PERAMALAN JUMLAH KENDARAAN BERMOTOR MENURUT JENISNYA DI MEDAN TAHUN 2013
TUGAS AKHIR
ANDRI DWI ANUGRAH 082407020
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERAMALAN JUMLAH KENDARAAN BERMOTOR MENURUT JENISNYA DI MEDAN TAHUN 2013
TUGAS AKHIR
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memnuhi syarat mencapai gelar Ahli Madya
ANDRI DWI ANUGRAH 082407020
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERSETUJUAN
Judul : PERAMALAN JUMLAH KENDARAAN
BERMOTOR MENURUT JENISNYA DI KOTA
MEDAN TAHUN 2013
Kategori : TUGAS AKHIR
Nama : ANDRI DWI ANUGRAH
Nomor Induk Mahasiswa : 082407020
Program Studi : DIPLOMA (D3) STATISTIKA
Departemen : MATEMATIKA
Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS
SUMATERA UTARA
Diluluskan di
Medan, 2011
Diketahui : Disetujui
Ketua Departemen Matematika FMIPA USU Dosen Pembimbing
Prof. Dr. Tulus, M.Si Drs. Pengarapen Bangun M.Si
PERNYATAAN
PERAMALAN JUMLAH KENDARAAN BERMOTOR MENURUT JENISNYA DI
MEDAN TAHUN 2013
TUGAS AKHIR
Saya mengakui bahwa tugas akhir ini adalah kerja saya sendiri, kecuali beberapa
kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, 2011
PENGHARGAAN
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa, dengan limpahan
Rahmat dan karunia-Nya penulis mampu menyelesaikan laporan Tugas Akhir ini
dalam waktu yang telah ditetapkan.
Laporan yang berjudul “PERAMALAN JUMLAH KENDARAAN
BERMOTOR MENURUT JENISNYA DI KOTA MEDAN TAHUN 2013” ini dimaksudkan adalah sebagai syarat untuk menyelesaikan mata kuliah Tugas Akhir
pendidikan program Diploma III Statistika USU.
Sesuai dengan judulnya, dalam laporan ini akan dibahas mengenai perhitungan
jumlah kendaraan bermotor menurut jenisnya di Medan tahun 2013.
Dalam proses pembuatan laporan ini, penulis telah mendapatkan bimbingan
dan bantuan dari berbagai pihak, baik berupa material, spiritual, informasi, maupun
adminitrasi. Oleh karena itu, sudah selayaknya penulis menyampaikan terima kasih
kepada: Bapak Dr. Sutarman, M.Sc selaku Dekan FMIPA Universitas Sumatera Utara,
Bapak Prof. Dr. Tulus, M.Si selaku Ketua Departemen Matematika FMIPA
Universitas Sumatera Utara, Bapak Drs. Pangarapen Bangun M.Si selaku dosen
pembimbing pada penyelesaian tugas akhir ini, seluruh dosen dan pegawai di FMIPA
USU, dan yang tidak terlupakan kepada kedua orang tua penulis Sugianto dan Ibunda
Nuriati SPt serta kepada abang penulis Arie Nurwanto SH dan adik-adik penulis Sri
Ramadhani dan Rizky pratiwi yang selama ini memberikan bantuan dan dorongan
yang sangat berarti buat penulis serta ucapan terima kasih kepada teman penulis yang
Walaupun penulis sudah berupaya semaksimal mungkin, namun penulis juga
menyadari kemungkinan terdapat kesalahan dan kesilapan. Oleh karena itu, penulis
sangat mengharapkan saran-saran dan kritikan untuk dapat memperbaiki laporan ini,
DAFTAR ISI
Persetujuan i
Pernyataan ii
Penghargaan iii
Daftar isi v
Daftar Tabel vii
BAB I PENDAHULUAN 1
1.1Latar Belakang 1
1.2Identifikasi Masalah 2
1.3Maksud dan Tujuan 2
1.4Metodologi Penelitian 3
1.5Lokasi dan Waktu 5
1.6Sistematika Penulisan 5
BAB II TINJAUAN TEORITIS 7
2.1Pengertian Peramalan 7
2.2Kegunaan Peramalan 7
2.3Jenis-jenis Peramalan 8
2.4Metodologi Penelitian 10
2.5Menghitung Nilai Kesalahan (Error) dalam Peramalan 13
BAB III TINJAUAN UMUM BADAN PUSAT STATISTIK 15
3.1Sejarah Singkat Badan Pusat Statistik (BPS) 15
3.2Kegiatan Badan Pusat Statistik (BPS) 15
3.3Struktur Organisasi Badan Pusat Statistik 17
3.4Tugas dan Wewenang Masing-masing Bagian di BPS 18
3.4.1 Bagian Tata Usaha 18
3.4.2 Bidang Statistik Produksi 19
3.4.3 Bidang Statistik Distibusi 20
3.4.4 Bidang Statistik Sosial 21
3.4.5 Bidang Integrasi pengolahan dan Desiminasi Statistik 22
3.5Visi dan Misi Badan Pusat Statistik 23
3.5.1 Visi dari Badan Pusat Statistik 23
3.5.2 Misi dari Badan Pusat Statistik 23
BAB IV PEMBAHASAN 24
4.1 Pengumpulan Data 24
4.2 Pengolahan Data 25
4.3 Nilai Kesalahan dari Peramalan 38
BAB V IMPLEMENTASI SISTEM 52
5.1 Pengetian Implementasi Sistem 52
5.2 Pengertian Microsoft Excel 53
5.3 Langkah-langkah Memulai Pengolahan Data dengan Excel 53
5.4 Menyimpan Data 55
5.5 Pemproses Data dengan Rata-rata bergerak 3 tahunan 55
5.6 Menghitung Kesalahan Ramalan 56
5.7 Hasil Perhitungan rata-rata bergerak 3 tahunan dalam Excel 58
5.8 Hasil Perhitungan Hasil Ramalan (Error) dalam Excel 58
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN 59
6.1 Kesimpulan 59
6.2 Saran 60
DAFTAR TABEL
Tabel 4.1 Jumlah Kendaraan Menurut Jenisnya di Kota Medan 24
Tabel 4.2 Proyeksi Jumlah Mopen di Kota Medan tahun 2013 25
Tabel 4.3 Proyeksi Jumlah Mobil Gerobak di Kota Medan tahun 2013 26
Tabel 4.4 Proyeksi Jumlah Bus di Kota Medan tahun 2013 26
Tabel 4.5 Proyeksi Jumlah Sepeda Motor di Kota Medan tahun 2013 27
Tabel 4.2.5 Ramalan Jumlah Kendaraan Bermotor menurut jenisnya dari
tahun 2010-2013 37
Tabel 4.3.1 Analisa Kesalahan Proyeksi Jumlah Mopen di Kota Medan 38
Tabel 4.3.2 Analisa Kesalahan Proyeksi Jumlah Mobil Gerobak di Kota Medan 38
Tabel 4.3.3 Analisa Kesalahan Proyeksi Jumlah Bus di Kota Medan 39
BAB I
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Perkembangan perekonomian suatu Negara dapat diukur dengan berbagai cara, salah
satunya dengan mengetahui tingkat perkembangan dunia industri dinegara tersebut.
