TUGAS AKHIR EVI YULLY DESNA NABABAN

Transkripsi

1 PERAMALAN TINGKAT PRODUKSI BERAS DAN KEBUTUHAN BERAS DI KABUPATEN LABUHAN BATU TAHUN 2008 TUGAS AKHIR EVI YULLY DESNA NABABAN PROGRAM STUDI D- STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2008

2 PERAMALAN TINGKAT PRODUKSI BERAS DAN KEBUTUHAN BERAS DI KABUPATEN LABUHAN BATU TAHUN 2008 TUGAS AKHIR Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Ahli Madya EVI YULLY DESNA NABABAN PROGRAM STUDI D- STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2008

3 PERSETUJUAN Judul : PERAMALAN TINGKAT PRODUKSI BERAS DAN KEBUTUHAN BERAS DI KABUPATEN LABUHAN BATU TAHUN 2008 Kategori : TUGAS AKHIR Nama : EVI YULLY DESNA NABABAN Nomor Induk Mahasiswa : Program Studi : DIPLOMA - (D) STATISTIKA Departemen Fakultas : MATEMATIKA : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Diluluskan di Medan, Mei 2008 Diketahui / Disetujui oleh Departemen Matematika FMIPA USU Ketua, Dosen Pembimbing, Dr.Saib Suwilo, M.Sc. Drs. Marwan Harahap, M.Eng. NIP NIP

4 PERNYATAAN PERAMALAN TINGKAT PRODUKSI BERAS DAN KEBUTUHAN BERAS DI KABUPATEN LABUHAN BATU TAHUN 2008 TUGAS AKHIR Saya mengakui bahwa tugas akhir ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing masing disebutkan sumbernya. Medan, Mei 2008 EVI YULLY DESNA NABABAN

5 PENGHARGAAN Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Pemurah dan Maha Penyayang, dengan limpahan karunia- Nya kertas kajian ini berhasil diselesaikan dalam waktu yang telah ditetapkan. Ucapan terima kasih saya sampaikan kepada Drs.Marwan Harahap, M.Eng selaku pembimbing pada penyelesaian tugas akhir ini yang telah memberikan panduan dan penuh kepercayaan kepada saya untuk menyempurnakan kajian ini. Panduan ringkas dan padat dan profesional telah diberikan kepada saya agar penulis dapat menyelesaikan tugas ini. Ucapan terima kasih juga ditunjukan kepada Ketua dan Sekretaris Departemen Dr. Saib Suwilo, M.Sc. dan Drs. Henri Rani Sitepu, M.Si., Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara, semua dosen pada Departemen Matematika FMIPA USU, pegawai di FMIPA USU, dan rekan-rekan kuliah. Akhirnya tidak terlupakan kepada Ayahanda, Ibunda yang tercinta serta abang dan adik yang selama ini memberikan bantuan dan dorongan yang diperlukan. Semoga Allah SWT akan membalasnya.

6 DAFTAR ISI Halaman Persetujuan Pernyataan Penghargaan Daftar Isi Daftar Tabel ii iii iv v vii BAB 1 Pendahuluan Latar Belakang Perumusan Masalah 2 1. Tujuan dan manfaat Pnelitian Metode Penelitian 1.5 Tinjauan Pustaka Sistematika Penulisan 6 BAB 2 Tinjauan Teoritis Pengertian Peramalan Jenis-Jenis Peramalan Definisi Metode Peramalan Pengertian Metode Peramalan Uraian Metode Peramalan Metode Peramalan yang digunakan Metode Pemulusan Eksponensial 12

7 2..2 Eksponensial Smoothing Tunggal Analisa Eksponensial Smoothing Tunggal Analisa Eksponensial Smoothing Linier 15 BAB GambarUmum Badan Ketahanan Pangan 17.1 Sejarah Badan Ketahanan Pangan Visi Badan Ketahanan Pangan Sumatera Utara Misi Badan Ketahanan Pangan Sumatera Utara Tugas Badan Ketahanan Pangan Sumatera Utara Fungsi Badan Ketahanan Pangan Sumatera Utara Lokasi Badan Ketahanan Pangan 20.2 Struktur Organisasi Instansi Pemerintah 20 BAB Analisis Dan Analisis 4.1 Analisis Data 4.2 Analisa Eksponensial Smoothing Tunggal Produksi Beras 4. Analisa Eksponensial Smoothing Linier Produksi Beras α0,1 4.4 Analisa Eksponensial Smoothing Linier Produksi Beras α0,5 4.5 Analisa Eksponensial Smoothing Linier Produksi Beras α0,9 4.6 Analisa Eksponensial Smoothing Tunggal Kebutuhan Beras Analisa Eksponensial Smoothing Linier Kebutuhan Beras α0, Analisa Eksponensial Smoothing Linier Kebutuhan Beras α0,5

8 Analisa Eksponensial Smoothing Linier Kebutuhan Beras α0,9 BAB BAB Implemmentasi Sistem 5.1 Pengenalan Implementasi Sistem 5.2 Pengaktifan Excel 5. Implementasi Sistem Parameter Produksi dan Kebutuhan Beras 5.4 Fungsi Eksponensial Smoothing Kesimpulan dan Saran 6.1 Kesimpulan 6.2 Saran Daftar Pustaka Lampiran

9 DAFTAR TABEL Halaman Tabel 4.1 Produksi Beras dan Kebutuhan Beras di Kabupaten Labuhan Batu 2 Tabel 4.2 Ramalan Kesalahan Produksi Beras (α=0,1 ; 0,5 ;0,9) 26 Tabel 4. Ramalan Produksi Beras dengan Methode Eksponensial Smoothing 28 Linier α=0,1 Tabel 4.1 Nilai Kesalahan Produksi Beras α=0,1 0 Tabel 4.4 Ramalan Produksi Beras dengan Methode Eksponensial Smoothing 2 Linier α=0,5 Tabel 4.41 Nilai Kesalahan Produksi Beras α=0,5 4 Tabel 4.5 Ramalan Produksi Beras dengan Methode Eksponensial Smoothing 6 Linier α=0,9 Tabel 4.51 Nilai Kesalahan Produksi Beras α=0,9 8 Tabel 4.6 Ramalan Kebutuhan Beras (α=0,1 ; 0,5 ;0,9) 40 Tabel 4.7 Ramalan Kebutuhan Beras dengan Methode Eksponensial Smoothing 42 Linier α=0,1 Tabel 4.71 Nilai Kesalahan Kebutuhan Beras α=0,1 44 Tabel 4.8 Ramalan Kebutuhan Beras dengan Methode Eksponensial Smoothing 46 Linier α=0,5 Tabel 4.81 Nilai Kesalahan Kebutuhan Beras α=0,5 48

10 Tabel 4.9 Ramalan Kebutuhan Beras dengan Methode Eksponensial Smoothing 50 Linier α=0,9 Tabel 4.91 Nilai Kesalahan Kebutuhan Beras α=0,9 52

