Proyeksi Tingkat Produksi Ketersediaan Jagung Propinsi Sumatera Utara

(1)

Endang Susanti Purba : Proyeksi Tingkat Produksi Ketersediaan Jagung Propinsi Sumatera Utara, 2009.

PROYEKSI TINGKAT PRODUKSI KETERSEDIAAN JAGUNG

PROPINSI SUMATERA UTARA

TUGAS AKHIR

Diajukan Untuk Melengkapi Tugas dan Memenuhi Syarat Mencapai Gelar Ahli Madya

ENDANG SUSANTI PURBA

062407040

PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

(2)

PERSETUJUAN

Judul : PROYEKSI TINGKAT PRODUKSI

KETERSEDIAAN JAGUNG PROPINSI SUMATERA UTARA

Kategori : TUGAS AKHIR

Nama : ENDANG SUSANTI PURBA

Nomor Induk Mahasiswa : 062407040

Program Studi : DIPLOMA ( D3 ) STATISTIKA

Departemen : MATEMATIKA

Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN

ALAM ( FMIPA ) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Diluluskan di

Medan, Juni 2009

Diketahui/Disetujui oleh

Departemen Matematika FMIPA USU Pembimbing,

Ketua,

Dr. Saib Suwilo, M.Sc Dra. Rahmawati Pane, M.Si

(3)

PERNYATAAN

PROYEKSI TINGKAT PRODUKSI KETERSEDIAAN JAGUNG PROPINSI SUMATERA UTARA

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 2009

(4)

PENGHARGAAN

Puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa karena dengan

karunia Nya lah penyusunan Tugas Akhir ini dapat diselesaikan dalam waktu yang

telah ditetapkan.

Dalam kesempatan ini, penulis ucapkan terimakasih atas bantuan, bimbingan,

petunjuk, serta nasehat-nasehat yang tidak ternilai harganya kepada semua pihak yang

telah membantu dalam menyelesaikan tugas akhir ini, terutama kepada: Bapak Dr. Edi

Marlianto, M.Sc selaku Dekan Fakultas MIPA USU, Bapak Dr. Saib Suwilo, M.Sc

selaku Ketua Pelaksana Program Studi Statistika D-III FMIPA USU, Ibu Dra.

Rahmawati Pane, M.Si selaku pembimbing pada penyelesaian tugas akhir ini yang

telah memberikan panduan dan penuh kepercayaan kepada saya untuk

menyempurnakan tugas akhir ini. Tidak lupa juga penulis ucapkan terimakasih kepada

pihak Badan Ketahanan Pangan yang telah memberikan ijin, arahan dan waktunya

kepada penulis dalam pengumpulan data mengenai Produksi Ketersediaan Jagung,

semua teman – teman di Program Studi D3 Statistika, khususnya Statistika A yang

tidak dapat penulis sebutkan satu persatu. Dan tidak lupa saya ucapkan terimakasih

kepada Ayahanda (Edward Purba), Ibunda (Suparni), serta semuanya yang selama ini

telah memberikan bantuan dan dorongan kepada penulis. Semoga Tuhan Yang Maha

Esa membalas semua kebaikan yang telah diberikan kepada penulis,

(5)

DAFTAR ISI

Halaman

Persetujuan ii

Pernyataan iii 1.2 Identifikasi Masalah 3 1.3 Tujuan Penelitian 3 1.4 Lokasi Penelitian 3 1.5 Metodologi Penelitian 3 1.6 Tinjauan Pustaka 5 1.7 Sistematika Penulisan 5 Bab 2 Landasan Teori 7 2.1 Pengertian Peramalan 7 2.2 Langkah – langkah Peramalan 8

(6)

4.1.2 Proyeksi Produksi Ketersediaan Jagung Menggunakan

Double Exponential Smoothing dengan = 0,2 30

4.1.3 Proyeksi Produksi Ketersediaan Jagung Menggunakan Double Exponential Smoothing dengan = 0,3 34

(7)

DAFTAR TABEL

Tabel 4.1 Produksi Jagung Propinsi Sumatera Utara 25

Tabel 4.2.1 Forecast Dengan Double Exponential Smoothing ( =0,1) 27

Tabel 4.2.2 Forecast dan Mean Squared Error ( =0,1) 29

Tabel 4.5.2 Forecast dan Mean Squared Error ( =0,4) 39 Tabel 4.6.1 Forecast Dengan Double Exponential Smoothing ( =0,5) 42

Tabel 4.6.2 Forecast dan Mean Squared Error ( =0,5) 43 Tabel 4.7.1 Forecast Dengan Double Exponential Smoothing ( =0,6) 45

Tabel 4.7.2 Forecast dan Mean Squared Error ( =0,6) 46 Tabel 4.8.1 Forecast Dengan double Exponential Smoothing ( =0,7) 48 Tabel 4.8.2 Forecast dan Mean Squared Error ( =0,7) 49 Tabel 4.9.1 Forecast Dengan Double Exponential Smoothing ( =0,8) 51

Tabel 4.9.2 Forecast dan mean Squared Error ( =0,8) 52 Tabel 4.10.1 Forecast Dengan Double Exponential Smoothing ( =0,9) 54

Tabel 4.10.2 Forecast dan Mean Squared Error ( =0,9) 55 Tabel 4.10.3 Perbandingan Hasil Taraf Signifikan dari Metode Peramalan 56

(8)

DAFTAR GAMBAR

Gambar 4.1 Produksi Jagung Propinsi Sumatera Utara Tahun 1997-2007 25 Gambar 4.2 Realisasi dan Ramalan Produksi Jagung dengan ( =0,1) 30 Gambar 4.3 Realisasi dan Ramalan Produksi Jagung dengan ( =0,2) 34 Gambar 4.4 Realisasi dan Ramalan Produksi Jagung dengan ( =0,3) 37 Gambar 4.5 Realisasi dan Ramalan Produksi Jagung dengan ( =0,4) 40 Gambar 4.6 Realisasi dan Ramalan Produksi Jagung dengan ( =0,5) 43 Gambar 4.7 Realisasi dan Ramalan Produksi Jagung dengan ( =0,6) 46 Gambar 4.8 Realisasi dan Ramalan Produksi Jagung dengan ( =0,7) 49 Gambar 4.9 Realisasi dan Ramalan Produksi Jagung dengan ( =0,8) 52 Gambar 4.10 Realisasi dan Ramalan Produksi Jagung dengan ( =0,9) 55

Gambar 5.1 Tampilan Microsoft Excel 58

Gambar 5.2 Tampilan Lembar Kerja Excel 59

Gambar 5.3 Tampilan Memasukkan Data Dalam Excel 59

Gambar 5.4 Tampilan Cara Memilih Grafik 60

Gambar 5.5 Tampilan Menentukan Data Range 60

Gambar 5.6 Tampilan Membuat Judul Grafik 61

(9)

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Peranan sektor pertanian yang strategis harus didukung dan ditingkatkan dalam

pelestarian swasembada pangan dalam arti yang luas, tidak hanya terbatas pada

swasembada beras tetapi mencakup pemenuhan kebutuhan hidup masyarakat secara

keseluruhan termasuk palawija, hortikultura serta tanaman bahan makanan lainnya.

