Analisa Kecenderungan Jumlah Imunisasi Dasar Tahun 2010-2014 untuk Meramalkan Jumlah Imunisasi Dasar Tahun 2015-2019 di Kota Tanjung Balai Dengan Metode Deret Berkala

BAB II
TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Imunisasi
2.1.1 Pengertian Imunisasi
Imunisasi adalah suatu cara untuk menimbulkan/meningkatkan kekebalan
seseorang secara aktif terhadap suatu penyakit, sehingga bila kelak ia terpapar
dengan penyakit tersebut tidak akan sakit atau sakit ringan. Sasaran imunisasi
adalah Bayi (di bawah satu tahun), Wanita Usia Subur (WUS) ialah wanita
berusia 15-49 tahun termasuk ibu hamil (Bumil) dan calon pengantin (catin) serta
anak usia sekolah tingkat dasar (Kemenkes RI, 2013).
Imunisasi merupakan reaksi antara antigen dan antibodi, yang dalam
bidang ilmu imunologi merupakan kuman atau racun ( toxin disebut antigen).
Secara khusus antigen merupakan bagian dari protein kuman atau protein
racunnya. Bila antigen untuk pertama kalinya masuk ke dalam tubuh manusia,
maka sebagai reaksinya tubuh akan membentuk zat anti terhadap racun kuman
yang disebut dengan antibodi (Riyadi dan Sukarmin, 2009).
Perlu diketahui bahwa istilah imunisasi dan vaksinasi seringkali diartikan
sama. Imunisasi pasif adalah suatu pemindahan atau transfer antibodi secara pasif.
Vaksinasi adalah imunisasi aktif dengan pemberian vaksin (antigen) yang dapat
merangsang pembentukan imunitas (antibodi) dari sistem imun di dalam tubuh

(Ranuh, 2011).

9
Universitas Sumatera Utara

2.1.2 Pengembangan Program Imunisasi
Kegiatan imunisasi diselenggarakan di Indonesia sejak tahun 1956. Mulai
tahun 1977 kegiatan imunisasi diperluas menjadi Program Pengembangan
Imunisasi (PPI) dalam rangka pencegahan penularan terhadap beberapa Penyakit
yang Dapat Dicegah Dengan Imunisasi (PD3I) yaitu Tuberkulosis, Difteri,
Pertusis, Campak, Polio, Tetanus serta Hepatitis B. Beberapa penyakit yang saat
ini menjadi perhatian dunia dan merupakan komitmen global yang wajib diikuti
oleh semua negara adalah eradikasi polio (ERAPO), eliminasi campak –
pengendalian rubella (EC-PR) dan Maternal Neonatal Tetanus Elimination
(MNTE) (Kemenkes RI, 2013).

2.1.3 Tujuan Imunisasi
Tujuan imunisasi adalah menurunkan angka kesakitan, kecacatan dan
kematian akibat Penyakit yang Dapat Dicegah Dengan Imunisasi (PD3I) (Depkes
RI, 2013). Imunisasi bertujuan agar zat kekebalan tubuh balita terbentuk sehingga

risiko untuk mengalami penyakit yang bersangkutan lebih kecil (Yusrianto, 2010).
Tujuan imunisasi adalah untuk mencegah terjadinya penyakit tertentu pada
seseorang, dan menghilangkan penyakit tersebut pada sekelompok masyarakat
(populasi), atau bahkan menghilangkannya dari dunia seperti yang kita lihat pada
imunisasi cacar variola . Keadaan yang terakhir ini lebih mungkin terjadi pada
jenis penyakit yang hanya dapat ditularkan melalui manusia, seperti misalnya
penyakit difteria dan poliomielitis (Matondang, Siregar dan Akib, 2011).

10
Universitas Sumatera Utara

2.1.4 Macam-Macam Imunisasi
Pada dasarnya ada dua macam imunisasi, yaitu :
1. Imunisasi aktif
Imunisasi yang diberikan untuk memperoleh kekebalan aktif
disebut imunisasi aktif dengan memberikan zat bioaktif yang disebut
vaksin, dan tindakan itu disebut vaksinasi. Kekebalan yang diperoleh
dengan vaksinasi berlangsung lebih lama dari kekebalan pasif karena
adanya memori imunologis (Matondang, Siregar dan Akib, 2011).
Imunisasi aktif merupakan imunisasi yang dilakukan dengan cara

menyuntikan antigen ke dalam tubuh sehingga tubuh anak sendiri yang
akan membuat zat antibodi yang akan bertahan bertahun-tahun lamanya.
Imunisasi aktif ini akan lebih bertahan lama daripada imunisasi pasif
(Riyadi dan Sukarmin, 2009).
Imunisasi aktif merupakan pemberian zat sebagai antigen yang
diharapkan akan terjadi suatu proses infeksi buatan sehingga tubuh
mengalami reaksi imunologi spesifik yang akan menghasilkan respon
seluler dan humoral serta dihasilkannya sel memori, sehingga apabila
benar-benar terjadi infeksi maka tubuh secara cepat dapat merespon
(Hidayat, 2008).
2. Imunisasi pasif
Imunisasi yang diberikan untuk memperoleh kekebalan pasif
disebut imunisasi pasif dengan memberikan antibodi atau faktor kekebalan
pada

seseorang

yang

membutuhkan.

