Abstrak — Bidang industri merupakan salah satu penyumbang  pendapatan  terbesar  Negara  Republik  Indonesia. Ekspor  merupakan  salah  satu  cara  bagi  negara  untuk meningkatkan  pendapatannya.  Ekspor  hasil  industri  menjadi salah  satu  penyumbang  pendapatan  negara  terbesar  disamping ekspor  mineral  tambang.  Negara  importir  yang  terkait  dengan Indonesia  total  berjumlah  ratusan,  hal  ini  tentu  memerlukan klasifikasi  yang  baik  agar  strategi  ekonomi  dan  peraturan pemerintah  lebih  akurat  dalam  memaksimalkan  keuntungan ekonomi  negara  dari  sektor  ekspor  industri.  Analisis  biplot  dan diskriminan  merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  baik dan  sederhana  dalam  melakukan  klasifikasi  secara  tepat. Analisis  biplot  bertujuan  untuk  melakukan  pengelompokkan awal  secara  visual  untuk  kemudian  dilakukan  analisis diskriminan untuk melihat ketepatan klasifikasi yang dihasilkan. Hasil  dari  analisis  yang  dilakukan  menunjukkan  bahwa  dari  4 kelompok benua yang dilakukan proses klasifikasi menunjukkan bahwa  3  benua  telah  memiliki  ketepatan  klasifikasi  sebesar 100%  sedangkan  satu  benua  sebesar  92,1%.  Namun  apabila diinginkan ketepatan klasifikasi yang lebih baik dapat dilakukan metode analisis yang lebih advance .
Kata  Kunci—Impor  Industri,  Analisis  Biplot,  Analisis Diskriminan.

## I. PENDAHULUAN
NDUSTRI  ekspor  impor  di  Indonesia  merupakan  salah satu  sektor  yang  harus  diperkuat  mengingat  sektor penghasil  devisa  lain  yang  beberapa  sudah  tidak  dapat diandalkan  terkendala  oleh  keberadaan  sumber  dayanya  serta peraturan  terkait  pembatasan  tersebut.  Mineral  dan  tambang merupakan  sektor  yang  termasuk  dalam  sektor  yang  tidak dapat diandalkan lagi dalam waktu yang lama. Melihat negara- negara  importir  produk  Indonesia  yang  berjumlah  lebih  dari seratus  negara  di  dunia  tentu  klasifikasi  diperlukan  untuk kemudian  dapat  dijadikan  dasar  pertimbangan  keputusan  dan kebijakan  yang  akan  diambil  terkait  dengan  ekspor  produk Indonesia ke negara-negara tersebut.
Analisis  biplot  dan  cluster  merupakan  salah  satu  metode statistika  yang  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  data berdasarkan  variabel-variabel  yang  merupakan  variabel pembedanya.  Dari  hasil  klasifikasi  yang  dilakukan  dengan metode  biplot  dan  cluster  maka  akan  dilanjutkan  dengan melakukan  analisis  diskriminan  pada  pengelompokkan  data yang telah terbentuk, sehingga diharapkan muncul kesimpulan mengenai  ketepatan  klasifikasi  yang  telah  didapatkan  dari analisis biplot.
Pada  analisis  biplot,  pengelompokkan  yang  muncul didasarkan  pada  kedekatan  antar  data  yang  sebelumnya
terpetakan dalam sebuah diagram 2 dimensi. Sehingga analisis biplot  cenderung  dapat  mudah  dipahami  dan  di  analisis dibandingkan  metode  klasifikasi  yang  lain.  Hasil  analisis biplot  kemudian  diukur  tingkat  ketepatan  klasifikasinya  yaitu dengan menggunakan analisis diskriminan. Analisis diskriminan  juga  bertujuan  untuk  mendapatkan  tingkat signifikansi  variabel-variabel  dalam  melakukan  diskriminasi terhadap hasil klasifikasi yang terbentuk.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Statistika Deskripitif
Statistik  deskriptif  merupakan  metode-metode  yang berkaitan  dengan  pengumpulan  dan  penyajian  suatu  gugus data sehingga memberikan informasi yang berguna.  Statistika deskriptif  memberikan  informasi  hanya  mengenai  data  yang dipunyai  dan  sama  sekali  tidak  menarik  kesimpulan  apapun tentang sekumpulan data yang lebih besar [1].

