kmm2015_siska mardiana putri carissa_m0112082.pdf

LAPORAN KEGIATAN MAGANG MAHASISWA

PERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN

BULAN JANUARI-APRIL TAHUN 2015

DI KABUPATEN KARANGANYAR

Disusun Oleh :

SISKA MARDIANA PUTRI CARISSA

M0112082

JURUSAN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SEBELAS MARET

SURAKARTA

2015

ii

KATA PENGANTAR

Puji syukur kepada Allah S.W.T yang telah melimpahkan rahmat dan

karunia-Nya ahkirnya penulisan Laporan Kegiatan Magang Mahasiswa (KMM) di

Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Karanganyar ini dapat diselesaikan

dengan baik. Dan tak lupa shalawat serta salam semoga tercurahkan kepada

junjungan kita Nabi Muhammad SAW.

Penyusunan laporan ini dapat penulis selesaikan karena bantuan dari

banyak pihak. Pada kesempatan ini penulis mengucapkan terimakasih kepada

1. Bapak Toto Desanto, S.Si. sebagai kepala Badan Pusat Statistik Kabupaten

Karanganyar,

2. Bapak Suyatno, SP sebagai Pembimbing Lapangan, yang telah

membimbing selama kegiatan magang di Badan Pusat Statistik Kabupaten

Karanganyar,

3. Ibu Dra. Etik Zukhronah, M.Si. sebagai Pembimbing KMM dan

koordinator KMM yang telah memberikan arahan, bimbingan serta

gagasan dalam penulisan laporan ini,

4. Bapak, Ibu, rekan-rekan kerja di Badan Pusat Statistik Kota Surakarta

yang telah membantu dan memberikan bimbingan selama pelaksanaan

KMM.

5. Semua pihak yang telah banyak membantu baik material maupun spiritual

sehingga laporan ini dapat terselesaikan dengan baik.

Penulis menyadari masih ada kekurangan dalam penulisan dan

penyusunan laporan KMM ini. Oleh karena itu, penulis mengharapkan kritik dan

saran yang membangun. Semoga laporan KMM ini dapat bermanfaat untuk

penulis sendiri pada khususnya dan pembaca pada umumnya.

Surakarta, April 2015

Penulis

iii

DAFTAR ISI

Halaman

HALAMAN JUDUL ................................................................................ i

HALAMAN PENGESAHAN .................................................................. ii

KATA PENGANTAR .............................................................................. iii

DAFTAR ISI ............................................................................................ iv

DAFTAR TABEL .................................................................................... vi

DAFTAR GAMBAR ................................................................................ vii

BAB I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang ..................................................................................... 1

1.2 Tujuan Kegiatan Magang ..................................................................... 2

1.3 Manfaat Kegiatan Magang ................................................................... 3

BAB II PELAKSANAAN KEGIATAN

2.1 Profil BPS Karanganyar ....................................................................... 4

2.1.1 Sejarah Singkat Badan Pusat Statistik ......................................... 4

2.1.2 Visi dan Misi Badan Pusat Statistik ............................................. 8

2.1.3 Kedudukan, Tugas, dan Fungsi Badan Pusat Statistik .................. 8

2.1.4 Struktur Organisasi BPS Karanganyar .......................................... 9

2.1.5 Survei dan Kegiatan yang Dilakukan Badan Pusat Statistik ......... 22

2.2 Paparan Kegiatan Magang Mahasiswa ................................................. 23

BAB III LANDASAN TEORI

3.1 Indeks Harga Konsumen ....................................................................... 26

3.2 Teknik Penyamaan Tahun Dasar IHK ................................................... 27

3.3 Pengertian Peramalan ........................................................................... 28

3.4 Macam-macam Pola Data .................................................................... 29

3.5 Pengenalan Pola Data Menggunakan Analisis Autokorelasi ................. 31

3.6 Metode Peramalan ............................................................................... 32

3.7 Pemilihan Metode Peramalan Terbaik .................................................. 35

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Hasil Kegiatan Magang Mahasiswa ...................................................... 37

iv

4.2 Analisis Data ........................................................................................ 37

4.2.1 Penyamaan Tahun Dasar ............................................................. 37

4.2.2 Identifikasi Pola IHK di Kabupaten Karanganyar ........................ 38

4.2.3 Metode Peramalan Indeks Harga Konsumen di Kabupaten

Karanganyar ............................................................................... 39

4.2.4 Perbandingan Nilai Residu Metode Peramalan ............................ 43

4.2.5 Uji Kelayakan Model .................................................................. 44

4.2.6 Nilai Ramalan Indeks Harga Konsumen Kabupaten Karanganyar 46

BAB V PENUTUP

5.1 Simpulan .............................................................................................. 48

5.2 Saran .................................................................................................... 48

DAFTAR PUSTAKA ............................................................................... 49

LAMPIRAN

v

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Rincian Kegiatan Magang Mahasiswa .............................................. 24

Tabel 4.1 Nilai Sisaan Beberapa Metode Peramalan ......................................... 44

Tabel 4.2 Nilai Ramalan IHK ........................................................................... 47

vi

DAFTAR GAMBAR

Gambar 3.1 Pola data stasioner ........................................................................ 29

Gambar 3.2 Pola data tren ................................................................................ 30

Gambar 3.3 Pola data musiman ........................................................................ 30

Gambar 3.4 Pola data siklis .............................................................................. 31

Gambar 4.1 Plot Runtun Waktu Data IHK Kabupaten Karanganyar ................. 38

Gambar 4.2 Plot Fungsi Autokorelasi IHK Kabupaten Karanganyar ................. 39

Gambar 4.3 Plot Tren Linier ........................................................................... 39

Gambar 4.4 Plot Tren Kuadratik ...................................................................... 40

Gambar 4.5 Plot Tren Eksponensial ................................................................. 41

Gambar 4.6 Plot Tren S-Curve .......................................................................... 41

Gambar 4.7 Plot IHK dan Nilai Ramalan Metode Naive ................................... 42

Gambar 4.8 Plot IHK dan Nilai Ramalan dengan Double Moving Average ....... 42

Gambar 4.9 Plot Pemulusan IHK Kabupaten Karanganyar .............................. 43

Gambar 4.10 Plot Probabilitas Residu Metode Holt .......................................... 45

Gambar 4.11 Plot Fungsi Autokorelasi Residu Metode Holt ............................. 45

Gambar 4.12 Peramalan IHK Januari-April 2015 ............................................. 46

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Dalam era globalisasi yang penuh dengan persaingan, saat ini setiap orang

dituntut untuk memiliki soft skill untuk dapat bersaing dalam era ini. Perguruan

tinggi adalah pencetak generasi muda yang sudah siap bersaing di dunia kerja.

Secara formal, perguruan tinggi memberikan bimbingan akademik berupa

pendidikan formal sesuai dengan jurusan masing-masing. Semua mahasiswa pasti

telah mendapat asupan akademik tersebut. Sedangkan, soft skill yang di dapat

dalam pendidikan formal dalam perguruan tinggi hanyalah sedikit.

Kenyataan yang dapat ditemui sekarang, banyak mahasiswa yang setelah

lulus lalu menjadi pengangguran. Sungguh ironis, banyak mahasiswa kalah

bersaing memperoleh pekerjaan padahal kurang lebih 4 tahun mereka

dipersiapkan untuk bersaing di dunia pekerjaan. Hal tersebut terjadi karena

beberapa mahasiswa tidak memiliki soft skill. Alasan lain yaitu mahasiswa belum

memahami bagaimana lingkungan pekerjaan yang akan mereka tempuh di

masa`depan dan tidak memahami seberapa ketat persaingan memperoleh

pekerjaan tersebut.

Jurusan Matematika adalah salah satu jurusan di Universitas Sebelas

Maret, yang mempelajari dan menggali ilmu matematika dan statistika. Ilmu

matematika dan statistika merupakan ilmu yang memiliki hubungan dengan ilmu

lain. Oleh karena itu diperlukan pemahaman mahasiswa dalam penerapan ilmu ini

di bidang lain.

Oleh karena itu, Universitas Sebelas Maret mewajibkan mahasiswa untuk

mengambil mata kuliah KMM ( Kegiatan Magang Mahasiswa). Mata kuliah ini

mempunyai bobot 2 sks. Standar kompetensi dalam mata kuliah ini adalah

2

mengenalkan dunia kerja dan memberikan ketrampilan dan pengalaman kerja bagi

mahasiswa.

Berdasarkan Peraturan Rektor No : 373/j27/PP/2005 tentang Pedoman

Pelaksanaan KMM, kegiatan dilaksanakan di suatu institusi mitra yaitu suatu

lembaga atau unit kerja baik di dalam maupun di luar UNS (pemerintah atau

swasta) yang lingkup tugasnya relevan dengan Tri Dharma Perguruan Tinggi

dengan tujuan untuk meningkatkan kompetensi mahasiswa sekaligus sebagai

bentuk kontribusi perguruan tinggi pada lembaga atau instansi di luar perguruan

tinggi. Salah satu instansi yang digunakan sebagai tempat Kegiatan Magang

Mahasiswa adalah Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Karanganyar.

Penulis memilih BPS Kabupaten Karanganyar dalam KMM dikarenakan

BPS Kabupaten Karanganyar merupakan salah satu instansi pemerintah yang

berkecimpung dalam statistika yang sesuai dengan konsentrasi kuliah yang

diambil oleh penulis. Selain itu penulis ingin belajar lebih lanjut bagaimana proses

pengumpulan, pengolahan, dan penyajian data.

1.2 Tujuan Kegiatan Magang

Adapun tujuan dalam Kegiatan Magang Mahasiswa ini adalah

1. untuk mengetahui dan beradaptasi dengan dunia pekerjaan sesungguhnya;

2. untuk belajar bagaimana cara pengumpulan data, pengolahan data, dan

penyajian data yang dilakukan Badan Pusat Statistik;

3. untuk mengetahui penerapan ilmu statistika dan matematika dalam

lapangan pekerjaan;

4. untuk mengetahui model terbaik data Indeks Harga Konsumen (IHK)

Kabupaten Karanganyar yang akan digunakan untuk memprediksi IHK

Kabupaten Karanganyar pada Januari- April tahun 2015.

3

1.3 Manfaat Kegiatan Magang

Setelah melakukan Kegiatan Magang Mahasiswa, penulis memperoleh manfaat

sebagai berikut

1. memperoleh pengalaman kerja dan cara berkomunikasi dengan rekan kerja

yang lain,

2. dapat menerapkan ilmu yang diperoleh di bangku perkuliahan dalam

lingkungan kerja.

4

BAB II

PELAKSANAAN KEGIATAN

2.1 Profil Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Karanganyar

2.1.1 Sejarah Singkat Badan Pusat Statistik

1. Masa Pemerintahan Hindia Belanda

Lembaga yang melaksanakan kegiatan statistik pada masa Hindia-

Belanda didirikan pada bulan Februari 1920 oleh Direktur Pertanian,

Kerajinan dan Perdagangan ( Directur van Landbouw Nijverheid en Handel)

di Bogor. Tugas lembaga tersebut adalah mengolah dan mempublikasikan data

statistik.

