## ANALISIS PENJUALAN EMAS DAN PENERAPAN MODEL ESTIMASI YANG EFEKTIF PADA PT ANEKA TAMBANG
Oleh: Fatima Tuzzahara Alkaf 1
Dharma Putra 2
Soebagyo 3
Dosen Program Studi Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Pancasila, Jakarta Email: fatimatuzzahara@univpancasila.ac.id 1

## ABSTRAK
Analisis  Penjualan  Emas  dan  Penerapan  Model  Estimasi  Yang  Efektif  Pada  PT. Aneka  Tambang  (ANTAM)  selama  periode  2012Q1-2016Q4.  Tujuan  penelitian ini  adalah  untuk  mengidentifikasi  model-model  alat  analisis  statistik  yang digunakan  sebagai  alat  prediksi  paling  efektif.  Pengumpulan  data  dilakukan melalui  pengumpulan  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  laporan  kuartalan  PT. Aneka  Tambang  (ANTAM)  Tbk.  Analisis  dilakukan  dengan  menerapkan  enam model  estimasi.  Dari  enam  model  tersebut  menunjukkan  bahwa  estimasi  model semi  average dalam  hal  ini  relatif  lebih  efektif  dibanding  model-model  lainnya dalam meramalkan volume penjualan emas ANTAM.
Kata Kunci: Emas, Penjualan, Ramalan

## A. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  ekonomi  suatu  negara  sangat  mempengaruhi  peningkatan investasi  di  negara  tersebut.  Investasi  merupakan  salah  satu  bentuk  nyata  dari motif  seseorang,  investor  ataupun  organisasi  saat  memegang  dana  tunai  (Jain, 2007). Mulai dari masyarakat kecil sampai atas, investasi mulai banyak digemari karena  investasi  dapat  menjadi  pemasukan  tambahan  bagi  para  investor.  Selain saham,  emas merupakan investasi  yang  cukup menjanjikan dan banyak digemari oleh investor. Emas merupakan salah satu logam mulai yang bernilai tinggi.
Pada  hakikatnya  investasi  merupakan  penanaman  sejumlah  dana  yang dilakukan  pada  saat  ini  dengan  harapan  dapat  memperoleh  keuntungan  di  masa akan datang  (Halim,  2005). Ada dua sisi  yang selalu dimiliki dalam berinvestasi yaitu  sisi return dan  risiko,  serta  hukum  yang  berlaku  dalam  berinvestasi  adalah semakin tinggi return yang ditawarkan maka akan semakin tinggi juga risiko yang harus ditanggung oleh investor tersebut (Tendelilin, 2001).
Dengant  minat  para  investor  yang  cukup  tinggi  tersebut,  maka  suatu estimasi  atau  ramalan  harga  di  masa  mendatang  perlu  di  observasi  dengan  alat prediksi  yang  efektif.  Peramalan  harga  emas  merupakan  salah  satu  cara  untuk memprediksi  atau  memperkirakan  harga  emas  dimasa  yang  akan  datang berdasarkan  data  di  masa  lalu  yang  dapat  digunakan  sebagai  alat  untuk berinvestasi.  Peramalan  dibutuhkan  karena  dunia  bisnis  berhadapan  dengan ketidakpastian di masa depan dengan menentukan model alat prediksi yang efektif
yang  akhirnya  dapat  meningkatkan  jumlah  investor  dan  para  investor  tidak  ragu dalam melakukan investasi emas.
Selain itu, harga emas yang selalu mengalami perubahan karena kurs dollar yang terus bergerak naik maupun turun membuat nilai mata uang rupiah menjadi ikut  tidak  stabil  juga.  Akibatnya  berdampak  pada  harga  jual  maupun  harga  beli emas di pasar yang ikut berubah-ubah. Begitu juga dengan harga emas dunia yang ikut melambung tinggi akibat kurs dollar yang tidak stabil. Salah satu perusahaan yang  bergerak  dalam  bidang  pertambangan  yang  ikut  terkena  dampak  dari  nilai tukar rupiah yang tidak stabil yaitu PT. Antam (Persero) Tbk. Perusahaan tersebut memproduksi  emas  dan  perak.  Akibatnya  harga  emas  pada  Logam  Mulia mengikuti harga emas dunia yang setiap harinya dapat berubah-ubah.

