Abstrak —Sepeda  motor  merupakan  salah  satu  jenis kendaraan  darat  yang  banyak  diminati  oleh  sebagian besar penduduk Indonesia. Salah satu diantaranya yang paling  diminati  adalah  merk  S.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  meramalkan  penjualan  sepeda  motor  baru perjenis  baik  semua  merk  maupun  merk  S  di  area penjualan Surabaya dengan menggunakan regresi panel. Adapun  variabel  prediktor  yang  diduga  berpengaruh adalah  jumlah  penduduk  usia  produktif,  PDRB perkapita,  IPM,  dan  laju  pertumbuhan  ekonomi, dengan  menggunakan  uji  Chow,  Hausman,  dan Lagrange Multiplier didapatkan metode estimasi regresi panel.  Ketiga  uji  tersebut  pada  taraf  α=5% menunjukkan  bahwa  variabel  respon  YTC,  YSC,  YSM, YSS diestimasi dengan fixed effect model, variabel YTM diestimasi  dengan  random  effect  model,  sedangkan variabel  YTS  diestimasi  dengan  common  effect  model. Adapun  peramalan  dilakukan  dengan  mensubtitusikan hasil  trend  analysis  atau  regresi  dummy  dari  masing- masing  variabel  prediktor  pada  model  regresi  panel yang diperoleh.
Kata Kunci — Penjualan Sepeda Motor Baru, Regresi Panel, Trend Analysis .

## I. PENDAHULUAN
EPEDA  motor  merupakan  jenis  alat  transportasi  darat yang  paling  digemari  oleh  sebagian  besar  masyarakat dibandingkan  dengan  jenis  alat  transportasi  darat  lainnya. Data  kepolisian  Republik  Indonesia  menyatakan  rata-rata kenaikan jumlah sepeda motor di Indonesia dari tahun 1987 sampai  2012  sebesar  11,43%,  persentase  tersebut    terbesar dibandingkan dengan jenis kendaraan darat lainnya [1].
Terdapat  beberapa  merk  sepeda  motor  yang  diperjual belikan  di  Indonesia.  Asosiasi  Industri  Sepeda  Motor Indonesia  (AISI)  menyatakan  bahwa  pada  Januari  2014 market  share sepeda  motor  merk  S  menempati  urutan pertama dengan persentase penjualan sebesar 63% [2]. Data tersebut  menunjukkan  bahwa  sepeda  motor  merk  S  paling diminati  masyarakat  Indonesia,  sehingga  menarik  untuk dianalisis  penjualannya.  Penjualan  sepeda  motor  baru  merk S  di  Propinsi  Jawa  Timur  untuk  jenis matic cenderung mengalami  kenaikan,  berbeda  dengan  jenis cub yang penjualannya  cenderung  menurun,  adapun  jenis sport penjualannya  cenderung  naik  secara  perlahan.  Hal  inilah yang menjadikan penjualan untuk masing-masing jenis juga menarik  untuk  diamati,  sehingga  nantinya  dapat  diketahui jenis apa yang sekiranya memimpin penjualan sepeda motor untuk beberapa tahun mendatang [3].
Salah  satu  penelitian  menunjukkan  faktor-faktor  yang mempengaruhi  penjualan  sepeda  motor  Yamaha  di  kota Medan  adalah  pendapatan  perkapita,  harga  kompetitor,  dan harga  produk  itu  sendiri  [4].  Faktor  lain  yang  diduga berpengaruh  terhadap  penjualan  adalah  faktor  promosi, jumlah  penduduk  usia  produktif,  dan  IPM.  Adapun  metode yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  regresi  panel. Regresi  panel  merupakan  suatu  metode  untuk  memodelkan data perpaduan antara cross section dan time series.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  dilakukanlah penelitian  yang  bertujuan  untuk  meramalkan  jumlah penjualan  sepeda  motor  baru  merk S di  area  penjualan Surabaya menggunakan
regresi
panel dengan mensubtitusikan  hasil trend  analysis atau  regresi dummy masing-masing  variabel  prediktor  pada  masing-masing model regresi panel yang diperoleh.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A.  Regresi Data Panel
Data  panel  merupakan  data  yang  mengacu  pada penyatuan  pengamatan cross-section selama  beberapa periode  waktu  [5].  Secara  umum,  model  regresi  data  panel dapat dituliskan sebagai berikut [6].
𝑌 𝑖𝑡 = 𝛼 +   𝛽 𝑘 X 𝑘 𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 + 𝑢 𝑖𝑡
𝑖 = 1,2, … , 𝑁 ; 𝑡 = 1,2, … , 𝑇 ; 𝑘 = 1,2, … , 𝐾 (2.1)
dimana 𝑌 : Variabel respon
𝛼 : Komponen intersep 𝑋 : Variabel prediktor
𝛽 : Komponen Slope 𝑢 : Residual

## B.  Estimasi Model Regresi Data Panel
Beberapa  hal  yang  mungkin  terjadi  saat  menggunakan data  panel  adalah  koefisien slope dan  intersep  yang bervariasi pada setiap unit cross section dan setiap periode waktu.  Model  regresi  data  panel  dapat  diestimasi  dengan menggunakan tiga pendekatan,  yakni common effect model, fixed effect model, dan random effect model.
1. Common Effect Model (CEM)
Common effect model (CEM) merupakan model regresi data  panel  yang  paling  sederhana  dengan    mengasumsikan bahwa  intersep  untuk  masing-masing  unit cross  section bernilai sama [7].
𝑌 𝑖𝑡 = 𝛼 +   𝛽 𝑘 X 𝑘 𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 + 𝑢 𝑖𝑡 .
2. Fixed Effect Model (FEM)