Misalnya, industri kendaraan bermotor atau otomotif.
Industri ini sempat mengalami pasang surut, yaitu pada tahun 1998 dimana
Negara Indonesia sedang mengalami krisis ekonomi dan moneter. Sehingga banyak
perusahaan-perusahaan industri dengan terpaksa mengurangi jumlah karyawannya,
termasuk industri otomotif itu sendiri. Hal tersebut tentu juga memberikan dampak
yang negatif bagi masyarakat.
Walaupun demikian perusahaan-perusahaan industri otomotif semakin banyak
memproduksi kendaraan bermotor dengan berbagai jenis dan harga yang terjangkau
oleh masyarakat dan tentunya produksinya juga akan meningkat dari tahun ke tahun.
Hal ini memperparah kondisi jalan yang menyebabkan kemacetan akibat dari
kurangnya penertiban aturan lalu lintas dan kondisi lingkungan yang buruk akibat
Oleh karena itu penulis mencoba untuk memproyeksikan banyaknya
kendaraan bermotor di Medan pada tahun 2013, untuk mengetahui seberapa besar
peningkatannya.
1.2. Identifikasi Masalah
Penyusunan Tugas Akhir ini akan menguraikan tentang aspek-aspek jumlah
kendaraan bermotor di Medan serta metode-metode perhitungannya.
Maka permasalahannya yang dikaji Tugas Akhir ini adalah :
1. Berapa banyak kendaraan bermotor menurut jenisnya di Medan pada tahun 2013
2. Jenis kendaraan bermotor manakah yang banyak terdapat di Medan tahun 2013
1.3.Maksud dan Tujuan
Maksud dan tujuan penyusunan Tugas Akhir ini adalah untuk mengetahui seberapa
besar peningkatan jumlah kendaraan bermotor di Medan pada tahun 2013. Dan
diharapkan penulis juga dapat memberikan informasi bagi pemakai data, pembaca
serta bagi kepentingan pemerintah daerah guna melihat jenis kendaraan bermotor
manakah yang paling banyak terdapat di Medan pada tahun 2013 serta
1.4.Metodologi Penelitian
Untuk mendukung penyusunan Tugas Akhir ini, maka penulis membutuhkan data
yang diperoleh melaui serangkaian kegiatan penelitian, riset maupun pengambilan
data. Data didalam riset tersebut penulis menggunakan beberapa metode diantarannya:
1. Metode Penelitian Kepustakaan (Studi Literatur)
Dalam hal ini data serta keterangan-keterangan dapat dilakukan dengan membaca
serta memperlajari buku-buku atau pun literatur pelajaran yang didapat
diperkuliahan ataupun umum, serta sumber informasi lainnya yang berhubungan
dengan objek yang diteliti.
2. Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan data untuk keperluan riset ini penulis lakukan dengan menggunakan
data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistika (BPS) Propinsi Sumatera
Utara. Data yang dikumpulkan tersebut kemudian diatur, disusun dan disajikan
dalam bentuk angka-angka dengan tujuan untuk mendapatkan gambaran yang
jelas tentang sekumpulan data tersebut.
3. Metode Pengolahan Data
Adapun pengolahan data dalam meramalkan jumlah Kendaraan bermotor di Kota
Medan tahun 2013 dengan menggunakan perumusan rata-rata bergerak linier
(Linier Moving Average) yaitu :
= Smoothing pertama periode t
= nilai rill periode t
= Jumlah Periode
b. Menentukan smoothing kedua (S”t)
S”t = smoothing kedua periode t
c. Menentukan besarnya konstanta (at)
= Besarnya konstanta periode t
d. Menentukan besarnya Slope (bt)
bt = slope/nilai trend dari data yang sesuai
e. Menentukan besarnya Forecast
Ft+m = at+bt(m)
Ft+m = Besarnya forecast
1.5.Lokasi dan Waktu
Dalam melakukan peninjauan untuk penyusunan Tugas Akhir ini penulis mengambil
data yang ada pada Badan Pusat Statistika (BPS) Propinsi Sumatera Utara. Penulis
mengambil data dari tahun yang lampau sampai tahun yang tertentu guna melakukan
analisis. Sedangkan waktu yang digunakan untuk peninjauan adalah selama satu
bulan.
1.6.Sistematika Penulisan
Seluruh penulisan dari Tugas Akhir ini disusun dalam beberapa bab yang setiap bab
tersebut berisikan sub-sub bab, disusun guna memudahkan pembaca untuk mengerti
dan memahami isi penulisan ini. Adapun sistematika penulisannya adalah sebagai
berikut :
BAB I PENDAHULUAN
Bab ini mengutarakan tentang Latar Belakang, Identifikasi Masalah,
Maksud dan Tujuan, Metode Penelitian yang mencakup lokasi serta
BAB II TINJAUAN TEORITIS
Bab ini menjelaskan tentang segala sesuatu yang mencakup
penyelesaian masalah sesuai dengan judul dan permasalahan yang
diutarakan.
BAB III TINJAUAN UMUM BADAN PUSAT STATISTIK
Bab ini menjelaskan tentang sejarah singkat berdirinya Badan Pusat
Statistika beserta struktur organisasinya.
BAB IV PEMBAHASAN
Bab ini menerangkan penganalisisan data yang telah diamati dan
dikumpulkan.
BAB V IMPLEMENTASI SISTEM
Bab ini membahas tentang software yang digunakan dalam analisis data
serta cara penggunaan dari software yang dipakai.
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN
Bab ini menerangkan tentang kesimpulan data yang telah dianalisis
BAB II
TINJAUAN TEORITIS
2.1.Pengertian Peramalan
Dalam melakukan analisa ekonomi atau analisa kegiatan perusahaan, haruslah
diperkirakan apa yang terjadi dalam bidang ekonomi atau dalam usaha pada masa
yang akan datang. sementara Peramalan itu sendiri adalah kegiatan untuk
memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang. Metode peramalan
merupakan cara untuk memperkirakan secara kuantitatif apa yang akan terjadi pada
masa yang akan datang dengan dasar data yang relevan pada masa lalu.
