DAFTAR PUSTAKA
Assauari, Sofjan. 1084. Teknik dan Metode Peramalan. Jakarta: Fakultas Ekonomi UI. Badan Pusat Statistik. 2010. Produk domestik Regional bruto (PDRB) Propinsi Aceh 2000 - 2009.
Badan Pusat Statistik. 2012. Produk domestik Regional bruto (PDRB) Propinsi Aceh 2005 - 2011.
BPS.2012. Aceh Dalam Angka. Badan Pusat Statistik.
Makridakis, Spyros. 1993. Metode dan Aplikasi Peramalan. Jakarta: Erlangga. Sudjana. 2002. Metoda Statistika. Bandung: Tarsito.
Spiegel, R. Murray.Statistik.Jakarta: Erlangga.
Supranto, J. 2008. Statistika Teori Dan Aplikasi. Jakarta: Erlangga.
BAB 3
GAMBARAN UMUM TEMPAT RISET
3.1 Sejarah Singkat Propinsi Aceh
Aceh atau Nanggroe Aceh Darussalam (NAD) merupakan Propinsi paling Barat
Republik Indonesia terletak di ujung Pulau Sumatera, diapit oleh Lautan Hindia dan
Selat Malaka.Letaknya sangat strategis sebagai pintu masuk ke Nusantara dan
sebagian Negara Asia.Propinsi Daerah Istimewa Aceh memiliki luas area + 55.390
Km persegi termasuk sejumlah pulau yang ada di lepas pantai sepanjang pantai Barat
dan Selatan kawasan ini. Di bagian Tengah agak ke Barat terbentang gugusan Bukit
Barisan yang masih ditutupi oleh hutan lebat dengan puncak-puncaknya Geureudong
(2.595 m), Peut Sago (2.780 m), Bumi Telong (2.566 m), Ucop Molu (3.187 m),
Abong-abong (3.015 m), Leuser (3.466 m), Seulawah Agam (1.782 m), Seulawah
Inong (866 m).
Di Aceh terdapat beberapa suku yaitu Aceh sebagai mayoritas yang mendiami
sebagian besar kawasan Aceh, Gayo mendiami Aceh Tengah dan sebagian Aceh
Tenggara. Alas mendiami Aceh Tenggara, Tamiang mendiami sebagian Aceh Timur,
Kluet mendiami sebagian Aceh Selatan dan Aneuk Jamee juga mendiami sebagian
Aceh Selatan. Di Aceh terdapat beberapa bahasa yang berbeda antara satu dengan
3.1.1 Keadaan Geografis
Propinsi Aceh terletak di bagian Barat Indonesia tepatnya di bagian ujung Pulau
Sumatera. Secara geografis Aceh terletak antara 2º - 6º lintang utara dan 95º – 98º lintang selatan dengan ketinggian rata-rata 125 meter diatas permukaan laut. Batas-batas wilayah
Aceh, sebelah Utara dan Timur berbatasan dengan Selat Malaka, sebelah Selatan dengan
Propinsi Sumatera Utara dan sebelah Barat dengan Samudra Hindia.Satu-satunya
hubungan darat hanyalah dengan Propinsi Sumatera Utara sehingga memiliki
ketergantungan yang cukup tinggi dengan Propinsi tersebut. Luas wilayah Aceh sebesar
57.365,57 Km2 dengan kata lain 12,26 % Pulau Sumatera. Hutan adalah bagian terluas dari Aceh dimana luasnya mencapai 39.615,76 km2.
Propinsi Aceh terletak pada 02°00’ – 06°00’ Lintang Utara (LU) dan 95°00’ – 98°30’ Bujur Timur (BT), dengan batas-batas wilayah, Sebelah Utara:
dibatasi Selat Malaka, Sebelah Timur: dibatasi Propinsi Sumatera Utara, Sebelah
Selatan: dibatasi Samudera Indonesia, Sebelah Barat: dibatasi Samudera
IndonesiaLuas Daratan Propinsi Aceh 5.736.557 ha, terdiri dari 17 (tujuh belas)
Kabupaten dan 4 (empat) Kota.
3.1.2 Iklim dan Cuaca
Aceh beriklim tropis, artinya dalam setahun terdiri atas musim kering
(Maret-Agustus) dan musim hujan (September – Februari).Di daerah pesisir, curah hujan
berkisar antara 1.000 - 2.000 mm dan di dataran tinggi dan pantai barat selatan
antara 1.500 - 2.500 mm. Penyebaran hujan ke semua daerah tidak sama, di daerah
dataran tinggi dan pantai barat selatan relatif lebih tinggi.
Jumlah penduduk di Propinsi Aceh berdasarkan proyeksi penduduk tahun 2011
sebanyak 4.597.308 jiwa, terdiri atas 2.300.441 jiwa laki-laki dan 2.968.967 jiwa
perempuan. Kepadatan penduduk di Propinsi Aceh pada tahun 2011 mencapai
81%. Persebaran Penduduk merupakan masalah kependudukan yang rumit karena
persebaran penduduk akan berimbas kepada permasalahan ekonomi dan sosial.
3.1.4 Ketenagakerjaan
Bekerja adalah kegiatan ekonomi yang dilakukan oleh seseorang dengan maksud
memperoleh pendapatan paling sedikit satu jam berturut-turut selama seminggu
yang lalu. Tahun 2011 di Propinsi Aceh terdapat 1.852.473 jiwa yang berusia 15
tahun keatas yang bekerja, dengan jumlah angkatan kerja sebanyak 2.001.259 jiwa
dan pengangguran sebanyak 148.786 jiwa. Jika dilihat dari lapangan pekerjaan,
sektor pertanian masih merupakan sektor yang memberikan porsi paling besar
dalam penyerapan tenaga kerja di Propinsi Aceh sebesar 48,49%, di ikuti oleh
sektor jasa (19.36%), dan perdagaangan (16.15%), sisanya sektor industri
3.2Sejarah Singkat BPS
Badan Pusat Statistik (BPS) adalah Lembaga Pemerintah Non-Departemen yang
bertanggung jawab langsung kepada Presiden. Sebelumnya, BPS merupakan Biro
Pusat Statistik yang dibentuk berdasarkan UU Nomor 6 Tahun 1960 tentang Sensus
dan UU Nomor 7 Tahun 1960 tentang Statistik. Sebagai pengganti kedua UU tersebut
ditetapkan UU Nomor 16 Tahun 1997 tentang Statistik. Berdasarkan UU ini yang
ditindaklanjuti dengan peraturan perundangan dibawahnya, secara formal nama Biro
Pusat Statistik diganti menjadi Badan Pusat Statistik. Materi yang merupakan muatan
baru dalam UU Nomor 16 Tahun 1997, antara lain :
1. Jenis statistik berdasarkan tujuan pemanfaatannya terdiri atas statistik dasar yang sepenuhnya diselenggarakan oleh BPS, statistik sektoral yang
dilaksanakan oleh instansi Pemerintah secara mandiri atau bersama dengan
BPS, serta statistik khusus yang diselenggarakan oleh lembaga, organisasi,
perorangan, dan atau unsur masyarakat lainnya secara mandiri atau bersama
dengan BPS.
