BAB II LADASA TEORI 2.1 Pengerian peramalan (Forecasing) Peramalan (Forecasing) adalah suau kegiaan yang mengesimasi apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang dengan waku yang relaif lama (Assauri, 1991). Sedangkan ramalan adalah suau siuasi aau kondisi yang diperkirakan akan erjadi pada masa yang akan daang. Ramalan ersebu didasarkan aas bermacam-macam cara, dianaranya adalah Meode Pemulusan (Smoohing) Eksponensial, Meode peraaan (Average), dan Meode Box Jenkins. 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. Meode peramalan adalah cara memperkirakan secara kuaniaif apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang, berdasarkan daa yang relevan pada masa lalu. Oleh karena iu, meode peramalan ermasuk dalam kegiaan peramalan kuaniaif. Keberhasilan dari suau peramalan sanga dienukan oleh pengeahuan eknik enang informasi lalu yang dibuuhkan yaiu informasi yang bersifa kuaniaif. Sera eknik dan meode peramalannya. Universias Sumaera Uara
Meode peramalan dapa memberikan cara pengajaran yang eraur dan erarah, sehingga dengan demikian dapa dimungkinkan penggunaan eknik-eknik penganalisaan yang lebih maju. Dengan penggunaan eknik-eknik ersebu, maka diharapkan dapa memberikan ingka kepercayaan aau keyakinan yang lebih besar, karena dapa diuji dan dibukikan penyimpangan aau deviasi yang eruji secara ilmiah. Disamping iu, meode peramalan juga memberikan uruan pengajaran dan pemecahan aas pendekaan suau masalah dalam peramalan. Sehingga bila digunakan pendekaan yang sama dalam suau permasalahan dalam suau kegiaan peramalan maka akan didapa dasar pemikiran dan pemecahan yang sama. Baik idaknya suau peramalan yang disusun, disamping dienukan oleh meode yang digunakan juga dienukan oleh baik idaknya informasi maupun daa yang digunakan. selama daa maupun informasi yang digunakan idak dapa meyakinkan, maka hasil peramalan yang disusun juga akan sukar dipercaya akan keepaannya. 2.2 Kegunaan Peramalan Kegunaan peramalan erliha pada saa pengambilan kepuusan, kepuusan adalah kepuusan yang didasarkan aas perimbangan-perimbangan yang akan erjadi pada waku kepuusan iu dilaksanakan. Universias Sumaera Uara
Sering erdapa senjang waku (ime lag) anara kesadaran akan perisiwa aau kebuuhan mendaang dengan perisiwa iu sendiri. Adanya waku enggang (lead ime) ini merupakan alasan uama bagi perencanaan dan peramalan. Jika waku enggang ini nol aau sanga kecil, maka perencanaan idak diperlukan. Jika waku enggang ini panjang dan hasil perisiwa akhir berganung pada fakor-fakor yang dapa dikeahui, maka perencanaan dapa memegang peranan pening. Dalam sebuah insansi pemerinah maupun swasa, perencanaan sanga dibuuhkan unuk pengambilan kepuusan unuk beberapa waku kedepan. Apalagi saa ini, elah erjadi kemajuan yang pesa dalam bidang peramalan. beberapa kegunaan peramalan dalam bagian organisasi yaiu : 1. Bagi Dinas Pendapaan Kabupaen Deli Serdang dapa memperkirakan seberapa besar penerimaan pajak unuk ahun mendaang, dimana pajak merupakan nilai ambah bagi pendapaan dearah iu sendiri. 2. Mempermudah Pemerinahan Daerah Deli Serdang dalam perencanaan pembangunan unuk ahun mendaang dengan perkiraan yang elah diramalkan dari secor pajak. Sehingga pelaksanaan oonomi daerah erlaksana diharapkan dan diupayakan dapa menjadi penyangga uama dalam membiayai kegiaan pembangunan daerah. 3. ilmu yang di dapa semenjak mengikui perkuliahan unuk dierapkan di insansi-insansi pemerinah maupun swasa dalam penyelesaian permasalahan pajak. Teruama peramalan perkiraan nilai pajak. Universias Sumaera Uara
Dari uraian diaas dikaakan bahwa meode peramalan sanga berguna karena akan membanu dalam mengadakan analisis erhadap daa dari masa lalu. Sehingga dengan meode peramalan akan memberikan cara pemikiran, pengerjaan yang eraur dan erarah sera perencanaan yang sisemaika sehingga memberikan keepaan hasil analisis. 2.3 Jenis Peramalan Berdasarkan sifa penyusunannya, eknik peramalan dapa dibagi dalam dua kaegori uama yaiu : 1. Peramalan yang subjekif Peramalan yang subjekif adalah peramalan yang didasarkan aas perasaan aau insiusi 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 dalam penganalisaan daa ersebu. Universias Sumaera Uara
