BAB 3 SEJARAH PERUSAHAAN 3.1 - Peramalan Nilai Ekspor dan Impor Semua Tanaman di Balai Besar Karantina Pertanian Belawan

BAB 3 SEJARAH PERUSAHAAN

3.1 Sejarah Singkat Karantina Pertanian

  Pada tahun 1877 sudah dicetuskan peraturan perundang undangan yang berkait dengan karantina (tumbuhan), yakni Ordonansi 19 Desember 1877 (Staatsblad No.262) tentang larangan pemasukan tanaman kopi dan biji dari Srilanka. Pada tahun 1914 sebagai tindak lanjut dari Ordonansi 28 Januari 1914 (Staatsblad No.161) penyelenggaraan kegiatan perkarantinaan secara institusional di Indonesia secara nyata baru dimulai oleh sebuah organisasi pemerintah bernama Instituut voor Plantenzekten en Cultures (Balai Penyelidikkan Penyakit Tanaman dan Budidaya).

  Pada tahun 1930 pelaksanaan kegiatan operasional karantina di pelabuhan- pelabuhan diawasi secara sentral oleh Direktur Balai Penyelidikan Penyakit Tanaman dan Budidaya, serta ditetapkan seorang pegawai Balai yang kemudian diberi pangkat sebagai Plantenziektenkundigeambtenaar (pegawai ahli penyakit tanaman). Pada tahun 1939 Dinas karantina tumbuh-tumbuhan (Planttenquarantine Diest) menjadi salah satu dari 3 seksi dari Balai Penyelidikan Penyakit Tanaman (Instituut voor Plantenziekten).

  Tahun 1966 dalam reorganisasi dinas karantina tumbuhan tidak lagi ditampung dalam organisasi Lembaga Pusat Penelitian Pertanian (LP3) yang merupakan penjelmaan LPHT. Kemudian Karantina menjadi salah satu Bagian di dalam Biro Hubungan Luar Negeri Sekretariat Jenderal Departemen Pertanian. Pada tahun 1969, status organisasi karantina tumbuhan diubah kembali dengan ditetapkannya Direktorat Karntina Tumbuh-tumbuhan yang secara operasional berada dibawah Menteri Pertanian dan secara administratif dibawah Sekretariat Jenderal. Dengan status Direktorat tersebut, status organisasi Karantina tumbuh meningkat dari elson III menjadi elson II.

  Pada tahun 1974, organisasi karantina diintegrasikan dalam wadah Pusat Karantina Pertanian dibawah Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian.

  Tahun 1980 berdasarkan Keputusan Menteri Pertanian No. 453 dan No. 861 tahun 1980, organisasi Pusat Karantina Pertanian (yang notabene baru diisi karatina tumbuhan ex Direktorat Karantina Tumbuhan), mempunyai rentang kendali manajemen yang luas. Pusat Karantina Pertanian pada masa itu terdiri dari

  5 Balai (eselon III), 14 Stasiun (eselon IV), 38 Pos (eselon V)dan 105 Wilayah Kerja (non structural)yang tersebar diseluruh Indonesia. Pada tahun 1983 Pusat Karantina Pertanian dialihkan kembali dari Badan Litbang Pertanian ke Sekretariat Jenderal dengan pembinaan operasional langsung dibawah Menteri Pertanian .

  Namun kali ini kedua unsur karantina (hewan dan tumbuhan) benar-benar diintegrasikan. Pada tahun 1985 Direktorat Jenderal Peternakan menyerahkan pembinaan unit karantina hewan, sedangkan Badan Litbang Pertanian menyerhkan pembinaan unit karantina tumbuhan, masing-masing kepada Sekretariat Jenderal Departemen Pertanian. Pada tahun 2001 terbentuklah Badan Karantina Pertanian, Organisasi eselon I di Departemen Pertanian melalui Keppres No. 58 Tahun 2001.

  3.2 Organisasi Karantina

  Karantina Pertanian di Indonesia merupakan tanggung jawab Departemen Pertanian yang pelaksanaannya oleh Badan Karantina Pertanian, Organisasi Eselon I lingkup Departemen Pertanian. Badan Karantina Pertanian dipimpin oleh seorang Kepala Badan.

  Di tingkat Pusat, Kepala Badan Karantina Peratanian dibantu oleh 4 pejabat eselon II, 10 pejabat elson III, 24 pejabat elson IV. Ditingkat lapangan Kepala Barantan dibantu oleh Kepala UPT terdiri atas 39 UPT Karantina Hewan, 43 UPT Karantina Tumbuhandan 1 Balai Uji standar.

