PERAMALAN JUMLAH WISATAWAN MANCANEGARA YANG
BERKUNJUNG KE SUMATERA UTARA TAHUN 2011
TUGAS AKHIR
DEWI PUTRI RAHAYU
072407010
PROGRAM STUDI DIII STATISTIKA
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERAMALAN JUMLAH WISATAWAN MANCANEGARA YANG
BERKUNJUNG KE SUMATERA UTARA TAHUN 2011
TUGAS AKHIR
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh Ahli Madya
DEWI PUTRI RAHAYU
072407010
PROGRAM STUDI DIII STATISTIKA
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERSETUJUAN
Judul : PERAMALAN JUMLAH WISATAWAN MANCANEGARA YANG BERKUNJUNG KE SUMATERA UTARA TAHUN 2011
Kategori : TUGAS AKHIR
Nama : DEWI PUTRI RAHAYU
Nomor Induk Mahasiswa : 072407010
Program Studi : DIPLOMA III STATISTIKA
Departemen : MATEMATIKA
Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA
UTARA
Diluluskan di
Medan, Juni 2010
Diketahui/Disetujui oleh
Departemen Matematika FMIPA USU
Ketua, Pembimbing,
Dr. Saib Suwilo, MSc
PERNYATAAN
PERAMALAN JUMLAH WISATAWAN MANCANEGARA YANG BERKUNJUNG KE SUMATERA UTARA TAHUN 2011
TUGAS AKHIR
Saya mengakui bahwa tugas akhir ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing – masing disebutkan sumbernya.
Medan, Juni 2010
PENGHARGAAN
Puji dan syukur penulis panjatkan Kepada Allah SWT atas segala berkah, rahmat dan hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini. Tugas Akhir ini disusun sebagai salah satu syarat dalam menyelesaikan Program Studi D3 statistika Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengatahuan Alam Universitas Sumatera Utara.
Ucapan terima kasih saya sampaikan kepada Bapak Drs. H. Haluddin Panjaitan sebagai dosen pembimbing yang telah memberikan panduan dan bimbingan kepada saya dalam menyelesaikan Tugas Akhir ini. Ucapan terima kasih juga ditujukan kepada Bapak Drs.Saib Suwilo, MSc sebagai ketua Departemen Matematika dan Bapak Drs.Henry Rani Sitepu,MSi sebagai Sekretaris Departeman Matematika serta Dekan Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengtahuan Alam Bapak Dr.Eddy Marlianto,MSc beserta pembantu dekan, semua dosen Departemen Matematika FMIPA USU beserta Staf dan pegawai, serta teman-teman kuliah. Akhirnya, Tugas Akhir ini ananda persembahkan untuk ayahanda dan ibunda tercinta juga keluarga yang selalu memberikan bimbingan,dorongan dan dukungan kepada penulis. Semoga Allah SWT membalasnya.
DAFTAR ISI
Halaman
Persetujuan ii
Pernyataan iii
Penghargaan iv
Daftar Isi v
Daftar Tabel vi
Daftar Grafik vii
Daftar Gambar viii
BAB 1 PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang 1
1.2 Perumusan Masalah 2
1.3 Tinjauan Pustaka 3
1.4 Tujuan Penelitian 4
1.5 Kontribusi Penelitian 4
1.6 Metodologi Penelitian 4
1.7 Sistematika Penulisan 6
BAB 2 LANDASAN TEORI
2.1 Pengertian Peramalan 8
2.2 Jenis-jenis Metode Peramalan 8
2.6 Ketepatan Peramalan 16
BAB 3 ANALISA DATA 3.1 Pengumpulan Data 19 3.2 Pengolahan Data 19 3.2.1 Proses Peramalan 23
3.2.2 Nilai Kesalahan dari Peramalan 26
BAB 4 IMPLEMENTASI SISTEM 4.1 Pengertian Implementasi Sistem 31
4.2 Tujuan Implementasi Sistem 31
4.3 Pengertian Microsoft Excel 31
4.4 Struktur Microsoft Excel 32
4.5 Pengoperasian Microsoft Excel 32
4.6 Pemrosesan Data Dengan Excel 34
4.7 Prosedur Pembuatan Grafik dengan Software Excel 39
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan 44
5.2 Saran 44
DAFTAR PUSTAKA 46
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 3.1 Data Jumlah Wisatawan Asing yang Berkunjung ke
Sumatera Utara Tahun 1994 sampai dengan Tahun 2008 19
Tabel 3.2 Peramalan Jumlah Wisatawan 21
Tabel 3.3 Hasil Peramalan Jumlah Wisatawan Asing yang Berkunjung
ke Sumatera Utara 26
Tabel 3.4 Nilai Kesalahan 27
DAFTAR GRAFIK
Halaman
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 4.1 Tampilan saat Membuka Excel Pada Windows 32
Gambar 4.2 Tampilan buku kerja (workbook) yang kosong excel 33
Gambar 4.3 Tampilan saat Menyimpan File 34
Gambar 4.4 Tampilan Pemrosesan Peramalan Data pada Excel 35
Gambar 4.5 Tampilan Perhitungan Nilai Kesalahan Peramalan 38
Gambar 4.6 Tampilan saat Pemblokan Data 40
Gambar 4.7 Pembuatan Grafik dengan Excel 40
Gambar 4.8 Tampilan Kotak Dialog Chart Wizart 41
Gambar 4.9 Tampilan Kotak Dialog Chart Wizart 41
Gambar 4.10 Tampilan Kotak Dialog Chart Wizart 41
Gambar 4.11 Tampilan Chart Option 42
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1Latar Belakang
Pariwisata memiliki peran utama dalam perekonomian dan kepentingan sosial. Lebih dari 270 juta wisatawan menghabiskan $ 92 milyar US setiap tahun di beberapa tempat. Hal ini merupakan suatu bagian yang besar dalam sektor pendapatan. Pariwisata juga memberi pengaruh pada sektor ekspor suatu Negara dan menggerakkan orang-orang dari satu negara ke negara lain.