Baik tidaknya sesuatu peramalan disusun ditentukan oleh metode yang
digunakan, juga ditentukan baik tidaknya informasi yang digunakan. Jika informasi
yang digunakan tidak dapat meyakinkan, maka hasil peramalan yang disusun juga
akan sukar dipercaya akan ketepatannya.
2.2.Kegunaan Peramalan
Seiring terdapat waktu tenggang (time lag) antara kesadaran akan peristiwa atau
ini merupakan alasan utama bagi perencanaan dan peramalan. Dalam situasi seperti ini
peramalan diperlukan menetapkan kapan suatu peristiwa akan terjadi atau timbul,
sehingga tindakan yang tepat dapat dilakukan.
Organisasi selalu menetapkan saran dan tinjauan, berusaha menduga
faktor-faktor lingkungan, lalu memilih tindakan yang diharapakan akan menghasilkan
pencapaian sasaran dan tujuan tersebut. Dalam hal ini peramalan merupakan bagian
integra dari kegiatan pengambilan keputusan manajemen yang diharapkan dapat
mengurangi ketergantungan manajemen pada hal-ha yang belum pasti.
Ada 3 (tiga) peranan peramalan yang penting, yaitu :
1. Penjadwalan sumber daya yang tersedia.
2. Penyediaan sumber daya tumbuhan.
3. Penentuan sumber daya yang diinginkan.
Walaupun terdapat banyak bidang lain yang memerlukan peramalan, namun 3
(tiga) kelompok diatas merupakan bentuk khas dari peramalan jangka pendek,
menengah, dan panjang.
2.3.Jenis-jenis Peramalan
Pada umumnya peramalan dapat dibedakan dari beberapa segi tergantung dari cara
melihatnya. Apabila dilihat dari sifat penyusunannya, maka peramalan dapat
1) Peramalan yang subjektif, yaitu peramalan yang didasarkan atas perasaan atau
intuisi dari orang yang menyusunnya. Dalam hal ini pandangan dari orang yang
menyusunnya sangat menentukan baik tidaknya hasil ramalan tersebut.
2) Peramalan yang objektif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data yang relevan
padamasa lalu, dengan menggunakan teknik-teknik dan metode dalam
penganalisisan data tersebut.
Disamping itu jika dilihat dari jangka waktu peramalan yang disusun, maka
peramalan dapat dibedakan atas dua macam, yaitu :
1) Peramalan jangka pendek, yaitu peramalan yang dilakukan untuk penyusunan
hasil ramalan jangka waktunya lebih dari satu setengah tahun atau tiga semester.
Peramalan seperti ini mislnya diperlukan dalam penyusunan rencana
pembangunan suatu negara atau daerah dan rencana investasi atau rencana
ekspansi dari suatu perusahaan.
2) Peramalan jangka pendek, yaitu peramalan yang dilakukan untuk penyusunan
hasil ramalan dalam jangka waktu yang kurang dari satu setengah tahun, atau tiga
semester. Peramalan seperti ini diperlukan dalam penyusunan rencana tahunan,
rencana kerja operasional, dan anggaran. Contohnya penyusunan rencana
produksi, rencana penjualan, rencana persediaan, anggaran produksi, dan angaran
perusahaan.
Berdasarkan sifat ramalan yang telah disusun, maka peramalan dapat dibedakan
1) Peramalan kualitatif, yaitu 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 tersebut ditentukan
berdasarkan pemikiran yang bersifat intuisi, judgment atau pendapatan, dan
pengetahuan serta pengalaman dari penyusunan. Biasanya peramalan secara
kualitatif ini didasarkan atas hasil penyelidikan.
2) Peramalan kuantitatif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif pada
masa lau. Peramalan kuantitatif hanya dapat digunakan apabila terdapat tiga
kondisi sebagai berikut :
a) Adanya informasi tentang keadaan yang lain
b) Informasi tersebut dapat dikuantifikasikan dalam bentuk data
c) Dapat diasumsikan bawa pola yang lalu akan berkelanjutan pada masa yang
akan datang
2.4.Metodologi Penelitian
Metodologi smoothing merupakan teknik meramal dengan cara mengambil rata-rata
dari beberapa periode yang lalu untuk menaksir nilai pada masa atau periode yang
akan datang. Dalam metode smoothing ini data historis digunakan untuk memperoleh
angka yang diratakan. Metode smoothing ini dibagi menjadi dua, yaitu :
1. Moving Average (Rata-rata bergerak)
Motode ini dilakukan dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari
periode yang akan datang. Metode in disebut rata-rata bergerak karena setiap kali
data observasi baru tersedia, maka angka rata-rata baru dihitung dan digunakan
sebagai ramalan (forecast). Metode moving average ini dibagi menjadi dua, yaitu :
a) Rata-rata bergerak tunggal (single moving average)
Metode ini mempunyai karakteristik khusus yaitu :
i. Menentukan ramalan pada periode yang akan datang memerlukan data
historis selama jangka waktu tertentu. Misalnya dengan empat bulan
moving average, maka ramalan bulan kelima baru bisa dibuat setelah bulan
keempat selesai/berakhir.
ii. Semakin panjang jangka waktu moving average, efek pelicinan semakin
terlihat dalam ramalan atau menghasilkan moving average yang semakin
halus.
b) Rata-rata bergerak ganda (double moving average)
Sesuai dengan judul yang telah dibuat, bahwa analisis data dengan menggunakan
metode rata-rata bergerak linier. Metode ini menggunakan bagian dari rata-rata
bergerak ganda. Dasar dari metode ini adalah menghitung rata-rata bergerak yang
kedua. Rata-rata bergerak ganda ini merupakan rata-rata bergerak dan menurut
simbol ditulis sebagai : MA(MxN) dimana artinya adalah MA(M) periode dari
MA(N).
Adapun prosedur peramalan rata-rata bergerak linier meliputi tiga aspek :
2) Penyesuaian yang merupakan perbedaan antara rata-rata bergerak tunggal dan
ganda pada waktu t (ditulis S’t-S”t)
3) Penyesuaian untuk kecenderungan dari periode t keperiode t+1 (atau keperiode
t+m jika kita meramalkan m periode kemuka).
Prosedur rata-rata bergerak linier secara umum dapat diterangkan melaui
persamaan berikut :
a. Menentukan smoothing pertama (S’t)
= Smoothing pertama periode t
= nilai rill periode t
= Jumlah Periode
b. Menentukan smoothing kedua (S”t)
S”t = smoothing kedua periode t
c. Menentukan besarnya konstanta (at)
= Besarnya konstanta periode t
d. Menentukan besarnya Slope (bt)
e. Menentukan besarnya Forecast
Ft+m = at+bt(m)
Ft+m = Besarnya forecast
m = Jangka waktu forecast
2.5.Menghitung Nilai Kesalahan (Error) Ramalan
Dalam menghitung nilai kesalahan (Error) ramalan tersebut, dapat digunakan rumus
dibawah ini :
Bilamana deret data menunjukkan trend, maka MA tunggal akan menghasilkan
sesuatu yang menyerupai kesalahan sistematis dan kesalahan sistematis ini dapat
dikurangi dengan menggunakan perbedaan antara lain rata-rata bergerak tunggal dan
nilai rata-rata bergerak ganda.
