BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Pengertian Pengolahan Data

Transkripsi

1 16 BAB 3 PEMBAHASAN 3.1 Pengertian Pengolahan Data Pengolahan data diartikan sebagai penjabaran atas pengukuran data kuantitatif menjadi suatu penyajian yang lebih mudah ditafsirkan dan menguraikan masalah secara parsial ataupun keseluruhan. Pengolahan data dilakukan agar memperoleh hasil sesuai dengan yang diinginkan. Dalam bab ini dilakukan pengolahan terhadap data yang diperoleh sebelumnya sesuai dengan metode peramalan yang telah ditentukan. 3.2 Perhitungan Peramalan Ekspor dan Impor Pada Sektor Pertanian Sumatera Utara merupakan salah satu penghasil hasil pertanian baik, karena masih memiliki lahan kosong yang luas. Sebagian penduduknya bekerja sebagai petani. Peramalan jumlah ekspor dan impor pada sektor pertanian provinsi Sumatera Utara tahun 2017 menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda yaitu Metode Linier Satu Parameter Dari Brown. Penulis akan melakukan langkah-langkah pengolahan data dengan menggunakan nilai alpha (α) mulai dari 0,1 sampai dengan 0,9 dengan tujuan untuk mendapatkan nilai Mean Square Error (MSE) yang terkecil. Data yang digunakan Penulis sebagai dasar untuk melaksanakan peramalan jumlah ekspor dan impor pada sektor pertanian provinsi Sumatera Utara tahun 2017 adalah berdasarkan data tahun Besarnya angka-angka jumlah ekspor dan impor sektor pertanian tersebut akan diuraikan pada tabel berikut ini.

2 17 Tabel 3.1 Jumlah Ekspor dan Impor Pada Sektor Pertanian Provinsi Sumatera Utara Tahun Ekspor (Ton) Impor (Ton) Sumber: Badan Pusat Stasistik Sumatera Utara Gambar 3.1 Grafik Jumlah Ekspor pada Sektor Pertanian Provinsi Sumatera Utara 1,150, Grafik Jumlah Ekspor Pada Sektor Pertanian Provinsi Sumatera Utara 1,100, ,050, ,000, Ton 950, ,

3 18 Gambar 3.2 Grafik Jumlah Impor pada Sektor Pertanian Provinsi Sumatera Utara 1,000, , , , , , , , , , Grafik Jumlah Impor pada Sektor Pertanian Provinsi Sumatera Utara Ton Dari Tabel 3.1 tahap pertama yang dilakukan adalah perhitungan pemulusan eksponensial tunggal/pertama. Pada saat t = 1, nilai-nilai tersebut tidak tersedia. Jadi nilai ini menggunakan rata-rata dari beberapa nilai pertama sebagai titik awal. Dengan menggunakan rumus 2.1 yaitu sebagai berikut: = α X t + (1-α) Untuk ekspor α = 0,1 maka dapat dihitung: Tahun 2005 ( ) = (Data awal) Tahun 2006 ( ) = 0,1 ( ) + (1-0,1) ( ) = ,4 dan seterusnya. Untuk impor α = 0,1 maka dapat dihitung: Tahun 2005 ( ) = (Data awal) Tahun 2006 ( ) = 0,1 ( ) + (1-0,1) ( ) = ,7 dan seterusnya.

4 19 Tabel 3.2 Hasil Pemulusan Eksponensial Tunggal Ekspor dan Impor Pada Sektor Pertanian Provinsi Sumatera Utara pada α = 0,1 Tahun Ekspor (Ton) Impor (Ton) ,00 (Data Awal) ,00 (Data Awal) , , , , , , , , , , , , , , , , , ,48 Hasil untuk nilai alpha (α) 0,2-0,9 untuk ekspor dapat dilihat pada Tabel 3.9 sampai dengan Tabel 3.16, dan Hasil untuk nilai alpha (α) 0,2-0,9 untuk impor dapat dilihat pada Tabel 3.17 sampai dengan Tabel Tahap selanjutnya adalah menghitung pemulusan eksponensial ganda dengan menggunakan persamaan 2.2 yaitu sebagai berikut: (1-α) Untuk ekspor α= 0,1 maka dapat dihitung: Tahun 2005 ( ) = (Data awal) Tahun 2006 ( ) = 0,1 ( ,4) + (1-0,1) ( ) = ,74 dan seterusnya. Untuk impor α= 0,1 maka dapat dihitung: Tahun 2005 ( ) = (Data awal) Tahun 2006 ( ) = 0,1 ( ,70) + (1-0,1) ( ) = ,87 dan seterusnya.