Dalam perkembangan ekonomi tanaman pangan Indonesia, jagung merupakan

salah satu komoditas strategis dan bernilai ekonomis, serta mempunyai peluang untuk

dikembangkan karena kedudukannya sebagai sumber utama karbohidrat dan protein

setelah padi / beras. Akan tetapi, dengan berkembang pesatnya industri peternakan,

jagung merupakan komponen utama (60%) dalam ransum pakan. Diperkirakan lebih

dari 55% kebutuhan jagung dalam negeri digunakan untuk pakan, sedangkan untuk

konsumsi pangan hanya sekitar 30%, dan selebihnya untuk kebutuhan industri lainnya

dan bibit. Dengan demikian, peran jagung sebetulnya sudah berubah lebih sebagai

bahan baku industri dibanding sebagai bahan pangan. Beberapa tahun terakhir

kebutuhan jagung terus meningkat, hal ini sejalan dengan semakin meningkatnya laju

(10)

Menurut Statistik Peternakan (2001), meningkatnya permintaan jagung untuk

pakan dikarenakan dipacu oleh perkembangan produksi ayam ras yang akhir-akhir ini

tingkat perkembangnya mencapai 10 persen setiap tahunnya. Oleh karena itu,

pencapaian produksi jagung yang tinggi perlu diikuti dengan adanya pemasaran yang

pasti dan mampu menciptakan keuntungan bagi petani. Sehingga mampu

menggantikan jagung impor guna memenuhi kebutuhan perusahaan pakan ternak. Ini

membantu menciptakan penghematan devisa Negara. Disamping itu dengan

meningkatnya hasil produksi jagung dalam negeri pada tingkat yang mencukupi,

pasokan jagung untuk produksi pakan ternak akan lancar. Manfaat selanjutnya adalah

terselenggaranya kelancaran dalam usaha peternakan ayam untuk produksi daging,

yang sangat penting guna meningkatkan kualitas gizi makanan masyarakat Indonesia.

Evaluasi keberhasilan dalam peningkatan produksi jagung setiap tahunnya

akan sangat bermanfaat untuk mengetahui pencapaian hasil dan menentukan

kebijakan yang harus dilakukan dalam rangka peningkatan hasil. Dengan demikian,

dirasakan perlu diperkirakan atau diramalkan situasi dan kondisi yang bagaimana

yang akan terjadi pada masa mendatang. Peramalan diperlukan karena adanya

perbedaan waktu antara kesadaran akan dibutuhkannya suatu kebijakan baru dengan

waktu pelaksanaan kebijakan tersebut, sehingga informasi ini dapat menjadi acuan

bagi institusi yang bersangkutan dalam usaha perumusan kebijakan dan memecahkan

masalah ketersediaan produksi.

Dari uraian diatas penulis merasa tertarik dan terdorong untuk mengadakan

penelitian tentang ketersediaan jagung dengan judul “PROYEKSI TINGKAT

(11)

1.2. Identifikasi Masalah

Sesuai dengan judul tersebut maka yang menjadi identifikasi masalah adalah

bagaimana produksi ketersediaan jagung pada tahun 2010 yang akan datang

berdasarkan data yang diamati pada tahun 1997 – 2007 dan bagaimana pemerintah

mengatasi masalah kelangkaan jagung yang semakin meningkat.

1.3. Tujuan Penelitian

Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk mengetahui produksi ketersediaan

jagung ditahun yang akan datang ( tahun 2010 ) berdasarkan data yang diperoleh pada

tahun 1997 – 2007.

1.4. Lokasi Penelitian

Penelitian atau Pengumpulan data mengenai Tingkat Produksi Ketersediaan Jagung

diperoleh dari Badan Ketahanan Pangan (BKP) Jl. Jenderal Besar Dr. Abd. Haris

Nasution No. 24 Medan.

1.5 Metodologi Penelitian

Metode penelitian yang digunakan penulis adalah dengan cara sebagai berikut :

1) Pegumpulan Data

Adapun data yang digunakan untuk penulisan ini merupakan data

sekunder dari Badan Ketahanan Pangan ( BKP ) Propinsi Sumatera Utara,

mengenai produksi ketersediaan jagung dari tahun 1997 sampai tahun

(12)

2) Analisis Data

Perhitungan dilakukan untuk meramalkan seberapa besar tingkat produksi

ketersediaan jagung pada tahun 2010 Propinsi Sumatera Utara berdasarkan

data pada tahun 1997 - 2007 yaitu dengan menggunakan Metode Double

Exponential Smoothing ( Pemulusan Eksponensial Ganda ) sebagai

berikut:

a. Menentukan Smoothing Pertama (S′t)

S′_t : α X_t + (1-α) S′_t₋₁

S′_t : Smoothing pertama periode t

X_t : Nilai real periode t

S′t−1: Smoothing pertama periode t -1

b. Menentukan Smoothing Kedua (S″_t)

S″_t : α S′_t + (1-α) S″_t₋₁

S″_t₋₁ : Smoothing kedua periode t-1

c. Menentukan Besarnya Konstanta (a_t)

a_t : 2S′_t – S″_t

d. Menetukan Besarnya Slope (b_t)

b_t :

α α

−

1 (S′t - S″t)

e. Menetukan Besarnya Forecast (Ft + m)

F_t₊_m : a_t + b_t (m)

(13)

1.6 Tinjauan Pustaka

Dalam memproses data penelitian ini penulis menggunakan Metode Double

Eksponential Smoothing ( Pemulusan Eksponensial Ganda ).

Metode smoothing (metode pemulusan / pelicin) 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.

I.7 Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan diuraikan untuk memberikan kerangka atau

gambaran dari Tugas Akhir ini, yaitu sebagai berikut :

BAB 1 : PENDAHULUAN

Pada Bab ini berisi tentang latar belakang masalah,

identifikasi masalah, batasan masalah, maksud dan

tujuan, metode penelitian, tinjauan pustaka, serta

(14)

BAB 2 : LANDASAN TEORI

Pada Bab ini berisi tentang pengertian peramalan,

produksi, kebutuhan dan metode double exponential

smoothing.

BAB 3 : SEJARAH BADAN KETAHANAN PANGAN (BKP)

Pada Bab ini menjelaskan tentang sejarah berdirinya BKP

beserta struktur organisasinya.

BAB 4 : ANALISIS DATA

Dalam bab ini dilakukan analisa data dengan perhitungan

Proyeksi Tingkat Produksi Ketersediaan Jagung.

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

Pada Bab ini berisikan tentang kesimpulan dan saran dari

(15)

BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1 Pengertian Peramalan

Dalam hal penyusunan suatu rencana dalam rangka pencapaian tujuan sering terjadi

adanya perbedaan waktu antara kegiatan penyusunan rencana yang berupa penentuan

kegiatan apa saja yang perlu atau harus dilakukan, oleh karena eratnya hubungan

perencanaan dan peramalan maka dapat dilihat bahwa dalam penyusunan rencana

sebenarnya telah terlibat masalah peramalan. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa

peramalan merupakan dasar untuk penyusunan rencana.

Berdasarkan sifatnya teknik peramalan dapat dibagi dalam dua kategori yaitu:

1. Peramalan kualitatif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data kualitatif pada

masa lalu. Hasil pramalan yang dibuat sangat tergantung pada orang yang

menyusunnya. Hal ini penting karena hasil peramalan tersebut ditentukan

berdasarkan pemikiran yang bersifat intuisi, judgement atau pendapat, dan

pengetahuan serta pengalaman dari penyusunannya.

2. Peramalan kuantitatif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif

(16)

dimiliki. Hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung pada metode yang

dipergunakan dalam peramalan tersebut.

Peramalan kuantitatif hanya dapat digunakan apabila terdapat tiga kondisi

sebagai berikut :

1. Adanya informasi tentang keadaan yang lalu

2. Informasi tersebut dapat dukuantitatif dalam bentuk data

3. Dapat diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjutan pada masa

yang akan datang

Teknik kuantitatif ini biasanya dikelompokkan menjadi dua, yakni teknik

statistik dan teknik deterministik. Teknik statistik menitikberatkan pada pola,

perubahan pola, dan faktor gangguan yang disebabkan pengaruh random. Termasuk

dalam teknik ini adalah teknik smoothing, dekomposisi dan teknik Box - Jenkis.

Teknik determinasi mencakup identifikasi dan penentuan hubungan antara variabel

yang akan diperkirakan dengan variabel-variabel lain yang akan mempengaruhinya.

