Pengertian Peramalan Pengumpulan Data Pengertian Implementasi Sistem

BAB 2 TINJAUAN TEORI

2.1 Pengertian Peramalan

Peramalan adalah kegiatan mengestimasi apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah situasi atau kondisi yang akan diperkirakan akan terjadi pada masa yang akan datang. Peramalan diperlukan karena adanya perbedaan kesenjangan waktu timelag antara kesadaran akan peristiwa atau kebutuhan mendatang dengan waktu peristiwa itu sendiri. Apabila perbedaan waktu tersebut panjang maka peramalan akan menjadi penting dan sangat dibutuhkan, terutama dalam penentuan suatu peristiwa yang akan timbul sehingga dapat dipersiapkan hal-hal ataupun tindakan-tindakan yang diperlukan guna mengantisipasi keadaan tersebut. Kegunaan peramalan terlihat pada saat pengambilan keputusan. Pengambilan keputusan yang baik adalah keputusan yang didasarkan atas pertimbangan-pertimbangan yang akan terjadi pada waktu keputusan itu dilaksanakan. Universitas Sumatera Utara Keberhasilan dari suatu peramalan sangat ditentukan oleh : a. Pengetahuan teknik tentang pengumpulan informasi data masa lalu, data ataupun informasi tersebut bersifat kuantitatif. b. Teknik dan metode yang tepat dan sesuai dengan pola data yang telah dikumpulkan. Gambaran perkembangan pada masa lalu yang akan datang diperoleh dari hasil analisis data yang didapat dari penelitian yang telah dilakukan. Perkembangan pada masa depan merupakan perkiraan apa yang akan terjadi, sehingga dapat dikatakan bahwa peramalan selalu diperlukan dalam penelitian. Ketepatan peramalan merupakan hal yang penting, walaupun demikian perlu disadari bahwa suatu ramalan adalah tetap ramalan, dalam hal ini pasti selalu ada kesalahan.