5 20 Tabel 3.3 Hasil Pemulusan Eksponensial Ganda Ekspor dan Impor Pada Sektor Pertanian Provinsi Sumatera Utara pada α = 0,1 Tahun Ekspor (Ton) Impor (Ton) , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,14 Hasil untuk nilai alpha (α) 0,2-0,9 untuk ekspor dapat dilihat pada Tabel 3.9 sampai dengan Tabel 3.16, dan Hasil untuk nilai alpha (α) 0,2-0,9 untuk impor dapat dilihat pada Tabel 3.17 sampai dengan Tabel Tahap selanjutnya adalah menghitung konstanta pemulusan dengan menggunakan persamaan 2.3 yaitu sebagai berikut: Untuk ekspor α = 0,1 maka dapat dihitung: Tahun 2006 ( ) = 2 ( ,40) ,74 = ,06 Tahun 2007 ( ) = 2 ( ,76) ,64 = ,88 dan seterusnya, Untuk impor α= 0,1 maka dapat dihitung: Tahun 2006 ( ) = 2 ( ,70) ,87 = ,53 Tahun 2007 ( ) = 2 ( ,73) ,36 = ,10 dan seterusnya.

6 21 Tabel 3.4 Hasil Nilai Konstanta Ekspor dan Impor Pada Sektor Pertanian Provinsi Sumatera Utara pada α = 0,1 Tahun Ekspor (Ton) Impor (Ton) , , , , , , , , , , , , , , , , ,82 Hasil untuk nilai alpha (α) 0,2-0,9 untuk ekspor dapat dilihat pada Tabel 3.9 sampai dengan Tabel 3.16, dan Hasil untuk nilai alpha (α) 0,2-0,9 untuk impor dapat dilihat pada Tabel 3.17 sampai dengan Tabel Tahap selanjutnya adalah menghitung besarnya slope dengan menggunakan persamaan 2.4 yaitu sebagai berikut: = ( Untuk ekspor α= 0,1 maka dapat dihitung: Tahun 2006 ( ) ( Tahun 2007 ( ) ( dan seterusnya. Untuk impor α= 0,1 maka dapat dihitung: Tahun 2006 ( ) (

7 22 Tahun 2007 ( ) ( dan seterusnya. Tabel 3.5 Hasil Nilai Slope Ekspor dan Impor Pada Sektor Pertanian Provinsi Sumatera Utara pada α = 0,1 Tahun Ekspor (Ton) Impor (Ton) , , , , , , , , , , , , , , , , , ,15 Hasil untuk nilai alpha (α) 0,2-0,9 untuk ekspor dapat dilihat pada Tabel 3.9 sampai dengan Tabel 3.16, dan Hasil untuk nilai alpha (α) 0,2-0,9 untuk impor dapat dilihat pada Tabel 3.17 sampai dengan Tabel Tahap selanjutnya adalah menghitung besarnya ramalan dengan m=1 pada periode tahun tersebut dengan menggunakan persamaan 2.5 yaitu sebagai berikut: = (m) Untuk ekspor α= 0,1 maka dapat dihitung: Tahun 2007 (F 3 ) ,06 + (329,74) (1) = ,80 Tahun 2008 (F 4 ) ,88 + (888,90) (1) = ,78 dan seterusnya.

