## PENDAHULUAN
Perencanaan pembangunan daerah merupakan elemen  penting  dalam  mencapai  kesuksesan pembangunan  di  daerah    (Orbawati,  2002). Tanpa  perencanaan  yang  matang,  hampir dipastikan  pembangunan  yang  dilakukan  tidak akan  berhasil  mencapai  tujuan  serta  visi  misi yang  telah  ditetapkan.  Sehubungan  dengan  hal tersebut, Badan Perencana Pembangunan Nasional  (BAPPENAS)  mengadakan  program pendidikan  dan  pelatihan  (Diklat)  perencanaan
pembangunan  daerah  untuk  menyusun  dokumen Rencana Pembangunan Jangka Menengah Daerah (RPJMD).
Salah satu mitra BAPPENAS dalam program tersebut  adalah  Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis Universitas  Trunojoyo  Madura  (UTM)  sebagai tindak  lanjut  kerja  sama  Rektor  UTM  dengan pihak BAPPENAS. Kegiatan ini sudah berlangsung  sejak  tahun  2015  dan  hingga  tahun 2019 telah memasuki angkatan VI. Peserta Diklat RPJMD  adalah  utusan  dari  berbagai  aparat
Implementasi Model Proyeksi Simple Time Series : Pelatihan Untuk Perencana Pembangunan Daerah

## Mohtar Rasyid
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Trunojoyo Madura E-mail : mohtar.rasyid@trunojoyo.ac.id
DOI: https://doi.org/10.21107/pangabdhi.v6i1.6929 Naskah diterima 2 Februari 2020, Revisi 30 Maret 2020, Terbit 19 April 2020
Perencanaan  daerah  menjadi  salah  satu  elemen  penting  pembangunan  daerah.  Terkait  dengan  hal tersebut,  Bappenas  serta  Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis  UTM  menyelenggarakan  pelatihan  perencanaan pembangunan  daerah  bagi  aparat  perencana  daerah.  Tujuan  dari  artikel  ini  adalah  untuk mendeskripsikan  kegiatan  pelatihan  yang  meliputi  bahan  kajian,  metode  penyampaian  serta  evaluasi hasil  pelatihan.  Metode  penyajian  di  desain  dengan  pendekatan  before-after  treatment  evaluation. Sebelum  dilakukan  pelatihan,  terlebih  dahulu  dilakukan  simulasi  perhitungan  data  oleh  peserta  yang diukur  waktunya  oleh  narasumber  dan  tim.  Setelah  dilakukan  pelatihan,  peserta  diwajibkan  untuk mengerjakan tugas dengan data riil pembangunan. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa lebih dari separuh (75%) peserta dapat mengerjakan tes dalam waktu yang lebih cepat. Diantara 25% peserta yang masih kesulitan  mengerjakan  tes  dalam  waktu  lebih  cepat  mengakui  bahwa  belum  pernah  membuat  analisis kuantitatif.  Namun  setelah  diberikan  toleransi  perpanjangan  waktu,  semua  peserta  dapat  melakukan tugas  proyeksi  secara  tuntas.  Berdasarkan  hasil  pelatihan  ini  disimpulkan  bahwa  pengenalan  model proyeksi  yang  lebih  sederhana  terbukti  efektif  dalam  meningkatkan  kemampuan  aparat  dalam melakukan perencanaan daerah
Kata kunci: proyeksi, perencana, pembangunan, daerah

## Abstract
Regional planning is one important element  for regional development. Bappenas and Faculty of Economics and Business UTM held regional development planning training for regional planning officers. The purpose of this article is to describe training activities which include study material, delivery methods and evaluation of  training  results.  The  presentation  method  is  designed  by  before-after  treatment  evaluation.  Before  the training is conducted, simulation of data calculation by the participants is first measured by the committee. After  the  training  is  conducted,  participants  are  required  to  work  on  assignments  with  real  development data. Results show that more than half (72%) of participants can take the test in a faster time. Among the 28% of participants admitted that they had never made a quantitative analysis. However, after being given an extended tolerance, all participants can complete the projection task. Based on the results of this training it was concluded that the introduction of a simpler projection model proved effective in increasing the ability of the apparatus to carry out regional planning.
