BAB 3 ANALISA DATA 3.1 Pengumpulan Data Data yang digunakan untuk penganalisaan tugas akhir ini adalah data jumlah hasil produksi kelapa sawit dari tahun 2007 sampai dengan tahun 2014 Tabel 3.1 Data Produksi Kelapa Sawit di Provinsi Sumatera Utara Tahun 2007-2014 Tahun Produksi kelapa sawit(ton) 2007 4.120.120 2008 3.991.705 2009 4.250.53 2010 2.193.753 2011 5.428.535 2012 5.197.209 2013.735.795 2014 4.741.828 Sumber: Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sumatera Utara
produksi kelapa sawit produksi kelapa sawit 8000000 7000000 735795 000000 5428535 5197209 4741828 5000000 4120120 3991705 425053 4000000 3000000 2193753 2000000 1000000 0 200 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 tahun Gambar 3.1 Produksi Kelapa Sawit di Provinsi Sumatera Utara 3.2 Penaksiran Model Peramalan Pada metode smoothing eksponensial tunggal dilakukan peramalan dengan pemulusan sekali saja. Sedangkan pada metode smoothing eksponensial satu parameter dari Brown dilakukan dua kali pemulusan metode ini sering juga disebut metode pemulusan eksponensial berganda (Double Eksponensial Smoothing). Adapun langkah-langkahnya adalah sebagai berikut: 1. Menentukan parameter pemulusan eksponensial yang besarnya dari 0<<1 2. Menghitung pemulusan eksponensial tunggal dengan menggunakan persamaan =α +1 1
3. Menghitung pemulusan eksponensial ganda dengan menggunakan persamaan " =α +1 " 1 4. Menghitung koefisien dan dengan menggunakan persamaan = + " =2 " = " 5. Menghitung peramalan dengan menggunakan persamaan = + Suatu nilai dipilih yang besarnya 0<<1 dihitung Mean Square Error (MSE) yang merupakan sebagai tolak ukur dalam ketepatan peramalan. Untuk menghitung nilai MSE, nilai error terlebih dahulu dicari dengan menggunakan persamaan = Kemudian bisa dicari nilai MSE dengan menggunakan persamaan!"= $ & ' % () ' Perhitungan matematis produksi kelapa sawit di Provinsi Sumatera utara dengan pemulusan Eksponensial Ganda Linier dari Brown (α = 0,5). Peramalan untuk tahun 2008 1. =α +1 1 = 0,5*(3991705)+(1-0,5)*4120120
= 4107279 2. " =α +1 " 1 = 0,5*(4107279)+(1-0,5)4120120 = 411883 3. = + " = 4107279+(4107279-411883) = 4095721 4. = " = *,, *,, 4107279 411883 = -32472 5. = + = 4095721+(-32472)(1) = 433249,. = = 425053-433249,0 = 3817313,4 7. 3 = ^2 = 3817313,4^2 = 1457188173478
Tabel 3.2 Peramalan Produksi Kelapa Sawit dengan Pemulusan Eksponensial Ganda Linier dari Brown(α = 0,1) Tahun Produksi! 5! " 3 2007 4120120 4120120 4120120 2008 3991705 4107279 411883 4095721-32472 2009 425053 412107 4119113 4124101-31157 433249, 3817313,4 1457188173478 2010 2193753 3928822 4100084 3757559-33548 42944,3 1730808,7 299598729072 2011 5428535 4078793 4097955 405931-34475 94011,2 5334523,8 28457144179879 2012 5197209 419035 4107223 427404-341597 414875, 4782333,4 2287071317834 2013 735795 4445151 4141015 474928-347110 32449,7 103345,3 3725082428730 2014 4741828 4474818 417439 4775241-377194 110217 33952,2 132470848037 1193933301819 Jumlah 198988884331 =0,1 n= 7!"= 3 ()!"= 1193933301819!"= 198988884331