8 23 Untuk impor α= 0,1 maka dapat dihitung: Tahun 2007 (F 3 ) ,53 + (1.568,87) (1) = ,40 Tahun 2008 (F 4 ) ,10 + (2.983,49) (1) = ,59 dan seterusnya. Tabel 3.6 Hasil Peramalan Ekspor dan Impor Pada Sektor Pertanian Provinsi Sumatera Utara pada α = 0,1 Tahun Ekspor (Ton) Impor (Ton) , , , , , , , , , , , , , , , ,36 Hasil untuk nilai alpha (α) 0,2-0,9 untuk ekspor dapat dilihat pada Tabel 3.9 sampai dengan Tabel 3.16, dan Hasil untuk nilai alpha (α) 0,2-0,9 untuk impor dapat dilihat pada Tabel 3.17 sampai dengan Tabel Tahap selanjutnya adalah menghitung besarnya kesalahan (error) dengan menggunakan persamaan 2.6 yaitu sebagai berikut: = Untuk ekspor α= 0,1 maka dapat dihitung: Tahun 2007 ( ) Tahun 2008 ( ) dan seterusnya.

9 24 Untuk impor α= 0,1 maka dapat dihitung: Tahun 2007 ( ) Tahun 2008 ( ) ,41 dan seterusnya. Tabel 3.7 Hasil Kesalahan (Error) Ekspor dan Impor Pada Sektor Pertanian Provinsi Sumatera Utara pada α = 0,1 Tahun Ekspor (Ton) Impor (Ton) , , , , , , , , , , , , , , , ,64 Hasil untuk nilai alpha (α) 0,2-0,9 untuk ekspor dapat dilihat pada Tabel 3.9 sampai dengan Tabel 3.16, dan Hasil untuk nilai alpha (α) 0,2-0,9 untuk impor dapat dilihat pada Tabel 3.17 sampai dengan Tabel Tahap selanjutnya adalah menghitung besarnya kesalahan (error) kuadrat dengan menggunakan persamaan 2.7 yaitu sebagai berikut: = Untuk ekspor α= 0,1 maka dapat dihitung: Tahun 2007 ( ) 2 Tahun 2008 ( ) 2 dan seterusnya.

10 25 Untuk impor α= 0,1 maka dapat dihitung: Tahun 2007 ( ) 2 Tahun 2008 ( ) 2 dan seterusnya. Tabel 3.8 Hasil Kesalahan (Error) Kuadrat Ekspor dan Impor Pada Sektor Pertanian Provinsi Sumatera Utara pada α = 0,1 Tahun Ekspor (Ton) Impor (Ton) , , , , , , , , , , , , , , , ,73 Hasil untuk nilai alpha (α) 0,2-0,9 untuk ekspor dapat dilihat pada Tabel 3.9 sampai dengan Tabel 3.16, dan Hasil untuk nilai alpha (α) 0,2-0,9 untuk impor dapat dilihat pada Tabel 3.17 sampai dengan Tabel 3.24.

11 26 Tabel 3.9 Nilai Alpha (α) = 0,2 Dari Data Ekspor Sektor Pertanian Provinsi Sumatera Utara Periode , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,54-47, , , , , , , ,12-3, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,70 131, , , ,56 Jumlah ,32 MSE ,04

12 27 Tabel 3.10 Nilai Alpha (α) = 0,3 Dari Data Ekspor Sektor Pertanian Provinsi Sumatera Utara Periode , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,36-597, , , , , , , ,88-296, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,60-98, , , ,14 Jumlah ,21 MSE ,15

13 28 Tabel 3.11 Nilai Alpha (α) = 0,4 Dari Data Ekspor Sektor Pertanian Provinsi Sumatera Utara Periode , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,77 963, , , , , , , , , , , , , , , ,26-210, , , , , , , ,36 166, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,22-821, , , ,75 Jumlah ,57 MSE ,70

14 29 Tabel 3.12 Nilai Alpha (α) = 0,5 Dari Data Ekspor Sektor Pertanian Provinsi Sumatera Utara Periode , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,92 Jumlah ,71 MSE ,71

19 34 Tabel 3.17 Nilai Alpha (α) = 0,2 Dari Data Impor Sektor Pertanian Provinsi Sumatera Utara Periode , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,01 Jumlah ,69 MSE ,84

21 36 Tabel 3.19 Nilai Alpha (α) = 0,4 Dari Data Impor Sektor Pertanian Provinsi Sumatera Utara Periode , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,83-598, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,79 Jumlah ,57 MSE ,07

