Peramalan Jumlah Pengangguran di kota Tahun 2016 Dengan Metode Eksponensial Ganda Brown
8
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Pengertian dan Manfaat Peramalan
Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang
disebut peramalan (forecasting). Sedangkan ramalan adalah suatu kondisi yang
diperkirakan akan terjadi pada masa yang akan datang. Peramalan diperlukan karena
adanya perbedaan waktu antara kesadaran akan dibutuhkannya suatu kebijakan baru
dengan waktu pelaksanaan kebijakan tersebut. Waktu tenggang (lead time)
merupakan suatu alasan untuk perencanaan (planning) dan peramalan (forecast). Bila
waktu tenggang ini besarnya nol atau sangat kecil, maka tidak dibutuhkan peramalan.
Bila waktu tenggang tersebut panjang dan hasil yang diperoleh membutuhkan faktorfaktor yang menyatakan bahwa perencanaan dapat dibentuk memiliki peranan
penting, maka peramalan terjadi atau dibutuhkan sehingga tindakan yang tepat dapat
dilakukan.
Penggunaan metode peramalan adalah untuk mengidentifikasi suatu model
peramalan sedemikian rupa sehingga kesalahannya menjadi seminimal mungkin.
Pada dasarnya, teknik peramalan dapat diterapkan dalam setiap kegiatan bisnis yang
diorientasikan pada waktu yang akan datang, baik pada bidang sumber daya manusia,
operasional (produksi), pemasaran, keuangan maupun kegiatan perekonomian secara
besar.
Universitas Sumatera Utara
9
2.2 Jenis-jenis Peramalan
Jenis-jenis peramalan dapat dibedakan berdasarkan jangka waktu, ruang lingkup, dan
metode yang digunakan. Berdasarkan jangka waktu, peramalan dibedakan menjadi
peramalan jangka panjang dan jangka pendek. Peramalan jangka panjang biasanya
dilakukan oleh para pimpinan puncak suatu perusahaan dan bersifat umum.
Peramalan jangka pendek biasanya dilakukan pimpinan pada tingkat menengah
maupun bawah dan lebih bersifat operasionalBerdasarkan ruang lingkupnya,
peramalan dibedakan menjadi peramalan mikro dan peramalan makro. Contohnya
adalah peramalan kondisi perekonomian dalam lima tahun yang akan datang (sebagai
makro) dan peramalan kondisi perusahaan dalam lima tahun yang akan datang
(sebagai mikro).
Berdasarkan metode peramalan yang digunakan, peramalan dibedakan menjadi
metode kualitatif dan kuantitatif. Metode kualitatif lebih didasarkan pada intuisi dan
penilaian orang yang melakukan peramalan daripada pemanipulasian data historis
yang tersedia. Ini dilakukan karena tidak ada atau tidak cukup tersedia data historis.
Teknik-teknik pada metode kualitatif terdiri atas penulisan scenario, penelitian pasar,
dan lain-lain. Metode Kuantitatif didasarkan pada pemanipulasi atas data yang
tersedia secara memadai dan tanpa intuisi maupun penilaian dari orang yang
melakukan peramalan. Menurut Makridakis, Wheelwright, dan Mcgee (1983,h. 8-9),
peramalan kuantitatif dapat diterapkan bila tiga kondisi berikut terpenuhi, yaitu:
Universitas Sumatera Utara
10
-
Tersedia informasi tentang masa lalu,
-
Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data numerik
(angka),beberapa aspek dari pola di waktu yang lalu akan berlanjut ke waktu
yang akan datang (disebut asumsi kontinuitas).
2.3 Metode Pemulusan (Smoothing)
Metode pemulusan (smoothing) adalah metode peramalan dengan mengadakan
penghalusan terhadap masa lalu, yaitu dengan mengambil rata-rata dari nilai beberapa
tahun lalu untuk menaksir nilai pada beberapa tahun ke depan. Secara umum metode
smoothing diklasifikasikan menjadi dua bagian:
1. Metode Rata-rata
Metode rata-rata dibagi atas empat bagian:
a. Rata-rata sederhana
b. Rata-rata bergerak tunggal (Single moving average)
c. Rata-rata bergerak ganda (Double moving average)
d. Kombinasi rata-rata bergerak lainnya.
Metode rata-rata tujuannya adalah untuk memanfaatkan data masa lalu untuk
mengembangkan suatu system peramalan pada periode mendatang.
