= 12.486.841.11
n F
X MAE
t t
∑
− =
10 519.860,99
= MAE
= 519.686,0399
n F
X MSE
t t
2
∑
− =
10 60.246,02
4208.545.6 =
MSE
= 420.854.566.024,60
4.2 Evaluasi Data
4.2.1 Pemulusan Eksponensial Tunggal
Dari hasil peramalan dengan metode pemulusan eksponensial tunggal single exponential smoothing alpha = 0.1, 0.6, dan 0.9 yang telah dilakukan, didapatkan
hasil peramalan dengan alpha 0.9 memiliki Mean Absolute Error MAE dan Mean
Universitas Sumatera Utara
Squared Error MSE terkecil, hasil perhitungan dari ketiga alpha tersebut dapat dilihat dalam tabel berikut.
Tabel 4.1 Mean Absolute Error, Mean Squared Error
Dengan Single Exponential Smoothing Alpha
Mean Absolute Error Mean Squared Error
0.1 0.6
0.9 4.381.164,48
1.649.721,00 1.172.159,62
22.963.132.805.128,90 3.151.542.594.654,70
1.720.436.786.395,89
Dengan demikian dapat dikatakan bahwa peramalan tepat adalah dengan menggunakan alpha 0.9, terbukti diperoleh error terkecil. Hasil peramalan dengan
pemulusan eksponensial tunggal single eksponential smoothing alpha 0.9 dapat kita lihat dalam bentuk grafik dibawah ini.
Universitas Sumatera Utara
2000000 4000000
6000000 8000000
10000000 12000000
14000000 16000000
1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Tahun
PDRB Ramalan
Gambar 4.1
Grafik Ramalan PDRB Kota Medan Sektor Perdagangan Dengan Pemulusan Eksponensial Tunggal alpha = 0.9
Dari gambar grafik diatas ramalan dengan metode pemulusan ekpsonensial tunggal single exponential smoothing menunjukkan terjadinya kenaikan pada pada Produk
Domestik Regional Bruto PDRB Kota Medan sektor perdagangan pada tahun 1997 sampai dengan tahun 2008, padahal data yang cocok diolah dengan metode ini adalah
data yang memiliki trend data yang fluktuatif. Metode ini juga tidak dapat digunakan untuk meramalkan besarnya data di tahun yang akan datang.
Dari semua uraian diatas, maka metode ini tidak digunakan dalam melakukan peramalan Produk Domestik Regional Bruto PDRB sektor perdagangan.
Universitas Sumatera Utara
4.2.2 Pemulusan Eksponensial Ganda
Dari hasil peramalan dengan metode ini dengan menggunakan alpha = 0.1, 0.6 dan 0.9, diperoleh hasil peramalan dengan alpha 0.6 memiliki kesalahan meramal
forecast error terkecil dibandingkan dengan alpha 0.1 dan alpha 0.9. untuk melihat besarnya kesalahan meramal forecast error dari masing –masing alpha dapat dilihat
dalam tabel beri
kut.
Tabel 4.2 Mean Absolute Error, Mean Squared Error
Dengan Double Exponential Smoothing
Alpha Mean Absolute Error
Mean Squared Error 0.1
0.6 0.9
3.154.718,845 437.190,2495
519.686,0399 11.218.740.990.260,50
375.991.929.384,11 420.854.566.024,60
Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa peramalan forecast yang palng cocok digunakan pada metode ini untuk meramalkan besarnya Produk Domestik Regional
Bruto PDRB adalah dengan alpha 0.6, karena terbukti memiliki kesalahan meramal forecast error terkecil. Untuk membuktikannya peramalan forecast dengan metode
Universitas Sumatera Utara
pemulusan eksponensial ganda double exponential smoothing alpha =0.6 dapat dilihat pada grafik berikut ini.
2000000 4000000
6000000 8000000
10000000 12000000
14000000 16000000
18000000 20000000
19 97
19 98
19 99
20 00
20 01
20 02
20 03
20 04
20 05
20 06
20 07
20 08
20 09
20 10
20 11
Tahun P
D R
B
Tahun PDRB
F
Gambar 4.2 Grafik Ramalan PDRB Kota Medan sektor Perdagangan Dengan Pemulusan Eksponensial Ganda Double Exponential Smoothing alpha = 0.6
Dari grafik di atas menunjukkan bahwa peramalan data Produk Domestik Regional Bruto PDRB Kota Medan sektor perdagangan selalu mengalami kenaikan setiap
tahunnya. Ramalan untuk tahun 2011 diperoleh hasil sebesar 18.169.899,66 data dalam jutaan,
hal ini menunjukkan terjadi kemungkinan di tahun 2011 perolehan pendapatan pada sektor perdagangan akan mengalami kenaikan kembali, semua ini menunjukkan
Universitas Sumatera Utara
bahwa data yang ada memiliki trend kenaikan, oleh karena itu model yang tepat untuk meramalkan besarnya PDRB sektor perdagangan tahun 2011 adalah dengan double
exponential smoothing alpha = 0.6.
Universitas Sumatera Utara
BAB 5
IMPLEMENTASI SISTEM
5.1 Pengertian Implementasi Sistem