## B. Analisis Multivariat
Analisis statistika multivariat adalah analisis statistika yang dikenakan pada data yang terdiri  dari banyak variabel dan antar variabel saling berkorelasi [1].

## C. Distribusi Normal Multivariat
Pengujian  hipotesis  asumsi  distribusi  multivariat  normal adalah sebagai berikut.
H 0 : Data pengamatan berdistribusi multivariat normal H 1 : Data pengamatan tidak berdistribusi multivariat normal Pada  nilai µ dan yang  diestimasi  dengan  nilai    dan untuk
− − = − − ,  j =1,2,..., n (1) Dimana: = banyaknya pengamatan = objek pengamatan ke-j
= invers matriks kovarians berukuran
Selanjutnya  bandingkan  masing-masing  nilai dengan Chi-Square tabel ; . Jika terdapat minimal 50 % ≤ ; maka dapat dikatakan bahwa variabel ramdom x berdistribusi normal multivariat .

## D. Analisis Biplot
Analisis  biplot  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Gabriel pada tahun  1971  yang  dikembangkan  dengan  metode  analisis komponen  utama  (PCA)  yang  awalnya  dari  bentuk  matriks data  ke  bentuk  grafik  berdimensi  dua  [2].  Nilai-nilai  yang

## Analisis Pengelompokan Negara-Negara Importir Produk Indonesia Berdasarkan Faktor Barang Industri
Jalu Handoko dan Sony Sunaryo Jurusan Statistika, FMIPA, ITS, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : sony_s@statistika.its.ac.id
I
terdapat  dalam  matriks  ini  diperoleh  dari  Singular  Value Decomposition (SVD) dari matriks awal.

## E. Analisis Cluster Non Hierarki
Metode  ini  dipakai  jika  banyaknya  kelompok  sudah diketahui dan biasanya metode ini dipakai untuk mengelompokkan  data  yang  berukuran  besar,  yang  termasuk dalam metode ini adalah metode K-means. Metode ini dimulai dengan  proses  penentuan  jumlah  cluster  dan  penentuan centroid di masing-masing cluster terlebih dahulu. Selanjunya melakukan  perhitungan  jarang  untuk  setiap  objek  dengan setiap  centroid.  Proses  tersebut  terus  diulangi  sampai  tidak terjadi pemindahan objek ke cluster lainnya.

## F. Uji Bartlett
Uji  Bartlett  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  terdapat hubungan antar variabel dalam kasus multivariat. Jika variabel , , … , independen, maka matriks korelasi antar variabel sama  dengan  matriks  identitas  [3].  Sehingga  untuk  menguji kebebasan  antar  62ariable  ini,  Uji  Bartlett  menyatrakan hipotesis sebagai berikut :
: ρ = I
: ρ ≠ I Statistik Uji :
H 0 ditolak jika nilai ( ) 2 1 2 1 , 2       − > p p hitung α χ χ .

## G. Uji Asumsi Homogenitas
Uji homogenitas bertujuan untuk mencari tahu apakah dari beberapa  kelompok  data  penelitian  memiliki  varians  yang sama atau tidak. Dengan kata lain, homogenitas berarti bahwa himpunan  data  yang  kita  teliti  memiliki  karakteristik  yang sama [1].
Uji homogen data univariat dapat dilakukan melalui uji Bartlet  dan  Lavene.  Sedangkan  untuk  data  multivariat pengujian  homogenitas  dilakukan  dengan  uji  Box-M  dengan hipotesis sebagai berikut.
H 0 : Σ 1 = Σ 2 = ... = Σ k H 1 : Minimal satu Σ i ≠ Σ j untuk i ≠ j Statistik uji :
= −2(1 − #1) % 1 2& ' ( ) | ( | + (, − 1 2 )  - ../ -& ' ( + (, 0 (3)
Dimana:
1 = banyaknya kelompok
( = varians data pada kelompok ke-i
' ( = ( − 1 ( = banyaknya data pada kelompok ke-i
../ = ∑ ' ( ( + (, ∑ ' ( + (, (4)
# = %& 1 ' ( − 1 ∑ ' ( + (, + (, 0 3 2 + 3 − 1
6( + 1)(1 − 1)7
(5)
Gagal Tolak H 0 jika : ≤ 9 : (+ )( ; )