Pada tanggal 24 September 1924, pusat kegiatan kantor Statistik ini

dipindahkan ke Jakarta dengan nama Centraal Kantoor voor de

Statistiek (CKS) atau Kantor Pusat Statistik. Kegiatannya pada waktu itu

diutamakan untuk mendukung kebijakan Pemerintah Hindia Belanda. Produk

perundang-undangan Kantor Pusat Statistik adalah Volkstelling

Ordonnantie 1930 (Staatsblad 1930 Nomor 128) yang mengatur sensus

penduduk dan Statistiek Ordonnantie 1934 (Staatsblad Nomor 508) tentang

kegiatan perstatistikan. Pada tahun 1930 lembaga ini mengerjakan suatu

kegiatan monumental, yaitu Sensus Penduduk yang pertama dilakukan di

Indonesia.

2. Masa Pemerintahan Jepang

Kegiatan statistik pada masa ini terutama diarahkan untuk memenuhi

kebutuhan perang/militer. Kantor Statistik di masa Pemerintahan Jepang ini

bernaung di bawah Subernur Militer (Gunseikanbu) dengan nama Shomubu

Chosasitsu Gunseikanbu.

5

3. Masa Indonesia Merdeka (Tahun 1945-sekarang)

Sejak Indonesia Merdeka pada tahun 1945, lembaga ini berganti nama

Kantor Penyelidikan Perangkaan Umum Republik Indonesia (KAPPURI).

Pada awal Tahun 1946, kegiatan Pemerintahan RI dari Jakarta keYogyakarta,

kegiatan KAPPURI dipindahkan ke Yogyakarta. Sementara itu Pemerintah

Federal Belanda (NICA) di Jakarta mengaktif kan kembali CKS. Berdasarkan

Surat Edaran Kementerian Kemakmuran Nomor 219/5C tanggal 12 Juni

1950, KAPPURI dan CKS diintegrasikan menjadi Kantor Pusat Statistik

(KPS). Kegiatan KPS berada di bawah tanggung jawab Menteri

Kemakmuran.

Kemudian, tanggal 1 Maret 1952, Menteri Perekonomian mengeluarkan

Keputusan Nomor P/44 yang menyatakan KP5 berada di bawah dan

bertanggung jawab kepada Menteri Perekonomian. Selanjutnya dengan

Keputusan Menteri Perekonomian Nomor 18.099/M tanggal 24 Desember

1953, kegiatan KPS dibagi dalam dua bagian, yaitu

a. Afdeling A merupakan Bagian Riset

b. Afdeling B merupakan Bagian Penyelenggaraan dan Tata Usaha.

Berdasarkan Keputusan Presiden (Keppres) Nomor 131 Tahun 1957,

Kementerian Perekonomian dipecah menjadi Kementerian Perdagangan dan

Kementerian Perindustrian. Kemudian dengan Keppres Nomor 172 tahun

1957 tanggal 1 Juni 1957, KPS diubah menjadi Biro Pusat Statistik (BPS)

dengan tanggung jawab dan wewenangnya berada di bawah Perdana

Menteri. Kemudian, pada masa ini dikeluarkan 2 Undang-undang, yaitu

a. UU Nomor 6 Tahun 1960 tentang Sensus

b. UU Nomor 7 Tahun 1960 tentang Statistik

Berdasarkan Keputusan Perdana Menteri Nomor 26/P.M/1958 tanggal

16 Januari 1958 tentang pemberian tugas kepada BPS untuk

menyelenggarakan pekerjaan persiapan sensus penduduk dan sesuai dengan

6

Pasal 2 UU Nomor 6 tahun 1960, BPS memperoleh tugas besar

menyelenggarakan sensus penduduk yang pertama setelah kemerdekaan.

Pelaksanaan sensus penduduk tersebut dilaksanakan serentak di seluruh

Indonesia pada tahun 1961.

Selanjutnya, Pemerintah mengeluarkan Keppres Nomor 47 tahun 1964

tentang Susunan dan Organisasi BPS yang ditetapkan pada tanggal 20

Januari 1964. Dengan Keputusan Presidium Kabinet Nomor Aa/C/9 Tahun

1965 tanggal 19 Februari 1965 dinyatakan bahwa Bagian Sensus di Kantor

Gubernur dan Kantor Kabupaten/Kota ditetapkan menjadi Kantor Cabang

BPS dengan nama Kantor Sensus dan Statistik Daerah.

Pada masa Orde baru, Pemerintah telah mengundangkan tiga buah

Peraturan Pemerintah (PP) tentang Sensus, yaitu

a. PP Nomor 21 Tahun 1979 tentang Pelaksanaan Sensus Penduduk yang

diundangkan pada tanggal 2 Juli 1979

b. PP Nomor 2 Tahun 1983 tentang Sensus Pertanian yang diundangkan

pada tanggal 21 Januari 1983

c. PP Nomor 29 Tahun 1985 tentang Sensus Ekonomi yang diundangkan

pada tanggal 10 Juni 1985.

Sedangkan untuk organisasi BPS, Pemerintah telah mengundangkan

PP Nomor 16 Tahun 1968 tentang Status dan Organisasi BPS yang

diundangkan pada tanggal 29 Mei 1968. Dengan makin meningkatnya peran

dan tugas BPS, PP Nomor 16 Tahun 1968 inipun disempurnakan dengan PP

Nomor 6 Tahun 1980 tentang Organisasi BPS yang diundangkan pada

tanggal 20 Pebruari 1980. Dua belas tahun kemudian PP Nomor 6 Tahun

1980 disempurnakan dengan PP Nomor 2 Tahun 1992 tentang Organisasi

BPS yang diundangkan pada tanggal 9 Januari 1992. Sebagai pelaksanaan

dari PP Nomor 2 Tahun 1992 ini, ditetapkan Keppres Nomor 6 Tahun 1992

tentang Kedudukan, Tugas, Fungsi, Susunan Organisasi, dan Tata Kerja

7

BPS yang ditetapkan pada tanggal 9 Januari 1992. 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.

BPS mempunyai beberapa tingkatan dalam mempermudah pelaksanaan

tugasnya, yaitu

1. BPS Pusat yang berada di Jakarta

2. BPS Provinsi yang berada di setiap provinsi di Indonesia

3. BPS Kota/ Kabupaten yang berada di setiap Kabupaten/ Kota di

Indonesia

8

2.1.2 Visi dan Misi Badan Pusat Statistik

1. Visi

Visi Badan Pusat Statistik adalah Pelopor data statistik terpercaya untuk

semua .

2. Misi

Misi Badan Pusat Statistik adalah

a. memperkuat landasan konstitusional dan operasional lembaga statistik

untuk penyelenggaraan statistik yang efektif dan efisien,

b. menciptakan insan statistik yang kompeten dan profesional, didukung

pemanfaatan teknologi informasi mutakhir untuk kemajuan perstatistikan

Indonesia,

c. meningkatkan penerapan standar klasifikasi, konsep dan definisi,

pengukuran dan kode etik statistik yang bersifat universal dalam setiap

penyelenggaraan statistik,

d. meningkatkan kualitas pelayanan informasi statistik bagi semua pihak,

e. meningkatkan koordinasi, integrasi dan sinkronisasi kegiatan statistik yang

diselenggarakan pemerintah dan swasta, dalam kerangka Sistem Statistik

Nasional (SSN) yang efektif dan efisien,

2.1.3 Kedudukan, Tugas, dan Fungsi Badan Pusat Statistik

Tugas, fungsi dan kewenangan BPS telah ditetapkan dalam Keputusan

Presiden RI (Keppres) Nomor 103 Tahun 2001. Dalam menjalankan tugas, fungsi,

dan kewenangannya seperti tercantum di bawah ini, BPS juga dibatasi oleh 10

prinsip etika perstatistikan yang tercantum dalam United Nations Fundamental

Principles of Official Statistics.

1. Tugas

Adapun tugas BPS adalah melaksanakan tugas pemerintahan di bidang

kegiatan statistik sesuai dengan ketentuan peraturan perundang-undangan

yang berlaku.

9

2. Fungsi

Adapun fungsi BPS sebagai berikut,

a. Pengkajian dan penyusunan kebijakan nasional di bidang kegiatan

statistik;

b. Penyelenggaraan statistik dasar;

c. Koordinasi kegiatan fungsional dalam pelaksanaan tugas BPS;

d. Fasilitasi pembinaan terhadap kegiatan instansi pemerintah di bidang

kegiatan statistik; dan

e. Penyelenggaraan pembinaan dan pelayanan administrasi umum di bidang

perencanaan umum, ketatausahaan, organisasi dan tatalaksana,

kepegawaian, keuangan, kearsipan, hukum, persandian, perlengkapan dan

rumah tangga.

3. Kewenangan

Adapun BPS mempunyai kewenangan sebagai berikut,

a. Penyusunan rencana nasional secara makro di bidangnya;

b. Perumusan kebijakan di bidangnya untuk mendukung pembangunan

secara makro;

c. Penetapan sistem informasi di bidangnya;

d. Penetapan dan penyelenggaraan statistik nasional;

e. Kewenangan lain sesuai dengan ketentuan peraturan perundang-undangan

yang berlaku;

f. Perumusan dan pelaksanaan kebijakan tertentu di bidang kegiatan

statistik;

g. Penyusun pedoman penyelenggaraan survei statistik sektoral.

2.1.4 Struktur Organisasi BPS Karanganyar

Badan Pusat Statistik Kabupaten Karanganyar dipimpin seorang Kepala

BPS dibantu oleh sub bagian Tata Usaha dan lima seksi, yaitu

1. Seksi Statistik Sosial

2. Seksi Statistik Produksi

10

3. Seksi Statistik Distribusi

4. Seksi Neraca Wilayah dan Analisis Statistik (Nerwilis)

5. Seksi Statistik Integrasi Pengolahan dan Desimenasi Statistik.

Setiap Seksi akan dibantu oleh 2 orang staf dalam melaksanakan tugasnya.

Selain itu, untuk melaksanakan berbagai survei di setiap kecamatan, BPS

Kabupaten Karanganyar dibantu oleh Koordinator Statistik Kecamatan (KSK).

KSK merupakan garda terdepan penyelenggaraan survei BPS yang terjun

langsung ke lapangan.

1. Struktur Organisasi BPS Karanganyar

Struktur Organisasi BPS Karanganyar terdapat pada lampiran. Berikut

ini merupakan tugas dan wewenang masing-masing bidang di BPS

Karanganyar.

1. Kepala

Memimpin BPS Kabupaten/ Kota sesuai dengan tugas dan fungsi

serta membina aparatur BPS agar berdaya guna dan berhasil guna.

