¡
AB
¢ £
A
¤¥¦ § ¥¨
B
¥© ª
A
£ « ©
A
¦
A
¡ ¬ ©
Badan Perencanaan Pembangunan Penyusunan Materplan Pendapatan Asli Daerah
Kabupaten Jember
Halaman 86
¢ ¦
®
¥ ©
¯
¤
A
¯ §
¥ ¨
B
¥ ©
Lembaga Penelitian
Menurut Wilson et al. 2007:57, metode peramalan yang dapat digunakan untuk data yang berpola trend metode
trend analysis dan
time series decomposition dan untuk yang berpola siklikal adalah metode
time series decomposition. Dengan demikian, metode-metode ini yang disimulasikan dalam peramalan ini.
3. Penyeleksian Metode Peramalan yang Paling Cocok Tahap berikutnya dalam proses peramalan adalah menyeleksi
metode peramalan. Seleksi metode peramalan dilakukan dengan membandingkan error measurement dari metode yang digunakan.
5.2. Metode Peramalan
Berdasarkan beberapa tahapan dalam forecasting, berikut ini
disajikan estimasi model peralaman pada masing-masing komponen PAD Kabupaten Jember.
1. Pajak Daerah Ada tiga metode peramalan yang digunakan untuk data Pajak
Daerah, yaitu: a. Metode Trend Linear
Berdasarkan metode trend linear, model atau persamaan peramalan yang diperoleh adalah
Y
t
= -10.594.142.075 + 10.038.603.369 t Dimana:
Y
t
= nilai Pajak Daerah pada periode t t
= time index b. Metode Time Series Decomposition Multiplicative Model
Berdasarkan metode trend linear, model atau persamaan peramalan yang diperoleh adalah:
Y
t
= -10.656.567.714 + 10.053.148.404 t Dimana:
°
AB
± ²
A
³´µ ¶ ´·
B
´¸ ¹
A
² º ¸
A
µ
A
° » ¼ ¸
Badan Perencanaan Pembangunan Penyusunan Materplan Pendapatan Asli Daerah
Kabupaten Jember
Halaman 87
± µ
¼ ½
´ ¸
¾ ¼
³
A
¾ ¶
´ ·
B
´ ¸
Lembaga Penelitian
Y
t
= nilai Pajak Daerah pada periode t t
= time index c. Metode Time Series Decomposition Additive Model
Berdasarkan metode trend linear, model atau persamaan peramalan yang diperoleh adalah
Y
t
= -10.648.366.521 + 10.048.462.359 t Dimana:
Y
t
= nilai Pajak Daerah pada periode t t
= time index Error measurement dari ketiga model peramalan tersebut disajikan
pada Tabel 17berikut ini. Tabel 17. Error Measurement Model Peramalan Untuk Pajak Daerah
Error Measurement
Metode Trend Linear
Metode Time Series
Decomposition Multiplicative
Model Metode Time
Series Decomposition
Addition Model Mean
Absolute Percentage Error
MAPE 4,08072E+ 01
4,08196E+ 01 4,07166E+ 01
Mean Absolute
Deviation MAD 1,41591E+ 10
1,41482E+ 10 1,41315E+ 10
Mean Squarred
Deviation MSD 2,46437E+ 20
2,47055E+ 20 2,46319E+ 20
Berdasarkan error measurement tersebut, model yang paling sesuai untuk
meramalkan Pajak
Daerah adalah
Metode Time
Series Decomposition Additive Model.
2. Retribusi Daerah
¿
AB
À Á
A
ÂÃÄ Å ÃÆ
B
ÃÇ È
A
Á É Ç
A
Ä
A
¿ Ê Ë Ç
Badan Perencanaan Pembangunan Penyusunan Materplan Pendapatan Asli Daerah
Kabupaten Jember
Halaman 88
À Ä
Ë Ì
à Ç
Í Ë
Â
A
Í Å
à Æ
B
à Ç
Lembaga Penelitian
Metode peramalan yang dapat digunakan untuk Retribusi Daerah yang berpola siklikal adalah metode Time Series Decomposition.
Dalam hal ini, ada dua metode Time Series Decomposition yang akan disimulasikan, yaitu metode Time Series Decomposition
Multiplicative Model dan metode Time Series Decomposition Additive Model. Hasil analisis pada kedua model adalah sebagai
berikut:
a.
