Pengertian dan Kegunaan Metode Peramalan Jenis-jenis Metode Peramalan

c. Dapat diasumsikan bahwa beberapa aspek pola masa lalu akan terus berlanjut pada masa yang akan datang. Pada penyusunan Tugas Akhir ini, peramalan yang digunakan penulis adalah peramalan kuantitatif.

2.2.2 Metode Peramalan

a. Pengertian dan Kegunaan Metode Peramalan

Metode peramalan adalah suatu cara memperkirakan atau mengestimasi secara kuantitatif maupun kualitatif apa yang terjadi pada masa depan berdasarkan data yang relevan pada masa lalu. Kegunaan Metode Peramalan ini adalah untuk memperkirakan secara sistematis dan pragmatis atas dasar data yang relevan pada masa lalu. Dengan demikian metode peramalan diharapkan dapat memberikan objektivitas yang lebih besar.

b. Jenis-jenis Metode Peramalan

1. Metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisa hubungan antar variabel yang diperkirakan dengan variabel waktu merupakan deret berkala Time series . Metode Peramalan yang termasuk pada jenis ini yaitu : Universitas Sumatera Utara a. Metode Pemulusan smoothing b. Metode Box Jenkins c. Metode Proyeksi Trend dengan regresi 2. Metode Peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisis pola hubungan antar variabel yang akan diperkirakan dengan variabel lain yang mempengaruhinya, yang bukan waktunya disebut metode korelasi atau sebab akibat metode causal . Metode peramalan yang termasuk dalam jenis ini adalah : a. Metode Regresi dan Korelasi b. Metode Input Output c. Metode Ekonometri

2.2.3 Metode Pemulusan smoothing

Metode Pemulusan smoothing adalah metode peramalan dengan mengadakan penghalusan atau pemulusan terhadap data masa lalu yaitu dengan mengambil rata- rata dari nilai beberapa tahun untuk menaksir nilai pada tahun yang akan datang. Secara umum metode pemulusan smoothing dapat digolongkan menjadi beberapa bagian : Universitas Sumatera Utara 1. Metode perataan Average 1. Nilai Tengah Mean 2. Rata-rata Bergerak Tungga lsingle Moving Average 3. Rata-rata bergerak Ganda Double Moving Average 4. Kombinasi Rata-rata Bergerak Lainnya. 2. Metode Pemulusan Smoothing Eksponensial a. Pemulusan Eksponensial Tunggal 1. Satu Parameter 2. Pendekatan Adaptif Pendekatan ini memiliki kelebihan yang nyata dalam hal nilai α yang dapat berubah secara terkendali, dengan adanya perubahan dalam pola datanya. b. Pemulusan Eksponensial Ganda 1. Metode Linier Satu Parameter dari Brown 1 1 − − + Χ = t t t S S α α 1 1 − − + Χ = t t t S S α α = t a t t t t S S S S S 1 2 − = − + t t t S S b 1 − − = α α m b a F t t m t + = + Universitas Sumatera Utara Di mana : S t = Nilai pemulusan eksponensial tunggal single eksponensial smoothing value S t = Nilai pemulusan eksponensial ganda double eksponensial smoothing value a = Parameter pemulusan eksponensial yang besarnya 0 a 1 a = t t b , Konstanta pemulusan F m t + = Hasil peramalan untuk m periode kedepan yang akan diramalkan 2. Metode Dua Parameter dari Holt Metode ini digunakan untuk peramalan data yang bersifat trend. m b S F b S S b b S X S t t m t t t t t t t t t + = − + − = + − + = + − − − − , 1 , 1 1 1 1 1 γ γ α α c. Pemulusan Eksponensial Triple 1. Pemulusan Kwadratik Satu Parameter dari Brown Universitas Sumatera Utara Dapat digunakan untuk meramalkan data dengan suatu pola trend dasar, bentuk pemulusan yang lebih tinggi dapat digunakan bila dasar pola datanya adalah kuadratik, kubik yang lebih tinggi. 2. Metode kecendrungan dan Musiman Tiga Parameter dari Winter Metode ini merupakan salah satu dari beberapa metode pemulusan eksponensial yang dapat menangani musiman. d. Pemulusan Eksponensial Menurut Klasifikasi Pegels Bentuk umum dari metode pemulusan eksponensial adalah : t t t F X F α α − + = + 1 1 Di mana : = +1 t F Ramalan untuk periode mendatang α = Parameter eksponensial yang besarnya 0 a 1 t X = Nilai aktual pada periode-t t F = Ramalan pada periode-t