Dalam peramalan time series, metode peramalan terbaik adalah metode yang
memenuhi kriteria ketepatan ramalan. kriteria ini berupa Mean Square Error (MSE)
dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE).
Untuk menilai tengah kesalahan persentase absolute (Mean Absolute Percentage
Error) ditulis dengan :
BAB III
TINJAUAN UMUM BADAN PUSAT STATISTIK
3.1.Sejarah Singkat Badan Pusat Statistik
Kantor Badan Pusat Statistik (BPS) Propinsi Sumatera Utara merupakan lembaga
pemerintahan non departemen yang berada dibawah dan bertanggung jawab langsung
kepada Presiden. Badan Pusat Statistik ini ada sejak :
1. Masa pemerintahan Hindia Belanda.
2. Masa pemerintahan Jepang.
3. Masa kemerdekaan Republik Indonesia.
4. Masa Orde Baru.
5. Masa Reformasi sampai sekarang.
3.2.Kegiatan Badan Pusat Statistik (BPS)
Badan Pusat Statistik (BPS) adalah Lembaga Non Departemen. Badan Pusat
Statistik melakukan kegiatan yang ditugaskan oleh Pemerintah antara lain bidang
pertanian, agrarian, pertambangan, kependudukan, social, ketenaga kerjaan, keuangan,
Adapun kegiatan dari Badan Pusat Statistik ini antara lain :
1. Pengumpulan Data
Dalam pengumpulan data ini ada berbagai cara yang dipakai yaitu : sensus, survei
sektoral, studi khusus dan pemanfaatan catatan adminitrasi.
Sensus adalah kegiatan yang berskala besar yang dilakukan sepuluh tahun
sekali sebagai upaya pengumpulan data secara menyeluruh. BPS melakukan tiga
macam sensus yaitu :
a. Sensus penduduk yang dilaksanakan pada tahun berakhiran 0 (nol)
b. Sensus pertanian yang dilasanakan pada tahun berakhiran 3 (tiga)
c. Sensus ekonomi yang dilaksanakan pada tahun berakhiran 6 (enam)
Survei antara sensus adalah kegiatan pengumpulan data yang berkaitan dengan
sensus.Survei Sektoral adalah survei yang bebas penyelenggaraannya dan tidak
mengait dengan salah satu sensus. Pemanfaatan catatan adminitrasi dilakukan
bekerjasama dengan departemen/instansi pemerintahan atau swasta yang mengelolah
adminitrasi atau melaksanakan survei khusus, guna menghasilkan data statistik yang
beragam, lebih lengkap untuk memenuhi berbagai keperluan dan diusahakan
pelaksanaannya dilakukan secara teratur.
Studi khusus dilakukan untuk memperlajari kegiatan aspek statistik guna
memberi masukan untuk pengumpulan data statistik yang baru, penyempurnaan
metode yang sudah ada diimplementasikan secara nasional.
2. Pengolahan Data
Kegiatan selanjutnya adalah pengolahan data, kegiatan ini dilakukan dengan dua
ini BPS mempunyai jaringan yang terbesar di Indonesia hingga tingkat
Kabupaten/Kotamadya dan dikelompokkan menurut Lokal Area Network untuk
keperluan Resource Sharing.
3.3.Struktur Organisasi Badan Pusat Statistik
Adapun tujuan dari struktur organisasi lini dan staf di kantor Badan Pusat Statistik
(BPS) Propinsi Sumatera Utara adalah ;
a. Pengkoodinasian yaitu yang memungkinkan komunikasi integrasi berbagai
departemen dan kegiatan-kegiatan yang saling berhubungan satu sama lain.
b. Pemberian saran yaitu memberikan saran atau membuat rekomendasi bagi
manajemen.
c. Pembuatan keputusan yaitu membuat keputusan-keputusan dan mengamati
bagaimana pelaksanaan dari keputusan tersebut.
Sebagaimana dalam lampiran dalam organisasi Kantor Badan Pusat Statistik (BPS)
Propinsi Sumatera Utara dipimpin seorang Kepala Kantor. Kepala kantor dibantu
bagian tata usaha yang terdiri dari :
a. Sub. Bagian Urusan Dalam.
b. Sub. Bagian Perlengkapan.
c. Sub. Bagian Keuangan.
d. Sub. Bagian Kepegawaian.
e. Sub. Bagian Bina Potensi/ Bina Program.
Sedangkan bidang penunjang Statistik terdiri dari lima (5) bidang, yaitu :
2. Bidang Statistik Distribusi
3. Bidang Statistik Sosial
4. Bidang Integrasi Pengolahan dan Diseminasi Statistik (IPDS)
5. Bidang Neraca Wilayah dan Analisi Statistik.
3.4.Tugas dan Wewenang Masing-Masing Bagian di Badan Pusat Statistik
Wewenang (Authority) adalah : hak untuk melakukan sesuatu atau memerintahkan
orang lain untuk melakukan atau tidak melakukan sesuatu agar tercapai tujuan
tertentu. Contoh : seorang manager suatu organisasi mempunyai hak untuk memberi
perintah dan tugas serta menilai pelaksanaan kerja bawahannya.
Tugas ada : kewajiban untuk melakukan sesuatu agar tercapai tujuan tertentu.
Contoh : sekretaris yang mengarsip surat, membuat notulen rapat.
3.4.1. Bagian Tata Usaha
a. Menyusun program kerja tahun bidang
b. Mengatur dan melaksanakan penghimpunan barang dan penyusunan program
kerja tahunan baik rutin maupun proyek kantor statistik propinsi dan
menyampaikan ke Badan Pusat Statistik.
c. Mengatur dan melaksanakan urusan dalam yang meliputi surat-surat
penggandaan atau pergetakan kearsipan, rumah tangga dan pemeliharaan
d. Mengatur dan melaksanakan urusan perlengkapan dan pembekalan yang
meliputi penyusunan,penyimpanan atau penggudangan, inventarisasi dan
penghapusan serta pemeliharaan perlengkapan.
e. Mengatur dan melaksanakan urusan dan keuangan yang meliputi tata usaha,
keuangan, perbankan, vertikasi dan pembukuan.
f. Mengatur dan melaksanakan urusan dan mutasi pegawai, pembinaan pegawai,
kesejahteraan pegawai, adminitrasi jabatan dan fungsional, hukum, organisasi
tata laksana serta penyajian.
g. Menyusun laporan kegiatan bagian secara berkala dan sewaktu-waktu.
h. Mengatur dan melaksanakan urusan penyelenggaraan berbagai pelatihan teknis
dan pelatihan administratif.
