Proyeksi Jumlah Kenderaan Bermotor Menurut Jenisnya Di Kota Tebing Tinggi Tahun 2011

PROYEKSI JUMLAH KENDARAAN BERMOTOR MENURUT

JENISNYA DI KOTA TEBING TINGGI TAHUN 2011

TUGAS AKHIR

IZZHA AINI HARAHAP

062407160

PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN

ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

PROYEKSI JUMLAH KENDARAAN BERMOTOR MENURUT JENISNYA DI KOTA TEBING TINGGI TAHUN 2011

TUGAS AKHIR

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Ahli Madya

IZZHA AINI HARAHAP 062407160

PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2009

PERSETUJUAN

Judul : PROYEKSI JUMLAH KENDARAAN

BERMOTOR MENURUT JENISNYA DI KOTA

TEBING TINGGI TAHUN 2011

Kategori : TUGAS AKHIR

Nama : IZZHA AINI HARAHAP

Nomor Induk Mahasiswa : 062407160

Program Studi : DIPLOMA ( D3 ) STATISTIKA

Departemen : MATEMATIKA

Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN

ALAM ( FMIPA ) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Diluluskan di Medan, Juni 2009

Diketahui/Disetujui oleh

Departemen Matematika FMIPA USU Dosen Pembimbing Ketua,

Dr. Saib Suwilo, M. Sc. Drs. Henry Rani Sitepu, M.

Si.

PERNYATAAN

PROYEKSI JUMLAH KENDARAAN BERMOTOR MENURUT JENISNYA DI KOTA TEBING TINGGI TAHUN 2011

TUGAS AKHIR

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

Medan, Juni 2009

IZZHA AINI HARAHAP 062407160

PENGHARGAAN

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Pemurah dan Maha Penyayang, dengan limpah karunia-Nya kertas kajian ini berhasil diselesaikan dalam waktu yang telah ditetapkan.

Ucapan terima kasih saya sampaikan kepada Drs. Henry Rani Sitepu, M. Si. selaku pembimbing pada penyelesaian tugas akhir ini yang telah memeberikan panduan dan penuh kepercayaan kepada saya untuk menyempurnakan kajian ini. Panduan ringkas dan padat dan professional telah diberikan kepada saya agar penulis dapat menyelesaikan tugas ini. Ucapan terima kasih juga ditujukan kepada Ketua dan Sekretaris Departemen Dr. Saib Suwilo, M. Sc. dan Drs. Henry Rani Sitepu, M. Si. , Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Sumatera Utara, semua dosen pada Departemen Matematika FMIPA USU, pegawai di FMIPA USU, dan rekan-rekan statistika. Akhirnya, tidak terlupakan kepada Ibunda tercinta Farida Hanum Siregar, Abang, Kakak dan semua ahli keluarga yang selama ini memberikan bantuan dan dorongan yang diperlukan. Semoga Tuhan Yang Maha Esa akan membalasnya.

DAFTAR ISI

Halaman

PERSETUJUAN ii

PERNYATAAN iii

PENGHARGAAN iv

DAFTAR ISI v

DAFTAR TABEL vii

DAFTAR GAMBAR viii

BAB 1 PENDAHULUAN 1

1.1. Latar Belakang 1

1.2. Identifikasi Masalah 2

1.3. Maksud dan Tujuan 3

1.4. Metodologi Penelitian 3

1.5. Lokasi dan Waktu 5

1.6. Sistematika Penulisan 6

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 8

2.1. Pengertian – Pengertian 8

2.2. Metodologi Penelitian 9

BAB 3 TINJAUAN UMUM BADAN PUSAT STATISTIK 14 3.1. Sejarah Singkat Badan Pusat Statistik 14 3.2. Kegiatan Badan Pusat Statistik 17 3.3. Struktur Organisasi Badan Pusat Statistik 19 3.4. Visi dan Misi Badan Pusat Statistik 21 3.5. Ruang Lingkup Kegiatan Kantor Badan Pusat Statistik 21

BAB 4 PEMBAHASAN 23 4.1. Analisa Data Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenisnya Di Kota Tebing Tinggi 23

4.2. Menghitung Kesalahan Meramal 39

BAB 5 IMPLEMENTASI SISTEM 43

5.1. Pengertian Implementasi Sistem 43

5.2. Mengoperasikan Excel 43

5.3. Penggunaan Excel Pada Contoh Data 50 5.4. Menghitung Nilai Kesalahan Pada Contoh Data 52

BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN 54

6.1. Kesimpulan 54

6.2. Saran 55

DAFTAR TABEL

Halaman Table 4.1.1. Jumlah Kendaraan Bermotor Di Kota Tebing Tinggi 24 Tabel 4.1.2. Analisa Proyeksi Mobil Penumpang 25

Table 4.1.3. Analisa Proyeksi Bus 25

Table 4.1.4. Analisa Proyeksi Mobil Truk 26 Table 4.1.5. Analisa Proyeksi Sepeda Motor 26 Table 4.1.6. Hasil Ramalan Kendaraan Bermotor Menurut Jenisnya 39

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 5.2. Tampilan buku kerja Excel 44

Gambar 5.3. Tampilan pada lembar kerja Excel untuk perhitungan

Proyeksi menurut jenis kendaraan bermotor 50 Gambar 5.4. Tampilan pada lembar kerja Excel untuk perhitungan

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Indonesia mengalami pertumbuhan penduduk yang pesat dari tahun ke tahun. Sehingga perkembangan perekonomian di Indonesia menjadi tugas utama yang harus lebih diperhatikan oleh pemerintah, baik pusat maupun daerah. Salah satunya dengan cara mengetahui tingkat perkembangan dunia industri di Indonesia. Misalnya, industri kendaraan bermotor atau otomotif, yang notabene menjadi salah satu industri yang sangat berkembang pesat saat ini.

Hal tersebut diimbangi dengan banyaknya permintaan para konsumen untuk mendapatkan kepuasan dalam memiliki berbagai jenis kendaraan yang beragam baik itu kendaraan roda dua atau lebih. Dengan demikian industri otomotif yang memproduksi kendaraan bermotor dengan berbagai jenis dan harga yang terjangkau oleh masyarakat produksinya akan terus meningkat dari tahun ke tahun, sementara ruang gerak bagi kendaraan tersebut tetap, dapat dikatakan perkembangannya sangat lambat dan semakin sempit, terutama di wilayah atau daerah yang kecil seperti Kota Tebing Tinggi.

Sehingga kondisi ini memperparah kondisi jalan yang menyebabkan kemacetan akibat dari kurangnya penertiban aturan lalu lintas serta jalan-jalan yang rusak , dan kondisi lingkungan yang buruk akibat polusi udara.

Oleh karena itu penulis mencoba untuk memproyeksikan banyaknya kendaraan bermotor pada Tahun 2011 , untuk mengetahui apakah proyeksi yang diperoleh dapat menggambarkan jumlah kendaraan bermotor Di kota Tebing Tinggi Tahun 2011 mengalami peningkatan atau tidak, dan sudah sesuai dengan kondisi jalan di Kota Tebing Tinggi.

1.2. Identifikasi Masalah

Penyusunan Tugas Akhir ini akan menguraikan tentang aspek-aspek jumlah kendaraan bermotor di Kota Tebing Tinggi serta metode-metode perhitungannya.

Maka permasalahan yang dikaji dalam Tugas Akhir ini adalah :

a. Berapa Banyak Kendaraan Bermotor Menurut Jenisnya di Kota Tebing Tinggi pada tahun 2011.

b. Jenis Kendaraan Bermotor manakah yang banyak terdapat di Kota Tebing Tinggi tahun 2011.

c. Seberapa besar peningkatan jumlah kendaraan bermotor menurut jenisnya di Kota Tebing Tinggi tahun 2011.

1.3. Maksud dan Tujuan

Maksud dan tujuan penyusunan Tugas Akhir ini merupakan salah satu syarat untuk menyelesaikan perkuliahan program D3 Statistika di FMIPA USU, dan untuk mengetahui seberapa besar peningkatan jumlah kendaraan bermotor di Kota Tebing Tinggi pada tahun 2011.