Contohnya

adalah

11
Universitas Sumatera Utara

pemberianimmunoglobulin spesifik untuk penyakit tertentu (Matondang,
Siregar dan Akib, 2011).
Pada imunisasi pasif tubuh tidak membuat sendiri zat anti akan
tetapi tubuh mendapatkannya dari luar dengan cara penyuntikan bahan
atau serum yang telah mengandung zat anti. Atau anak tersebut
mendapatkannya dari ibu pada saat dalam kandungan (Riyadi dan
Sukarmin, 2009).
2.1.5 Jenis-Jenis Imunisasi
Menurut
Tahun

2013

Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 42
tentang

Penyelenggaraan

Imunisasi,

berdasarkan

sifat

penyelenggaraannya, imunisasi dikelompokkan menjadi imunisasi wajib dan
imunisasi pilihan.
1. Imunisasi wajib
Imunisasi wajib merupakan imunisasi yang diwajibkan oleh
pemerintah untuk seseorang sesuai dengan kebutuhannya dalam rangka
melindungi yang bersangkutan dan masyarakat sekitarnya dari penyakit
menular tertentu. Imunisasi wajib terdiri atas imunisasi rutin, imunisasi
tambahan, dan imunisasi khusus.

a. Imunisasi rutin
Imunisasi rutin merupakan kegiatan imunisasi yang dilaksanakan
secara terus menerus sesuai jadwal. Imunisasi rutin terdiri atas imunisasi
dasar dan imunisasi lanjutan.

12
Universitas Sumatera Utara

1) Imunisasi dasar
Imunisasi dasar diberikan pada bayi sebelum berusia 1 (satu)
tahun. Jenis imunisasi dasar terdiri atas :
a. Bacillus Calmette Guerin (BCG)
b. Diphtheria Pertusis Tetanus-HepatitisB (DPT-HB) atau Diphtheria
Pertusis Tetanus-Hepatitis B-Hemophilus Influenza type B (DPT-

HB-Hib)
c. Hepatitis B pada bayi baru lahir
d. Polio
e. Campak
2) Imunisasi lanjutan

Imunisasi

lanjutan

merupakan

imunisasi

ulangan

untuk

mempertahankan tingkat kekebalan atau untuk memperpanjang masa
perlindungan.
b. Imunisasi tambahan
Imunisasi tambahan diberikan pada kelompok umur tertentu yang
paling berisiko terkena penyakit sesuai kajian epidemiologis pada periode
waktu tertentu. Pemberian imunisasi tambahan tidak menghapuskan
kewajiban pemberian imunisasi rutin.
c. Imunisasi khusus

Imunisasi khusus merupakan kegiatan imunisasi yang dilaksanakan
untuk melindungi masyarakat terhadap penyakit tertentu pada situasi

13
Universitas Sumatera Utara

tertentu. Situasi tertentu antara lain persiapan keberangkatan calon jemaah
haji/umroh, persiapan perjalanan menuju negara endemis penyakit tertentu
dan kondisi kejadian luar biasa.
2. Imunisasi Pilihan
Imunisasi pilihan merupakan imunisasi yang dapat diberikan
kepada seseorang sesuai dengan kebutuhannya dalam rangka melindungi
yang bersangkutan dari penyakit menular tertentu.Jenis imunisasi pilihan
dapat

berupa

imunisasi

Haemophillus

influenza

tipe

b

(Hib) ,

Pneumokokus, Rotavirus, Influenza, Varisela, Measles Mumps Rubella ,
Demam Tifoid, Hepatitis A, Human Papilloma Virus (HPV), dan Japanese
Encephalitis.

2.1.6 Jadwal Imunisasi
1) Imunisasi dasar
Imunisasi dasar diberikan pada bayi sebelum berusia 1 (satu) tahun. Bayi
lahir di Institusi Rumah Sakit, Klinik dan Bidan Praktik Swasta, imunisasi BCG
dan polio 1 diberikan sebelum bayi dipulangkan.
Tabel 2.1 Jadwal Pemberian Imunisasi Dasar
Umur

0 bulan
1 bulan
2 bulan
3 bulan
4 bulan
9 bulan
Sumber : Kemenkes RI, 2013

Jenis
Hepatitis B0
BCG, Polio 1
DPT-HB-Hib 1, Polio 2
DPT-HB-Hib 2, Polio 3
DPT-HB-Hib 3, Polio 4
Campak

2) Imunisasi lanjutan

14
Universitas Sumatera Utara

Imunisasi

lanjutan

merupakan

kegiatan

yang

bertujuan

untuk

melengkapiimunisasi dasar pada bayi yang diberikan kepada anak usia bawah tiga
tahun (Batita), anak usia sekolah, dan wanita usia subur (WUS) termasuk ibu
hamil. Imunisasi lanjutan pada WUS salah satunya dilaksanakan pada waktu
melakukan pelayanan antenatal.
Tabel 2.2 Jadwal Imunisasi Lanjutan Pada Anak Usia Bawah Tiga Tahun
Umur
18 bulan
24 bulan
Sumber : Kemenkes RI, 2013

Jenis Imunisasi
DPT-HB-Hib
Campak

Tabel 2.3 Jadwal Imunisasi Lanjutan Pada Anak Usia Sekolah Dasar
Sasaran

Imunisasi

Kelas 1 SD

Campak
DT
Td
Td

Kelas 2 SD
Kelas 3 SD
Sumber : Kemenkes RI, 2013

Waktu
Pelaksanaan
Agustus
November
November
November

Tabel 2.4 Imunisasi Lanjutan Pada Wanita Usia Subur (WUS)
Status
Interval
Imunisasi
Minimal Pemberian
T1
T2
4 minggu setelah T1
T3
6 bulan setelah T2
T4
1 tahun setelah T3
T5
1 tahun setelah T4
Sumber : Kemenkes RI, 2013

