PENGGUNAAN METODE SMOOTHING EKSPONENSIAL DALAM MERAMAL PERGERAKAN INFLASI DI KOTA MEDAN.

(1)

Oleh DEWI SARTIKA NIM: 4121230004 Program Studi Matematika

SKRIPSI

Diajukan Untuk Memenuhi Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Sains

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS NEGERI MEDAN

(2)

(3)

RIWAYAT HIDUP

(4)

PENGGUNAAN METODE SMOOTHING EKSPONENSIAL

DALAM MERAMAL PERGERAKAN INFLASI

DI KOTA MEDAN

Dewi Sartika

NIM: 4121230004

ABSTRAK

Inflasi merupakan gejala ekonomi yang perlu diatasi. Peneltian dilakukan untuk mengetahui dan meramal pergerakan inflasi di kota Medan. Data yang digunakan adalah data sekunder dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sumatera Utara dari runtun waktu Januari 2001 sampai Juli 2016 yang bersifat stasioner dengan pola data Horizontal. Peramalan menggunakan metode Single Eksponensial Smoothing yang berfungsi untuk mengurangi ketidakteraturan atau unsur random dari data yang lalu dan dalam mengevaluasi hasil peramalan menggunakan metode Mean Squared Error (MSE). Hasil peramalan menunjukkan bahwa peramalan pergerakan inflasi di kota Medan pada Agustus 2016 diperoleh sebesar 0.38% dengan pemilihan parameter α=0.1 artinya pergerakan inflasi di kota Medan kembali mengalami kenaikan dari bulan sebelumnya.

(5)

KATA PENGANTAR

Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa untuk

setiap berkat dan anugerah-Nya yang masih memberi kesehatan dan kesempatan

kepada penulis untuk menyelesaikan skripsi ini. Adapun skripsi ini berjudul ”Penggunaan Metode Smoothing Eksponensial Dalam Meramal Pergerakan Inflasi Di Kota Medan”. Disusun untuk memperoleh gelar Sarjana Sains Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas negeri

Medan.

Dalam penyusunan skripsi ini, penulis telah banyak mendapatkan bantuan

dan bimbingan dari berbagai pihak sehingga skripsi ini dapat diselesaikan dengan

baik. Untuk itu pada kesempatan ini penulis menyampaikan ucapan terima kasih

kepada:

1. Bapak Prof Dr.Syawal Gultom, M.Pd., selaku Rektor Universitas Negeri

Medan, Bapak Prof.Drs.Motlan Situmorang,M.Sc,Ph.D., selaku Dekan

Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam.

2. Bapak Dr.Edy Surya, M.Si., selaku Ketua Jurusan Matematika, Bapak

Drs.Yasifati Hia, M.Si., selaku Sekretaris Jurusan Matematika, dan Bapak

Dr.Pardomuan Sitompul, M.Si., selaku Ketua Program Studi Matematika

serta Bapak dan Ibu dosen juga staf pegawai FMIPA Universitas Negeri

Medan.

3. Bapak Dr. Mulyono, M.Si., selaku Dosen Pembimbing Akademik.

4. Ibu Dra. Hamidah Nasution ,M.Si., selaku Dosen Pembimbing Skripsi

yang telah banyak memberikan bantuan, saran, dan kritik dalam penulisan

skripsi ini.

5. Bapak Dr. Pardomuan Sitompul, M.Si., Bapak Dr. Abil Mansyur, M.Si.,

dan Ibu Marliana Setia Sinaga, S.Si., M.Si., selaku Dosen Penguji yang

telah banyak memberikan saran-saran dalam penulisan skripsi ini.

6. Bapak Pendi Dewanto selaku Kepala Badan Pusat Statistik Provinsi

(6)

memberikan izin untuk mengadakan penelitian atau observasi di Badan

Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara Jalan Asrama No. 179 Medan dan

membantu penulis selama penelitian berlangsung.

7. Teristimewa buat orangtuaku tercinta (Ayahanda Sulimin dan Ibunda

Hartini) yang telah memberikan kasih sayang yang tak ternilai yang selalu

mendoakan, memotivasi dan juga mendukung saya dalam segala hal, juga

untuk abang dan adikku maupun saudara-saudaraku yang tercinta atas

semua dukungan dan doanya.