2.2.4 Metode Peramalan yang Digunakan

Universitas Sumatera Utara Untuk mendapatkan suatu hasil yang baik dan tepat maka haruslah diketahui dan digunakan metode peramalan yang tepat. Dalam meramalkan jumlah pengangguran pada tahun 2010-2012 di Sumatera Utara, maka penulis menggunakan metode smoothing eksponensial ganda yaitu ” Smoothing Eksponensial Satu parameter dari Brown”. Metode ini merupakan metode linier yang dikemukakan oleh Brown. Dasar pemikiran dari Metode Smoothing Eksponensial Linier Satu parameter dari Brown adalah serupa dengan rata-rata bergerak linier, karena kedua nilai pemulusan tunggal dan ganda ketinggalan dari data sebenarnya. Bila terdapat unsur trend, perbedaan nilai pemulusan tunggal dan ganda dapat ditambahkan kepada pemulusan ganda dan disesuaikan untuk tren. Persamaan yang dipakai dalam pelaksanaan Smoothing Satu Parameter dari Brown adalah sebagai berikut : 1 1 − − + Χ = t t t S S α α …………………………………………….……2-1 1 1 − − + Χ = t t t S S α α ……………………………………………….…2-2 = t a t t t t S S S S S 1 2 − = − + ……………………………………….….2-3 t t t S S b 1 − − = α α ………………………………………….……….……2-4 m b a F t t m t + = + ………………………………………………….….……2-5 Universitas Sumatera Utara Di mana : S t = Nilai pemulusan eksponensial tunggal single eksponensial smoothing value S t = Nilai pemulusan eksponensial ganda double eksponensial smoothing value a = Parameter pemulusan eksponensial yang besarnya 0 a 1 a = t t b , Konstanta pemulusan F m t + = Hasil peramalan untuk m periode kedepan yang akan diramalkan Untuk menghitung nilai kesalahan error ramalan tersebut, dapat digunakan rumus dibawah ini : 1 1 + + − = T T F X e ........................................................................................2-6 2 1 1 2 + + − = T T F X e ...................................................................................2-7 Akhir persamaan 2-5 menunjukkan bagaimana memperoleh ramalan untuk m periode ke muka dari t. Ramalan untuk m periode kemuka adalah t a di mana merupakan nilai rata-rata yang disesuaikan untuk periode t ditambah m kali komponen kecendrungan t b . Bila semua hasil hitungan telah didapat, maka semua data yang Universitas Sumatera Utara telah didapat dimasukkan kedalam contoh tabel Smoothing eksponensial Ganda Satu Parameter dari Brown berikut ini : Tabel 2.1 Aplikasi Pemulusan Eksponensial Linier Satu Parameter Dari Brown Pada Data Jumlah Pengangguran di Sumatera Utara Pada Tahun 2000-2009 1 2 3 4 5 6 7 8 Tahun Periode tahun Jumlah Pengang guran Pemulusan Eksponensial Tunggal t S Pemulusan Eksponensial Ganda t S Nilai t a Nilai t b Nilai m b a F t t + = bila m=1 2001 1 1 X 2-1 2-2 ... 2002 2 2 X ... ... 2-3 2-4 ... 2003 3 3 X ... ... ... ... 2-5 2004 4 4 X ... ... ... ... ... 2005 5 5 X ... ... ... ... ... - - - ... ... ... ... ... - - - ... ... ... ... ... N N n X ... ... ... ... ... Universitas Sumatera Utara Perlu dipahami bahwa tidak ada suatu metode terbaik untuk suatu peramalan. Metode yang memberikan hasil ramalan secara tepat belum tentu tepat untuk meramalkan data yang lain. Dalam peramalan time series, metode peramalan terbaik adalah metode yang memenuhi kriteria ketepatan ramalan. Kriteria ini berupa Squared Error MSE, Mean Absolute Percentage Error MAPE, dan Mean Absolute Deviation MAD. Berikut ini adalah ketepatan ramalan beberapa kriteria yang digunakan untuk menguji nilai ramalan yaitu : f. Nilai Tengah Kuadrat Mean Square Error n F S n i i i ∑ = − Χ = Ε Μ 1 2 g. Nilai Tengah Kesalahan Persentase Absolute Mean Absolute Percentage MAPE [ ] n PE n i i ∑ = = 1 Universitas Sumatera Utara h. Kesalahan Persentase Percentage Error 100 ×     Χ − Χ = ΡΕ i i i F i. Nilai Tengah Deviasi Absolute Mean Absolute Deviation MAD [ ] n F n i i i ∑ = − Χ = 1 j. Jumlah Kuadrat Kesalahan Sum Square Error SSE ∑ = − Χ = n i i i F 1 2 Di mana : = − Χ i i F kesalahan pada periode ke- i = Χ i data aktual pada periode ke- i Universitas Sumatera Utara = i F nilai ramalan pada periode ke- i n = banyaknya periode waktu Sedangkan untuk mengetahui nilai kesalahannya dapat dilihat dalam tabel sebagai berikut ini : Tabel 2.2 Nilai Kesalahan Periode 1 Jumlah pengangg uran i Χ 2 Peramalan i F 3 Kesalahan i i F − Χ 4 Kesalahan Absolute i i F − Χ 5 Kesalahan Kuadrat i i F − Χ 2 6 Kesalahan Persentase PE 7 Kesalahan Persentase Absolute MAPE 8 1 1 X 1 F ... ... ... ... ... 2 2 X 2 F ... ... ... ... ... Universitas Sumatera Utara BAB 3 SEJARAH SINGKAT TEMPAT RISET 3.1 Sejarah Tingkat Tempat Riset Sejarah Badan Pusat Statistik dibagi dalam tiga masa, yaitu masa sebelum kemerdekaan masa setelah kemerdekaan dan masa orde baru. 3 3 X 3 F ... ... ... ... ... 4 4 X 4 F ... ... ... ... ... 5 5 X 5 F ... ... ... ... ... Jlh ... ... ... ... ... Universitas Sumatera Utara