Tabel 3.3 Peramalan Produksi Kelapa Sawit dengan Pemulusan Eksponensial Ganda Linier dari Brown(α = 0,2) Tahun Produksi! 5! " 3 2007 4120120 4120120 4120120 2008 3991705 4094437 4114983 4073891-3091374 2009 425053 41252 4117119 4134205-3085704 98251,5 32804, 108012825297 2010 2193753 3739280 4041551 3437009-310731 1048502 1145251,4 131100700487 2011 5428535 4077131 40487 4105595-3029385 330278 5098257 2599222433084 2012 5197209 4301147 409913 4503130-3023877 107211 4120998,4 19822740045 2013 735795 478807 42394 5339207-3039927 1479254 525541,2 2731225050038 2014 4741828 4778827 4345322 5212331-315015 2299280 2442547,8 5903909045 88538454085 Jumlah 147040901444 =0,2 n= 7!"= 3 ()!"= 88538454085!"= 147040901444
Tabel 3.4 Peramalan Produksi Kelapa Sawit dengan Pemulusan Eksponensial Ganda Linier dari Brown(α = 0,3) Tahun Produksi! 5! " 3 2007 4120120 4120120 4120120 2008 3991705 408159 410853 405428-2359307,4 2009 425053 413228 411580 4148892-2344700 195321 2555242 529221105 2010 2193753 355072 394193 3155258-2424453,8 1804192 38951,1 151757813903 2011 5428535 411409 39955 4231581-2233383,8 730805 497730 220871238583 2012 5197209 4439011 4129292 4748729-222859,3 1998198 3199011 102337453170 2013 735795 512804 4428919 5827174-2231184,5 2521870 4213925 17757158141 2014 4741828 5012181 403897 542044-2455819,7 3595989 1145839 13129494734 Jumlah 5805347835173 975579725279 =0,3 n= 7!"= 3 ()!"= 5805347835173!"= 975579725279
Tabel 3.5 Peramalan Produksi Kelapa Sawit dengan Pemulusan Eksponensial Ganda Linier dari Brown(α = 0,4) Tahun Produksi! 5! " 3 2007 4120120 4120120 4120120 2008 3991705 408754 4099574 4037934-1387070,93 2009 425053 4141478 411335 4120-1355350,13 25083 159999,5 255903859947 2010 2193753 332388 381475 2910019-157314,38 2811270-1751,9 38132708018 2011 5428535 4188847 394392 4413301-1171827,9 133855 409180,1 174184594253 2012 5197209 4592192 4215512 498871-1154051,01 3241473 195573 3824903474844 2013 735795 544933 470910 190105-107071,79 3814820 2920974,9 8532094374842 2014 4741828 51511 4892101 5440921-144770 5114034-372205,7 138537078801 Jumlah 3217774548588 532957758098 =0,4 n= 7!"= 3 ()!"= 3217774548588!"= 532957758098
Tabel 3. Peramalan Produksi Kelapa Sawit dengan Pemulusan Eksponensial Ganda Linier dari Brown(α = 0,5) Tahun Produksi! 5! " 3 2007 4120120 4120120 4120120 2008 3991705 4055913 408801 4023809-32103,75 2009 425053 4153238 412027 4185849 3210,75 3991705 258858 70074414 2010 2193753 3173495 34701 299930-47355,81 4218459-202470 4099435398789 2011 5428535 4301015 3974038 427992 32977 22234 3202171 10253900714327 2012 5197209 4749112 431575 51349 38753,953 495499 242239,8 58801270 2013 735795 5742454 5052014 432893 90439,203 552418 121109 1479938881 2014 4741828 5242141 5147078 5337204 9503,2148 7123332-2381504 57151078750 Jumlah 211858115171 3030985812 =0,5 n= 7!"= 3 ()!"= 211858115171!"= 3030985812
Tabel 3.7 Peramalan Produksi Kelapa Sawit dengan Pemulusan Eksponensial Ganda Linier dari Brown(α = 0,) Tahun Produksi! 5! " 3 2007 4120120 4120120 4120120 2008 3991705 4043071 4073891 4012251 1990715,9 2009 425053 4175 413009 420503 2121253,34 00297-1752404 307092083058 2010 2193753 2983278 3442005 2524551 1032912,08 32290-4132537 1707780238053 2011 5428535 4450432 404702 4853803 22858,94 355743 1871071,7 350090939352 2012 5197209 4898498 4557924 5239073 2789823,881 7482390-2285181 522205237294 2013 735795 00087 542395 578057 357719,254 8028897-1293102 172112587508 2014 4741828 5245447 53174 5174148 2551424,503 1015577-5413849 2930975744452 Jumlah 5985312884317 99750214738 =0, n= 7!"= 3 ()!"= 5985312884317!"= 99750214738