## B. KAJIAN PUSTAKA
Berbagai  penelitian  yang  membahas  tentang  emas  telah  dilakukan, mengingat  emas  merupakan  salah  satu  instrumen  investasi  tertua  sepanjang sejarah  manusia.  Sejak  zaman  dahulu,  emas  sudah  menjadi  alat  penyimpanan kekayaan yang teruji dalam kurun waktu  yang cukup lama. Para investor sampai saat  ini  masih  menyakini  kekuatan  emas  dalam  menghadapi  gejolak ketidakstabilan  fundamental  perekonomian  suatu  negara.  Namun,  belum  banyak penelitian  yang  menganalisis  tentang  investasi  emas  dan  penerapan  model estimasi yang efektif.
Sebuah  penelitian  empiris  yang  dilakukan  Anita  (2015)  mengenai komparasi  investasi  logam  mulia  emas  dengan  saham  perusahaan  pertambangan menemukan  bahwa return dari  investasi  logam  mulia  emas  tidak  memiliki  perbedaan yang berarti dengan return investasi saham perusahaan pertambangan.
Berdasarkan  hasil  analisis  model  estimasi  VAR  yang  dilakukan  Wahyuni  (2014) menunjukkan bahwa dalam jangka pendek return emas tidak berpengaruh terhadap return pasar  saham.  Ini  berarti,  investasi  emas  lebih  baik  atau  lebih menguntungkan  daripada  investasi  saham  pada  masa  terjadinya  inflasi.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  emas  memiliki  keunggulan  untuk  diversifikasi  dan  juga sebagai tempat yang aman bagi investor dan hedge untuk saham.
Sebuah  kajian  yang  dilakukan  Nilawati  (2008)  mengenai  analisis  peramalan penjualan  emas  dan  perak  PT.  Aneka  Tambang  unit  bisnis  pengolahan  dan  pemurnian logam  mulia  sebagai  acuan  dalam  perencanaan  strategi  pemasaran  diketahui  bahwa selama periode 2003  – 2007 penjualan ekspor emas dapat mencapai jumlah 404,96 Kg  setiap  bulannya  (dengan  selang  peramalan  sebesar  -231,741  sampai  dengan 1.041,66).  Peramalan  penjualan  domestik  emas  mencapai  jumlah  117,919  Kg setiap  bulannya  (dengan  selang  peramalan  sebesar  -145,105  sampai  dengan 380,943).  Dapat  dikatakan  bahwa  penjualan  logam  mulia  emas  cenderung mengalami  peningkatan  yang  artinya  minat  investor  terhadap  emas  masih  cukup tinggi.
Sebuah  penelitian  kuantitatif  yang  dilakukan  oleh  Rasella  (2012), menemukan  bahwa  hasil  penjualan  dengan  menggunakan  metode least  square terjadi peningkatan penjualan pada setiap kuartal untuk  kedua jenis produk  yaitu ballpoint tinta fine dan ballpoint tinta gel, namun kenaikan penjualan tidak terlalu signifikan.  Sedangkan  pada  metode  indeks  musim  untuk  produk ballpoint tinta fine terjadi kenaikan penjualan pada kuartal 2, mengalami penurunan pada kuartal
3  dan  kembali  meningkat  kembali  pada  kuartal  4.  Sedangkan  untuk  produk ballpoint tinta gel terjadi hal yang sama namun penurunan penjualan pada kuartal 3  cukup  signifikan  dibanding  dengan  kuartal  2  dan  kemudian  mengalami peningkatan kembali pada kuartal 4.
Investasi  hadir  dengan  tujuan  umum  untuk  menciptakan  uang  serta meningkatkan  nilai  uang  dan  juga  kekayaan  untuk  masa  sekarang  ataupun  masa mendatang.  Terdapat  banyak  instrumen  bagi  investor  dalam  menginvestasikan dana  mereka.  Emas  saat  ini  merupakan  pilihan  investasi  dengan  kategori  aman karena menawarkan return keuangan yang cepat dan mudah kepada investor dan juga  emas  merupakan  investasi  yang  cukup  terjangkau,  hanya  saja  kurang memberikan return yang  kompetitif.  Investor  yang  menanamkan  dananya  dalam bentuk  emas  berarti  mereka  telah  berinvestasi  dalam  aset  dan  ada  manfaat  yang signifikan dalam investasi emas.
Dari  penelitian  sebelumnya  telah  banyak  yang  membahas  mengenai investasi  emas  yang mana investasi  ini cukup menjanjikan untuk  jangka panjang sehingga  angka  penjualan  emas  tiap  tahunnya  terus  mengalami  peningkatan dikarenakan  tingginya  permintaan  akan  emas.  Namun  belum  banyak  ditemui penelitian  yang  membahas  secara  empiris  mengenai  penerapan  model  estimasi atau  ramalan  yang  manakah,  yang  efektif  dan  dapat  digunakan  dalam memprediksi  harga  emas  pada  masa  yang  akan  datang.  Untuk  itu,  penelitian  ini mencoba  untuk  menganalisis  beberapa  pertanyaan  penting  berkaitan  dengan penerapan model estimasi atau ramalan yang efektif dalam meramal harga emas di masa yang akan datang pada PT. Aneka Tambang (ANTAM). Pembahasan dalam penelitian  ini  akan  fokus  pada  analisis  penerapan  model  estimasi  yang  efektif dalam  penjualan  emas  dan  mengidentifikasi  model-model  alat  analisis  statistik yang digunakan sebagai alat prediksi.
Dari beberapa penjelasan diatas dapat disimpulkan peramalan adalah sebuah permintaan barang atau dan jasa untuk masa mendatang melalui data di masa lalu. Manajemen  produksi  menggunakan  hasil  peramalan  untukmenyediakan  stok barang sesuai dengan yang telah diramalkan.