11 DAFTAR GAMBAR Halaman Gambar 4. Peramalan Produksi Beras α=0,1 29 Gambar 4.4 Peramalan Produksi Beras α=0,5 Gambar 4.5 Peramalan Produksi Beras α=0,9 7 Gambar 4.6 Peramalan Kebutuhan Beras α=0,1 4 Gambar 4.7 Peramalan Kebutuhan Beras α=0,5 47 Gambar 4.8 Peramalan Kebutuhan Beras α=0,9 51

12 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penduduk Indonesia sangat tergantung pada beras sebagai makanan pokok. Ketergantungan yang sangat besar ini menjadi tantangan bagi negara-negara yang mengkonsumsi beras sebagai makanan pokok, khususnya Indonesia. Pada umumnya produksi beras dan kebutuhan beras meningkat sebagai akibat kenaikan pertambahan penduduk yang cukup tinggi, untuk mengurangi tersebut persediaan dimasyarakat harus meningkat. Kabupaten Labuhan Batu adalah areal pertanian persawahan yang subur untuk tanaman padi sekitar Ha. Namun kondisi areal tanaman padi sudah banyak beralih fungsi menjadi areal kelapa sawit, sehingga terjadi penurunan luas lahan dan produksi sawah. Bila hal ini terus berlangsung tanpa turut campur Pemkab Labuhan Batu bisa di pastikan Labuhan Batu akan mengimpor beras dari luar. Dalam melakukan analisa kegiatan tersebut haruslah diperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Bagaimana tingkat produksi beras dan kebutuhan beras. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang, kita kenal dengan peramalan (forecasting). Sehingga penulis

13 membuat judul Tugas Akhir ini adalah Peramalan Tingkat Produksi Beras dan Kebutuhan Beras di Kabupaten Labuhan Batu Tahun Perumusan Masalah Permasalahan produksi beras dan kebutuhan beras di Kabupaten Labuhan Batu yang semakin meningkat memerlukan adanya suatu penelitian yang dapat memaparkan sejauh mana produksi beras dan kebutuhan beras tiap tahunnya. Penyusunan Tugas Akhir yang berjudul Peramalan Tingkat Produksi Beras dan Kebutuhan Beras di Kabupaten Labuhan Batu Tahun 2008 akan menguraikan tingkat produksi beras dan kebutuhan beras serta metode-metode perhitungannya. Berdasarkan hal ini dapat dirumuskan masalah penelitian sebagai berikut : 1. Mengetahui peramalan tingkat produksi beras dan kebutuhan beras di kabupaten Labuhan Batu tahun 2. Variabel yang digunakan adalah produksi beras dan kebutuhan beras.. Data yang digunakan adalah data sekunder yang berasal dari Badan Ketahanan Pangan Sumatera Utara. 1. Tujuan dan Manfaat Penelitian

14 Secara Umum peneliti ini bertujuan untuk meramalkan tingkat produksi beras dan kebutuhan beras di kabupaten Labuhan Batu tahun Selain tujuan tersebut peneliti ini diharapkan dapat memberi manfaat sebagai berikut : 1. Bagi penulis, dapat menambah pengetahuan mengenai metode pemulusan eksponensial (smoothing). 2. Bagi pihak Badan Ketahanan Pangan yaitu sebagai masukan dalam mengambil suatu kebijakan. 1.4 Metode Penelitian Untuk mendukung penyusunan Tugas Akhir, maka penulis membutuhkan data-data yang diperoleh melalui serangkaian tinjauan, penelitian, riset maupun pengambilan data. Dalam riset tersebut penulis menggunakan beberapa metode diantaranya : 1. Metode Penelitian Kepustakaan (Studi Literatur) Dalam hal ini pengumpulan data serta keterangan-keterangan dapat dilakukan dengan membaca serta mempelajari buku-buku ataupun literatur-literatur pelajaran yang didapat diperkuliahan ataupun umum, serta sumber informasi lainnya yang berhubungan dengan objek yang diteliti. 2. Metode Pengumpulan Data Pengumpulan data untuk kepeluan riset ini penulis lakukan dengan menggunakann data sekunder yang diperoleh dari Badan Ketahanan Pangan Sumatera Utara. Data

15 yang dikumpulkan tersebut kemudian diatur, disusun dan disajikan dalam bentuk angka-angka dengan tujuan untuk mendapatkan gambaran yang jelas tentang sekumpulan data tersebut.. Metode Analisa Adapun pengelolah data dalam meramalkan tingkat produksi beras dan kebutuhan beras di kabupaten Labuhan Batu adalah dengan menggunakan metode smoothing atau metode pemulusan. Metode pemulusan (smoothing) banyak digunakan untuk menghilangkan atau mengurangi keteracakan (randomness) dari data deret waktu (time series). Metode yang bisa digunakan untuk keperluan pemulusandata adalah metode rata-rata bergerak (moving average) dari pengukuran respon dalam periode waktu tertentu atau metode pemulusan eksponensial (exponensial smoothing). 1.5 Tinjauan Pustaka Disini penulis mencari literatur-literatur yang bersifat teoritis yang ada kaitannya dengan penelitian, teori-teori yang digunakan antara lain : 1. Sypros, Makridakis dalam bukunya metode Aplikasi dan Peramalan menyatakan Metode Eksponensial merupakan metode yang menunjukkan pembobotan secara Eksponensial terhadap nilai observasi. Oleh karena itu metode ini disebut metode pemulusan (smoothing) eksponensial seperti halnya dengan rata-rata bergerak. Metode pemulusan (smoothing) eksponensial terdiri atas tunggal, dan metode yang lebih rumit. Semua

16 mempunyai sifat yang sama yaitu nilai yang lebih baru diberikan relatif lebih besar dibanding dengan nilai observasi yang lebih lama. 2. Assuri Sofyan, dalam bukunya Tehnik dan Metode Peramalan menyatakan bahwa Aanalisa Trend Linier adalah suatu trend yang kenaikan atau penurunan nilai yang akan di ramalkan. Dimana a dan b dapat dicari dengan menggunakan metode kuadrat terkecil yang berguna untuk meminimalkan residual kuadrat kesalahan.. Prof. DR. Sudjana, dalam bukunya Tehnik Analisa Regresi dan Korelasi menyatakan apabila kita ingin mengambil suatu sampel, kita harus melakukan size sampel (uji kecukupan sampel), untuk mengeahui apakah sampel tersebut cukup mewakili atau tidak. Analisa Eksponensial Smoothing Tunggal bentuk umum yang digunakan dalam penyusunan suatu ramalan dengan metode eksponensial smoothing yaitu : F ) F t + 1 = αx t + (1 α t Dan dapat disederhanakan menjadi : Ft + 1 = Ft + α( et) Dimana e adalah kesalahan ramalan untuk periode t, yaitu nilai yang sebelumnya terjadi di kurangi dengan nilai ramalan. Analisa Eksponensial Smoothing Linier yaitu peramalan dengan menggunakan metode perhitungan yang membutuhkan tiga buah nilai data dan satu buah nilai α. Pendekatan ini juga memberikan bobot yang semakin menurun pada observasi masa lalu.

