Dokumen tersebut membahas tentang peramalan produksi bawang merah dan wortel di Indonesia dengan menggunakan metode semi rata-rata. Metode ini membagi data historis menjadi dua kelompok dan menghitung rata-rata setiap kelompok untuk kemudian dirumuskan persamaan trendnya dan diaplikasikan untuk meramal produksi di tahun-tahun berikutnya. Contoh kasus menunjukkan bagaimana metode ini diimplementasikan untuk memperkirakan produksi

1. Analisa data berkala dengan
metode semi everange

2. Pengertian Peramalan
Pada dasarnya peramalan adalah merupakan suatu
dugaan atau perkiraan tentang terjadinya suatu
keadaan dimasa depan, tetapi dengan
menggunakan metode – metode tertentu maka
peramalan akan menjadi lebih dari sekedar
perkiraan. Peramalan dilakukan dengan
memanfaatkan informasi terbaik yang ada pada
masa itu, untuk menimbang kegiatan dimasa yang
akan datang agar tujuan yang diinginkan dapat
tercapai.

3. Manfaat Peramalan
Adapun manfaat dari peramalan adalah sebagai berikut :
1. Membantu agar perencanaan suatu pekerjaan dapat diperkirakan dengan secara
tepat.
2. Merupakan suatu pedoman dalam menentukan tingkat persediaan perencanaan
dan dapat Sebagai masukan untuk penentuan jumlah investasi.
3. Membantu menentukan pengembangan suatu pekerjaan untuk periode
selanjutnya.

4. Ciri-ciri Trend Sekuler
Trend (T) (atau trend sekuler) adalah gerakan berjangka panjang yang menunjukkan
adanya kecenderungan menuju ke satu arah kenaikan dan penurunan secara
keseluruhan dan bertahan dalam jangka waktu yang digunakan sebagai ukuran adalah
10 tahun ke atas, perlu diketahui bahwa trend sangat berguna untuk membuat
ramalan yang sangat diperlukan bagi perencanaan.
Misalnya:
1. Menggambarkan hasil penjualan
2. Jumlah peserta KB
3. Perkembangan produksi harga
4. Volume penjualan dari waktu ke waktu (dll)

5. Rumus Metode Semi Average (Rata-rata Semi)
Metode trend setengah rata-rata menentukan bahwa untuk
mengetahui fungsi Y = a + bx, semua data historis dibagi menjadi dua
kelompok dengan jumlah anggota masing-masing sama.
a. Metode Setengah Rata-rata dengan data historis dalam jumlah
genap.
b.Metode Setengah Rata-rata dengan data historis dalam jumlah
ganjil
Persamaan trend yang diperoleh dengan menggunakan metode ini,
selain dapat digunakan untuk mengetahui kecenderungan nilai suatu
variabel dari waktu ke waktu, juga dapat digunakan untuk meramal
nilai suatu variabel tersebut pada suatu waktu tertentu.
Persamaannya adalah sebagai berikut :
b =Y2-Y1/ n
Keterangan : b : perubahan nilai variabel setiap tahun
Y1: rata-rata kelompok pertama
Y2: rata-rata kelompok kedua
n : periode tahun antar tahun

6. Tahun Bawang
Merah
(Ton)
2001 861150
2002 766572
2003 762795
2004 757399
2005 732609
2006 794931
2007 802810
2008 853615
2009 965164
2010 1048934
2011 893124
1012 964221
Contoh Kasus
Data Genap Kelompok Genap
Jumlah seluruh data di atas yakni 12 data (Genap). Oleh karena itu analisis data dilakukan dengan cara sebagai berikut:
•Mengelompokkan data menjadi 2 kelompok. Karena jumlah data genap langsung dibagi dua yang masing-masing
kelompok terdiri dari 2 data (Genap).
•Menentukan periode dasar. Misalnya diasumsikan periode dasar menggunakan tahun tengah data tahun kelompok
I sehingga periode dasar terletak antara tahun 2003 dan tahun 2004.
•Menentukan Angka Tahun. Karena periode dasar berangka tahun x = 0 dan terletak antara tahun 2003 dan 2004, maka
angka tahun untuk tahun 2003 adalah -1 dan angka tahun untuk 2004, 2005, 2006 berturut-turut adalah 1, 3, 5 dst.
•Menentukan nilai Semi Total yakni Jumlah total penjualan masing-masing kelompok.
•Menentukan Semi average tiap Kelompok data yaitu dengan cara membagi semi total dengan banyak data dalam
masing-masing kelompok yatitu dibagi dengan 6.

