18 BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Produk Domestik Regional Bruto Dalam menghitung pendapatan regional, dipakai konsep domestik. Berarti seluruh nilai tambah yang ditimbulkan oleh berbagai sektor atau lapangan usaha yang melakukan kegiatan usaha disuatu wilayah atau daerah dihitung tanpa memperhatikan kepemilikan dari faktor produksi. Dengan demikian PDRB secara agregatif menunjukkan kemampuan suatu daerah dalam menghasilkan pendapatan atau balas jasa kepada faktor-faktor produksi yang ikut berpartisipasi dalam proses produksi di daerah tersebut. Untuk menghitung pendapatan regional pada suatu kabupaten atau kotamadya terlebih dahulu dimengerti beberapa konsep dan definisi dari unsur-unsur pokok sebagai berikut : 1. Output. Output adalah nilai barang dan jasa yang dihasilkan dalam suatu periode tertentu, biasanya satu tahun. Output terdiri dari tiga macam yaitu : a. Output utama. b. Output sampingan dan bukan menjadi tujuan utama produksi.
19 c. Output ikutan yaitu output yang terjadi bersama-sama atau 2. Biaya antara. tidak dapat dihindarkan dengan output utamanya. Biaya antara adalah barang-barang dan jasa yang tidak tahan lama yang digunakan dalam proses produksi. 3. Nilai tambah Nilai tambah bruto adalah selisih antara nilai output dan biaya antara. Jadi pada dasarnya PDRB adalah total seluruh nilai tambah bruto yang dihasilkan seluruh sektor kegiatan ekonomi yang ada disuatu wilayah atau daerah. 2.2 Klasifikasi Lapangan Usaha PDRB adalah penjumlahan dari seluruh nilai tambah bruto yang dihasilkan seluruh sektor kegiatan atau lapangan usaha. PDRB ini menurut lapangan usaha terdiri dari Sembilan sektor, yaitu : 1. Sektor Pertanian. 2. Sektor Pertambangan dan Penggalian 3. Sektor Industri Pengolahan 4. Sektor Listrik, Gas, dan Air Bersih 5. Sektor Bangunan 6. Sektor Perdagangan, Hotel, dan Restoran 7. Sektor Pegangkutan dan Komunikasi
20 8. Sektor Keuangan, Persewaan, dan Jasa Perusahaan 9. Sektor Jasa-Jasa 2.3 Perhitungan Pendapatan PDRB 2.3.1 Perhitungan atas Dasar Harga Berlaku PDRB atas dasar harga berlaku merupakan jumlah seluruh NTB atau nilai barang dan jasa akhir yang dihasilkan oleh unit-unit produksi di dalam periode tertentu, biasanya satu tahun yang dinilai dengan harga tahun yang bersangkutan. NTB atas dasar harga berlaku yang didapat dari selisih antara output dengan biaya antara masing-masing dinilai atas dasar harga berlaku yaitu menggambarkan volume produksi yang dihasilkan dan tingkat perubahan harga dari masing-masing kegiatan sub sektor dan sektor. Mengingat sifat barang dan jasa yang dihasilkan oleh setiap sektor, maka penilaian output dilakukan sebagai berikut : 1. Untuk sektor primer produksinya bisa diperoleh secara langsung dari alam seperti pertanian, pertambangan dan penggalian. Pertama kali dicari kuantum produksi dengan satuan standar yang biasa digunakan. Setelah itu digunakan kualitas dari jenis barang yang dihasilkan. 2. Untuk sektor sekunder yang terdiri dari industri, listrik, gas, dan air bersih, dan sektor bangunan perhitungannya sama dengan
21 sektor primer. Data yang diperlukan adalah data kuantum produksi yang dihasilkan, serta harga produsen masing-masing kegiatan, subsektor, dan sektor yang bersangkutan. 3. Untuk sektor jasa secara umum produksinya seperti sektor perdagangan, restoran dan hotel, pengangkutan dan komunikasi, Bank dan lembaga keuangan lainnya, sewa rumah dan dan jasa perusahaan dan pemerintah, dan jasa-jasa (perorangan, sosial, dan masyarakat). Untuk perhitungan kuantum produksinya dilakukan dengan mencari indikator produksi yang sesuai dengan masingmasing kegiatannya, sektor dan subsektor. 2.3.2 Penghitungan Atas Dasar Harga Konstan Penghitungan atas harga konstan yaitu sama dengan atas dasar harga berlaku, tetapi penilainnya dilakukan dengan harga suatu tahun tertentu. NTB atas dasar harga konstan ini, hanya menggambarkan perubahan volume atau kuantum produksi saja. Pengaruh perubahan harga telah dihilangkan dengan cara menilai dengan harga suatu tahun dasar tertentu. Penghitungan atas dasar konstan berguna untuk melihat pertumbuhan ekonomi secara keseluruhan atau sektoral, juga untuk melihat perubahan struktur perekonomian suatu kabupaten dan kota di propinsi dari tahun ke tahun.
