JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (04) 337-350 (30-98X Prn) D-36 Peramalan Penjualan eda Moor Tap Jens d Wlayah Surabaya dan Blar dengan Model ARIMA Box-Jenkns dan Vecor Auoregressve (VAR) Ade Dw Anggraen dan Agus Suharsono Jurusan Saska, Fakulas Maemaka dan Ilmu Pengeahuan Alam, Insu Teknolog uluh Nopember (ITS) Jl. Aref Rahman Hakm, Surabaya 60 Indonesa e-mal: gmagussuharsono@saska.s.ac.d Absrak Transporas khususnya sepeda moor saa n menjad salah sau elemen yang sanga dbuuhkan manusa dalam membanu moblas manusa melakukan kegaan seharhar. AISI (00) menjelaskan bahwa penjualan sepeda moor d Indonesa menngka dar 5,9 jua un d ahun 009 menjad 7,4 un d ahun 00. Adanya penngkaan sebesar 5,7 persen dalam sau ahun menunjukkan adanya perumbuhan yang pesa unuk penjualan sepeda moor d Indonesa. Pada penelan n menganalss mengena peramalan penjualan sepeda moor Merk X dan Toal Marke ap jens d wlayah Surabaya dan Blar karena Surabaya dan Blar memlk nla IPM erngg d Jawa Tmur. Dduga erdapa efek hubungan mbal balk anar penjualan sepeda moor, sehngga penyelesaan dalam kasus n menggunakan meode ARIMA secara unvarae dan Vecor Auoregressve (VAR) secara mulvarae. Berdasarkan unvarae me seres ddapakan model erbak wlayah Surabaya adalah model ARIMA (,,0) bak unuk varabel Toal Merk X, Toal Marke, Merk X maupun varabel Toal Marke jens mac dan spor kecual pada Merk X jens spor model erplh adalah ARIMA (0,,0). Begu pula pada wlayah Blar ddapakan model erbaknya adalah ARIMA (,,0) varabel Toal Merk X, Toal Marke, Merk X maupun varabel Toal Marke jens mac dan spor kecual pada Merk X jens spor model erplh adalah ARIMA (0,,). Sedangkan unuk model VAR ddapakan VARIMA (,,0) unuk Merk X dan Toal Marke Surabaya dan Blar. Kaa Kunc Penjualan eda Moor, Unvarae Tme Seres (ARIMA), Mulvarae Tme Seres (Vecor Auoregressve) D I. PENDAHULUAN EWASA n ransporas menjad salah sau elemen yang sanga membanu moblas manusa dalam melakukan kegaan sehar-har. Serng berambahnya jumlah penduduk, maka jumlah kendaraan bermoor d Indonesa pun semakn menngka. Pada ahun 0 jumlah pemlk kendaraan bermoor d Indonesa sebesar 85.60.35 un dan angka ersebu semakn melonjak pada ahun 0 yakn sebesar 94.373.34 un kendaraan bermoor (BPS, 04). Menngkanya perumbuhan kendaraan bermoor ersebu dakbakan adanya kemacean lalu lnas yang parah, sehngga unuk menghndar kemacean masyaraka cenderung menggunakan sepeda moor sebaga solus mengaas kemacean lalu lnas. Hal n erbuk dar jumlah pemlk sepeda moor d Indonesa lebh banyak dbandngkan dengan kendaraan bermoor lannya yakn sebesar 76.38.83 un pada ahun 0 (BPS,04). Persangan yang ngg eruama dalam bdang sepeda moor menyebabkan pebsns dunu unuk mempunya sraegs yang epa dalam memenuh arge volume penjualan. Begu juga dengan perusahaan PT X, unuk dapa menguasa pangsa pasar produk Merk X ersebu selalu mencpakan penemuan-penemuan baru yang bervaras dan dsesuakan dengan perkembangan jaman sera kengnan