7. LANJUTAN
•Menentukan trend awal tahun yaitu dengan
mengurangkan semi average kelompok 2 dengan semi
average kelompok 1 dan membagi dengan banyak data yaitu
6.
•Dan untuk menentukan peramalan gunakan rumus yang
dijadikan kelompok 1.
Penyelesian:
Untuk Kelompok I
Semi Total = 861150 + 766572 + 762795 + 757399 +
732609 + 794931
= 4.675.456
Semi Average = 4.675.456
6
= 779.242,6667
Untuk Kelompok II
Semi Total = 802810 + 853615 + 965164 + 1048934 +
893124 + 964221
= 5.527.868
Semi Average = 5.527.868
6
=921.311,3333
b = Y2 – Y1
n
= 921.311,3333 - 779.242,6667
6
= 142.068,6666
6
= 23.678,1111
Maka rumus peramalan yang digunakan yaitu
Y’= a + b(x)
Y’= 779.242,6667+23.678,1111(x)

8. Grafik produksi bawang merah di indonesia
Tahun 2001 - 2012
Misalkan untuk meramal pada tahun 2017
Maka x=27/2
=13,5
Y’2017 = a+ b(x)
=779.242,6667 + 23.678,1111(13,5)
= 779.242,6667 + 319.654,4999
Y’2017 = 1.098.897,167
Jadi, dapat diramalkan untuk tahun 2017
produksi Indonesia terhadap bawang merah
yaitu 1.098.897 ton.
Dapat diramalkan juga untuk tahun berikut:
2013 = 1.004.187 ton
2014 = 1.027.862 ton
2015 = 1.051.540 ton
2016 = 1.075.219 ton
2017 = 1.098.897 ton
Tahun Bawang
Merah(Ton)
1999 938293
2000 772818
2001 861150
2002 766572
2003 762795
2004 757399
2005 732609
2006 794931
2007 802810
2008 853615
2009 965164
2010 1048934
2011 893124
2012 964221

9. LANJUTAN
Jumlah seluruh data di atas yakni 14 data (Genap). Oleh karena itu analisis data dilakukan
dengan cara sebagai berikut:
-Mengelompokkan data menjadi 2 kelompok. Karena jumlah data genap langsung dibagi
dua yang masing-masing kelompok terdiri dari 7 data (Ganjil).
-Menentukan periode dasar. Misalnya diasumsikan periode dasar menggunakan tahun
tengah data tahun kelompok II, sehingga periode dasarnya adalah tahun 2009
-Menentukan Angka Tahun. Karena periode dasar tahun 2009 berangka tahun x = 0, maka
angka tahun untuk tahun 2010, 2011, 2012 adalah 1, 2, 3 dan angka tahun untuk 2008,2007,
2006 adalah -1, -2, -3 ..., dst.
-Menentukan nilai Semi Total yakni Jumlah total penjualan masing-masing kelompok.
-Menentukan Semi average tiap Kelompok data. Semi Average untuk kelompok 1 yaitu
membagi semi total dengan banyaknya data yaitu dengan dibagi 7.
-Menentukan trend awal tahun yaitu dengan mengurangkan semi average kelompok 2
dengan semi average kelompok 1 dan membagi dengan banyak data yaitu 7.
Dan untuk menentukan peramalan gunakan rumus yang dijadikan sebagai kelompok 1.

10. Tahun Bawang
Merah (Ton)
Kel x Semi
Total
Semi Average Trend
Awal
Tahun
1999 938293
II
-
10
5.591.636
798.805,14=
Y1 798.805,14
+
14.921,7(x)
2000 772818 -9
2001 861150 -8
2002 766572 -7
2003 762795 -6
2004 757399 -5
2005 732609 -4
2006 794931
I
-3
6.322.799 903.257 = Y2 903.257 +
14.921,7(x)
2007 802810 -2
2008 853615 -1
2009 965164 0
2010 1048934 1
2011 893124 2
2012 964221 3

11. Penyelesaian
Untuk Kelompok I
Semi Total = 794931 + 802810 + 853615 + 965164 + 1048934 + 893124 +
964221
= 6.322.799
Semi Average = 6.322.799
7
= 903.257
Untuk Kelompok II
Semi Total = 938293 + 772818 + 861150 + 766572 + 762795 + 757399 + 732609
= 5.591.636
Semi Average = 5.591.636
7
=798.805,14
b = Y2 – Y1
n
= 903.257 - 798.805,14
7
= 14.921,7
Maka rumus peramalan yang digunakan yaitu
Y’ = a+ b(x)
Y’ = 903.257 + 14.921,7(x)

12. Grafik produksi Indonesia terhadap bawang merah (ton)
Misalkan untuk meramal pada tahun 2020 yang akan datang
Untuk tahun 2020, x= 11
Y’2020 = a + b(x)
Y’2020 = 903.257 + 14.921,7(11)
Y’2020 = 903.257 + 164.138,7
Y’2020 = 1.067.395,7
Jadi, dapat diramalkan untuk tahun 2020 produksi Indonesia terhadap bawang merah
yaitu 1.067.395,7 ton.
Dapat diramalkan juga untuk tahun berikut:
2013 = 962.943,8 ton
2014 = 977.865,5 ton
2015 = 992.787,2 ton
2016 = 1.007.708,9 ton
2017 = 1.171.847,6 ton