23 38 Tabel 3.21 Nilai Alpha (α) = 0,6 Dari Data Impor Sektor Pertanian Provinsi Sumatera Utara Periode , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,18-115, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,16 Jumlah ,51 MSE ,81

26 41 Tabel 3.24 Nilai Alpha (α) = 0,9 Dari Data Impor Sektor Pertanian Provinsi Sumatera Utara Periode , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,72 (11.860,82) , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,55 Jumlah ,21 MSE ,03

27 42 Salah satu nilai MSE dibandingkan untuk mengetahui nilai alpha (α) yang menghasilkan nilai MSE yang terkecil. Perbandingan ukuran ketepatan metode peramalan Jumlah Ekspor dan Impor Sektor Pertanian Provinsi Sumatera Utara dengan melihat nilai MSE dapat dibandingkan sebagai berikut: Tabel 3.25 Perbandingan Ukuran Ketepatan Metode Peramalan Alpha (α) Mean Square Error (MSE) Mean Square Error (MSE) Ekspor Impor 0, , ,86 0, , ,84 0, , ,88 0, , ,07 0, , ,15 0, , ,81 0, , ,64 0, , ,50 0, , ,03 Sumber: Perhitungan Dari Tabel 3.25 diatas dapat dilihat bahwa yang menghasilkan nilai Mean Square Error (MSE) yang terkecil untuk ekspor adalah α = 0,1 yaitu dengan nilai MSE = ,04 dan nilai Mean Square Error (MSE) yang terkecil untuk impor adalah α = 0,6 yaitu dengan nilai MSE = ,81.

28 43 Tabel 3.26 Perbandingan Data Jumlah Ekspor Sektor Pertanian Sebenarnya, Pemulusan Tunggal, Pemulusan Ganda, dan Hasil Peramalan Tahun Periode Jumlah Ekspor Sebenarnya Pemulusan Tunggal Pemulusan Ganda Hasil Peramalan , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,57 Sumber: Perhitungan

29 44 Tabel 3.27 Perbandingan Data Jumlah Impor Sektor Pertanian Sebenarnya, Pemulusan Tunggal, Pemulusan Ganda, dan Hasil Peramalan Tahun Periode Jumlah Impor Sebenarnya Pemulusan Tunggal Pemulusan Ganda Hasil Peramalan , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,10 Sumber: Perhitungan 3.3 Peramalan Jumlah Ekspor dan Impor Sektor Pertanian Sumatera Utara Setelah diketahui bahwa nilai kesalahan (error) yang terdapat pada model data diatas maka selanjutnya akan dilakukan peramalan jumlah ekspor dan impor sektor pertanian provinsi Sumatera Utara 2017 dengan menggunakan persamaan = (m) Setelah diperoleh model peramalan peramalan jumlah ekspor dan impor sektor pertanian provinsi Sumatera Utara 2017, maka dapat dihitung untuk tiga periode ke depan yaitu untuk tahun 2017 sebagaimana data yang Penulis peroleh dari Badan Pusat Statistik Sumatera Utara. Berikut ini adalah perhitungan peramalannya.

30 45 Menentukan besarnya ramalan 2017 (m=3) pada alpha (α) = 0,1 untuk ekspor adalah = (m) = (m) = ,59 (3) = ,59 ) = ,73 Ton Dan menentukan besarnya ramalan 2017 (m=3) pada alpha (α) = 0,6 untuk impor adalah = (m) = (m) = ,54 (3) = ,54 = ,27 Ton Tabel 3.28 Hasil Peramalan Jumlah Ekspor dan Impor Pada Sektor Pertanian Provinsi Sumatera Utara Tahun 2017 Tahun Ekspor (Ton) Impor (Ton) , ,27 Sumber: Perhitungan Dari Tabel 3.28 diperoleh hasil peramalan ekspor dan impor untuk tahun 2017 dengan metode pemulusan yaitu = ,73 Ton untuk ekspor, dan = ,27 Ton untuk impor. Jumlah ekspor pada sektor petanian provinsi Sumatera Utara diramalkan akan menurun sampai tahun yang telah diramalkan, dan Jumlah impor pada sektor petanian provinsi Sumatera Utara diramalkan akan meningkat sampai tahun yang telah diramalkan.