dar masyaraka agar produknya eap laku d pasaran. Hal n dapa dbukkan bahwa saa n Merk X mampu menguasa pangsa pasar sebesar 63 persen dar Toal Marke sepeda moor d Indonesa (AISI, 04). Koa Blar dan Koa Surabaya adalah koa dengan nla IPM (Indeks Pembangunan Manusa) erngg d Provns Jawa Tmur. Sehngga dapa dasumskan bahwa permnaan sepeda moor d kedua koa ersebu akan ngg serng dengan nggnya IPM kedua koa ersebu. Merujuk pada [] menjelaskan elah mengaplkaskan Vecor Auoregressve (VAR), dmana meode Vecor Auoregressve (VAR) dgunakan unuk meramalkan harga saham PT Indofood Sukses Makmur Indonesa Tbk. Hadyaullah (0) juga menggunakan meode Vecor Auoregressve (VAR) unuk menganalss pengaruh harga mgas erhadap ndeks harga konsumen. Berdasarkan permasalahan yang ada, penerapan unuk model unvarae akan menggunakan meode ARIMA. Penelan n akan menguj hubungan mbal balk (smulan) penjualan sepeda moor Merk X ap jensnya (cub, spor, dan mac). Kemudan akan dlakukan peramalan unuk sau ahun yang akan daang. Meode Vecor Auoregressve (VAR) dapa menjelaskan adanya hubungan mbal balk (kausalas) anara varabel-varabel yang erka, sehngga meode peramalan yang epa unuk menyelesakan permasalahan n adalah Vecor Auoregressve (VAR). A. Analss Tme Seres II. TINJAUAN PUSTAKA Tme seres adalah serangkaan pengamaan erhadap suau varabel yang dambl dar waku ke waku dan dcaa secara beruruan menuru uruan waku [].Daa penelan yang dgunakan erpau oleh waku, sehngga erdapa korelas anara daa kejadan saa n dengan daa dar sau perode sebelumnya.
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (04) 337-350 (30-98X Prn) D-37 B. ARIMA Box-Jenkns Pada analss me seres, langkah perama yang dlakukan adalah denfkas model unuk melha pola daa. Apabla daa me seres bersfa non-sasoner maka harus dsasonerkan erlebh dahulu. Jka konds sasoner dalam raa-raa dak erpenuh maka dperlukan proses dfferencng [3]. Jka daa dak sasoner dalam varans, maka dapa dsablkan dengan menggunakan ransformas dan salah saunya adalah dengan melakukan ransformas Box Cox. Pengujan kesasoneran dalam mean menggunakan uj un roo. Persamaan yang dgunakan dalam uj mened Dckey-Fuller adalah sebaga berku. y p y y a () Mean yang dak sasoner dapa dsasonerkan dengan melakukan dfferencng serangkaan daa pengamaan (Z). Berku merupakan sasoneras dalam mean []. W Z Z () Apabla varans belum sasoner, maka unuk mensasonerkan varans perlu dlakukan ransformas. Transformas Box-Cox merupakan ransformas pangka yang dapa dnyaakan sebaga berku. ( ) T ( ) (3) Z Z C. Idenfkas Model ARIMA Pada ahap denfkas model ARIMA dapa dlakukan dengan melha plo dar ACF dan PACF. Beberapa model ARIMA dar ACF dan PACF adalah sebaga berku: [] Tabel. Model Dugaan ARIMA Model ACF PACF AR (p) Des Down Cu off seelah lag p MA (q) Cu off seelah lag q Des Down ARMA (p,q) Des Down Des Down AR (p) Aau MA (q) Cu off seelah lag q Cu off seelah lag p D. Model-Model Tme Seres Unuk menenukan model-model ARIMA dapa dkeahu dengan melha plo ACF dan PACF. Model-model ARIMA yang erbenuk danaranya adalah model Auoregressve (AR), model Movng Average (MA), model Auoregressve Movng Average (ARMA) dan model Auoregressve Inegraed Movng Average (ARIMA). E. Dagnosc Checkng Pada Model ARIMA, resdual yang dperoleh harus memenuh asums, yau whe nose dan berdsrbus normal. Pengujan whe nose menggunakan hpoess sebaga berku (We, 006). H 0 :... 