2. Hasil statistik yang diselenggarakan oleh BPS diumumkan dalam Berita Resmi
Statistik (BRS) secara teratur dan transparan agar masyarakat dengan mudah
mengetahui dan atau mendapatkan data yang diperlukan.
3. Sistem Statistik Nasional yang andal, efektif, dan efisien.
4. Dibentuknya Forum Masyarakat Statistik sebagai wadah untuk menampung aspirasi masyarakat statistik, yang bertugas memberikan saran dan
pertimbangan kepada BPS.
Berdasarkan undang-undang yang telah disebutkan di atas, peranan yang harus
dijalankan oleh BPS adalah sebagai berikut :
didapatkan dari sensus atau survey yang dilakukan sendiri dan juga dari
departemen atau lembaga pemerintahan lainnya sebagai data sekunder
2. Membantu kegiatan statistik di departemen, lembaga pemerintah atau institusi lainnya, dalam membangun sistem perstatistikan nasional.
3. Mengembangkan dan mempromosikan standar teknik dan metodologi statistik,
dan menyediakan pelayanan pada bidang pendidikan dan pelatihan statistik.
4. Membangun kerjasama dengan institusi internasional dan negara lain untuk
kepentingan perkembangan statistik Indonesia.
3.2.1 Visi dan Misi BPS 3.2.1.1 Visi
Visi dari Badan Pusat Statistik (BPS) adalah” Pelopor data statistik terpercaya
untuk semua”.
3.2.1.2 Misi
Misi dari Badan Pusat Statistik (BPS) adalah sebagai berikut :
1. Memperkuat landasan konstitusional dan operasional lembaga statistik untuk
penyelenggaraan statistik yang efektif dan efisien.
2. Menciptakan insan statistik yang kompeten dan profesional, didukung
pemanfaatan teknologi informasi mutakhir untuk kemajuan perstatistikan
3. Meningkatkan penerapan standar klasifikasi, konsep dan definisi, pengukuran
dan kode etik statistik yang bersifat universal dalam setiap penyelenggaraan
statistik.
4. Meningkatkan kualitas pelayanan informasi statistik bagi semua pihak.
5. Meningkatkan koordinasi, integrasi dan sinkronisasi kegiatan statistik yang
diselenggarakan pemerintah dan swasta, dalam kerangka Sistem Statistik
Nasional (SSN) yang efektif dan efisien.
BAB 4
PENGOLAHAN DATA
4.1 Pengumpulan Data Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Propinsi Aceh
Setelah pada bab sebelumnya telah diuraikan tentang Produk Domestik Regional
Bruto (PDRB) serta metode yang akan digunakan untuk melakukan peramalan pada
tahun yang akan datang, maka akan dilakukan peramalan dengan mengguanakan data
pada tahun-tahun sebelumnya sebagai dasar untuk melakukan peramalan pada tahun
2012 s/d 2014. Adapun data yang telah diperoleh untuk menyelesaikan peramalan ini
adalah sebagai berikut :
Tabel 4.1 Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Propinsi Aceh Pada tahun 2000 s/d 2011
Tahun Atas Dasar Harga Berlaku
2000 39.501,35
Sumber : Buku PDRB Propinsi Aceh Tahun 2000 s/d 2011
Gambar 4.1 Plot Data Produk Domestik Regional Bruto
4.2 Analisis Pemulusan Eksponesial Ganda
Pada bagian ini penulis menentukan parameter yang akan digunakan, dimana nilai
parameter ( ) besarnya antara 0< <1 dengan cara trial error. Adapun
langkah-langkah yang ditempuh untuk menentukan persamaan peramalan dengan
menggunakan Metode Linier satu Parameter dari Brown adalah :
1. Menentukan harga parameter smoothing eksponensial yang besarnya dari 0< <1
2. Menghitung harga pemulusan eksponensial tunggal dengan menggunakan
persamaan :
= +
3. Menghitung harga pemulusan eksponensial ganda dengan menggunakan
4. Menghitung koefisien dan menggunakan persamaan :
= -
= ( - )
5. Menghitung trend peramalan ( ) dengan menggunakan rumus :
F1+m = +
4.3 Metode Pemulusan Eksponensial Ganda Satu Parameter dari Brown 4.3.1 Penaksiran model peramalan
Dalam pengolahan dan penganalisian data, penulis mengaplikasikan data pada tabel
(4.1) dengan metode peramalan (forecasting) berdasarkan metode pemulusan
eksponensial satu parameter dari brown. Untuk memenuhi perhitungan
smoothingeksponensial tunggal, ganda dan ramalan yang akan datang. Maka
terlebih dahulu menentukan parameter nilai yang biasanya secara trial and
error(coba dan salah).
Suatu nilai dipilih yang besarnya0< <1, dihitung Mean Square Error
(MSE) yang merupakan suatu ukuran ketetapan perhitungan dengan
mengkuadratkan masing-masing item dalam sebuah susunan data dan kemudian
dicoba nilai yang lain
.
untuk menghitung nilai MSE pertama dicari error terlebihdahulu, yang merupakan hasil dari data asli dikurangi hasil ramalan kemudian tiap
error dikuadratkan dan dibagi dengan banyaknya error. Secara sistematis rumus
MSE (Mean Square Error) adalah sebagai berikut :
MSE
Satu Parameter dari Brown menggunakan = 0,1 Periode Tahun
1 2000 39.501,35 39.501,35 39501,35
2 2001 37.654,64 39.316,68 39.482,88 39.150,48 -18,47
3 2002 43.705,67 39.755,58 39.510,15 40.001,00 27,27 39.132,01 4.573,66 20.918.384,09 4 2003 48.619,15 40.641,94 39.623,33 41.660,54 113,18 40.028,27 8.590,88 73.803.162,47 5 2004 50.357,26 41.613,47 39.822,34 43.404,59 199,01 41.773,72 8.583,54 73.677.190,52 6 2005 51.117,35 42.563,86 40.096,50 45.031,22 274,15 43.603,60 7.513,75 56.456.366,71 7 2006 69.353,35 45.242,81 40.611,13 49.874,48 514,63 45.305,37 24.047,98 578.305.459,56 8 2007 71.093,36 47.827,86 41.332,80 54.322,92 721,67 50.389,12 20.704,24 428.665.752,61 9 2008 73.530,75 50.398,15 42.239,33 58.556,96 906,53 55.044,60 18.486,15 341.737.921,35 10 2009 71.986,95 52.557,03 43.271,10 61.842,96 1.031,77 59.463,50 12.523,45 156.836.811,30 11 2010 77.983,78 55.099,70 44.453,96 65.745,45 1.182,86 62.874,72 15.109,06 228.283.554,65 12 2011 85.537,97 58.143,53 45.822,92 70.464,14 1.368,96 66.928,31 18.609,66 346.319.624,93