  3.3 Arti dan Makna Logo Dasar Hukum : Surat Keputusan Kepala Badan Nomor 91.Kpts.PL.030.F.IV.2003 tanggal 1 April 2003 tentang Pakaian Dinas dan Atribut Pegawai Lingkup Badan Karantina Pertanian. Sebagai salah satu unit eselon 1 di lingkup Kementerian

  Pertanian, maka logo Badan Karantina Pertanian mengacu pada lambang Kementerian Pertanian. Adapun makna logo Badan Karantina Pertanian sebagai berikut : Tunas menggambarkan pengertian biologis daripada seluruh kegiatan yang dikelola oleh Kementerian Pertanian, kecuali manusia

1. sebagai benda hidup. Tunas berwarna putih dengan dasar berwarna hijau

melambangkan kehidupan

  

2. Lingkaran berbentuk huruf Q, yang berakar dari bahasa latin kuno

“Quadraqinta” yang berarti empat puluh, menunjukan lamanya masa penahanan terhadap kapal yang diduga mebawa penyakit menular

  

3. Lingkaran luar dengan tulisan Badan Karantina Pertanian melingkar

menandakan kesatuan perlindungan Badan Karantina Pertanian sebagai salah unit di lingkungan Kementerian Pertanian

  

4. Lingkaran huruf Q dan lingkaran luar berwarna kuning yang

melambangkan kemegahan dan kewaspadaan

  

5. Tulisan Badan Karantina Pertanian berwarna hijau daun, sinergi dengan

warna dasar Tunas yang melambangkan kehidupan

  

6. Logo type dengan tipe huruf Candara yang memancarkan nuansa modern

klasik, di tuliskan dibawah lambang masing-masing Badan Karantina

Pertanian pada baris pertama dan Kementerian Pertanian pada baris kedua

3.4 VISI dan MISI Visi

  Terwujudnya Karantina Tumbuhan Yang Tangguh, Profesional dan Terpercaya pada Balai Karantina Pertanian Belawan.

  Misi

  

1. Melindungi dan menyelamatkan kelestarian sumber daya alam hayati

tumbuhan

  2. Mendukung keberhasilan Program Agribisnis dan Ketahanan Pangan Nasional

  3. Meningkatkan daya saing melalui sistem standarisasi, sanitasi, sertifikasi karantina

  4. Memfasilitasi kelancaran perdagangan/pemasaran produk Agribisnis

  

5. Meningkatkan pelayanan publik melalui sumber daya manusia yang

profesional

  6. Mendorong partisipasi masyarakat dalam penyelenggaraan perkarantinaan Tugas pokok dan Fungsi Balai dan Stasiun Karantina Tumbuhan mempunyai tugas melaksanakan kegiatan

operasional perkarantinaan tumbuhan tanaman pangan, hortikultura dan tanaman

perkebunan. Dalam melaksanakan tugas tersebut, Balai dan Stasiun karantina

menyelenggarakan fungsi sebagai berikut :

  

1. Pelaksanaan pemeriksaan, pengasingan, pengamatan, perlakuan, penahanan,

penolakan, pemusnahan dan pembebasan media pembawa organisme pengganggu tumbuhan.

  2. Pemantauan Daerah Sebar Organisme Pengganggu Tumbuhan Karantina.

  3. Pembuatan Koleksi Organisme Pengganggu Tumbuhan.

  4. Pengelolaan laboratorium karantina tumbuhan.

  

5. Pengumpulan dan pengolahan data, informasi serta operasional tindakan

karantina.

  6. Pemberian pelayanan teknis kegiatan operasional

  7. Pelaksanaan tata usaha dan rumah tangga

BAB 4 ANALISA DAN EVALUASI

4.1 Studi Kasus

  Dalam penyelesaian suatu masalah diperlukan suatu data sebagai bahan penunjang dan diharapkan mendekati masalah. Data yang diambil merupakan data historis dari nilai ekspor dan impor pertanian belawan dari tahun 2008 sampai 2012 yang disajikan dalam bentuk tabel. Data tersebut adalah sebagai berikut:

Tabel 4.1.1 Data Bulanan Nilai Ekspor Pertanian Belawan Tahun 2008-2012 Bulan Tahun 2008 2009 2010 2011 2012

  Januari 509 745 660 647 924 Februari 602 721 702 736 763

  Maret 581 682 788 770 821 April 764 588 620 814 995

  Mei 695 592 615 1016 966 Juni 408 604 783 929 893

  Juli 452 612 625 974 1047 Agustus 501 709 654 798 780

  September 498 684 781 730 1003 Oktober 528 718 725 814 955

  Nopember 414 752 865 781 850 Desember 408 740 630 743 844

Tabel 4.1.2 Data Bulanan Nilai Impor Pertanian Belawan Tahun 2008-2012 Bulan

  

Tahun

2008 2009 2010 2011 2012

  Januari 425 671 760 635 548 Februari 504 682 563 689 539

  Maret 518 512 572 663 464 April 600 543 680 590 553

  Mei 523 720 605 509 679 Juni 433 608 732 620 660

  Juli 582 598 520 783 610 Agustus 644 562 558 616 481

  September 653 701 652 587 447 Oktober 564 786 606 557 475

  Nopember 621 755 686 467 441 Desember 651 699 590 548 479

4.2 Analisis Plot Data Awal

  Langkah pertama yang perlu dilakukan untuk menganalisis data time series adalah membuat plot data terhadap waktu dan melakukan interpretasi secara visual.

