Abstrak —Sepeda  motor  merupakan  salah  satu  alat transportasi  yang  diminati  oleh  masyarakat  di  Indonesia. Populasi  sepeda  motor  paling  banyak  berada  di  wilayah  Jawa Timur, yaitu sebesar 9,1 juta unit pada tahun 2010. Oleh karena itu peramalan perlu dilakukan untuk mengetahui jumlah sepeda motor  di  Jawa  Timur  pada  tahun  yang  akan  datang. Karakteristik  kepemilikan  dan  penjualan  sepeda  motor  disetiap wilayah  cenderung  tidak  sama,  sehingga  pada  penelitian  ini digunakan  metode  Regresi  Data  Panel  untuk  memodelkan kepemilikan  dan  penjualan  sepeda  motor  di  Jawa  Timur  serta melakukan  peramalan  untuk  2  tahun  yang  akan  datang.  Hasil dari  pengujian  regresi  data  panel  menunjukkan  bahwa  model kepemilikan  sepeda  motor  adalah  model  REM  dan  penjualan sepeda  motor  adalah  model  FEM  cross  section  weight.  Hasil ramalan  menunjukkan  bahwa  kepemilikan  sepeda  motor  di Jawa  Timur  mengalami  kenaikan  dari  11.068.851  unit  pada tahun  2013  menjadi  12.018.894  unit  pada  tahun  2014  dan ramalan  penjualan  sepeda  motor  mengalami  penurunan  dari 940.598 unit pada tahun 2013 menjadi 930.448 pada tahun 2014.
Kata  Kunci —Kepemilikan  Sepeda  Motor,  Penjualan  Sepeda Motor, Peramalan.

## I. PENDAHULUAN
EKTOR  transportasi  merupakan  salah  satu  sektor  penting terutama yang berkaitan dengan kinerja dalam memfasilitasimobilitas  orang  dan  barang.  Salah  satu  alat transportasi  yang  paling  diminati  oleh  masyarakat  adalah sepeda  motor.  Pemilihan  sepeda  motor  sebagai  alat transportasi  ini  dikarenakan  ukuran  sepeda  motor  yang  lebih kecil  sehingga  pada  saat  terjadi  kemacetan,  sepeda  motor dapat  melewati  kemacetan  tersebut  [1].  Korlantas  Polri  pada tahun  2010  juga  mencatat  bahwa  populasi  sepeda  motor terbanyak berada di wilayah Jawa Timur yakni sebanyak 9,10 juta  unit  dengan  rata-rata  pertumbuhan  sebesar  660  ribu  per tahun. Hal ini akan menyebabkan populasi sepeda motor yang ada  di  wilayah  Jawa  Timur  meningkat  seiring  bertambahnya tahun.
PT.X menyebutkan  bahwa  penjualan  sepeda motor  baru  di wilayah Jawa Timur pada tahun 2009 mencapai 979.497 unit, tahun 2010 penjualan sepeda motor baru mencapai 1.173.314 unit,  tahun  2011  penjualan  mencapai  989.390  unit  dan  pada tahun 2012 mencapai 711.673 unit sepeda motor. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan dilakukanperamalan kepemilikan sepeda motor dan penjualan sepeda motor yang ada di wilayah
Jawa  Timur  dengan  menggunakan  regresi  panel  untuk mengetahui jumlah sepeda motor  yang ada di jawa timur dan mengetahui penjualan sepeda motor di jawa timur pada tahun 2013  hingga  tahun  2014.  Regresi  data  panel  ini  digunakan karena regresi data panel merupakan regresi antara data cross section dan  data time  series ,  sehingga  akan  diperoleh informasi  yang  lebih  lengkap.  Selain  itu,  penggunaan  regresi data  panel  akan  dapat  mendeteksi  dan  mengidentifikasi  efek yang  tidak  terdeteksi  pada  data cross  section saja  dan  data time series saja.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Pemodelan Regresi Data Panel
Data panel merupakan data  gabungan  dari  dua  tipe  data yaitu  data time  series dan  data cross  section .  Model  regresi data panel dinyatakan dalam persamaan berikut.
𝑌 𝑖𝑡 = 𝛼 𝑖𝑡 + 𝛽 𝑘𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 𝑋 𝑘𝑖𝑡 + 𝑢 𝑖𝑡 (1)
dimana 𝑖 : jumlah unit penelitian, dimana 𝑖 = 1,2, … ,31 𝑡 : jumlahwaktu penelitian, dimana 𝑡 = 1,2, . . ,4 𝛼 𝑖𝑡 : intersep
𝛽 𝑘𝑖𝑡 : konstanta (slope)
K : banyak variabel independen 𝑋 𝑘𝑖𝑡 : variabel independen 𝑢 𝑖𝑡 : residual unit cross section ke-i untuk periode ke-t.

## B. Estimasi Model Data Panel
Estimasi  model  pada  data  panel  dilakukan  dalam  tiga macam pendekatan yaitu Common Effect Model , Fixed Effect Model dan Random Effect Model [2].