JUMLAH 2.305.004.228,19
Untuk
=
0.1 dan N = 12Maka :
SSE =
MSE =
=
=1.920.836.685,7
Satu Parameter dari Brown menggunakan = 0,2 Periode Tahun
1 2000 39.501,35 39.501,35 39.501,35
2 2001 37.654,64 39.132,01 39.427,48 38.836,53 -73,87
3 2002 43.705,67 40.046,74 39.551,33 40.542,15 123,85 38.762,67 4.943,00 24.433.288,54 4 2003 48.619,15 41.761,22 39.993,31 43.529,13 441,98 40.666,00 7.953,15 63.252.607,65 5 2004 50.357,26 43.480,43 40.690.73 46.270,12 697,42 43.971,11 6.386,15 40.782.895,47 6 2005 51.117,35 45.007,81 41.554,15 48.461,48 863,42 46.967,55 4.149,80 17.220.851,99 7 2006 69.353,35 49.876,92 43.218,70 56.535,14 1.664,55 49.324,89 20.028,46 401.139.094,74 8 2007 71.093,36 54.120,21 45.399,01 62.841,41 2.180,30 58.199,69 12.893,67 166.246.686,76 9 2008 73.530,75 58.002,32 47.919,67 68.084,97 2.520,66 65.021,71 8.509,04 72.403.710,70 10 2009 71.986,95 60.799,24 50.495,58 71.102,90 2.575,92 70.605,63 1.381,32 1.908.048,75 11 2010 77.983,78 64.236,15 53.243,70 75.228,61 2.748,11 73.678,82 4.304,96 18.532.685,12 12 2011 85.537,97 68.496,51 56.294,26 80.698,77 3.050,56 77.976,72 7.561,25 57.172.519,06
JUMLAH 863.092.388,79
Untuk
=
0.2 dan N = 12Maka :
SSE =
MSE =
=
=71.924.365,73
Satu Parameter dari Brown menggunakan = 0.3 Periode Tahun
1 2000 39.501,35 39.501,35 39.501,35
2 2001 37.654,64 38.947,34 39.335,15 38.559,53 -166,20
3 2002 43.705,67 40.374,84 39.647,05 41.102,62 311,91 38.393,32 5.312,35 28.221.020,02 4 2003 48.619,15 42.848,13 40.607,38 45.088,89 960,32 41.414,53 7.204,62 51.906.582,49 5 2004 50.357,26 45.100,87 41.955,42 48.246,31 1.348,05 46.049,21 4.308,05 18.559.309,28 6 2005 51.117,35 46.905,81 43.440,54 50.371,09 1.485,12 49.594,36 1.522,99 2.319.490,70 7 2006 69.353,35 53.640,07 46.500,40 60.779,75 3.059,86 51.856,20 17.497,15 306.150.155,65 8 2007 71.093,36 58.876,06 50.213,10 67.539,02 3.712,70 63.839,61 7.253,75 52.616.918,98 9 2008 73.530,75 63.272,47 54.130,91 72.414,02 3.917,81 71.251,72 2.279,03 5.193.981,49 10 2009 71.986,95 65.886,81 57.657,68 74.115,94 3.526,77 76.331,84 -4.344,89 18.878.028,79 11 2010 77.983,78 69.515,90 61.215,15 77.816,66 3.557,47 77.642,71 341,07 116.325,60 12 2011 85.537,97 74.322,52 65.147,36 83.497,69 3.932,21 81.374,12 4.163,85 17.337.608,33
JUMLAH 501.299.421,32
Untuk
=
0.3 dan N = 12Maka :
SSE =
MSE =
=
=41.774.951,78
Satu Parameter dari Brown menggunakan = 0,4 Periode Tahun
1 2000 39.501,35 39.501,35 39501,35
2 2001 37.654,64 38.762,67 39.205,88 38.319,46 -295,47
3 2002 43.705,67 40.739,87 39.819,47 41.660,26 613,60 38.023,98 5.681,69 32.281.578,53 4 2003 48.619,15 43.891,58 41.448,32 46.334,85 1.628,84 42.273,86 6.345,29 40.262.720,41 5 2004 50.357,26 46.477,85 43.460,13 49.495,57 2.011,81 47.963,69 2.393,57 5.729.185,77 6 2005 51.117,35 48.333,65 45.409,54 51.257,76 1.949,41 51.507,39 -390,04 152.130,20 7 2006 69.353,35 56.741,53 49.942,34 63.540,73 4.532,80 53.207,17 16.146,18 260.699.054,40 8 2007 71.093,36 62.482,26 54.958,31 70.006,22 5.015,97 68.073,52 3.019,84 9.119.416,61 9 2008 73.530,75 66.901,66 59.735,65 74.067,67 4.777,34 75.022,19 -1.491,44 2.224.391,35 10 2009 71.986,95 68.935,77 63.415,70 74.455,85 3.680,05 78.845,01 -6.858,06 47.032.967,91 11 2010 77.983,78 72.554,98 67.071,41 78.038,54 3.655,71 78.135,90 -152,12 23.141,15 12 2011 85.537,97 77.748,17 71.342,12 84.154,23 4.270,71 81.694,26 3.843,71 14.774.141,17
JUMLAH 412.298.727,50
Untuk
=
0.4 dan N = 12Maka :
SSE =
MSE =
=
=34.358.227,29
Satu Parameter dari Brown menggunakan = 0,5 Periode Tahun
1 2000 39.501,35 39.501,35 39.501,35
2 2001 37.654,64 38.578,00 39.039,67 38.116,32 -461,68
3 2002 43.705,67 41.141,83 40.090,75 42.192,91 1.051,08 37.654,64 6.051,03 36.614.964,06 4 2003 48.619,15 44.880,49 42.485,62 47.275,36 2.394,87 43.243,99 5.375,16 28.892.318,15 5 2004 50.357,26 47.618,88 45.052,25 50.185,50 2.566,63 49.670,23 687,03 472.010,22 6 2005 51.117,35 49.368,11 47.210,18 51.526,04 2.157,93 52.752,13 -1.634,78 2.672.503,60 7 2006 69.353,35 59.360,73 53.285,46 65.436,01 6.075,28 53.683,98 15.669,37 245.529.254,13 8 2007 71.093,36 65.227,05 59.256,25 71.197,84 5.970,79 71.511,28 -417,92 174.658,82 9 2008 73.530,75 69.378,90 64.317,57 74.440,22 5.061,32 77.168,64 -3.637,89 13.234.209,55 10 2009 71.986,95 70.682,92 67.500,25 73.865,60 3.182,67 79.501,54 -7.514,59 56.469.135,08 11 2010 77.983,78 74.333,35 70.916,80 77.749,90 3.416,55 77.048,27 935,51 875.172,46 12 2011 85.537,97 79.935,66 75.426,23 84.445,09 4.509,43 81.166,45 4.371,52 19.110.145,36
JUMLAH 404.044.371,43
Untuk
=
0.5 dan N = 12Maka :
SSE =
MSE =
=
=33.670.364,29
Satu Parameter dari Brown menggunakan = 0,6 Periode Tahun
1 2000 39.501,35 39.501,35 39501,35
2 2001 37.654,64 38.393,32 38.836,53 37.950,11 -664,82