Termasuk dalam teknik ini adalah teknik regresi sederhana, regresi berganda,

autoregresi, dan model input output.

2.2 Langkah – langkah Peramalan

Kualitas atau mutu dari hasil peramalan yang disusun, sangat ditentukan oleh proses

pelaksanaan penyusunannya. Peramalan yang dilakukan dengan mengikuti langkah –

langkah atau prosedur penyusunan yang baik. Pada dasarnya ada tiga langkah

(17)

1. Menganalisa data yang lalu. Tahap ini berguna untuk pola yang terjadi

pada masa yang lalu. Analisa ini dilakukan dengan cara membuat tabulasi

dari data yang lalu. Dengan tabulasi data, maka dapat diketahui pola dari

data tersebut.

2. Menentukan metode yang dipergunakan. Masing – masing metode akan

memberikan hasil peramalan yang berbeda. Metode peramalan yang baik

adalah metode yang memberikan hasil ramalan yang tidak jauh berbeda

dengan kenyataan yang terjadi. Dengan perkataan lain, metode peramalan

yang baik adalah metode yang menghasilkan penyimpangan antara hasil

peramalan dengan nilai kenyataan yang sekecil mungkin.

3. Memproyeksi data yang lalu dengan menggunakan metode yang

dipergunakan. Hasil inilah yang dipergunakan sebagai dasar untuk

perencanaan dan pengambilan keputusan.

2.3 Manfaat Peramalan

Kualitas dan mutu hasil proyeksi sangat ditentukan oleh proses pelaksanaan

penyusunannya.

Suatu proyeksi yang baik adalah proyeksi yang menghasilkan penyimpangan antara

hasil proyeksi dengan kenyataan sekecil mungkin.

Peranan proyeksi sangat membantu di bidang-bidang lain yang membutuhkan,

(18)

1. Dasar utama untuk membuat suatu perencanaan, agar prencanaan itu sesuai

dengan tingkat kemampuan yang telah ada.

2. Sebagai dasar pembanding dari hasil kerja yang nyata, dengan hasil

proyeksi yang telah ditentukan. Kalau suatu hasil proyeksi tidak tercapai,

maka faktor apa yang menjadi penyebabnya akan dicari dan dilakukan

perbaikan atau koreksi.

Proyeksi tingkat produksi jagung melihat kedepan akan hasil dari produksi

jagung tersebut dengan melihat perkembangan pertumbuhan tanaman jagung

tersebut dari tahun-tahun sebelumnya.

2.4 Menghitung kesalahan peramalan

Hasil proyeksi yang akurat adalah forecast yang bisa meminimalkan kesalahan

meramal (forecast error). Besarnya forecast error (kesalahan meramal) dihitung

dengan mengurangi data yang sebenarnya dengan besarnya ramalan.

Error = Data yang sebenarnya – ramalan

et = Xt – Ft

Dimana :

Xt : Data sebenarnya periode ke t

F_t : Ramalan periode ke t

(19)

a. Mean Absolute Error : Mean Absolute error adalah rata-rata absolute dari

kesalahan meramal, tanpa menghiraukan tanda positif atau tanda negatif.

MAE =

∑

b. Mean Squared Error : Mean Squared error adalah rata-rata kesalahan

meramal dikuadratkan.

2.5 Metode double exponential smoothing (pemulusan eksponensial ganda)

Peramalan dengan menggunakan metode double exponential smoothing atau disebut

juga metode exponential smoothing yang linier dapat dilakukan dengan perhitungan

yang hanya membutuhkan tiga buah nilai data dan satu nilai α. Dasar pemikiran dari

metode double exponential smoothing ini adalah, baik nilai pelicin (smoothing value)

tunggal maupun ganda terdapat pada waktu sebelum data sebenarnya, bila pada data

itu ada trend, maka nilai-nilai pelicin tunggal (single smoothing value) ditambahkan

nilai-nilai pelicin ganda (double smoothing value).

Metode smoothing (metode pemulusan/pelicin) 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 historis digunakan untuk

(20)

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 tingkat produksi jagung tahun 2010 yang menggunakan double

exponential smoothing (pemulusan eksponensial ganda) memiliki tahap-tahap dalam

menentukan ramalan. Persaman-persaman yang dipergunakan dalam penarapan

metode double exponential smoothing adalah seperti yang akan diuraikan dibawah ini,

persamaan atau formula ini dikenal dengan nama Metode atau teknik “Brown’s one

parameter linier exponential smoothing”. Pada dasarnya formula atau

tahapan-tahapan tersebut adalah sebagai berikut:

a. Menentukan Smoothing Pertama (S′t)

S′t : αX_t + (1-α) S′_t₋₁

S′t : Smoothing pertama periode t

X_t : Nilai real periode t

S′_t₋₁ : Smoothing pertama periode t-1

b. Menentukan Smoothing kedua (S″t)

S″t : αS′t + (1-α) S″t−1

S″t−1 : Smoothing kedua periode t-1

c. Menentukan Besarnya Konstanta (a_t)

(21)

d. Menentukan Besarnya Slope (bt)

b_t :

α α

−

1 (S′t - S″t)

e. Menentukan Besarnya Forecast (F_t₊_m)

F_t₊_m : a_t + b_t (m),

dimana m adalah jumlah periode ke depan yang diramalkan.

Dengan menggunakan rumus - rumus yang sudah ada, penulis melakukan suatu

proyeksi/peramalan tingkat produksi jagung tahun 2010. Dengan melihat selisih

produksi jagung dari setiap tahunnya tidak begitu konstan (naik turun). Sehingga

peramalan jagung dilakukan dengan metode pemulusan eksponential ganda untuk

melicinkan/ memuluskan ramalan produksi jagung dari tahun ke tahun.

(22)

BAB 3

SEJARAH BADAN KETAHANAN PANGAN

3.1 Sejarah Perkembangan Badan Ketahanan Pangan

Pada orde baru program intensifikasi pertanian bertujuan untuk meningkatkan

produktivitas dan produksi beras menuju swasembada pangan. Untuk mewujudkan

swasembada pangan dibentuk suatu wadah koordinasi yang bersifat fungsional dari

berbagai dinas instansi terkait baik ditingkat pusat, propinsi, kabupaten kota dan

sampai ketingkat desa yang disebut Badan Pengendali BIMAS (Bimbingan Massal)

ditingkat pusat, satuan pembina BIMAS ditingkat propinsi dan satuan pelaksanaan

BIMAS ditingkat Kabupaten, dan satuan penggerak BIMAS ditingkat Kecamatan dan

desa. Wadah koordinasi ini ditetapkan berdasarkan keputusan Presiden ditingkat

pusat, keputusan Gubernur ditingkat Propinsi, keputusan Bupati/Walikota ditingkat

Kabupaten, Kecamatan, dan Desa. Untuk mendukung wadah koordinasi yang bersifat

fungsional tersebut, maka ditetapkan adanya Sekretariat Pembina BIMAS ditingkat

Propinsi dan Sekretariat pelaksanaan BIMAS ditingkat Kabupaten/Kota yang

dipimpin oleh seorang Sekretaris.

Seiring perkembangan otonomi daerah maka seluruh lembaga struktural yang

bersifat vertikal, bergabung dan menyatu ke dalam lembaga struktural dinas daerah.

(23)

sekarang ini tidak ada lagi kecuali Lembaga Struktural yang menangani keuangan,

kehakiman, agama dan pertahanan.

