponential smoothing diantaranya single exponential smoothing dan double exponential smoothing.

1. Single Exponential Smoothing

Metode ini adalah pengembangan dari metode moving average (MA) menggunakan rumus sebagai berikut:

F t+1 =

T

X X

X1 + 2 +...+ T

Keterangan :

Ft+1 : Ramalan untuk periode ke t + 1 X

T : Nilai riil periode ke t

T : jangka waktu rata-rata bergerak.

Metode moving average memang mudah menghitungnya akan tetapi metode ini memberikan bobot yang sama pada setiap data . Untuk mengatasi hal ini maka digunakan metode single exponential smoothing. Pada metode single exponential smoothing bobot yang diberikan pada data yang ada adalah sebesar α untuk data yang terbaru, α(1-α) untuk data yang lama, α(1-α)

2

untuk data yang lebih lama, dan seterusnya. Besarnya α adalah antara 0 dan 1. Semakin mendekati 1 berarti data terbaru lebih diperhatikan. Secara matematis besarnya Peramalan adalah:

Ft+1 = α Xt + (1 – α) Ft

Ft+1 : Ramalan untuk periode ke t+1

X

t : Nilai riil periode ke t

Dari persamaan di atas besarnya peramalan periode yang akan datang dijelaskan sebagai berikut:

Ft+1 = α Xt + (1-α) Ft

Ft+1 = α Xt + Ft - α Ft

Ft+1 = Ft+ α (Xt– Ft)

Secara sederhana

Ft+1 = Ft+ α (et)

Dimana et adalah kesalahan ramalan (nilai sebenarnya dikurangi ramalan) untuk

periode t.

Dengan demikian dapat dikatakan bahwa peramalan pada periode yang akan datang adalah ramalan sebelumnya ditambah α (alpha) dikalikan dengan kesalahan ramalan periode sebelumnya. Dalam melakukan peramalan dengan menggunakan metode single exponential smoothing (SES), besarnya α (alpha) ditentukan secarat trial dan error sampai diketemukan α (alpha) yang menghasilkan forecast error terkecil. Metode ini lebih cocok digunakan untuk meramal data-data yang fluktuatif secara random (tidak teratur).

2) Double Exponential Smoothing

Pada metode ini proses penentuan ramalan dimulai dengan menentukan besarnya alpha secara trial dan error. Sedangkan tahap-tahap dalam menentukan ramalan adalah sebagai berikut.

a) Menentukan Smoothing pertama (S’t)

S’t = α Xt + (1- α) S’t-1,

b) Menentukan Smoothing kedua (S’’t)

S”t = α S’t + (1- α) S’’t-1,

c) Menentukan besarnya konstanta (αt)

αt = S’t + (S’t – S’’t)

= 2S’t – S’’t

d) Menentukan besarnya slope (bt)

bt =

(

' "

)

1−α St−St

α

e) Menentukan besarnya forecast (Ft+m)

Ft+m = αt + btm,

Dimana m adalah jumlah periode kemuka yang diramalkan.

Metode double exponential smoothing ini biasanya lebih tepat untuk meramalkan data yang mengalami trend kenaikan. (Pangestu Subagyo, 1986:25).

2.4 Produk Domestik Regional Bruto

Untuk menghitung ataupun mengelola pendapatan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) pada suatu kabupaten atau kotamadya terlebih dahulu perlu dimengerti beberapa konsep dan defenisi dari unsur- unsur pokok sebagai berikut:

a. Output

Yang dimaksud dengan output adalah nilai barang atau jasa yang dihasilkan dalam suatu periode tertentu, biasanya satu tahun. Jenis output ada tiga macam, yaitu:

1. Output Utama ( Output menjadi utama produksi)

2. Output Sampingan, dan bukan menjadi tujuan utama produksi

3. Output ikutan, yaitu output yang terjadi bersama- sama atau tidak dapat dihindarkan dengan output utamanya.

b. Biaya antara

Biaya antara adalah barang - barang tidak tahan lama dan jasa- jasa yang digunakan atau habis dalam proses produksi. Barang- barang yang tahan lama yang pada umumnya lebih dari satu tahun, dan tidak habis dalam proses produksi tidak termasuk sebagai biaya antara dan disebut sebagai barang modal.

c. Nilai Tengah

1. Nilai tambah Bruto

Merupakan selisih antara output dan biaya antara. Dengan kata lain merupakan produk dari proses produksi.

