Peramalan Jumlah Ekspor CPO PT. Perkebunan Nusantara IV (Persero) Pada Kantor KPB PTPN Cab. Medan Tahun 2009

NUSANTARA IV (PERSERO) PADA KANTOR KPB

PTPN CAB. MEDAN TAHUN 2009

TUGAS AKHIR

M KHAIRUL AZHAR DAULAY

062407136

PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2009

PERAMALAN JUMLAH EKSPOR CPO PT.PERKEBUNAN

NUSANTARA IV (PERSERO) PADA KANTOR KPB

PTPN CAB. MEDAN TAHUN 2009

TUGAS AKHIR

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh Ahli Madya

M KHAIRUL AZHAR DAULAY

062407136

PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2009

PERSETUJUAN

Judul : PERAMALAN JUMLAH EKSPOR CPO PT.PERKEBUNAN NUSANTARA IV (PERSERO) PADA KANTOR KPB PTPN CAB. MEDAN TAHUN 2009

Kategori : TUGAS AKHIR

Nama : M KHAIRUL AZHAR DAULAY Nim : 062407136

Program Studi : D3 STATISTIKA Departemen : MATEMATIKA

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

Diluluskan di

Medan, 2009

Diketahui/Disetujui oleh

Departemen Matematika FMIPA USU

Ketua, Pembimbing,

Dr. Saib Suwilo, M.Sc Drs. Henry Rani Sitepu NIP. 131 796 149 NIP. 130 422 443

PERNYATAAN

PERAMALAN JUMLAH EKSPOR CPO PT.PERKEBUNAN

NUSANTARA IV (PERSERO) PADA KANTOR KPB

PTPN CAB. MEDAN TAHUN 2009

TUGAS AKHIR

Saya mengakui bahwa tugas akhir ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing – masing disebutkan sumbernya.

Medan,.../.../ 2009

M KHAIRUL AZHAR DAULAY 062407136

PENGHARGAAN

Puji dan Syukur Kehadirat Allah SWT Yang Maha Pengasih dan Maha Penyayang, dengan limpah dan karunia-Nya penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir sebagai salah satu syarat untuk mendapatkan gelar Ahli Madya dalam waktu yang telah ditetapkan.

Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada Bapak Drs. Henry Rani Sitepu, M. Si, selaku pembimbing pada menyelesaikan pada menyelesaikan Tugas Akhir ini yang telah memberikan panduan da penuh kepercayaan kepada penulis untuk menyempurnakan Tugas Akhir ini. Tidak lupa penulis ucapkan terima kasih juga ditujukan kepada Bapak Dr. Saib Suwilo, M. Sc, selaku Ketua Jurusan FMIPA USU, Dekan dan pembantu Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Sumatera Utara, semua dosen dan pegawai pada Departemen Matematika FMIPA USU. Dan yang paling penulis sayangi ayahanda Nazaruddin Daulay dan ibunda Yuhani Br. Damanik karena dengan dorongan dan motivasinya dapat terselesaikannya Tugas Akhir ini, begitu juga dengan abang dan kakak, serta semua keluarga yang mendukung dan tak lupa juga terima kasih kepada teman-teman yang turut membantu penulis dan kepada seseorang yang tersayang yang turut membantu. Semoga penulis bisa membalas kebaikan dan perhatian kalian semua, dan apabila ada yang terkendala semoga Allah yang dapat membalasnya

DAFTAR ISI Halaman Persetujuan………..ii Pernyataan………...iii Penghargaan………iv Daftar Isi……….v

Daftar Tabel ………...vii

Daftar Gambar ………viii

Bab 1 Pendahuluan ……….1

1.2 Perumusan Masalah………3

1.3 Tujuan Penelitian………3

1.4 Metodologi Penelitian………3

1.5 Lokasi dan Waktu………..4

1.6 Sistematika Penulisan……….4

Bab 2 Tinjauan Teoritis………...6

2.1 Pengertian Peramalan……….6

2.3 Metodologi Penelitian………8

Bab 3 Analisa Dan Evaluasi……….12

3.1 Pengumpulan Data………...12

3.2 Pengolahan Data………..12

3.2.1 Nilai Kesalahan dari Peramalan………21

Bab 4 Implementasi Sistem………...24

4.1 Pengertian Implementasi Sistem……….24

4.2 Pengertian Microsoft Excel………..24

4.3 Struktur Microsoft Excel………..25

4.4 Pengoperasian Microsoft Excel………25

4.5 Pembentukan Grafik……….30

Bab 5 Kesimpulan Dan Saran………33

5.1 Kesimpulan………...33

5.2 Saran……….33

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 3.1 Data Jumlah Ekspor CPO Pada PT. Perkebunan Nusantara IV (Persero) Sumatera Utara dari Data

Tahun 2003 sampai dengan Tahun 2008... 12 Tabel 3.2 Ramalan Jumlah Ekspor CPO Pada PT. Perkebunan

Nusantara IV (Persero)... 14 Tabel 3.3 Hasil Peramalan Jumlah Ekspor CPO PT. Perkebunan