17 Persamaan pada metode eksponensial smoothing linier ini disebut metode Brown s One Parameter Linier Eksponensial Smoothing dan formula yang digunakan yaitu : Ft + m = at + bt m 1.6 Sistematika Penulisa Sistematika penulisan ini untuk memaparkan atau menjelaskan isi dari tugas akhir. sistematika penulisan yang akan di kemukakan dalam tugas akhur ini adalah sebagai berikut : Bab 1 : PENDAHULUAN Dalam bab ini menjelaskan mengenai latar belakang, perumusan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metode penelitian, tinjauan pustakan, dan sistematika penulisan. BAB 2 : TINJAUAN TEORITIS Bab ini menjelaskan uraian tentang teori-teori yang akan digunakan dalam pemecahan masalah, diantaranya eksponensial smoothing. BAB : GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN Menceritakan tentang sejarah singkat perusahaan yang bersangkutan beserta Struktur Organisasinya.

18 BAB 4 : ANALISIS DATA Bab ini menjelaskan uraian tentang metode-metode yang digunakan dalam mengelolah data. BAB 5 : IMPLEMENTASI SISTEM Bab ini menjelaskan tentang implementasi system yang digunakan untuk analisis penelitian. BAB 6 : PENUTUP Bab ini merupakan penutup yang akan memberikan beberapa kesimpulan data yang merupakan hasil kerja yang telah dianalisis serta saran sebagai akhir penulisan.

19 BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan adalah kegiatan mengestimasi apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah situasi atau kondisi yang akan diperkirakan akan terjadi pada masa yang akan datang. Peramalan diperlukan karena adanya (kesenjangan) waktu (time lag) antara kesadaran akan peristiwa atau kebutuhan mendatang dengan waktu peristiwa itu sendiri. Apabila perbedaan waktu tersebut panjang, maka peran peramalan akan menjadi penting dan sangat dibutuhkan, terutama dalam penentuan suatu peristiwa yang akan timbul sehingga dapat dipersiapkan hal-hal ataupun tindakan-tindakan yang diperlukan guna mengantisipasi keadaan tersebut.

20 Kegunaan peramalan terlihat pada saat pengambilan keputusan, pengambilan keputusan yang didasarkan atas pertimbangan-pertimbangan yang akan terjadi pada waktu keputusan itu dilaksanakan. Keberhasilan dari suatu peramalan sangat ditentukan oleh : 1. Pengambilan teknik tentang pengumpulan informasi (data) masa lalu, data ataupun informasi tersebut bersifat kuantitatif. 2. Teknik dan metode yang tepat dan sesuai dengan pola data yang telah dikumpulkan. Gambaran perkembangan pada masa yang akan datang diperoleh dari hasil analisa data yang didapat dari penelitian yang telah dilakukan. Perkembangan pada masa depan merupakan perkiraan apa yang akan terjadi, sehingga dapat dikatakan bahwa peramalan selalu diperlukan didalam penelitian. Ketepatan peramalan merupakan hal yang penting, walaupun demikian perlu disadari bahwa suatu ramalan selalu meminimumkan kesalahan Jenis - Jenis Peramalan Berdasarkan sifatnya, peramalan dibedakan atas dua macam yaitu : a. Peramalan Kualitatif Peramalan kualitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kualitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat bergantung pada orang yang menyusunnya.

21 Hal ini penting karena hasil peramalan tersebut ditentukan berdasarkan pemikiranyang intuisi, pendapat dan pengetahuan serta pengalaman penyusunannya. b. Peramalan Kuantitatif Peramalan Kuantitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung pada metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Baik tidaknya peramalan ditentukan oleh perbedaan atau penyimpangan antara hasi ramalan dengan kesalahan yang terjadi maka semakin baik pula metode yang digunakan. Peramalan Kuantitatif dapat diterapkan bila terdapat kondisi berikut : 1. Tersedia informasi (data) tentang masa lalu. 2. Informasi (data) tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data numerik.. Data diasumsikan bahwa beberapa aspek pola masa lalu akan terus berlanjut pada masa yang akan datang. Pada Tugas Akhir peramalan yang akan digunakan oleh penulis adalah peramalan kuantitatif. 2.2 Defenisi Metode Peramalan Pengertian Metode Peramalan

22 Metode peramalan adalah suatu cara memperkirakan atau mengestimasi secara kuantiatatif maupun kualitatif apa yang akan terjadi pada masa depan, berdasarkan data yang relevan pada masa lalu. Metode peramalan ini digunakan dalam peramalan yang objektif. Sedangkan kegunaan metode peramalan 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. Metode peramalan juga memberikan urutan pengerjaan dan pemecahan atas pendekatan suatu masalah dalam peramalan, sehingga bila digunakan pendekatan yang sama atas permasalahan dalam suatu kegiatan peramalan, maka akan didapat dasar pemikiran dan pemecahan yang sama. Selain itu metode peramalan juga memberikan cara pengerjaan yang teratur dan terarah, sehingga dengan demikian dapat dimungkinkannya penggunaan teknikteknik penganalisisan yang lebih maju Uraian Metode Peramalan Metode pemulusan (smoothing) adalah metode peramalan dengan mengadakan penghalusan atau pemulusan terhadap data masa lalu yaitu dengan pengambilan ratarata dari nilai beberapa tahun untuk menaksir nilai pada tahun yang akan datang. Secara umum pemulusan (smoothing) dapat diklasifikasikan menjadi beberapa bagian, yaitu :

23 a. Metode Perataan (Average) 1. Nilai Tengah (Mean) 2. Rata-rata Bergerak Tunggal (Single Moving Average). Rata-rata Bergerak Ganda (Double Moving Average) 4. Kombinasi Rata-rata Bergerak b. Metode Pemulusan (Smoothing) Eksponensial 1. Pemulusan Eksponensial Tunggal 2. Pemulusan Eksponensial Tunggal : Pendekatan Adaptif. Pemulusan Eksponensisl Ganda : Metode Linier Satu-Parameter dari Brown 4. Pemulusan Eksponensial Ganda : Metode Dua-Parameter dari Holt 5. Pemulusa Eksponensisl Tripel : Metode Kuadratik Satu-Parameter dari Brown 6. Pemulusan Eksponensial Tripel : Metode Tiga-Parameter Untuk Kecenderungan dan Musiman dari Winter. 7. Pemulusan Eksponensial : klasifikasi Pagels c. Metode Pemulusan (Smoothing) Lainnya 1. Metode Kontrol Adatif dari Chow 2. Metode Adatif Satu- Parameter dari Brown. Pemulusan Tiga-Parameter Box Jenkins 4. Metode Pemulusan Harmonis dari Harison 5. Sistem Pemantauan dari Trigg (Tracking Signal) 2. Metode Peramalan yang digunakan

