Prediksi Jumlah Wisatawan Asing Yang Berkunjung Ke Sumatera Utara Tahun 2010

(1)

PREDIKSI JUMLAH WISATAWAN ASING YANG

BERKUNJUNG KE SUMATERA UTARA

TAHUN 2010

TUGAS AKHIR

PATAR LUMBAN BATU

NIM:062407148

PROGRAM STUDI DIII STATISTIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

(2)

PREDIKSI JUMLAH WISATAWAN ASING YANG BERKUNJUNG KE SUMATERA UTARA

TAHUN 2010

TUGAS AKHIR

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar ahli Madya

PATAR LUMBAN BATU NIM:062407148

DEPARTEMAN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

(3)

PERSETUJUAN

Judul

: PREDIKSI JUMLAH WISATAWAN

ASING YANG BERKUNJUNG KE

SUMATERA UTARA TAHUN 2010

Kategori

: TUGAS AKHIR

Nama : PATAR LUMBAN BATU

Nomor Induk Mahasiswa : 062407148

Program Studi

: DIII-STATISTIKA

Departemen

: MATEMATIKA

Fakultas

: MATEMATIKA DAN ILMU

PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Diluluskan di

Medan, Juni 2009

Diketahui/Disetujui oleh:

Departemen Matematika FMIPA USU Pembimbing I Ketua

(4)

PERNYATAAN

PREDIKSI JUMLAH WISATAWAN ASING YANG BERKUNJUNG KE SUMATERA UTARA TAHUN 2010

TUGAS AKHIR

Saya mengakui bahwa Tugas Akhir ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masih disebutkan sumbernya.

Medan, Juni 2009

(5)

PENGHARGAAN

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa, dengan limpah karunia-Nya Tugas Akhir ini dapat diselesaikan tepat pada waktunya.

(6)

DAFTAR ISI

Halaman

Persetujuan i

Pernyataan ii

Penghargaan iii

Daftar Isi iv

Daftar Tabel vi

Daftar Gambar vii

BAB 1 : PENDAHULUAN

1.1Latar Belakang Masalah 1

1.2Rumusan dan Pembatasan Masalah 3

1.2.1 Rumusan Masalah 3

1.2.2 Pembatasan Masalah 3

1.3Tujuan dan Manfaat Penelitian 3

1.3.1 Tujuan Penelitian 3

1.3.2 Manfaat Penelitian 4

1.4Metodologi Penelitian 4

1.5Sistematika Penulisan 5

BAB 2 : LANDASAN TEORI

2.1 Pengertian Peramalan 7

2.2 Jenis-Jenis Metode Peramalan 8

2.3 Kegunaan Peramalan 11

2.4 Metode Peramalan 12

2.5 Pemilihan teknik dan Metode Peramalan 13

2.6 Analisa Deret Berkala 15

2.7 Metode Pemulusan (Smoothing) 18

2.8 Ketepatan Peramalan 21

BAB 3 : SEJARAH SINGKAT BADAN PUSAT STATISTIK

3.1 Sejarah Singkat Badan Pusat Statistik 23

3.1.1 Masa Pemerintahan Hindia Belanda 23 3.1.2 Masa Pemerintahan Jepang 24

3.1.3 Masa Pemerintahan RI 24

3.1.4 Masa Orde Baru-Sekarang 25

3.2 Visi dan Misi 26

3.3 Kedudukan dan Fungsi BPS 27

3.4 Tata Kerja BPS 28

3.5 Tugas BPS 28

3.6 Struktur Organisasi BPS 31

BAB 4 : ANALISIS DATA

4.1 Pengumpulan Data 34

(7)

4.2.1 Proses Peramalan 39

4.2.2 Nilai Kesalahan Dari Peramalan 43

BAB 5 : IMPLEMENTASI SISTEM

5.1 Pengertian Implementasi Sistem 46

5.2 Tujuan Implementasi Sistem 46

5.3 Pengertian Microsoft Excel 47

5.4 Stuktur Microsoft Excel 47

5.5 Pengoperasian Microsoft Excel 47

5.6 Pemrosesan Microsoft Excel 50

5.6.1 Prosedur Perhitungan Peramalan dengan Microsoft Excel 50 5.6.2 Prosedur Perhitungan Kesalahan dengan Microsoft Excel 54 5.7 Prosedur Pembuatan Grafik dengan Software Excel 55

BAB 6 : PENUTUP

6.1 Kesimpulan 60

6.2 Saran 61

DAFTAR PUSTAKA

(8)

DAFTAR TABEL

Halaman Tabel 4.1 Data Jumlah Wisatawan Asing yang Berkunjung ke Sumatera Utara 34 Tabel 4.2 Peramalan JumJah Wisatawan Asing yang Berkunjung

ke Sumatera Utara 36

Tabel 4.3 Hasil peramalan jumlah Wisatawan Asing yang Berkunjung

(9)

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 3.1 Bagan Struktur BPS 33

Gambar 4.1 Grafik Peramalan Jumlah Wisatawan yang Berkunjung

Gambar 5.1 Tampilan saat membuka Excel pada windows 48 Gambar 5.2 Tampilan buku kerja (workbook) yang kosong excel 48

Gambar 5.3 Tampilan saat Menyimpan File 50

Gambar 5.4 Tampilan Pemrosesan Peramalan Data pada Excel 50 Gambar 5.5 Tampilan Perhitungan Nilai Kesalahan Peramalan 54

Gambar 5.6 Tampilan saat Pemblokan Data 56

Gambar 5.7 Tampilan Pembuatan Grafik dengan Excel 56 Gambar 5.8 Tampilan Kotak Dialog Chart Wizard 57 Gambar 5.9 Tampilan Kotak Dialog Chart Source Data 57

Gambar 5.10 Tampilan Source Data 58

Gambar 5.11 Tampilan Chart Option 59

(10)

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang Masalah

Sektor pariwisata memegang peranan penting dalam perekonomian Sumatera Utara, baik sebagai salah satu sumber penerimaan devisa maupun sebagai pencipta lapangan kerja serta kesempatan berusaha. Untuk meningkatkan kesehjahteraan rakyat, pengembangan pariwisata akan terus dilanjutkan dan ditingkatkan melalui perluasan dan pemanfaatan sumber serta potensi pariwisata daerah sehingga menjadi kegiatan ekonomi yang dapat diharapkan untuk meningkatkan penerimaan devisa. Selain itu kegiatan pariwisata diharapkan juga dapat memperluas dan meratakan kesempatan kerja dan kesempatan berusaha, khususnya masyarakat sekitarnya untuk merangsang pembangunan regional serta memperkenalkan identitas dan kebudayaan nasional. Dalam pengembangan pariwisata daerah, pandangan hidup dan kualitas lingkungan harus tetap dijaga. Pengembangan pariwisata dilakukan sejalan dengan program pengembangan dari berbagai macam industri pariwisata, sehingga tidak hanya industri dalam skala kecil dan menengah saja tetapi juga industri pariwisata dalam skala besar akan dapat memperoleh manfaat.

(11)

dimana obyek wisata tersebut terdiri dari keindahan alam dan iklim, kebudayaan dan kesenian rakyat. Sumatera Utara merupakan salah satu daerah tujuan Wisatawan Mancanegara terpenting di Indonesia setelah propinsi Bali, propinsi Jawa Tengah dan Daerah Istimewa Yogyakarta.

Dalam rangka pengembangan Pariwisata Internasional (Wisatawan Mancanegara) perlu dilakukan langkah-langkah untuk meningkatkan arus Wisatawan Mancanegara yang bias ditempuh dengan cara meningkatkan kegiatan pemasaran dan penyempurnaan berbagai fasilitas yang diperlukan oleh Wisatawan seperti sarana angkutan, perbankan, akomodasi, restoran, biro perjalanan, informasi mengenai daerah wisata, dan lainnya.

Peningkatan kegiatan pemasaran memerlukan perencanaan yang baik, berlandaskan informasi kuantitatif maupun kualitatif mengenai penampilan pariwisata internasional dimasa yang lalu. Tanpa mempelajari data yang sudah lalu sulit untuk menyusun perencanaan yang terarah guna meningkatkan usaha promosi pariwisata yang lebih mantap.

