BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Transkripsi

1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Pada dasarnya peramalan adalah merupakan suau dugaan aau perkiraan enang erjadinya suau keadaan di masa depan. Akan eapi dengan menggunakan meodemeode erenu peramalan menjadi lebih dari sekedar perkiraan. Peramalan dilakukan dengan memanfaakan informasi erbaik yang ada pada masa iu, unuk menimbang kegiaan di masa yang akan daang agar ujuan yang diinginkan dapa ercapai. Teknik Peramalan sanga pening dalam berbagai macam organisasi keika prediksi masa depan harus diikuserakan dalam pengambilan kepuusan. Sebagai conoh, pemerinah suau negara harus dapa membua prediksi beberapa hal anara lain kualias udara, kualias air, curah hujan, laju pengangguran laju inflasi dan beberapa hal yang berkaian dengan penenuan kebijakan pemerinah. Conoh lain misalnya deparemen markeing di bidang bisnis erenu, lebih banyak membuuhkan peramalan perisiwa aau kondisi yang erjadi selama perusahaan iu beroperasi. Karena iu prediksi yang handal sanga dibuuhkan unuk menenukan kebijakan pada masa yang akan daang. Dalam melakukan peramalan perisiwa yang akan erjadi di masa depan, seseorang memerlukan informasi enang perisiwa masa lalu. Dengan kaa lain, dalam melakukan peramalan ke depan harus melakukan analisa daa masa lalu, dan menjadikannya dasar unuk meramalkan di masa yang akan daang. Para peramal biasanya melakukan peramalan melalui ahapan beriku: 1. Melakukan analisa daa masa lalu dengan ujuan unuk meliha pola aau perilaku daa masa lalu. 2. Seelah diemukan pola erenu, dilakukan eksplorasi daa masa lalu kemudian pemilihan meode peramalan unuk mendapakan model peramalan pada masa depan berdasarkan daa sekarang aau daa masa lalu. Universias Sumaera Uara

2 Meode peramalan yang baik adalah meode yang memberikan nilai perbedaan aau penyimpangan sekecil mungkin anara ramalan dengan daa yang sebenarnya. Syara suau peramalan kuaniaif harus bisa memenuhi 3 (iga) kondisi yaiu ersedia informasi masa lalu, informasi dapa dikuaniaifkan ke dalam benuk daa numerik sera dapa diasumsikan bahwa pola masa lalu akan berlanju pada masa yang akan daang. Lebih dari beberapa dekade, banyak peneliian yang elah dilakukan unuk mempelajari dan memprediksi masa depan. Peneliian peneliian ersebu elah memberikan rekomendasi beberapa meode unuk peramalan anara lain Moving Average, Naïve Model, Exponenial Smohing sampai model yang paling rumi seperi model Hol dan model dan model Winer dan pengembangan model-model lain seperi model kombinasi deerminisik sokasik, ARIMA, fungsi ransfer dan peramalan mulivariabel. Daa yang digunakan dalam peramalan merupakan suau daa ime series. Time series sendiri merupakan observasi yang diamai secara kronologis dari waku ke waku. Sebagai conoh daa ime series adalah curah hujan seiap jangka waku erenu, jumlah pengangguran dari ahun ke ahun, perminaan konsumen erhadap suau produk yang ercaa seiap bulan dan sebagainya. Daa dere berkala yang akan diramalkan harus dilakukan analisa daa erlebih dahulu unuk meliha pola aau perilaku daa masa lalu. Analisis dere berkala (ime series) adalah suau analisa yang berdasarkan hasil ramalan yang disusun aas pola hubungan anara variabel yang dicari dengan variabel waku yang mempengaruhinya. Peramalan daa dere berkala pada dasarnya adalah analisis univaria (unggal) yaiu pada model ARIMA, sedangkan dalam kenyaaannya, sebagian besar pengamaan merupakan daa mulivaria. Salah sau upaya menganalisis daa dere waku mulivaria agar diperoleh hasil yang dapa memberikan informasi yang lengkap dan simulan, adalah dengan menransformasikan menjadi model univaria melalui model fungsi ransfer, yang konsepsinya berdasarkan pada daa bivaria. Pemodelan fungsi ransfer adalah meode dalam analisis dere berkala berganda (mulivariae). Model Fungsi Transfer adalah suau model yang menggambarkan bahwa nilai prediksi masa depan dari suau ime series (oupu series) adalah berdasarkan pada Universias Sumaera Uara

