• Tidak ada hasil yang ditemukan

Peramalan Jumlah Pelanggan Kartu Kredit di PT. Bank Permata Cabang Medan dengan Menggunakan Metode Smoothing Eksponensial Linier Satu Parameter dari Brown

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Peramalan Jumlah Pelanggan Kartu Kredit di PT. Bank Permata Cabang Medan dengan Menggunakan Metode Smoothing Eksponensial Linier Satu Parameter dari Brown"

Copied!
7
0
0

Teks penuh

(1)

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1Latar Belakang

Di Era globalisasi, banyak sekali kartu kredit yang dikeluarkan oleh bank sebagai salah satu alternatif pengganti transaksi dengan uang tunai. Sesuai dengan perkembangan zaman, pola prilaku masyarakat dalam membelanjakan dananya yang kini juga mulai terasa tergeser dari pola yang bersifat ‘konvensional’ ke dalam pola komsumsi modern artinya, masyarakat kini mulai berbelanja yang efisien dan tidak banyak membutuhkan kertas kerja. Dengan adanya kartu kredit memungkinkan masyarakat khususnya mereka yang mempunyai mobilitasnya tinggi untuk berbelanja dimanapun tanpa harus direpotkan dengan membawa sejumlah uang kartal.

Kemudahan-kemudahan menggunakan kartu kredit, salah satunya adalah tidak perlu lagi susah dalam membawa setumpuk uang tunai, ataupun disibukkan dengan uang kembalian. Cukup menyerahkan selembar kartu saja pada kasir dan semuanya menjadi mudah. Kartu kredit sebagai alat pembayaran tidak tunai memang bukan lagi sesuatu yang baru. Bagi masyarakat umum pada saat ini, terutama kelas ekonomi menengah keatas. Mulai dari tempat pembelanjaan terkemuka, supermarket, restaurant, minimart, café, hotel, rumah sakit hingga jasa pelayannan umum lainnya sudah terbiasa menerima kartu kredit sebagai alat pembayaran.

(2)

melakukan penarikkan tunai. Begitu banyak manfaat yang diperoleh dengan menggunakan kartu kredit dari pada menggunakan uang tunai antara lain yaitu mengumpulkan semua bentuk pengeluaran belanja dalam satu tagihan sehingga waktu yang dikeluarkan dapat lebih efisien. Bahkan ada juga kartu kredit yang memiliki fasilitas untuk membayar pengeluaran rutin, seperti tagihan telepon, tagihan listrik, dan tagihan air. Kartu kredit juga dapat digunakan untuk mencatat pengeluaran secara rutin sehingga mempermudah dalam mengelola keuangan dalam keluarga.

Untuk mendapatkan kartu kredit saat ini cukup mudah. Saat ini banyak sekali sales person kartu kredit dari berbagai bank bergerilya di mal-mal untuk mencari pelanggan baru. Kartu kredit apabila digunakan dengan tepat akan sangat membantu tapi jika digunakan secara sembarangan tentunya akan membuat kesulitan dalam tagihan yang makin hari meningkat jumlahnya. Dalam penggunaan kartu kredit di Indonesia mulai marak setelah diregulasi perbankan dengan diterbitkannya surat keputusan menteri keuangan no.1251/KMK.013/1988 tanggal 20 Desember 1988, dimana bisnis kartu kredit di golongkan sebagai kelompok usaha jasa pembiayaan.

Setiap bank menyalurkan kartu kredit kepada pada masyarakat dengan bertujuan untuk memperoleh keuntungan yang diberikan dalam bentuk bunga. Dengan adanya bunga yang diterima oleh bank, maka bank juga dapat menjalankan kehidupan bank itu sendiri dengan keuntungan yang diperoleh. Jadi, semakin banyak kartu kredit yang disalurkan kepada masyarakat, maka semakin banyak pula keuntungan yang diterima oleh bank.

