Chapter II Peramalan Tingkat Kebutuhan Beras Di Kota Tanjungbalai Pada Tahun 2016
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Peramalan
2.1.1 Pengertian Peramalan
Peramalan (Assauri, Sofyan. 1991) adalah kegiatan untuk memperkirakan apa
yang akan terjadi di masa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu
situasi atau kondisi yang diperkirakan akan terjadi pasa masa yang akan datang.
Ramalan terserbut dapat didasarkan atas bermacam- macam cara yaitu: metode
pemulusan eksponensial, atau rata- rata bergerak, metode box- Jenkins, metode
regresi, semua itu dikenal dengan metode peramalan.
Metode peramalan ( Spyros Makridakis) adalah cara untuk memperkirakan
secara kuantitatif apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan dasar
data yang relevan pada masa lalu. Dengan kata lain metode peramalan ini
digunakan dalam peramalan yang bersifat objektif.
2.1.2 Jenis Peramalan
Pada umumnya peramalan dapat dibedakan dari beberapa segi tergantung dari
cara melihatnya. Apabila dilihat dari sifat teknik peramalan maka peramalan dapat
dibedakan menjadi 2 (dua) macam yaitu:
1. Peramalan kuantitatif
Peramalan kuantitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data
kuantitatif pada masa lalu. Permalan kuantitatif sangat mengandalkan pada
data histories yang dimiliki. Hasil peramalan dibuat sangat tergantung
pada metode yang digunakan dalam peramalan tersebut. Peramlan
kuantitatif dapat dibagi dalam deret berkala (time series) dan peramalan
kuasal.
Universitas Sumatera Utara
Peramalan kuantitatif dapat digunakan bila terdapat tiga kondisi sebagai
berikut:
1. Adanya informasu tentang masa lalu
2. Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data
3. Informasi tersebut dapat diasumsikan bahwa beberapa aspek pola masa
lalu akan terus berlanjut dimasa yang akan datang.
2. Peramaln kualitatif
Peramalan kualitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kualitatif
pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat bergabung pada orang
yang menyusunnya. Hal yang terpenting karena hasil peramlaan tersebut
ditentukan berdasakan pemikiran yang bersifat intuisi, pendapat dan
pengetahuan dari orang yang menyusunnya.
2.1.3
Manfaat Peramalan
kualitas dan mutu hasil peramalan sangat ditentukan oleh proses pelaksanaan
penyusunan. Peramalan yang baik yaitu peramalan yang menghasilkan
penyimpangan antara hasil peramalan dengan kenyataan sekecil mungkin.
Peranan Peramlan sangat membantu di bidang- bidang lain yang memutuhkan,
maka peramalan dapt digunakan untuk:
1. Dasar utama untuk membuat suatu perencanaan, agar perencanaan itu
sesuai dengan tingkat kemampuan yang telah ada
2. Sebagi dasar pembanding dari hasil kerja nyata, dengan hasil peramalan
yang telah ditentukan. Kalau suatu hasil peramalan tidak tercapai, maka
factor apa yang menjadi penyebabnya akan dicari dan dilakukan perbaikan
atau koreksi.
Peramalan tingkat produksi beras adalah melihat akan hasil dari produksi
berastersebut dari tahun- tahun sebelumnya. Selain meramalkan tingkat produksi
beras, penulis juga melakuka peramalan perkembangan penduduk. Dimana
Universitas Sumatera Utara
peramalan perkembangan penduduk ini berguna untuk melihat kebutuhan
penduduk akan kebutuhan konsumsi beras.
2.1.4
Menentukan Peramalan yang Akurat
Hasil peramalan yang mendekati kenyataan merupakan ramalan yang memilik
kesalahan (error) yang minimal.
Ada dua hal pokok yang harus diperhatikan agar suatu ramalan menjadi
akurat yaitu:
1.
Tersedianya data yang relevan
Tahap pertama dari proses peramalan adalah pengumpulan data. Suatu
data dapt ditinjau menurut jenisnya, sifatnya dan menurut sumbernya. Tidak
semua data yang diperoleh akan dapat digunakan dan relevan dengan tujuan
peramalan. Dan hasil akhir dari peramalan sangat tergantung pada tersedianya
data yang relevan.
2.
Teknik peramalan
Hal pokok yang kedua yang sangat dipengaruhi terhadap kesuksesan menentukan
ramalan adalah penilihan teknik peramalan yang tepat.
2.1.5
Pemilihan Teknik Peramalan
Dalam pemiliha teknik peramalan, pertma- tama perlu diketahui cirri- cirri penting
yang diperhatika bagi pengambilan keputusan dan analisa keadaan dalam
mempersiapkan permalan (Spyros Makridakis).
