BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Pengertian Ramalan
Peramalan adalah kegiatan mengestimasi apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama (assaury, 1991). Secara teoritis peramalan didefinisikan sebagai kegiatan memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan data dan informasi yang ada. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Adanya waktu tenggang (lead time) ini merupakan alasan utama bagi perencanaan dan peramalan. Ramalan tersebut dapat didasarkana atas bermacam-macam cara yang dikenal sebagai metode peramalan.
Metode peramalan akan membantu dalam mengadakan pendekatan analisa terhadap tingkah laku atau pola dari data yang lalu, sehingga dapat memberikan cara pemikiran dan pemecahan yang sisitematis dan pragmatis, serta memnberikan tingkat keyakinan yang lebih besar atas ketepatan hasil ramalan yang dibuat.
2.2 Kegunaan dan Peran Peramalan
Pada umumnya kegunaan peramalan adalah sebagai berikut:
1. Sebagai alat bantu dalam perencanaan yang efektif dan efisien.
2. Untuk menentukan kebutuhan sumber daya di masa yang akan datang. 3. Untuk membuat keputusan yang tepat.
Kegunaan dari peramalan terlihat pada saat pengambilan keputusan. Setiap orang selalu dihadapkan pada masa masalah pengambilan keputusan. Keputusan yang baik adalah keputusan yang didasarkan pada pertimbangan yang akan terjadi pada waktu keputusan itu dilaksanakan. Tidak tepatnya ramalan yang disusun maka hasilnya pun akan kurang baik. Walau demikian perlu disadari bahwa ramalan adalah tetap ramalan. Akan selalu ada unsur kesalahan atau kekeliruan. Jadi yang perlu diperhatikan adalah usaha untuk memperkecil kesalahan atau kekeliruan tersebut.
2.3 Jenis Peramalan
Terdapat beberapa jenis peramalan. Berdasarkan sifatnya peramalan dapat dibedakan menjadi dua yaitu peramalan kualitatif dan kuantitatif. Metode peramalan kualitatif dibagi menjadi dua yaitu metode eksplanatoris dan normatif, sedangkan metode peramalan kuantitatif dibagi menjadi metode peramalan deret waktu dan kasual.
1. Peramalan kualitatif
Peramalan kualitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kualitatif sangat bergantung pada orang yang menyusunnya. Hal ini penting karena hasil peramalan tersebut ditentukan berdasarkan pemikiran pengetahuan penyusunnya.
a. Model eksplanatoris
Model ini dimulai dengan masa lalu dan masa kini sebagai titik awalnya dan bergerak ke arah masa depan dengan melihat semua kemungkinan yang ada.
b. Model normatif
Model ini dimulai dengan menetapkan sasaran dan tujuan yang akan datang, kemudian bekerja mundur untuk melihat apakah dapat dicapai atau tidak berdasarkan kendala, sumber daya, dan teknologi yang tersedia.
2. Peramalan kuantitatif
Peramalan kuantitatif yaitu peramalan yang sangat mengandalkan pada data historis. Hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung pada metode yang digunakan. Baik tidaknya metode yang digunakan ditentukan oleh perbedaan atau penyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan yang akan terjadi. 1. Model deret berkala
Pada model ini pendugaan dilakukan berdasarkan nilai masa lalu dari suatu variabel atau kesalahan masa lalu. Tujuannya adalah menemukan pola dalam deret data historis dengan mengeksploitasikan pola dalam deret data historis tersebut ke masa depan. Metode-metode peramalan dengan menggunakan time series yaitu:
1. Metode smoothing (pemulusan) 2. Metode box-jenkis
2. Model kausalitas
Model peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisa pola hubungan antar variabel yang akan diperkirakan dengan variabel lain yang mempengaruhinya yang disebut dengan metode korelasi atau sebab akibat (metode kausal). Model ini mengasumsikan bahwa faktor yang diramalkan menunjukkan suatu hubungan sebab-akibat dengan satu arah atau lebih variabel bebas. Model peramalan kausalitas antara lain:
1. Metode regresi
2. Metode ekonometrika\metode analisis input-output.
Teknik peramalan kuantitatif sangat beragam, dikembangkan dari berbagai disiplin ilmu dan untuk berbagai maksud. Setiap teknik yang dipilih sifat, ketepatan, tingkat kesulitan dan biaya tersendiri yang harus dipertimbangkan.
2.4 Pengertian Metode Peramalan
Metode peramalan adalah suatu cara memperkirakan atau mengestimasi secara kuantitatif maupun kualitatif apa yang kana terjadi pada masa depan, berdasarkan data yang relevan pada masa lalu. Metode peramalan ini digunakan dalam peramalan yang objektif. Sedangkan kegunaan metode peramalan adalah untuk memperkirakan secara sistematis dan pragmatis atas dasar data yang relevan pada masa lalu. Dengan demikian peramalan diharapkan dapat memberikan objektivitas yang lebih besar.
Metode peramalan juga menggunakan urutan pengerjaan dan pemecahan atas pendekatan suatu masalah dalam peramalan, sehingga bila digunakan pendekatan yang sama atas permasalahan, maka akan diperoleh dasar pemikiran dan pemecahan yang sama karena argumentasinya sama.
2.5 Metode Peramalan yang Digunakan
2.5.1 Metode pemulusan (smoothing) eksponensial
Pemulusan eksponensial adalah sekelompok metode yang menunjukkan pembobotan menurun secara ekponensial terhadap nilai pengamatan yang lebih tua. Dalam pemulusan ekspinensial terdapat satu atau lebih parameter pemulusan yang ditentukan secara ekplisit, dan hasil pilihan ini menentukan bobot yang dikenakan pada nilai observasi.metode pemulusan terdiri atas tunggal, ganda, dan metode yang lebih rumit.