8. Teruntuk Nur Intan, Isnayanti, Rahma Sofatul Zain, Ramlah Hidayat,

Wahyuni, dan Jimmy Syahputra yang telah memberikan semangat, saran

dan bantuan serta seluruh teman-teman seperjuangan Matematika Nondik

2012 atas kebersamaan selama perkuliahan dan penyusunan skripsi ini.

Penulis telah berupaya semaksimal mungkin dalam penyusuan skripsi ini,

maupun penulis menyadari skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan baik dari

segi isi maupun penulisan, untuk itu penulis mengharapkan saran dan kritik dari

semua pihak untuk membangun demi kesempurnaan skripsi ini. Penulis juga

mengharapkan kiranya skripsi ini dapat berguna dan bermanfaat bagi penulis dan

pembaca dalam usaha peningkatan pendidikan di masa yang akan datang.

Medan, Agustus 2016

Penulis

Dewi Sartika

(7)

(8)

(9)

DAFTAR GAMBAR

hal

Gambar 2.1 Pola Data Horizontal 21

Gambar 2.2 Pola Data Musiman 22

Gambar 2.3 Pola Data Siklis 22

Gambar 2.4 Pola Data Trend 23

Gambar 2.5 Skenario Peramalan 24

Gambar 2.6 Strategi Untuk Memilih Suatu Metode Peramalan Pemulusan 25

Gambar 4.1 Pola Data Pergerakan Inflasi di Kota Medan 36

Gambar 4.2 Hasil Smoothing Menggunakan 44

Gambar 4.1 Peneliti sedang melakukan riset pengumpulan data 141

Gambar 4.2 Peneliti sedang melakukan pengolahan data 141

(10)

DAFTAR TABEL

hal

Tabel 3.1 Data Inflasi di Kota Medan 32

Tabel 4.1 Data Tingkat Inflasi Periode Januari 2001 Sampai

Dengan Juli 2016 34

Tabel 4.2 Besar nilai MSE dari tiap pilihan 51

Tabel 1.1 Data Inflasi di Kota Medan Periode Januari 2001-

Juli 2016 58

Tabel 2.1 Nilai Single Eksponensial Smoothing dan Kesalahan

peramalan (MSE) dengan 64

(11)

DAFTAR LAMPIRAN

hal

Lampiran 1 Data Penelitian 58

Lampiran 2 Single Eksponensial smoothing 64

Lampiran 3 Grafik Hasil Smoothing 136

Lampiran 4 Dokumentasi Penelitian 141

Lampiran 5 Surat Ketersediaan Menjadi Dosen Pembimbing Skripsi 143

Lampiran 6 Surat Permohonan Izin Penelitian dari Jurusan 144

Lampiran 7 Surat Permohonan Izin Penelitian dari Wakil Dekan

Bidang Akademik 145

Lampiran 8 Surat Izin Penelitian dari Badan Pusat Statistik Provinsi

Sumatera Utara 146

Lampiran 9 Surat Telah Melakukan Penelitian di Badan Pusat Statistik

(12)

1

Pendahuluan

1.1. Latar Belakang

Secara sederhana inflasi diartikan sebagai meningkatnya harga-harga

secara umum dan terus menerus. Kenaikan harga dari satu atau dua barang

saja tidak dapat disebut inflasi kecuali bila kenaikan itu meluas (atau

mengakibatkan kenaikan harga) pada barang lainnya (Biri, 2013).

Inflasi yang diukur dengan IHK di Indonesia dikelompokan ke dalam 7

kelompok pengeluaran (berdasarkan the Classification of Individual

Consumption by Purpose - COICOP), yaitu Kelompok Bahan Makanan;

Kelompok Makanan Jadi, Minuman, dan Tembakau; Kelompok Perumahan;

Kelompok Sandang; Kelompok Kesehatan; Kelompok Pendidikan dan Olah

Raga; dan Kelompok Transportasi dan Komunikasi.

