Proyeksi Jumlah Penumpang Domestik Pada PT.(PERSERO) Angkasa Pura II Bandara Polonia Medan Tahun 2010-2011

(1)

Peronika S. Tarigan : Proyeksi Jumlah Penumpang Domestik Pada PT.(PERSERO) Angkasa Pura II Bandarapolonia Medan Tahun 2010-2011, 2009.

PROYEKSI JUMLAH PENUMPANG DOMESTIK PADA

PT.(PERSERO) ANGKASA PURA II BANDARA

POLONIA MEDAN TAHUN 2010-2011

TUGAS AKHIR

PERONIKA S TARIGAN

062407043

PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

(2)

PROYEKSI JUMLAH PENUMPANG DOMESTIK PADA PT. (PERSERO)

ANGKASA PURA II BANDARA POLONIA MEDAN TAHUN 2010-2011

TUGAS AKHIR

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Ahli Madya

PERONIKA S TARIGAN 062407043

PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

(3)

PERSETUJUAN

Judul : PROYEKSI JUMLAH PENUMPANG DOMESTIK PADA PT.(PERSERO ANGKASA PURA II BANDARA POLONIA MEDAN TAHUN 2010-2011 Kategori : TUGAS AKHIR

Nama : PERONIKA S TARIGAN Nomor Induk Mahasiswa : 062407043

Program Studi : DIPLOMA 3 (D3) STATISTIKA Departemen : MATEMATIKA

Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Disahkan di

Medan, Juni 2009

Diketahui/Disetujui oleh

Departemen Matematika FMIPA USU

Ketua, Dosen Pembimbing

Dr. Saib Suwilo, M.Sc Drs. Pengarapen Bangun, M.Si NIP. 131 796 149 NIP. 131 474 680

(4)

PERNYATAAN

PROYEKSI JUMLAH PENUMPANG DOMESTIK PADA PT.(PERSERO)

ANGKASA PURA II BANDARA POLONIA MEDAN TAHUN 2010-2011

TUGAS AKHIR

Saya mengakui bahwa tugas akhir ini adalah kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dari beberapa ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan, Juni 2009

(5)

PENGHARGAAN

Bismillahirrahmanirrahim,

Puji dan syukur kehadirat Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan karunia-Nya kepada seluruh alam semesta beserta seluruh isinya dan berkat kekuatan iman dari-Nya, maka Tugas Akhir dengan judul “PROYEKSI JUMLAH PENUMPANG DOMESTIK PADA PT.(PERSERO) ANGKASA PURA II BANDARA

POLONIA MEDAN TAHUN 2010-2011” dapat diselesaikan tepat pada waktunya.

Kemudian seiring Shalawat dan salam penulis ucapkan kepada junjungan Nabi besar Muhammad SAW yang membawa umatnya ke jalan yang benar dan kesejahteraan hidup.

Penulis menyadari bahwa Tugas Akhir ini masih banyak kekurangan dan kelemahan dengan demikian penulis harapkan saran dan kritik yang sifatnya membangun demi peningkatan mutu penulisan Tugas Akhir di masa yang akan datang.

Pada kesempatan ini penulis menghanturkan terima kasih atas petunjuk dan bimbingan yang berharga yang telah diberikan kepada penulis sehingga akhirnya penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini. Maka dengan ini penulis mengucapkan terima kasih sebesar-besarnya kepada :

1. Ayahanda Alm.Basmi Tarigan dan Ibunda tercinta Ariati br Sembiring, yang membesarkan dan mendidik penulis dengan penuh kasih sayang dan cinta dari kecil hingga saat ini memberikan motivasi dan restu serta materi yang tak ternilai dengan apapun.

2. Bapak Prof. Dr. Eddy Marlianto, M.Sc, selaku Dekan FMIPA USU 3. Bapak Dr. Saib Suwilo, M.Sc, selaku ketua Departemen Matematika

4. Bapak Drs. Pengarapen Bangun, M.Si, Selaku pembimbing yang memberikan bimbingan dan pengarahan dan pengalaman kepada penulis.

5. Bapak Drs. Suwarno Ariswoyo, M.Si, selaku koordinator program studi Statistika 6. Untuk Abangku Hermanto Tarigan dan Kakakku Deltariani br Tarigan yang telah

membantu dan menjadi penopang setiap langkahku.

(6)

Atas segala bantuan dan budi baik semua pihak penulis ucapkan terima kasih, semoga Allah SWT memberikan rahmat dan hidayah-Nya kepada kita semua. Amin ya rabbal’alamin.

Akhirnya penulis berharap semoga Tugas Akhir ini dapat memberikan manfaat kepada semua pihak yang memerlukan.

Medan, Juni 2009 Penulis

(7)

DAFTAR ISI

Halaman

Persetujuan ii

Pernyataan iii

Penghargaan iv

Daftar Isi vi

Daftar Tabel viii

Daftar Gambar ix

BAB 1 PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang 1

1.2 Perumusan Masalah 4

1.3 Tujuan dan Manfaat Penelitian 4

1.4 Lokasi Penelitian 5

1.5 Metodologi Penelitian 5 1.6 Metode Analisis yang Digunakan 6 1.7 Sistematika Penulisan 9

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS

2.1 Pengertian Peramalan 11

2.2 Kebutuhan dan Kegunaan Peramalan 13 2.3 Peranan Teknik Peramalan Dewasa Ini 13 2.4 Metode Pemulusan Eksponensial Ganda 16

2.5 Metode Peramalan 20

2.5.1 Pemilihan Teknik dan Metode Peramalan 22

BAB 3 GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN

3.1 Sejarah Singkat Perusahaan 24 3.2 Stuktur Organisasi Perusahaan 27 3.3 Tugas Pokok Perusahaan 28

3.3.1 Kantor Cabang 30

3.3.2 Devisi Pelayanan Operasi Lalu Lintas Udara 31 3.3.3 Divisi Pelayanan Operasi Bandar Udara 32 3.3.4 Divisi Teknik Elektronika dan Listrik 33 3.3.5 Divisi Teknik Umum dan Peralatan 35 3.3.6 Divisi Adminstrasi dan Komersil 36

BAB 4 ANALISIS DATA

4.1 Pengumpulan Data 38

(8)

4.3 Pemilihan Metode 41

4.3.1 Statistik Uji yang digunakan 41

BAB 5 IMPLEMENTASI SISTEM

5.1 Pengenalan Excel 75

5.1.1 Mengaktifkan Microsoft Excel 75 5.1.2 Istilah-istilah MS. Excel 77 5.1.3 Jenis Data dalam MS. Excel 78

5.2 Operasi File 79

5.2.1 Menyimpan Worksheet 79

5.2.2 Membuka Worksheet 79

5.2.3 Menyimpan Worksheet ke Nama Lain 79 5.2.4 Keluar dari MS. Excel 80 5.2.5 Membuka Lembar Kerja Baru 80 5.3 Formula dan Fungsi Statistik 80

5.3.1 Fungsi Statistik 81

5.4 Grafik dalam Microsoft Excel 81

5.4.1 Membuat Grafik 82

5.4.2 Menata Grafik 83

BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN

6.1 Kesimpulan 84

6.2 Saran 85

(9)

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 4.1 Jumlah Penumpang Domestik di PT. (Persero)Angkasa

Pura II Bandar Udara Polonia Medan Tahun 1998-2008 39 Tabel 4.2 Aplikasi Pemulusan Eksponensial Linier Satu Parameter dari

Brown Menggunakan

α

= 0,1 Pada Penumpang Datang 42 Tabel 4.3 Aplikasi Pemulusan Eksponensial Linier Satu Parameter dari

Brown Menggunakan

α

Brown Menggunakan

α

Brown Menggunakan

α

Brown Menggunakan

α

Brown Menggunakan

α

Brown Menggunakan

α

Brown Menggunakan

α

Brown Menggunakan

α

Brown Menggunakan

α

= 0,1 Pada Penumpang Berangkat 51 Tabel 4.12 Aplikasi Pemulusan Eksponensial Linier Satu Parameter dari