24 Untuk mendapatkan suatu hasil yang baik dan tepat maka haruslah diketahui dan digunakan metode peramalan yang tepat. Untuk meramalkan tingkat produksi beras dan kebutuhan beras di kabupaten Labuhan Batu tahun 2008, penulis menggunakan metode smoothing eksponensial 2..1 Metode Pemulusan Eksponensial Metode ini menjelaskan tentang sekelompok metode yang menunjukkan pembobotan secara eksponensial terhadap nilai observasi. Oleh karena itu metode ini disebut prosedur pemulusan (smoothing) eksponensial seperti halnya dengan rata-rata bergerak, metode pemulusan (smoothing) eksponensial terdiri atas tunggal, dan metode yang lebih rumit. Semua mempunyai sifat-sifat yang sama yaitu nilai yang lebih baru diberikan bobot yang relatif lebih besar dibanding nilai observasi yang lebih lama. Dalam kasus rata-rata bergerak, bobot yang dikenakan pada nilai-nilai observasi merupakan hasil sampingan dari sistem MA tertentu yang diambil. Tetapi dalam pemulusan (smoothing) eksponensial terdapat satu atau lebih parameter pemulusan yang ditentukan secara eksplisit dan hasil pilihan ini menentukan bobot yang dikenakan pada nilai observasi Eksponensial Smoothing Tunggal Ada dua batasan utama dari pengguna rata-rata bergerak dalam penyusunan ramalan. Pertama untuk menghitung nilai rata-rata bergerak. Dibutuhkan sejumlah N data atau

25 nilai-nilai yang diobservasikan pada masa lalu harus dipertimbangkan terutama dalam ruang penyimpanan (storage space). Terutama jika penyusunan peramalan dilakukan untuk sejumlah item yang dibutuhkan. Kedua, ukuran yang sama digunakan untuk setiap data yang telah terjadi sebanyak N pada masa lalu, sehingga semua data observasi sebanyak N tersebut mempunyai peranan yang sama pentingnya dalam penyusunan ramalan. Selanjutnya perlu dicari suatu ukuran yang baik, yang dapat memenuhi kasus atau pandangan bahwa data observasi yang telah terjadi paling akhir memberikan informasi yang lebih banyak dari observasi sebelumnya. Jadi data atau nilai yang paling akhir haruslah diberikan timbangan atau bobot yang relatif lebih besar dalam peramalan yang dilakukan Data atau nilai observasi yang lebih dahulu hanya membutuhkan dua butir data meramalkan nilai yang akan terjadi pada masa mendatang. 2.. Analisa Eksponensial Smoothing Tunggal Bentuk umum yang digunakan dalam penyusunan suatu ramalan dengan metode eksponensial smoothing yaitu : F = + ) F t + 1 αx t (1 α t Metode ini mempunyai kebaikan secara nyata dengan mengurangi masalah penyimpanan (storage) data, karena tidak dibutuhkannya lebih lama menyimpan seluruh data historis (seperti dalam kasus rata-rata bergerak). Dalam metode ini

26 hanyalah data observasi yang paling mutakhir dan nilai ramalan yang terakhir serta suatu nilai dari R yang harus disimpam. Tujuan dari metode peramalan ini adalah sama dengan metode-metode peramalan yang lain, yaitu meminimalisasikan rata-rata kesalahan kuadrat (mean square error). Dari bentuk umum di atas dapat disusun kembali dengan salah satu cara sebagai berikut : F t + 1 = Ft + α ( X t t F ) Dan dapat disederhanakan menjadi : Ft + 1 = Ft + α( et) Dimana e adalah kesalahan ramalan untuk periode t, yaitu yang sebelumnya terjadi di kurangi dengan nilai ramalan. Oleh karena itu dapat dilihat bahwa penyusunan ramalan dengan metode eksponensial smoothing adalah lebih sederhana, karena ramalan yang disusun didasarkan nilai ramalan sebelumnya ditambah dengan suatu tingkat penyesuaian atas kesalahan yang telah terjadi oleh ramalan sebelumnya. Dan dapat dibutuhkan bahwa nilai e mempunyai nilai yang mendekati satu, maka nilai ramalan yang baru akan memperhitungkan suatu penyelesaian yang menyeluruh atas kesalahan dalam masalah yang lalu.

27 Adapun beberapa masalah dalam penggunaan metode eksponensial smoothing. Salah satu masalah tersebut adalah dalam usaha untuk mendapatkan besarnya nilai e. Nilai ini dapat diharapkan memperkecil (meminimumkan) kesalahan kuadrat rata-rata atau Mean Square Error (MSE). Pada metode eksponensial smoothing, minimum kesalahan kuadrat rata-rata (MSE) ditentukan dengan cara coba-coba nilai e ditentukan dan digunakan, lalu kesalahan kuadrat rata-rata (MSE) dihitung, dan kemudian nilai e yang lain dicoba, setelahitu kesalahan kuadrat rata-rata (MSE) yang diperoleh dibandingkan untuk mendapatkan kuadrat rata-rata (MSE) yang minimum Analisa Eksponensial Smoothing Linier Peramalan dengan menggubakan metode esponensial smoothing yang linier dapat dilakukan dengan perhitungan yang hanya membutuhkan tiga buah nilai data dan satu buah nilai. Pendekatan ini juga memberikan timbangan (bobot) yang menurun untuk dat atau observasi yang lebih lama. Dasar pemikiran dari metode eksponensial smoothing yang linier adalah lebih baik nilai pelican (smoothing value) tunggal maupun ganda terdapat pada waktu sebelum data sebenarnya., bila pada data itu ada trend. Disamping itu untuk menyesuaikan trend maka nilai-nilai pelicin tungga (smoothing value) ditambahkan nilai-nilai pelican ganda (double smoothing value).