2.2 Jenis – Jenis Peramalan

Pada umumnya peramalan dapat dibedakan dari beberapa segi tergantung dari cara melihatnya. Apabila dilihat dari sifat penyusunnya, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam, yaitu: 1. Peramalan yang subyektif Peramalan yang subyektif adalah peramalan yang didasarkan atas perasaan atau intuisi dari orang yang menyusunnya. Dalam hal ini pandangan atau judgment dari Universitas Sumatera Utara orang yang menyusunnya sangat menentukan baik tidaknya hasil ramalan tersebut. 2. Peramalan yang objektif Peramalan yang objektif adalah peramalan yang didasarkan atas data yang relevan pada masa lalu, dengan menggunakan teknik-teknik dan metode dalam penganalisisan data tersebut. Selain itu, jika dilihat dari jangka waktu ramalan yang disusun, peramalan dapat dibedakan atas dua macam, yaitu: 1. Peramalan jangka panjang Peramalan jangka panjang adalah peramalan yang dilakukan untuk penyusunan hasil ramalan jangka waktunya lebih dari satu setengah tahun atau tiga semester. Peramalan seperti ini misalnya diperlukan dalam penyusunan rencana pembangunan suatu negara atau suatu daerah, corporate planning, rencana investasi atau rencana ekspansi dari suatu perusahaan. 2. Peramalan jangka pendek Peramalan jangka pendek adalah 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 contoh penyusunan rencana produksi, rencana penjualan, rencana persediaan, anggaran produksi, dan anggaran perusahaan. Universitas Sumatera Utara Berdasarkan sifat ramalan yang telah disusun, peramalan dapat dibedakan atas dua macam, yaitu: 1. Peramalan kualitatif Peramalan kualitatif adalah 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 Peramalan kuantitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat bergantung pada metode yang digunakan dalam peramalan tersebut. Dengan metode yang berbeda akan diperoleh hasil peramalan yang berbeda pula. Baik tidaknya metode yang dipergunakan sangat ditentukan oleh perbedaan atau penyimpangan antara hasil peramalan dengan kenyataan yang terjadi. Semakin kecil penyimpangan antara hasil peramalan dengan kenyataan yang terjadi maka semakin baik pula metode yang digunakan. Metode yang baik adalah metode yang memberikan nilai-nilai perbedaan atau penyimpangan yang mungkin terjadi. Universitas Sumatera Utara Langkah – Langkah Peramalan Kualitas atau mutu dari hasil peramalan yang disusun ditentukan oleh proses pelaksanaan penyusunnya. Peramalan yang baik adalah peramalan yang dilakukan dengan mengikuti langkah-langkah atau prosedur penyusunan yang baik. Pada dasarnya ada tiga langkah peramalan yang penting, yaitu : 1. Menganalisa data yang lalu. Tahap ini berguna untuk pola yang terjadi pada masa yang lalu. Analisa ini dilakukan dengan cara membuat tabulasi data maka dapat diketahui pola data tersebut. 2. Menentukan metode yang digunakan. Masing-masing metode akan memberikan hasil peramalan yang berbeda. Dimana metode peramalan yang baik adalah metode yang menghasilkan penyimpangan antara hasil peramalan dengan nilai kenyataan yang sekecil mungkin. 3. Memproyeksikan data yang lalu dengan menggunakan metode yang dipergunakan, dan mempertimbangkan adanya beberapa faktor perubahan. Faktor-faktor perubahan tersebut antara lain terdiri dari perubahan kebijakan- kebijakan yang mungkin terjadi, termasuk kebijakan pemerintah. Proyeksi adalah adanya suatu kecenderungan sesuatu hal pada masa yang akan datang yang masih belum diketahui dan mempunyai nilai pada masa yang akan datang yang merupakan petunjuk tentang jumlah sesuatu hal tersebut di masa yang akan datang. Universitas Sumatera Utara Metode Peramalan Metode peramalan adalah suatu cara memperkirakan atau mengestimasi secara kuantitatif maupun kualitatif apa yang akan terjadi pada masa depan, berdasarkan data yang relevan pada masa lalu. Metode peramalan ini digunakan dalam peramalan yang obyektif. Sedangkan kegunaan metode peramalan adalah untuk memperkirakan