Diharapkan penulis juga dapat memberikan informasi bagi pemakai data, pembaca serta bagi kepentingan pemerintah daerah guna melihat jenis kendaraan bermotor manakah yang paling banyak terdapat di Kota Tebing Tinggi pada tahun 2011, serta dampak-dampaknya.

Untuk mendukung penyusunan Tugas Akhir, maka penulis membutuhkan data yang diperoleh melalui serangkaian tinjauan, penelitian, riset maupun pengambilan data. Data di dalam riset tersebut penulis menggunakan beberapa metode diantaranya :

1. Metode Penelitian Kepustakaan (Studi Literatur)

Dalam hal ini pengumpulan data serta keterangan-keterangan dapat dilakukan dengan membaca serta mempelajari buku-buku ataupun literatur pelajaran yang didapat di perkuliahan ataupun umum, serta sumber informasi lainnya yang berhubungan dengan objek yang diteliti.

2. Metode Pengumpulan Data

Pengumpulan data untuk keperluan riset ini penulis lakukan dengan menggunakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Prov. Sumatera Utara. Data yang dikumpulkan tersebut kemudian diatur, disusun dan disajikan dalam bentuk angka-angka dengan tujuan untuk mendapatkan gambaran yang jelas tentang sekumpulan data tersebut.

Adapun pengolahan data dalam meramalkan Jumlah Kendaraan Bermotor di Kota Tebing Tinggi tahun 2011 dengan menggunakan perumusan :

Rata-rata Bergerak Linier (Linier Moving Average), yaitu :

a. Menentukan smoothing pertama( ' t

S )

' t

S

=

N

X X

X

X_t + _t−1+ _t−2 +...+ _t−N−1

' t

S = Smoothing pertama periode t

Xt = nilai riil periode t

N = Jumlah periode

b. Menentukan smoothing kedua ( '' t S ) '' t S = N S S S

St t t t N ' 1 ' 2 ' 1 ' ... _{− −} − − + + + + '' t

S = smoothing kedua periode t

c. Menentukan besarnya konstanta (a ) t

a = _t S_t' + (S_t' - S_t'') = 2S_t' - S_t''

d. Menentukan besarnya Slope (b )_t

t

b =

(

)

1 -2 ' ''

− N

S St t

t

b = slope / nilai trend dari data yang sesuai

e.Menentukan besarnya Forecast

m t

F₊ = at +bt(m)

m t

F₊ = besarnya forecast

m = jangka waktu forecast

1.5. Lokasi dan Waktu

Dalam melakukan peninjauan untuk penyusunan Tugas Akhir ini penulis mengambil data yang sudah ada pada Badan Pusat Statistik (BPS) Prov. Sumatera Utara. Penulis mengambil data dari tahun yang lampau sampai tahun tertentu guna melakukan analisis. Sedangkan waktu yang digunakan untuk peninjauan adalah selama satu minggu.

1.6. Sistematika Penulisan

Seluruh penulisan dari Tugas Akhir ini disusun dalam beberapa bab yang setiap bab tersebut berisikan sub-sub bab, disusun guna memudahkan pembaca untuk mengerti dan memahami isi penulisan ini. Adapun sistematika penulisannya adalah sebagai berikut :

BAB 1 PENDAHULUAN

Bab ini mengutarakan tentang Latar Belakang. Identifikasi Masalah, Maksud dan Tujuan, Metode Penelitian yang mencakup lokasi serta waktu pengambilan data dan Sistematika Penulisan.

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS

Bab ini menjelaskan tentang segala sesuatu yang mencakup penyelesaian masalah sesuai dengan judul dan permasalahan yang diutarakan.

BAB 3 TINJAUAN UMUM BADAN PUSAT STATISTIK

Bab ini menjelaskan tentang sejarah singkat berdirinya Badan Pusat Statistik.

BAB 4 PEMBAHASAN

Bab ini menerangkan penganalisisan data yang telah diamati dan dikumpulkan.

BAB 5 IMPLEMENTASI SISTEM

Bab ini menerangkan implementasi system yang digunakan dalam penganalisisan data yang diperoleh.

BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini menerangkan tentang kesimpulan data yang telah dianalisis serta saran-saran.

BAB 2

TINJAUAN TEORITIS

2.1. Pengertian-pengertian

Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang diperkirakan akan terjadi pada masa yang akan datang. Ramalan tersebut dapat didasarkan atas bermacam-macam cara, diantaranya adalah Metode Smoothing (Pemulusan) Rata-Rata Bergerak Linier. Metode Peramalan merupakan cara untuk memperkirakan secara Kuantitatif apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan dasar kata yang relevan pada masa lalu. Dengan kata lain metode peramalan ini digunakan dalam peramalan yang bersifat objektif.

Dalam menggunakan Metode Smoothing (Pemulusan) Rata-rata Bergerak Linier untuk peramalan didapat definisi atau pengertian yang digunakan, antara lain :

a. Variable Bebas yaitu variable yang mudah didapat atau banyak tersedia

b. Variable Tak Bebas yaitu variable yang dipengaruhi oleh variable bebas

c. Jumlah Kuadrat yaitu jumlah dari setiap data yang terlebih dahulu dikuadratkan

d. Kuadrat Jumlah yaitu jumlah dari seluruh data yang kemudian dikuadratkan

e. Analisa Data Waktu yaitu peramalan yang menggunakan variable bebasnya adalah deret waktu

f. Rata-Rata Bergerak 1 Periode yaitu teknik peramalan yang menggunakan data masa lalu satu periode ke belakang

g. Rata-Rata Bergerak 3 Periode yaitu teknik peramalan yang menggunakan data masa lalu tiga periode ke belakang

h. Trend yaitu perubahan yang relatif panjang, jika data yang ada menunjukkan kenaikan, ini menunjukkan bahwa trendnya positif, demikian juga sebaliknya apabila data tersebut menunjukkan penurunan maka trendnya negative.

2.2. Metodologi Penelitian

a. Metode Smoothing

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 histories digunakan untuk memperoleh angka yang dilicinkan atau diratakan.

Metode smoothing ini dibagi menjadi dua, yaitu : • Metode Average (MOVA) / rata-rata bergerak

• Eksponensial Smoothing

b. Moving Average

Metode ini dilakukan dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari rata-ratanya kemudian menggunakan rata-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).

Metode moving averages ini dibagi menjadi dua, yaitu : 1. Rata-Rata Bergerak Tunggal (Single Moving Average)

Metode ini mempunyai karakteristik khusus yaitu :

a. Untuk menentukan ramalan pada periode yang akan datang memerlukan data histories selama jangka waktu tertentu. Misalnya, dengan 4 bulan moving average, maka ramalan bulan ke-5 baru bias dibuat setelah bulan ke-4 selesai atau berakhir. Jika 6 bulan moving average, ramalan bulan ke-7 baru bisa dibuat setelah bulan ke-6 berakhir.

b. Semakin panjang jangka waktu moving average, efek pelicinan semakin terlihat dalam ramalan atau menghasilkan moving average yang semakin halus.

2. Rata-Rata Bergerak Ganda (Double Moving Average)

Adapun prosedur peramalan rata-rata bergerak linier meliputi tiga aspek : 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 (Double Moving Average). Dasar dari metode ini adalah menghitung rata-rata bergerak yang kedua. Rata-rata bergerak “ganda” ini merupakan rta-Rata-rata bergerak dari Rata-rata-Rata-rata bergerak, dan menurut symbol ditulis sebagai MA(M x N) dimana artinya adalah MA M – periode dari MA N – periode.

Adapun prosedur peramalan rata-rata bergerak linier meliputi tiga aspek : a. Penggunaan rata-rata bergerak tunggal pada waktu t (ditulis S’t),

b. Penyesuaian, yang merupakan perbedaan antara rata-rata bergerak tunggal dan ganda pada waktu t (ditulis S’t – S”t), dan

c. Penyesuaian untuk kecendrungan dari periode t ke periode t +1 (atau ke periode t+m jika kita meramalkan m periode ke muka).