2. Sub Bagian Tata Usaha

Melakukan rencana dan program urusan kepegawaian dan hukum,

keuangan, perlengkapan serta urusan intern instansi. Secara rinci tugas

dari sub bagian tata usaha sebagai berikut

a. menyusun program kerja tahunan sub bagian tata usaha;

b. melakukan penyiapan bahan dan penyusunan rancangan usaha

program dan anggaran tahunan BPS kabupaten baik rutin maupun

proyek dan menyampaikan ke BPS propinsi;

c. mengikuti program pelatihan yang diselenggarakan dalam rangka

kegiatan ketatausahaan;

d. melakukan penyiapan, penyusunan rencana dan program, serta

pengadaan, penyaluran, penyimpanan, inventaris, penghapusan dan

pemeliharaan peralatan dan perlengkapan;

11

e. melakukan kegiatan tata usaha kepegawaian, pengadaan dan mutasi

pegawai, pembinaan pegawai, hukum dan perundang-undangan,

organisasi dan tata laksana, kesejahteraan pegawai, administrasi

jabatan fungsional serta penggajian;

f. melakukan kegiatan tata usaha keuangan, perbendaharaan, verifikasi

dan pembukuan, serta pengendalian pelaksanaan anggaran;

g. melakukan kegiatan surat menyurat, kearsipan, rumah tangga,

pemeliharaan gedung, keamanan dan ketertiban lingkungan, perjalanan

dinas, serta penggandaan/percetakan;

h. melakukan kegiatan penyelenggaraan berbagai pelaksanaan teknis dan

pelatihan administrasi;

i. membantu kepala BPS kabupaten dalam melaksanakan pengawasan

pelaksanaan kegiatan dan anggaran;

j. membantu kepala BPS kabupaten dalam melaksanakan penyiapan

bahan untuk penyusunan laporan tahunan akuntabilitas kinerja dan

laporan tahunan pelaksanaan program kerja lainya, bekerja sama

dengan satuan organisasi terkait;

k. melaksanakan kegiatan pelayanan administrasi lainya kepada semua

satuan organisasi di lingkungan BPS kabupaten;

l. membantu kepala BPS kabupaten dalam melaksakan pembinaan,

pengamatan lanjut dan pengawasan pelaksanaan kegiatan

ketatausahaan di BPS kabupaten;

m. melakukan penerangan kegiatan statistik dan kehumasan;

n. melakukan kegiatan pendistribusian publikasi yang dihasilkan BPS

kabupaten kepada instansi terkait;

o. melakukan penghimpunan tata cara dan hasil kegiatan yang dilakukan

di lingkungan sub bagian tata usaha;

p. menyusun laporan kegiatan sub bagian tata usaha secara berkala dan

sewaktu waktu;

q. mengatur dan melaksakan tugas lain yang diberikan oleh atasan

langsung.

12

3. Seksi Statistik Sosial

Tugas dan wewenang seksi statistik sosial adalah melakukan

pengumpulan, pengolahan, analisis, evaluasi dan pelaporan statistik sosial.

Secara rinci tugas seksi statistik sosial sebagai berikut,

a. menyusun program tahunan seksi statistik sosial;

b. melakukan penyiapan dokumen dan bahan yang diberikan untuk

kegiatan pengumpulan statistik sosial yang mencakup kegiatan statistik

kependudukan, kesejahteraan rakyat, ketahanan sosial, serta kegiatan

statistik sosial lainya yang ditentukan;


kegiatan statistik sosial;

d. membantu kepala BPS kabupaten dalam menyiapkan program pelatihan

petugas lapangan kegiatan statistik sosial;

e. melakukan pembagian dokumen dan peralatan yang diperlukan untuk

pelaksanaan lapangan kegiatan statistik sosial.

f. melakukan pembinaan, pengamatan lanjut, dan pengawasan lapangan

terhadap pelaksanaan kegiatan statistik sosial;

g. melakukan penerimaan dan pemeriksaan dokumen hasil pengumpulan

data statistik sosial;

h. melakukan pengolahan data statistik sosial sesuai dengan sistem dan

program yang ditetapkan, bekerja sama dengan organisasi terkait;

i. melakukan penyiapan dokumen dan atau hasil pengolahan statistik

sosial yang akan dikirim ke BPS dan atau BPS propinsi;

j. melakukan evaluasi hasil pengolahan statistik sosial sebagai bahan

masukan untuk penyempurnaan selanjutnya;

k. membantu kepala BPS kabupaten dalam melaksanakan pembinaan

petugas lapangan dalam rangka pengumpulan data statistik sosial di

kabupaten dan di kecamatan;

l. membantu kepala BPS kabupaten dalam koordinasi dan kerjasama

pelaksanaan kegiatan statistik sosial baik dengan pemerintah daerah

maupun instansi lain;

13

m. melakukan penyiapan naskah publikasi statistik sosial dan

menyampaikan kesatuan organisasi terkait untuk pelaksanaan

pencetakan dan penyebarannya;

n. membantu kepala BPS kabupaten dalam melaksanakan pembinaan

penyusunan publikasi statistik sosial dalam bentuk buku publikasi;

o. membantu kepala BPS kabupaten dalam melaksakan dan

mengembangkan statistik sosial;

p. membantu kepala BPS kabupaten dalam melaksanakan pengendalian

pelaksanaan kegiatan statistik sosial;

q. membantu kepala BPS kabupaten dalam koordinasi lapangan dengan

pihak kecamatan, koordinator kecamatan dan instansi terkait dalam

pelaksanaan kegiatan statistik sosial;

r. melakukan penyiapan bahan laporan akuntabilitas seksi statistik sosial;

s. melakukan perhimpunan tata cara dan hasil kegiatan yang dilakukan di

lingkungan statistik sosial;

t. menyusun laporan kegiatan statistik sosial secara berkala dan sewaktu-

waktu;

u. melakukan tugas lain yang diberikan oleh atasan langsung.

4. Seksi Statistik Produksi

Tugas dan wewenang seksi statistik produksi adalah melakukan

pengumpulan, pengolahan, analisis, evaluasi dan pelaporan statistik

produksi. Secara rinci tugas seksi statistik produksi sebagai berikut,

a. menyusun program kerja tahunan seksi statistik produsi;


kegiatan pengumpulan statistik produksi yang mencakup kegiatan

statistik pertanian, industri, pertambangan, energi serta kegiatan statistik

produksi lainya yang ditentukan;


kegiatan statistik produksi;

14

d. membantu kepala BPS kabupaten dalam menyikapi program pelatihan

petugas lapangan kegiatan statistik produksi;


pelaksanaan lapangan kegiatan statistik produksi;


terhadap pelaksanaan kegiatan statistik produksi;


data statistik produksi;

h. melakukan pengolahan data statistik produksi sesuai dengan sistem dan

program yang ditetapkan, bekerjasama dengan organisasi terkait;


produksi yang akan dikirim ke BPS dan atau BPS propinsi sesuai

dengan jadwal yang ditetapkan;

j. melakukan evaluasi hasil pengolahan statistik produksi sebagai bahan



petugas lapangan dalam rangka pengumpulan data statistik produksi di



pelaksanaan kegiatan statistik produksi baik dengan pemerintah daerah


m. melakukan penyiapan naskah publikasi statistik produksi dan

menyampaikan kesatuan organisasi terkait untuk pelaksanaan

pencetakan dan penyebaranya;


penyusunan publikasi statistik produksi dalam bentuk buku publikasi;


mengembangkan statistik produksi;


pelaksanaan kegiatan statistik produksi;

15



pelaksanaan kegiatan statistik produksi;

r. melakukan penyiapan bahan laporan akuntabilitas seksi statistik

produksi;


lingkungan statistik produksi;

t. menyusun laporan kegiatan statistik produksi secara berkala dan

sewaktu-waktu;

u. melakukan tugas lain yang diberikan oleh atasan langsung.

5. Seksi Statistik Distribusi

Tugas dan wewenang seksi statistik distribusi adalah melakukan

pengumpulan, pengolahan, analisis, evaluasi dan pelaporan statistik

distribusi. Secara rinci tugas seksi statistik distribusi sebagai berikut,

a. menyusun program kerja tahunan seksi statistik distribusi;


kegiatan pengumpulan statistik distribusi yang mencakup kegiatan

statistik harga konsumen dan perdagangan besar, keuangan dan harga

produsen, niaga dan jasa, serta kegiatan statistik distribusi lainya yang

ditentukan;


kegiatan statistik distribusi;


petugas lapangan kegiatan statistik distribusi;


pelaksanaan lapangan kegiatan statistik distribusi;


terhadap pelaksanaan kegiatan statistik distribusi;


data statistik distribusi;

16

h. melakukan pengolahan data statistik distribusi sesuai dengan sistem

dan program yang ditetapkan, bekerjasama dengan organisasi terkait;


distribusi yang akan dikirim ke BPS dan atau BPS propinsi sesuai

dengan jadwal yang ditetapkan;

j. melakukan evaluasi hasil pengolahan statistik distribusi sebagai bahan



petugas lapangan dalam rangka pengumpulan data statistik distribusi di



pelaksana kegiatan statistik distribusi baik dengan pemerintah daerah


m. melakukan penyiapan naskah publikasi statistik distribusi dan

menyampaikan ke satuan organisasi terkait untuk pelaksanaan

pencetakan dan penyebarannya;


penyusunan publikasi statistik distribusi dalam bentuk buku publikasi;


mengembangkan statistik distribusi;


pelaksanaan kegiatan statistik distribusi;



pelaksanaan kegiatan statistik distribusi;

r. melakukan penyiapan bahan laporan akuntabilitas seksi statistik

distribusi;


lingkungan statistik distribusi;

t. menyusun laporan kegiatan statistik distribusi secara berkala dan

sewaktu-waktu;

17

u. melakukan tugas lain yang diberikan atasan langsung.