secara sistematis dan pragmatis atas dasar data yang relevan pada masa lalu, dengan demikian peramalan diharapkan dapat memberikan objektivitas yang lebih besar. Metode peramalan juga memberikan urutan pengerjaan dan pemecahan atas pendekatan suatu masalah dalam peramalan, sehingga bila digunakan pendekatan yang sama atas permasalahan, maka akan didapat dasar pemikiran dan pemecahan yang sama, karena argumentasinya sama. Selain itu, metode peramalan juga memberikan cara pengerjaan yang teratur dan terarah, sehingga dengan demikian dapat dimungkinkannya penggunaan teknik-teknik penganalisisan yang lebih maju. Universitas Sumatera Utara Metodologi Penelitian 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. Metode smoothing ini dibagi menjadi dua, yaitu : 1. Moving Averages MOVA rata-rata bergerak 2. Eksponensial Smoothing 1. 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 Averages Metode ini mempunyai karakteristik khusus, yaitu: a. Untuk menentukan ramalan pada periode yang akan datang memerlukan data historis selama jangka waktu tertentu. Misalnya, dengan 4 bulan moving average, maka ramalan bulan ke 5 baru bisa dibuat setelah bulan Universitas Sumatera Utara ke 4 selesai. Jika 6 bulan moving average, ramalan bulan ke 7 baru bisa dibuat setelah bulan ke 6 selesai. b. Semakin panjang jangka waktu moving average, efek pelicinan semakin terlihat dalam ramalan atau menghasilkan moving average yang semakin luas. 2. Rata-rata Bergerak Ganda Double Moving Average 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 MAM x N 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 t S 2. Penyesuaian, yang merupakan perbedaan antara rata-rata bergerak tunggal dan ganda pada waktu t ditulis t t S S − , dan 3. Penyesuaian untuk kecenderungan 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 t S , persamaan ini mempunyai asumsi bahwa saat ini kita berada pada periode waktu t dan mempunyai nilai masa lalu sebanyak N, sebagai berikut : Universitas Sumatera Utara N X X X X S N t t t t t 1 2 1 ... + − − − + + + + = = t S smoothing pertama periode t = t X nilai real periode t = N jumlah periode b. Menentukan smoothing kedua t S , persamaan ini menganggap bahwa semua rata-rata bergerak tunggal t S telah dihitung. Persamaan ini kita menghitung rata-rata bergerak N periode dari nilai-nilai t S tersebut. N S S S S S N t t t t t 1 2 1 ... + − − − + + + + = = t S smoothing kedua periode t c. Menentukan besarnya konstanta t a , persamaan ini mengacu terhadap penyesuaian MA tunggal, t S , dengan persamaan sebagai berikut : t t t t t t S S S S S a 2 − = − + = = t a besarnya konstanta periode t d. Menentukan besarnya slope t b , persamaan ini menentukan taksiran kecenderungan dari periode waktu yang satu ke periode waktu berikutnya, persamaannya sebagai berikut : 1 2 − − = N S S b t t t Universitas Sumatera Utara = t b slopenilai 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 t a dimana merupakan nilai rata-rata yang disesuaikan untuk periode t ditambah m kali komponen kecenderungan t b , persamaannya sebagai berikut : m b a F t t m t + = + = +m t F besarnya forecast = m jangka waktu forecast Hasil peramalan yang akurat adalah peramalan yang bisa meminimalkan kesalahan meramal. Karena itu dalam menghitung nilai kesalahan meramal digunakan : a. Mean Absolute Error MAE Mean Absolute Error adalah rata-rata absolute dari kesalahan meramal, tanpa menghiraukan tanda negatif. n e MAE n t t 1 ∑ = = b. Mean Squared Error MSE Mean Squared Error adalah rata-rata kesalahan meramal yang dikuadratkan. Universitas Sumatera Utara n e MSE n t t 1 2 ∑ = = c. Mean Absolute Percentage Error MAPE Mean Absolute Percentage Error merupakan nilai tengah kesalahan persentase absolute dari suatu peramalan. n APE MAPE n t ∑ = = 1 Dimana : = t e Nilai galat absolute periode ke- t 2 t e = Nilai galat kuadrat periode ke- t = n Banyaknya data. Universitas Sumatera Utara