Masa
Perlindungan
3 tahun
5 tahun
10 tahun
lebih dari 25 tahun

2.1.7 Penyakit yang Dapat Dicegah dengan Imunisasi (PD3I)
Tujuh penyakit yang dapat dicegah dengan imunisasi, yaitu tuberkulosis,
difteri, pertusis, tetanus, poliomielitis, campak, dan hepatitis B (Supartini, 2004).
1. Tuberkulosis

15
Universitas Sumatera Utara

Tuberkulosis disebabkan oleh Mycobacterium tuberculosis. Apabila
seseorang terkena tuberkulosis, organ tubuh yang akan terkena adalah paru-paru,
kelenjar, kulit, tulang, sendi, dan selaput otak. Cara penularan adalah melalui
droplet atau percikan air ludah, sedangkan reservoir adalah manusia.

2. Difteri
Difteri disebabkan oleh corynebacterium dyptheriae tipe gravis, milis, dan
intermedius, yang menular melaui percikan ludah yang tercemar. Anak terkena

difteri akan menunjukkan gejala yang ringan sampai berat. Gejala ringan dapat
berupa membran pada rongga hidung dan gejala berat apabila terjadi obstruksi
jalan nafas karena mengenai laring, saluran nafas bagian atas, tonsil, dan kelenjar
sekitar leher membengkak (bull neck).
3. Pertusis
Pertusis disebabkan oleh Bordetella pertusis dengan penularan melalui
droplet. Bahaya dari pertusis adalah pneumonia yang dapat menimbulkan

kematian. Gejala awal berupa batuk pilek, kemudian setelah hari ke-10 batuk
bertambah berat dan sering kali disertai muntah.
4. Tetanus
Tetanus disebabkan oleh Mycobacterium tetani yang berbentukspora
masuk ke dalam luka terbuka, berkembang biak secara anaerobik, dan
membentuk toksin. Tetanus pada usia anak adalah tetanus neonatorum. Tetanus
neonatorum dapat menimmbulkan kematian karena terjadi tegang, sianosis, dan
henti napas. Reservoarnya adalah kotoran hewan atau tanah yang terkontaminasi

16
Universitas Sumatera Utara

kotoran hewan dan manusia. Gejala awal ditunjukkan dengan mulut mencucu
dan bayi tidak mau menyusu.
5. Poliomielitis
Penyebab penyakit polio adalah virus polio tipe 1, 2, dan 3, yang
menyerang mielin atau serabut otot, gejala awal tidak jelas, dapat timbul gejala
demam ringan dan infeksi saluran pernapasan atas (ISPA), kemudian timbul
gejala paralis yang bersifat flaksid yang mengenai sekelompok serabut otot
sehingga timbul kelumpuhan. Kelumpuhan dapat terjadi pada anggota badan,
saluran napas, otot menelan. Penularan penyakit ini adalah melalui droplet atau
fekal, dan reservoarnya adalah manusia yang menderita polio.
6. Campak
Campak disebabkan virus morbili yang menular melalui droplet. Gejala
awal ditunjukkan dengan adanya kemerahan yang mulai timbul pada bagian
belakang telinga, dahi, dan menjalar ke wajah dan anggota badan. Selain itu,
timbul gejala seperti flu disertai mata berair dan kemerahan (konjungtivitis).
Setelah 3-4 hari, kemerahan mulai hilang dan berubah menjadi kehitaman yang
akan tampak bertambah dalam 1-2 minggu dan apabila sembuh, kulit akan
tampak seperti bersisik. Imunisasi diberikan pada anak usia 9 bulan dengan
rasional kekebalan dari ibu terhadap penyakit campak berangsur akan hilang
sampai usia 9 bulan.
7. Hepatitis B
Hepatitis B disebabkan oleh virus hepatitis tipe B yang menyerang
kelompok risiko secara vertikal, yaitu bayi dan ibu pengidap, sedangkan

17
Universitas Sumatera Utara

secarahorizontal tenaga medis dan paramedis, pecandu narkotika, pasien
hemodialisis, pekerja laboratorium, pemakai jasa atau petugas akupuntur. Gejala
yang dapat muncul tidak khas, seperti anoreksia, mual, dan kadang-kadang
ikterik. Imunisasi hepatitis B diberikan pada bayi 0-11 bulan dengan maksud
untuk memutus rantai penularan dari ibu ke bayi.
2.2 Peramalan
2.2.1 Definisi Peramalan
Peramalan (forecasting) merupakan studi terhadap data historis dengan
tujuan menemukan hubungan, kecenderungan dan pola yang sistematis. Dari hal
tersebut, syarat utama peramalan kuantitatif maupun kualitatif adalah adanya pola
atau hubungan atau kejadian yang diamati. Pola atau hubungan tersebut harus
diidentifikasi dengan benar dan diproyeksikan untuk menghasilkan ramalan.
Apabila pola atau hubungan tersebut tidak ada maka peramalan akan sulit
dilakukan (Sugiarto dan Harijono, 2000).
2.2.2 Kegunaan Peramalan
Kegunaan peramalan yaitu dapat memperkirakan kejadian pada masa yang
akan dating secara sistematis dari data yang relevan sehingga hasilnya dapat
memberikan penilaian yang objektif.Peramalan diperlukan karena adanya
perbedaan waktu antara kesadaran akan dibutuhkannya suatu kebijakan baru
dengan waktu pelaksanaan kebijakan tersebut. Peramalan sangat diperlukan
terutama untuk menentukan kapan suatu peristiwa akan terjadi atau suatu
kebutuhan akan timbul sehingga dapat dipersiapkan kebijakan atau tindakan-