Nusantara IV (Persero) Sumatera Utara... 20 Tabel 3.4 Nilai Kesalahan………... 21

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Bab 1

PENDAHULUAN

1.1Latar belakang

Perkebunan di negara kita sangat berperan penting baik itu di bidang ekonomi maupun sosial karena dapat menghasilkan devisa yang cukup besar untuk membangun bangsa dan negara ini. Dari perkebunan dapat di hasilkan komoditi ekspor terbesar setelah sub sektor pertambangan minyak dan gas serta kehutanan, kita tidak dapat mengabaikan perananya di dalam negara karena selain merupakan sumber energi bagi industri pengolahan hasil perkebunan, juga dapat menyerap banyak tenaga kerja karena pada dasarnya yang dikelola adalah jenis tanaman yang sulit digarap secara mekanis terutama tanaman keras/tahunan. Hal ini memberi dampak yang positif bagi pelestarian alam sekitar (pengawetan tanah dan air) yang dapat menciptakan kehidupan sehat dan kawasan yang luas yang sangat penting.

Kini di Sumatera Utara merupakan salah satu provinsi pengekspor CPO terbesar di Indonesia. CPO bagi provinsi Sumatera Utara merupakan salah satu komoditi yang cukup penting untuk menunjukkan pembangunan daerah yang baik dilihat dari devisa yang dihasilkan oleh daerah tiap tahunnya.

Salah satu ukuran yang sering dikemukakan pengamat ekonomi tentang kondisi perekonomian nasional adalah nilai ekspor. Keadaan perekonomian dianggap

bermasalah bila nilai ekspor memburuk, sebaliknya bila nilai ekspor besar atau mengalami peningkatan, maka keadaan perekonomian nasional dianggap baik. Bagi Indonesia yang masih menghadapi krisis ekonomi, tentunya diduga masih menghadapi kendala untuk melakukan ekspor.

Negara-negara yang merupakan pengimpor CPO saat ini adalah sebagian besar produksi CPO dari Indonesia yang di hasilkan oleh PT.Perkebunan Nusantara IV yaitu antara lain diekspor ke Malaysia, Singapore, South Hampton, Bremen, Penag, Hamburg dll. CPO dipasarkan tidak hanya keluar negri namun dalam negri juga, yang merupakan pengguna terbesar.

Kaitan antara peramalan dengan ekspor adalah dapat memberikan informasi yang diperoleh dari peramalan suatu produk yang akan memberikan gambaran yang berguna tentang prospek perkembangan jumlah produk tersebut dimasa yang akan datang.

Oleh karena itu data statistik yang lengkap, tepat, akurat dan bermutu sangat dibutuhkan untuk mengetahui dan mengikuti perkembangan dengan pembinaan yang lebih intensif.

Berdasarkan data statistik yang ada, dapat dilihat bahwa CPO cukup berperan bagi pemasukan negara, oleh karena itu salah satu persyaratan yang sangat diperlukan untuk mengoptimalkan hal tersebut adalah dengan cara peningkatan produksi. Hal ini dapat kita ketahui dengan melakukan riset penelitian/pengumpulan data dari PT. Perkebunan Nusantara IV (Persero) Sumatera Utara melalui Kantor Pemasaran Bersama PTPN Cabang Medan.

Metode yang penulis gunakan untuk melihat perkembangan perkebunan tersebut adalah dengan menggunakan Metode Pemulusan (Smoothing) yaitu dengan rata-rata bergerak ganda (double moving average). Berdasarkan data yang didapat, penulis tertarik untuk menulis Tugas Akhir yang berjudul : “Peramalan Jumlah Ekspor CPO

PT. Perkebunan Nusantara IV pada Kantor KPB Cabang Medan Tahun 2009”.

1.2Perumusan Masalah

Yang menjadi perumusan permasalahan adalah bagaimana mengetahui peramlan harga penjualan produksi CPO yang diekspor keluar negeri dengan mengunakan metode pemulusan (smoothing) sehingga kita dapat mengetahui peningkatan atau penurunan harga penjualan hasil produksi CPO tersebut.

1.3Tujuan Penelitian

Tujuan dari penelitian yang dilakukan ini adalah :

1. Untuk mengetahui atau meramalkan harga penjualan produksi CPO yang di ekspor pada PT. Perkebunan Nusantara IV yang akan diramalkan untuk periode tahun 2009, dengan menggunakan data dari tahun 2003 – 2008.

2. Untuk penyelesaian Tugas Akhir ( TA) sebagai salah satu syarat dalam menyelesaikan pendidikan untuk mahasiswa Diploma III Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara serta untuk perencanaan dasar menambah wawasan ilmu pengetahuan.

Metodologi penelitian untuk mengetahui metode dalam mengumpulkan data yang sifatnya mengambarkan ataupun menerangkan

Adapun metode- metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah :

a. Library Research (penelitian kepustakaan) yaitu penelitian yang dilakukan penulis

dengan mempelajari buku – buku yang memuat teori-teori yang erat kaitannya dengan judul Tugas Akhir yang di pilih dari buku-buku teks , internet maupun catatan-catatan kuliah penulis.

b. Field Research (penelitian lapangan) yaitu penelitian yang dilakukan penulis

dengan langsung datang ke objek yang dipilih yaitu PT. Perkebunan Nusantara IV Sumatera Utara melalui Kantor Pemasaran Bersama Cabang Medan.