  Dengan membuat plot data mentah, yaitu data yang akan diolah dan dianalisis, dapat dideteksi apakah pola data mengandung unsur trend, siklik, musiman atau tidak mengandung pola tertentu.

  Time Series Plot of Ekspor; I mpor 1100

  Variable Ek spor I mpor

  1000 900 800 ta a D

  700 600 500 400

  Jun Des Jun Des Jun Des Jun Des Jun Des

Mont h

Gambar 4.2.1 Plot Ekspor dan Impor Pertanian Belawan 2008-2012Gambar 4.2.2 Autokorelasi Nilai Ekspor Pertanian Belawan Tahun 2008-

  

2012

  Keterangan : dengan menggunakan Autokorelasi terlihat nilai ekspor mengalami penurunan sehingga harus melakukan langkah selanjutnya untuk mengetahui hasil yang lebih signifikan.

Gambar 4.2.3 Autokorelasi Nilai Impor Pertanian Belawan Tahun 2008-2012

  Keterangan : karena ternyata nilai ekspor dan impor belum menunjukkan stasioner dalam mean maka dari itu perlu dilakukan difference pada data transformasi.

Gambar 4.2.4 Autokorelasi Parsial Nilai Ekspor Pertanian Belawan Tahun 2008-2012Gambar 4.2.5 Autokorelasi Parsial Nilai Impor Pertanian Belawan Tahun

  

2008-2012

  ACF dan PACF diduga order ARIMA yang bisa digunakan adalah ARIMA (0,1,1) atau ARIMA (0,0,1); ARIMA (1,1,1) atau ARIMA (1,0,1); ARIMA (1,1,0) atau ARIMA (1,0,0). Dengan menggunakan cara mencoba-coba (trial and error) pada model ARIMA yang mungkin berdasarkan pada plot ACF dan PACF, didapatkan kesimpulan bahwa terdapat 3 model yang mungkin yaitu AR (1), MA(1), serta ARIMA (1), hasil ini didapat berdasarkan pada parameter- parameternya yang telah signifikan.

  Plot data diatas memperlihatkan deret data yang tidak stasioner, maka perlu diadakan pembedaan pertama dengan persamaan: Nilai Ekspor Nilai Impor

  39

  34

  37

  17 52 174

  8

  49

  23

  34

  38

  89 53 -29 9 -3 24 -12

  34 54 -73

  44

  10

  30 25 -80

  40

  44 55 154 11 -114

  26

  42 41 202 56 -267 12 -6

  27

  86 42 -87 57 223 13 337 28 168

  43

  22

  7

  X t = x tx t -1

X t = x tx t -1

  17

  X 2 = x 2x 2-1

  X 2 = x 2x 2-1

  = 602 – 509 = 504 – 425 = 93 = 79

Tabel 4.2.1 Nilai-nilai Pembedaan Pertama Ekspor

  No. Wt No. Wt No. Wt No. Wt 1 * 16 -94 31 -158

  46

  84

  2

  93

  4

  58

  32

  29 47 -33 3 -21

  18

  12 33 127 48 -38 4 183

  19

  8 34 -56 49 181 5 -69

  20

  97 35 139 50 -161 6 -287 21 -25 36 -235

  51

  45 58 -48 14 -24 29 -5 44 -176 59 -105 15 -39 30 168 45 -68 60 -6

Tabel 4.2.2 Nilai-nilai Pembedaan Pertama Impor

  12

  62 23 -31

  38

  54 53 126

  9

  9 24 -56 39 -26 54 -19 10 -89

  25

  61 40 -73 55 -50

  11

  57 26 -197 41 -81 56 -129

  30

  89

  27

  9 42 111 57 -34

  13

  20 28 108 43 163

  58

  28

  14

  11 29 -75 44 -167 59 -34 15 -110 30 127 45 -29

  60

  8

  52

  No. Wt No. Wt No. Wt No. Wt 1 *

  94

  16

  31 31 -212 46 -30

  2

  79 17 177

  32

  38 47 -90

  3

  14 18 -112

  33

  48

  45

  81

  4

  82 19 -10 34 -46

  49 5 -77 20 -36

  35

  80 50 -9 6 -90 21 139 36 -96 51 -75 7 149

  22

  85

  37

  38

Gambar 4.2.6 Autokorelasi Nilai Ekspor dengan Menggunakan Pembedaan PertamaGambar 4.2.7 Autokorelasi Nilai Impor dengan Menggunakan Pembedaan PertamaGambar 4.2.8 Autokorelasi Parsial Nilai Ekspor dengan Menggunakan Pembedaan PertamaGambar 4.2.9 Autokorelasi Parsial Nilai Impor dengan Menggunakan Pembedaan Pertama Dari plot korelasi diatas terlihat bahwa ada satu koefisien korelasi diri