(12)

1.2 Rumusan dan Pembatasan Masalah

1.2.1 Rumusan masalah:

a. Bagaimana penggunaan metode peramalan dengan rata-rata bergerak ganda (double moving average) untuk menghitung jumlah wisatawan asing yang berkunjung ke Sumatera Utara?

b. Berapa banyak wisatawan asing yang berkunjung ke Sumatera Utara pada tahun 2010?

1.2.2 Pembatasan masalah:

Dalam pembuatan Tugas Akhir (TA) ini akan membahas metode rata-rata bergerak ganda yang digunakan untuk meramal wisatawan asing yang berkunjung ke Sumatera Utara, berdasarkan data-data yang telah diperoleh sebelumnya.

Adapun data yang digunakan penulis adalah data jumlah wisatawan asing yang berkunjung ke Sumatera Utara melalui pintu masuk bandar udara Polonia Medan, pelabuhan laut Belawan dan pelabuhan laut Tanjung Balai Asahan.

1.2.2 Tujuan dan Manfaat Penelitian

1.2.3 Tujuan Penelitian

Tujuan yang ingin dicapai oleh penulis dalam Penulisan Tugas Akhir adalah:

(13)

b. Meramal berapa besar jumlah wisatawan asing yang berkunjung ke Sumatera Utara pada tahun 2010.

1.2.4 Manfaat Penelitian

Manfaat Penulisan Tugas Akhir ini adalah: a. Bagi Penulis

1) Membantu penulis mengaplikasikan ilmu yang telah diperoleh dibangku perkuliahan sehingga menunjang kesiapan terjun di dunia kerja.

2) Memberi wacana, wawasan, dan pengalaman baru kepada penulis selama pembuatan Tugas Akhir (TA).

b. Bagi Jurusan

Agar dapat dijadikan sebagai acuan bagi mahasiswa serta dapat memberikan bahan referensi bagi pihak perpustakaan sebagai bahan bacaan yang dapat menambah ilmu pengetahuan bagi pembaca dalam hal ini.

c. Bagi Pemerintah Sumatera Utara

Sebagai bahan pertimbangan atau masukan dalam mengambil suatu keputusan yang tepat. Dan sebagai sumbangan dalam pemikiran untuk peramalan.

1.4 Metodologi Penelitian

(14)

data. Beberapa metodologi penelitian yang dilakukan penulis guna mengumpulkan data-data yang butuhkan adalah :

1. Penelitian Kepustakaan (Library Research)

Suatu metodologi yang dilakukan oleh penulis mengumpulkan bahan-bahan dari buku-buku yang memuat teori-teori yang berkaitan erat dengan judul Tugas akhir yang dipilih, serta sumber informasi lainnya yakni internet, dan catatan-catatan kuliah penulis yang berhubungan masalah dengan yang dibahas.

2. Penelitian Lapangan (Field Research)

Penelitian dilakukan penulis dengan langsung ke objek lapangan yang dipilih untuk mendapatkan data, dimana penulis melakukan pengumpulan data dengan cara riset ke kantor Badan Pusat Statistik (BPS) Sumatera Utara .

1.5 Sistematika Penulisan

Penyusunan laporan Tugas Akhir ini disusun secara sistematika sebagai berikut: Bab 1 PENDAHULUAN

Bab ini terdiri dari 4 (empat) sub bab yaitu latar belakang, rumusan masalah dan pembatasannya, tujuan dan manfaat penulisan, metodologi penelitian, sistematika penulisan.

Bab 2 TINJAUAN TEORI

(15)

peramalan, analisa deret berkala, metode pemulusan (smoothing), dan ketepatan peramalan.

Bab 3 SEJARAH SINGKAT BPS

Bab ini menjelaskan sejarah singkat Badan Pusat Statistik beserta struktur organisasinya.

Bab 4 ANALISA DAN EVALUASI

Bab ini menguraikan pengumpulan data dan pengolahan data jumlah wisatawan asing yang berkunjung ke Sumatera Utara.

Bab 5 IMPEMENTASI SISTEM

Bab ini terdiri dari beberapa sub bab diantaranya : pengertian implementasi sistem, tujuan implementasi sistem,pengertian Microsoft Excel, pengoperasian Microsoft Excel, Prosedur Perhitungan Peramalan rata-rata bergerak ganda dengan periode 3 tahun dengan Software Excel, Prosedur Perhitungan PE dan MPE Rata-rata Bergerak Ganda dengan periode 3 tahun dengan Software Excel, serta pembentukan grafik.

Bab 6 PENUTUP

(16)

BAB 2

TINJAUAN TEORI

2.1 Pengertian Peramalan

Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang diperkirakan akan terjadi pada masa yang akan datang. Ramalan tersebut dapat didasarkan atas bermacam – macam cara yaitu Metode Pemulusan Eksponensial atau Rata – rata Bergerak, Metode Box Jenkis, dan Metode Regresi. Semua itu dikenal dengan metode peramalan. Metode peramalan adalah cara untuk memperkirakan secara kuantitatif apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan dasar data yang relevan pada masa lalu. Dengan kata lain metode peramalan ini digunakan dalam peramalan yang bersifat objektif

Disamping itu metode peramalan memberikan urutan pengerjaan dan pemecahan atas pendekatan suatu masalah dalam peramalan, sehingga bila digunakan pendekatan yang sama dalam suatu permasalahan dalam suatu kegiatan peramalan, maka akan dapat dasar pemikiran dan pemecahan yang sama.

(17)

informasi yang digunakan tidak dapat meyakinkan, maka hasil peramalan yang disusun juga akan sukar dipercaya akan ketepatannya.

2.2 Jenis-Jenis Metode Peramalan

Metode sistem peramalan yang sering digunakan dapat dilihat pada gambar di bawah ini:

a. Metode Deret Waktu (Time series Method)

Metode peramalan ini menggunakan deret waktu (time series) sebagai dasar peramalan memerlukan data aktual lalu yang akan diramalkan untuk

mengetahui pola data yang diperlukan untuk menentukan metode peramalan yang sesuai. Beberapa metode dalam time series yaitu sebagai berikut:

(18)

2) Kalman Filter banyak digunakan pada bidang rekayasa sistem untuk memisahkan sinyal dari noise yang masuk ke sistem. Metoda ini menggunakan pendekatan model state space dengan asumsi white noise memiliki distribusi Gaussian.

3) Bayesian merupakan metode yang menggunakan state space berdasarkan model dinamis linear (dynamical linear model). Sebagai contoh: menentukan diagnosa suatu penyakit berdasarkan data-data gejala (hipertensi atau sakit jantung).

4) Metode smoothing dipakai untuk mengurangi ketidakteraturan data yang bersifat musiman dengan cara membuat keseimbangan rata-rata dari data masa lampau.

5) Regresi menggunakan dummy variabel dalam formulasi matematisnya. Sebagai contoh: kemampuan dalam meramal sales suatu produk berdasarkan harganya.

b. Metode Kausal

Metode ini menggunakan pendekatan sebab-akibat, dan bertujuan untuk meramalkan keadaan di masa yang akan datang dengan menemukan dan mengukur beberapa variabel bebas (independen) yang penting beserta pengaruhnya terhadap variabel tidak bebas yang akan diramalkan. Pada metode kausal terdapat tiga kelompok metode yang sering dipakai :

(19)

meramalkan hubungan jumlah kredit yang diberikan dengan giro, deposito dan tabungan masyarakat.

2) Metoda ekonometri berdasarkan pada persamaan regresi yang didekati secara simultan. Metoda ini sering digunakan untuk perencanaan ekonomi nasional dalam jangka pendek maupun jangka panjang. Contohnya: meramalkan besarnya indikator moneter buat beberapa tahun ke depan, hal ini sering dilakukan pihak BI tiap tahunnya.

3) Metoda input output biasa digunakan untuk perencanaan ekonomi nasional jangka panjang. Contohnya: meramalkan pertumbuhan ekonomi seperti pertumbuhan domestik bruto (PDB) untuk beberapa periode tahun ke depan 5-10 tahun mendatang. Tahapan perancangan peramalan : Secara ringkas terdapat tiga tahapan yang harus dilalui dalam perancangan suatu metoda peramalan, yaitu :

a) Melakukan analisa pada data masa lampau. Langkah ini bertujuan untuk mendapatkan gambaran pola dari data bersangkutan.

b) Memilih metoda yang akan digunakan. Terdapat bermacam-macam metoda yang tersedia dengan keperluannya. Metoda yang berlainan akan menghasilkan sistem prediksi yang berbeda pula untuk data yang sama. Secara umum dapat dikatakan bahwa metoda yang berhasil adalah metoda yang menghasilkan penyimpangan (error) sekecil-kecilnya antara hasil prediksi dengan kenyataan yang terjadi.