1.5 Lokasi dan Waktu

Penulis telah melaksanakan riset dengan judul “Peramalan Jumlah Ekspor CPO PT.

Perkebunan Nusantara IV pada Kantor KPB Cabang Medan Tahun 2009”. PT.

Perkebunan Nusantara IV (Persero) ini merupakan Badan Usaha Milik Negara yang bergerak pada sub sektor perkebunan dengan mengelola budidaya kelapa sawit, CPO dan kakao. Penulis melakukan pengumpulan data pada Kantor KPB PTPN Cabang Medan, pada tanggal 16 s/d 19 Maret 2009.

1.6 Sistematika Penulisan

Penulisan Tugas Akhir ini disusun secara sistematis, didalamnya dikemukakan beberapa hal, dimana setiap bab seperti yang tercantum di bawah ini :

BAB 1 : PENDAHULUAN

Bab ini menguraikan latar belakang, perumusan permasalahan , tujuan penelitian, metodologi penelitian , lokasi dan waktu, dan bab ini diakhiri dengan sistematis penulisannya.

BAB 2 : TINJAUAN TEORITIS

Bab ini menguraikan tentang teori-teori dalam pemecahan permasalahan diantaranya yaitu : pengertian peramalan, jenis-jenis Metode peramalan, pemilihan teknik dan metode peramalan, metode pemulusan (smoothing), metodologi rata-rata bergerak ganda dan terakhir ketepatan peramalan.

BAB 3 : ANALISA DAN EVALUASI

Bab ini menguraikan pengumpulan data dan pengolahan data nilai peramalan harga ekspor CPO Pada PT. Perkebunan Nusantara IV (Persero) Sumatera Utara.

BAB 4 : IMPLEMENTASI SISTEM

Bab ini terdiri dari beberapa sub bab diantaranya : pengertian Implementasi sistem, pengertian ms.Excel.

BAB 5 : KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini menguraikan kesimpulan dan saran yang di peroleh dari hasil analisa data.

Bab 2

TINJAUAN TEORITIS

2.1 Pengertian Peramalan

Peramalan merupakan studi terhadap data historis untuk menemukan hubungan dan pola yang sistematis. Dikaitkan dengan perencanaan perusahaan, hasil peramalan jumlah komoditi suatu produk memungkinkan perusahaan mengalihkan kebijakan perusahaan ke sektor-sektor yang memberikan peluang keuntungan tertinggi yang mungkin dicapai.

Hal ini disebabkan oleh penekanan maksud dan tujuan dari suatu analisa ekonomi dan kegiatan usaha perusahaan yang menitikberatkan pada mengkaji situasi dan kondisi yang berlaku sekarang maupun yang telah lalu dan melihat pengaruhnya pada situasi dan kondisi yang akan datang. Usaha untuk melihat situasi dan kondisi pada masa datang merupakan usaha untuk memperbaiki pengaruh situasi dan kondisi yang berlaku terhadap perkembangan dimasa yang akan datang. Usaha untuk melihat dan mengkaji situasi dan kondisi tersebut tidak terlepas dari kegiatan peramalan.

2.2 Jenis-jenis peramalan

Pada umumnya peramalan dapat dibedakan dari beberapa segi tergantung dari cara melihatnya. Apabila dilihat dari sifat penyusunannya, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam, yaitu :

intuisi dari orang yang menyusunnya.Dalam hal ini pandangan dari orang yang menyusunnya sangat menentukan baik tidaknya hasil ramalan tersebut.

2. Peramalan yang objektif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data yang relevan pada masa lalu, dengan menggunakan teknik-teknik dan metode dalam penganalisaan data tersebut.

Disamping itu, jika dilihat dari jangka waktu ramalan yang disusun, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam, yaitu :

1. Peramalan jangka panjang, yaitu peramalan yang dilakukan untuk penyusunan hasil ramalan yang jangka waktunya lebih dari satu setengah tahun atau tiga semester. Peramalan seperti ini misalnya diperlukan dalam penyusunan rencana pembangunan suatu negara atau daerah dan rencana investasi atau rencana ekspansi dari suatu perusahaan.

2. Peramalan jangka pendek, yaitu peramalan yang dilakukan untuk penyusunan hasil ramalan dalam jangka waktu yang kurang dari satu setengah tahun, atau tiga semester.Peramalan seperti ini diperlukan dalam penyusunan rencana tahunan, rencana kerja operasional, dan anggaran.Contohnya penyusunan rencana produksi, rencana penjualan, rencana persediaan, anggaran produksi, dan anggaran perusahaan.