## Peramalan Penjualan Sepeda Motor Baru Di Area Penjualan Surabaya Dengan Menggunakan Regresi Panel
Zakiyah El Khoiroh Tsani dan Dwi Endah Kusrini Jurusan Statistika, FMIPA, ITS, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : dwi_endah@statistika.its.ac.id
(1)
(3) (4)
(6) (7) (8)
(9) (5)
(10)
(11)
FEM  mengasumsikan  adanya  variasi  intersep  baik  pada masing-masing  unit cross  section ,  antar  waktu,  maupun keduanya (unit cross section dan antar waktu) [6]. a.  Intersep  bervariasi  pada  masing-masing  unit cross section
𝑌 𝑖𝑡 = 𝛼 𝑖 +   𝛽 𝑘 X 𝑘 𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 + 𝑢 𝑖𝑡 .
b.  Intersep bervariasi antar waktu.
𝑌 𝑖𝑡 = 𝜆 𝑡 +   𝛽 𝑘 X 𝑘𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 + 𝑢 𝑖𝑡 .
c. Intersep bervariasi pada unit cross section dan waktu
𝑌 𝑖𝑡 = 𝛼 𝑖 +   𝛽 𝑘 X 𝑘 𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 + 𝜆 𝑡 + 𝛽 𝑘 X 𝑘𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 + 𝑢 𝑖𝑡 .
3. Random Effect Model (REM)
REM  mengasumsikan  intersep  ( 𝛼 1𝑖 ) merupakan  nilai tetap  yang  diasumsikan  sebagai  variabel  acak  dengan  rata- rata 𝛼 1 (tanpa indeks i), dan  intersep masing-masing unit. 𝛼 1𝑖 = 𝛼 1 + 𝜀 𝑖 , dimana i= 1,2,…,4
𝑌 𝑖𝑡 = 𝛼 1𝑖 +   𝛽 𝑘 X 𝑘 𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 + 𝑢 𝑖𝑡 = 𝛼 1 +   𝛽 𝑘 X 𝑘 𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 + 𝜀 𝑖 + 𝑢 𝑖𝑡 = 𝛼 1 +   𝛽 𝑘 X 𝑘 𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 + 𝑤 𝑖𝑡
dimana 𝑤 𝑖𝑡 = 𝜀 𝑖 + 𝑢 𝑖𝑡 . Gabungan error 𝑤 𝑖𝑡 terdiri  atas  dua  komponen, 𝜀 𝑖 yang merupakan komponen error unit cross section dan 𝑢 𝑖𝑡 yang merupakan  komponen error kombinasi  antara  waktu  dan unit cross section.

## C.  Pemilihan Model Regresi Panel
Sebelum  melakukan  estimasi  model  regresi  panel, terlebih dahulu dilakukan  uji chow , hausman , dan lagrange multiplier untuk  mengetahui  estimasi  model  yang  akan digunakan.
Uji Chow digunakan  untuk  menentukan  model  yang dipilih  antara  CEM  dan  FEM.  Pengujian  ini  mirip  dengan uji F [6]. Hipotesis pada uji chow adalah 𝐻 0 : 𝛼 1 = 𝛼 2 = … = 𝛼 𝑁 = 𝛼 = 0 𝐻 1 : minimal ada satu 𝛼 𝑖 yang berbeda, i = 1,2,…, N Statistik Uji :
𝐹 = (𝑅𝑅𝑆𝑆 − 𝑈𝑅𝑆𝑆)/(𝑁 − 1)
𝑈𝑅𝑆𝑆/(𝑁𝑇 − 𝑁 − 𝐾)
Dimana
RRSS : SSE model FEM (persamaan (3)) URSS : SSE model CEM (persamaan (2)) N : jumlah unit cross section
K : jumlah parameter yang akan diestimasi Keputusan  tolak  H 0 jika  |F|> 𝐹 𝑁−1,𝑁𝑇−𝑁−𝐾 menunjukkan bahwa  intersep  untuk  semua  unit cross  section tidak  sama, maka  model  yang  tepat  untuk  mengestimasi  persamaan regresi data panel adalah fixed effect model Apabila pengujian Chow menghasilkan kesimpulan tolak H 0 ,  maka  dilanjutkan  pada  Uji Hausman untuk  memilih antara  model  FEM  atau  REM.  Hipotesis  pada  pengujian Hausman adalah 𝐻 0 ∶ 𝑐𝑜𝑟𝑟  𝑋 𝑖𝑡 , 𝜀 𝑖 = 0 (model REM) 𝐻 1 ∶ 𝑐𝑜𝑟𝑟  𝑋 𝑖𝑡 , 𝜀 𝑖 ≠ 0 (model FEM) Statistika Uji :
𝑊 =  𝑏 −  𝛽  ′ 𝑣𝑎𝑟 𝑏  − 𝑣𝑎𝑟 𝛽 −1 𝑏 − 𝛽
dengan  : 𝑏 :vektor estimasi parameter model FEM 𝛽 : vektor estimasi parameter model REM. Daerah  Kritis  :  Tolak  H 0 jika 𝑊 > 𝜒 (𝐾;𝛼) dimana  K merupakan  jumlah  variabel  independen  yang  dilibatkan dalam model.
Apabila  uji Chow dan Hausman sama-sama  tolak  H 0 , maka  langkah  selanjutnya  yakni  melakukan  uji Lagrange multiplier ( LM ) untuk mendeteksi adanya kasus heteroskedastisitas  panel  pada  model  FEM.  Hipotesis  pada pengujian LM adalah H 0 ∶   σ i 2 = σ 2 , i = 1,2, … , N H 1 ∶ minimal ada satu σ i 2 ≠ σ 2 (terdapat kasus heteroskedastisitas)
Statistik Uji : 𝐿𝑀 = 𝑁𝑇 2(𝑇 − 1) (𝑇𝑢 𝑖 ) 2 𝑁 𝑖=1 (𝑢 𝑖𝑡 ) 2 𝑇 𝑡=1 𝑁 𝑖=1 − 1 2 Daerah kritis : tolak H 0 jika 𝐿𝑀 > 𝜒 (𝑁−1;𝛼) Keputusan  tolak  H 0 menunjukkan  bahwa  terdapat  kasus heteroskedastisitas  panel  dalam  FEM  sehingga  estimasi dilakukan dengan menggunakan Effect Model Cross Section Weight atau periode weight.