22 Pada dasarnya dikenal empat cara perhitungan nilai tambah atas dasar harga konstan, yaitu sebagai berikut : 1. Revaluasi Revaluasi dilakukan dengan cara menilai produksi dan biaya antara masing-masing tahun dengan tahun dasar. Hasilnya merupakan output dan biaya antara atas dasar harga konstan. Selanjutnya nilai tambah atas dasar harga konstan, diperoleh dari selisih antara output dan biaya antara atas dasar harga konstan. 2. Ekstrapolasi. Yaitu nilai tambah masing-masing tahun atas dasar harga konstan diperoleh dengan cara mengalikan nilai tambah pada tahun dasar dengan indeks produksi. 3. Deflasi. Yaitu nilai tambah atas dasar harga konstan diperoleh dengan cara membagi nilai tambah atas dasar harga berlaku masing-masing tahun dengan indeks harga. Indeks harga yang digunakan sebagai deflator biasanya merupakan Indeks Harga Konsumen (IHK), Indeks Harga Perdagangan Besar (IHPB) dan sebagainya, tergantung mana yang lebih cocok. 4. Deflasi Berganda. Dalam deflasi berganda ini yang dideflasi adalah output dan biaya antara, sedangkan nilai tambah diperoleh dari selisih antara output dan biaya antara hasil deflasi tersebut.
23 2.4 Pengertian Peramalan Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu kejadian atau peristiwa di waktu yang akan datang. Ramalan diperlukan untuk memberikan informasi sebagai dasar untuk membuat suatu keputusan dalam berbagai kegiatan, seperti : penjualan, permintaan, pertenakan, perkebunan dan sebagainya. Kegunaan dari peramalan terlihat pada saat pengambilan keputusan. Keputusan yang baik adalah keputusan yang didasarkan atas pertimbangan apa yang akan terjadi pada waktu keputusan itu dilaksanakan. Jadi kegunaan peramalan adalah : 1. Untuk membuat keputusan yang tepat. 2. Sebagai alat bantu dalam perencanaan yang efektif dan efisien. 3. Untuk menentukan kebutuhan sumber daya di masa yang akan datang. 2.5 Pengertian Metode Peramalan Metode peramalan adalah cara memperkirakan secara kuantitatif apa yang akan terjadi pada masa depan, berdasarkan data yang relevan pada masa lalu. Metode peramalan sangat berguna untuk membantu dalam mengadakan pendekatan analisa terhadap pola dari data yang lalu,
24 sehingga dapat memberikan cara pemikiran, pengerjaan dan pemecahan yang sistimatis dan pragmatis, serta memberikan tingkat keyakinan yang lebih besar atas ketepatan hasil ramalan yang dibuat atau disusun. 2.6 Jenis-Jenis Metode Peramalan Berdasarkan sifatnya peramalan dibedakan menjadi dua macam yaitu Peramalan Kualitatif dan Peramalan Kuantitatif. 2.6.1 Peramalan Kualitatif Paramalan kualitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kualitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung pada orang yang menyusunnya. Hal ini penting karena hasil peramalan teresebut ditentukan berdasarkan pemikiran yang bersifat intuisi, pendapat dan pengetahuan serta pengalaman dari penyusunnya. 2.6.2 Peramalan Kuantitatif Peramalan kuantitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung pada metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Baik tidaknya metode yang dipergunakan, sangat ditentukan oleh perbedaan atau penyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan yang terjadi.