## 1) Common Effect Model (CEM)
Pendekatan ini mengasumsikan bahwa nilai intersep dan slope  masing-masing  variabel  adalah  sama  untuk  semua  unit cross section dan time series [3].
𝑌 𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽 𝑘𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 𝑋 𝑘𝑖𝑡 + 𝑢 𝑖𝑡 (2)
2) Fixed Effect Model (FEM)
𝑌 𝑖𝑡 = 𝛼 𝑖𝑡 + 𝛽 𝑘𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 𝑋 𝑘𝑖𝑡 + 𝑢 𝑖𝑡 (3)
Asumsi  yang  mendasari  pemilihan  metode Fixed  Effect Model adalah
a. Variasi  terletak  pada  individu  yang  faktor  waktunya diabaikan

## Peramalan Jumlah Kepemilikan Sepeda Motor dan Penjualan Sepeda Motor di Jawa Timur dengan Menggunakan Regresi Data Panel
Hilda Rosdiana Dewi dan Dwi Endah Kusrini Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam,
Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : dwi_endah@statistika.its.ac.id
S
b. Variasi  terletak  pada  waktu  dan  variasi  individu  yang diabaikan.
3) Random Effect Model (REM)
Model  random  effect  mengasumsikan  setiap  variabel mempunyai perbedaan intersep.
𝑌 𝑖𝑡 = 𝛽 0𝑖 + 𝛽 𝑘𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 𝑋 𝑘𝑖𝑡 + 𝑢 𝑖𝑡 (4)
dimana
𝛽 0𝑖 =   𝛽 0 + 𝜀 𝑖 (5)
𝜀 𝑖 komponen error cross section yang mempunyai mean 0 dan varian 𝜎 𝜀 2 .

## C. Pemilihan Model Estimasi Regresi Data Panel

## Adapun beberapa pengujian yang akan digunakan
1) Uji Chow
Uji  untuk  memilih Common  Effect  Model atau Fixed Effect Model , dengan hipotesis sebagai berikut H 0 : 𝛼 1 = 𝛼 2 = ⋯ = 𝛼 𝑛 = 0 H 1 : Minimal ada satu𝛼 𝑖 yang berbeda  ; 𝑖 = 1,2, … , 𝑛 Statistik uji
𝐹 = 𝑅𝐿𝑆𝐷𝑉 2 −𝑅𝑃𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 2 /(𝑁−1) (1−𝑅𝐿𝑆𝐷𝑉 2 )/(𝑁𝑇−𝑁−𝐾) (7) dengan 𝑅 𝐿𝑆𝐷𝑉 2 = R-square untuk Fixed Effect Model 𝑅 𝑃𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 2 = R-square untuk ommon Effect Model 𝑁            = jumlah unit cross section 𝑇            = jumlah unit time series 𝐾           = jumlah variabel independen Pengambilan  keputusan  adalah  tolak  H 0 apabila 𝐹 > 𝐹 (𝑁−1,𝑁𝑇−𝑁−𝐾,𝛼) atau p-value < 𝛼 [4].
2) Uji Hausman
Pengujian untuk memilih Fixed Effect Model atau Random Effect Model dengan hipotesis sebagai berikut H 0 : 𝑐𝑜𝑟𝑟(𝑋 𝑖𝑗 , 𝑢 𝑖𝑗 ) = 0 H 1 : 𝑐𝑜𝑟𝑟(𝑋 𝑖𝑗 , 𝑢 𝑖𝑗 ) ≠ 0 Statistik uji 𝑊 = 𝜒 2 𝐾  =  𝑏 − 𝛽  [𝑣𝑎𝑟 𝑏  − 𝑣𝑎𝑟 𝛽  ] −1 𝑏 − 𝛽 (8)
Pengambilan  keputusannya  adalah  tolak  H 0 apabila 𝑊 > 𝜒 2 (𝐾,𝛼) atau p-value < 𝛼 [4].

## 3) Uji Lagrange Multiplier
Pengujian  untuk  menguji  adanya  heteroskedastisitas  pada model Fixed Effect Model H 0 : 𝜎 𝑖 2 = 0 H 1 : 𝜎 𝑖 2 ≠ 0 Statistik uji
𝐿𝑀 = 𝑁𝑇 2(𝑇−1) (𝑇𝑢𝑖)2 𝑁 𝑖=1 (𝑢𝑖𝑡 )2 𝑇 𝑡=1 𝑁 𝑖=1 − 1 2
(9)
Pengambilan keputusannya adalah tolak H 0 apabila 𝐿𝑀 > 𝜒 2 (𝑁−1,𝛼) atau p-value < 𝛼 [4].