3.4.2. Bidang Statistik Produksi
a. Menyusun program kerja tahunan bidang yang meliputi kegiatan statistik
pertanian, industri, konstruksi energi dan statistik produksi lainnya yang
ditemukan.
b. Mengatur keikutsertaan program pelatihan yang diselenggarakan oleh pusat
dibidang statistik produksi.
c. Mengatur dan mengkoordinasikan penyelenggaraan pelatihan petugas
lapangan dipusat pelatihan serta mengatur pencatahan pelatihannya.
d. Membantu kepala kantor Badan Pusat Statistik Propinsi atau pimpinan bagian
proyek untuk menyiapkan program pelatihan petugas lapangan.
e. Mengatur dan melaksanakan penjatahan dan pengawasan lapangan terhadap
f. Mengatur dan melaksanakan pengawasan dan pemeriksaan dokumen hasil
pengumpulan data statistik produksi.
g. Bersama-sama dengan bidang pengolahan data, mengatur dan menyiapkan
data statistik produksi melalui komputer sesuai yang diterapkan.
h. Mengatur dan melaksanakan evaluasi hasil kerja kegiatan statistik produksi.
i. Mengatur dan menyiapkan hasil pengolahan statistik produksi.
j. Mengatur dan menyiapkan hasil pengolahan statistik produksi yang akan
dikirim ke pusat melalui komputer sesuai dengan jadwal yang ditentukan.
k. Membantu kepala kantor Badan Pusat Statistik (BPS) Propinsi dalam
melakukan pembinaan secara teratur petugas pencacah, pengawas dan
pemeriksaan pengumpulan data statistik produksi, Kabupaten, Kotamadya,
maupun di kecamatan.
3.4.3. Bidang Statistik Distribusi
a. Menyusun program kerja tahunan bidang yang meliputi pelaksanaan kegiatan
statistik pertanian, industri pertambangan, energi dan statistik produksi lainnya
yang ditentukan.
b. Mengatur keikutsertaan program pelatihan yang diselenggarakan oleh pusat
dibidang statistik produksi.
c. Membantu kepala kantor Badan Pusat Statistik (BPS) memimpin proyek untuk
menyiapkan proyek tugas lapangan.
d. Mengatur dan mengkoordinasikan penyelenggaraan petugas lapangan di pusat
e. Mengatur dan melaksanakan dokumen yang diperlukan untuk pelaksanaan
lapangan, melakukan pembinaan dan pengawasan terhadap kegiatan statistik
produksi.
f. Melakukan pembinaan,pengamatan lanjut, dan pengawasan lapangan terhadap
pelaksanaan kegiatan statistik produksi.
g. Mengatur dan melaksanakan penerimaan dan pemeriksaan dokumen hasil
pengumpulan data statistik distribusi.
h. Mengatur dan melaksanakan pengolahan data statistik distribusi secara
sederhana sesuai yang diterapkan oleh pusat.
i. Bersama-sama dengan bidang pengolahan data dan menyiapkan pengolahan
statistik distribusi melalui komputer sesuai yang diterapkan.
j. Mengatur dan mengevaluasi hasil kegiatan statistik distribusi sebagai bahan
masukan untuk penyempurnaan selanjutnya.
k. Membantu kepala kantor Badan Pusat Statistik (BPS) Propinsi melakukan
pembinaan secara teratur petugas pencacah, pengawas dan pemeriksaan
penyimpulan data statistik produksi, Kabupaten, Kotamadya atau pun di
Kecamatan.
3.4.4. Bidang Statistik Sosial
a. Menyusun program kerja tahunan bidang-bidang yang utama ruang lingkup
bidang statistik kependudukan adalah meliputi pelaksanaan kegiatan statistik
demokratis dan rumah tangga dan statistik kependudukan lainnya.
b. Mengatur keikutsertaan program lainnya yang akan diselenggarakan oleh
c. Membantu kepala kantor Badan Pusat Statistik (BPS) Propinsi atau pimpinan
bagian proyek untuk menyiapkan pengolahan latihan tugas lapangan.
d. Mengatur dan mengkoordinasi penyelenggaraan latihan tugas lapangan dipusat
serta mengatur penjatahan pelatihannya.
e. Mengatur dan melaksanakan penjatahan dokumen untuk melaksanakan tugas
lapangan.
f. Melakukan pembinaan dan pengawasan lapangan terhadap pengawasan
kegiatan statistik kependudukan.
g. Bersama-sama dengan bidang pengolahan data mengatur dan menyiapkan
pengolahan data statistik kependudukan melalui komputer sesuai yang
ditetapkan.
h. Mengatur dan melaksanakan penerimaan dokumen hasil dari pengumpulan
data statistik kependudukan.
3.4.5. Bidang Integrasi Pengolahan dan Desiminasi Statistik
a. Menyusun program kerja lapangan
b. Melasanakan penyusunan, pemeliharaan, penyelesaian permasalahan dan
pengembangan sistem jaringan komunikasi data sesuai dengan aturan yang
ditetapkan serta membantu penyerapan teknologi informasi.
c. Mengatur dan melaksanakan keikutsertaan dalam program latihan yang
diselenggarakan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) dalam bidang pengolahan,
penyajian dan pelayanan statistik.
d. Melaksanakan koordinasi pengolahan dan pemeliharaan perangkat keras dan
e. Mengatur integrasi penggunaan sistem dan program aplikasi pengolahan data
statistik seperti data statistik kependudukan, data statistik produksi dan data
statistik distribusi termasuk sarana pendukungnya.
3.5.Visi dan Misi Badan Pusat Statistik
3.5.1. Visi dari Badan Pusat Statistik
Badan Pusat Statistik (BPS) mempunyai misi menjadikan informasi statistik sebagai
tulang punggung informasi pembangunan nasional dan regional, didukung sumber
daya manusia yang berkualitas, ilmu pengetahuan dan teknologi informasi yang
mutakhir.
3.5.2. Misi dari Badan Pusat Statistik
Dalam menunjang pembangunan nasional Badan Pusat Statistik (BPS) mengemban
misi mengarahkan pembangunan statistik pada penyediaan data statistik yang
bermutu, handal, efektif dan efisien.