3 2002 43.705,67 41.580,73 40.483,05 42.678,41 1.646,52 37.285,30 6.420,37 41.221.176,62 4 2003 48.619,15 45.803,78 43.675,49 47.932,07 3.192,44 44.324,93 4.294,22 18.440.335,71 5 2004 50.357,26 48.535,87 46.591,72 50.480,02 2.916,23 51.124,51 -767,25 588.676,49 6 2005 51.117,35 50.084,76 48.687,54 51.481,97 2.095,82 53.396,25 -2.278,90 5.193.373,54 7 2006 69.353,35 61.645,91 56.462,56 66.829,26 7.775,02 53.577,80 15.775,55 248.868.055,34 8 2007 71.093,36 67.314,38 62.973,65 71.655,11 6.511,09 74.604,28 -3.510,92 12.326.590,45 9 2008 73.530,75 71.044,20 67.815,98 74.272,42 4.842,33 78.166,20 -4.635,45 21.487.377,68 10 2009 71.986,95 71.609,85 70.092,30 73.127,40 2.276,32 79.114,75 -7.127,80 50.805.539,22 11 2010 77.983,78 75.434,21 73.297,45 77.570,97 3.205,14 75.403,72 2.580,06 6.656.716,38 12 2011 85.537,97 81.496,47 78.216,86 84.776,07 4.919,41 80.776,11 4.761,86 22.675.283,26
JUMLAH 428.263.124,69
Untuk
=
0.6 dan N = 12Maka :
SSE =
MSE =
=
=35.688.593,72
Satu Parameter dari Brown menggunakan = 0,7 Periode Tahun
1 2000 39.501,35 39.501,35 39.501,35
2 2001 37.654,64 38.208,65 38.596,46 37.820,84 -904,89
3 2002 43.705,67 42.056,56 41.018,53 43.094,60 2.422,07 36.915,96 6.789,71 46.100.216,20 4 2003 48.619,15 46.650,37 44.960,82 48.339,93 3.942,29 45.516,67 3.102,48 9.625.396,42 5 2004 50.357,26 49.245,19 47.959,88 50.530,51 2.999,06 52.282,21 -1.924,95 3.705.451,29 6 2005 51.117,35 50.555,70 49.776,96 51.334,45 1.817,07 53.529,57 -2.412,22 5.818.787,65 7 2006 69.353,35 63.714,06 59.532,93 67.895,19 9.755,97 53.151,52 16.201,83 262.499.170,21 8 2007 71.093,36 68.879,57 66.075,58 71.683,56 6.542,65 77.651,15 -6.557,79 43.004.673,25 9 2008 73.530,75 72.135,40 70.317,45 73.953,34 4.241,87 78.226,21 -4.695,46 22.047.356,45 10 2009 71.986,95 72.031,48 71.517,27 72.545,69 1.199,82 78.195,22 -6.208,27 38.542.557,04 11 2010 77.983,78 76.198,09 74.793,85 77.602,34 3.276,57 73.74,52 4.238,26 17.962.868,01 12 2011 85.537,97 82.736,01 80.353,36 85.118,65 5.559,51 80.878,91 4.659,06 21.706.852,18
JUMLAH 471.013.328,72
Untuk
=
0.7 dan N = 12Maka :
SSE =
MSE =
=
=39.251.110,73
Satu Parameter dari Brown menggunakan = 0,8 Periode Tahun
1 2000 39.501,35 39.501,35 39.501,35
2 2001 37.654,64 38.023,98 38.319,46 37.728,51 -1.181,89
3 2002 43.705,67 42.569,33 41.719,36 43.419,31 3.399,90 36.546,61 7.159,06 51.252.082,81 4 2003 48.619,15 47.409,19 46.271,22 48.547,15 4.551,86 46.819,21 1.799,94 3.239.786,88 5 2004 50.357,26 49.767,65 49.068,36 50.466,93 2.797,14 53.099,02 -2.741,76 7.517.225,52 6 2005 51.117,35 50.847,41 50.491,60 51.203,22 1.423,24 53.264,07 -2.146,72 4.608.406,76 7 2006 69.353,35 65.652,16 62.620,05 68.684,27 12.128,45 52.626,46 16.726,89 279.788.923,90 8 2007 71.093,36 70.005,12 68.528,11 71.482,13 5.908,06 80.812,72 -9.719,36 94.466.042,50 9 2008 73.530,75 72.825,62 71.966,12 73.685,13 3.438,01 77.390,19 -3.859,44 14.895.288,01 10 2009 71.986,95 72.154,68 72.116,97 72.192,40 150,85 77.123,14 -5.136,19 26.380.468,18 11 2010 77.983,78 76.817,96 75.877,76 77.758,16 3.760,79 72.343,25 5.640,53 31.815.588,38 12 2011 85.537,97 83.793,97 82.210,73 85.377,21 6.332,96 81.518,95 4.019,02 16.152.521,95
JUMLAH 530.116.334,90
Untuk
=
0.8 dan N = 12Maka :
SSE =
MSE =
=
=44.176.361,24
Ganda Satu Parameter dari Brown menggunakan = 0,9 Periode Tahun
1 2000 39.501,35 39.501,35 39501,35
2 2001 37.654,64 37.839,31 38.005,51 37.673,11 -1.495,84
3 2002 43.705,67 43.119,03 42.607,68 43.630,39 4.602,17 36.177,27 7.528,40 56.676.776,45 4 2003 48.619,15 48.069,14 47.522,99 48.615,28 4.915,31 48.232,55 386,60 149.457,01 5 2004 50.357,26 50.128,45 49.867,90 50.388,99 2.344,91 53.530,59 -3.173,33 10.070.052,74 6 2005 51.117,35 51.018,46 50.903,40 51.133,52 1.035,50 52.733,90 -1.616,55 2.613.243,26 7 2006 69.353,35 67.519,86 65.858,22 69.181,51 14.954,81 52.169,02 17.184,33 295.301.292,66 8 2007 71.093,36 70.736,01 70.248,23 71.223,79 4.390,02 84.136,32 -13.042,96 170.118.751,24 9 2008 73.530,75 73.251,28 72.950,97 73.551,58 2.702,74 75.613,80 -2.083,05 4.339.117,76 10 2009 71.986,95 72.113,38 72.197,14 72.029,62 -753,83 76.254,32 -4.267,37 18.210.45,69 11 2010 77.983,78 77.396,74 76.876,78 77.916,70 4.679,64 71.275,79 6.707,99 44.997.079,78 12 2011 85.537,97 84.723,85 83.939,14 85.508,55 7.062,36 82.596,34 2.941,63 8.653.192,75
JUMLAH 611.129.422,34
Untuk
=
0.9 dan N = 12Maka :
SSE =
MSE =
=
=50.927.451,86
yang memberikan MSE yang terkecil atau minimum. Perbandingan ukuran
ketepatan metode peramalan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) di Propinsi
Aceh melihat nilai MSE sebagai berikut :
Tabel 4.11 Perbandingan Ukuran Ketepatan Metode Peramalan
A MSE
0,1 1.290.836.685,7
0,2 71.924.365,73
0,3 41.774.951,78
0,4 34.358.227,29
0,5 33.670.364,29
0,6 35.688.593,72
0,7 39.251.110,73
0,8 44.176.361,24
0,9 50.927.451,86
Dari tabel 4.11 di atas dapat dilihat bahwa yang menghasilkan MSE yang paling
Tabel 4.12 Peramalan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Berdasarkan Harga Berlaku dengan Pemulusan Eksponensial Ganda Satu Parameter dari
Brown Menggunakan = 0,5
Tabel 4.13 Perhitungan Ukuran Relatif Galat PE 39.501,35
37.654,64
43.705,67 37.654,64 6.051,03 6.051,03 13,845 13,845
48.619,15 43.243,99 5.375,16 5.375,16 11,0556 11,0556
50.357,26 49.670,23 687,03 687,03 1,36431 1,36431
51.117,35 52.752,13 -1.634,78 1.634,78 -3,1981 3,1981
69.353,35 53.683,98 15.669,37 15.669,37 22,5935 22,5935
