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