FORECASTING PEMINAT TENAGA KERJA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE TREND MOMENT (Study Kasus : PT. Mulia Laksana Sejahtera Ponorogo)

ARTIKEL SKRIPSI UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI

FORECASTING PEMINAT TENAGA KERJA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE TREND MOMENT (Study Kasus : PT. Mulia Laksana Sejahtera Ponorogo)

SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Jurusan Teknik Informatika

OLEH : AMBARSASI NPM : 11.1.03.02.0039

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS NUSANTARA PERSATUAN GURU REPUBLIK INDONESIA UNP KEDIRI 2015

Ambarsasi | 11.1.03.02.0039 Teknik – Teknik Informatika

simki.unpkediri.ac.id || 1||








FORECASTING PEMINAT TENAGA KERJA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE TREND MOMENT (Study Kasus : PT. Mulia Laksana Sejahtera Ponorogo) Ambarsasi 11.1.03.02.0039 Fakultas Teknik – Prodi Teknik Informatika [email protected] Drs. Yatmin, M.Pd. dan Resty Wulanningrum, M.Kom. UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI Abstrak Penelitian ini dilatarbelakangi oleh pengamatan peneliti, bahwa dari tahun ke tahun jumlah penduduk yang mengadu nasib ke luar negeri terus mengalami peningkatan. Pertumbuhan penduduk yang besar, persebaran penduduk yang tidak merata serta minimnya lapangan pekerjaan menyebabkan meningkatnya persaingan di dunia kerja yang mengakibatkan mereka yang tidak memiliki tingkat pendidikan tinggi maupun yang tidak memiliki keahlian khusus memilih untuk menjadi TKI. Bekerja sebagai TKI dengan upah yang besar masih menjadi pilihan bagi sebagian masyarakat Ponorogo. Penelitian ini dilakukan di PT. Mulia Laksana Sejahtera yang merupakan salah satu penyedia jasa penyalur TKI di wilayah Ponorogo. Untuk mengetahui peningkatan jumlah TKI di Kabupaten Ponorogo maka diperlukan adanya sistem yang dapat digunakan perusahaan untuk memprediksi jumlah TKI yang akan mendaftar di bulan selanjutnya, serta untuk melakukaan pandataan calon TKI. Hasil akhir dari penelitian ini menghasilkan sebuah aplikasi berbasis dekstop yang dibangun menggunakan Microsoft Visual Basic 2010 untuk memprediksi jumlah peminat TKI pada bulan Januari 2015 dengan menerapkan metode trend moment. Dengan melakukan peramalan terhadap jumlah peminat TKI maka pihak perusahaan dapat memperhitungkan antara jumlah calon TKI dan kebutuhan dari negara tujuan.

Kata kunci : Forecasting, Tenaga Kerja Indonesia, Trend Moment.




I. PENDAHULUAN A. Latar Belakang Pertumbuhan penduduk yang besar, pesebaran penduduk yang tidak merata dan minimnya lapangan pekerjaan dan tingginya gaji serta fasilitas yang dijanjikan menyebabkan munculnya fenomena migrasi tenaga kerja, selanjutnya para pekerja ini dikenalkan dengan istilah pekerja migran (TKI). Keinginan untuk memperbaiki taraf hidup mendorong sejumlah penduduk untuk mengadu nasib ke berbagai negara dari tahun ke tahun yang terus mengalami peningkatan. Penempatan tenaga kerja Indonesia ke luar negeri merupakan program nasional dalam upaya peningkatkan kesejahteraan tenaga kerja dan keluarganya serta pengembangan kualitas sumber daya manusia. TKI bukan lagi sebuah fenomena migrasi penduduk ke luar negeri untuk bekerja, tetapi sudah menjadi sebuah tren yang menjadikan karakter bangsa ini yang sering melakukan pengiriman tenaga kerjanya ke luar negeri. Hingga akhir November 2013 BNP2TKI mencatat penempatan TKI sebanyak 460.723 orang. Dengan rincian 254.445 orang TKI formal (55%) dan 206.278 orang TKI informal (45%). Dari 460.723 orang tersebut, terdapat di negara-negara kawasan Asia Pasifik sebanyak 290.336 orang, di negaranegara kawasan Timur Tengah 99.958 orang, dan negara-negara kawasan Eropa, Amerika, dan Afrika sebanyak 30.380 orang. Kini jumlah TKI sekitar 6,5 juta yang tersebar pada 114 negara di dunia (Indonesia Hebat, 2014). Pada tahun 2010 berdasarkan hasil Sensus Penduduk, jumlah penduduk Kabupaten Ponorogo adalah 855.281 jiwa. Jumlah penempatan tenaga kerja Indonesia (TKI) asal Kabupaten Ponorogo, Jawa Timur, yang bekerja di berbagai negara tujuan selama tahun 2014 mencapai 22.000 Ambarsasi | 11.1.03.02.0039 Teknik – Teknik Informatika