Pentingnya pariwisata membuat banyak negara menggalakkan sektor ini untuk menggerakkan industri-industri kecil dan meningkatkan hubungan kerja sama antar negara dalam gabungan perusahaan antar negara untuk meraih peluang keuntungan dari sektor ini dalam menghimpun kekuatan dan strategi dalam mencapai pertumbuhan ekonomi dan modernisasi.
Sumatera Utara memiliki berbagai tempat pariwisata yang patut dikunjungi para wisatawan yang berkunjung ke daerah Sumatera Utara, dan banyak hal yang dapat dinikmati oleh para wisatawan lokal maupun wisatawan yang berasal dari Luar Negeri, dan pada tahun sebelumnya SUMUT telah mempersiapkan diri mengahadapi kawasan perdagangan bebas ASEAN ( AFTA ) pada tahun 2003 yang lalu, dengan mengandalkan segala potensi yang ada di Sumatera Utara, termasuk Sektor Pariwisatanya. Oleh karena itu kita harus yakin bahwa Sumatera Utara dapat menyamai Bali dan dapat diandalkan ke pentas internasional, karena lokasi Sumatera Utara berdekatan dengan tiga negara, yakni Singapura, Thailand, dan Malaysia
Sumatera Utara memiliki produk wisata terlengkap di Indonesia baik dari sisi alam maupun budaya. Wisata alam meliputi danau, pantai, hutan tropis, wisata agro, begitu juga dengan budaya yang kaya dengan keanekaragaman adat istiadat serta peninggalan-peninggalan sejarah. Namun, semuanya belum terkelola serta terpromosikan dengan baik.
1.2Perumusan Masalah
Masalah yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah :
1. Bagaimana penggunaan metode peramalan dengan rata-rata bergerak ganda (double moving average) untuk jumlah wisatawan mancanegara yang berkunjung ke Sumatera Utara.
2. Berapa besar ramalan wisatawan yang berkunjung ke Sumatera Utara pada tahun 2011.
1.3Tinjauan Pustaka
Assauri, S [1] menguraikan tentang definisi peramalan adalah kegiatan memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Sedangkan, ramalan adalah situasi atau kondisi yang diperlukan akan terjadi pada masa yang akan datang. Ramalan tersebut dapat didasarkan atas bermacam-macam cara yang dikenal dengan metode peramalan.
Makridakis, S [2] dikutip rumus mengenai rata-rata bergerak ganda (double moving average) yaitu :
)
Marpaung, Happy.Drs.SH.MH [3] Pariwisata memiliki peranan utama dalam perekonomian dan kepentingan sosial. Lebih dari 270 juta wisatawan menghabiskan $92 milyar US setiap tahun di beberapa tempat. Hal ini merupakan suatu bagian yang besar dalam sektor pendapatan.
Pendit, Nyoman S [4] menguraikan tentang definisi Pariwisata adalah salah satu jenis industri yang mampu menghasilkan pertumbuhan ekonomi yang cepat dalam menyediakan lapangan kerja, peningkatan penghasilan, standar hidup serta menstimulasi sektor-sektor produktivitas lainnya.
1.4Tujuan Penelitian
Untuk memperoleh ramalan jumlah wisatawan yang berkunjung ke Sumatera Utara pada tahun 2011, menerapkan metode perataan (average).
1.5Kontribusi Penelitian
Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan manfaat sebagai berikut :
2.Penelitian ini diharapkan dapat dijadikan bahan masukan bagi pemerintah dalam pengambilan keputusan dan menentukan kebijakan-kebijakan mengenai kepariwisataan agar dapat menggugah minat wisatawan untuk berkunjung sehingga jumlah wisatawan yang datang akan semakin meningkat.
1.6 Metodologi Penelitian
Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Metode Pegumpulan Data
Dalam pengumpulan data penulis menggunakan data sekunder yang didapat dari Badan Pusat Statistik (BPS) Sumatera Utara.