6. Seksi Neraca Wilayah dan Analisis Statistik

Tugas dan wewenang seksi Neraca Wilayah dan Analisis Statistik

adalah melakukan pengumpulan, kompilasi data, pengolahan, analisis,

evaluasi dan pelaporan Neraca Wilayah dan Analisis Statistik. Secara rinci

tugas seksi Neraca Wilayah dan Analisis Statistik sebagai berikut,

a. menyusun program kerja tahunan seksi Neraca Wilayah dan Analisis

Statistik;

b. melakukan penyiapan dokumen dan bahan yang di berikan untuk

kegiatan pengumpulan Statistik Neraca Wilayah dan Analisis Statistik

yang mencakup kegiatan penyusunan neraca produksi, neraca

konsumsi, dan neraca lainya, analisis dan perkembangan statistik serta

penyusunan neraca wilayah dan analisis statistik lainya yang

ditentukan;


kegiatan statistik Neraca Wilayah dan Analisis Statistik;


petugas lapangan kegiatan statistik Neraca Wilayah dan Analisis

Statistik;


pelaksanaan lapangan kegiatan statistik Neraca Wilayah dan Analisis

Statistik;


terhadap pelaksanaan kegiatan statistik Neraca Wilayah dan Analisis

Statistik;


data statistik Neraca Wilayah dan Analisis Statistik;

h. melakukan evaluasi pengolahan data statistik Neraca Wilayah dan

Analisis Statistik sesuai dengan sistem dan program yang ditetapkan,

bekerjasama dengan organisasi terkait;

18


neraca wilayah yang akan dikirim ke BPS dan atau BPS propinsi

sesuai dengan jadwal yang ditetapkan;

j. melakukan penyusunan neraca wilayah dan analisis statistik lintas

sektor;

k. melakukan evaluasi hasil pengolahan neraca wilayah dan analisis

statistik sebagai bahan masukan untuk penyempurnaan selanjutnya;

l. membantu kepala BPS kabupaten dalam melaksanakan pembinaan

petugas pencacah, pengawas, pemeriksa, serta pengumpulan data

neraca wilayah di kabupaten dan di kecamatan;

m. membantu kepala BPS kabupaten dalam koordinasi dan kerjasama

pelaksana kegiatan neraca wilayah dan analisis statistik baik dengan

pemerintah daerah maupun instansi lain;

n. melakukan penyiapan naskah publikasi dengan bentuk baku yang

ditetapkan serta menyampaikan ke satuan organisasi terkait untuk

pelaksanaan pencetakan dan penyebarannya;

o. melakukan kegiatan penyiapan dan penghimpunan bahan serta

penyusunan naskah publikasi statistik berkala sesuai bentuk baku yang

ditetapkan serta menyampaikan ke satuan organisasi terkait untuk

pelaksanaan pencetakan dan penyebarannya;

p. membantu kepala BPS kabupaten dalam melaksanakan pembinaan

penyusunan publikasi neraca wilayah dalam bentuk buku publikasi;

q. membantu kepala BPS kabupaten dalam melaksakan dan

mengembangkan neraca wilayah dan analisis statistik;

r. membantu kepala BPS kabupaten dalam melaksanakan pengendalian

pelaksanaan neraca wilayah dan analisis statistik;

s. melakukan penyiapan bahan laporan akuntabilitas seksi neraca wilayah

dan analisis statistik;

t. melakukan perhimpunan tata cara dan hasil kegiatan yang dilakukan di

lingkungan seksi neraca wilayah dan analisis statistik;

19

u. menyusun laporan kegiatan seksi neraca wilayah dan analisis statistik

secara berkala dan sewaktu-waktu;

v. melakukan tugas lain yang diberikan atasan langsung.

7. Seksi Integrasi Pengolahan dan Diseminasi Statistik

Tugas dan wewenang seksi integrasi pengolahan dan diseminasi

statistik adalah melaksanakan pengintegrasian pengolahan data,

pengelolaan jaringan dan rujukan statistik serta diseminasi dan layanan

statistik. Secara rinci tugas seksi integrasi pengolahan dan diseminasi

statistik sebagai berikut,

a. menyusun program kerja tahunan seksi integrasi pengolahan dan

diseminasi statistik;

b. melakukan penyusunan, pemeliharaan, penyelesaian permasalahan dan

penerapan sistem jaringan komunikasi data sesuai dengan aturan yang

ditetapkan serta membantu penerapan teknologi informasi;


kegiatan integrasi pengolahan dan diseminasi statistik;

d. melakukan koordinasi pengolahan dan pemeliharaan perangkat keras

dan perangkat lunak serta menyusun sistem pengelolaan data,

melakukan pengolahan data bekerja sama dengan satuan organisasi

terkait;

e. melakukan pembuatan, implementasi serta operasi sistem dan program

aplikasi pengolahan dan diseminasi data statistik termasuk sarana

pendukungnya;

f. melakukan penyusunan, pemeliharaan serta pengembangan sistem

basis data statistik dan sistem basis data manajemen sesuai aturan yang

ditetapkan;

g. melakukan kajian dan evaluasi kebutuhan pengolahan data termasuk

bahan komputer, bekerjasama dengan organisasi terkait;

h. membantu kepala BPS kabupaten dalam melaksanakan kegiatan

rujukan statistik dasar, statistik sektoral dan statistik khusus;

20

i. melakukan penerimaan, pengelolaan serta pengolahan semua dokumen

yang berkaitan dengan rujukan statistik dan penyempurnaan format

yang berkaitan dengan rujukan statistik;

j. melakukan penyusunan serta evaluasi data untuk rujukan statistik;

k. melakukan kompilasi rancangan teknis survei statistik sektoral instansi

pemerintah lain serta membahas dengan satuan organisasi terkait

sesuai dengan asas pembakuan dan manfaat;

l. membantu kepala BPS kabupaten dalam mengatur dan menyiapkan

konsep rekomendasi sebagai bahan pelaksana survei statistik sektoral

bagi instansi pemerintah lain, bekerja sama dengan satuan organisasi

terkait;

m. melakukan kompilasi naskah dari satuan organisasi di lingkungan BPS

kabupaten dalam bentuk softcopy untuk dijadikan naskah publikasi

siap cetak;

n. membantu kepala BPS kabupaten dalam mengatur dan melaksanakan

pemantauan serta evaluasi publikasi yang telah ditertibkan;

o. melakukan penyusunan prosedur penyiapan bahan serta melaksanakan

kegiatan pelayanan informasi statistik dan konsultasi statistik, serta

sosialisasi dan penyebarluasan dan pemasyarakatan pengguna produk

informasi;

p. melakukan pengelolaan bahan pustaka dan dokumen statistik sesuai

pedoman yang ditentukan;

q. melakukan penyusunan penyiapan bahan, pemeliharaan data dan peta

untuk pemetaan serta kerangka contoh induk termasuk datanya untuk

keperluan sistem informasi geografis, rancangan survei dan sensus

bekerja sama dengan organisasi terkait;

r. melakukan penyiapan bahan laporan akuntabilitas seksi integrasi

pengolahan dan diseminasi statistik;

s. melakukan pemantauan perubahan wilayah administrasi yang

dilakukan oleh pemerintah daerah setempat dan menyampaikanya

kesatuan organisasi terkait;

21

t. melakukan penghimpunan tatacara dan hasil kegiatan yang dilakukan

di lingkungan seksi integrasi pengolahan dan diseminasi statistik;

u. menyusun laporan kegiatan seksi integrasi pengolahan dan diseminasi

statistik secara berkala dan sewaktu-waktu;

v. melakukan tugas lain yang diberikan oleh atasan langsung.

8. Koordinator Statistik Kecamatan

Koordinator Statistik Kecamatan terdiri dari beberapa KSK, yaitu

a. KSK Kecamatan Jatipuro

b. KSK Kecamatan Jumapolo

c. KSK Kecamatan Matesih

d. KSK Kecamatan Ngargoyoso

e. KSK Kecamatan Karanganyar

f. KSK Kecamatan Jaten

g. KSK Kecamatan Gondangrejo

h. KSK Kecamatan Mojogedang

i. KSK Kecamatan Jenawi

j. KSK Kecamatan Jatiyoso

k. KSK Kecamatan Jumantono

l. KSK Kecamatan Tawangmangu

m. KSK Kecamatan Karangpandan

n. KSK Kecamatan Tasikmadu

o. KSK Kecamatan Colomadu

p. KSK Kecamatan Kebakkramat

q. KSK Kecamatan Kerjo

Adapun tugas KSK sebagai berikut,

a. mengikuti pelatihan kegiatan survei, sensus, dan kegiatan statistik

lainnya sesuai ketentuan;

22

b. melakukan pengumpulan data statistik secara langsung dan

menghimpun data statistik yang dihasilkan oleh petugas instansi lain

yaitu berupa data sekunder sesuai dengan yang telah ditetapkan;

c. menyerahkan hasil pengumpulan data kepada pemeriksa / petugas

yang ditunjuk sesuai dengan kelengkapan dokumen, kualitas, jenis,

dan jadwal yang ditetapkan;

d. melaksanakan pencacahan ulang karena adanya kesalahan setelah

dilakukan pemeriksaan;

e. membantu pelaksanaan pengadaan petugas lapangan / Mitra Statistik

untuk kegiatan sensus, survey, dan kegiatan statistik lainnya;

f. membantu camat dalam melaksanakan pembinaan statistik desa,

registrasi penduduk, dan statistik dasar lainnya;

g. melakukan kerja sama dengan petugas lain di kecamatan dalam

melaksanakan kegiatan statistik;

h. mengikuti pelatihan / kursus dasar statistik dan pelatihan / kursus

perjenjangan lainnya yang ditetapkan;

i. membantu camat dalam menyiapkan publikasi kecamatan dalam

angka dan publikasi statistik lainnya sesuai dengan kebutuhan;

j. menyerahkan semua hasil kegiatan yang telah ditetapkan;

k. dalam menjalankan tugasnya secara teknis dan administrative

bertanggung jawab kepada Kepala BPS Kabupaten Karanganyar yang

membawahi kegiataannya dan berkoordinasi dengan Camat setempat;

l. menyusun laporan kegiatan Koordinator Statistik Kecamatan secara

berkala dan sewaktu-waktu.

2.1.5 Survei dan Kegiatan yang Dilakukan Badan Pusat Statistik

BPS melakukan beberapa kegiatan survei, yaitu

1. Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas)

2. Survei Angkatan Kerja Nasional (Sakernas)

3. Survei Struktur Ongkos Usaha Tanaman Padi

23

4. Survei Perusahaan Perternakan, Perikanan, Tempat Pelelangan Ikan (TPI),

dan Rumah Pemotongan Hewan (RPH)

5. Survei Statistik Keuangan Daerah dan Keuangan BUMN/BUMD

6. Survei Industri Besar dan Sedang Bulanan

7. Survei Industri Besar dan Sedang Tahunan

8. Survei Perusahaan Perkebunan Karet Rumah dan Kehutanan

9. Survei Perusahaan Holtikultura dan Penyusunan Indikator Pertanian

10. Survei Pertambangan, Energi, dan Konstruksi

11. Survei Harga Produsen dan Konsumen Pedesaan

12. Survei Harga Konsumen dan Volume Penjualan Eceran Beras

13. Survei Harga Perdagangan Besar

14. Survei Transportasi

15. Survei Khusus Sektor Perdagangan dan Jasa (SKSPJ)

16. Survei Lembaga Keuangan dan Monitoring Kurs Valuta Asing

17. Survei Usaha Perdagangan Berskala Menengah dan Besar

18. Survei Upah

19. Survei Pertanian Tanaman Pangan/Ubianan

20. Survei Biaya Hidup (SBH)

21. Pendapatan Potensi Desa

22. Uji Coba Organisasi Lapangan Sensus Penduduk dan Perumahan

23. Pemetaan Wilayah

2.2 Paparan Kegiatan Magang Mahasiswa

Kegiatan Magang Mahasiswa ( KMM ) dilaksanakan di Badan Pusat

Statistik Kabupaten Karanganyar yang sementara ini kantor BPS beralamat di

Perumahan Puri Persada Hijau Rt.11 Rw. 06, Pokoh, Ngijo, Tasikmadu,

Karanganyar karena kantor utama BPS Kabupaten Karanganyar sedang dilakukan

renovasi. Kegiatan Magang Mahasiswa dilaksanakan pada jam kerja yaitu hari

Senin- Jumat mulai jam 07.30-14.30 WIB. Magang dilaksanakan mulai tanggal 12

Januari 2015 hingga 5 Februari 2015. Kegiatan penulis selama magang antara lain

membantu input data survei ubinan tanaman pangan, merekap data pencacahan

24

perusahaan jasa akomodasi tahun 2014, menyiapkan berkas untuk survei

perusahaan industri manufaktur, dll. Untuk rincian kegiatan selama magang dapat

dilihat dalam Tabel 2.1.