## C. METODE PENELITIAN
Teknik  pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan library research yang bertujuan untuk mendapatkan data sekunder. Data sekunder adalah data  yang  diperoleh  atau  dikumpulkan  peneliti  dari  berbagai  sumber leaflet, laporan-laporan, catatan-catatan, buku-buku, koran dan sebagainya.
Berdasarkan  penguraian  sebelumnya,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa Investasi  merupakan  suatu  aktivitas,  berupa  penundaan  konsumsi  di  masa sekarang  dalam  jumlah  tertentu  dan  selama  periode  waktu  tertentu  pada  suatu asset  yang efisien oleh investor, dengan tujuan  memperoleh keuntungan di  masa yang akan datang pada tingkat  tertentu  sesuai  dengan  yang diharapkan, tentunya yang  lebih  baik  dari  pada  mengkonsumsi  di  masa  sekarang.  Menurut  Fahmi  dan Hadi (2009) dalam bukunya yang berjudul Teori Portofolio dan Analisis Investasi dalam  aktivitasnya  investasi  pada  umumnya  dikenal  ada  dua  bentuk,  yaitu: real investment dan financial  investment .  Perbedaan  antara  investasi  pada real
investment dan financial investment adalah tingkat likuiditas dari kedua investasi tersebut.  Investasi  pada real  investment relatif  lebih  sulit  untuk  dicairkan  karena terbentur  pada  komitmen  jangka  panjang  antara  investor  dengan  perusahaan. Sementara investasi pada financial investment lebih mudah dicairkan karena dapat diperjualbelikan tanpa terikat waktu.
Prasetya  dan  Lukiastuti  (2009)  menjelaskan  bahwa  peramalan  merupakan suatu  usaha  untuk  meramalkan  keadaan  masa  mendatang  melalui  pengujian keadaan  di  masa  lalu.  Esensi  peramalan  adalah  perkiraan  peristiwa-peristiwa diwaktu  yang  akan  datang  atas  dasar  pola-pola  di  waktu  yang  lalu,  dan penggunaan  kebijakan  terhadap  proyeksi-proyeksi  dengan  pola-pola  di  waktu yang lalu. Adapun, Santoso (2009)  mendefinisikan forecasting sebagai  perkiraan munculnya  sebuah  kejadian  di  masa  depan,  berdasarkan  data  yang  ada  di  masa lampau, berbasis pada metode ilmiah (ilmu dan teknologi) serta dilakukan dengan sistematis.
Dari beberapa penjelasan diatas dapat disimpulkan peramalan adalah sebuah permintaan barang atau dan jasa untuk masa mendatang melalui data di masa lalu. Manajemen  produksi  menggunakan  hasil  peramalan  untukmenyediakan  stok barang sesuai dengan yang telah diramalkan.
Dari  uraian  di  atas  maka  berdasarkan  tingkat  ekplanasinya  termasuk predictive research (Supranto,  2007),  yakni  model-model research untuk memperkirakan  fenomena  mendatang.  Metode  kuantitatif  memerlukan  data historik atau empiris dan variabel  yang digunakan harus mempunyai satuan ukur atau dapat  diukur, metode ini beranggapan bahwa pola masa lalu  akan berulang. Metode kuantitatif didasarkan pada pemanipulasian atas data yang tersedia secara memadai dan tanpa intuisi ataupun penilaian subjektif dari orang yang melakukan peramalan.
Dalam  penelitian  ini  yang  diamati  adalah  variabel  penjualan  (PJN)  secara deskriptif kuantitatif dengan menggunakan historical time series per kuartal dari tahun 2012 kuartal 1 sampai 2016 kuartal 4. Bila data tidak tersedia diambil nilai rata-rata pada kuartal tersebut. Dengan menerapkan model metode ordinary least square ,  lalu  diteruskan  dengan metode  semi average , rate  of  growth , smooth moving  average,  naive  method, dan metode  dekomposisi dengan  menggunakan software  Microsoft  Office  Excel versi  2010  sebagai  alat  statistik  yang  digunakan untuk menguji metode mana yang lebih efektif digunakan sebagai alat peramalan kegiatan penjualan emas.