Berdasarkan jangka waku disusun, maka peramalan dapa dibedakan aas dua kaegori yaiu : 1. Peramalan jangka panjang Peramalan jangka panjang adalah peramalan yang dilakukan unuk penyusunan hasil ramalan yang jangka wakunya lebih dari seengah ahun. Misalnya diperlukan penyusunan rencana pembangunan suau egara aau daerah dan lain sebagainya. 2. Peramalan jangka pendek Peramalan jangka pendek adalah peramalan yang dilakukan unuk penyusunan hasil ramalan yang jangka wakunya kurang dari seengah ahun. Misalnya peramalan 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 aau Teknologis Peramalan kualiaif adalah peramalan yang didasarkan aas dasar kualiaif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibua sanga berganung kepada orang yang menyusunnya. Hal ini sanga pening karena hasil peramalan ersebu dienukan berdasarkan pemikiran yang bersifa insuisi, pendapaan dan pengeahuan dari orang yang menyusunnya. Meode kualiaif dapa dibagi menjadi dua yaiu meode eksploraoris dan normaif. Universias Sumaera Uara
2. Peramalan Kuaniaif Peramalan kuaniaif merupakan peramalan yang didasarkan aas daa kuaniaif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibua sanga berganung kepada meode yang dipergunakan dalam peramalan ersebu. Dengan meode berbeda maka akan diperoleh hasil peramalan yang berbeda pula. Baik idaknya meode yang digunakan dienukan oleh perbedaan aau penyimpangan hasil ramalan dengan kenyaaan yang erjadi. Semakin kecil penyimpangan anara hasil dengan kenyaaan yang erjadi berari meode yang dipergunakan semakin baik. Meode kuaniaif dapa dibagi dalam dere berkala (ime series) dan meode kasual. Pada akhir ini elah dikembangkan beberapa meode aau eknik-eknik peramalan unuk menghadapi bermacam-macam keadaan yang akan erjadi. Peramalan dibedakan aas peramalan kuaniaif dan kualiaif. Dalam hal ini penulis membaasi bahwa meode peramalan yang akan digunakan dalam penyusunan ugas akhir ini adalah cara memperkirakan sesuau yang akan erjadi dimasa depan secara kuaniaif. Oleh karena iu, dalam pembahasan selanjunya akan diekankan pada peramalan kuaniaif. Pada dasarnya meode peramalan kuaniaif dibedakan aas : 1. Meode peramalan yang didasarkan aas penggunaan analisis pola hubungan anar variabel yang akan diperkirakan dengan variabel waku, yang merupakan dere waku (ime series). Universias Sumaera Uara
2. Meode peramalan yang didasarkan aas penggunaan analisa pola hubungan anara variabel yang akan diperkirakan dengan variabel lain yang mempengaruhinya, bukan waku, yang disebu dengan meode korelasi aau sebab akiba (causal mehods). Dalam penulisan Tugas Akhir ini, digunakan meode peramalan yang perama, yaiu meode peramalan dengan menggunakan variabel waku aau yang dikenal dengan ime series. Peramalan kuaniaif dapa digunakan bila erdapa iga kondisi yaiu : 1. Adanya informasi enang masa lalu 2. Informasi ersebu dapa dikuaniaifkan dalam benuk daa 3. Informasi ersebu dapa diasumsikan bahwa beberapa aspek pola masa lalu akan erus berlanju dimasa yang akan daang. Kondisi yang erakhir ini dibua sebagai asumsi yang berkesinambungan (asumion of mend coninuiy). Asumsi ini merupakan modal yang mendasari dari semua meode peramalan kuaniaif dan banyak meode peramalan eknologis,erlepas dari bagaimana canggihnya meode ersebu. Universias Sumaera Uara