18
Universitas Sumatera Utara

tindakan yang perlu dilakukan. Peramalan merupakan dasar untuk penyusunan
rencana atau pengambilan keputusan. (Assauri, 1984).
Di dalam bagian organisasi terdapat beberapa peran penting dalam peramalan :
1. Penjadwalan sumber daya yang tersedia. Penggunaan sumber daya yang
efisien memerlukan penjadwalan produksi, transportasi, kas, personalia,
dan sebagainya. Input yang penting untuk penjadwalan seperti itu adalah
ramalan tingkat permintaan konsumennya atau si pelanggan, bahan, tenaga
kerja, finansial atau jasa pelayanan.
2. Penyediaan sumber daya tambahan. Waktu tenggang ( lead time) untuk
memperoleh bahan baku, menerima pekerja baru atau membeli mesin dan
peralatan dapat berkisar antara beberapa hari sampai beberapa tahun.
Peramalan diperlukan untuk menentukan kebutuhan sumber daya di masa
yang akan datang.
3. Penentuan sumber daya yang diinginkan. Setiap organisasi harus
menentukan sumber daya yang ingin dimiliki dalam jangka waktu
panjang. Keputusan semacam ini bergantung kepada kesempatan pasar,
faktor-faktor lingkungan dan pengembangan internal dari sumber daya
finansial, manusia, produk, dan teknologi.
2.2.3 Jenis-Jenis Peramalan
peramalan dapat dibedakan berdasarkan sifat penyusunannya, jangka
waktu ramalan dan sifat ramalan yang disusun (Assauri, 1984).

19
Universitas Sumatera Utara

1. Jenis peramalan dilihat dari sifat penyusunannya
Peramalan dilihat dari sifat penyusunannya dapat dibedakan atas dua macam,
yaitu :
a. Peramalan yang subyektif, yaitu peramalan yang didasarkan atas perasaan
atau intuisi dari orang yang menyusunnya. Dalam hal ini pandangan atau
judgement dari orang yang menyusunnya sangat menentukan baik

tidaknya hasil ramalan tersebut.
b. Peramalan yang objektif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data yang
relevan pada masa lalu, dengan menggunakan metode-metode dalam
penganalisisan data.
2. Jenis peramalan dilihat dari jangka waktu ramalan yang disusun
Peramalan dilihat dari jangka waktu ramalan yang disusun dapat dibedakan
atas dua macam, yaitu :
a. Peramalan jangka panjang, yaitu peramalan yang dilakukan untuk
penyusunan hasil ramalan yang jangka waktunya lebih dari satu setengah
tahun atau tiga semester
b. Peramalan jangka pendek, yaitu peramalan yang dilakukan untuk
penyusunan hasil ramalan yang jangka waktunya kurang dari satu setengah
tahun, atau tiga semester. Peramalan seperti ini diperlukan dalam
penyusunan rencana tahunan, rencana kerja operasional dan anggaran.
3. Jenis peramalan dilihat dari sifat ramalan yang telah disusun
Peramalan dilihat dari sifat ramalan yang telah disusun dapat dibedakan atas
dua macam, yaitu :

20
Universitas Sumatera Utara

a. Peramalan kualitatif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data kualitatif
pada masa lalu. Hasil peramalan sangat bergantung pada orang yang
menyusunnya. Hal ini penting karena hasil peramalan tersebut ditentukan
berdasarkan pemikiran yang bersifat intuisi, judgement atau pendapat,
pengetahuan serta pengalaman dari penyusunnya
b. Peramalan kuantitatif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data
kuantitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat bergantung
pada metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut.
Peramalan kuantitatif hanya dapat digunakan apabila dalam kondisi
sebagai berikut :
1. Adanya informasi tentang keadaan yang lalu.
2. Informasi tersebut dapat dikuantifikasikan dalam bentuk data.
3. Dapat diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjutan pada masa
yang akan datang.
2.2.4 Analisis Data Berkala (Time Series Analysis)
Data berkala (time series) adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke
waktu untuk menggambarkan perkembangan suatu kegiatan. Analisis data berkala
memungkinkan kita untuk mengetahui perkembangan waktu atau beberapa
kejadian serta hubungan atau pengaruhnya terhadap kejadian lainnya. (Supranto,
2000).
Tahapan yang penting dalam pemilihan metode time series yang tepat
yaitu : identifikasi tujuan peramalan, membuat asumsi terhadap jenis bentuk data,
pilih metode yang sesuai dengan pola data dan lakukan peramalan terhadap data