## D. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  karakteristik  masalah  yang  akan  diteliti,  penelitian  ini diklasifikasikan  ke  dalam  penelitian  metode  kuantitatif  dan  uji  SPSS  yang bertujuan  untuk  mengidentifikasi  model-model  alat  analisis  statistik  yang digunakan  sebagai  alat  prediksi  investasi  emas.  Untuk  mengetahui  hasil peramalan  dan  model  estimasi  yang  mana  mempunyai Mean  Square  Error yang terkecil dari tahun 2012 Q1 – 2016 Q4 dibahas sebagai berikut:

## Metode Ordinary Least Square
Model  ini  baik  digunakan  bila  diagram  pancarnya  menunjukkan  pola perubahan yang hampir mendekati garis lurus.
Tabel 1.1

## Model Ordinary Least Square (OLS)
Tahun Kuartal Yt x xy x² ŷ (y-ŷ) (y-ŷ)² I II 1349,57 -9 -12146,13 81 1607,95 -258,38 66760,2244 III 906,77 -8 -7254,16 64 1611,485 -704,715 496623,2312 IV 1584,28 -7 -11089,96 49 1615,024 -30,744 945,193536 I 2509,43 -6 -15056,58 36 1618,513 890,917 793733,1009 II 2083,82 -5 -10419,1 25 1622,102 461,718 213183,5115 III 1641,91 -4 -6567,64 16 1625,641 16,269 264,680361 IV 1155,57 -3 -3466,71 9 1629,16 -473,59 224287,4881 I 1622,96 -2 -3245,92 4 1632,719 -9,759 95,238081 II 1098,58 -1 -1098,58 1 1636,258 -537,678 289097,6317 III 1392,53 0 0 0 1639,797 -247,267 61140,96929 IV 1967,4 1 1967,4 1 1643,336 324,064 105017,4761 I 2106,36 2 4212,72 4 1646,825 459,535 211172,4162 II 1023,74 3 3071,22 9 1650,414 -626,674 392720,3023 III 1111,13 4 4444,52 16 1653,953 -542,823 294656,8093 IV 2430,44 5 12152,2 25 1657,492 772,948 597448,6107 I 2387,85 6 14327,1 36 1661,031 726,819 528265,8588 II 1407,62 7 9853,34 49 1664,57 -256,95 66023,3025 III 1617,54 8 12940,32 64 1668,109 -50,569 2557,223761 IV 1749,65 9 15746,85 81 1671,646 78,004 6084,624016 2012
2013 2014 2015 2016 𝑀𝑆𝐸 = ∑(𝑦 − 𝑦̂) 2 𝑛 − 1 = 4350077,89 18 =  𝟐𝟒𝟏𝟔𝟕𝟏
Maka estimasi di tahun 2017 dapat ditunjukan sebagai berikut:
Tahun
Triwulan
x ŷ 2017 I 10 1675.187 II 11 1678.726 III 12 1682.265 IV 13 1685.804 Total 6721.982

## Metode Semi Average
Salah satu metode untuk melihat trend dari data selain metode tangan bebas, metode  least  square  average  adalah  dengan  metode  semi  average,  hal  ini  bisa diterapkan  bila  variasi  sikli  yang  terdapat  diatas  dan  dibawah  garis  trend  kurang lebih sama.

## Tabel 1.2

## Model Semi Average
Tahun Kuartal Yt T ₁₀ KW
X ̅ ₁₀ KW x ŷ (ŷ-y) (ŷ-y)² I 1482,58 -5 1455,607 -26,973 727,542729 II 1349,57 -4 1473,195 123,625 15283,14063 III 906,77 -3 1490,783 584,013 341071,1842 IV 1584,28 -2 1508,371 -75,909 5762,176281 I 2509,43 -1 1525,959 -983,471 967215,2078 II 2083,82 1 1543,547 -540,273 291894,9145 III 1641,91 2 1561,135 -80,775 6524,600625 IV 1155,57 3 1578,723 423,153 179058,4614 I 1622,96 4 1596,311 -26,649 710,169201 II 1098,58 5 1613,899 515,319 265553,6718 III 1392,53 6 1631,487 238,957 57100,44785 IV 1967,4 7 1649,075 -318,325 101330,8056 I 2106,36 8 1666,663 -439,697 193333,4518 II 1023,74 9 1684,251 660,511 436274,7811 III 1111,13 10 1701,839 590,709 348937,1227 IV 2430,44 11 1719,427 -711,013 505539,4862 I 2387,85 12 1754,603 -633,247 401001,763 II 1407,62 13 1772,191 364,571 132912,014 III 1617,54 14 1789,779 172,239 29666,27312 IV 1749,65 15 1807,659 58,009 3365,044081 4283262,26
T ₁₀ = 15435,47  X ̅ ₁ =1543,547 T ₁₀ = 17194,26  X ̅ ₁ =1719,426 2012 2013 2014 2015 2016 𝑀𝑆𝐸 = ∑(𝑦 − 𝑦̂) 2 𝑛 − 1 = 4283262,26 20 =  𝟐𝟏𝟒𝟏𝟔𝟑, 𝟏𝟏 Estimasi tahun 2017
Tahun Kuartal
𝒚 ̂
𝒚 ̂ 𝟐𝟎𝟏𝟕 2017 I 1543,547 + 17,588 (11) 1737,015 II 1543,547 + 17,588 (12) 1754,603 III 1543,547 + 17,588 (13) 1772,191 IV 1543,547 + 17,588 (14) 1789,779 Total 8053,588