2. Studi Literatur
Studi literatur ini meliputi pengambilan teori-teori serta rumus-rumus dari beberapa sumber bacaan yang berkaitan dengan masalah yang sedang diteliti.
3. Metode Analisis Data
Dalam pengolahan data untuk memperoleh ramalan pada tahun yang diinginkan, maka digunakan metode rata-rata bergerak ganda. Ada beberapa langkah yang harus ditentukan dalam meramal dengan rata-rata bergerak ganda yaitu :
1. Menghitung rata-rata bergerak pertama,diberi simbol S’t. Ini dihitung dari data historis yang ada. Hasilnya diletakkan pada periode terakhir rata-rata bergerak pertama.
N
X X
X X t
Dengan:
S’t = smoothing pertama periode t
N = jumlah periode
Xt = nilai real periode t
2. Menghitung rata-rata bergerak kedua,diberi simbol S”t. Dihitung dari rata-rata bergerak pertama. Hasilnya diletakkan pada periode terakhir rata-rata bergerak kedua.
N
S”t = smoothing kedua periode t
3. Menentukan besarnya konstanta ( ), persamaan ini mengacu terhadap penyesuain
MA tunggal, S’t, dengan persamaan sebagai berikut :
t
= besarnya konstanta periode t
)
= slope atau nilai trend dari data yang sesuai
5. Menentukan besarnya forecast, persamaan ini menunjukkan bagaimana memperoleh ramalan untuk m periode ke muka dari t. Ramalan untuk m periode ke muka adalah
dimana merupakan nilai rata-rata yang disesuaikan untuk periode t ditambah m kali komponen kecenderungan , persamaannya sebagai berikut :
)
Ft+m = besarnya forecast
m = jangka waktu peramalan ke depan
1.6Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan diuraikan untuk memberikan kerangka atau gambaran dari Tugas Akhir ini, yaitu sebagai berikut :
BAB 1 : PENDAHULUAN
BAB 2 : LANDASAN TEORI
Bab ini menerangkan tentang segala sesuatu yang mencangkup terhadap penyelesaian masalah sesuai dengan judul yang dibuat.
BAB 3 : ANALISA DATA
Bab ini membahas tentang pengolahan data untuk mencari hasil peramalan.
BAB 4 : IMPLEMENTASI SISTEM
Bab ini membahas tentang software yang digunakan dalam analisa data serta cara penggunaan dari software yang dipakai.
BAB 5 : KESIMPULAN DAN SARAN
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Pengertian Peramalan
Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu atau kondisi yang diperkirakan akan terjadi pada masa yang akan datang. Dalam usaha mengetahui atau melihat perkembangan di masa depan, peramalan dibutuhkan untuk menentukan kapan suatu peristiwa akan terjadi atau suatu kebutuhan akan timbul, sehingga dapat dipersiapkan kebijakan atau tindakan-tindakan yang perlu dilakukan. Peramalan merupakan bagian integral dari kegiatan pengambilan keputusan manajemen. Metode peramalan adalah cara memperkirakan secara kuantitatif apa yang akan terjadi pada masa depan, berdasarkan data yang relevan pada masa lalu. Kegunaan dari peramalan terlihat pada saat pengambilan keputusan atau menetapkan berbagai kebijakan. Keputusan baik adalah keputusan yang didasarkan atas pertimbangan apa yang akan terjadi pada waktu keputusan itu dilaksanakan. Ramalan diperlukan untuk memberikan informasi sebagai dasar untuk membuat suatu keputusan dalam berbagai kegiatan, seperti : penerbangan, peternakan, perkebunan dan sebagainya.
Pada umumnya peramalan dapat dibedakan dari beberapa segi tergantung dari cara melihatnya. Apabila dilihat dari sifat penyusunnya, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam, yaitu :
1. Peramalan subjektif, yaitu peramalan yang didasarkan atas perasan atau intuisi dari orang yang menyusunnya. Dalam hal ini pandangan atau “judgment” dari orang yang menyusunnya sangat menentukan baik tidaknya hasil ramalan tersebut.
2. Peramalan yang objektif, peramalan yang didasarkan atas data yang relevan pada masa lalu, dengan menggunakan teknik-teknik dan metode dalam penganalisaan data tersebut.
Disamping itu, jika dilihat dari jangka waktu ramalan yang disusun maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam, yaitu :
1. Peramalan jangka panjang, yaitu peramalan yang dilakukan untuk penyusunan hasil ramalan jangka waktunya lebih dari satu setengah tahun atau tiga semester. Peramalan seperti ini misalnya diperlukan dalam penyusunan rencana pembangunan suatu negara atau suatu daerah, corporate planning, rencana investasi atau rencana ekspansi dari suatu perusahaan.
rencana penjualan, rencana persediaan, anggaran produksi, dan anggaran perusahaan.
Berdasarkan sifat ramalan yang telah disusun, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam, yaitu :
1.Peramalan kualitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kualitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung pada orang yang menyusunnya Hal ini penting karena hasil peramalan tersebut ditentukan berdasarkan pemikiran yang bersifat intuis, pendapat dan pengetahuan serta pengalaman penyusunan.
