TUGAS PERMODELAN SISTEM

“PERAMALAN PRODUKSI JAGUNG DENGEN METODE

DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING ”

Disusun oleh:

Hesti Suryani (545080013)

Henry Santoso (545080014)

Edi Sucipto(545080015)

Tony Gunawan(545080016)

FAKULTAS TEKNIK

PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI

UNIVERSITAS TARUMANAGARA

JAKARTA

2010

BAB I

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 bersa tetapi mencakup pemenuhan kebutuhan hidup masyarakat secara

total termasuk palawija, holtikultura serta tanaman bahan makanan lainnya.

Di Indonesia, jagung mempunyai peranan penting sesudah padi. Sebagai bahan

makanan, jagung bernilai gizi tidak kalah dibandingkan dengan beras. Dalam

perkembangan ekonomi, disamping sebagai bahan makanan pokok, jagung telah

menjadi lebih sangat penting karena merupakan bahan pokok bagi industry pakan

ternak. Kandungan jagung dalam pakan ternak mencapai lebih dari 50% harus di impor,

karena produksi dalam negeri tidak mencukupi. 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. Dengan meningkatnya hasil produksi

dalam negeri pada tingkat yang mencukupi, pasokan jagung untuk produksi pakan

ternak akan lancer. Manfaat selanjutnya adalah terselenggaranya kelancaran dalam

usaha peternakan ayam untuk produksi daging yang sangat penting guna meningkatkan

kualitas gizi makanan 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

adanya suatu petunjuk untuk menghitung dan meramalkan produksi di tahun yang akan

datang.

Oleh karena itulah penulis merasa tertarik dan terdorong untuk mengadakan

suatu peramalan tentang produksi jagung tersebut dengan judul “PERAMALAN

PRODUKSI JAGUNG KABUPATEN X PADA TAHUN 2013”.

1.2 Perumusan Masalah

Kabupaten X merupakan salah satu daerah penghasil jagung terbesar. Sesuai dengan

judul makalah ini, yang menjadi masalah adalah penulis ingin mengetahui berapa besar

produksi jagung di Kabuaten X pada tahun yang akan mendatang, dan apakah waktu

dapat dipergunakan untuk memperkirakan besar ramalan hasil produksi jagung.

Dari keterangan diatas, batasan permasalahan dalam penulisan tugas akhir ini

adalah memperkirakan hasil produksi jagung di Kabupaten X untuk beberapa tahun

mendatang, dalam hali ini dibatasi sampai tahun 2013. Dengan menggunakan MEtode

peramalan Eksponensial dari data-data produksi tahun 1998-2008.

1.3. Batasan Masalah

Ruang lingkup penelitian ini mencakup dua hal pokok yaitu perkembangan ekonomi dan

pemerataan pendapatan. Pengamatan tentang perkembangan ekonomi mencakup tentang

pertumbuhan ekonomi berdasarkan peramalan produksi jagung dan diuraikan menurut

sektor-sektornya. Dan data penelitian ini dilihat dari tahun 1998 s/d 2008 san

diramalkan untuk lima tahun kedepan yaitu tahun 2013 di Kabupaten X.

1.4 Tujuan Penelitian

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meramalkan atau memperkirakan jumlah

produksi jagung Kabupaten X sampai dengan tahun 2013 yang berdasar pada data tahun

1998 s/d 2008

Dalam hal ini penulis ingin mengaplikasikan pengetahuan yang didapat selama

perkuliahan tentang metode peramalan dan kegunaannya khususnya yaitu metode

peramalan eksponensial.

1.5. Metodologi Penelitian

Pengolahan Data

Membuat Kesimpulan

Analisa Data

Mulai

Selesai

Studi Pustaka

Identifikasi Masalah

Perumusan Masalah

Pembatasan Masalah

Pengumpulan Data

Permodelan Sistem

BAB II

DASAR TEORI

Pentingnya produksi jagung bagi kehidupan manusia disebabkan karena jagung

merupakan kebutuhan pokok bagi manusia yang merupakan sumber kalori utama untuk

melakukan aktivitasnya sehari-hari. Kebutuhan pokok merupakan kebutuhan yang harus

dipenuhi demi melakukan aktivitas, jika hal tersebut tidak terpenuhi akan menghambat

bahkan membatalkan semua atau sebagian aktivitas. Komoditi jagung tergolong

kebutuhan primer karena jagung merupakan sumber kalori utama bagi penduduk

Indonesia umumnya dari Kabupatan X khususnya.

Peramalan (Forecasting) merupakan kegiatan memprediksi nilai-nilai sebuah

variabel berdasarkan nilai yang diketahui dari variabel tersebut atau variabel yang

berhubungan. Terdapat dua macam metode yaitu metode kualitatif dan metode

kuantitatif. Metode kualitatif hanya menggunakan intuisi saja, tanpa menggunakan

pendekatan matematis maupun statistik. Situasi, kondisi, dan pengalaman peramal

sangat mempengaruhi hasil ramalan. Metode kuantitatif dapat dibedakan menjadi dua

cara yaitu metode kausal dan metode time series. Metode kausal mempertimbangkan

nilai sebuah variabel sebagai pengaruh dari banyak variabel yang lain. Sedangkan

metode time series hanya meninjau nilai sebuah variabel sebagai fungsi waktu.