2. Nilai Tambah Netto

Nilai tambah Netto adalah apabila suatu penyusutan dikeluarkan nilai tambah bruto, maka akan diperoleh Nilai Tambah Netto.

Pengertian produk Domestik Regional Bruto ( PDRB) adalah keseluruhan produk dari hasil proses produksi dari sektor maupun sub sektor (lapangan usaha) dari wilayah ataupun daerah.

Sektor – sektor (Lapangan Usaha) tersebut terdiri dari: 1. Sektor Pertanian

2. Sektor pertambangan dan penggalian 3. Sektor industri pengolahan

4. Sektor Listrik, gas dan air bersih 5. Sektor bangunan

6. Sektor perdagangan, hotel, dan restoran 7. Sektor pengangkutan dan Komunikasi

8. Sektor keuangan, persewaan, dan jasa perusahaan 9. Sektor jasa- jasa

Namun penulis hanya membatasi peramalan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) atas sektor pertanian. Sektor pertanian mencakup segala pengusahaan yang didapat dari alam dan merupakan barang- barang biologis atau hidup, dimana hasilnya akan digunakan untuk memenuhi hidup sendiri atau dijual kepada pihak lain, sektor pertanian ini terdiri dari sub sektor yaitu tanaman bahan makanan, tanaman pertanian, peternakan, kehutanan dan perkebunan serta perikanan.

Produk Domestik Regional Bruto adalah Ukuran tingkat kesejahteraan suatu daerah yang merupakan jumlah nilai tambah yang dihasilkan oleh tiap sektor tiap tahunnya, dan juga Suatu alat ukur yang dapat menggambarkan tingkat keberhasilan pembangunan.

BAB 3

ANALISA DATA

3.1 Data Yang Akan Diolah

Data yang dibutuhkan dalam menganalisis pada Tugas Akhir ini adalah data PDRB Pada sektor pertanian berdasarkan tahun 2004 – 2008. Data tersebut sebagai berikut :

Tabel 3.1 Data PDRB Pada Sektor Pertanian Kabupaten Labuhanbatu (Jutaan Rupiah)

Tahun Atas Dasar Harga Konstan Atas Dasar Harga Berlaku

2004 2.333.980,04 1.695.292,28

2005 2.624.865,72 1.704.872,97

2006 2.955.912,11 1.714.695,62

2007 3.558.373,26 1.844.734,29

2008 4.243.033,14 1.965.527,97

Grafik Data PDRB Kabupaten Labuhanbatu Pada Sektor Pertanian Tahun 2004 – 2008

1. Atas dasar Harga Konstan

Gambar 3.1 Grafik data PDRB Sektor Pertanian Atas Dasar Harga Konstan

2. Atas Dasar Harga Berlaku

Dari grafik diatas dapat dilihat bahwa data PDRB Kabupaten Labuhanbatu termasuk data yang mengalami trend kenaikan, karena itu metode yang lebih tepat untuk digunakan dalam peramalan data di atas adalah metode Double Exponential Smoothing.

3.2 Metode Double Exponential Smoothing

Pada peramalan dengan metode ini digunakan α =0.1sampai dengan α =0.9. Besarnya peramalan bila digunakan α = 0.1 adalah sebagai berikut.

Peramalan PDRB sektor pertanian atas dasar harga Konstan Tahun 2004 : S’t

: ditentukan oleh PDRB tahun pertama, yaitu sebesar 2.333.980,04

S”t : ditentukan juga oleh besarnya PDRB tahun pertama, yaitu 2.333.980,04

at : belum bisa ditentukan karena merupakan data pertama.

bt

: belum bisa ditentukan karena merupakan data pertama.