Secara umum pembahasan tersebut dapat dilakukan sebagai berikut: Prosedur rata-rata bergerak linier secara umum dapat diterangkan melalui persamaan berikut :

a) Menentukan smoothing pertama (S’t) persamaan ini mempunyai

asumsi bahwa saat ini kita berada pada periode waktu t dan mempunyai nilai masa lalu sebanyak N, sebagai berikut :

' t S = N X X X

X_t + _t−1+ _t−2 +...+ _t−N−1

' t

S = smoothing pertama periode t Xt = nilai riil periode

N = jumlah periode

b) Menentukan smoothing kedua (S”t), persamaan ini menganggap

bahwa semua rata-rata bergerak tunggal (S’t) telah dihitung.

Persamaan itu kita menghitung rata-rata bergerak N – periode dari nilai-nilai S’t tersebut. (S’t – S”t)

'' t S = N S S S

S_t' + _t'₋₁ + _t'₋₂ +...+ _t'_−N−1

'' t

S = smoothing kedua periode t

c) Menentukan besarnya konstanta (at), persamaan ini mengacu

terhadap panyesuaian MA tunggal, S’t , dengan persamaan sebagai

berikut :

t

a = ' t

S + ( '

t

S - ''

t

S ) = 2 ' t

S - ''

t

S

d) Menentukan besarnya Slope (bt), persamaan ini menentukan

taksiran kecendrungan dari periode waktu yang satu ke periode waktu berikutnya, persamaannya sebagai berikut :

t

b =

(

)

1 -2 ' ''

− N

S S_{t t}

bt = slope / nilai trend dari data yang sesuai

e) Menentukan besarnya Forecast, persamaan ini menunjukkan bagaimana memperoleh ramalan untuk m periode ke muka dari t. ramalan untuk m periode ke muka adalah at – dimana merupakan

nilai rata-rata yang disesuaikan untuk periode t ditambah m kali komponen kecendrungan bt , persamaannya sebagai berikut :

m t

F₊ = at +bt(m)

Ft+m = besarnya forecast

BAB 3

TINJAUAN UMUM BADAN PUSAT STATISTIK

3.1 Sejarah Singkat Badan Pusat Statistik

Kantor Badan Pusat Statistik (BPS) propinsi sumatera utara merupakan lembaga pemerintahan non departemen yang berada dibawah dan bertanggung jawab langsung kepada presiden. Badan Pusat Statistik ini ada sejak :

1. Masa Pemerintahan Hindia Belanda

Pada bulan februari 1920, kantor statistik pertama kali didirikan oleh Direktur Pertanian, Kerajinan dan Perdagangan (Directur Van Land Bouw

Nijeverheid En Handel), dan kedudukan di bogor. Kantor ini diserahi tugas untuk

mengolah dan mempublikasikan data statistik..

2. Masa Pemerintahan Jepang

Pada bulan juni 1944 pemerintah jepang baru mengaktifkan kembali kegiatan statistik yang utamanya diarahkan untuk memenuhi kebutuhan perang atau militer. Pada masa ini CKS diganti menjadi Shomubu Chosasitsu Gunseikanbu.

3. Masa Kemerdekaan Republik Indonesia

Setelah Proklamasi Kemerdekaan Republik Indonesia (RI) tanggal 17 Agustus 1945. Kegiatan statistik ditangani oleh lembaga atau instansi baru sesuai

dengan suasana kemerdekaan yaitu KAPPURI (Kantor Penyelidik Perangkaan Umum Republik Indonesia). Tahun 1946, Kantor KAPPURI dipindahkan ke Yogyakarta sebagai sekuens dari Perjanjian Linggar Jati. Sementara ini pemerintah Belanda (NICA) di Jakarta mengaktifkan kembali CKS.

Berdasarkan surat edaran kementerian kemakmuran tanggal 12 juli 1950 nomor:219/S.C,KAPPURI dan CKS dilebur menjadi Kantor Puast Statistik (KPS) dan berada dibawah dan bertanggung jawab kepada kemakmuran.

Dengan surat Menteri Perekonomian tanggal 1 maret 1952 Nomor : P/44,lembaga KPS berada dibawah dan bertanggung jawab perekonomian. Selanjutnya keputusan Menteri Perekonomian tanggal 24 Desember 1953 Nomor:18.009/M,KPS dibagi menjadi 2 bagian yaitu bagian Research yang di sebut Afdeling A dan bagian penyelenggara tata usaha yang disebut Afdeling B.

Dengan keputusan Presiden Republik Indonesia Nomor :131 tahun 1957, kementerian perekonomian dipecah menjadi kementerian Perdagangan dan Kemeterian Perindustrian. Untuk selanjutnya Presiden Republik indonesia Nomor :172 tahun 1957, terhitung mulai tanggal 1 juni 1957 KPS diubah menjadi Biro Pusat Statistik dan urusan statistik semula menjadi tanggung jawab dan wewenang berada di bawah Perdana Menteri.

4. Masa Orde Baru

Pada pemerintah Orde Baru khususnya untuk memenuhi kebutuhan perencanaan dan evaluasi pembangunan, maka untuk mendapatkan statistik yang

handal, lengkap, tepat, akurat dan terpercaya mulai diadakan pembenaran organisasi Biro Pusat Statistik. Dalam masa Orde Baru ini Badan Pusat Statistik telah mengalami empat (4) kali perubahan struktur organisasi

Tahun 1968, ditetapkan peraturan pemerintah Nomor : 16 tahun 1968 yaitu yang mengatur organisasi dan tata kerja di pusat dan di daerah. Tahun 1980 peraturan pemerintah Nomor : 6 tahun 1980 tentang organisasi sebagai pengganti peraturan pemerintah Nomor : 6 tahun 1980 di tiap provinsi terdapat perwakilan Badan Pusat Statistik dengan nama kantor Statistik Provinsi dan di Kabupaten atau Kotamadya terdapat cabang perwakilan Badan Pusat Statistik.

Pada tanggal 19 Mei 1997 menetapkan tentang statistik sebagai pengganti undang – undang Nomor : 6 dan 7 tentang sensus dan statistik. Pada tanggal 17 juni 1998 dengan Keputusan Presiden Republik Indonesia Nomor : 86 tahun 1998 ditetapkan Badan Pusat Statistik, sekaligus mengatur tata kerja dan struktur Organisasi Badan Pusat Statistik yang baru.

5. Masa Reformasi sampai sekarang

Sejak era reformasi sampai sekarang Badan Pusat Statistik terus mengalami reorganisasi seiring dengan berlakunya Undang-Undang Otonomi Daerah tahun 1999 dan PP No. 38 Tahun 2007 tentang Pembagian Urusan Pemerintahan antara Pemerintah, Pemerintahan Daerah Provinsi, dan Pemerintahan Daerah Kabupaten/Kota. Maka, BPS perlu melakukan reorganisasi seiring dengan semakin besarnya beban tugas Badan Pusat Statistik dengan dikeluarkannya Peraturan Presiden RI No. 86 Tahun 2007 tentang Badan Pusat Statistik.

3.2 Kegiatan Badan Pusat Statistik (BPS)

Badan Pusat Statistik (BPS) adalah Lembaga Negara Non Departemen. Badan Pusat Statistik melakukan kegiatan yang ditugaskan oleh Pemerintah antara bidang pertanian, agraria, pertambangan, kependudukan, sosial, ketenaga kerjaan, keuangan, pendapatan dan keagamaan. Selain hal-hal diatas Badan Pusat Statistik juga bertugas untuk melaksanakan koordinasi di lapangan, kegiatan statistik dari segenap instansi baik di pusat maupun daerah dengan tujuan mencegah dilakukannya pekerjaan yang serupa oleh dua atau lebih instansi, memajukan keseragaman dalam penggunaan defenisi, klasifikasi dan ukuran- ukuran lainnya. Adapun kegiatan dari Badan Pusat Statistik ini antara lain:

3.2.1 Pengumpulan Data

Dalam pengumpulan data ini ada berbagai cara yang dipakai yaitu: sensus, survei sektoral, studi khusus dan pemanfaatan catatan administrasi.