Metode Time Series Decomposition Multiplicative Model Berdasarkan metode ini, model atau persamaan peramalan
yang diperoleh adalah sebagai berikut: Y
t
= 36097960906 + 2206786063 t Dimana:
Y
t
= nilai Retribusi Daerah pada periode t t
= time index
b.
Metode Time Series Decomposition Additive Model Berdasarkan metode ini, model atau persamaan peramalan
yang diperoleh adalah sebagai berikut: Y
t
= 36215598328 + 2264408809 t Dimana:
Y
t
= nilai Retribusi Daerah pada periode t t
= time index Error measurement dari kedua model peramalan tersebut disajikan
pada Tabel 18.
Tabel 18. Error Measurement Model Peramalan Untuk Retribusi Daerah
Î
AB
Ï Ð
A
ÑÒÓ Ô ÒÕ
B
ÒÖ ×
A
Ð Ø Ö
A
Ó
A
Î Ù Ú Ö
Badan Perencanaan Pembangunan Penyusunan Materplan Pendapatan Asli Daerah
Kabupaten Jember
Halaman 89
Ï Ó
Ú Û
Ò Ö
Ü Ú
Ñ
A
Ü Ô
Ò Õ
B
Ò Ö
Lembaga Penelitian
Error Measurement
Metode Time Series Decomposition
Multiplicative Model Metode Time Series
Decomposition Addition Model
Mean Absolute
Percentage Error MAPE
4,46099E+ 01 4,55285E+ 01
Mean Absolute
Deviation MAD 1,83099E+ 10
1,84717E+ 10 Mean
Squarred Deviation MSD
4,87296E+ 20 4,92008E+ 20
Berdasarkan error measurement tersebut, model yang paling sesuai untuk meramalkan Retribusi Daerah adalah Metode
Time Series Decomposition Multiplicative Model.
3. Hasil Pengelolaan Kekayaan Daerah yang Dipisahkan
Metode peramalan yang dapat digunakan untuk data Hasil Pengelolaan Kekayaan Daerah yang Dipisahkan yang berpola
siklikal adalah metode Time Series Decomposition. Seperti halnya pada data Retribusi Daerah, ada dua metode Time Series
Decomposition yang akan disimulasikan, yaitu metode Time Series Decomposition Multiplicative Model dan metode Time Series
Decomposition Additive Model. Hasil analisis pada kedua model adalah sebagai berikut:
a.
Metode Time Series Decomposition Multiplicative Model Berdasarkan metode ini, model atau persamaan peramalan yang
diperoleh adalah sebagai berikut: Y
t
= 7594636846 + 654990799 t
Dimana:
Ý
AB
Þ ß
A
àáâ ã áä
B
áå æ
A
ß ç å
A
â
A
Ý è é å
Badan Perencanaan Pembangunan Penyusunan Materplan Pendapatan Asli Daerah
Kabupaten Jember
Halaman 90
Þ â
é ê
á å
ë é
à
A
ë ã
á ä
B
á å
Lembaga Penelitian
Y
t
= nilai
Hasil Pengelolaan
Kekayaan Daerah
yang Dipisahkan pada periode t
t =
time index
b.
Metode Time Series Decomposition Additive Model Berdasarkan metode ini, model atau persamaan peramalan yang
diperoleh adalah sebagai berikut: Y
t
= 7619421149 + 650728149 t Dimana:
Y
t
= nilai Hasil Pengelolaan Kekayaan Daerah yang Dipisahkan pada periode t
t = time index
Error measurement dari kedua model peramalan tersebut disajikan pada Tabel 19.
Tabel 19. Error Measurement Model Peramalan Untuk Hasil Pengelolaan Kekayaan Daerah yang Dipisahkan
Error Measurement
Metode Time Series Decomposition
Multiplicative Model Metode Time Series
Decomposition Addition Model
Mean Absolute
Percentage Error MAPE
3,50747E+ 01 3,51012E+ 01
Mean Absolute
Deviation MAD 3,09397E+ 09
3,09665E+ 09 Mean
Squarred Deviation MSD
1,25559E+ 19 1,24897E+ 19
Berdasarkan error measurement tersebut, model yang paling sesuai untuk meramalkan Hasil Pengelolaan Kekayaan Daerah yang Dipisahkan
adalah Metode Time Series Decomposition Multiplicative Model.