F

t+m : peramalan tahun kedua (F2005) ditentukan oleh besarnya PDRB tahun

pertama, yatu sebesar 2.333.980,04

Tahun 2005 :

Xt = 2.624.865,72

a. S’t = αXt+ (1 - α) S’t-1

= 0.1 (2.624.865,72) + (1 – 0.1) 2.333.980,04 = 2.363.068,61

b. S”t = αS’t + (1 - α) S”t-1

= 0.1(2.353.068,61) + (1 – 0.1) 2.333.980,04 = 2.336.888,90

c. at = 2 S’t – S”t

= 2 (2.363.068,61 ) – 2.336.888,90 = 2.389.248,32

d. bt =

(

S't S ''t

)

1−α −

α

=

(

2.363.068,61 2.336.888,90

)

1 . 0 1 1 . 0 − − = 2.908,86

e. Peramalan ( Ft+m)

Ft=m = at + bt (m)

F2006 = 2.389.248,32 +2.908,86 (1)

= 2.392.157,18

Perhitungan selengkapnya dapat dilihat pada tabel 3.2

Untuk mencari nilai MSE, maka harus ditentukan dahulu nilai dari e (kesalahan) dan e2 (kesalahan kuadrat) dengan menggunakan rumus :

et = Xt - Ft

e2006 = 2,955,912.11 - 2,392,157.18

= 563.754,93

Selanjutnya yang dibutuhkan adalah et 2. Dari nilai e tiap- tiap periode diatas, dapat

dikuadratkan menjadi :

Selanjutnya dihitung nilai dari MSE untuk α = 0,1 sampai dengan α = 0,9 dengan rumus sebagai berikut:

MSE =

n F X n

i

i i

∑

₌ −

1

) (

Dengan perhitungan yang sama, maka dapat ditentukan nilai smoothing eksponensial tunggal, ganda, dan ramalan yang akan datang untuk α = 0,1 sampai dengan α = 0,9 yang ditampilkan pada tabel berikut.

Tabel 3.11 Perbandingan Ukuran Ketepatan Metode Peramalan

1. Atas Dasar Harga Konstan 2. Atas Dasar Harga Berlaku

α MSE

0,1 1.240.479.207.064,98 0,2 823.199.685.907,04 0,3 539.176.444.873,30 0,4 348.930.670.851,18 0,5 223.414.681.892,62 0,6 141.787.800.938,25 0,7 89.517.149.140,40 0,8 56.803.358.784,66 0,9 37.331.205.810,25

Sumber : Perhitungan

Dari tabel 3.11 diatas dapat dilihat bahwa yang menghasilkan nilai MSE yang

minimum atau terkecil yaitu pada α = 0,9 yaitu dengan nilai MSE= 37.331.205.810,25

untuk PDRB atas dasar harga konstan dan nilai MSE = 4.919.246.673,64 untuk PDRB atas dasar harga berlaku.

α MSE

0,1 25.520.775.925,85 0,2 20.282.553.781,60 0,3 16.030.051.062,58 0,4 12.622.660.854,07 0,5 9.944.030.071,25 0,6 7.899.746.136,13 0,7 6.415.376.126,53 0,8 5.434.858.397,32 0,9 4.919.246.673,64

3.3 Peramalan PDRB Pada Sektor Pertanian Kabupaten Labuhanbatu 3.3.1 Peramalan PDRB Sektor Pertanian Atas Dasar Harga Konstan

Setelah diketahui bahwa error terkecil yang terdapat pada model data diatas maka dilakukan peramalan PDRB pada Sektor Pertanian Atas Dasar Harga Konstan Kabupaten Labuhanbatu untuk tahun 2009 sampai tahun 2011 dengan menggunakan persamaan :

Ft+m = 4.241.644,64 + 661.160,11 (m)

Setelah diperoleh model peramalan PDRB pada sektor pertanian Kabupaten Labuhanbatu, maka dapat dihitung untuk 3 periode kedepan untuk tahun 2009 sampai dengan 2011.

Untuk Tahun 2009

Ft+m = 4.241.644,64 + 661.160,11 (m)

F2008+1 = 4.241.644,64 + 661.160,11 (1)

` = Rp 4.902.804,75 Untuk Tahun 2010

Ft+m = 4.241.644,64 + 661.160,11 (m)

F2008+2 = 4.241.644,64 + 661.160,11 (2)

` = Rp 5.563.964,86 Untuk Tahun 2011

Ft+m = 4.241.644,64 + 661.160,11 (m)

F2008+3 = 4.241.644,64 + 661.160,11 (3)

3.3.2 Peramalan PDRB Sektor Pertanian Atas Dasar Harga Berlaku

Setelah diketahui bahwa error terkecil yang terdapat pada model data diatas maka dilakukan peramalan PDRB pada Sektor Pertanian Atas Dasar Harga Berlaku Kabupaten Labuhanbatu untuk tahun 2009 sampai tahun 2011 dengan menggunakan persamaan :

Ft+m = 1.965.379,53 + 119.178,88 (m)

Setelah diperoleh model peramalan PDRB pada sektor pertanian Kabupaten Labuhanbatu, maka dapat dihitung untuk 3 periode kedepan untuk tahun 2009 sampai dengan 2011.