Mengingat wadah koordinasi yang bersifat fungsional yaitu satuan pembinaan

BIMAS ditingkat Provinsi, satuan pelaksanaan BIMAS ditingkat Kabupaten,

dipandang tugas-tugasnya masih diperlukan dalam rangka peningkatan produktivitas

dan produksi bahan pangan pokok dan strategis secara luas, maka pemerintah pusat

dan pemerintah daerah (PEMDA) Sumatera Utara membentuk suatu badan yang

disebut dengan Badan Ketahanan Pangan (BKP) oleh karena itu Badan Ketahanan

Pangan ini berperan sebagai Sekretariat Dewan Ketahanan Pangan yang sekaligus

merupakan transparansi dari satuan pembina BIMAS.

Badan Ketahanan Pangan mempunyai tugas dan fungsi yang bersifat

koordinatif yang merupakan kesinambungan dari tugas dan fungsi koordinasi yang

ditanggung oleh satuan pembina BIMAS dan satuan pelaksana BIMAS pada

pemerintah orde baru. Seluruh institusi Badan Ketahanan Pangan menempati kantor

lama Kanwil Departemen Pertanian Propinsi Sumatera Utara dan kantor lama BIMAS

dan pegawainya berasal dari pegawai sekretariat satuan pembinaan BIMAS dan

pegawai Kanwil Departemen Pertanian Sumatera Utara.

3.1.1 Visi Badan Ketahanan Pangan Propinsi Sumatera Utara

Visi Badan Ketahanan Pangan Propinsi Sumatera Utara yaitu: “Terwujudnya

ketahanan pangan masyarakat yang berbasis kepada sumber daya lokal yang dimiliki

(24)

3.1.2 Misi Badan Ketahanan Pangan Propinsi Sumatera Utara

Misi Badan Ketahanan Pangan Propinsi Sumatera Utara:

1. Meningkatkan kebudayaan dan kemandirian masyarakat untuk mewujudkan

ketahanan pangan yang berbasis sumber daya lokal yang dimiliki

2. Meningkatkan kualitas sumber daya manusia dan kesejahteraan masyarakat.

3.1.3 Tugas Badan Ketahanan Pangan Propinsi Sumatera Utara

Tugas Badan Ketahanan Pangan Propinsi Sumatera Utara:

1. Sebagai salah satu lembaga teknis daerah Perda No. 4 Tahun 2001, membantu

kepala daerah dala pemliharaan ketahanan pangan

2. Sebagai Sekretariat Dewan Ketahanan Pangan SK GUBSU

No.188/44/250/K/Thn 2002, membantu Gubernur dalam fasilitas pelaksanaan

koordinasi perumusan kebijakan dan program dibidang ketahan pangan yang

meliputi aspek ketersediaan, distribusi, konsumsi keamanan pangan, dan

melaksanakan pengendalian, monitoring, dan evaluasi ketahanan pangan

daerah.

3.1.4 Fungsi Badan Ketahanan Pangan Propinsi Sumatera Utara

(25)

1. Mengkoordinasikan perumusan kebijakan dan perencanaan program

peningkatan ketahanan pangan daerah yang meliputi aspek-aspek sebagai

berikut:

a. Aspek ketersediaan yang bersumber dari produksi, cadangan dan impor

b. Aspek distribusi yang berbasis kepada stabilitas harga pangan, aman

dan terjangkau

c. Aspek konsumsi yang berbasis kepada penganekaragaman konsumsi

dan beras, bermutu/ bergizi dan aman.

2. Mengkoordinasikan monitoring program peningkatan ketahanan pangan

melalui rapat Dewan Ketahanan Pangan, rapat kelompok kerja guna

mengantisipasi dan memecahkan masalah yang dihadapi meliputi hal-hal

sebagai berikut:

a. Monitoring pelaksanaan kegiatan uasaha tani

b. Monitoring ekspor / impor bahan pangan strategis

c. Monitoring harga bahan pangan strategis dan lokal

d. Monitoring pengadaan / penyimpanan / penyaluran cadangan makanan

e. Monitoring kewapadaan pangan ( Bencana alam dan gangguan OPT)

f. Monitoring daerah rawan pangan

g. Monitoring penganekaragaman konsumsi bahan pangan

h. Monitoring mutu dan keamanan pangan

i. Survei yang terkoordinasi ke lapangan

3. Memantau dan mengendalikan ketersediaan dan distribusi bahan pangan,

terutama sembilan bahan pangan pokok

4. Mengkoordinasi pelaporan dan evaluasi program peningkatan ketahanan

(26)

3.1.5 Lokasi Badan Ketahanan Pangan

Bangunan Kantor Badan Ketahanan Pangan Propinsi Sumatera Utara seluas ± 1.276m

di atas tanah seluas 14.271m yang terletak di Jl. Jenderal Besar Dr. Abdul Haris

Nasution No. 24 Medan.

3.2 Struktur Organisasi Badan Ketahanan Pangan

Struktur Organisasi Badan Ketahanan Pangan yaitu:

Badan Ketahanan Pangan Sumatera Utara dipimpin oleh seorang Kepala Badan

(Eselon II/a) dan dibantu oleh empat orang Pejabat Struktural Eselon III/a dan 14

orang pejabat Eselon IV/a serta kelompok Jabatan Fungsional (KJF) yakni:

1. Sekretariat

a. Sub Bagian Keuangan

b. Sub Bagian Umum

c. Sub Bagian Hukum Dan Organisasi

2. Bidang Pengkajian Pangan

a. Sub Bidang Pengadaan dan Cadangan Makanan

b. Sub bidang mutu pangan dan gizi

c. Sub Bidang Pemberdayaan Kelembagaan Pangan

d. Sub Bidang Analisis Harga Pangan

(27)

a. Sub Bidang Monitoring dan Evaluasi Pangan

b. Sub Bidang Sistem Informasi Manajemen Pangan

c. Sub Bidang Rawan Pangan

4. Bidang Penganekaragaman Konsumsi Pangan dan Sumber Daya

a. Sub Bidang Pola Konsumsi Pangan

b. Sub Bidang Pemberdayaan Masyarakat dan Sumber Daya

c. Sub Bidang Penganekaragaman Pangan Lokal

5. Kelompok Jabatan Fungsional

3.3 Kegiatan dan Jaringan Kerja Badan Ketahanan Pangan

3.3.1 Kegiatan Badan Ketahanan Pangan

Program kerja Badan Ketahanan Pangan terdiri dari berbagai kegiatan yang

dilaksanakan setiap tahun yaitu antara lain:

1. Memfasilitasi Koordinasi Perencanaan Kebijakan dan Program peningkatan

ketahanan pangan Propinsi Sumatera Utara

2. Melaksanakan pemantauan dan monitoring terhadap ketersediaan bahan

pangan pokok dan strategis setiap bulan yang terdiri dari produksi, ekspor,

impor, keluar masuk Propinsi, kebutuhan konsumsi dan lain-lain, serta stok

atau cadangan pangan

3. Melaksanakan pemantauan atau monitoring terhadap harga harian bahan

pokok, dan strategi untuk koordinasi dengan Dinas Instansi terkait apabila

terjadi fluktuasi harga

4. Melaksanakan sosialisasi dan pembinaan masyarakat tentang diversifikasi

(28)

bergizi dan berimbang (3B) untuk mengurangi konsumsi beras dan

meningkatkan konsumsi daging, telur dan sayur-sayuran

5. Melaksanakan pengawasan terhadap mutu dan keamanan bahan pangan segar,

seperti buah dan sayur melalui otoritas kompetensi

6. Melaksanakan pendeteksian dini dan karawanan pangan melalui Sistem

Kewapadaan Pangan dan Gizi (SKPG)

7. Menyusun peta rawan pangan setiap Kabupaten/ Kota (Food Insecurity Atlas),

guna dijadikan acuan dalam mengatasi kerawanpanganan

8. Melaksanakan berbagai kegiatan pemberdayaan terhadap masyarakat melalui

kelompok-kelompok masyarakat dengan menmberikan bantuan dana

penguatan modal usaha kelompok/ bantuan langsung masyarakat yaitu:

a. Bantuan dana penguatan modal bagi lembaga usaha ekonomi

pedesaan (DPM-LUEP) untuk stabilisasi harga gabah/ padi

ditingkat petani

b. Bantuan penguatan modal usaha kelompok (PMUK) bagi

kelompok lembaga pangan untuk memantapkan cadangan pangan

kelompok

c. Bantuan PMUK bagi kelompok tunda jual untuk stabilisasi harga

pangan ditingkat kelompok

d. Bantuan PMUK untuk pengembangan lokal atau tradisional bagi

kelompok-kelompok pangan lokal

e. Bantuan PMUK untuk pengembangan dan pemantapan pekarangan

bagi kelompok masyarakat untuk meningkatkan mutu dan gizi

(29)

f. Bantuan PMUK bagi kelompok dalam pemberdayaan daerah rawan

pangan

9. Melaksanakan pameran pangan dan pemberian penghargaan bagi aparat dan

kelompok masyarakat yang berjasa dalam bidang pangan.