## Metode Rate of Growth
Metode rate  of  growth merupakan  pengembangan  dari  salah  satu pengukuran nilai central yakni rata-rata ukur disamping rata-rata hitung, rata-rata harmonis  dan  lainnya.  Sebenarnya  rata-rata  ukur  lebih  akurat  dibandingkan  rata- rata hitung. Namun, perhitungannya kadang kala relatif lebih sulit.

## Tabel 1.3

## Model Rate of Growth
Tahun Kuartal Yt ŷ (y-ŷ) (y-ŷ)² I 1482,58 P ₀ = 1482,58 1482,58 0 0 II 1349,57 1510,141 -160,571 25783,04604 III 906,77 1538,215 -631,445 398722,788 IV 1584,28 1566,81 17,47 305,2009 I 2509,43 1595,937 913,493 834469,461 II 2083,82 1625,606 458,214 209960,0698 III 1641,91 1655,826 -13,916 193,655056 IV 1155,57 1686,607 -531,037 282000,2954 I 1622,96 1717,961 -95,001 9025,190001 II 1098,58 1749,898 -651,318 424215,1371 III 1392,53 1782,429 -389,899 152021,2302 IV 1967,4 1815,564 151,836 23054,1709 I 2106,36 1849,316 257,044 66071,61794 II 1023,74 1883,694 -859,954 739520,8821 III 1111,13 1918,712 -807,582 652188,6867 IV 2430,44 1954,381 476,059 226632,1715 I 2387,85 1990,713 397,137 157717,7968 II 1407,62 2027,72 -620,1 384524,01 III 1617,54 2065,416 -447,876 200592,9114 IV 1749,65 Pn = 1749,65 2103,812 -354,162 125430,7222 4912429,04 2012 2013
2014 2015 2016 𝑃 𝑛 =   𝑃 0 (1 + 𝑟) 𝑛−1
1749,65 = 1482,58 (1 + 𝑟) 19
Log 1749,65 = Log 1482,58 + 19 Log (1 + 𝑟) 19 Log (1 + 𝑟) = Log 1482,58 + Log 1749,65 Log (1 + 𝑟) = 3,2430 – 3,1710 r = 0,008 / 1,859% 𝑀𝑆𝐸 = ∑(𝑦 − 𝑦̂) 2 𝑛 − 1 = 4912429,04 18 =  𝟐𝟔𝟔𝟒𝟏𝟒, 𝟒𝟎𝟕 Maka estimasi tahun 2017:
Tahun Kuartal n-1 𝒚 ̂ 2017 I 20 2142,922 II 21 2182,759 III 22 2223,336 IV 23 2264,668 Total 8813,685

## Smooth Moving Average
Metode  estimasi  berikutnya  merupakan  rasio  terhadap  rata-rata  bergerak yakni metode smooth moving average (SMA).

## Tabel 1.4

## Model Smooth Moving Average
Tahun Kuartal Yt I 1482,58 II 1349,57 III 906,77 3738,92 1246,307 IV 1584,28 3840,62 1280,207 1246,307 337,973 114225,7487 I 2509,43 5000,48 1666,827 1280,207 1229,223 1510989,184 II 2083,82 6177,53 2059,177 1666,827 416,993 173883,162 III 1641,91 6235,16 2078,387 2059,177 -417,267 174111,7493 IV 1155,57 4881,3 1627,1 2078,387 -922,817 851591,2155 I 1622,96 4420,46 1473,487 1627,1 -4,14 17,1396 II 1098,58 3877,13 1292,377 1473,487 -374,907 140555,2586 III 1392,53 4114,09 1371,363 1292,377 100,153 10030,62341 IV 1967,4 4458,53 1486,177 1371,363 596,037 355260,1054 I 2106,36 5466,31 1822,103 1486,177 620,183 384626,9535 II 1023,74 5097,5 1699,167 1822,103 -798,363 637383,4798 III 1111,13 4241,23 1413,743 1699,167 -588,037 345787,5134 IV 2430,44 4565,31 1512,77 1413,743 1016,697 1033672,79 I 2387,85 5929,42 1976,473 1512,77 875,08 765765,0064 II 1407,62 6225,91 2075,303 1976,473 -568,853 323593,7356 III 1617,54 3963,01 1321,003 2075,303 -457,763 209546,9642 IV 1749,65 3324,81 1108,27 1321,003 428,647 183738,2506
1108,27
7214778,88
2012 2013 2014 2015 2016 𝑀𝑆𝐸 = ∑ 𝑒 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 − 1 = 7214778,88 16 =  𝟒𝟓𝟎𝟗𝟐𝟑, 𝟔𝟖