Key Words : projection, planner, development, regions
perencana  pembangunan  daerah  dari  beberapa Badan  Perencana  Daerah  (Bappeda)  level kabupaten/kota  maupun  tingkat  provinsi  di seluruh Indonesia.
Pemateri  Diklat  ini  secara  umum  terdiri  dari tiga  unsur.  Pertama,  akademisi  perencana pembangunan daerah yang sebagian besar adalah dosen dari FEB-UTM yang memiliki pengalaman sebagai narasumber dalam penyusunan dokumen perencanaan daerah. Kedua,  ahli  perencanaan  pembangunan  daerah atau  nasional  yang  merupakan  utusan  dari Bappenas,  Jakarta.  Adapun  unsur  yang  ketiga adalah  praktisi  atau  aparat  daerah  yang  telah memiliki pengalaman menyusun rencana pembangunan daerah dengan cukup baik.
Materi Diklat disesuaikan dengan perkembangan  peraturan  terkait,  masukan  dari Bappenas  mengenai  kurikulum  Diklat  serta dinamika  ekonomi  pembangunan  yang  terjadi saat  ini.  Secara  umum,  materi  Diklat  yang disajikan  antara  lain:  filosofi  pembangunan nasional,  sistem  perencanaan  pembangunan nasional, metode analisis data daerah, identifikasi dan analisis potensi daerah, kebijakan penganggaran,  analisis  dan  evaluasi  kinerja pengelolaan  keuangan  daerah  serta  teknik perumusan  isu  strategis  daerah.  Detail  kegiatan serta  materi  diklat  bervariasi  antar  angkatan, namun  beberapa  materi  menjadi  menu  tetap dalam  beberapa  diklat.  Salah  satu  materi  yang tetap  dipertahankan  adalah  yang  berkaitan dengan  metode  analisis  data  daerah  yang  salah satunya membahas mengenai analisis proyeksi.
Dalam menyusun proyeksi indikator perekonomian,  perencana  pembangunan  daerah banyak menemukan kesulitan untuk memprediksi  nilai  indikator  penting  dalam beberapa  tahun  mendatang.  Kesulitan  tersebut dialami  karena  banyak  diantara  perencana pebangunan daerah kurang terbiasa menggunakan teknik analisis kuantitatif. Halangan  mental  untuk  mempelajari  analisis kuantitatif  biasanya  timbul  dari  asumsi  yang timbul  bahwa  analisis  ini  sangatlah  rumit.  Oleh karena  itu  sangat  diperlukan  pendekatan  baru untuk  membantu  para  perencana  pembangunan daerah  dalam  menyusun  dokumen  perencanaan secara lebih komprehensif.
Beberapa teknik analisis data kuantitatif yang berhubungan  dengan  masalah  proyeksi  ekonomi pada  dasarnya  sudah  banyak  dibahas  oleh beberapa  penulis.  Teknik  yang  paling  sederhana antara lain menggunakan trend data runtun waktu secara  linear    (Badan  Pusat  Statistik,  2010).
Beberapa  teknik  yang  lebih  modern  tidak  hanya menggunakan  persamaan  tunggal,  namun  telah mendesain  persamaan  sistem  untuk  melakukan peramalan yang lebih mendalam  (Saputra et.al., 2012).
Dalam  konteks  yang  lebih  rumit  lagi, pendekatan  proyeksi  bisa  dilakukan  untuk mengestimasi  pola  hubungan  jangka  panjang antar  lebih  dari  dua  variabel    (Putra  dan Meydiawati,  2017).  Penelusuran  yang  lebih panjang  mengenai  sejarah  perkembangan  teknik peramalan kuantitatif menggunakan data ekonomi  makro  dapat  dilihat  dalam  beberapa literatur (Rasyid, 2015).