31 46 BAB 4 IMPLEMENTASI SISTIM 4.1 Pengertian Implementasi Sistim Implementasi sistim adalah prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikan desain sistim yang ada dalam desain yang disetujui, menginstal, dan memulai sistim baru yang diperbaiki.tahapan implementasi merupakan tahapan penerapan hasil desain tertulis ke dalam programming. Dalam tulisan ini Penulis menggunakan software Microsoft Excel dalam menyelesaikan masalah untuk memperoleh dan mempermudah untuk memperoleh hasil perhitungan.dengan adanya perangkat lunak komputer ini, sangat membantu Penulis karena memang ada kalanya data-data yang diperoleh sangat rumit dalam pengolahan data secara manual.disamping itu juga resiko atau faktor kesalahan yang dilakukan Penulis relative besar. 4.2 Tujuan Implementasi Sistim Tujuan implementasi sistim adalah: 1. Menyelesaikan desain sistim yang ada dalam dokumen desain sistim yang disetujui. 2. Menulis, menguji, dan mendokumentasi program-program dan prosedur yang diperlukan oleh dokumen desain sistim yang disetujui. 3. Memperhatikan bahwa personel dapat menggunakan sistim baru yaitu dengan mempersiapkan manual pemakaian dan melatih personel. 4. Memperhitungkan bahwa desain sistim memenuhi permintaan pemakaian yaitu dengan menguji sistim secara keseluruhan. 5. Memastikan bahwa konversi ke sistim baru berjalan secara benar yaitu dengan merencana, mengontrol, dan melakukan instalasi sistim baru secara benar.

32 Sejarah Microsoft Excel Pada tahun 1982, Microsoft membuat sebuah program speadsheet yang disebut dengan Multiplan, yang sangat populer dengan sistem operasi CP/M, tetapi tidak dalam sistem MS-DOS mengingat telah ada saingannya yaitu Lotus Hal ini membuat Microsoft memulai pengembangan sebuah program spreadsheet yang baru yang disebut dengan Excel, dengan tujuan seperti yang dikatakan oleh Doug Klunder, do everything does and do it better yang dengan terjemahannya adalah, melakukan apa yang dilakukan oleh dan lebih baik lagi. Versi pertama Excel dirilis untuk Macintosh pada tahun 1985 dan versi Windowsnya menyusul versi 2.0 pada November Lotus ternyata terlambat turun ke pasar program spreadsheet untuk Windows, dan pada tahun tersebut Lotus masih berbasis MS-DOS. Pada tahun 1988, Excel pun mulai menggeser dalam pangsa pasar program spreadsheet dan menjadikan Microsoft sebagai salah satu perusahaan pengembang aplikasi perangkat lunak untuk komputer pribadi yang andal. Prestasi ini mengukuhkan Microsoft sebagai kompetitor yang sangat kuat bagi dan bahkan mereka mengembangkannya lebih baik lagi. Microsoft dengan menggunakan keunggulannya, rata-rata merilis versi Excel baru setiap dua tahun sekali, dan versi excel untuk windows terakhir adalah Microsoft Office Excel 2010 (Excel 14), sementara untuk Macintosh (Mac OS X), versi terakhirnya adalah Excel for Mac. Pada awal-awal peluncurannya, Excel menjadi sasaran tuntutan perusahaan lainnya yang bergerak dalam bidang industri finansial yang telah menjual sebuah perangkat lunak yang juga memiliki nama Excel. Akhirnya, Microsoft pun mengakhiri tuntutan tersebut dengan kekalahan dan Microsoft harus mengubah nama Excel menjadi Microsoft Excel dalam semua rilis pers dan dokumen Microsoft. Meskipun demikian, dalam praktiknya hal ini diabaikan dan bahkan Microsoft membeli Excel dari perusahaan yang sebelumnya menuntut merek, sehingga penggunaan nama Excel saja tidak akan membawa masalah lagi. Microsoft juga sering menggunakan huruf XL sebagai singkatan untuk program tersebut, yang meskipun tidak umum lagi ikon yang digunakan oleh program tersebut. Selain itu ekstensi default dari spreadsheet yang dibuat oleh microsoft