Sensus adalah kegiatan yang berskala besar yang dilakukan sepuluh tahun sekali sebagai upaya pengumpulan data secara menyeluruh. BPS melakukan tiga macam sensus yaitu:

a. Sensus Penduduk yang dilaksanakan pada tahun berakhiran 0 (Nol). b. Sensus Pertanian yang dilaksanakan pada tahun berakhiran 3 (tiga). c. Sensus Ekonomi yang dilaksanakan pada tahun berakhiran 6 (enam).

Survei Antar Sensus adalah kegiatan pengumpulan data yang berkaitan dengan sensus. Survei Sektoral adalah survei yang bebas penyelenggaraannya dan tidak mengait dengan salah satu sensus. Pemanfaatan catatan administrasi dilakukan bekerjasama dengan departemen/instansi Pemerintah atau Swasta yang mengelola administrasi atau melaksanakan survei khusus, guna menghasilkan data statistik yang beragam, lebih lengkap untuk memenuhi berbagai keperluan dan diusahakan pelaksanaannya dilakukan secara teratur.

Studi khusus dilakukan untuk mempelajari kegiatan aspek statistik guna memberi masukan untuk pengumpulan data statistik yang baru, penyempurnaan metode yang sudah ada sebelum diimplementasikan secara nasional. Disamping itu studi khusus dimaksudkan untuk memenuhi permintaan data yang lebih spesifik yang belum terdapat sensus atau survei.

3.2.2 Pengolahan Data

Kegiatan selanjutnya adalah pengolahan data, kegiatan ini dilakukan dengan dua cara yaitu cara komputerisasi dengan cara manual. Di bidang perangkat keras saat ini BPS mempunyai jaringan yang terbesar di Indonesia hingga tingkat Kabupaten/Kotamadya dan dikelompokkan munurut Lokal Area Network untuk keperluan Resource Sharing. Dengan semakin memasyarakatnya penggunaan komputer, memungkinkan untuk pengiriman data secara elektronik. Di bidang perangkat lunak BPS dilengkapi dengan berbagai bahasa Pemrograman

3.3 Struktur Organisasi Badan Pusat Statistik

Organisasi merupakan suatu fungsi manajemen yang mempunyai peranaan dan kegiatan langsung dengan instansi sosial yang terjadi diantara individu – individu dalam rangka kerjasama untuk mencapai tujuan yang telah ditetapkan.

Struktur organisasi perusahaan merupakan salah satu faktor penting yang mempengaruhi tingkat keberhasilan suatu perusahaan dalam mencapai tujuan yang ditetepkan. Dengan adanya struktur organisasi maka akan jelaslah pemisahan tugas dari para pegawai / staf tersebut.

Struktur organisasi yang diterapkan di Kantor Badan Pusat Statistik adalah struktur organisasi lini dan staf. Struktur ini mengandung unsur – unsur specialisasi kerja, standarlisasi kegiatan, sentralisasi dan desentralisasi dalam pembuatan keputusan yang menunjukan lokasi kekuasaan, pembuatan keputusan dan ukuran satuan yang menunjukkan suatu kelompok kerja.

Adapun tujuan dari struktur organisasi lini dan staf di Kantor Badan Pusat Statistik (BPS) Propinsi Sumatera Utara adalah :

a. Pengkoordinasian yaitu yang memungkinkan komunikasi integrasi berbagai departemen dan kegiatan – kegiatan yang saling berhubungan satu sama lain.

b. Pemberian saran yaitu memberikan saran atau membuat rekomendasi bagi manajemen.

c. Pembuatan keputusan yaitu membuat keputusan – keputusan dan mengamati bagaimana pelaksanaan dari keputusan tersebut.

Adapun bagan atau struktur organisasi Badan Pusat Statistik Propinsi Sumatera Utara adalah sebagai berikut:

Sebagaimana dalam lampiran dalam organisasi Kantor Badan Pusat Statistik Propinsi Sumatera Utara dipimpin seorang Kepala Kantor. Kepala Kantor dibantu bagian tata usaha yang terdiri dari :

a. Sub Bagian Urusan Dalam b. Sub Bagian Perlengkapan c. Sub Bagian Keuangan d. Sub Bagian Kepegawaian

e. Sub Bagian Bina Potensi / Bina Program

Sedangkan Bidang Penunjang Statistik Terdiri dari Lima (5) bidang yaitu : 1. Bidang Statistik Produksi

2. Bidang Statistik Distrubusi 3. Bidang Statistik Sosial.

4. Bidang Integrasi Pengolahan dan Diseminasi Statitik (IPDS) 5 . Bidang Neraca Wilayah dan Analisis Statistik

Mempunyai tugas untuk penyusunan neraca Produksi, Neraca konsumsi, dan Akumulasi penyajian analisis serta kegiatan penerapan statistik.

3.4 Visi dan Misi Badan Pusat Statistika

3.4.1 Visi dari Badan Pusat Statistik

Badan pusat statistik mempunyai visi menjadikan informasi statistik sebagai tulang punggung informasi pembangunan nasional dan regional, didukung sumber daya manusia yang berkualitas, ilmu pengetahuan dan tekhnologi informasi yang mutakhir.

3.4.2 Misi dari Badan Pusat Statistik

Dalam menunjang pembangunan nasinal badan pusat statistik mengemban misi mengarahkan pembangunan statistik pada penyediaan data statistik yang bermutu, handal, efektif, dan efesien. Peningkatan kesadaran masyarakat akan arti dan kegunaan statistik, serta pegembanan ilmu pengetahuan statistik.

3.5 Ruang Lingkup Kegiatan Kantor BPS Provinsi Sumatra Utara

a. Merencanakan kegiatan badan pusat statistik untuk dilaksanakan misalnya: jenis data yang akan dikumpulkan, kegunaan data dan lain-lain.

b. Mengumpulkan data badan pusat statistik

Sesudah dikumpulkan data sebelumnya agar data yang diperlukan itu dapat dipergunakan dengan sebaik-baiknya

c. Mengolah data badan pusat statistik

Sesudah dikumpulakan data tersebut satu persatu kemudian data diolah kembali supaya kita dengan mudah menemukan

d. Menyajikan Data Badan Pusat Statistik

Kantor Badan Pusat Statistik adalah merupakan suatu sumber atau pusat informasi yang dapat mempermudah masyarakat untuk mengetahui tentang perkembangan negara Indonesia .

e. Menganalisa Data Badan Pusat Statistik

Kemudian data tersebut dianalisaatau dibahas terhadap data statistik tersebut juga, dan disebar luaskan .Misalnya Indikator pendapatan, Proyeksi keadaan perekonomian dan ketenaga kerjaan di Indonesia, Analisa Badan Pusat Statistik perbankan, dan lembaga keuangan lainnya. f. Memasyarakatkan Data Badan Pusat Statistik

Sesudah selesai dikerjakan seluruhnya baru data tersebut dimasyarakatkan kepada seluruh lapisan masyarakat ini agar tercipta tujuan yang akan dicapai.

