BAB 2 LANDASAN TEORI

Transkripsi

1 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 PENGERTIAN PRODUKSI Produksi merupaka suatu kegiata yag di kerjaka utuk meambahi ilai gua suatu beda atau meciptaka beda baru sehigga lebih bermafaat dalam memeuhi kebutuha. Kebutuha baha paga terutama padi aka terus meigkat sejala dega pertambaha jumlah peduduk da peigkata kosumsi perkapita akibat peigkata pedapata. Hal ii aka mejadi suatu masalah besar yag aka dihadapi oleh pemeritah jika produksi padi meuru sedagka pertumbuha peduduk aik. Dalam meigkatka produksi baha paga padi, pemeritah telah berupaya secara serius, terbukti bahwa dari pelita pemeritah memprioritaska usaha-usaha di bidag peelitia gua meemuka bibit-bibit uggul. Disampig itu di daerah-daerah tertetu dilacarka Operasi Sutra (Subur Sejaterah). Semua itu utuk meigkatka da melipat gadaka produksi. 2.2 PENGERTIAN PERAMALAN Peramala (forecastig) meurut Sofya Assauri (1984) adalah suatu kegiata yag memperkiraka apa yag aka terjadi pada masa yag aka datag. Peramala pejuala adalah peramala yag megaitka berbagai asumsi yag berhubuga dega tidaka-tidaka yag perlu diambil serta variabel-variabel

2 7 lai yag mempegaruhi permasalaha arus pejuala yag aka terjadi. Peramala diperluka karea adaya perbedaa waktu atara keadaa aka dibutuhkaya suatu kebijaka baru. Apabila perbedaa waktu tersebut pajag, maka pera peramala mejadi petig da sagat dibutuhka, terutama dalam peetua kapa terjadi suatu peristiwa sehigga dapat dipersiapka tidaka yag diperluka. Keguaa suatu peramala dapat dilihat pada saat pegambila keputusa. Keputusa yag baik adalah keputusa yag didasarka oleh pertimbaga apa yag aka terjadi saat keputusa tersebut dilakuka. Apabila keputusa yag dialami kurag tepat sebaikya keputusa tersebut tidak dilaksaaka. Karea masalah pegambila keputusa merupaka masalah yag dihadapi, maka peramala juga merupaka masalah yag harus dihadapi, karea peramala berkaita erat dega pegambila keputusa. 2.3 JENIS-JENIS PERAMALAN Meurut Makridakis, Wheelright, da McGee (1999), tekik peramala dapat dibagi dalam 2 bagia jika dilihat dari sifatya, yaitu: 1. Peramala Kualitatif Peramala kualitatif adalah peramala yag didasarka atas data kualitatif pada masa lalu. Hasil peramala ii sagat bergatug pada orag yag meyusuya, karea berdasarka pemikira yag bersifat istuisi, pedapat da pegetahua serta pegalama dari orag-orag yag meyusuya. Biasaya peramala kualitatif ii didasarka atas hasil peyelidika seperti Delphi, aalogis, da didasarka atas ciri-ciri ormative seperti decisio

3 8 matrices atau decisiotrees. Metode kualitatif dapat dibagi mejadi dua, yaitu metode eksploratoris da ormative. 2. Peramala Kuatitatif Peramala kuatitatif adalah peramala yag didasarka atas data kuatitatif pada masalalu. Peramala yag baik adalah peramala yag dilakuka dega megikuti prosedur peramala peyusua dega baik. Semaki baik kita megguaka prosedur peramala, maka peyimpaga atara hasil peramala dega keyataa yag terjadi juga semaki kecil. Metode peramala kuatitatif dapat dibagi dalam deret berkala (time series) da metode kausal. Peramala kuatitatif dapat diguaka bila memeuhi syarat berikut: 1. Adaya iformasi tetag masa lalu. 2. Iformasi tersebut dapat dikuatitatifka dalam betuk data. 3. Iformasi tersebut dapat diasumsika bahwa beberapa aspek pola masa lalu aka terus berlajut dimasa yag aka datag da kodisi ii disebut dega kodisi yag kosta (assumptioofcostacy). Asumsi ii merupaka modal yag medasari dari semua metode peramala kuatitatif da bayak metode peramala tekologis terlepas dari bagaimaa caggihya metode tersebut. Metode-metode peramala dega aalisis deret waktu dibagi tiga yaitu: 1. Metode Pemulusa Ekspoesial da Rata-rata Bergerak Metode ii serig diguaka utuk ramala jagka pedek da jarag dipakai utuk ramala jagka pajag.

4 9 2. Metode Regresi Metode ii biasaya diguaka utuk ramala jagka meegah da jagka pajag. 3. Metode Box Jekis Metode ii jarag dipakai, tetapi baik utuk ramala jagka pedek, meegah, da pajag. 2.4 PEMILIHAN METODE PERAMALAN Dalam memilih metode peramala, perlu diketahui terlebih dahulu ciri-ciri petig dalam pegambila keputusa da aalisis keadaa dalam mempersiapka peramala. Ada 6 faktor utama yag diidetifikasika sebagai tekik da metode peramala yaitu: 1. Horizo waktu Ada dua aspek dari horizo waktu yag berhubuga dega masigmasig metode peramala, yaitu cakupa waktu dimasa yag aka datag da jumlah periode utuk peramala yag diigika. 2. Pola Data Dasar utama dari metode peramala adalah aggapa bahwa macam pola yag didapati didalam data yag diramalka aka berkelajuta. 3. Jeis da model Model-model merupaka suatu deret dimaa waktu digambarka sebagai usur yag petig utuk meetuka perubaha-perubaha dalam pola. Model-model perlu diperhatika karea masig-masig model mempuyai

