DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2009

Transkripsi

1 PERAMALAN JUMLAH PRODUKSI PADI DI KABUPATEN DAIRI DENGAN MENGGUNAKAN METODE EKSPONENSIAL SMOOTHING GANDA UNTUK TAHUN TUGAS AKHIR JULIANA NAINGGOLAN DEPARTEMEN MATEMATIKA AKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2009

2 PERSETUJUAN Judul ugas akhir : PERAMALAN JUMLAH PRODUKSI PADI DI KABUPATEN DAIRI DENGAN MENGGUNAKAN METODE EKSPONENSIAL SMOOTHING GANDA UNTUK TAHUN Kaegori : TUGAS AKHIR Nama : JULIANA NAINGGOLAN Nomor Induk Mahasiswa : Deparemen akulas : MATEMATIKA : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM (MIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Disahkan di Medan, Juni 2009 Dikeahui/Diseujui oleh Deparemen Maemaika MIPA USU Keua, Pembimbing Dr. Saib Suwilo, M.Sc Drs. Open Darnius, M.Sc NIP NIP

3 PERNYATAAN PERAMALAN JUMLAH PRODUKSI PADI DI KABUPATEN DAIRI DENGAN MENGGUNAKAN METODE EKSPONENSIAL SMOOTHING GANDA UNTUK TAHUN TUGAS AKHIR Saya mengakui bahwa ugas akhir ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kuipan dan ringkasan yang masing-masing disebukan sumbernya. Medan, Juni 2009 JULIANA NAINGGOLAN

4 PENGHARGAAN Puji dan syukur penulis ucapkan kepada Tuhan Yesus sumber karunia. Aas kasih dan berkanyalah penulis dapa menyelesaikan ugas akhir ini dengan judul: Peramalan Jumlah Produksi Padi di Kabupaen Dairi dengan Menggunakan Meode Eksponensial Smoohing Ganda unuk Tahun Dalam kesempaan ini penulis mengucapkan erimakasih kepada Bapak Open Darnius,M.sc Selaku pembimbing penulis dalam menyelesaikan ugas akhir ini yang elah memberikan panduan dan penuh kepercayaan unuk menyempurnakan kajian ini. Penulis juga mengucapkan erima kasih kepada semua dosen-dosen di Deparemen Maemaika erimakasih bua segala pengajaran dan ilmu pengeahuan yang elah diberikan.khususnya Bapak Dr.Suarman,M.sc dan Bapak Drs Henry Rani Siepu,M.Si yang uru memberikan arahan kepada penulis dalam menyelesaikan ugas akhir ini. Secara khusus penulis menyampaikan ucapan erima kasih yang sebesar-besarnya yang idak erucapkan dengan kaa-kaa kepada orang yang paling penulis cinaii di dunia ini Bapaku J.Nainggolan dan mamaku R.Siinjak yang selalu memoivasi, dan mendukung sera selalu membanu saya lewa doa maupun maeri. Juga kepada Abang,Kakak,dan adikku yang paling kusayangi yang selalu memberikan dukungan kepada saya dalam menyelesaikan Tugas akhir ini. Khususnya unuk adikku Rini novia sarie,bua Rudi Ano Manullang yang uru membanu saya dan memberi dukungan, bua eman-eman sau pelayanan di gerejaku,erima kasih bua doa-doanya dan bua eman-emanku sau angkaan makasih Yah.Semoga Tuhan membalasnya dan selalu memberi berkanya bagi kia semua, amin..

5 DATAR ISI Judul Perseujuan Pernyaaan Penghargaan Dafar Isi Dafar Tabel Dafar Gambar Halaman ii iii iv v vii viii Bab 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Idenifikasi Masalah Tujuan dan Manfaa Peneliian Tinjauan Pusaka Pengerian Padi Produksi Padi Meodologi Peneliian Sisemaika Penulisan 7 Bab 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian Peramalan Kegunaan dan Peran Peramaln Jenis-jenis Peramalan Ari dan Meode Peramalan Jenis-jenis Meode Peramalan Analisa Dere Berkala Penenuan Pola Dere Berkala Meode Pemulusan Smoohing Meode pemulusan yang digunakan 20 Bab 3 GAMBARAN UMUM KABUPATEN DAIRI 3.1 Visi dan Misi Kabupaen Dairi Poensi Wilayah di Kabupaen Dairi Leak dan Geografis 28

6 3.3.1 Luas dan leak Keadaan alam dan opografi Maa pencaharian Kependudukan 30 Bab 4 Bab 5 Bab 6 ANALISIS DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Analisa Daa Analisa Pemulusan Eksponensial Ganda Meode Linier Sau Parameer dari Brown orecas Eksponensial smoohing dengan α = orecas Eksponensial smoohing dengan α = orecas Eksponensial smoohing dengan α = IMPLEMENTASI SISTEM 5.1 Dasar-dasar Microsof Excel Analisa Pemilihan Program Cara Pengolahan Daa dengan Excel 59 KESIMPULAN DAN SARAN 6.1 Kesimpulan Saran 61 DATAR PUSTAKA LAMPIRAN

7 DATAR TABEL Tabel 4.1 Tabel Produksi Padi di Kabupaen Dairi ahun 1990 s/d Tabel 4.2 Tabel orecas dengan Eksponensial Smoohing α = Tabel 4.3 Tabel Perhiungan Ukuran Saisik Sandar unuk suau se kesalahan 40 Tabel 4.4 Tabel orecas dengan Eksponensial Smoohing α = Tabel 4.5 Tabel Perhiungan Ukuran Saisik Sandar unuk suau se kesalahan 47 Tabel 4.6 Tabel orecas dengan Eksponensial Smoohing α = Tabel 4.7 Tabel Perhiungan Ukuran Saisik Sandar unuk suau se kesalahan 54

8 DATAR GAMBAR Gambar 4.1 Grafik Ramalan Produksi Padi unukα = Gambar 4.2 Grafik Ramalan Produksi Padi unukα = Gambar 4.3 Grafik Ramalan Produksi Padi unukα =

9 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Dairi yang disebu sebagai anah pak-pak. Pak-pak adalah penduduk asli, Dairi merupakan salah sau daerah di Sumaera Uara yang berhawa sejuk. Daerah yang berjarak sekiar 110 kilomeer disebelah bara daya koa Medan ini sebagian besar penduduknya mengganungkan hidup pada bidang peranian. Kondisi alam yang lebih dikenal sebagai seribu buki dan gunung ini elah mampu membenuk kehidupan masyaraka Dairi menjadi peani ule. Sepanjang sejarah Kabupaen Dairi, peranian menjadi sumber kehidupan yang idak erganikan. Pada ahun 2001, dari nilai kegiaan ekonomi daerah sebesar Rp 1,5 riliun, 70% dianaranya adalah sumbangan dari sekor peranian, khususnya anaman pangan dan perkebunan. Bahan pangan nabai berasal dari komodii anaman pangan masih menjadi sumber uama za gizi, energi dan proein, eruama beras. Walaupun secara eoriis

10 pemenuhan keersediaan bahan pangan dapa diempuh melalui produksi dan impor, namun bagi kabupaen dairi dengan jumlah penduduk yang 7 ahun erakhir ini mengalami penaikan akan mencipakan kerenanan keahanan beras. Oleh sebab iu pemenuhan kebuuhan beras di kabupaen Dairi perlu erus diupayakan. Sejak ahun 1990-an hingga sekarang produksi padi di kabupaen Dairi idak sabil kadang mengalami penurunan dan kadang mengalami penaikan. Walaupun dari segi produksi padi di kabupaen Dairi masih berpeluang unuk diingkakan secara signifikan guna mencapai swasembada, namun berdasakan pengalaman pada dekade-dekade ahunahun erakhir ini peluang ersebu suli unuk diwujudkan. Meskipun elah mencaa keberhasilan unuk memenuhi kebuuhan konsumsi beras, dimana produksi padi masih dapa mengimbangi kebuuhan penduduk kabupaen Dairi akan beras, eapi idak menuup kemungkinan diperhadapkan keberbagai masalah. Hal ini membua penulis erarik ingin mengeahui keadaan produksi padi unuk ahunahun yang akan daang. Meliha dari keadaan produksi padi dikabupaen Dairi dapa diperkirakan apa yang erjadi pada masa yang akan daang. Bagaimana ingka jumlah padi yang diproduksi. Kegiaan apa yang akan erjadi dimasa yang akan daang kia kenal dengan peramalan (forecasing). Sehingga penulis mengambil judul: PERAMALAN JUMLAH PRODUKSI PADI DI KABUPATEN DAIRI DENGAN MENGGUNAKAN METODE EKSPONENSIAL SMOOTHING GANDA UNTUK TAHUN