## Naive Method
Metode ini cukup sederhana yang diestimasi berdasarkan hanya pada tahun realisasi sebelumnya, 𝑦̂ 𝑡+1 . Estimasinya hanya terbatas periode 𝑦̂ 𝑡+1 saja.
Tabel 1.5

## Model Naive
𝑀𝑆𝐸 = ∑ 𝑒 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 − 1 = 7015726,708
18
=  𝟑𝟖𝟗𝟕𝟔𝟐, 𝟔𝟎

## Metode Dekomposisi
Metode  dekomposisi  relatif  lebih  rumit  karena  menggabungkan  variasi musim  dari  data  yang  diamati,  dengan  kecenderungan  bentuk  regresinya  atau dengan  kata  lain  peramalan  regresi  disesuaikan  dengan  kecenderungan  index musim dari data-data yang lalu.
Tahun Kuartal Yt ŷ I 1482,58 II 1349,57 1482,58 -133,01 17691,6601 III 906,77 1349,57 -442,8 196071,84 IV 1584,28 906,77 677,51 459019,8001 I 2509,43 1584,28 925,15 855902,5225 II 2083,82 2509,43 -425,61 181143,8721 III 1641,91 2083,82 -441,91 195284,4481 IV 1155,57 1641,91 -486,34 236526,5956 I 1622,96 1155,57 467,39 218453,4121 II 1098,58 1622,96 -524,38 274974,3844 III 1392,53 1098,58 293,95 86406,6025 IV 1967,4 1392,53 574,87 330475,5169 I 2106,36 1967,4 138,96 19309,8816 II 1023,74 2106,36 -1082,62 1172066,064 III 1111,13 1023,74 87,39 7637,0121 IV 2430,44 1111,13 1319,31 1740578,876 I 2387,85 2430,44 -42,59 1813,9081 II 1407,62 2387,85 -980,23 960850,8529 III 1617,54 1407,62 209,92 44066,4064 IV 1749,65 1617,54 132,11 17453,0521 2017 I 1749,65 7015726,708
2012
2013 2014
2015 2016

## Tabel 1.6

## Model Dekomposisi
Tahun Kuartal Yt Jml 4kw Jml 8kw Rata2 8kw S&I I 1482,58 II 1349,57 5323,2 III 906,77 11673,25 1459,156 0,6214 6350,05 IV 1584,28 13434,35 1679,294 0,9434 7084,3 I 2509,43 14903,74 1862,968 1,3470 7819,44 II 2083,82 15210,17 1901,271 1,0960 7390,73 III 1641,91 13894,99 1736,874 0,9453 6504,26 IV 1155,57 12023,28 1502,910 0,7689 5519,02 I 1622,96 10788,66 1348,583 1,2035 5269,64 II 1098,58 11351,11 1418,889 0,7743 6081,47 III 1392,53 12646,34 1580,793 0,8809 6564,87 IV 1967,4 13054,9 1631,863 1,2056 6490,03 I 2106,36 12980,06 1622,508 1,2982 6490,03 II 1023,74 12698,66 1587,333 0,6449 6208,63 III 1111,13 12880,3 1610,038 0,6901 6671,67 IV 2430,44 13624,83 1703,104 1,4271 6953,16 I 2387,85 14290,2 1786,275 1,3368 7337,04 II 1407,62 15180,49 1897,561 0,7418 7843,45 III 1617,54 15006,11 1875,764 0,8623 7162,66 IV 1749,65 7162,66 895,333 1,9542
2012 2013 2014 2015 2016

## Tabel 1.7

## Index Musim Dekomposisi (IMD)
KW 2012 2013 2014 2015 2016 Median IMD I 1,347 1,2034 1,327 1,2584 1,2927 1,3271 II 1,096 0,7743 0,6358 0,7504 0,7624 0,7827 III 0,6214 0,9453 0,8809 0,6524 - 0,7667 0,7871 IV 0,9434 0,7689 1,2056 1,3606 - 1,0745 1,1031 3,8963 4,00
Maka ramalan tahun 2017 tercatat sebagai berikut:
Tahun Kuartal 𝒚 ̂
𝒚 ̂ 𝟐𝟎𝟏𝟕 2017 I 1529,959 + 15,816 (21) 1862,095 II 1529,959 + 15,816 (22) 1877,911 III 1529,959 + 15,816 (23) 1893,727 IV 1529,959 + 15,816 (24) 1909,543 Total 7543,276 Tabel 1.8