Tabel 2.1 Rincian Kegiatan Magang Mahasiswa

No Hari,Tanggal Kegiatan

1 Senin, 12 Januari 2015 Perkenalan dengan Karyawan BPS

Pengenalan Aplikasi Software

Pemutakhiran SUB-P

menginput data Survei Ubinan Tanaman

Pangan Pemutakhiran Daftar Rumah

Tangga

2 Selasa, 13 Januari 2015 Melanjutkan input data Survei Ubinan

Tanaman Pangan Pemutakhiran Daftar Rumah

Tangga

3 Rabu, 14 Januari 2015 Melanjutkan input data Survei Ubinan


Tangga

4 Kamis, 15 Januari 2015 Melanjutkan input data Survei Ubinan


Tangga

5 Jumat, 16 Januari 2015 Kerja Bakti Kantor BPS lama yang telah

selesai direnovasi

6 Senin, 19 Januari 2015 Membantu menyiapkan file-file untuk

SAKERNAS 2015

7 Selasa, 20 Januari 2015 Mengecek input manual survey ubinan

Mengalokasi sampel ubinan SR_2015

8 Rabu, 21 januari 2015 Pengarsipan dokumen survey harga produsen

Bahan Bangunan dan Konstruksi (HPK) tahun

25

2014

9 Kamis, 22 Januari 2015 Tasyakuran Kantor Lama BPS yang telah

selesai di renovasi

10 Jumat, 23 Januari 2015 Mengarsipkan file VHTS Statistika Jasa

Akomodasi Daftar Isian Tingkat Penghunian

Kamar Akomodasi Tahun 2014

11 Senin, 26 Januari 2015 Mengarsipkan file VHTS 2014

12 Selasa, 27 Januari 2015 Menyiapkan berkas-berkas untuk Survei

Tahunan Perusahaan Industri Manufaktur 2014

13 Rabu, 28 Januari 2015 Merekap biaya pendidikan, rekreasi, olah

raga,transportasi, komunikasi, dll bulan

Desember 2013-Desember 2014

14 Kamis, 29 Januari 2015 Merekap data harga makanan, minuman,

sandang, bahan bakar,dll Desember 2013-

Desember 2014

15 Jumat, 30 Januari 2015

Membantu pengentrian data jumlah penduduk

umur tunggal

16 Senin, 2 Februari 2015 Pengecekan data penduduk 2014

17 Selasa, 3 Februari 2015 Menyalin data pencacahan perusahaan/ usaha

jasa akomodasi 2015

18 Rabu, 4 Februari 2015 Menyalin data pencacahan perusahaan/ usaha

jasa akomodasi 2015

19 Kamis, 5 Februari 2015 pengarsipan data survei upah

menyiapkan peta blok sensus

Perpisahan dengan Pegawai BPS

26

BAB III

LANDASAN TEORI

3.1 Indeks Harga Konsumen

Menurut Mankiw [4], indeks harga konsumen (IHK) adalah suatu ukuran

keseluruhan biaya yang harus dibayar oleh seorang konsumen guna memperoleh

barang dan jasa untuk memenuhi kebutuhan hidupnya. Perhitungan IHK ini

berguna untuk mengetahui tingkat inflasi saat itu.

BPS sebagai badan pemerintahan bertugas untuk mengeluarkan laporan IHK

tiap bulan. BPS menggolongkan barang konsumsi tersebut menjadi beberapa

kelompok.

1. Bahan makanan, yang terdiri dari sub kelompok

a. Padi-padian, umbi-umbian, dan hasil lainnya

b. Daging dan hasil-hasilnya

c. Ikan segar

d. Ikan diawetkan

e. Telur, Susu, dan hasil-hasilnya

f. Sayur-sayuran

g. Kacang-kacangan

h. Buah-buahan

i. Bumbu-bumbuan

j. Lemak dan minyak

k. Bahan makanan lainnya

2. Makanan jadi, minuman, rokok, dan tembakau terdiri dari

a. Makanan jadi

b. Minuman tidak beralkohol

c. Tembakau dan minuman beralkohol

3. Perumahan, air, listrik, gas, dan bahan bakar, terdiri dari

a. Biaya tempat tinggal

b. Bahan bakar, penerangan, dan air

27

c. Perlengkapan rumah tangga

d. Penyelenggaraan rumah tangga

4. Sandang, terdiri dari

a. Sandang laki-laki

b. Sandang wanita

c. Sandang anak-anak

d. Barang pribadi dan sandang lainnya

e. Perawatan jasmani dan rohani

5. Kesehatan

6. Pendidikan, rekreasi, dan olahraga, meliputi

a. Jasa pendidikan

b. Kursus-kursus / pelatihan

c. Perlengkapan / peralatan pendidikan

d. Rekreasi

e. olahraga

7. Transportasi dan komunikasi, meliputi

a. Transportasi

b. Komunikasi dan pengiriman

c. Sarana dan penunjang transportasi jasa keuangan.

3.2 Teknik Penyamaan Tahun Dasar IHK

Badan Pusat Statistik sering mengubah tahun dasar yang dilakukan dengan

Survei Biaya Hidup (SBH) agar sesuai dengan kondisi terakhir. Padahal sering

kali dalam melakukan penelitian memerlukan runtun waktu yang panjang

sehingga diperlukan penyamaan tahun dasar agar tidak terjadi kesalahan dalam

hasil penelitian. Berikut ini rumus penyamaan tahun dasar

(1)

28

Dengan catatan IHK bulan ini menggunakan patokan tahun dasar setelah

patokan tahun dasar IHK bulan lalu. Persamaan (1) untuk mengubah tahun dasar

IHK bulan ini seperti tahun dasar IHK bulan lalu.

3.3 Pengertian Peramalan

Peramalan adalah suatu kegiatan memprediksi masa depan menggunakan

kondisi ataupun data di masa lalu. Menurut Assauri [1], peramalan merupakan

kegiatan dalam memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan

datang, atau lebih tepatnya peramalan adalah kegiatan mencoba menduga

perubahan yang akan terjadi. Menurut Makridakis [3], meramal sesungguhnya

adalah menduga atau memprediksi peristiwa di masa depan dan bertujuan

memperkecil resiko yang mungkin terjadi akibat suatu pengambilan keputusan.

Metode peramalan dapat dibagi 2 (dua) kelompok yaitu metode kualitatif

dan metode kuantitatif. Metode peramalan kualitatif lebih mendasarkan kualitatif

dimasa lalu yaitu berdasarkan pemikiran yang bersifat intuisi, pendapat dan

pengetahuan serta pengalaman. Metode peramalan kuantitatif merupakan

peramalan yang didasarkan pada data kuantitatif dimasa lalu.

Empat kriteria data yang digunakan dalam peramalan menurut Hanke dan

Dean [2] adalah sebagai berikut

1. Data harus dapat dipercaya dan akurat. Kesesuaian harus diambil bahwa

data yang diseleksi berasal dari sumber yang dapat dipercaya dengan

perhatian yang diberikan untuk keakuratan.

2. Data harus relevan. Data harus mewakili keadaan.

3. Data harus konsisten.

4. Data harus secara berkala. Data diseleksi, dijumlah, dan dipublikasikan

secara berkala akan menjadi nilai yang paling besar untuk peramal.

29

3.4 Macam-macam Pola Data

Data yang digunakan dalam peramalan adalah data runtun waktu yaitu data

yang diperoleh dari waktu ke waktu. Sebelum melakukan peramalan

menggunakan metode tertentu, langkah pertama yang dilakukan adalah mengenal

pola data. Berikut ini beberapa pola data menurut Hanke dan Dean [2].

3.4.1 Pola Data Stasioner

Pola data stationer terjadi bilamana nilai data berfluktuasi di sekitar nilai

rata-rata yang konstan, acak tidak membentuk suatu pola tertentu seperti pola

musiman, tren ataupun siklis. Pola data stasioner seperti yang terlihat pada

Gambar 3.1. Metode peramalan yang dapat digunakan pada pola data ini antara

lain : Naive, rata-rata sederhana, rata-rata bergerak, pemulusan eksponensial.

Gambar 3.1 Pola data stasioner

3.4.2 Pola Data Tren

Pola ini terjadi bila terdapat kenaikan atau penurunan sekuler jangka

panjang dalam data. Tren adalah komponen jangka panjang mempunyai

kecenderungan tertentu dalam pola data, baik yang arahnya meningkat ataupun

menurun dari waktu ke waktu, sehingga pola kecenderungan dalam jangka

panjang jarang sekali menunjukkan suatu pola yang konstan. Pola data tren

terdapat pada Gambar 3.2. Metode peramalan yang dapat digunakan pada pola

data ini antara lain : Naive, pemulusan eksponensial musiman, adaptive filtering,

classical decomposition, cencus X-12, Box Jenkins, time series multiple

regression.

30

Gambar 3.2 Pola data tren

3.4.3 Pola Data Musiman

Pola data musiman terjadi bilamana suatu deret dipengaruhi oleh faktor

musiman (misalnya kuartalan, bulanan, atau hari-hari pada minggu tertentu). Pola

data musiman seperti yang terlihat pada Gambar 3.3. Metode peramalan yang

dapat digunakan pada pola data ini antara lain Naive, rata-rata sederhana,

pemulusan eksponensial, double exponential smoothing, simple regression,

exponential trend model, S-curve fitting, Gompertz model, growth curves.

Gambar 3.3 Pola data musiman

3.4.4 Pola Data Siklis

Pola data siklis (periodik) adalah pola data yang membentuk suatu fluktuasi

di sekitar tren. Pola ini cenderung tidak stabil / tetap. Fluktuasi seperti gelombang

ke atas dan ke bawah di sekitar tren jarang terulang di interval waktu yang tetap

dan besarnya fluktuasi juga berubah-ubah. Pola data siklis yang seperti terlihat

pada Gambar 3.4. Metode peramalan yang dapat digunakan pada pola data ini

31

antara lain : Clasical Decomposition, Econometrics Model, Economic Indicator,

Times Series Multiple Regression, Box-Jenkins, Leading Indicators, dan ARIMA.

Gambar 3.4 Pola data siklis

3.5 Pengenalan Pola Data Menggunakan Analisis Autokorelasi

Salah satu cara mengidentifikasi pola data yaitu dengan menggunakan

analisis autokorelasi. Autokorelasi adalah korelasi antara lag variabel satu atau

lebih periode dan dirinya sendirinya. Berikut diberikan rumus koefisien

autokorelasi,

( )( )

( )

dengan

: koefisien autokorelasi untuk ke k

: rata-rata tiap waktu

: observasi pada periode waktu

: observasi ke periode waktu sebelumnya atau periode waktu

.