Biasanya inflasi dapat dipengaruhi oleh faktor yang berasal dari sisi

penawaran (seperti terjadinya banyak permintaan namun barang/jasa yang

ditawarkan sedikit/langka), ataupun yang bersifat kejutan (shocks) (seperti

kenaikan harga minyak dunia dan adanya gangguan panen atau banjir). Dari

bobot dalam keranjang IHK, bobot inflasi yang dipengaruhi oleh faktor

kejutan diwakili oleh kelompok volatile food (kelompok bahan makanan) dan

administered prices (harga komoditi yang ditentukan oleh pemerintah) yang

mencakup kurang lebih 40% dari bobot IHK. Dengan demikian, kemampuan

Bank Indonesia untuk mengendalikan inflasi sangat terbatas apabila terdapat

kejutan (shocks) yang sangat besar seperti ketika terjadi kenaikan harga BBM

yang menyebabkan adanya lonjakan inflasi.

Dari 33 Kota dan Kabupaten di Suamtera Utara, maka roda penggerak

ekonomi diluar sektor primer, adalah perekonomian kota Medan, sehingga

kota Medan sering menyumbangkan inflasi yang cukup tinggi untuk Sumater

Utara. Aktivitas ekonomi untuk sektor sekunder seperti kontruksi pelistrikan

cukup besar kontribusi yang dihasilkan dalam membentuk produk domestik

(13)

hotel dan restoran serta jasa lembaga keuangan menjadi kontribusi berikutnya

yang sangat menyumbang PDRB kota Medan. Denyut nadi aktivitas ekonomi

akan selalu diamati dan kemudian harus dapat dikendalikan, sehingga laju

inflasi yang terjadi dalam proses aktivitas tersebut tidak menjadi tinggi, dan

sangat fluktuatif (Hariani, 2012).

Inflasi merupakan gejala ekonomi yang perlu diatasi. Karena masalah

inflasi menimbulkan efek atau akibat yang buruk kepada masyarakat. Akibat

buruk yang paling nyata ialah kemerosotan pendapatan riil yang diterima

masyarakat. Pendapatan pekerja-pekerja tidak selalu mengalami perubahan

untuk menyesuaikan dengan keadaan inflasi. Dengan demikian inflasi akan

menurunkan pendapatan riil dari pekerja-pekerja yang berpendapatan tetap

yang kerap kali merupakan sebagian besar dari angkatan kerja dalam

perekonomian. Ini merupakan salah satu alasan penting yang menyebabkan

masalah inflasi perlu dihindari. Disamping itu inflasi perlu pula dihindari oleh

karena ia dapat menimbulkan berbagai akibar buruk keatas kegiatan dalam

perekonomian yang pada akhirnya akan menimbulkan ketidakstabilan,

pertumbuhan yang lambat dan pengangguran yang semakin meningkat

(Sukirno, 2000).

Untuk mewujudkan pertumbuhan ekonomi yang berkesinambungan, maka

pemerintah wajib melakukan salah satu syaratnya yaitu kestabilan inflasi.

Kestabilan ini diharapkan nantinya dapat memberikan manfaat bagi

peningkatan kesejahteraan masyarakat. Pentingnya pengendalian inflasi

didasarkan pada pertimbangan bahwa inflasi yang tinggi dan tidak stabil

memberikan dampak negatif kepada kondisi sosial ekonomi masyarakat.

Inflasi yang tinggi akan menyebabkan pendapatan masyarakat akan terus

menurun, sehingga standar hidup dan masyarakat pun turun dan akhirnya akan

menjadikan masyarakat menjadi orang-orang miskin. Selain hal tersebut,

keadaan inflasi yang tidak stabil akan menciptakan ketidakpastian bagi pelaku

ekonomi dalam mengambil keputusan. Dari pengalaman yang sudah-sudah

menunjukkan bahwa inflasi yang tidak stabil akan menyulitkan keputusan

masyarakat dalam melakukan konsumsi, investasi, maupun produksi, yang

(14)

Karena itu peneliti ingin meramalkan pergerakan inflasi. Peramalan inflasi

yang akurat di masa yang akan datang dapat membantu masyarakat

melakukan perencanaan yang matang dalam melakukan kegiatan konsumsi,

investasi, maupun produksinya. Selain masyarakat, peramalan inflasi juga

diperlukan oleh pemerintah dalam menetapkan RAPBN (Rancangan Anggaran

Pendapatan dan Belanja Negara). Sehingga dapat meningkatkan pertumbuhan

ekonomi nasional dan kesejahteraan masyarakat.