Berdasarkan sifat ramalan yang telah disusun, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam, yaitu :

1. Peramalan kualitatif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data kualitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung pada orang yang

menyusunnya. Hal ini penting karena hasil peramalan tersebut ditentukan berdasarkan pemikiran yang bersifat intuisi, judgment atau pendapat, dan pengetahuan serta pengalaman dari penyusunnya.Biasanya peramalan secara kualitatif ini didasarkan atas hasil penyelidikan.

2. Peramalan kuantitatif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif pada masa lalu. Peramalan kuantitatif hanya dapat digunakan apabila terdapat tiga kondisi sebagai berikut :

1) Adanya informasi tentang keadaan yang lain.

2) Informasi tersebut dapat dikuantifikasikan dalam bentuk data.

3) Dapat diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjutan pada masa yang akan datang.

2.3 Metodologi Penelitian

Metode smoothing merupakan teknik meramal dengan cara mengambil rata-rata dari beberapa periode yang lalu untuk menaksir nilai pada masa atau periode yang akan datang.Dalam metode smoothing ini data historis digunakan untuk memperoleh angka yang diratakan.

Metode smoothing ini dibagi menjadi dua, yaitu : 1. Rata-rata Bergerak (moving average)

Metode ini dilakukan dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari rata-ratanya kemudian menggunakan rat-rata tersebut sebagai ramalan untuk periode yang akan datang.Metode ini disebut rata-rata bergerak karena setiap kali data observasi baru tersedia, maka angka rata-rata baru dihitung dan digunakan sebagai ramalan (forecast).

a) Rata-rata bergerak tunggal (single moving average) Metode ini mempunyai karakteristik khusus yaitu :

i. Menentukan ramalan pada periode yang akan datang memerlukan data historis selama jangka waktu tertentu.Misalnya, dengan empat bulan moving average, maka ramalan bulan kelima baru bisa dibuat setelah bulan keempat selesai / berakhir.

ii. Semakin panjang jangka waktu rata-rata bergerak, efek pelicinan semakin terlihat dalam ramalan atau menghasilkan moving average yang semakin halus.

b) Rata-rata Bergerak Ganda (double moving average)

Sesuai dengan judul yang telah dibuat , bahwa analisis data dengan menggunakan metode rata-rata bergerak linier.Metode ini merupakan bagian dari rata-rata bergerak ganda.Dasar dari metode ini adalah menghitung rata-rata bergerak yang kedua.Rata-rata bergerak ganda ini merupakan rata-rata bergerak dari rata-rata bergerak,dan menurut simbol ditulis sebagai : MA(MxN) dimana artinya adalah MA M- periode dari MA N-periode.

Adapun prosedur peramalan rata-rata bergerak linier meliputi tiga aspek : 1) Penggunaan rata-rata bergerak tunggal pada waktu t (ditulis S't)

2) Penyesuaian, yang merupakan perbedaan antara rata-rata bergerak tunggal dan ganda pada waktu t (ditulis S't - S"t)

3) Penyesuaian untuk kecenderungan dari periode t keperiode t + 1 (atau keperiode t + m jika kita meramalkan m periode kemuka)

Prosedur rata-rata bergerak linier secara umum dapat diterangkan melalui persamaan berikut :

a. Menentukan smoothing pertama (S't)

N

X X

X X

S t t t t N

t

1 2

1 ...

' = + − + − + + − +

S't = Smoothing pertama periode t Xt = nilai rill periode t

N = Jumlah periode

b. Menentukan smoothing kedua (S"t )

N

S S

S S

S t t t t N

t

1 2

1 ' ... '

' '

" = + − + − + + − +

S"t = smoothing kedua periode t c. Menentukan besarnya konstanta (at)

at= S't + ( S't - S"t ) = 2S't - S"t at = besarnya konstanta periode t d. Menentukan besarnya slope (bt)

1 ) " ' ( 2 − − = N S S

b t t

t

bt = slope / nilai trend dari data yang sesuai e. Menentukan besarnya forecast

Ft+m = at + bt(m)

Ft+m = besarnya forecast m = jangka waktu forecast

diantaranya menyangkut kesalahan persentase. Empat ukuran alternatif tersebut yaitu:

1. Percentage Error

Adalah suatu kesalahan persentase

2. Absolute Percentage Error

Adalah kesalahan persentase absolut

3. Mean Percentage Error

Adalah nilai tengah kesalahan

4. Mean Absolute Percentage Error

Bab 3

ANALISA DAN EVALUASI

3.1Pengumpulan Data

Data yang digunakan untuk penganalisaan tulisan ini adalah data jumlah ekspor CPO dari tahun 2003 sampai dengan tahun 2008, adalah sebagai berikut :

Tabel 3.1 Data Jumlah Ekspor CPO Pada PT. Perkebunan Nusantara IV (Persero) Sumatera Utara dari Data Tahun 2003 sampai dengan Tahun 2008

Tahun Jumlah Ekspor CPO

Triwulan I Triwulan II Triwulan III Triwulan IV

2003 54811088 50459655 78061549 60018954

2004 67094637 73898959 92729765 49396069

2005 18998265 36920030 68966270 41511385

2006 42738649 78439904 80555991 60880659

2007 26457865 43252560 37512802 22820760

2008 14999683 16493228 29749307 63653131

Sumber : Kantor KPB PTPN Cabang Medan

3.2Pengolahan Data

Untuk menganalisa data yang akan diolah, penulis harus memperoleh nilai m periode kedepan sebagai perbandingannya terhadap data tahun sebelumnya. Dalam hal ini penulis menggunakan data jumlah ekspor CPO yang diperoleh dari PT. Perkebunan Nusantara IV (Persero) Sumatera Utara melalui Kantor KPB PTPN Cabang Medan.