25 Metode yang baik adalah metode yang memberikan nilai-nilai perbedaan atau penyimpangan yang mungkin. Peramalan kuantitatif dapat digunakan bila terdapat tiga kondisi berikut : 1. Tersedia informasi tentang masa lalu. 2. Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data. 3. Dapat diasumsikan bahwa beberapa aspek pola masa lalu akan terus berlanjut di masa mendatang. Peramalan kuantitatif dibedakan atas : 1. Metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisa pola hubungan antara variabel yang akan diperkirakan dengan variabel waktu yang merupakan deret berkala (time series). Metode peramalan yang termasuk jenis data ini adalah : a. Metode smoothing (pemulusan), yaitu terdiri dari : Metode rata-rata, dibagi menjadi : o Nilai Tengah (mean) o Rata-rata Bergerak Tunggal (Single Moving Average) o Rata-rata Bergerak Ganda (Double Moving Average) o Kombinasi Rata-Rata Bergerak Lainnya Metode Pemulusan Eksponensial, dibagi menjadi : o Pemulusan Eksponensial Tunggal o Pemulusan Eksponensial Tunggal : Pendekatan Adaptif o Pemulusan Eksponensial Ganda : Metode Linier Satu- Parameter dari Brown
26 o Metode Eksponensial Ganda : Metode Dua-Parameter dari Holt o Pemulusan Eksponensial Tripel : Metode Kuadratik Satu-Parameter dari Brown o Metode Eksponensial Tripel : Metode Kecenderungan dan Musiman Tiga-Parameter dari Winter o Metode pemulusan Eksponensial : Klasifikasi Pegels b. Metode Box-Jenkins. c. Metode proyeksi trend dengan regresi. 2. Metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisa pola hubungan antara variabel yang akan diperkirakan dengan variabel lain yang mempengaruhinya, yang bukan waktu, yang disebut metode korelasi atau sebab akibat, terdiri dari : a. Metode regresi dan korelasi. b. Model ekonometri. c. Model input output. 2.7 Langkah-Langkah Peramalan Peramalan yang baik adalah peramalan yang dilakukan dengan mengikuti langkah-langkah atau prosedur penyusunan yang baik. Pada dasarnya ada tiga langkah peramalan yang penting, yaitu : 1.Menganalisa data yang lalu. 2.Menentukan metode yang dipergunakan.
27 3.Memproyeksikan data yang lalu dengan menggunakan metode yang dipergunakan dan mempertimbangkan adanya beberapa faktor perubahan. 2.8 Penentuan Pola Data Hal penting yang harus diperhatikan dalam metode deret berkala adalah menentukan jenis pola data historisnya, sehingga pola data yang tepat dengan pola data historis tersebut dapat diuji. Di mana pola data dapat dibedakan menjadi empat yaitu : 1. Pola Horizontal Pola ini terjadi bilamana nilai data berfluktuasi di sekitar nilai rata-rata yang konstan. 2. Pola Musiman Pola ini terjadi bilamana suatu deret difengaruhi oleh faktor musiman, misalnya : kuartal tahun tertentu, bulanan, atau harihari pada minggu tertentu. 3. Pola Siklis Pola data yang menunjukkan gerakan naik turun dalam jangka panjang dari suatu kurva trend. Terjadi bila datanya dipengaruhi oleh fluktasi ekonomi jangka panjang seperti yang berhubungan dengan siklus bisnis 4. Pola Trend
28 Pola ini terjadi bilamana terdapat kenaikan atau penurunan jangka panjang dalam data. 2.9 Metode Smoothing Yang Digunakan Untuk mendapatkan hasil yang baik harus diketahui cara peramalan yang tepat. Maka metode peramalan analisis deret berkala yang digunakan untuk meramalkan Produk Domestik Regional Bruto pada pemecahan masalah ini adalah dengan menggunakan Metode Smoothing Eksponensial Ganda : Metode Linier Satu-Parameter dari Brown. Metode ini merupakan metode yang dikemukakan oleh Brown yaitu meramal dengan cara mengambil rata-rata dari nilai beberapa periode yang lalu untuk menaksir nilai suatu periode yang akan datang. Dasar pemikiran metode ini adalah menghitung rata-rata bergerak yang kedua, dengan perhitungan yang hanya membutuhkan tiga buah nilai data dan satu nilai α. Prosedur penentuan nilai α dilakukan dengan : apabila respon utamanya sangat tidak teratur (dalam artian nilai variasi acaknya besar), kemudian nilai variasi acak tersebut di rata-ratakan. Dengan demikian akan dipilih konstanta pemulusan yang kecil. Persamaan yang dipakai dalam implementasi pemulusan eksponensial linier satu-parameter dari Brown adalah : 1. Menentukan Smoothing Pertama (
29 di mana : Smoothing pertama periode t Nilai rill periode t Smoothing pertama periode t α = Parameter pemulusan eksponensial 2. Menentukan Smoothing Kedua ( α di mana : Smoothing kedua periode t 3. Menentukan Besarnya Konstanta ( 4. Menentukan Besarnya Slope ( 5. Menentukan Besarnya Ramalan ( yang diramalkan. di mana m adalah jumlah periode ke muka 2.10 Ketepatan Ramalan Ketepatan ramalan adalah satu hal yang mendasar dalam peramalan, yaitu bagaimana mengukur kesesuaian suatu metode peramalan tertentu untuk suatu kumpulan data yang diberikan. Dalam pemodelan deret berkala dari data masa lalu dapat diramalkan situasi yang akan terjadi pada masa yang
30 akan datang, untuk menguji kebenaran ramalan ini digunakan ketepatan ramalan. kriteria yang digunakan untuk menguji ketepatan ramalan adalah : MSE (Mean Squared Error) / Nilai Tengah Galat Kuadrat, yaitu: di mana : kesalahan pada periode ke t data aktual pada periode ke t nilai ramalan pada periode ke t n = banyaknya periode waktu