21
Universitas Sumatera Utara

tersebut, cek keakuratan ramalan menggunakan satu atau lebih ukuran (Setiadi,
2003).
Bentuk data yang dimaksud dikelompokkan menjadi 4 jenis :
1. Bentuk data horizontal/ stationer /irregular
Terjadi apabila nilai data berfluktuasi di sekitar nilai rata-ratanya.
2. Bentuk data musiman/seasonal
Bila seriesnya dipengaruhi oleh faktor musiman
3. Bentuk data siklis
Data dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi yang panjang seperti
dihubungkan dengan siklis bisnis dan lain-lain
4. Bentuk trend
Bila penurunan/kenaikan data terjadi berkepanjangan
Gerakan atau variasi dari data berkala ada 4 komponen yaitu :
1. Trend jangka panjang (trend seculer )
2. Variasi siklis (cyclical variation)
3. Variasi musiman (seasonal variation)
4. Gerakan tidak beraturan (variasi residu/irregular )
Secara simbolis dapat dinyatakan dengan persamaan :
Y=T.C.S.I
Dimana : Y = Time series
T = Trend jangka panjang (trend seculer )
C = Variasi siklis (cyclical variation)
S = Variasi musiman (seasonal variation)

22
Universitas Sumatera Utara

I = Gerakan tidak beraturan (variasi residu/irregular )
a. Trend jangka panjang (trend seculer)
Trend jangka panjang disimbolkan T, merupakan suatu gerakan yang

menunjukkan arah perkembangan secara umum, garis trend sangat berguna untuk
membuat ramalan (forecasting).
Y=f(x)

Waktu X
Trend naik

Y=f(x)

Y=f(x)

Waktu X
Trend turun

Waktu X
Trend tetap

Y=f(x)

Waktu X
Trend fluktuasi

Gambar 2.1 Bentuk-bentuk Trend
b. Variasi siklis (cyclical variation )
Variasi siklis disimbolkan C, merupakan gerakan jangka panjang disekitar
garis trend. Gerakan siklis ini terulang setelah jangka waktu tertentu, tetapi bisa
juga tidak terulang dalam jangka waktu yang sama.
Y=f(x)

Waktu X
Gambar 2.2Kurva Gerakan/Variasi siklis
c. Variasi musiman (seasonal variation )
Variasi musiman disimbolkan S, merupakan gerakan yang mempunyai
pola tetap dari waktu ke waktu. Pada umumnya gerakan musiman terjadi pada

23
Universitas Sumatera Utara

data bulanan yang dikumpulkan dari tahun ke tahun, dan juga berlaku bagi data
harian, mingguan atau tahunan yang lebih kecil.
Y=f(x)

Waktu X
Gambar 2.3Kurva Gerakan/Variasi musiman
d. Gerakan tidak beraturan (variasi residu/irregular)
Gerakan tidak teratur disimbolkan I, merupakan gerakan variasi yang
sporadic sifatnya, misalnya naik turunnya produksi padi akibat banjir yang
datangnya tidak teratur.
Y=f(x)

Waktu X
Gambar 2.4 Kurva Gerakan Tidak Beraturan
2.2.5 Metode Peramalan Kuantitatif
Metode peramalan adalah cara memperkirakan secara kuantitaif apa yang
akan terjadi pada masa depan, berdasarkan data yang relevan pada masa lalu.
Metode peramalan sangat besar manfaatnya karena akan membantu dalam analisis
terhadap tingkah laku atau pola dari data yang lalu, sehingga dapat memberikan

24
Universitas Sumatera Utara

cara pemikiran, pengerjaan dan pemecahan masalah yang sistematis dan
pragmatis sehingga memberikan tingkat keyakinan yang lebih besar atas ketepatan
hasil ramalan yang dibuat (Assauri, 1984).
Pada dasarnya metode kuantitatif ini dapat dibedakan atas :
1. Metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisis pola
hubungan antara variabel yang akan diperkirakan dengan variabel lain
yang memengaruhinya bukan waktu, yang disebut metode korelasi atau
sebab akibat (causal methods). Metode ini terdiri dari :
a. Metode regresi dan korelasi
b. Metode ekonometrika untuk peramalan jangka panjang dan jangka
pendek
c. Metode analisis input output untuk proyeksi trend ekonomi jangka
panjang
2. Metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisis pola

hubungan antara variabel yang akan diperkirakan dengan variabel waktu
yang merupakan deret waktu dari data berkala ( time series). Metode ini
terdiri dari metode smoothing, metode Box Jenkins, dan metode proyeksi
trend dengan regresi

1. Metode smoothing
Metode smoothing merupakan teknik meramal dengan cara mengambil
rata-rata dari nilai beberapa periode yang lalu untuk menaksirkan nilai pada
periode yang akan datang. Metode smoothing mencakup metode rata-rata

25
Universitas Sumatera Utara

bergerak (moving average) dan metode exponential smoothing (Gitosudarmo,
2001).
a.

Moving Averages

Dengan moving averages (rata-rata bergerak) ini kita dapat melakukan
peramalan dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari rata-ratanya
lalu menggunakan rata-rata tersebut sebagai ramalan untuk periode berikutnya.
Istilah bergerak digunakan untuk setiap kali data observasi baru tersedia, maka
angka rata-rata yang baru dihitung dan dipergunakan sebagai ramalan
(Gitosudarmo, 2001).
1) Single Moving Average
Persamaan matematis dari single moving averages adalah :

Keterangan :
Ft + 1

=

Ramalan untuk periode ke t+1

Xt

=

Nilai riil periode ke t

n

=

Jangka waktu rata-rata bergerak

2) Double Moving Average
Menentukan ramalan dengan metode double moving average sedikit lebih
sulit dibandingkan dengan metode single moving average. Ada beberapa langkah
dalam menentukan ramalan dengan metode double moving average, yakni :
a) Menghitung moving average rata-rata bergerak pertama, diberi simbol S t
ini dihitung dari data lalu yang ada. Hasilnya diletakkan pada periode
terakhir moving average pertama.