orang. Kebanyakan para TKI Ponorogo tersebut memilih mengadu nasib atau bekerja di Negara Malaysia, Hong Kong, Arab Saudi, Singapura, maupun Korea (Slamet Hadi Purnomo, 2015). Berburu pekerjaan yang menghasilkan rupiah lebih besar di luar negeri agaknya masih menjadi pilihan bagi sebagian masyarakat Ponorogo ketimbang bekerja di tanah air mulai pagi hingga petang dengan pendapatan yang tak seberapa, bahkan tak bisa mencukupi kebutuhan rumah tangga (Endang Sukarelawati, 2014). Berdasarkan penjelasan di atas, maka penulis ingin merancang sebuah aplikasi yang dapat membantu kantor jasa penyalur TKI di Kabupaten Ponorogo dalam meramalkan jumlah peminat TKI pada periode selanjutnya. Dengan menggunakan penghitungan model Trend Moment proses peramalan akan lebih cepat dan mudah. Perhitungan ini diimplementasikan menjadi sebuah aplikasi berbasis desktop sehingga aplikasi ini akan cukup mudah dalam penggunaannya. II. TINJAUAN PUSTAKA A. Forecasting Kata “Forecasting” diartikan sebagai “peramalan (perkiraan) mengenai sesuatu yang belum terjadi” (Pangestu S., 1986: 1). Sedangkan “peramalan” merupakan “suatu usaha untuk meramalkan keadaan di masa yang akan datang melalui pengujian keadaan di masa lalu” (Hery Prasetya dan Fitri Lukiastuti (2009: 43). Jadi forecasting (peramalan) adalah salah satu unsur yang sangat penting dalam pengambilan keputusan, suatu dalil yang dapat diterima bahwa semakin baik ramalan tersedia untuk pimpinan semakin baik pula prestasi kerja mereka sehubungan dengan keputusan yang mereka ambil. simki.unpkediri.ac.id || 5||


B. Tenaga Kerja Indonesia Menurut Depnaker (1994: 4), Tenaga Kerja Indonesia (TKI) diartikan sebagai berikut : Tiap orang yang mampu melakukan pekerjaan baik di dalam maupun di luar hubungan kerja guna menghasilkan barang atau jasa untuk memenuhi kebutuhan hidupnya. Dari definisi di atas dapat kita ambil kesimpulan bahwa yang dimaksud dengan Tenaga Kerja Indonesia (TKI) adalah individu yang mampu bekerja dalam rangka menghasilkan jasa guna untuk memenuhi kebutuhan hidupnya. Kemudian dengan istilah Tenga Kerja Indonesia (TKI) yang berasal dari istilah tenaga kerja, kemudian diberi tambahan belakang dengan kalimat Indonesia yang menunjukkan kata arti khusus yaitu Tenaga Kerja Indonesia. Namun istilah TKI yang sering kita dengar dan yang dimaksud disini adalah TKI yang mempunyai arti sendiri yaitu merupakan jabatan atau predikat seseorang yang dipekerjakan di luar negeri.

Y = nilai trend atau variabel yang akan diramalkan a = bilangan konstant b = slope atau koefisien garis trend X = indeks waktu (dimulai dari 0,1,2,….n) Untuk mencari nilai a dan b pada rumus diatas, dapat digunakan cara sebagai berikut :

C. Metode Trend Moment Metode trend moment menggunakan cara-cara perhitungan statistika dan matematika tertentu untuk mengetahui fungsi yang dibentuk oleh data historis perusahaan. Pada halaman ini akan dibahas mengenai metode yang digunakan penulis dalam pembuatan aplikasi peramalan. Dalam penerapan metode Trend Moment dapat dilakukan dengan menggunakan data historis dari satu variabel, adapun rumus yang di gunakan dalam penyusunan dari metode ini menurut Sugiarto & Dergibson (2002: 208-217), adalah : Y=a+bX Dimana :

Indeks musim =


̅

̅ ̅ ̅ ̅

Dimana : Σy = jumlah dari data penjualan Σx = jumlah dari periode waktu Σxy = jumlah dari data penjualan dikali dengan periode waktu n = jumlah data x = adalah rata-rata permintaan per periode waktu y = rata-rata jumlah penjualan Setelah nilai ramalan yang telah diperoleh dari hasil peramalan dengan metode Trend Moment akan dikoreksi terhadap pengaruh musiman dengan menggunakan indeks musim. Perhitungan indeks musim yaitu :