0 (resdual memenuh syara k whe nose) H : Mnmal ada sau 0 dengan =,,,k (resdual dak memenuh syara whe nose) Sask Uj : Q n n k k H 0 dolak jka Q ˆ k n k aau p-value < α., k p q Uj normalas dapa dlakukan dengan uj Kolmogorov Smrnov dengan hpoess sebaga berku (Danel, 989). H 0 : F(x) = F 0 (x) unuk semua nla x (resdual berdsrbus normal) H : F(x) F 0 (x) unuk sekurang-kurangnya sebuah nla x (resdual dak berdsrbus normal) Sask Uj : x x D SUP S F. (5) X 0 H 0 dolak jka D > D (-α,n) aau p-value < α. F. Pemlhan Model Terbak Pada pemodelan daa me seres, erdapa kemungknan bahwa beberapa model yang ddapa sudah sesua dengan persyaraan yau semua parameer sgnfkan, resdual sudah memenuh asums bak whe nose maupun berdsrbus normal. Oleh karena u langkah selanjunya adalah melakukan pemlhan model erbak. Dalam menenukan model erbak ada kreranya anara lan kreera n sample dan krera ou sample. G. Vecor Auoregressve Vecor Auoregressve (VAR) dkemukakan perama kal oleh Sms (980). Model Vecor Auoregressve (VAR) sebenarnya merupakan gabungan dar beberapa model Auoregresf (AR), dmana model-model n membenuk sebuah vekor yang anar varabel varabelnya salng mempengaruh. Model VAR() adalah model Vecor Auoregressve berorde, arnya varabel bebas dar model ersebu hanyalah sau nla lag dar varabel ak bebasnya. Model Vecor Auoregressve order p aau VAR(p) yang dbangkkan dar model AR(p) dengan varabel adalah dengan z α o+ p n Φ n z n + (4) a (6) z = vekor z pada waku α o = konsana Φ n = besarnya nla parameer z ke n, dengan n =,,3,...,p a = nla error pada saa Seelah daa me seres erpenuh syara sasoneras, ahap selanjunya dalam pembenukan model VAR adalah mengdenfkas model yang sesua. Idenfkas model n dapa dlakukan dengan memperhakan pola markas korelas sampel (MACF) dan korelas parsal (MPACF) yang erbenuk. H. Penaksran Parameer Model VAR Seelah model dugaan dar daa me seres dperoleh, langkah selanjunya adalah mengesmas nla parameer-
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (04) 337-350 (30-98X Prn) D-38 parameer pada model ersebu. Salah sau meode esmas yang dapa dgunakan adalah meode Maxmum Lkelhood Esmaon (MLE). Hasl penaksran parameer dar meode lkelhood n selanjunya mash perlu duj unuk mengeahu sgnfkansnya erhadap model dengan menggunakan sask uj. Hpoess yang dgunakan dalam pengujan n adalah sebaga berku: H H 0 : : 0 0 dan perhungan sask uj adalah sebaga berku: (7) ˆ (8) sdev ( ˆ ) Sask uj d aas kemudan dbandngkan dengan / yang dperoleh dar abel dsrbus. Dengan olerans keepaan (α) sebesar 5%, hpoess awal akan