2.Peramalan kuantitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung pada metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Baik tidaknyametode yang digunakan ditentuklan oleh perbedaan antara penyimpangan hasil ramalan dengan kenyataan yang terjadi. Peramalan kuantitatif hanya dapat digunakan hanya dapat digunakan apabila terdapat tiga kondisi sebagai berikut :
1. Adanya informasi masa lalu yang dapat dipergunakan. 2. Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data.
3. Dapat diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjutan pada masa yang akan datang.
1. Menganalisa data masa lalu.
2. Menentukan metode yang dipergunakan.
3. Memproyeksi data yang lalu dengan menggunakan metode yang dipergunakan dan mempertimbangkan adanya beberapa faktor perubahan.
2.3 Pemilihan Teknik dan Metode Peramalan
Dalam pemilihan teknik dan metode peramalan, perlu diketahui ciri-ciri penting yang perlu diperhatikan bagi pengambil keputusan dan analisa keadaan dalam mempersiapkan peramalan.
Ada 6 (enam) faktor utama yang dapat diidentifikasi sebagai teknik dan metode peramalan, yaitu :
1. Horison waktu
Merupakan pemilihan yang didasarkan atas jangka waktu peramalan yaitu :
a. Peramalan yang segera dilakukan dengan waktu yang kurang dari satu bulan. b. Peramalan jangka pendek dengan waktu antara satu sampai tiga bulan.
c. Peramalan jangka menengah dengan waktu antara tiga bulan sampai dua tahun. d. Peramalan jangka panjang dengan waktu dua tahun keatas.
2. Pola Data
Salah satu dasar pemilihan metode peramalan adalah dengan memperhatikan pola data. Ada empat jenis pola data mendasar yang terdapat dalam suatu deretan data yaitu :
b. Pola musiman (M) terjadi bilamana suatu deret dipengaruhi oleh faktor musiman (misalnya kuartal athun tertentu, bulanan, atau hari-hari pada minggu tertentu).
c. Pola Siklis (C) terjadi bilamana data dipengaruhi oleh fluktuasi jangka panjang dan lebih lama dari pola musiman, lamanya berbeda dari satu siklus yang lain. d. Pola Trend (T) terjadi bilamana kenaikan terdapat kenaikan atau penurunan
jangka panjang dalam data. 3. Jenis dari model
Untuk mengklasifikasikan metode peramalan kuantitatif perlu diperhatikan model yang didasarinya. Model sangat penting diperhatikan, karena masing-masing model mempunyai fungsi yang berbeda.
4. Biaya yang dibutuhkan
Biaya yang sangat diperlukan dalam meneliti suatu objek. Yang termasuk biaya dalam penggunaan metode peramalan antara lain, biaya penyimpangan data, biaya-biaya perhitungan, biaya untuk menganalisa dan biaya-biaya pengembangan.
5. Ketepatan metode peramalan
Tingkat ketepatan yang sangat erat hubungannya dengan tingkat perincian yang dibutuhkan dalam suatu peramalan. Dalam mengambil keputusan, variasi atau penyimpangan atas peramalan yang dilakukan antara 10% sampai 15% bagi maksud-maksud yang diharapakan, sedangkan untuk hal atau kasus lain mungkin menganggap bahwa danya variasi atau penyimpangan atas ramalan sebesar 5% adalah cukup berbahaya.
Metode peramalan yang digunakan adalah metode yang mudah dimengerti dan mudah diterapkan dalam pengambilan keputusan dan analisisnya
2.4 Metode Pemulusan ( Smooting )
Dalam pembahasan ini kita lebih kuat menjelaskan mengenai penggunaan metode smooting. Metode smooting merupakan metode peramalan dengan mengadakan penghalusan terhadap data masa lalu, yaitu dengan mengambil rata-rata dari nilai beberapa tahun untuk menaksir nilai pada beberapa tahun kedepan. Peramalan dengan metode ini akan terdapat pada peramalan jangka pendek, sedangkan untuk peramalan jangka panjang sangat kurang ketepatannya. Biasanya metode ini digunakan untuk perencanaan dan pengendalian produksi dan persediaan, perencanaan keuntungan dan perencanaan keuangan. Data yang dibutuhkan untuk penggunaan metode peramalan ini minimum selama 2 tahun.
Untuk keputusan jangka pendek, yang berupa keputusan harian atau mingguan, bulanan dan triwulan, diperlukan dasar keputusan yang diambil yaitu ramalan jangka pendek. Metode peramalan jangka pendek yang paling sederhana adalah metode peramalan yang menggunakan data yang lewat (past data).
Hasil perhitungan rata-rata bergerak atas seluruh kumpulan angka atau nilai data atau acak. Kemampuan rata-rata bergerak untuk menghilangkan ketidakaturan atau acakan dapat dipergunakan dalam deret waktu adalah untuk dua tujuan yaitu untuk menghilangkan trend dan untuk menghilang musiman (seasonality).