28 Peramalan pada metode eksponensial smoothing linier ini disebut metode Brown s One Parameter Linier Eksponensial Smoothing dan formula yang digunakan yaitu : F Sedangkan : = a t + m t + b m t A t = S ' t + ' '' ' '' ( S t S t )2S t S t B S t ' t α = 1 α α X ( S ' S '' ) ' = 1+ (1 ) t 1 t t α S S '' t ' '' = α S t + ( 1 α) S t 1 Dimana m adalah jumlah periode di depan yang di ramalkan, ' S t adalah nilai eksponensial smoothing tunggal dan '' S t adalah nilai eksponensial gan BAB GAMBARAN UMUM BADAN KETAHANAN PANGAN.1 SEJARAH RINGKAS DAN PERKEMBANGAN BADAN KETAHANAN PANGAN

29 Pada era orde baru program intensifikasi pertanian bertujuan untuk meningkatkan produktivitas dan produksi beras menuju swasembada pangan. Untuk mewujudkan swasembada pangan dibentuk suatu wadah koordinasi yang bersifat fungsional dari berbagai dinas intansi terkait baik di tingkat pusat, propinsi, kabupaten kota dan sampai ke tingkat desa yang disebut Badan Pengendali BIMAS (Bimbingan Masal) di tingkat pusat, Satuan Pembinaan BIMAS di tingkat propinsi dan Satuan Pelaksanaan BIMAS di tingkat Kabupaten, dan Satuan penggerak BIMAS di tingkat Kecamatan dan Desa. Wadah koordinasi ini ditetapkan berdasarkan Keputusan Presiden di tingkat pusat, Keputusan Gubernur di tingkat Propinsi, Keputusan Bupati/walikota di tingkat Kabupaten, Kecamatan, dan Desa. Untuk mendukung wadah koordinasi yang bersifat fungsional tersebut, maka ditetapkan adanya Sekretariat Pembinaan BIMAS di tingkat Propinsi dan Sekretariat Pelaksanaan BIMAS di tingkat Kabupaten/Kota yang dipimpin oleh seorang Sekretaris. Seiring dengan perkembangan otonomi daerah maka seluruh lembaga struktural yang bersifat vertikal, bergabung dan menyatu ke dalam lembaga struktural dinas daerah. Sehingga dengan demikian seluruh lembaga struktural yang bersifat vertikal yang ada selama ini tidak ada lagi kecuali Lembaga Struktural yang menangani Keuangan, Kehakiman, Agama dan Pertahanan. Mengingat wadah koordinasi yang bersifat fungsioanal yang Satuan Pembinaan BIMAS di tingkat Propinsi, Satuan Pelaksanaan BIMAS di tingkat Kabupaten, dipandang tugas-tugasnya masih diperlukan dalam rangka peningkatan produktivitas dan produksi bahan pangan pokok dan startegis secara luas, maka

30 Pemerintah Pusat dan Pemerintah Daerah (PEMDA) Sumatera Utara membentuk suatu badan yang disebut dengan Badan Ketahanan Pangan (BKP) oleh karena itu Badan Ketahanan Pangan ini berperan sebagai Sekretariat Dewan Ketahanan Pangan yang sekaligus merupakan transparansi dari satuan Pembina BIMAS. Badan Ketahanan Pangan ini mempunyai tugas dan fungsi yang bersifat koordinatif yang merupakan kesinambungan dari tugas dan fungsi koordinasi yang diemban oleh satauan pembina BIMAS dan satuan pelaksanaan BIMAS pada era pemerintahan orde baru. Seluruh instansi Badan Ketahanan Pangan menempati kantor lama Kanwil Departemen Pertanian Propinsi Sumatera Utara dan kantor lama BIMAS dan pegawainya berasal dari pegawai Sekratiat Satuan Pembinaan BIMAS dan pegawai Kanwil Departemen Pertanian Sumatera Utara. Visi Badan Ketahanan Pangan Propinsi Sumatera Utara Visi Badan Ketahanan Pangan Propinsi Sumatera Utara : Terwujudnya ketahanan pangan masyarakat yang berbasis kepada sumber daya lokal yang dimiliki secara efesien dan berkelajutan menuju masyarakat yang berkualitas dan sejahtera..1.2 Misi Badan Ketahanan Pangan Propinsi Sumatera Utara Misi Badan Ketahanan Pangan Propinsi Sumatera Utara :

31 1. Meningkatkan keberdayaan dan kemandirian masyarakat untuk mewujudkan ketahanan pangan yang berbasis sumber daya lokal yang dimiliki. 2. Meningkatkan kualitas sumber daya manusia dan kesejahteraan masyarakat..1. Tugas Badan Ketahanan Pangan Propinsi Sumatera Utara Tugas Badan Ketahanan Pangan Propinsi Sumatera Utara : 2. Sebagai salah satu Lembaga Teknis Daerah Perda No. 4 Tahun 2001, membentuk kepala daerah dalam pemeliharaan Ketahanan Pangan.. Sebagai Sekretariat Dewan Ketahanan Pangan SK GUBSU No, 188/44/250/K/Thn 2002, membantu gubernur dalam pelaksanaan koordinasi perumusan kebijakan dan program di bidang Ketahanan Pangan yang meliputi aspek ketersediaan, distribusi, konsumsi, keamanan pangan, dan melaksanakan pengendalian, monitoring, dan evaluasi ketahanan pangan daerah..1.4 Fungsi Badan Ketahana Pangan Propinsi Sumatera Utara Fungsi Badan Ketahanan Pangan Propinsi Sumatera Utara : 1. Mengkoordinasikan perumusan kebijakan dan perencanaan program peningkatan ketahanan pangan daerah yang meliputi aspek-aspek sebagai berikut : a. Aspek ketersediaan yang bersumber dari produksi, cadangan dan impor. b. Aspek distribusi yang berbasis kepada stabilitas harga pangan, aman dan terjangkau.

32 c. Aspek konsumsi yang berbasis kepada penganekaragaman konsumsi nonberas, bermutu/bergizi dan aman. 2. Mengkoordinasikan monitoring program peningkatan ketahanan pangan melalui Rapat Dewan Ketahanan Pangan, Rapat Kelompok Kerja guna mengantisipasi dan memecahkan masalah yang dihadapi meliputi hal-hal sebagai berikut : a. Monitoring pelaksanaan kegiatan usaha tani b. Monitoring expor/impor bahan pangan strategis c. Monitoring harga pangan strategis dan lokal d. Monitoring pengadaan/penyimpangan/penyaluran cadangan makanan e. Monitoring kewaspadaan pangan (bencana alam dan gangguan OPT) f. Monitoring daerah rawan pangan g. Monitoring penganekaragaman konsumsi bahan pangan h. Monitoring mutu dan keamanan pangan i. Supervisi yang terkoordinasi ke lapangan. Melaksanakan peningkatan analisis dan pembinaan terhadap aspek-aspek ketahanan pangan (ketersediaan, distribusi, penganekaragaman konsumsi dan kewaspadaan/keamanan pangan) yang meliputi : a. Pelaksanaan DPH-LUEP b. Pengembangan lumbung pangan c. Pengembangan tunda jual d. Pengembangan pangan lokal e. Peningkatan pekarangan f. Pemberdayaan daerah raman pangan