3.1.1 Masa Sebelum Kemerdekaan

Masa sebelum kemerdekaan dibagi kembali dalam dua masa yaitu masa pemerintahan Belanda dan masa pemerintahan jepang. a. Masa Pemerintahan Belanda Kantor Statistik pertama kali dibentuk pada bulan Februari 1920 oleh direktur pertanian, kerajinan dan perdagangan Directur Van Landbouw Nijerverheid en Handel yang berkedudukan di Bogor. Kantor ini diserahi tugas untuk mengolah dan mempublikasikan data statistik. Pada bulan Maret 1923, dibentuk suatu komisi untuk badan statistik yang anggotanya merupakan wakil dari tiap-tiap departemen. Komisi tersebut diserahi tugas untuk merencanakan tindakan-tindakan yang mengarah sejauh mungkin untuk mencapai kesatuan dalam kegiatan di bidang statistik di Indonesia. Untuk merencanakan tindakan-tindakan yang mengarah sejauh mungkin untuk mencapai kesatuan dalam kegiatan di bidang statistik di Indonesia. Nama lembaga tersebut kemudian diganti dengan nama Central Kantor Voor de Statistiek CKS atau kantor statistik dan pada tanggal 24 September 1924 dipindahkan ke Jakarta. Bersamaan dengan itu, beralih juga pekerjaan mekanisme Universitas Sumatera Utara statistik perdagangan yang semula dilaksanakan oleh kantor Invoer Uitvoer en Accijnsen IUA yang sekarang disebut Kantor Bea dan Cukai. b. Masa Pemerintahan Jepang Pada Bulan Juni 1944, Pemerintahan Jepang baru mengaktifkan kembali kegiatan statistik yang utamanya diarahkan memenuhi kebutuhan perang atau militer. Pada masa ini Central Kantor Voor de Statitiek CKS diganti namanya menjadi Shomubu Chosasitsu Gunseikanbu.