(Makridakis, 1989).

Peramalan Pemulusan Eksponensial (Exponential Smoothing) merupakan salah

satu kategori metode time series yang menggunakan pembobotan data masa lalu secara

eksponensial. Dalam kategori ini terdapat beberapa metode yang umum dipakai, antara

lain metode Pemulusan Eksponensial Tunggal (Single Exponential Smoothing), metode

Pemulusan Eksponensial Ganda Satu Parameter dari Brown (Brown’s One-Parameter

Double Exponential Smoothing), metode Pemulusan Ganda Dua Parameter dari Holt

(Holt’s Two-Parameter Double Exponential Smoothing), metode Pemulusan

Eksponensial Tripel dari Winter (Winter’s Three-Parameter Triple Exponential

Smoothing). (Makridakis, 1989)

Merode smoothing merupajan teknik meramal dengan cara mengambil rata-rata

dari beberapa periode yang lalu untuk menakir nilai pada periode mendatang. Dalam

makalah penelitian ini, penulis menggunakan mtode Double Exponential Smoothing.

Dalam metode ini memiliki tahap-tahap dalam menentukan ramalan. Persamaan-

persamaan yang dipergunakan dalam penerapan metode ini seperti yang diuraikan

dibawah ini.

Hasil peramalan yang akurat dan baik adalah peramalan dengan kesalahan

(forecast error) dengan angka seminimal mungkin. Besarnya forecast error dapat

dihitung dengan mengurangi data yang sebenarnya dengan besarnya ramalan.

Dalam meghitung forecast error digunakan :

a. Mean Absolute Error yaitu rata-rata absolute dari kesalahan meramal tanpa

menghiraukan tanda positif atau negative.

b. Mean Squared Error yaitu rata-rata kesalahan meramal dikuadratkan.

BAB III

ANALISIS dan PENGOLAHAN DATA

3.1 Pengolahan Data Peramalan Produksi Jagung

Indonesia sebagian besar penduduknya bekerja do sektor pertanian sehingga pendapatan

terbesar dihasilkan dari sektor pertanian. Adapun pada penelitian ini penulis

memfokuskan tentang produksi komoditi jagung yang dihasilkan di kabupaten

simalungun.

Data yang dipergunakan penulis sebagai dasar untuk melakukan peramalan

tanaman jagung sampai tahun 2013 asalah data tingkat produksi tanaman jagung pada

tahun 1998 sampai tahun 2008, besarnya angka-angka tingkat produksi padi yang

dihasilkan dari tahun-tahun sebelumnya yaitu 1997 sampai dengan tahun 2007

dijelaskan pada table dibawah ini

Melalui data masa lalu pada table produksi tahun 1997-2007 maka dapat dilakukan

peramalan tingkat produksi jagung sampai tahun 2012 dengan metode yang digunakan

yaitu metode exponential smoothing ganda.

3.1.1 Peramalan Produksi Jagung Menggunakan Double Exponential Smoothing

dengan α = 0.3

Adapun peramalan tingkat produksi tanaman jagung tersebut adalah sebagai berikut :

Tahun ke-1 (1997)

a. S’t ditentukan sebesar produksi tahun pertama (1997) yaitu sebesar 170933 ton

b. S” ditentukan sebesar produksi tahun pertama (1997) yaitu sebesar 170933 ton.

c. at = belum bisa ditentukan

d. Bt = belum ditentukan

e. Ft+m = Forecast pada tahun kedua (F2) ditentukan sebesar produksi tahun

pertama, yaitu sebesar 170933 ton

Tahun ke-2 (1998)

Xt = 164508

a. S’t = aXt + (1 –α)S’t-1

= 0,3(164508) + 0,7 (170933)

= 169005,5

b. S’’t = α S’t + (1 –α)S’’t-1

= 0,3(169648) + 0,7 (170933)

= 170354,8

c. At = 2S’t- s’’t

= 2(169005,5)- 170354,8

= 167656,3

d.