33 4. Memantau dan mengendalikan ketersediaan dan distribusi bahan pangan, terutama 9 (sembilan) bahan pangan pokok. 5. Mengkoordinasi pelaporan dan evaluasi program peningkatan ketahanan pangan yang meliputi aspek ketersediaan, mutu dan keamanan pangan..1.5 Lokasi Badan Ketahanan Pangan Bangunan kantor Badan Ketahanan Pangan Propinsi Sumatera Utara seluas ± m 2 diatas tanah seluas ,5m 2 yang terletak di Jl. Jendral Besar Dr. Abdul Haris Nasution No. 24 Medan..2 Struktur Organisasi Instansi Pemerintah Struktur Organisasi Badan Ketahanan Pangan yaitu : Badan Ketahanan Pangan Propinsi Sumatera Utara dipimpin oleh seorang Kepala Badan Ketahanan Pangan Propinsi Sumatera Utara dipimpin oleh seorang Kepala Badan (Eselon II/a) dan dibantu oleh 4 orang pejabat Stuktural Eselon III/a dan 14 orang pejabat IV/a serta Kelompok Jabatan Fungsional (KJF) yakni : 1. Sekretaris : a. Sub Bagian Keuangan b. Sub Bagian Umum c. Sub Bagian Hukum dan Organisasi 2. Bidang Pengkajian Pangan

34 a. Sub Bidang Pengadaan dan Cadangan Makanan b. Sub Bidang Mutu Pangan dan Gizi c. Sub Bidang Pemberdayaan Pangan d. Sub Bidang Analisis Harga Pangan. Bidang Kewaspadaan Pangan dan Gizi a. Sub Bidang Monitoring dan Evaluasi Pangan b. Sub Bidang Sistem Informasi Manajemen Pangan c. Sub Bidang Rawan Panaga 4. Bidang Penganekaragaman Konsumsi Pangan dan Sumber Daya a. Sub Bidang Pola Konsumsi Pangan b. Sub Bidang Pemberdayaan Masyarakat dan Sumber Daya c. Sub Bidang Penganekaragaman Pangan Lokal 5. Kelompok Jabatan Fungsional.

35 BAB 4

36 ANALISIS DAN EVALUASI 4.1 Analisis Data Data yang di analisis dalam Tugas Akhir adalah data mengenai produksi beras dan kebutuhan beras di kabupaten Labuhan Batu. Data produksi beras dan kebutuhan beras dapat di lihat pada tabel di bawah ini : Tabel 4.1 Produksi Beras dan Kebutuhan Beras di Kabupaten Labuhan Batu Tahun Produksi Beras (Ton) Kebutuhan Beras (Ton)

37 Sumber : Badan Ketahanan Pangan Sumatera Utara Dari data di atas, untuk produksi beras dan kebutuhan beras maka penulis akan menganalisis data tersebut dan meramalkan produksi beras dan kebutuhan beras tahun 2008 dengan menggunakan metode pemulusan (smoothing) yaitu eksponensial linier satu parameter dari Brown. 4.2 Analisa Eksponensial Smoothing Tunggal Pada Tabel 4.2 menunjukkan hasil ramalan dengan Metode Eksponensial Smoothing Produksi beras Kab Labuhan Batu dengan menggunakan nilai α sebesar 0,1 ; 0,5 ; 0,9 sebagai contoh pada tabel 4.2 ramalan untuk periode tahun 1997 bila α = 0,1 dapat di hitung sebagai berikut : F = αx 2 +(1-α) F 2 = 0,1( )+(1-0,1)( ) = ,10 Dst F 12 = αx 11 +(1-α)F 11 = 0,1(24.4)+(1-0,1)( ,16) = ,64

38 Untuk α = 0,5 maka dapat dihitung sebagai berikut : F = αx 2 +(1-α) F 2 = 0,5( )+(1-0,5)( ) = ,50 Dst F 12 = αx 11 +(1-α)F 11 = 0,5(24.4)+(1-0,5)( ,8) = ,19 Untuk α = 0,9 maka dapat dihitung sebagai berikut : F = αx 2 +(1-α) F 2 = 0,9( )+(1-0,9)( ) = ,90 Dst F 12 = αx 11 +(1-α)F 11 = 0,9(24.4)+(1-0,9)( 20567,5) = ,44 Tabel 4.2 Ramalan Kesalahan Produksi Beras Kabupaten Labuhan Batau Tahun 2008 Dengan Menggunakan Methode Exponensial Smoothing Tahun Periode / Produksi Beras Nilai Ramalan Dengan Eksponensial Smoothing Waktu Ton α= 0,1 α= 0,5 α =0, , , ,90

39 , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Analisa Eksponensial Smoothing Yang Linier Penggunaan metode Brown s One Parameter Linier Ekhsponensial Smoothing, dapat dilakukan untuk penyusunan peramalan seperti terlihat pada tabel ini ditunjukkan penyusunan peramalan dari Produksi Beras Kabupaten Labuhan Batu Tahun Pada tabel ini perhitungan didasarkan pada α sebesar 0,1 ; 0,5 ; 0,9 sebagai contoh untuk α = 0,1 pada periode ramalan untuk periode adalah : F = a 2 +b 2 (1) = (-46,01)(1) = ,20 Dimana : A = 2S S"

40 B =2( ,89)-(198.17,00) = ,78 α 1 α ( )( S' S ) = " 0,1 = ( 1 0, , ,00 ) = -46,01 S' = α X + (1 α) S' 1 = 0,1* ,00+(1-0,1) ,10 = ,89 S α " = S' + (1 0,1) S 1 = 0,1* ,89+(1-0,1) ,01 = ,00 Tabel 4. Ramalan Produksi Beras Dengan Methode Exponensial Smoothing Yang Linier (Brown s One Parameter α = 0,1) Tahun Periode / Produksi Beras Waktu Ton S't S"t Nilai a Nilai b Ft+m , , , ,19-14, , , , ,78-46, , , , , ,09 6, , , , , ,76 204, , , , , ,87 177, , , , , ,28-8, , , , , ,8 4, , , , , ,56 545, , , , , ,81 759, , , , , , , , , , , ,80 62, ,81

41 , , , ,57 784, ,0 Untuk itu didapat : Ramalan Produksi Beras Kabupaten Labuhan Batu Tahun 2008 adalah : F 14 = a 14 +b 14 (1) = ,57+(-784,67)(1) = ,9 Peramalan Produksi beras tahun 2008 Gambar mengenai hubunagn antara perkembangan data aktual dengan peramalan dapat dilihat pada gambar berikut : PRODUKSI BERAS Ft+m - - Nilai b Nilai a S"t S't Produksi Beras Ton Tahun TAHUN Gambar 4. Peramalan Produksi Beras

42 Sedangkan untuk mengetahui nilai kesalahannya dapa dilihat dalam tabel berikut ini : Tabel 4. Kesalahan Error Error Absolute Error Kuadrat Error Persentase Error Persentase Absolute ,20.102, ,00-1,59 2, , , ,00 2,57, , , ,00 9,11 9, , , ,00-1,7 1, , , ,00-14,84 15, , , ,00 17,81 18, , , ,00 8,98 9,00 21., , ,00 9,2 9, , , ,00 11,88 12, , , ,00-2,81 24, , , ,00 7,0 7,00 Dimana : 1. Nilai Tengah Kesalahan Kuadrat (Mean Square Error) adalah : 1 2 ei i= MSE= = = n 1 2. Nilai Tengah Kesalahan Persentase (Maen Absolute Percentage) adalah : 1 PEi i= MAPE= = = 8 n 1. Nilai Tengah Deviasi Absolut (Mean Absolute Deviatio) adalah :