Brown Menggunakan

α

Brown Menggunakan

α

Brown Menggunakan

α

Brown Menggunakan

α

Brown Menggunakan

α

Brown Menggunakan

α

Brown Menggunakan

α

(10)

Tabel 4.21 Aplikasi Pemulusan Eksponensial Linier Satu Parameter dari Brown Menggunakan

α

= 0,6 Pada Penumpang Datang untuk Menguji Ketepatan Ramalan 67 Tabel 4.22 Aplikasi Pemulusan Eksponensial Linier Satu Parameter dari

Brown Menggunakan

α

= 0,7 Pada Penumpang Berangkat

untuk Menguji Ketepatan Ramalan 68 Tabel 4.23 Forecast Jumlah Penumpang Domestik 71 Tabel 4.24 Pemulusan Eksponensial untuk Penumpang Datang 71 Tabel 4.25 Pemulusan Eksponensial untuk Penumpang Berangkat 72 Tabel 4.26 Pemulusan Eksponensial Satu Parameter dari Brown untuk

(11)

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 4.1 Jumlah Penumpang Domestik yang Datang dan

Berangkat 39

Gambar 4.2 Nilai Pemulusan Eksponensial Untuk Penumpang

Datang 72

Berangkat 73

(12)

BAB1

PENDAHULUAN

1.1Latar Belakang

Dunia mengalami perubahan oleh adanya perkembangan ilmu dan teknologi.

Perkembangan teknologi yang cepat menuntut keadaan yang serba cepat dan tepat.

Perkembangan teknologi memberikan aktifitas yang semakin tinggi. Aktifitas yang

semakin tinggi tersebut harus didukung oleh sarana yang baik dan cepat. Salah satu

diantaranya adalah trasportasi udara.

Trasportasi mempunyai peranan yang sangat penting dalam mendukung,

mendorong dan menunjang segala aspek kehidupan baik dibidang ekonomi, sosial

budaya, politik dan pertahanan keamanan. Trasportasi udara menjadi kian penting

akibat luasnya wilayah Negara Kesatuan Republik Indonesia yang dipisahkan oleh

perairan yang luas. Trasportasi udara merupakan sarana trasportasi yang dapat

menghubungkan wilayah-wilayah tersebut dengan waktu tempuh yang cepat.

Penataan sistem trasportasi udara nasional yang handal, terpadu, dan terarah,

perencanaan pengembangannya harus didukung dengan peningkatan kualitas sumber

daya manusia serta terpenuhinya data statistik trasportasi udara yang tepat waktu,

(13)

Institusi-institusi yang terkait dalam aktifitas kedirgantaraan merupakan

sumber data statistik angkutan udara, antara lain Bandar Udara dan Perusahaan

Penerbangan. Dari bandar udara antara lain dikumpulkan data mengenai lalu lintas

pesawat, penumpang, bagasi, barang maupun pos / paket. Sedangkan dari perusahaan

penerbangan diperoleh data mengenai produksi angkutan udara seperti km-pesawat,

jam terbang, km-tempat duduk dan jumlah penumpang, barang yang dimuat, tingkat

kepadatan muatan (weight load factor) dan tingkat penggunaan tempat duduk

(passenger load factor).

Dalam kenyataanya penerbangan tidak selalu membawa penumpang, barang

dan pos dalam jumlah yang sama dalam setiap penerbangannya. Penerbangan kadang

mengalami lonjakan penumpang, barang dan pos atau sebaliknya, yaitu mengalami

penurunan jumlah penumpang barang dan pos atau peningkatan penumpang tapi

barang dan pos mengalami penurunan jumlahnya.

Adanya perubahan-perubahan tersebut dapat diambil sebagai data untuk

keperluan dalam mengambil kebijakan yang perlu, khususnya di bidang penerbangan

untuk penyesuaian terhadap peningkatan dan penurunan penumpang di masa yang

akan datang.

Dalam rangka usaha untuk melihat dan mengkaji situasi dan kondisi di masa

depan, harus dilakukan peramalan. Oleh karena itu perlu diperkirakan atau diramalkan

situasi apa dan kondisi bagaiman yang akan terjadi pada masa depan. Peramalan

(14)

suatu kebijakan baru dengan waktu pelaksanaan kebijakan tersebut. Jadi kesempatan

dan peluang yang ada, dan ancaman yang mungkin maka peranan peramalan menjadi

sangat penting. Terutama dalam menentukan kapan suatu peristiwa akan terjadi atau

suatu kebutuhan akan timbul sehingga dapat dipersiapkan tindakan- tindakan apa yang

perlu dilakukan. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa peramalan merupakan dasar

untuk penyusunan rencana.

Melihat eratnya perencanaan dan peramalan maka untuk mengetahui kebijakan

apa yang harus di ambil oleh perusahaan untuk mengatasi adanya peningkatan dan

penurunan penumpang tersebut maka penulis berencana mengambil judul “

PROYEKSI JUMLAH PENUMPANG DOMESTIK PADA PT.(PERSERO)

ANGKASA PURA II BANDARA POLONIA MEDAN TAHUN 2010-2011”.

1.2 Perumusan Masalah

Bandara Polonia merupakan salah satu perusahaan penerbangan di Indonesia yang

menjadi sentral transportasi udara. Namun untuk setiap tahunnya jumlah penumpang

khususnya penerbangan domestik pada Bandara Polonia Medan tidak stabil terkadang

mengalami peningkatan dan penurunan.

Seperti halnya perkembangan transportasi yang semakin pesat dari

tahun ketahun khususnya transportasi udara, mau tidak mau mendorong pihak

(15)

penumpang merasakan kepuasan dari pihak Bandara. Dengan mengetahui tingkat

jumlah penumpang pada tahun sebelumnya, maka kita bisa memproyeksi jumlah

penumpang pada tahun yang akan datang.

1.3 Tujuan dan Manfaat Penelitian

Adapun Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk mengatasi jumlah

penumpang domestik ditahun yang akan datang dengan menganalisa data yang

diperoleh secara sistematis dan efisien untuk memecahkan masalah sehingga

memperoleh suatu kesimpulan yang dipakai untuk program kerja selanjutnya. Dengan

adanya data maka akan diketahui keadaan jumlah penumpang yang dapat memberikan

gambaran dan masukan-masukan pada perusahaan penerbangan untuk mengatasi

peningkatan atau penurunan penumpang di masa yang akan datang.

Adapun manfaat penelitian ini adalah dapat mengaplikasikan ilmu dengan

menggunakan teori-teori yang diperoleh salama perkuliahan, dapat memberikan

masukan dan menjadi bahan pertimbangan dalam upaya mengatasi peningkatan atau

penurunan penumpang.

(16)

Penilitian atau Pengumpulan data mengenai Jumlah Penumpang Domestik diperoleh

dari PT. (Persero) Angkasa Pura II Bandara Polonia Medan.

1.5 Metodologi Penelitian

Metode Penelitian yang digunakan penulis adalah dengan cara sebagai berikut:

1. Penelitian kepustakaan, yaitu metode pengumpulan data untuk memperoleh

data dan informasi dari perpustakaan, yaitu dengan membaca buku-buku,

referensi dan bahan-bahan yang bersifat teoritis yang mendukung penulisan

tugas akhir.

2. Penelitian lapangan, yaitu metode pengumpulan data untuk memperoleh data

dan informasi dengan cara terjun ke PT. (Persero) Angkasa Pura II Bandara

Polonia Medan dan meneliti, menulis data yang diperlukan.