BAB 4

PEMBAHASAN

4.1. Analisa Data Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenisnya Di Kota Tebing Tinggi

Setelah mengambil data jumlah kendaraan bermotor menurut jenisnya di Kota Tebing Tinggi yang diambil dari Badan Pusat Statistik (BPS), maka didapat data jumlah kendaraan bermotor dari tahun 2000 sampai dengan tahun 2007 dan dapat dilihat pada table.4.1.1. Pada table 4.1.1. ini nantinya akan memperlihatkan beberapa hal yang akan dianalisis dan dievaluasi dengan menggunakan Metode Rata-Rata Bergerak Linier. Dengan demikian jumlah Kendaraan Bermotor Di Kota Tebing Tinggi dari tahun 2008 sampai dengan 2011 dapat diramalkan. Sebelumnya data tersebut dapat dilihat pada table berikut :

Table 4.1.1. Jumlah Kendaraan Bermotor Di Kota Tebing Tinggi dari tahun 2000 s/d 2007

TAHUN

JENIS KENDARAAN MOBIL

BUS MOBIL SEPEDA

PENUMPANG TRUCK MOTOR

2000 4463 114 3567 26441

2001 4932 97 3907 24152

2002 5503 114 4175 31828

2003 6048 86 4324 31433

2004 5552 69 4145 47655

2005 5563 75 4165 47689

2006 4838 68 3163 39179

2007 4886 59 3079 41636

Sumber : Badan Pusat Statistik (BPS)

Setelah melihat data yang ada, maka kita dapat meramalkan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenisnya Di Kota Tebing Tinggi dari tahun 2008 sampai dengan 2011 yang akan dijabarkan sebagai berikut :

Keterangan :

1. Mobil Penumpang

a. Smoothing Pertama (S’t), menggunakan periode 3 tahunan.

' 2006

S

=

N X X

X2004 + 2005+ 2006

=

3

4838 5563

5552+ +

=

5318 '

2007

S

=

N X X

X₂₀₀₄ + ₂₀₀₅ + ₂₀₀₆

=

3

4886 4838

5563+ +

=

5096

b. Smoothing Kedua (S”t), menggunakan periode 3 tahunan.

" 2006

S

=

N S S₂₀₀₅' '₂₀₀₆ '

2004

S + +

=

3

5318 5721

5701+ +

5580 "

2007

S

=

N S S₂₀₀₆' '₂₀₀₇ '

2005

S + +

=

3

5096 5318

5721+ +

c. Menetukan besarnya Konstanta ( at )

2006

a = 2 '' 2006 '

2006 − S

S

= 2 ( 5318) - (5580) = 5056

2007

a = 2 '' 2007 '

2007 − S

S

= 2 ( 5096) - (5379) = 4813

d. Menentukan besarnya Slope ( bt )

2006 b =

1 -N ) S S (

2 '₂₀₀₆ − ₂₀₀₆''

= 1 -3 ) 5580 -5318 ( 2 = -262 2007 b =

1 -N ) S S (

2 '₂₀₀₇ − ₂₀₀₇''

= 1 -3 ) 5379 -5096 ( 2 = -283

Dari analisa di atas maka dapat diperoleh : Ft+m = at + bt (m)

Untuk meramalkan Jumlah Kendaraan Bermotor Jenis Mobil Penumpang Di Kota Tebing Tinggi dari tahun 2008 sampai dengan 2011 berikut :

Ramalan untuk periode 2008 : F2007+1 = a2007 + b2007 (1)

= 4813 + (-283) (1) = 4530

Ramalan untuk periode 2009 : F2007+2 = a2007 + b2007 (2)

= 4813 + (-283) (2) = 4247

Ramalan untuk periode 2010 : F2007+3 = a2007 + b2007 (3)

= 4813 + (-283) (3) = 3964

Ramalan untuk periode 2011 : F2007+4 = a2007 + b2007 (4)

= 4813 + (-283) (4) = 3681

2. Bus

a. Smoothing Pertama (S’t), menggunakan periode 3 tahunan.

' 2006

S

=

N X X

X2004 + 2005 + 2006

=

3 68 75 69+ +

=

71 '

2007

S =

N X X

X₂₀₀₅ + ₂₀₀₆ + ₂₀₀₇

=

3 59 68 75+ +

=

68

b. Smoothing Kedua (S”t), menggunakan periode 3 tahunan.

" 2006

S

=

N S S ' 2006 ' 2005 ' 2004

S + +

=

3 71 77 90+ +

=

80

"

2007

S

=

N S S₂₀₀₆' '₂₀₀₇ '

2005

S + +

=

3 68 71 77+ +

c.Menentukan besarnya Konstanta ( at )

2006

a = 2 '' 2006 '

2006 − S

S

= 2 ( 71) - (80) = 62

a₂₀₀₇ = 2 '' 2007 '

2007 − S

S

= 2 ( 68) - (72) = 64

d. Menentukan besarnya Slope ( bt )

2006 b =

1 -N ) S S (

2 '₂₀₀₆ − ₂₀₀₆''

= 1 -3 ) 80 -71 ( 2 = -9 2007 b =

1 -N ) S S ( 2 '' 2007 ' 2007 − = 1 -3 ) 72 -68 ( 2 = -4

Dari analisa di atas maka dapat diperoleh : Ft+m = at + bt (m)

Untuk meramalkan Jumlah Kendaraan Bermotor Jenis Bus Di Kota Tebing Tinggi dari tahun 2008 sampai dengan 2011 berikut :

Ramalan untuk periode 2008 : F2007+1 = a2007 + b2007 (1)

= 64 + (-4) (1) = 60

Ramalan untuk periode 2009 : F2007+2 = a2007 + b2007 (2)

= 64 + (-4) (2) = 56

Ramalan untuk periode 2010 : F2007+3 = a2007 + b2007 (3)

= 64 + (-4) (3) = 52

Ramalan untuk periode 2011 : F2007+4 = a2007 + b2007 (4)

= 64 + (-4) (4) = 48

3. Mobil Truck

a. Smoothing Pertama (S’t), menggunakan periode 3 tahunan.

' 2006

S

=

N X X

X₂₀₀₄ + ₂₀₀₅ + ₂₀₀₆

=

3

3163 4165

4145+ +

=

3825 '

2007

S

=

N X X

X₂₀₀₅ + ₂₀₀₆+ ₂₀₀₇

=

3

3079 3163

4165+ +

=

3469

b. Smoothing Kedua (S”t), menggunakan periode 3 tahunan.

" 2006

S

=

N S S₂₀₀₅' '₂₀₀₆ '

2004

S + +

=

3

3825 4212

4215+ +

=

4084 "

2007

S

=

N S S₂₀₀₆' '₂₀₀₇ '

2005

S + +

=

3

3469 3825

4212+ +

c.Menentukan besarnya Konstanta ( at )

2006

a = 2S₂₀₀₆' − S₂₀₀₆''

= 2 ( 3825) - (4084) = 3566

a₂₀₀₇ = 2S₂₀₀₇' − S₂₀₀₇''

= 2 ( 3469) - (3836) = 3102

d. Menentukan besarnya Slope ( bt )

2006 b =

1 -N ) S S (

2 '₂₀₀₆ − ₂₀₀₆''

= 1 -3 ) 4084 -3825 ( 2 = -259 b₂₀₀₇ =

1 -N ) S S (

2 '₂₀₀₇ − ₂₀₀₇''

= 1 -3 ) 3836 -3469 ( 2 = -367

Dari analisa di atas maka dapat diperoleh : Ft+m = at + bt (m)

Untuk meramalkan Jumlah Kendaraan Bermotor Jenis Mobil Truck Di Kota Tebing Tinggi dari tahun 2008 sampai dengan 2011 berikut

Ramalan untuk periode 2008 : F2007+1 = a2007 + b2007 (1)

= 3102 + (-367) (1) = 2735

Ramalan untuk periode 2009 : F2007+2 = a2007 + b2007 (2)

= 3102 + (-367) (2) = 2367

Ramalan untuk periode 2010 : F2007+3 = a2007 + b2007 (3)

= 3102 + (-367) (3) = 2001

Ramalan untuk periode 2011 : F2007+4 = a2007 + b2007 (4)

= 3102 + (-367) (4) = 1634

4. Sepeda Motor

a. Smoothing Pertama (S’t), menggunakan periode 3 tahunan.

' 2006

S

=

N X X

X₂₀₀₄ + ₂₀₀₅ + ₂₀₀₆

=

3

39179 47689

47655+ +

=

44841

' 2007

S

=

N X X

X2005 + 2006 + 2007

=

3

41636 39179

47689+ +

=

42835

b. Smoothing Kedua (S”t), menggunakan periode 3 tahunan.