## H. MANOVA (Multivariate Analysis of Variance)
Asusmsi  yang  harus  dipenuhi  sebelum  melakukan pengujian dengan MANOVA yaitu :
1. Data  berasal  dari  populasi  yang  berdistribusi  multivariat normal.
2. Homogenitas matriks varian kovarian [1].
Hipotesis  yang  digunakan  dalam  menguji  perbedaan pengaruh perlakuan terhadap beberapa variabel respon. H 0 : µ 1 = µ 2 = ... = µ g H 1 : Minimal ada satu µ i yang tidak sama,    i = 1, 2, 3, ..., g Statistik  uji  yang  digunakan  adalah  Wilk’s  Lambda  ( Λ *) dengan rumus sebagai berikut.
Λ ∗ = |>| |? + >| (6)
dimana B dan W masing-masing adalah matrik jumlah kuadrat dan  cross  product  antar  kelompok  dan  dalam  kelompok dengan derajat bebas g-1 dan ∑ n l -g.
> = & & ( − @ ( − A ′ C/ (, D , (7) ? = & D
, ( − A ( − A ′ (8)
dimana:
( : vektor pengamatan ke-i pada kelompok j
̅ : vektor rata-rata kelompok ke-j
: jumlah individu kelompok pada kelompok ke-j
̅ : vektor rata-rata semua kelompok
/ : jumlah sampel kelompok ke-l
Statistika  Wilk’s  Lambda  ini  mendekati  statistik  uji  F, jika ∑ C F D G FH9 D
√J∗ J∗ lebih  besar  dari  F (v1,v2), α dimana ' = 2(K − 1) dan ' = 2(∑ / − K − 1) maka  H 0 ditolak yang berarti terdapat perbedaan rata-rata antar kelompok.

## I. MANOVA Satu Arah (One Way MANOVA)
Model One-Way MANOVA adalah sebagai berikut.
L / = M + N ( + O ( (9)
dimana P = 1, 2, … , K, Q = 1, 2, … , ) L / :  nilai  pengamatan  (respon)  dari  perlakuan  ke-l  dan ulangan ke-j
) : grup yang terbentuk M : nilai rataan umum N ( : pengaruh dari perlakuan ke-i terhadap respon O ( :  pengaruh  error  yang  berdistribusi R (0, ∑) untuk  data multivariat.
ln 6 5 2 1 2       + − − = p n χ |R| (2)
Dalam  One-way  MANOVA,  hipotesis  yang  digunakan adalah sebagai berikut.
H 0 : τ 1 = τ 2 = ... = τ g = 0 H 1 : minimal terdapat satu τ i ≠ 0 , i = 1,2,...,g
Pillai’s  Trace,  sttatistik  uji  ini  paling  cocok  digunakan jika asumsi homogenitas matriks varians-kovarians tidak dipenuhi. Karena statistik  uji  ini  paling  robust  [6].  Statistik  uji  Pilllai’s Trace dirumuskan sebagai:
T = & U V ( 1 + V ( W
(, = XY |Z|
|Z + [|
(10)
dimana V ,  V , … , V adalah  akar-akar  karakteristik  dari ([) (Z) . ([) = matriks varians-kovarians error pada MANOVA

## (Z) = matriks varians-kovarians perlakuan pada MANOVA

## J. Analisis Diskriminan
Metode  atau  prosedur  untuk  pengelompokkan  suatu  data dikelompokkan  dengan  benar  pada  kelompoknya  antara  lain: pattern  recognition,  cluster  analysis,  discrimination,  atau supervised learning [4].
K. Ekspor
Penjualan ekspor adalah  upaya  untuk  melakukan penjualan komoditi  yang  kita  miliki  kepada  bangsa  lain  dengan mengharapkan  pembayaran  dalam  bentuk  valuta  asing,  serta melakukan komunikasi dengan bahasa asing [5].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data sekunder  dari  Pusat  Data  dan  Informasi  (Pusdatin) Kementerian  Perindustrian.  Data  merupakan  data  hasil  impor dan  negara  importir  barang  industri  Indonesia.  Data  yang digunakan adalah data ekspor Indonesia untuk barang Industri mulai tahun 2007-2012.