Selanjutnya untuk mendapatkan hasil ramalan akhir setelah dipengaruhi oleh indeks musim maka akan menggunakan perhitungan sebagai berikut : Y* = Indeks Musim × Y Dimana : Y* = Hasil ramalan dengan menggunakan metode Trend Moment yang telah dipengaruhi oleh indeks musim. Y = Hasil ramalan dengan menggunakan Trend Moment. Setelah itu mengidentifikasi kesalahan terkecil yang digunakan dalam



metode Trend Moment ini dengan menggunakan MSE, rumusnya antara lain : MSE =

∑

Dimana nilai e adalah selisih antara nilai Y dengan peramalan (Yt). Model yang memiliki MSE paling kecil adalah model persamaan yang paling baik. III. TINJAUAN UMUM LOKASI PENELITIAN A. Lokasi penelitian Nama Perusahaan : PT. Mulia Laksana Sejahtera Alamat Perusahaan : Jl. Cempaka No. 01 Ds. Cekok – Kec. Babadan - Kab. Ponorogo Bidang Usaha : Pelaksana Penyuluhan dan Pendaftaran Calon Tenaga Kerja Indonesia

Gambar 3.1 Denah Lokasi PT. Mulia Laksana Sejahtera B. Visi dan Misi 1. Visi Mengutamakan pelayanan terbaik kepada setiap Calon Tenaga Kerja Indonesia tanpa diskriminasi. 2. Misi Mengurangi pengangguran dengan cara memperluas kesempatan kerja dan menempatkan calon tenaga Ambarsasi | 11.1.03.02.0039 Teknik – Teknik Informatika

kerja Indonesia sesuai dengan pendidikan, kemampuan dan ketrampilan yang dimiliki CTKI.

C. Struktur Organisasi

Gambar 3.2 Struktur Organisasi (Sumber : PT. Mulia Laksana Sejahtera, Agustus 2015)

D. Tugas dan Wewenang 1. Kepala UP3CTKI Bertanggung jawab atas segala keperluan perusahaan, meliputi percetakan inventaris kantor serta mengadakan hubungan dengan instansi lain yang berhubungan dengan perusahaan. 2. Bagian Administrasi a) Bertugas menerima dan mempersiapkan semua surat-surat serta arsip-arsip mulai blanko pendaftaran calon tenaga kerja hingga surat perjanjian kerja antar calon TKI dengan PJTKI PT. Mulia Laksana Sejahtera Ponorogo. b) Bertugas menyiapkan dan mengamankan surat berharga (dokumen-dokumen penting) berkaitan dengan hal pembayaran serta memproses dan mengontrol pengambilan gaji (upah) tenaga kerja di luar negeri. 3. Bagian Kasir Bertugas untuk menerima serta mengurus uang pembayaran/administrasi calon TKI yang telah mendaftar. simki.unpkediri.ac.id || 7||


4. Bagian Seleksi Bertugas untuk melakukan tes calon TKI yang sesuai standar serta persyaratan yang harus dipenuhi untuk bekerja di luar negeri untuk selanjutnya dilakukan proses pembekalan/pelatihan sesuai dengan jenis pekerjaan yang akan diambil. Tes seleksi yang harus dilakukan adalah berupa tes fisik serta tes kesehatan(medical). 5. Bagian Rekrutmen Calon TKI Bertugas menangani calon TKI yang telah resmi direkrut oleh PJTKI PT. Mulia Laksana Sejahtera Ponorogo untuk ditempatkan di penampungan PJTKI, para calon tersebut diberi program pembekalan disini, calon TKI diberi pengarahan dan pembekalan yang sekiranya dibutuhkan di luar negeri serta mengatur jadwal pemberangkatan. 6. Driver Bertugas mengantarkan TKI menuju bandara untuk diberangkatkan menuju negara tujuan. IV. IMPLEMENTASI DAN EVALUASI SISTEM A. Analisa Sistem Berikut ini perancangan sistem prediksi jumlah TKI dimana proses dimulai dari user melakukan login terlebih dahulu yang selanjutnya user menginputkan data-data calon tenaga kerja pada bulan-bulan sebelumnya serta menginputkan kriteria bulan yang akan diprediksi, kemudian sistem akan melakukan proses perhitungan sesuai dengan metode yang digunakan. Setelah proses perhitungan selesai, maka hasil dari perhitungan tersebut akan ditampilkan kepada user.