3.6.Ruang Lingkup Kegiatan Kantor BPS Propinsi Sumatera Utara
a. Merencanakan kegiatan Badan Pusat Statistik untuk dilaksanakan misalnya :
jenis data yang akan dikumpulkan, kegunaan data dan lain-lain.
b. Mengumpulkan data Badan Pusat Statistik
c. Mengolah data Badan Pusat Statistik
d. Menyajikan data Badan Pusat Statistik
e. Menganalisa data Badan Pusat Statistik
BAB IV
PEMBAHASAN
4.1. Pengumpulan Data
Pada bab 4 ini penulis akan memproyeksikan jumlah kendaraan bermotor menurut
jenisnya di Kota Medan tahun 2012. Dalam menghitung jumlah kendaraan bermotor
tahun 2012, penulis menggunakan data tahun sebelumnya yaitu tahun 2001-2009.
[image:33.595.107.439.413.612.2]Adapun data jumlah kendaraan tahun 2001-2009 dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Table 4.1 Jumlah Kendaraan menurut Jenisnya di Kota Medan Tahun/
Bulan
Mobil Penumpang
Mobil
Gerobak Bus
Sepeda Motor
2001 120271 88932 11042 493896
2002 128882 93989 11424 558236
2003 138179 99464 11815 657460
2004 149302 104776 12108 756569
2005 164314 112001 12406 883406
2006 175198 116184 12619 985745
2007 189157 120328 12751 1103707
2008 194285 124578 12923 1341873
2009 217836 126756 13175 1471956
Jumlah 1477424 987008 110263 8252848
4.2. Pengolahan Data
Dari data diatas maka penulis akan memproyeksikan jumlah kendaraan bermotor
menurut jenisnya di Kota Medan tahun 2012 dengan menggunakan metode pemulusan
[image:34.595.103.548.277.544.2]rata-rata bergerak ganda linier seperti tabel dibawah ini :
Tabel 4.2 Peramalan Jumlah Mopen di Kota Medan tahun 2013
Tahun Periode Mopen Rata-rata
Bergerak tunggal (S't) Rata-rata bergerak ganda (S''t)
a b Ft+m
2001 1 120271
2002 2 128882
2003 3 138179 129110,67
2004 4 149302 138787,67
2005 5 164314 150598,33 139498,89 161697,78 11099,44
2006 6 175198 162938,00 150774,67 175101,33 12163,33 172797,22
2007 7 189157 176223,00 163253,11 189192,89 12969,89 187264,67
2008 8 194285 186213,33 175124,78 197301,89 11088,56 202162,78
2009 9 217836 200426,00 187620,78 213231,22 12805,22 208390,44
2010 10 226036,44
2011 11 238841,67
2012 12 251646,89
2013 13 264452,2
Tabel 4.3 Peramalan Jumlah Gerobak di Kota Medan tahun 2013
Tahun Periode Mobil
gerobak Rata-rata bergerak tunggal (s't) Rata-rata bergerak ganda (s''t)
a b Ft+m
2001 1 88932
2002 2 93989
2003 3 99464 282385
2004 4 104776 298229
2005 5 112001 316241 298951,67 333530,33 17289,333
2006 6 116184 332961 315810,33 350111,67 17150,667 350819,67
2007 7 120328 348513 332571,67 364454,33 15941,33 367262,33
2008 8 124578 361090 347521,33 374658,67 13568,67 380395,67
2009 9 126756 371662 360421,67 382902,33 11240,33 388227,33
2010 10 394142,67
2011 11 405383
2012 12 416623,33
2013 13 427863,66
Tabel 4.4 Peramalan Jumlah Bus di Kota Medan tahun 2013
Tahun Periode Bus Rata-rata
Bergerak tunggal (S't) Rata-rata bergerak ganda (S''t)
a b Ft+m
2001 1 11042
2002 2 11424
2003 3 11815 11427,00
2004 4 12108 11782,33
2005 5 12406 12109,67 11773,00 12446,33 336,67
2006 6 12619 12377,67 12089,89 12665,44 287,78 12783,00
2007 7 12751 12592,00 12359,78 12824,22 232,22 12953,22
2008 8 12923 12764,33 12578,00 12950,67 186,33 13056,44
2009 9 13175 12949,67 12768,67 13130,67 181,00 13137,00
2010 10 13311,67
2011 11 13492,6667
2012 12 13673,6667
2013 13 13854,63
[image:35.595.102.535.448.727.2]Tabel 4.5 Proyeksi Jumlah Sepeda Motor di Kota Medan tahun 2012
Tahun Periode Sepeda
Motor Rata-rata Bergerak tunggal (S't) Rata-rata bergerak ganda (S''t)
a b Ft+m
2001 1 493896
2002 2 558236
2003 3 657460 569864,00
2004 4 756569 657421,67
2005 5 883406 765811,67 664365,78 867257,56 101445,89
2006 6 985745 875240,00 766157,78 984322,22 109082,22 968703,44
2007 7 1103707 990952,67 877334,78 1104570,56 113617,89 1093404,44
2008 8 1341873 1143775,00 1003322,56 1284227,44 140452,44 1218188,44
2009 9 1471956 1305845,33 1146857,67 1464833,00 158987,67 1424679,89
2010 10 1623820,67
2011 11 1782808,33
2012 12 1941796
2013 13 1957693,67
Keterangan :
1. Mopen Kota
a. Menghitung rata-rata bergerak tunggal (S’t), rata-rata bergerak ganda (S”t), besar
Dari perhitungan diatas penulis dapat meramalkan jumlah Mopen Kota tahun
2. Mobil Gerobak
a. Menghitung rata-rata bergerak tunggal (S’t), rata-rata bergerak ganda (S”t), besar
b. Menghitung rata-rata bergerak tunggal (S’t), rata-rata bergerak ganda (S”t), besar konstanta (a), dan besar slope (b) tahun 2009 adalah sebagai berikut :
360421,67
-360421,67
382902,33
13568,667
Dari perhitungan diatas penulis dapat meramalkan jumlah Mobil Gerobak tahun
3. Bus
a. Menghitung rata-rata bergerak tunggal (S’t), rata-rata bergerak ganda (S”t), besar
b. Menghitung rata-rata bergerak tunggal (S’t), rata-rata bergerak ganda (S”t), besar konstanta (a), dan besar slope (b) tahun 2009 adalah sebagai berikut :
12768,67
-12768,67
186,33
Dari perhitungan diatas penulis dapat meramalkan jumlah Mobil Gerobak tahun
4. Sepeda Motor
a. Menghitung rata-rata bergerak tunggal (S’t), rata-rata bergerak ganda (S”t), besar
konstanta (a), dan besar slope (b) tahun 2008 adalah sebagai berikut :
b. Menghitung rata-rata bergerak tunggal (S’t), rata-rata bergerak ganda (S”t), besar
1146857,67
-1146857,67
13130,67
158987,67
140452,44