## B. Variabel Penelitian
Variabel yang diteliti pada penelitian ini adalah 10 barang Industri  yang  diteliti  dan  negara-negara  tujuan  ekspor  barang industri tersebut :
Tabel 1. Variabel Penelitian Varia bel Faktor Barang Industri ID Negara Importir X1 Pengolahan Kelapa/Kelapa Sawit X2 Pengolahan Karet X3 Tekstil X4 Besi baja, Mesin-mesin, dan Otomotif X5 Elektronika X6 Pengolahan Tembaga,Timah, dll X7 Kimia Dasar X8 Pulp dan Kertas X9 Makanan dan Minuman X10 Pengolahan Kayu
Penjelasan  tentang  variabel  penelitian  pada  Tabel  1 sebagai berikut :
1) Negara  Importir,  yaitu  negara-negara  di  dunia  yang melakukan  aktivitas  impor  terhadap  produk  industri  yang berada di Indonesia.
2) Variabel  X1-X10  merupakan  produk-produk  ekspor  yang diteliti. Variabel adalah nilai transaksi (dalam US Dollar) yang dilakukan negara importir terhadap produk Indonesia.

## C. Langkah Penelitian
Langkah-langkah  yang  akan  dilakukan  pada  penelitian tugas  akhir  ini  adalah  dimulai  dengan  proses  pengumpulan data.  Kemudian  dilanjutkan  dengan  melakukan  separasi terhadap data menjadi 4 benua besar dunia untukmendapatkan hasil analisis  yang lebih detail. Kemudian  dilanjutkan dengan analisis  biplot  dan  cluster.  Setelah  hasil  pengelompokkan didapat dilanjutkan dengan analisis manova untuk mengetahui perbedaan  nyata  masing-masing  grup  tiap  benua.  Terakhir melakukan  analisis  diskriminan  untuk  mengetahui  variabel yang paling berpengaruh dan ketepatan klasifikasi.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Statistika Deskriptif Nilai Ekspor Produk Industri
Indonesia merupakan salah satu negara dengan nilai ekspor terbesar  di  dunia.  Berdasarkan  rilis  dari  Kementerian Perindustrian  Republik  Indonesia,  Indonesia  memiliki  31  tipe produk industri  yang di ekspor  ke seluruh dunia ke lebih dari 100  negara  dunia  untuk  tiap-tiap  produknya.  Berikut  ini merupakan statistika deskriptif dari nilai ekspor Indonesia dan negara-negara importirnya.
Tabel 2. Statistika Deskriptif Variabel Rata-Rata Standar Deviasi Kelapa/Kelapa Sawit 8.530.100 24.707.722 Pengolahan Karet 60.595.369 256.076.115 Tekstil 227.032.895 1.007.712.697 Besi baja, Mesin- mesin, dan Otomotif 1.997.660.739 7.282.936.079 Elektronika 623.559.852 2.641.749.196 Pengolahan Tembaga,Timah, dll 90.456.405 314.554.258 Kimia Dasar 612.732.328 1.703.760.487 Pulp dan Kertas 135.995.480 293.294.449 Makanan dan Minuman 259.153.933 762.239.859 Pengolahan Kayu 22.774.458 86.256.786
Dari  Tabel  2  dapat  terlihat  karakteristik  dari  keseluruhan data bahwa rata-rata nilai ekspor terbesar adalah pada variabel X 4 (Besi Baja, Mesin, dan Otomotif ) sedangkan rata-rata nilai terendahnya  adalah  pada  variabel  X 1 (Pengolahan  Kelapa Sawit).

## B. Analisis Biplot dan Cluster
Analisis  biplot  dilakukan  terhadap  128  negara  yang menjadi  importir  produk  industri  Indonesia.  Analisis  biplot terhadap  keseluruhan  negara  di  dunia  menghasilkan  hasil analisis  yang  kurang  detail  dan  teliti.  Oleh  karena  itu dilakukan pemisahan analisis tiap benua.