2008 dengan M dan N adalah 4 periode karena jumlah ekspor CPO di PT. Perkebunan Nusantara IV Sumatera Utara dinyatakan dalam setiap triwulan (per 3bulan).

Pengolahan data ini bertujuan untuk mendapatkan nilai peramalan 4 periode kedepan dari periode terakhir data yang diperoleh, sehingga data tersebut dapat ditabulasikan ke dalam tabel berikut:

Tabel 3.2 Ramalan Jumlah Ekspor CPO Pada PT. Perkebunan Nusantara IV (Persero)

Tahun Triwulan Periode Nilai Aktual X

Rata-rata bergerak tunggal S' Rata-rata bergerak ganda S" Perbedaan Kesalahan S'-S"

Nilai a Nilai b Peramalan

(F)=a+bm

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

2003 I 1 54811088 - - - -

2003 II 2 50459655 - - - -

2003 III 3 78061549 - - - -

2003 IV 4 60018954 60837811.50 - - - - -

2004 I 5 67094637 63908698.75 - - - - -

2004 II 6 73898959 69768524.75 - - - - -

2004 III 7 92729765 73435578.75 66987653.44 6447925.31 79883504.06 4298616.88 - 2004 IV 8 49396069 70779857.50 69473164.94 1306692.56 72086550.06 871128.38 84182120.94

2005 I 9 18998265 58755764.50 68184931.38 -9429166.88 49326597.63 -6286111.25 72957678.44

2005 II 10 36920030 49511032.25 63120558.25 -13609526.00 35901506.25 -9073017.33 43040486.38

2005 III 11 68966270 43570158.50 55654203.19 -12084044.69 31486113.81 -8056029.79 26828488.92

2005 IV 12 41511385 41598987.50 48358985.69 -6759998.19 34838989.31 -4506665.46 23430084.02

2006 I 13 42738649 47534083.50 45553565.44 1980518.06 49514601.56 1320345.38 30332323.85

2006 II 14 78439904 57914052.00 47654320.38 10259731.63 68173783.63 6839821.08 50834946.94

2006 III 15 80555991 60811482.25 51964651.31 8846830.94 69658313.19 5897887.29 75013604.71

2006 IV 16 60880659 65653800.75 57978354.63 7675446.13 73329246.88 5116964.08 75556200.48

2007 I 17 26457865 61583604.75 61490734.94 92869.81 61676474.56 61913.21 78446210.96

2007 II 18 43252560 52786768.75 60208914.13 -7422145.38 45364623.38 -4948096.92 61738387.77

2007 III 19 37512802 42025971.50 55512536.44 -13486564.94 28539406.56 -8991043.29 40416526.46

2007 IV 20 22820760 32510996.75 47226835.44 -14715838.69 17795158.06 -9810559.13 19548363.27

2008 IV 24 63653131 31223837.25 26210662.81 5013174.44 36237011.69 3342116.29 11821230.85

2009 I 25 - - - 39579127.98

2009 II 26 - - - 42921244.27

2009 III 27 - - - 46263360.56

Tabel 3 ada di simpan sendiGrafik ada di simpan send

Kolom 6 → Rata-rata bergerak dari rata-rata bergerak pertama/ tunggal disebut rata-rata bergerak ganda, m = 4 periode, yaitu :

Kolom 7 → Kesalahan rata-rata bergerak, yaitu:

Kolom 8 → Rata-rata yang disesuaikan untuk periode t, yaitu:

Kolom 9 → Kolom kecenderungan, yaitu:

Kolom 10 → Nilai peramalan m period eke depan dari t, dimana ramalan untuk satu

periode kedepan, yaitu:

Sebagai contoh perhitungan yang telah dilakukan pada tabel diatas seperti dibawah ini yaitu :

1. Ramalan untuk periode 23

Dimana S’t, S”t, at, dan bt diperoleh dari periode 22

2. Ramalan untuk periode 24

Untuk mengetahui peramalan periode 25 sampai dengan periode maka didapat bentuk persamaan peramalan berdasarkan tabel 3.2 sebagai berikut :

Nilai at + bt didapat dari periode 24

3. Ramalan untuk periode 25

5. Ramalan untuk periode 27

6. Ramalan untuk periode 28

Setelah angka-angka peramalan m periode kedepan diperoleh yaitu sebanyak 4 triwulan kedepan, maka selanjutnya nilai peramalan yang diperoleh tersebut akan ditabulasikan dalam tabel khusus yaitu:

Tabel 3.3 Hasil Peramalan Jumlah Ekspor CPO PT. Perkebunan Nusantara IV (Persero) Sumatera Utara

Tahun Triwulan Nilai Peramalan

2009 I 39579128

2009 II 42921244

2009 III 46263362

2009 IV 49605477

Dari nilai-nilai peramalan pada tabel diatas dapat dikatakan bahwa pada triwulan I sampai dengan triwulan IV tahun 2009 akan terjadi peningkatan terhadap jumlah ekspor CPO di PT. Perkebunan Nusantara IV (Persero) Sumatera Utara.

linier, karena hasil peramalan yang diperoleh bergantung pada nilai at dan bt terakhir.