Metode pengumpulan data berdasarkan sumbernya dibedakan menjadi:

a. Data primer

b. Data Sekunder

Data primer adalah data yang diperoleh langsung sumbernya, diamati, dicatat

untuk pengamatan sedangkan data sekunder adalah data yang bukan diusahakan

sendiri pengumpulannya oleh peneliti, misalnya dari PT. (Persero) Angkasa Pura II

Bandara Polonia Medan, majalah, internet, keterangan-keterangan atau publikasi

(17)

1.6 Metode Analisa Yang Digunakan

Perhitungan dilakukan untuk meramalkan seberapa besar peningkatan penumpang

pada tahun 2010 pada bandara polonia yaitu dengan menggunakan metode peramalan

Pemulusan (Smoothing) Eksponensial Ganda Metode Linier Satu Parameter dari

Brown.

Metode smoothing (metode pemulusan / pelicinan) merupakan teknik meramal

dengan cara mengambil rata-rata dari nilai beberapa periode yang lalu untuk menaksir

nilai pada periode yang akan datang. Dalam metode ini data histories digunakan untuk

memperoleh angka yang dilicinkan atau diratakan. Dalam metode ini peramalan

dilakukan dengan mengulang perhitungan secara terus-menerus dengan menggunakan

data terbaru. Setiap data diberi bobot, data yang lebih baru diberi bobot yang lebih

besar.

Pada peramalan jumlah penumpang domestik tahun 2010 yang menggunakan

metode peramalan Pemulusan (Smoothing) Eksponensial Ganda adalah seperti yang

akan diuraikan dibawah ini. Persamaan ini terkenal dengan nama “Metode

Peramalan Pemulusan (Smoothing) Eksponensial Ganda Metode Linier Satu

(18)

Yaitu sebagai berikut :

1. Menentukan Smoothing Pertama (

S

_t')

' 1 '

)

1

(

−

₋

+

=

_t _t

t

X

S

α

' t

S

= Smoothing pertama periode t

t

X

= Nilai Real periode t

' 1

−

t

S

= Smoothing pertama periode t-1

2. Menentukan Smoothing Kedua t-1

'' 1 ' ''

)

1

(

−

₋

+

=

_t _t

t

S

α

'' t

S

= Smoothing Kedua periode t-1

3. Menentukan Besarnya Konstanta(

a

_t)

'' '

2

_t _t

t

S

a

=

−

4. Menentukan Besarnya Slope (

b

_t)

(

' ''

)

1

t t

t

S

b

−

=

α

5. Menentukan Besarnya Forecast (

F

t+m)

(19)

Dimana

m

adalah periode di depan yang diramalkan.

Adapun alasan penulis memilih rumus tersebut diatas adalah dengan melihat selisih

jumlah penumpang domestik dari setiap tahunnya tidak begitu konstan (naik turun).

Sehingga peramalan penumpang dilakukan dengan Metode Pemulusan Eksponensial

Ganda untuk memuluskan ramalan penumpang dari tahun ke tahun.

1.7 Sitematika Penulisan

Sistematika penulisan diuraikan untuk memberikan kerangka atau gambaran dari

Tugas Akhir ini, yaitu sebagai berikut :

BAB 1 : PENDAHULUAN

Bab ini menerangkan tentang latar belakang, perumusan masalah,

tinjauan pustaka, tujuan penelitian, identifikasi masalah, metode

penelitian dan sistematika penulisan.

BAB 2 : LANDASAN TEORI

Bab ini menerangkan tentang segala sesuatu yang mencakup terhadap

penyelesaian masalah sesuai dengan judul yang dibuat.

(20)

Bab ini menerangkan keadaan PT.(Persero) Angkasa Pura II Bandara

Polonia Medan.

BAB 4 : ANALISA DATA

Bab ini membahas tentang pengolahan data untuk mencari hasil

peramalan.

BAB 5 : IMPLEMENTASI SISTEM

Bab ini membahas tentang software yang digunakan dalam analisa data

serta cara penggunaan dari software yang dipakai.

BAB 6 : KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini menerangkan kesimpulan atas data yang telah diamati juga

saran yang dapat berupa masukan bagi Bandara Polonia PT.(Persero)

Angkasa Pura II, Pemerintah maupun Swasta serta pihak-pihak yang

(21)

BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1 Pengertian Peramalan

Metode peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode

peramalan adalah deret waktu. Metode ini disebut sebagai metode peramalan deret

waktu karena memiliki karakteristik bahwa data yang dianalisis bersifat deret waktu.

Periode waktu dari deret waktu dapat berupa tahunan, mingguan, bulunan, semesteran,

kuartal dan lain-lain. Jenis pola data sangat penting untuk diketahui karena akan

berpengaruh terhadap hasil ramalan. Beberapa literature menyebutkan, bahwa pola

(22)

terhadap data deret waktu juga berfungsi untuk menentukan metode yang akan

digunakan untuk menganalisa data tersebut.

Beberapa bentuk analisa data deret waktu dapat dikelompokan ke dalam

beberapa kategori :

1. Metode pemulusan (smoothing), metode pemulusan dapat dilakukan dengan

dua pendekatan yakni metode perataan (average) dan metode pemulusan

eksponensial (Eksponential Smoothing).

2. Model ARIMA (Autoregressive Integrated Average), model ARIMA dapat

digunakan untuk analisis data deret waktu dan peramalan data. Pada model

ARIMA diperlukan penetapan karakteristik data deret berkala seperti

stasioner, musiman, dan sebagainya yang memerlukan suatu pendekatan

sistematis, dan akhirnya akan membantu untuk mendapatkan gambaran yang

jelas mengenai model-model dasar yang ditangani.

3. Analisis Deret Berkala Multivariate Model ARIMA digunakan untuk analisis

data deret waktu pada kategori data berkala tunggal, atau sering dikategorikan

model-model univariat. Untuk data-data dengan katagori deret berkala ganda

(multiple), tidak bisa dilakukan analisis menggunakan model ARIMA, oleh

karena itu diperlukan model-model multivariate.

Peramalan (Assauri:1991) adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan

terjadi pada masa yang akan datang. Dalam usaha mengetahui atau melihat

perkembangan di masa depan, peramalan dibutuhkan untuk menentukan kapan suatu

(23)

kebijakan atau tindakan-tindakan yang perlu dilakukan. Peramalan merupakan bagian

integral dari kegiatan pengambilan keputusan manajemen.

2.2 Kebutuhan dan Kegunaan Peramalan

Sering terdapat waktu senjang (time lag) antara kesadaran akan peristiwa atau

kebutuhan mendatang dengan peristiwa itu sendiri. Adanya waktu tenggang (lead

time) ini merupakan alasan utama bagi perencanaan dan peramalan. Jika waktu

tenggang ini nol atau sangat kecil, maka perencanaan tidak diperlukan. Jika waktu

tenggang ini panjang dan hasil peristiwa akhir tergantung pada faktor-faktor yang

dapat diketahui, maka perencanaan dapat memegang peranan penting. Dalam situasi

seperti itu peramalan diperlukan untuk menentukan kapan suatu peristiwa akan terjadi

atau timbul, sehingga tindakan yang tepat dapat dilakukan.

Dalam hal menajemen dan administrasi, perencanaan merupakan kebutuhan

yang besar, karena waktu tenggang untuk pengambilan keputusan dapat berkisar dari

beberapa tahun (untuk kasus penanaman modal) sampai beberapa hari atau bahkan

beberapa jam (untuk penjadwalan produksi dan trasportasi).

(24)

Sejak awal tahun 1960-an, semua jenis organisasi telah menunjukkan keinginan yang

meningkat untuk mendapatkan ramalan dan menggunakan sumberdaya peramalan

secara lebih baik. Komitmen tentang peramalan telah tumbuh karena beberapa faktor

yang pertama adalah karena meningkatnya kompliksitas organisasi dan

lingkungannya, hal ini membuat pengambil keputusan semakin sulit untuk

mempertimbangkan semua faktor secara memuaskan. Kedua, dengan meningkatnya

ukuran organisasi, maka bobot dan kepentingan suatu keputusan telah meningkat pula,

lebih banyak keputusan yang memerlukan telaah peramalan khusus dan analisis yang

lengkap. Ketiga, lingkungan dari kebanyakan organisasi telah berubah dengan cepat.