(20)

2.3 Kegunaan Peramalan

Sering terdapat senjang waktu (Time Lag) antara kesadaran akan peristiwa. Adanya waktu tenggang (Lead Time) ini merupakan alasan utama bagi perencanaan dan peramalan. Dalam situasi itu peramalan diperlukan unutuk menetapkan kapan suatu peristiwa akan terjadi atau timbul, sehingga tindakan yang tepat dapat dilakukan.

Dalam perencanaan di organisasi atau perusahaan peramalan merupakan kebutuhan yang sangat penting, dimana baik buruknya peramalan dapat mempengaruhi seluruh bagian organisasi, karena waktu tenggang untuk pengambilan keputusan dapat berkisar dari beberapa tahun. Peramalan merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien. Di dalam bagian organisasi terdapat kegunaan peramalan, yaitu :

1. Berguna untuk penjadwalan sumber daya yang tersedia. Penggunaan sumber daya yang efisien memerlukan penjadwalan produksi, transportasi, kas, personalia dan sebagainya. Input yang penting untuk penjadwalan seperti itu adalah ramalan tingkat permintaan akan konsumennya atau pelanggan. 2. Berguna dalam penyediaan sumber daya tambahan Waktu tenggang (Lead

Time) untuk memperoleh bahan baku, menerima pekerja baru, atau membeli mesin dan peralatan dapat berkisar antara beberapa hari sampai beberapa tahun. Peramalan diperlukan untuk menentukan kebutuhan sumber daya dimasa datang.

(21)

pengembangan sumber daya keuangan. Semua penentuan ini memerlukan ramalan yang baik dan menejer yang dapat menafsirkan pendugaan serta membuat keputusan yang baik.

Walaupun terdapat banyak bidang lain yang memerlukan peramalan namun, tiga kelompok diatas merupakan bentuk khas dari kegunaan peramalan jangka pendek, menengah dan panjang.

Dari uraian diatas dapt dikatakan Metode Peramalan sangat berguna, karena akan membantu dalam mengadakan analisis terhadap data dari masa lalu, sehingga dapat memberikan cara pemikiran, pengerjaan yang teratur dan terarah, perencanaan yng sistematis serta memberikan ketepatan hasil peramalan yang dibuat atau disusun.

2.4 Metode Peramalan

Berdasarkan sifatnya teknik peramalan dibagi dalam 2 (dua) kategori utama yaitu : 1. Metode peramalan kualitatif atau tekhnologis

Peramalan kualitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kualitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat bergantung pada orang yang menyusunnya. Hal ini penting karena hasil peramalan tersebut ditentukan berdasarkan pemikiran yang bersifat intuisi, pendapat dan pengetahuan dari orang yang menyusunnya. Metode kualitatif atau tekhnologis dapat dibagi menjadi metode eksploratoris dan normatif.

2. Metode peramalan kuantitatif

(22)

yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Dengan metode yang berbeda akan diperoleh hasil peramalan yang berbeda. Baik tidaknya metode yang digunakan ditentukan oleh perbedaan atau penyimpangan antara hasil peramalan dengan kenyataan yang terjadi. Semakin kecil penyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan yang terjadi berarti metode yang dipergunakan semakin baik.

Metode kuantitatif dapat dibagi dalam deret berkala (Time Series) dan metode kausal. Peramalan kuantitatif dapat digunakan bila terdapat 3 (tiga) kondisi yaitu :

1. Adanya informasi tentang masa lalu

2. Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data

3. Informasi tersebut dapat diasumsikan bahwa beberapa aspek pola masa lalu akan terus berlnjut di masa yang akan datang.

Kondisi yang terakhir ini dibuat sebagai asumsi yang berkesinambungan (Asumtion of Continuity), asumsi ini merupakan modal yang mendasari semua metode peramalan kuantitatif dan banyak metode peramalan tekhnologis, terlepas dari bagaimana canggihnya metode tersebut.

2.5 Pemilihan Teknik dan Metode Peramalan

(23)

Ada 6 (enam) faktor utama yang diidentifikasikan sebagai teknik dan metode peramalan, yaitu :

1. Horizon Waktu

Ada 2 (dua) aspek dari Horizon Waktu yang berhubungan dengan masing – masing metode peramalan. Pertama adalah cakupan waktu dimasa yang akan datang, kedua adalah jumlah periode untuk peramalan yang diinginkan.

2. Pola Data

Dasar utama dari metode peramalan adalah anggapan bahwa macam – macam dari pola yang didapati didalam data yang diramalkan akan berkelanjutan.

3. Jenis dari Model

Model – model merupakan suatu deret dimana waktu digambarkan sebagai unsur yang penting untuk menentukan perubahan – perubahan dalam pola. Model – model perlu diperhatikan karena masing – masing model mempunyai kemampuan yang berbeda dalam analisa keadaan untuk pengambilan keputusan.

4. Biaya yang Dibutuhkan

Umumnya ada 4 (empat) unsur biaya yang tercakup di dalam penggunaan suatu prosedur peramalan, yaitu biaya – biaya pengembangan, penyimpanan (Storage) data, operasi pelaksanaan dan kesempatan dalam penggunaan teknik – teknik dan metode lainnya.

5. Ketepatan Metode Peramalan

Tingkat ketepatan yang dibutuhkan sangat erat kaitannya dengan tingkat perincian yang dibutuhkan dalam suatu peramalan.

6. Kemudahan dalam Penerapan

(24)

2.6 Analisa Deret Berkala

Data berkala (Time Series) adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu untuk memberikan gambaran tentang perkembangan suatu kegiatan dari waktu ke waktu. Analisis data berkala memungkinkan untuk mengetahui perkembangan suatu kejadian atau beberapa kejadian serta hubungannya dengan kejadian yang lain.

Metode Time Series merupakan metode peramalan kuantitatif yang didasarkan atas penggunaan analisis pola hubungan antara variabel yang akan diperkirakan dengan variabel waktu. Tujuan Time Series ini mencakup penelitian pola data yang digunakan untuk meramalkan apakah data tersebut stasioner atau tidak dan ekstrapolasi ke masa yang akan datang. Stasioner itu sendiri berarti bahwa tidak terdapat pertumbuhan / penurunan pada data. Data secara kasar harus horizontal sepanjang waktu. Dengan kata lain fluktuasi data tetap konstan setiap waktu.

1. Penentuan Pola Data

(25)

a. Gerakan Trend Jangka Panjang (Long Term Movement or Secular Trend) Gerakan trend jangka panjang adalah suatu gerakan yang menunjukkan arah perkembangan secara umum (kecenderungan menaik / menurun). Garis trend sangat berguna untuk membuat ramalan (forecasting) yang sangat diperlukan bagi perencanaan.

Waktu (tahun)

Gambar 1. Grafik siklus trend

b. Gerakan / Variasi Siklis (cyclical Movements or Variations)

Gerakan / variasi siklis adalah gerakan / variasi jangka panjang disekitar garis trend (berlaku untuk data tahunan). Gerakan siklis ini bisa terulang setelah jangka waktu tertentu dan bisa juga terulang dalam jangka waktu yang sama. contoh gerakan siklis yaknikemakmuran (prosperity), kemunduran (recession), depresi (depression), dan pemulihan (recovery)

Waktu (tahun)

Gambar 2. Grafik siklus sikklikal

Ju

m

lah

Ju

m

(26)

c. Gerakan / Variasi Musiman (Seasonal Movements or Variation)

Gerakan / variasi musiman adalah gerakan yang mempunyai pola tetap dari waktu ke waktu, misalnya naiknya harga pohon cemara menjelang Natal, menurunnya harga beras pada waktu panen, dan lain sebagainya. Walaupun pada umumnya gerakan musiman terjadi pada data bulanan yang dikumpulkan dari tahun ke tahun, namun juga berlaku bagi data harian, mingguan, atau satuan waktu yang lebih kecil lagi.

Waktu (tahun)

Gambar 3. grafik siklus musiman

d. Gerakan / Variasi yang Tidak Teratur (Iregular or Random Movements)

Gerakan / variasi yang tidak tetap adalah gerakan / variasi yang sifatnya sporadis, misalnya naik-turunnya produksi akibat banjir yang datangnya tidak teratur.

