kesalahan diasumsikan menjadi acak atau tidak perlu diperhatikan dan model dapat dianggap cukup tepat.
Koefisien autokorelasi dari data random akan mempunyai distribusi yang mendekati kurva normal baku dengan nilai tengah nol dan kesalahan
standar seperti yang dinotasikan pada persamaan 2.18.
b. Uji Statistik Q Box-Pierce
Untuk memeriksa apakah autokorelasi nilai-nilai sisa residu berpola acak atau berbeda nyata dari nol dapat juga dicari menggunakan statistik Q Box-
Pierce dengan persamaan sebagai berikut:
m k
k
r n
Q
1 2
2.20 di mana:
Q = hasil perhitungan statistik Box-Pierce m = jumlah autokorelasi residu
n = N - d N = jumlah anggota sampel
r
k
= nilai koefisien autokorelasi time lag k Kriteria pengujian:
derajat bebas db = m-p-q-P-Q Jika
≤
,
artinya nilai error bersifat random model diterima Jika
,
artinya nilai error tidak bersifat random model ditolak
2.9 Peramalan dengan Model ARIMA Box-Jenkins
Setelah parameter-parameter model ARIMA diestimasi, maka langkah selanjutnya adalah menggunakan model tersebut untuk peramalan. Tujuan peramalan adalah untuk
Universitas Sumatera Utara
menduga nilai deret waktu pada masa yang akan datang dengan kesalahan yang sekecil mungkin. Nilai ramalan dihitung untuk beberapa periode kedepan dengan
menggunakan model-model yang telah diuji ketepatan modelnya untuk peramalan.
Untuk menguji ketepatan ramalan, maka digunakan nilai MSE Mean Square Error atau MAPE Mean Absolute Percentage Error yang merupakan ukuran
ketepatan model. Model yang terbaik adalah model yang memiliki nilai MSE yang
terkecil. Selain nilai MSE, nilai rata-rata persentase kesalahan atau MAPE Mean Absolute Percentage Error dari ramalan juga dapat digunakan sebagai bahan
pertimbangan dalam menentukan model yang terbaik.
2.10 Alat Analisis
Dalam penelitian ini penulis menggunakan software SPSS versi 17 dan Minitab 6 untuk membantu menganalisis data. Dalam hal ini software SPSS dipakai untuk plot
analisis koefisien autokorelasi dan plot analisis koefisien autokorelasi parsial, serta plot-plot time series model ARIMA Box-Jenkins.
Universitas Sumatera Utara
BAB 3 PEMBAHASAN
3.1 Gambaran Umum Perdagangan Luar Negeri
Indonesia sebagai salah satu Negara berkembang telah membuka diri untuk ikut ambil bagian dalam perdagangan internasional terutama Provinsi Sumatera Utara dan
dengan pertumbuhan ekonomi dunia yang sangat pesat , maka dituntut untuk bisa ikut bersaing di dalamnya. Untuk itu diperlukan strategi pengembangan ekspor yang kuat
dan tangguh seperti produk yang ekspor yang semakin beragam, penyebaran pasarnya makin luas dan pelakunya juga makin banyak. Sehingga diperlukan adanya
diversifikasi baik produk, pasar maupun pelakunya. Kegiatan ekspor akan tetap menempati peranan penting sebagai penggerak
ekonomi dalam negeri pada dekade mendatang. Hal ini terlihat dengan banyaknya usaha untuk mendorong kegiatan ekspor baik yang dilakukan pemerintah maupun bea
masuk beberapa pos tarif impor khususnya bahan baku penunjang ekspor, penyederhanaan tata niaga ekspor komoditi tertentu kebijakan lain. Salah satu usaha
untuk mendorong ekspor adalah dengan peningkatan promosi kepada calon – calon pembeli dengan mengadakan sejumlah pameran produk Indonesia baik di dalam
maupun di luar negeri, bukan hanya di Negara – Negara sasaran ekspor tradisional seperti Amerika Serikat, Eropa Barat, dan Jepang saja, tetapi juga dikawasan
nontradisional seperti Timur Tengah, Afrika, Asia, Amerika Latin. BPS, 2008
3.2 Data Nilai Ekspor Komoditi
Data yang akan dianalisa dalam penelitian ini adalah data nilai ekspor komoditi di Provinsi Sumatera Utara. Sebagai mana pada pembatasan masalah, data yang dianalisa
Universitas Sumatera Utara