Dari perhitungan diatas penulis dapat meramalkan jumlah Mobil Gerobak tahun
Maka didapat ramalan jumlah kendaraan bermotor menurut jenisnya dari tahun
[image:46.595.100.537.507.611.2]2010-2012 adalah sebagai berikut :
Tabel 4.2.5 Ramalan Jumlah Kendaraan Bermotor menurut jenisnya dari tahun 2010-2013
Tahun Jumlah Mopen Jumlah
Gerobak
Jumlah Bus Jumlah Sepeda
Motor
2010 226036,44 394142,67 13311,67 1623820,67
2011 238841,67 405383 13492,67 1782808,33
2012 251646,89 416623,33 13673,67 1941769
4.3.Nilai Kesalahan dari Ramalan
Setelah penulis memproyeksikan jumlah kendaraan bermotor menurut jenisnya, maka
[image:47.595.107.553.224.437.2]terdapat kesalahan (error) dalam peramalan tersebut seperti tabel berikut ini :
Tabel 4.3.1. Analisa Kesalahan Proyeksi Jumlah Mopen di Kota Medan
Tahun Mopen Ft+m e abs e e^2 PE APE
2001 120271
2002 128882
2003 138179
2004 149302
2005 164314
2006 175198 172797,22 2400,78 2400,78 5763733,94 1,37032 1,37032
2007 189157 187264,67 1892,33 1892,33 3580925,44 1,0004 1,0004
2008 194285 202162,78 (7877,78) 7877,78 62059382,72 -4,0548 4,0548
2009 217836 208390,44 9445,56 9445,56 89218519,75 4,33609 4,33609
Jumlah 5860,89 21616,45 160622561,85 2,65206 10,7616
MSE 40155640,46
MAPE 2,6904
Tabel 4.3.2. Analisa Kesalahan Proyeksi Jumlah Mobil Gerobak di Kota Medan
Tahun Mobil
Gerobak Ft+m e abs e e^2 PE APE
2001 88932
2002 93989
2003 99464
2004 104776
2005 112001
2006 116184 350819,67 -234635,67 234635,67 55053897636 -201,95 201,95
2007 120328 367262,33 -246934,33 246934,33 60976563333 -205,22 205,22
2008 124578 380395,67 -255817,67 255817,67 65442680284 -205,35 205,35
2009 126756 388227,33 -261471,33 261471,33 68367256412 -206,28 206,28
jumlah -998859,00 998859,00 249840397665,10 -818,80 818,80
MSE 62460099416
[image:47.595.81.562.486.721.2]Tabel 4.3.3. Analisa Kesalahan Proyeksi Jumlah Bus di Kota Medan
Tahun Bus Ft+m e abs e e^2 PE APE
2001 11042
2002 11424
2003 11815
2004 12108
2005 12406
2006 12619 12783,00 -164,00 164 26896 -1,2996 1,2996
2007 12751 12953,22 -202,22 202,22 40892,93 -1,5859 1,5859
2008 12923 13056,44 -133,44 133,44 17806,23 -1,0326 1,0326
2009 13175 13137,00 38,00 38 1444 0,28843 0,28843
Jumlah -461,67 537,66 87309,16 -3,63 4,21
MSE 21759,79
MAPE 1,05163
Tabel 4.3.4. Analisa Kesalahan Proyeksi Jumlah Sepeda Motor di Kota Medan
Tahun Sepeda
Motor Ft+m e abs e e^2 PE APE
2001 493896
2002 558236
2003 657460
2004 756569
2005 883406
2006 985745 968703,44 135003,56 135003,56 18225961212,67 1,7288 1,7288
2007 1103707 1093404,44 248468,56 248468,56 61736625308,47 0,93345 0,93345
2008 1341873 1218188,44 253767,56 253767,56 64397974508,35 9,21731 9,21731
2009 1471956 1424679,89 -1424679,89 -1424679,89 2029712788970,41 3,21179 3,21179
Jumlah -787440,22 2061919,57 2174073349999,91 15,09 15,09
MSE 543518337499,98
[image:48.595.48.569.377.607.2]Keterangan :
1. Mopen
a. Nilai Kesalahan (error), Square Error, PE, dan MAPE tahun 2006 dapat dihitung
sebagai berikut :
b. Nilai Kesalahan (error), Square Error, PE, dan MAPE tahun 2007 dapat dihitung
c. Nilai Kesalahan (error), Square Error, PE, dan MAPE tahun 2008 dapat dihitung
sebagai berikut :
d. Nilai Kesalahan (error), Square Error, PE, dan MAPE tahun 2009 dapat dihitung
Maka didapat Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error
2. Mobil Gerobak
a. Nilai Kesalahan (error), Square Error, PE, dan MAPE tahun 2006 dapat dihitung
sebagai berikut :
b. Nilai Kesalahan (error), Square Error, PE, dan MAPE tahun 2007 dapat dihitung
c. Nilai Kesalahan (error), Square Error, PE, dan MAPE tahun 2008 dapat dihitung
sebagai berikut :
d. Nilai Kesalahan (error), Square Error, PE, dan MAPE tahun 2009 dapat dihitung
Maka didapat Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error
(MAPE) pada proyeksi jumlah Mobil Gerobak sebagai berikut :
3. Bus Kota
a. Nilai Kesalahan (error), Square error, PE, dan MAPE tahun 2006 dapat dihitung
sebagai berikut :
b. Nilai Kesalahan (error), Square error, PE, dan MAPE tahun 2007 dapat dihitung
c. Nilai Kesalahan (error), Square error, PE, dan MAPE tahun 2008 dapat dihitung
sebagai berikut :
d. Nilai Kesalahan (error), Square error, PE, dan MAPE tahun 2009 dapat dihitung
Maka didapat Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error
4. Sepeda Motor
a. Nilai Kesalahan (error), Square error, PE, dan MAPE tahun 2006 dapat dihitung
sebagai berikut :
b. Nilai Kesalahan (error), Square error, PE, dan MAPE tahun 2007 dapat dihitung
c. Nilai Kesalahan (error), Square error, PE, dan MAPE tahun 2008 dapat dihitung
sebagai berikut :
d. Nilai Kesalahan (error), Square error, PE, dan MAPE tahun 2009 dapat dihitung
Maka didapat Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error
BAB V
IMPLEMENTASI SISTEM
5.1.Pengertian Implementasi Sistem
Implementasi sistem adalah suatu prosedur yang dilakukan untuk menyesuaikan
desain yang ada dalam dokumen yang telah disetujui, menginstal dan memulai
menggunakan sistem yang diperbaiki.
Tahapan implementasi merupakan tahapan penerapan hasil desain tertulis
kedalam programming. Pada tahapan inilah seluruh hasil desain dituangkan kedalam
bahasa permograman tertentu untuk menghasilkan sebuah sistem informasi yang
sesuai dengan hasil desain tertentu.
