Jurnal Pendidikan Matematika dan Sains
p-ISSN 2721 – 8724 e-ISSN 2722 - 0214
ASIMETRIS VOL 1(NO 1) APRIL 2020: 37- 42
http://jfkip.umuslim.ac.id/index.php/asimetris/issue/view/66

## PERBANDINGAN METODE MA DAN LS PADA TRANSAKSI HARIAN PENYETORAN TUNAI BANK BRI SUNGAI LIPUT
Wiwin Apriani 1 , Nurhayati 2
12 Dosen FKIP, Program Studi Pendidikan Matematika, Universitas Al Muslim, Indonesia Alamat email: wiwina10@gmail.com 1 , nurhayati@umuslim.ac.id 2
ABSTRAK. Tujuan  dari  penelitian  ini  membentuk  grafik  trend  dengan  menggunakan  metode  MA  dan  LS  dari  data  transaksi penyetoran tunai pada bank BRI cabang Sungai Liput. Selanjutnya membandingkan trend antara metode MA dan LS. Data yang digunakan  berupa  data  primer,  yaitu  data  yang  langsung  diperoleh  dengan  menghitung  dan  mencatat  jumlah  transaksi penyetoran tunai harian selama periode September dan Oktober 2019. Hasil yang diperoleh bahwa Trend dalam grafik jumlah transaksi penyetoran tunai periode September - Oktober 2019 memiliki nilai yang tinggi diawal dan pertengahan bulan, disertai beberapa kali fluktuasi. Hal ini disebabkan beberapa faktor kecenderungan dari nasabah. Metode LS mengestimasi nilai jumlah transaksi dari persamaan trend linier tetapi nilai estimasi tersebut jauh dari data aktualnya.  Grafik metode Moving Avarage (MA) (rata-rata  bergerak)  3  harian  dan  5  harian  lebih  baik  dibandingkan  grafik  hasil  metode Least  Square  (LS) (kuadrat  terkecil), karena faktor keakuratan penduga yang lebih mendekati dari nilai data aktualnya.
Kata Kunci: : Least Square; Moving Avarage ; Penyetoran tunai; Trend

## I. PENDAHULUAN
Sektor  perbankan  merupakan  salah  satu sektor  yang  sangat  mendukung  perekonomian. Fungsi  bank  sebagai  suatu  lembaga  keuangan telah membantu pertumbuhan ekonomi masyarakat  dari  berbagai  sektor,  baik  untuk masyarakat  di  pedesaan  maupun  di  perkotaan yang  mempunyai  tingkat  mobilitas  yang  sangat tinggi. Selain itu, peranan bank sebagai lembaga yang  dapat  membantu  meningkatkan  peranan sektor dunia usaha untuk mencapai pertumbuhan  ekonomi  yang  direncanakan, melalui  penyaluran  kredit  ke  berbagai  sektor ekonomi.
Jenis pelayanan yang diberikan oleh bank pada  dasarnya  meliputi  pelayanan  transaksi penyimpanan  uang  dan  penarikan  uang  oleh masyarakat yang dalam hal ini kemudian disebut sebagai  nasabah  bank  yang  bersangkutan. Sedangkan untuk jenis pelayanan khusus lainnya seperti  pembayaran  berbagai  jenis  tagihan diantaranya  tagihan  telepon,  listrik,  dan pensiunan  pegawai  juga  menjadi  bagian  dari sistem  perbankan.  Sistem  pelayanan  perbankan
sangat  mengutamakan  kenyamanan  nasabah dalam  bertransaksi.  Sehingga  untuk  memenuhi tuntutan  tersebut,  sistem  perbankan  pada  saat sekarang  ini  telah  menggunakan  suatu  sistem integrasi  terkoneksi  keseluruh  cabang  dimana bank  tersebut  berada.  Sistem  tersebut  disebut OLIBS  ( Online  Integrated  Banking  System ). Kejadian  dimasa  yang  akan  datang  sebenarnya tidak jauh berbeda dengan kejadian dimasa lalu, hanya  saja  dalam  hal  ini  perlu  diadakan penyesuaian dengan berbagai variabel independent,  seperti  sikap  prilaku  konsumen atau  nasabah, tingkat pendapatan atau penghasilan,  dan  lain  sebagainya  (sembiring, 1995).
Kenyamanan  nasabah  bertransaksi  dapat dilihat  dari  segi  lamanya  waktu  pelayanan nasabah  untuk  suatu  transaksi.  Banyaknya jumlah  transaksi  seperti  transaksi  penyetoran tunai  dan  penarikan  tunai  yang  dapat  dilayani oleh seorang teller setiap harinya dapat dibentuk menjadi  suatu  persamaan  trend  dengan menggunakan  metode  tertentu.  Menurut  Ibrahim (2003)  Trend  sebagai  bagian  dari  deret  berkala
yang  merupakan  sekumpulan  data  yang  dicatat selama  periode  tertentu,  umumnya  berupa  data mingguan,  bulanan,  atau  bahkan  data  tahunan untuk  melakukan  peramalan  jangka  panjang. Trend  merupakan  peramalan  suatu  variabel dengan  variabel  bebasnya  waktu  atau  gerakan dari  deret  berkala  selama  beberapa  tahun  dan cenderung  menuju  pada  suatu  arh,  dimana arahnya  dapat  naik,  mendatar,  maupun menurun. Bentuk trend terdiri dari trend linier dan nonlinier.  Metode  perhitungan  trend  linier umumnya  terdiri  dari  least  square  methode, freehand  methode,  semiavarage  methode  dan moving avarage methode.
Metode MA dan LS digunakan  untuk membentuk  grafik  trend  dari  data  transaksi penyetoran tunai pada Bank BRI cabang Sungai Liput.  Kemudian  membandingkan  grafik  trend antara metode MA dan LS .

## II. METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  adalah  data  primer yang  diperoleh  langsung  dari  hasil    menghitung dan  mencatat  jumlah  transaksi  harian  dari  jenis transaksi  penyetoran  tunai  selama  periode September  sampai  Oktober  2019.  Pencatatan dan  perhitungan  banyaknya  transaksi  harian dilakukan setiap hari setelah penutupan kegiatan kas  harian  dibagian  teller.  Selanjutnya  metode penelitian  yang  digunakan  adalah  sebagai berikut:
a. Metode rata-rata bergerak ( Moving Avarage Method )
Metode  rata-rata  bergerak  adalah  metode trend  yang  semata-mata  memperhalus  fluktuasi dalam  data  deret  berkala.  Untuk  menerapkan metode rata-rata bergerak kedalam sebuah data deret  berkala,  data  tersebut  harus  mengikuti sebuah trend yang cukup linier dan memiliki pola fluktuasi  tertentu  secara  ritmik  (misalnya berulang selama masa periode tertentu). Secara aljabar,  rata-rata  bergerak  dapat  ditulis  sebagai berikut:
Dimana,  F T+1 adalah  nilai  ramalan  untuk periode  T+1  dan  T  adalah  periode  rata-rata bergerak yang dugunakan persatuan waktu.
b. Metode  kuadrat  terkecil  ( Least  Square Method )
Untuk  membentuk  suatu  persamaan  trend, maka  data  yang  dimiliki  harus  memenuhi beberapa asumsi yaitu data sampel berasal dari populasi  yang  berdistribusi  normal,  dengan rataan  µ  dan  variansi  σ 2 ,  atau  dinotasikan sebagai Y i ~ N (µ i , σ 2 ) untuk i data sampel yang ada.  Persamaan  trend  linier  yang  dibentuk sebagai berikut:
bX a Y + = ˆ
Metode LS dapat digunakan  untuk menghitung  suatu  persamaan  sebuah  garis. Pendekatan  paling  baik  untuk  mendapatkan suatu persamaan trend linier dengan menggunakan kedua persamaan berikut:
Perbedaan  antara  nilai  taksiran  ( Ŷ )  dengan nilai  actual  data.  Asumsi  untuk  nilai  galat  ini dalam  suatu  data  trend  adalah  bahwa  galat merupakan suatu variabel acak bebas, berdistribusi  normal,  dengan  nilai  harapan (rataan)  µ  sama  dengan  nol  dan  variansnya bernilai  konstan  σ 2 atau ɛ ~  N  (0,  σ 2 )  untuk setiap I data yang ada.

## III. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Data yang diperoleh dari hasil perhitungan jumlah  penyetor  tunai  selama  priode  September sampai Oktober 2019 adalah sebagai berikut:
Tabel 3.1 Data transaksi harian penyetoran tunai periode September - Oktober 2019 Hari Ke Penyetoran Tunai September Oktober 1 42 52 2 33 46 3 42 42 4 46 50 5 36 38 6 48 42 7 32 36 8 34 40 9 29 32 10 34 34 11 49 45 12 48 36 13 44 33 14 42 44 15 52 29 16 39 40 17 49 26 18 34 52 19 21 40 20 41 34 21 52 25 22 37
Sumber: BRI Cabang Sungai Liput
Selanjutnya dilakuakan perhitungan rata- rata bergerak 3 harian dari data penyetoran tunai adalah sebagai berikut:
Tabel 3.2 Total dan Rata-rata bergerak 3 harian transaksi penyetoran tunai
Hari Ke Jumlah Penyetoran Total Bergerak 3 Hari Rata-rata Bergerak 3 Hari 1 42 2 33
3 42 4 46 117 39,00 5 36 121 40,33 6 48 124 41,33 7 32 130 43,33 8 34 116 38,67 9 29 114 38,00 10 34 95 31,67 11 49 97 32,33 12 48 112 37,33 13 44 131 43,67 14 42 141 47,00 15 52 134 44,67 16 39 138 46,00 17 49 133 44,33 18 34 140 46,67 19 21 122 40,67 20 41 104 34,67 21 52 96 32,00
22 52 114 38,00 23 46 145 48,33 24 42 150 50,00 25 50 140 46,67 26 38 138 46,00 27 42 130 43,33 28 36 130 43,33 29 40 116 38,67 30 32 118 39,33 31 34 108 36,00 32 45 106 35,33 33 36 111 37,00 34 33 115 38,33 35 44 114 38,00 36 29 113 37,67 37 40 106 35,33 38 26 113 37,67 39 52 95 31,67 40 40 118 39,33 41 34 118 39,33 42 25 126 42,00 43 37 99 33,00 44 96 32,00
Sumber: BRI Cabang Sungai Liput
Dari  Tabel  diatas  dapat  dibentuk  grafik trend untuk transaksi harian penyetoran rata-rata bergerak  3  harian  pada  periode  September  - Oktober 2019 sebagai berikut:
40 36 32 28 24 20 16 12 8 4 55 50 45 40 35 30 25 20 Index Ju m la h P e n y e to ra n Length 3 Moving Average MAPE 14,0522 MAD 5,2276 MSD 38,0407 Accuracy Measures Actual Fits Variable Moving Average Plot for Jumlah Penyetoran
Grafik  3.1 Trend  jumlah  transaksi  penyetoran dan rata-rata bergerak 3 harian
Dari  grafik  di  atas  menunjukkan  bahwa jumlah  transaksi  penyetoran  selama  periode September  -  Oktober  2019  cukup  tinggi  di  awal bulan dan pertengahan bulan. Hal ini disebabkan karena  awal  bulan  nasabah  pada  umumnya menerima gaji atau melakukan pengiriman uang. Titik  tertinggi  rata-rata  transaksi  penyetoran terjadi pada akhir bulan meskipun sempat terjadi penurunan  tetapi  masih  dapat  diatasi  dan kembali  normal.  Hal  ini  disebabkan  karena transaksi mendekati penghujung bulan. Sehingga pada  umumnya  kecendrungan  nasabah  untuk melakukan transaksi penyetoran sedikit menurun.  Dengan  metode  rata-rata  bergerak  3 harian,  nilai-nilai  yang  mengalami  perubahan (fluktuasi) yang cukup signifikan telah mengalami penghalusan  sehingga  seperti  tampak  pada grafik 3.1 di atas.
Selanjutnya dengan menggunakan metode  trend  rata-rata  bergerak  5  harian,  di peroleh grafik sebagai berikut:
40 36 32 28 24 20 16 12 8 4 55 50 45 40 35 30 25 20 Index Ju m la h P e n y e to ra n Length 5 Mov ing A v erage MA PE 15,7997 MA D 5,7550 MSD 48,2850 A ccuracy  Measures A ctual Fits Variable Moving Average Plot for Jumlah Penyetoran
Grafik  3.2 Trend  jumlah  transaksi  penyetoran dan rata-rata bergerak 5 harian
Grafik diatas terlihat fluktuasi lebih halus dari  rata-rata  bergerak  3  harian.  Hal  ini dikarenakan  rata-rata  bergerak  5  harian memperhalus  fluktuasi  selama  10  hari  pertama transaksi  sehingga  nilai  rata-ratanya  transaksi terlihat  lebih  stabil.  Begitu  juga  untuk  nilai  rata- rata  pertengahan  sampai  penghujung  bulan. Fluktuasi terlihat stabil dari sebelumnya.