## C. Analisis Biplot Per Benua
Berikut adalah analisis biplot pada negara Benua Eropa

## Gambar 1. Grafik Biplot Negara-Negara Benua Eropa
Gambar 1 menunjukkan grafik biplot dari negara-negara di Benua  Eropa.  Dalam  grafik  tersebut  menunjukkan  bahwa terdapat  dua  bentuk  kelompok  besar  yaitu  data  yang cenderung  mengikuti  sumbu  x  dan  sisanya  yaitu  mengikuti sumbu  y.  Keempat  benua  yang  dianalisis  menggunakan metode biplot juga menunjukkan kecenderungan bentuk  yang sama  meskipun  tidak  sama  persis  struktur  grafiknya.  Namun dengan  menggunakan  analisis  klaster  untuk  data  negara- negara  Benua  Eropa  didapat  hasil  yang  menunjukkan pengelompokkan  yang  tidak  terlalu  berbeda  dengan  analisis secara  visual  menggunakan  biplot.  Analisis  klaster  dilakukan bertujuan untuk dapat memetakan dengan jelas data-data yang pada  analisis  biplot  saling  tumpang  tindih  antara satu  dengan yang lain
Berikut  adalah  hasil  pengelompokkan  dari  masing-masing benua :
Tabel 3. Pengelompokkan Negara Benua Eropa Kelompok 1 Andorra,  Austria,  Belgia,  Bulgaria,  Fedderasi
Russia,  Inggris,  Italia,  Jerman,  Prancis, Swaziland, Ukraine
Kelompok 2 Belanda,  Cekoslovakia,  Croatia,  Denmark, Estonia, Finlandia, Georgia, Hongaria, Irlandia,
Israel,  Latvia,  Lithuania,  Luksemburg,  Malta, Norwegia, Polandia, Portugal, Republik Czech, Rumania,  Siprus,  Slovakia,  Slovenia,  Spanyol, Swedia, Swiss, Turki, Yunani.
Kelompok  1  apabila  dilihat  analisis  biplot  yang  terbentuk maka terlihat bahwa kelompok negara ini cenderung memiliki kedekatan  dengan  variabel  Kimia  Dasar,  Makanan  dan Minuman,  serta  yang  terbesar  adalah  Besi  Baja,  Mesin,  dan Otomotif.  Artinya  kelompok  ini  melakukan  aktivitas  impor terbesar di 3 sektor ini.
Tabel 4.
Pengelompokkan Negara Benua Asia Kelompok 1
Australia,  Taiwan,  India,  Malaysia,
Saudi  Arabia,  Brunai  Darussalam, Afghanistan, Bahrain, Bangladesh, Hongkong, Irak, Iran, Kamboja, Kazakhstan,  Korsel,  Korut,  Kuwait, Kyrgystan,  Laos,  Macau,  Mongolia, Myanmar,  Oman,  Pakistan,  Papua Nugini,  Pilipina,  Qatar,  Selandia  Baru, Siria,  Sri  Lanka,  UEA,  Uzbekistan, Vietnam, Yaman, Yordania.
Kelompok 2 Jepang
Kelompok 3

## Thailand, China, Singapura
Berdasarkan  hasil  analisis  biplot  maka  terlihat  kelompok  1 merupakan kelompok negara yang memiliki kedekatan dengan variabel  Tekstil dan Elektronika. Sehingga dapat  disimpulkan
bahwa kelompok negara ini merupakan kelompok negara yang memiliki nilai impor besar untuk 2 sektor tersebut.
Tabel 5.
Pengelompokkan Negara Benua Amerika Kelompok 1 Amerika Serikat Kelompok 2 Chili, Brazil, Kanada Kelompok 3 Honduras, Kolumbia, Meksiko, Paraguay, Peru, Suriname, Uruguay, Argentina, Bahama, Costa Rica, Ekuador, Guatemala,
Haiti, Panama, Puerto Rico, Trinidad & Tobago, Venezuela, El Salvador, Kuba,

## Bolivia, Nikaragua
Berdasarkan  hasil  analisis  biplot  maka  terlihat  untuk kelompok  1  yang  hanya  berisi  negara  Amerika  Serikat memiliki  kedekatan variabel dengan Besi Baja, Mesin-Mesin, dan Otomotif. Sehingga dapat disimpulkan bahwa kelompok 1 merupakan kelompok negara yang memiliki nilai impor tinggi untuk sektor tersebut dibanding sektor lainnya.
Tabel 6
Pengelompokkan Negara Benua Afrika Kelompok 1
Afrika Selatan
Kelompok 2
Gambia, Ghana, Kongo, Liberia, Libya,
Madagascar, Maroko, Mesir, Namibia, Tanzania, Uganda, Zambia. Angola,
Kamerun, Kenya, Mali, Nigeria, Pantai
Gading, Senegal, Sudan, Togo, Tunisia, Afghanistan, Aljazair, Gabon
Kelompok 3

## Maroko
Berdasarkan  hasil  analisis  biplot  maka  terlihat  bahwa kelompok  1  yang  hanya  beranggotakan  Afrika  Selatan memiliki karakteristik khusus yaitu kedekatan dengan variabel nilai  impor  Pulp  dan  Kertas.  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  kelompok  1  memiliki  nilai  impor  yang  cukup  tinggi untuk sektor produk industri Pulp dan Kertas.