Berikut karakteristik tipe tipe pola data dalam runtun waktu,

1. Jika runtun waktu acak, autokorelasi antara Yt dan Yt-1 untuk semua lag k

adalah mendekati nol. Nilai berturut-turut dari runtun waktu tidak

terhubung dengan lainnya.

2. Jika runtun waktu tren, pengamatan berturut-turut korelasinya tinggi, dan

koefisien autokorelasi tipenya signifikan berbeda dari nol untuk beberapa

lag waktu yang pertama dan kemudian berangsur-angsur turun mendekati

nol sampai jumlah lag meningkat. Koefisien autokorelasi untuk lag waktu 1

32

seringnya sangat besar (mendekati 1). Koefisien autokorelasi untuk lag

waktu 2 juga akan membesar. Namun, itu tidak akan sebesar lag waktu 1.

3. Jika runtun memiliki pola musiman, ada perulangan pola pada periode yang

sama. Jika data kuartalan maka koefisien autokorelasi secara signifikan

muncul setiap 4 lag.

3.6 Metode Peramalan

Beberapa metode yang dapat digunakan untuk meramalkan pola data tren

menurut Hanke dan Dean [2] adalah

a. Metode naive

b. Metode double moving average

c. Metode analisis tren

d. Metode pemulusan eksponensial (metode Holt)

3.6.1 Metode Naive

Peramalan dengan Naive merupakan penyelesaian yang mungkin jika

semata-mata didasarkan pada informasi yang tersedia sekarang. Peramalan dengan

naive diasumsikan bahwa periode sekarang adalah prediksi terbaik untuk masa

depan. Model metode naive untuk data tren

(2)

3.6.2 Metode Double Moving Average

Salah satu cara untuk mengubah pengaruh data masa lalu terhadap nilai

tengah sebagai ramalan adalah dengan menentukan sejak awal berapa jumlah nilai

observasi yang akan dimasukkan untuk menghitung nilai tengah, prosedur inilah

yang dinamakan rata-rata bergerak (moving average) karena setiap muncul nilai

observasi baru, nilai rata-rata baru dapat dihitung dengan membuang nilai

observasi yang terdahulu dan memasukkan nilai observasi yang terbaru. Dalam

metode ini, langkah pertama yaitu menghitung rata-rata bergerak dari data awal,

kemudian menghitung rata-rata bergerak dari data hasil pada langkah pertama.

(3)

33

(4)

(5)

(6)

(7)

dengan

: nilai peramalan periode

: jumlah periode dalam rata-rata bergerak

p : jumlah periode peramalan untuk masa mendatang

: nilai sebenarnya pada periode

: nilai ramalan untuk periode

: rata-rata bergerak orde ke t

: rata-rata bergerak kedua orde ke t

3.6.3 Metode Analisis Tren

Analisis tren merupakan suatu metode analisis yang ditujukan untuk

melakukan suatu estimasi atau peramalan pada masa yang akan datang. Untuk

melakukan peramalan dengan baik maka dibutuhkan berbagai macam informasi

(data) yang cukup banyak dan diamati dalam periode waktu yang relatif cukup

panjang, sehingga dari hasil analisis tersebut dapat diketahui sampai berapa besar

fluktuasi yang terjadi dan faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi terhadap

perubahan tersebut. Berikut ini macam-macam metode analisis tren.

1. Metode Tren Linier

Bentuk umum persamaan linier

(8)

dengan

: variabel tak bebas hasil ramalan

: variabel bebas berupa periode waktu

: konstanta (dihitung dari data deret berkala)

34

2. Metode Tren Kuadratik

Metode tren kuadratik biasanya berupa persamaan parabola. Bentuk umum

persamaan ini adalah

(9)

dengan



: konstanta (dihitung dari data deret berkala)

3. Metode Tren Eksponensial

Model ini menunjukkan adanya peningkatan secara eksponensial. Bentuk

umum dari metode ini adalah

(10)

dengan



: konstanta (dihitung dari data runtun waktu)

4. Metode S-Curve Fitting

Metode ini menggunakan model tren logistik Pearl-Reed. Model ini

digunakan jika plot runtun waktu mengindikasikan adanya kecenderungan

bentuk kurva S. Bentuk umum dari metode ini

(11)

3.6.4 Metode Pemulusan Eksponensial (Metode Holt)

Pemulusan eksponensial (metode holt) memungkinkan untuk

perkembangan tren linear lokal pada suatu runtun waktu dan dapat digunakan

untuk menghasilkan ramalan. Persamaan yang digunakan untuk metode holt

adalah sebagai berikut

1. Perkiraan nilai eksponensial saat ini

(12)

35

2. Perkiraan tren

(13)

3. Peramalan periode di masa depan

(14)

dengan

: nilai pemulusan saat ini

: konstanta pemulusan untuk level (0<

: konstanta pemulusan untuk memperkirakan tren ( )

: nilai observasi baru dalam periode

: perkiraan tren

: peramalan untuk periode di masa yang akan datang

: jumlah periode mendatang yang akan diramal

3.7 Pemilihan Metode Peramalan Terbaik

3.7.1 Residu

Residu adalah selisih antara nilai sebenarnya dan nilai ramalan. Residu

dirumuskn sebagai berikut

(15)

dengan

= residu peramalan pada periode

= nilai sebenarnya pada periode

= nilai ramalan pada periode

Untuk memilih metode mana yang paling tepat dalam peramalan, harus

dilakukan evaluasi terhadap teknik/ metode peramalan yang digunakan. Evaluasi

teknik peramalan tersebut menurut Hanke dan Dean [2] meliputi :

a. Mean Absolute Deviation (MAD)

| |

(16)

b. Mean Square Error (MSE)

( )

(17)

36

c. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)

| |

(18)

d. Mean Percentage Error (MPE)

(19)

Semakin kecil nilai MAD, MSE, MAPE, dan MPE maka metode tersebut

baik untuk digunakan.

3.7.2 Uji Kenormalan dan Kerandoman

Metode peramalan baik digunakan apabila memenuhi asumsi normalitas dan

asumsi kerandoman.

1. Uji Kenormalan Residu

Untuk memeriksa kenormalan nilai residu dapat dilakukan dengan

melihat plot probabilits normal. Menurut Montgomery dan Peck [5] jika plot

yang dihasilkan terletak pada pita kenormalan atau mendekati garis lurus

maka dapat dikatakan asumsi kenormalan sudah terpenuhi. Selain itu dapat

juga dilihat dari nilai p pada uji Kolmogorof Smirnov. Jika nilai p lebih kecil

dari tingkat signifikansi maka H0 ditolak yang berarti asumsi kenormalan

tidak dipenuhi.

2. Uji Kerandoman (Keacakan)

Dari plot fungsi autokorelasi (ACF) residu apabila semua lag berada

dalam interval konfidensi maka asumsi kerandoman terpenuhi.

37

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Hasil Kegiatan Magang Mahasiswa

Selama melaksanakan Kegiatan Magang Mahasiswa di BPS Kabupaten

Karanganyar, penulis mendapatkan banyak manfaat dari kegiatan tersebut.

Manfaat tersebut mungkin tidak bisa didapatkan di bangku perkuliahan formal.

Dengan kegiatan ini mampu mengasah cara berkomunikasi dengan rekan kerja

yang berbeda jenjang umur. Kemudian, belajar tentang disiplin dengan jam kerja

dan tanggung jawab dengan tugas yang telah diberikan. Manfaat lain yang dapat

diambil adalah dalam bekerja harus menjalin hubungan baik dengan siapapun dan

menciptakan lingkungan kerja yang baik sehingga dapat bekerja dengan baik.

Pengetahuan yang sebelumnya lebih banyak mengetahui statistika dalam

teori, kini penulis dapat terbuka wawasannya mengenai penerapan statistika. BPS

yang menggunakan statistika dalam bekerja, ternyata juga perlu mengetahui ilmu

di bidang lainnya seperti ilmu ekonomi, pertanian maupun sosial. Ternyata, saat

ini data yang dikumpulkan BPS sangat berguna untuk pengambilan kebijakan di

Dinas Pemerintahan lainnya. Data dari BPS dianggap sebagai gambaran apa yang

terjadi dalam ekonomi, pertanian, dan sosial saat ini.

Oleh karena itu, dalam pelaksanaan survei di BPS juga memerlukan

banyak persiapan berbulan-bulan. Walaupun penulis tidak terjun langsung dalam

survey tersebut, penulis cukup mengetahui bagaimana persiapan survei tersebut..

Selain itu penulis mendapat ilmu mengenai penghitungan Indeks Harga Kosumen.

4.2 Analisis Data

4.2.1 Penyamaan Tahun Dasar

Data IHK Kabupaten Karanganyar Januari 2012-Desember 2014 dapat

dilihat di lampiran 1. Sebelum dilakukan analisis lebih lanjut, terlebih dahulu

dilakukan penyamaan tahun dasar. Kemudian diambil tahun dasar 2007, sehingga

38

data IHK 2014 dengan tahun dasar 2012 akan diganti dengan tahun dasar 2007.

Penyamaan tahun dasar dapat dilihat di lampiran 2.

4.2.2 Identifikasi Pola Data IHK di Kabupaten Karanganyar

Dalam melakukan peramalan IHK di Kabupaten Karanganyar pada bulan

Januari-April 2015 berdasar tahun dasar 2007, hal pertama yang harus diketahui

adalah pola data IHK Kabupaten Karanganyar. Untuk mengetahui pola data IHK

Kabupaten Karanganyar, maka dibuat plot runtun waktu data dan membuat plot

autokorelasi dari data. Gambar 4.1 adalah plot runtun waktu data IHK Kabupaten

Karanganyar dari Januari 2012-Desember 2014.

3632282420161284

155

150

145

140

135

130

Index

IHK

Time Series Plot of IHK

Gambar 4.1 Plot Runtun Data IHK Kabupaten Karanganyar

Dari Gambar 4.1 terlihat bahwa kecenderungan data terus bergerak naik

seiring bertambahnya waktu. Oleh karena itu, disimpulkan data berpola tren.

Untuk memperkuat alasan bahwa data berpola tren, maka ditunjukkan plot fungsi

autokorelasi IHK Kabupaten Karanganyar yang terdapat pada Gambar 4.2. Pada

Gambar 4.2 terlihat bahwa lag 1,2, dan 3 keluar dari pita konfidensi serta turun

secara perlahan-lahan menuju 0. Dari Gambar 4.1 dan Gambar 4.2 dapat

disimpulkan bahwa data berpola tren.

39

3632282420161284

155

150

145

140

135

130

125

Index

IHK

MAPE 0.80781

MAD 1.12647

MSD 1.89564

Accuracy Measures

Actual

Fits

Variable

Trend Analysis Plot for IHKLinear Trend Model

Yt = 125.710 + 0.713*t

13121110987654321

1.0

0.8

0.6

0.4

0.2

0.0

-0.2

-0.4

-0.6

-0.8

-1.0

Lag

Au

toco

rre

lati

on

Autocorrelation Function for IHK(with 5% significance limits for the autocorrelations)

Gambar 4.2. Plot Fungsi Autokorelasi IHK Kabupaten Karanganyar

4.2.3 Metode Peramalan Indeks Harga Konsumen di Kabupaten

Karanganyar

Berikut ini merupakan analisis dengan beberapa metode peramalan.