Ada enam factor utama yang diintensifikasikan dalam pemilihan teknik
permalan yaitu:
1. Pola data
Pola data merupakan aspek utama yang sangat berpengaruh terhadap
pemilihan teknik peramalan. Suatu data yang memiliki pola trend (naik atau
turun) akan lebih tepat bila di forecast dengan teknik dekomposisi. Sedangkan
Universitas Sumatera Utara
data yang memiliki pola fluktuatif akan lebih tepat bila di forecast dengan
teknik smoothing.
2. Jangka waktu
Ada dua jangka waktu yang berhubungan dengan masing- masing metode
peramalan. Peramalan adalah cakupan waktu di masa yang akan datang, kedua
adalah jumlah periode untuk peramalan yang diinginkan.
3. Biaya yang dibutuhkan
Umumnya ada empat unsure biaya yang tercakup didalam penggunaan suatu
prosedur peramala. Yaiut biaya- biaya pengembangan, penyimpanan data,
opersi pelaksanaan dan kesempatan dalam penggunaan teknik- teknik dan
metode lainnya.
4. Tingkat akurasi peralaman
Tingkat akurasi yang dibutuhkan sangat erat kaitannya dengan tingkat
perincian yang dibutuhkan dalam suatu peramalan.
2.2
Produksi Beras
Dalam ekonomi Indonesia, pangan terutama beras, mempunyai peranan yang
sangat penting. Perkembangan harga beras secara langsung mempengaruhi biaya
hidup masyarakat. Demikianlah maka usaha untuk menjaga kemantapan harga
beras merupakan hal yang mutlak diperlukan guna untuk menjaga stabilitas
ekonomi.
Faktor iklim dan faktor alamiah lainnya mempunyai pengaruh yang besar
terhadapa produksi, sedangkan kemampuan manusia untuk mengetahui faktorfaktor lainnya masih terbatas. Karena itu produksi pangan setiap tahunnya
merupakan hal yang tidak pasti, demikian pula harga beras.
Disebabkan oleh karen hal- hal tersebut diatas makan pemetrintah
berketetapan untuk mempengaruhi harga beras dipasaran dengan jalan menguasai
sejumlah persediaan beras agar sewaktu- waktu dapat menyalurkan kedalam
Universitas Sumatera Utara
masyarakat jumlah- jumlah yang sesuai dengan kebutuhan utnuk kepentingan
stabilitas.
Dengan kebijakan tersebut pemerintah berusaha untuk menjaga agar harga
beras dapat dipertahankan pada suatu tingkat wajar, dlaam arti disatu pihak cukup
tinggi untuk memberikan imbalan yang layak bagi para petani dan dapat
merangsang kenaikan produksi, sedangkan dipihak lain cukup rendah untuk tetap
berada dalam jangkauan daya beli masyarakat banyak.
2.3
Kebutuhan Beras
Kebutuhan merupakan suatu harapan, ataupun keinginan yang harus dicukupi
dimana keinginan itu merupakan suatu hal
yang penting dalam membantu
melancarkan kehidupan.
Kebutuhan beras adalah salah satu bagian dari kebutuhan primer. Yang
mana bila kebutuhan tersebut diabaikan maka kelangsungan hidup seseorang
tersebut dapat terganggu. Seperti yang telah kita ketahui beras merupakan
kebutuhan pokok bagi bangsa ini.
Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa kebutuhan beras sangta
penting untuk diketahui, untuk itulah penulisan ingin mengetahuinya. Karena
kebutuhan beras sangat erat terhadap tingkat produksi.
2.4
Metode Laju Pertumbuhan Geometri
Tingkata kebutuhan geometris adalah pertumbuhan penduduk bertahap, yaitu
dengan memperhitungkan pertumbuhan penduduk hanya pada akhir tahun dari
suatu periode. Metode ini menghitung pertumbuhan penduduk secara garis besar
(kasar), yaitu tanpa menghitung angka kematian dan migrasi (Ida Bagoes Mantra,
Ph.D. 2000)
Universitas Sumatera Utara
Dengan memperhitungkan data diatas maka dapat digunakan suatu
rumusan untuk melakukan peramalan jumlah penduduk pada tahunn 2016.