## D. Bartlett Test
Uji  bartlett  ini  bertujuan  untuk  melihat  apakah  antara variabel  yang  satu  dengan  yang  lain  telah  saling  bebas  atau tidak.
Hipotesis : H 0 : ρ = I H 1 : ρ ≠ I α = 0,05. Berdasarkan perhitungan menggunakan software Macro  Minitab  maka  didapatkan  nilai 2 hitung χ dari keseluruhan  benua  telah
> 2 ) 1 ( 2 1 , ( − p p α χ dimana  nilai 2 ) 1 ( 2 1 , ( − p p α χ adalah  61,656.  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa variabel yang satu dengan yang lain telah saling bebas.

## E. Pengujian Asumsi Distribui Normal
Pengujian  asumsi  multivariat  normal  pada  data  jumlah impor  negara-negara  di  Benua  Asia,  Eropa,  Amerika,  dan Afrika menggunakan hipotesis sebagai berikut:
H 0 :  Data  jumlah  impor  negara-negara  dunia  berdistribusi multivariat normal.
H 1 : Data  jumlah  impor  negara-negara  dunia  tidak berdistribusi multivariat normal
α = 0,05
I AKU1 - 20000 - 10000 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 - 10000 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000 90000 100000 110000
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan  maka didapatkan  hasil  pengujian  asumsi  normal  multivariat  dalam tabel berikut ini :
Tabel 7. Hasil Tes Uji Normal Multivariat Benua Proporsi Keputusan Eropa 0,648649 Data Multinormal Asia 0,666667 Data Multinormal Amerika 0,523810 Data Multinormal Afrika 0,615385 Data Multinormal

## F. Pengujian Asumsi Homogenitas
Pengujian  homogenitas  terhadap  data  jumlah  impor  10 variabel dengan faktor negara-negara importir sebagai berikut:
H 0 : ∑ 1 = ∑ 2 = ∑ 3 = ∑ 4 = 0
(Varians-kovarians  pada  data  jumlah  impor  10  variabel dengan faktor negara-negara importir adalah homogen) H 1 : minimal terdapat satu ∑ i ≠ 0 , i = 1, 2, 3, 4 (Varians-kovarians  pada  data  jumlah  impor  10  variabel dengan  faktor  negara-negara  importir  adalah  tidak homogen)
α =0,05
Berdasarkan  hasil  pengujian  maka  didapatkan  hasil pengujian asumsi homogenitas sebagai berikut :
Tabel 8. Homogenitas Matriks Varian Kovarian Benua Keputusan Eropa Tidak Homogen Asia Tidak Homogen Amerika Tidak Homogen Afrika Tidak Homogen
Keseluruhan  hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  data pengelompokkan  importir  produk  Indonesia  yang  terbagi menjadi  4  benua  berbeda  tidak  homogen.  Hal  ini  berarti asumsi matriks varian kovarian homogen tidak terpenuhi.