Pengenalan metode proyeksi secara komprehensif  kepada  peserta  Diklat  sepanjang pengalaman pelatihan pada angkatan sebelumnya,  hanya  menyisakan  rasa  kepenatan dan  mengurangi  motivasi  untuk  mempelajari teknik  proyeksi  secara  tuntas.  Padahal  tujuan utama  dari  pelatihan  adalah  diharapkan  peserta mampu  mengembangkan  budaya  penyusunan kebijakan  berbasis evidence (Adriansyah et.al., 2019).  Jika  penerimaan  awal  peserta  terhadap materi  sudah  kurang  bagus,  selanjutnya  akan berdampak kurang baik.
Untuk  itulah  dalam  Diklat  angkatan  ke  VI dipilih  materi  proyeksi  data  ekonomi  yang memiliki kriteria sebagai berikut:
1. Mudah difahami
2. Menggunakan data riil perencanaan
3. Mudah dipraktekkan
4. Menggunakan alat atau software populer
5. Pernah digunakan dalam penyusunan dokumen perencanaan.
Untuk  menindaklanjuti  rincian  permintaan sebagaimana  tersebut  diatas  maka  dilakukan beberapa langkah pendahuluan. Pertama, penyelenggara  diklat  dengan  masukan  dari narasumber mencari contoh dokumen perencanaan  yang  dinilai  cukup  baik  dalam menggunakan aplikasi proyeksi. Kedua, menelusuri beberapa teknik proyeksi dari metode yang  sederhana  sampai  yang  paling  sederhana. Ketiga, menguji-cobakan metode tersebut terhadap  beberapa  mahasiswa  secara  acak, sebelum  nantinya  betul-betul  digunakan  untuk bahan pelatihan terhadap peserta Diklat RPJMD.
Penelusuran  awal  dari  kegiatan  diatas menghasilkan  beberapa  hal  sebagai  berikut. Pertama,  Dokumen  RPJMD  yang  digunakan sebagai  bahan  acuan  adalah  Dokumen  RPJMD Kota Bandung yang dianggap cukup representatif.  Kedua,  teknik  analisis  proyeksi yang  dipilih  adalah  Model  Simple  Time  Series
dengan  penggunaan  data  tahunan  selama  lima tahun ke belakang (sesuai dengan umur dokumen perencanaan).  Terakhir,  setelah  diuji  cobakan kepada  mahasiswa  semester  awal,  metode  yang dipilih  relatif  mudah  difahami  bahkan  oleh mahasiswa  yang  belum  menempuh  mata  kuliah metode  analisis  kuantitatif  seperti  statistika  dan matematika ekonomi sekalipun.

## METODE
Diklat  RPJMD  angkatan  VI  dilaksanakan  di Gedung  RKB  Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis Universitas  Trunojoyo  Madura.  Peserta  diklat terdiri  dari  para  aparat  perencana  daerah  yang berasal  dari  Bappeda  kota/kabupaten  di  Jawa Timur  serta  beberapa  daerah  lain  luar  Jawa Timur.
Materi yang disajikan dalam Diklat ini adalah model simple  time  series yang  dimodifikasi  dari model  analisis  regresi.  Modifikasi  model  ini dikonstruksi  dengan  menyusun  asumsi  ketat sebagai berikut.