Waktu (tahun)

Gambar 4. grafik siklus random

Ju

m

lah

Ju

m

(27)

2.7 Metode Pemulusan (Smoothing)

Metode Smoothing adalah metode peramalan dengan mengadakan penghalusan terhadap masa lalu, yaitu dengan mengambil rata – rata dari nilai beberapa tahun untuk menaksir nilai pada beberapa tahun ke depan. Secara umum metode smoothing diklasifikasikan menjadi 2 (dua) bagian, yaitu:

1 Metode Rata – Rata

a) Metode rata-rata bergerak tunggal

Jika data berkala tidak terjadi gejala trend naik maupun turun, musiman, dan lainnya, melainkan sulit diketahui polanya, maka metode yang digunakan adalah metode rata-rata bergerak tunggal (Pangestu Subagyo, 1986: 13). Metode ini cocok untuk melakukan peramalan yang bersifat random. Untuk menentukan ramalan pada periode yang akan datang memerlukan data historis selama jangka waktu tertentu.

Rumus umumnya adalah:

∑

₋ ₊ = + − − − = + + + + = t i n t j j t n t t t t t X n S n X X X X S 1 ... 1 2 1

b) Metode rata-rata bergerak ganda

(28)

1) Menghitung rata-rata bergerak pertama, diberi simbol St’. ini dihitung dari data historis yang ada. Hasilnya diletakkan pada periode terakhir rata-rata bergerak pertama.

n

X X

S t t t t n

t 1 2 1

' = + − + − +...+ − +

2) Menghitung rata-rata bergerak kedua, diberi simbol St’’. ini dihitung dari rata bergerak pertama. Hasilnya diletakkan pada periode terakhir rata-rata bergerak kedua.

n

S S

S t t t t t n

1 ' 2 ' 1 ' ' '' = + − + − +...+ − +

3) Menentukan besarnya nilai at (konstana).

) ( ' "

'

t t t

t S S S

a = + −

4) Menentukan besarnya nilai bt (slope).

1 ) (

2 ' "

−− =

v S S

b_t t t

V= jangka waktu rata-rata bergerak 5) Menentukan ramalan.

) (m b a F_t₊_m = _t + _t

. m =jangka waktu peramalan ke depan

2 Metode Pemulusan (Smoothing) Eksponensial

Bentuk umum dari Metode Pemulusan (Smothing) Eksponensial ini adalah:

(29)

Dengan :

Ft+1 = ramalan suatu periode ke depan

Xt = data aktual periode t

Ft = ramalan pada periode

α = parameter pemulusan (0<α<1)

Bila bentuk umum tersebut diperluas maka akan berubah menjadi : Ft+1 = αXt + α(1 – α)Xt-1 +α(1 – α)2Xt-2 + ………+ (1 – α)N Ft+(N-1)

Dari perluasan bentuk umum di atas dapatlah dikatakan bahwa Metode Smoothing Eksponensial secara eksponensial terhadap nilai observasi yang lebih tua atau dengan kata lain observasi yang baru diberikan bobot yang relatif lebih besar dengan nilai observasi yang lebih tua.

Metode ini terdiri atas:

a. Smoothing Eksponensial Tunggal 1) Satu Parameter (one parameter) 2) Pendekatan aditif (ARRES)

Digunakan untuk data data yang bersifat stasioner dan tidak menunjukkan pola atau trend.

b. Smoothing Eksponen Ganda

1) Metode Linier Satu Parameter dari Brown 2) Metode Dua Paremeter Dari Holt

c. Smoothing Eksponensial Triple

1) Metode Kuadratik Satu Parameter dari Brown

(30)

2) Metode kecenderungan dan musiman tiga parameter dari Winter Dapat digunakan untuk data yang berbentuk trend dan musiman.

d. Smoothing Eksponensial Menurut Klasifikasi Pegels.

2.8 Ketepatan Peramalan

Ketepatan peramalan adalah suatu hal yang paling mendasar didalam peramalan, yaitu bagaimana mengukur kesesuaian suatu kumpulan data yang diberikan. Ketepatan yang dipandang sebagai criteria penolakan untuk memilih suatu peramalan. Dalam pemodelan pemulusan (smoothing), dari data masa lalu dapat diramalakan situasi yang akan terjadi dimasa yang akan datang. Untuk menguji kebenaran ini digunakan peramalan.

Untuk mendapat hasil peramalan yang lebih akurat adalah ramalan yang bias meminimalkan kesalahan meramal (forecast error). Besarnya (forecast error) dihitung dengan :

i i

i X F

e = −

Dimana : X = data periode ke-i i F =ramalan period eke-i _i

Untuk mengukur kesalahan ramalan (error forecast) biasanya digunakan mean absolute error, mean square error, atau mean absolute percentage error.

a. Percentage error

100 ×   

 −

=

t t t

(31)

b. Absolut percentage error (APE) adalah kesalahan persentase absolute

100 × − = t t t X F X APE

c. Mean percentage error (MPE)

adalah persentase rata-rata kesalahan absolute

n PE MPE n X F X MPE n i t t t

∑

= = ×     − = 1 100

d. Mean absolute percentage error (MAPE) adalah persentase rata-rata kesalahan absolut

n X F X MAPE t t t

∑

_ − _× = 100 t

X : data sebenarnya terjadi t

(32)

BAB 3

SEJARAH SINGKAT

BADAN PUSAT STATISTIK (BPS)

3.1 Sejarah Badan Pusat Statistik (BPS)

3.1.1 Masa Pemerintahan Hindia Belanda

1. Pada bulan Februari 1920 di kantor Statistik untuk pertama kalinya didirikan oleh Direktur Pertanian,Kerajinan dan Perdagangan dan berkedudukan di Bogor. Kantor ini diserahi tugas untuk mengolah dan mempublikasikan data statistik.

2. Pada bulan Maret 1923 dibentuk suatu komisi yang bernama Komisi untuk Statistik yang anggotanya merupakan wakil dari tiap-tiap departemen. Komisi tersebut diberi tugas untuk merencanakan tindakan-tindakan yang mengarah sejauh mungkin untuk mencapai kesatuan dalam kegiatan di bidang statistik di Indonesia. Selain dari itu, komisi ini mengurus terutama bagian statistik yang dimuat di dalam Laporan Indonesia yang sebelumnya disebut Laporan Kolonial.

(33)

Cukai. Kantor Pusat Statistik selain mencakup bidang administrasi mencakup juga bagian yang menangani Urusan Umum,Statistik Perdagangan,Statistik Pertanian,Statistik Kerajinan, Statistik Konjungtor, Statistik Sosial. Kegiatan statistik pada era ini diarahkan untuk mendukung kebijakan yang ditempuh oleh Pemerintahan Kolonial Belanda. Komisi ini juga pernah melakukan sesuatu kegiatan statistik yang bersifat monumental yaitu Sensus Penduduk 1930, yang nerupakan sensus penduduk yang pertama kali dilakukan di Indonesia.

3.1.2 Masa Pemerintahan Jepang

Pada Juni 1942 Pemerintah Jepang baru mengaktifkan kembali kegiatan statistic yang utamanya diarahkan untuk memenuhi kebutuhan perang/militer. Dan tugas serta fungsi kegiatan statistik pada saat itu lebih terkonsentrasi untuk keperluan militer.

3.1.2 Masa Pemerintahan RI

(34)

Dengan Keputusan Presiden RI Nomor 172 Tahun 1957,terhitung mulai 1 Juni 1957 KPS diubah menjadi Biro Pusat Statistik, dan urusan statistik yang semula menjadi tanggung jawab dan wewenang Menteri Perekonomian dialihkan menjadi wewenang dan berada di bawah Perdana Menteri. Berdasarkan Keppres ini pula secara formal nama Biro Pusat Statistik dipergunakan.

3.1.4 Masa Orde Baru-Sekarang

Seiring dengan perkembangan jaman, khususnya pada pemerintahan Orde Baru, untuk memenuhi kebutuhan dalam perencanaan dan evaluasi pembangunan,mutlak dibutuhkan data statistik. Untuk mendapatkan data secara tepat dan akurat, salah satu unsurnya adalah pembenahan organisasi BPS.