BAB 3 SEJARAH SINGKAT BPS

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. Pada tahun 1923, di bentuk suatu komisi untuk statistik yang anggotanya merupakan wakil dari tiap-tiap departemen. Komisi tersebut diberi tugas untuk merencanakan tindakan-tindakan yang mengarah sejauh mungkin untuk mencapai kesatuan dalam kegiatan di bidang statistik di Indonesia. Pada tanggal 24 September Universitas Sumatera Utara 1924, nama lembaga tersebut diganti dengan nama Central Kantor Voor De Statistiek CKS atau kantor statistik dan dipindahkan ke Jakarta. 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 pemerintahan Belanda NICA di Jakarta mengaktifkan kembali CKS. Berdasarkan surat edaran kementrian kemakmuran tanggal 12 Juli 1950 nomor:219S.C,KAPPURI dan CKS dilebur menjadi Kantor Pusat Statistik KPS dan berada dibawah dan bertanggung jawab kepada kemakmuran. Dengan surat Menteri Perekonomian tanggal 1 Maret 1952 Nomor : P44,lembaga KPS berada dibawah dan bertanggung jawab perekonomian. Selanjutnya keputusan Menteri Perekonomian tanggal 24 Desember 1953 Nomor:18.009M,KPS dibagi menjadi 2 bagian yaitu bagian Research yang disebut Afdeling A dan bagian penyelenggara tata usaha yang disebut Afdeling B. Universitas Sumatera Utara Dengan keputusan Presiden Republik Indonesia Nomor : 131 tahun 1957, kementrian perekonomian dipecah menjadi Kementerian Perdagangan dan Kementerian Perindustrian. 4. Masa Orde Baru Pada masa 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 : a. Peraturan pemerintah Nomor : 16 tahun 1968 tentang organisasi Badan Pusat Statistik. b. Peraturan pemerintah Nomor : 6 tahun 1980 tentang organisasi Badan Pusat Statistik. c. Peraturan pemerintah Nomor : 2 tahun 1992 tentang kedudukan, tugas, fungsi, susunan dan tata kerja Biro Pusat Statistik. d. Undang-undang Nomor : 16 tahun 1997 tentang statistik. e. Keputusan Presiden Republik Indonesia Nomor : 86 tahun 1998 tentang Badan Pusat Statistik. f. Keputusan kepala Badan Pusat Statistik Nomor :100 tahun 1998 tentang organisasi dan tenaga kerja Badan Pusat Statistik g. Peraturan Pemerintah Nomor : 51 tahun 1999 tentang penyelenggaraan statistik. Universitas Sumatera Utara 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 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 tahun1999 dan PP No. 38 Tahun 2007 tentang Pembagian Urusan Pemerintahan antara Pemerintah, Pemerintahan Daerah Provinsi, dan Pemerintahan Daerah KabupatenKota. 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. Universitas Sumatera Utara 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 antara lain : 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 Universitas Sumatera Utara dengan salah satu sensus. Pemanfaatan catatan administrasi dilakukan bekerjasama dengan departemeninstansi Pemerintah atau Swasta yang mengelola administrasi atau melaksanakan survei khusus. 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. 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 KabupatenKotamadya dan dikelompokkan menurut 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. Struktur Organisasi Badan Pusat Statistik Organisasi merupakan suatu fungsi manajemen yang mempunyai peranan dan kegiatan langsung dengan instansi sosial yang terjadi diantara individu-individu dalam rangka kerjasama untuk mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Universitas Sumatera Utara 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 menunjukkan 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 Universitas Sumatera Utara 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 Distribusi 3. Bidang Statistik Sosial 4. Bidang Integrasi Pengolahan dan Diseminasi Statistik IPDS 5. Bidang Neraca Wilayah dan Analisis Statistik. Visi dan Misi Badan Pusat Statistik 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 teknologi informasi yang mutakhir. Misi dari Badan Pusat Statistik Dalam menunjang pembangunan nasional Badan Pusat Statistik mengemban misi mengarahkan pembangunan statistik pada penyediaan data statistik yang bermutu, handal, efektif, dan efisien. Peningkatan kesadaran masyarakat akan arti dan kegunaan statistik, serta pengembangan ilmu pengetahuan statistik. Universitas Sumatera Utara Ruang Lingkup Kegiatan Kantor BPS Provinsi Sumatera Utara a. Merencanakan Kegiatan Badan Pusat Statistik 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 dikumpulkan data tersebut satu persatu kemudian data diolah kembali supaya kita dengan mudah menemukan. d. Menyajikan Data Badan Pusat Statistik Kantor Badan Pusat Statistika adalah merupakan suatu sumber atau pusat informasi yang dapat mempermudah masyarakat untuk mengetahui tentang perkembangan Negara Indonesia. e. Menganalisis Data Badan Pusat Statistik Kemudian data dianalisis atau dibahas terhadap data statistik dan disebarluaskan. Misalnya Indikator Pendapatan, Proyeksi keadaan perekonomian dan ketenaga kerjaan Indonesia dan lembaga keuangan lainnya. f. Memasyarakatkan Data Badan Pusat Statistik Universitas Sumatera Utara