## Model Dekomposisi 2
Tahun Kuartal Yt S yt/s t t2 (t) (yt/s) ŷ (y-ŷ) (y-ŷ)² I 1482,58 1,2927 1146,8864 1 1 1146,88636 1545,775 -63,195 3993,608025 II 1349,57 0,7624 1770,16 2 4 3540,32004 1561,591 -212,021 44952,90444 III 906,77 0,7667 1182,6921 3 9 3548,07617 1577,407 -670,637 449753,9858 IV 1584,28 1,0745 1474,4346 4 16 5897,73848 1593,223 -8,943 79,977249 I 2509,43 1,2927 1941,2315 5 25 9706,15765 1609,039 900,391 810703,9529 II 2083,82 0,7624 2733,2371 6 36 16399,4229 1624,855 458,965 210648,8712 III 1641,91 0,7667 2141,5286 7 49 14990,7004 1640,671 1,239 1,535121 IV 1155,57 1,0745 1075,449 8 64 8603,59237 1656,487 -500,917 250917,8409 I 1622,96 1,2927 1255,4808 9 81 11299,327 1672,303 -49,343 2434,731649 II 1098,58 0,7624 1440,9496 10 100 14409,4963 1688,119 -589,539 347556,2325 III 1392,53 0,7667 1816,2645 11 121 19978,9096 1703,935 -311,405 96973,07403 IV 1967,4 1,0745 1830,9912 12 144 21971,8939 1719,751 247,649 61330,0272 I 2106,36 1,2927 1629,4268 13 169 21182,5482 1735,567 370,793 137487,4488 II 1023,74 0,7624 1342,7859 14 196 18799,0031 1751,383 -727,643 529464,3354 III 1111,13 0,7667 1449,237 15 225 21738,5548 1767,199 -656,069 430426,5328 IV 2430,44 1,0745 2261,9265 16 256 36190,8236 1783,015 647,425 419159,1306 I 2387,85 1,2927 1847,1803 17 289 31402,0654 1798,831 589,019 346943,3824 II 1407,62 0,7624 1846,3012 18 324 33233,4208 1814,641 -407,021 165666,0944 III 1617,54 0,7667 2109,7431 19 361 40085,118 1830,463 -212,923 45336,20393 IV 1749,65 1,0745 1628,3388 20 400 32566,7752 1846,279 -96,629 9337,163641 33924,24 210 2870 366690,8 4363167,03 2012 2013
2014 2015 2016 𝑀𝑆𝐸 = ∑(𝑦−𝑦̂) 2 𝑛−1 = 4363167,03 19
=  𝟐𝟐𝟗𝟔𝟒𝟎, 𝟑𝟕
Setelah  dilakukan  penghitungan  dengan  cukup  teliti,  peneliti  melakukan pembandingan keenam model tersebut sebagai berikut:

## Tabel 1.9

## Rekapitulasi Hasil Estimasi Dengan Keenam Model
I II III IV OLS 1675,167 1678,726 1682,265 1685,804 6721,962 197588,462 Semi Average 1737,015 1754,603 1772,191 1789,779 7053,588 214140,363 Rate of Growth 2142,922 2182,759 2223,336 2264,668 8813,685 266414,407 SMA 1108,27 - - - - 460609 Naive 1749,65 - - - - 389738,47 Dekomposisi 1862,095 1877,911 1893,727 1909,543 7543,276 229682,082 Estimasi 2017 Total MSE Metode
Dari  tabel  diatas  terlihat  bahwa  metode  SMA  dan  Naive  mempunyai kelemahan  yakni  memprediksi  hanya  waktu 𝑦̂ 𝑡+1 saja  sehingga  tidak  bisa digunakan untuk estimasi kuartal  II, III, dan IV serta MSE kedua model tersebut juga cukup besar dibanding model yang lainnya.
Metode rate of growth juga tidak bagus untuk estimasi karena hasil estimasi yang  dihasilkan  oleh  model  tersebut  sangat  jauh  berbeda  dengan  model  yang lainnya  serta  MSE  model  yang  dihasilkan  oleh  metode rate  of  growth relatif besar.  Metode  dekomposisi  juga  disamping  perhitungannya  cukup  rumit  yang mana  metode  ini  juga  harus  memperhatikan  Index  Musim  ditambah  lagi  hasil MSE metode ini jauh diatas OLS dan semi average.
Dengan demikian, dari keenam model yang diterapkan dalam penelitian ini terlihat  bahwa  MSE  yang  lebih  rendah  diperoleh  pada  metode Ordinary  Least Square dan  metode Semi  Average .  Diantara  kedua  model  ini  juga  dapat  dilihat coefisien variasi dari masing-masing rata-rata keenam model tersebut.
𝐶𝑉 = 𝑠 𝑥̅ 𝑥 100% = √𝑀𝑆𝐸 𝑥̅ 2017 Ordinary Least Square Method 𝐶𝑉 = √197588,462 1680,49 𝑥 100% = 26,45% Semi Average Method

## 𝐶𝑉 = √214140,363

## 1763,397
𝑥 100% = 26,24%
Dari perhitungan diatas dapat dilihat bahwa hasil dari kedua metode tersebut hampir  sama  atau  selisihnya  sedikit  sekali,  maka  dalam  estimasi  model  semi average  relatif  lebih  baik  dibanding  model-model  yang  diterapkan  dalam penelitian ini.

