PERAMALAN KERUSAKAN HUTAN TAMAN NANI WARTABONE DI GORONTALO METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL GANDA DAN REGRESI LINIER SEDERHANA Dewi Sri Usman, Mukhlisulfatih Latief, Manda Rohandi Prodi Sistem Informasi / Jurusan Teknik Informatika Intisari Peramalan merupakan kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang, seperti peramalan kerusakan hutan Taman Nasional Bogani Nani Wartabone di Gorontalo untuk tahun yang akan datang. Kerusakan hutan yang semakin meningkat dapat memicu pemanasan global yang mengakibatkan bencana alam, seperti bajir dan tanah longsor yang akan merugikan masyarakat dan pemerintah setempat. Dalam penelitian ini digunakan dua metode peramalan yaitu Double Exponential smoothing dan Simple Linear Regression. meramalkan kerusakan hutan menggunakan metode Pemulusan Exponensial Ganda dan metode Regresi Linier Sederhana. Hasil akhir kerusakan untuk hasil dari metode pemulusan eksponensial ganda memiliki proses peramalan yang mendekati nilai kebenaran peramalan atau nilai error lebih kecil dari nilai peramalan sebelumnya dengan hasil peramalan untuk tahun 2014 yaitu 615,96 hektar. Sedangkan untuk metode regresi linier sederhana peramalan ditahun yang akan datang tidak mendekati nilai kebenaran peramalan atau nilai error lebih besar dari nilai peramalan sebelumnya dengan hasil peramalan metode regresi linier sederhana untuk tahun 2014 yaitu 616, 92. Kata Kunci : Peramalan Kerusakan Hutan, pemulusan exponensial ganda, metode Regresi Linier Sederhana.
Abstract Forecasting is a activity to estimate what will happen in the future such as the forecasting on future forest destructionof Nani wartabone bogani national park in Gorontalo. The increase of forest destruction can lead us to the global warming such as natural disaster (floods ad landslides) which can disserve the community and local government. The research applied 2 forecasting method such as double exponential smoothing and simple linear regression. The result of forecasting process which almost reach truth value of forecasting or error value is smaller than previous forecasting value as it amounts 615,96 Hectares in 2014. The method of simple linear regression for next year forecasting does not approach the truth value of forecasting or error value is higher than previous forecasting, value as it amounts 616, 92 in 2014. Keywords : Forest Destruction Forecasting, Double Exponential Smoothing, Simple Linear Regression Method.
PENDAHULUAN Provinsi Gorontalo memiliki banyak kekayaan alam salah satunya hutan lindung Taman Nasional Bogani Nani Wartabone (TNBNW). Hutan ini memiliki luas lahan 110.000 hektar yang menyimpan banyak macam tumbuhan dan berbagai jenis margasatwa. akan tetapi masyarakat setempat sering memanfaatkan hutan tersebut tanpa meminta ijin dari pihak pemerintah, sehingga dapat menekan kerusakan dari Hutan tersebut. Jika kerusakan hutan sering terjadi, maka dapat di prediksikan bahwa Hutan TNBNW akan hilang di waktu yang akan datang. Prediksi itu merupakan suatu ancaman bagi masyarakat Gorontalo, karena jika tekanan semakin meningkat maka dapat memicu pemanasan global yang mengakibatkan bencana alam, seperti banjir dan tanah longsor yang akan merugikan masyarakat dan pemerintah setempat. Ada banyak metode peramalan yang dapat digunakan untuk menyelesaikan suatu masalah dalam penelitian, akan tetapi dalam penelitian ini digunakan metode peramalan yaitu metode pemulusan exponensial ganda dan metode regresi linier sederhana. Tujuan dari penelitian ini adalah mencari metode peramalan yang lebih baik untuk kerusakan hutan antara metode pemulusan exponensial ganda dan metode regresi linier sederhana dan bagaimana aplikasi peramalan TNBNW dari hasil kedua metode tersebut. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi yang diperkirakan akan terjadi pada masa yang akan datang (Purba, 2011). Metode peramalan tersebut dapat didasari dengan data yang relevan pada masa lalu, sehingga dapat dipergunakan dalam peramalan yang objektif. Dalam peramalan terdapat bermacam-macam cara yaitu Metode Pemulusan Eksponensial atau Rata-rata Bergerak, Metode Box Jenkins dan Metode Regresi. Semua itu dikenal Metode Peramalan
METODE PENELITIAN Metode Pemulusan Ekponensial Ganda ( Double Eksponensial Smoothing). Metode pemulusan (smoothing) adalah peramalan dengan mengadakan penghalusan atau pemulusan terhadap data masa lalu yaitu dengan mengambil ratarata dari nilai beberapa tahun untuk menaksir nilai pada tahun yang akan datang dan metode ini menggunakan metode time series (Purba, 2011). Pemulusan ekponensial tersebut terdiri dari beberapa bagian yaitu metode eksponensial tunggal, ganda, dan metode yang lebih rumit. Bagian-bagian dari Pemulusan Ekponesial tersebut mempunyai sifat yang sama, yaitu nilai yang lebih baru diberikan bobot yang relatif besar dibanding nilai pengamatan yang lebih lama, akan tetapi Pemulusan Eksponensial yang diambil dalam penelitian ini adalah Metode Pemulusan Ekponensial Ganda. Metode Regresi Linier Sederhana ( Simple Linear Regression ). Regresi linier merupakan metode yang bisa digunakan untuk ramalan jangka menengah dan jangka panjangl (Assauri, 1991). Jika ingin dikaji hubungan atau pengaruh satu veriabel bebas terhadap variabel tidak bebas, maka model regresi yang digunakan adalah model regresi linier sederhana. Kemudian jika ingin dikaji hubungan atau pengaruh dua atau lebih variabel bebas terhadap variabel tidak bebas, maka model regresi yang digunakan adalah model regresi linier berganda (mulitiple linear regression model). Pada penelitian ini digunakan metode regresi yang menggunakan satu variabel bebas terhadap veriabel tidak bebasa atau yang disebut dengan Regresi Linier Sederhana.
HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Metode Pemulusan Eksponensial Ganda (Double Ekponensial Ganda). Perhitungan secara lengkap dapat dilihat di tabel berikut : Tabel 1. menentukan nilai MSE dengan menggunakan parameter α = 0,1. Setelah ditentukan nilai dari rumus F t+m, maka di buat tabel Smoothing untuk me 2 lihat hasil dari nilai seluruhnya. Kemudian untuk nilai e t harus dijumlahkan total dari nilai semua yang ada pada nilai e 2 t. Sehingga mendapatkan hasil yaitu 1,27. Hasil dari e 2 t ini akan di hitung lagi dengan rumus MSE untuk mencari alpha nilai Error terkecil, penyelesaiannya sebagai berikut : Untuk α = 0,1 ; n = 5, dimana nilai n diperoleh dari jumlah data tahun yang mempunyai hasil akhir. Maka : MSE = = 0,25 Dengan menggunakan perhitungan yang sama maka dapat ditentukan nilai pemulusan eksponensial tunggal, ganda, dan ramalan yang akan datang untuk α = 0,2 sampai dengan α = 0,9. Setelah ditentukan nilai parameter maka langkah selanjutnya menghitung nilai MSE yang nilai error terkecil dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 2. Nilai Alpha dengan Mean Square Error. Dari hasil yang diperoleh penulis, bahwa nilai α = 0,4 dan α = 0,5, merupakan nilai α yang memberikan nilai error terkecil. Akan tetapi hanya salah satu nilai Error terkecil yang akan di ambil yaitu α = 0,4 karena nilai Forecast untuk 0,4 lebih dulu dari nilai Forecast 0,5. Jadi, yang mempengaruhi