Adapun rumusan yang dipergunakan adalah dengan rumusan sebagia berikut:
�� = �� +(� + �)�
�
(� + �) =
Keterangan:
��
��
maka � =
(2.1)
�
� �
� ��
��
–1
(2.2)
Pt : Jumlah penduduk pada tahun t
P0 : Jumlah penduduk pada tahun dasar
r : rata- rata laju pertumbuhan penduduk pertahun
t : Jangka waktu (dalam banyaknya tahun).
Dengan rumus diatas maka jumlah penduduk tahun 2016 dapat diperkirakan.
2.5
Metode Pemulusan (Smoothing)
Metode pemulusan (smoothing) adalah metode peramalan dengan mengadakan
penghalusan terhadap masa lalu, yaitu dengan mengambil rata- rata dari nilai
beberapa tahun untuk menaksir nilai pada pada beberapa tahun kedepan.
Secara umum penghalusan (smoothing) diklarifikasikan menjadi dua yaitu:
1. Metode rata- rata (moving average)
Dengan moving average (rata- rata bergerak) ini kita melakukan
peramalan dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari rataratanya, lalu menggunakan rata- rata tersebut sebagai ramalan untuk
periode berikutnya. Istilah rata- rata bergerak digunakan, karena setiap kali
data pengamatan baru tersedia, maka angka rata- rata yang baru dihitung,
dan dipergunakan sebagai ramalan.
Metode rata- rata bergerak dibagi atas empat bagian yaitu:
1. Nilai tengah (Mean)
Universitas Sumatera Utara
2. Rata- rata bergerak tunggal (Singel Moving Average)
3. Rata- rata bergerak ganda (Double Moving Average)
4. Kombinasi rata- rta bergerak.
Metode rata- rata tujuannya adalah untuk memanfaatkan data masa lalu
untuk mengembangkan suatu sistem peramalan pada periode mendatang.
2. Metode pemulusan (smoothing) eksponensial
Metode pemulusan (smoothing) eksponensial merupakan pengembangan
dari metode rata- rata bergerak (moving average). Dalam metode ini
peramalan dilakukan dengan mengulang secara terus menerus dengan
menggunkan data terbaru. Setiap data diberi bobot, data yang lebih baru
diberi bobot yang lebih besar.
Bentuk umum dari metode pemulusan (smoothing) eksponensial
ini adalah:
��+� = α� � + (1-α) ��
(2.3)
Ft+1 : ramalan satu period eke depan
Xt : data actual pada periode t
Ft : ramalan pada periode t
α : parameter pemulusan (0< α
LANDASAN TEORI
2.1 Peramalan
2.1.1 Pengertian Peramalan
Peramalan (Assauri, Sofyan. 1991) adalah kegiatan untuk memperkirakan apa
yang akan terjadi di masa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu
situasi atau kondisi yang diperkirakan akan terjadi pasa masa yang akan datang.
Ramalan terserbut dapat didasarkan atas bermacam- macam cara yaitu: metode
pemulusan eksponensial, atau rata- rata bergerak, metode box- Jenkins, metode
regresi, semua itu dikenal dengan metode peramalan.
Metode peramalan ( Spyros Makridakis) adalah cara untuk memperkirakan
secara kuantitatif apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan dasar
data yang relevan pada masa lalu. Dengan kata lain metode peramalan ini
digunakan dalam peramalan yang bersifat objektif.
2.1.2 Jenis Peramalan
Pada umumnya peramalan dapat dibedakan dari beberapa segi tergantung dari
cara melihatnya. Apabila dilihat dari sifat teknik peramalan maka peramalan dapat
dibedakan menjadi 2 (dua) macam yaitu:
1. Peramalan kuantitatif
Peramalan kuantitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data
kuantitatif pada masa lalu. Permalan kuantitatif sangat mengandalkan pada
data histories yang dimiliki. Hasil peramalan dibuat sangat tergantung
pada metode yang digunakan dalam peramalan tersebut. Peramlan
kuantitatif dapat dibagi dalam deret berkala (time series) dan peramalan
kuasal.
Universitas Sumatera Utara
Peramalan kuantitatif dapat digunakan bila terdapat tiga kondisi sebagai
berikut:
1. Adanya informasu tentang masa lalu
2. Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data
3. Informasi tersebut dapat diasumsikan bahwa beberapa aspek pola masa
lalu akan terus berlanjut dimasa yang akan datang.
2. Peramaln kualitatif
Peramalan kualitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kualitatif
pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat bergabung pada orang
yang menyusunnya. Hal yang terpenting karena hasil peramlaan tersebut
ditentukan berdasakan pemikiran yang bersifat intuisi, pendapat dan
pengetahuan dari orang yang menyusunnya.