3.3.2 Jaringan Kerja Badan Ketahanan Pangan

Jaringan Kerja Badan Ketahanan Pangan melalui Sekretariat Dewan Ketahanan

Pangan Propinsi Sumatera Utara meliputi:

1. Dinas Pertanian, Dinas Perkebunan, Dinas Peternakan dan Dinas Perikanan

dan Kelautan beserta UPT nya mempunyai tugas dan tanggung jawab dalam

kebijakan teknis dan pelaksanaannya yaitu:

a. Menetapkan sasaran, proyeksi areal, populasi/ produktivitas, produksi

komuditas rencana kebutuhan

b. Memberikan dan menetapkan rekomendasi teknologi penyebarannya

c. Mengatur penyiapan dan pengawasan benih/ bibit

d. Memonitor dan mengawasi penerapan paket teknologi yang direkomendasi

e. Mengendalikan OPT, hama dan penyakit ternak serta ikan

f. Mengisi materi program penyuluhan pertanian serta penyelenggaraannya

g. Menyiapkan petunjuk teknik - teknik kegiatan intensifikasi, ekstensifikasi,

diversifikasi dan rehabilitas masing-masing sub sektor dan sektor

h. Menyampaikan informasi secara teratur dan berkesinambungan sekali

sebulan pada awal bulan kepada Sekretariat Dewan tentang perkembangan

pelaksanaan kegiatan intensifikasi, ekstensifikasi, diversifikasi dan

(30)

2. Asisten Teritorial Kodam I BB, mempunyai tugas dan tanggung jawab bagi

perlindungan dan keamanan bahan pangan yang meliputi aspek ketersediaan

produksi, distribusi, konsumsi dan mutu sesuai kewenangan.

3. Kepala Biro Bina Mitra Poldasu, mempunyai tugas dan tanggung jawab dalam

memberikan perlindungan keamanan bahan pangan yang meliputi aspek

ketersediaan produksi, distribusi, konsumsi, dan mutu sesuai kewenangannya

4. Badan Perencanaan Pembangunan Daerah, mempunyai tugas dan tanggung

jawab dalam memberikan masukan bagi program peningkatan ketahanan

pangan sesuai dengan rencana pembangunan jangka menengah pemerintah

Propinsi Sumatera Utara

5. Badan Investasi dan Promsi mempunyai tugas dan tanggung jawab dalam

memberikan informasi kepada para calon investor PMA/PMDN yang meliputi

aspek ketersediaan, distribusi, konsumsi dan kewaspadaan bahan pangan

nabati dan hewani.

6. Badan Penelitian dan Pengembangan mempunyai tugas dan tanggung jawab

dalam kerja sama pengembangan bahan pangan yang meliputi aspek

ketersediaan, distribusi, konsumsi dan kewaspadaan, mutu dan keamanan.

7. Badan Pemberdayaan Masyarakat mempunyai tugas dan tanggung jawab

dalam koordinasi pemberdayaan masyarakat di dalam peningkatan ketahanan

pangan

8. Badan Informasi dan Komunikasi mempunyai tugas dan ketahana pangan dan

hasil yang dicapai kepada masyarakat luas.

9. Badan Koordinasi Keluarga Berencana, mempunyai tugas dan tanggung jawab

dalam memberikan masukan informasi jumlah tahapan kelurga serta

(31)

mengatasi rawan pangan serta memberikan masukan bagi Program

Peningkatan Ketahanan Pangan.

10.Dinas Sosial mempunyai tugas dan tanggung jawab dalam menyampaikan data

daerah rawan pangan, bencana alam guna mendapatkan penanganan mengatasi

masalah ketahanan pangan serta memberikan masukan bagi Program

Peningkatan Ketahanan Pangan.

11.Dinas Kesehatan beserta UPT nya mempunyai tugas dan tanggung jawab

dalam menyediakan data tingkat konsumsi bahan pangan dan status gizi

(32)

BAB 4

ANALISIS DATA

4.1 Data Yang Dianalisis

Pada dasarnya data adalah alat bagi pengambil keputusan, bentuk-bentuk dasar

pembuatan keputusan atau untuk memecahkan suatu persoalan. Keputusan yang baik

jika diperoleh pengambil keputusan tersebut atas dasar data yang baik. Untuk

memperoleh dan mengetahui gambaran tentang suatu keadaan atau masalah

merupakan salah satu kegunaan data.

Penulis mengumpulkan data yang berhubungan dengan pokok-pokok

permasalahan tersebut. Data yang akan diolah dalam tugas akhir ini adalah data

Produksi Ketersediaan Jagung Propinsi Sumatera Utara.

Berikut ini adalah data yang berhasil dikumpulkan penulis dan akan diolah pada

(33)

Tabel 4.1 Produksi Jagung Propinsi Sumatera Utara

Tahun Produksi (ton)

Sumber : Kantor Badan Ketahanan Pangan

Produksi Jagung propinsi Sumatera Utara 1997-2007

0.00

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Tahun

Gambar 4.1 Produksi Jagung Propinsi Sumatera Utara Tahun 1997-2007

Dari tabel 4.1 diatas dapat dilakukan proyeksi tingkat produksi ketersediaan

jagung tahun 2010. Metode yang digunakan adalah dengan menggunakan metode

(34)

4.1.1 Proyeksi produksi ketersediaan jagung dengan menggunakan double

exponential smoothing dengan α = 0,1

Adapun proyeksi tingkat produksi tanaman jagung tersebut adalah sebagai berikut :

Tahun ke-1 ( 1997 )

a. S_t′ ditentukan sebesar produksi tahun pertama ( 1997 ), yaitu sebesar

675982 ton

b. S_t′′ ditentukan sebesar produksi tahun pertama ( 1997 ), yaitu sebesar

675982 ton

c. a : belum bisa ditentukan _t

d. b : belum bisa ditentukan t

e. F_t₊_m : Forecast tahun kedua ( F2 ) ditentukan sebesar produksi tahun

pertama, sebesar 675982 ton

Tahun ke-2 ( 1998 )

t

X = 681131

a. S_t′ = αX_t +(1−α)S′_t₋₁

= 0,1 ( 681131 ) + ( 1 – 0,1 ) ( 675982 )

= 676496,9

b. S_t′′ = α S_t′+ (1-α ) S_t′′₋₁

(35)

Tabel 4.2.1 Forecast Dengan Double Exponential Smoothing ( = 0,1 )

Tahun Produksi

(ton) S′ S′′ at bt

Forecast (m = 1 )