## D. Pengujian Signifikansi Parameter
Pengujian  parameter regresi  dilakukan  dalam dua tahap  yaitu uji serentak dan uji parsial
1) Uji Serentak hipotesis sebagai berikut. H 0 : 𝛽 1 = 𝛽 2 = ⋯ = 𝛽 𝐾 = 0 H 1 : 𝑀𝑖𝑛𝑖𝑚𝑎𝑙𝑎𝑑𝑎𝑠𝑎𝑡𝑢𝛽 𝑘 ≠ 0         ; 𝑘 = 1,2, … , 𝐾
Statistik uji : 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝑀𝑆𝑟𝑒𝑔𝑟𝑒𝑠𝑖 𝑀𝑆𝑟𝑒𝑠𝑖𝑑𝑢𝑎𝑙 (10)
Pengambilan  keputusan  adalah  tolak  H 0 apabila 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 𝛼;(𝐾,𝑛−𝐾−1) atau p-value < 𝛼 [2].

## 2) Uji Parsial
Hipotesis yang digunakan H 0 : 𝛽 𝑘 = 0 H 1 : 𝛽 𝑘 ≠ 0, 𝑘 = 1,2, … , 𝐾
Statistik uji  : 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝛽𝑘 𝑆𝐸 𝛽 𝑘 (11)
Pengambilan  keputusan  adalah  tolak  H 0 apabila |𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | > 𝑡 (𝛼/2;,𝑛−𝐾) p-value < 𝛼 .

## E. Pemeriksaan Asumsi Klasik
Adapun beberapa asumsi klasik yang harus dipenuhi, yaitu:
1. Tidak terjadi Multikolinieritas
2. Asumsi Identik
3. Asumsi Independen
4. Asumsi berdistribusi Normal

## F. Peramalan
Metode  peramalan  yang  digunakan  adalah  metode  analisis trend linier.
𝑌 𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑡 + 𝜀 𝑡 (12)
dimana 𝛽 0 merupakan intersep dan 𝛽 1 merupakan slope [5].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data dan Variabel Penelitian
Data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  hasil dokumentasi kepemilikan sepeda motor  oleh Polda Jatim,data penjualan sepeda motor dari PT.Xdan data pendukung lainnya yaitu diperoleh dari Badan Pusat Statistika periode 2009-2012.

## B. Variabel Penelitian
Tabel 1. Variabel Penelitian Simbol Nama Variabel Satuan Y 1 Kepemilikan sepeda motor Unit Y 2 Total Penjualan semua merek sepeda motor Unit X 1 Penduduk usia produktif (15-64 tahun) Jiwa X 2 Laju Pertumbuhan Ekonomi Persen X 3 PDRB Per Kapita Juta Rupiah X 4 Daya Beli Indeks
Sedangkan wilayah yang digunakan dalam penelitian adalah
Tabel 2. Wilayah dalam Penelitian No Wilayah No Wilayah 1 Pacitan 17 Jombang 2 Ponorogo 18 Nganjuk 3 Trenggalek 19 Madiun 4 Tulungagung 20 Magetan 5 Blitar 21 Ngawi 6 Kediri 22 Bojonegoro 7 Malang 23 Tuban 8 Lumajang 24 Lamongan 9 Jember 25 Gresik 10 Banyuwangi 26 Bangkalan 11 Bondowoso 27 Sampang 12 Situbondo 28 Pamekasan 13 Probolinggo 29 Sumenep
14 Pasuruan 30 Kota Malang 15 Sidoarjo 31 Kota Surabaya
16 Mojokerto

## C. Langkah Analisis
Tahap  dan  langkah-langkah  analisis  data  dalam  penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Melakukan analisis deskriptif terhadap variabel penelitian
2. Pemodelan  menggunakan  regresi  data  paneldengan langkah-langkah sebagai berikut :
a. Melakukan transformasi data.
b. Mengestimasi model data panel
c. Melakukan uji pemilihan model terbaik.
d. Menguji signifikansi parameter regresi panel
e. Menguji asumsi residual
f. Interpretasi model regresi
3. Peramalan dengan langkah-langkah sebagai berikut: a. Melakukan  peramalan  untuk  masing-masing  prediktor (X 1 -X 4 )  pada  masing-masing  wilayah  di  Jawa  Timur dengan menggunakan trend analysis . b. Mensubstitusikan  hasil  peramalan  pada  langkah  3a kedalam model regresi panel yang telah diperoleh pada langkah 2.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisis Karakteristik Variabel
Statistika deskriptif  yang digunakan adalah rata-rata dan standar deviasi pada setiap variabel, yang ditampilkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Statistika Deskriptif Variabel Penelitian Variabel Rata- rata Standar Deviasi Wilayah Tertinggi Wilayah Terendah Y 1 283.658 234.606 Surabaya Sampang Y 2 32.628 27.833 Surabaya Sampang X 1 822.629 388.915 Surabaya Pacitan X 2 6,29 0,99 Bojonegoro Sampang X 3 21,57 24,52 Kediri Pacitan X 4 63,97 2,13 Surabaya Bojonegoro
Tingkat keeratan hubungan antara  variabel respon  dan variabel prediktor ditunjukkan pada Tabel 4 berikut
Tabel 4. Uji KorelasiAntar Variabel Y 1 Y 2 X 1
X 2 X 3 Y 2 0,954 X 1 0,802 0,846 X 2 0,308 0,212 0,233 X 3 0,653 0,581 0,460 0,197 X 4 0,537 0,469 0,329 0,247 0,374 Tabel 4 menunjuukkan bahwa Variabel laju pertumbuhan  ekonomi  (X 2 )  merupakan  variabel  yang memiliki  nilai  korelasi 𝑟 𝑋𝑌 terendah  dibandingkan  dengan variabel prediktor lainnya.Apabila dilihat secara visual dengan menggunakan scatter plot, maka hasilnya sebagai berikut
2 0 0 0 0 0 0 1 5 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 1 0 8 6 4 1 6 0 0 0 0 0 1 2 0 0 0 0 0 8 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 1 6 0 1 2 0 8 0 4 0 0 1 6 0 0 0 0 0 1 2 0 0 0 0 0 8 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 7 0 , 0 6 7 , 5 6 5 , 0 6 2 , 5 6 0 , 0 X1 K e p e m ili k a n S e p e d a M o to r X2 X3 X4 2 0 0 0 0 0 0 1 5 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 1 0 8 6 4 1 6 0 0 0 0 1 2 0 0 0 0 8 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 1 6 0 1 2 0 8 0 4 0 0 1 6 0 0 0 0 1 2 0 0 0 0 8 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 7 0 , 0 6 7 , 5 6 5 , 0 6 2 , 5 6 0 , 0 X1 P e n ju a la n S e p e d a M o to r X2 X3 X4
Gambar1 . Scatter Plot Variabel Kepemilikan Sepeda Motor dengan Variabel Prediktor dan Variabel Penjualan Sepeda Motor dengan Variabel Prediktor.
Gambar  1  menunjukkan  bahwa  varians  dari  semua variabel  prediktor  semakin  membesar.  Hal  ini  memiliki  arti bahwa kepemilikan sepeda motor dan penjualan sepeda motor terdapat kasus heteroskedastisitas.