33 48 excel hingga versi 11.0 (excel 2003) adalah *.xls sedangkan mulai microsoft office excel 2007 (versi 12.0) ekstensi defaultnya adalah *.xlsx yang mendukung format HTML namun dengan isi yang sama memiliki ukuran file yang lebih kecil jika dibandingkan dengan versi-versi Excel sebelumnya. Excel menawarkan banyak keunggulan jika dibandingkan dengan program spreadsheet yang mendahuluinya, tetapi esensinya masih sama dengan VisiCalc (perangkat lunak spreadsheet yang terkenal pertama kali), sel disusun dalam baris dan kolom serta mengandung data atau formula dengan berisi referensi absolut atau referensi relatif terhadap sel lainnya. Microsoft Office pada tahun 1993, microsoft pun mendesain ulang tampilan yang digunakan oleh Microsoft Word dan Microsoft PowerPoint untuk menyesuaikan dengan tampilan Microsoft Excel yang pada waktu itu menjadi aplikasi spreadsheet yang paling disukai. Sejak tahun 1993, excel telah memiliki bahasa pemrograman Visual Basic For Applications (VBA), yang dapat menambahkan kemampuan excel untuk melakukan automatisasi di dalam excel dan juga menambahkan fungsi-fungsi yang dapat didefenisikan oleh pengguna untuk digunakan di worksheet. Dalam versi selanjutnya, bahkan microsoft menambahkan sebua Integrated Development Environtment untuk bahasa VBA untuk excel, sehingga memudahkan programer untuk melakukan pembuatan program buatannya. Selain itu, excel juga dapat merekam semua yang dilakukan oleh pengguna untuk menjadi makro, sehingga mampu melakukan automatisasi beberapa tugas. VBA juga mengizinkan pembuatan form dan kontrol yang terdapat di dalam worksheet untuk dapat berkomunikasi dengan penggunanya. Bahasa VBA juga mendukung penggunaan DLL Activex/COM, meski tidak dapat membuatnya. Versi VBA selanjutnya menambahkan dukungan terhadap class module sehingga mengizinkan penggunaan teknik pemrograman berorientasi objek dalam VBA. Fungsi automatisasi yang disediakan oleh VBA menjadikan excel sebagai sebuah target virus-virus macro. Ini merupakan problem yang sangat serius dalam dunia korporasi hingga para pembuat antivirus mulai menambahkan dukungan untuk mendeteksi dan membersihkan virus-virus macro dari berkas excel.

34 Pengertian Microsoft Excel Microsof Excel atau Microsoft Office Excel adalah sebuah program aplikasi lembar kerja spreadsheet yang dibuat dan didistribusikan oleh Microsoft Corporation yang dapat dijalankan pada Microsoft Windows dan Mac OS. Aplikasi ini memiliki fitur kalkulasi dan pembuatan grafik yang dengan menggunakan strategi marketing microsoft yang agresif, menjadikan Microsoft Excel sebagai salah satu program yang populer digunkan dalam komputer mikro hingga saat ini. Bahkan saat ini program ini merupakan program spreadsheet paling banyak digunakan oleh banyak pihak, baik di platform Macintosh berbasis Mac OS, semenjak versi 5.0 diterbitkan pada tahun Aplikasi ini merupakan bagian dari Microsoft Office System, dan versi terakhir adalah versi Microsoft Office Excel Manfaat Microsoft Excel Microsoft Excel adalah program aplikasi yang bisa digunakan untuk menghitung, memproyeksikan, menganalisa, dan mempresentasikan data. Dalam program Microsoft Excel ini akan banyak bersinggungan dengan metode pembuatan tabel, formula, dan grafik yang sangat dibutuhkan dalam penyusunan data-data penelitian, data usaha, dan lain-lain yang berhubungan dengan fungsi excel dalam kehidupan sehari-hari. Beberapa manfaat utama dari Microsoft Excel yang sering digunakan adalah kemampuan untuk menghasilkan penghitungan serta analisa statistik dalam bentuk teks maupun diagram grafik secara otomatis dari rumus yang telah dimasukkan sehingga fitur tersebut sangat mempermudah pekerjaan yang berberurusan dengan lembar kerja. Mengurutkan data, menjumlahkan sub total dan grand total, mengedit teks secara langsung di sel, menjumlah secara otomatis dengan autosum, membuat grafik secara cepat dan mudah dengan fungsi chard wizard, mencetak dengan proporsi bebas. Microsoft Excel beguna sebagai aplikasi spreadsheet dalam melakukan perhitungan, proyeksi, analisa, dan presentasi data dalam berbagai tabel serta