1997 675982 675,982.00 675,982.00 - - -

1998 681131 676,496.90 676,033.49 676,960.31 51.49 675,982.00

1999 619665 670,813.71 675,511.51 666,115.91 -521.98 677,011.80

2000 666764 670,408.74 675,001.23 665,816.24 -510.28 665,593.93

2001 634162 666,784.07 674,179.52 659,388.61 -821.72 665,305.97

2002 640593 664,164.96 673,178.06 655,151.86 -1,001.46 658,566.90

2003 687360 666,484.46 672,508.70 660,460.22 -669.36 654,150.40

2004 712558 671,091.82 672,367.01 669,816.62 -141.69 659,790.86

2005 735456 677,528.23 672,883.14 682,173.33 516.12 669,674.93

2006 664217 676,197.11 673,214.53 679,179.69 331.40 682,689.46

2007 812740 689,851.40 674,878.22 704,824.58 1,663.69 679,511.09

2008 - - - 706,488.27

2009 - - - 708,151.96

(36)

Forecast tahun 2008 (m =1)

m

Foercast tahun 2009 (m =2)

2

Dari tabel diatas dapat dicari kesalahan ramalan dengan menggunakan

(37)

Tabel 4.2.2 Forecast dan Mean Squared Error (α = 0,1)

Tahun Produksi

(ton) Forecast Error Absolute Squared Error

1997 675982 - - - -

1998 681131 675982.00 5149.00 5149.00 26,512,201.00

1999 619665 677,011.80 -57,346.80 57,346.80 3,288,655,470.24

2000 666764 665,593.93 1,170.07 1,170.07 1,369,063.80

2001 634162 665,305.97 -31,143.97 31,143.97 969,946,618.21

2002 640593 658,566.90 -17,973.90 17,973.90 323,060,919.44

2003 687360 654,150.40 33,209.60 33,209.60 1,102,877,569.35

2004 712558 659,790.86 52,767.14 52,767.14 2,784,370,679.95

2005 735456 669,674.93 65,781.07 65,781.07 4,327,149,038.76

2006 664217 682,689.46 -18,472.46 18,472.46 341,231,640.07

2007 812740 679,511.09 133,228.91 133,228.91 17,749,943,219.80

2008 - 706,488.27 - - -

= 3091511642,06

Berdasarkan hasil perhitungan di atas maka diperoleh MSE sebesar 3.091.511.642,06

(38)

Realisasi dan Ramalan Menggunakan Alpha 0,1

0.00

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Tahun

P

roduk

s

i

Produksi (ton) Forecast

Gambar 4.2 Realisasi dan Ramaln Produksi Jagung dengan ( = 0,1 )

exponential smoothing dengan α = 0,2

Tahun ke-2 (1998)

(39)

Tahun Produksi S′ S′′ at bt

Forecast

( ton ) ( m = 1 )

1997 675982 675,982.00 675,982.00 - - -

1998 681131 677,011.80 676,187.96 677,835.64 205.96 675,982.00

1999 619665 665,542.44 674,058.86 657,026.02 -2,129.10 678,041.60

2000 666764 665,786.75 672,404.44 659,169.07 -1,654.42 654,896.92

2001 634162 659,461.80 669,815.91 649,107.69 -2,588.53 657,514.65

2002 640593 655,688.04 666,990.34 644,385.75 -2,825.57 646,519.17

2003 687360 662,022.43 665,996.75 658,048.11 -993.58 641,560.17

2004 712558 672,129.55 667,223.31 677,035.78 1,226.56 657,054.53

2005 735456 684,794.84 670,737.62 698,852.06 3,514.30 678,262.34

2006 664217 680,679.27 672,725.95 688,632.59 1,988.33 702,366.36

2007 812740 707,091.42 679,599.04 734,583.79 6,873.09 690,620.92

2008 - - - 741,456.88

2009 - - - 748,329.97

(40)

Forecast tahun 2008 ( m = 1 )

m

F2007₊ = a2007 +b2007(m)

1 2007+

F = a2007 +b2007(1)

2008

F = ( 734583,79 ) + ( 6873,09 ) ( 1 )

= 741456,88

2 2007+

F = a₂₀₀₇ +b₂₀₀₇(2)

2009

F = ( 734583,79 ) + ( 6873,09 ) ( 2 )

= 748329,97

3 2007+

F = a₂₀₀₇ +b₂₀₀₇(3)

2010

F = ( 734583,79 ) + ( 6873,09 ) ( 3 )

(41)

Tabel 4.3.2 Forecast dan Mean Square Error ( = 0,2 )

Tahun Produksi Forecast Error Absolute Squared Error

( ton )

1997 675982 - - - -

1998 681131 675,982.00 5,149.00 5,149.00 26,512,201.00

1999 619665 678,041.60 -58,376.60 58,376.60 3,407,827,427.56

2000 666764 654,896.92 11,867.08 11,867.08 140,827,587.73

2001 634162 657,514.65 -23,352.65 23,352.65 545,346,168.61

2002 640593 646,519.17 -5,926.17 5,926.17 35,119,467.16

2003 687360 641,560.17 45,799.83 45,799.83 2,097,624,054.30

2004 712558 657,054.53 55,503.47 55,503.47 3,080,635,070.15

2005 735456 678,262.34 57,193.66 57,193.66 3,271,114,949.91

2006 664217 702,366.36 -38,149.36 38,149.36 1,455,373,765.88

2007 812740 690,620.92 122,119.08 122,119.08 14,913,069,310.52

2008 - 741,456.88 - - -

(42)

0.00

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Tahun

Gambar 4.3 Realisasi dan Ramalan Produksi Jagung dengan = 0,2

Exponential smoothing dengan = 0,3

(43)

Tahun Produksi

(ton) St′

t

S′′ a_t b_t _Forecast

(m=1)

1997 675982 675,982.00 675,982.00 - - -

1998 681131 677,526.70 676,445.41 678,607.99 463.41 675,982.00

1999 619665 660,168.19 671,562.24 648,774.14 -4,883.17 679,071.40

2000 666764 662,146.93 668,737.65 655,556.22 -2,824.59 643,890.97

2001 634162 653,751.45 664,241.79 643,261.11 -4,495.86 652,731.62

2002 640593 649,803.92 659,910.43 639,697.41 -4,331.36 638,765.26

2003 687360 661,070.74 660,258.52 661,882.96 348.09 635,366.04

2004 712558 676,516.92 665,136.04 687,897.80 4,877.52 662,231.05

2005 735456 694,198.64 673,854.82 714,542.46 8,718.78 692,775.32

2006 664217 685,204.15 677,259.62 693,148.68 3,404.80 723,261.25

2007 812740 723,464.91 691,121.21 755,808.60 13,861.59 696,553.48

2008 - - - 769,670.19

2009 - - - 783,531.78

(44)

Tahun Produksi

(ton)

Forecast (m=1)

Error Absolute Squared Error

1997 675982 - - - -

1998 681131 675,982.00 5,149.00 5,149.00 26,512,201.00

1999 619665 679,071.40 -59,406.40 59,406.40 3,529,120,360.96

2000 666764 643,890.97 22,873.03 22,873.03 523,175,501.38

2001 634162 652,731.62 -18,569.62 18,569.62 344,830,861.22

2002 640593 638,765.26 1,827.74 1,827.74 3,340,649.96

2003 687360 635,366.04 51,993.96 51,993.96 2,703,371,572.84

2004 712558 662,231.05 50,326.95 50,326.95 2,532,801,403.80

2005 735456 692,775.32 42,680.68 42,680.68 1,821,640,802.12

2006 664217 723,261.25 -59,044.25 59,044.25 3,486,222,897.09

2007 812740 696,553.48 116,186.52 116,186.52 13,499,307,755.52

2008 - 769,670.19 - - -

2009 - 783,531.78 - - -

2010 - 797,393.36 - - -

Jumlah 28,470,324,005.89

(45)

ton produksi jagung dengan menggunakan =0,3.