## B. Pemodelan Kepemilikan Sepeda Motor dan Penjualan Sepeda Motor
Sebelum  melakukan  pemodelan  regresi,  maka  dilakukan pendeteksian  multikolinieritas  dahulu.Cara  yang  digunakan untuk  mengatasi  masalah  multikolinieritas  ini  adalah  dengan melihat nilai VIF yang ditampilkan pada Tabel5.
Tabel 5. Hasil Uji Multikolinieritas Variabel Predictor VIF Y1 Constant * X1 1,340 X2 1,099 X3 1,369 X4 1,240 Y2 Constant * X1 1,340 X2 1,099 X3 1,369 X4 1,240
Tabel 5 menunjukkan bahwa baik pada kepemilikan dan penjualan  tidak  terdapat  kasus  multikolinieritas  karena  nilai VIF  masih  kurang  dari  5.  Setelah  melakukan  pengujian multikolinieritas,  maka  dilakukanpemodelan  pada  data kepemilikan dan penjualan sepeda motor. Pemodelan estimasi regresi data paneladalah sebagai berikut

## 1) Common Effect Model (CEM)
Taksiran  CEM  untuk  data  kepemilikan  sepeda  motor sebagai berikut
𝑌 1 = −1.722.543 + 0,350332𝑋 1 + 14.244,52𝑋 2 + 2.783,252𝑋 3 + 24.517,38𝑋 4 (13)
Sedangkan taksiran  CEM  untuk  data  penjualan  sepeda  motor sebagai berikut
𝑌 2 = −150.584 + 0,050535𝑋 1 − 947,0452𝑋 2 + 226,0071𝑋 3 + 2.231,154𝑋 4 (14)
2) Fixed Effect Model (FEM)
a. Antar Individu
Taksiran  FEM  antar  individu  untuk  data  kepemilikan sepeda motor adalah sebagai berikut
𝑌 1𝑖𝑡 = 𝛼 0𝑖 + 0,470796𝑋 1𝑖𝑡 + 1.635,144𝑋 2𝑖𝑡 + 2.971,038𝑋 3𝑖𝑡 + 20.558,96𝑋 4𝑖𝑡 (15)
Sedangkan  taksiran  FEM  antar  individu  untuk  data penjualan sepeda motor adalah sebagai berikut 𝑌 2𝑖𝑡 = 𝛼 0𝑖 + 0,027058𝑋 1𝑖𝑡 + 2.556,010𝑋 2𝑖𝑡 − 453,8645𝑋 3𝑖𝑡 − 1.935,937𝑋 4𝑖𝑡 (16)
b. Antar Waktu
Taksiran  FEM  antar  waktu  untuk  data  kepemilikan sepeda motor adalah sebagai berikut 𝑌 1𝑖𝑡 = 𝛼 0𝑡 + 0,332643𝑋 1𝑖𝑡 + 38.357,27𝑋 2𝑖𝑡 +
2.720,628𝑋 3𝑖𝑡 + 28.303,36𝑋 4𝑖𝑡 (17)
Sedangkan  taksiran  FEM  antar  waktu  untuk  data  penjualan sepeda motor adalah sebagai berikut 𝑌 2𝑖𝑡 = 𝛼 0𝑡 + 0,047097𝑋 1𝑖𝑡 + 2.972,907𝑋 2𝑖𝑡 + 221,7417𝑋 3𝑖𝑡 + 3.122,825𝑋 4𝑖𝑡
(18)
Untuk memilih taksiran FEM yang terbaik, maka dilihat dari kriteria kebaikan yaitu nilai R 2 dan AIC.
Tabel6.
Perbandingan FEM Antar Individu dan Antar Waktu Kriteria Y1 Y2 Antar Individu Antar Waktu Antar Individu Antar Waktu R-Square 99,14% 80,09% 98,05% 81,85% AIC 23,372 26,076 19,926 21,720
Berdasarkan  Tabel  6  diketahui  taksiran  yang  terbaik adalah  taksiran  FEM  antar  individu,  sehingga  analisis selanjutnya menggunakan taksiran FEM antar individu.