26
Universitas Sumatera Utara

b) Menghitung moving average rata-rata bergerak kedua, diberi simbol St ini
dihitung dari rata-rata bergerak pertama. Hasilnya diletakkan pada periode
terakhir moving average kedua
c) Menentukan besarnya nilai at (konstanta)
at = S't + (S't - S"t )
d) Menentukan besarnya nilai bt (slope).

V adalah jangka waktu moving average kedua.
e) Menentukan besarnya forecast.
Ft + m = at + bt (m)
M adalah jangka waktu forecast ke depan.
b. Exponential Smoothing
Metode exponential smoothing merupakan pengembangan dari metode
moving average. Dalam metode ini peramalan dilakukan dengan mengulang

perhitungan secara terus-menerus dengan menggunakan data terbaru, setiap data
diberi bobot, data yang lebih baru diberi bobot yang lebih besar. Dua metode
exponential smoothing diantaranya single exponential smoothing dan double
exponential smoothing.

1. Single exponential smoothing
Persamaan matematis dari metode ini adalah :
Ft + 1 = αXt + (1-α) Ft
Keterangan :
Ft + 1 = Ramalan untuk periode ke t+1

27
Universitas Sumatera Utara

Xt = Nilai riil periode ke t
Ft

= Ramalan untuk periode ke t

Dari persamaan tersebut besarnya forecast yang akan datang dijelaskan
sebagai berikut :
Ft + 1 = αXt + ( 1-α ) Ft
Ft + 1 = αXt + Ft - α Ft
Ft + 1 = Ft + αXt - αFt
Ft + 1 = Ft + α( Xt –Ft )
( Xt –Ft ) merupakan kesalahan forecast atau forecast error periode ke t.
Dengan demikian dapat dikatakan bahwa forecast pada periode yang akan datang
adalah ramalan periode sebelumnya ditambahkan alpha (α) dikalikan dengan
kesalahan forecast periode sebelumnya.
Dalam melakukan peramalan dengan metode single exponential smoothing
besarnya alpha (α) ditentukan secara trial and error sampai ditemukan alpha (α)
yang menghasilkan forecast error terkecil (Gitosudarmo dan Harijono, 2001).
2. Double exponential smoothing
Metode ini merupakan model linier yang dikemukakan oleh Brown. Pada
metode ini proses penentuan ramalan dimulai dengan menentukan besarnya alpha
(α) yaitu antara 0 sampai 1. Dalam metode doble exponential smoothing ini
dilakukan proses smoothing (pemulusan) dua kali (Setiadi, 2003).
Tahap-tahap dalam menentukan peramalan adalah sebagai berikut :
a) Menentukan smoothing pertama (S't)
(S't) = αXt + ( 1-α ) S't-1

28
Universitas Sumatera Utara

Keterangan :
(S't)

: Smoothing pertama periode t

α

: Berdasarkan nilai mean square error terkecil dari 0,1 sampai 0,9

Xt

: Nilai riil periode t

S't-1

: Smoothing pertama periode t-1

b) Menentukan smoothing kedua (S"t)
(S"t) = αS't + ( 1-α ) S"t-1
Keterangan :
(S"t)

: Smoothing kedua periode t

S't

: Smoothing pertama periode t

S"t-1

: Smoothing kedua periode t-1

c) Menentukan besarnya konstanta (at)
at = 2 S't - (S"t)
d) Menentukan besarnya slope (bt)

e) Menentukan besarnya forecast (Ft+m)
Ft + m = at + bt (m)
Dimana m adalah jangka waktu forecast ke depan.
Dari kedua metode smoothing yang telah dijelaskan diatas dikatakan
bahwa ketepatan ramalan yang dilakukan dengan metode rata-rata bergerak
(moving average) adalah rendah. Oleh karena alasan tersebut, maka metode atau

teknik rata-rata bergerak tidak diperlukan secara ekstensif dalam penyusunan

29
Universitas Sumatera Utara

ramalan. Sehingga dapat dipergunakan metode yang lebih baik yaitu metode
“Exponential Smoothing” (Assauri, 1984).
2. Metode Box Jenkins
Metode ini menggunakan pendekatan sebagai berikut, dipilih model
tertentu dari berbagai model umum, kemudian dilakukan pengecekan model
terhadap data apakah model dapat menggambarkan series secara memuaskan.
Ukuran model itu baik bila nilai residu, atau gangguan itu kecil dan berdistribusi
random serta saling tidak tergantung. Metode Box Jenkins biasanya menggunakan

model umum seperti model rata-rata bergerak, model otoregresifdan kombinasi
dari dua model tersebut, metode ini tidak saja melakukan forecast pada nilai
tertentu series tetapi juga dapat menentukan seberapa jauh nilai yang akan datang
tersebut menyimpang dari nilai senyatanya.
Model-model Autoregressive/Integrated/MovingAverage (ARIMA) di
kembangkan oleh George Box dan Gwilym Jenkins pada tahun 1976 secara
efektif telah berhasil mencapai kesepakatan mengenai informasi relevan yang
diperlukan untuk memahami dan memakai model-model ARIMA. Model ini
dapat digunakan bila data yang tersedia dalam jumlah yang cukup besar sehingga
membentuk runtut waktu yang cukup panjang dan biasanya sering dipergunakan
untuk meramalkan harga saham harian, penerimaan, penjualan, tenaga kerja dan
runtut waktu lainya (Aritonang, 2009).
Namun metode ini memiliki beberapa kelemahan diantaranya adalah
(Sugiarto, 2000).