## G. Multivariate Analysis of Variance
One-way  MANOVA  dapat  digunakan  untuk  menguji apakah  ke-g  populasi  (dari  satu  faktor  yang  sama) menghasilkan  vektor  rata-rata  yang  sama  untuk  p  variabel respon atau variabel dependen yang diamati dalam penelitian.
Berikut  adalah  analisis  MANOVA  untuk  masing-masing kelompok benua :
T abel 9. Multivariate Test Kelompok Benua Eropa Effect Value P-Value Intercept Pillai's Trace ,612 ,001 Wilks' Lambda ,388 ,001 Hotteling Trace 1,578 ,001 Roy's Largest Root 1,578 ,001 Group Pillai's Trace ,587 ,003 Wilks' Lambda ,413 ,003 Hotteling Trace 1,422 ,003 Roy's Largest Root 1,422 ,003
Berdasarkan Tabel 9 terlihat bahwa dari keempat statistik uji  menunjukkan,  kelompok  ID  (  Negara-Negara  Benua Eropa)  berpengaruh  signifikan  terhadap  ke  10  variabel  impor dengan nilai α = 0,05 .Melihat nilai Pillai’s Trace yang cukup besar  juga  menunjukkan  bahwa  pengaruh  yang  diberikan
pengelompokkan  ID  terhadap  ke  10  variabel  impor  cukup besar.
Tabel 10. Multivariate Test Kelompok Benua Asia Effect Value P-Value Intercept Pillai's Trace ,999 ,000 Wilks' Lambda ,001 ,000 Hotteling Trace 968,633 ,000 Roy's Largest Root 968,633 ,000 Group Pillai's Trace 1,929 ,000 Wilks' Lambda ,000 ,000 Hotteling Trace 963,546 ,000 Roy's Largest Root 950,319 ,000
Berdasarkan  Tabel  10  terlihat  bahwa  dari  keempat statistik  uji  menunjukkan,  kelompok  ID  (  Negara-Negara Benua  Asia)  berpengaruh  signifikan  terhadap  ke  10  variabel impor dengan nilai α = 0,05 . Melihat nilai Pillai’s Trace yang cukup  besar  menunjukkan  bahwa  pengaruh  yang  diberikan group terhadap ke 10 variabel impor cukup besar.
Tabel 11. Multivariate Test Kelompok Benua Amerika Effect Value P-Value Intercept Pillai's Trace 1,000 ,000 Wilks' Lambda ,000 ,000 Hotteling Trace 717149,008 ,000 Roy's Largest Root 717149,008 ,000 Group Pillai's Trace 2,000 ,000 Wilks' Lambda ,000 ,000 Hotteling Trace 690986,985 ,000 Roy's Largest Root 684237,083 ,000
Berdasarkan  Tabel  11  terlihat  bahwa  dari  keempat statistik  uji  menunjukkan,  kelompok  ID  (  Negara-Negara Benua  Amerika)  berpengaruh  signifikan  terhadap  ke  10 variabel impor dengan nilai α = 0,05 . Nilai  Pillai’s Trace juga cukup besar yang juga mengindikasikan pengaruh yang cukup besar terhadap 10 variabel impor yang diteliti.
Tabel 12. Multivariate Test Kelompok Benua Afrika Effect Value P-Value Intercept Pillai's Trace 1,000 ,000 Wilks' Lambda ,000 ,000 Hotteling Trace 25514,424 ,000 Roy's Largest Root 25514,424 ,000 Group Pillai's Trace 1,995 ,000 Wilks' Lambda ,000 ,000 Hotteling Trace 62748,057 ,000 Roy's Largest Root 62549,198 ,000
Berdasarkan  Tabel  12 terlihat  bahwa  dari  keempat statistik uji  menunjukkan,  kelompok  ID  (  Negara-Negara  Benua Afrika) berpengaruh signifikan terhadap ke 10 variabel impor dengan  nilai α =  0,05  .  Nilai    Pillai’s  Trace  juga  cukup  besar yang  juga  mengindikasikan  pengaruh  yang  cukup  besar terhadap 10 variabel impor yang diteliti.