Untuk mendapatkan suatu hasil yang baik harus diketahui cara peramalan yang tepat. Data jumlah wisatawan dari tahun 1994 sampai tahun 2008 yang tercatat pada pembukuan Badan Pusat Statistik Sumatera Utara menunjukkan pola data musiman. Maka untuk meramalkan jumlah wisatawan pada tahun 2011 digunakan Metode Double Moving Avarage (rata-rata bergerak ganda).
2.5 Metodologi Rata-rata Bergerak Ganda
Untuk mengurangi kesalahan sistematis yang terjadi bila rata-rata bergerak dipakai pada data berkecenderungan maka dikembangkan metode rata-rata bergerak linier (linier moving average). Dasar metode ini adalah menghitung rata-rata bergerak yang kedua. Rata-rata bergerak “ganda” ini merupakan rata-rata bergerak dari rata-rata bergerak, secara simbol ditulis MA (M X N) dimana artinya adalah MA M-periode dari MA N periode, dengan MA merupakan rata-rata bergerak (moving average).
Prosedur peramalan rata-rata bergerak linier meliputi tiga aspek : 1. Penggunaan rata-rata bergerak tunggal pada waktu t ( ditulis S’t )
2. Penyesuaian yang merupakan perbedaan antara rata-rata bergerak tunggal dan ganda pada waktu t ( ditulis S’t – S”t ), dan
Prosedur rata-rata bergerak linier secara umum dapat diterangkan melalui persamaan berikut :
1. Menghitung rata-rata bergerak pertama,diberi simbol S’t. Ini dihitung dari data historis yang ada. Hasilnya diletakkan pada periode terakhir rata-rata bergerak pertama.
S’t = smoothing pertama periode t
N = jumlah periode
Xt = nilai real periode t
2. Menghitung rata-rata bergerak kedua,diberi simbol S”t. Dihitung dari rata-rata bergerak pertama. Hasilnya diletakkan pada periode terakhir rata-rata bergerak kedua.
N
S”t = smoothing kedua periode t
3. Menentukan besarnya konstanta ( ), persamaan ini mengacu terhadap penyesuaian
t
= besarnya konstanta periode t
4. Menentukan besarnya nilai slope (bt),persamaan ini menentukan taksiran kecenderungan dari periode waktu yang satu ke periode waktu berikutnya, persamaannya sebagai berikut :
)
= slope atau nilai trend dari data yang sesuai
5. Menentukan besarnya forecast, persamaan ini menunjukkan bagaimana memperoleh ramalan untuk m periode ke muka dari t. Ramalan untuk m periode ke muka adalah
dimana merupakan nilai rata-rata yang disesuaikan untuk periode t ditambah m kali komponen kecenderungan , persamaannya sebagai berikut :
)
Ft+m = besarnya forecast
m = jangka waktu peramalan ke depan
Ketepatan ramalan adalah salah satu hal yang mendasar didalam peramalan, yaitu bagaimana mengukur kesesuaian suatu kumpulan data yang diberikan. Ketepatan dipandang sebagai kriteria penolakan untuk memilih satu metode peramalan. Dalam pemodelan pemulusan (smoothing), dari data masa lalu dapat diramalkan situasi yang akan terjadi dimasa yang akan datang. Untuk menguji kebenaran ini digunakan ketepatan ramalan.
Untuk mendapat hasil peramalan yang lebih akurat adalah ramalan yang bisa meminimalkan kesalahan meramal (forecast error). Besarnya forecast error dihitung dengan :
Error = Jumlah Wisatawan – Ramalan
Dengan :
= data periode ke-i
= ramalan periode ke-i
Jika terdapat nilai pengamatan dan ramalan untuk n periode waktu, maka akan terdapat n buah galat dan ukuran statistik standar berikut yang didefinisikan :
1. Nilai Tengah Galat (Mean Error)
∑
== N I
i N e ME
1
∑
=3. Jumlah Kuadrat Galat (Sum Of Squared Error)
∑
=4. Nilai Tengah Galat Kuadrat (Maen Squared Error)
5. Deviasi Standar Galat (Deviasi Standard Galat)
)
berhubungan dengan kenyataan bahwa metode yang berbeda akan menggunakan prosedur yang berbeda pula dalam pencocokan (fitting).
Dalam fase peramalan, penggunaan MSE sebagai suatu ukuran ketepatan juga dapat menimbulkan masalah. Ukuran ini tidak memudahkan perbandingan antar deret berkala yang berbeda dan untuk selang waktu yang berlainan, karena MSE merupakan ukuran absolute. Lagi pula, interpretasinya tidak bersifat intuitif bahkan untuk para spesialis sekalipun, karena ukuran ini menyangkut penguadratan sederetan nilai.