1. Data  yang  digunakan  untuk  perhitungan adalah lima tahun ke belakang.
2. Asumsi  pertumbuhan  data  adalah  linear dengan deviasi yang minimum.
3. Jenis  data  yang  bisa  digunakan  bersifat  stok, seperti PDRB, Jumlah Penduduk dan Angkatan Kerja.
Model  dasar  proyeksi  sederhana  dapat dinyatakan sebagai berikut:
Y =  +  X + e ....................... (1)
Dalam  hal  ini  Y  adalah  variabel  yang  akan diproyeksikan  dan  X  adalah  variabel  prediktor yang  untuk  tujuan  prediksi  bisa  menggunakan variabel  waktu.  Secara  teori,  untuk  memperoleh nilai  proyeksi  maka  terlebih  dahulu  harus mendapatkan estimasi koefisien  dan  . Rumus untuk memperoleh estimasi koefisien  adalah:  = A  B.............................. .....(2) dimana  :
A =  Y(  X 2 )   X  Y............ ...(3) B = n  X 2  (  X) 2 .................... ..(4) Sedangkan  untuk  memproleh  estimasi  koefisien  dilakukan  menggunakan  rumus  sebagai berikut:
 = C  D....................................... .(5) C = n  Y   X  Y........................ (6) D = n  X 2  (  X) 2 .........................(7) Setidaknya dibutuhkan enam langkah formula untuk  memperoleh  model  estimasi  proyeksi untuk  model  (1).  Dengan  proses  yang  bertahap seperti  itu  dapat  menyebabkan  peserta  diklat merasa  jenuh  karena  proses  proyeksi  masih
belum  bisa  dilakanakan  sebelum  mengeksekusi rangkaian  formula.  Sebagai  alternatif,  diajukan formula sebagai berikut:
 = rata-rata Y......................... (8)
 = (d5*2+d4  d2  d1*2)  10.........(9)
Dalam  hal  ini  d5  adalah  data  ke  lima  dan seterusnya.  Teknik  alternatif  yang  ditawarkan lebih sederhana karena hanya membutuhkan dua formula.  Cara  ini  bisa  dilakukan  asal  asumsi yang  sebelumnya  telah  dipenuhi  dan  variabel prediktor diubah menjadi nilai numerik 1 sampai 5.Ilustrasi  contoh  perhitungan  proyeksi  model time  series  sederhana  ini  dapat  diperhatikan dalam ilustrasi tabel sebagai berikut. Angka yang digunakan merupakan data riil PDRB dari daerah tertentu yang dinyatakan dalam satuan juta. Tabel  1.  Data  Mentah  Perhitungan  Model Proyeksi Simple Time Series
No Year PDRB Ident Data Konversi T 1 2010 90.583 data 1 -2 2 2011 134.436 data 2 -1 3 2012 178.468 data 3 0 4 2013 248.793 data 4 1 5 2014 385.833 data 5 2
Sumber:  Materi  PPD-RPJMD,  FEB  UTM,  Angkatan  VI, 2019
Gambar 1. Penyajian Materi Model Proyeksi Simple Time Series
Setelah  materi  disajikan,  maka  langah selanjutnya  adalah  melakukan  evaluasi  terhadap efektivitas  penyajian  materi.  Untuk  keperluan evaluasi,  dilakukan  beberapa  tahapan  sebagai berikut. Pertama, peserta diminta untuk membuat proyeksi  PDRB  menggunakan  bahan  yang disajikan  dalam  materi  sesuai  dengan  standar perhitungan  proyeksi.  Kedua,  setelah  dilakukan pelatihan,  peserta  diminta  untuk  melakukan perhitungan  ulang  proyeksi  yang  dilakukan dengan  menggunakan  materi  baru  yang  telah disesuaikan dengan kebutuhan pelatihan RPJMD.
Selanjutnya  dilakukan  perbandingan  kinerja perhitungan sebelum dan sesudah pelatihan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Bahan  materi  sebagaimana  telah  disinggung dalam bagian sebelumnya didistribusikan dengan dua  tahap.  Tahap  pertama,  materi  proyeksi diberikan  dalam  modul  yang  dibagi  secara bersamaan  dengan  materi  lain  di  awal  pelatihan (sebelum  pelatihan).  Dalam  tahap  ini  peserta diminta  untuk  mengerjakan  pre-test  dengan materi dan bahan yang disajikan sebelumnya.