71.093,36 71.511,28 -417,92 417,92 -0,5878 0,5878
73.530,75 77.168,64 -3.637,89 3.637,89 -4,9474 4,9474
71.986,95 79.501,54 -7.514,59 7.514,59 -10,439 10,439
77.983,78 77.048,27 935,51 935,51 1,19962 1,19962
85.537,97 81.166,45 4.371,52 4.371,52 5,11062 5,11062
JUMLAH 623.401,15 19.884,44 46.294,80 35,9965 74,34095 P
1 39.501,35 39.501,35 39.501,35
2 37.654,64 38.578,00 39.039,67 38.11632 -461,68
3 43.705,67 41.141,83 40.090,75 42.192,91 1.051,08 37.654,64 6.051,03 36.614.964,06
4 48.619,15 44.880,49 42.485,62 47.275,36 2.394,87 43.243,99 5.375,16 28.892.318,15
5 50.357,26 47.618,88 45.052,25 50.185,50 2.566,63 49.670,23 687,03 472.010,22
6 51.117,35 49.368,11 47.210,18 51.526,04 2.157,93 52.752,13 -1.634,78 2.672.503,60
7 69.353,35 59.360,73 53.285,46 65.436,01 6.075,28 53.683,98 15.669,37 245.529.254,13
8 71.093,36 65.227,05 59.256,25 71.197,84 5.970,79 71.511,28 -417,92 174.658,82
9 73.530,75 69.378,90 64.317,57 74.440,22 5.061,32 77.168,64 -3.637,89 13.234.209,55
10 71.986,95 70.682,92 67.500,25 73.865,60 3.182,67 79.501,54 -7.514,59 56.469.135,08
11 77.983,78 74.333,35 70.916,80 77.749,90 3.416,55 77.048,27 935,51 875.172,46
12 85.537,97 79.935,66 75.426,23 84.445,09 4.509,43 81.166,45 4.371,52 19.110.145,36
JUMLAH 404.044.371,43
1. M E (Mean Error) / Nilai Tangah Kesalahan
ME =
=
= 1657,03
2. M S E (Mean Square Absolut Error) / Nilai Tengah Kesalahan Kuadrat
MSE =
=
= 33.670.064,29
3. M A E (Mean Absolut Error) / Nilai Tengah Kesalahan Absolut
MAE =
=
4. S S E (Sum Square Error) / Jumlah Kuadrat Kesalahan
SSE =
= 404.044.371,43
5. S D E (Square Deviation Of Error) / Devisiasi Standar Kesalahan
SDE =
=
= 5802,62
6. M A P E (Mean Absolut Percentage Error) / Nilai Tengah Kesalahan
Persentase Absolut
MAPE =
=
= 6.195
MPE =
=
= 2,999
4.3.2 Penentuan Bentuk Persamaan Peramalan
Setelah ditentukan harga parameter smoothing eksponensial yang besarnya 0< <1
dengan cara trial and error didapat perhitungan peramalan smoothing eksponensial
linier satu parameter dari Brown dengan = 0,5.
Setelah diperoleh model peramalan Produk Domestik Regional Bruto di
Propinsi Aceh, maka dapat dihitung untuk 2 periode kedepan untuk tahun 2013 dan
2014. Seperti yang dijelaskan pada bab 2 persamaan yang dipakai dalam perhitungan
peramalan sebagai berikut :
= +
= +
= -
= ( - )
Sebelumnya dihitung terlebih dahulu untuk tahun 2012 karena sumber data yang
diperoleh belum ada dari BPS (Badan Pusat Statistik). Seperti yang tertera di bawah
ini :
Untuk periode ke-13 ( Tahun 2012 )
Ft+m = 84,445.09 + 4,509.43 ( m )
Ft+m = 84,445.09 + 4,509.43 ( 1 )
F12+1 = 88.945,52
F13 = 88.945,52
Untuk periode ke-14 ( Tahun 2013 )
Ft+m = 84,445.09 + 4,509.43 ( m )
Ft+m = 84,445.09 + 4,509.43 ( 2 )
F12+2 = 93.463,95
F14 = 93.463,95
Untuk periode ke-15 ( Tahun 2014 )
Ft+m = 84,445.09 + 4,509.43 ( m )
Ft+m = 84,445.09 + 4,509.43 ( 3 )
F15 = 97.973,38
Tabel 4.14 Peramalan Perkiraan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Berdasarkan Harga Berlaku Di Propinsi Aceh Untuk Tahun 2013-2014
Tahun Periode Forecasting
2013 14 93.463,95
BAB 5
IMPLEMENTASI SISTEM
5.1 Pengertian Implementasi Sistem
Implementasi sistem adalah prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikan desain
sistem yang ada dalam desain yang disetujui, menginstal, dan memulai sistem baru
atau sistem yang diperbaiki.
Tahapan implementasi sistem merupakan tahapan penerapan hasil desain
tertulis kedalam program. Dalam pengolahan data pada karya tulis ini penulis
menggunakan satu prangkat lunak sebagai implementasi sistem yaitu : Microsoft
Excel dalam memperoleh hasil perhitungan.
5.2 Pengenalan Microsoft Excel
Microsoft excel merupakan program aplikasi lembar kerja elektronik (spread sheet)
dari paket Microsoft Office. Excel merupakan salah satu software pengolahan data
yang cukup banyak digunakan di dunia. Excel merupakan produk unggulan dari
Microsoft corporation yang banyak berperan dalam pengolahan informasi khususnya
data yang berbentuk angka, dihitung, diproyeksikan, dianalisis dan dipersentasikan
data pada lembar kerja. Microsoft telah mengeluarkan excel dalam berbagai versi dari
versi 4, versi 5, versi 97, versi 2000, versi 2003, versi 2007 dan versi 2010.
diberi nama huruf mulai dari A, B, C, …, Z kemudian dilanjutkan AA, AB, AC
sampai kolom IV. Sedangkan kolom baris ditandai dengan angka yang dimulai dari 1, 2, 3, …, 65536.
5.3 Langkah-Langkah Memulai Pengolahan Data Dengan Excel
Tahapan pertama yang harus dilakukan adalah mengaktifkan windows dan pastikan
Microsoft Excel berada dalam jaringan Microsoft Windows, kemudian ikuti
langkah-langkah berikut ini :
1. Dari windows, klik start pada taskbar, lalu klik program menu program
aplikasi yang telah diinstalasi akan tampil
2. Klik Microsoft Excel
Gambar 5.2 Tampilan Lembar Kerja Microsoft Excel
5.4 Implementasi Sistem Peramalan Produk Domestik Regional Bruto
Fungsi dalam excel ditujukan untuk memudahkan pengetikan formula, yang lazim
diperlukan dalam melakukan perhitungan aritmatik dan operasi standar lazim yang
sering diulangi.
Terdapat banyak fungsi-fungsi statistik yang disediakan oleh Microsoft Excel,
diantaranya adalah fungsi average, fungsi standar deviasi, fungsi median, fungsi mean
dan masih banyak fungsi statistika lainnya.
