3.6 Struktur Organisasi Badan Pusat Statistik
Gambar 3.1 Bagan Struktur BPS
Universitas Sumatera Utara
BAB 4
PENGOLAHAN DATA
4.1 Pengumpulan Data
Pengambilan data dilakukan di Kantor Badan Pusat Statistik Sumatera Utara, data yang diambil adalah data jumlah wisatawan mancanegara yang berkunjung ke
Sumatera Utara melalui pintu masuk Bandar Udara Polonia Medan dan pelabuhan laut Belawan, dan pelabuhan laut Tanjung Balai Asahan tahun 2002 sampai 2011.
Tabel 4.1 Data Jumlah Wisatawan Mancanegara yang Berkunjung ke Sumatera Utara Tahun 2002 sampai 2011
Tahun Pintu Masuk Wisatawan
Jumlah Bandara Polonia
Medan Pelabuhan Laut
Belawan Pelabuhan Laut
Tanjung Balai
2002 98.132
21.414 2.273
121.819 2003
76.930 15.110
6.296 98.336
2004 96.675
9.708 5.936
112.319 2005
106.083 9.181
5.788 121.052
2006 109.574
6.936 5.336
121.846 2007
116.614 7.312
10.204 134.130
2008 130.211
7.011 15.271
152.498 2009
148.193 5.075
9.891 163.159
2010 202.296
18.260 14.962
202.296 2011
192.650 18.975
11.501 223.126
Sumber: Badan Pusat Statistik Sumatera Utara
4.2 Pengolahan Data dengan Metode Rata – Rata Bergerak Ganda
Universitas Sumatera Utara
Untuk menganalisa data di atas, untuk memperoleh nilai m periode kedepan sebagai perbandingan terhadap data tahun sebelumnya. Dalam hal ini digunakan data jumlah
wisatawan mancanegara yang diperoleh dari BPS Sumatera Utara. Adapun data yang diambil adalah jumlah wisatawan mancanegara yang masuk melalui pintu masuk
bandara udara Polonia Medan, pelabuhan laut Belawan dan pelabuhan Tanjung Balai dari tahun 2002 sampai 2011 dengan M dan N adalah periode.
Pengolahan ini bertujuan untuk mendapatkan nilai peramalan 3 periode kedepan dari periode terakhir data yang diperoleh, sehingga data tersebut dapat
ditabulasikan ke dalam tabel 4.2 berikut.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.2 Ramalan Jumlah Wisatawan Mancanegara yang Berkunjung ke Sumatera Utara Tahun
Periode Nilai Aktual
X Rata Bergerak
Ganda Pertama S
Rata Gerak Ganda S
nilai a nilai b
Peramalan
1 2
3 4
5 6
7 8
2002 1
121.819 2003
2 98.336
2004 3
112.319 110,824,67
2005 4
121.052 110.569,00
2006 5
121.846 118.405,67
113.266,44 123.544,89
5.139,22 2007
6 134.130
125.676,00 118.216,89
133.135,11 7.459,11
128.684,11 2008
7 152.498
136.158,00 126.746,56
145.569,44 9.411,44
140.594,22 2009
8 163.159
149.929,00 137.254,33
162.603,67 12.674,67
154.980,89 2010
9 202.296
172.651,00 152.912,67
192.389,33 19.738,33
175.278,34 2011
10 223.126
196.193,67 172.924,56
219.462,78 23.269,11
212.127,66 2012
11 242.731,89
2013 12
266.001,00 2014
13 289.270,11
Universitas Sumatera Utara
Adapun bentuk atau plot data tersebut adalah seperti pada gambar di bawah ini :
Gambar 4.1 Grafik Jumlah Wisatawan Mancanegara yang Berkunjung ke Sumatera Utara Tahun 2002-2011
50000 100000
150000 200000
250000
Bandara Polonia Pelabuhan Belawan
Pelabuhan Tanjung Balai
Universitas Sumatera Utara
Setelah diperoleh hasil ramalan jumlah wisatawan mancanegara yang berkunjung ke Sumatera Utara, maka hasil ramalan tersebut dapat disajikan dalam bentuk grafik
sebagai berikut :
Gambar 4.2 Grafik hasil peramalan jumlah wisatawan mancanegara yang berkunjung ke Sumatera Utara
50000 100000
150000 200000
250000 300000
350000
2002 2003
2004 2005
2006 2007
2008 2009
2010 2011
2012 2013
2014 Nilai Aktual
Rata Bergerak Tunggal Rata Bergerak Ganda
Peramalan
Universitas Sumatera Utara
1. Kolom 4 merupakan rata – rata 3 tahun terakhir dari data X
t
pada kolom 3, kemudian dimasukkan pada kolom 4 pada tahun terakhir, dihitung dengan
menggunakan rumus :
2. Kolom 5 adalah rata – rata 3 tahun terakhir dari kolom 4 S’
t
, kemudian dimasukkan pada kolom 5 pada tahun terakhir. Dihitung dengan menggunakan
rumus :
3. Kolom 6 adalah a konstanta untuk persamaan peramalan yang akan dibuat.
Dapat dihitung dengan rumus :
t t
S S
Tiap pergantian tahun peramalan, nilai a selalu berubah.