Tabel 3.8 Peramalan Produksi Kelapa Sawit dengan Pemulusan Eksponensial Ganda Linier dari Brown(α = 0,7) Tahun Produksi! 5! " 3 2007 4120120 4120120 4120120 2008 3991705 4030230 4057197 400322 53472,183 2009 425053 418443 414283 422243 51743,823 9349935-5099372 2003590034970 2010 2193753 27909 319751 2384371 331492,858 9840107-74354 584724344771 2011 5428535 43724 4205353 509175 14930,017 59904-270528,7 73185788345 2012 5197209 502922 478204 527387 952795,793 1184105-4889 42079823204334 2013 735795 223824 579129 5352 873090,314 12229183-5493388 3017731234017 2014 4741828 518427 537888 50049 733775,031 15387313-1045485 11332341724594 27012977437189 450211290198 =0,7 n= 7!"= 3 ()!"= 27012977437189!"= 450211290198
Tabel 3.9 Peramalan Produksi Kelapa Sawit dengan Pemulusan Eksponensial Ganda Linier dari Brown(α = 0,8) Tahun Produksi! 5! " 3 2007 4120120 4120120 4120120 2008 3991705 4017388 4037934 399842 1203117, 2009 425053 4203928 4170729 4237127 1244982,72 1028459-1177789 138718838897974 2010 2193753 2595788 291077 2280800 7472375,744 1882109-148835 215747814908489 2011 5428535 48198 4471744 5252227 1497198,7 9753175-432440 18702515350449 2012 5197209 513014 4998480 521848 15522177,08 2022842-15031217 2259374883780 2013 735795 4149 131431 97907 19527244,32 2078402-14048231 19735278017187 2014 4741828 50739 5287403 485389 15018181,53 2225151-21483323 415331371524 Jumlah 125799202127030 209543387838 =0,8 n= 7!"= 3 ()!"= 125799202127030!"= 209543387838
Tabel 3.10 Peramalan Produksi Kelapa Sawit dengan Pemulusan Eksponensial Ganda Linier dari Brown(α = 0,9) Tahun Produksi! 5! " 3 2007 4120120 4120120 4120120 2008 3991705 4004547 401104 3992989 32024814,5 2009 425053 422591 420497 424947 338287,55 3017804-3177241 1009157588045180 2010 2193753 239974 2577774 221174 18994990,5 3807524-35881871 128750841343330 2011 5428535 5125379 487018 5380139 41257791,5 2121114-1578229 24909138325213 2012 5197209 519002 5158085 522197 41552148,7 437931-41440722 1717333433739770 2013 735795 581218 438905 723531 52792058,08 4774115-40038320 10307101538900 2014 4741828 492577 5077081 4774453 39254822,3 59515589-5477371 300014944855250 Jumlah 8832309278740 14777205154410 =0,9 n= 7!"= 3 ()!"= 8832309278740!"= 14777205154410
Kemudian salah satu nilai MSE tersebut dibandingkan untuk mengetahui nilai yang memberikan nilai MSE yang terkecil/minimum. Perbandingan ukuran ketepatan metode peramalan produksi kelapa sawit di Provinsi Sumatera Utara dengan melihat MSE sebagai berikut : Tabel 3.11 Perbandingan Ukuran Ketepatan Metode Peramalan Alpha( ) MSE 0.1 198988884331 0.2 147040901444 0.3 975579725279 0.4 532957758098 0.5 3030985812 0. 99750214738 0.7 450211290198 0.8 209543387838 0.9 14777205154410 3.3 Peramalan Produksi Kelapa Sawit Setelah diketahui error yang terdapat pada data di atas, maka dilakukan peramalan produksi kelapa sawit di Provinsi Sumatera Utara hingga tahun 2018. Seperti telah diuraikan sebelumnya peramalan yang baik adalah metode yang memberikan hasil ramalan yang tidak jauh berbeda dengan kenyataan yang terjadi.