Sebelum  acara  pelatihan  dimulai,  peserta diklat diminta untuk mengerjakan tugas proyeksi dalam  lembar  jawaban  yang  disediakan  secara khusus.  Disamping  itu,  disediakan  lembar evaluasi  untuk  menampung  “keluhan”  peserta diklat  jika  ditemukan  beberapa  masalah  terkait dengan  soal  yang  diberikan.  Untuk  evaluasi tahap  pertama  dilakukan  penilaian  kinerja  awal guna  menghitung  tingkat  pemahaman  awal peserta.  Hasil record dari  pre-test  ini  dapat direkapitulasi sebagai berikut: Tabel 2. Data Pre-Test Proyeksi
No ID Peserta Hasil 1 Bappeda 02 60 2 Bappeda 05 60 3 Pemda 01 60 4 Bappeda 06 50 5 Pemda 02 50 6 Dinas 12 50 7 Dinas 13 50 8 Pemda 05 50 9 Pemda 07 45 10 Bappeda 01 45 11 Bappeda 09 40 12 Bappeda 08 40
Hasil pre-test menunjukkan bahwa keberhasilan  peserta  dalam  mengerjakan  tugas adalah  sekitar  25%  peserta.  Selebihnya  banyak peserta  yang  tidak  bisa  mengerjakan  tugas dengan  baik.  Soal  pre-test  diberikan  secara take home  exam degan  waktu  pengerjaan  yang  lebih fleksibel.  Beberapa  alasan  disampaikan  oleh pesarta terkait dengan hasil pre-test.
Tabel 3. Informasi Pre-Test
No Deskripsi % 1 Soal rumit 40 2 Waktu kurang 25 3 Contoh minim 10 4 Tidak paham 8 5 Salah hitung 5 6 Lain-lain 12
Terikat dengan hasil pre-test, beberapa argumentasi  disampaikan  oleh  peserta  antara lain:  soal  terlalu  rumit  (40%);  waktunya  sangat singkat (25%); contoh soal tidak ada atau minim (10%);  tidak  faham  dengan  soal  (8%);  salah perhitungan  (5%);  serta  alasan  lain  seperti  telat mendapat soal, masih fotocopy soal, tertinggal di laptop lain, tidak bisa diprint dan lain sebagainya (12%).  Berdasarkan  hasil  pengamatan  dan analisis  terhadap  argumentasi  peserta,  dapat disimpulkan  bahwa  sebagian  besar  peserta memang  belum  pernah  melakukan  analisis proyeksi  sebelumnya.  Analisis  semacam  ini biasanya  dikerjakan  oleh  konsultan  teknis  yang biasanya  menghitung  dengan  formulasi  yang spesifik.  Padahal,  jika  dilakukan  secara  mandiri, maka kualitas proyeksi yang dihasilkan sebenarnya  tidak  terlalu  rumit.  Selanjutnya  nara sumber  menyajikan  materi  proyeksi  dengan pendekatan  baru  yang  lebih  sederhana  dan  lebih efektif.
Gambar 2. Evaluasi Pre Test dan Pendalaman Materi
Setelah  disampaikan  hasil  evaluasi  pre-test dan penyampaian materi proyeksi dengan metode baru  yang  dimodifikasi,  maka  sebagai  akhir pelatihan  dilakukan  post  test  dengan  materi  soal yang hampir sama dengan pre-test.
Tabel 4. Data Post-Test Proyeksi
No ID Peserta Hasil 1 Bappeda 02 80 2 Bappeda 05 85 3 Pemda 01 85 4 Bappeda 06 80 5 Pemda 02 60 6 Dinas 12 70 7 Dinas 13 70 8 Pemda 05 60 9 Pemda 07 55 10 Bappeda 01 50 11 Bappeda 09 50 12 Bappeda 08 50
Berbeda  dengan  pre-test,  untuk  post  ini peserta  hanya  diberikan  jatah  alokasi  waktu pengerjaan  selama  15  menit.  Hasil  post-test menunjukkan  bahwa  secara  umum  terdapat kenaikan poin nilai peserta diklat. Sebanyak 75% peserta  sudah  dapat  mengerjakan  dengan  hasil minimal cukup baik (diatas poin 50).
Banyak  faktor  yang  menyebabkan  nilai  post- test  proyeksi  ini  lebih  tinggi.  Pertama,  peserta sudah  mendapatkan  strategi  pengerjakan  soal yang lebih cepat. Kedua, materi soal sebenarnya sudah  pernah  diperkenalkan  sehingga  tidak  lagi membuat peserta “shock”. Ketiga, peserta sudah dibantu  untuk  mengerjakan  soal  menggunakan software aplikasi Excel sehingga hasil perhitungan lebih cepat dan akurat.