nilai MSE adalah nilai dari data kerusakan hutan sebelumnya yang sudah dijumlahkan untuk setiap parameter 0,1 0,9, hingga diperoleh nilai Alpha atau nilai Error terkecil. Peramalan jumlah Kerusakan Hutan Taman Nasional Bogani Nani Wartabone di peroleh dengan α = 0,4, melalui persamaan F t + m = at + bt (m) seperti berikut ini : Ramalan tahun 2014 dari tahun 2013 dengan α= 0,4 : Tabel 3. Nilai MSE terkecil. Setelah mendapat hasil dari nilai alpha terkecil yaitu 0,4 dengan hasil 0,66 Error terkecil, maka untuk mentukan forecast atau hasil peramalan ditahun yang akan datang diperlukan rumus forecast yaitu F t + m = at + bt (m). nilai at diambil dari tabel at tahun 2013 dan bt diambil dari tabel tahun 2013 juga, karena yang akan diramalkan
tahun 2014 maka jumlah untuk peramalan ditahun yang akan datang ditentukan oleh jumlah tahun sebelumnya. Berikut ini adalah proses dari penyelesaian peramalan untuk tahun 2014. F 2013 + 1 = a 2013 + b 2013 (1) F 2014 = 615,82 2013 + 0,14 2013 (1) F 2014 = 615,96. Tabel 4. Peramalan jumlah kerusakan hutan TNBNW tahun 2014 Tahun Jumlah Kerusakan Hutan ( Hektar) 2014 615,96 Dari perhitungan yang diperoleh, kerusakan hutan TNBNW meningkat pada tahun 2014 yaitu mencapai 615,96 hektar hutan yang akan rusak. B. Analisis Metode Regresi Linier Sederhana (Simple Linear Regression). Dalam metode regresi linier ada beberapa langkah yang harus dikerjakan sesuai dengan rumus yang telah ditentukan. Data yang diperlukan adalah data kepala keluarga (x) yang telah melakukan pembalakan hutan secara liar dan data kerusakan hutan TNBNW (y). Penyelesaiannya mengikuti langkah-langkah dalam analisis Regresi Linier Sederhana adalah sebagai berikut : Berikut ini adalah tabel yang telah dilakukan perhitungan X 2, Y 2, XY dan totalnya : Tabel 6. Tabel perhitungan X 2, Y 2, XY dan total dari masing-masingnya Langkah 5 : hitung a dan b berdasarkan rumus Regresi Linier Sederhana. Menghit ung konstanta (a) : a =
a = a = a = = 595,9215 Menghitung koefisien Regresi (b) : b = b = b = buat model Persamaan Regresi. = = 0,04 Y= a + bx = 595,9215+ 0,04 Melakukan prediksi atau peramalan terhadap varibel faktor penyebab dan mencari nilai MSE untuk melihat nilai Error terkecil. - Memprediksikan jumlah kerusakan hutan jika jumlah kepala keluarga dalam keadaan bertambah (variabel X). Contohnya : 525 Y = 595,9215 + 0,04 (525) Y = 616.92 Jadi jika kepala keluarga yang merambah hutan 525 orang, maka akan diprediksikan akan terdapat 616.92 hektar hutan yang akan rusak di tahun yang akan datang. Untuk menetukan jumlah X atau faktor penyebab ditahun yang datang, maka jumlah faktor penyebabnya harus lebih dari faktor penyebab sebelumnya agar mendapatkan hasil yang bisa diramalkan untuk tahun yang akan datang. Hasil Proses Peramalan Kerusakan Hutan. berikut : Hasil proses dari peramalan kerusakan hutan dapat dilihat pada gambar 2
Hasil akhir dari metode Smoothing Ganda untuk meramalkan kerusakan hutan yaitu menggunakan data dari tahun 2007-2013, dengan hasil forecast yang telah ditetapkan untuk tahun 2014 yaitu 615,97 hektar. Nilai Forecast dipengaruhi oleh nilai Alpha yang telah ditentukan dari rumus MSE. Untuk metode Regresi Linier Sederhana data yang akan dipakai yaitu data kerusakan hutan dan data kepala keluarga dari tahun 2007-2013, setelah itu dihitung dalam tabel masing masing variabel. Variabel tersebut terdiri atas variabel (X), (Y), (X 2 ),(Y 2 ),(X.Y), kemudian variabel variabel tersebut dijumlahkan dan dibuat kolom total dari masing masing variabel. Setelah itu dihitung dalam rumus regresi yaitu a + b = Y.