## D.  Uji Asumsi Multikolinearitas
Metode  regresi  mensyaratkan  tidak  adanya  hubungan antara  variabel  independen.  Multikolinearitas  merupakan hubungan  linier  antara  variabel  independen.  Terdapat beberapa cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi kasus multikolinearitas, beberapa diantaranya  yakni korelasi antar variabel prediktor dan nilai VIF [8]. Jika ternyata ditemukan adanya  kasus  multikolinearitas  dalam  melakukan  analisis regresi, maka perlu dilakukan penanggulangan. Multikolinieritas  dapat  diatasi  dengan  menghilangkan  atau mereduksi  variabel  prediktor  yang  terdeteksi  memiliki multikolinearitas.  Multikolinearitas  dapat  juga  diatasi dengan menggunakan metode regresi komponen utama.

## E.  Uji Signifikansi Parameter
Setelah  didapatkan  model,  dilakukanlah  uji  signifikansi parameter  baik  secara  serentak  maupun  parsial.  Berikut  uji signifiansi parameter secara serentak
H 0 : 𝛽 1 = 𝛽 2 = ⋯ = 𝛽 𝐾 H 1 : Minimal ada satu 𝛽 𝑖 ≠ 0 ; k=1,2,…,K Statistik uji :
𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝑀𝑆 𝑟𝑒𝑔𝑟𝑒𝑠𝑖 𝑀𝑆 𝑟𝑒𝑠𝑖𝑑𝑢𝑎𝑙 Keputusan  tolak  H 0 apabila 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 𝛼;(𝐾,𝑛−𝐾−1) atau p-value  < 𝛼 dan  dilanjutkan  pada  uji  signifiansi  parameter parsial.
H 0 : 𝛽 𝑘 = 0 H 1 : Minimal ada satu 𝛽 𝑘 ≠ 0 ; k=1,2,…,K Statistik uji :
𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝛽 𝑘 𝑆𝐸 𝛽 𝑘
Tolak H 0 apabila 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝑡 (𝛼/2;,𝑛−𝐾) atau pvalue < 𝛼 .

## E.  Pengujian Asumsi Residual
Setelah semua  parameter  dalam  model  memenuhi signifikansi parameter baik secara serentak  maupun parsial, dilakukanlah uji pemenuhan asumsi residual, yakni : 1.  Asumsi identik, dengan menggunakan uji glejser
2.  Asumsi  independen,  dengan  menggunakan  uji  durbin watson
(3)
3.  Asumsi  distribusi  normal  dengan  menggunakan  uji kolmogorov smirnov.
F.  Trend Analysis Trend analysis merupakan suatu metode untuk melakukan  suatu  peramalan  pada  masa  yang  akan  datang dimana  data  yang  ada  menunjukkan  suatu trend . Adapun model trend analysis yang digunakan  pada penelitian ini adalah model linear dan kuadratik.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A.  Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder  tahun  2009  sampai  2012  untuk  variabel  respon masing-masing jenis baik total market maupun merk S . Data variabel  respon  diperoleh  dari  PT.  “K” . Adapun  data variabel  prediktor  diperoleh  dari  publikasi  Badan  Pusat Statistik Propinsi Jawa Timur.

## B.  Variabel Penelitian
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah : YTM : Penjualan total sepeda motor baru jenis matic YTC : Penjualan total sepeda motor baru jenis cub YTS : Penjualan total sepeda motor baru jenis sport YSM : Penjualan sepeda motor baru merk S jenis matic YSC : Penjualan sepeda motor baru merk S jenis cub YSS : Penjualan sepeda motor baru merk S jenis sport X 1 : Jumlah penduduk usia produktif (jiwa) X 2
: PDRB perkapita (juta rupiah)
X 3 : IPM (indeks) X 4 : Laju Pertumbuhan Ekonomi (indeks)
Adapun kabupaten/kota yang akan dianalisis adalah
1.  Kota Surabaya
2.  Kabupaten Gresik
3.  Kabupaten Sidoarjo
4.  Kabupaten dan Kota Mojokerto
5.  Kabupaten Jombang