dolak jka nla > /,( n p ) dmana p menunjukkan jumlah parameer, yang berar bahwa parameer elah sgnfkan [] I. Uj Kesesuaan Model Seelah esmas parameer dperoleh, maka selanjunya kecukupan dar kesesuaan model harus dperksa dengan analss dagnosa dar resdual. Selanjunya adalah melakukan uj mulvarae normal, dmana analss saska mulvarae normal n dgunakan unuk menganalss lebh dar sau varabel dependen unuk mengeahu apakah raa-raa kelompok berbeda secara sgnfkan. H 0 H : Daa berdsrbus normal mulvara : Daa dak berdsrbus normal mulvara Pemerksaan dsrbus normal mulvara dapa dlakukan pada seap populas dengan cara membua q-q plo aau scaer plo dar nla jarak mahalanobs. d ( X X ) S ( X X ),,,... n. (9) Jka scaer plo cenderung membenuk gars lurus dan ( n, nla d, q) mendeka sau, maka gagal olak H 0. J. Pemlhan Model Terbak Pemlhan model basanya dlakukan jka erdapa beberapa model yang layak unuk dgunakan. Ada beberapa krera pemlhan model yang dapa dgunakan anara lan AIC (Akake s Informaon Creraon) dan SBC (Schwarz s Bayesan Creraon) unuk daa n-sample []. Unuk daa ou-sample dapa menggunakan smape (Symmerc Mean Absolue Percenage Error). Perhungan unuk smape adalah sebaga berku [3]. n n Y Yˆ *00 ( Y Yˆ ) (0) dengan Y menyaakan real value sedangkan Yˆ menyaakan forecas dan n menyaakan jumlah ramalan yang dlakukan. A. Sumber Daa III. METODOLOGI PENELITIAN Daa yang dgunakan dalam penelan kal n merupakan daa sekunder. Daa ersebu merupakan daa bulanan hasl pencaaan daa penjualan eda Moor Merk X dan Toal Marke jens mac, cub dan spor d Koa Blar dan Koa Surabaya mula dar Januar 009 sampa Desember 03. Daa pada Januar 009 Desember 03 dgunakan sebaga daa n sample, sedangkan daa pada Januar 04-Mare 04 dgunakan sebaga daa ou sample. B. Varabel Penelan Pada penelan n dgunakan 6 varabel yang dgunakan dalam penelan unuk masng-masng koa yau sebaga berku. Z, : Daa penjualan sepeda moor Toal Merk X. Z, : Daa penjualan sepeda moor Merk X jens mac. Z 3, : Daa penjualan sepeda moor Merk X jens spor. Z 4, : Daa penjualan Toal Marke. Z 5, : Daa penjualan Toal Marke jens mac. Z 6, : Daa penjualan Toal Marke jens spor. C. Meode Analss Daa Tahap dan langkah-langkah analss daa dalam penelan n adalah sebaga berku:. Unuk menjawab rumusan masalah perama: a. Mendeskrpskan daa unuk mendapakan karakersk penjualan sepeda moor Merk X dan Toal Marke jens mac dan spor d Koa Surabaya dan Blar.. Unuk menjawab rumusan masalah yang kedua yau dengan pendekaan ARIMA Box Jenkns adalah sebaga berku. a. Melakukan uj sasoneras daa dalam mean dan varans. b. Membua plo ACF dan PACF. c. Membua dugaan model ARIMA. d. Melakukan pemerksaan dan pengujan resdual.pemerksaan resdual melpu asums whe nose yang duj dengan Ljung Box dan asums berdsrbus normal yang duj dengan menggunakan uj Kolmogorov-Smrnov. e. Mengukur kebakan model dalam melakukan peramalan dengan menggunakan MAPE dan smape. f. Melakukan peramalan dengan model yang elah memenuh asums resdual whe nose dan dsrbus normal. 