## 3) Random Effect Model (REM)
Taksiran  REM  untuk  data  kepemilikan  sepeda  motor adalah sebagai berikut
𝑌 1𝑖𝑡 = 𝛽 0𝑖 + 0,369188𝑋 1𝑖𝑡 + 2.260,958𝑋 2𝑖𝑡 + 3.003,16𝑋 3𝑖𝑡 + 21.268,66𝑋 4𝑖𝑡 (19)
Sedangkan taksiran  REM  untuk  data  penjualan  sepeda  motor adalah sebagai berikut
𝑌 2𝑖𝑡 = 𝛽 0𝑖 + 0,059072𝑋 1𝑖𝑡 + 35,22445𝑋 2𝑖𝑡 − 41,22311𝑋 3𝑖𝑡 − 644,7078𝑋 4𝑖𝑡 (20)
Setelah  melakukan  pemodelan,  langkah  selanjutnya adalah pemilihan model terbaik dengan 3 uji berikut.

## 1) Uji Chow
Hasil uji Chow ditampilkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Uji Chow Variabel F p-value Kesimpulan Y 1 68,123 0,0000 Tolak H 0 Y 2 29,575 0,0000 Tolak H 0
Pengambilan keputusan dari kedua variabel adalah tolak H 0 sehingga model yang sesuai untuk adalah FEM.
2) Uji Hausman
Hasil uji Chow ditampilkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Uji Hausman Variabel W p-value Kesimpulan Y 1 2,988 0,5598 Gagal Tolak H 0 Y 2 48,643 0,0000 Tolak H 0
Tabel 8 menunjukkan bahwa model yang sesuai untuk Y 1 adalah REM dan model yang sesuai untuk Y 2 adalah FEM.