Langkah-langkah yang digunakan untuk menentukan peramalan dari data-data aktual
yang tersedia untuk diolah sehingga dapat dicari ramalan untuk periode selanjutnya
adalah sebagai berikut:
1. Letakkan pointer pada sel yang ingin diisi data
bawah ini :
Gambar 5.3 Tampilan Lembar kerja Excel untuk Menentukan Besarnya Peramalan
3. Lalu hitunglah pemulusan eksponensial dengan cara pilih menu data, lalu klik Data Analysis.
4. Setelah itu, akan tampil Analysis Tools, pilih Eksponensial Smoothing, lalu
klik OK. Maka akan keluar tampilan sebagai berikut:
5. Masukkan Input Range pada menu Input dengan memasukkan range pada
data aktual yang telah dimasukkan di Microsoft Excel dan Damping
Factor.
6. Kemudian masukkan Output Range pada menu Output Option dengan
menentukan hasil output ditempatkan, Lalu klik.
7. OK, maka hasil output akan muncul pada sel yang telah ditentukan.
8. Untuk mencari pemulusan yang kedua digunakan formula yang sama, yaitu
dengan memasukkan data hasil pemulusan pertama.
9. Nilai dihitung dengan menggunakan rumus perkalian, pembagian,
jumlah dan selisih, maka dalam perhitungan pada Microsoft Excel ini
hanya digunakan data angka (numerik) sebagai formula untuk
menyelesaikan perhitungan nilai-nilai yang lain, yaitu nilai ramalan (Ft)
dan kesalahan (e).
10.Penentuan nilai at baru bisa dicari pada tahun kedua yaitu dengan rumus =
(2*D4) - (E4).Dalam kasus ini menghasilkan angka: 39.150,48. Untuk
tahun-tahun berikutnya hanya menyalin rumus tersebut.
11.Penentuan nilai btbaru bisa dicari pada tahun kedua yaitu dengan rumus
yang tertera pada sel G4 adalah : = (0.9/0.1)*(D4-E4). Dalam kasus ini
menghasilkan angka: -18,47. Untuk tahun-tahun berikutnya hanya
menyalin rumus tersebut.
12.Persamaan Ftuntuk tahun ketiga yaitu pada sel H5 dapat dicari dengan
menggunakan rumus: F4 + G4 dengan hasil angka: 39.132,01. Untuk
peramalan berikutnya hanya menyalin dari rumus tersebut.
menggunakan rumus: C5-H5 dengan hasil angka: 4.573,66. Untuk
peramalan berikutnya hanya menyalin dari rumus tersebut.
14. Persamaan untuk tahun ketiga yaitu pada sel J5 dapat dicari dengan
menggunakan rumus: I5^2 dengan hasil angka: 20.918.384,090244. Untuk
peramalan berikutnya hanya menyalin dari rumus tersebut.
5.5 Pembentukan Grafik
Chart adalah grafik yang dibentuk berdasarkan data pada worksheet. Microsoft excel
menyediakan fasilitas yang sangat lengkap untuk membuat aneka bentuk grafik.
Langkah-langkahnya :
1. Blok seluruh tabel yang akan dijadikan grafik.
2. Pilih menu Insert, Chart. Maka akan tampil seperti gambar di bawah ini :
3. Lalu pilih jenis chart yang akan ditentukan. Pada bagian ini juga dapat
mengedit, menambah atau mengurangi data.
Gambar 5.5 : Tampilan Chart untuk memilih range data
4. Setelah itu data labels yang salah pada saat kita melakukan penginputan yaitu
menentukan mana variabel catagory (X) axis dan value (Y) axis, maka kita
dapat menggunakan select data source untuk mengedit Legend Entries (Series)
dan Horizontal (Catagory) Axis Labelspada menu Select Data.
5. Kemudian klik finish.
BAB 6
KESIMPULAN DAN SARAN
6.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengolahan data dan analisis data yang dilakukan sebelumnya pada
BAB 4 diperoleh kesimpualan sebagai berikut :
1. Pada hasil Metode Smoothing Eksponensial dengan satu parameter dari brown
didapat analisis dengan nilai MSE yang terkecil adalah = 0,5 yakni MSE =
33.670.364,29.
2. Bentuk Persamaan peramalan dari nilai Produk Domestik Regional Bruto
(PDRB) di Propinsi Aceh berdasarkan harga berlaku :
Ft+m = 84,445.09 + 4,509.43 ( m )
3. Diperkirakan nilai Produk Domestik Regional Bruto Di Propinsi Aceh untuk
tahun 2012-2013 adalah :
Tahun Periode Forecasting
2013 14 93.463,95
4. Secara Umum dapat lihat bahwa nilai perkiraan Produk Domestik Regional
Bruto pada Tahun 2013-2014 mengalami peningkatan dari tahun ke tahun.
6.2 Saran
Beberapa saran yang diberikan penulis yang mungkin berguna bagi semua pihak,
adalah :
1. Dengan adanya peningkatan Nilai Produk Domestik Regional Bruto
(PDRB) dari tahun ke tahun, pemerintah daerah diharapkan tidak berpuas
diri. Sektor-sektor yang masih cendrung mengalami penurunan agar
diperhatikan sehingga kesejahteraan masyarakat secara menyeluruh dapat
semakin terealisasikan.
2. Peningkatan yang terlihat pada angka-angka diatas diharapkan juga dapat
berbanding lurus dengan kenyataan yang dirasakan oleh masyarakat secara
menyeluruh dan merata.
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Pengertian Peramalan
Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan mengestimasi apa yang akan terjadi
pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama (Assauri, 1991).
Sedangkan ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang diperkirakan akan terjadi
pada masa yang akan datang. Ramalan tersebut didasarkan atas bermacam-macam
cara, diantaranya adalah Metode Pemulusan (Smoothing) Eksponensial, Metode
Perataan (Average), dan Metode Box Jenkins. Metode peramalan merupakan cara
untuk memperkirakan secara kuantitatif apa yang akan terjadi pada masa yang akan
datang dengan dasar data yang relevan pada masa lalu.
Kegunaan peramalan pada saat pengambilan keputusan adalah suatu keputusan
yang didasar atas pertimbangan-pertimbangan yang akan terjadi pada waktu
keputusan itu dilaksanakan. Dalam sebuah instansi pemerintah maupun swasta,
perencanaan sangat dibutuhkan untuk pengambilan keputusan untuk beberapa waktu
2.2 Jenis Peramalan
1. Dilihat dari sifat penyusunannya, antara lain :
a. Peramalan subyektif
b. Peramalan obyektif
2. Dilihat dari jangka waktunya, antara lain :
a. Peramalan jangka panjang
b. Peramalan jangka pendek
2.3Langkah-Langkah Untuk Melakukan Suatu Peramalan a. Menentukan tujuan dari peramalan
b. Pemilihan teori yang relevan
c. Pengumpulan data
d. Analisa data
e. Estimasi dari model sementara
f. Evalusai model sementara dan merevisi model
g. Penyajian peramalan sementara kepada manajemen
h. Pembuatan revisi final
i. Pendistribusian hasil peramalan
j. Penentuan langkah-langkah pemantauan
1. Kualitatif
Yaitu mengetahui data yang akan digunakan untuk melakukan peramalan
berdasarkan pendapat para ahli.