" 2006

S

=

N S S₂₀₀₅' '₂₀₀₆ '

2004

S + +

=

3

44841 42259

36972+ +

=

41357

" 2007

S

=

N S S₂₀₀₆' '₂₀₀₇ '

2005

S + +

=

3

42835 44841

42259+ +

c.Menetukan besarnya Konstanta ( at )

2006

a = 2S₂₀₀₆' − S₂₀₀₆''

= 2 ( 44841) - (41357) = 48325

a₂₀₀₇ = 2 '' 2007 '

2007 − S

S

= 2 ( 42835) - (43312) = 4235

d. Menentukan besarnya Slope ( bt )

b₂₀₀₆ =

1 -N ) S S (

2 '₂₀₀₆ − ₂₀₀₆''

= 1 -3 ) 41357 -44841 ( 2 = 3513 2007 b =

1 -N ) S S (

2 2007''

' 2007 − = 1 -3 ) 43312 -42835 ( 2 = -477

Dari analisa di atas maka dapat diperoleh : Ft+m = at + bt (m)

Untuk meramalkan Jumlah Kendaraan Bermotor Jenis Sepeda Motor Di Kota Tebing Tinggi dari tahun 2008 sampai dengan 2011 berikut

Ramalan untuk periode 2008 : F2007+1 = a2007 + b2007 (1)

= 42358 + (-477) (1) = 41881

Ramalan untuk periode 2009 : F2007+2 = a2007 + b2007 (2)

= 42358 + (-477) (2) = 41404

Ramalan untuk periode 2010 : F2007+3 = a2007 + b2007 (3)

= 42358 + (-477) (3) = 40927

Ramalan untuk periode 2011 : F2007+4 = a2007 + b2007 (4)

= 42358 + (-477) (4) = 40450

Dengan didapatnya ramalan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenisnya, maka dapat dibuat suatu table ramalan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenisnya Di Kota Tebing Tinggi Tahun 2011 yang dapat dilihat pada table 4.1.6 berikut :

Table 4.1.6. Hasil Ramalan Kendaraan Bermotor Menurut Jenisnya Dari Tahun 2008 sampai dengan Tahun 2011

TAHUN

JENIS KENDARAAN MOBIL

BUS MOBIL SEPEDA

PENUMPANG TRUCK MOTOR

2008 4530 60 2735 41881

2009 4247 56 2367 41404

2010 3964 52 2001 40927

2011 3681 48 1634 40450

Dari nilai peramalan pada tabel diatas dapat dikatakan bahwa pada tahun 2008 sampai dengan tahun 2011 terjadi penurunan terhadap setiap jenis jumlah kendaraan bermotor di Kota Tebing Tinggi.

4.2. Menghitung Kesalahan Meramal

Dalam banyak situasi peramaln, ketepatan dipandang sebagai criteria penolakan untuk memilih suatu metode peramalan. Dalam banyak hal, kata “ketepatan” menunjuk ke “kebaikan sesuai” yang pada akhirnya menunjukkan

seberapa jauh model peramalan tersebut mampu mereproduksi data yang telah diketahui.

Ada tiga macam mengetahui nilai kesalahan yang biasa dipakai pada metode rata-rta bergerak linier, yaitu :

a. Mean Absolute Error (Nilai Tengah Kesalahan Absolut)

MAE =

∑

= n

i i

e

1

/ n ; ei = Xi - Fi

Dimana :

ei = nilai kesalahan

n = jumlah periode waktu pada peramalan

b. Mean Squared Error ( Nilai Tengah Kesalahan Kuadrat)

MSE =

∑

= n

i 1 2 i e / n

Dimana :

ei2 = nilai kesalahan kuadrat

Xi = nilai pengamatan ( data sebenarnya)

Fi = nilai peramalan ( data setelah mengalami proses peramalan)

c. Mean Absolute Presentage Error (Nilai Tengah Kesalahan Presetase Absolut)

MAPE =

∑

= n i 1

(

)

i i i X F X

-/

n ; APE = |(X_i- F_i ) ⁄X_i | * 100

1. Nilai Kesalahan dari Peramalan Mobil Penumpang

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

Tahun Jumlah Mobil Forecast Error Absolute Square APE Penumpang (Xi) (Fi) (Xi - Fi) Error Error

2000 4463

2001 4932

2002 5503

2003 6048

2004 5552

2005 5563 6327 -764 764 583696 13,73

2006 4838 5885 -1047 1047 1096209 21,64

2007 4886 4794 92 92 8464 1,88

Jumlah -1719 1903 1688369 37,25

Mean Absolute Error (MAE) 634,34

Mean Square Error (MSE) 562789,67

Mean Absolute Presentage Error (MAPE) 12,41

2. Nilai Kesalahan dari Peramalan Jumlah Bus

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

Tahun Jumlah Bus Forecast Error Absolute Square APE (Xi) (Fi) (Xi - Fi) Error Error

2002 114

2003 86

2004 69

2005 75 70 5 5 25 6,67

2006 68 53 15 15 225 22,05

2007 59 53 6 6 36 10,16

Jumlah 26 26 286 38,88

Mean Absolute Error (MAE) 8,67

Mean Square Error (MSE) 95,34

Mean Absolute Presentage Error (MAPE) 12,96

3. Nilai Kesalahan dari Peramalan Jumlah Mobil Truck

Untuk mengetahui nilai kesalahan dari peramalan jumlah mobil truck dapat dilihat dalam tabel berikut :

Tahun Jumlah Mobil Forecast Error Absolute Square APE Truck (Xi) (Fi) (Xi - Fi) Error Error

2000 3567

2001 3907

2002 4175

2003 4324

2004 4145

2005 4165 4489 -324 324 104976 7,79

2006 3163 4260 -1097 1097 1203409 34,68

2007 3079 3307 -228 228 51984 7,4

Jumlah -1649 1649 1360369 49,87

Mean Absolute Error (MAE) 549,67

Mean Square Error (MSE) 453456,34

Mean Absolute Presentage Error (MAPE) 16,62

4. Nilai Kesalahan dari Peramalan Jumlah Sepeda Motor

Untuk mengetahui nilai kesalahan dari peramalan jumlah sepeda motor dapat dilihat dalam tabel berikut :

Tahun Jumlah Sepeda Forecast Error Absolute Square APE Motor (Xi) (Fi) (Xi - Fi) Error Error

2000 26441

2001 24152

2003 31433

2004 47655

2005 47689 48626 -837 837 700569 1,75

2006 39179 54531 -15352 15352 235683904 39,18

2007 41636 51837 -10201 10201 104060401 24,5

Jumlah -26390 26390 340444874 65,43

Mean Absolute Error (MAE) 8796,67

Mean Square Error (MSE) 113481625

BAB 5

IMPLEMENTASI SISTEM

5.1. Pengertian Implementasi Sistem

Implementasi Sistem adalah prosedur yang dilakukan untuk menyesuaikan desain yang ada dalam desain system yang disetujui, menginstal dan memulai system baru yang diperbaiki.

Tahapan implementasi merupakan tahapan penerapan hasil desain tertulis ke dalam programming (coding). Dalam pengolahan data pada karya tulis ini penulis menggunakan satu perangkat lunak (software) sebagai implementasi system yaitu program Excel dalam masalah memperoleh hasil perhitungan.

5.2. Mengoperasikan Excel

Sebelum mengoperasikan software ini, pastikan bahwa pada computer Anda telah terpasang program Excel. Setelah computer terpasang program, selanjutnya Anda dapat menjalankan program ini dengan langkah-langkah sebagai berikut :

1. Setelah computer dalam posisi hidup, klik tombol Start

2. Pilih Programs

3. Klik Microsoft Excel untuk memulai program, selanjutnya Excel akan menampilkan buku kerja (Workbook) yang kosong.

Selain cara tersebut di atas, ada cara lain untuk menjalankan program ini, yaitu jika pada computer Anda telah diinstal Office Shortcut, untuk memulai Excel Anda cukup mengklik tombol Excel pada Shortcut Bar. Selanjutnya Excel akan menampilkan buku kerja seperti gambar berikut :

Gambar 5.2. Tampilan buku kerja Excel

Tampilan Excel di layar akan bervariasi bergantung pada jenis monitor yang dipakai. Ketika Anda memulai program Excel, workbook Excel yang pertama disebut Book1. Jika anda membuka workbook lainnya saat itu juga, Excel secara otomatis akan menamai book2, demikian seterusnya.

a) Aturan pengoperasian

Klik : menekan tombol kiri mouse satu kali kemudian melepaskan

Klik Ganda : menekan dan melepas tombol kiri mouse sebanyak

duakali secara cepat dan berurutan

Geser : menekan dan menggeser tombol kiri mouse sambil

menggerakkan pointer mouse ke arah yang dikehendaki

Ctrl + C : menekan tombol Ctrl, selanjutnya tekan C dan lepaskedua

tombol tersebut.