## 3) Uji LM
Hasil uji LM ditampilkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Uji LM Variabel LM p-value Keputusan Y 2 61,017 0,000692 Tolak H 0
Tabel 9 menunjukkan bahwa model yang sesuai untuk Y 2 adalah FEM cross section weight.
Setelah  melakukan  pengujian,  maka  dilakukan  estimasi model  regresi  panel.Hasil  estimasi kepemilikan  sepeda  motor dengan taksiran REM 𝑙𝑛𝑌 1𝑖𝑡 = 𝛽 0𝑖 + 0,440464𝑙𝑛𝑋 1𝑖𝑡 + 0,602002𝑙𝑛𝑋 3𝑖𝑡 + 2,381097𝑙𝑛𝑋 4𝑖𝑡 (21)
Berdasarkan  persamaan  21  diatas  didapatkan  estimasi intersep sebagai berikut
Tabel 10. Estimasi Intersep 𝛽 0𝑖 Wilayah 𝛽 0𝑖 Wilayah 𝛽 0𝑖 Pacitan -5,3917 jombang -4,8666 Ponorogo -4,7574 nganjuk -4,8622 Trenggalek -5,1057 Madiun -5,0568 Tulungagung -4,7565 magetan -5,0956 Blitar -4,7912 ngawi -4,8628 Kediri -5,7971 bojonegoro -5,0718 Malang -4,7057 Tuban -5,2243 Lumajang -5,2714 lamongan -4,9193 Jember -5,2202 gresik -5,4511 Banyuwangi -4,9470 bangkalan -5,7396 Bondowoso -5,6622 sampang -6,4717 Situbondo -5,6830 pamekasan -5,1624 Probolinggo -5,6040 sumenep -5,8397 Pasuruan -5,0799 Kota Malang -5,5073 Sidoarjo -4,8365 Kota Surabaya -5,0409 Mojokerto -5,2873
Sedangkan hasil estimasi penjualan sepeda motor dengan taksiranFEM cross section weight adalah sebagai berikut 𝑙𝑛𝑌 2𝑖𝑡 = 𝛼 0𝑖 − 1,343662𝑙𝑛𝑋 1𝑖𝑡 − 0,849681𝑙𝑛𝑋 3𝑖𝑡 + 7,378389𝑙𝑛𝑋 4𝑖𝑡 (22)
Berdasarkan  persamaan  22  diatas  didapatkan  estimasi intersep sebagai berikut
Tabel11. Estimasi Intersep 𝛼 0𝑖 Wilayah 𝛼 0𝑖 Wilayah 𝛼 0𝑖 Pacitan -2,5767 jombang 0,1089 Ponorogo -1,0294 nganjuk -0,3676 Trenggalek -1,6456 Madiun 0,0026 Tulungagung 0,3697 magetan -1,5238 Blitar 0,1201 ngawi -0,7012 Kediri 3,0787 bojonegoro 0,5948 Malang 2,0745 Tuban 0,4653 Lumajang -0,1112 lamongan -0,4633 Jember 1,4867 gresik 1,1479 Banyuwangi 1,1372 bangkalan -1,6087 Bondowoso -1,5960 sampang -2,7067 Situbondo -1,5329 pamekasan -1,6821 Probolinggo 0,0770 sumenep -1,4458 Pasuruan 0,6768 Kota Malang 0,3400 Sidoarjo 2,3277 Kota Surabaya 3,9600 Mojokerto 0,3871
Setelah  mendapatkan  model  dari  analisis  regresi  data panel,  langkah  berikutnya  adalah  melakukan  pengujian signifikansi parameter sebagai berikut
Tabel 12. Hasil Uji Serentak Model F hitung p-value Keputusan 𝑙𝑛𝑌 1 𝑖𝑡 144,599 0,000 Tolak H 0 𝑙𝑛𝑌 2 𝑖𝑡 192,5797 0,000 Tolak H 0
Tabel  12  menunjukkan  bahwa  minimal  terdapat  satu variabel  independen  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap kedua  model.Kemudian  dilakukan  uji  parsial  dengan  hasil sebagai berikut.
Tabel 13. Hasil Uji Parsial Model Var. Prediktor t hitung p-value Keputusan 𝑙𝑛𝑌 1 𝑖𝑡 Intersep 0,946 0,3461 Tidak Signifikan lnX1 2,596 0,0106 Signifikan lnX3 5,529 0,0000 Signifikan lnX4 2,059 0,0417 Signifikan 𝑙𝑛𝑌 2 𝑖𝑡 Intersep -0,002 0,9983 Tidak Signifikan lnX1 -3,212 0,0018 Signifikan lnX3 -4,775 0,0000 Signifikan lnX4 3,714 0,0004 Signifikan
Tabel  13  menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan  α sebesar  5%  variabel  prediktor  lnX 1 ,  lnX 3 dan  lnX 4 berpengaruh signifikan pada kedua model.
Langkah berikutnya adalah melakukan pengujian asumsi pada residual modelsebagai berikut 1. Uji Asumsi Identik
Uji  asumsi  identik  ini  menggunakan  uji  glejser.  Hasil pengujian asumsi identik sebagai berikut
Tabel 14. Hasil Uji  Glejser Model Var. Prediktor t hitung p- value Keputusan
𝑙𝑛𝑌 1 𝑖𝑡 lnX 1 -0,06 0,951 Gagal Tolak H 0 lnX 3 -1,06 0,289 Gagal Tolak H 0 lnX 4 0,68 0,501 Gagal Tolak H 0
𝑙𝑛𝑌 2 𝑖𝑡 lnX 1 1,50 0,137 Gagal Tolak H 0 lnX 3 1,10 0,276
Gagal Tolak H 0 lnX 4 1,36 0,177 Gagal Tolak H 0
Tabel  14  menunjukkan  bahwa  model 𝑙𝑛𝑌 1 𝑖𝑡 dan 𝑙𝑛𝑌 2 𝑖𝑡 sudah  memenuhi  asumsi  identik  karena  pvalue>α,  sehingga tidak terdapat kasus heteroskedastisitas pada residual.
2. Uji Asumsi Independen
Uji  asumsi  independen  digunakan  untuk  mendeteksi adanya  autokorelasi.  Salah  satu  cara  mendeteksi  adalah dengan melihat nilai Durbin Watson yang ditampilakan pada Tabel 15.
Tabel 15. Hasil Uji  Durbin Watson Wilayah d 𝑙𝑛𝑌 1 𝑖𝑡 Keputusan 𝑙𝑛𝑌 2 𝑖𝑡 Keputusan Pacitan 0,0069 Tolak H 0 3,0466 Tolak H 0 Ponorogo 0,0019 Tolak H 0 3,2967 Tolak H 0 Trenggalek 0,0425 Tolak H 0 1,7738 Gagal Tolak H 0 Tulungagung 0,0147 Tolak H 0 3,2658 Tolak H 0 Blitar 0,0034 Tolak H 0 2,3131 Gagal Tolak H 0 Kediri 0,0041 Tolak H 0 2,3888 Gagal Tolak H 0 Malang 0,0042 Tolak H 0 2,7959 Tolak H 0 Lumajang 0,4954 Tolak H 0 2,9599 Tolak H 0 Jember 0,9561 Tolak H 0 2,6976 Tolak H 0 Banyuwangi 0,074 Tolak H 0 2,8982 Tolak H 0 Bondowoso 0,076 Tolak H 0 0,847 Tolak H 0 Situbondo 0,0113 Tolak H 0 0,9031 Tolak H 0 Probolinggo 0,0246 Tolak H 0 1,7429 Gagal Tolak H 0
Pasuruan 0,0991 Tolak H 0 2,2802 Gagal Tolak H 0 Sidoarjo 0,001 Tolak H 0 2,6216 Tolak H 0 Mojokerto 0,2461 Tolak H 0 2,2897 Gagal Tolak H 0 Jombang 0,0179 Tolak H 0 1,9035 Gagal Tolak H 0 Nganjuk 0,0056 Tolak H 0 2,8967 Tolak H 0 Tabel 15. (Lanjutan) Wilayah d 𝑙𝑛𝑌 1 𝑖𝑡 Keputusan 𝑙𝑛𝑌 2 𝑖𝑡 Keputusan Madiun 0,0213 Tolak H 0 2,8254 Tolak H 0 Magetan 0,0075 Tolak H 0 2,1484 Gagal Tolak H 0 Ngawi 0,0044 Tolak H 0 2,6413 Tolak H 0 Bojonegoro 0,0777 Tolak H 0 1,1084 Tolak H 0 Tuban 1,9451 Gagal Tolak H 0 1,1542 Tolak H 0 Lamongan 0,01 Tolak H 0 1,4782 Tolak H 0 Gresik 0,1085 Tolak H 0 1,9984 Gagal Tolak H 0 Bangkalan 0,0085 Tolak H 0 0,9316 Tolak H 0 Sampang 0,0034 Tolak H 0 1,2934 Tolak H 0 Pamekasan 0,3756 Tolak H 0 1,5489 Tolak H 0 Sumenep 0,0034 Tolak H 0 2,1106 Gagal Tolak H 0 Kota Malang 0,0164 Tolak H 0 2,7418 Tolak H 0 Surabaya 0,0589 Tolak H 0 2,917 Tolak H 0 Tabel 15 menunjukkan bahwa terdapat kasus autokorelasi  baik  pada  model 𝑙𝑛𝑌 1 𝑖𝑡 dan 𝑙𝑛𝑌 2 𝑖𝑡 .  Hal  ini  terlihat dari nilai d pada model 𝑙𝑛𝑌 1 𝑖𝑡 yang  berada  di  antara 4- d L <d <4 dan nilai d pada model 𝑙𝑛𝑌 2 𝑖𝑡 yang berada di antara 0 < d < d L . 3. Uji Asumsi Distribusi Normal
Hasil  pengujian  distribusi  normal  ditampilkan  pada Gambar 2.
1 ,0 0 ,5 0 ,0 -0 ,5 -1 ,0 -1 ,5 99,9 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1 0,1 R ES I LNY 1 P e rc e n t M ean 8,064516E - 09 S tD ev 0,4087 N 124 K S 0,136 P - V alu e < 0,010 0 ,3 0 ,2 0 ,1 0 ,0 -0 ,1 -0 ,2 -0 ,3 99,9 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1 0,1 R ES I LNY 2 P e rc e n t M ean 4,838710E - 08 S tD ev 0,09067 N 124 K S 0,058 P - V alu e > 0,150
a. Residual 𝑙𝑛𝑌 1 𝑖𝑡 b. Residual 𝑙𝑛𝑌 2 𝑖𝑡 Gambar 2. Probability Plot
Hasil  uji  distribusi  normal  yang  ada  padaGambar2 menunjukkan  bahwa  residual 𝑙𝑛𝑌 1 𝑖𝑡 dapat  dikatakan  tidak berdistribusi  normal  karena  nilai  p-value  <  α,  sedangkan residual 𝑙𝑛𝑌 2 𝑖𝑡 dapat dikatakan berdistribusi normal karena nilai p-value > α.