2. Kuantitatif
a. Metode smoothing
Metode ini digunakan untuk jangka pendek, fungsi dari metode ini adalah
untuk mengurangi ketidak teraturan musiman, sehingga mempunyai syarat
minimal harus tersedia data dua tahun yang lalu, penggunaan metode ini
misalnya untuk perencanaan dan pengendalian produksi dan persediaan,
serta perencanaan keuntungan.
b. Metode box jenkins
Metode ini hampir sama dengan metode smoothing, tetapi caranya lebih
kompleks, sehingga lebih sulit. Oleh karena itu metode ini lebih sering
dipakai oleh para penaksir.
c. Metode proyeksi trend dengan regresi
Untuk melakukan peramalan dalam jangka pendek maupun jangka
panjang, sehingga data minimal yang dibutuhkan untuk menyususn
Metode ini biasanya digunakan untuk ekspansi atau investasi sebuah
perusahaan.
d. Metode sebab akibat
Metode ini terbagi menjadi, metode regresi dan korelasi, model
ekonometri, model input output atau lebih dikenal sebagai sederhana dua
berganda.
untuk menentukan motode mana yang akan dipakai dalam melakukan
peramalan ada 6 faktor utama yang harus diketahui untuk
mengidentifikasikan teknik dan metode peramalan yaitu :
1. Horizon waktu
Sedangkan jenis data yang dapat diperhatikan adalah data kuantitatif, data
kualitatif, data diskrit, data kontinu, data primer, dan data sekunder.
Pada peramalan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Propinsi Aceh akan
menggunakan metode peramalan analisis time series dengan menggunakan Motode
Smoothing Eksponensial Ganda satu Parameter dari Brown. Metode ini merupakan
metode yang dikemukakan oleh Brown.
Persamaan yang dipakai dalam pelaksanaan Eksponensial Linier satu
parameter dari Brown adalah sebagai berikut :
= +
= +
= -
= ( - )
Dimana :
= Smoothing tunggal priode t
= Smoothing eksponensial ganda priode t
= Nilai rill periode t
= Smoothing eksponensial tunggal periode t-1
= Smoothing pemulusan eksponensial ganda periode t-1
2.6Ketepatan Ramalan
Ketepatan ramalan adalah suatu hal yang mendasar dalam peramalan yaitu
bagaimana mengukur kesesuaian suatu metode peramalan tertentu untuk suatu
kumpulan data yang diberikan.Ketepatan dipandang sebagai kriteria penoloakan
untuk memilih suatu metode peramalan. Dalam pemodelan deret berkala (time
series) dari data masa lalu dapat diramalkan situasi yang akan terjadi pada masa yang akan datang, untuk menguji kebenaran ramalan ini digunakan ketepatan.
Beberapa kriteria yang digunakan untuk menguji ketepatan ramalan
adalah :
1. M E (Mean Error) / Nilai Tengah Kesalahan
ME =
2. M S E (Mean Square Absolut Error) / Nilai Tengah Kesalahan Kuadrat
MSE =
3. M A E (Mean Absolut Error) / Nilai Tengah Kesalahan Absolut
MAE =
4. S S E (Sum Square Error) / Jumlah Kuadrat Kesalahan
SSE =
SDE =
6. M A P E (Mean Absolut Pencentage Error) / Nilai Tengah Kesalahan
Persentase absolut
MAPE =
7. M P E (Mean Percentage Error) / Nilai Tengah Kesalahan Persentase
MPE =
Dimana :
(Kesalahan persentase pada periode ke-t)
Metode peramalan yang dipilih adalah metode peramalan yang memberikan
BAB 1 PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Pembangunan ekonomi pada dasarnya memiliki tujuan untuk dapat meningkatkan
taraf hidup masyarakat, mencipatakan lapangan kerja sehingga dapat mengurangi
angka pengangguran yang semakin meningkat, serta meningkatkan pendapatan
masyarakat secara lebih merata.Perencanaan pembangunan pada sektor ekonomi
merupakan salah satu permasalahan yang harus mendapat perhatian lebih sehingga
tujuan dari pembangunan ekonomi dapat tercapai.
Dalam menentukan sebuah kebijakan baik kebijakan pusat maupun kebijakan
daerah, tentunya harus memiliki sebuah acuan yang dapat menjadi dasar yang kuat
dalam menentukan suatu kebijakan yang akan diambil. Salah satu cara untuk dapat
mengetahui tingkat pertumbuhan ekonomi tersebut dapat kita lihat dari data statistik
yang telah dikumpulkan untuk setiap priodenya. Dengan tersedianya data ststistik
pada sektor ekonomi sebagai sebuah acuan maka diharapkan akan dapat
mempermudah dalam pengambilan kebijakan dalam menentukan langkah-langkah
yang akan diambil pada masa yang akan datang sehingga berbabagai kemungkinan
yang terjadi dari segi kerugian maupun kelemahan dapat ditanggulangi sehingga
diharapkan kebijakan yang diambil dapat meningkatkan kesejahteraan masyarakat
secara merata.
produksi barang dan jasa suatu daerah pada suatu priode tertentu. PDRB merupakan
neraca makro ekonomi yang dihitung secara konsisten dan terintegrasi dengan
berdasarkan konsep, defenisi, klasifikasi dan cara perhitungan yang telah disepakati
secara internasional. Perubahan nilai PDRB dari waktu ke waktu terjadi karena dua
hal : yaitu terjadinya perubahan harga barang dan jasa atau karena terjadinya
perubahan volume.
Propinsi Aceh merupakan salah satu Propinsi yang memiliki sumber daya
manusia dan sumber daya alam yang begitu besar.Propinsi Aceh juga merupakan
salah satu Propinsi yang kaya akan minyak dan gas bumi serta galian pertambangan
lainnya sehingga Propinsi tersebut memiliki sebuah nilai tambah dibandingkan dengan
Propinsi lainnya. Untuk dapat mengetahui tingat perkembangan perekonomian yang
terjadi di Propinsi Aceh, maka diperlukan sebuah penelitian yang diharapkan dapat
memberikan suatu gambaran ke depan tentang hasil pencapaian kemajuan pada sektor
ekonomi Propinsi Aceh.
Berdasarkan uraian di atas, maka penulis mengambil judul “PERAMALAN
PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB) PADA TAHUN 2014 DI
1.1Perumusan Masalah
Masalah yang ingin diungkap melalui penelitian ini adalah bagaimana tingkat
pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) di Propinsi Aceh untuk tahun
2014.
1.2 Batasan Masalah
Dari latar belakang yang telah diuraikan di atas, maka yang menjadi batasan
permasalahan adalah penulis membatasi masalah tentang gambaran besarnya Produk
Domestik Regional Bruto (PDRB) Propinsi Aceh pada tahun 2014 berdasarkan data
2000-2011 atas dasar harga berlaku.
1.4Tujuan Penelitian
Secara umum penululisan ini bertujuan untuk mengetahui seberapa besar tingkat
pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) di Propinsi Aceh pada tahun
2014.