Dalam masa Orde Baru ini, BPS telah mengalami empat kali perubahan stuktur organisasi :

1. Peraturan Pemerintah No.16 Tahun 1980 tentang organisasi BPS

2. Peraturan Pemerintah No.6 Tahun 1980 tentang organisasi BPS

3. Peraturan Pemerintah No.2 Tahun 1992 tentang kedudukan, tugas, fungsi, susunan dan tata kerja BPS

4. Undang-undang No.16 tahun 1997 tentang statistik

5. Keputusan Presiden RI No.86 tahun 1998 tentang BPS

(35)

7. PP 51 tahun 1998 tentang penyelenggaraan statistik.

Tahun 1968, ditetapkan peraturan pemerintah No.16 tahun 1968 yaitu yang mengatur organisasi dan tata kerja di pusat dan daerah. Tahun 1980, peraturan pemerintah No. 6 Tahun 1980 tentang organisasi sebagai pengganti peraturan pemerintah No.16 tahun 1968. Berdasarkan peraturan pemerintah No.6 tahun 1980 di tiap provinsi terdapat perwakilan BPS dengan nama kantor statistik provinsi dan di kabupaten atau kotamadya terdapat cabang perwakilan BPS dengan nama kantor statistik kabupaten atau kotamadya. Pada tanggal 19 Mei 1997 menetapkan tentang statistik sebagai pengganti UU No.6 dan 7 tentang sensus dan statistik. Pada tanggal 17 Juli 1998 dengan keputusan presiden RI No.89 tahun 1998, ditetapkan BPS sekaligus mengatur tata kerja dan stuktur organisasi BPS yang baru.

3.2 Visi dan Misi

Adapun visi Badan Pusat Statistik adalah menjadi sumber informasi statistik sebagai tulang punggung informasi pembangunan nasional dan regional, didukung sumber daya manusia yang berkualitas, ilmu pengetahuan dan teknologi informasi yang muktahir.

(36)

peningkatan kesadaran masyarakat akan arti dan kegunaan statistik dan pengembangan ilmu statistik.

3.3 Kedudukan dan Fungsi Badan Pusat Statistik

Badan Pusat Statistik sebagai lembaga pemerintah non departemen yang berada di bawah dan bertanggung jawab kepada presiden ( Keppres No.86 tahun 1998), dalam melaksanakan tugasnya berdasarkan beberapa ketentuan perundangan :

1. UU No.16 tentang Statistik

2. Keputusan Presiden No.86 tahun 1998 tentang BPS

3. Peraturan pemerintah No.51 tahun 1999 tentang penyelenggaraan statistik

Berdasarkan keputusan presiden No.86 tahun 1998 dalm menyelenggarakan statistik dasar melaksanakan koordinasi dan kerjasama serta mengembangkan dan membina statistik sesuai dengan peraturan perundang-undangan yang berlaku. Fungsi yang diselenggarakan Badan Pusat Statistik adalah :

1. Perumusan kebijaksanaan perencanaan, pengumpulan, pengolahan, penyajian data, dan analisis di bidang statistik produksi dan kependudukan serta bidang statistik distribusi dan neraca nasional.

(37)

3. Penyajian data kepada pemerintah dan masyarakat dari hasil kegiatan statistik produksi dan kependudukan serta statistik distribusi dan neraca nasional secara berkala baik dari hasil penelitian sendiri maupun dari data sekunder.

4. Penyebarluasan statistik melalui berbagai cara baik langsung maupun tidak langsung.

5. Pengelolaan keuangan, kepegawaian dan organisasi, perlengkapan dan perbekalan serta memberikan pelayanan administrasi di lingkungan BPS.

3.4 Tata Kerja Badan Pusat Statistik

Para deputi wajib melaksanakan koordinasi dan kerja sama teknis statistik di dalam dan di luar negeri sesuai dengan bidang tugas masing-masing dan harus melaporkan kepada kepala BPS. Dalam melaksanakan tugasnya wajib menerapkan prinsip koordinasi, integrasi, sibronisasi dan sinlifiksi, baik dalam lingkungan masing-masing antara satuan unit organisasi di lingkungan BPS maupun dengan instansi lainnya di luar BPS sesuai bidang masing-masing.

3.5 Tugas BPS

Menurut Keputusan Presiden RI Nomor 6 Tahun 1992 tugas BPS adalah :

(38)

perhubungan, perdagangan, kependudukan, sosial, ketenagakerjaan, keuangan, pendapatan nasional, pendidikan dan keagamaan.

2. Atas nama pemerintah melaksanakan koordinasi di lapangan kegiatan statistik dari segenap instansi pemerintah baik di pusat maupun di daerah dengan tujuan mencegah dilakukannya pekerjaan yang serupa oleh dua atau lebih instansi, memajukan keseragaman dalam penggunaan definisi, klasifikasi, dan lain-lain.

3. Mengadakan segala daya agar masyarakat menyadari akan tujuan dan kegunaan statistik.

Berdasarkan Keppres ini Kepala berada di bawah dan bertanggungjawab langsung kepada Presiden serta mempunyai tugas :

1. Memimpin BPS sesuai dengan tugas dan fungsi BPS serta membina aparatur BPS agar berdaya guna dan berhasilguna.

2. Menentukan kebijakan teknis pelaksanaan di bidang statistik yang secara fungsional menjadi tanggung jawabnya sesuai dengan peraturan perundang-undangan yang berlaku serta kebijakan umum yang telah ditetapkan oleh Pemerintah.

(39)

PWakil Kepala BPS berada di bawah dan bertanggung jawab langsung kepada Kepala BPS serta mempunyai tugas :

1. Membantu Kepala BPS dalam membina dan mengembangkan administrasi BPS agar berdayaguna dan berhasil guna.

2. Membantu Kepala BPS dalam mengkoordinasikan tugas-tugas Deputi, Pusat Pendidikan dan Pelatihan Statistik dan Perwakilan BPS di daerah.

3. Mewakili Kepala BPS dalam hal Kepala BPS berhalangan.

Deputi Administrasi mempunyai tugas menyelenggarakan pembinaan pengelolaan keuangan, kepegawaian dan organisasi, perlengkapan dan perbekalan, pengendalian, serta memberikan pelayanan administrasi di lingkungan BPS.

Deputi Perencanaan dan Analisis Statistik adalah unsur pelaksana sebagian tugas dan fungsi BPS yang mempunyai tugas menyelenggarakan pembinaan kegiatan perencanaan program dan metodologi statistik, system informasi statistik, pengolahan hasil sensus, survey dan data sekunder serta analisis dan pengembangan statistik.

Deputi Statistik Produksi dan Kependudukan adalah unsur pelaksana sebagian tugas dan fungsi BPS yang mempunyai tugas menyelenggarakan pembinaan kegiatan statistik pertanian,industri,konstruksi,pertambangan dan energi, kesejahteraan rakyat, serta statistik demografi dan ketenagakerjaan.

(40)

3.6 Struktur Organisasi Badan Pusat Statistik

Struktur organisasi BPS dipimpin oleh seorang kepala dibantu oleh bagian tata usaha. Tata usaha terdiri dari :

1. Sub bagian urusan dalam

2. Sub bagian perlengkapan dan perbekalan

3. Sub bagian keuangan

Uraian tugas bagian Tata Usaha :

1. Menyusun program kerja tahunan bagian

2. Mengatur dan melaksanakan perhimpunan dan penyusunan program kerja tahunan, baik rutin maupun proyek kantor BPS Provinsi dan menyimpannya ke BPS.

3. Mengatur dan melaksanakan urusan dalam yang meliputi surat-menyurat, pengadaan dan percetakan arsip, rumah tangga, pemeliharaan gedung, keamanan dan ketertiban lingkungan, serta perjalanan dinas dalam dan luar negeri.

4. Mengatur dan melaksanakan urusan perlengkapan dan perbekalan yang meliputi penyusunan rencana kebutuhan,penyaluran dan pengemasan,penyimpanan pergudangan ,inventaris,penghapusan,serta pemeliharaan peralatan dan perlengkapan.

