BAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi jagung merupakan hasil bercocok tanam, dimana dilakukan penanaman bibit

Transkripsi

1 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Produksi Produksi jagung merupakan hasil bercocok tanam, dimana dilakukan penanaman bibit tanaman pada lahan yang telah disediakan, pemupukan dan perawatan sehingga memperoleh hasil yang dapat dimanfaatkan dan digunakan. Pentingnya produksi jagung ini dikarenakan jagung merupakan komoditi penting yang memiliki kaya manfaat, dan merupakan penghasil karbohidrat kedua setelah beras. Produksi jagung ini juga sangat bermanfaat untuk menambah pendapatan daerah kabupaten simalungun, karena jagung merupakan bahan utama untuk membuat pakan ternak. 2.2 Pengertian Kebutuhan Kebutuhan merupakan suatu harapan atau sesuatu hal dalam kehidupan manusia yang harus dipenuhi, karena merupakan hal penting yang dapat melancarkan pelaksanaan aktivitasnya. Kebutuhan dibedakan atas tiga golongan besar; 1. Kebutuhan Primer (pokok) 2. Kebutuhan Sekunder (sampingan) 3. Kebutuhan Tertier (mewah) Kebutuhan pokok adalah suatu kebutuhan yang harus terpenuhi, karena kebutuhan ini sangat erat hubungannya dengan ketahanan hidup manusia yang jika tidak terpenuhi dapat menghambat atau membatalkan semua kegiatan, baik yang akan dilaksanakan maupun yang sedang dilaksanakan. Dinegara kita jagung sudah termasuk kebutuhan primer, disebabkan oleh besarnya peran jagung untuk menggantikan beras karena memiliki karbohidrat sesuai dengan kalori

2 yang dibutuhkan oleh tubuh. Selain sebagai sumber karbohidrat jagung juga memiliki manfaat sebagai bahan kecantikan, dan sumber gizi yang sangat di butuhkan oleh tubuh. 2.3 Peramalan Pengertian Peramalan Sejak tahun 1960 semua tipe organisasi, telah menunjukkan keinginan yang meningkat untuk mendapatkan ramalan dan menggunakan sumberdaya peramalan secara lebih baik. Suatu sistem peramalan harus mempunyai kaitan di antara ramalan ramalan yang dibuat pada manajemen yang lain. Keberhasilan suatu peramalan harus diperhatikan ketergantungan yang tinggi diantara ramalan. Peramalan adalah kegiatan memperkirakan atau memprediksi apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang diperkirakan akan terjadi pada masa yang akan datang. Untuk memprediksi hal tersebut diperlukan data yang akurat dimasa lalu, sehingga kita dapat melihat prospek situasi dan kondisi di masa yang akan datang. Pada umumnya kegunaan peramalan adalah sebagai berikut: 1. Sebagai alat bantu dalam perencanaan yang efektif dan efesien 2. Untuk memperkirakan sumber daya pada masa yang akan datang 3. Untuk membuat keputusan yang tepat Kegunaan peramalan terlihat pada saat pengambilan keputusan. Keputusan yang baik adalah keputusan yang didasarkan atas pertimbangan apa yang akan terjadi pada waktu keputusan dalam berbagai kegiatan perusahaan. Baik tidaknya hasil dari suatu penelitian sangat ditentukan oleh ketetapan ramalan yang dibuat. Walaupun demikian perlu diketahui bahwa ramalan selalu ada unsur kesalahannya, sehingga yang perlu diperhatikan adalah usaha untuk memperkecil kesalahan dari ramalan tersebut.

3 2.3.2 Jenis Jenis Peramalan Peramalan dapat dibedakan atas beberapa macam tergantung dari segi mana dilihat. Apabila dilihat dari segi penyusunannya maka peramalan dapat dibedakan atas dua bagian yaitu: 1. Peramalan Subyektif yaitu peramalan yang tergantung kepada parasaan atau intuisi orang yang melakukan peramalan. Dalam hal ini orang yang meramalkan sangat memiliki pengaruh yang besar terhadap hasil yang di ramalkannya. 2. Peramalan Objektif yaitu peramalan yang dilakukan berdasarkan data yang relevan pada masa yang lampau, dengan menggunakan teknik analisis atau metode metode yang berlaku Dilihat dari jangka waktu yang disusun peramalan di bedakan atas dua bagian juga: 1. Peramalan jangka pendek yaitu peramalan yang dilakukan untuk penyusunan hasil ramalan yang jangka waktunya kurang dari satu setengah tahun. Misalnya: penyusunan rencana produksi, dan lain sebagainya. 2. Peramalan jangka panjang yaitu peramalan yang dilakukan untuk penyusunan hasil ramalan dalm jangka waktu lebih dari satu setengah tahun. Misalnya: peramalan pembangunan suatu daerah atau kota, dan lain sebagainya. Berdasarkan sifatnya peramalan dibagi atas dua macam yaitu: 1. Peramalan kualitatif, yaitu peramalan yang didasarkan pada data kualitatif pada masa yang lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung kepada orang yang menyusunya.hal ini sangat penting karena peramalan diperoleh berdasarkan pengalaman, pendapat an pemikiran dari yang menyusun permalan. 2. Peramalan kuantitatif, yaitu peramalan yang yang didasarkan pada data masa lalu. Hasil yangdiperoleh sangat tergantung kepada metode apa yang digunakan.

4 Baik tidaknya metode yang digunakan oleh perbedaan atau penyimpangan antara hasil dan kenyataan yang terjadi. Semakin kecilenyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan yang terjadi maka semakin kecil pula metode yang digunakan Metode Peramalan a. Pengertian dan Kegunaan Metode Peramalan Metode peramalan adalah suatu cara untuk memprediksi atau memperkirakan secara kualitatif ataupun kuantitatif apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang, berdasarkan data masa lalu yang relevan. Kegunaan metode peramalan adalah untuk memperkirakan secara sistematis dan fragmatis atas data yang relevan yang diperoleh pada masa lalu. Dengan menggunakan metode metode tersebut diharapkan dapat memberikan tingkat kepercayaan yang lebih tinggi karena dapat diuji penyimpangan atau deviasi yang terjadi. b. Jenis Jenis Metode Peramalan 1. Metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisa hubungan antar variabel yang diperkirakan dengan variabel waktu merupakan deret berkala (Time Series), metode peramalan yang termaksud jenis ini yaitu: a. Metode Pemulusan (smoothing). b. Metode Box Jenkins c. Metode Proyeksi Trend dengan Regresi 2. Metode Peramlaan yang didasarkan atas penggunaan analisis pola hubungan antar variabel lain yang mempengaruhinya, yang bukan waktu di sebut metode korelasi atau sebab akibat Metode Pemulusan (Smoothing) Metode pemulusan (smoothing) adalah peramalan dengan mengadakan penghalusan atau pemulusan terhadap data masa lalu yaitu dengan mengambil rata-rata dari nilai beberapa

5 tahun untuk menaksir nilai pada tahun yang akan datang dan metode ini menggunakan data time series. Secara umum metode pemulusan ( smoothing ) dapat digolongkan kedalam beberapa kelompok : 1. Metode Perataan (Avarage) a. Metode perataan yang sesuai dengan pengertian konvensional tentang nilai tengah, yaitu pembobotan yang sama terhadap nilai nilai observasi. b. Metode rata rata bergerak tunggal ( single moving average) c. Metode rata rata bergerak ganda ( Double moving avarage) d. Kombinasi rata rata bergerak lainnya 2. Metode pemulusan ( smothing ) Eksponensial a. Pemulusan Eksponensial Tunggal Dalam metode eksponensial tunggal besar kecilnya α benar benar analog dengan memasukkan besar kecilnya jumlah pengamatan pada perhitungan rata rata bergerak. Pemulusan eksponensial tunggal akan selalu mengikuti trend pada data yang sebenarnya. b. Pemulusan Eksponensial Tunggal : Pendekatan Aditif Pemulusan eksponensial dengan metode ini memiliki kelebihan yang nyata, yang dalam hal ini α dapat berubah secara sterkendali, seiring dengan adanya perubahan dalam pola datanya. 3. Pemulusan ( smoothing ) Eksponensial Ganda a. Metode Linier Satu Parameter dari Brown