Untuk Tahun 2009

Ft+m = 1.965.379,53 + 119.178,88 (m)

F2008+1 = 1.965.379,53 + 119.178,88 (1)

` = Rp 2.084.558,41

Untuk Tahun 2010

Ft+m = 1.965.379,53 + 119.178,88 (m)

F2008+2 = 1.965.379,53 + 119.178,88 (2)

` = Rp 2.203.737,29

Untuk Tahun 2011

Ft+m = 1.965.379,53 + 119.178,88 (m)

F2008+3 = 1.965.379,53 + 119.178,88 (3)

Tabel 3.12 Peramalan PDRB Pada Sektor Pertanian Kabupaten Labuhanbatu Tahun 2009 sampai dengan 2011

1. Atas Dasar Harga Konstan 2. Atas Dasar Harga Berlaku Tahun Peramalan

2009 Rp 4.902.804,75 2010 Rp 5.563.964,86 2011 Rp 6.225.124,97

Sumber : Perhitungan

Grafik Data dan Ramalan PDRB Kabupaten Labuhanbatu Pada Sektor Pertanian

1. Atas Dasar Harga Konstan

Tahun Peramalan

2009 Rp 2.084.558,41 2010 Rp 2.203.737,29 2011 Rp 2.322.916,17

Gambar 3.3 Grafik Data dan Ramalan PDRB sektor Pertanian Atas Dasar Harga Konstan

2. Atas Dasar Harga Berlaku

Gambar 3.4 Grafik Data dan Ramalan PDRB sektor Pertanian Atas Dasar Harga Berlaku

3.4 Ukuran Ketepatan Metode Peramalan Dengan α =0,9

3.4.1 Ukuran Ketepatan Metode Peramalan Pada PDRB Sektor Pertanian Atas Dasar Harga Konstan

1. Nilai Tengah Kesalahan Kuadrat (Mean Square Error) adalah:

MSE =

(

)

n F X n

i

i i

2

1

∑

₌ −

=

3

7.939,47 111.993.61

2. Nilai Tengah Kesalahan Persentase Absolute (Mean Absolute Percentage Error) adalah:

MAPE = n

PE n

i i

∑

₌₁

= 3 14,70

= 4,90

3. Nilai Tengah Kesalahan Persentase (Mean Percentage Error) adalah:

MPE =

n PE n

i i

∑

₌₁

= 3 14,70

= 4,90

4. Jumlah Kuadrat Kesalahan (Sum Square Error) adalah:

SSE =

(

)

2

1

∑

₌n −

i

i

i F

X

= 111.993.617.939,47

5. Jumlah Nilai Tengah Galat Absolute ( Mean Absolute Error) adalah:

MAE = n

e n

i i

∑

₌₁

= 3 525.361,37

3.4.2 Ukuran Ketepatan Metode Peramalan Pada PDRB Sektor Pertanian Atas Dasar Harga Berlaku

1. Nilai Tengah Kesalahan Kuadrat (Mean Square Error) adalah:

MSE =

(

)

n F X n i i i 2 1

∑

₌ − = 3 .510,40 14.757.739

= 4.919.246.503,47

2. Nilai Tengah Kesalahan Persentase Absolute (Mean Absolute Percentage Error) adalah:

MAPE = n

PE n

i i

∑

₌₁

= 3 7,42

= 2,4719

3. Nilai Tengah Kesalahan Persentase (Mean Percentage Error) adalah:

MPE =

n PE n

i i

∑

₌₁

= 3 7,42

4. Jumlah Kuadrat Kesalahan (Sum Square Error) adalah:

SSE =

(

)