2.4 Jenis-Jenis Meode Peramalan Meode-meode peramalan dengan analisa dere waku yaiu: 1. Meode pemulusan eksponensial dan raa-raa bergerak Sering digunakan unuk ramalan jangka pendek dan jarang dipakai unuk peramalan jangka panjang. 2. Meode Regresi Meode ini bisa digunakan unuk ramalan jangka menengah dan jangka panjang 3. Meode Box-Jenkins Jarang dipakai, namun baik unuk ramalan jangka pendek, menengah dari jangka panjang. Dalam penulisan Tugas Akhir ini, yang akan digunakan adalah meode ime series yang perama, yaiu meode pemulusan ekponensial. 2.4.1 Analisa Dere Berkala Daa berkala (ime series) adalah daa yang dikumpulkan dari waku ke waku unuk memberikan gambaran enang perkembangan suau kegiaan dari waku ke waku. Analisa daa berkala memungkinkan unuk mengeahui perkembangan suau aau beberapa kejadian sera hubungannya dengan kejadian lain. Universias Sumaera Uara
Meode ime series merupakan meode peramalan kuaniaif aas penggunaan analisa pola hubungan anara variabel yang akan diperkirakan dengan variabel waku. Tujuan ime series ini mencakup menelii pola daa yang digunakan unuk meramalkan apakah daa ersebu saioner aau idak dan eksrapolasi ke masa yang akan daang. Saioner iu sendiri berari bahwa idak dapa perumbuhan aau penurunan daa. Daa secara kasar harus horizonal sepanjang waku, dengan kaa lain flukasi daa eap konsan seiap waku. 2.4.2 Pemilihan Teknik dan Meode Peramalan Dalam pemilihan eknik dan meode peramalan, perama-ama perlu dikeahui ciri-ciri pening yang perlu diperhaikan bagi pengambilan kepuusan dan analisa keadaan dalam mempersiapkan peramalan. Ada enam fakor uama yang diidenifikasikan sebagai eknik dan meode peramalan yaiu : 1. Horizonal waku Ada dua aspek dari horizonal waku yang berhubungan dengan masingmasing meode peramalan. Perama adalah cakupan waku dimasa yang akan daang. Aspek kedua adalah jumlah periode unuk peramalan yang diinginkan. Universias Sumaera Uara
2. Pola daa Dasar uama dari meode peramalan adalah anggapan bahwa macam dari pola yang didapai didalam daa yang diramalkan akan berkelanjuan. 3. Jenis dan Model Model- model merupakan suau dere dimana waku digambarkan sebagai unsur yang pening unuk menenukan perubahan-perubahan dalam pola. Model-model perlu diperhaikan kerena masing-masing model mempunyai kemampuan yang berbeda dalam analisa keadaan unuk pengambilan kepuusan. 4. Biaya yang dibuuhkan Umumnya ada empa unsur biaya yang ercakup dalam penggunaan suau prosedur peramalan. Yakni biaya-biaya pengembangan, penyimpanan (sorage) daa, operasi pelaksanaan dan kesempaan dalam penggunaan eknikeknik dan meode peramalan. 5. Keepaan meode peramalan Tingka keepaan yang dibuuhkan sanga sera kaiannya dengan ingka perincian yang dibuuhkan dalam suau peramalan. 6. Kemudahan dalam penerapan Meode-meode yang dapa dimengeri dan mudah dialokasikan sudah merupakan suau prinsip umum bagi pengambilan kepuusan. Universias Sumaera Uara
2.4.3 Penenuan Pola Daa Hal pening yang harus diperhaikan dalam meode dere berkala adalah menenukan jenis pola daa hisorisnya. sehingga pola daa yang epa dengan pola daa hisoris ersebu dapa diuji, dimana pola daa umumnya dapa dibedakan sebagai beriku : 1. Pola daa Horizonal Pola ini erjadi bila berflukasi disekiar nilai raa-raa yang konsan. 2. Pola Daa Musiman (Seasonal) Pola daa yang menunjukkan perubahan yang berulang-ulang secara periodik dalam dere waku. Pola yang ini erjadi bila suau dere dipengaruhi oleh fakor musiman, misalnya : kuaral ahun erenu, bulanan, aau hari-hari pada minggu erenu. 3. Pola Siklis (Cyclical) Pola daa yang menunjukkan gerakan naik urun dalam jangka panjang dari suau kurva rend. Terjadi bila daanya dipengaruhi oleh flukasi ekonomi jangka panjang seperi yang berhubungan dengan siklis bisnis. 4. Pola Daa Trend Pola yang menunjukkan kenaikan aau penurunan jangka panjang daa. Universias Sumaera Uara