B. Flowchart Sistem

Gambar 4.1 Flowchart Sistem C. Diagram Konteks

Gambar 4.3 Digram Konteks D. Data Flow Diagram (DFD)

Gambar 4.4 DFD Level 1



V. Tampilan Program A. Tampilan Input Login

D. Tampilan Output Hasil Prediksi

Gambar 5.1 Tampilan Input Login B. Tampilan Input Data TKI

Gambar 5.2 Tampilan Input Data TKI C. Tampilan Output Menu Utama

Gambar 5.3 Tampilan Output Menu Utama


Gambar 5.4 Tampilan Output Hasil Prediksi VI. PENUTUP A. Kesimpulan 1. Sistem yang telah dibuat mengacu pada permasalahan yang ada, dimana sistem dapat meramalkan jumlah TKI menggunakan data-data pada bulanbulan sebelumnya sesuai dengan perhitungan berdasarkan metode trend moment. 2. Aplikasi yang telah dibuat ini merupakan sistem yang efektif dalam hal pendataan calon TKI. 3. Metode trend moment dapat digunakan untuk memperkirakan jumlah TKI yang mendaftar dimasa yang akan datang. Dengan menggunakan metode trend moment yang dipengaruhi oleh indeks musim, dapat menambah keakuratan hasil prediksi. B. Saran 1. Aplikasi peramalan jumlah TKI pada PT. Mulia Laksana Sejahtera dapat dilengkapi dengan perhitungan menggunakan metode-metode peramalan lainnya karena tidak menutup kemungkinan bahwa terdapat



metode lain yang cocok untuk diterapkan di perusahaan. 2. Menambahkan metode data mining untuk proses perhitungan/penjurusan CTKI dalam menentukan pekerjaan yang akan dipilih yang mengacu pada keterampilan yang sudah mereka miliki. 3. Mengembangkan sistem menjadi suatu sistem informasi yang lengkap mencakup seluruh proses yang berjalan di perusahaan guna menunjang seluruh kegiatan. 4. Mengembangkan sistem dengan menambahkan fungsi untuk laporan perkembangan serta grafik jumlah TKI di setiap bulan dan laporan forecasting untuk bulan berikutnya. VII. DAFTAR PUSTAKA Abdurrahman, M. 2006. Ketidakpatuhan TKI Sebuah Efek Deskriminasi Hukum. Malang : UMM Press. Halaman 254 Ariani, A., Abdillah, L.A. & Syakti, F. 2013. Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan TKI ke Luar Negeri Menggunakan FMADM. Jurnal Sistem Informasi. Volume 4 Nomor 5, halaman 336-343 Depnaker, Pedoman Penempatan Kerja ke Luar Negeri, Dirjen Pembinaan Penempatan Tenga Kerja. 1994. Jakarta. Halaman 04 dan 13 Depnaker RI, Peraturan Menteri Tenega Kerja Tentang Penempatan Tenaga Kerja Ke Luar Negeri. 1994. Jawa Timur : Balai AKAN. Halaman 53 Gaspersz, V. 2005. Production Planning and Inventory Control Berdasarkan Pendekatan Sistem Terintegrasi MRP II dan JIT Menuju Manufakturing 21.


Jakarta : PT. Gramedia Pustaka Utama. Halaman 71 Indonesia Hebat. 2014. 460.723 Pekerja Indonesia di Luar Negeri Sumbang Devisa Negara. (Online). Tersedia: http://www.indonesiahebat.org/ news/2014/03/, diunduh 9 Oktober 2014 Prasetya, H. & Lukiastuti, F. 2009. Manajemen Operasi, Cetakan Pertama. Yogyakarta : Media Pressindo. Halaman 43 Purnomo, Slamet Hadi. 2015. Penempatan TKI Asal Ponorogo Capai 22.000 Orang. (Online). Tersedia : http://www.antarajatim.com/lihat/b erita/ 149946/penempatan-tki-asalponorogo-capai-22000-orang/, diunduh 24 Januari 2015 Putra, I.N., Pujawan, I.N, & Arvitrida, N.I. 2009. Peramalan Permintaan Dan Perencanaan Produksi Dengan Mempertimbangkan Special Event Di PT. Coca-Cola Bottling Indonesia (PT. CCBI) PlantPandaan. Digital Library Institut Teknologi Sepuluh Nopember Rakasiwih, E., Fitriansyah, M.A. & Inayatullah. 2013. Sistem Informasi Peramalan Pendapatan Retribusi Parkir Dinas Perhubungan Kota Palembang. Jurnal STMIK MDP Sallu, F.S. & Suswaini, E. 2014. Analisa Peramalan Penjualan Handphone Menggunakan Metode Trend Moment. Jurnal Umrah Universitas Maritim Raja Ali Haji Subagyo, P. 1986. Forecasting Konsep dan Aplikasi. Yogyakarta : BPPE UGM. Halaman 01 dan 03 Sugiarto, dan Dergibson, S. 2002. Metode Statistika Untuk Bisnis dan Ekonomi. Jakarta : PT. Gramedia Pustaka Utama. Halaman 208-217



Sukarelawati, E. 2014. TKI Masih Jadi Pilihan Pekerjaan Menjanjikan. (Online). Tersedia: http://www.antarajatim.com/lihat/b erita/132005/, diunduh 25 Oktober 2014



FORECASTING PEMINAT TENAGA KERJA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE TREND MOMENT (Study Kasus : PT. Mulia Laksana Sejahtera Ponorogo)

Recommend Documents