KESIMPULAN. Berdasarkan hasil analisis penelitian, perancangan sistem, dan implementasi tentang Perbandingan Metode Pemulusan Exponensial Ganda (Double Exponensial Smoothing) dan metode Regresi Linier Sederhana (Simple Linear Regression) dapat disimpulkan bahwa : 1. Perbedaan dari kedua metode tersebut terletak pada proses hasil dari peramalan dalam menetukan kerusakan hutan. Untuk metode smoothing ganda hasil peramalan ditentukan oleh jumlah kerusakan hutan, sedangkan untuk metode regresi linier sederhana ditentukan oleh nilai dari veriabel X ( jumlah KK). 2. Hasil akhir dari penelitian ini yaitu metode eksponensial ganda dan regresi linier sederhana mendapatkan peningkatan hasil nilai peramalan kerusakan hutan di tahun yang akan datang, untuk hasil dari metode pemulusan eksponensial ganda memiliki proses peramalan yang mendekati nilai kebenaran peramalan atau nilai error lebih kecil dari nilai peramalan sebelumnya dengan hasil peramalan untuk tahun 2014 yaitu 615,96 hektar. Sedangkan untuk metode regresi linier sederhana peramalan ditahun yang akan datang tidak mendekati nilai kebenaran peramalan atau nilai error lebih besar dari nilai peramalan sebelumnya dengan hasil peramalan metode regresi linier sederhana untuk tahun 2014 yaitu 616, 92. 5.2 Saran. Adapun saran berdasarkan hasil dan kesimpulan dari penelitian yaitu : 1. Diharapkan melalui hasil penelitian ini mampu memberikan solusi bagi peneliti untuk pemilihan metode yang ingin membangun sistem peramalan dalam suatu masalah untuk meramalkan. 2. Diharapkan dengan peramalan kerusakan hutan ini akan menjadi bahan pertimbangan bagi pemerintah khususnya Kantor Seksi Pengelolaan Hutan Taman Nasional Bogani Nani Wartabone (TNBNW) untuk dapat menanggulangi penyebab dari kerusakan hutan ditahun-tahun yang akan datang dan mengatasi masyarakat setempat untuk tidak melakukan perambahan hutan tanpa ijin.
DAFTAR RUJUKAN Anonim.TamanNasionalBoganiNaniwartabone.http://www.dephut.go.id/INFORMA SI/TN%20INDO-ENGLISH/tn_bogani.htm. diakses pada tanggal 3 April 2013. Assauri.1991. Teknik dan Metode Peramalan Penerapannya dalam Ekonomi dan Dunia Usaha, Edisi Pertama, Universitas Indonesia. Nainggolan, J. 2009. Peramalan jumlah produksi padi di kabupaten dairi dengan menggunakan metode eksponensial smoothing ganda tahun 2009-2014. http://repository.usu.ac.id. Diakses pada tanggal 15 April 2013. Purba, L, S.2011. Peramalan Tingkat Produksi Jagung Di Kabupaten Simalungun Tahun2013DenganMetodeEksponensialGanda.http://repository.usu.ac.id/ha ndle/123456789/28165. Diakses pada tanggal 15 April 2013 Usman, D, S.2014. Peramalan Kerusakan Hutan TNBNW Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda dan Regresi Linier Sederhana. [skripsi]. Gorontalo : Universitas Negeri Gorontalo.