3. Unuk menjawab rumusan masalah kega yau dengan pendekaan Vecor Auoregressve (VAR). a. Melakukan deeks sasoneras. b. Membua plo MACF dan MPACF berdasarkan daa yang sudah sasoner. c. Pendugaan model VAR awal dengan menggunakan plo MPACF dan Mnmum Informaon Creron. d. Melakukan pemodelan dan penaksran parameer. e. Melakukan pemerksaan dan pengujan resdual. Pemerksaan melpu asums whe nose dan dsrbus mulvarae normal.
Auocorrelaon Paral Auocorrelaon JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (04) 337-350 (30-98X Prn) D-39 f. Mengukur kebakan model dalam melakukan peramalan dengan menggunakan MAPE dan smape. g. Melakukan peramalan dengan model VAR yang elah memenuh asums. IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Pada pembahasan n akan damplkan hasl analss mengena peramalan permnaan sepeda moor Toal Merk X, Toal Marke, Merk X dan Toal Marke jens mac dan spor unuk wlayah Surabaya. Tabel. Saska Deskrpf Penjualan eda Moor Wlayah Surabaya Varabel Mean SDev Varans Mn Maks Skew Kuross Toal X X Mac X Spor Toal TM TM Mac TM Spor 68 365 8645 398 38 0,98 3,77 3438 857 34487 78 937 0,7 0,57 345.4 7.7 984.3 5 33,3 6,57 358 098 440075 805 9793 0,69,53 6336 0 408995 55 3803 0,8,05 349, 473,4 4086,5 800 954,6,08 Berdasarkan Tabel menunjukkan bahwa penjualan sepeda moor yang memlk raa-raa penjualan sepeda moor merk Merk X erngg unuk wlayah Surabaya adalah merk mac dengan raa-raa penjualan per bulannya adalah sebesar 3438 sepeda moor. Selan u penjualan sepeda moor yang memlk raa-raa oal marke erngg unuk wlayah Surabaya adalah merk mac dengan raa-raa penjualan per bulannya adalah sebesar 6336 sepeda moor. Nla-nla sandard devas menunjukkan bahwa ngka keragaman daa penjualan sepeda moor bak oal marke maupun Merk X bulanan unuk wlayah Surabaya ersebu cenderung ngg, dengan ngka keragaman erbesar dhaslkan oleh daa penjualan sepeda moor oal marke wlayah Surabaya sebesar 358. A. Idenfkas Model ARIMA Pada ahapan denfkas model, akan dkeahu apakah daa yang dgunakan sudah memenuh asums sasoner erhadap varans dan mean apa belum. Pada wlayah Surabaya, berdasarkan Box-Cox Tranformaon Tabel 3 dapa dkeahu bahwa varabelnya belum memenuh asums sasoner erhadap varans. Selanjunya adalah melakukan ransformas, hasl ransformas dgunakan unuk mengecek sasoneras dalam mean. Pada penelan n dapa dkeahu bahwa plo ACF pada semua varabel bersfa des down aau bergerak urun lamba. Hal n mengndkaskan bahwa semua varabel mash belum sasoner dalam mean, sehngga harus daas dengan cara melakukan proses dfferencng. Seelah dlakukan proses dfferencng sau, semua varabel yang dgunakan elah memenuh asums sasoner dalam mean. Tabel 3. Box-Cox Transformaon Daa Penjualan eda Moor Varabel Rounded Value Toal Merk X 0,00-0,86 0,67 Merk X Mac 0,00-0,39 0,3 Merk X Spor 0,00-0,70 0,33 Toal Marke 0,50-0,6,66 Toal Marke Mac 0,00-0,87 0,49 Toal Marke Spor 0,00-0,4 0,89 Selanjunya adalah melakukan ahap denfkas model ARIMA. Unuk menduga model ARIMA pada ahap denfkas dapa dlha dar plo Paral Auocorrelaon Funcon (PACF) dar daa yang sudah sasoner. Berku n merupakan plo ACF dan PACF dar wlayah Surabaya..0 0.8 0.6 0.4 0. 