35 50 grafis yang sangat dibutuhkan dalam penyusunan lembar kerja, makalah, data perusahaan, penelitian, pembukuan, cash flom atau laporan keuangan, serta analisa statistik. 4.6 Langkah-Langkah Mengolah Data Dengan Microsoft Excel Sebelum mengoperasikan software Microsoft Excel ini, pastikan bahwa pada computer terpasang program excel. Langkah-langkah yang dilakukan adalah sebagai berikut: 1. Klik tombol start 2. Pilih program dan klik Microsoft excel seperti pada Gambar 4.1 berikut ini Gambar 4.1 Tampilan Proses Awal Untuk Membuka Microsoft Excel 3. Setelah itu akan muncul tampilan lembar kerja pada Gambar 4.2 sebagai berikut:

36 51 Gambar 4.2 Tampilan Lembar Kerja Microsoft Excel Jumlah ekspor dan impor sector pertanian provinsi Sumatera Utara dari tahun akan ditulis pada kolom A1, dan pada worksheet yang sama sampai A77 juga akan dapat ditentukan besarnya ramalan 0 < α < 1 dan pada setiap perhitungan akan diberikan nama untuk setiap kolom. Sebagai contoh pada α =0,1 seperti berikut ini: a. Pada kolom A1 ditulis keterangan yaitu jumlah ekspor atau impor b. Pada kolom B1 ditulis keterangan yaitu pemulusan pertama c. Pada kolom C1 ditulis keterangan yaitu pemulusan kedua d. Pada kolom D1 ditulis keterangan yaitu konstanta pemulusan e. Pada kolom E1 ditulis keterangan yaitu konstanta pemulusan f. Pada kolom F1 ditulis keterangan yaitu ramalan g. Pada kolom G1 ditulis keterangan yaitu nilai kesalahan h. Pada kolom C1 ditulis keterangan yaitu nilai kesalahan kuadrat Maka perhitungan masing-masing untuk yaitu pemulusan pertama, yaitu pemulusan kedua, yaitu konstanta pemulusan, yaitu konstanta pemulusan, yaitu ramalan, yaitu nilai kesalahan, yaitu nilai kesalahan kuadrat adalah sebagai berikut: 1. Pemulusan Pertama ( Untuk tahun pertama (2005), pemulusan pertamanya sama dengan tahun pertama (2005) data yang sebenarnya. Sedangkan untuk periode kedua (2006)

37 52 yaitu pada sel B3 dapat dihitung dengan rumus =SUM(0,1*A3+0,9*B2). Dalam hal ini akan diperoleh angka ,40 untuk ekspor dan ,70 untuk impor. Untuk periode selanjutnya yaitu periode ketiga sampai periode sepuluh yang dilakukan adalah dengan menyalin rumus tersebut. 2. Pemulusan Kedua ( Untuk tahun pertama (2005), pemulusan pertamanya sama dengan tahun pertama (2005) data yang sebenarnya. Sedangkan untuk periode kedua (2006) yaitu pada sel C3 dapat dihitung dengan rumus =SUM (0,1*B3+0,9*C2). Dalam hal ini akan diperoleh angka ,74 untuk ekspor dan ,87 untuk impor. Untuk periode selanjutnya yaitu periode ketiga sampai periode sepuluh yang dilakukan adalah dengan menyalin rumus tersebut. 3. Perhitungan Konstanta Pemulusan ( Nilai a yang dicari adalah nilai dari periode kedua (2006) yaitu pada sel D3 dengan menggunakan rumus =SUM(2*B3-C3). Dalam hal ini diperoleh angka ,06 untuk ekspor dan ,53 untuk impor. Untuk periode berikutnya hanya dilakukan dengan menyalin rumus. 4. Perhitungan Konstanta Pemulusan ( Nilai b yang dicari adalah nilai dari periode kedua (2006) yaitu pada sel E3 dengan menggunakan rumus =SUM(0,1/0,9*(B3-C3). Dalam hal ini diperoleh angka 329,74 untuk ekspor dan 1.568,87 untuk impor. Untuk periode berikutnya hanya dilakukan dengan menyalin rumus. 5. Perhitungan Ramalan ( Nilai ramalan yang dicari adalah nilai dari periode ketiga (2007) yaitu pada sel F4 dengan menggunakan rumus =SUM(D3+E3*1). Dalam hal ini