5 10 kemampua yag berbeda dalam aalisis keadaa utuk pegambila keputusa. 4. Biaya yag dibutuhka Umumya ada empat usur biaya yag tercakup dalam pegguaa suatu prosedur peramala, yaitu biaya-biaya peyimpaga (storage) data, operasi pelaksaaa da kesempata dalam pegguaa tekik-tekik da metode peramala. 5. Ketepata peramala Tigkat ketepata yag dibutuhka sagat erat dega tigkat pericia yag dibutuhka dalam suatu peramala. 6. Kemudaha da Peerapa Metode-metode yag dapat dimegerti da mudah diaplikasika sudah merupaka suatu prisip umum bagi pegambila keputusa. 2.5 KEGUNAAN PERAMALAN Keguaa peramala dalam suatu peelitia adalah utuk memperkiraka situasi da kodisi yag aka terjadi dari suatu yag diteliti utuk masa yag aka datag setelah situasi tersebut diaalisis. Peramala merupaka suatu alat batu yag petig dalam perecaaa yag efektif da efisie. Dalam hal ii peyusua suatu recaa utuk mecapai tujua atau sasara suatu orgaisasi/lembaga terdapat perbedaa waktu pelaksaaa, da dilaksaaka oleh siapa. Perecaaa da peramala merupaka dua hal yag sagat erat kaitaya, hal ii dapat dilihat dalam peyusua recaa, dimaa dalam peyusua ii melibatka peramala juga.

6 METODE PEMULUSAN (SMOOTHING) Metode pemulusa atau smoothig adalah metode peramala dega megadaka peghalusa terhadap masalalu, yaitu dega megambil rata-rata dari ilai beberapa tahu utuk meaksir ilai pada beberapa tahu kedepa. Metode pemulusa (smoothig) bayak diguaka utuk meghilagka atau meguragi keteracaka (radomess) dari data deret berkala (timeseries). Secara umum, metode smoothig diklasifikasika mejadi dua bagia, yaitu: 1. Metode Rata-rata Metode rata-rata dibagi atas empat bagia yaitu: a. Nilai tegah (mea) b. Rata-rata bergerak tuggal (sigle movig average) c. Rata-rata bergerak gada (double movig average) d. Kombiasi rata-rata bergerak laiya. Metode rata-rata tujuaya adalah utuk memafaatka data masa lalu dalam megembagka suatu system peramala pada periode medatag. 2. Metode Pemulusa Ekspoesial Betuk umum dari pemulusa ekspoesial adalah: F t + 1 = αx t + (1 α)f t dega: Ft + 1 = ramala satu periode kedepa Xt Ft α = data actual pada periode ke-t = ramala pada periode ke-t = parameter pemulusa

7 12 Metode pemulusa atau smoothig ekspoesial terdiri atas: 1. Pemulusa atau smoothig ekspesial tuggal 2. Pemulusa atau smoothig ekspoesial gada, yag terdiri atas: a. Metode liier satu parameter dari Brow b. Metode dua parameter dari Holt 2.7 METODE SMOOTHING YANG DIGUNAKAN Utuk medapatka hasil yag baik harus diketahui cara peramala yag cepat. Maka metode peramala aalisis timeseries yag diguaka utuk meramalka jumlah produksi padi pada pemecaha masalah ii adalah dega megguaka metode smoothig ekspoesial gada yaitu metode smoothig ekspoesial satu parameter dari Brow. Metode ii merupaka metode yag diguaka oleh Brow. Dasar pemikira dari metode smoothig ekspoesial liier satu parameter dari Brow adalah dega rata-rata bergerak liier, karea kedua ilai pemulusa tuggal da gada ketiggala dari data sebearya. 2.8 KETETAPAN PERAMALAN Ketepata peramala adalah suatu hal yag medasar dalam peramala yaitu bagaimaa megukur kesesuaia suatu metode peramala tertetu utuk suatu kumpula data yag diberika. Ketepata dipadag sebagai kriteria peolaka utuk memilih suatu metode peramala. Dalam pemodela deret berkala (timeseries) dari data masa lalu dapat diramalka situasi yag aka terjadi pada

8 13 masa yag aka datag, utuk meguji kebeara ramala ii diguaka ketepata. Beberapa kriteria yag diguaka utuk meguji ketepata ramala adalah: 1. Nilai Tegah Galat (Mea Error) ME = i=1 e i 2. Nilai Tegah Galat Kuadrat (Mea Square Error) MSE = 2 i=1 e i 3. Nilai Tegah Galat Absolut (Mea Absolute Error) MAE = i=1 e i 4. Nilai Tegah Galat Persetase Absolut (Mea Absolute Percetage Error) MAPE = i=1 PE i 5. Nilai Tegah Galat Persetase (Mea Percetage Error) MPE = i=1 PE i 6. Jumlah Kuadrat Galat (Sum Square Error) SSE = 2 i=1 e i 7. Deviasi Stadar Galat (Stad art Deviatio Error) SDE = 2 i=1 e i ( 1)

9 14 dega: e t PE t X t F t N = X t F t kesalaha pada periode ke t = X t F t x 100 (kesalaha persetase pada periode ke-t) X t = data actual pada periode ke-t = Nilai ramala pada periode ke-t = Bayakya periode waktu Metode peramala yag dipilih adalah metode yag memberika ilai MSE yag terkecil.