Peramalan merupakan upaya memperkirakan apa yang terjadi pada masa

mendatang berdasarkan data pada masa lalu, berbasis pada metode ilmiah dan

kualitatif yang dilakukan secara sistematis. Peramalan merupakan alat bantu

yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien (Makridakis, 1990).

Terdapat dua macam metode peramalan yaitu metode kualitatif dan metode

kuantitatif. Metode kualitatif hanya menggunakan intuisi saja, tanpa

menggunakan pendekatan matematis maupun statistik, dimana situasi, kondisi,

dan pengalaman peramal sangat mempengaruhi hasil ramalan, sedangkan

metode kuantitatif bergantung pada metode yang digunakan dan tanpa intuisi

maupun penilaian subyektif dari orang yang melakukan peramalan. Metode

kuantitatif dapat dibedakan menjadi dua bagian yaitu metode sebab akibat

(causal methods) dan metode deret waktu (time series). Metode sebab akibat

(causal methods) adalah metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan

analisa pola hubungan antara variabel yang diperkirakan dengan variabel yang

mempengaruhinya tetapi bukan waktu, sedangkan metode deret waktu (time

series) adalah metode peramalan yang didasarkan pada pola hubungan antara

variabel yang dicari (dependent) dengan variabel yang mempengaruhinya

(independent) yang dikaitkan dengan waktu mingguan, bulanan, semester atau

tahunan (Assauri, 1984).

Untuk memprediksi pada masa yang akan datang tersebut digunakan ilmu

statistik. Statistik adalah cara-cara pengumpulan data, pengolahan atau

penganalisisannya dan penarikan kesimpulan berdasarkan data yang

dilakukan. Banyak teori-teori dari ilmu statistik dapat diterapkan pada semua

bidang kehidupan. Salah satu teori statistik yang biasa digunakan adalah

(15)

Salah satu metode yang banyak digunakan untuk peramalan diantaranya

adalah Smoothing eksponensial. Smoothing eksponensial merupakan salah

satu kategori metode time series yang menggunakan pembobotan data masa

lalu secara eksponensial. Metode penghalusan (smoothing) digunakan untuk

mengurangi ketidakteraturan atau unsur random dari data yang lalu dengan

membuat pengaruh random yang positif dan negatif saling meniadakan dari

sederetan data masa lalu. Metode Smoothing eksponensial menunjukkan

pembobotan menurun secara eksponensial terhadap nilai pengamatan

sebelumnya.

Berdasarkan uraian diatas, maka penulis ingin melakukan penelitian

dengan judul “PENGGUNAAN METODE SMOOTHING

EKSPONENSIAL DALAM MERAMAL PERGERAKAN INFLASI DI KOTA MEDAN”.

1.2. Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang masalah yang telah diuraikan diatas, maka

masalah yang akan diteliti oleh penulis sebagai berikut:

1. Bagaimana menentukan model peramalan untuk data pergerakan inflasi di

kota Medan dengan menggunakan metode Smoothing ekponensial?

2. Bagaimana hasil peramalan pergerakan inflasi di kota Medan pada masa

yang akan datang dengan menggunakan metode Smoothing eksponensial?

1.3. Batasan Masalah

Adapun batasan masalah pada penelitian ini adalah mengambil data inflasi

periode januari 2001 sampai Juli 2016 dari Badan Pusat Satistika Sumatera

Utara dengan menggunakan Metode Smoothing eksponensial.

1.4. Tujuan Penelitian

Dari rumusan masalah di atas, tujuan dalam penelitian ini adalah sebagai

berikut:

1. Menentukan model peramalan data pergerakan inflasi di kota Medan

dengan metode smoothing ekponensial.

2. Meramalkan pergerakan inflasi di kota Medan pada masa yang akan

(16)

1.5. Manfaat Penelitian

Manfaat yang diharapkan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Manfaat bagi Penulis

Untuk memperdalam dan mengembangkan wawasan disiplin ilmu yang

telah dipelajari untuk mengkaji permasalahan tentang penerapan metode

smoothing ekponensial dalam melihat pergerakan inflasi.