38 53 diperoleh angka ,80 untuk ekspor dan ,40 untuk impor. Untuk periode berikutnya hanya dilakukan dengan menyalin rumus. 6. Perhitungan Kesalahan ( Nilai kesalahan yang dicari adalah nilai dari periode ketiga (2007) yaitu pada sel G4 dengan menggunakan rumus =SUM(A4-F4). Dalam hal ini diperoleh angka ,20 untuk ekspor dan ,60 untuk impor. Untuk periode berikutnya hanya dilakukan dengan menyalin rumus. 7. Perhitungan Kesalahan Kuadrat ( 2 Nilai kesalahan dikuadratkan yang dicari adalah nilai dari periode ketiga (2007) yaitu pada sel H4 dengan menggunakan rumus =SUM(G4^2). Dalam hal ini diperoleh angka ,44 untuk ekspor dan ,274,56 untuk impor. Untuk periode berikutnya hanya dilakukan dengan menyalin rumus. Hasil dari proses yang telah dilakukan untuk peramalan dapat dilihat dari Gambar. 4.3 dan Gambar 4.4.

39 54 Gambar 4.3 Tampilan Data Jumlah Ekspor Tahun Gambar 4.4 Tampilan Data Jumlah Impor Tahun

40 55 Gambar 4.5 Tampilan Hasil Data Jumlah Ekspor Tahun pada Alpha (α) = 0,1 Gambar 4.6 Tampilan Hasil Data Jumlah Impor Tahun pada Alpha (α) = 0,1

41 56 BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil pengolahan data pada bab sebelumnya, maka dapat diambil beberapa kesimpulan, yaitu sebagai berikut: 1. Dengan menggunakan rumus peramalan pemulusan eksponensial ganda linier satu parameter oleh Brown yaitu = (m), maka diperoleh angkaangka peramalan pada tahun Dengan nilai Mean Square Error terkecil pada α = 0,1 untuk ekspor dan nilai Mean Square Error terkecil pada α = 0,6 untuk impor maka diperoleh hasil peramalan jumlah ekspor dan impor pada sektor pertanian provinsi Sumatera Utara untuk tahun yang diramalkan tersebut adalah = ,73 ton untuk ekspor, dan = ,27 ton untuk impor. 2. Pada peramalan jumlah ekspor pada sektor pertanian provinsi Sumatera Utara Tahun 2017 mengalami penurunan dari = ,57 ton menjadi = ,73 ton, sedangkan pada peramalan jumlah impor pada sektor pertanian provinsi Sumatera Utara Tahun 2017 mengalami peningkatan dari = ,10 ton menjadi = ,27 ton. Berdasarkan hasil peramalan tersebut maka Penulis dapat menarik kesimpulan bahwa jumlah ekspor pada sektor pertanian provinsi Sumatera Utara Tahun 2017 mengalami penurunan dan jumlah impor pada sektor pertanian provinsi Sumatera Utara Tahun 2017 mengalami peningkatan. 5.2 Saran Adapun saran-saran yang dapat Penulis sampaikan adalah Pemerintah provinsi Sumatera Utara perlu lebih mendukung masyarakat yang memiliki lahan untuk mempergunakan sebaik mungkin dan lebih mengembangkan lagi. Pemerintah ikut

42 57 turut membantu para petani yang memiliki modal sedikit, karena jumlah ekspor lebih kecil dari pada jumlah impor.