30
Universitas Sumatera Utara

a. Jumlah data yang dibutuhkan relatif sangat besar. Untuk data bulanan
yang bersifat musiman, misalnyapaling tidak dibutuhkan 72 buah data.
b. Apabila ada data baru yang tersedia, seringkali parameter dari Box
Jenkins harus diestimasi ulang dan hal ini bisa menyebabkan revisi

total terhadap model yang sudah dibuat.
c. Di butuhkan waktu yang cukup lama untuk mencari model yang tepat,
hal ini terjadi karena seringkali model sementara yang dibuat ternyata
kurang tepat sehingga perlu dicari model lain yang lebih tepat.
3. Metode Proyeksi Trend dengan Regresi
Metode ini merupakan dasar garis trend untuk suatu persamaan sistematis,
sehingga dengan dasar persamaan tersebut dapat diproyeksikan hal yang diteliti
untuk masa depan. Metode ini sangat baik ketepatannya untuk peramalan jangka
panjang.
Data yang dibutuhkan untuk penggunaan metode peramalan ini adalah data
tahunan. Semakin banyak data yang dimiliki dan minimum data tahunan yang
harus ada adalah lima tahun maka peramalan akan semakin baik.
Untuk memproyeksi hal yang diteliti, terlebih dahulu trend ditentukan.
Untuk menentukan nilai trend dapat digunakan beberapa cara yaitu : metode
tangan bebas (free hand), metode setengah rata-rata (semi average), metode ratarata bergerak (moving average) dan metode kuadrat terkecil (least square)
(Gitosudarmo, 2001).

31
Universitas Sumatera Utara

a. Metode Tangan Bebas (Free Hand)
Metode tangan bebas merupakan metode yang sangat sederhana dimana
pembuatan trend bebas dilakukan tanpa menggunakan formula matematis. Pada
metode ini garis trend ditentukan secara bebas tapi tidak berarti ditentukan tanpa
pertimbangan-pertimbangan tertentu. Namun demikian penentuan garis trend
tetap sangat subyektif, yang setiap orang mempunyai pertimbangan sendiri-sendiri
(Gitosudarmo, 2001).
Langkah-langkah untuk menentukan garis trend dengan menggunakan
metode tangan bebas adalah sebagai berikut :
1) Buat sumbu tegak Y dan sumbu mendatar X.
2) Buat scatter diagram yaitu kumpulan titik koordinat (X,Y), X = variabel
waktu, Y = data berkala.
3) Dengan jalan observasi atau pengamatan langsung terhadap bentuk scatter
diagram tariklah garis yang mewakili atau paling tidak mendekati semua titik

koordinat yang membentuk scatter diagram tersebut.
Misalnya Y = data berkala, X = waktu (tahun, bulan dan sebagainya)
Y : Y1 , Y2 ,…, Yi ,…, Yn
X : X1 , X2 ,…, Xi ,…, Xn
Cara menarik garis trend dengan tangan bebas merupakan cara yang paling
mudah akan tetapi sifatnya sangat subyektif, maksudnya kalau ada lebih dari
satu orang diminta untuk menarik garis trend dengan cara ini akan diperoleh
garis trend lebih dari satu. Sebab masing-masing orang mempunyai pilihan

32
Universitas Sumatera Utara

sendiri sesuai dengan anggapannya, garis mana yang mewakili scatter
diagram tersebut (Supranto, 2000).

b. Metode Setengah Rata-Rata (Semi Average)
Dengan metode setengah rata-rata nilai trend sudah mulai ditentukan
dengan perhitungan-perhitungan, yang berarti unsur subyektif mulai berkurang.
Metode ini dapat digunakan apabila data yang dihadapi jumlahnya genap sehingga
dapat dibagi menjadi dua kelompok sama besar. Cara menentukan trend dengan
metode setengah rata-rata dengan prosedur sebagai berikut (Gitosudarmo, 2001).
1) Data yang ada dibagi menjadi dua kelompok dengan jumlah yang sama. Jika
jumlah tahunnya ganjil maka tahun yang berada di tengah tidak diikutkan atau
dihilangkan dalam perhitungan.
2) Tahun dasar ada pada tengah-tengah kelompok I
3) Pada masing-masing kelompok ditentukan nilai X (skor), semitotal dan
semiaverage.

4) Jumlah nilai X (skor) pada kelompok I harus nol.
5) Melanjutkan penyekoran pada kelompok data yang kedua.
6) Proyeksi (forecast) di tahun yang akan datang tergantung besarnya nilai X.
Nilai trend dihitung dengan formula : Y = a + bX
Dimana :
a = rata-rata kelompok

n = jumlah data masing-masing kelompok
X = nilai yang ditentukan berdasarkan tahun dasar (skor)