## C.  Definisi Operasional Variabel
Berikut  ini  merupakan  definisi  operasional  masing- masing variabel :
1.  Penjualan sepeda motor baru (Y)
Jumlah  sepeda  motor  baru  baik  untuk  semua  merk maupun  merk S yang  terjual,    beserta  masing-masing jenisnya  baik sport,  matic, dan cub mengartikan  penjualan masyarakat.  Penjualan  adalah  jumlah  suatu  barang  yang mau  dan  mampu  dibeli  pada  berbagai  kemungkinan  harga selama jangka waktu tertentu [9]. 2.  Jumlah penduduk usia produktif (X 1 )
Penduduk  usia  produktif  merupakan  penduduk  dengan interval  usia  15-64  tahun  [1].  Pada  usia  produktif, masyarakat akan mampu untuk menggunakan sepeda motor sehingga  dimungkinkan  untuk  membeli  sepeda  motor. Jumlah  penduduk  merupakan  salah  satu  faktor  penentu penjualan seseorang terhadap suatu barang [10]. 3.  PDRB perkapita (X 2 )
PDRB perkapita merupakan salah satu indeks yang dapat digunakan untuk melihat tingkat kemakmuran suatu daerah. Salah satu penelitian  menunjukkan bahwa PDRB perkapita berpengaruh positif terhadap konsumsi masyarakat [11]. 4.  IPM (X 3 )
IPM  merupakan  indeks  yang  mengukur  capaian pembangunan  manusia  berbasis  sejumlah  komponen  dasar kualitas  hidup.  Sebagai  ukuran  kualitas  hidup,  IPM dibangun  melalui  pendekatan  tiga  dimensi  dasar  yang
mencakup  umur  panjang  dan  sehat,  pengetahuan,  serta kehidupan  yang  layak.  Salah  satu  komponen  dasar  kualitas hidup  adalah  kemampuan  daya  beli  masyarakat,  oleh karenanya  IPM  menjadi  salah  satu  faktor  yang  diduga berpengaruh terhadap penjualan sepeda motor. 5.  Laju Pertumbuhan Ekonomi (X 4 )
Laju pertumbuhan ekonomi merupakan indeks pertumbuhan  pendapatan  penduduk  dari  tahun  ke  tahun yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  kemajuan  ekonomi sebagai indikasi dari kemakmuran masyarakat suatu daerah.

## D.  Langkah Analisis
Berikut  ini  merupakan  langkah-langkah  analisis  dalam penelitian ini
1.  Untuk  menjawab  tujuan  pertama,  dilakukan  analisis statistika  deskriptif  pada  semua  variabel  X  dan hubungannya dengan variabel dependen Y
2.  Untuk  menjawab  tujuan  kedua,  dilakukanlah  analisis regresi panel dengan langkah-langkah sebagai berikut : i.  Mendeteksi adanya kasus Multikolinearitas
i.  Mengestimasi model CEM dan FEM ii.  Melakukan uji Chow . iii. Melakukan uji Hausman iv.  Melakukan Uji LM.
v.  Menguji signifikansi parameter regresi panel vi.  Menguji asumsi residual.
viii. Interpretasi hasil regresi panel yang diperoleh.
3.  Untuk  menjawab  tujuan  ketiga,  dilakukanlah  peramalan dengan langkah-langkah sebagai berikut:
i.  Melakukan peramalan masing-masing variabel prediktor  dengan  menggunakan  metode trend analysis atau regresi dummy . ii.  Mensubstitusikan  hasil  peramalan  variabel  prediktor pada  masing-masing  model  regresi  panel  yang diperoleh pada langkah 2.

## IV. A NA LISIS DAN PEMBAHASAN

## A.  Analisis Karakteristik Variabel
Analisis  karaktersitik  dilakukan  pada  variabel  yang diamati  beserta  variabel  yang  diduga  mempengaruhinya sehingga  akan  diperoleh  gambaran  awal  tentang  variabel yang akan dilakukan penelitian.
Tabel 1 Statistika deskriptif variabel penelitian Variabel Rata-rata
Deviasi standard Minimum Maximum YT 47.361 42.231 8.797 169.723 YTC 27.770 23.049 7.220 85.818 YTM 33.713 22.871 8.999 80.716 YTS 6.930 4.169 2.672 17.382 YH 25.348 22.724 4.843 85.896 YSC 17.945 14.560 5.214 54.046 YSM 18.614 13.628 3.152 47.055 YSS 1.963 1.164 615 5.110 X 1 1.107.803 484.928 633.166 2.264.667 X 2 27.191 20.610 5.096 97.092 X 3 73,679 2,440 68,4 78,08 X 4 6,398 0,921 4,41 8,52
Adapun  kabupaten/kota  yang  memiliki  jumlah  penjualan tertinggi baik total market maupun merk S beserta masing- masing  jenisnya  adalah  kota  Surabaya  .Begitu  pula  dengan variabel  prediktor,  Surabaya  berada  pada  posisi  tertinggi pada  hampir  semua  variabel  kecuali  laju  pertumbuhan ekonomi.  Kondisi  tersebut  memang  selayaknya  terjadi mengingat  Surabaya  merupakan  ibukota  propinsi  Jawa Timur  yang  menjadi  pusat  kegiatan  perekonomian  di  Jawa
Timur.    Berikut  ini  merupakan  korelasi  antara  masing- masing variabel respon dan prediktor.
Tabel 1 . Koefisien korelasi antara variabel respon dan prediktor YTC YTM YTS YSC YSM YSS X 1 0,786* 0,939* 0,960* 0,817* 0,775* 0,730* X 2 0,666* 0,867* 0,956* 0,698* 0,736* 0,621* X 3 0,524* 0,839* 0,849* 0,580* 0,823* 0,499* X 4 -0,210 0,382 0,331 -0,166 0,581 -0,408
* Signifikan pada taraf α=5%
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  variabel  prediktor  X 1 ,  X 2 , X 3 berkorelasi  signifikan  terhadap  semua  variabel  respon, sedangkan  variabel  X 4 berkorelasi  signifikan  hanya  pada variabel respon  YSM saja. Namun secara teori,  variabel X 4 diduga  mempunyai  pengaruh  terhadap  variabel  respon, sehingga tetap dipertahankan dalam pemodelan.