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN

4.1 Pengumpulan Data

Data yang digunakan untuk penganalisisan tulisan ini adalah data rata-rata harga minyak goreng kuning kg di Kabupaten Asahan dari tahun 2006 sampai dengan 2008. Data ini ditampilkan pada Tabel 4.1.

4.2 Pengolahan Data

Setelah melihat data yang ada, penulis dapat meramalkan Rata-rata Harga Minyak Goreng Kuning kg di Kabupaten Asahan dari tahun 2010 sampai dengan 2011 yang dijabarkan pada Tabel 4.2. Universitas Sumatera Utara Tabel 4.1 Data Rata-rata Harga Minyak Goreng kg dari Tahun 2006 sampai dengan Tahun 2008 di Kabupaten Asahan Tahun Bulan Harga Minyak Goreng Kuning kg 2006 Januari 5000 Februari 4670 Maret 4625 April 5000 Mei 4700 Juni 4500 Juli 4525 Agustus 5120 September 5000 Oktober 5040 November 4975 Desember 6125 2007 Januari 6060 Februari 6375 Maret 6200 April 7050 Mei 7500 Juni 8125 Juli 8360 Agustus 7875 September 8100 Oktober 8180 November 8425 Desember 8550 2008 Januari 9400 Februari 10300 Maret 12125 April 12100 Mei 11150 Juni 11125 Juli 10300 Agustus 8875 September 7800 Oktober 6625 November 6250 Desember 7000 Sumber : Badan Pusat Statistik Kabupaten Asahan Universitas Sumatera Utara Tabel 4.2 Analisis dari Peramalan Rata-rata Harga Minyak Goreng Kuning kg di Kabupaten Asahan Tahun 2006-2008 Bulan Perio de Nilai Pengamatan t S t S t a t b Forecast m=1 Januari 1 5000 - - - - - Februari 2 4670 4835 - - - - Maret 3 4625 4647.5 4741.25 4553.75 -187.5 - April 4 5000 4812.5 4730 4895 165 4366.25 Mei 5 4700 4850 4831.25 4868.75 37.5 5060 Juni 6 4500 4600 4725 4475 -250 4906.25 Juli 7 4525 4512.5 4556.25 4468.75 -87.5 4225 Agustus 8 5120 4822.5 4667.5 4977.5 310 4381.25 September 9 5000 5060 4941.25 5178.75 237.5 5287.5 Oktober 10 5040 5020 5040 5000 -40 5416.25 November 11 4975 5007.5 5013.75 5001.25 -12.5 4960 Desember 12 6125 5550 5278.75 5821.25 542.5 4988.75 Januari 13 6060 6092.5 5821.25 6363.75 542.5 6363.75 Februari 14 6375 6217.5 6155 6280 125 6906.25 Maret 15 6200 6287.5 6252.5 6322.5 70 6405 April 16 7050 6625 6456.25 6793.75 337.5 6392.5 Mei 17 7500 7275 6950 7600 650 7131.25 Juni 18 8125 7812.5 7543.75 8081.25 537.5 8250 Juli 19 8360 8242.5 8027.5 8457.5 430 8618.75 Agustus 20 7875 8117.5 8180 8055 -125 8887.5 September 21 8100 7987.5 8052.5 7922.5 -130 7930 Oktober 22 8180 8140 8063.75 8216.25 152.5 7792.5 November 23 8425 8302.5 8221.25 8383.75 162.5 8368.75 Desember 24 8550 8487.5 8395 8580 185 8546.25 Januari 25 9400 8975 8731.25 9218.75 487.5 8765 Februari 26 10300 9850 9412.5 10287.5 875 9706.25 Maret 27 12125 11212.5 10531.25 11893.75 1362.5 11162.5 April 28 12100 12112.5 11662.5 12562.5 900 13256.25 Mei 29 11150 11625 11868.75 11381.25 -487.5 13462.5 Juni 30 11125 11137.5 11381.25 10893.75 -487.5 10893.75 Juli 31 10300 10712.5 10925 10500 -425 10406.25 Agustus 32 8875 9587.5 10150 9025 -1125 10075 September 33 7800 8337.5 8962.5 7712.5 -1250 7900 Oktober 34 6625 7212.5 7775 6650 -1125 6462.5 November 35 6250 6437.5 6825 6050 -775 5525 Desember 36 7000 6625 6531.25 6718.75 187.5 5275 37 6906.25 Universitas Sumatera Utara Keterangan: Sebagai contoh perhitungan diambil dari bulan Maret, yang telah dilakukan pada Tabel 4.2 yaitu sebagai berikut : 1. Rata-rata Bergerak Tunggal Smoothing Pertama N X X X X S N t t t t t 1 2 1 ... + − − − + + + + = N X X S Februari Maret Maret + = = 2 4670 4625 + = 4647.5 2. Rata-rata Bergerak Ganda Smoothing Kedua N S S S S S N t t t t t 1 2 1 ... + − − − + + + + = N S S S Februari Maret Maret + = = 2 4835 5 . 