Peramalan Jumlah Produksi Kelapa Sawit Di Provinsi Sumatera Utara Tahun 2016-2018
BAB 2
TINJAUAN TEORITIS
2.1 Pengertian Peramalan
Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa
yang akan dating. Ramalan adalah situasi dan kondisi yang diperkirakan akan terjadi
pada masa yang akan datang. Peramalan diperlukan karena adanya perbedaan waktu
antar keadaan dengan kebijakan baru yang dibutuhkan. Kebutuhan akan peramalan
semakin meningkat sejalan dengan usaha untuk mengurangi ketergantungan pada halhal yang belum pasti.
Baik tidaknya suatu peramalan selain ditentukan oleh metode yang digunakan,
juga ditentukan oleh informasi yang digunakan. Selama informasi yang digunakan
tidak dapat menyakinkan untuk medapat hasil yang baik, hasil peramalan yang
disusun juga akan sulit dipercaya ketepatannya. Ketepatan hasil dari suatu penelitian
sangat ditentukan oleh ketepatan ramalan yang dibuat. Walaupun demikian perlu
diketahui bahwa ramalan selalu memiliki unsur kesalahan, sehingga yang perlu
diperhatikan adalah usaha untuk memperkecil kesalahan dari ramalan tersebut.
2.2 Kegunaan Peramalan
Peramalan merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan
efisien. Berkaitan dengan perencanaan perusahaan, hasil peramalan lingkungan
Universitas Sumatera Utara
ekonomi dan pasar memungkinkan perencanaan mengalihkan kebijakan perusahaan
dalam mengambil keputusan. Keputusan yang baik adalah keputusan yang didasarkan
pada pertimbangan apa yang akan terjadi pada saat keputusan tersebut dilakukan.
Masalah pengambilan keputusan merupakan masalah yang selalu dihadapi
setiap perusahaan maka peramalan adalah salah satu cara yang tepat dalam membantu
mengatasi masalah tersebut. Baik buruknya peramalan dapat mempengaruhi seluruh
bagian organisasi karena waktu tenggang untuk pengambilan keputusan dapat
berkisar dari beberapa tahun.
Dalam suatu organisasi terdapat kegunaan peramalan, yaitu :
1. Untuk menentukan sumber daya yang diinginkan
Setiap organisasi harus menentukan sumber daya yang ingin dimiliki dalam
jangka waktu panjang dengan memperhatikan faktor lingkungan dan
pengembangan internal dari sumber daya manusia, produk dan teknologi.
2. Untuk penjadwalan sumber daya yang tersedia
Penggunaan sumber daya yang efisien memerlukan penjadwalan produksi,
transportasi, kas dan sebagainya.
3. Untuk penyediaan sumber daya tambahan
Waktu tenggang untuk memperoleh bahan baku, menerima pekerja baru atau
membeli mesin dan peralatan dapat berkisar antara beberapa hari sampai
beberapa tahun.
Universitas Sumatera Utara
2.3 Jenis Peramalan
Berdasarkan sifatnya, peramalan dibedakan atas dua, yaitu :
1. Peramalan kualitatif
Peramalan kualitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kualitatif
pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat bergantung pada orang
yang menyusunnya. Hal ini penting karena hasil peramalan tersebut
ditentukan berdasarkan pemikiran yang bersifat pendapat dan pengetahuan
dari orang yang menyusunnya. Peramalan ini terdiri dari Metode
Eksplanatoris dan Metode Normatif.
2. Peramalan kuantitatif
Peramalan kuantitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif
pada masa lalu. Hasil peramalan sangat tergantung pada metode yang
digunakan dalam peramalan tersebut.
Peramalan kuantitatif dapat diterapkan bila terdapat 3 kondisi, yaitu :
a. Adanya informasi tentang masa lalu.
b. Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data numerik.
c. Dapat diasumsikan bahwa beberapa aspek pola masa lalu akan terus berlanjut
pada masa yang akan datang.