43 1 Xi Fi i= MAD= = = , 08 n 1 untuk α = 0,5 pada periode ramalan untuk periode adalah : F = a 2 +b 2 (1) = ,75+(-50,50)(1) = ,00 Dimana : A = 2S S" B =2( ,25)-( ,75) = ,75 α 1 α ( )( S' S ) = " 0,5 = ( 1 0, , ,75 ) S' = -50,00 = α X + (1 α) S' 1 = 0,5* ,00+(1-0,5) ,50 = ,25 S = α S + S " ' (1 0,5) 1 = 0,1* ,25+(1-0,1) 196.2,25 = ,75

44 Tabel 4.4 Ramalan Produksi Beras Dengan Methode Exponensial Smoothing Yang Linier (Brown s One Parameter α = 0,5) Tahun Periode / Produksi Beras Waktu Ton S't S"t Nilai a Nilai b Ft+m , , ,75 125, , , ,75-50, , , , , , , , , ,1 5.56, , , , ,48 499, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,1 714, ,25 Untuk itu didapat : Ramalan Produksi Beras Kabupaten Labuhan Batu Tahun 2008 adalah : F 14 = a 14 +b 14 (1) = ,1+(714,76)(1) = ,07 Peramalan Produksi beras tahun 2008 Gambar mengenai hubungan antara perkembangan data aktual dengan peramalan dapat dilihat pada gambar berikut :

45 PRODUKSI BERAS Ft+m - - Nilai b Nilai a S"t S't Produksi Beras Ton Tahun TAHUN Gambar 4.4 Peramalan produksa beras Sedangkan untuk mengetahui nilai kesalahannya dapa dilihat dalam tabel berikut ini : Tabel 4.4 Kesalahan Error Error Absolute Error Kuadrat Error Persentase Error Persentase Absolute , , ,00-0,98 1, , , ,00,7 4, , , ,00 7, 7, , , ,00-10,10 10, , , ,00-16,6 17, , , ,00 26,9 26, , , ,00 -,17, ,29.524, ,00-1,5 2, , , ,00 2,1 2, , , ,00-9,89 40, , , ,00 18,97 19,00

46 Dimana : 1. Nilai Tengah Kesalahan Kuadrat (Mean Square Error) adalah : 1 2 ei i= MSE= = = , 62 n 1 2. Nilai Tengah Kesalahan Persentase (Maen Absolute Percentage) adalah : 1 PEi i= 1 11 MAPE= = = 10, 08 n 1. Nilai Tengah Deviasi Absolut (Mean Absolute Deviatio) adalah : untuk α = 0,9 pada periode ramalan untuk periode adalah : F = a 2 +b 2 (1) = (-1.406,27)(1) = ,80 Dimana : A = 2S S" B =2( ,29)-(195.14,54) = ,04 α 1 α ( )( S' S ) = " 0,9 = ( 1 0, , ,54) = ,27 S' = α X + (1 α) S' 1

47 = 0,9* (1-0,9) ,90 = ,29 S α " = S' + (1 0,1) S 1 = 0,9* ,29+(1-0,9) ,81 = ,54 Tabel 4.5 Ramalan Produksi Beras Dengan Methode Exponensial Smoothing Yang Linier (Brown s One Parameter α = 0,9) Tahun Periode / Produksi Beras Waktu Ton S't S"t Nilai a Nilai b Ft+m , , ,99 405, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,16.64, , , , , , , , , , , , , , , , ,74 Untuk itu didapat : Ramalan Produksi Beras Kabupaten Labuhan Batu Tahun 2008 adalah : F 14 = a 14 +b 14 (1) = ,09+(1.280,79)(1) = ,88

48 Peramalan Produksi beras tahun 2008 Gambar mengenai hubungan antara perkembangan data aktual dengan peramalan dapat dilihat pada gambar berikut : PRODUKSI BERAS Ft+m - - Nilai b Nilai a S"t S't Produksi Beras Ton Tahun TAHUN Gambar 4.5 Peramalan Produksi Beras Sedangkan untuk mengetahui nilai kesalahannya dapa dilihat dalam tabel berikut ini : Dimana : Tabel 4.5 Kesalahan Error Error Absolute Error Kuadrat Error Persentase Error Persentase Absolute , , ,00-1,18 0, , , ,00 4,50 5, ,28 9,81 96,28 4,50 4, , , ,00-16,2 16, , , ,00-6,6 7, , , ,00 5,66 6,00

49 , , ,00-26,81 27, , , ,00 2,81, , , ,00,6 4, , , ,00-42,4 42, , , ,00 4,91 44,00 1. Nilai Tengah Kesalahan Kuadrat (Mean Square Error) adalah : 1 2 ei i= ,28 MSE= = = , n 1 2. Nilai Tengah Kesalahan Persentase (Maen Absolute Percentage) adalah : 1 PEi i= 1 188,74 MAPE= = = 14, 52 n 1. Nilai Tengah Deviasi Absolut (Mean Absolute Deviatio) adalah : 1 Xi Fi i= ,8 MAD= = = 0.242, 7 n 1 Pada Tabel 4.6 menunjukkan hasil ramalan dengan Metode Eksponensial Smoothing Produksi beras Kab Labuhan Batu dengan menggunakan nilai α sebesar 0,1 ; 0,5 ; 0,9 sebagai contoh pada tabel 4.6 ramalan untuk periode tahun 1997 bila α = 0,1 dapat di hitung sebagai berikut :

50 F = αx 2 +(1-α) F 2 = 0,1(141.90)+(1-0,1)(18.69) = ,0 Dst F 12 = αx 11 +(1-α)F 11 = 0,1( )+(1-0,1)( ,08) = ,21 Untuk α = 0,5 maka dapat dihitung sebagai berikut : F = αx 2 +(1-α) F 2 = 0,5(141.90)+(1-0,5)(18.69) = ,50 Dst F 12 = αx 11 +(1-α)F 11 = 0,5( )+(1-0,5)( ,74) = ,7 Untuk α = 0,9 maka dapat dihitung sebagai berikut : F = αx 2 +(1-α) F 2 = 0,9(141.90)+(1-0,9)(18.69) = ,0 Dst F 12 = αx 11 +(1-α)F 11 = 0,9( )+(1-0,9)( ,70)