Karena alasan yang telah disebutkan di atas dalam hubungan dengan keterbatasan MSE sebagai suatu ukuran ketepatan peramalan, maka diusulkan ukuran-ukuran alternatif, yang diantaranya menyangkut galat persentase. Tiga ukuran berikut sering digunakan :
1. Galat Persentase (Percentage Error)
2. Nilai Tengah Galat Persentase (Mean Percentage Error)
∑
== n i
i n PE MPE
1
∑
== n
i i n PE MAPE
1 Dengan :
= data sebenarnya terjadi
BAB 3
ANALISA DAN EVALUASI
3.1 Pengumpulan Data
Pengambilan data dilakukan di Kantor Badan Pusat Statistik Sumatera Utara, data yang diambil 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 tahun1994 sampai dengan tahun 2008.
Tabel 3.1 Data Jumlah Wisatawan Asing yang Berkunjung ke Sumatera Utara Tahun 1994 sampai dengan Tahun 2008
Tahun
Pintu Masuk Wisatawan
Jumlah Bandara Polonia
Medan
Pelabuhan Laut Belawan
Pelabuhan Laut Tanjung Balai
3.2 Pengolahan Data
Untuk menganalisa data diatas, penulis harus memperoleh nilai m kedepan sebagai perbandingannya terhadap data tahun sebelumnya (data masa lalu). Dalam hal ini penulis menggunakan data jumlah wisatawan asing yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Sumatera Utara. Adapun data yang diambil adalah jumlah wisatawan asing yang melalui pintu masuk Bandar Udara Polonia Medan, pelabuhan laut Belawan, dan pelabuhan laut Tanjung Balai Asahan tahun1994 sampai dengan tahun 2008.
Tabel 3.2 Peramalan Jumlah Wisatawan
1999 6 88.515 130.930,00 185.278,78 76.581,22 -54.348,78 127.061,22
2000 7 121.073 104.638,33 141.468,67 67.808,00 -36.830,33 22.232,44
2001 8 128.442 112.676,67 116.081,67 109.271,67 -3.405,00 30.977,67
2002 9 121.819 123.778,00 113.697,67 133.858,33 10.080,33 105.866,67
2003 10 98.336 116.199,00 117.551,22 114.846,78 -1.352,22 143.938,67
2004 11 112.319 110.824,67 116.933,89 104.715,44 -6.109,22 113.494,56
2005 12 121.052 110.569,00 112.530,89 108.607,11 -1.961,89 98.606,22
2006 13 121.844 118.405,00 113.266,22 123.543,78 5.138,78 106.645,22
2007 14 134.130 125.675,33 118.216,44 133.134,22 7.458,89 128.682,56
2008 15 142.635 132.869,67 125.650,00 140.089,33 7.219,67 140.593,11
2009 16 147.309,00
2010 17 154.528,67
Grafik Peramalan Jumlah Wisatawan
1. Kolom 4 merupakan rata-rata 3 tahun terakhir dari data , pada kolom 3, kemudian
dimasukkan pada kolom 4 pada kolom terakhir, dihitung dengan menggunakan rumus
2. Kolom ke 5 adalah rata-rata 3 tahun terakhir dari kolom ke 4 ( ), kemudian
3. Kolom 6 adalah selisih rata-rata bergerak yaitu rata-rata bergerak pertama dikurangi rata-rata bergerak kedua dihitung dengan rumus :
S' - S"
4. Kolom ke 7 adalah besarnya konstanta ( ) untuk persamaan peramalan yang akan
dibuat, dapat dihitung dengan rumus berikut :
t
Tiap pergantian tahun forecast, nilai a selalu berubah.
5. Kolom 8 adalah b (slope) untuk persamaan peramalan. Dapat dihitung dengan rumus.
)
6. Kolom 9 adalah ramalan yang dihitung dengan rumus.
) (m bt at Ft+m = +
3.2.1 Proses Peramalan
a. Ramalan untuk periode 15
3
Kolom 5 rata-rata bergerak kedua
3
Kolom 8 besar komponen kecenderungan
1
)
b. Ramalan untuk periode 16 Kolom 4 rata-rata bergerak pertama
3
Kolom 5 rata-rata bergerak kedua
3
1
Kolom 9 nilai ramalan )
Untuk mengetahui ramalan periode 16 sampai dengan periode 18 maka digunakan persamaan sebagai berikut :
)
)
e. Ramalan untuk periode 18 F15+3 =a15+b15(3)
=140.089,33+7.219,67(3)
F18 =161.748,33
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 3.3 Hasil Peramalan jumlah Wisatawan Asing yang Berkunjung ke Sumatera Utara
No Tahun Nilai Peramalan
1
Dari nilai-nilai peramalan pada tabel diatas dapat disimpulkan bahwa pada tahun 2009 sampai dengan 2011 akan terjadi peningkatan jumlah wisatawan asing yang mengunjungi Sumatera Utara. Nilai peramalan tersebut dapat dikatakan meningkat secara linier,
disebabkan hasil peramalan tersebut tergantung nilai dan terakhir.
