-
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
-
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;
c. mengikuti program pelatihan yang diselenggarakan dalam rangka
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;
b. melakukan penyiapan dokumen dan bahan yang diberikan untuk
kegiatan pengumpulan statistik produksi yang mencakup kegiatan
statistik pertanian, industri, pertambangan, energi serta kegiatan statistik
produksi lainya yang ditentukan;
c. mengikuti program pelatihan yang diselenggarakan dalam rangka
kegiatan statistik produksi;
-
14
d. membantu kepala BPS kabupaten dalam menyikapi program pelatihan
petugas lapangan kegiatan statistik produksi;
e. melakukan pembagian dokumen dan peralatan yang diperlukan untuk
pelaksanaan lapangan kegiatan statistik produksi;
f. melakukan pembinaan, pengamatan lanjut, dan pengawasan lapangan
terhadap pelaksanaan kegiatan statistik produksi;
g. melakukan penerimaan dan pemeriksaan dokumen hasil pengumpulan
data statistik produksi;
h. melakukan pengolahan data statistik produksi sesuai dengan sistem dan
program yang ditetapkan, bekerjasama dengan organisasi terkait;
i. melakukan penyiapan dokumen dan atau hasil pengolahan statistik
produksi yang akan dikirim ke BPS dan atau BPS propinsi sesuai
dengan jadwal yang ditetapkan;
j. melakukan evaluasi hasil pengolahan statistik produksi sebagai bahan
masukan untuk penyempurnaan selanjutnya;
k. membantu kepala BPS kabupaten dalam melaksanakan pembinaan
petugas lapangan dalam rangka pengumpulan data statistik produksi di
kabupaten dan di kecamatan;
l. membantu kepala BPS kabupaten dalam koordinasi dan kerjasama
pelaksanaan kegiatan statistik produksi baik dengan pemerintah daerah
maupun instansi lain;
m. melakukan penyiapan naskah publikasi statistik produksi dan
menyampaikan kesatuan organisasi terkait untuk pelaksanaan
pencetakan dan penyebaranya;
n. membantu kepala BPS kabupaten dalam melaksanakan pembinaan
penyusunan publikasi statistik produksi dalam bentuk buku publikasi;
o. membantu kepala BPS kabupaten dalam melaksakan dan
mengembangkan statistik produksi;
p. membantu kepala BPS kabupaten dalam melaksanakan pengendalian
pelaksanaan kegiatan statistik produksi;
-
15
q. membantu kepala BPS kabupaten dalam koordinasi lapangan dengan
pihak kecamatan, koordinator kecamatan dan instansi terkait dalam
pelaksanaan kegiatan statistik produksi;
r. melakukan penyiapan bahan laporan akuntabilitas seksi statistik
produksi;
s. melakukan perhimpunan tata cara dan hasil kegiatan yang dilakukan di
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;
b. melakukan penyiapan dokumen dan bahan yang diberikan untuk
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;
c. mengikuti program pelatihan yang diselenggarakan dalam rangka
kegiatan statistik distribusi;
d. membantu kepala BPS kabupaten dalam menyikapi program pelatihan
petugas lapangan kegiatan statistik distribusi;
e. melakukan pembagian dokumen dan peralatan yang diperlukan untuk
pelaksanaan lapangan kegiatan statistik distribusi;
f. melakukan pembinaan, pengamatan lanjut, dan pengawasan lapangan
terhadap pelaksanaan kegiatan statistik distribusi;
g. melakukan penerimaan dan pemeriksaan dokumen hasil pengumpulan
data statistik distribusi;
-
16
h. melakukan pengolahan data statistik distribusi sesuai dengan sistem
dan program yang ditetapkan, bekerjasama dengan organisasi terkait;
i. melakukan penyiapan dokumen dan atau hasil pengolahan statistik
distribusi yang akan dikirim ke BPS dan atau BPS propinsi sesuai
dengan jadwal yang ditetapkan;
j. melakukan evaluasi hasil pengolahan statistik distribusi sebagai bahan
masukan untuk penyempurnaan selanjutnya;
k. membantu kepala BPS kabupaten dalam melaksanakan pembinaan
petugas lapangan dalam rangka pengumpulan data statistik distribusi di
kabupaten dan di kecamatan;
l. membantu kepala BPS kabupaten dalam koordinasi dan kerjasama
pelaksana kegiatan statistik distribusi baik dengan pemerintah daerah
maupun instansi lain;
m. melakukan penyiapan naskah publikasi statistik distribusi dan
menyampaikan ke satuan organisasi terkait untuk pelaksanaan
pencetakan dan penyebarannya;
n. membantu kepala BPS kabupaten dalam melaksanakan pembinaan
penyusunan publikasi statistik distribusi dalam bentuk buku publikasi;
o. membantu kepala BPS kabupaten dalam melaksakan dan
mengembangkan statistik distribusi;
p. membantu kepala BPS kabupaten dalam melaksanakan pengendalian
pelaksanaan kegiatan statistik distribusi;
q. membantu kepala BPS kabupaten dalam koordinasi lapangan dengan
pihak kecamatan, koordinator kecamatan dan instansi terkait dalam
pelaksanaan kegiatan statistik distribusi;
r. melakukan penyiapan bahan laporan akuntabilitas seksi statistik
distribusi;
s. melakukan perhimpunan tata cara dan hasil kegiatan yang dilakukan di
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;
c. mengikuti program pelatihan yang diselenggarakan dalam rangka
kegiatan statistik Neraca Wilayah dan Analisis Statistik;
d. membantu kepala BPS kabupaten dalam menyikapi program pelatihan
petugas lapangan kegiatan statistik Neraca Wilayah dan Analisis
Statistik;
e. melakukan pembagian dokumen dan peralatan yang diperlukan untuk
pelaksanaan lapangan kegiatan statistik Neraca Wilayah dan Analisis
Statistik;
f. melakukan pembinaan, pengamatan lanjut, dan pengawasan lapangan
terhadap pelaksanaan kegiatan statistik Neraca Wilayah dan Analisis
Statistik;
g. melakukan penerimaan dan pemeriksaan dokumen hasil pengumpulan
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
i. melakukan penyiapan dokumen dan atau hasil pengolahan statistik
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;
c. mengikuti program pelatihan yang diselenggarakan dalam rangka
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
Tanaman Pangan Pemutakhiran Daftar Rumah
Tangga
4 Kamis, 15 Januari 2015 Melanjutkan input data Survei Ubinan
Tanaman Pangan Pemutakhiran Daftar Rumah
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
: variabel tak bebas hasil ramalan
: variabel bebas berupa periode waktu
: 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
: variabel tak bebas hasil ramalan
: variabel bebas berupa periode waktu
: 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
.
Diperoleh nilai MAPE sebesar 0,80846, nilai MAD sebesar
1,12647 serta nilai MSE sebesar 1,89455. Dengan perhitungan
manual, diperoleh nilai MPE sebesar -0,00968. Untuk perhitungan
nilai MPE dapat dilihat pada lampiran 6.
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
.
Diperoleh nilai MAPE sebesar 0,83507, nilai MAD sebesar
1,15267 serta nilai MSE sebesar 2,04660. Dengan perhitungan
manual, diperoleh nilai MPE sebesar -0,00536. Untuk perhitungan
nilai MPE dapat dilihat pada lampiran 6.
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