4. Kolom 7 adalah b slope unuk persamaan peramalan. Dapat dihitung dengan
rumus :
v = jangka waktu moving average
5. Kolom 8 adalah ramalan yang dihitung dengan rumus :
m = jangka waktu peramalan kedepan
Universitas Sumatera Utara
4.2.1 Proses Peramalan
a. Ramalan untuk periode 10
Untuk rata – rata bergerak pertama :
,00
Untuk rata – rata bergerak kedua :
Untuk nilai a :
Universitas Sumatera Utara
Untuk nilai b :
= 19.738,33 = 19.738
Untuk nilai ramalan
= 192.389,33 + 19.738,33 1 = 212.127,66
= 212.127
b. Ramalan untuk periode 11
Untuk rata – rata bergerak pertama :
Untuk rata – rata bergerak kedua :
Universitas Sumatera Utara
Untuk nilai a :
219.462,78 219.463
Untuk nilai b :
= 23.269,11 = 23.269
Untuk nilai ramalan
= 219.462,78+ 23.269,11 1 = 242.731,89
= 242.732
Untuk mengetahui peramalan periode 11 sampai dengan periode 13 maka digunakan persamaan sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
= 219.462,78 + 23.269,111 = 242.731,89
= 242.732 Nilai a
t
dan b
t
didapat dari periode 10
a. Ramalan untuk periode 11
= 219.462,78 + 23.269,11 1 = 242.731,89
= 242.732
b. Ramalan untuk periode 12
= 219.462,78 + 23.269,11 2 = 266.001,00
= 266.001
c. Ramalan untuk periode 13
= 219.462,78 + 23.269,11 3 = 289.270,11
= 289.270
Universitas Sumatera Utara
Setelah angka – angka peramalan m periode kedepan diperoleh sebanyak 3
tiga tahun kedepan, maka selanjutnya nilai peramalan yang diperoleh akan ditabulasikan dalam tabel khusus yaitu :
Tabel 4.3 Hasil
Peramalan Jumlah
Wisatawan Mancanegara
yang Berkunjung ke Sumatera Utara
No. Tahun
Nilai Peramalan dalam jiwa 1.
2012 242.732
2. 2013
266.001 3.
2014 289.270
Dari nilai – nilai peramalan pada tabel 4.3 di atas dapat dijelaskan bahwa pada
tahun 2012 sampai dengan tahun 2014 akan terjadi peningkatan jumlah wisatawan mancanegara yang berkunjung ke Sumatera Utara. Nilai peramalan tersebut dapat
dikatakan meningkat secara linier, disebabkan hasil peramalan tersebut tergantung nilai a
t
dan b
t
terakhir.
4.2.2 Nilai Kesalahan dari Peramalan
Untuk Mengetahui nilai kesalahan dari peramalan dapat dilihat dalam tabel 4.4 berikut:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.4 Nilai Kesalahan
Tahun Periode Nilai Observasi
X
t
Ramalan F
t
Kesalahan Xt - Ft
Kesalahan Persentase
PE Kesalahan
Absolut 1
2 3
4 5
6 7
2002 1
121.819 2003
2 98.336
2004 3
112.319 2005
4 121.052
2006 5
121.846 2007
6 134.130 128.684,11
5.445,89 4.060,2
4.060,2 2008
7 152.498 140.594,22
11.903,78 7.805,9
7.805,9 2009
8 163.159 154.980,89
8.178,11 5.012,4
5.012,4 2010
9 202.296 175.278,34
27.017,66 13.355,5
13.355,5 2011
10 223.126 212.127,66
10.998,34 4.929,2
4.929,2 JUMLAH
1.450.581 811.665,22 63.543,78
35.163,2 35.163,2
Keterangan dari tabel 4.4 di atas dapat dijelaskan sebagai berikut : a.
Nilai Kesalahan: b.
Kesalahan yang dihitung secara persentase: c.
Nilai Kesalahan persentase absolut:
Sebagai contoh perhitungan diambil dari periode 10 yang telah dihitung pada tabel diatas:
a. Kesalahan
= 223.126 – 212.127,66
= 10.998,34
Universitas Sumatera Utara
b. Kesalahan persentase
c. Kesalahan persentase absolut
Berdasarkan hasil penjumlahan nilai PE Percentage Error dan APE Absolute Percentage Error maka diperoleh nilai sebagai berikut :
a. Mean Percentage Error
n x
X F
X MPE
t t
t
100
5
10 6
i
PE MPE
MPE = 7.0326,4
Universitas Sumatera Utara
b. Mean Absolute Percentage Error
n x
X F
X MAPE
t t
t
100
5
10 6
i
APE MAPE
MAPE = 7.0326,4
Universitas Sumatera Utara
BAB 5
IMPLEMENTASI SISTEM
5.1 Pengertian Implementasi Sistem
Implementasi sistem adalah langkah-langkah atau prosedur-prosedur yang dilakukan dalam menyelesaikan desain sistem yang telah disetujui, untuk
menginstal, menguji dan memulai sistem baru yang diperbaiki.
5.2 Tujuan Implementasi Sistem
Adapun tujuan dari implementasi sistem ini adalah sebagai berikut: 1. Menyelesaikan desain sistem yang telah disetujui sebelumnya.
2. Memastikan bahwa pemakai user dapat mengoperasikan sistem baru. 3. Menguji apakah sistem baru tersebut sesuai dengan pemakai.
4. Memastikan bahwa konversi kesistem baru berjalanya itu dengan membuat rencana,mengontrol dan melakukan instalansi baru secara benar.
5.3 Pengertian Microsoft Excel
Microsoft excel adalah generasi porpose electronic spreadsheet yang dapat digunakan
Universitas Sumatera Utara
untuk mengorganisir, menghitung, menyediakan maupun menganalisa data serta mempresentasikan kedalam grafik atau diagram. Microsoft excel dapat membantu
penyelesaian tugas-tugas dari penyiapan invoice sederhana atau budget, pembuatan grafik 3 dimensi sampai mengatur buku besar akuntansi untuk sebuah perusahaan
tingkat menengah.
5.4 Struktur Microsoft Excel
Kategori