Hubungan yang harus dimengerti oleh organisasi selalu berubah-ubah dan peramalan

memungkinkan organisasi mempelajari hubungan yang baru secara lebih cepat.

Keempat, pengambilan tindakan individu secara eksplisit. Peramalan formal

merupakan salah satu cara untuk mendukung tindakan yang akan diambil. Kelima dan

mungkin ini yang terpenting, bahwa pengembangan metode peramalan dan

pengetahuan yang menyangkut aplikasinya telah lebih memungkinkan adanya

penerapan secara langsung oleh para praktisi dari pada hanya dilakukan oleh para

teknisi ahli.

Dengan adanya sejumlah besar metode peramalan yang tersedia, maka

masalah yang timbul bagi para praktisi adalah dalam memahami bagaimana

karakteristik suatu metode peramalan akan cocok bagi situasi pengambilan keputusan

(25)

Situasi peramalan sangat beragam dan horison waktu peramalan, faktor yang

menentukan hasil sebenarnya, tipe pola data dan berbagai aspek lainya. Untuk

mengahadapi penggunaan yang luas seperti itu, beberapa teknik telah dikembangkan.

Teknik tersebut dibagi dalam dua kategori utama, yaitu metode kuantitatif dan metode

kualitatif atau teknologis. Metode kuantitatif dapat dibagi menjadi deret berkala dan

metode kausal, sedangkan metode kualitatif atau teknologis dapat dibagi menjadi

metode eksploratoris dan normatif.

Model deret berkala seringkali dapat digunakan dengan mudah untuk meramal,

sedangkan model kausal dapat digunakan dengan keberhasilan yang lebih besar untuk

pengambilan keputusan dan kebijaksanaan. Bilamana data yang diperlukan tersedia,

suatu hubungan peramalan dapat dihipotesiskan baik sebagai fungsi dari waktu atau

sebagai fungsi dari variabel bebas, kemudian diuji. Langkah penting dalam memilih

suatu metode deret berkala yang tepat adalah dengan mempertimbangkan jenis pola

data, sehingga metode yang paling tepat dengan pola tersebut dapat diuji. Pola data

dapat dibedakan menjadi empat jenis siklis dan trend yaitu :

1. Pola horisontal (H) terjadi bilamana nilai data berfluktasi di sekitar nilai

rata-rata yang konstan. (deret seperti itu “stasioner” terhadap nilai rata-rata-rata-ratanya).

Suatu produk penjualannya tidak meningkat atau menurun selama waktu

tertentu termasuk jenis itu.

2. Pola musiman (S) terjadi bilamana suatu deret dipengaruhi oleh faktor

musiman (misalnya kuartal tertentu, bulanan, atau hari-hari pada minggu

tertentu). Penjualan dari produk seperti minuman ringan, es krim, dan bahan

(26)

3. Pola siklis (S) terjadi bilamana datanya dipengaruhi oleh fluktasi ekonomi

jangka panjang seperti yang berhubungan dengan siklus bisnis. Penjualan

produk seperti mobil, baja, dan peralatan utama lainnya.

4. Pola trend (T) terjadi bilamana terdapat kenaikan atau penurunan sekuler

jangka panjang dalam data. Penjualan banyak perusahaan, produk bruto

nasional (GNP) dan berbagai indikator bisnis atau ekonomi lainnya mengikuti

suatu pola trend salama perubahannya sepanjang waktu.

2.4 Metode Pemulusan Eksponensial Ganda (Metode Linier Satu Parameter

Dari Brown)

Kelompok metode yang menunjukkan pembobotan menurun secara eksponensial

terhadap nilai pengamatan yang lebih tua disebut prosedur pemulusan eksponensial.

Seperti halnya dengan rata-rata bergerak, metode eksponensial terdiri atas tunggal,

ganda dan metode yang lebih rumit. Semuanya mempunyai sifat yang sama, yaitu

nilai yang lebih baru diberikan bobot yang relatif besar dibanding nilai pengamatan

yang lebih lama.

Dalam kasus rata-rata bergerak, bobot yang dikenakan pada nilai-nilai

pengamatan merupakan hasil sampingan dari sistem MA tertentu yang diambil. Tetapi

dalam pemulusan eksponensial, terdapat satu atau lebih parameter pemulusan yang

ditentukan secara eksplisit, dan hasil pilihan ini menentukan bobot yang dikenakan

(27)

Dengan cara analogi yang dipakai pada waktu berangkat dari rata-rata

bergerak tunggal ke pemulusan (smoothing) eksponensial tunggal kita juga dapat

berangkat dari rata-rata bergerak ganda ke pemulusan eksponensial ganda.

Perpindahan seperti ini mungkin menarik karena salah satu keterbatasan dari rata-rata

bergerak linier, kecuali bahwa jumlah nilai data yang diperlukan sekarang adalah

2N-1. Pemulusan eksponensial linier dapat dihitung hanya dengan tiga nilai data dan satu

nilai untuk

α

. Pendekatan ini juga memberikan bobot yang semakin menurun pada

observasi masa lalu. Dengan alasan ini pemulusan eksponensial linier lebih disukai

daripada rata-rata bergerak linier sebagai suatu metode peramalan dalam berbagai

kasus utama.

Dasar pemikiran dari pemulusan eksponensial linier dari Brown adalah sama

dengan rata-rata bergerak linier, karena kedua nilai pemulusan eksponensial tunggal

dan ganda ketinggalan dari data yang sebenarnya bilamana terdapat unsur trend,

perbedaan antara nilai pemulusan tunggal dan ganda dapat ditambahkan kepada nilai

pemulusan tunggal dan disesuaikan untuk trend.Persamaan yang dipakai dalam

implementasi pemulusan eksponensial linier satu parameter dari Brown sebagai

berikut : ' 1 '

)

1

(

−

₋

+

=

_t _t

t

X

S

α

'' 1 ' ''

)

1

(

−

₋

+

=

_t _t

t

S

α

'' '

2

_t _t

t

S

a

=

−

(

' ''

)

1

t t

t

S

b

−

=

(28)

m

b

a

F

_t₊_m

=

_t

+

_t

Dimana :

' t

S

adalah nilai pemulusan eksponensial tunggal

'' t

S

adalah nilai pemulusan eksponensial ganda

m

adalah jumlah periode ke depan yang diramalkan

Jenis inisialisasi muncul dalam setiap metode pemulusan eksponensial. Jika

parameter pemulusan

α

tidak mendekati nol, Pengaruh dari proses inisialisasi ini

dengan cepat menjadi kurang berarti dengan berlalunya waktu. Tetapi jika

α

mendekati nol, proses inisialisasi tersebut dapat memainkan peranan yang nyata

selama periode waktu ke depan yang panjang.

Beberapa kriteria untuk menguji ketepatan ramalan yaitu :

1. ME (Mean Error) / nilai tengah kesalahan

∑

=

N i

i

N

e

ME

1

2. MSE (Mean Square Error) / nilai tengah kesalahan kuadrat

∑

=

N i

i

N

e

MSE

1 2

(29)

∑

=

N i i

N

e

MAE

1

4. MAPE (Mean absolut Percentage Error) / nilai tengah persentase absolut

∑

=

N i i

N

PE

MAPE

1

5. MPE (Mean Percentage Error) / nilai kesalahan persentase

∑

=

N i i

N

PE

MPE

1 Dimana : i

e

=

X

_t

−

F

_t (kesalahan pada periode t)

t

X

= data aktual pada periode ke t

i

PE

=

x

100

X

F

X

t t t













−

(kesalahan persentase pada periode ke t)

t

F

= nilai ramalan pada periode ke t

N = banyaknya periode waktu

2.5 Metode Peramalan

Berdasarkan sifatnya teknik peramalan dapat dibagi dalam dua kategori utama yaitu :

1. Metode peramalan kualitatif atau teknologis

Peramalan kualitatif adalah yang didasarkan atas data kalitatif pada masa lalu.