2.5 Meode Pemulusan (Smoohing) Meode pemulusan (Smoohing) adalah meode peramalan dengan mengadakan penghalusan erhadap masa lalu, yaiu dengan mengambil raa-raa dari nilai beberapa ahun lalu unuk menaksir nilai pada beberapa ahun kedepan. Secara umum meode pemulusan diklasifikasikan menjadi dua bagian yaiu : 1. Meode Raa-raa Meode raa-raa dibagi aas empa bagian yaiu : a. ilai engah (mean) b. Raa-raa bergerak unggal (Single Moving Average) c. Raa-raa bergerak ganda (Double Moving Avarage) d. Kombinasi raa-raa bergerak lainnya. Meode raa-raa ujuannya adalah unuk memanfaakan daa masa lalu unuk mengembangkan suau sisem peramalan pada periode mendaang. 2. Meode pemulusan Eksponensial Benuk umum dari meode pemulusan eksponensial : F = X + (1 ) F + α α 1 Dimana : F +1 = ramalan suau periode ke depan X = daa akual pada periode ke- F α = ramalan pada periode ke- = parameer pemulusan Universias Sumaera Uara
Bila benuk umum ersebu diperluas maka akan berbenuk menjadi : F 2 + 1 = α X + ( 1 α) X 1 + α(1 α) X 2 +... + α(1 α) X ( 1) Dari pemulusan benuk umum diaas dapalah dikaakan bahwa meode pemulusan eksponensial merupakan sekelompok meode yang menunjukkan pemboboan menurun secara eksponensial erhadap nilai observasi yang lebih ua aau dengan kaa lain observasi yang lebih ua. Meode ini erdiri aas : 1. Meode Eksponensial a. Sau parameer (One Parameer). b. Pendekaan Adiif Digunakan unuk daa yang bersifa saioner dan idak menunjukkan pola daa aau rend. 2. Meode smoohing Eksponensial Ganda a. Meode linier sau parameer dari Brown. b. Meode Dua Parameer dari Hol. 3. Meode eksponensial Triple a. Meode Kuadraik sau parameer dari Brown Digunakan unuk pola kuadraik, kubik aau orde yang lebih inggi. b. Meode kecenderungan dan musim iga parameer dari Winer Dapa digunakan unuk daa berbenuk rend dan musiman. Universias Sumaera Uara
2.5.1 Meode yang Digunakan Unuk menggunakan hasil yang baik harus dikeahui cara peramalan yang epa. Maka meode peramalan analisis ime series yang digunakan unuk meramalkan penerimaan pajak. Dengan menggunakan Meode Smoohing Eksponensial Ganda sau parameer dari Brown. Meode ini merupakan meode yang dikemukakan oleh Brown. Dasar pemikiran dari meode smoohing Eksponensial Linier sau parameer dari Brown adalah serupa dengan raa-raa bergerak linier, karena kedua nilai pemulusan unggal dan ganda keinggalan dari daa sebelumnya. Persamaan yang dapa dipakai dalam pelaksanaan Eksponensial Linier sau parameer dari Brown adalah sebagai beriku : S S a ' " ' = α X + ( 1 + α) S 1 ' " = α S + ( 1 + α) S 1 = ' " 2S S b α = ( S 1 α ' S " ) Universias Sumaera Uara
Dimana : S = Smoohing unggal periode ' S = Smoohing eksponensial ganda periode " α = Parameer Pemulusan Eksponensial a, b = Konsana pemulusan F + = Ramalan unuk m periode ke muka m 2.6 Keepaan Ramalan Keepaan ramalan adalah suau hal yang mendasar dalam peramalan yaiu bagaimana mengukur kesesuaian suau meode peramalan erenu unuk suau kumpulan daa yang diberikan. Keepaan dipandang sebagai krieria penolakan unuk memilih suau meode peramalan. Dalam pemodelan dere berkala (ime series) dari daa masa lalu dapa diramalkan siuasi yang akan erjadi pada masa yang akan daang, unuk menguji kebenaran ramalan ini digunakan keepaan. Beberapa krieria yang digunakan unuk menguji keepaan ramalan adalah : 1. M E (Mean Error) / ilai Tengah Kesalahan ME = e =1 Universias Sumaera Uara
2. M S E (Mean Square Absolu Error ) / ilai Tengah Kesalahan Kuadra MSE = e =1 2 3. M A E (Mean Absolu Error) / ilai Tengah Kesalahan Absolu MAE = =1 e 4. S S E (Sum Square Error) / Jumlah Kuadra Kesalahan SSE = 2 e = 1 5. S D E (Sandard Deviaion Of Error) / Devisi Sandard Kesalahan SDE = =1 e 2 6. M A P E (Mean Absolu Pencenage Error) / ilai engah Kesalahan Persenase Absolu MAPE = =1 PE Universias Sumaera Uara
7. M P E (Mean Percenage Error) / nilai Tengah Kesalahan Persenase MPE = =1 PE Dimana : e = X F (Kesalahan pada period ke-) X = daa akual pada periode ke- F = ilai ramalan pada periode ke- = banyaknya periode waku X F PE = ( 100) (Kesalahan persenase pada periode ke-) X Meode Peramalan yang dipilih adalah meode peramalan yang memberikan nilai M S E yang erkecil. Universias Sumaera Uara