2.1.3
Manfaat Peramalan
kualitas dan mutu hasil peramalan sangat ditentukan oleh proses pelaksanaan
penyusunan. Peramalan yang baik yaitu peramalan yang menghasilkan
penyimpangan antara hasil peramalan dengan kenyataan sekecil mungkin.
Peranan Peramlan sangat membantu di bidang- bidang lain yang memutuhkan,
maka peramalan dapt digunakan untuk:
1. Dasar utama untuk membuat suatu perencanaan, agar perencanaan itu
sesuai dengan tingkat kemampuan yang telah ada
2. Sebagi dasar pembanding dari hasil kerja nyata, dengan hasil peramalan
yang telah ditentukan. Kalau suatu hasil peramalan tidak tercapai, maka
factor apa yang menjadi penyebabnya akan dicari dan dilakukan perbaikan
atau koreksi.
Peramalan tingkat produksi beras adalah melihat akan hasil dari produksi
berastersebut dari tahun- tahun sebelumnya. Selain meramalkan tingkat produksi
beras, penulis juga melakuka peramalan perkembangan penduduk. Dimana
Universitas Sumatera Utara
peramalan perkembangan penduduk ini berguna untuk melihat kebutuhan
penduduk akan kebutuhan konsumsi beras.
2.1.4
Menentukan Peramalan yang Akurat
Hasil peramalan yang mendekati kenyataan merupakan ramalan yang memilik
kesalahan (error) yang minimal.
Ada dua hal pokok yang harus diperhatikan agar suatu ramalan menjadi
akurat yaitu:
1.
Tersedianya data yang relevan
Tahap pertama dari proses peramalan adalah pengumpulan data. Suatu
data dapt ditinjau menurut jenisnya, sifatnya dan menurut sumbernya. Tidak
semua data yang diperoleh akan dapat digunakan dan relevan dengan tujuan
peramalan. Dan hasil akhir dari peramalan sangat tergantung pada tersedianya
data yang relevan.
2.
Teknik peramalan
Hal pokok yang kedua yang sangat dipengaruhi terhadap kesuksesan menentukan
ramalan adalah penilihan teknik peramalan yang tepat.
2.1.5
Pemilihan Teknik Peramalan
Dalam pemiliha teknik peramalan, pertma- tama perlu diketahui cirri- cirri penting
yang diperhatika bagi pengambilan keputusan dan analisa keadaan dalam
mempersiapkan permalan (Spyros Makridakis).
Ada enam factor utama yang diintensifikasikan dalam pemilihan teknik
permalan yaitu:
1. Pola data
Pola data merupakan aspek utama yang sangat berpengaruh terhadap
pemilihan teknik peramalan. Suatu data yang memiliki pola trend (naik atau
turun) akan lebih tepat bila di forecast dengan teknik dekomposisi. Sedangkan
Universitas Sumatera Utara
data yang memiliki pola fluktuatif akan lebih tepat bila di forecast dengan
teknik smoothing.
2. Jangka waktu
Ada dua jangka waktu yang berhubungan dengan masing- masing metode
peramalan. Peramalan adalah cakupan waktu di masa yang akan datang, kedua
adalah jumlah periode untuk peramalan yang diinginkan.
3. Biaya yang dibutuhkan
Umumnya ada empat unsure biaya yang tercakup didalam penggunaan suatu
prosedur peramala. Yaiut biaya- biaya pengembangan, penyimpanan data,
opersi pelaksanaan dan kesempatan dalam penggunaan teknik- teknik dan
metode lainnya.
4. Tingkat akurasi peralaman
Tingkat akurasi yang dibutuhkan sangat erat kaitannya dengan tingkat
perincian yang dibutuhkan dalam suatu peramalan.
2.2
Produksi Beras
Dalam ekonomi Indonesia, pangan terutama beras, mempunyai peranan yang
sangat penting. Perkembangan harga beras secara langsung mempengaruhi biaya
hidup masyarakat. Demikianlah maka usaha untuk menjaga kemantapan harga
beras merupakan hal yang mutlak diperlukan guna untuk menjaga stabilitas
ekonomi.
Faktor iklim dan faktor alamiah lainnya mempunyai pengaruh yang besar
terhadapa produksi, sedangkan kemampuan manusia untuk mengetahui faktorfaktor lainnya masih terbatas. Karena itu produksi pangan setiap tahunnya
merupakan hal yang tidak pasti, demikian pula harga beras.