3 nilai-nilai masa lalu dari ime series iu sendiri dan berdasarkan pula pada sau aau lebih ime series yang berhubungan (inpu series) dengan oupu series ersebu. Menuru beberapa ahli bahwa meodologi fungsi ransfer merupakan meodologi yang ingka kesuliannya inggi, akan eepi pada saa ini dengan banyaknya perangka lunak kompuer yang mendukung dalam penggunaan meode ini dalam peramalan semakin banyak juga digunakan dalam meramalkan suau keadaan dimasa yang akan daang. Berdasarkan kondisi di aas, penulis ingin menguraikan cara pemodelan fungsi ransfer. Unuk iu penulis mengambil judul " Analisis Dere Berkala Bivaria Pada Model Fungsi Transfer ". 1.2 Perumusan Masalah Masalah dalam peneliian ini bagaimanakah menenukan karakerisik (sifa) indikaor penenu (dere inpu) sehingga diperoleh variabel dere oupu pada masa yang akan daang dengan menggunakan konsep fungsi ransfer yang erdiri dari dere inpu, dere oupu, dan seluruh pengaruh lain disebu gangguan. Dalam ulisan ini penulis hanya membahas pada fungsi ransfer dengan menggunakan daa dere berkala bivaria. 1.3 Tinjauan Pusaka ARIMA dikembangkan oleh Box dan Jenkins sehingga disebu ARIMA Box-Jenkins. Meode ini merupakan gabungan dari meode penghalusan, meode regresi dan meode dekomposisi. Analisis dere berkala berganda dalam model mulivaria adalah menggabungkan beberapa karaerisik dari model ARIMA univaria dan beberapa karaerisik analisis regresi berganda. Fungsi ransfer adalah bagian dari model mulivaria iu sendiri yaiu daa yang erdiri dari dua dere berkala (bivaria) dan daa yang erdiri lebih dari dua dere berkala (mulivaria) sehingga dapa memprediksi apa yang akan erjadi pada dere oupu apabila dere inpu berubah. Beberapa ahli elah menggunakan model fungsi ransfer dalam peramalan, di bidang eknik konsep fungsi ransfer sudah menjadi pusa perhaian selama beberapa waku yang lalu. Box dan Jenkins (1976) membahas secara rinci penenuan fungsi Universias Sumaera Uara

4 ransfer unuk suau anur gas (gas furnance) dimana dere inpunya adalah laju gas dalam fee kubik/meni dan dere oupunya adalah persenase CO 2 dari gas yang keluar. Dalam bidang ekonomi manejerial, penerapan pemodelan fungsi ransfer sedang meningka. Umsea (1977) mengembangkan suau model fungsi ransfer unuk ujuan meramalkan harga pasar bursa (sock marke). Helmer dan Johansson (1977) menggunakan "Lydia Pinkham daa base" dan mengembangkan model fungsi ransfer yang menghubungkan ingka penjualan hasil anaman dengan pengeluaran adverensinya. Pada subjek yang sama, Mongomery dan Weaherby (1980) mengembangkan model fungsi ransfer unuk menghubungkan penjualan "konsenra sof drink" (y) dengan pengeluaran (x). Model fungsi ransfer bivaria diulis dalam dua benuk umum (Meode dan Aplikasi Peramalan Karangan Makridakis: 1999). Benuk perama adalah sebagai beriku: Keerangan: Y = v( B) X + N (1.1) Y = Dere oupu X N = Dere inpu = Nilai gangguan random v B k ) = ( v + v B+ v B +... v B k ) k adalah orde fungsi ransfer. ( B ( X ) = X 1 v 0,...v k = Bobo respons impuls (bobo fungsi ransfer) Box-Jenkins (1976) menamakan persamaan (1.1) dengan model fungsi ransfer, aau model ARMAX. Unuk menunjukkan nilai yang diransformasikan, persamaan (1.1) diubah ke dalam benuk: ω( B) y = + δ ( B) n (1.2) aau y ω( B) θ ( B) = x b + a (1.3) δ ( B) φ( B) Universias Sumaera Uara

5 Tujuan dere inpu dan oupu ersebu diransformasikan adalah unuk mengaasi varians yang nonsasioner dan dibedakan unuk mengaasi nilai engah yang nonsasioner dan jika perlu unuk menghilangkan unsur musimannya. Selain iu orde dari fungsi ransfer ersebu adalah k menjadi orde eringgi unuk proses pembedaan dan kadang kadang dapa lebih besar sehingga idak perlu dibaasi, oleh sebab iu model fungsi ransfer dapa diubah menjadi model yang lebih sederhana. 1.4 Tujuan Peneliian 1. Menerapkan meode fungsi ransfer unuk meliha pengaruh dere inpu erhadap dere oupu. 2. Menduga model peramalan dere oupu berdasarkan dere inpu dengan menerapkan meode fungsi ransfer. 3. Mendapakan benuk model peramalan dere berkala yang baik dengan menggunakan fungsi ransfer. 1.5 Konribusi Peneliian 1. Mengembangkan fungsi ransfer dan pengunaannya dalam peramalan 2. Meningkakan pemahaman yang baik dalam rangka menerapkan fungsi ransfer dalam saisika, maupun penerapannya dengan ilmu lain. Universias Sumaera Uara

6 1.6 Meodologi Peneliian Meode yang digunakan dalam peneliian ini adalah meode peramalan dengan menggunakan fungsi ransfer, adapun langkah langkah yang dilakukan dengan fungsi ransfer adalah sebagai beriku: 1. Plo Daa 2. Idenifikasi benuk model dengan cara memeriksa kesasioneran daa dan melakukan pembedaan, kemudian dilakukan pemuihan dere inpu dan oupu, meliha model perhiungan korelasi silang dan korelasi diri dari dere inpu dan oupu sera pendugaan langsung bobo fungsi ransfer (bobo respon impuls). 3. Pendugaan parameer model dengan cara menduga nilai awal dan akhir parameer (disebu ahap pendugaan). 4. Uji diagnosa model dengan cara perhiungan korelasi diri (auokorelasi) dan korelasi silang dari dere inpu dan oupu (unuk meliha benuk model sudah epa aau belum). 5. Membua model peramalan dengan menggunakan model fungsi ransfer. Universias Sumaera Uara