(3)

mengkaji situasi dan kondisi tersebut tidak terlepas dari kegiatan peramalan. Bertitik tolak pada alasan-alasan tersebut maka penulis memilih judul “PERAMALAN JUMLAH PELANGGAN KARTU KREDIT DI PT.BANK PERMATA DENGAN MENGGUNAKAN METODE SMOOTHING EKSPONENSIAL LINIER SATU PARAMETER DARI BROWN”.

1.2Perumusan Masalah

Adapun yang menjadi masalah dalam penelitian ini adalah :

1. Seberapa besar permintaan kartu kredit pada PT. Bank Permata Cabang Medan dimulai dari Mei 2013.

2. Pengkajian masalah jumlah permintaan kartu kredit pada PT. Bank Permata Cabang Medan dengan menggunakan metode smoothing eksponensial linier satu parameter dari Brown.

1.3Pembatasan Masalah

Agar pembahasan permasalahan tidak menyimpang dari pokok permasalahan, maka diperlukan pembatasan masalah yaitu:

1. Peramalan dilakukan secara kuantitatif.

2. Metode peramalan yang akan digunakan adalah metode smoothing eksponensial linier satu parameter dari Brown.

(4)

1.4Tinjauan Pustaka

Setiap kebijakkan atau pengambilan keputusan perusahaan tidak akan terlepas dari usaha untuk meningkatkan kesejahteraan keberhasilan perusahaan tersebut di masa yang akan datang. Oleh karena itu perlu dilihat dan dikaji situasi dan kondisi pada saat kebijakkan tersebut dilaksanakan. Usaha melihat dan mengkaji situasi dan kondisi tersebut tidak terlepas dari kegiatan peramalan. Di dalam usaha mengetahui atau melihat perkembangan dimasa depan, peramalan dibutuhkan untuk menentukan kapan suatu peristiwa akan terjadi atau suatu kebutuhan akan timbul, sehingga dapat dipersiapkan kebijakan yang perlu dilakukan. Selain itu ramalan dibutuhkan untuk memberikan informasi kepada pimpinan sebagai dasar untuk membuat suatu keputusan.

Menurut Assauri (1984), metode peramalan adalah cara memperkirakan secara kuantitatif apa yang akan terjadi pada masa depan, berdasarkan pada data yang relevan pada masa lalu. Oleh karena metode peramalan didasarkan atas data yang relevan pada masa lalu, maka metode peramalan ini dipergunakan dalam peramalan yang objektif. Peramalan dapat dibedakan dari beberapa segi tergantung dari cara melihatnya, yaitu dilihat dari jangka waktu ramalan dan dilihat dari sifat ramalan. Jika dilihat dari jangka waktu ramalan yang disusun, maka ramalan dapat dibedakan atas dua macam, yaitu:

1. Peramalan jangka panjang, yaitu peramalan yang dilakukan untuk penyusunan hasil ramalan yang jangka waktunya lebih dari satu setengah tahun atau tiga semester. 2. Peramalan jangka pendek, yaitu peramalan yang dilakukan untuk penyusunan hasil

ramalan dengan jangka waktu yang kurang dari satu setengah tahun, atau tiga semester.

Berdasarkan sifat ramalan yang telah disusun, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam, yaitu :

(5)

yang bersifat intuisi, judgement atau pendapat, dan pengetahuan serta pengalaman dari penyusunnya.

2. Peramalan kuantitatif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung pada metode yang akan digunakan dalam peramalan tersebut. Pada metode ini, suatu set data historis (masa lalu) digunakan untuk mengekstrapolasi (meramalkan) permintaan masa depan. Menurut Henke dan Reitch (1995), terdapat dua langkah dasar yang harus dilakukan dalam membuat atau menghasilkan suatu peramalan yang akurat dan berguna. Langkah dasar yang pertama adalah pengumpulan data yang relevan dengan tujuan peramalan yang dimaksud dan menurut informasi – informasi yang dapat menghasilkan peramalan yang akurat. Langkah dasar yang kedua adalah memilih metode peramalan yang tepat yang akan digunakan dalam mengolah informasi yang terkandung dalam data yang telah dikumpulkan.