## E. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  peramalan  penjualan  untuk  emas  batangan  pada  PT Antam (Persero) Tbk dengan menggunakan 6 metode trend yang telah diterapkan dalam  penelitian  ini,  diperoleh  bahwa  dengan  metode  ordinary  least  square diperoleh  ramalan  penjualan  emas  di  tahun  2017  sebesar  6721,982  kg  dengan Mean  Square  Error sebesar  241671,  sedangkan  dari  hasil  perhitungan  dengan menggunakan metode semi average diperoleh ramalan penjualan emas pada tahun 2017  sebesar  8053,588  kg  dengan  MSE  sebesar  214163,11.  Lebih  lanjut, perhitungan dengan menggunakan metode rate of growth diperoleh total estimasi penjualan tahun 2017 sebesar 8803,685 kg dengan MSE sebesar 266414,40.
Adapun  dari  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  Smooth Moving Average  (SMA) diperoleh  estimasi  kuartal  I sebesar 1108,27 kg  dengan MSE 450923,68. Metode ini memiliki kelemahan karena hanya meramalkan satu periode mendatang. Sama halnya dengan metode naive  yang juga hanya terbatas pada  satu  periode  mendatang  karena  data  yang  diobservasi  adalah  data  kuartal maka  hanya  satu  kuartal  kedepan  yakni  1108,27  kg  dengan  nilai  MSE  cukup tinggi  yaitu  sebesar  389962,60.  Dalam  metode  dekomposisi  yang  relatif  lebih rumit  karena  metode  ini  menggabungkan  index  variasi  musim  dengan  regresi ternyata MSE diperoleh relatif lebih besardari metode Ordinary Least Square dan juga metode Semi Average .
Dengan  demikian  terlihat  bahwa  yang  memiliki  nilai  MSE  lebih  rendah adalah metode Ordinary Least square (OLS) dan juga metode Semi Average. Dari kedua metode tersebut dapat dilihat bahwa metode semi average memiliki angka coefisien regresi yang cukup baik dan angka tersebut dapat digunakan untuk

## DAFTAR PUSTAKA
Anita.  (2015).  Analisis  Komparasi  Investasi  Logam  Mulia  Emas  Dengan  Saham
Perusahaan  Pertambangan  di  Bursa  Efek  Indonesia  2010-2014. Jurnal Bisnis dan Manajemen , 10.
Fahmi, I., & Hadi, Y. L. (2009). Teori Portofolio dan Analisis Investasi. Bandung:
Alfabeta.
Halim, A. (2005). Analisis Investasi. Jakarta: Salemba Empat.
Jain, T. R., & P., K. O. (2007). Economic Concept and Methods. New Delhi: VK.
Publication.
Nilawati,  M.  (2008). Analisis  Peramalan  Penjualan  Emas  dan  Perak  PT.  Aneka Tambang,  Tbk  Unit  Bisnis  Pengolahan  dan  Pemurnian  Logam  Mulia Sebagai  Acuan  Dalam  Perencanaan  Strategi  Pemasaran. Bogor:
Departemen Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, IPB.
Prasetya,  H.,  &  Fitri,  L.  (2009). Manajemen  Operasional. Yogyakarta:  Media Presindo.
PT.  Antam  Tbk.  (2012-2016). Laporan  Kuartal  . Jakarta:  PT.  Antam  (Persero)
Tbk.
Rasella,  V.  (2012). Analisis  Peramalan  Penjualan  Ballpoint  Standard  Pada  PT.
Jalur  Sutramas  di  Jakarta. Jakarta:  Program  Studi  Manajemen,  Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Pancasila.
Santoso,  S.  (2009). Business  Forecasting  Metode  Peramalan  Bisnis  Masa  Kini
Dengan Minitab dan SPSS. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo.
Supranto,  J.  (2007). Metode  Riset  dan  Aplikasi  Dalam  Pemasaran,  Edisi  7.
Jakarta: PT. Rineka Cipta.
Tandelilin,  E.  (2001). Analisis  Investasi  dan  Manajemen  Portofolio,  Edisi
Pertama. Yogyakarta: BPFE UGM.
Wahyuni,  A.  N.  (2014).  Analisis  Perbandingan  Kinerja  Investasi  Emas  dan
Investasi  Saham  Selama  Masa  Inflasi  1994-2013. Jurnal  Bisnis  Strategi ,
15.