2

1

∑

₌n −

i

i

i F

X

= 14.757.739.510,40

5. Jumlah Nilai Tengah Galat Absolute ( Mean Absolute Error) adalah:

MAE = n

e n

i i

∑

₌₁

= 3 137.553,73

BAB 4

IMPLEMENTASI SISTEM

4.1 Pengenalan Microsoft Excel

Pada penyusunan tugas akhir ini, dalam pengolahan data penulis menggunkan program Microsoft Excel. Dimana Microsoft excel adalah aplikasi pengolahan angka (spread sheet) yang sangat popular dan canggih saat ini yang dapat digunakan untuk mengatur, menyediakan, maupun menganalisa data dan mempresentasikan dalam bentuk table, grafik atau diagram.

Excel merupakan produk unggulan dari Microsoft Corporation yang banyak berperan dalam pengolahan informasi khususnya data yang berbentuk angka. Dihitung, diproyeksikan, dianalisis dan dipresentasikan data pada lembar kerja. Microsoft telah mengeluarkan excel dalam berbagai versi mulai versi 4, versi 5, versi 97, versi 2000, versi 2003 dan sekarang Microsoft excel 2007.

Lembar Kerja (Sheet) excel terdiri dari 256 kolom dan 65536 baris. Perpotongan baris dan kolom disebut sel (cell). Sel diberi nama menurut posisi kolom dan baris dilokasi sel tersebut berada. Kolom diberi nama dengan huruf mulai dari A,B,C,…, Z. Kemudian dilanjutkan AA,AB,AC sampai IV. Sedangkan baris ditandai dengan angka mulai dari 1,2,3… sampai angka 65536.

4.2 Langkah – Langkah Memulai Microsoft Excel

4.2.1 Mengaktifkan Microsoft Excel

Sebelum mengoperasikan software ini, pastikan bahwa pada komputer terpasang pada program excel. Langkah – langkahnya adalah sebagai berikut :

a. Klik tombol start b. Pilih dan klik program

c. Pilih dan klik Microsoft Office, Microsoft Excel

4.2.2 Tampilan Microsoft Excel

Gambar 4.2: Tampilan Microsoft Excel

4.3 Implementasi Sistem Peramalan PDRB

Fungsi dalam excel ditujukan untuk memudahkan pengetikan formula yang lazim diperlukan dalam melakukan perhitungan aritmatik dan operasi standart lazim yang sering diulangi.

Terdapat banyak fungsi – fungsi statistik yang disediakan oleh Microsoft Excel, diantaranya adalah fungsi average, fungsi standart deviasi, fungsi median, fungsi mean dan masih banyak fungsi statistik lainya.

4.4 Metode Double Exponential Smoothing

Langkah – langkah yang digunakan untuk menentukan peramalan dari data aktual yang tersedia untuk diolah sehingga dapat dicari ramalan untuk periode selanjutnya adalah sebagai berikut:

1. Pada lembar kerja excel, masukkan data PDRB pada sektor pertanian

2. Lalu hitunglah Metode Eksponensial Tunggal dengan rumus: =$B$6*B11+(1-$B$6)*C10

3. Metode Eksponensial Ganda dapat dihitung dengan rumus : =$B$6*C11+(1-$B$6)*D10

4. Nilai a dihitung dengan rumus : =2*C11-D11

5. Nilai b dihitung dengan rumus: = (C11-D11)*($B$6/(1-$B$6))

6. Nilai ramalan dapat dihitung dengan rumus: =E11+F11

4.5 Pembentukan Grafik

Data tanpa grafik (chart) tampaknya kurang menarik dibaca. Apalagi data tersebut cukup kompleks dan memiliki beragam item. Untuk itu, ada baiknya kita memvisualisasikan data yang telah kita buat ke dalam grafik. Pemberian grafik (chart) dapat anda lakukan pada grup chart, yang terdapat pada ribbon insert.

Gambar 4.3 : Tampilan Chart

Pada grup chart tersebut terdapat tujuh kategori, dimana setiap kategorinya memiliki berbagai bentuk yang dapat kita pilih dengan cara mengklik tombol dari masing- masing kategori tersebut.