2. Metode Pemulusan Eksponensial
Bentuk umum dari metode pemulusan eksponensial:
Universitas Sumatera Utara
11
��+ = � �� + (1-�) �� ……………………………….…………………… (1)
Dimana:
��+
: Ramalan suatu periode ke depan
��
: Ramalan pada periode ke-t
��
�
: Data aktual pada periode ke-t
: Parameter pemulusan
Metode ini terdiri atas:
1. Pemulusan Eksponensial Tunggal
a. Satu Parameter (One parameter)
b. Parameter Adaptif
2. Pemulusan Eksponensial Ganda
a. Satu Parameter (Metode Linier) dari Brown
b. Dua Parameter dari Holt
3. Pemulusan Eksponensial Triple
a. Satu Parameter (Metode Kuadratik) dari Brown
Digunakan untuk pola kuadratik, kubik, atau orde yang lebih tinggi.
b. Metode Kecenderungan Dan Musim Tiga Parameter Dari Winter
Dapat digunakan untuk data berbentuk trend dan musiman.
Universitas Sumatera Utara
12
2.3.1
Metode Yang Digunakan
Untuk mendapatkan hasil yang baik harus diketahui cara peramalan yang tepat.
Maka metode peramalan analisis deret berkala yang digunakan untuk meramalkan
jumlah pengangguran pada pemecahan masalah ini adalah dengan menggunakan
Metode Smoothing Ganda Satu Parameter dari Brown.
Tahap-tahap dalam menentukan ramalan adalah sebagai berikut:
a. Menentukan pemulusan pertama (�′� )
�′� = α �� + (1-α) �′�− ……………………………………………………...(2)
b. Menentukan pemulusan kedua (�′′� )
�′′� = α �′� + (1-α) �′′�− …………………………………………………….(3)
c. Menentukan besarnya konstanta (�� )
�� = �′� + (�′� - �′′� ) = 2 �′� - �′′� …………………………………………..(4)
d. Menentukan besarnya slope/nilai trend dari data yang sesuai ( � )
�
=
�
−�
(�′� - �′′� )………………………………………….………………(5)
e. Menentukan besarnya peramalan (��+ )
��+ = �� +
�
m……………………………………………………………(6)
Dengan :
m
= Jumlah periode di depan yang diramalkan
�′
= Nilai eksponensial smoothing tunggal
Universitas Sumatera Utara
13
� ′′
�
��
�
��+
= Nilai eksponensial smoothing ganda
= Parameter Pemulusan Eksponensial
= Nilai konstanta pada periode ke t
= Nilai slope
= Hasil peramalan untuk m periode ke depan yang akan diramalkan.
2.4 Ketepatan Peramalan
Kata “ketepatan” dapat diartikan sebagai penunjukan seberapa jauh model
peramalan tersebut mampu mereproduksi data yang telah diketahui. Dalam
pemodelan deret berkala, sebagaian data yang diketahui dapat digunakan untuk
meramalkan sisa data berikutnya sehingga memungkinkan orang untuk
mempelajari ketepatan ramalan secara lebih langsung.
Ukuran yang digunakan untuk menguji ketepatan metode peramalan
adalah nilai tengah kesalahan kuadrat (Mean Squared Error ), dengan pedoman
bahwa semakin kecil MSE, berate model itu semakin tepat digunakan. MSE dapat
dicari dengan rumus sebagai berikut:
MSE =
∑�= ��
……………………………………………………………...(7)
Universitas Sumatera Utara
14
Dengan:
�� = �� - �� (kesalahan pada periode ke t)
�� = data aktual pada periode ke t
�� = nilai ramalan pada periode ke t
n = banyaknya periode waktu yang dianalisa
2.5 Microsoft Office Excel
Microsoft Excel atau Microsoft Office Excel adalah sebuah program aplikasi
lembar kerja elektronik (spreadsheet) yang dibuat dan didistribusikan oleh
Microsoft Corporation yang dapat dijalankan pada Microsoft Windows dan Mac
OS. Aplikasi ini memiliki fitur kalkulasi dan pembuatan grafik yang, dengan
menggunakan strategi marketing Microsoft yang agresif, menjadikan.
Microsoft Excel sebagai salah satu program komputer yang populer
digunakan di dalam komputer mikro hingga saat ini. Bahkan, saat ini program ini
merupakan program spreadsheet paling banyak digunakan oleh banyak pihak,
baik di platform PC berbasis Windows maupun platform Macintosh berbasis Mac
OS.