## B.  Pemodelan Penjualan Sepeda Motor
1.  Deteksi Multikolinearitas
Pendeteksian  kasus  multikolinearitas  dilakukan  dengan menggunakan dua kriteria. Kriteria pertama yakni koefisien korelasi antar variabel prediktor.
Tabel 3. Koefisien korelasi antar variabel prediktor
X 1 X 2 X 3 X 2 0,914* X 3 0,773* 0,796* X 4 0,171 0,365 0,366
* Signifikan pada taraf α=5%
Tabel 3 menunjukkan adanya beberapa variabel prediktor yang saling berkorelasi. Kriteria kedua yakni nilai Variance Inflation  Factor (VIF).  Berikut  ini  merupakan  nilai  VIF yang diperoleh dari regresi antara  variabel Y dengan X
Tabel 4. Nilai VIF pada variabel prediktor Variabel VIF Variabel VIF X 1 8,089 X 3 3,004 X 2 8,701 X 4 1,507
Tabel  3  dan  4  mengindikasikan  adanya  kasus multikolinearitas.  Sehingga  dilakukan  analisis  komponen utama  untuk  mengatasinya.  Adapun  komponen  utama  yang terbentuk adalah
PC1 = 0,548Z 1 + 0,572Z 2 + 0,543Z 3 + 0,277Z 4 (10)
Pada  penelitian  ini,  terdapat  beberapa  variabel  respon yang residualnya terindikasi adanya kasus heteroskedastisitas,  yakni  pada  variabel  respon  YTC,  YTS, YSC,  dan  YSS.  Sehingga  dilakukan  transformasi  „ln‟  pada variabel  respon  dan  prediktor  serta  kembali  dilakukan deteksi multikolinearitas.
Tabel 5 Koefisien korelasi antar variabel prediktor setelah ditransformasi
ln X 1 ln X 2 ln X 3
ln X 1 0,816* ln X 2 0,780* 0,883* ln X 3 0,103 0,345 0,331
* Signifikan pada taraf α=5%
Tabel  5  menunjukkan  adanya  beberapa  variabel prediktor yang memiliki korelasi yang tinggi.
Tabel 6. Nilai VIF variabel prediktor setelah dilakukan transformasi
Variabel VIF Variabel VIF ln X 1 3,592 ln X 3 4,861 ln X 2 6,019 ln X 4 1,300
Tabel  5  dan  6 mengidikasikan  adanya  kasus multikolinearitas,  sehingga  diselesaikan  dengan  anlisis
komponen utama. Adapun  komponen utama yang terbentuk adalah lnPC1 = 0,531Z 1 + 0,577Z 2 + 0,568Z 3 + 0,250Z 4 lnPC2 = −0,343Z 1 − 0,045Z 2 − 0,046Z 3 + 0,937Z 4 2. Pemilihan Metode Estimasi Regresi Panel Terbaik Pemilihan  metode  estimasi  regresi  panel  dilakukan melalui uji chow , hausman , dan lagrange multiplier .
Tabel 7. Hasil uji Chow Variabel respon F hitung F tabel Pvalue Keputusan ln YTC 31,7011 3,18 0,0000 Tolak H 0 YTM 6,3678 3,11 0,0039 Tolak H 0 ln YTS 2,7702 3,18 0,0730 Gagal tolak H 0 ln YSC 25,4345 3,18 0,0000 Tolak H 0 YSM 14,8757 3,11 0,0001 Tolak H 0 ln YSS 5,9976 3,18 0,0058 Tolak H 0
Berdasarkan  hasil  uji Chow pada  tabel  7,  dapat diketahui  bahwa  variabel  respon  ln  YTS  menghasilkan keputusan  gagal  tolak  H 0 ,  sehingga  variabel  ln  YTS diestimasi dengan common effect model . Sedangkan variabel respon lainnya akan dilanjutkan pada uji Hausman .
Tabel 8. Hasil uji Hausman Variabel respon W 𝝌 𝟐 (𝑲;𝟎,𝟎𝟓) Pvalue Keputusan ln YTC 83,7220 5,9915 0,0000 Tolak H 0 YTM 0,1476 3,8415 0,7008 Gagal tolak H 0 ln YSC 69,1471 5,9915 0,0000 Tolak H 0 YSM 12,8265 3,8415 0,0003 Tolak H 0 ln YSS 21,9532 5,9915 0,0003 Tolak H 0
Tabel  8  menunjukkan  bahwa  variabel  respon  YTM menghasilkan  keputusan  gagal  tolak  H 0 ,  sehingga  variabel YTM  diestimasi  menggunakan random  effect  model. Adapun variabel lainnya akan dilanjutkan pada uji Lagrange Multiplier .
Tabel 9. Hasil uji Lagrange Multiplier Variabel respon LM 𝝌 𝟐 (𝟒;𝟎,𝟎𝟓) Pvalue Keputusan ln YTC 9,0295 9,4877 0,0604 Gagal tolak H 0 ln YSC 9,0374 9,4877 0,0602 Gagal tolak H 0 YSM 9,0279 9,4877 0,0604 Gagal tolak H 0 ln YSS 9,0457 9,4877 0,0600 Gagal tolak H 0
Berdasarkan  hasil  uji lagrange  multiplier pada  tabel  9, dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  respon  ln  YTC,  ln  YSC, YSM, dan ln YSS akan diestimasi dengan fixed effect model.
3.  Model regresi panel
Berikut  ini  merupakan  model  regresi  panel  dengan menggunakan metode yang telah diperoleh pada sub bab 2. a.  Total market jenis cub (YTC)
ln YTC it = 9,9586 − 1,3367lnPC1 it + 0,5320lnPC2 it (12) b.  Total market jenis matic (YTM) YTM it = 33713,05 + 12298,48 PC1 it (13)
c.  Total market jenis sport (YTS) ln YTS it = 8,6877 + 0,3298 lnPC1 it − 0,0711 lnPC2 it (14) d.  Merk S jenis cub (YSC) ln YSC it = 9,5284 − 1,1244lnPC1 it + 0,4653lnPC2 it (15) e.  Merk S jenis matic (YSM) YSM it = 18614,25 + 13537,09 PC1 it
(16)
f.  Merk S jenis sport (YSS)
Pemodelan  ln  YSS  dengan  variabel  PC1  dan  PC2 menunjukkan bahwa variabel PC2 tidak signifikan terhadap model, sehingga PC2 dihilangkan dalam model.
ln YSS it = 7,4214 − 0,5483 lnPC1 it (17)
4. Uji signifikansi parameter
(18) (20) (21)
(23)
Setelah  mendapatkan  model  yang  sesuai,  dilakukanlah uji  signifikansi  parameter  baik  secara  serentak  maupun secara  parsial  untuk  mengetahui  parameter  mana  sajakah yang berpengaruh terhadap model.
Tabel 10.
Uji signifikansi parameter secara serentak
Variabel respon F hitung F tabel Pvalue Keputusan ln YTC 96,1428 2,92 0,0000 Tolak H 0 YTM 66,1719 4,41 0,0000 Tolak H 0 ln YTS 207,7005 2,92 0,0000 Tolak H 0 ln YSC 95,4449 2,92 0,0000 Tolak H 0 YSM 56,8426 2,96 0,0000 Tolak H 0 ln YSS 50,3486 2,96 0,0000 Tolak H 0
Berdasarkan  tabel  10  dapat  diketahui  bahwa  semua pemodelan pada masing-masing variabel respon menghasilkan keputusan tolak H0, hal tersebut menunjukkan  bahwa  minimal  terdapat  satu  parameter  yang berpengaruh  terhadap  model  dan  dilanjutkan  pada  uji signifikansi parameter secara parsial.
Tabel 11. Uji signifikansi parameter secara parsial Variabel respon Parameter t hitung Pvalue Keputusan ln YTC C 336,491 0,0000 Tolak H 0 PC1 -8,126 0,0000 PC2 4,908 0,0003 YTM C 9,499 0,0000 Tolak H 0 PC 7,940 0,0000 ln YTS C 328,425 0,0000 Tolak H 0 PC1 20,224 0,0000 PC2 -2,524 0,0218 ln YSC C 325,163 0,0000 Tolak H 0 PC1 -6,904 0,0000 PC2 4,335 0,0008 YSM C 24,200 0,0000 Tolak H 0 PC 10,403 0,0000 ln YSS C 212,260 0,0000 Tolak H 0 PC1 -8,653 0,0000
Informasi  yang  bisa  diambil  dari  tabel  11  adalah  semua parameter pada masing-masing variabel respon menghasilkan keputusan tolak H 0 . Hal tersebut menunjukkan bahwa semua parameter berpengaruh terhadap masing-masing model.
Setelah uji signifikansi parameter terpenuhi, dilakukanlah pengecekan asumsi residual identik, independen, berdistribusi normal.
Tabel 12. Hasil uji Glejser Variabel respon Pvalue Keputusan ln YTC 0,737 Gagal tolak H 0 YTM 0,907 Gagal tolak H 0 ln YTS 0,710 Gagal tolak H 0 ln YSC 0,967 Gagal tolak H 0 YSM 0,960 Gagal tolak H 0 ln YSS 0,552 Gagal tolak H 0
Tabel 12 merupakan hasil pengecekan uji asumsi identik dengan menggunakan uji Glejser, dimana hasil keputusannya  adalah  semua  variabel  respon  memenuhi asumsi identik.
Tabel 13. Hasil uji Durbin Watson Variabel respon Statistik uji d d L d U Keputusan ln YTC 2,732 1,100 1,537 Tolak H 0 YTM 1,641 1,201 1,411 Gagal tolak H 0 ln YTS 1,631 1,100 1,537 Gagal tolak H 0 ln YSC 3,214 1,100 1,537 Tolak H 0 YSM 1,716 1,201 1,411 Gagal tolak H 0
ln YSS 1,373 1,100 1,537 Tolak H 0 Tabel 13 merupakan hasil pengecekan asumsi independen  dengan  uji  Durbin  Watson  dan  tampak  bahwa terdapat  beberapa  residual  yang  tidak  ada  keputusan,  atau asumsi  independen  tidak  terpenuhi,  yakni  residual  ln  YTC, ln YSC, dan ln YSS.
Tabel 14.
Hasil uji Kolmogorov Smirnov Variabel respon Pvalue Keputusan ln YTC 0,142 Gagal tolak H 0 YTM >0,150 Gagal tolak H 0 ln YTS 0,086 Gagal tolak H 0 ln YSC >0,150 Gagal tolak H 0 YSM >0,150 Gagal tolak H 0 ln YSS >0,150 Gagal tolak H 0
Tabel  14  merupakan  hasil  pengecekan  asumsi  residual berdistribusi  normal  dengan  uji Kolmogorov ,  dimana  hasil keputusannya  adalah  semua  residual  variabel  respon memenuhi asumsi distribusi normal.
Setelah  dilakukan  uji  asumsi  residual,  dilakukanlah transformasi model menjadi bentuk dengan variabel aslinya. a.  Total market jenis cub (YTC)
ln YTC it = 201,2022 − 2,2647 lnX 1it − 1,2543 lnX 2it −34,3745 ln X 3it + 0,9555 lnX 4it b.  Total market jenis matic (YTM)
YTM it = −307638 + 0,0130X 1it + 0,2804X 2it +3898,4674X 3it + 322,9697X 4it c.  Total market jenis sport (YTS) ln YTS it = −37,8168 + 0,5064 lnX 1it + 0,3052 lnX 2it +8,3595 lnX 3it + 0,0920 lnX 4it d.  Merk S jenis cub (YSC) ln YSC it = 170,5947 − 1,9204 lnX 1it − 1,0563 lnX 2it −28,9501 lnX 3it + 0,9005 lnX 4it e.  Merk S jenis matic (YSM) YSM it = −357115 + 0,0143X 1it + 0,3087X 2it +4291,0920X 3it + 3547,563X 4it f.  Merk S jenis sport (YSS) ln YSS it = 83,4014 − 0,7390 lnX 1it − 0,4990 lnX 2it −13,6594X 3it − 0,7969X 4it Adapun intersep dan random effect pada model adalah
Tabel 15. Intersep dan random effect pada model model
Unit cross section Intersep YTC Random effect YTM Intersep YSC Intersep YSM Intersep YSS Surabaya 4,605 585,998 4,043 -22525,780 2,097 Gresik -1,110 -6181,646 -0,957 445,195 -0,329 Sidoarjo 1,559 8315,200 1,448 5411,519 0,674 Mojokerto -1,690 -5789,727 -1,528 2878,727 -0,732 Jombang -3,364 3070,175 -3,006 13790,340 -1,710