3.2.1 Nilai Kesalahan dari Peramalan

Untuk mengetahui nilai kesalahan dari peramalan diatas dapat dilihat dalam tabel berikut:

Tabel 3.4 Nilai Kesalahan

Periode Nilai Observasi Xi Ramalan Fi Kesalahan Xi-Fi Kesalahan Persentase PE Kesalahan Persentase Absolut APE

1 2 3 4 5 6

1 49396069 251244620.94 -201848551.94 -408.63 408.63

2 18998265 209082678.44 -190084413.44 -1000.54 1000.54

3 36920030 148227986.38 -111307956.38 -301.48 301.48

4 68966270 101078488.92 -32112218.92 -46.56 46.56

5 41511385 -69382415.98 110893800.98 267.14 267.14

6 42738649 -31542676.15 74281325.15 173.80 173.80

7 78439904 19897446.96 58542457.04 74.63 74.63

8 80555991 75013604.71 5542386.29 6.88 6.88

9 60880659 75556200.48 -14675541.48 -24.11 24.11

10 26457865 78446210.96 -51988345.96 -196.49 196.49

11 43252560 6178387.77 37074172.23 85.72 85.72

12 37512802 40416526.46 -2903724.46 -7.74 7.74

13 22820760 19548363.27 3272396.73 14.34 14.34

14 14999683 7984598.94 7015084.06 46.77 46.77

16 29749307 8242632.94 21506674.06 72.29 72.29

17 63653131 11821230.85 51831900.15 81.43 81.43

Jumlah -232120286.12 -1145.33 2825.78

Keterangan dari tabel diatas dapat dijelaskan sebagai berikut : Kolom 4 → Suatu nilai kesalahan, yaitu:

Kolom 5 → Kesalahan secara persentasenya, yaitu:

Kolom 6 → Nilai kesalahan persentase yang absolut, yaitu:

Sebagai contoh perhitungan diambil dari periode 17, yang telah dilakukan pada tabel diatas yaitu sebagai berikut :

1. Kesalahan

Setelah menghitung setiap periode waktu, lalu dilakukan penjumlahan dari : nilai

kesalahan, nilai kesalahan persentase dan kesalahan persentase absolute, hasil yang

diperoleh dapat dilihat langsung pada tabel 3.4. Berdasarkan dari hasil penjumlahan nilai PE (Persentage Error) dan APE (Absolute Persentage Error) maka didapat nilai sebagai berikut :

1. Nilai Tengah Kesalahan Persentase

Bab 4

IMPLEMENTASI SISTEM

4.1 Pengertian Implementasi Sistem

Implementasi sistem adalah suatu prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikan desain sistem yang ada dalam dokumen yang telah disetujui, menginstal dan memulai menggunakan sistem yang telah diperbaiki.

Di dalam sistem data tersebut terdapat suatu perangkat lunak yang dinamakan dengan software, dan melalui software ini penulis menggunakan Ms. Word XP dalam penerapan pengolahan data.

4.2 Pengertian Microsoft Excel

Microsoft Excel adalah generasi purpose electronic spreadsheet yang dapat digunakan untuk mengorganisir, menghitung, menyediakan maupun menganalisa data-data dan mempresentasekannya ke dalam grafik/ diagram.

4.3 Struktur Microsoft Excel

Tampilan layar Ms. Excel berupa bentuk standar dari menu bar, toolbars, formula bar, status bar dan sebuah buku kerja (workbook) baru. Workbook ini memuat minimum 1 atau maksimum 255 kertas kerja (worksheet). Jumlah worksheet dalam keadaan default ada tiga (3) dan worksheet yang aktif bernama “sheet 1” alamat sel kiri atas

Untuk lebih jelasnya, tampilan layar Ms. Excel adalah sebagai berikut :

4.4 Pengoperasian Microsoft Excel

Cara mengaktifkan Ms. Excel sama dengan program-program aplikasi umumnya yang ada di dalam Ms. Office, yaitu :

1. Klik “start” pada taskbar ( jika ada, langsung klik pada desktop) 2. Klik pointer kearah “all program”

3. Klik ikon Ms. Office lalu pilih Ms. Excel, selanjutnya Excel akan menampilkan buku kerja (workbook) yang kosong.

Setelah aktif Ms. Excel tersebut, akan tampil lembar kerja baru yang tersusun atas sel-sel yang terbentuk dalam baris dan kolom. Satu lembar kerja (worksheet) dapat memuat 65536 baris dan kolom yaitu dari kolom A-IV sedangkan 1 sel dapat memuat sebanyak 32000 karakter.