Universitas Sumatera Utara
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Pengertian dan Manfaat Peramalan
Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang
disebut peramalan (forecasting). Sedangkan ramalan adalah suatu kondisi yang
diperkirakan akan terjadi pada masa yang akan datang. Peramalan diperlukan karena
adanya perbedaan waktu antara kesadaran akan dibutuhkannya suatu kebijakan baru
dengan waktu pelaksanaan kebijakan tersebut. Waktu tenggang (lead time)
merupakan suatu alasan untuk perencanaan (planning) dan peramalan (forecast). Bila
waktu tenggang ini besarnya nol atau sangat kecil, maka tidak dibutuhkan peramalan.
Bila waktu tenggang tersebut panjang dan hasil yang diperoleh membutuhkan faktorfaktor yang menyatakan bahwa perencanaan dapat dibentuk memiliki peranan
penting, maka peramalan terjadi atau dibutuhkan sehingga tindakan yang tepat dapat
dilakukan.
Penggunaan metode peramalan adalah untuk mengidentifikasi suatu model
peramalan sedemikian rupa sehingga kesalahannya menjadi seminimal mungkin.
Pada dasarnya, teknik peramalan dapat diterapkan dalam setiap kegiatan bisnis yang
diorientasikan pada waktu yang akan datang, baik pada bidang sumber daya manusia,
operasional (produksi), pemasaran, keuangan maupun kegiatan perekonomian secara
besar.
Universitas Sumatera Utara
9
2.2 Jenis-jenis Peramalan
Jenis-jenis peramalan dapat dibedakan berdasarkan jangka waktu, ruang lingkup, dan
metode yang digunakan. Berdasarkan jangka waktu, peramalan dibedakan menjadi
peramalan jangka panjang dan jangka pendek. Peramalan jangka panjang biasanya
dilakukan oleh para pimpinan puncak suatu perusahaan dan bersifat umum.
Peramalan jangka pendek biasanya dilakukan pimpinan pada tingkat menengah
maupun bawah dan lebih bersifat operasionalBerdasarkan ruang lingkupnya,
peramalan dibedakan menjadi peramalan mikro dan peramalan makro. Contohnya
adalah peramalan kondisi perekonomian dalam lima tahun yang akan datang (sebagai
makro) dan peramalan kondisi perusahaan dalam lima tahun yang akan datang
(sebagai mikro).
Berdasarkan metode peramalan yang digunakan, peramalan dibedakan menjadi
metode kualitatif dan kuantitatif. Metode kualitatif lebih didasarkan pada intuisi dan
penilaian orang yang melakukan peramalan daripada pemanipulasian data historis
yang tersedia. Ini dilakukan karena tidak ada atau tidak cukup tersedia data historis.
Teknik-teknik pada metode kualitatif terdiri atas penulisan scenario, penelitian pasar,
dan lain-lain. Metode Kuantitatif didasarkan pada pemanipulasi atas data yang
tersedia secara memadai dan tanpa intuisi maupun penilaian dari orang yang
melakukan peramalan. Menurut Makridakis, Wheelwright, dan Mcgee (1983,h. 8-9),
peramalan kuantitatif dapat diterapkan bila tiga kondisi berikut terpenuhi, yaitu:
Universitas Sumatera Utara
10
-
Tersedia informasi tentang masa lalu,
-
Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data numerik
(angka),beberapa aspek dari pola di waktu yang lalu akan berlanjut ke waktu
yang akan datang (disebut asumsi kontinuitas).
2.3 Metode Pemulusan (Smoothing)
Metode pemulusan (smoothing) adalah metode peramalan dengan mengadakan
penghalusan terhadap masa lalu, yaitu dengan mengambil rata-rata dari nilai beberapa
tahun lalu untuk menaksir nilai pada beberapa tahun ke depan. Secara umum metode
smoothing diklasifikasikan menjadi dua bagian:
1. Metode Rata-rata
Metode rata-rata dibagi atas empat bagian:
a. Rata-rata sederhana
b. Rata-rata bergerak tunggal (Single moving average)
c. Rata-rata bergerak ganda (Double moving average)
d. Kombinasi rata-rata bergerak lainnya.
Metode rata-rata tujuannya adalah untuk memanfaatkan data masa lalu untuk
mengembangkan suatu system peramalan pada periode mendatang.