1. Analisis Tren

a. Analisis Tren Linier

Dengan bantuan software Minitab, diperoleh plot tren linier

yang ditunjukkan pada Gambar 4.3 dan model tren linear

.

Diperoleh nilai MAPE sebesar 0,80781, nilai MAD sebesar

1,12647 serta nilai MSE sebesar 1,89564. Dengan perhitungan

manual, diperoleh nilai MPE sebesar -0,0097. Untuk perhitungan

nilai MPE dapat dilihat pada lampiran 6.

Gambar 4.3. Plot Tren Linier

40

b. Analisis Tren Kuadratik

Dengan bantuan software Minitab, diperoleh plot tren

kuadratik yang ditunjukkan pada Gambar 4.4 dan model tren

kuadratik

.





3632282420161284

155

150

145

140

135

130

125

Index

IHK

MAPE 0.80846

MAD 1.12643

MSD 1.89455

Accuracy Measures

Actual

Fits

Variable

Trend Analysis Plot for IHKQuadratic Trend Model

Yt = 125.629 + 0.7258*t - 0.00034*t**2

Gambar 4.4 Plot Tren Kuadratik

c. Analisis Tren Eksponensial

Dengan bantuan software Minitab, didapatkan plot tren

eksponensial yang ditunjukkan pada Gambar 4.5 dan model tren

eksponensial adalah

.

Diperoleh nilai MAPE sebesar 0,80942, nilai MAD sebesar 1,1333

serta nilai MSE sebesar 1,94209. Dengan perhitungan manual,

diperoleh nilai MPE sebesar -0,00492. Untuk perhitungan nilai

MPE dapat dilihat pada lampiran 6.

41

3632282420161284

155

150

145

140

135

130

Index

IHK

MAPE 0.80942

MAD 1.13330

MSD 1.94209

Accuracy Measures

Actual

Fits

Variable

Trend Analysis Plot for IHKGrowth Curve Model

Yt = 126.110 * (1.00516**t)

Gambar 4.5 Plot Tren Eksponensial

d. Tren S-Curve

Dengan bantuan software Minitab, didapatkan plot tren s-

curve yang ditunjukkan pada Gambar 4.6 dan model tren s-curve

.





3632282420161284

155

150

145

140

135

130

125

Index

IHK

Intercept 124.572

Asymptote 180.414

Asym. Rate 0.978

Curve Parameters

MAPE 0.83507

MAD 1.15267

MSD 2.04660

Accuracy Measures

Actual

Fits

Variable

Trend Analysis Plot for IHKS-Curve Trend Model

Yt = (10**3) / (5.54281 + 2.48468*(0.977532**t))

Gambar 4.6. Plot Tren S-Curve

42

2. Metode Naive

Dengan perhitungan manual ( terdapat pada lampiran 4) diperoleh

MAD sebesar 0,8765, nilai MSE sebesar 1,6217, nilai MAPE sebesar 0,62

dan nilai MPE sebesar 0,06. Plot antara nilai IHK dan nilai ramalan

dengan metode naive ditunjukkan pada Gambar 4.7.

3632282420161284

155

150

145

140

135

130

Index

Da

ta

IHK

nilai ramalan

Variable

Time Series Plot Metode Naive

Gambar 4.7 Plot IHK dan Nilai Ramalan Metode Naive

3. Metode Double Moving Average

Dengan perhitungan manual ( terdapat pada lampiran 5) diperoleh

MAD sebesar 1,6268, nilai MSE sebesar 3,5414, nilai MAPE sebesar 1,1

dan nilai MPE sebesar -0,71. Plot antara nilai IHK dan nilai ramalan

dengan metode double moving average ditunjukan pada Gambar 4.8.

3632282420161284

155

150

145

140

135

130

Index

Da

ta

IHK

ramalan DBM

Variable

Time Series Plot Metode Double Moving Average

Gambar 4.8. Plot IHK dan Nilai Ramalan dengan Double Moving

Average

43

4. Metode Pemulusan Eksponensial (Metode Holt)

Dengan bantuan software Minitab, ditunjukkan plot pemulusan IHK

Kabupaten Karanganyar pada Gambar 4.9.

3632282420161284

155

150

145

140

135

130

125

Index

IHK

Alpha (level) 0.85

Gamma (trend) 0.20

Smoothing Constants

MAPE 0.62175

MAD 0.86785

MSD 1.47825

Accuracy Measures

Actual

Fits

Variable

Smoothing Plot for IHKDouble Exponential Method

Gambar 4.9 Plot Pemulusan IHK Kabupaten Karanganyar

Dari Gambar 4.9 diperoleh nilai MAPE sebesar 0,62175, nilai MAD

sebesar 0,8678 serta nilai MSE sebesar 1,47825. Dengan perhitungan

manual, diperoleh nilai MPE sebesar 0,0475. Untuk perhitungan nilai

MPE dapat dilihat pada lampiran 6.

4.2.4 Perbandingan Nilai Residu Metode Peramalan

Untuk memperoleh metode terbaik dalam peramalan IHK Kabupaten

Karanganyar, maka dilakukan perbandingan nilai residu dari beberapa metode

peramalan. Nilai residu yang dibandingkan adalah nilai MAD, MSE, MAPE dan

MPE. Semakin kecil nilai MAD, MSE, MAPE dan MPE maka metode peramalan

semakin baik untuk digunakan. Tabel 4.1 menunjukkan perbandingan nilai residu

beberapa metode peramalan.

44

Tabel 4.1 Nilai Sisaan Beberapa Metode Peramalan

Metode MAD MSE MAPE MPE

Trend Linier 1,12647 1,89564 0,80781 -0,0097

Trend Quadratic 1,12643 1,89455 0,80846 -0,00968

Trend Exponential 1,1333 1,94209 0,80942 -0,00492

Trend S-Curve 1,15267 2,04660 0,83507 -0,00536

Nave 0,8765 1,6217 0,62361 0,06202

Double Moving

Average

1,6268 3,5414 1,1 -0,71

Holts Method 0,8678 1,47825 0,62175 0,0475

Dari Tabel 4.1 terlihat bahwa nilai MAD, MSE, dan MAPE dari metode holt

mempunyai nilai yang paling kecil dibandingkan dengan metode yang lain. Oleh

karena itu, Metode holt merupakan metode terbaik untuk meramalkan nilai IHK

Kabupaten Karanganyar.

4.2.5 Uji Kelayakan Model

Untuk mengetahui apakah model yang dihasilkan oleh metode holt tersebut

layak untuk meramalkan data Indeks Harga Konsumen (IHK) di Kabupaten

Karanganyar, maka dilakukan uji normalitas dan kerandoman terhadap residu.

1. Uji Kerandoman Residu

Uji distribusi normal adalah uji untuk mengukur apakah data tersebut

memiliki distribusi normal sehingga dapat dipakai dalam statistik inferensial.

Oleh karena itu dilakukan uji kenormalan residu menggunakan uji

Kolmogrov-Smirnov. Gambar 4.10 merupakan plot probabilitas residu

metode holt dengan bantuan software Minitab.

45

543210-1-2-3

99

95

90

80

70

60

50

40

30

20

10

5

1

RESI4

Pe

rce

nt

Mean 0.07654

StDev 1.231

N 36

KS 0.137

P-Value 0.086

Probability Plot of RESI4Normal

Gambar 4.10 Plot Probabilitas Residu Metode Holt

Uji Kolmogorov -Smirnov

i. Ho : Residu berdistribusi normal

H1 : Residu tidak berdistribusi normal

ii. :0,05

iii. Daerah kritis : Tolak Ho jika nilai

iv. Statistik uji : nilai = 0,086

v. Kesimpulan : Karena nilai = 0,086> = 0,05 maka Ho tidak

ditolak, artinya residu berdistribusi normal.

Jadi dapat disimpulkan bahwa residu berdistribusi normal.

2. Uji Kerandoman Residu

Uji untuk kerandoman residu ini menggunakan plot autokorelasi

yang ditunjukkan pada Gambar 4.11.

35302520151051

1.0

0.8

0.6

0.4

0.2

0.0

-0.2

-0.4

-0.6

-0.8

-1.0

Lag

Au

toco

rre

lati

on

Autocorrelation Function for RESI4(with 5% significance limits for the autocorrelations)

Gambar 4.11 Plot Fungsi Autokorelasi Residu Metode Holt

46

Berdasarkan Gambar 4.11, terlihat bahwa tidak terdapat lag yang keluar dari pita

konfidensi, sehingga dapat disimpulkan bahwa asumsi kerandoman dipenuhi.

Berdasarkan Gambar 4.10 dan Gambar 4.11 dapat disimpulkan bahwa residu

dari metode holt berdistribusi normal dan berpola random, maka metode holt

memenuhi uji kelayakan model. Jadi metode holt merupakan metode terbaik

untuk meramalkan nilai IHK Kabupaten Karanganyar.

4.2.5 Nilai Ramalan Indeks Harga Konsumen Kabupaten Karanganyar

Nilai ramalan IHK Kabupaten Karanganyar pada bulan Januari 2015 April

2015 didapatkan dengan mengggunakan bantuan software Minitab. Peramalan

IHK Kabupaten Karanganyar pada bulan Januari 2015 April 2015 ditunjukkan

pada Gambar 4.12.

403632282420161284

165

160

155

150

145

140

135

130

125

Index

IHK

Alpha (level) 0.85

Gamma (trend) 0.20

Smoothing Constants

MAPE 0.62175

MAD 0.86785

MSD 1.47825

Accuracy Measures

Actual

Fits

Forecasts

95.0% PI

Variable

Smoothing Plot for IHKDouble Exponential Method

Gambar 4.12 Peramalan IHK Januari-April 2015

Nilai ramalan IHK Kabupaten Karanganyar mulai bulan Januari 2015 disajikan

pada Tabel 4.2 .

47

Tabel 4. 2 Nilai Ramalan IHK

Bulan IHK

Januari 2015 154,173

Februari 2015 155,355

Maret 2015 156,536

April 2015 157,718

48

BAB V

PENUTUP

5.1 Kesimpulan

Dari pembahasan dapat ditarik kesimpulan, yaitu

1. Manfaat yang diperoleh dari Kegiatan Magang Mahasiswa antara lain

memperoleh pengalaman bekerja dan mampu berkomunikasi dengan

lingkungan kerja.

2. Metode terbaik untuk meramalkan data Indeks Harga Konsumen (IHK) di

Kabupaten Karanganyar adalah metode double eksponensial smoothing

(metode holt).

3. Nilai peramalan Indeks Harga Konsumen (IHK) di Kabupaten Karanganyar

adalah

a. Januari 2015 sebesar 154,173

b. Februari 2015 sebesar 155,355

c. Maret 2015 sebesar 156,536

d. April 2015 sebesar 157,718.