Untuk mendapatkan hasil yang baik dan tepat haruslah digunakan metode peramalan yang tepat juga. Dalam meramalkan pendapatan PDRB sektor pertanian ini digunakan metode pemulusan eksponensial ganda yaitu metode linier satu parameter dari Brown. Metode ini merupakan metode yang digunakan oleh Brown. Dasar pemikirannya adalah terdapat pada waktu sebelum data sebenarnya bila pada itu ada
trend.
Persamaan yang dapat dipakai dalam metode pemulusan eksponensial ganda adalah:
S = αX + (1 − α) S" = α(S ) + (1 − α)S"
a = S + S − S" a = 2S − S" b = S − S" F = a + b (m) Dengan:
S = nilai pemulusan eksponensial tunggal S" = nilai pemulusan eksponensial ganda a , = konstanta
b = slope(kecenderungan/kemiringan)
F = hasil peramalan untuk m periode ke depan yang akan diramalkan α = parameter pemulusan eksponensial besarnya adalah 0<α<1. m = jumlah periode ke muka yang diramalkan
2.6 Ketepatan 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 yang dipandang sebagai kriteria penolakan untuk memilih suatu metode peramalan. Dalam permodelan deret berkala (time series) dari data masa lalu dapat meramalkan situasi yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Untuk menguji kebenaran ramalan ini digunakan ketepatan ramalan.
Beberapa kriteria yang dapat digunakan untuk menguji ketepatana ramalan adalah:
1. Nilai Tengah Galat (Mean Error)
ME = ∑
2. Nilai Tengah Galat Kuadrat (Mean Square Error)
MSE = ∑
3. Nilai Tengah Galat Absolute (Mean Absolute Error)
MAE = ∑ | |
4. Nilai Tengah Galat Persentase Absolute (Mean Absolute Percentage Error)
MAPE = ∑ | |
5. Nilai Tengah Galat Persentase (Mean Percentage Error)
MPE =∑
6. Jumlah Kuadrat Galat (Sum Square Error) SSE =
∑
e
7. Deviasi Standar Galat (Standart Deviation Error)
SDE = ∑
2.7 Produk Domestik Regional Bruto
Pengertian produk domestik regional bruto adalah keseluruhan produk dari hasil proses produksi dari hasil proses produksi dari sektor maupun subsektor dari suatu wilayah. Adapun sektor-sektor tersebut terdiri dari:
1. Sektor pertanian
a. Subsektor tanaman bahan makanan b. Subsektor tanaman perkebunan c. Subsektor peternakan dan hasilnya d. Subsektor kehutanan
e. Subsektor perikanan
2. Sektor pertambangan dan penggalian a. Subsektor minyak dan gas
b. Subsektor pertambangan bukan migas c. Subsektor penggalian
3. Sektor industri pengolahan
a. Subsektor industri besar dan sedang b. Subsektor industri pengilangan minyak c. Subsektor industri kecil dan rumah tangga 4. Sektor listrik, gas, dan air bersih
a. Subsektor listrik b. Subsektor gas kota c. Subsektor air bersih 5. Sektor bangunan
6. Sektor perdagangan, hotel, dan restoran a. Subsektor perdagangan besar dan eceran b. Subsektor hotel
c. Subsektor restoran
7. Sektor pengangkutan dan komunikasi a. Subsektor pengangkutan
1. Angkutan rel 2. Angkutan jalan laut
3. Angkutan laut, sungai, dan danau 4. Angkutan udara
5. Jasa penunjang angkutan b. Subsektor komunikasi
8. Sektor keuangan, persewaan, dan jasa perusahaan a. Subsektor bank
b. Subsektor lembaga keuangan bukan bank c. Subsektor jasa penunjang keuangan d. Subsektor jasa perusahaan
e. Subsektor sewa bangunan 9. Sektor jasa-jasa
a. Subsektor pemerintah b. Subsektor swasta
1. Sosial kemasyarakatan 2. Hiburan dan rekreasi
3. Perorangan dan rumah tangga
2.8 Perhitungan Pendapatan PDRB
2.8.1 Perhitungan atas dasar harga berlaku
PDRB atas dasar harga berlaku merupakan jumlah seluruh nilai tambah bruto (NTB) atau nilai barang dan jasa yang dihasilkan oleh unit-unit produksi dalan suatu periode tertentu dan biasanya satu tahun yang dinilai dengan harga tahun yang bersangkutan.
NTB atas dasar harga berlaku yang diperoleh dari selisih output dengan biaya antara yang dinilai masing-masing atas dasar harga berlaku adalah menggambarkan perubahan volume produksi yang dihasilkan dan tingkat perubahan harga masing-masing kegiatan subsektor dan sektor.
2.8.2 Perhitungan atas dasar harga konstan
Perhitungan atas dasar harga konstan memiliki pengertian yang sama dengan harga berlaku, yang membedakannya adalah penilaiannya dilakukan dengan satu tahun dasar tertentu. NTB atas dasar harga konstan ini hanya menggambar perubahan volume/ kuantum produksi saja. Pengaruh perubahan harga telah dihilangkan dengan cara menilai dengan harga satu tahun dasar tertentu.
Perhitungan atas dasar harga konstan berguna untuk melihat perubahan ekonomi secara keseluruhan atau sektoral. Selain itu juga untuk melihat perubahan struktur perekonomian suatu kota di provinsi dari tahun ke tahun.