2.4 Metode Peramalan
Metode peramalan merupakan cara untuk memperkirakan secara kuantitatif apa yang
akan terjadi pada masa yang akan datang berdasarkan data yang relevan pada masa
Universitas Sumatera Utara
lalu. Metode peramalan memberikan urutan pengerjaan dan pemecahan atas
pendekatan suatu masalah dalam peramalan, sehingga dapat digunakan sebagai dasar
pemikiran dan pemecahan masalah.
Dalam pemilihan teknik dan metode peramalan, pertama-tama perlu diketahui
ciri-ciri pentung yang perlu diperhatikan bagi pengambilan keputusan dan analisa
keadaan dalam mempersiapkan peramalan.
Ada enam faktor yang diidentifikasikan sebagai teknik dan metode peramalan,
yaitu :
1. Horizon waktu
Ada dua aspek horizon waktu yang berhubungan dengan masing-masing
metode peramalan. Pertama adalah cakupan waktu di masa yang akan datang,
kedua adalah jumlah periode untuk peramalan yang diinginkan.
2. Pola data
Dasar utama dari metode peramalan adalah anggapan bahwa macam-macam
dari pola yang diperoleh di dalam data yang diramalkan akan berkelanjutan.
Hal yang perlu diperhatikan yaitu menentukan jenis pola data historisnya,
sehingga pola data yang tepat pada data historis tersebut dapat diuji. Pola
data tersebut dibedakan sebagai berikut :
a. Pola horizontal (H)
Pola ini terjadi apabila nilai data berfluktuasi di sekitar nilai rata yang
konstan
b. Pola musiman (S)
Universitas Sumatera Utara
Pola yang menunjukkan perubahan yang berulang-ulang secara periodik
dalam deret waktu. Pola ini terjadi apabila suatu deret dipengaruhi oleh
faktor musiman, misalnya kuartal tahun tertentu, bulanan atau hari-hari
pada minggu tertentu.
c. Pola siklis (C)
Pola data yang menunjukkan gerak naik atau turun dalam jangka panjang
dari kurva trend. Pola ini terjadi apabila datanya dipengaruhi oleh
fluktuasi ekonomi jangka panjang seperti yang berhubungan dengan siklus
bisnis.
d. Pola trend (T)
Pola yang menunjukkan kenaikan atau penurunan jangka panjang dalam
data.
3. Jenis dari model
Model adalah suatu deret dimana waktu digambarkan sebagai unsur yang
penting untuk menentukan perubahan dalam pola.
4. Biaya yang dibutuhkan
Terdapat empat unsur biaya yang tercakup dalam penggunaan peramalan yaitu
biaya pengembangan, penyimpanan, operasi pelaksanaan dan kesempatan
dalam penggunaan teknik dan metode lainnya.
5. Ketepatan metode peramalan
Tingkatan ketepatan yang dibutuhkan sangat erat kaitannya dengan tingkat
perincian yang dibutuhkan dalam suatu peramalan.
6. Kemudahan dalam penerapan
Universitas Sumatera Utara
Metode-metode yang dapat dimengerti dan mudah diaplikasikan sudah
merupakan suatu prinsip umum bagi pengambilan keputusan.
2.5.
Eksponensial Ganda Linier Satu Parameter Brown (Double Exponential
Smoothing)
Metode ini digunakan untuk data runtut waktu yang memiliki komponen trend yang
linier. Pada teknik ini, jika parameternya ( ) tidak mendekati nol, pengaruh proses
awalnya secara cepat menjadi kurang berarti begitu waktu berlalu. Jika paramternya
mendekati nol, proses awalnya dapat berperan penting untuk beberapa periode.
Metode ini dapat digunakan untuk memodel trend runtut waktu dan cara
perhitungannya lebih efisien bila dibandingkan dengan Moving Average (MA) ganda
seta membutuhkan lebih sedikit data karena hanya satu parameter yang digunakan.
Selain itu, pencarian nilai parameter yang optimal tergolong sederhana.