(41)

Organisasi BPS berdasarkan Keppres RI Nomor 6 tahun 1992 terdiri atas : 1. Kepala

2. Wakil Kepala

3. Deputi Administrasi

4. Deputi Perencanaan dan Analisis Statistik

5. Deputi Statistik Produksi dan Kependudukan

6. Deputi Statistik Produksi dan Neraca Nasional

7. Pusat Pendidikan dan Pelatihan Statistik

8. Perwakilan BPS di Daerah

9. Unit Pelaksanaan Teknis

Deputi Perencanaan dan Analisis Statistik (PAS) mengkoordinasi 3 biro yakni : 1. Biro Perencanaan dan Pengendalian

2. Biro Pengolahan dan Penyajian

3. Biro Analisa dan Pengembangan

Deputi Pembinaan Statistik mengkoordinir 4 Biro, yakni : 1. Biro Statistik dan Industri

2. Biro Statistik Distribusi

3. Biro Statistik Sosial dan Kependudukan

(42)

[image:42.595.120.568.111.661.2]

BAGAN STRUKTUR ORGANISASI BPS KEPALA SubBag Keuangan SubBag Kepegawaian & Hukum SubBag Urusan Dalam Bagian Tata Usaha SubBag Bina Program SubBag Kelengka pan Bidang Stat Sosial Bidang Stat Produksi Bidang Stat Distribusi Bidang Neraca Wilayah & Analisis Statistik Bidang Integrasi Pengolahan & Diseminasi Statistik Seksi Statistika Kependudu kan Seksi Statistik Pertanian Seksi Integrasi Pengolaha n Data Seksi Statistik Harga Konsumen & Perdag.Besar Seksi Neraca Produksi Seksi Statistik Konstruksi,Per tambangan &Energi Seksi Statistik Ketahanan Sosial Seksi Jaringan & Rujukan Statistik Seksi Neraca Konsumsi Seksi Statistik Keuangan & Harga Produsen Seksi Statistik Industri Seksi Statistik Kesejahter aan Rakyat Seksi Statistik Niaga & Jasa Seksi Analisis Statistik Lintas Sektor Seksi Diseminasi & Layanan Statistik

(43)

BAB 4

ANALISA DAN EVALUASI

4.1 Pengumpulan Data

[image:43.595.107.524.547.746.2]

Pengambilan data dilakukan di Kantor Badan Pusat Statistik Sumatera Utara, data yang diambil adalah data jumlah wisatawan asing yang berkunjung ke Sumatera Utara yang melalui pintu masuk melalui Bandar udara Polonia Medan , pelabuhan laut Belawan, dan pelabuhan laut Tanjung Balai Asahan tahun 1994 sampai dengan tahun 2007.

Tabel 4.1 Data jumlah Wisatawan Asing yang Berkunjung ke Sumatera Utara

Tahun 1994 Sampai dengan Tahun 2007

Pintu Masuk Wisatawan

Tahun Bandara Polonia Pelabuhan Laut Pelabuhan Laut Jumlah

Medan Belawan Tanjung Balai

1994 178.285 14.614 1.657 194.556

1995 211.121 32.054 2.845 246.020

1996 223.585 35.164 3.489 262.238

1997 175.183 20.862 3.903 199.948

1998 70.015 24.845 9.467 104.327

1999 66.586 15.308 6.621 88.515

2000 84.298 22.497 14.278 121.073

2001 94.210 24.097 10.135 128.442

(44)

Lanjutan tabel 4.1

Tahun Bandara Polonia Pelabuhan Laut Pelabuhan Laut Jumlah

2003 76.930 15.110 6.296 98.336

2004 96.675 9.708 5.936 112.319

2005 106.083 9.181 5.788 121.052

2006 109.574 6.936 5.334 121.844

2007 116.614 7.312 10.204 134.130

Sumber :Badan Pusat Statistik Sumatera Utara

4.2 Pengolahan Data

Untuk menganalisa data diatas, penulis harus memperoleh nilai m periode kedepan sebagai perbandingannya terhadap data tahun sebelumnya (data masa lalu ). Dalam hal ini penulis menggunakan data jumlah wisatawan asing yang diperoleh dari BPS Sumatera Utara. Adapun data yang diambil adalah jumlah wisatawan asing yang masuk melalui pintu masuk Polonia Medan, pelabuhan laut Belawan, Pelabuhan laut Tanjung Balai Asahan.dari tahun 1994 sampai dengan tahun 2007 dengan M dan N adalah periode.

(45)

[image:45.842.94.751.164.508.2]

Tabel 4.2 Ramalan Jumlah Wisatawan Asing yang Berkunjung ke Sumatera Utara

Rata-rata Rata-rata Perbedaan Peramalan

Tahun Periode Nilai Aktual Bergerak Pertama Bergerak Kedua Kesalahan Nilai a Nilai b (F)=a+b(m)

X S' S" S'-S" (m=1)

1 2 3 4 5 6 7 8 9

1994 1 194.556

1995 2 246.020

1996 3 262.238 234,271.33

1997 4 199.948 236,068.67

1998 5 104.327 188,837.67 219,725.89 -30,888.22 157.949,44 -30.888,22 1999 6 88.515 130,930.00 185,278.78 -54,348.78 76.581,22 -54.348,78 127.061,22 2000 7 121.073 104,638.33 141,468.67 -36,830.33 67.808,00 -36.830,33 22.232,44 2001 8 128.442 112,676.67 116,081.67 -3,405.00 109.271,67 -3.405,00 30.977,67 2002 9 121.819 123,778.00 113,697.67 10,080.33 133.858,33 10.080,33 105.866,67 2003 10 98.336 116,199.00 117,551.22 -1,352.22 114.846,78 -1.352,22 143.938,67 2004 11 112.319 110,824.67 116,933.89 -6,109.22 104.715,44 -6.109,22 113.494,56 2005 12 121.052 110,569.00 112,530.89 -1,961.89 108.607,11 -1.961,89 98.606,22 2006 13 121.844 118,405.00 113,266.22 5,138.78 123.543,78 5.138,78 106.645,22 2007 14 134.130 125,675.33 118,216.44 7,458.89 133.134,22 7.458,89 128.682,56

2008 15 140.593,11

2009 16 148.052,00

(46)

[image:46.842.121.674.115.443.2]

Gambar 3.1 Grafik Peramalan Jumlah Wisatawan Asing yang Berknjung ke Sumatera Utara

Grafik Peramalan Jumlah Wisatawan Asing

0

50000

100000

150000

200000

250000

300000

1

2

3

4

5

6

7

8

9 10 11 12 13 14 15 16 17

Periode

J

u

m

la

h

Rata-rata Bergerak Tunggal S'

Rata-rata Bergerak Ganda S"

(47)

1) Kolom 4 merupakan rata-rata 3 tahun terakhir dari data X , pada kolom 3, _t kemudian dimasukkan pada kolom 4 pada tahun terakhir, dihitung dengan menggunakan rumus. n X X X X

S t t t t n

t 1 2 1

' = + − + − +...+ − +

2) Kolom ke 5 adalah rata-rata 3 tahun terakhir dari kolom ke 4 (S't), kemudian dimasukkan pada kolom ke 5 pada tahun terakhir, dihitung dengan menggunakan rumus. n S S S S

S t t t t t n

1 ' 2 ' 1 ' ' '' + − + − +...+ − + =

3) Kolom 6 adalah selisih rata-rata bergerak yaitu rata-rata bergerak pertama dikurangi rata-rata bergerak kedua dihitung dengan rumus.

t S' - S''t

4) Kolom ke 7 adalah a (konstanta) untuk persamaan peramalan yang akan dibuat. Dapat dihitung dengan rumus.

t t t

t t

t S S S S S

a = ' +( ' − " )=2 ' − "

Tiap pergantian tahun forecast, nilai a selalu berubah.

5) Kolom 8 adalah b (slope) untuk persamaan peramalan. Dapat dihitung dengan rumus.

1 ) (

2 ' "

−− =

v S S

b_t t t

v = jangka waktu moving averages.