Hasil peramalan yang dibuat sangat bergantung kepada orang yang

(30)

berdasarkan pemikiran yang bersifat instuisi, pendapat dan pengetahuan dari

orang yang menyusunnya. Metode kualitatif ini sendiri dapat dibagi menjadi

metode eksploratoris dan normatif.

2. Metode peramalan kuantitatif

Peramalan kuantitatif merupakan peramalan yang didasarkan atas data

kuantitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat bergantung

kepada metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Dengan metode

yang berbeda akan diperoleh hasil peramalan yang berbeda pula. Baik

tidaknya metode yang dipergunakan ditentukan oleh perbedaan atau

penyimpangan antara hasil 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 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 berlanjut di masa yang akan datang.

Kondisi yang terakhir ini dibuat sebagai asumsi yang berkesinambungan.

Asumsi ini merupakan modal yang mendasari dari semua metode peramalan

kuantitatif dan banyak metode peramalan teknologis, terlepas dari bagaimana

canggihnya metode tersebut.

(31)

1. Metode Pemulusan Eksponensial dan Rata-rata Bergerak

Sering digunakan untuk ramalan jangka pendek dan jarang dipakai

untuk peramalan jangka panjang.

2. Metode Regresi

Metode ini bisa digunakan untuk ramalan jangka menengah dan jangka

panjang.

3. Metode Box-Jenkins

Jarang dipakai, namun baik untuk ramalan jangka pendek, menengah

dan jangka panjang.

2.5.1 Pemilihan Teknik dan Metode Peramalan

Dalam pemilihan teknik dan metode peramalan, pertama-tama perlu diketahui ciri-ciri

penting yang perlu diperhatikan bagi pengambil keputusan dan analisa keadaan dalam

mempersiapkan peramalan.

Ada enam faktor utama yang diidentifikasi sebagai teknik dan metode

peramalan, yaitu :

1. Horizon Waktu

Ada dua aspek dari horizon waktu yang berhubungan dengan

masing-masing metode peramalan. Pertama adalah cakupan waktu di masa

yang akan datang. Aspek kedua adalah periode untuk peramalan yang

(32)

2. Pola Data

Dasar utama dari metode peramalan adalah anggapan bahwa macam

dari pola yang didapati di dalam 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. Medel-model perlu diperhatikan karena masing-masing

model mempunyai kemampuan yang berbeda dalam analisa keadaan

untuk pengambilan keputusan.

4. Ketepatan Metode Peramalan

Tingkat ketepatan yang dibutuhkan sangat erat kaitannya dengan

tingkat perincian yang dibutuhkan dalam suatu peramalan.

5. Kemudahan dalam Penerapan

Metode-metode yang dapat dimengerti dan mudah diaplikasikan sudah

merupakan suatu prinsip umum bagi pengambil keputusan.

6. Biaya yang Dibutuhkan

Umumnya ada empat unsur biaya yang tercakup dalam penggunaan

suatu prosedur peramalan. Yakni biaya-biaya pengembangan,

penyimpanan data, operasi pelaksanaan dan kesempatan dalam

(33)

[image:33.595.157.444.286.552.2]

BAB 3

(34)

3.1 Sejarah Ringkas dan Pengembangan Perusahaan

Bandar Udara Polonia Medan dikelola oleh Perusahaan Umum Angkasa Pura II yang

sebelumnya Bandar Udara Polonia dikelola dibawah naungan PT. (Persero) Angkasa

Pura II. Perusahaan Angkasa Pura merupakan salah satu BUMN yang didirikan

berdasarkan Peraturan Pemerintah (PP) Nomor : 33 Tanggal 15 November 1962,

dengan nama perusahaan negara Angkasa Pura "Kemayoran".

Berdasarkan PP No. 21 Tahun 1965 tanggal 17 Mei 1965, diadakan perubahan

nama perusahaan negara Angkasa Pura dengan nama Kantor Pusat di Jakarta.

Selanjutnya berdasarkan PP No. 37 tahun 1974, ditetapkan Perubahan bentuk

perusahaan dari perusahaan negara menjadi Perusahaan Umum Angkasa Pura. Hal ini

di maksudkan untuk meningkatkan sistem pelayanan angkutan udara.

Berdasarkan PP No. 30 tahun 1984 dan PP No. 14 tahun 1992 tentang

Perubahan bentuk Perusahaan Umum menjadi Perusahaan Perseroan (Persero) dengan

nama PT. (Persero) Angkasa Pura II Bandar Udara Polonia Medan dialihkan

pengelolaannya dari Direktorat Perhubungan Udara ke dalam Perusahaa Umum

Angkasa Pura II (PAP), bersamaan dengan beroperasinya Bandar Udara

Soekarno-Hatta Cengkareng sesuai dengan PP No. 20 tahun 1984 yang mengalami

perkembangan yang cukup pesat hingga saat ini. Berdasarkan Peraturan Pemerintah

No. 26 tahun 1986 nama Perum Pelabuhan Udara Internasional Cengakareng diubah

(35)

Pemerintah menunjuk Perum Angkasa Pura II untuk mengelola Bandar Udara

yang berada di luar Jakarta, yaitu Bandar Udara SN Badaruddin II Palembang No. 10 /

tahun 1991. Sejalan dengan perkembangan perusahaan melalui PP No. 14/ tahun 1992

tanggal 17 Maret 1992 Perum Angkasa Pura II.

Secara bertahap berdasarkan Surat Keputusan Mentri Keuangan Nomor

533/mk/94 tanggal 22 Januari 1994, PT. (Persero) Angkasa Pura II mendapat

tambahan tugas untuk mengelola Bandar Udara Polonia Medan. Kemudian dengan

Surat Keputusan Menteri Perhubungan No. 278/AU.001/SKJ/94 tanggal 9 April 1994,

untuk tahun 1999 mengelola Bandar Udara Simpang Tiga-Pekanbaru, Tebing-Padang,

Husein Sastranegara-Bandung, Bandar Udara Iskandar Muda-Banda Aceh dan pada

tahun 2000 Bandar Kijang Tanjung Pinang masuk jajaran PT. (Persero) Angkasa Pura

II menjadi 10 Bandar Udara.

Pada awalnya Bandar Udara Polonia Medan dibangun tahun 1982 oleh Baron

M Ischalsky, seorang bangsa Polandia yang mendapat konsesi dari pemerintah Hindia

Belanda untuk membuka perkebunan tembakau di Sumatera Timur didaerah Medan.

Kemudian beliau menamakan daerah konsesinya dengan nama "Polandia". Tahun

1936 Bandar Udara Polonia untuk pertama kalinya mengadakan perbaikan dengan

landasan pacu sepanjang 600 meter terletak pada 10-18 (100 derajat LU-200 derajat

LS). Pada tahun 1948, sesudah masa kemerdekaan negara Republik Indonesia,

kembali dibeli oleh Pemerintahan Hindia Belanda setelah dikuasai oleh sekutu dari

(36)

pemerintah Hindia Belanda kembali memperpanjang landasan pacu menjadi 1200 m.

Pada tahun 1950, Bandar Udara Polonia dikelola oleh TNI AU dan landasan pacu

kembali diperpanjang menjadi 1800 m dengan lebar 45 m, Bandar Udara Polonia

terletak kira-kira 1 km dari pusat kota Medan.