2. Metode Pemulusan Eksponensial
Bentuk umum dari metode pemulusan eksponensial:
Universitas Sumatera Utara
11
��+ = � �� + (1-�) �� ……………………………….…………………… (1)
Dimana:
��+
: Ramalan suatu periode ke depan
��
: Ramalan pada periode ke-t
��
�
: Data aktual pada periode ke-t
: Parameter pemulusan
Metode ini terdiri atas:
1. Pemulusan Eksponensial Tunggal
a. Satu Parameter (One parameter)
b. Parameter Adaptif
2. Pemulusan Eksponensial Ganda
a. Satu Parameter (Metode Linier) dari Brown
b. Dua Parameter dari Holt
3. Pemulusan Eksponensial Triple
a. Satu Parameter (Metode Kuadratik) dari Brown
Digunakan untuk pola kuadratik, kubik, atau orde yang lebih tinggi.
b. Metode Kecenderungan Dan Musim Tiga Parameter Dari Winter
Dapat digunakan untuk data berbentuk trend dan musiman.
Universitas Sumatera Utara
12
2.3.1
Metode Yang Digunakan
Untuk mendapatkan hasil yang baik harus diketahui cara peramalan yang tepat.
Maka metode peramalan analisis deret berkala yang digunakan untuk meramalkan
jumlah pengangguran pada pemecahan masalah ini adalah dengan menggunakan
Metode Smoothing Ganda Satu Parameter dari Brown.
Tahap-tahap dalam menentukan ramalan adalah sebagai berikut:
a. Menentukan pemulusan pertama (�′� )
�′� = α �� + (1-α) �′�− ……………………………………………………...(2)
b. Menentukan pemulusan kedua (�′′� )
�′′� = α �′� + (1-α) �′′�− …………………………………………………….(3)
c. Menentukan besarnya konstanta (�� )
�� = �′� + (�′� - �′′� ) = 2 �′� - �′′� …………………………………………..(4)
d. Menentukan besarnya slope/nilai trend dari data yang sesuai ( � )
�
=
�
−�
(�′� - �′′� )………………………………………….………………(5)
e. Menentukan besarnya peramalan (��+ )
��+ = �� +
�
m……………………………………………………………(6)
Dengan :
m
= Jumlah periode di depan yang diramalkan
�′
= Nilai eksponensial smoothing tunggal
Universitas Sumatera Utara
13
� ′′
�
��
�
��+
= Nilai eksponensial smoothing ganda
= Parameter Pemulusan Eksponensial
= Nilai konstanta pada periode ke t
= Nilai slope
= Hasil peramalan untuk m periode ke depan yang akan diramalkan.
2.4 Ketepatan Peramalan
Kata “ketepatan” dapat diartikan sebagai penunjukan seberapa jauh model
peramalan tersebut mampu mereproduksi data yang telah diketahui. Dalam
pemodelan deret berkala, sebagaian data yang diketahui dapat digunakan untuk
meramalkan sisa data berikutnya sehingga memungkinkan orang untuk
mempelajari ketepatan ramalan secara lebih langsung.
Ukuran yang digunakan untuk menguji ketepatan metode peramalan
adalah nilai tengah kesalahan kuadrat (Mean Squared Error ), dengan pedoman
bahwa semakin kecil MSE, berate model itu semakin tepat digunakan. MSE dapat
dicari dengan rumus sebagai berikut:
MSE =
∑�= ��
……………………………………………………………...(7)
Universitas Sumatera Utara
14
Dengan:
�� = �� - �� (kesalahan pada periode ke t)
�� = data aktual pada periode ke t
�� = nilai ramalan pada periode ke t
n = banyaknya periode waktu yang dianalisa
2.5 Microsoft Office Excel
Microsoft Excel atau Microsoft Office Excel adalah sebuah program aplikasi
lembar kerja elektronik (spreadsheet) yang dibuat dan didistribusikan oleh
Microsoft Corporation yang dapat dijalankan pada Microsoft Windows dan Mac
OS. Aplikasi ini memiliki fitur kalkulasi dan pembuatan grafik yang, dengan
menggunakan strategi marketing Microsoft yang agresif, menjadikan.
Microsoft Excel sebagai salah satu program komputer yang populer
digunakan di dalam komputer mikro hingga saat ini. Bahkan, saat ini program ini
merupakan program spreadsheet paling banyak digunakan oleh banyak pihak,
baik di platform PC berbasis Windows maupun platform Macintosh berbasis Mac
OS.
Universitas Sumatera Utara