5.2 Saran

Saran yang dapat diberikan dalam laporan ini sebagai berikut,

1. Pada laporan ini dilakukan peramalan IHK secara umum, pada kesempatan

selanjutnya dapat dilakukan peramalan IHK berdasarkan kelompok barang

dan jasa.

2. Kegiatan Magang Mahasiswa di BPS sangat bermanfaat mengingat salah

satu lapangan pekerjaan untuk statistikawan adalah di BPS. Akan tetapi,

waktu pelaksanaan KMM yang kurang tepat karena pada saat itu belum

terlalu banyak survei yang dilakukan BPS. Sebaiknya KMM di BPS

dilaksanakan pada pertengahan tahun.

49

DAFTAR PUSTAKA

[1] Assauri, S., Teknik dan Metode Peramalan, Penerbit Fakultas Ekonomi

Universitas Indonesia, ,Jakarta, 1984.

[2] Hanke, John E dan Dean W Wichern, Business Forcasting, Pearson

Prentice Hall, 2005.

[3] Makridakis, Spyros dan Steven C. Wheelwright, Metode dan Aplikasi

Peramalan. Alih bahasa oleh Ir. Untung Sus Andriyanto dan Ir. Abdul

Basith, M.Sc, Erlangga, Jakarta, 1995.

[4] Mankiw, Gregory N, Teori Makroekonomi, Erlangga, Jakarta, 2005.

[5]Montgomery,D.C.dan E.A.Peck, Introduction to Linear Regression

analysis,Second Edition.John Wiley and Sons, Inc.USA, 1992.

[6] www.banten.bps.go.id, diakses tanggal 6 Februari 2015.

[7] www.bps.go.id, diakses tanggal 20 Januari 2015.

[8] www.karanganyarkab.bps.go.id, diakses tanggal 6 Februari 2015.

LAMPIRAN

Lampiran 1

DATA IHK Kabupaten Karanganyar Tahun 2012-2014

Tahun

2012 2013 2014

Bulan IHK Inflasi IHK Inflasi IHK Inflasi

Januari 128.08 0.24 133.75 1.34 111.66 1.11

Februari 128.20 0.09 135.02 0.96 111.96 0.27

Maret 128.56 0.29 136.79 1.31 112.23 0.24

April 128.65 0.07 136.40 -0.29 112.06 -0.15

Mei 128.86 0.17 136.04 -0.26 112.31 0.22

Juni 129.81 0.74 137.60 1.14 112.76 0.41

Juli 130.80 0.76 142.43 3.51 113.38 0.55

Agustus 131.53 0.56 143.22 0.55 113.86 0.42

September 130.85 -0.52 142.14 -0.75 113.97 0.1

Oktober 131.25 0.31 142.61 0.33 114.47 0.44

November 131.49 0.19 143.01 0.28 116.11 1.44

Desember 131.98 0.37 143.46 0.32 118.57 2.12

Tahun 2014 menggunakan tahun dasar 2012, sedangkan tahun 2012-2013

menggunakan tahun dasar 2007.

Lampiran 2

Penyamaan Tahun Dasar

Berdasarkan persamaan (1), maka diperoleh

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

11.

12.

Lampiran 3

Tabel IHK Kabupaten Karanganyar dengan tahun dasar 2007

Tahun

2012 2013 2014

Bulan IHK Inflasi IHK Inflasi IHK Inflasi

Januari 128.08 0.24 133.75 1.34 145.05 1.11

Februari 128.20 0.09 135.02 0.96 145.44 0.27

Maret 128.56 0.29 136.79 1.31 145.79 0.24

April 128.65 0.07 136.40 -0.29 145.57 -0.15

Mei 128.86 0.17 136.04 -0.26 145.89 0.22

Juni 129.81 0.74 137.60 1.14 146.49 0.41

Juli 130.80 0.76 142.43 3.51 147.30 0.55

Agustus 131.53 0.56 143.22 0.55 147.29 0.42

September 130.85 -0.52 142.14 -0.75 147.44 0.1

Oktober 131.25 0.31 142.61 0.33 148.09 0.44

November 131.49 0.19 143.01 0.28 150.22 1.44

Desember 131.98 0.37 143.46 0.32 153.40 2.12

Lampiran 4

Perhitungan Metode Nave

No | | | |

1 128.08

2 128.20 128.08 0.12

3 128.56 128.20 0.36 128.32 0.24 0.24 0.0576 0.001867 0.001867

4 128.65 128.56 0.09 128.92 -0.27 0.27 0.0729 0.002099 -0.0021

5 128.86 128.65 0.21 128.74 0.12 0.12 0.0144 0.000931 0.000931

6 129.81 128.86 0.95 129.07 0.74 0.74 0.5476 0.005701 0.005701

7 130.80 129.81 0.99 130.76 0.04 0.04 0.0016 0.000306 0.000306

8 131.53 130.80 0.73 131.79 -0.26 0.26 0.0676 0.001977 -0.00198

9 130.85 131.53 -0.68 132.26 -1.41 1.41 1.9881 0.010776 -0.01078

10 131.25 130.85 0.40 130.17 1.08 1.08 1.1664 0.008229 0.008229

11 131.49 131.25 0.24 131.65 -0.16 0.16 0.0256 0.001217 -0.00122

12 131.98 131.49 0.49 131.73 0.25 0.25 0.0625 0.001894 0.001894

13 133.75 131.98 1.77 132.47 1.28 1.28 1.6384 0.00957 0.00957

14 135.02 133.75 1.27 135.52 -0.50 0.5 0.2500 0.003703 -0.0037

15 136.79 135.02 1.77 136.29 0.50 0.5 0.2500 0.003655 0.003655

16 136.40 136.79 -0.39 138.56 -2.16 2.16 4.6656 0.015836 -0.01584

17 136.04 136.40 -0.36 136.01 0.03 0.03 0.0009 0.000221 0.000221

18 137.60 136.04 1.56 135.68 1.92 1.92 3.6864 0.013953 0.013953

19 142.43 137.60 4.83 139.16 3.27 3.27 10.6929 0.022959 0.022959

20 143.22 142.43 0.79 147.26 -4.04 4.04 16.3216 0.028208 -0.02821

21 142.14 143.22 -1.08 144.01 -1.87 1.87 3.4969 0.013156 -0.01316

22 142.61 142.14 0.47 141.06 1.55 1.55 2.4025 0.010869 0.010869

23 143.01 142.61 0.40 143.08 -0.07 0.07 0.0049 0.000489 -0.00049

24 143.46 143.01 0.45 143.41 0.05 0.05 0.0025 0.000349 0.000349

25 145.05 143.46 1.59 143.91 1.14 1.14 1.2996 0.007859 0.007859

26 145.44 145.05 0.39 146.64 -1.20 1.2 1.4400 0.008251 -0.00825

27 145.79 145.44 0.35 145.83 -0.04 0.04 0.0016 0.000274 -0.00027

28 145.57 145.79 -0.22 146.14 -0.57 0.57 0.3249 0.003916 -0.00392

29 145.89 145.57 0.32 145.35 0.54 0.54 0.2916 0.003701 0.003701

30 146.49 145.89 0.60 146.21 0.28 0.28 0.0784 0.001911 0.001911

31 147.30 146.49 0.81 147.09 0.21 0.21 0.0441 0.001426 0.001426

32 147.29 147.30 -0.01 148.11 -0.82 0.82 0.6724 0.005567 -0.00557

33 147.44 147.29 0.15 147.28 0.16 0.16 0.0256 0.001085 0.001085

34 148.09 147.44 0.65 147.59 0.50 0.5 0.2500 0.003376 0.003376

35 150.22 148.09 2.13 148.74 1.48 1.48 2.1904 0.009852 0.009852

36 153.40 150.22 3.18 152.35 1.05 1.05 1.1025 0.006845 0.006845

JUMLAH 29.8 55.1380 0.212028 0.02109

| |

( )

| |

( )

Lampiran 5

Perhitungan Metode Double Moving Average

No Yt Mt Mt' a b Yt^ et |et| et^2 |et|/Yt et/Yt

1 128.08

2 128.20

3 128.56

4 128.65

5 128.86

6 129.81

7 130.80

8 131.53

9 130.85

10 131.25

11 131.49

12 131.98 130.005

13 133.75 130.478

14 135.02 131.046

15 136.79 131.732

16 136.40 132.378

17 136.04 132.976

18 137.60 133.625

19 142.43 134.594

20 143.22 135.568

21 142.14 136.509

22 142.61 137.456

23 143.01 138.416 133.732 143.1 0.78067

24 143.46 139.373 134.512 144.233 0.81001 143.881 -0.42 0.4205 0.1768 0.00293 -0.0029

25 145.05 140.314 135.332 145.296 0.83034 145.043 0.01 0.0074 0.0001 5.1E-05 5.1E-05

26 145.44 141.183 136.177 146.188 0.83427 146.127 -0.69 0.6865 0.4713 0.00472 -0.0047

27 145.79 141.933 137.027 146.838 0.81759 147.022 -1.23 1.2324 1.5188 0.00845 -0.0085

28 145.57 142.697 137.887 147.506 0.80163 147.656 -2.09 2.0856 4.3499 0.01433 -0.0143

29 145.89 143.518 138.765 148.27 0.79203 148.308 -2.42 2.4181 5.8472 0.01657 -0.0166

30 146.49 144.258 139.651 148.865 0.76781 149.062 -2.57 2.5717 6.6135 0.01756 -0.0176

31 147.30 144.664 140.491 148.838 0.69559 149.633 -2.33 2.3330 5.4430 0.01584 -0.0158

32 147.29 145.003 141.277 148.73 0.62108 149.533 -2.24 2.2433 5.0324 0.01523 -0.0152

33 147.44 145.445 142.022 148.868 0.57058 149.351 -1.91 1.9109 3.6514 0.01296 -0.013

34 148.09 145.902 142.725 149.078 0.52939 149.439 -1.35 1.3491 1.8199 0.00911 -0.0091

35 150.22 146.503 143.399 149.606 0.51721 149.607 0.61 0.6126 0.3753 0.00408 0.00408

36 153.40 147.331 144.062 150.599 0.54473 150.123 3.28 3.2770 10.7389 0.02136 0.02136

JUMLAH 21.1482 46.039 0.14319 -0.0922

Dipilih MA Length=12

| |

| |

( )

( )

Lampiran 6

Perhitungan MPE Metode Trend Analysis dan Metode Holt

Metode Trend Linier

1.657042 0.012937555

1.063909 0.008298826

0.710777 0.005528756

0.087644 0.000681262

-0.41549 -0.003224338

-0.17862 -0.001376017

0.098247 0.000751121

0.115114 0.000875193

-1.27802 -0.00976705

-1.59115 -0.012123055

-2.06428 -0.015699168

-2.28742 -0.017331536

-1.23055 -0.009200364

kmm2015_siska mardiana putri carissa_m0112082.pdf

Documents