13. Tahun Wortel
(Ton)
2000 326693
2001 300648
2002 282248
2003 355802
2004 423722
2005 440002
2006 391371
2007 350171
2008 367111
2009 358014
2010 403827
2011 526917
2012 465534
Data Ganjil
Grafik produksi wortel (ton) di Indonesia
Dalam metode semi average yang jumlah
datanya ganjil dapat dikerjakan dengan 2 cara, yaitu :
1. Jumlah deret berkala dikelompokkan menjadi 2
bagian yang sama dengan cara memasukkan periode
tahun serta nilai deret berkala tertengah ke dalam
tiap kelompok
b = Y2 - Y1
n-1

14. Tahun Wortel
(Ton)
Kel x Semi
Total
Semi Average Trend Awal
Tahun
2000 326 693
I
-
3
2.520.486
360.069,4286 360.069,4286
+
8153,78571x
2001 300 648
-
2
2002 282 248
-
1
2003 355 802 0
2004 423 722 1
2005 440 002 2
2006 391 371 3
2006 391 371
II
3
2.862.945
408.992,1429
408.992,1429
+
8153,78571x
2007 350 171 4
2008 367 111 5
2009 358 014 6
2010 403 827 7
2011 526 917 8
2012 465 534 9
Untuk kelompok I
Semi Total = 326693 + 300648 + 282248 + 355802 + 423722 + 440002 + 391371
= 2.520.486
Semi Average = 2.250.486
7
= 360.069,4286

15. Untuk kelompok II
Semi Total = 391371 + 350171 + 367111 + 358014 + 403827 + 526917 + 465534
= 2.862.945
Semi Average = 2.862.945
7
= 408.992,1429
b = Y2 – Y1
n-1
= 408.992,1429 - 360.069,4286
7 – 1
= 48.922,7143
6
= 8153,785717
Maka rumus peramalan yang digunakan yaitu
Y’ = a + b(x)
Y’ = 360.069,4286 + 8153,785717(x)

16. Misalkan untuk meramal pada tahun 2015 yang akan datang
Untuk tahun 2015, x = 12
Y’2015 = a+ b(x)
Y’2015 = 360.069,4286 + 8153,785717(12)
Y’2015 = 360.069,4286 + 97.845,42852
Y’2015 = 457.914,8571
Jadi, dapat diramalkan untuk tahun 2015 produksi Indonesia terhadap wortel
yaitu 457.914 ton.
Dapat pula diramalkan untuk tahun berikut:
2013 = 441.607 ton.
2014 = 449.761 ton.
2015 = 457.914 ton.

17. 2. Jumlah deret berkala dikelompokkan menjadi 2 bagian yang sama dengan cara
menghilangkan periode tahun serta nilai deret berkala tertengah.
b = Y2- Y1
n+1
Tahun Wortel
(Ton)
Kel x Semi
Total
Semi Average Trend Awal
Tahun
2000 326 693
I
-5
2.129.115
354.852,5
354.852,5 +
8153,785714(x)
2001 300 648 -3
2002 282 248 -1
2003 355 802 1
2004 423 722 3
2005 440 002 5
2007 350 171
II
9
2.471.574
411.929
411.929 +
8153,785714(x)
2008 367 111 11
2009 358 014 13
2010 403 827 15
2011 526 917 17
2012 465 534 19
Untuk kelompok I
Semi Total = 326 693 +300 648 + 282 248 + 355 802 + 423 722 + 440 002
= 2.129.115
Semi Average = 2.129.115
6
= 354.852,5

18. Untuk kelompok II
Semi Total = 350 171 + 367 111 + 358 014 + 403 827 + 526 917 + 465 534
= 2.471.574
Semi Average = 2.471.574
6
= 411.929
b = Y2 – Y1
n+1
= 411.929 - 354.852,5
6+1
= 57.076,5
7
= 8153,785714
Jadi rumus peramalan yang digunakan yaitu
Y’ = a + b(x)
Y’ = 354.852,5 + 8153,785714(x)

19. Misalkan untuk meramalkan pada tahun 2019
Untuk tahun 2019, x = 33/ 2 =16,5
Y’2019 = a + b(x)
Y’2019 = 354.852,5 + 8153,785714(x)
Y’2019 = 354.852,5 + 8153,785714(16,5)
Y’2019 = 354.852,5 + 134.537,4643
Y’2019 = 489.389,9643
Jadi, dapat diramalkan untuk tahun 2019 produksi
Indonesia terhadap wortel yaitu 489.389 ton.
Dapat pula diramalkan untuk tahun berikut :
2013 = 440.467 ton
2014 = 448.621 ton
2015 = 456.774