Dengan perkataan lain metode peramalan yang baik adalah metode yang menghasilkan penyimpangan antara hasil ramalan dan nilai kenyataan sekecil mungkin. Dari hasil yang diperoleh, penulis memperoleh bahwa =0,5 merupakan yang memberikan nilai error terkecil. Peramalan produksi kelapa sawit di Provinsi Sumatera Utara Tahun 201-2018 diperoleh dengan =0,5 melalui persamaan berikut: = + 39): =5337204 39): +9503,2148 39):. Ramalan untuk tahun 2015 dari tahun 2014 dengan =0,5 39):) = 399): + 39): 39): =5337204 39): +9503,2148 39):. 39)< =543227 Ramalan untuk tahun 201 dari tahun 2014 dengan =0,5 39):3 = 399): + 39): 39):3 =5337204 39): +9503,2148 39): 2 39)7 = 5527330 Ramalan untuk tahun 2017 dari tahun 2014 dengan =0,5 39):= = 399): + 39): 39):= =5337204 39): +9503,2148 39): 3 39)> = 522394 Ramalan untuk tahun 2018 dari tahun 2014 dengan =0,5 39):: = 399): + 39):
39):: =5337204 39): +9503,2148 39): 4 39)? = 5717457 Tabel 3.12 Data Aktual dan Peramalan Produksi Kelapa Sawit di Provinsi Sumatera Utara Produksi Tahun! 5! " 2007 4120120 4120120 4120120 2008 3991705 4055913 408801 4023809-32103,75 2009 425053 4153238 412027 4185849 3210,75 3991705 2010 2193753 3173495 34701 299930-47355,81 4218459 2011 5428535 4301015 3974038 427992 32977 22234 2012 5197209 4749112 431575 51349 38753,953 495499 2013 735795 5742454 5052014 432893 90439,203 552418 2014 4741828 5242141 5147078 5337204 9503,2148 7123332 2015 - - - - - 543227 201 - - - - - 5527330 2017 - - - - - 522394 2018 - - - - - 5717457 peramalan produksi kelapa sawit produksi kelapa sawit 8000000 7000000 000000 5000000 4000000 3000000 2000000 1000000 0 200 2008 2010 2012 2014 201 2018 2020 tahun produksi s't s"t Ft+m Gambar 3.2. Data Aktual dan Peramalan Produksi Kelapa Sawit di Provinsi Sumatera Utara
BAB 4 IMPLEMENTASI SISTEM 4.1 Pengertian Implementasi Sistem Implementasi sistem adalah suatu prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikan desain sistem yang ada dalam dokumen yang telah disetujui, menginstal dan memulai sistem yang diperbaiki. Di dalam sistem data tersebut terdapat suatu perangkat lunak yang dinamakan software, dan melalui software ini penulis menggunakan MS. Word 2013 dan MS. Excel 2013 dalam penerapan pengolahan data. 4.2 Pengertian Ms. Excel Microsoft Excell adalah generasi purpose electronic spreadsheet yang dapat digunakan untuk mengorganisir, menghitung, menyediakan maupun menganalisa data-data dan mempresentasikannya ke grafik/diagram. Microsoft Excel dapat membantu dalam penyelesaian tugas-tugas mulai dari penyiapan invoice sederhana atau perencanaan budget, pembuatan grafik 3-dimensi samapai mengolah buku besar akuntasi untuk perusahaan tingkat menengah. 4.3 Struktur Ms. Excel Tampilan layer Microsoft Excel berupa bentuk standard dari menu bar, toolbar, formula bar, status bar, dan sebuah buku kerja (work book) baru. Work book ini memuat minimum 1 atau maksimal 225 work sheet (kertas kerja). Jumlah