## C. Peramalan Kepemilikan Sepeda Motor dan Penjualan Sepeda Motor
Metode  peramalan  yang  digunakan  adalah  metode analisis trend linier. Peramalan dengan analisis trend linier ini hanya  dilakukan  pada  variabel  prediktor  di  masing-masing wilayah untuk mengetahui nilai variabel prediktor pada tahun 2013  dan  2014.  Setelah mendapatkan nilai  variabel  prediktor untuk  tahun  2013  dan  2014  pada  masing-masing  wilayah, kemudian  ramalan  variabel  prediktor  itu  disubtitusikan  ke dalam  persamaan  21  dan  22.  Hasil  ramalan  kepemilikan sepeda motor di wilayah Jawa Timur adalah sebagai berikut.
Tabel 16. Ramalan Kepemilikan Sepeda Motor Masing-masing Wilayah Wilayah 2013 2014 Wilayah 2013 2014 Pacitan 98.713 107.022 Jombang 356.362 381.873 Ponorogo 282.793 304.100 Nganjuk 304.629 330.293 Trenggalek 189.076 205.574 Madiun 332.896 360.432 Tulungagung 432.745 467.061 Magetan 216.771 234.676 Blitar 470.893 509.255 Ngawi 225.150 241.866 Kediri 682.164 744.895 Bojonegoro 286.278 312.987 Kab Malang 711.482 774.775 Tuban 287.711 312.365 Lumajang 230.980 248.728 Lamongan 300.858 326.959 Jember 301.065 326.695 Gresik 384.378 414.754 Banyuwangi 433.022 471.336 Bangkalan 102.669 111.158 Bondowoso 107.596 116.715 Sampang 42.107 45.462 Situbondo 128.349 139.770 Pamekasan 141.078 151.474 Probolinggo 236.534 254.339 Sumenep 132.745 144.474 Pasuruan 382.562 416.890 Kota Malang 372.224 400.646 Sidoarjo 920.215 1.005.603 Surabaya 1.611.080 1.758.785 Mojokerto 363.725 397.932
Berbeda  dengan  ramalan  kepemilikan  yang  semakin lama  semakin  meningkat,  ramalan  penjualan  sepeda  motor mengalami  penurunan  tiap  tahunnya  yangditampilkan  pada Tabel 17 sebagai berikut
Tabel17. Ramalan Penjualan Sepeda Motor Masing-masing Wilayah Wilayah 2013 2014 Wilayah 2013 2014 Pacitan 8823 8740 Jombang 32413 33272 Ponorogo 18593 18255 Nganjuk 22955 22785 Trenggalek 14372 14161 Madiun 25612 25111 Tulungagung 33932 33717 Magetan 15318 15295 Blitar 35662 34500 Ngawi 19570 19530 Kediri 49927 49198 Bojonegoro 24415 24815 Kab Malang 64588 63914 Tuban 26143 25418 Lumajang 21834 22253 Lamongan 16704 16476 Jember 41505 41978 Gresik 42369 43195 Banyuwangi 39286 38379 Bangkalan 10868 11161 Bondowoso 9547 9492 Sampang 4597 4678 Situbondo 10845 10672 Pamekasan 10789 10803 Probolinggo 20652 19959 Sumenep 10325 10479 Pasuruan 37243 36728 Kota Malang 32118 32168 Sidoarjo 79651 77456 Surabaya 128757 125142 Mojokerto 31187 30718
Apabila  dilihat  secara  keseluruhan  (propinsi),  hasil ramalan  kepemilikan  sepeda  motor  dan  penjualan  sepeda motor  ditunjukkan pada Gambar 3.
2 0 1 5 2 0 1 4 2 0 1 3 2 0 1 2 2 0 1 1 2 0 1 0 2 0 0 9 1 3 0 0 0 0 0 0 1 2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 9 0 0 0 0 0 0 8 0 0 0 0 0 0 7 0 0 0 0 0 0 Ta h u n K e p e m ili k a n S e p e d a M o to r k ep em ilik an r am alan V ar iab le 2 0 1 5 2 0 1 4 2 0 1 3 2 0 1 2 2 0 1 1 2 0 1 0 2 0 0 9 1 2 0 0 0 0 0 1 1 5 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 5 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 9 5 0 0 0 0 9 0 0 0 0 0 Ta h u n P e n ju a la n S e p e d a M o to r p en ju alan r am alan . V ar iab le