3.2.2 Nilai Kesalahan dari Peramalan
Untuk mengetahui nilai kesalahan dari peramalan diatas dapat dilihat dalam tabel berikut:
Tahun Periode
Keterangan dari tabel diatas dapat dijelaskan sebagai berikut :
Kolom 5 Nilai kesalahan
Error = Nilai observasi – Ramalan
Kolom 6 Kesalahan yang dihitung secara persentase
0
Kolom 7 Nilai kesalahan persentase absolute
Sebagai contoh perhitungan diambil dari periode 15 yang telah dihitung pada tabel diatas :
1) Kesalahan
15
2) Kesalahan persentase
100
3) Kesalahan persentase absolute
100
Bedasarkan hasil penjumlahan nilai PE (Percentage Error) dan APE (Absolute Percentage Error) maka diperoleh nilai sebagai berikut :
n
2. Nilai tengah kesalahan persentase absolute (Mean Absolute Percentage Error)
BAB 4
IMPLEMENTASI SISTEM
4.1 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.
4.2 Tujuan Implementasi Sistem
Tujuan dari implementasi sistem ini adalah sebagai berikut :
1. Menyelesaikan desain sistem yang telah disetujui sebelumnya. 2. Memastika bahwa pemakai (user) dapatmengoperasikan sistem baru. 3. Menguji apakah sistem baru tersebut sesuai dengan pemakai.
4. Memastikan bahwa konversi ke sistem baru berjalan yaitu dengan membuat rencana, mengontrol dan melakukan instalasi baru secara benar.
4.3 Pengertian Microsoft Excel
grafik 3-dimensi sampai me-manage buku besar akuntansi untuk sebuah perusahaan tingkat menengah.
4.4 Sruktur Microsoft Excel
Tampilan Microsoft excel berupa bentuk standar dari menu bar, toolbars, formula bar, status badan 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 penunjuk sel yang aktif.
4.5 Pengoperasian Microsoft Excel
Cara mengakifkan 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
Gambar 4.1 Tampilan saat membuka Excel pada windows
Selanjutnya excel akan menampilkan buku kerja (workbook) yang kosong
Setelah Microsoft Excel aktif maka akan ditampilkan lembar kerja baru yang tersusun atas sel-sel yang terbentuk dalam baris dan kolom. Sebuah 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 ditampilkan pada 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 dengan tanda “=” ( sama dengan menjumlahkan), misalnya “ =sum(range)” digunakan untuk menjumlahkan range tertentu, nilai yangdihasilkan apabila rangkaian nilai dalam rumus tertentu.
4. Kita dapat memasukkan data pada lembar kerja dengan langkah sebagai berikut : a. tempatkan penunjuk sel pada sel tempat yangdiinginkan
b. Ketik data yang akan dimasukkan
c. Untuk mengakhiri tekan enter atau tanda panah pada keyboard, untuk berpindah sel yaitu dengan menggerakkan mouse ke sel yang diinginkan.
5. Penyimpanan Data
Setelah lembar kerja diisi dalam Microsoft Excel disimpan dengan nama file “data wisatawan”. Adapun langkah-langkah dalam menyimpan lembar kerja adalah sebagai berikut :
c. Ketik nama file d. Klik save
Eksistensi penyimpanan data akan tersimpan secara otomatis sehingga nama file data akan bertambah menjadi Microsoft Excel-data wisatawan.
Gambar 4.3 Tampilan saat Menyimpan file 6. Pemrosesan Data
4.6 Pemrosesan Data Dengan Excel
Gambar 4.4 Tampilan Pemrosesan Peramalan Data pada Excel
1. Langkah perhitungan kolom D a) Klik sel D7
b) Ketiklah rumus “=(C5+C6+C7)/3”. c) Klik enter
2. Langkah perhitungan kolom E a) Klik sel E9
b) Ketiklah rumus “=(D7+D8+D9)/3”. c) Klik enter
d) Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel E10 s/d E19) arahkan pointer ke ujung bawah sel E9 sehingga berubah menjadi lambang plus (+). Draglah mouse (tombol mouse sebelah kiri ditekan dan ditahan kemudian digeser) kebawah sampai sel E19, kemudian lepaskan tombol mouse.
3. Langkah perhitungan kolom F a) Klik sel F9
b) Ketiklah rumus “=D9-E9”. c) Klik enter
d) Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel F10 s/d F19) arahkan pointer ke ujung bawah sel F9 sehingga berubah menjadi lambang plus (+). Draglah mouse (tombol mouse sebelah kiri ditekan dan ditahan kemudian digeser) kebawah sampai sel F19, kemudian lepaskan tombol mouse.
4. Langkah perhitungan kolom G a) Klik sel G9
b) Ketiklah rumus “=(2*D9)-E9”. c) Klik enter
(tombol mouse sebelah kiri ditekan dan ditahan kemudian digeser) kebawah sampai sel G19, kemudian lepaskan tombol mouse.
5. Langkah perhitungan kolom H a) Klik sel H9
b) Ketiklah rumus “=(2*F9)/(3-1)” c) Klik enter
d) Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel H10 s/d H19) arahkan pointer ke ujung bawah sel H9 sehingga berubah menjadi lambang plus (+). Draglah mouse (tombol mouse sebelah kiri ditekan dan ditahan kemudian digeser) kebawah sampai sel H19, kemudian lepaskan tombol mouse.