Dengan  bantuan  software,  peserta  diklat bahkan  bisa  juga  membuat  visualisasi  proyeksi indikator  pembangunan  (seperti  PDRB)  secara lebih  “profesional”.  Gambar  3  menyajikan  hasil proyeksi  PDRB  daerah  tertentu  menggunakan aplikasi Excel. Gambar tersebut sebenarnya hasil croping dari  dokumen  RPJMD  Kota  Bandung tahun 2013-2018.
Berbekal contoh serta materi yang disampaikan,  banyak  peserta  yang  mencoba mengutak-atik  data  obyektif  masing-masing daerah  untuk  membuat  proyeksi.  Hasilnya, banyak  peserta  yang  akhirnya  berhasil  membuat proyeksi lima tahunan dengan metode sederhana. Data  post-test  menunjukkan  bahwa  terdapat  25 persen  peserta  diklat  yang  belum  dapat mengerjakan  tugas  dengan  cukup  baik.  Setelah diadakan  penelusuran  lebih  dalam  maka  dapat diketahui bahwa peserta tersebut memang belum pernah memiliki pengalaman sama sekali dengan alat-alat  kuantitatif.  Sungguhpun  demikian,
dengan  bantuan  software,  semua  peserta  dapat membuat proyeksi. Jenis proyeksi yang dihasilkan  tidak  hanya  berbentuk  linear,  namun juga berbentuk non-linear.
Meskipun  secar  teknis,  penyusunan  proyeksi ini  relatif  mudah  untuk  diterapkan,  namun  ada beberapa catatan penting yang berhasil dirangkum  dari  hasil  diskusi  dengan  peserta diklat. Pertama, hasil proyeksi tetaplah merupakan estimasi yang perlu dikaji ketepatannya  secara  kontinyu.  Kedua,  proyeksi berbasis  data  historis  tidak  boleh  mengabaikan informasi  aktual  dan  prospek  ekonomi  ke  depan ( forward  looking ).  Ketiga,  dibutuhkan  kualitas data  yang  dapat  digunakan  oleh  penyusun  atau perencana daerah. Data yang berkualitas merupakan kunci dari keberhasilan proyeksi.
Bagian terakhir dari pelatihan adalah mendiskusikan  kegunaan  proyeksi  untuk  data yang  sifatnya volatile (naik  turun)  dalam  jangka waktu  cepat,  serta  proyeksi  yang  bersifat kualitatif.  Secara  teknis,  data-data  yang  sifatnya volatile  tidak  bisa  didekati  dengan  proyeksi linear.  Oleh  karena  itu  diperlukan  metode  lain guna  menghasilkan  proyeksi  yang  lebih  halus. Beberapa  pendekatan  bisa  digunakan  sebagai alternatif.  Berikut  disampaikan  contoh  kasus dimana  model  simple  proyeksi  mungkin  tidak cukup efektif dalam menghasilkan proyeksi yang tepat.
Kasus  1,  proyeksi  penduduk  akan  lebih  baik meggunakan model proyeksi logaritmic. Kecenderungan  yang  terjadi  adalah  jumlah penduduk mengalami peningkatan namun dengan  tambahan  yang  semakin  sedikit.  Oleh karena  itu  model  non-linear  yang  bersifat smoothing jangka panjang akan lebih cocok.

## Gambar 3. Visualisasi Proyeksi PDRB dengan Excel
Kasus  2,  perubahan  harga  barang  atau  inflasi mungkin  lebih  cocok  menggunakan  pendekatan Moving  Average (MA).  Sifat  inflasi  yang  naik turun dengan ritme yang siklikal cenderung akan sulit  diidentifikasi  pergerakannya  menggunakan proyeksi  linear.  Akan  lebih  baik  menggunakan info  prediksi  yang  dikeluarkan  oleh  badan  yang lebih kredibel seperti Bank Indonesia.