Sel aktif memiliki border gelap disekelilingnya, dan alamat sel aktif ditampilkan pada kotak di atas tepi kiri lembar kerja. Sewaktu mengetik teks atau rumus, karakter akan terlihat pada formula bar.

Rumus selalu dimulai dengan tanda “sama dengan ” (=), misalnya =sum(range) digunakan untuk menjumlahkan range tertentu. Nilai yang dihasilkan dapat berubah apabila rangkaian nilai dalam rumus berubah.

sebagai berikut:

a. Arahkan pointer menuju sel yang kosong b. Ketiklah data yang akan dimasukkan 5. Menyimpan data

Setelah lembar kerja diisi dalam Ms. Excel disimpan dengan nama file “data”. Adapun langkah-langkah dalam menyimpan lembar kerja adalah sebagai berikut : a. Klik tanda Ms. Excel

b. Save as data

c. Pilih Excel 97-2003 workbook d. Klik Ok atau enter

6. Pemrosesan data

1) Rata-rata bergerak tunggal (S’) 4 bulanan dihitung dari periode 1 sampai 4 sehingga rumus yang tertera pada sel E8 adalah :

=SUM(D5:D8)/4

Sedangkan untuk periode selanjutnya, kita tinggal menyalin atau mengkopi rumus rumus tersebut.

2) Rata-rata bergerak ganda (S”) 4 bulanan dihitung dari periode 4 sampai 7 yaitu didapat dari rata-rata bergerak tunggal (S’), sehingga rumus yang tertera pada sel F11 adalah :

=SUM(E8:E11)/4

Untuk periode selanjutnya dapat dilakukan dengan cara menyalin rumus. 3) Error (kesalahan) untuk periode 7 ditentukan dengan rumus yang tertera pada

sel G11 adalah :

=E11-F11

Untuk periode selanjutnya dapat dilakukan dengan cara menyalin rumus tersebut.

4) Nilai a didapat dari rata-rata bergerak tunggal (S’) pada periode 7 dijumlah dengan error (kesalahan) pada periode 7, sehingga rumus yang tertera pada sel H11 adalah:

=E11+G11

Untuk periode selanjutnya dapat dilakukan dengan cara menyalin rumus tersebut.

5) Nilai b didapat dari 2 dibagi dengan jumlah N periode dikurang dengan 1 kemudian dikali dengan error (kesalahan) pada periode 11, sehingga rumus yang tertera pada sel E11 adalah :

tersebut.

6) Nilai F untuk periode 8 didapat dari jumlah a ditambah b yang sebelumnya dikali m, dengan nilai m adalah 1, sehingga rumus yang tertera pada sel J12, adalah :

=H11+I11

Untuk periode selanjutnya dapat dilakukan dengan cara menyalin rumus tersebut. Tetapi untuk periode 26, nilai m adalah 2 dan periode 27, nilai m nya adalah 3 serta periode 28, nilai m nya adalah 4, sehingga rumusnya pada sel J29 adalah :

=H28+(I28*2) =H28+(I28*3) =H28+(I28*4)

4.5 Pembentukan Grafik

Chart adalah grafik yang dibentuk berdasarakan data pada worksheet. Ms. Excel menyediakan fasilitas chart agar data-data worksheet yang didefenisikan dalam data dapat ditampilkan dalam bentuk grafik batang, garis atau bentuk lainnya.

Chart dibentuk berdasarkan data yang terdapat pada worksheet, jadi sebelum membuat grafik, terlebih dahulu harus membentuk angka/ data dan jenis grafik yang akan digunakan. Pada Ms. Excel terdiri dari beberapa tahap yaitu :

Tahap 1 : Berfungsi untuk memilih grafik. Klik insert pada taskbar, terdapat 7 ikon

Tahap 2 : Langkah ke 2 ini membantu kita untuk memilih range data jika pada saat

pemilihan grafik, range data tersebut belum ditentukan. Pada bagian ini kita juga dapat mengedit, menambah atau mengurangi data. Setelah sebelumnya data tersebut telah di blok terlebih dahulu.

Tahap 3 : Langkah ini mengatur pemberian Chart Title, Axis Title, Legend, Data Lable, Data Table, Axes, Gridlines dan Plot Area. Pilih ikon Lay Out pada taskbar.

Grafik yang terbentuk berhubungan langsung dengan data pada worksheet, artinya terjadi perubahan pada data, secara otomatis grafik akan berubah sesuai dengan perubahan data tersebut. . Setelah selesai pilih menu Exit atau close (X) pada jendela Excel.

Bab 5

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil penelitian dan pengolahan/ analisis data yang dilakukan penulis dalam meramalkan jumlah ekspor CPO pada PT. perkebunan Nusantara IV (Persero) Sumatera Utara, maka dapat ditarik suatu kesimpulan :

Sebagai salah satu penghasil komoditi terbesar, jumlah ekspor tahun 2009 Periode I: 39579127.98; Periode II: 42921244.27; Periode III: 46263360.56; Periode IV: 49605476.85 mengalami peningkatan, hal ini dapat dilihat dari hasil peramalan yang telah dilakukan dengan menggunakan metode pemulusan (smoothing) yaitu rata-rata bergerak ganda (double moving average).