0.0-0. -0.4-0.6-0.8 -.0 3 4 Gambar. Plo ACF dan PACF Toal Merk X Surabaya Berdasarkan plo PACF dan ACF dapa dkeahu beberapa kemungknan model yang erbenuk dar masngmasng varabel d wlayah Surabaya. B. Pemlhan Model Terbak Pemlhan model erbak dlakukan keka parameer sudah sgnfkan dan resdual pada model dugaan elah memenuh asums whe nose dan berdsrbus normal. Krera penenuan model erbak ddapakan dengan menggunakan nla MAPE dan smape yang dhung berdasarkan daa ou sample. Tabel 4. Nla MAPE dan smape pada Model Penjualan eda Moor Wlayah Surabaya Varabel Model MAPE smape Toal Merk X ARIMA ([ 8],,0) 9,7679 8,838898 ARIMA (,,0) 4,84876 4,707855* ARIMA (8,,0),4067,4333 Merk X Mac ARIMA (,,0) 4,8489 4,7379 * Toal Marke Toal Marke Mac Toal Marke Spor 5 6 7 8 Lag 9 0 ARIMA (,,0) 3,6465 3,0665* ARIMA (0,,) 7,03037 6,78065 ARIMA (,,0) 3,950 3,83389 * ARIMA (,,0) 7,0053 * 7,3893 *nla erkecl Model yang dplh pada wlayah Surabaya unuk semua varabel bak varabel Merk X ap jens maupun varabel Toal Marke ap jens adalah model ARIMA (,,0) kecual pada varabel Merk X spor model erplh adalah ARIMA (0,,0). Selanjunya adalah melakukan peramalan dengan model yang dgunakan adalah model yang sudah sgnfkan dan memenuh asums bak asums whe nose maupun asums berdsrbus normal (Lampran). C. Pemodelan Vecor Auoregressve 3 4 5 Seelah ddapakan model erbak pada unvarae me seres, selanjunya adalah melakukan pemodelan mulvarae.0 0.8 0.6 0.4 0. 0.0-0. -0.4-0.6-0.8 -.0 3 4 5 6 7 8 Lag 9 0 3 4 5
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (04) 337-350 (30-98X Prn) D-330 me seres dengan Vecor Auoregressve. Dengan pemodelan n akan dapa dkeahu hubungan anara sau varabel dengan varabel lannya. Unuk melakukan denfkas orde model VAR maka dapa dlha melalu nformas AIC erkecl pada Mnmum Informaon Creron. Tabel 5. Mnmum Informaon Creron pada Merk X VARIMA (,,0) Surabaya Lag MA 0 MA MA MA 3 MA 4 MA 5 AR 0 -,03-0,967-0,759-0,580-0,303-0,98 AR -,76 -,0-0,838-0,607-0,309-0,000 AR -,483-0,793-0,45-0,45-9,870-9,45 AR 3 -,4-0,704-0,83-9,775-9,39-8,737 AR 4 -,99-0,489-9,97-9,55-9,05-8,6 AR 5 -,036-0,34-9,806-9,094-8,0-6,77 Berdasarkan Tabel 5 dapa dkeahu bahwa pada AR () MA (0) memlk nla AIC erkecl, sehngga hal n mendukung model dugaan yang dperoleh adalah VARIMA (,,0). Pada Toal Marke Wlayah Surabaya ddapakan model VARIMA (,,0). Berdasarkan hasl esmas parameer model VARIMA (,,0) wlayah Surabaya dapa dlha jka dak semua parameer memlk pengaruh yang sgnfkan erhadap model, hal n dapa dlha dar p-value dar masng-masng parameer. Unuk parameer yang dak sgnfkan, maka cara mengaasnya adalah dengan melakukan resrc erhadap varabel ersebu. Tabel 6. Sgnfkans Hasl Esmas Parameer Model Merk X VARIMA (,,0) Equaon Parameer Esmae a b c