Disebabkan oleh karen hal- hal tersebut diatas makan pemetrintah
berketetapan untuk mempengaruhi harga beras dipasaran dengan jalan menguasai
sejumlah persediaan beras agar sewaktu- waktu dapat menyalurkan kedalam
Universitas Sumatera Utara
masyarakat jumlah- jumlah yang sesuai dengan kebutuhan utnuk kepentingan
stabilitas.
Dengan kebijakan tersebut pemerintah berusaha untuk menjaga agar harga
beras dapat dipertahankan pada suatu tingkat wajar, dlaam arti disatu pihak cukup
tinggi untuk memberikan imbalan yang layak bagi para petani dan dapat
merangsang kenaikan produksi, sedangkan dipihak lain cukup rendah untuk tetap
berada dalam jangkauan daya beli masyarakat banyak.
2.3
Kebutuhan Beras
Kebutuhan merupakan suatu harapan, ataupun keinginan yang harus dicukupi
dimana keinginan itu merupakan suatu hal
yang penting dalam membantu
melancarkan kehidupan.
Kebutuhan beras adalah salah satu bagian dari kebutuhan primer. Yang
mana bila kebutuhan tersebut diabaikan maka kelangsungan hidup seseorang
tersebut dapat terganggu. Seperti yang telah kita ketahui beras merupakan
kebutuhan pokok bagi bangsa ini.
Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa kebutuhan beras sangta
penting untuk diketahui, untuk itulah penulisan ingin mengetahuinya. Karena
kebutuhan beras sangat erat terhadap tingkat produksi.
2.4
Metode Laju Pertumbuhan Geometri
Tingkata kebutuhan geometris adalah pertumbuhan penduduk bertahap, yaitu
dengan memperhitungkan pertumbuhan penduduk hanya pada akhir tahun dari
suatu periode. Metode ini menghitung pertumbuhan penduduk secara garis besar
(kasar), yaitu tanpa menghitung angka kematian dan migrasi (Ida Bagoes Mantra,
Ph.D. 2000)
Universitas Sumatera Utara
Dengan memperhitungkan data diatas maka dapat digunakan suatu
rumusan untuk melakukan peramalan jumlah penduduk pada tahunn 2016.
Adapun rumusan yang dipergunakan adalah dengan rumusan sebagia berikut:
�� = �� +(� + �)�
�
(� + �) =
Keterangan:
��
��
maka � =
(2.1)
�
� �
� ��
��
–1
(2.2)
Pt : Jumlah penduduk pada tahun t
P0 : Jumlah penduduk pada tahun dasar
r : rata- rata laju pertumbuhan penduduk pertahun
t : Jangka waktu (dalam banyaknya tahun).
Dengan rumus diatas maka jumlah penduduk tahun 2016 dapat diperkirakan.
2.5
Metode Pemulusan (Smoothing)
Metode pemulusan (smoothing) adalah metode peramalan dengan mengadakan
penghalusan terhadap masa lalu, yaitu dengan mengambil rata- rata dari nilai
beberapa tahun untuk menaksir nilai pada pada beberapa tahun kedepan.
Secara umum penghalusan (smoothing) diklarifikasikan menjadi dua yaitu:
1. Metode rata- rata (moving average)
Dengan moving average (rata- rata bergerak) ini kita melakukan
peramalan dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari rataratanya, lalu menggunakan rata- rata tersebut sebagai ramalan untuk
periode berikutnya. Istilah rata- rata bergerak digunakan, karena setiap kali
data pengamatan baru tersedia, maka angka rata- rata yang baru dihitung,
dan dipergunakan sebagai ramalan.
Metode rata- rata bergerak dibagi atas empat bagian yaitu:
1. Nilai tengah (Mean)
Universitas Sumatera Utara
2. Rata- rata bergerak tunggal (Singel Moving Average)
3. Rata- rata bergerak ganda (Double Moving Average)
4. Kombinasi rata- rta bergerak.
Metode rata- rata tujuannya adalah untuk memanfaatkan data masa lalu
untuk mengembangkan suatu sistem peramalan pada periode mendatang.
2. Metode pemulusan (smoothing) eksponensial
Metode pemulusan (smoothing) eksponensial merupakan pengembangan
dari metode rata- rata bergerak (moving average). Dalam metode ini
peramalan dilakukan dengan mengulang secara terus menerus dengan
menggunkan data terbaru. Setiap data diberi bobot, data yang lebih baru
diberi bobot yang lebih besar.
Bentuk umum dari metode pemulusan (smoothing) eksponensial
ini adalah:
��+� = α� � + (1-α) ��
(2.3)
Ft+1 : ramalan satu period eke depan
Xt : data actual pada periode t
Ft : ramalan pada periode t
α : parameter pemulusan (0< α