## C.  Peramalan Penjualan Sepeda Motor Baru
1.  Peramalan variabel prediktor.
Untuk mendapatkan peramalan jumlah penjualan sepeda motor  baru,  terlebih  dahulu  dilakukan  peramalan  untuk masing-masing  variabel  prediktor  dengan  menggunakan metode trend analysis atau regresi dummy .
a.  Peramalan jumlah penduduk usia produktif (X 1 ) Peramalan  X 1 pada  wilayah  Surabaya  dan  Mojokerto dilakukan  dengan  metode  regresi dummy. Sedangkan wilayah  Gresik,  Sidoarjo,  dan  Jombang  dilakukan  dengan metode trend  analysis. Berikut  adalah  hasil  peramalannya untuk tahun 2013 sampai 2015.
Tabel 16. Peramalan jumlah penduduk usia produktif
(19)
(22)
Tahun Surabaya Gresik Sidoarjo Mojokerto Jombang 2013 2377036 854572 1489945 890049 829772 2014 2530489 866844 1544601 970963 833196 2015 2704878 879116 1599256 1051876 836620
b.  Peramalan PDRB perkapita (X 2 ) Peramalan  X 2 pada  semua  wilayah  di  area  penjualan Surabaya dilakukan dengan metode trend analysis .
Tabel 17. Peramalan PDRB perkapita Tahun Surabaya Gresik Sidoarjo Mojokerto Jombang 2013 101028,94 42835,62 38949,52 27868,23 15644,24 2014 108783,59 45891,99 41369,76 29960,64 16751,84 2015 116538,25 48948,36 43790,00 32053,04 17859,44 c.  Peramalan IPM (X 3 ) Peramalan  X 3 pada  semua  wilayah  di  area  penjualan Surabaya dilakukan dengan metode trend analysis .
Tabel 18.
Peramalan IPM Tahun Surabaya Gresik Sidoarjo Mojokerto Jombang 2013 79,866 76,354 78,436 76,873 74,499 2014 80,690 76,930 79,090 77,426 75,099 2015 81,514 77,505 79,743 77,978 75,700
d.  Peramalan laju pertumbuhan ekonomi (X 4 ) Peramalan  X 4 pada  semua  wilayah  di  area  penjualan Surabaya dilakukan dengan metode regresi dummy .
Tabel 19. Peramalan laju pertumbuhan ekonomi
Tahun Surabaya Gresik Sidoarjo Mojokerto Jombang 2013 9,069 8,990 8,556 8,507 8,137 2014 9,894 9,807 9,334 9,280 8,877 2015 10,718 10,625 10,112 10,054 9,616
2.  Peramalan Jumlah Sepeda Motor Baru
Dengan  mensubtitusikan  hasil  peramalan  variabel prediktor  pada  masing-masing  model  yang  telah  diperoleh, didapatkanlah hasil peramalan penjualan sepeda motor baru perjenis. Berikut peramalan pada total market.
Tabel 20.
Hasil peramalan total market Wil. Tahun YTC YTM YTS YT Surabaya 2013 15.348 94.177 21.560 129.539 2014 9.271 105.158 25.311 138.358 2015 5.567 116.139 29.521 150.255 Gresik 2013 7.009 35.916 6.622 49.547 2014 5.225 41.810 7.312 54.347 2015 3.900 47.705 8.053 59.657 Sidoarjo 2013 12.228 64.281 10.626 87.135 2014 8.537 70.724 11.909 91.170 2015 5.977 77.167 13.309 96.452 Mojokerto 2013 4.610 33.037 6.243 43.890 2014 2.937 39.320 7.138 49.395 2015 1.903 45.603 8.113 55.618 Jombang 2013 5.891 27.238 3.870 36.999 2014 4.417 32.318 4.269 41.004 2015 3.315 37.399 4.697 45.411 Adapun peramalan jumlah sepeda motor merk S adalah
Tabel 21.
Hasil peramalan sepeda motor merk S Wil. Tahun YSC YSM YSS YS Surabaya 2013 12.634 61.997 1.443 74.986 2014 8.326 74.084 1.058 82.402 2015 5.456 86.171 787 91.594 Gresik 2013 5.482 28.288 804 34.573 2014 4.315 34.776 647 39.738 2015 3.398 41.265 525 45.188 Sidoarjo 2013 10.139 48.520 1.097 59.756 2014 7.551 55.611 863 64.025 2015 5.633 62.703 686 69.021
Mojokerto 2013 3.530 27.122 615 31.266 2014 2.432 34.037 470 36.940 2015 1.699 40.953 365 43.016 Jombang 2013 4.037 21.898 517 26.452 2014 3.194 27.490 416 31.100 2015 2.527 33.083 338 35.948 V. KESIMPULAN DAN SARAN