Pada metode ini proses penentuan ramalan dimulai dengan menentukan
besarnya alpha ( ) dan error. Sedangkan tahap – tahap dalam menentukan ramalan
adalah sebagai berikut:
a. Menentukan Smoothing pertama ( St' )
St' = αX t + (1 − α )S t'−1
b. Menentukan Smoothing kedua ( St" )
St" = αS t' + (1 − α )S t"−1
c. Menentukan besarnya Konstanta ( at )
at = 2 St' - St"
Universitas Sumatera Utara
d. Menentukan besarnya slope ( bt )
= α
1 −α
b
t
(S ' − S " )
t
t
e. Menentukan besarnya Forecast ( Ft + m )
F
t+m
= at + bt (m) , dimana m adalah jangka waktu forecast.
Dimana :
2.6.
Xt
= data aktual pada periode ke – t
S t'−1
= pemulusan pertama periode t – 1
S t"−1
= pemulusan kedua periode t-1
m
= jangka waktu forecast
Beberapa Kriteria yang Digunakan Untuk Menguji Ketepatan Ramalan
Beberapa kriteria yang digunakan untuk menguji ketepatan ramalan adalah :
1. ME (Mean Error) atau Nilai Tengah Kesalahan
2. MSE (Mean Square Error) atau nilai tangah kesalahan kuadrat
3. MAE (Mean Absolut Error) atau Nilai Tengah Kesalahan Absolut
4. MAPE (Mean Absolut Precentage Error) atau Nilai Kesalahan Presentase
Absolut
5. MPE (Mean Precentage Error) atau nilai tengah Kesalahan Presentase
Universitas Sumatera Utara
dimana :
et
= Xt-Ft (Kesalahan pada period eke – t)
PEt
= 100(kesalahan presentase pada periode ke – t)
Ft
= nilai ramalan pada periode ke – t
N
= banyak periode waktu
Parameter α yang digunakan adalah α yang memberikan nilai MSE yang terkecil
yang nilai α berkisar 0,1 sampai dengan 0,9
Universitas Sumatera Utara
TINJAUAN TEORITIS
2.1 Pengertian Peramalan
Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa
yang akan dating. Ramalan adalah situasi dan kondisi yang diperkirakan akan terjadi
pada masa yang akan datang. Peramalan diperlukan karena adanya perbedaan waktu
antar keadaan dengan kebijakan baru yang dibutuhkan. Kebutuhan akan peramalan
semakin meningkat sejalan dengan usaha untuk mengurangi ketergantungan pada halhal yang belum pasti.
Baik tidaknya suatu peramalan selain ditentukan oleh metode yang digunakan,
juga ditentukan oleh informasi yang digunakan. Selama informasi yang digunakan
tidak dapat menyakinkan untuk medapat hasil yang baik, hasil peramalan yang
disusun juga akan sulit dipercaya ketepatannya. Ketepatan hasil dari suatu penelitian
sangat ditentukan oleh ketepatan ramalan yang dibuat. Walaupun demikian perlu
diketahui bahwa ramalan selalu memiliki unsur kesalahan, sehingga yang perlu
diperhatikan adalah usaha untuk memperkecil kesalahan dari ramalan tersebut.
2.2 Kegunaan Peramalan
Peramalan merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan
efisien. Berkaitan dengan perencanaan perusahaan, hasil peramalan lingkungan
Universitas Sumatera Utara
ekonomi dan pasar memungkinkan perencanaan mengalihkan kebijakan perusahaan
dalam mengambil keputusan. Keputusan yang baik adalah keputusan yang didasarkan
pada pertimbangan apa yang akan terjadi pada saat keputusan tersebut dilakukan.
Masalah pengambilan keputusan merupakan masalah yang selalu dihadapi
setiap perusahaan maka peramalan adalah salah satu cara yang tepat dalam membantu
mengatasi masalah tersebut. Baik buruknya peramalan dapat mempengaruhi seluruh
bagian organisasi karena waktu tenggang untuk pengambilan keputusan dapat
berkisar dari beberapa tahun.