Icon : gambar grafis yang terdapat pada layar dan biasa diklik

untukmelakukan suatu perintah atau program tertentu.

b) Jendela Workbook

Bagian layar yang digunakan oleh suatu program disebut jendela. Jendela workbook Excel terdiridari dari banyak elemen windows.

c) Workbook

Workbook atau sering disebut buku kerja adalah dokumen yang terdapat pada Excel yang setiap buku kerja terdiri dari tiga lembar kerja atau sering

disebut sheet, dimana jumlah sheet ini bisa ditambah atau dikurangi sesuai kebutuhan anda.

Umumnya jika anda memulai Excel, sebuah workbook kosong akan terbuka dengan judul sementara Book1 kecuali jika anda memulai Excel beserta sebuah file yang telah ada.

Untuk membuka file-file tambahan, pilih New atau Open dari menu File atau gunakan tombol Newbook dan Open pada Toolbar standart.

Anda juga dapat membuka workbook sebanyak yang diinginkan sampai computer anda kehabisan memori. Workbook yang baru tampil di atas jendela workbook yang terakhir aktif dan menjadi jendela workbook aktif.

d) Lembar kerja (Sheet)

Seperti dijelaskan di atas bahwa pada saat anda mengaktifkan Excel, maka secara otomatis sebuah buku kerja akan tampil. Buku kerja tersebut terdiri atas tiga lembar kerja atau Sheet. Lembar kerja Excel terdiri dari 256 kolom dan 65536 baris. Kolom diberi nama A, B, C,….,Z dilanjutkan dengan AA, BB, CC,…, dan baris ditandai dengan angka 1, 2, 3,…..sampai 65536.

Perpotongan antara kolom dan baris biasa disebut sel (cell). sel diberi nama menurut lokasi dan koordinat, misalnya Sel C20 ini artinya perpotongan antara kolom pada C dengan baris ke 20, sel yang aktif ditandai dengan sel pointer/petunjuk sel.

Petunjuk sel yang terdapat pada lembar kerja dapat dipindahkan dari satu sel ke sel yang lainnya. Untuk memindahkan satu sel ke sel yang lain gunakan tombol dalam keyboard seperti yang berikut ini :

Tombol Keterangan

• • • • Menggeser pointer ke kiri, atas, kanan atau ke bawah suatu sel

HOME memindahkan pointer mouse ke awal baris

CTRL + HOME berpindah ke awal kerja

PAGE DOWN berpindah satu layar ke bawah

PAGE UP berpindah satu layar ke atas

ALT + PAGE DOWN berpindah satu layar ke kanan

ALT + PAGE UP berpindah satu layar ke kiri

CTRL + SHIF + F6 berpindah ke buku kerja atau jendela sebelumnya

F6 berpindah antarpanes pada Workbook yang

di split

SHIFT + F6 berpindah ke pane awal dalam workbook yang displit

TAB pindah antar sel yang tidak terprotek pada

lembar kerja yang diprotek

END tanda panah berpindah antar blok baik di dalam maupun baris

HOME berpindah ke sel di jendela sebelah kiri

END berpindah ke sel di jendela sebelah kanan

e) Sel

Sel dibagi menjadi tiga kelompok, yaitu :

1. Sel relative

Sel relative adalah sel yang jika disalin akan menyesuaikan dengan tempat atau lokasi yang baru.

Sel semiabsolute adalah sel tempat salah satu posisi (baris atau kolom) bertanda $. Absolute kolom misalnya pada sel A1 berisi $A1 artinya jika sel tersebut dikopi ke posisi baru kolom tersebut akan selalu tetap sedangkan barisnya akan menyesuaikan. Sedangkan absolute baris penulisannya adalah A$1, artinya jika sel tersebut dikopi, baris yang bersangkutan akan selalu tetap sedangkan kolom akan menyesuaikan.

3. Sel absolute

Sel absolute adalah sel baik kolom maupun barisnya terkunci, misalnya pada sel A1 berisi $A$9, artinya jika sel tersebut disalin atau dikopi baik baris ataupun kolom akan terkunci.

f) Memasukkan Data ke Lembar Kerja

Anda dapat memasukkan data ke lembar kerja dengan langkah sebagai berikut:

1. Tempatkan penunjuk sel pada tempat atau sel tempat data tersebut akan ditempatkan

2. Ketik data yang akan dimasukkan

3. Untuk mengakhiri, tekan Enter atau tanda panah untuk berpindah sel atau dengan menggerakkan mouse ke tempat sel lain.

g) Mengakhiri Program Excel

Setelah anda selesai bekerja dengan Excel dan ingin keluar dari Excel, pilih perintah Exit darri menu File atau klik tombol close (X) dalam jendela Excel. Selanjutnya, Excel akan menanyakan pakah anda akan menyimpan setiap perubahan yang telah dilakukan pada setiap buku kerja yang terbuka. Jika anda mengklik Yes, anda dapat menentukan nama file yang baru untuk setiap workbook yang belum disimpan kemudian meyimpannya. Jika anda mengklik No, setiap perubahan yang anda lakukan akan hilang ketika anda keluar dari Excel. Mengklik tombol Cancel akan membatalkan perintah Exit dan mengembalikan anda ke dalam program Excel.

5.3. Penggunaan Excel pada contoh data

Gambar 5.3. Tampilan pada lembar kerja Excel untuk perhitungan proyeksi menurut jenis kendaraan bermotor

Pada tampilan di atas anda dapat menyaksikan juga perhitungan moving average pertama (S’t), moving average kedua (S”t), nilai konstanta (a), slope (b) dari

analisa proyeksi kendaraan bermotor (sebagai contoh analisa proyeksi mobil penumpang) dengan cara :

a) S’t yaitu pada tahun 2002 (sel C7) dengan menggunakan rumus :

=SUM(B5:B7)/3

Untuk tahun berikutnya tinggal mengcopy rumus di atas

b) S”t yaitu pada tahun 2004 (sel D9) dengan menggunakan rumus :

=SUM(C7:C9)/3

Untuk tahun berikutnya tinggal mengcopy rumus di atas

c) a besarnya bisa dicari pada tahun 2004 (sel E9) dengan menggunakan rumus :

=(2*C9)-D9

Untuk tahun berikutnya tinggal mengcopy rumus di atas

d) b besarnya bias dicari pada tahun 2004 (sel F9) dengan menggunakan rumus :

=(2*(C9-D9))/2

Untuk tahun berikutnya tinggal mengcopy rumus di atas

e) Nilai peramalannya {a + b(m)} bias dicari pada tahun 2005 (sel G10) dengan menggunakan rumus :

=E12+(F12*1)

5.4. Menghitung Nilai Kesalahan pada contoh data

Gambar 5.4. Tampilan pada lembar kerja Excel untuk perhitungan nilai kesalahan proyeksi

Pada tampilan di atas anda dapat menyaksikan juga hasil perhitungan kesalahan meramal Mean Square Error dan Mean Absolute Persentage Error dari analisa proyeksi kendaraan bermotor (sebagai contoh nilai error untuk mobil penumpang) dengan cara :

a) Mencari nilai Error mulai tahun 2005 (sel D10) yaitu dengan menggunakan rumus :