11 1.2 Idenifikasi Masalah Perkembangan produksi padi di kabupaen Dairi erliha idak menunjukkan perkembangan yang cukup pesa dari ahun ke ahun di bandingkan dengan kabupaen lain yang ada di sumaera uara misalnya kabupaen Simalungun. Adapun yang menjadi permasalahan dalam peneliian ini adalah bagaimana keadaan produksi padi di kabupaen Dairi pada periode ahun , apakah erjadi peningkaan aau penurunan dibandingkan dengan ahun-ahun sebelumnya berdasarkan daa ahun yang elah diperoleh. 1.3 Tujuan dan Manfaa Peneliian Adapun ujuan peneliian ini adalah unuk meramalkan keadaan jumlah produksi padi di Kabupaen Dairi unuk periode ahun dan ujuan lainnya adalah membandingkan hasil ramalan erhadap jumlah produksi padi khususnya di kabupaen Dairi apakah erjadi peningkaan aau penurunan. Dengan adanya daa peramalan ersebu dapa dijadikan indikaor dalam mengevaluasi keadaan produksi padi di kabupaen Dairi. Sedangkan manfaa dilakukannya peneliian ini adalah: 1. Dapa mengaplikasikan ilmu dengan eori-eori selama masa perkuliahan

12 2. Sebagai gambaran dan masukan agar pemerinah khususnya pemerinah kabupaen Dairi mengeahui perumbuhan produksi padi unuk ahun yang akan diramalkan. Unuk iu pemerinah diharapkan dapa mengambil langkah-langkah egas dalam mengaasi kondisi produksi padi jika dalam peramalan diramalkan erjadi penurunan. 3. Memberikan masukan dan dasar perimbangan kepada pemerinah kabupaen dairi enang perumbuhan dan perkembangan produksi padi di Kabupaen Dairi pada ahun yang akan diramalkan yaiu ahun Tinjauan Pusaka Pengerian padi Padi adalah salah sau anaman budidaya erpening dalam peradaban manusia. Meskipun eruama mengacu pada jenis anaman budidaya, padi juga digunakan unuk mengacu pada beberapa jenis dari marga (genus) yang sama, yang disebu padi liar. Produksi padi dunia menempai uruan keiga dari semua serealia seelah jagung dan gandum. Namun demikian, padi merupakan sumber karbohidra uama bagi mayorias penduduk dunia dan salah sau komodias sraegis dan sekaligus poliis sebagai penyedia bahan pangan (beras) unuk keahanan pangan baik diingka rumah angga.

13 1.4.2 Produksi padi Produksi padi disuau wilayah secara maemais merupakan hasil perkalian anara produkivias dan luas panen, yang dalam pelaksanaan perhiungannya dilapangan menggunakan cara ubinan. Oleh karena iu naik urunnya produksi padi dienukan oleh fakor produkivias dan luas panen. Dengan perkaaan lain apabila komponen-komponen dimaksud mengalami gangguan maka dapa dipasikan akan mempengaruhi pula pada produksinya. Sehingga upaya-upaya yang dilakukan unuk meningkakan produksi padi sudah barang enu harus berangka dari komponen-komponen produkivias dan luas panen. Padi ersebar luas diseluruh dunia dan umbuh hampir semua bagian dunia yang memiliki cukup air dan suhu udara cukup hanga ermasuk di kabupaen Dairi. Padi menyukai anah yang lembab dan becek. Sejumlah ahli menduga, padi merupakan hasil evolusi dari anaman moyang yang hidup di rawa. Pendapa ini berdasar pada adanya ipe padi yang hidup dirawa-rawa (dapa diemukan di sejumlah empa di Pulau Kalimanan), kebuuhan padi yang inggi akan air pada sebagian ahap kehidupannya, dan adanya pembuluh khusus dan bagian akar padi yang berfungsi mengalirkan oksigen kebagian akar. ( padi). 1.5 Meodologi Peneliian

14 Meode Peneliian adalah suau cara unuk memecahkan suau masalah dengan menggunakan meode-meode yang sesuai dengan daa yang didapa. Beberapa meode penelian yang digunakan dalam peneliian ini adalah: 1. Meode Peneliian Kepusakaan (Sudi Lieraur) Dalam hal ini pengumpulan daa sera keerangan-keerangan yang diperoleh dilakukan dengan membaca sera mempelajari buku-buku aau lieraure pelajaran yang didapa diperkuliahan aaupun umum dan informasi yang diperoleh lewa dunia inerne. 2. Pengumpulan daa Daa yang digunakan dalam ulisan ini adalah daa sekunder yang diambil dari BPS (Badan Pusa Saisik) Sumaera Uara yaiu mengenai jumlah produksi kopi di Kabupaen Dairi mulai ahun 1990 sampai dengan ahun Meode Analisa Dalam menganlisis dan memecahkan masalah yang dirumuskan, penulis menggunakan meode eksponensial smoohing Ganda yaiu meode Linier Sau Parameer dari Brown. Persamaan yang dipakai dalam pelaksanaan smoohing Linier sau parameer dari Brown adalah: S α X α = + ( 1 ) S' 1 S " = α S' + (1 α) S" 1

15 a = S' + ( s' s'" ) = 2S' S" b α = ( S' S" 1 α ) = a + m + b m Keerangan: S' = Nilai Pemulusan Eksponensial Tunggal (Singel eksponenial Smoohing Value) S" = Nilai Pemulusan Eksponensial Ganda (Double eksponenial Smoohing Value) α = Parameer Unuk Pemulusan Eksponensial + = Hasil peramalan unuk m periode kedepan yang akan diramalkan m a + b = Konsana Pemulusan 1.6 Sisemaika Penulisan Adapun Sisemaika dalam penulisan Tugas Akhir ini secara garis besarnya dibagi dalam 6 Bab dan kemudian masing-masing dibagi lagi menjadi beberapa sub-sub. Gambaran sisemaika penulisan dalam penulisan ugas akhir ini adalah :

16 BAB I : PENDAHULUAN Bab ini menguraikan laar belakang, idenifikasi masalah, ujuan dan Pokok Permasalahan, ujuan dan kegunaan., injauan Pusaka, dan kerangka pemikiran, sera sisemaika penulisannya. BAB II : LANDASAN TEORI Bab ini menguraikan enang eori-eori yang digunakan dalam pemecahan masalah sesuai dengan judul yang diuarakan mulai.yaiu berisikan meode analisis dengan meode smoohing eksponensial Ganda. BAB III : GAMBARAN UMUM KABUPATEN DAIRI Bab ini menguraikan enang visi dan misi kabupaen Dairi, poensi wilayah, sumberdaya alam, leak geografis dan kependudukannya. BAB IV : PENGOLAHAN DATA Bab ini menguraikan pengolahan daa, Analisa dan Evaluasi, daa yang elah diamai. BAB V : IMPLEMENTASI SISTEM Pada bab ini dibahas enang dasar-dasar Microsof Ecxel, alasan penggunaan sisem, model penggunaan, cara pengolahan daa.

17 BAB VI : KESIMPULAN DAN SARAN Bab ini menguraikan kesimpulan dari bab-bab di aas dan saran yang diperoleh dari hasil analisa daa, yang bermanfaa bagi penulis khususnya para pembaca pada umumnya. BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau siuasi yang diperkirakan akan erjadi pada masa yang akan daang. Dimana ramalan dapa diperoleh dari berbagai meode peramalan dianaranya adalah meode pemulusan Exponensial aau Raa- Raa Bergerak dan Meode Box Jenkin. Maka meode peramalan adalah cara unuk memperkirakan secara kuaniaif apa yang akan erjadi di masa depan dengan dasar daa yang relevan pada masa yang lalu.