Pada periode 1959 hingga tahun 1982, pengelola Bandar Udara Polonia

dilaksanakan oleh dua instansi, yaitu TNI-AU dan Jawatan penerbangan sipil. Tahun

1982 sampai sekarang, pengelolaan Bandar Udara Polonia dibagi menjadi dua daerah

kegiatan militer dan penerbangan sipil dengan batas penguasaan dan pengelolaan

adalah landasan pacu (Run Way). Kantor cabang PT.(Persero) Angkasa Pura II Bandar

Udara Polonia Medan mempunyai kegiatan dibidang jasa pelayanan operasi lalu lintas

udara dan jasa Bandar Udara, Pemeliharaan fasilitas Bandar Udara serta kegiatan atau

tugas-tugas lain sesuai dengan kebijaksanaan yang digariskan direksi.

Kator cabang PT. (Persero) Angkasa Pura II Bandar Udara Polonia Medan

bertugas menyiapkan, melaksanakan dan mengendalikan kegiatan pelayanan operasi

keselamatan lalu lintas udara, memelihara teknik elektronika dan listrik serta

penyiapan dan pengendalian kegiatan administrasi dan keuangan.

Visi dan Misi

(37)

Visi perusahaan adalah menjadi perusahaan pengelola jasa kebandarudaraan dan

pelayanan lalu lintas udara yang mengutamakan penerbangan dan keputusan

pelanggan, dalam upaya memberikan manfaat utama pemegang saham, mitra

kerja, pegawai, masyarakat dan lingkungan dengan memegang teguh etika

bisnis.

2. Misi

Misi perusahaan adalah menjadi bandar udara bertaraf internasional yang

mampu bersaing di kawasan regional.

3.2 Struktur Organisasi Perusahaan

Struktur organisasi perusahaan merupakan salah satu faktor yang turut mendukung

suatu perusahaan dalam mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Dalam suatu struktur

organisasi terdapat kerangka kerja yang menggambarkan wewenang, tangung jawab

dan hubungan tiap bagian yang ada didalamnya. Dari struktur organisasi terlihat

jenjang wewenang dan tanggung jawab atasan hingga bawahan dalam melaksanakan

kegiatan operasi.

(38)

Dalam melaksanakan tugas pokok Perusahaan, Kepala Cabang, para Kepala Divisi,

Kelompok Petugas Operasi dan para Kepala Dinas serta Kepala Satuan Organisasi

lainnya wajib menerapkan prinsip-prinsip koordinasi, integrasi, sinkronisasi dan

simpflikasi baik dalam lingkungan masing-masing maupun dengan satuan organisasi

lain diluar Perusahaan sesuai dengan tugas pokok atau tata kerja masing-masing.

1. Setiap Kepala Satuan di Lingkuangan Kantor Cabang Perusahaan bertanggung

jawab memimpin dan mengkoordinasikan bahwa masing-masing serta

memberikan bimbingan, petunjuk bagi pelaksanaan tugas serta pengendalian

produktivitas, efektivitas dan efisiensi kerja.

2. Setiap Kepala Satuan Organisasi di lingkungan Kantor Cabang Perusahaan

wajib mengikuti dan mematuhi petunjuk-petunjuk serta bertanggung jawab

kepada atasan masing-masing, menyampaikan laporan tepat pada waktunya

dan menyiapkan masukan untuk pengembangan Perusahaan.

3. Setiap laporan yang diterima oleh Kepala Satuan Organisasi dari bawahan,

wajib diolah dan dipergunakan sebagai bahan penyusunan laporan lebih lanjut

serta memberikan petunjuk kepada bawahan.

4. Dalam menyampaikan laporan kepada atasan, tembusan laporan wajib

disampaikan pula kepada satuan-satuan organisasi lain yang secara fungsional

mempunyai hubungan kerja.

5. Dalam melaksanakan tugasnya para Kepala Satuan Organisasi dibantu oleh

kepala-kepala Satuan Organisasi dibawahnya dan dalam rangka memberikan

(39)

6. Dalam melaksanakan tugas pembinaan dan pengawasan, Kepala Satuan

Organisasi di Kantor Pusat berkewajiban mengadakan penilaian atas

pelaksanaan tugas satuan-satuan organisasi di Kantor Cabang sesuai dengan

fungsinya masing-masing dan dapat mengusulkan saran-saran pelaporan

kepada Kepala Cabang melalui direksi.

Dalam struktur Organisasi PT. (Persero) Angkasa Pura II Bandar Udara

Polonia Medan terdapat pembagian tugas dan tanggungjawab yang berbeda-beda.

Susunan Organisasi Kantor Cabang terdiri dari :

a. Kepala Cabang

b. Divisi Pelayanan Operasi Lalu Lintas Udara

c. Divisi Pelayanan Operasi Bandar Udara

d. Divisi Teknik Elektronika dan Listrik

e. Divisi Teknik Umum dan Peralatan

f. Devisi Administrasi dan Komersial

3.3.1 Kantor Cabang

Kantor Cabang mempunyai tugas menyelenggarakan usaha jasa kebandarudaraan dan

jasa keselamatan penerbangan dalam arti seluas-luasnya dan usaha lain yang

mempunyai hubungan dengan usaha jasa kebandarudaraan di bandar udara yang

(40)

Untuk melaksanakan tugas tersebut, Kantor Cabang mempunyai fungsi :

1. Penyedian, Pengelolaan, pengusahaan dan pelayanan jasa kebandarudaraan

dan jasa keselamatan penerbangan.

2. Penyediaan, pengelolaan, pengusahaan bidang usaha lain yang mempunyai

hubungan dengan usaha jasa kebandarudaraan.

Kelompok Petugas Operasi (Officer In Charge)

1. Kelompok Petugas Operasi dari sebanyak-banyaknya 5 (lima) orang, setingkat

kepala Divisi yang merupakan pelaksana nonstructural dalam menanggulangi

permasalahan operasional tingkat pertama di bandar udara, bertugas bergantian

mengkoordinir tersebut.

2. Dalam melaksanakan tugas sebagaimana dimaksud dalam ayat (1) pasal ini,

kelompok petugas Opersi bertanggung jawab kepada Kepala Cabang.

3.3.2 Divisi Pelayanan Operasi Lalu Lintas Udara

Divisi Pelayanan Operasi Lalu Lintas Udara mempunyai tugas :

1. Menyiapkan dan melaksanakan kegiatan pelayanan aerodrome dan approach

control / terminal control area.

2. Menyiapkan dan melaksanakan kegiatan pelayanan area control.

3. Menyiapkan dan melaksanakan kegiatan bantuan operasi penerbangan/

(41)

Untuk menyelenggarakan tugas tersebut, Divisi Pelayanan Operasi Lalu Lintas

Udara mempunyai fungsi :

1. Penyimpanan dan pelaksanaan kegiatan aerodrome dan approach / terminal

control area.

2. Penyimpanan dan pelaksanaan kegiatan pelayanan area control.

3. Penyimpanan dan pelaksanaan kegiatan bantuan operasi penerbangan /

penerangan aeronoutika.

Divisi Pelayanan Opersi Lalu Lintas Udara terdiri dari :

1. Dinas Pelayana Aerodrome dan Approach Control / Terminal Control Area

(ATC-APP/TMA) yang mempunyai tugas melaksanakan kegiatan

pengendalian dan pengawasan operasi lalu lintas udara Terminal Control Area,

di wilayah udara pendekatan termasuk Control Zone.

2. Dinas Pelayanan Area Control (ACC) yang mempunyai tugas melaksanakan

kegiatan pelayanan pengendalian dan pengawasan operasi keselamatan lalu

lintas udara yang menjadi tanggungjawabnya.

3. Dinas Pelayanan Bantuan Operasi Penerbangan / Penerbangan Aeronoutika

(BOP/RANGTIKA) yang mempunyai tugas melaksanakan kegiatan

pengiriman dan penerimaan berita-berita penerbangan melalui hubungan

stasiun komunikasi penerbangan serta melakukan kegiatan pengolahan,

(42)

3.3.3 Divisi Pelayanan Operasi Bandar Udara

Divisi Pelayanan Operasi Bandar Udara mempunyai tugas :

1. Menyediakan dan melaksanakan kegiatan pelayanan tugas.

2. Menyediakan dan melaksanakan kegiatan pertolongan kecelakaan

penerbangan dan pemadaman kebakaran.