Surabaya Sd Error Rao Pr>II Varabel AR,, 0 0 a (-) AR,, -0,50843 0,0949-4,64 0,000 b (-) AR,,3 0 0 c (-) AR,, -0,779 0,3638 -,03 0,0469 a (-) AR,, -0,36547 0,567 -,39 0,00 b (-) AR,,3 0,80 0,05646,09 0,04 c (-) AR,3, 0,5489 0,5094,9 0,0330 a (-) AR,3, -0,7683 0,499-3,08 0,003 b (-) AR,3,3 0 0 c (-) D. Cek Resdual Seelah ddapakan parameer yang sgnfkan, maka langkah selanjunya adalah melakukan pengujan asums whe nose dan berdsrbus normal pada resdual. Berdasarkan pormaneau es dapa dlha bahwa resdual unuk model VARIMA (,,0) bak unuk Merk X maupun Toal Marke wlayah Surabaya sudah memenuh asums whe nose. Tabel 7. Pormaneau Tes Merk X dan Toal Marke VARIMA (,,0) Surabaya Toal Marke Lag Df Merk X P-Value P-Value 9 0,34 0,063 3 8 0,0846 0,063 4 7 0,54 0,0546 5 36 0,0490 0,0037 6 45 0,0085 0,003 7 54 0,0458 0,06 8 63 0,0773 0,054 9 7 0,79 0,0807 0 8 0,748 0,7 90 0,484 0,0736 99 0,758 0,0778 Pengujan asums selanjunya adalah resdual berdsrbus mulvarae normal. Varabel Tabel 8. Pengujan Dsrbus Mulvarae Normal Model ( d j, q ) Merk X Surabaya VARIMA (,,0) 0,980 Toal Marke Surabaya VARIMA (,,0) 0,97 Berdasarkan dar (, q) j n, d, dmana koefsen korelas sudah mendeka sau maka dapa dkaakan resdual Merk X dan Toal Marke wlayah Surabaya berdsrbus mulvarae normal. Semua model VARIMA (,,0) yang elah memenuh asums, dapa dlha keerkaan anar varabel. Keerkaan n akan dgambarkan pada Gambar. Gambar. Keerkaan Merk X d wlayah Surabaya Gambar 3. Keerkaan Toal Marke d wlayah Surabaya V. KESIMPULAN DAN SARAN Berdasarkan hasl analss dan pembahasan yang elah dlakukan, ddapakan beberapa kesmpulan anara lan sebaga berku. A. Kesmpulan Toal Toal Mac Mac Spor Spor. Karakersk penjualan sepeda moor merk Merk X dan Toal Marke yang erjad d wlayah Surabaya dan Blar adalah sebaga berku. a. Raa-raa penjualan sepeda moor merk Merk X erngg d wlayah Surabaya dan wlayah Blar adalah jens mac, dengan raa-raa penjualan per bulannya adalah sebesar 3438 sepeda moor unuk wlayah Surabaya dan sebesar 438 sepeda moor unuk wlayah Blar. b. Raa-raa penjualan sepeda moor Toal Marke erngg d wlayah Surabaya dan wlayah Blar adalah jens mac, dengan raa-raa penjualan per
Daa Daa Daa Daa Daa Daa Daa Daa Daa Daa Daa JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (04) 337-350 (30-98X Prn) D-33 bulannya adalah sebesar 6336 sepeda moor unuk wlayah Surabaya dan sebesar 984 sepeda moor unuk wlayah Blar.. Pada unvarae me seres, hasl peramalannya adalah sebaga berku. a. Pada ahun 04 penjualan Merk X erngg wlayah Surabaya berada d bulan Mare, sedangkan pada ahun 03 penjualan Merk X erngg pada bulan. Selan u, penngkaan penjualan sepeda moor Merk X erjad pada bulan Februar dengan besar penngkaan sebesar 8,%. Begu pula dengan penjualan Toal Marke wlayah Surabaya, dmana penjualan erngg d ahun 04 pada bulan Mare, dengan penngkaan penjualan sebesar,4% pada bulan Januar. Unuk Merk X Mac penngkaan penjualan erbesar erjad pada bulan Februar sebesar 