4647 + = 4741.25 Universitas Sumatera Utara 3. Nilai Konstanta t t t t t t S S S S S a 2 − = − + = Maret Maret Maret S S a 2 − = = 2 25 . 4741 5 . 4647 − = 4553.75 4. Nilai Trend Komponen Kecenderungan 1 2 − − = N S S b t t t 1 2 − − = N S S b Maret Maret Maret = 1 2 25 . 4741 5 . 4647 2 − − = -187.5 5. Forecast bulan ke 3 m=1 m b a F t t m t + = + m b a F Maret Maret April + = = 4553.75 + -187.5 1 = 4366.25 Universitas Sumatera Utara Untuk mengetahui peramalan tahun 2010 sampai dengan tahun 2011 maka didapat bentuk persamaan peramalan berdasarkan Tabel 4.2 yaitu sebagai berikut : m b a F t t m t + = + = Desember F 6718.75 + 187.5 m Nilai t a dan t b didapat dari bulan Desember tahun 2008 Forecast untuk tahun 2009 adalah : Bulan 1 = 6718.75 + 187.5 1 = 6906.25 Bulan 2 = 6718.75 + 187.5 2 = 7093.75 Bulan 3 = 6718.75 + 187.5 3 = 7281.25 Bulan 4 = 6718.75 + 187.5 4 = 7468.75 Bulan 5 = 6718.75 + 187.5 5 = 7656.25 Bulan 6 = 6718.75 + 187.5 6 = 7843.75 Bulan 7 = 6718.75 + 187.5 7 = 8031.25 Bulan 8 = 6718.75 + 187.5 8 = 8218.75 Bulan 9 = 6718.75 + 187.5 9 = 8406.25 Bulan 10 = 6718.75 + 187.5 10 = 8593.75 Bulan 11 = 6718.75 + 187.5 11 = 8781.25 Bulan 12 = 6718.75 + 187.5 12 = 8968.75 Untuk forecast tahun 2010, m yang digunakan adalah m = 13 karena untuk satu kali peramalan m merupakan nilai berkelanjutan dari m sebelumnya. Universitas Sumatera Utara Bulan 1 = 6718.75 + 187.5 13 = 9156.25 Bulan 2 = 6718.75 + 187.5 14 = 9343.75 Bulan 3 = 6718.75 + 187.5 15 = 9531.25 Bulan 4 = 6718.75 + 187.5 16 = 9718.75 Bulan 5 = 6718.75 + 187.5 17 = 9906.25 Bulan 6 = 6718.75 + 187.5 18 = 10093.75 Bulan 7 = 6718.75 + 187.5 19 = 10281.25 Bulan 8 = 6718.75 + 187.5 20 = 10468.75 Bulan 9 = 6718.75 + 187.5 21 = 10656.25 Bulan 10 = 6718.75 + 187.5 22 = 10843.75 Bulan 11 = 6718.75 + 187.5 23 = 11031.25 Bulan 12 = 6718.75 + 187.5 24 = 11218.75 Dan untuk forecast tahun 2011, maka m yang digunakan adalah m = 25. dapat kita hitung sebagai berikut : Bulan 1 = 6718.75 + 187.5 25 = 11406.25 Bulan 2 = 6718.75 + 187.5 26 = 11593.75 Bulan 3 = 6718.75 + 187.5 27 = 11781.25 Bulan 4 = 6718.75 + 187.5 28 = 11968.75 Bulan 5 = 6718.75 + 187.5 29 = 12156.25 Bulan 6 = 6718.75 + 187.5 30 = 12343.75 Bulan 7 = 6718.75 + 187.5 31 = 12531.25 Universitas Sumatera Utara Bulan 8 = 6718.75 + 187.5 32 = 12718.75 Bulan 9 = 6718.75 + 187.5 33 = 12906.25 Bulan 10 = 6718.75 + 187.5 34 = 13093.75 Bulan 11 = 6718.75 + 187.5 35 = 13281.25 Bulan 12 = 6718.75 + 187.5 36 = 13468.75 Tabel 4.3 Hasil Peramalan Rata-rata Harga Minyak Goreng Kuning Kg dari Tahun 2010 sampai dengan Tahun 2011 Bulan 2010 2011 1 9156.25 11406.25 2 9343.75 11593.75 3 9531.25 11781.25 4 9718.75 11968.75 5 9906.25 12156.25 6 10093.75 12343.75 7 10281.25 12531.25 8 10468.75 12718.75 9 10656.25 12906.25 10 10843.75 13093.75 11 11031.25 13281.25 12 11218.75 13468.75