Tabel 4.2.3 Nilai-nilai Pembedaan Kedua Ekspor

  37 9 -53 24 -25 39 -80 54 -145 10 -98 25 117 40 -47 55 -31 11 146 26 -258 41 -8 56 -79 12 -27 27 206 42 192

  16 141 31 -339 46 -1 2 * 17 146 32 250 47 -60 3 -65 18 -289

  33

  56 48 171

  4

  68 19 102 34 -140 49 -81 5 -159 20 -26 35 126 50 -9 6 -13 21 175 36 -176 51 -66 7 239 22 -54 37 141 52 164 8 -87 23 -116

  38

  9

  53

  57

  60

  95 13 -10

  28

  99

  43

  52

  58

  62 14 -9 29 -183 44 -330 59 -62 15 -121 30 202 45 138

  60

  99 Tabel 4.2.4 Nilai-nilai Pembedaan Kedua Impor No. Wt No. Wt No. Wt No. Wt 1 *

  44 42 -289 57 490 13 343 28 -254 43 132 58 -271 14 -361 29 163 44 -221 59 -57 15 -15 30 173 45 108

  No. Wt No. Wt No. Wt No. Wt 1 * 16 -55 31 -326 46 152 2 *

  22

  17

  98 32 187 47 -117 3 -114

  18

  8

  33

  98 48 -5 4 204 19 -4 34 -183 49 219 5 -252

  20

  89 35 195 50 -342 6 -218 21 -122 36 -374 51 219 7 331

  59 37 252 52 116

  27

  8

  5

  23

  38

  72 53 -203 9 -52 24 -46 39 -55 54 -44

  10

  33 25 -68

  40

  10 55 227 11 -144 26 122 41 158 56 -421 12 108

  72

Gambar 4.3.0 Autokorelasi Nilai Ekspor dengan Menggunakan Pembedaan KeduaGambar 4.3.1 Autokorelasi Nilai Impor dengan Menggunakan Pembedaan KeduaGambar 4.3.2 Autokorelasi Parsial Nilai Ekspor dengan Menggunakan Pembedaan KeduaGambar 4.3.3 Autokorelasi Parsial Nilai Impor dengan Menggunakan Pembedaan Kedua

  Dari plot korelasi diatas terlihat bahwa ada satu koefisien korelasi diri berbeda nyata dari nol sehingga diduga ordo dari proses MA adalah 1 (Q = 1).

  Dari plot fungsi korelasi diri, ditentukan ordo dari proses regresi diri. Dari plot tersebut dilihat bahwa ada satu koefisien korelasinya berbeda nyata dari nol, sehinggadiduga bahwa ordo dari AR adalah 1 (P = 1). Sesuai dengan keterangan diatas model sementara data yang dibedakan adalah ARIMA (1,1,1). Pendugaan parameter-parameter model ARIMA dari Box-Jenkins untuk model ARIMA (1,1,1).

BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

  Dari hasil penelitian data sekunder Karantina Pertanian Belawan yang dianalisa dari Bulan Januari 2008 s/d Desember 2010, dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:

  1. Berdasarkan hasil pengujian plot data aktual, menunjukkan bahwa nilai ekspor dan impor tidak stasioner. Fluktuasi nilai ekspor dan impor sangat signifikan, sehingga dilakukan pembedaan (difference) agar diperoleh data yang stasioner.

  2. Dengan menggunakan Plot, Autokorelasi dan Autokorelasi Parsil dapat dilihat perbedaan nilai ekspor dan impor.

  3. Terdapat tabel perbedaan pertama dan perbedaan kedua untuk membedakan hasil nilai ekspor dan impor.

5.2 Saran

  Dari hasil penelitian dan dari beberapa hasil kesimpulan dapat diambil saran sebagai berikut:

  1. Untuk melakukan prediksi, sebaiknya menggunakan data times series yang panjang agar dapat mengetahui pola dari data tersebut, sehingga dapat diketahui apakah datanya stasioner atau tidak.

  2. Perlu dilakukan pengujian ordo ARIMA dengan metode try and error untuk memperoleh hasil yang lebih baik.

  3. Gunakan program SPSS dan MINITAB karena model ini dapat menentukan nilai taksiran kostanta, nilai standart error, uji t dan matriks korelasi serta dapat menghitung model ARIMA.