0,% sedangkan unuk Toal Marke Mac penngkaan erbesar erjad pada bulan Januar yakn sebesar 0%. Begu pula unuk Merk X Spor dan Toal Marke Spor mengalam penngkaan pada bulan Januar sebesar 57,6% unuk Merk X Spor dan 9,% unuk Toal Marke Spor. b. Unuk wlayah Blar, pada ahun 04 penjualan sepeda moor Merk X dan Toal Marke erngg erjad pada bulan Januar dengan penngkaan sebesar 8% unuk Merk X dan 8,9% unuk Toal Marke, sedangkan pada ahun 03 penjualan Merk X dan Toal Marke erngg pada bulan. Selan u, unuk Merk X Mac dan Toal Marke Mac penngkaan penjualan erngg pada bulan Januar yakn sebesar 7,6% dan,6%. Begu pula unuk Merk X Spor dan Toal Marke Spor mengalam penngkaan penjualan pada bulan Januar sebesar 8,9% dan 35,5%. 3. Pada mulvarae me seres, hasl peramalannya adalah sebaga berku. a. Keerkaan varabel Merk X d wlayah Surabaya dperoleh hasl bahwa varabel Toal Merk X dpengaruh varabel Merk X Mac. Unuk varabel Merk X Mac dpengaruh semua varabel. Pada varabel Merk X Spor dpengaruh oleh varabel Toal Merk X dan Merk X Mac. Adapun keerkaan varabel Toal Marke adalah varabel Toal Marke dpengaruh varabel Toal Marke Mac. Unuk varabel Toal Marke Mac dpengaruh oleh oleh Toal Marke Mac u sendr. Pada varabel Toal Marke Spor dpengaruh oleh varabel Toal Marke Mac. b. Pada wlayah Blar keerkaan varabel Merk X adalah varabel Toal Merk X hanya dpengaruh oleh Toal Merk X u sendr, varabel Merk X Mac dpengaruh oleh Toal Merk X dan Merk X Spor, sedangkan pada varabel Merk X Spor dpengaruh oleh semua varabel yakn Toal Merk X, Merk X Mac, dan Merk X Spor u sendr. Namun, unuk varabel Toal Marke wlayah Blar ap jens dak dpengaruh oleh varabel lan melankan hanya dpengaruh oleh varabel u sendr. B. Saran Pada unvarae me seres, hasl peramalan yang dhaslkan lebh mendeka reala, sehngga unuk peramalan selanjunya lebh bak dengan menggunakan model unvarae me seres. Tdak hanya u, sebaknya juga menambahkan ouler dan varabel dunny unuk mendapakan hasl pemodelan yang lebh bak. LAMPIRAN Lampran. Plo Ramalan Model ARIMA Wlayah Surabaya a) b) c) 7970 7960 7950 7940 7930 790 790 7900 7890 7880 Monh 04 Oc d) e) 8305 8300 895 890 885 880 Monh 04 Lampran. Plo Ramalan Model VARIMA (,,0) Wlayah Surabaya a) b) c) 880 870 860 850 840 830 Monh d) e) f) 30 30 300 90 80 70 60 Monh 04 04 Oc Oc 6045 6040 6035 6030 605 600 605 600 6005 Monh 630 6300 690 680 670 Monh 8700 8690 8680 8670 8660 04 04 8650 Monh 04 Oc DAFTAR PUSTAKA [] D.A.I. Maruddan dan D. Safr. Vecor Auoregressve (VAR) Unuk Peramalan Harga Saham PT Indofood Sukses Makmur Indonesa Tbk. Vol. No. (008) 06-. [] W.W.S. We. Tme Seres Analyss Unvarae and Mulvarae Mehod nd Edons. New York: Addson Wesley Publshng Company, Inc. (006) [3] S. Makrdaks and M. Hbbon. The M3-Compeon:Resuls, Conclusons and Implcaons, Vol. 6 (003) 45-476. Oc Oc Oc 860 850 840 830 80 80 800 790 Monh 04 080 060 040 00 000 980 960 940 90 900 Monh 04 Monh 470 465 460 455 450 730 75 70 75 70 705 700 Monh 04 04 Oc Oc Oc Oc