2. Manfaat bagi Pembaca

Sebagai tambahan wawasan dan memberikan gambaran tentang teknik

pemodelan data dan nilai ramalan dalam permasalahan pergerakan inflasi

memalui metode smoothing eksponensial.

3. Manfaat bagi instansi

Dapat digunakan sebagai sarana dan informasi bagi lembaga pendidikan

serta kontribusi keilmuan bagi lembaga terkait.

4. Manfaat bagi Perusahaan

Memberikan informasi kepada Badan Pusat Statistik sebagai salah satu

(17)

55

Penutup

5.1. Kesimpulan

Berdasarkan hasil yang telah diperoleh, maka kesimpulan yang bisa ditarik

adalah pola data yang terbentuk merupakan pola data horizontal karena nilai data

berfluktuasi disekitar nilai rata-rata yang konstan. Model yang digunakan adalah

model Single Eksponensial Smoothing. Nilai peramalan inflasi di kota Medan

pada Agustus 2016 sebesar 0.38% dengan dan Mean Square Error

(MSE) sebesar 0.25, yang berarti pergerakan inflasi di kota Medan kembali

mengalami kenaikan dari bulan sebelumnya.

5.2. Saran

Dari hasil pembahasan dan kesimpulan yang diperoleh maka dapat

disarankan:

1. Pemerintah harus dapat mengatur RAPBN (Rancangan Anggaran

Pendapatan dan Belanja Negara) agar dapat menstabilkan inflasi di kota

Medan sehingga nantinya dapat meningkatkan pertumbuhan ekonomi

nasional dan kesejahteraan masyarakat.

2. Masyarakat harus dapat melakukan perencanaan yang matang dalam

melakukan kegiatan konsumsi, investasi, maupun produksinya agar

membantu untuk menstabilkan inflasi di kota Medan.

3. Bagi peneliti selanjutnya dapat mencari ketepatan ramalan dan pemilihan

paremeter lain dari penulis dan dapat membandingkan dengan hasil dari

(18)

DAFTAR PUSTAKA

Assauri, S., (1984): Teknik dan Metoda Peramalan, Fakultas Ekonomi

Universitas Indonesia, Jakarta.

Biri, Romy dan Langi, Y., (2013): Penggunaan Metode Smoothing Eksponensial

Dalam Meramal Pergerakan Inflasi Kota Palu, Jurnal Ilmiah Sains, 13(1).

Dergibson, S. S., (2000): Metode Statistika untuk Bisnis dan Ekonomi,

PT.Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.

Gilarso (2004): Pengantar Ilmu Ekonomi Makro, Penerbit KANISIUS,

Yogyakarta.

Gitosudarmo, Indriyono dan Najmudin, M., (2001): Teknik Proyeksi Bisnis,

BPFE, Yogyakarta.

Gunawan, A. H., (1991): Anggaran Pemerintah dan Inflasi di Indonesia, PT

Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.

Hariani, P., (2012): Analisis Pola Dan Struktur Inflasi Kota Medan, Universitas

Muhammadiyah Suamtera Utara, 1(1).

Khalwaty, T., (2000): Inflasi dan Sousinya, PT Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.

Lebrin, A. R., (2009): Peramalan Bisnis Edisi Kedua, Ghalia Indonesia, Jakarta.

Makridakis, Spyros dan Wheelwright, S., (1990): Metode dan Aplikasi Peramalan

Jilid I, Erlangga, Jakarta.

Mukhyi, M. A., (2008): Peramalan Bisnis, Erlangga, Jakarta.

Nopirin (1987): Ekonomi Moneter, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.

Putong, I., (2008): Pengantar Ekonomi Makro, Mitra Wacana Media, Jakarta.

(19)

Sudjana (2005): Metode Statistika, Tarsito, Bandung.

Sugiarto, I. d. H., (2000): Peramalan Bisnis, PT. Gramedia Pustaka Utama,

Jakarta.

Sukirno, S., (2000): Makroekonomi Modern, PT Raja Grafindo Persada, Jakarta

Supranto, J., (2000): Metode Ramalan Kuantitatif, Rineka Cipta, Jakarta.

Wilson, J., (2007): Business Forecasting With Accompanying Excel, Mc Graw

Hill Companies, New York.

Yuwida, Nila dan Hanafi, L., (2012): Estimasi Parameter dan Dalam Pemulusan

Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden