Metode Regresi yang Tepat Untuk Meramalkan Permintaan Minyak Solar di Kabupaten Sumbawa
Koko Hermanto 1 , Fidya Rizqika 2
1 Universitas Teknologi Sumbawa, kokoaction88@gmail.com
2 Universitas Teknologi Sumbawa, Frizqika@gmail.com
Abstract. This  study  aims  to find the proper regression  method  to  predict  the amount of demand for fuel oil in the form of diesel fuel in Sumbawa Regency. The data needed for this research are data on the amount of monthly diesel oil demand in 2018. The data  were analyzed by various regression methods to predict the number of  requests  as  the  dependent  variable  ( )  influenced  by  the  month  of  demand  as  a independent variable ( ). The four methods chosen for analysis are linear, quadratic, cubic, exponential and logarithmic regression. The selection of the proper regression method predicts the case in this study based on the coefficient of determination ( ) and  the  data  processing  using  SPSS.  The  results  of  the  study  show  that  the  right method for forecasting diesel oil demand in 2019 is to use cubic regression methods.
Keywords: Forecasting, Regression Method, Determinant Coefficient, Solar Oil.
Abstrak. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  metode  regresi  yang  tepat untuk  meramalkan  jumlah  permintaan  bahan  bakar  minyak  (BBM)  berupa  solar  di Kabupaten Sumbawa. Data yang diperlukan untuk penelitian ini adalah data jumlah permintaan minyak solar perbulan pada tahun 2018. Data tersebut dianalisis dengan berbagai  metode  regresi  untuk  meramalkan  jumlah  permintaan  sebagai  variabel terikat  ( )  dipengaruhi  oleh  bulan  permintaan  sebagai  varibel  bebas  ( ).  Empat metode  yang  dipilih  untuk  dianalisis  adalah  regresi  linier,  kuadratik,  kubik, eksponensial  dan  logaritmik.  Pemilihan  metode  regresi  yang  tepat  meramalkan kasus  pada  penelitian  ini  berdasarkan  nilai  koefisien  determinasi  ( )  dan pengolahan  datanya  menggunakan  SPSS.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa metode  yang  tepat  untuk  meramalkan  permintaan  minyak  solar  pada  tahun  2019 adalah dengan menggunakan metode regresi kubik.
Keywords: Peramalan, Metode Regresi, Koefisien determinan,Minyak Solar.

## 1 Pendahuluan
Perusahan  yang  baik  tentu  memiliki  tujuan jangka  panjang  supaya  pada  masa yang  akan  datang  dapat  mengalami  perubahan  yang  baik.  Permasalahan  yang umum  dihadapi  oleh  para  pemilik  perusahaan  adalah  bagaimana  meramalkan permintaan, pendapatan atau penjualan barang dan jasa di masa yang akan datang berdasarkan data yang telah dimiliki sebelumnya. hasil peramalan tersebut sangat berpengaruh  pada  keputusan  pemilik  perusahaan  untuk  menentukan  jumlah barang  yang  harus  disediakan  oleh  perusahaan,  apabila  memesan  barang  dalam jumlah  yang  cukup  banyak  dan  ternyata  penjualan  barang  tersebut  hanya  terjual beberapa  saja.  Perencanaan  yang  efektif  baik  untuk  jangka  panjang  maupun jangka pendek bergantung pada peramalan permintaan untuk produk perusahaan. Apabila peramalan atau prediksi ini diterapkan dalam bagian proses perencanaan

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Jurusan Matematika, UNISDA, Lamongan
produksi maka pihak perusahaan akan lebih terbantu dalam penjadwalan produksi, karena  prediksi  ini  dapat  memberikan  output  terbaik  sehingga  diharapkan  resiko kesalahan  yang disebabkan oleh kesalahan perencanaan dapat  ditekan seminimal mungkin [1].
Kegiatan  peramalan  merupakan  suatu  duagaan  atau  prakiraan  terhadap permintaanuntukmasa yang akan datang, selain itu hasil prediksi peramalan yang digunakan untuk perencanaan dan penyusunan kegiatan di masa yang akan datang dapat  juga  dilakukan  dengan  menggunakan  data  lampau,  dimana  data  lampau tersebut akan dilakukan sebuah analisa ilmiah, yaitu dengan menggunakan metode statistika.
Berdasarkan  permasalan  yang  dipaparkan  di  atas  peneliti  melakukan  analisa dalam  menentukan  metode  regresi  yang  tepat  untuk  meramalkan  jumlah permintaan  minyak  solar  di  Kabupaten  Sumbawa  pada  tahun  2019,  metode koefisien  determinan  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  mengambil keputusan  penentuan  metode  regresi  yang  tepat  untuk  meramalkan  permintaan. Sehingga  dari  hasil  penelitian  ini  dapat  menjadi  bahan  pertimbangan  bagi  PT Pertamina  Terminal  Bahan  Bakar  Minyak  (TBBM)  Labuan  Badas  untuk menyediakan persediaan minyak solar untuk konsumen di Kabuten Sumbawa. PT Pertamina TBBM Badas merupakan salah satu Terminal BBM yang melayani dan mendistribusikan BBM kepada konsumen di Kabupaten Sumbawa dan Kabupaten Sumbawa  Barat  serta  BBK  (Pertamax  &  Pertalite)  untuk  Pulau  Sumbawa. Terletak  di  Jalan  Raya  Garuda  Km.  08  Jurusan  Pelabuhan  Badas,  Kabupaten Sumbawa, Provinsi Nusa Tenggara Barat. Dibangun pada Tahun 1979 diresmikan oleh Bapak Soeharto, dan mulai Beroperasi Tahun 1981. Luas Area + 41,300 m 2 . Perusahaan ini juga mengoperasikan 7 kilang minyak.

## 2 Tinjauan Pustaka
Menurut  Heizen-Render  peramalan  permintaan  adalah  proyeksi  permintaan untuk produk atau jasa perusahaan. Peramalan permintaan ini akan mempengaruhi perencanaan  perusahaan  akan  produksi  dan  kapasitas  perusahaan,  sistem penjadwalan,  serta  sebagai  input  dalam  perencanaan  keuangan,  pemasaran,  dan kebutuhan sumberdaya manusia [2].
Peramalan dapat memberikan gambaran masa yang akan datang dengan akurat, dan  sebagai  pendorong  semua  aktivitas  perencanaan.  Alasan-alasan  lain perusahaan melakukan peramalan adalah:
a. meningkatkan kepuasan konsumen;
b. mengurangi kekurangan persediaan;
c. kebutuhan persediaan pengaman yang lebih sedikit;
d. pengiriman yang lebih baik.
Seringkali  kita  mengalami  kesulitan  dalam  menentukan  metode  peramalan seperti apa yang sebaiknya diterapkan terhadap data yang kita miliki. Menentukan metode peramalan yang tepat,memang tidaklah mudah. Yang harus diingat dalam melakukan peramalan adalah bahwa tidak ada satu metode peramalan yang paling sempurna atau tidak ada satu metode  peramalan terbaik yang dapat dipakai untuk semua  jenis  data  yang  kita  miliki.  Sebelum  kita  melakukan  peramalan,  hal  yang penting yang harus kita lakukan adalah melihat pola data yeng kita miliki.

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Metode  yang  digunakan    untuk  membuat  peramalan  berbeda-beda  tergantung periode  peramalan  yang  akan  ditentukan  yaitu  jangka  sangat  pendek,  pendek, menengah,dan  panjang.  Perbedaan  jangka  waktu  peramalan  juga  menunjukkan perbedaan  jumlah  kebutuhan  data  yang  harus  tersedia.  Semakin  panjang  jangka waktu  peramalannya  semakin  banyak  jumlah  data  yang  di  butuhkan.  Pada penelitian ini metode peramalan yang di gunakan adalah metode regresi.
Beberapa  metode  regresi  yang  digunakan  dalam  peramalan  adalah  sebagai berikut [3]:
a. Regresi Linier
̂
b. Kuadratik
̂
c. Kubik
̂
d. Eksponensial
̂
e. Logistik
̂
f. Grownth
̂
g. Compound
̂
Pemilihan  metode  regresi  yang  tepat  dalam  meramalkan  dapat  dilakukan dengan menggunakan beberapa metode, yaitu [3]:
a. Nilai Sidik Ragam (F- Test )
Metode regresi yang dipilih dari metode ini adalah metode regresi yang menghasilkan nilai   F- Test bermakna dengan nilai terbesar.
b. Koefisien determinasi ( )
Metode  regeresi  yang  dipilih  dari  metode  ini  adalah  metode  regresi yang menghasilkan nilai terbesar (mendekati 100%)
c. Kuadrat Tengah Galat ( mean Square Error (MSE))
Metode regresi yang dipilih dari metode ini adalah metode regresi yang mempunyai nilai MSE paling kecil.
d. Persentase Galat ( Percentage Error (PE))
Nilai  yang  negative  akan  dimutlakan  untuk  mencari  rata-rata  PE. Metode  regresi  yang  dipilih  adalah  metode  regresi  yang  mempunyai nilai PE terkecil.

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Dari  ke  tujuh  metode  regresi  tersebut  pada  penelitian  ini  akan  diuji  empat metode  regresi  saja  yaitu  metode  regresi  linier,  metode  regresi  kuadratik  dan metode  regresi  kubik,  sedangkan  empat  metode  untuk  menentukan  metode peramalan  regresi  yang  tepat  pada  penelitian  ini  akan  menggunakan  metode Koefisien  determinasi  ( )  sebagai  metode  untuk  menentukan  metode  regresi yang  tepat  untuk  peramalan  permintaan  minyak  solar  di  Kabupaten  Sumbawa. Perhitungan dilakukan dengan menggunakan bantuan paket program statistic yaitu SPSS untuk meningkatkan akurasi.

## 3 Metodologi Penelitian
3.1  Data dan Populasi
Adapun data penelitian yang diperlukan guna meramalkan permintaan minyak solar  di  Kabupaten  Sumbawa  dan  Kabupaten  Sumbawa  Barat  pada  tahun  2019 terdiri  dari  data  skunder  yaitu  data  jumlah  permintaan  minyak  solar  pada  tahun 2018  dalam  satuan  kilo  liter  (kl).  Data  jumlah  permintaan  minyak  solar  tesebut diperoleh dari PT. Pertamina TBBM Labuan Badas Kabupaten Sumbawa Provinsi Nusa  Tenggara  Barat.  Data  yang  diperoleh  berupa  data  permintaan  harian selanjutnya  data  tersebut  diolah  menjadi  data  bulanan,  Data  permintaan  minyak solar di Kabupaten Sumbawa tahun 2018 disajikan pada tabel 1.
Tabel 1. Jumlah Permintaan minyak Tahun 2018 di PT. Pertamina TBBM Badas No. Bulan Jumlah Permintaan (kl) 1 Januari 3.520 2 Februari 3.166 3 Maret 4.736 4 April 5.096 5 Mei 5.784 6 Juni 6.188 7 Juli 5.694 8 Agustus 5.608 9 September 5.204 10 Oktober 5.706 11 November 5.397 12 Desember 5.592
Sumber: PT Pertamina TBBM Badas telah dihitung

## 3.2  Definisi Variabel
1. Variabel Devenden ( ̂ )
̂ = jumlah permintaan minyak solar
Jumlah  permintaan  minyak  solar  yang  dimaksud  adalah  di  Kabupaten Sumbawa dan Sumbawa Barat pada tahun 2018 dengan satuan kilo liter
2. Variabel Independen ( )
= variabel bulan
Periode bulan pada penelitian ini adalah Januari, Februari, Maret, April, Mei, Juni, Juli, Agustus, September, Oktober, November dan Desember.

## 3.3  Langkah-langkah Penelitian
Adapun langkah-langkah penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Pengumpulan Data
Analisis pola data masing-masing metode
Menentukan nilai
Koefisien Determinan
masing-masing metode
Pilih nilai Koefisien Determinan terbesar sebagai metode terbaik Kesimpulan Kajian Pustaka
Gambar 1. Diagram alir penelitian

## 4 Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan definisi variabel yang telah ditentukan sebelumnya maka Tabel 1 dapat dirbuah ke tabel 2 sebagai berikut.
Tabel 2. Jumlah Permintaan minyak Tahun 2018 di PT. Pertamina TBBM Badas
Bulan X Y Januari 1 3.520 Februari 2 3.166 Maret 3 4.736 April 4 5.096 Mei 5 5.784 Juni 6 6.188 Juli 7 5.694 Agustus 8 5.608 September 9 5.204 Oktober 10 5.706 November 11 5.397 Desember 12 5.592
Sumber: PT Pertamina TBBM Badas telah dihitung
Data  Tabel  2  yaitu  data  pada  kolom  X  dan  Y  di  input  ke  SPSS,  selanjutnya digambar  model  grafik scatter  plot permintaan  minyak  solar  periode  tahun  2018 dengan  SPSS  yaitu  memilih  menu Graphs Legacy  Dialogs Scatter Simple Scatterplot pada  menu Simple  Scatterplot input  “jumlah  permintaan”  sebagai
Axis dan  “bulan”  sebagai Axis kemudian  pilih  OK  maka  outputnya  berupa grafik  yang  disajikan  pada  Gambar  2.  Dari  gambar  grafik  ini  dapat  memberikan informasi  berupa  gambaran  pola  data  permintaan  minyak  solar    pada  periode tahun 2018.
Gambar 2. Grafik Jumlah Permintaan Minyak Solar
Berdasarkan  data  Tabel  1  dan  Gambar  2  jika  peramalan  didekati  dengan menggunakan  metode  regresi  linier  maka double  klik pada gambar  grafik kemudian  pilih  menu atau Add  Fit  Line  at  Total kemudian  pilih liniear sehingaa model output grafiknya disajikan pada Gambar 3.
Gambar 3. Grafik Jumlah Permintaan menggunaka Regresi Linier
Berdasarkan  data  Tabel  1  jika  peramalan  didekati  dengan  menggunakan metode regresi kuadratik maka model grafiknya disajikan pada Gambar 5. Adapun langkah-langkah  menampilin  grafiknya  sama  dengan  menyajikan  grafik  linier sebelumnya tetapi klik menu Quadratic.
Gambar 4. Grafik Jumlah Permintaan menggunaka Regresi Kuadratik
Berdasarkan  data  Tabel  1  jika  peramalan  didekati  dengan  menggunakan metode  regresi  kubik  maka  model  grafiknya  disajikan  pada  Gambar  5.  Adapun langkah-langkah  menampilin  grafiknya  sama  dengan  menyajikan  grafik  linier sebelumnya tetapi klik menu Cubic.
Gambar 5. Grafik Jumlah Permintaan menggunaka Regresi Kubik
Dari Gambar  3 sampai Gambar 5 terlihat pola data lebih cocok menggunakan metode  Regresi  Kubik.  Untuk  lebih  meyakinkan  jawaban  tersebut  maka selanjutnya  akan  ditentukan  nilai koefisien  determinasi  ( )  ketiga  metode tersebut.  Perhitungan  nilai  koefisien  determinan  dilakukan  dengan  menggunakan SPSS  sehingga  diperoleh  nilai untuk  masing-masing  metode  disajikan  pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Nilai Koefisien Determinan masing-masing metode
Equation Model Summary Parameter Estimates R Square F df1 df2 Sig. Constant b1 b2 b3 Linear .454 8.304 1 10 .016  4.023E3  171.955 Quadratic .796 17.520 2 9 .001  2.541E3  807.218 -48.866 Cubic .839 13.858 3 8 .002  1.738E3  1.428E3  -163.551 5.88 1