Kasus  3,  proyeksi  untuk  indikator  target tertentu  mungkin  diperlukan  masukan  dari  para ahli  untuk  membuat  prediksi.  Contoh,  target penurunan  angka  kemiskinan  mungkin  tidak perlu  menggunakan  data  historis  kemiskinan yang  semakin  naik.  Kalau  itu  dilakukan  maka tujuan  perencanaan  bersifat  kontraproduktif. Meskipun  data  aktual,  sebagai  misal,  angka kemiskinan  cenderung  naikm  akan  tetapi proyeksi  perencanaan  tetap  harus  menghasilkan penurunan  angka  kemiskinan.  Metode  historis mungkin tidak dapat digunakan dalam kasus ini.

## KESIMPULAN
Berdasarkan proses diklat yang dilaksanakan, khususnya  terkait  dengan  materi  proyeksi  data daerah,  dapat  disimpulkan  beberapa  hal  penting. Pertama,  masih  relatif  banyak  aparat  perencana daerah  yang  tidak  memiliki  kemampuan  untuk melakukan  proyeksi  kuantitatif.  Kedua,  dengan pelatihan  yang  memadahi  akan  semakin  banyak aparat  yang  bisa  menggunakan  alat  untuk membuat proyeksi secara efektif. Jika kecenderungan  ini  meningkat,  maka  ke  depan ketergantuan  badan  perencana  daerah  (Bappeda) terhadap konsultan proyeksi indikator seharusnya mulai berkurang. Ketiga, keberhasilan penyusunan  dokumen  perencanaan  tidak  bisa berdiri  sendiri  tanpa  dukungan  pihak  lain. Kualitas  data  menjadi  unsur  penting  sehingga nantinya penyusunan rencana berbasis data akan menjadi  budaya  dalam  penyusunan  rencana daerah.
Berdasarkan  simpulan,  maka  rekomendasi yang diajukan adalah model pelatihan penyusunan  dokumen  perencanan  masih  perlu diintensifkan.  Badan  perencana  daerah  yang
berhasil  membuat  dokumen  perencanaan  dengan bagus  selayaknya  mendapat  insentif  yang menarik agar ketergantungan penyusunan dokumen  perencanaan  pembangunan  daerah tidak  sepenuhnya  bergantung  pada  konsultan penyusun  naskah.  Karena  sejatinya,  tugas perencanaan  harus  dilakukan  oleh  aparat perencana.

## DAFTAR PUSTAKA
Adriansyah,  A.,  Firdausi,  N.,  &  Wulan,  T.  D. 2019. Pengenalan  Perencanaan  Program Desa  Berbasis  Bukti:  Studi  di  Desa Murtajih Kecamatan Pademawu Kabupaten Pamekasan. Jurnal Pangabdhi . Vol 5. No 2. 62-67 pp.
Badan Pusat Statistik. 2010. Pedoman
Perhitungan  Proyeksi  dan  Angkatan  Kerja. Jakarta: Badan Pusat Statistik.
Orbawati,  E.  B.  2002. Kedudukan  Renstra Dalam  Proses  Perencanaan  Pembangunan Daerah . Jurnal Penelitian Inovasi. 34-37 pp.
Putra,  K.,  &  Meydiawati,  L.  G.  2017. Analisis Vector Auto Regressive Terhadap
Kausalitas  Inflasi  dan  Jumlah  Uang Beredar Indonesia. E-Journal EP Unud. Vol 4. No 3. 180-189 pp.
Rasyid,  M.  2015. Vektor  Auto-regresi:  Catatan Historis  dan  Pengembangan .  Media  Trend. Vol 10. No 1. 57-73 pp.
Saputra, A., Tarno, & Warsito, B. 2012. Analisis Data Runtut Waktu dengan Metode Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System (ANFIS). Jurnal Gaussian. 31-40 pp.
Soares,  A.,  Nurpratiwi,  R.,  &  Makmur.  2015.
Peranan Pemerintah Daerah Dalam Perencanaan  Pembangunan  Daerah. Jurnal Ilmu  Sosial  dan  Ilmu  Politik.  Vol  4.  No  2. 231-236 pp.