Menurut Makridarkis (1999), dasar pemikiran dari pemulusan eksponensial linier satu parameter dari Brown adalah serupa dengan rata-rata bergerak linier, karena kedua nilai pemulusan eksponensial tunggal dan ganda ketinggalan dari data yang sebenarnya bilamana terdapat unsur trend. Perbedaan antara nilai pemulusan tunggal dan ganda dapat ditambahkan kepada nilai pemulusan tunggal dan disesuaikan untuk trend. Persamaan yang dipakai dalam penggunaan smoothing exponensial linier satu parameter dari brown adalah sebagai berikut :

Keterangan:

(6)

= Smoothing pertama periode t-1. = Nilai smoothing eksponensial ganda.

= Parameter smoothing eksponensial yang besarnya 0 < < 1 = Konstanta smoothing.

= Besarnya slope.

= Peramalan untuk periode kedepan yang diramalkan. 1.5Tujuan Penelitian

Adapun maksud dari penelitian ini adalah:

1. Mendapatkan bentuk persamaan peramalan dari permintaan kredit berdasarkan data permintaan dari tahun-tahun sebelumnya.

2. Untuk mengetahui jumlah pelanggan kartu kredit yang akan datang mulai Mei2013 - April 2014.

1.6Kontribusi Penelitian

Adapun yang diharapkan dari penelitian ini adalah :

1. Dengan tercapainya tujuan yang dimaksud dalam tulisan ini, diharapkan dapat menjadi suatu bahan masukkan bagi PT. Bank Permata Cabang Medan.

2. Menambah referensi yang berhubungan dengan masalah analisis deret waktu (times series) khususnya dalam bidang peramalan dengan model smoothing eksponensial linier satu parameter dari brown.

1.7Metodologi Penelitian

(7)

Selanjutnya data yang diperoleh tersebut akan digunakan pada model smoothing eksponensial linier satu parameter dari brown untuk mendapatkan suatu model terbaik yang akan dijadikan sebagai model untuk memprediksi jumlah pelanggan kartu kredit pada Mei 2013 – April 2014.

Adapun langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:

1) Pengumpulan data jumlah pelanggan kartu kredit pada PT.Bank Permata Cabang Medan.

2) Menentukan parameter dengan menggunakan uji ketetapan ukuran metode peramalan.

3) Menggunakan model peramalan yaitu model smoothing exponensial linier satu parameter dari brown. Prosesnya sebagai berikut:

a. Menentukan smoothing pertama

b. Menentukan smoothing kedua c. Menentukan besarnya konstanta (

d. Menentukan besarnya slope (

e. Menentukan besarnya nilai peramalan

Referensi

Dokumen terkait

19 Urusan Wajib Kesatuan Bangsa dan Politik Dalam Negeri.. Organisasi

The most important advantages of using this new technology in indoor LBS systems are easy implementation, spending less expenses, quick data retrieving, possibility of

An algorithm for automatic building map updating with aid of existing outdated building map was proposed based on map- guided approach in building change

20 Urusan Wajib Otonomi Daerah, Pemerintahan Umum, Adm KeuDa, Perangkat Daerah, Kepegawaian. Organisasi

20 Urusan Wajib Otonomi Daerah, Pemerintahan Umum, Adm KeuDa, Perangkat Daerah, Kepegawaian. Organisasi

Pengumuman ini mendahului persetujuan APBN DIPA Tahun Anggaran 2016 6 6 6 sehingga sehingga sehingga sehingga apabila dana dalam dokumen anggaran yang telah

Tuntunan Praktis Belajar Database Mengguankan MySQL, C.. Pemrograman Web Dinamis menggunakan PHP dan

Menyatakan dengan sesungguhnya bahwa skripsi yang berjudul: Analisis Koneksi Pelangi Kuat pada Graf Eksponensial serta Graf hasil Operasi.. Shackle dan Cartesian Product