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Nilai  koefisien  determinan  atau  R Square mengukur  kekuatan  hubungan  antara nilai variabel dependent  sebenarnya dan nilai variabel dependent  yang diprediksi model. Dari Tabel  2 nilai  R Square untuk  metode Regresi liniear sebesar 0,454. Hal  ini menjelaskan bahwa presentase sumbangan pengaruh variabel  independen yaitu  variabel  bulan  permintaan  ( )  dan  jumlah  permintaan  solar  variabel dependen  ( )  yaitu  sebesar  0,454  sedangkan  sisanya  0,546  di  pengaruhi  oleh variabel yang lain yang tidak di masukkan dalam model penelitian. Nilai R Square untuk  metode Quadratic sebesar  0,796.  Hal  ini  menjelaskan  bahwa  presentase sumbangan pengaruh variabel independen yaitu variabel bulan permintaan ( ) dan jumlah  permintaan  solar  variabel  dependen  ( )  yaitu  sebesar  0,796  sedangkan sisanya 0,204 di pengaruhi oleh variabel yang lain yang tidak di masukkan dalam model penelitian. Sedangkan  untuk  R Square untuk  metode cubic sebesar 0,839. hal  ini  menjelaskan  bahwa  presentase  sumbangan  pengaruh  variabel  independen yaitu  variabel  bulan  permintaan  ( )  dan  jumlah  permintaan  solar  variabel dependen  ( )  yaitu  sebesar  0,454  sedangkan  sisanya  0,161  di  pengaruhi  oleh variabel  yang  lain  yang  tidak  di  masukkan  dalam  model  penelitian.  Karena metode  Regresi Cubic memiliki  nilai  paling  besar  maka  metode  peramalan  yang tepat untuk meramalkan permintaan minyak solar untuk tahun berikutnya.

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh,  bahwa  di  antara  ketiga  metode  yang digunakan  untuk  meramalkan  jumlah  permintaan  minyak  solar  di  Kabupaten Sumbawa  dipilih  metode  Regresi Cubic sebagai  metode  peramalan  yang  paling tepat untuk meramalkan jumlah permintaan minyak solar di Kabupaten Sumbawa.

## 6 Ucapan Terimakasih
Pada  kesempatan  ini  tim  peneliti  menyampaikan  terima  kasih  kepada  PT Pertamina TBBM Labuan Badas Kabupaten Sumbawa yang telah memberikan ijin untuk melakukan penelitian. Semoga penelitian ini dapat bermanfaat.

## 7 Daftar Pustaka
[1] Fiati, Rina, 2009, Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan PeramalanPenjualan Barang , Staf Pengajar Fakultas Teknik Universitas Muria Kudus.
[2]  Hibatul  Khiram.  2017. Analisis  Perencanaan  Sistem  Distribusi  Pada  PT. Lafarge Cement Indonesia Aceh Besar. 2 (1): 118-134.
[3]  Rudi  Hartono.  2011. Model  Regresi  yang  tepat  untuk  menggambarkan Produksi  Total  Bakteri  Asam  Laktat  (BAL)  Sosis  Probiotik  Berdasarkan Lama Penyimpanan. 29 (1): 32-38.
[4]  Sulistyono.  2017. Peramalan  Produksi  dengan  Metode  Regresi  Linier Berganda. Prozima. 1 (2): 82-89.