## a. Y1                                            b.Y2 Gambar 3. Time Series Plot Aktual dan Ramalan
Gambar3  menunjukkan  bahwa  kepemilikan  sepeda motor  di  tiap  wilayah  mengalami  peningkatan  setiap tahunnya,  sedangkan penjualan  sepeda  motor  di  tiap  wilayah mengalami penurunan setiap tahunnya.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  yang  telah dilakukan,  didapatkan  kesimpulan  bahwa  apabila  di  Jawa
Timur  terjadi  peningkatan  penduduk  usia  produktif,  PDRB perkapita,  dan  daya  beli  maka  akan  mengakibatkan meningkatnya  kepemilikan  sepeda  motor  di  Jawa  Timur, sedangkan  penjualan  sepeda  motor  di  Jawa  Timur  akan meningkat  apabila  terjadi  daya  beli  di  wilayah  Jawa Timur.Hasil  peramalan  menunjukkan  bahwa  kepemilikan sepeda motor di Jawa Timur akan mengalami peningkatan dari tahun  2013  hingga  tahun  2014,  sedangkan  penjualan  sepeda motor  di  Jawa  Timur  mengalami  penurunan  dari  tahun  2013 hingga tahun 2014.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L.Leong and A. Sadullah. A Study on The Motorcycle Ownership : Case Study in  Penang State, Malaysia. Journal of The Eastern Asia Societies Transportation Studies Vol. 7 ,(2007) 528-539.
[2] D. Gujarati. Basic Econometrics. The McGraw−Hill(2004).
[3] Setiawan, and D. E Kusrini Ekonometrika. Yogyakarta: Andi. (2010).
[4] W.  Greenee. Econometrics  Analysis  5 th edition. New  Jersey:  Prentice Hall(2002).
[5] W.  W.  Wei.. Time  Analysis  Univariate  and  Multivariate  Methods. America: Addison Wesley Publishing Company(1990).