worksheet dalam keadaan default ada tiga dan worksheet yang aktif bernama sheet 1 alamat sel kiri atas dan alamat sel kanan bawah. Sedangkan pointer adalah petunjuk sel yang aktif. Untuk lebih jelasnya, tampilan layar Microsoft Excel adalah sebagai berikut : Gambar 4.1 Tampilan Worksheet Microsoft Excel 4.4 Pengoperasian Ms. Excel Cara mengaktifkan Microsoft Excel sama dengan program-program aplikasi pada umumnya yang ada di dalam Microsoft Office, yaitu : 1. Klik tombol start yang ada pada taskbar. Gambar 4.2 Tampilan Langkah Awal Microsoft Excel
2. Bawa pointer mouse ke program folder. 3. Klik icon Ms. Excel untuk memulai program, selanjutnya Excel akan menampilkan buku kerja (work book) yang kosong. Gambar 4.3 Tampilan Langkah Kedua Microsoft Excel Setelah aktif di dalam Ms. Excel 2013, akan tampil lembar kerja baru yang tersusun atas sel-sel yang terbentuk dari baris dan kolom. Satu lembar kerja (worksheet) dapat memuat 5.53 baris dan 25 kolom yaitu dari kolom A-IV, sedangkan 1 sel dapat memuat sebanyak 32.000 karakter. Sel aktif memiliki border gelap disekelilingnya, dan alamat sel aktif ditampilkan dalam kotak di atas tepi kiri lembar kerja. Sewaktu mengetik teks atau rumus, karakter akan terlihat pada formula bar. Tanda + (plus) yang terlihat pada lembar kerja menandakan keberadaan mouse. Rumus selalu dimulai dengan tanda = (sama dengan), misalnya = SUM(range) digunakan untuk menjalankan range tertentu. Nilai yang dihasilkan dapat berubah apabila rangkaian nilai dalam rumus berubah.
4. Kita dapat memasukkan data ke lembar kerja dengan langkah sebagai berikut : 1. Tempatkan petunjuk sel pada tempat atau sel tempat data tersebut akan ditempatkan. 2. Ketik data yang akan dimasukkan. 3. Untuk mengakhiri, tekan enter atau tanda panah untuk berpindah sel atau dengan menggerakkan mouse ke tempat sel lain. 5. Pemrosesan data Data tiap tahun pada 2 kolom, pada kolom pertama untuk tahun dan kolom kedua untuk data jumlah produksi kelapa sawit di Provinsi Sumatera Utara. Gambar 4.4 Tampilan Data Produksi Kelapa Sawit Microsoft Excel
Dari data diatas kita dapat ditentukan besarnya forecast dengan 0 < < 1 dan setiap perhitungan akan diberi nama untuk setiap kolom dengan = 0,5 1. Pada kolom kedua ditulis keterangan dengan @ABCDE C. 2. Pada kolom ketiga ditulis keterangan dengan!. 3. Pada kolom keempat ditulis dengan keterangan!. 4. Pada kolom kelima ditulis dengan keterangan. 5. Pada kolom keenam ditulis dengan keterangan.. Pada kolom ketujuh ditulis dengan keterangan. 7. Pada kolom kedelapan ditulis dengan keterangan (error). 8. Pada kolom kesembilan ditulis dengan keterangan 3 (squared error). Maka perhitungan masing-masing smoothing pertama (!, smoothing kedua (!, konstanta ), slope, dan forecast ( ) sebagai berikut : 1. Smoothing pertama, untuk tahun pertama ditentukan sebesar tahun pertama dari data aktualnya sehingga rumus yang tertera pada sel C53 adalah B53. sedangkan untuk tahun kedua dapat dihitung dengan rumus =0,5*B54+0,5*C53. Dalam kasus ini menghasilkan angka 4055913 untuk tahun-tahun berikutnya hanya menyalin rumus tersebut. 2. Smoothing kedua, untuk tahun pertama ditentukan sebesar jumlah produksi tahun pertama dari data aktualnya. Sehingga rumus yang tertera pada sel D53 adalah C53. Sedangkan untuk tahun kedua dapat dihitung dengan rumus =0,5*C54+0,5*D53. Dalam kasus ini menghasilkan angka 408801, dan untuk tahun-tahun berikutnya hanya menyalin rumus tersebut.