3. Menyediakan dan melaksanakan kegiatan pengamanan bandar udara.

Untuk menyelenggarakan tugas tersebut, Divisi Pelayanan Opersi Bandar

Udara mempunyai tugas :

1. Penyiapan dan pelaksanaan kegiatan pelayanan bandar udara.

2. Penyiapan dan pelaksanaan kegiatan pertolongan kecelakaan penerbangan dan

pemadaman kebakaran.

3. Penyiapan dan pelaksanan kegiatan pengamanan bandar udara.

Divisi Pelayanan Operasi Bandar Udara terdiri dari :

1. Dinas pelayanan Bandar Udara mempunyai tugas melaksanakan pengaturan

pelayanan di sisi udara (airside), pengaturan pelayanan di terminal dan

fasilitasnya, sisi darat (landside), pelayanan penerbangan dan komunikasi

umum yang berhubungan dengan penerbangan dan pariwisata untuk pemakai

(43)

2. Dinas pertolongan Kecelakaan Penerbangan dan Pemadam Kebakaran

(PKP-PK) mempunyai tugas melaksanakan pemberian pertolongan kecelakaan

penerbangan dan pemadaman kebakaran serta penanggulangan keadaan gawat

darurat medis di lingkungan kerja bandar udara dan sekitarnya.

3. Dinas pengamanan bandar udara mempunyai tugas melaksanakan kegiatan

pengamanan di lingkungan kerja bandar udara.

3.3.4 Divisi Teknik Elektronika dan Listrik

Divisi Teknik Elektronika dan Listrik mempunyai tugas :

1. Menyiapkan dan melaksanakan kegiatan pengoperasian, pemeliharaan dan

peloporan fasilitas teknik elektronika.

2. Menyediakan dan melaksanakan kegiatan pengoperasian, pemeliharaan dan

pelaporan fasilitas teknik listrik.

pelaporan fasilitas navigasi udara dan radar.

4. Membantu pelaksanan pembangunan fasilitas teknik elektronika dan listrik

sesuai pelimpahan kewenangan yang diberikan Direksi.

Untuk menyelenggarakan tugas tersebut, Divisi Teknik Elektorika dan Listrik

mempunyai tugas :

1. Penyiapan dan pelaksanaan kegiatan pengoperasian, pemeliharaan dan

(44)

pelaporan fasilitas navigasi udara dan radar.

pelaporan fasilitas teknik listrik.

4. Pelaksanaan pembangunan fasilitas teknik elektronika dan listrik sesuai

pelimpahan kewenangan yang diberikan Direksi.

Divisi Teknik Elektronika dan Listrik terdiri dari :

1. Dinas Teknik Telekomunikasi dan Elektronika Bandara mempunyai tugas

melaksanakan kegiatan pengoperasian, pemeliharaan dan pelaporan fasilitas

telekomunikasi penerbangan, elektronika bandar udara dan komputer.

2. Dinas Teknik Navigasi Udara dan Radar mempunyai tugas melaksanakan

kegiatan pengoperasian, pemeliharaan dan pelaporan fasilitas navigasi udara

dan radar.

3. Dinas Teknik Listrik mempunyai tugas melaksanakan kegiatan pengoperasian,

pemeliharaan dan pelaporan fasilitas listrik.

3.3.5 Divisi Teknik Umum dan Peralatan

Divisi Teknik Umum dan Peralatan mempunyai tugas :

1. Menyiapkan pengoperasian, pemeliharaan dan pelaporan fasilitas bangunan.

(45)

pelaporan fasilitas teknik mekanikal dan peralatan.

4. Membantu pelaksanaan pembangunan fasilitas teknik umum dan peralatan

sesuai pelimpahan kewengan yang diberikan Direksi.

Divisi Teknik Umum dan Peralatan terdiri dari :

1. Divisi Teknik Bangunan mempunyai tugas melaksanakan kegiatan

pengoperasian, pemeliharaan dan pelaporan fasilitas bangunan terminal,

bangunan operasional dan banguana umum.

2. Dinas Teknik Landasan dan Tata Lingkungan mempunyai tugas melaksanakan

pengoperasian, pemeliharaan, pelaporan fasilitas dan lingkungan bandar udara.

3. Dinas Teknik Mekanikal dan Peralatan mempunyai tugas melaksanakan

kegiatan pengoperasian, pemeliharaan dan pelaporan fasilitas mekanikal dan

peralatan.

3.3.6 Divisi Administrasi dan Komersial

Divisi Administrasi dan Komersial mempunyai tugas :

1. Menyiapkan dan melaksanaka kegiatan pengelolaan usaha komersial.

2. Menyiapkan dan melaksanakan kegiatan pengelolaan keuangan.

3. Menyiapkan dan melaksanakan kegiatan akuntansi.

4. Menyiapkan dan melaksanakan kegiatan administrasi kepegawaian,

(46)

Untuk menyelenggarakan tugas tersebut, Divisi Administrasi dan Komersial

mempunyai tugas :

1. Penyiapan dan pelaksanaan kegiatan pengelolaan usaha komersial.

2. Penyiapan dan pelaksanaan kegiatan administrasi keuangan.

3. Penyiapan dan pelaksanaan kegiatan akuntansi.

4. Penyiapan dan pelaksanaan kegiatan pengeloloaan administrasi perlengkapan.

5. Penyiapan dan pelaksanaan kegiatan administrasi kepegawaian, ketatausahaan

dan umum.

Divisi Administrasi dan Keuangan terdiri dari :

1. Dinas Komersial mempunyai tugas menyiapkan pengembangan dan

melaksanakan kegiatan komersial yang meliputi pengumpulan data produksi,

perhitungan dan pembuatan surat tagihan untuk jasa-jasa aerounoutika dan non

aeronoutika maupun usaha-usaha lain yang mempunyai hubungan dengan

usaha jasa kebandarudaraan.

2. Dinas Keuangan mempunyai tugas melaksanakan kegiatan administrasi

keuangan dan anggaran.

3. Dinas Akuntansi mempunyai tugas melaksanakan kegiatan akuntansi.

4. Dinas Perlingkapan mempunyai tugas melaksanakan kegiatan pengadaan,

pergudangan dan administrasi perlengkapan.

5. Dinas Kepegawaian dan Umum mempunyai tugas melaksanakan kegiatan

(47)

kegiatan ketatausahaan, kerumahtanggaan, penyelenggaraan informatika

manajerial dan pengolahan data pelaporan serta penyiapan ikatan kerja.

BAB 4

ANALISIS DATA

4.1 Pengumpulan Data

Untuk kebutuhan Peramalan diperlukan data yang bersifat akurat, validity, reagility,

kecukupan data dan dapat menggambarkan time series. Data diperoleh dari Kantor

Bagian Pendataan pada PT. (Persero) Angkasa Pura II Bandara Polonia Medan.

Pengumpulan data yang diperoleh merupakan data dari tahun 1998-2008, yaitu

(48)

[image:48.595.161.456.354.569.2]

Tabel 4.1 Data Jumlah Penumpang Domestik Pada PT. (Persero) Angkasa Pura II Bandara Polonia Medan Tahun 1998-2008

Sumber : Perhitungan

(49)

Grafik 4.1 : Nilai Aktual Jumlah Penumpang Domestik

4.2 Metode Smoothing Eksponensial Linier Satu Parameter Dari Brown

Dalam pengolahan dan pengambilan data, penulis mengaplikasikan data (tabel 4.1)

dengan metode peramalan (forecasting) berdasarkan metode smoothing eksponensial

satu parameter dari Brown.