Selanjutnya dilakukan pengujian dengan menggunakan  metode  least  square  untuk  data penyetoran tunai pada bank BRI cabang Sungai Liput  priode  September  -  Oktober  2019.  Untuk taksiran  penyetoran  tunai  periode  September  - Oktober  2019  diperoleh  nilai-nilai  sebagai berikut:
27434 36647 1700 946 2 = = = = ∑ ∑ ∑ ∑ X XY Y X
Kemudian  diperoleh  nilai  a  =  42,04  dan nilai b = -0,114. Sehingga persamaan trend linier dengan  metode LS untuk  transaksi  penyetoran tunai  pada  periode  September  -  Oktober  2019 adalah :
Persamaan  tersebut  digunakan  untuk mencari  nilai  taksiran  ( estimated  value )  yang kemudian  digambarkan  pada  grafik  hubungan antara garis linier dan trend dengan metode LS.
40 36 32 28 24 20 16 12 8 4 55 50 45 40 35 30 25 20 Index Ju m la h P e n y e to ra n MA PE 17,3397 MA D 6,2607 MSD 58,4435 A ccuracy  Measures A ctual Fits Variable Trend Analysis Plot for Jumlah Penyetoran Linear Trend Model Yt = 42,04 - 0,113712*t
Grafik  3.3 Trend  linier  jumlah  transaksi penyetoran
Dari  grafik  di  atas,  nilai-nilai  penduga ( estimasi )  terhadap  jumlah  transaksi  penyetoran di  bulan  September  -  Oktober  2019  membentuk garis  linier  yang  menurun.  Titik-titik  penduga  ini banyak  yang  berbeda  jauh  dari  nilai  data aktualnya.

## IV. SIMPULAN
Adapun  simpulan  dari  penelitian  ini adalah  bahwa  Trend  dalam  grafik  jumlah transaksi  penyetoran  tunai  periode  September  - Oktober  2019  memiliki  nilai  yang  tinggi  diawal dan  pertengahan  bulan,  disertai  beberapa  kali fluktuasi. Hal ini disebabkan oleh beberapa faktor kecenderungan  dari  nasabah.  Metode MA tidak hanya  memperhalus  fluktuasi  data  dari  jumlah transaksi, tetapi juga digunakan untuk meramalkan  data  periode  yang  akan  datang. Metode LS mengestimasi  nilai  jumlah  transaksi dari  persamaan trend  linier tetapi  nilai-nilai estimasi tersebut jauh dari data aktualnya. Grafik metode MA 3  harian  dan  5  harian  lebih  baik dibandingkan  grafik  hasil  metode LS ,  karena
faktor keakuratan penduga yang lebih mendekati dari nilai data aktualnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Abbas, Irfan. (2016). Penerapan Metode Moving
Average  (MA)  Berbasis  Algoritma  Support Vector Machine (SVM) Untuk Membandingkan  Pola  Kurva  dengan  Trend Kurva  Pada  Trading  Forex  Online. Jurnal Ilmiah ILKOM 8 (1), 37-43. https://www.neliti.com/publications/258780/p enerapan-metode-moving-average-ma- berbasis-algoritma-support-vector-machine- svm [25 Januari 2020]
Danar,  Putra,  P.  (2016).  Implementasi  Metode Least  Square  untuk  Prediksi  Penjualan Tahu  Pong. Jurnal  Ilmiah  NERO 2  (2),  75-
81.
https://nero.trunojoyo.ac.id/index.php/nero/a rticle/view/51 [5 Maret 2020]
Ibrahim,  H.  M  Yacob.  (1997). Studi  Kelayakan Bisnis. Jakarta: Rineka Cipta.
Montgomery,  D.  C.,  Jennings,  C.  L.,  &  Kulahci, M.  (2008).  Introduction  to  Time  Series Analysis  and  Forecasting.  United  States  of America: WilleyInterscience.
Sembiring, RK. 1995. Analisis Regresi. Bandung:

## Penerbit ITB
Shanto, Mas (2016). Reyog City. Retrieved from
ANALISIS  TREND  (Materi  X  :  Pengertian dan Metode Least Square): http://ssantoso.blogspot.co.id/2008/08/anali sis-trend-materi-x-pengertian-dan.html. [11
April 2020]