data terbaru. Setiap data diberi bobot, data yang lebih baru diberi bobot yang lebih
besar.
Dua metode dalam pemulusan eksponensial exponential smoothing diantaranya pemulusan eksponensial tunggal single exponential smoothing dan
pemulusan eksponensial ganda double exponential smoothing.
1. Pemulusan Eksponensial Tunggal Single Exponential Smoothing
Pada metode single exponential smoothing bobot yang diberikan pada data yang ada adalah sebesar
α untuk data yang terbaru, α1-α untuk data yang lama,
α1-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:
F
t+1
= α X
t
+ 1- α F
t
Indriyo dan Najmudin,2000:17 F
t+1
: ramalan untuk periode ke t + 1 X
t
: nilai riil periode ke t F
t
: Ramalan untuk periode ke t Dari persamaan di atas besarnya peramalan periode yang akan datang
dijelaskan sebagai berikut. F
t+1
= α X
t
+ 1- α F
t
F
t+1
= α X
t
+ F
t
- α F
t
F
t+1
= F
t
+ αX
t
- α F
t
F
t+1
= F
t
+ α X
t
– F
t
Indriyo dan Najmudin,2000:17 X
t
- F
t
merupakan kesalahan forecast atau forecast error periode ke t. Dengan dapat dikatakan bahwa forecast pada periode yang akan datang adalah ramalan
Universitas Sumatera Utara
sebelumnya ditambah α alpha dikalikan dengan kesalahan forecast periode
sebelumnya. Dalam melakukan peramalan dengan menggunakan metode single
exponential smoothing 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. Pangestu Subagyo, 1986:22.
2. Pemulusan Eksponensial Ganda Double Exponential Smoothing
Pada metode ini proses penentuan ramalan dimulai dengan menentukan alpha secara trial dan error. Sedangkan tahap-tahap dalam menentukan ramalan
adalah sebagai berikut. 1. Menentukan Smoothing pertama S
I t
1
1
t I
t t
I
S X
S
Indriyodan Najmudin,2000:23
S
I t
: smoothing pertama periode ke t X
t
: nilai riil periode t S
I t-1
: smoothing pertama periode t - 1 2. Menentukan Smoothing kedua S
II t
1
1
t II
t I
t II
S S
S
Indriyo dan Najmudin,2000:23
1
t II
S : smoothing kedua periode t-1
3. Menentukan besarnya konstanta a
t
t II
t I
t
S S
a
2
Universitas Sumatera Utara
4. Menentukan besarnya slope b
t
t II
t I
t
S S
b
1 5. Menentukan besarnya forecast F
t
+ m F
t
+ m = a
t
+ b
t
m, dimana m adalah jangka waktu peramalan.
Metode pemulusan eksponensial ganda double exponential smoothing ini biasanya lebih tepat untuk meramalkan data yang mengalami trend kenaikan.
Pangestu Subagyo, 1986:2.
2.8 Variabel dan Metode pengumpulan data
1. Variabel Variabel dalam penelitian ini adalah volume besarnya Produk Domestik Regional
Bruto PDRB Kota Medan tiap tahun. 2. Metode pengumpulan data
Metode pengumpulan data yang digunakan adalah sebagai berikut. a. Metode literatur
Metode ini digunakan untuk memperkuat teori-teori yang telah ada yaitu dengan membaca buku-buku.
b. Metode Dokumentasi Data yang dianalisis diperoleh dari BPS Provinsi Sumatera Utara yaitu Produk
Domestik Regional Bruto PDRB Kabupaten Dairi dari tahun 2000 sampai dengan tahun 2009.
Universitas Sumatera Utara