Dalam suatu organisasi terdapat kegunaan peramalan, yaitu :
1. Untuk menentukan sumber daya yang diinginkan
Setiap organisasi harus menentukan sumber daya yang ingin dimiliki dalam
jangka waktu panjang dengan memperhatikan faktor lingkungan dan
pengembangan internal dari sumber daya manusia, produk dan teknologi.
2. Untuk penjadwalan sumber daya yang tersedia
Penggunaan sumber daya yang efisien memerlukan penjadwalan produksi,
transportasi, kas dan sebagainya.
3. Untuk penyediaan sumber daya tambahan
Waktu tenggang untuk memperoleh bahan baku, menerima pekerja baru atau
membeli mesin dan peralatan dapat berkisar antara beberapa hari sampai
beberapa tahun.
Universitas Sumatera Utara
2.3 Jenis Peramalan
Berdasarkan sifatnya, peramalan dibedakan atas dua, yaitu :
1. Peramalan kualitatif
Peramalan kualitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kualitatif
pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat bergantung pada orang
yang menyusunnya. Hal ini penting karena hasil peramalan tersebut
ditentukan berdasarkan pemikiran yang bersifat pendapat dan pengetahuan
dari orang yang menyusunnya. Peramalan ini terdiri dari Metode
Eksplanatoris dan Metode Normatif.
2. Peramalan kuantitatif
Peramalan kuantitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif
pada masa lalu. Hasil peramalan sangat tergantung pada metode yang
digunakan dalam peramalan tersebut.
Peramalan kuantitatif dapat diterapkan bila terdapat 3 kondisi, yaitu :
a. Adanya informasi tentang masa lalu.
b. Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data numerik.
c. Dapat diasumsikan bahwa beberapa aspek pola masa lalu akan terus berlanjut
pada masa yang akan datang.
2.4 Metode Peramalan
Metode peramalan merupakan cara untuk memperkirakan secara kuantitatif apa yang
akan terjadi pada masa yang akan datang berdasarkan data yang relevan pada masa
Universitas Sumatera Utara
lalu. Metode peramalan memberikan urutan pengerjaan dan pemecahan atas
pendekatan suatu masalah dalam peramalan, sehingga dapat digunakan sebagai dasar
pemikiran dan pemecahan masalah.
Dalam pemilihan teknik dan metode peramalan, pertama-tama perlu diketahui
ciri-ciri pentung yang perlu diperhatikan bagi pengambilan keputusan dan analisa
keadaan dalam mempersiapkan peramalan.
Ada enam faktor yang diidentifikasikan sebagai teknik dan metode peramalan,
yaitu :
1. Horizon waktu
Ada dua aspek horizon waktu yang berhubungan dengan masing-masing
metode peramalan. Pertama adalah cakupan waktu di masa yang akan datang,
kedua adalah jumlah periode untuk peramalan yang diinginkan.
2. Pola data
Dasar utama dari metode peramalan adalah anggapan bahwa macam-macam
dari pola yang diperoleh di dalam data yang diramalkan akan berkelanjutan.
Hal yang perlu diperhatikan yaitu menentukan jenis pola data historisnya,
sehingga pola data yang tepat pada data historis tersebut dapat diuji. Pola
data tersebut dibedakan sebagai berikut :
a. Pola horizontal (H)
Pola ini terjadi apabila nilai data berfluktuasi di sekitar nilai rata yang
konstan
b. Pola musiman (S)
Universitas Sumatera Utara
Pola yang menunjukkan perubahan yang berulang-ulang secara periodik
dalam deret waktu. Pola ini terjadi apabila suatu deret dipengaruhi oleh
faktor musiman, misalnya kuartal tahun tertentu, bulanan atau hari-hari
pada minggu tertentu.
c. Pola siklis (C)
Pola data yang menunjukkan gerak naik atau turun dalam jangka panjang
dari kurva trend. Pola ini terjadi apabila datanya dipengaruhi oleh
fluktuasi ekonomi jangka panjang seperti yang berhubungan dengan siklus
bisnis.
d. Pola trend (T)
Pola yang menunjukkan kenaikan atau penurunan jangka panjang dalam
data.