6) Kolom 9 adalah ramalan yang dihitung dengan rumus. )

(m b a F_t₊_m = _t + _t

(48)

4.2.1 Proses Peramalan

a. Ramalan untuk periode 14

Kolom 4 adalah rata-rata bergerak pertama

118.405,00 3 121.844 121.052 112.319 3 13 ' 11 12 13 13 ' = + + = + + = S X X X S

Kolom 5 rata-rata bergerak kedua

113.266,22 3 118.405,00 110.569,00 110.824,67 3 13 '' 11 ' 12 ' 13 ' 13 '' = + + = + + = S S S S S

Kolom 7 besar nilai a

123.543,78 113.266,22 -) 118.405,00 2 ( 2 13 13 " 13 ' 13 = × = − = a S S a

Kolom 8 besar komponen kecenderungan

(49)

Kolom 9 nilai ramalan 128.682,56 1) ( 5.138,78 123.543,78 -) 1 ( 1 13 13 13 1 13 = × + = + = + + F b a F

b. Ramalan untuk periode 15

Kolom 4 Rata-rata bergerak pertama

125.675,33 3 134.130 121.844 121.052 3 14 ' 12 13 14 14 ' = + + = + + = S X X X S

Kolom 5 rata-rata bergerak kedua

118.216,44 3 125.675,33 118.405,00 110.569,00 3 14 '' 12 ' 13 ' 14 ' 14 '' = + + = + + = S S S S S

Kolom 7 besar nilai a

(50)

Kolom 8 besar komponen kecenderungan 7.458,89 2 ) 118.216,44 -125.675,33 ( 2 1 3 ) ( 2 14 14 " 14 ' 14 = = −− = b S S b

Kolom 9 nilai ramalan

140.593,11 1) ( 7.458,89 133.134,22 -) 1 ( 1 14 14 14 1 14 = × + = + = + + F b a F

Untuk mengetahui peramalan periode 15 sampai dengan periode 17 maka digunakan persamaan sebagai berikut :

) (m b a F_t₊_m = _t + _t

140.593,11 ) 7.458,89(1 133.134,22 ) 1 ( 1 14 14 14 1 14 = + = + = + + F b a F

Nilai a_t dan b_tdidapat dari periode 14

c. Ramalan untuk periode 15

(51)

d. Ramalan untuk periode 16 148.052,00 14.917,78 133.134,22 ) 7.458,89(2 133.134,22 ) 2 ( 16 14 14 2 14 = + = + = + = + F b a F

e. Ramalan untuk periode 17

155.510,89 22.376,67 133.134,22 ) 7.458,89(3 133.134,22 ) 3 ( 17 14 14 3 14 = + = + = + = + F b a F

[image:51.595.134.481.529.602.2]

Setelah angka-angka peramalan m periode kedepan diperoleh yaitu sebanyak 3 (tiga) tahun kedepan, maka selanjutnya nilai peramalan yang diperoleh tersebut akan ditabulasikan dalam tabel khusus yaitu :

Tabel 4.3 Hasil Peramalan jumlah Wisatawan Asing yang Berkunjung ke

Sumatera Utara

No Tahun Nilai Peramalan

1 2008 140.593,11

2 2009 148.052,00

3 2010 155.510,89

Dari nilai-nilai peramalan pada tabel diatas dapat simpulakan bahwa pada tahun 2008 sampai dengan tahun 2010 akan terjadi peningkatan jumlah wisatawan asing yang mengunjungi Sumatera Utara. Nilai peramalan tersebut dapat dikatakan meningkat secara linier, disebabkan hasil peramalan tersebut tergantung nilai

t t dan b

(52)

4.2.2 Nilai Kesalahan dari Peramalan

[image:52.595.108.529.200.517.2]

Untuk mengetahui nilai kesalahan dari peramalan diatas dapat dilihat dalam table berikut:

Tabel 4.4 Nilai Kesalahan

Nilai Kesalahan Kesalahan

Tahun Periode Observasi Ramalan Kesalahan Persentase Persentase

absolut

Xi Fi Xi-Fi PE APE

1 2 3 4 5 6 7

1994 1 194.556

1995 2 246.020

1996 3 262.238

1997 4 199.948

1998 5 104.327

1999 6 88.515 127.061,22 -38.546,22 -43,55 43,55 2000 7 121.073 22.232,44 98.840,56 81,64 81,64 2001 8 128.442 30.977,67 97.464,33 75,88 75,88 2002 9 121.819 105.866,67 15.952,33 13,10 13,10 2003 10 98.336 143.938,67 -45.602,67 -46,37 46,37 2004 11 112.319 113.494,56 -1.175,56 -1,05 1,05 2005 12 121.052 98.606,22 22.445,78 18,54 18,54 2006 13 121.844 106.645,22 15.198,78 12,47 12,47 2007 14 134.130 128.682,56 5.447,44 4,06 4,06

Keterangan dari tabel diatas dapat dijelaskan sebagai berikut : Kolom 5 Nilai kesalahan

i i

i X F

e = −

Kolom 6 Kesalahan yang dihitung secara persentase

(53)

Kolom 7 Nilai kesalahan pensentase absolut 100 × − = t t t X F X APE

[image:53.595.121.316.216.572.2]

Sebagai contoh perhitungan diambil dari periode 14 yang telah dihitung pada tabel diatas: 1) Kesalahan 5.447,44 128.682,56 -134.130 14 14 14 14 = = − = e F X e

2) Kesalahan persentase

4,06 100 134.130 128.682,56 -134.130 100 14 14 14 = ×       = ×     − = PE X F X PE

3) Kesalahan persentase absolute

(54)

Berdasarkan hasil penjumlahan nilai PE (percentage error) dan APE (absolute percentage error) maka diperoleh nilai sebagai berikut :

1. Nilai tengah kesalahan persentase (Mean Percentage Error)

12,75 9 114,72 9 100 14 6 = = = ×     − =

∑

= MPE PE MPE n X F X MPE i t t t

2. Nilai tengah kesalahan persentase absolut (Mean absolute Percentage Error)

(55)

BAB 5

IMPLEMENTASI SISTEM

5.1 Pengertian Implementasi Sistem

Implementasi sistem adalah langkah-langkah atau prosedur-prosedur yang dilakukan dalam menyelesaikan desain sistem yang telah disetujui, untuk menginstal, menguji dan memulai sistem baru atau sistem yang diperbaiki.

5.2 Tujuan Implementasi Sistem

Adapun tujuan dari implementasi sistem ini adalah sebagai berikut: 1. Menyelesaikan desain sistem yang telah disetujui sebelumnya.

2. Memastikan bahwa pemakai (user) dapat mengoperasikan sistem baru 3. Menguji apakah sistem baru tersebut sesuai dengan pemakai.

(56)

5.3 Pengertian Microsoft Excel

Microsoft excel adalah gernerasi porpose electronic spreadsheet yang dapat digunakan unutk mengorganisir , menghitung , menyediakan maupun menganalisa data serta mempresentasikan ke dalam grafik atau diagram. Microsoft excel dapat membantu penyelesaian tugas- tugas mulai dari penyiapan invoice sederhana atau budget, pembuatan grafik 3-dimensi sampai me-manage buku besar akuntansi untuk sebuah perusahaan tingkat menengah.

5.4 Struktur Microsoft Excel

Tampilan mocrosoft excel berupa bentuk standard dari menu bar, toolbars, formula bar, status bardan sebuah buku kerja (workbook) baru. Workbook memuat minimum (1) atau maksimum (225) worksheet (kertas kerja) jumlah worksheet dalam keadaan default ada tiga (3) dan worksheet yang aktif bernama “sheet 1” alamat sel kiri atas dan alamat sel kanan bawah. Sedangkan “pointer” adalah penunju,k sel yang aktif.

5.5 Pengoperasian Microsoft Excel

Cara mengaktifkan microsoft excel sama dengan pengaktifan program-program aplikasi lainnya yang ada dalam Microsoft Office yaitu :

1. Klik tombol “start” yang ada pada taskbar

2. bawa pointer mouse ke program folder, kemudian

(57)

[image:57.595.146.422.84.268.2]

Gambar 5.1 Tampilan saat membuka Excel pada windows

Selanjutnya excel akan menampilkan buku kerja (workbook) yang kosong

Gambar 5.2 Tampilan buku kerja (workbook) yang kosong excel

[image:57.595.145.507.365.599.2]

(58)

lembar kerja (worksheet) dapat memuat 65.536 baris dan 256 kolom (kolom A-IV), sedangkan satu sel dapat memuat 32.000 karakter.

Sel aktif memiliki border gelap disekelilingnya dan alamat sel aktif ditampilkanpada 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.

untuk mengetik rumus maka dimulai ddengan tanda “ = ” (sama deuk menjumlahkanngan). misalnya, “ =sum(range) ”digunakan untuk menjumlahkan range tertentu.nilai yang dihaslkan apabila rangkaian nilai dalam rumus tertetntu.