Untuk tahun berikutnya tinggal mengcopy rumus di atas

b) Nilai absolute Error yaitu menunjukkan absolute dari nilai kesalahan meramal (sel E10) yaitu dengan menggunakan rumus :

=ABS(B10-C10)

Untuk tahun berikutnya tinggal mengcopy rumus di atas

c) Square Error menunjukkan kesalahan meramal dikuadratkan (sel F10) yaitu dengan menggunakan rumus :

=E10^2

Untuk tahun berikutnya tinggal mengcopy rumus di atas

d) APE (Absolute Persentage Error) menunjukkan nilai tengah kesalahan persentase absolute (sel G10) yaitu dengan menggunakan rumus :

=(ABS((B10-C10)/C10))*100

Untuk tahun berikutnya tinggal mengcopy rumus di atas e) Mean Square Error (sel F15) dengan menggunakan rumus :

=F13/3

f) Mean Absolute Persentage Error (sel G16) dengan menggunakan rumus : =G13/3

BAB 6

KESIMPULAN DAN SARAN

6.1. Kesimpulan

Dari hasil peramalan untuk jumlah kendaraan bermotor dengan metode Rata-Rata Bergerak Linier maka didapat kesimpulan sebagai berikut :

1. Dari keempat jenis kendaraan bermotor setelah diramalkan dapat disimpulkan bahwa jenis kendaraan sepeda motor yang paling banyak di Kota Tebing Tinggi pada tahun 2011, yaitu sebanyak 40450 unit, yang juga mengalami perubahan setiap tahunnya.

2. Dari keempat jenis kendaraan bermotor setelah diramalkan dapat disimpulkan bahwa jenis kendaraan bus yang paling sedikit di Kota Tebing Tinggi pada tahun 2011, yaitu sebanyak 48 unit, yang juga mengalami perubahan setiap tahunnya.

3. Maka penulis dapat mengambil kesimpulan, bahwa jumlah kendaraan bermotor menurut jenisnya di Kota Tebing Tinggi pada tahun 2011 ternyata mengalami penurunan yang tidak terlalu jauh dari tahun-tahun sebelumnya, hasil peramalan dapat dilihat pada table 4.1.6.

6.2. Saran

1. Untuk pemerintah Kota Tebing Tinggi, agar hasil peramalan Jumlah Kendaraan Bermotor menurut jenisnya dapat digunakan untuk membuat perencanaan dan mengambil keputusan bagi pelaksanaan perekonomian.

2. Untuk pemerintah Kota Tebing Tinggi agar lebih memperhatikan kondisi peningkatan jumlah kendaraan bermotor di Kota Tebing Tinggi yang tidak sesuai dengan ruang gerak bagi kendaraan tersebut sehingga dapat mengantisipasi hal-hal yang menyebabkan kondisi jalan rusak dan hancur.

DAFTAR PUSTAKA

1. Assauri, Sofyan. 1984. Teknik dan Metode Peramalan. Edisi pertama. UI.

2. BPS. 2007. Profil Badan Pusat Statistik Provinsi. Medan.

3. Deanto. 2002. Proyeksi Bisnis Dengan Microsoft Excel. Jakarta: Alex Media Komputindo.

4. Makridakis, Spyros dan Wheelwright, Steven, C. 1993. Metode Dan

analisa proyeksi kendaraan bermotor (sebagai contoh analisa proyeksi mobil penumpang) dengan cara :

a) S’t yaitu pada tahun 2002 (sel C7) dengan menggunakan rumus :

=SUM(B5:B7)/3

Untuk tahun berikutnya tinggal mengcopy rumus di atas

b) S”t yaitu pada tahun 2004 (sel D9) dengan menggunakan rumus :

=SUM(C7:C9)/3

Untuk tahun berikutnya tinggal mengcopy rumus di atas

c) a besarnya bisa dicari pada tahun 2004 (sel E9) dengan menggunakan rumus :

=(2*C9)-D9

Untuk tahun berikutnya tinggal mengcopy rumus di atas

d) b besarnya bias dicari pada tahun 2004 (sel F9) dengan menggunakan rumus :

=(2*(C9-D9))/2

Untuk tahun berikutnya tinggal mengcopy rumus di atas

e) Nilai peramalannya {a + b(m)} bias dicari pada tahun 2005 (sel G10) dengan menggunakan rumus :

=E12+(F12*1)

5.4. Menghitung Nilai Kesalahan pada contoh data

Gambar 5.4. Tampilan pada lembar kerja Excel untuk perhitungan nilai kesalahan proyeksi

Pada tampilan di atas anda dapat menyaksikan juga hasil perhitungan kesalahan meramal Mean Square Error dan Mean Absolute Persentage Error dari analisa proyeksi kendaraan bermotor (sebagai contoh nilai error untuk mobil penumpang) dengan cara :

a) Mencari nilai Error mulai tahun 2005 (sel D10) yaitu dengan menggunakan rumus :

Untuk tahun berikutnya tinggal mengcopy rumus di atas

b) Nilai absolute Error yaitu menunjukkan absolute dari nilai kesalahan meramal (sel E10) yaitu dengan menggunakan rumus :

=ABS(B10-C10)

Untuk tahun berikutnya tinggal mengcopy rumus di atas

c) Square Error menunjukkan kesalahan meramal dikuadratkan (sel F10) yaitu dengan menggunakan rumus :

=E10^2

Untuk tahun berikutnya tinggal mengcopy rumus di atas

d) APE (Absolute Persentage Error) menunjukkan nilai tengah kesalahan persentase absolute (sel G10) yaitu dengan menggunakan rumus :

=(ABS((B10-C10)/C10))*100

Untuk tahun berikutnya tinggal mengcopy rumus di atas e) Mean Square Error (sel F15) dengan menggunakan rumus :

=F13/3

f) Mean Absolute Persentage Error (sel G16) dengan menggunakan rumus : =G13/3

BAB 6

KESIMPULAN DAN SARAN

6.1. Kesimpulan

Dari hasil peramalan untuk jumlah kendaraan bermotor dengan metode Rata-Rata Bergerak Linier maka didapat kesimpulan sebagai berikut :

1. Dari keempat jenis kendaraan bermotor setelah diramalkan dapat disimpulkan bahwa jenis kendaraan sepeda motor yang paling banyak di Kota Tebing Tinggi pada tahun 2011, yaitu sebanyak 40450 unit, yang juga mengalami perubahan setiap tahunnya.

2. Dari keempat jenis kendaraan bermotor setelah diramalkan dapat disimpulkan bahwa jenis kendaraan bus yang paling sedikit di Kota Tebing Tinggi pada tahun 2011, yaitu sebanyak 48 unit, yang juga mengalami perubahan setiap tahunnya.

3. Maka penulis dapat mengambil kesimpulan, bahwa jumlah kendaraan bermotor menurut jenisnya di Kota Tebing Tinggi pada tahun 2011 ternyata mengalami penurunan yang tidak terlalu jauh dari tahun-tahun sebelumnya, hasil peramalan dapat dilihat pada table 4.1.6.

6.2. Saran

1. Untuk pemerintah Kota Tebing Tinggi, agar hasil peramalan Jumlah Kendaraan Bermotor menurut jenisnya dapat digunakan untuk membuat perencanaan dan mengambil keputusan bagi pelaksanaan perekonomian.

2. Untuk pemerintah Kota Tebing Tinggi agar lebih memperhatikan kondisi peningkatan jumlah kendaraan bermotor di Kota Tebing Tinggi yang tidak sesuai dengan ruang gerak bagi kendaraan tersebut sehingga dapat mengantisipasi hal-hal yang menyebabkan kondisi jalan rusak dan hancur.

DAFTAR PUSTAKA

1. Assauri, Sofyan. 1984. Teknik dan Metode Peramalan. Edisi pertama. UI.

2. BPS. 2007. Profil Badan Pusat Statistik Provinsi. Medan.

3. Deanto. 2002. Proyeksi Bisnis Dengan Microsoft Excel. Jakarta: Alex Media Komputindo.

4. Makridakis, Spyros dan Wheelwright, Steven, C. 1993. Metode Dan