4.2.1 Nilai Kesalahan dari Peramalan

Hasil peramalan yang akurat adalah peramalan yang bisa meminimumkan kesalahan meramal. Tabel dibawah ini menunjukkan besarnya kesalahan peramalan rata-rata harga minyak goreng kuning kg di Kabupaten Asahan berdasarkan data hasil peramalan bulan April 2006 sampai dengan Desember 2008. Universitas Sumatera Utara Tabel 4.4 Nilai Kesalahan dari Peramalan Rata-rata Harga Minyak Goreng Kuning kg di Kabupaten Asahan Tahun 2006-2008 Bulan Nilai Observ asi t X Ramalan t F Galat t e Galat Absolut t e Galat Kuadrat 2 t e Galat Persentase t PE Galat Persentase Absolut t APE Januari 5000 - - - - - - Februari 4670 - - - - - - Maret 4625 - - - - - - April 5000 4366.25 633.75 633.75 401639.0625 12.675 12.675 Mei 4700 5060 -360 360 129600 -7.659574468 7.659574468 Juni 4500 4906.25 -406.25 406.25 165039.0625 -9.027777778 9.027777778 Juli 4525 4225 300 300 90000 6.629834254 6.629834254 Agustus 5120 4381.25 738.75 738.75 545751.5625 14.42871094 14.42871094 September 5000 5287.5 -287.5 287.5 82656.25 -5.75 5.75 Oktober 5040 5416.25 -376.25 376.25 141564.0625 -7.465277778 7.465277778 November 4975 4960 15 15 225 0.301507538 0.301507538 Desember 6125 4988.75 1136.25 1136.25 1291064.063 18.55102041 18.55102041 Januari 6060 6363.75 -303.75 303.75 92264.0625 -5.012376238 5.012376238 Februari 6375 6906.25 -531.25 531.25 282226.5625 -8.333333333 8.333333333 Maret 6200 6405 -205 205 42025 -3.306451613 3.306451613 April 7050 6392.5 657.5 657.5 432306.25 9.326241135 9.326241135 Mei 7500 7131.25 368.75 368.75 135976.5625 4.916666667 4.916666667 Juni 8125 8250 -125 125 15625 -1.538461538 1.538461538 Juli 8360 8618.75 -258.75 258.75 66951.5625 -3.095095694 3.095095694 Agustus 7875 8887.5 -1012.5 1012.5 1025156.25 -12.85714286 12.85714286 September 8100 7930 170 170 28900 2.098765432 2.098765432 Oktober 8180 7792.5 387.5 387.5 150156.25 4.737163814 4.737163814 November 8425 8368.75 56.25 56.25 3164.0625 0.667655786 0.667655786 Desember 8550 8546.25 3.75 3.75 14.0625 0.043859649 0.043859649 Januari 9400 8765 635 635 403225 6.755319149 6.755319149 Februari 10300 9706.25 593.75 593.75 352539.0625 5.764563107 5.764563107 Maret 12125 11162.5 962.5 962.5 926406.25 7.93814433 7.93814433 April 12100 13256.25 -1156.25 1156.25 1336914.063 -9.555785124 9.555785124 Mei 11150 13462.5 -2312.5 2312.5 5347656.25 -20.73991031 20.73991031 Juni 11125 10893.75 231.25 231.25 53476.5625 2.078651685 2.078651685 Juli 10300 10406.25 -106.25 106.25 11289.0625 -1.031553398 1.031553398 Agustus 8875 10075 -1200 1200 1440000 -13.52112676 13.52112676 September 7800 7900 -100 100 10000 -1.282051282 1.282051282 Oktober 6625 6462.5 162.5 162.5 26406.25 2.452830189 2.452830189 November 6250 5525 725 725 525625 11.6 11.6 Desember 7000 5275 1725 1725 2975625 24.64285714 24.64285714 Jumlah 18243.75 18531467.19 25.43287305 245.7847094 Universitas Sumatera Utara Sebagai contoh perhitungan diambil dari bulan Mei tahun 2006, yang telah dilakukan pada Tabel 4.4 yaitu sebagai berikut : 1. Galat Error t t t F X e − = Mei Mei Mei F X e − = = 5060 4700 − = -360 2. Galat Absolut Absolute Error t t t F X e − = Mei Mei Mei F X e − = = 5060 4700 − = 360 − = 360 3. Galat Kuadrat Squared Error 2 2 t t t F X e − = 2 2 Mei Mei Mei F X e − = = 2 5060 4700 − = 129600 Universitas Sumatera Utara 4. Galat Persentase Percentage Error t t t t X F X PE − = x 100 Mei Mei Mei Mei X F X PE − = x 100 = 4700 5060 4700 − x100 = -7.659574468 5. Galat Persentase Absolut Absolute Percentage Error t t t t X F X APE − = x100 Mei Mei Mei Mei X F X APE − = x100 = 4700 5060 4700 − x100 = 659574468 . 7 − = 7.659574468 Berdasarkan hasil di atas maka didapat nilai kesalahan peramalan sebagai berikut : Universitas Sumatera Utara 1. Mean Absolute Error MAE n e MAE n t t 1 ∑ = = 33 33 1 ∑ = = t t e MAE = 33 75 . 18243 = 552.8409091 2. Mean Squared Error MSE n e MSE n t t 1 2 ∑ = = 33 33 1 2 ∑ = = t t e MSE = 33 19 . 18531467 = 561559.6118 3. Mean Absolute Percentage Error MAPE n APE MAPE n t 1 ∑ = = 33 33 1 ∑ = = t APE MAPE = 33 7847094 . 245 = 7.448021497 Universitas Sumatera Utara

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