5.2 Saran

Adapun saran-saran yang dapat Penulis berikan yaitu :

1. Peningkatan produksi ekspor untuk tahun-tahun kedepan harus semakin baik agar dapat membantu perekonomian Indonesia khususnya Propinsi Sumatera Utara. 2. Perlu adanya perhatian yang khusus pada mutu dan perawatan jenis-jenis tanaman

CPO untuk meningkatkan produksi ekspor.

3. Diperlukan data statistik yang lengkap, tepat, akurat dan mutu guna agar dapat mengetahui dan mengikuti perkembangan jumlah komoditi penjualan ekspor CPO

DAFTAR PUSTAKA

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

2. Makridakis, Spyros.1993. Metode dan Aplikasi Peramalan. Jakarta: Erlangga. 3. Tosin, Rijanto. 1999. Microsoft Excel 2002. Kilat 24 Jurus. Jakarta: Dinastindo 4. Sudjana. 2001. Metoda Statistika. Ed. 6. Bandung: Tarsito

Untuk periode selanjutnya dapat dilakukan dengan cara menyalin rumus tersebut.

6) Nilai F untuk periode 8 didapat dari jumlah a ditambah b yang sebelumnya dikali m, dengan nilai m adalah 1, sehingga rumus yang tertera pada sel J12, adalah :

=H11+I11

Untuk periode selanjutnya dapat dilakukan dengan cara menyalin rumus tersebut. Tetapi untuk periode 26, nilai m adalah 2 dan periode 27, nilai m nya adalah 3 serta periode 28, nilai m nya adalah 4, sehingga rumusnya pada sel J29 adalah :

=H28+(I28*2) =H28+(I28*3) =H28+(I28*4)

4.5 Pembentukan Grafik

Chart adalah grafik yang dibentuk berdasarakan data pada worksheet. Ms. Excel menyediakan fasilitas chart agar data-data worksheet yang didefenisikan dalam data dapat ditampilkan dalam bentuk grafik batang, garis atau bentuk lainnya.

Chart dibentuk berdasarkan data yang terdapat pada worksheet, jadi sebelum membuat grafik, terlebih dahulu harus membentuk angka/ data dan jenis grafik yang akan digunakan. Pada Ms. Excel terdiri dari beberapa tahap yaitu :

Tahap 1 : Berfungsi untuk memilih grafik. Klik insert pada taskbar, terdapat 7 ikon

Tahap 2 : Langkah ke 2 ini membantu kita untuk memilih range data jika pada saat

pemilihan grafik, range data tersebut belum ditentukan. Pada bagian ini kita juga dapat mengedit, menambah atau mengurangi data. Setelah sebelumnya data tersebut telah di blok terlebih dahulu.

Tahap 3 : Langkah ini mengatur pemberian Chart Title, Axis Title, Legend, Data

Grafik yang terbentuk berhubungan langsung dengan data pada worksheet, artinya terjadi perubahan pada data, secara otomatis grafik akan berubah sesuai dengan perubahan data tersebut. . Setelah selesai pilih menu Exit atau close (X) pada jendela Excel.

Bab 5

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil penelitian dan pengolahan/ analisis data yang dilakukan penulis dalam meramalkan jumlah ekspor CPO pada PT. perkebunan Nusantara IV (Persero) Sumatera Utara, maka dapat ditarik suatu kesimpulan :

Sebagai salah satu penghasil komoditi terbesar, jumlah ekspor tahun 2009 Periode I: 39579127.98; Periode II: 42921244.27; Periode III: 46263360.56; Periode IV: 49605476.85 mengalami peningkatan, hal ini dapat dilihat dari hasil peramalan yang telah dilakukan dengan menggunakan metode pemulusan (smoothing) yaitu rata-rata bergerak ganda (double moving average).

5.2 Saran

Adapun saran-saran yang dapat Penulis berikan yaitu :

1. Peningkatan produksi ekspor untuk tahun-tahun kedepan harus semakin baik agar dapat membantu perekonomian Indonesia khususnya Propinsi Sumatera Utara. 2. Perlu adanya perhatian yang khusus pada mutu dan perawatan jenis-jenis tanaman

CPO untuk meningkatkan produksi ekspor.

3. Diperlukan data statistik yang lengkap, tepat, akurat dan mutu guna agar dapat mengetahui dan mengikuti perkembangan jumlah komoditi penjualan ekspor CPO

DAFTAR PUSTAKA

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

2. Makridakis, Spyros.1993. Metode dan Aplikasi Peramalan. Jakarta: Erlangga. 3. Tosin, Rijanto. 1999. Microsoft Excel 2002. Kilat 24 Jurus. Jakarta: Dinastindo 4. Sudjana. 2001. Metoda Statistika. Ed. 6. Bandung: Tarsito