4. Lain-Lain Pendapatan Asli Daerah yang Sah
ì
AB
í î
A
ïðñ ò ðó
B
ðô õ
A
î ö ô
A
ñ
A
ì ÷ ø ô
Badan Perencanaan Pembangunan Penyusunan Materplan Pendapatan Asli Daerah
Kabupaten Jember
Halaman 91
í ñ
ø ù
ð ô
ú ø
ï
A
ú ò
ð ó
B
ð ô
Lembaga Penelitian
Metode peramalan yang dapat digunakan untuk data Lain-Lain Pendapatan Asli Daerah yang Sah yang Dipisahkan yang berpola
siklikal adalah metode Time Series Decomposition. Seperti halnya pada data Retribusi Daerah dan Hasil Pengelolaan Kekayaan
Daerah yang
Dipisahkan, ada
dua metode
Time Series
Decomposition yang akan disimulasikan, yaitu metode Time Series Decomposition Multiplicative Model dan metode Time Series
Decomposition Additive Model. Hasil analisis pada kedua model adalah sebagai berikut:
a.
Metode Time Series Decomposition Multiplicative Model Berdasarkan metode ini, model atau persamaan peramalan
yang diperoleh adalah sebagai berikut: Y
t
= -54534391144 + 23708910282 t Dimana:
Y
t
= nilai Lain-Lain Pendapatan Asli Daerah yang Sah pada periode t
t = time index
b.
Metode Time Series Decomposition Additive Model Berdasarkan metode ini, model atau persamaan peramalan
yang diperoleh adalah sebagai berikut: Y
t
= -56836836136 + 24271950915 t Dimana:
Y
t
= nilai Lain-Lain Pendapatan Asli Daerah yang Sah pada periode t
t = time index
Error measurement dari kedua model peramalan tersebut disajikan pada Tabel 20.
û
AB
ü ý
A
þÿ ÿ
B
ÿ
A
ý
A A
û
Badan Perencanaan Pembangunan Penyusunan Materplan Pendapatan Asli Daerah
Kabupaten Jember
Halaman 92
ü ÿ
þ
A
ÿ
B
ÿ
Lembaga Penelitian
Tabel 20. Error Measurement Model Peramalan Untuk Lain-Lain Pendapatan Asli Daerah yang Sah
Error Measurement
Metode Time Series Decomposition
Multiplicative Model Metode Time Series
Decomposition Addition Model
Mean Absolute
Percentage Error MAPE
1,51898E+ 02 1,59820E+ 02
Mean Absolute
Deviation MAD 2,85428E+ 10
2,80059E+ 10 Mean
Squarred Deviation MSD
1,37320E+ 21 1,50665E+ 21
Berdasarkan error measurement tersebut, model yang paling sesuai untuk meramalkan Lain-Lain Pendapatan Asli Daerah yang Sah
adalah Metode Time Series Decomposition Multiplicative Model.
Hasil seleksi metode peramalan pada empat komponen sumber PAD Kabupaten Jember dapat dirangkum sebagai berikut.
Tabel 21. Hasil Seleksi Metode Peramalan Komponen PAD
Metode Persamaan Peramalan
Pajak Daerah Metode Time Series
Decomposition Additive Model
Y
t
= -10.648.366.521 + 10.048.462.359 t
Retribusi Daerah Metode Time Series
Decomposition Multiplicative Model
Y
t
= 36.097.960.906 + 2.206.786.063 t
Hasil Pengelolaan Kekayaan Daerah
yang Dipisahkan Metode Time Series
Decomposition Multiplicative Model
Y
t
= 7.594.636.846 + 654.990.799 t
Lain-Lain Pendapatan Asli
Daerah yang Sah Metode Time Series
Decomposition Multiplicative Model
Y
t
= -54.534.391.144 + 23.708.910.282 t
AB A
B A
A A
Badan Perencanaan Pembangunan Penyusunan Materplan Pendapatan Asli Daerah
Kabupaten Jember
Halaman 93 A
B
Lembaga Penelitian
Selanjutnya berdasarkan persamaan peramalan tersebut, prediksi untuk Pajak Daerah, Retribusi Daerah, Hasil Pengelolaan Kekayaan Daerah
yang Dipisahkan, dan Lain-Lain Pendapatan Asli Daerah yang Sah akan dibuat. Persamaan peramalan untuk keempat komponen PAD tersebut
memiliki koesifien persamaan positif. Hal ini menunjukkan bahwa berdasarkan metode Time Series Decomposition komponen PAD, dan
berarti juga PAD, Kabupaten Jember diprediksi akan meningkat pada kurun waktu lima tahun mendatang.
5.3. Hasil Peramalan