1. Buat dan seleksi data yang akan dijadikan sumber pembuatan grafik

Gambar 4.4 Data untuk pembuatan chart

2. Pada ribbon insert, klik tombol line, sehingga akan muncul beberapa jenis chart. Misalkan kita pilih stacked line with marker, seperti yang diperlihatkan pada gambar berikut:

Secara otomatis, chart sudah terbentuk seperti gambar berikut :

Gambar 4.6 Chart Yang Telah Dibuat

3. Jika layout yang sudah dibuat masih kurang memuaskan, maka kita dapat mengubahnya dengan cara mengaktifkan terlebih dahulu chart yang akan diubah layout – nya, kemudian klik Quick Layout, yang terdapat pada charts Layout (Ribbon Design), dan atur sesuai keinginan kita.

Gambar 4.7 Chart Yang Telah Diatur

Grafik yang terbentuk berhubungan langsung dengan data pada worksheet, artinya jika terjadi perubahan pada data, secara otomatis grafik akan barubah sesuai dengan perubahan data tersebut.

Setelah kita selesai bekerja dengan excel dan ingin keluar dari excel klik tombol (X) yang berada di pojok kanan atas Excel atau bisa juga dengan menekan tombol Quick Access Button > Close.

BAB 5

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan pembahasan yang telah dilakukan maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:

1. PDRB kabupaten Labuhanbatu pada sektor pertanian tidak mengalami fluktuasi akan tetapi mengalami kenaikan setiap tahunnya.

2. Terjadi peningkatan pendapatan pada tahun 2011, hasil peramalan dengan menggunakan metode double exponential smoothing (alpha =0,9). Pada tahun 2011 diperoleh ramalan sebesar Rp. 6.225.124,97 pada PDRB sektor Pertanian atas dasar harga konstan dan Rp. 2.322.916,17 pada PDRB sektor pertanian atas dasar harga berlaku. (semua data tersebut dalam jutaan rupiah).

3. Dari semua uraian yang telah dipaparkan bisa diambil sebuah kesimpulan bahwa sektor pertanian masih relevan untuk dijadikan komoditas utama penopang perekonomian kabupaten Labuhanbatu, dapat dilihat pula dari hasil peramalan yang selalu mengalami kenaikan setiap tahunnya, bisa diperkirakan sektor ini masih akan memberikan kontribusi besar pada pendapatan daerah kabupaten Labuhanbatu.

5.2 Saran

Berdasarkan dari kesimpulan yang yang telah disebutkan di atas, maka diajukan beberapa saran. Adapun saran – saran yang penulis ingin sampaikan adalah sebagai berikut.

1. Keadaan pendapatan regional sektor pertanian yang selalu mengalami kenaikan, memberi kontribusi yang sangat besar dan menjadi penopang utama perekonomian daerah, hendaknya mendapatkan perhatian yang lebih serius dari pemerintah kabupaten Labuhanbatu, agar dapat digunakan secara profesional sebagai sarana peningkatan kesejahteraan masyarakat di daerah tersebut.

2. Sebagai bahan pertimbangan dan perbandingan dalam mengambil berbagai kebijakan, metode peramalan yang dibahas dalam tugas akhir ini akan sangat membantu.

DAFTAR PUSTAKA

Aritonang, Lerbin.2009. Peramalan Bisnis. Jakarta : Ghalia Indonesia.

Assaori, Sofyan.1984.Teknik dan Metode Peramalan. Jakarta: Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.

Haymans, Adler. 1989. Tekhnik Peramalan Bisnis dan Ekonomi. Jakarta: Rineka Cipta.

J. Supranto, 1993. Metode Ramalan Kuantitatif. Jakarta : Rineka Cipta.

Makridakis,Spyros.1999. Metode dan Aplikasi Peramalan. Jakarta: Binarupa Aksara. BPS. 2005. Labuhan Batu Dalam Angka. Badan Pusat Statistik

BPS. 2007. Labuhan Batu dalam Angka. Badan Pusat Statistik

DATA PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB) PADA SEKTOR PERTANIAN KABUPATEN LABUHANBATU

TAHUN 2004 – 2008 (Jutaan Rupiah )

Tahun Atas Dasar Harga Konstan Atas Dasar Harga Berlaku

2004 2.333.980,04 1.695.292,28

2005 2.624.865,72 1.704.872,97

2006 2.955.912,11 1.714.695,62

2007 3.558.373,26 1.844.734,29

2008 4.243.033,14 1.965.527,97

Secara otomatis, chart sudah terbentuk seperti gambar berikut :

Gambar 4.6 Chart Yang Telah Dibuat

3. Jika layout yang sudah dibuat masih kurang memuaskan, maka kita dapat mengubahnya dengan cara mengaktifkan terlebih dahulu chart yang akan diubah layout – nya, kemudian klik Quick Layout, yang terdapat pada charts Layout (Ribbon Design), dan atur sesuai keinginan kita.