3. Nilai bisa dicari pada tahun kedua pada sel E3 dengan rumus 2*C54- D54. Dalam kasus ini menghasilkan angka 4023809, dan untuk tahuntahun berikutnya hanya menyalin rumus tersebut. 4. Nilai bisa dicari pada tahun kedua yaitu dengan rumus yang tertera pada sel F53 adalah =0,5/0,5*C54-D54. Dalam kasus ini menghasilkan angka 32103,75, dan untuk tahun-tahun berikutnya hanya menyalin rumus tersebut. 5. Forecast untuk tahun ketiga yaitu pada sel G55 dapat dicari dengan menggunakan rumus =E54+F54*1 dengan hasil angka 3991705, dan untuk tahun-tahun berikutnya hanya menyalin rumus tersebut. Hasilnya dapat dilihat pada tampilan berikut : Gambar 4.5 Tampilan Ramalan dengan F = 0,5 Microsoft Excel Adapun langkah-langkah menghitung nilai error dan squared error adalah:
1. Nilai error untuk tahun 2009 ditentukan dengan rumus =B55-G55. Dalam kasus ini menghasilkan 258858, dan untuk tahun berikutnya dilakukan dengan menyalin rumus tersebut. 2. Nilai squared error untuk tahun 2009 ditentukan dari =H55^2. Dalam kasus ini menghasilkan 70074414, dan untuk tahun berikutnya dilakukan dengan hal yang sama. 4.5 Pembuatan Grafik Grafik pada excel dapat dibuat menjadi satu dengan data atau terpisah pada lembar grafik tersendiri, namun masih berada pada file yang sama. Untuk membuat grafik pada excel bisa menggunakan icon chart wizard yang terdapat pada toolbar. Adapun langkah-langkah yang diperlukan adalah : 1. Sorot sel atau range yang akan dibuat grafik pada tabel data 2. Klik menu Insert, pilih tipe grafik yang diinginkan, klik OK Tampilannya sebagai berikut:
Gambar 4. Produksi Kelapa Sawit dengan parameterr F = 0,5 Gambar 4.5 di atas dapat dilihat produksi kelapa sawit di Provinsi Sumatera Utara mengalami peningkatan.
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Berdasarkan analisa dan evaluasi pada data jumlah produksi kelapa sawit di Provinsi Sumatera Utara pada tahun 2007-2014 dan hasil peramalan untuk tahun 201-2018 maka penulis mengambil kesimpulan: 1. Dari hasil analisis data yang diperoleh didapat nilai MSE paling terkecil dari parameter α = 0,5. 2. Jumlah produksi kelapa sawit pada tahun 201 diramalkan sebesar 5527330 dan pada tahun 2017 sebesar 522394 dan pada tahun 2018 sebesar 5717457. 3. Berdasarkan perhitungan menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda : Metode Linier satu- Parameter dari Brown nilai ramalan jumlah produksi kelapa sawit pada tahun 201-2018 mengalami peningkatan. 5.2 Saran Dengan menganalisis data yang cenderung meningkat tiap tahunnya, diramalkan produksi kelapa sawit di Provinsi Sumatera Utara di masa yang akan datang akan terus meningkat. Untuk menghadapi kondisi tersebut hendaknya pemerintah membuat suatu kebijakan dalam mempersiapkan berbagai fasilitas yang mendukung produksi kelapa sawit di Provinsi Sumatera Utara.