3.1.2 Masa Kemerdekaan

Setelah Proklamasi Kemerdekaan Republik Indonesia tanggal 17 Agustus 1945, kemerdekaan yaitu Kantor Penyelidikan Perangkat Umum Republik Indonesia KAPPURI. Pada tahun 1946 kantor KAPPURI dipindahkan ke Yogyakarta sebagai konsekuensi Linggarjati. Sementara itu pemerintahan Belanda NICA mengaktifkan kembali Central Kantor Voor de Statistiek CKS di Jakarta. Berdasarkan surat Kementrian Kemakmuran, tanggal 12 Juni 1950 No. 219S.C,KAPPURI dan CKS kemudian dilebur menjadi Kantor Pusat Statistik KPS dan berada di bawah dan bertanggung jawab kepada menteri kemakmuran. Universitas Sumatera Utara Dengan Surat Menteri Perekonomian tanggal 1 Maret 1952 No. P44, Lembaga KPS Berada di bawah tanggung jawab Menteri Perekonomian. Selanjutnya keputusan Menteri Perekonomian tanggal 24 Desember 1953 No. 18.009M KPS dibagi Research yang disebut Afdeling A dan bagian peyelenggaraan tata usaha yang disebut Afdeling B. Dengan keputusan Presiden RI No. 131 tahun 1957, Kementrian Perekonomian dipecah menjadi Kementrian Perdagangan dan Perindustrian. Untuk selajutnya Keputusan Presiden RI No. 172 Tahun 1957, terhitung mulai tanggal 1 Juni 1957 nama KPS diubah menjadi Biro Pusat Statistik BPS dan urusan statistik yang semula menjadi tanggung jawab dan wewenang berada di bawah Perdana Menteri.

3.1.3 Masa Orde Baru Sampai Sekarang

Pada pemerintahan orde baru, khususnya untuk memenuhi kebutuhan dalam perencanaan dan evaluasi pembangunan, maka mendapatkan statistik yang handal, lengkap, tepat, akurat dan terpercaya mulai diadakan pembenahan Organisasi Biro Pusat Statistik BPS. Dalam masa orde baru ini Biro Pusat Statistik BPS telah mengalami empat kali perubahan struktur organisasi, yaitu: 1. Peraturan Pemerintah No. 16 tahun 1968 tentang Organisasi BPS. Universitas Sumatera Utara 2. Peraturan Pemerintah No. 16 tahun 1980 tentang Organisasi BPS. 3. Peraturan Pemerintah No. 2 tahun 1992 tentang Organisasi BPS dan Keputusan Presiden No. 6 tahun 1992 tentang kedudukan, tugas, fungsi, susunan dan tata kerja BPS. 4. Undang-undang No. 6 tahun 1997 tentang statistik. 5. Keputusan Presiden RI No. 86 tentang BPS. 6. Keputusan Kepala Biro Pusat Statistik No. 100 tentang organisasi dan tata usaha kerja BPS. 7. PP No. 51 tahun 1999 tentang penyelenggaraan statistik. Pada tahun 1986 ditetapkan Peraturan Pemerintah PP No. 16 tahun 1986 yaitu mengatur organisasi dan tata kerja di pusat dan daerah. Tahun 1980 Peraturan Pemerintah PP No. 6 tahun 1980 tentang organisasi sebagai pengganti Peraturan PP No. 16 tahun 1980. Berdasarkan Peraturan Pemerintah PP No. 6 tahun 1980 di tiap propinsi terdapat perwakilan BPS dengan nama Kantor Statistik KabupatenKotamadya. Pada tanggal 19 Mei 1997 menetapkan tentang statistik sebagai UU No. 6 dan No. 7 tentang sensus dan statistik. Pada tanggal 17 Juni 1998 ditetapkan nama Badan Pusat Statistik BPS Sekaligus mengatur tata kerja dan struktur organisasi BPS.

3.2 Visi dan Misi