1.5Metode Penelitian
Metode yang digunakan penulis untuk melaksanakan penelitian ini adalah :
a. Pengumpulan Data
Data yang penulis gunakan adalah jenis data sekunder yang telah tersedia pada
kantor Badan Pusat Statistik (BPS) Propinsi Aceh.
b. Pengolahan Data
Metode yang penulis gunakan dalam peramalan PDRB ini adalah dengan
menggunakan metode dan aplikasi Pemulusan Eksponensial Ganda : Linier
Satu-Parameter Brown. dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
F1+m = +
Dengan :
= + u
= +
= -
= ( - )
keterangan :
= Smoothing tunggal priode t
= Smoothing eksponensial ganda priode t
= Nilai rill periode t
= Smoothing eksponensial tunggal periode t-1
= Smoothing pemulusan eksponensial ganda periode t-1
1.6Sistematika Penulisan
Bab 1 : PENDAHULUAN
Bab ini menjelaskan latar belakang, perumusan masalah,
batasan masalah, tujuan penelitian, metode penelitian dan
sistematika penelitian.
Bab 2 : LANDASAN TEORI
Bab ini menguraikan tentang hal-hal yang berhubungan
dengan penyelesaian masalah yang sesuai dengan judul yang
diangkat.
Bab 3 : GAMBARAN UMUM TEMPAT RISET
Bab ini menjelaskan secara singkat mengenai situasi dan
kondisi tempat riset.
Bab 4 : PENGOLAHAN DATA
Bab ini menguraikan tentang pembahasan data yang akan
diamati.
Bab 5 : IMPLEMENTASI SISTEM
Bab ini menerangkan tentang pamakaian Microsoft Excel
yang digunakan dalam analisa dan pengolahan data.
Bab ini merupakan bab penutup yang merupakan hasil dan
pembahasan serta saran penulis berdasarkan kesimpulan yang
PERAMALAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB) PADA TAHUN 2014 DI PROPINSI ACEH
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Ahli Madya
KHARINA PRATIWI 102407093
PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN 2013
PERSETUJUAN
Judul : PERAMALAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL
BRUTO (PDRB) PADA TAHUN 2014 DI PROPINSI ACEH
Kategori : TUGAS AKHIR
Nama : KHARINA PRATIWI
Nomor Induk Mahasiswa : 102407093
Program Studi : D-3 STATISTIKA
Departemen : MATEMATIKA
Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Prof. Dr. Tulus, M.Si Drs. Suwarno Ariswoyo, M.Si
PERNYATAAN
PERAMALAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB) PADA TAHUN 2014 DI PROPINSI ACEH
TUGAS AKHIR
Saya mengakui bahwa tugas akhir ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, Juli 2013
KHARINA PRATIWI NIM. 102407093
PENGHARGAAN
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Pemurah dan Maha Penyayang, dengan limpah karunia-Nya Penulis dapat menyelesaikan penyusunan Tugas Akhir ini dengan judul Peramalan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Pada Tahun 2014 Di Propinsi Aceh.
DAFTAR ISI
1.2Perumusan Masalah 3
1.3Batasan Masalah 3
1.4Tujuan Penelitian 3
1.5Metode Penelitian 3
1.6Sistematika penulisan 5
BAB 2 LANDASAN TEORI
2.1Pengertian Peramalan 7
2.2Jenis Peramalan 8
2.3Langkah-langkah Untuk Melakukan Suatu Peramalan 8
2.4Jenis-jenis Metode Peramalan 9
2.5Metode Peramalan Yang Digunakan 11
2.6Ketepatan Ramalan 12
BAB 3 GAMBARAN UMUM TEMPAT RISET
3.1Sejarah Singkat Propinsi Aceh 14
3.1.1 Keadaan Geografis 15
3.1.2 Iklim dan Cuaca 15
3.1.3 Penduduk 16
3.1.4 Ketenagakerjaan 16
3.2Sejarah Singkat BPS 17
3.2.1 Visi dan Misi BPS 18
BAB 4 PENGOLAHAN DATA
4.1Pengumpulan Data PDRB Propinsi Aceh 21
4.2Analisis Pemulusan Eksponensial Ganda 22
4.3Metode Pemulusan Eksponensial Ganda Satu Parameter dari Brown 23
4.3.1 Penaksiran Model Peramalan 23
4.3.2 Penentuan Bentuk Persamaan Peramalan 46
BAB 5 IMPLEMENTASI SISTEM
5.1Pengertian Implementasi Sistem 49
5.2Pengenalan Microsoft Excel 49
5.3Lngkah-langkah Memulai Pengolahan Data Dengan Excel 50
5.4Implementasi Sistem Peramalan PDRB 51
BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN
6.1Kesimpulan 56
6.2Saran 57
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 4.1 Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Propinsi Aceh Pada 21 Tahun 2000 s/d 2011
Tabel 4.2 Peramalan PDRB Berdasarkan Harga Berlaku dengan Pemulusan 24 Eksponensial Ganda Satu Parameter dari Brown dengan = 0,1
Tabel 4.3 Peramalan PDRB Berdasarkan Harga Berlaku dengan Pemulusan 26 Eksponensial Ganda Satu Parameter dari Brown dengan = 0,2
Tabel 4.4 Peramalan PDRB Berdasarkan Harga Berlaku dengan Pemulusan 28 Eksponensial Ganda Satu Parameter dari Brown dengan = 0,3
Tabel 4.5 Peramalan PDRB Berdasarkan Harga Berlaku dengan Pemulusan 30 Eksponensial Ganda Satu Parameter dari Brown dengan = 0,4
Tabel 4.6 Peramalan PDRB Berdasarkan Harga Berlaku dengan Pemulusan 32 Eksponensial Ganda Satu Parameter dari Brown dengan = 0,5
Tabel 4.7 Peramalan PDRB Berdasarkan Harga Berlaku dengan Pemulusan 34 Eksponensial Ganda Satu Parameter dari Brown dengan = 0,6
Tabel 4.8 Peramalan PDRB Berdasarkan Harga Berlaku dengan Pemulusan 36 Eksponensial Ganda Satu Parameter dari Brown dengan = 0,7
Tabel 4.9 Peramalan PDRB Berdasarkan Harga Berlaku dengan Pemulusan 38 Eksponensial Ganda Satu Parameter dari Brown dengan = 0,8
Tabel 4.10 Peramalan PDRB Berdasarkan Harga Berlaku dengan Pemulusan 40 Eksponensial Ganda Satu Parameter dari Brown dengan = 0,9
Tabel 4.11 Perbandingan Ukuran Ketepatan Metode Peramalan 42 Tabel 4.12 Peramalan PDRB Berdasarkan Harga Berlaku dengan Pemulusan 43
Eksponensial Ganda Satu Parameter dari Brown dengan = 0,5
Tabel 4.13 Perhitungan Ukuran Relatif Galat 43
Tabel 4.14 Peramalan Perkiraan PDRB Berdasarkan Harga Berlaku Di Propinsi 48 Aceh untuk Tahun 2013-2014
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 4.1 Plot Data Produk Domestik Regional Bruto 22
Gambar 5.1 Tampilan Pengaktifan Jendela Microsoft Excel dari Windows 50
Gambar 5.2 Tampilan Lembar Kerja Microsoft Excel 51
Gambar 5.3 Tampilan Lembar Kerja Microsoft Excel Untuk Menentukan
Besarnya Peramalan 52
Gambar 5.4 Tampilan Chart 54