3. Jenis dari model
Model adalah suatu deret dimana waktu digambarkan sebagai unsur yang
penting untuk menentukan perubahan dalam pola.
4. Biaya yang dibutuhkan
Terdapat empat unsur biaya yang tercakup dalam penggunaan peramalan yaitu
biaya pengembangan, penyimpanan, operasi pelaksanaan dan kesempatan
dalam penggunaan teknik dan metode lainnya.
5. Ketepatan metode peramalan
Tingkatan ketepatan yang dibutuhkan sangat erat kaitannya dengan tingkat
perincian yang dibutuhkan dalam suatu peramalan.
6. Kemudahan dalam penerapan
Universitas Sumatera Utara
Metode-metode yang dapat dimengerti dan mudah diaplikasikan sudah
merupakan suatu prinsip umum bagi pengambilan keputusan.
2.5.
Eksponensial Ganda Linier Satu Parameter Brown (Double Exponential
Smoothing)
Metode ini digunakan untuk data runtut waktu yang memiliki komponen trend yang
linier. Pada teknik ini, jika parameternya ( ) tidak mendekati nol, pengaruh proses
awalnya secara cepat menjadi kurang berarti begitu waktu berlalu. Jika paramternya
mendekati nol, proses awalnya dapat berperan penting untuk beberapa periode.
Metode ini dapat digunakan untuk memodel trend runtut waktu dan cara
perhitungannya lebih efisien bila dibandingkan dengan Moving Average (MA) ganda
seta membutuhkan lebih sedikit data karena hanya satu parameter yang digunakan.
Selain itu, pencarian nilai parameter yang optimal tergolong sederhana.
Pada metode ini proses penentuan ramalan dimulai dengan menentukan
besarnya alpha ( ) dan error. Sedangkan tahap – tahap dalam menentukan ramalan
adalah sebagai berikut:
a. Menentukan Smoothing pertama ( St' )
St' = αX t + (1 − α )S t'−1
b. Menentukan Smoothing kedua ( St" )
St" = αS t' + (1 − α )S t"−1
c. Menentukan besarnya Konstanta ( at )
at = 2 St' - St"
Universitas Sumatera Utara
d. Menentukan besarnya slope ( bt )
= α
1 −α
b
t
(S ' − S " )
t
t
e. Menentukan besarnya Forecast ( Ft + m )
F
t+m
= at + bt (m) , dimana m adalah jangka waktu forecast.
Dimana :
2.6.
Xt
= data aktual pada periode ke – t
S t'−1
= pemulusan pertama periode t – 1
S t"−1
= pemulusan kedua periode t-1
m
= jangka waktu forecast
Beberapa Kriteria yang Digunakan Untuk Menguji Ketepatan Ramalan
Beberapa kriteria yang digunakan untuk menguji ketepatan ramalan adalah :
1. ME (Mean Error) atau Nilai Tengah Kesalahan
2. MSE (Mean Square Error) atau nilai tangah kesalahan kuadrat
3. MAE (Mean Absolut Error) atau Nilai Tengah Kesalahan Absolut
4. MAPE (Mean Absolut Precentage Error) atau Nilai Kesalahan Presentase
Absolut
5. MPE (Mean Precentage Error) atau nilai tengah Kesalahan Presentase
Universitas Sumatera Utara
dimana :
et
= Xt-Ft (Kesalahan pada period eke – t)
PEt
= 100(kesalahan presentase pada periode ke – t)
Ft
= nilai ramalan pada periode ke – t
N
= banyak periode waktu
Parameter α yang digunakan adalah α yang memberikan nilai MSE yang terkecil
yang nilai α berkisar 0,1 sampai dengan 0,9
Universitas Sumatera Utara