## A.  Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan,  dapat diketahui  bahwa  nilai  tertinggi  pada  semua  variabel  respon dan hampir semua variabel prediktor adalah kota  Surabaya. Kondisi  tersebut  dikarenakan  kota  Surabaya  merupakan ibukota  proponsi  Jawa  Timur  yang  menjadi  pusat  kegiatan perekonomian di Jawa Timur
Data  variabel  prediktor  menunjukkan  adanya  kasus multikolinearitas,  baik  pada  data  asli  maupun  data  yang telah  ditransformasi  „ln‟,  sehingga  dilakukan  analisis komponen  utama  untuk  dapat  mengatasinya.  Metode estimasi  regresi  panel  berdasarkan    hasil  uji chow ,  uji hausman , dan uji lagrange multiplier pada ln YTC, ln YSC, YSM,  ln  YSS  adalah fixed  effect  model ,  sedangkan  metode estimasi  pada  YTM  adalah random  effect  model. Adapun metode  estimasi  pada  ln  YTS  adalah common  effect  model. Berdasarkan  hasil  peramalan  penjualan  sepeda  motor baru, jenis cub untuk total market maupun merk S diprediksi akan  terus  mengalami  penurunan,  sedangkan  jenis matic diprediksi  akan  mengalami  peningkatan.  Adapun  penjualan jenis sport pada total  market diprediksi  akan  meningkat, sedangkan  jenis sport pada  merk S diprediksi  akan mengalami penurunan

## B. Saran
Berdasarkan  kesimpulan  yang  diperoleh,  disarankan untuk  meninjau  kembali  efek  waktu  dalam  data  variabel prediktor,  sehingga  dapat  diketahui  apakah  waktu  dapat berpengaruh terhadap model.
Adapun  jumlah  data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  relatif  terbatas,  sehingga  penelitian mendatang diharapkan  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  data dengan jumlah yang lebih banyak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   BPS,  "http://www.bps.go.id,"  2012.  [Online].  [Accessed  02  Februari 2014].
[2]   Viva  News,  2014.  [Online].  Available:  otomotif.news.viva.co.id. [Accessed 7 Maret 2014].
[3]   PT. K, "Data Penjualan Sepeda Motor," Surabaya, 2013.
[4]   B.  P.  Hutapea,  "Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi Permintaan  Sepeda  Motor  Yamaha  di  Kota  Medan,"  Tugas  Akhir Universitas Sumatra Utara, Medan, 2012.
[5]   B. H. Baltagi, Econometrics Analysis of Panel Data, 3 ed., UK: John Wiley & Sons Ltd, 2005.
[6]   D. Gujarati, in Basic Econometrics , The McGraw−Hill, 2004.
[7]   A.  Widarjono,  in Ekonometrika  Teori  dan  Aplikasi  Untuk  Ekonomi dan Bisnis , Yogyakarja, Ekonosia, 2007.
[8]   Setiawan and E. Kusrini, Ekonometrika, Yogyakarta: Andi, 2010.
[9]   T.  Gilarso,  Pengantar  Ilmu  Ekonomi  Mikro,  Yogyakarta:  Kanisius, 2001.
[10]  Sugiarto,  T.  Herlambang,  Brastoro,  R.  Sudjana  and  S.  Kelana, Ekonomi Mikro, Jakarta: PT Gramedia Pustaka, 2007.
[11]  N. H. Aini, "Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Konsumsi Masyarakat Jawa Timur," Tugas Akhir UIN Maulana Malik Ibrahim, Malang, 2012.