51 = ,87 Tabel 4.6 Ramalan Kesalahan Kebutuhan Beras Kabupaten Labuhan Batau Tahun 2008 Tahun Dengan Menggunakan Methode Exponensial Smoothing Periode / Kebutuhan Beras Nilai Ramalan Dengan Eksponensial Smoothing Waktu Ton α= 0,1 α= 0,5 α =0, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,09 Penggunaan metode Brown s One Parameter Linier Ekhsponensial Smoothing, dapat dilakukan untuk penyusunan peramalan seperti terlihat pada tabel ini ditunjukkan penyusunan peramalan dari Kebutuhan Beras Kabupaten Labuhan Batu Tahun Pada tabel ini perhitungan didasarkan pada α sebesar 0,1 ; 0,5 ; 0,9 sebagai contoh untuk α = 0,1 pada periode ramalan untuk periode adalah : F = a 2 +b 2 (1)

52 = 19.08,57+(77,67)(1) = 19.40,40 Dimana : A = 2S S" B =2(19.61,7)-(18.816,01) = ,45 α 1 α ( )( S' S ) = " 0,1 = ( 1 0, , ,01 ) = 90,64 S' = α X + (1 α) S' 1 = 0,1* (1-0,1) ,70 = 19.61,7 S α " = S' + (1 0,1) S 1 = 0,1*19.61,7+(1-0,1) ,7 = ,01 Tabel 4.7 Ramalan Kebutuhan Beras Dengan Methode Exponensial Smoothing Linier (Brown s One Parameter α = 0,1) Tahun Periode / Kebutuhan Beras Waktu Ton S't S"t Nilai a Nilai b Ft+m , , ,0 2, , , ,45 90, , , , ,09 190, ,09

53 , , ,65 08, , , , ,70 9, , , , ,96-152, , , , ,65-201, , , ,4 1.12,54-09, , , , ,81-88, , , , ,6-174, , , , ,25-12, , , , ,57-77, ,64 Untuk itu didapat : Ramalan Produksi Beras Kabupaten Labuhan Batu Tahun 2008 adalah : F 14 = a 14 +b 14 (1) = ,57+(77,67)(1) = ,9 Peramalan Kebutuhan beras tahun 2008 Gambar mengenai hubunagn antara perkembangan data aktual dengan peramalan dapat dilihat pada gambar berikut : Ft+m - - KEBUTUHAN BERAS Nilai b - 2 Nilai a S"t S't Kebutuhan Beras Ton Tahun TAHUN Gambar 4.7 Peramalan Kebutuhan Beras

54 Sedangkan untuk mengetahui nilai kesalahannya dapa dilihat dalam tabel berikut ini : Tabel 4.7 Kesalahan Error Error Absolute Error Kuadrat Error Persentase Error Persentase Absolute , , ,00 4,01 4, , , ,00 6,62 7, , , ,00 7,68 8, , , ,00-22,74 2, , , ,00-15,91 16, , , ,00 -,76 4, , , ,00-8,64 9, , , ,00-6,4 6, , , ,00 14,0 14, , , ,00 10,75 11, , , ,00-12,21 12,00 Dimana : 1. Nilai Tengah Kesalahan Kuadrat (Mean Square Error) adalah : 1 2 ei i= MSE= = = n 1 1. Nilai Tengah Kesalahan Persentase (Maen Absolute Percentage) adalah : 1 PEi i= MAPE= = = 17, 1 n 1 2. Nilai Tengah Deviasi Absolut (Mean Absolute Deviatio) adalah : 1 Xi Fi i= MAD= = = n 1

55 untuk α = 0,5 pada periode ramalan untuk periode adalah : F = a 2 +b 2 (1) = ,75+(809,25)(1) = ,00 Dimana : A = 2S S" B =2(142.79,25)-( ,75) = ,75 α 1 α ( )( S' S ) = " 0,5 = ( 1 0, , ,75) S' =.146,6 = α X + (1 α) S' 1 = 0,5* (1-0,5) ,50 = ,25 S = α S + S " ' (1 0,5) 1 = 0,5*142.79,25+(1-0,5)19.502,25 = ,75 Tabel 4.8

56 Ramalan Kebutuhan Beras Dengan Methode Exponensial Smoothing Linier (Brown s One Parameter α = 0,5) Tahun Periode / Kebutuhan Beras Waktu Ton S't S"t Nilai a Nilai b Ft+m , , ,75 809, , , , , , , , , , , , , ,6.9, , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,6-2.45, , , , , , , ,7 1.88, , , , , , , , , , , , , ,91 Untuk itu didapat : Ramalan Kebutuhan Beras Kabupaten Labuhan Batu Tahun 2008 adalah : F 14 = a 14 +b 14 (1) = ,48+( ,61)(1) = ,91 Peramalan Kebutuhan beras tahun 2008 Gambar mengenai hubungan antara perkembangan data aktual dengan peramalan dapat dilihat pada gambar berikut :

57 Ft+m - - KEBUTUHAN BERAS Nilai b Nilai a S"t S't Kebutuhan Beras Ton Tahun TAHUN Gambar 4.8 Peramalan Kebutuhan Beras Sedangkan untuk mengetahui nilai kesalahannya dapa dilihat dalam tabel berikut ini : Tabel 4.8 Kesalahan Error Error Absolute Error Kuadrat Error Persentase Error Persentase Absolute ,25.474, ,00 0,56 2,00 641,8.55, ,00 0,4 2, , , ,00-1,01 6, ,5 1.40, ,00-19,28 11, , , ,00 4,98 7, , , ,00 11,4 11, ,99 1.6, ,00 1,75 1,00.871,98.114, ,00,10 2, , , ,00 10,95 11, , , ,00 -,62 4,00-5.1, , ,00-86,4 87,00 Dimana

58 1. Nilai Tengah Kesalahan Kuadrat (Mean Square Error) adalah : 1 2 ei i= MSE= = = n 1 2. Nilai Tengah Kesalahan Persentase (Maen Absolute Percentage) adalah : 1 PEi i= MAPE= = = 11, 08 n 1. Nilai Tengah Deviasi Absolut (Mean Absolute Deviatio) adalah : 1 Xi Fi i= MAD= = = , 62 n 1 untuk α = 0,9 pada periode ramalan untuk periode adalah : F = a 2 +b 2 (1) = ,6+(2.621,97)(1) = ,60 Dimana : A = 2S S" B =2( ,6)-( ,) = ,5 α 1 α ( )( S' S ) = " 0,9 = ( 1 0, , ,) =.146,6

59 S' = α X + (1 α) S' 1 = 0,9* (1-0,9) ,0 = ,9 S α " = S' + (1 0,1) S 1 = 0,9* ,9+(1-0,9) , = , Tabel 4.9 Ramalan Kebutuhan Beras Dengan Methode Exponensial Smoothing Linier (Brown s One Parameter α = 0,9) Tahun Periode / Kebutuhan Beras Waktu Ton S't S"t Nilai a Nilai b Ft+m , , , , , , ,5.146, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,92-492, , , , , , , , , ,99.419, , , , , , ,14 Untuk itu didapat :