6. Langkah perhitungan kolom I a) Klik sel I10
b) Ketiklah rumus “=G9+(H9*1)” c) Klik enter
d) Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel I11 s/d I20) arahkan pointer ke ujung bawah sel I10 sehingga berubah menjadi lambang plus (+). Draglah mouse (tombol mouse sebelah kiri ditekan dan ditahan kemudian digeser) kebawah sampai sel I20, kemudian lepaskan tombol mouse.
e) Untuk mengetahui nilai sel I21 adalah dengan cara : a. Klik sel I21
b. Ketiklah rumus “ =G19+(H19*2)”
d. Ketiklah rumus “ =G19+(H19*3)”
Prosedur Perhitungan PE dan MPE Rata-rata Bergerak Ganda dengan Period 3 Tahun dengan Sofware Excel
Gambar 4.5 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
d. Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel E12 s/d E20) arahkan pointer ke ujung bawah sel E11 sehingga berubah menjadi lambang plus (+). Draglah mouse (tombol mouse sebelah kiri ditekan dan ditahan kemudian digeser) kebawah sampai sel E20, 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 F20) arahkan pointer ke ujung bawah sel F11 sehingga berubah menjadi lambang plus (+). Draglah mouse (tombol mouse sebelah kiri ditekan dan ditahan kemudian digeser) kebawah sampai sel F20, kemudian lepaskan tombol mouse.
4. Langkah perhitungan kolom G a. Klik sel G11
b. Ketiklah rumus “=IF(F11<=0;F11*(-1);F11*1)” c. Klik enter
d. Untuk mengetahui nilai sel berikutnya (sel G12 s/d G20) arahkan pointer ke ujung bawah sel G11 sehingga berubah menjadi lambang plus (+). Draglah mouse (tombol mouse sebelah kiri ditekan dan ditahan kemudian digeser) kebawah sampai sel G20, kemudian lepaskan tombol mouse.
4.7 Prosedur Pembuatan Grafik dengan Software Excel
a. Bloklah data table (sel B5 s/d E22). Lihatlah gambar dibawah ini :
Gambar 4.6 Tampilan saat Pemblokan Data
Gambar 4.7 Pembuatan Grafik dengan Excel
c.Pada “Standart Tipe” pilih line
d. Kemudian klik next maka akan muncul tampilan :
Gambar 4.9 Tampilan Kotak Dialog Chart Wizard e. Pilih series
Pada series1 ketik nilai actual pada kategori name , pada kategori value blok data nilai aktual
Pada series2 ketik Rata-rata bergerak tunggal pada kategori name , pada kategori value blok data Rata-rata bergerak tunggal
Pada series3 ketik Rata-rata bergerak ganda pada kategori name , pada kategori value blok data Rata-rata bergerak ganda
Pada series4 Peramalan pada kategori name , pada kategori value blok data Peramalan pada tabel hasil ramalan
f. Kemudian klik next.
Pada chart title ketik Grafik Peramalan Jumlah Wisatawan
Pada Category (X) axis ketik Periode
Pada Value (Y) ketik Jumlah
g. Klik next.
BAB 5
PENUTUP
5.1 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 ramalan
b) Menghitung kesalahan peramalan
c)Membuat grafik sebagai perbandingan antara nilai sebenarnya dengan nilai peramalan.
2. Dari hasil analisis diperoleh ramalan jumlah wisatawan asing untuk periode berikutnya.
No Tahun Nilai Peramalan
1 2 3
2009 2010 2011
147.307,00 154.528,67 161.748,33
Dari tabel hasil peramalan diatas terlihat bahwa wisatawan asing yang berkunjung ke Sumatera Utara akan meningkat pada tahun 2011.
DAFTAR PUSTAKA
Assauri Sofyan. 1984. Teknik dan Metoda Peramalan. Jakarta: Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
Badan Pusat Statistik. 2008. Sumatera Utara Dalam Angka 2007. Medan: Badan Pusat Statistik
Badan Pusat Statistik. 2004. Sumatera Utara Dalam Angka 2003. Medan: Badan Pusat Statistik
Badan Pusat Statistik. 1999. Sumatera Utara Dalam Angka 1998. Medan: Badan Pusat Statistik
Badan Pusat Statistik. 2009. Berita Resmi Statistik BPS Provinsi Sumatera Utara. Medan: Badan Pusat Statistik
http//.profilpariwisatasumaterautara.co.id diakses tanggal 7 Februari 2010
Makridakis S, Wheelwright S.C dan Mc Gee V.E. 1993. Metode dan Aplikasi Peramalan, edisi kedua jilid satu. Jakarta: Penerbit Erlangga.
Marpaung, Happy.2002.Pengetahuan Kepariwisatan.Bandung: Penerbit Alfabeta
Pendit, Nyoman S.1999.Ilmu Pariwisata.Jakarta: Penerbit Pradnya Paramita