33
Universitas Sumatera Utara

Menggambarkan atau menentukan garis trend dengancara menghubungkan
dua nilai rata-rata yang diketahui dalam suatu diagram. Garis itulah yang
menjadigaris trend.
c. Metode Rata-rata Bergerak (Moving Average)
Metode rata-rata disebut rata-rata bergerak jika setengah rata-rata dihitung,
diikuti gerakan satu periode ke belakang. Metode rata-rata bergerak disebut juga
rata-rata bergerak terpusat, karena rata-rata bergerak diletakkan pada pusat
periode yang digunakan.
Jika ingin menghitung rata-rata bergerak dengan genap langkahlangkahnya ialah sebagai berikut (Sugiarto dan Harijono, 2001).
1) Menentukan jumlah gerak n tahun dan menempatkannya di tengah n periode
yang jatuh diantara dua tahun.
2) Menempatkan jumlah bergerak pada satu tahun bukan diantara tahun, karena
itu disebut jumlah bergerak terpusat 2n data berkala.
3) Menentukan jumlah bergerak terpusat yang merupakan penjumlahan dari 2n
nilai data.
4) Menentukan rata-rata bergerak terpusat melalui pembagian jumlah bergerak
terpusat dengan jumlah tahun yang tersedia.
d. Metode Kuadrat Terkecil (Least Square)
Metode kuadrat terkecil menganut prinsip bahwa garis paling sesuai untuk
menggambarkan suatu data berkala adalah garis yang jumlah kuadrat selisih
antara data tersebut dan garis trend nya terkecil atau minimum(Sugiarto, 2000).
Sifat-sifat kuadrat terkecil itu adalah :

34
Universitas Sumatera Utara

1. (Y-Y') = 0
2. (Y-Y')2 = terkecil
Metode ini dipakai untuk mencari persamaan garis kurva trend. Dari
persamaan ini kita dapat menghitung nilai-nilai trend T. Trend

dari

persamaan ini kita gunakan untuk menghitung ramalan nilai-nilai trend T.
Persamaan trend linier :
Bentuk umum : Yi = a + bXi
Keterangan :
Yi = nilai trend untuk periode tertentu
Yi = a, jika Xi = 0
b = kemiringan garis trend, artinya besarnya perubahanYt, jika perubahan
satu besaran periode waktu
Xi = kode periode waktu = t - t1
Dengan metode ini, nilai a dan b dari persamaan trend linier ditentukan
dengan rumus :

Keterangan : n adalah banyaknya pasangan data
4. Variasi Musiman
Variasi musiman (s) merupakan salah satu komponen daridata berkala
(Time series). Untuk mengetahui pola variasi musiman suatu data berkala maka
komponen-komponen lain dari data berkala yaitu trend(t), variasi siklik(c), dan
variasi irregular (i) harus dihilangkan. Pola variasi musiman dinyatakan dalam
bentuk angka indeks yang disebut indeks musiman. Indeks musiman merupakan

35
Universitas Sumatera Utara

nilai relatif dari data berkala (variabel Y) selama seluruh musim dalam satu tahun.
Musim dapat berbentuk semester, kuartal, atau bulan.
Variasi musiman dapat dibedakan atas beberapa macam, yaitu sebagai
berikut:
1. Variasi musiman spesifik (specific seasonal) adalah variasi musiman dalam
jangka waktu satu tahun.
2. Variasi musiman berubah-ubah (charging seasonal) adalah variasi musiman
yang tidak tetap dari satu periode ke periode yang lain.
3. Variasi musiman tipikal (typical seasonal) adalah variasi musiman rata-rata
dalam jangka waktu yang agak lama.
4. Variasi musiman tetap (constant seasonal) adalah variasi musiman yang tidak
mengalami perubahan.
Dalam teori klasik, rata-rata ukuran musiman sama dengan 100. Dengan
demikian, untuk data semester jumlah dua ukuran semester sama dengan 200 (2 x
100), untuk data kuartal jumlah empat ukuran kuartal sama dengan 400 (4 x 100),
dan untuk data bulan jumlah 12 ukuran bulan sama dengan 1200 (12 x 100). Jika
tidak sesuai dengan jumlah-jumlah tersebut, harus diadakan penyesuaian dan
setelah jumlahnya sama dengan 200, 400, 1200 maka ukuran semester, ukuran
kuartal, dan ukuran bulan tersebut disebut sebagai indeks musiman.

36
Universitas Sumatera Utara

2.3 Alur Penelitian

Catatan Bulanan Program Imunisasi









Jumlah imunisasi dasar secara keseluruhan tahun 2010-2014
Jumlah imunisasi dasar tahun 2010-2014 :
Jumlah imunisasi BCG
Jumlah imunisasi DPT
Jumlah imunisasi Polio
Jumlah imunisasi Campak
Jumlah imunisasi Hepatitis B
Analisis Data Berkala

Tidak Memiliki Trend
Jangka Panjang

Memiliki Trend Jangka
Panjang



Double
EksponentialSmoothing

Ramalan jumlahimunisasi dasar secara
keseluruhan tahun 2015
Ramalan jumlah imunisasi dasar tahun 2015:
 Ramalan jumlah imunisasi BCG
 Ramalan jumlah imunisasi DPT
 Ramalan jumlah imunisasi Polio
 Ramalan jumlah imunisasi Campak
 Ramalan jumlahimunisasi Hepatitis B

Proyeksi Trend
Variasi Musiman

Ramalan jumlahimunisasi dasar secara
keseluruhan tahun 2015-2019
Ramalan jumlah imunisasi dasar tahun 20152019 :
 Ramalan jumlah imunisasi BCG
 Ramalan jumlah imunisasi DPT
 Ramalan jumlah imunisasi Polio
 Ramalan jumlah imunisasi Campak
 Ramalan jumlahimunisasi Hepatitis B

Gambar 2.5 Alur Penelitian Analisa Kecenderungan Jumlah Imunisasi
Dasar Tahun2010-2014 Untuk Meramalkan Jumlah Imunisasi Dasar
Tahun 2015-2019 di Kota Tanjung Balai
Dengan Metode Deret Berkala

37
Universitas Sumatera Utara