18 Umumnya ramalan ini sanga berguna dalam pengambilan kepuusan. Jadi baik aau idaknya suau kepuusan sanga dienukan oleh baik aau idaknya suau ramalan. Seiap kebijakan ekonomi maupun kebijakan perusahaan idak akan erlepas dari usaha unuk meningkakan kesejaheraan masyaraka aau meningkakan keberhasilan perusahaan unuk mencapai ujuannya pada masa yang akan daang, dimana kebijakan iu dilaksanakan. Oleh karena iu perlu diliha dan dikaji siuasi dan kondisi pada saa kebijakan ersebu dilaksanakan. Usaha meliha dan mengkaji siuasa dan kondisi ersebu idak erlepas dari kegiaan peramalan. Dengan adanya sejumlah besar meode peramalan yang ersedia, maka masalah yang imbul adalah bagaimana memahami karakerisik suau meode peramalan yang sesuai unuk siuasi pengambilan kepuusan erenu. 2.2 Kegunaan dan Peran Peramalan Sering erdapa sepanjang waku (ime lag) anara kesadaran akan perisiwa. Adanya waku enggang (lead ime) ini merupakan alasan uama bagi perencanaan dan peramalan. Dalam siuasi diaas, peramalan sanga diperlukan unuk meneapkan kapan suau perisiwa yang akan erjadi, sehingga indakan yang epa dapa dilakukan. Dalam perencanaan disuau insansi baik insansi pemerinahan maupun swasa, peramalan merupakan kebuuhan yang sanga mendasar. Dimana baik aaupun buruknya ramalan dapa mempengaruhi seluruh bagian insansi, karena waku enggang unuk

19 pengambilan kepuusan dapa berkisar dari beberapa ahun. Peramalan merupakan ala banu yang pening dalam perencanaan efekif dan efisien. Didalam bagian organisasi erdapa beberapa kegunaan peramalan dianaranya: 1. Berguna unuk penjadwalan sumber daya yang ersedia. Penggunaan sumberdaya yang efisien memerlukan penjadwalan produksi, ransporasi, kas, personalia, dan sebagainya. Inpu yang pening unuk penjadwalan seperi iu adalah ramalan ingka perminaan konsumennya aas pelanggan 2. Berguna dalam penyediaan sumber daya ambahan. Waku enggang (lead ime) unuk memperoleh bahan baku, menerima pekerja baru aau pembelian mesin dan peralaan dapa berkisar anara beberapa ahun. Peramalan dapa digunakan unuk menenukan kebuuhan sumber daya dimasa yang akan daang 3. Unuk menenukan sumber daya yang diinginkan. Seiap organisasi harus sumber daya yang dimiliki dalam waku jangka panjang. Kepuusan sepanjang ini berganung kepasa fakor-fakor lingkungan, manusia dan pengembangan sumber daya keuangan. Semua penenuan ini memerlukan peramalan yang baik dan manajer yang dapa menafsirkan pedugaan sera membua kepuusan yang baik (makridakis, 1993) Walaupun erdapa banyak bidang lain yang memerlukan peramalan, namun iga kelompok diaas merupakan benuk kas dari kegunaan peramalan jangka pendek, menengah dan panjang. 2.3 Jenis Jenis Peramalan

20 Berdasarkan sifa penyusunannya, maka peramalan dapa dibagi dalam 2 kaegori uana yaiu: 1. Peramalan yang Subjekif Peramalan yang Subjekif adalah peramalan yang didasarkan aas perasaan aau inuisi dari orang yang menyusunnya. Dalam hal ini pandangan dari orang yang menyusunnya sanga menenukan baik idaknya hasil ramalan ersebu. 2. Peramalan yang Objekif Peramalan yang objekif adalah peramalan yang didasarkan aas daa yang relevan pada masa lalu dengan menggunakan eknik eknik dan meode meode dalam penganalisaan daa ersebu (Assauri, Sofyan, 1991). Berdasarkan jangka waku ramalan yang disusun, maka peramalan dapa dibedakan aas 2 kaegori yaiu: 1. Peramalan Jangka Panjang Peramalan jangka panjang adalah peramalan yang dilakukan unuk menyusun hasil ramalan yang jangka wakunya lebih dari seengah ahun. Misalnya diperlukan penyusunan rencana pembangunan suau Negara aau daerah dan lain sebagainya 2. Peramalan jangka pendek Peramalan jangka pendek adalah peramalan yang dilakukan unuk menyusun hasil ramalan yang jangka wakunya kurang dari sau seengah ahun. Misalnya

21 penyusunan rencana produksi, rencana penjualan, rencana persediaan dan lain sebagainya. Berdasarkan sifa ramalan yang elah disusun, maka peramalan dapa dibedakan aas dua kaegori uama yaiu: 1. Peramalan yang kualiaif dan eknologis Peramalan kualiaif adalah peramalan yang didasarkan aas daa kualiaif pada masa yang lalu. Hasil peramalan yang dibua sanga erganung pada orang yang menyusunnya. Hal ini pening karena hasil peramalan ersebu dienukan berdasarkan pemikiran yang bersifa inuisi, pendapa dan pengeahuan sera pengalaman dari penyusunnya. Biasanya peramalan ini didasarkan aas hasil penyelidikan. Meode Kualiaif ini sendiri dapa dibagi menjadi meode Eksplolaoris dan Normaife 2. Peramalan Kuaniaif Peramalan Kuaniaif adalah peramalan yang didasarkan aas daa kuaniaif pada mada lalu. Hasil peramalan yang dibua sanga erganung pada meode yang dipergunakan dalam peramalan ersebu. Dengan meode yang berbeda akan diperoleh hasil peramalan yang berbeda, adapun yang perlu diperhaikan dari penggunaan dari meode-meode ersebu, adalah baik idaknya meode-meode yang dipergunakan sanga dienukan oleh perbedaan aau penyimpanan anara hasil ramalan dengan kenyaaan yang erjadi. Semakin kecil penyimpangan anara hasl dengan kenyaaan yang erjadi. Berari meode yang dipergunakan semakin

22 baik.meode kuaniaif dapa dibagi dalam dere berkala (ime series) dan meode kausal (Assauri,Sofyan,1991) Dalam penulisan ugas akhir ini, digunakan sifa peramalan yang kedua yaiu Peramalan kuaniaif karena dapa digunakan bila erdapa kondisi seperi beriku: 1.Adanya informasi enang masa lalu 2.Informasi ersebu dapa dikuanifasikan dalam benuk daa 3.Informasi ersebu dapa disumsikan bahwa beberapa aspek pola masa lalu akan erus berlanju dimasa yang akan daang (Assuri,Sofyan,1991). Kondisi yang erakhir ini dibua sebagai asumsi yang berkesinambungan (assumpion of coninuiy). Asumsi ini merupakan modal yang mendasari dari semua meode peramaln kuaniaif dan banyak meode peramalan eknologis, erlepas dari bagaimana canggihnya meode ersebu. Teknik peramalan kuaniaif sanga beragam, dikembangkan dari berbagai disiplin dan unuk berbagai maksud. 2.4 Ari dan Peranan Meode Peramalan Meode peramalan merupakan cara unuk memperkirakan secara kuaniaif apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang dengan dasar daa yang relevan pada masa lalu. Dengan kaa lain meode peramalan ini digunakan dalam peramalan yang bersifa objekif. Disamping iu, meode peramalan juga merupakan cara memperkirakan secara kuaniaif, maka meode peramalan ermasuk dalam kegiaan peramalan kuaniaif.