4. Kita dapat memasukkan data ke lembar kerja dengan langkah sebagai berikut:

a) tempatkan penunjuk sel pada sel tempat yang diinginkan. b) ketik data yang akan dimasukkan.

c) untuk mengahiri tekan enter atau tanda panah pada keyboard, untuk berpindah sel yaitu dengan menggerakkan mouse ke sel yang diinginkan. 5. Menyimpan Data

Setelah lembar kerja diisi dalam Microsoft Excel disimpan dengan nama file ‘Peramalan Wisatawan’. Adapun langkah-langkah dalam menyimpan lembar kerja adalah sebagai berikut :

(59)

[image:59.595.143.523.581.745.2]

Eksistensi penyimpanan data akan tersimpan secara otomatis sehingga nama file data akan bertambah menjadi Microsoft Excel-peramalan Wisatawan.

Gambar 5.3 Tampilan saat Menyimpan File 6. Pemrosesan Data

5.6 Pemrosesan Data Dengan Excel

5.6.1 Prosedur Perhitungan Peramalan Rata-rata Bergerak ganda dengan

(60)

Gambar 5.4 Tampilan Pemrosesan Peramalan Data pada Excel 1. Langkah perhitungan kolom D

a) Klik sel Ketiklah rumus “=(C5+C6+C7)/3 “. b) Klik enter.

c) Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel D8 s/d D18) arahkan pointer ke ujung bawah sel D7 hingga berubah menjadi lambang plus (+). Draglah mouse (tombol mouse sebelah kiri ditekan dan ditahan kemudian digeser) ke bawah sampai sel D18, kemudian lepaskan tombol mouse.

2. Langkah perhitungan kolom E 1) Klik sel E9.

2) Ketiklah rumus =(D7+D8+D9)/3 “. 3) Klik enter.

4) Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel E10 s/d E18) arahkan pointer ke ujung bawah sel D7 hingga berubah menjadi lambang plus (+). Draglah mouse (tombol mouse sebelah kiri ditekan dan ditahan kemudian digeser) ke bawah sampai sel E18, kemudian lepaskan tombol mouse.

3. Langkah perhitungan kolom F 1) Klik sel F9

2) Ketiklah rumus “=D9-E9” 3) Klik enter.

(61)

kemudian digeser) ke bawah sampai sel F10, kemudian lepaskan tombol mouse.

4. Langkah perhitungan kolom G 1) Klik sel G9.

2) Ketiklah rumus “=(2*D9)-E9 “. 3) Klik enter.

4) Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel G10s/d G18) arahkan pointer ke ujung bawah sel G9 hingga berubah menjadi lambang plus (+). Draglah mouse (tombol mouse sebelah kiri ditekan dan ditahan kemudian digeser) ke bawah sampai sel G18, kemudian lepaskan tombol mouse.

5. Langkah perhitungan kolom H 1) Klik sel H9.

2) Ketiklah rumus “=(2/(3-1))*(D9-E9) “. 3) Klik enter.

4) Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel H10 s/d H18) arahkan pointer ke ujung bawah sel H9 hingga berubah menjadi lambang plus (+). Draglah mouse (tombol mouse sebelah kiri ditekan dan ditahan kemudian digeser) ke bawah sampai sel H18, kemudian lepaskan tombol mouse.

6. Langkah perhitungan kolom I 1) Klik sel I10.

(62)

3) Klik enter.

4) Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel I11 s/d I19) arahkan pointer ke ujung bawah sel I9 hingga berubah menjadi lambang plus (+). Draglah mouse (tombol mouse sebelah kiri ditekan dan ditahan kemudian digeser) ke bawah sampai sel I19, kemudian lepaskan tombol mouse.

5) untuk mengetahui nilai sel I20 adalah dengan cara : a) Klik sel I20.

b) Ketiklah rumus “ =G18+(H18*2) ”

6) untuk mengetahui nilai sel I21adalah dengan cara : a) Klik sel I21.

(63)

5.6.2 Prosedur Perhitungan PE dan MPE Rata-rata Bergerak ganda dengan

[image:63.595.143.521.166.451.2]

periode 3 tahun dengan Software Excel.

Gambar 5.5 Tampilan Perhitungan Nilai Kesalahan Peramalan

1. Langkah perhitungan kolom D telah dijelaskan pada Prosedur Perhitungan peramalan diatas

2. Langkah perhitungan kolom E a. Klik sel E11

b. Ketiklah rumus “ =C11-D11 “. c. Klik enter.

(64)

kemudian digeser) ke bawah sampai sel E19, kemudian lepaskan tombol mouse.

3. Langkah perhitungan kolom F a. Klik sel F11

b. Ketiklah rumus “=(E11/C11)*100 “. c. Klik enter.

d. Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel F12 s/d F19) arahkan pointer ke ujung bawah sel F11 hingga berubah menjadi lambang plus (+). Draglah mouse (tombol mouse sebelah kiri ditekan dan ditahan kemudian digeser) ke bawah sampai sel F19, kemudian lepaskan tombol mouse.

4. Langkah perhitungan kolom G e. Klik sel G11

f. Ketiklah rumus “ =IF(F11<=0;F11*(-1);F11*1) “. g. Klik enter.

h. Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel G12 s/d G19) arahkan pointer ke ujung bawah sel G11 hingga berubah menjadi lambang plus (+). Draglah mouse (tombol mouse sebelah kiri ditekan dan ditahan kemudian digeser) ke bawah sampai sel G19, kemudian lepaskan tombol mouse.

5.7 Prosedur Pembuatan Grafik dengan Software Excel

Langkah-langkah membuat grafik :

(65)

[image:65.595.162.515.82.350.2]

Gambar 5.6 Tampilan saat Pemblokan Data

b. Klik icon Chart Wizard pada toolbar standar. Akan muncul tampilan seperti di bawah ini.

[image:65.595.161.519.499.717.2]

(66)

[image:66.595.162.512.166.399.2]

c. Klik Smooth Line pada list box costum types. Tampilan kotak dialog Chart Wizard berubah seperti berikut.

Gambar 5.8 Tampilan Kotak Dialog Chart Wizard d. Klik tombol Next. Akan muncul tampilan seperti di bawah ini.

[image:66.595.162.519.469.699.2]

(67)

1) Name untuk memberi nama pada keterangan pada grafik dengan

mengklik tanda panah pada kotak disebelah name kemudian blok nama

2) klik enter

3) Value dengan mengklik tanda panah pada kotak disebelah vale

kemudian blok nilai sesuai dengan nama diatas 4) klik enter

5) untuk nama dan nilai selanjutnya dilakukan hal yang sama sepertri diatas

6) Pada category (x) axil label masukkan nilai periode.

[image:67.595.198.522.415.660.2]

Maka tampilannya akan berubah menjadi seperti dibawah ini.

(68)

[image:68.595.158.523.109.308.2]

f. Klik tombol Next. Akan muncul tampilan seperti di bawah ini.

Gambar 5.11 Tampilan Chart Option

1. Isikan pada kotak edit Chart title untuk memberi judul pada grafik :Grafik Peramalan Wisatawan Asing

2. Isikan pada kotak edit Category (X) axis untuk memberi keterangan pada sumbu X : Periode

3. Isikan pada kotak edit Value (Y) axis untuk memberi keterangan pada sumbu Y : Jumlah

g. Pada menu legend klik bottom

h. Klik tombol Next. Akan muncul tampilan seperti di bawah ini.

[image:68.595.160.496.571.701.2]

(69)

BAB 6

PENUTUP

6.1 Kesimpulan

Dari hasil penelitian dan pembahasan di atas dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut :

1. Penggunaan metode rata-rata bergerak ganda (double moving average) untuk peramalan jumlah wisatawan dilakukan melalui analisis data sebagai berikut : a) Menghitung nilai-nilai ramalan.

b) Menghitung kesalahan peramalan.

c) Membuat grafik sebagai perbandingan antara nilai sebenarnya dengan nilai peramalan.

2. Dari analisis dapat hasil peramalan jumlah wisatawan asing untuk periode berikutnya.

Dari tabel hasil peramalan diatas terlihat bahwa terlihat peningkatan jumlah wisatawan asing yang berkunjung ke Sumatera Utara hingga pada tahun 2010.

No Tahun Hasil Peramalan Jumlah Wisatawan Asing

1 2008 140.593 orang

2 2009 148.052 orang

(70)