Gambar 4.7 Chart Yang Telah Diatur

Grafik yang terbentuk berhubungan langsung dengan data pada worksheet, artinya jika terjadi perubahan pada data, secara otomatis grafik akan barubah sesuai dengan perubahan data tersebut.

Setelah kita selesai bekerja dengan excel dan ingin keluar dari excel klik tombol (X) yang berada di pojok kanan atas Excel atau bisa juga dengan menekan tombol Quick Access Button > Close.

BAB 5

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan pembahasan yang telah dilakukan maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:

1. PDRB kabupaten Labuhanbatu pada sektor pertanian tidak mengalami fluktuasi akan tetapi mengalami kenaikan setiap tahunnya.

2. Terjadi peningkatan pendapatan pada tahun 2011, hasil peramalan dengan menggunakan metode double exponential smoothing (alpha =0,9). Pada tahun 2011 diperoleh ramalan sebesar Rp. 6.225.124,97 pada PDRB sektor Pertanian atas dasar harga konstan dan Rp. 2.322.916,17 pada PDRB sektor pertanian atas dasar harga berlaku. (semua data tersebut dalam jutaan rupiah).

3. Dari semua uraian yang telah dipaparkan bisa diambil sebuah kesimpulan bahwa sektor pertanian masih relevan untuk dijadikan komoditas utama penopang perekonomian kabupaten Labuhanbatu, dapat dilihat pula dari hasil peramalan yang selalu mengalami kenaikan setiap tahunnya, bisa diperkirakan sektor ini masih akan memberikan kontribusi besar pada pendapatan daerah kabupaten Labuhanbatu.

5.2 Saran

Berdasarkan dari kesimpulan yang yang telah disebutkan di atas, maka diajukan beberapa saran. Adapun saran – saran yang penulis ingin sampaikan adalah sebagai berikut.

1. Keadaan pendapatan regional sektor pertanian yang selalu mengalami kenaikan, memberi kontribusi yang sangat besar dan menjadi penopang utama perekonomian daerah, hendaknya mendapatkan perhatian yang lebih serius dari pemerintah kabupaten Labuhanbatu, agar dapat digunakan secara profesional sebagai sarana peningkatan kesejahteraan masyarakat di daerah tersebut.

2. Sebagai bahan pertimbangan dan perbandingan dalam mengambil berbagai kebijakan, metode peramalan yang dibahas dalam tugas akhir ini akan sangat membantu.

DAFTAR PUSTAKA

Aritonang, Lerbin.2009. Peramalan Bisnis. Jakarta : Ghalia Indonesia.

Assaori, Sofyan.1984.Teknik dan Metode Peramalan. Jakarta: Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.

Haymans, Adler. 1989. Tekhnik Peramalan Bisnis dan Ekonomi. Jakarta: Rineka Cipta.

J. Supranto, 1993. Metode Ramalan Kuantitatif. Jakarta : Rineka Cipta.

Makridakis,Spyros.1999. Metode dan Aplikasi Peramalan. Jakarta: Binarupa Aksara. BPS. 2005. Labuhan Batu Dalam Angka. Badan Pusat Statistik

BPS. 2007. Labuhan Batu dalam Angka. Badan Pusat Statistik

DATA PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB) PADA SEKTOR PERTANIAN KABUPATEN LABUHANBATU

TAHUN 2004 – 2008

(Jutaan Rupiah )

Tahun Atas Dasar Harga Konstan Atas Dasar Harga Berlaku

2004 2.333.980,04 1.695.292,28

2005 2.624.865,72 1.704.872,97

2006 2.955.912,11 1.714.695,62

2007 3.558.373,26 1.844.734,29

2008 4.243.033,14 1.965.527,97