23 Meode peramalan dapa memberikan cara pengerjaan yang eraur dan erarah, sehingga dengan demikian dapa dimungkinkan penggunaan eknik-eknik penganalisaan yang maju. Dengan penggunaan eknik ersebu, maka diharapkan dapa memberikan ingka kepercayaan aau keyakinan yang lebih besar, karena dapa diuji dan dibukikan penyimpangan aau deviasi yang erjadi secara ilmiah. Disamping iu, meode peramalan juga memberikan uruan pengerjaan dan pemecahan aas pendekaan suau masalah dalam peramalan. Sehingga bila digunakan pendekaan suau masalah dalam peramalan pada kegiaan peramalan maka akan diperoleh dasar pemikiran dan pemecahan yang sama. Disamping apa yang elah diuraikan diaas,keberhasilan dari suau peramalan sanga dienukan oleh: 1.Pengeahuan dan eknik enang informasi yang lalu yang dibuuhkan. 2.Teknik dan meode peramalannya. Sehingga dapa dikaakan baik idaknya suau peramalan yang disusun, disamping dienukan oleh meode yang digunakan juga dienukan oleh baik idaknya informasi kuaniaif yang dipergunakan. Selama informasi yang dipergunakan idak dapa menyakinkan, maka hasil peramalan yang disusun juga akan sukar dipercaya akan keepaannya. Meode peramalan merupakan cara memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa depan secara sisemais dan pragmais, sehingga meode peramalan sanga berguna unuk dapa memperkirakan secara sisemais dan pragmais aas dasar daa yang relevan

24 pada masa lalu, dengan demikian meode peramalan diharapkan dapa memberikan objekivias yang lebih besar. 2.5 Jenis-Jenis Meode Peramalan Pada akhir ini elah dikembangkan beberapa meode aau eknik-eknik peramalan unuk menghadapi bermacam-macam keadaan yang erjadi. Peramalan dibedakan aas Peramalan kuaniaif dan kualiaif. Dalam hal ini penulis membaasi bahwa meode peramalan yang akan digunakan dalam ugas akhir ini adalah cara memperkirakan sesuau yang akan erjadi dimasa depan secara kuaniaif. Pada dasarnya meode peramalan kuaniaif ini dibedakan aas: 1.Meode peramalan yang didasarkan aas penggunaan analisa meode pola anara variabel yang akan diperkirakan dengan variabel waku, yang merupakan dere waku (ime series). 2.Meode peramalan yang didasarkan aas penggunaan analisa pola hubungan anara variabel yang akan diperkirakan dengan variabel lain yang mempengaruhi, bukan waku yang disebu dengan Meode Korelasi aau Sebab Akiba (causal mehods). Meode meode peramalan dengan menggunakan analisa pola hubungan anara variabel yang akan diperkirakan dengan variabel waku aau analisa dere waku,yaiu: 1.Meode pemulusan (Smooing) dan Raa-Raa Bergerak (Moving Average)

25 Meode ini sering digunakan unuk ramalan jangka pendek dan ramalan jangka panjang. 2.Meode Box Jenkins Meode ini jarang dipakai, namun baik unuk ramalan jangka pendek, menengah dan panjang. 3.Meode Proyeksi rend dengan Regresi Meode ini bisa digunakan unuk ramalan jangka menengah dan jangka panjang (Assauri,Sofyan,1991). Dalam penulisan ugas akhir ini, yang akan digunakan adalah meode ime series yang perama, yaiu meode pemulusan eksponensial Analisis Dere Berkala Daa berkala (Time Series) adalah daa yang dikumpulkan dari waku unuk memberikan gambaran enang perkembangan suau kegiaan dari waku ke waku. Analisis daa berkala memungkinkan unuk mengeahui perkembangan suau aau beberapa kejadian sera hubungannya dengan kejadian lain. Meode Time Series merupakan meode peramalan kuaniaif didasarkan aas penggunaan analisis pola hubungan anara variabel yang akan diperkirakan dengan variabel waku. Tujuan Time Series ini mencakup menelii pola daa yang akan digunakan unuk meramalkan apakah daa ersebu saioner aau idak dan eksrapolasike masa yang akan daang. Sasioner iu sendiri berari bahwa idak erdapa perumbuhan

26 aau penurunan daa. Daa secara kasar harus horizonal sepanjang waku. Dengan kaa lain flukuasi daa eap konsan seiap waku. Secara lengkap pengerian analisa dere berkala dapa diuliskan sebagai beriku: 1. Daa yang dikumpulkan dari waku ke waku unuk menggambarkan perkembangan suau kegiaan (perkembangan produksi, harga, hasilpenjualan, jumkah penduduk, jumlah kecelakaan, jumlah kejahaan, dsb). 2. Serangkaian nilai-nilai variabel yang disusun berdasarkan waku. 3. Serangkaian daa yang erdiri dari variabel Yi yang merupakan serangkaian hasil observasi dan fungsi dari variabel Xi yang merupakan variabel waku yang bergerak secara seragam dan kearah yang sama, dari waku yang lampau ke waku yang mendaang Penenuan Pola Daa Dere Berkala Ada empa komponen Dere Berkala: 1. Pola Daa Horizonal Pola ini erjadi bila flukuasi disekiar nilai raa-raa yang konsan 2. Pola Daa Musiman Pola yang menunjukkan perubahan yang berulang-ulang secara periodic dalam dere waku. Pola ini erjadi bila suau dere dipengaruhi olef fakor musiman,misalnya kuaral ahun erenu, bulanan aau hari-hari pada minggu erenu. 3. Pola Daa Siklis (Cyclical)

27 Pola daa yang menunjukkan gerakan naik urun dalam jangka panjang dari suau kurva rend. Terjadi bila daanya dipengaruhi oleh flukuasi ekonomi jangka panjang seperi yang berhubungan dengan siklus bisnis. 4. Pola Daa Trend Pola yang menunjukkan kenaikan aau penurunan jangka panjang dalam daa. 2.6 Meode Pemulusan (Smoohing) Meode pemulusan (smoohing) adalah meode peramalan dengan megadakan penghalusan erhadap masa lalu, yaiu dengan pengambilan raa raa dari nilai beberapa ahun kedepan. Secara umum meode smoohing diklasifikasikan menjadi 3 bagian yaiu: 1. Meode raa-raa Dari hisories mada lalu dapa diraakan dalam berbagai cara yaiu Meode raa-raa yang melipui: Nilai engah (Mean) Raa-raa bergerak unggal (Single Moving Average) Raa-raa bergerak ganda (Double Moving Average) Kombinasi raa-raa bergerak lainnya 2. Meode Pemulusan (Smoohing) Eksponensial Meode Eksponensial Smoohing merupakan pengembangan dari meode moving average, peramalan dilakukan dengan mengulangi perhiungan secara

28 erus menerus dengan menggunakan daa baru. Sekelompok meode yang menunjukkan pemboboan menurun secara eksponensial erhadap nilai observasi yang lebih ua yang disebu prosedur pemulusan eksponensial, erdapa sau aau lebih parameer pemulusan yang dienukan secara eksplisi, dan hasil pilihan ini menenukan bobo yang dikenakan pada nilai observasi. Meode ini erdiri aas: i. Pemulusan Eksponensial Tunggal ii. Pemulusan Eksponensial Tunggal : Pendekaan Adapif (ARRSES) iii. Pemulusan Eksponensial Ganda : Meode Liniear Sau Parameer dari Brown iv. Pemulusan Eksponensial Ganda : Meode-Dua Parameer dari Hol v. Pemulusan Eksponensial Tripel : Meode Kuadraik Sau Parameer dari Brown vi. Pemulusan Eksponensial Tripel : Meode Tiga Parameer unuk kecenderungan dan Musiman dari Winer vii. Pemulusan Eksponensial : Klasifikasi 3. Meode Pemulusan (Smoohing) lainnya Sebagai ambahan dari meode pemulusan (smoohing) yang dibahas sejauh ini, erdapa banyak meode lain yang diususlkan. Beberapa dianaranya menyangku banyak perhiungan dan rumi secara sisemais, sehingga meode

29 ersebu idak dipakai sebagai meode yang prakis. Beriku ini adalah beberapa meode lain dalam pemulusan 9 smoohing) : a. Meode konrol adapif dari chow b. Meode adapif sau parameer dari brown c. Pemulusan iga parameer box jenkins d. Meode pemulusan harmonis dari harrison e. Sisem pemanauan dari rigg (Tracking Signal) Meode Pemulusan yang Digunakan Unuk mendapakan hasil yang lebih baik harus dikeahui cara peramalan yang epa. Daa Jumlah Produksi padi di kabupaen Dairi Sumaera Uara seelah dalam grafik menunjukkan pola daa rend linier. Maka meode peramalan analisa ime series dapa digunakan unuk meramalkan produksi padi di Kabupaen Dairi Sumaera Uara. Pada pemecahan masalah ini adalah dengan menggunakan Meode Smoohing Eksponensial Ganda yaiu Smoohing Eksponensial Sau Parameer dari Brown Pemulusan Eksponensial Ganda, Meode Linier sau Parameer dari Brown Meode ini merupakan meode linier yang dikemukakan oleh Brown. Dasar Pemikiran dari Merode Pemulusan Eksponensial Linier Sau Parameer dari Brown adalah sama dengan raa-raa bergerak linier, karena kedua pemulusan nilai unggal dan ganda

30 keinggalan dari daa yang sebenarnya. Bila erdapa unsure rend, perbedaan anara nilai pemulusan unggal dan ganda dapa diambahkan kepada nilai pemulusan unggal dan ganda dapa diambahkan kepada nilai pemulusan unggal yang disesuaikan unuk rend. Persamaan yang dipakai dalam impelemenasi pemulusan eksponensial linier sau parameer dari Brown adalah sebagai beriku : S' α X α S = + (1 ) ' 1 S " = Keerangan: αs' + (1 α) S" 1 α S = Nilai Pemulusan Eksponensial Tunggal (Singel eksponenial Smoohing Value) S = Nilai Pemulusan Eksponensial Ganda (Double eksponenial Smoohing Value) = Parameer Unuk Pemulusan Eksponensial +m = Hasil peramalan unuk m periode kedepan yang akan diramalkan = Konsana Pemulusan Jenis masalah inisialisasi ini muncul dalam seiap meode pemulusan (smoohing) eksponensial. Jika parameer pemulusan idak mendekai nol, pengaruh dari proses inisialisasi ini dengan cepa menjadi kurang berari dengan berlalunya waku. Teapi jika mendekai nol, proses inisialisasi ersebu dapa memainkan peranan yang nyaa selama periode waku kemuka yang panjang.

31 Saisika Deskripif yang Digunakan unuk Pengujian,anara lain : a. Mean Error (Nilai Tengah Kesalahan) ME = n i=1 n e 1 b. Mean Absolue Error (Nilai Tengah Kesalahan Absolue) MAE = n i=1 n e 1 c. Sum Of Squared Error (Jumlah Kuadrad Kesalahan) n SSE = e i= d. Mean Squared Error (Nilai Tengah Kesalahan Kuadra) n MSE = e1 i= 1 2 / n e. Sandard Deviaion Of Error (Deviasi Sandar Kesalahan) SDE = 2 e i n 1 f. Percenage Error (Kesalahan Persenase) X PE = 100 X

32 g. Mean Percenage Error (Nilai Tengah Kesalahan) MPE = n i=1 PE n i h. Mean Absolue Percenage Error (Nilai Tengah Kesalahan Persenase Absolue) MAPE = n i=1 PE n i Keerangan : e =X- (kesalahan pada periode ke- X = daa akual pada period eke- = nilai ramalan pada period eke- N = banyaknya periode waku BAB 3 GAMBARAN UMUM KABUPATEN DAIRI 3.1 Visi dan Misi Kabupaen Dairi

33 Visi Kabupaen Dairi adalah Terwujudnya masyaraka Kabupaen Dairi yang maju dan sejahera melalui pengembangan Agribisnis yang berdaya asing. Unuk dapa mewujudkan visi dimaksud maka Pemerinah Kabupaen Dairi meneapkan Misi sebagai beriku: 1. Meningkakan kualias sumber daya manusia 2. Meningkakan peran sera masyaraka dan dunia usaha dalam pengembangan agribisnis dan sumber daya daerah yang berwawasan lingkungan 3. Meningkakan kualias dan kuanias sera perdayagunaan prasarana dan sarana daerah 4. Mewujudkan kepemerinahan yang baik dan pelayanan prima sera mencipakan dan memelihara suasana yang kondusif. Dalam mencapai Visinya Pemerinah Kabupaen Dairi mewujudkan semboyan Membangun Bersama Rakya dengan ujuan pemerinah dan masyaraka bahumembahu melaksanakan program-progran pembangunan agar dapa mengopimalkan sumber daya yang ada, baik Sumber Daya Alam (SDA),Sumber Daya Manusia (SDM) maupun peralaan. 3.2 Poensi Wilayah di Kabupaen Dairi a. Poensi lahan

34 Luas wilayah kabupaen dairi Ha dengan komposisi penggunaan lahan sebagai beriku: 1. Lahan kering : Ha = 15.12% 2. Perkebunan Rakya : 6461 Ha = 3.37% 3. Lahan Sawah : Ha = 5.71% 4. Huan Produksi : 1129 Ha = 0.58% 5. Huan Produksi erbaas : Ha = 23.61% 6. Kebun campuran : Ha = 10.58% 7. Tanaman Tahunan : Ha = 9.16% 8. Kawasan Lindung : Ha = 24.65% 9. Wisaa : 201 Ha = 0.10% 10. Penggunaan lain-lain : Ha = 7.1% Jika pemanfaaan lahan ersebu benar-benar diinensifkan sebagai lahan peranian aau perkebunan,dengan sendirinya dapa meningkakan kesejaheraan masyaraka, oleh karena iu dalam jangka pendek dan jangka panjang pembangunan sekor peranian eap diprioriaskan menginga pada umumnya masyaraka hidup dari hasil peranian/perkebunan dengan eap memperhaikan keseimbangan dan kelesarian lingkungan hidup. b. Poensi Sungai Beberapa sungai di Kabupaen Dairi dimanfaakan unuk pengairan, perikanan, pengembangan poensi pariwisaa dan pembangki energi lisrik enaga air. c. Poensi Danau

35 Danau Toba dengan luas perairan seluruhnya Ha,dianaranya ermasuk pada wilayah Kabupaen Dairi dapa dikembangkan menjadi objek wisaa,perikanan olah raga air,prasarana ransporasi air dan sebagainya. d. Poensi Bahan Tambang Pengolahan poensi bahan ambang di Kabupaen Dairi hingga saa ini masih erbaas pada perambangan galian C seperi penggalian pasir,bau kerikil, dank oral, sedangkan pengolahan air bawah anah masihy dilakukan dengan cara radisional. Bahan ambang lain seperi bahan ambang mineral, imah hiam, seng dan bahan ikuannya yang erdapa di Kecamaan Silima Pungga Pungga dan bahan ambang mineral emas dan bahan ikuannya yang erdapa Kecamaan Pegagan Hilir, hingga saa ini masih dalam ahap peneliianj eksplorasi. e. Poensi Indusri Pengembangan sekor indusri di Kabupaen Dairi saa ini sedang digalakkan baik indusri kecil dan menengah. Bahan-bahan yang ersedia belum dapa dimanfaakan secara opimal karena keerbaasan sumber daya manusia dan modal. Dengan akan beroperasinya Pembangki Lisrik Tenaga Air (PLTA) Lae Renun yang menghasilkan kapasias energi yang cukup besar, diharapkan perusahaan-perusahaan indusri dalam skala kecil, menengah, dan besar khususnya yang berbasis peranian (agroindusri) semakin berkembang. f. Poensi Parawisaa Keadaan geografi Kabupaen Dairi meripakan poensi alam yang sanga menarik unuk pengembangan sekor pariwisaa. Keanekaragaman poensi yang ersedia baik yang sudah dikelola maupun yang belum adalahanara lain: Taman Wisaa Iman,

36 Panorama Puncak Sidiangka, Huan Alam di sekiar Danau Sicike-cike Kecamaan Sidikalang/Kerajaan, Kawasan Huan Lae Pondom dan Panai Danau Toba di daerah Silalahi dan Paropo Kecamaan Silalahi Sabungan, Gua Kende Liang di Desa Buki Lau Kersik Kecamaan Tigalingga sera Danau Buaan di Desa Pegagan Julu IV Kecamaan Sumbul. g. Poensi Sumber Daya Manusia Poensi Sumber Daya Manusia yang besar dapa menjadi fakor produksi yang efekif eapi dapa pula sebagai beban pembangunan. Dikaakan sebagai fakor produksi yang efekif apabila dapa meningkakan produkifias. Produkifias sumber daya manusia dapa dapa meningkakan apabila memenuhi syara anara lain ingka pendidikan inggi, keerampilan aau keahlian inggi, kreaifias yang inggi, deraja kesehaan yang baik, moivasi yang inggi dan disiplin yang inggi. Sedangkan sumber daya manusia dapa menjadi beban pembangunan apabila sumber daya ersebu idak dapa memanfaakan kemampuannya unuk memberi nilai ambah. 3.3 Leak dan Geografi Luas dan leak Daerah Kabupaen Dairi mempunyai luas Hekar yaiu sekiar 2,68 % dari luas Provinsi Sumaera Uara ( Hekar) dimana Kabupaen Dairi erleak disebelah Bara Lau Provinsi Sumaera Uara.

37 3.3.2 Keadaan Alam dan Topografi a.kabupaen Dairi sebagian besar erdiri dari daraan inggi dan berbuki-buki. Sebagian besar anahnya didapai gunung-gunung dan buki-buki dengan kemiringan bervariasi sehingga erjadi iklim hujan ropis. Koa Sidikalang adalah ibukoa Kabupaen Dairi berada pada keinggian meer diaas permukaan lau. b.pada umumnya Kabupaen Dairi berada pada keinggian raa-raa 700 s/d m diaas permukaan lau. Sedangkan Kecamaan Tigalingga, Kecamaan Siempa Nempu dan Kecamaan Silima Pungga-Pungga erleak pada keinggian anara m diaas permukaan lau. Kecamaan Sumbul, Sidikalang, Kerajaan dan Kecamaan Tanah Oinem berada pada keinggian meer diaas permukaan lau. c. Musim hujan yang paling berpengaruh biasanya pada bulan Januari, April, Mei, Sepember, November, dan Desember seiap bulannya. d. Angin lau berhembus kencang dari arah bara menuju imur sewaku menjelang musim dingin yang mengakibakan erjadinya musim hujan. Angin bara berhembus dengan kecepaan sedang dari arah imur menuju arah bara sewaku menjelang musim kering Maa Pencaharian

38 Pada umumnya daerah Kabupaen Dairi adalah poensi peranian yang cukup luas dan sanga besar jumlah hasilnya sehingga maa pencarian penduduk yang eruama adalah peranian padi, palawija dan anaman ahunan/bahan perdagangan ekspor anara lain: a. Tanaman bahan makanan seperi padi, jagung, keela ramba, keela pohon, kacang anah, kacang kedelai, dan kacang hijau. b. Tanaman sayur-sayuran seperi cabe, kenang, oma, buncis, erung, bayam dan sayur-sayuran lainnya sanga baik di kabupaen Dairi. Sedangkan bawang merah dan bawang puih di kecamaan sumbul yakni di desa silalahi II dan desa paropo yang erleak di pinggiran danau Toba. c. Tanaman perdagangan bahan kemenyan, cengkeh, embakau, jahe, dan kemiri sera kuli manis dan nilam. Tanaman ahunan sanga baik diusahakan sera mempunyai hasil yang cukup besar jumlahnya sehingga dapa mempengaruhi perekonomian masyaraka kabupaen Dairi. d. Sebagai maa pencarian ambahan juga diperoleh dari hasil huan seperi kayu perukangan, dammar dan koor. e. Namun sebagian kecil penduduk juga memelihara ernak unggas, perikanan dara dengan aa cara pemeliharaan secara radisional sehingga hanya merupakan hasil ambahan, dimana jumlahnya belum memenuhi sandar nasional. 3.4 Kependudukan Penduduk kabupaen Dairi keadaan akhir juni 2007 berjumlah jiwa dengan rasio jenis kelamin (sex raio) sebesar 99,43 persen. Dari jumlah penduduk laki-laki dan

39 perempuan dapa dihiung laju perumbuhan Penduduk (LPP). Pengambilan ahun dasar perhiungan laju perumbuhan penduduk (LPP) adalah ahun 2000 dimana pada ahun ersebu dilakukan sensus penduduk. Diinjau dari sudu kelompok umur, penduudk kabupaen dairi ergolong dalam penduduk muda karena penduduk usia 0-14 ahun masih sebanyak 39,96 persen dimana 41,24 persen penduduk laki-laki dan 38,69 persen unuk penduduk perempuan.persenase penduduk usia muda ersebu merupakan beban yang sanga berari bagi penduduk usia produkif (15-64 ahun) yang berjumalah jiwa (55,95%). Angka ersebu mengakibakan beban anggungan (Depedency raio) mencapai 78,72 persen berari seiap 100 orang penduduk usia produkif harus menanggung sekiar 79 orang penduduk non produkif. BAB 4 ANALISA DATA

40 4.1 Analisa Daa Analisa dapa diarikan sebagai penjabaran aas pengukuran daa kuaniaif menjadi suau penyajian yang lebih mudah diafsirkan dan menguraikan masalah secara parsial aaupun keseluruhan. Analisa daa ini dilakukan agar diperoleh hasil sesuai dengan yang diinginkan. Dalam bab ini akan dilakukan analisa erhadap daa dengan menggunakan analisa pemulusan Eksponensial Ganda dari meode Linier Sau Parameer dari Brown. Adapun daa yang digunakan unuk menganalisa daa dalam ulisan ini adalah daa jumlah produksi padi kabupaen Dairi ahun 1990s/d Daa ersebu adalah sebagai beriku : TABEL : JUMLAH PRODUKSI PADI KABUPATEN DAIRI (Dalam Ton)

41 Tahun Produksi padi (Yi) , , , , , , , , , , , , , , , , , , Jumlah 1,810, Sumber : Buku Dairi dalam angka unuk ahun (BPS Sumaera Uara) 4.2 Analisa Pemulusan Eksponensial Ganda

42 Pada bagian ini penulis menenukan nilai parameer yang akan digunakan, dimana nilai parameer (α ) besarnya anara 0 <α <1 dengan cara rial dan error (sesuai dengan langkah yang diempuh dalam pemecahan Meode Linier Sau Parameer dari Brown) 4.3 Meode linier sau parameer dari brown. Dasar pemikiran dari pemulusan Eksponensial linier dari brown adalah sama dengan raaraa bergerak linier karena kedua nilai pemulusan unggal dan ganda keinggalan dari daa yang sebenarnya bilamana erdapa unsure rend. Perbedaan anara nilai pemulusan unggal dan ganda diambahkan kepada nilau pemulusan unggal dan disesuaikan dengan rend. Persamaan yang dipakai dalam implemenasi pemulusan eksponensial linier sau parameer dari Brown adalah: Kolom 2 S' = α X + ( 1 α) S' 1 Kolom 3 α S α S S" = ' + (1 ) " 1 Kolom 4 a = S ' + ( S' S" = 2S' S" T Kolom 5

43 α b = ( S' S" ) 1 α Kolom 6 + m = a + b m Dimana m adalah jumlah periode kemuka yang diramalkan. Pada saa nilai =1 nilai S' dan S" idak ersedia jadi harus dienukan pada periode awal periode yaiu dengan meneapkan S' dan S" sama dengan X aau dengan menggunakan suau nilai raa-raa dari beberapa nilai perama sebagai iik awal. Jenis masalah inisialisasi ini muncul dalam seiap meode pemulusan (smoohing) eksponensial. Jika parameer pemulusan α idak mendekai nol, pengaruh dari proses inisialisasi ini dengan cepa menjadi kurang berari dengan berlalunya waku. Teapi, jika α mendekai nol, proses inisialisasi ersebu dapa memainkan peranan yang nyaa selama periode waku ke muka yang panjang. Beriku ini akan digunakan peramalan dengan meode pemulusan (smoohing) eksponensial dimulai dari α = 0,1 ; 0.5 ; 0, orecas Exponensial Smoohing Linier Sau Parameer dari Brown dengan nilai α =0.1

44 Tahun ke 2 (1991) dengan X 2 = 91482,04 Kolom 2 : Perhiungan Eksponensial unggal S = α X + ( 1 α) S' 1 ' 2 S ' 2 = 0.1(91482,04) + 0.9(97641,56) = ,61 Kolom 3 : Perhiungan Eksponensial Ganda S " 2 = α S' + (1 α) S" 1 S " 2 = 0.1(97025,61)+(1-0.1)( 97025,61) = ,96 Kolom 4 : Perhiungan unuk nilai a a = S ' + ( S' S" ) = 2S' S" a 2 = 97025,61+(97025, ,96) a 2 = ,25 Kolom 5: Perhiungan unuk nilai b

45 α b = ( S' S" ) 1 α b 2 = b 2 = 123, (97.025, ,96) Kolom 6 :orecas unuk ahun ke 3(1992) dengan m=1 + m = a + b m = a b 1991 (1) 1992 = ,25+(123,19)(1) = , ds Perhiungan peramalan secara lengkap seperi pada abel 4.2

46 Tabel 4.2 orecas dengan Eksponensial Smoohing (α =0,1) Periode Produksi (on) Pemulusan Eksponensial Tunggal ( S ' ) Pemulusan Eksponensial Ganda ( S " ) Nilai a Nilai b Nilai Ramalan a+b(m) , , , , , , ,25 123, , , , ,60 28, , , , , ,38 368, , , , , ,89 231, , , , , ,01-43, , , , , ,10-301, , , , , ,63-503, , , , , ,33-713, , , , , ,97-876, , , , , , , , , , , ,61-958, , , , , ,82-436, , , , , ,51-558, , , , , ,61-228, , , , , ,09-67, , , , , ,77 139, , , , , ,64 180, , , , , , , ,86

47 Seelah didapa nilai peramalan unuk ahun dengan nilai α =0.1makaperamalan produksi padi unuk ahun dapa dikeahui yaiu sebagai beriku: 1. orecas jumlah produksi padi unuk ahun 2009 dengan m= m = a + b ( ) m 2 = (2) a b = 98378, ,7447(2) 2009 = 98740,13 2. orecas jumlah produksi padi unuk ahun 2010 dengan m= m = a + b ( ) 2007` 2007 m 3 = (3) a b = 98378, ,7447(3) 2010 = 98920,88 3. orecas jumlah produksi padi unuk ahun 2011 dengan m= m = a + b ( ) 2007` 2007 m 4 = (4) a b = 98378, ,7447(4) 2011 = 99101,62 4. orecas jumlah produksi padi unuk ahun 2012 dengan m= m = a 2007` + b2007 ( m) 5 = (5) a b 2007

48 2012 = 98378, ,7447(5) 2012 = 99282,37 5. orecas jumlah produksi padi unuk ahun 2013 dengan m= m = a + b ( ) m = a b 2007 (6) 2013 = 98378, ,7447(6) 2013 = 99463,11 6. orecas jumlah produksi padi unuk ahun 2014 dengan m= m = a b2007 ( m) a b 2007 (7) 2014 = 98378, ,7447(7) 2014 = 99643,86

49 Tabel 4.3 Perhiungan Ukuran Saisik Sandar Unuk Suau Se Kesalahan Periode Produksi orecas Error Absolu error Squared error , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,97 Jumlah ,46 Raa-raa 280, , ,59

50 a. Nilai Tengah Kesalahan (ME) ME = ME = n i=1 n e i = b. Nilai Tengah Kesalahan Absolu (MAE) MAE = n i=1 n e i MAE = = ,20 c. Jumlah Kesalahan Kuadra (SSE) SSE n 2 e i i= 1 = SSE = ,46 d. Nilai Tengah Kesalahan Kuadra (MSE) MSE = n i= 1 e 2 i / n MSE = ,46/16

51 = ,59 Hasil perhiungan yang elah diperoleh, dapa diunjukkan dalam benuk grafik dibawah ini: Grafik Ramalan Produksi Padi dengan Alpha Produksi Padi (on) Tahun Daa Akual Pemulusan Eksp.Tunggal Pemulusan Eksp.Tunggal Ramalan Gambar 4.1: Grafik Ramalan Produksi Padi unukα = orecas Exponensial Smoohing Linier Sau Parameer dari Brown dengan nilai α =0.5 Tahun ke 2 (1991) dengan X 2 = 91482,04 Kolom 2 : Perhiungan Eksponensial unggal S = α X + ( 1 α) S' 1 ' 2

52 S ' 2 = 0.5(91482,04) + 0.5( ,56 ) = ,80 Kolom 3 : Perhiungan Eksponensial Ganda S = α S' + (1 α) S" 1 " 2 S " 2 = 0.5(94.561,80)+(1-0.5)( ,80 ) = ,68 Kolom 4: Perhiungan unuk nilai a a = S ' + ( S' S" ) = 2S' S" a 2 = 97025,61+(97025, ,96) a 2 = 96471,25 Kolom 5: Perhiungan unuk nilai b α b = ( S' S" ) 1 α b 2 = 0.5 (97025, ,25) b 2 = ,88 Kolom 6:orecas unuk ahun ke 3(1992) dengan m=1 + m = a + b m = 96471,25+( ,88)(1)

53 1992 = ,79...ds Perhiungan peramalan secara lengkap seperi pada abel 4.4 Tabel 4.4 orecas dengan Eksponensial Smoohing ( α = 0. 5) Periode Produksi (on) Pemulusan Eksponensial Tunggal S ' Pemulusan Eksponensial Ganda S " Nilai a Nilai b Nilai Ramalan a+b(m) , , , , , , , , , , , ,01 880, , , , , , , , , , , ,69 939, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,16-138, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,45-120, , , , , ,02

54 , ,04 Seelah didapa nilai peramalan unuk ahun dengan nilai α =0.5. Dengan nilai α =0.5 maka peramalan produksi padi unuk ahun dapa dikeahui yaiu sebagai beriku: 1. orecas jumlah produksi padi unuk ahun 2009 dengan m= m = a + b ( ) m 2 = (2) a b = ,45 + (-120,49)(2) 2009 = ,48 2. orecas jumlah produksi padi unuk ahun 2010 dengan m= m = a + b ( ) 2007` 2007 m 3 = (3) a b = ,45 + (-120,49)(3) 2010 = ,99 3. orecas jumlah produksi padi unuk ahun 2011 dengan m= m = a 2007` + b2007 ( m)

55 4 = (4) a b = ,45 + (-120,49)(4) 2011 = ,50 4. orecas jumlah produksi padi unuk ahun 2012 dengan m= m = a + b ( ) 2007` 2007 m 5 = (5) a b = ,45 + (-120,49)(5) 2012 = ,02 5. orecas jumlah produksi padi unuk ahun 2013 dengan m= m = a + b ( ) 2007` 2007 m 6 = (6) a b = ,45 + (-120,49) (6) 2013 = ,53 6. orecas jumlah produksi padi unuk ahun 2014 dengan m= m = a 2007` + b2007 ( m) 7 = (7) a b = ,45 + (-120,49)(7) 2014 = ,04

56 Tabel 4.5 Perhiungan Ukuran Saisik Sandar Unuk Suau Se Kesalahan Periode Produksi orecas Error Absolu error Squared error , , , , , , , , , , , , , , , , ,67 884,23 884, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,20-241,13 241, , , , , , ,36 Jumlah 5.677, , ,21 Raa-raa 354, , ,58 a. Nilai Tengah Kesalahan (ME)

57 ME = ME = n i=1 n e i = 354,85 b. Nilai Tengah Kesalahan Absolu (MAE) MAE = n i=1 n e i MAE = ,21 16 = ,64 c. Jumlah Kesalahan Kuadra (SSE) SSE n 2 e i i= 1 = SSE = ,21 d. Nilai Tengah Kesalahan Kuadra (MSE) MSE = n i= 1 e 2 i / n MSE = ,21 /16 = ,58

58 Hasil perhiungan yang elah diperoleh, dapa diunjukkan dalam benuk grafik dibawah ini: Grafik Ramalan Produksi Padi dengan Alpha 0.5 Produksi Padi (on) Tahun Daa Akual Pemulusan Eksp.Tunggal Pemulusan Eksp.Ganda Ramalan Gambar 4.2 : Grafik Ramalan Produksi Padi dengan Alpha orecas Exponensial Smoohing Linier Sau Parameer dari Brown dengan nilai α =0.9

59 Tahun ke 2 (1991) dengan X 2 = 91482,04 Kolom 2 : Perhiungan Eksponensial unggal S = α X + ( 1 α) S' 1 ' 2 S ' 2 = 0.9(91482,04) + 0.1( ,56 ) = ,99 Kolom 3 : Perhiungan Eksponensial Ganda S = α S' + (1 α) S" 1 " 2 S " 2 = 0.9(92.097,99)+(1-0.9)( ,56) = ,35 Kolom 4: Perhiungan unuk nilai a a = S ' + ( S' S" ) = 2S' S" a 2 = ,99 +(92.097, ,35) a 2 = ,64 Kolom 5: Perhiungan unuk nilai b α b = ( S' S" ) 1 α b 2 = 0.5 (92.097, ,35) 1 0.5

60 b 2 = ,21 Kolom 6: orecas unuk ahun ke 3(1992) dengan m=1 + m = a + b m = , ,21(1) = ,42..Ds Perhiungan peramalan secara lengkap seperi pada abel 4.6 Tabel 4.6 orecas dengan Eksponensial Smoohing ( α = 0. 9 ) ahun Produksi (on) Pemulusan Eksponensial Tunggal S ' Pemulusan Eksponensial Ganda S " Nilai a Nilai b Nilai Ramalan a+b(m) , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,11 372, , , , , , , , , , , ,82 430, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,96

61 , , , , , ,13 Dengan nilai α =0.9 maka peramalan produksi padi unuk ahun dapa dikeahui yaiu sebagai beriku: 1. orecas jumlah produksi padi unuk ahun 2009 dengan m= m = a + b ( ) m 2 = (2) a b = ,49+(4.517,95)(2) 2009 = ,39 2. orecas jumlah produksi padi unuk ahun 2010 dengan m= m = a 2007` + b2007 ( m) 3 = (3) a b = ,49+ (4.517,95)(3) 2010 = ,34

62 3. orecas jumlah produksi padi unuk ahun 2011 dengan m= m = a + b ( ) 2007` 2007 m 4 = (4) a b = ,49+ (4.517,95)(4) 2011 = ,29 4. orecas jumlah produksi padi unuk ahun 2012 dengan m= m = a + b ( ) 2007` 2007 m 5 = (5) a b = ,49+ (-120,49)(5) 2012 = ,24 5. orecas jumlah produksi padi unuk ahun 2013 dengan m= m = a + b ( ) 2007` 2007 m 6 = (6) a b = ,49 + (4.517,95) (6) 2013 = ,18 6. orecas jumlah produksi padi unuk ahun 2014 dengan m=7

63 m = a + b ( ) 2007` 2007 m 7 = (7) a b = ,49+ (4.517,95)(7) 2014 = ,13 Tabel 4.7 Perhiungan Ukuran Saisik Sandar Unuk Suau Se Kesalahan Periode Produksi (on) orecas Error Absolu error Squared error , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,93

64 89.744, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,90 Jumlah , , ,77 Raa-raa 733, , ,49 a. Nilai Tengah Kesalahan (ME) ME = ME = n i=1 n e i ,23 16 = 733,58 b. Nilai Tengah Kesalahan Absolu (MAE) MAE = MAE = n i=1 n e i ,97 16 = ,12

65 c. Jumlah Kesalahan Kuadra (SSE) SSE n 2 e i i= 1 = SSE = ,77 d. Nilai Tengah Kesalahan Kuadra (MSE) MSE = n i= 1 e 2 i / n MSE = ,77 /16 = ,49 Hasil perhiungan yang elah diperoleh, dapa diunjukkan dalam benuk grafik dibawah ini:

66 Grafik Ramalan Produksi Padi dengan Alpha Produksi Padi Tahun Daa Akual Pemulusan Eksp.Tunggal Pemulusan Eksp.Ganda Ramalan Gambar 4.3 : Grafik Ramalan Produksi Padi unuk α = 0. 9

67 BAB 5 IMPLEMENTASI SISTEM Dasar-Dasar Microsof Excel Microsof excel adalah suau program sisem aplikasi yang banyak digunakan unuk membanu user dalam melakukan perhiungan, membua laporan keuangan, analisa dan mempresenasikan daa. Microsof excel ini mempunyai banyak fasilias dan keunggulan yang dapa dipergunakan unuk menyelesaikan pekerjaan laporan, analisa daa eruama digunakan dalam saisika. Unuk memulai pengolahan daa, akifkan erlebih dahulu Microsof Windows kemudian klik menu sar, pilih group program dan pilih Microsof Excel. Dalam lembar kerja inilah akan dimasukkan daa yang akan diolah.. Dalam keadaan sandar buku kerja Microsof Excel erdiri aas iga lembar kerja (shee) yaiu shee 1, shee 2, shee 3. seiap lembar kerja memua sel dan range, dimana sel adalah perpoongan aau peremuan anara kolom dan baris yang membenuk sebuah koak, seiap sel memiliki nama sesuai dengan kolom dan baris yang membenuknya. Misalnya kolom A dengan baris 5, maka

68 dinamakan sel A5. sedangkan range adalah kumpulan beberapa sel, misalnya sel A1, sel A2 dan sel A3 dinamakan range A1:A3. Pada Microsof Excel erdiri dari beberapa menu anara lain : ile, Edi, View, Inser, orma, Tools, Daa, Windows dan Help. Menu ersebu mempunyai sub menu yang mempunyai fungsi yang berbeda maka dengan menu ersebu daa dapa diolah, diedi dan sebagainya. 5.2 Alasan Pemilihan Program adapun alasan pemilihan program aplikasi Microsof Excel adalah : 1. pemakaian aplikasi Microsof Excel sanga sederhana dan prakis. 2. dapa digunakan unuk mengalisan daa eruama analisis yang digunakan dalam Tugas Akhir ini. 3. hasil pengolahan daa dapa diedi dengan mudah sehingga penyajian hasil lebih rapi. Model Penggunaan Dalam hal ini penulis mengunakan Eksponenial Smoohing. Dimana model ini dapa digunakan dari menu Tools dengan submenu Daa analysis. Pengolahan daa dengan Mocrosof Excel akan menghasilkan oupu dalam benuk abel dan grafik.

69 Cara Pengolahan Daa dengan Excel Dalam menganalisis daa dengan excel kia dapa menggunakan yaiu : Moving Average, Eksponenial Smoohing dan Regression dan lain sebagainya. Model Eskponenial Smoohing. Adapun langkah-langkah dalam pengerjaan dalam model ini adalah sebagai beriku : Langkah 1 : masukan daa Y dan daa X pada Microsof Excel. Misalkan daa Y pada kolom A dan X pada kolom B dari baris ke 2 sampai dengan baris ke 11. Langkah 2 : klik icon Tools, pilih sub menu Daa Analysis maka akan muncul koak dialog Daa Analysis dan pilih Eksponenial Smoohing kemudian klik Ok.

70 Langkah 3 : Maka akan muncul koak dialog beriku : Pada inpu range masukkan range daa yang akan dianalisis yaiu range A2:A11 pada Damping fakor masukkan nilai (1-α ), misalkan 0,2 berari yang dimasukkan ke Damping akor adalah 0.8 sedangkan pada oupu range masukkan sel oupu yang dikehendaki, misalkan sel C2, klik Ok maka hasil ramalan iap ahun akan muncul dalam benuk abel.