Menurut (Assauri 1984), dasar pemikiran dari metode pemulusan eksponensial

tunggal maupun ganda adalah bahwa nilai pemulusan akan terdapat pada waktu

sebelum data sebenarnya apabila pada data tersebut terdapat komponen trend. Oleh

karena itu untuk nilai-nilai pemulusan tunggal perlu ditambahkan nilai pemulusan

(50)

Untuk memenuhi perhitungan smoothing eksponensial tunggal, ganda dan

ramalan yang akan datang, maka terlebih dahulu kita menentukan parameter nilai

α

yang biasanya secara trial and error (coba dan salah). Suatu nilai

α

yang dipilih yang

besarnya 0 <

α

< 1, dihitung Mean Square Error (MSE) yang merupakan suatu

ukuran perhitungan dengan mengkuadratkan masing kesalahan untuk

masing-masing item dalam sebuah susunan data dan kemudian dicoba nilai

α

yang lain.

Untuk menghitung nilai MSE pertama dicari error terlebih dahulu, yang

merupakan hasil dari data asli dikurangi hasil ramalan kemudian tiap error

dikuadratkan dan dibagi banyak error.

4.3 Pemilihan Metode

4.3.1 Statistik Uji yang Berguna

Menurut (Reitsch dan Hanke. 1981), dalam banyak situasi peramalan, ketepatan

dipandang sebagai kriteria penolakan untuk memilih suatu metode peramalan. Guna

mengukur ketepatan ramalan, maka dibutuhkan uji-uji ketepatan ramalan. Beberapa

uji ketepatan ramalan yang sering digunakan antara lain adalah :

a. Kesalahan Kuadrat Rata-rata (MSE)

∑

=

N i

i

N

e

MSE

(51)

Dengan ei adalah nilai sisa atau selisih antara data aktual dengan ramalan.

b. Kesalahan Persentase Absolut Rata-rata (MAPE)

∑

=

N i

i

N

PE

MAPE

1

Kegunaan dari kedua ukuran ketepatan peramalan tersebut adalah :

1. Untuk membandingkan ketepatan ramalan yang dilakukan dengan dua metode

yang berbeda

(52)

(53)

(54)

(55)

(56)

(57)

(58)

(59)

(60)

(61)

(62)

(63)

(64)

(65)

(66)

(67)

(68)

(69)

(70)

(71)

Kemudian salah satu nilai MSE tersebut dibandingkan untuk menentukan nilai

α

yang memberikan MSE terkecil. Perbandingan ukuran ketepatan metode peramalan

jumlah penumpang domestik pada PT. (Persero) Angkasa Pura II Bandara Polonia

[image:71.595.154.475.228.475.2]

Medan sebagai berikut :

Tabel 4.20 Perbandingan Ukuran Ketepatan Metode Peramalan

α

MSE

DATANG BERANGKAT 0,1 419.761.460.261,98 495.493.246.134,79 0,2 _{182.256.361.556,40} _{208.772.703.351,17} 0,3 110.980.912.298,52 119.274.887.803,13 0,4 _{86.483.231.578,79} _{88.587.867.651,74} 0,5 _{75.527.627.410,29} _{75.610.766.553,57} 0,6 _{70.685.105.176,87} 70.004.917.390,47 0,7 _{70.761.521.849,01} 69.625.791.898,85

0,8 _{75.586.065.016,18} 74.019.148.715,51

0,9 _{85.020.895.655,92} 82.915.758.579,95

Sumber : Perhitungan

Dari tabel 4.20 diatas dapat dilihat bahwa yang menghasilkan nilai MSE yang

minimum atau terkecil pada penumpang datang yaitu pada nilai parameter pemulusan

α

= 0,6 yaitu dengan nilai MSE = 70.685.105.176,87 sedangkan yang

menghasilkan nilai MSE yang minimum atau terkecil pada penumpang berangkat

yaitu pada nilai parameter pemulusan

α

= 0,7 yaitu dengan nilai MSE =

69.625.791.898,85 sehingga dapat ditentukan nilai-nilai dari persamaan pemulusan

(72)

Nilai Ramalan (Forecast) Penumpang Domestik yang Datang

Tahun 1998 :

374 . 372

. 1 X_t =

00 , 374 . 372 372.374 0,6) -(1 4) 0,6(372.37 ' ) 1 ( ' . 2 ₁ = + = − +

= t t₋ t X S

S α α

00 , 374 . 372 372.374 0,6) -(1 4,00) 0,6(372.37 " ) 1 ( ' " . 3 ₁ = + = − +

= _t _t₋

t S S

S α α

diketahui belum " ' 2 . 4 = −

= t t

t S S

a

(

)

diketahui belum 1 .

5 ' ''

=

− −

= _t _t

t S S

b

α α

Tahun 1999 :

178 . 349

. 1 X_t =

40 , 456 . 358 372.374,00 0,6) -(1 8) 0,6(349.17 ' ) 1 ( ' . 2 ₁ = + = − +

= t t−

t X S

S α α

44 , 023 . 364 372.374,00 0,6) -(1 6,00) 0,6(358.45 " ) 1 ( ' " . 3 ₁ = + = − +

= _t _t₋

t S S

S α α

36 , 889 . 352 4) (364.023,4 -40) 2(358.456, " ' 2 . 4 = = −

= _t _t

t S S

(73)

(

)

(

)

56 , 350 . 8 44 , 023 . 364 40 , 456 . 358 0,6 -1 0,6 1 .

5 ' ''

− = − = − −

= t t

t S S

b

α α

6. Nilai ramalan untuk tahun 2000 (m=1)

80 , 538 . 344 ) 1 )( 56 , 350 . 8 ( 36 , 889 . 352 ) ( 2000 = − + = + = + F m b a

F_t _m _t _t

Tahun 2000 :

444 . 401

. 1 Xt =

96 , 248 . 384 358.456,40 0,6) -(1 4) 0,6(401.44 ' ) 1 ( ' . 2 ₁ = + = − +

= _t _t₋

t X S

S α α

75 , 158 . 376 364.023,44 0,6) -(1 8,96) 0,6(384.24 " ) 1 ( ' " . 3 ₁ = + = − +

= _t _t₋

t S S

S α α

17 , 339 . 392 376.158,75 -96) 2(384.248, " ' 2 . 4 = = −

= _t _t

t S S

a

(

)

(

)

31 , 135 . 12 75 , 158 . 376 96 , 248 . 384 0,6 -1 0,6 1 .

5 ' ''

=

− =

− −

= _t _t

t S S

b

α α

6. Nilai ramalan (forecast) untuk tahun 2001 (m=1)

48 , 474 . 404 ) 1 )( 31 , 135 . 12 ( 17 , 339 . 392 ) ( 2001 = + = + = + F m b a

(74)

Dengan cara seperti diatas maka dapat dicari nilai ramalan dari tahun1999 sampai

tahun 2008. Kemudian nilai ramalan tahun 2010 dan 2011 dapat dicari dengan cara

seperti dibawah ini :

Untuk Ramalan (forecast) tahun 2010 :

25 , 807 . 931 . 1 ) 2 )( 59 , 614 . 38 ( 07 , 578 . 854 . 1 ) ( 2 2008 = + = + = + + F m b a

F_t _m _t _t

Untuk Ramalan (forecast) tahun 2011 :

83 , 421 . 970 . 1 ) 3 )( 59 , 614 . 38 ( 07 , 578 . 854 . 1 ) ( 3 2008 = + = + = + + F m b a

F_t _m _t _t

Nilai Ramalan (Forecast) Penumpang Demestik yang Berangkat

Tahun 1998 :

536 . 367

. 1 X_t =

00 , 536 . 367 367.536,00 0,7) -(1 6) 0,7(367.53 ' ) 1 ( ' . 2 1 = + = − +

= t t₋ t X S

S α α

00 , 536 . 367 367.536,00 0,7) -(1 6,00) 0,7(367.53 " ) 1 ( ' " . 3 ₁ = + = − +

= _t _t₋

t S S

(75)