= 0,3 / 0,7 (169005,5 – 170354,8)

= 1158, 5

e. Forecast tahun ke-3 (1999) dengan m= 1

Ft+m = at + bt (m)

F1998+1 = a1998+b1998 (1)

F1999 = 167656.3 + 1156.5 = 168812.75

Forecast tahun 2008 (m=1)

F 2007 +m = a2007 + b 2007 (m)

F 2007 + 1 = a 2007 + b 2007(1)

F 2008 = 335633,8 +(-32617.83309)(1)

= 303015,0715

Forecast tahun 2009 (m =2)

Forecast tahun 20012 (m=1)

F 2007 + 1 = a 2007 + b 2007(5)

F 2008 = 335633,8 +(-32617.83309)(5)

= 172544,6391

Tabel Peramalan Double Exponential Smoothing α = 0.3

Dari tabel di atas dapat dicari kesalahan ramalan dengan menggunakan MSE

( Mean Squared Error/ Nilai Tengah Kesalahan Kuadrat) dengan formula sebagai

berikut:

= 25.902.049.238,85 /10

= 2.590.204.923,885

3.1.2 Analisi Data Peramalan Produksi Jagung

Faktor utama yang mempengaruhi pemilihan teknik peramalan adalah identifikasi pola

dari data yang akan diramalkan. Pada penelitian ini, penulis menggunakan metode

peramalan Double Exponential Smoothing. Berikut dibawah ini merupakan penjelasan

tentang beberapa metode teknik peramalan :

a. Teknik peramalan stasioner

misalnya Naïve, simple averaging, moving average, ARMA, digunakan jika:

Data stabil, lingkungan yang berpengaruh relative tetap

Model yang digunakan sangat sederhana karena keterbatasan data atau

memudahkan dalam penjelasan dan pelaksanaan.

Ada asumsi tertentu sehinggga data menjadi lebih stabil.

b. Teknik peramalan untuk data Trend

Rangkaian Trend diberikan lebih awal sebagai runtun waktu yang mengandung

komponen bentuk panjang yang menggambarkan pertumbuhan atau kemerosotan

dalam rangkaian diatas periode perpanjangan waktu, jadi Trend digunakan untuk

meningkatkan atau menurunkan selama periode yang mana peramalan

diinginkan. Beberapa teknik data trend yaitu moving average, simple regression,

growth curve dan exponensial. Teknik peramalan ini digunakan jika :

Daya produksi yang meningkat atau kemajuan teknologi yang

mendorong perubahan gaya hidup

Pertambahan jumlah penduduk yang mendorong permintaan barang dan

jasa.

Sambutan pasar meningkat.

c. Teknik peramalan untuk data musiman

Rangkaian musiman sebagai runtun waktu dengan pola pergantian yang

mengulang tahun sebelumnya. Satu cara untuk membangun peramalan musiman

yang melibatkan pemilihan salah satu dari metode dekomposisi perkalian atau

pembagian dan kemudian mengestimasi indeks musiman dari sejarah atau

historu rangkaian. Indeks kemudian digunakan untuk memasukkan peramalan

secara musiman atau menghilangkan efek dari nilai yang diobservasi. Proses

terakhir diarahkan sebagai pengaturan data musiman. beberapa contoh metode

teknik peramalan musiman adalah Clasical decomposition, census x-12, winter’s

exponential, multiple regression. Teknik peramalan ini digunakan jika :

Musim mempengaruhi variabel minat

Kalender tahunan seperti hari libur mempengaruhi variabel minat.

d. Teknik peramalan untuk data Siklis

Pola peramalan ini sulit untuk model karena pola siklis secara tipikal tidak stabil.

Putaran pola tidak teratur sehingga analisa komponen siklis sering ditemui

kejadian yang kebetulan. Beberapa teknik peramalan siklis yaitu classical

decompotition, economic indicator, econometris regression. Teknik peramalan

siklis ini digunakan jika :

Putaran bisnis mempengaruhi variabel minat

Adanya pergantian selera, mode dll

Terjadinya perubahan dalam penduduk.

Dalam penelitian ini, penulis menggunakan metode Double Exponential Smoothing

karena data pada masa lalu menunjukkan peningkatan produksi jagung yang dapat

dilihat pada kurva garis naik. Dari hasil peramalan dengan data objektif pada tahun

sebelumnya menunjukkan hasil ramalan tidak jauh berbeda dengan kenyataan yang

terjadi. Berdasarkan perhitungan yang dilakukan penyimapangan atau error terkecil ada

pada proses peramalan pada α= 0.3.

3.1.3 ACD

BAB IV

KESIMPULAN DAN SARAN

Setelah analisa dilakukan maka dapat diambil kesimpulannya adalah:

1. Metode peramalan yang baik adalah metode yang memberikan hasil ramalan

yang tidak jauh berbeda dengan kenyataan yang terjadi.

2. Metode peramalan yang baik memberikan error atau penyimpangan antara hasil

ramalan dengan nilai kenyataan yang sekecil mungkin

3. Hasil ramalan tingkat produksi jagung Kabupaten Simalungun tahun 2012

dengan α=0.3 adalah 172.544,64 ton.

Saran dalam penelitian ini adalah:

1. Kepada petani disarankan untuk mempertahankan produksi jagung dengan cara

mempertahankan luas lahan untuk bercocok tanam, jika memiliki tanah yang

kosong agar dipergunakan sebaik-baiknya untuk lahan pertanian dengan

meminta penyuluhan dari pemerintah adar mendapatkan produksi jagung yang

maksimal.

DAFTAR PUSTAKA