Dalam pengolahan data pada karya tulis ini penulis menggunakan satu
perangkat lunak (software) sebagai implementasi sistem yaitu program excel dalam
memperoleh masalah hasil perhitungan.
Selain berfungsi sebagai pengolah angka atau memanipulasi angka, excel juga
dapat digunakan untuk memanipulasi teks komputer, untuk dapat mendayagunakan
5.2.Pengertian Microsoft Excel
Microsoft Excel merupakan salah satu software yang dapat digunakan untuk
mengorganisir, menghitung, menyediakan maupun menganalisa data-data dan
mempresentasikan kegrafik/diagram.
Sheet (lembar kerja) excel terdiri dari 356 kolom dan 65536 baris. Kolom
diberi nama dengan huruf dimulai dari A,B,C……,Z. kemudian dilanjutkan
AA,AB,AC sampai kolom IV. Sedangkan baris ditandai dengan angka, dimulai dari
1,2,3…….sampai angka 65536. Sedangkan satu sel dapat memuat sebanyak 32
karakter.
5.3.Langkah-Langkah Memulai Pengolahan Data Dengan Excel
Sebelum mengoperasikan software ini, pastikan bawa pada komputer telah terpasang
program excel dengan langka-langkah sebagai berikut :
1. Klik tombol start
2. Pilih program dan klik Microsoft Excel
Sel aktif memiliki border gelap disekelilingnya dan alamat sel aktif
ditampilkan pada kotak diatas 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” (=), misanya; =Sum
(range) digunakan untuk menjumlahkan range tertentu. Nilai yang dihasilkan dapat
berubah apabila rangkaian nilai dalam rumus berubah.
4. Memasukkan data kelembar kerja dengan langkah sebagai berikut :
a) Tempatkan petunjuk sel pada tempat atau sel tempat data tersebut akan
ditemnpatkan.
b) Ketik data yang akan dimasukkan.
c) Untuk mengakhiri, tekan enter atau tanda panah untuk berpindah sel atau
5.4. Menyimpan Data
Setelah lembar kerja diisi dalam Microsoft Excel disimpan dengan nama file Espor.
Adapun langkah-langkah dalam menyimpan lembar kerja adalah sebagai berikut :
a) Ketik file
b) Save as data
c) Klik OK atau enter
5.5. Pemrosesan Data dengan Rata-rata Bergerak 3 Tahunan
Selanjutnya adalah pemrosesan data dengan langkah sebagai berikut :
a. Rata-rata bergerak tunggal, 3 tahunan dihitung dari periode 1 sampai 3 sehingga
rumus yang tertera pada sel D4 aedalah :
=SUM(C2:C4)/3
Sedangkan untuk periode selanjutnya tinggal menyalin atau mengcopy rumus
tersebut.
b. Rata-rata bergerak bergerak ganda, 3 tahunan dihitung dari periode 3 sampai 5
yaitu didapat dari rata-rata bergerak tunggal, sehingga rumus yang tertera pada sel
E6 adalah :
=SUM (D4:D6)/3
Sedangkan untuk periode selanjutnya tinggal menyalin atau mengcopy rumus
c. Nilai a didapat dari 2 kali rata bergerak tunggal pada periode 5 dikurangi
rata-rata bergerak ganda periode 5, sehingga rumus yang tertera pada sel F6 adalah :
=2*D6-E6
Sedangkan untuk periode selanjutnya tinggal menyalin atau mengcopy rumus
tersebut.
d. Nilai b didapat dari 2 kali dari rata-rata bergerak tunggal pada periode 5 dikurang
rata-rata bergerak ganda pada periode 5 dibagi rata-rata bergerak 3 tahunan
dikurangi 1, sehingga rumus pada sel G6 adalah :
=2*(D6-E6)/(3-1)
e. Ramalan untuk periode 8 didapat dari nilai a ditambah dengan nilai b yang
sebelumnya dikali m=1,sehingga rumusnya pada sel H9 adalah :
=F8+G8*1
Tetapi pada periode 9, m=2, periode 10, m=3, sehingga rumusnya pada sel H10
dan pada sel H11 adalah :
=F8+G8*2
=F8+G8*3
5.6. Menghitung Kesalahan Ramalan
1) Jumlah error, Absolute error, dan square error dengan rumus :
a. Untuk jumlah Error dapat digunakan rumus :
=SUM (D8:D9)
b. Untuk jumlah absolute Error dapat digunakan rumus :
=SUM (E8:E9)
Maka hasil jumlah error adalah 21616,45
c. Untuk jumlah square error dapat digunakan rumus :
=SUM (F8:F9)
Maka hasil jumla error adalah 160622561,85
2) Menghitung Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error
(MAPE)
a. Menghitung MSE dapat menggunakan rumus :
=F10/2
Maka hasil MSE adalah 40155640,46
b. Menghitung MAPE dapat menggunakan rumus ;
=H10/2
5.7.Hasil Perhitungan Rata-rata Bergerak 3 Tahunan dalam Excel
BAB VI
KESIMPULAN DAN SARAN
6.1. Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengolahan dan analisa data yang dilakukan sebelumnya, maka
kesimpulan yang diperoleh adalah sebagai berikut :
1. Dari hasil perhitungan jumlah kendaraan bermotor menurut jenisnya, dapat
dilihat perkembangan jumlah Mopen, Mobil Gerobak, Bus dan Sepeda Motor
mengalami peningkatan pada tahun 2013, yaitu Mopen 2.6904 unit dan Sepeda
Motor 3.7728 unit, sedangkan jumlah Mobil Gerobak 204 unit, Bus 1.0516
unit mengalami penurunan pada tahun 2013.
2. Penulis dapat mengetahui kendaraan bermotor mana yang paling banyak
6.2. Saran
Berdasarkan hasil pengolahan dan penganalisaan data yang telah dilaksanakan, maka
disaranakan :
Sebaiknya pemerintah lebih memprioritaskan waktu-waktu khusus beroperasi bagi
kendaraan jenis mopen kota dan sepeda motor karena paling banyak diantara
kendaraan jenis lainnya yang terdapat di kota Medan agar tidak mengakibatkan
DAFTAR PUSTAKA
1. Assauri, sofyan. 1984. Teknik dan Metode Peramalan. Jakarta : Fakultas Ekonomi
Universitas Indonesia.
2. BPS. 2009. Profil Badan Pusat Statistik Provinsi, Medan
3. Deanto. 2002. Proyeksi Bisnis dengan Microsoft Excel, Jakarta : Alex Media
Komputindo, Jakarta : Alex Media Komputindo
4. Makridakis, Spyros dan Wheelwright, Steven, C. 1993. Metode dan Aplikasi