0.00

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Tahun

P

roduk

s

i

Produksi (ton) Forecast (m=1)

Gambar 4.4 Realisasi dan Ramalan Produksi Jagung dengan = 0,3

exponential smoothing dengan menggunakan = 0,4

(46)

Tahun _Produksi

(ton) St′ St′′ at bt

Forecast (m=1)

1997 675982 675,982.00 675,982.00 - - -

1998 681131 678,041.60 676,805.84 679,277.36 823.84 675,982.00

1999 619665 654,690.96 667,959.89 641,422.03 -8,845.95 680,101.20

2000 666764 659,520.18 664,584.00 654,456.35 -3,375.88 632,576.08

2001 634162 649,376.91 658,501.16 640,252.65 -6,082.84 651,080.46

2002 640593 645,863.34 653,446.04 638,280.65 -5,055.13 634,169.81

2003 687360 662,462.01 657,052.42 667,871.59 3,606.39 633,225.52

2004 712558 682,500.40 667,231.62 697,769.19 10,179.19 671,477.98

2005 735456 703,682.64 681,812.03 725,553.26 14,580.41 707,948.38

2006 664217 687,896.39 684,245.77 691,547.00 2,433.74 740,133.67

2007 812740 737,833.83 705,680.99 769,986.67 21,435.22 693,980.74

2008 - - - 791,421.89

2009 - - - 812,857.12

(47)

Tahun Produksi Forecast Error Absolute Squared Error

(ton) (m=1)

1997 675982 - - - -

1998 681131 675,982.00 5,149.00 5,149.00 26,512,201.00

1999 619665 680,101.20 -60,436.20 60,436.20 3,652,534,270.44

2000 666764 632,576.08 34,187.92 34,187.92 1,168,813,873.93

2001 634162 651,080.46 -16,918.46 16,918.46 286,234,424.12

2002 640593 634,169.81 6,423.19 6,423.19 41,257,395.47

2003 687360 633,225.52 54,134.48 54,134.48 2,930,541,647.70

2004 712558 671,477.98 41,080.02 41,080.02 1,687,568,356.07

2005 735456 707,948.38 27,507.62 27,507.62 756,668,976.03

2006 664217 740,133.67 -75,916.67 75,916.67 5,763,340,562.43

2007 812740 693,980.74 118,759.26 118,759.26 14,103,760,824.26

2008 - 791,421.89 - - -

2009 - 812,857.12 - - -

2010 - 834,292.34 - - -

Jumlah 30,417,232,531.44

(48)

Berdasarkan hasil perhitungan di atas maka diperoleh MSE sebesar 3.041723253,14

0.00

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Tahun

P

roduk

s

i

Gambar 4.5 realisasi dan Ramalan Produksi Jagung dengan = 0,4

exponential smoothing dengan = 0,5

Tahun ke-2

t

(49)

(50)

Endang Susanti Purba : Proyeksi Tingkat Produksi Ketersediaan Jagung Propinsi Sumatera Utara, 2009. Tabel 4.6.1 Forecast Dengan Double Exponential Smoothing ( = 0,5 )

Tahun Produksi

(ton) St′ St′′ at bt

Forecast (m=1)

1997 675982 675,982.00 675,982.00 - - -

1998 681131 678,556.50 677,269.25 679,843.75 1,287.25 675,982.00

1999 619665 649,110.75 663,190.00 635,031.50 14,079.25 681,131.00

2000 666764 657,937.38 660,563.69 655,311.06 -2,626.31 620,952.25

2001 634162 646,049.69 653,306.69 638,792.69 -7,257.00 652,684.75

2002 640593 643,321.34 648,314.02 638,328.67 -4,992.67 631,535.69

2003 687360 665,340.67 656,827.34 673,854.00 8,513.33 633,336.00

2004 712558 688,949.34 672,888.34 705,010.33 16,061.00 682,367.33

2005 735456 712,202.67 692,545.50 731,859.83 19,657.16 721,071.33

2006 664217 688,209.83 690,377.67 686,042.00 -2,167.83 751,517.00

2007 812740 750,474.92 720,426.29 780,523.54 30,048.62 683,874.16

(51)

Tabel 4.6.2 Forecast dan Mean Square Error ( = 0,5 )

Tahun Produksi

1997 675982 - - - -

1998 681131 675,982.00 5,149.00 5,149.00 26,512,201.00

1999 619665 681,131.00 -61,466.00 61,466.00 3,778,069,156.00

2000 666764 620,952.25 45,811.75 45,811.75 2,098,716,438.06

2001 634162 652,684.75 -18,522.75 18,522.75 343,092,267.56

2002 640593 631,535.69 9,057.31 9,057.31 82,034,909.72

2003 687360 633,336.00 54,024.00 54,024.00 2,918,592,576.00

2004 712558 682,367.33 30,190.67 30,190.67 911,476,668.26

2005 735456 721,071.33 14,384.67 14,384.67 206,918,784.95

2006 664217 751,517.00 -87,300.00 87,300.00 7,621,289,317.97

2007 812740 683,874.16 128,865.84 128,865.84 16,606,403,671.87

2008 - 810,572.17 - - -

0.00

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Tahun

(52)

4.1.6 Proyeksi produksi ketersediaan kedelai dengan menggunakan double

(53)

Tahun Produksi

(ton) St′ St′′ at bt Forecast

(m=1)

1997 675982 675,982.00 675,982.00 - - -

1998 681131 679,071.40 677,835.64 680,307.16 1,853.64 675,982.00

1999 619665 643,427.56 657,190.79 629,664.33 20,644.85 682,160.80

2000 666764 657,429.42 657,333.97 657,524.88 143.18 609,019.48

2001 634162 643,468.97 649,014.97 637,922.97 -8,319.00 657,668.06

2002 640593 641,743.39 644,652.02 638,834.75 -4,362.95 629,603.97

2003 687360 669,113.36 659,328.82 678,897.89 14,676.80 634,471.81

2004 712558 695,180.14 680,839.61 709,520.67 21,510.79 693,574.69

2005 735456 719,345.66 703,943.24 734,748.07 23,103.63 731,031.46

2006 664217 686,268.46 693,338.37 679,198.55 10,604.87 757,851.70

2007 812740 762,151.39 734,626.18 789,676.59 41,287.81 668,593.69

(54)

Tabel 4.7.2 Forecast dan Mean Square Error ( = 0,6 )

Tahun Produksi

(ton)

Forecast

(m=1) Error Absolute Squared Error

1997 675982 - - - -

1998 681131 675,982.00 5,149.00 5,149.00 26,512,201.00

1999 619665 682,160.80 -62,495.80 62,495.80 3,905,725,017.64

2000 666764 609,019.48 57,744.52 57,744.52 3,334,429,590.03

2001 634162 657,668.06 -23,506.06 23,506.06 552,534,668.68

2002 640593 629,603.97 10,989.03 10,989.03 120,758,824.30

2003 687360 634,471.81 52,888.19 52,888.19 2,797,161,123.82

2004 712558 693,574.69 18,983.31 18,983.31 360,366,078.60

2005 735456 731,031.46 4,424.54 4,424.54 19,576,530.26

2006 664217 757,851.70 -93,634.70 93,634.70 8,767,457,016.04

2007 812740 668,593.69 144,146.31 144,146.31 20,778,159,883.88

2008 - 830,964.40 - - -

Berdasarkan hasil perhitungan di atas maka diperoleh MSE sebesar 4.066268.093,42

0.00

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Tahun

P

roduk

s

i

Produksi (ton) Forecas t (m =1)

(55)

4.1.7 Proyeksi produksi ketersediaan kedelai dengan menggunakan double

exponential smoothing dengan = 0.7

(56)

Endang Susanti Purba : Proyeksi Tingkat Produksi Ketersediaan Jagung Propinsi Sumatera Utara, 2009. Tabel 4.8.1 Forecast Dengan Double Exponential Smoothing ( = 0.7 )

Tahun Produksi

Forecast ( m = 1 )