## H. Analisis Diskriminan
Analisis  diskriminan  merupakan  salah  satu  metode  yang digunakan  untuk  mengetahui  ketepatan  klasifikasi  dari
beberapa  kelompok  yang  terbentuk.  Analisis  diskriminan merupakan  metode  yang  cukup  baik  dalam  melakukan perhitungan  ketepatan  klasifikasi  dan  kekuatan  diskriminasi masing-masing  variabel  dalam  kasus  pengelompokkan  yang dilakukan.
Berdasarkan  tabel  13  maka  dapat  kita  lihat  bahwa  impor Kayu,  dan  Pulp_Kertas  merupakan  2  variabel  dengan kekuatan  diskriminasi  terbesar  di  antara  variabel  yang  lain, sedangkan impor Kelapa _Sawit dan Elektronika merupakan 2 variabel  dengan  kekuatan diskriminasi  yang terkecil  di antara 10 variabel lainnya.
Tabel 13. Standardized Canonical Discriminant Function Coefficients Benua Eropa Variabel Function 1 Kelapa_Sawit -1,609 Karet -0,683 Tekstil -0,762 Besi_Baja 0,874 Elektronika -1,503 Timah 0,063 Kimia_Dasar 0,057 Pulp_kertas 1,556 Makanan_Minuman 0,344 Kayu 2,226
Berdasarkan  tabel  14  maka  dapat  kita  lihat  bahwa  impor Makanan  Minuman  dan  Kimia  Dasar  merupakan  2  variabel dengan kekuatan diskriminasi terbesar di antara variabel yang lain,  sedangkan  impor  Karet  dan  Elektronika  merupakan  2 variabel  dengan  kekuatan diskriminasi  yang terkecil  di antara 10 variabel lainnya.
Tabel 14. Standardized Canonical Discriminant Function Coefficients Benua Asia Variabel Function Function 1 2 Kelapa_Sawit 1,879 0,32 Karet -3,694 -1,026 Tekstil 4,147 -0,256 Besi_Baja -2,343 2,504 Elektronika -0,775 0,673 Timah 0,364 -2,122 Kimia_Dasar 2,293 0,735 Pulp_kertas -1,26 0,407 Makanan_Minuman 1,49 1,619 Kayu 0,105 -1,519
Berdasarkan  tabel  15  maka  dapat  kita  lihat  bahwa  impor Karet  dan  Timah  merupakan  2  variabel  dengan  kekuatan diskriminasi  terbesar  di  antara  variabel  yang  lain,  sedangkan impor  Makanan  Minuman  dan  Kayu  merupakan  2  variabel dengan  kekuatan  diskriminasi  yang  terkecil  di  antara  10 variabel lainnya.
Tabel 15. Standardized Canonical Discriminant Function Coefficients Benua Amerika Variabel Function Function 1 2 Kelapa_Sawit 0,218 0,151 Karet 13,723 10,691 Tekstil 6,871 -3,251 Besi_Baja 0,612 0,365 Elektronika -6,119 0,077 Timah 10,382 3,226 Kimia_Dasar -0,978 1,47 Makanan_Minuman -7,039 -8,269 Kayu -0,232 0,531
Berdasarkan  tabel  16  maka  dapat  kita  lihat  bahwa  impor Besi  Baja  dan  Kimia  Dasar  merupakan  2  variabel  dengan kekuatan  diskriminasi  terbesar  di  antara  variabel  yang  lain, sedangkan  impor  Tekstil  dan  Kelapa  Sawit  merupakan  2 variabel dengan kekuatan  diskriminasi  yang terkecil di antara 10 variabel lainnya.
Tabel 16. Standardized Canonical Discriminant Function Coefficients Benua Afrika Variabel Function Function 1 2 Kelapa_Sawit -0,591 0,315 Karet 7,634 -4,307 Tekstil -7,819 3,489 Besi_Baja 0,068 0,346 Elektronika -0,117 0,103 Timah -0,042 0,145 Kimia_Dasar 0,053 0,493 Pulp_kertas 2,581 -0,443 Makanan_Minuman -0,115 0,931 Kayu 0,479 -0,049

## V. KESIMPULAN
Pengelompokkan  yang  terbentuk  menunjukkan  bahwa masing-masing  benua  membentuk  pengelompokkan  yang berbeda.  Benua  Eropa  dengan  2  kelompok  dan  3  benua  lain yang membentuk 3 kelompok.
Ketepatan  klasifikasi  dari  keempat  benua  yang  dilakukan pengelompokkan menunjukkan prosentase ketepatan klasifikasiyang  cukup  tinggi  terutama  hasil  pengelompokkan Benua  Asia,  Amerika,  dan  Afrika.  Dimana  tingkat  ketepatan klasifikasinya mencapai 100%.
Selain  itu  didapatkan  kesimpulan  bahwa  beberapa kelompok  negara  memiliki  nilai  impor  yang  cukup  tinggi untuk  beberapa  variabel  teretentu.  Sehingga  hal  ini  dapat menjadi  pertimbangan  dalam  melakukan  keijakan  reduksi pajak untuk variabel impor yang masih kurang atau kecil nilai impornya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Johnson, Richard A and Dean W. Wichern. 2007. Applied Multivariate Statistical Analysis. United State of America. Pearson Education. Inc.
[2] Gabriel,  K,  R.  (1971),  The  Biplot  Graphic  Display  of  Matrices  with Aplication to Principal Component Analysis, Journal of Biometrica. 58, 453-467
[3] Morrison, D. F. (1990). Multivariate Statistical Methods (3rd ed.). USA: McGraw-Hill, Inc.
[4] Michie, D., Spiegelhalter, D.J. and Taylor C.C. 1994. Machine Learning, Neural  and  Statistical  Classification.  McNeil,  A.J.  (1999).  Extreme Value Theory for Risk Managers. Zurich: Departement Mathematic ETH Zentrum.
[5] M.S,  Amir,  1990  Ekspor-Impor  Teori  dan  Penerapannya,  PT  Pusaka Binaman Presindo : Jakarta.
[6] Olson, C. L (1974), Comparative Robustness of Six Test in Multivariate Analysis of Variance.