6 Di mana : Nilai pemulusan eksponensial tunggal (single eksponensial smoothing value) Nilai pemulusan eksponensial ganda (double eksponensia smoothing value) Parameter pemulusan eksponensial yang besarnya (0< < 1) Konstanta Pemulusan hasil peramalan untuk m periode kedepanyang akan diramalkan b. Metode Dua Parameter dari Holt Metode ini digunakan untuk peramalan yang bersifat trend 4. Pemulusan Eksponensial Tripel 5. Pemulusan Eksponensial menurut Klasifikasi Pegels Bentuk umum metode ini: Dimana : Ramalan untuk periode mendatang Parameter eksponensial yang besarnya ( 0 < < 1) Nilai aktual pada periode t

7 Ramalan pada periode t 2.5.Metode Peramalan yang Digunakan Untuk mendapatkan hasil yang baik dan tepat maka haruslah diketahui dan digunakan metode peramalan yang tepat. Dalam meramalkan hasil produksi jagung tahun 2013 di Kabupaten Simalungun, maka penulis menggunakan metode smoothing eksponensial ganda yang sering disebut dengan Brown s one parameter linier exsponential smoothing Metode ini merupakan metode yang dikemukankan oleh brown. Pemulusan eksponensial linier dapat dihitung hanya dengan tiga nilai data dan satu nilai untuk α. Dasar pemikiran dari pemulusan eksponensial dari brown sama dengan rata rata bergerak linier, karena kedua nilai pemulusan tunggal dan ganda ketinggalan dari data yang sebenarnya bilamana terdapat unsur trend. Perbedaan antara nilai pemulusan tunggal dan ganda dapat ditambahkan kepada nilai pemulusan tunggal dan disesuaikan dengan trend. Rumus ini digunakan penulis karena melihat selisih produksi jagung di kabupaten simalungun tidak begitu konstan. Pada dasarnya formula atau tahapan - tahapan dalam menentukan nilai pemulusannya adalah sebagai berikut: a. Menentukan smoothing pertama: : smoothing pertama periode -t : nilai real periode -t : smoothing pertama periode t -1 : taraf nyata

8 b. Menentukan smoothing kedua ( ) : smoothing kedua periode t -1 c. Menentukan besarnya konstanta ( ) d. Menentukan besarnya slope e. Menentukan besarnya forecast ( ) 2.6. Menghitung Nilai Kesalahan Meramal Perlu kita pahami bahwa didalam meramalkan segala sesuatu tidak ada metode yang sangat baik seingga tidak memimbulkan kesalahan. Metode yang memberikan hasil peramalan yang baik dan tepat belum tentu baik untuk meramalkan data yang lainnya. Dalam peramalan time series, metode yang dapat memberikan hasil terbaik adalah metode yang memenuhi kriteria ketepatan ramalan. Kriterianya yakni a. Nilai Tengah Kuadrat (Mean Square Error) MSE N t= = 1 e N 2 t b. Nilai Tengah Persentasi Absolute (Mean Absolute Percentage Error ) N PEt t= MAPE = 1 N

9 c. Kesalahan persentase (Percentage Error) x 100 d. Nilai tengah deviasi absolute (Mean Absolute Deviation) N X i Ft t = MAD = 1 N e. Jumlah Kuadrat Kesalahan (Sum Square Error)