1997 675982 675,982.00 675,982.00 - - -

1998 681131 679,586.30 678,505.01 680,667.59 2,523.01 675982

1999 619665 637,641.39 649,900.48 625,382.30 -28,604.53 683190.6

2000 666764 658,027.22 655,589.19 660,465.24 5,688.72 596777.77

2001 634162 641,321.57 645,601.85 637,041.28 -9,987.34 666153.96

2002 640593 640,811.57 642,248.65 639,374.48 -3,353.20 627053.94

2003 687360 673,395.47 664,051.43 682,739.52 21,802.77 636021.29

2004 712558 700,809.24 689,781.90 711,836.59 25,730.47 704542.29

2005 735456 725,061.97 714,477.95 735,646.00 24,696.05 737567.06

2006 664217 682,470.49 692,072.73 672,868.25 -22,405.22 760342.05

2007 812740 773,659.15 749,183.22 798,135.07 57,110.49 650463.03

(57)

Tabel 4.8.2 Forecast Dan Mean Square Error ( = 0.7 )

Tahun Produksi

1997 675982 - - - -

1998 681131 675,982.00 5,149.00 5,149.00 26,512,201.00

1999 619665 683,190.60 -63,525.60 63,525.60 4,035,501,855.36

2000 666764 596,777.77 69,986.23 69,986.23 4,898,072,389.61

2001 634162 666,153.96 -31,991.96 31,991.96 1,023,485,376.67

2002 640593 627,053.94 13,539.06 13,539.06 183,306,267.54

2003 687360 636,021.29 51,338.71 51,338.71 2,635,663,649.64

2004 712558 704,542.29 8,015.71 8,015.71 64,251,657.25

2005 735456 737,567.06 -2,111.06 2,111.06 4,456,559.35

2006 664217 760,342.05 -96,125.05 96,125.05 9,240,024,863.77

2007 812740 650,463.03 162,276.97 162,276.97 26,333,813,774.43

2008 - 855,245.57 - - -

0

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Tahun

(58)

4.1.8 Proyeksi produksi ketersediaan jagung dengan menggunakan double

(59)

Endang Susanti Purba : Proyeksi Tingkat Produksi Ketersediaan Jagung Propinsi Sumatera Utara, 2009. Tabel 4.9.1 Forecast dengan Double Exponential Smoothing ( = 0,8 )

Tahun Produksi

Forecast (m=1)

1997 675982 675,982.00 675,982.00 - - -

1998 681131 680,101.20 679,277.36 680,925.04 3,295.36 675,982.00

1999 619665 631,752.24 641,257.26 622,247.22 -38,020.10 684,220.40

2000 666764 659,761.65 656,060.77 663,462.52 14,803.51 584,227.12

2001 634162 639,281.93 642,637.70 635,926.16 -13,423.07 678,266.03

2002 640593 640,330.79 640,792.17 639,869.40 -1,845.53 622,503.09

2003 687360 677,954.16 670,521.76 685,386.55 29,729.59 638,023.87

2004 712558 705,637.23 698,614.14 712,660.33 28,092.38 715,116.15

2005 735456 729,492.25 723,316.62 735,667.87 24,702.49 740,752.70

2006 664217 677,272.05 686,480.96 668,063.13 -36,835.66 760,370.36

2007 812740 785,646.41 765,813.32 805,479.50 79,332.36 631,227.47

(60)

1997 675982 - - - -

1998 681131 675,982.00 5,149.00 5,149.00 26,512,201.00

1999 619665 684,220.40 -64,555.40 64,555.40 4,167,399,669.16

2000 666764 584,227.12 82,536.88 82,536.88 6,812,336,560.13

2001 634162 678,266.03 -44,104.03 44,104.03 1,945,165,638.66

2002 640593 622,503.09 18,089.91 18,089.91 327,244,916.17

2003 687360 638,023.87 49,336.13 49,336.13 2,434,053,336.58

2004 712558 715,116.15 -2,558.15 2,558.15 6,544,111.20

2005 735456 740,752.70 -5,296.70 5,296.70 28,055,067.57

2006 664217 760,370.36 -96,153.36 96,153.36 9,245,467,782.19

2007 812740 631,227.47 181,512.53 181,512.53 32,946,797,066.32

2008 - 884,811.86 - - -

0.00

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Tahun

P

roduk

s

i

(61)

4.1.9 Proyeksi produksi ketersediaan kedelai dengan menggunakan double

(62)

Tahun Produksi

Forecast (m=1)

1997 675982 675,982.00 675,982.00 - - -

1998 681131 680,616.10 680,152.69 681,079.51 4,170.69 675,982.00

1999 619665 625,760.11 631,199.37 620,320.85 -48,953.32 685,250.20

2000 666764 662,663.61 659,517.19 665,810.04 28,317.82 571,367.53

2001 634162 637,012.16 639,262.66 634,761.66 -20,254.52 694,127.85

2002 640593 640,234.92 640,137.69 640,332.14 875.03 614,507.14

2003 687360 682,647.49 678,396.51 686,898.47 38,258.82 641,207.17

2004 712558 709,566.95 706,449.91 712,683.99 28,053.39 725,157.29

2005 735456 732,867.09 730,225.38 735,508.81 23,775.47 740,737.39

2006 664217 671,082.01 676,996.35 665,167.67 -53,229.03 759,284.28

2007 812740 798,574.20 786,416.42 810,731.99 109,420.07 611,938.64

(63)

Endang Susanti Purba : Proyeksi Tingkat Produksi Ketersediaan Jagung Propinsi Sumatera Utara, 2009. Tabel 4.10.2 Forecast dan Mean Square Error ( = 0,9 )

Tahun Produksi

(ton)

Forecast

1997 675982 - - - -

1998 681131 675,982.00 5,149.00 5,149.00 26,512,201.00

1999 619665 685,250.20 -65,585.20 65,585.20 4,301,418,459.04

2000 666764 571,367.53 95,396.47 95,396.47 9,100,486,488.46

2001 634162 694,127.85 -59,965.85 59,965.85 3,595,903,645.95

2002 640593 614,507.14 26,085.86 26,085.86 680,472,326.71

2003 687360 641,207.17 46,152.83 46,152.83 2,130,083,849.93

2004 712558 725,157.29 -12,599.29 12,599.29 158,742,167.90

2005 735456 740,737.39 -5,281.39 5,281.39 27,893,046.38

2006 664217 759,284.28 -95,067.28 95,067.28 9,037,788,569.58

2007 812740 611,938.64 200,801.36 200,801.36 40,321,184,965.47

2008 - 920,152.06 - - -

0.00

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Tahun

P

roduk

s

i

(64)

Tabel 4.10.3 Perbandingan Hasil Taraf Significant dari Metode Peramalan

α Forecast 2010 Mean Squared Error

0,1 709.815,65 3,091,511,642.06 0,2 755.203,07 2,897,345,000.28 0,3 797.393,36 2,847,032,400.59 0,4 834.292,34 3,041,723,253.14 0,5 870.669,41 3,459,310,599.14 0,6 913.540,01 4,066,268,093.42 0,7 969.466,55 4,844,508,859.46 0,8 1.043476,57 5,793,957,634.90 0,9 1.138.992,19 6,938,048,572.04

Dari tabel 4.10.3 yang berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan,

terlihatlah bahwa yang menghasilkan nilai MSE yang minimum atau terkecil yaitu

(65)

BAB 5

IMPLEMENTASI SISTEM

5.1 Pengenalan Excel

Microsoft Excel adalah aplikasi pengolahan angka (Spread sheet) yang sangat populer

dan canggih saat ini yang dapat digunakan untuk mengatur, menyediakan maupun

menganalisa data dan mempresentasikan dalam bentuk tabel, grafik atau diagram.

5.1.1 Mengaktifkan Microsoft Excel

Cara 1

a. Klik tombol Start