## PERAMALAN NILAI EKSPOR INDONESIA DENGAN MENGGUNAKANAN METODE DEKOMPOSISI (STUDI KASUS: DATA NILAI EKSPOR INDONESIA TAHUN 2010-2018)
Tita Rosita * , Rachmawati Dwi Estuningsih
1 Program Studi Analisis Kimia, Politeknik AKA Bogor Jl. Pangeran Sogiri No.283, Tanah Baru, Bogor Utara, Kota Bogor, Jawa Barat 16154
* E-mail: titazaekhan05@gmail.com (Received : 1 November 2019; Accepted: 30 November 2019; Published: 1 Desember 2019)

## Abstrak
Perdagangan  internasional  memiliki  peran  yang  sangat  penting  bagi  perekonomian  Indonesia  khususnya pada  pendapatan  nasional,  dikarenakan  terdapat  integrasi  antara  perekonomian  nasional  dan perekonomian internasional. Salah satu jenis perdagangan internasional adalah ekspor. Ekspor merupakan faktor  penambah  produk  domestik  bruto  (PDB),  olehkarenaitu,  beberapa  tahun  ke  depan  nilai  ekspor Indonesia  dipandang  perlu  untuk  diramalkan  agar  menjadi  acuan  pembuatan  perencanaan  yang  matang terkait  dengan  perekonomian  Indonesia.  Penelitian  ini  bertujuan  melakukan  peramalan  terhadap  nilai ekspor  Indonesia  dengan  menggunakan  metode  dekomposisi.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  sekunder  yaitu  data  bulanan    nilai  ekspor  Indonesia  dari  tahun  2010  sampai  2018.  Metode analisis yang digunakan adalah metode dekomposisi. Berdasarkan penelitian diperoleh Model persamaan trend linier untuk data bulanan nilai ekspor Indonesia yaitu Yt = 15572669474 - 25935618×t dengan nilai MAPE sebesar 16,87.

## Kata kunci :Ekspor; Metode Dekomposisi; Trend Linier; MAPE

## Abstract
International trade has a very important role for the Indonesian economy, especially in national income, because  there  is  integration  between  the  national  economy  and  the  international  economy.  One  type  of international trade is export. Export is an additional factor for gross domestic product (GDP), therefore, in the next few years the value of Indonesia's exports is deemed necessary to predict so that it becomes a reference for careful planning in relation to the Indonesian economy. This study aims to forecast the value of  Indonesia's  exports  using  the  decomposition  method.  The  data  used  in  this  study are  secondary  data, namely monthly data on the value of Indonesian exports from 2010 to 2018. The analytical method used is the  decomposition  method.  Based  on  the  research,  a  linear  trend  equation  model  is  obtained  for  the monthly data of Indonesian export values, namely Yt = 15572669474 - 25935618 × t with a MAPE value of 16,87.
Keywords:Export; Decomposition Method; Linear Trend; MAPE

## PENDAHULUAN
Pada era globalisasi ini, hubungan antar negara  sangatlah  penting  untuk  meningkatkan pertumbuhan  perekonomian,  salah  satunya adalah  perdagangan  internasional.  Kerjasama dalambidang perekonomian terjadi karena hampir  setiap  negara  menjalankan  sistem perekonomian  terbuka.  Perekonomian  terbuka dilakukan untuk memenuhi kebutuhan masyarakat  yang  tidak  dapat  terpenuhi  oleh pasar  dalam  negeri.  Perdagangan  internasional memiliki  peran  yang  sangat  penting  bagi perekonomian Indonesia khususnya ekspor.
Menurut KBBI, pengertian ekspor adalah pengiriman  barang  dan  sebagainya  dari  dalam negeri ke luar negeri. Ekspor dan impor merupakan salah  satu  faktor  yang  menentukan  pendapatan nasional atau lebih sering disebut produk domestik bruto  (PDB).  Kedua  hal  tersebut  memberikan kontribusi terhadap PDB yang berlawanan. Ekspor merupakan  faktor  penambah  PDB,  sedangkan impor  merupakan  faktor  pengurang  PDB.  Atau dengan  istilah  lain  ekspor  memberikan  pengaruh positif terhadap PDB sedangkan impor memberikan pengaruh negatif terhadap PDB.
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  nilai  ekspor  dan
impor  Indonesia  selama  8  tahun  terakhir mengalami  fluktuasi.  Oleh  karena  itu,  beberapa tahun  ke  depan,  nilai  ekspor  Indonesia dipandang  perlu  untuk  diramalkan  agar  menjadi acuan  pembuatan  perencanaan  yang  matang terkait  dengan  perekonomian  Indonesia  agar ekspor  terus  meningkat.  Peramalan  Nilai  ekspor Indonesia  dilakukan  dengan  menggunakan peramalan  runtun  waktu.  Metode  peramalan  ini untuk  meramalkan  data  runtun  waktu  di  masa depan berdasarkan perilaku data runtun waktu di masa lalu. Dalam penelitian ini akan dilakukanperamalan  nilai  ekspor  Indonesia dengan menggunakan metode dekomposisi.
Penelitian  mengenai  ekspor  sudah banyak  dilakukan  sebelumnya  diantaranya, Pradini  dan  Rahardjo  (2013)  meneliti  tentang peramalan nilai ekspor dan nilai impor Indonesia ke  Jepang  menggunakan  model  Varima.  Hakim (2012) meneliti tentang hubungan ekspor, impor dan  produk  domestik  bruto  (PDB)  sektor keuangan perbankan Indonesia tahun 2000:Q1 – 2011:Q4  :  suatu  pendekatan  dengan  moedel analisis vector  autoregression (VAR).  Alhayat dan  Muslim  (2015)  meneliti  tentang  proyeksi ekspor  dan  impor  Indonesia  :  suatu  pendekatan vector autoregressive . Peramalan dengan  metode dekomposisi sudah  banyak  digunakan  diantaranya,  Riani (2016)  melakukan  peramalan  terhadap  jumlah penumpang kereta api dengan metode dekomposisi  dan  arima.  Al  Kharis  (2014) menggunakan  metode  dekomposisi  dan  metode seasonal arima untuk peramalan jumlah pendaftar  siswa  baru  di  bimbel  SSC  Bintaro. Dari hasil penelitian mereka diperoleh peramalan dengan metode dekomposisi memberikan tingkat keakuratan yang lebih tinggi dibanding metode lainnya.Penelitian ini bertujuan  melakukan  peramalan  terhadap  nilai ekspor  Indonesia  dengan  menggunakan  metode dekomposisi.

## METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini adalah data sekunder yaitu data bulanan  nilai ekspor  Indonesia  dari  tahun  2010  sampai  2018. Data  diperoleh  dari  Pusat  Data  dan  Informasi (Pusdatin)  Kementerian  Perindustrian  Republik Indonesia.  Tahapan-tahapan  yang  dilakukan dalam penelitian ini adalah:
1. Membuat plot data asli
2. Melakukan  dekomposisi  komponen trend dari data deret waktu
3. Melakukan  dekomposisi  komponen  variasi musiman dengan menentukan indeks bulanan
4. Melakukan dekomposisi komponen siklis
5. Melakukan dekomposisi komponen irregular 6. Melakukan  peramalan  menggunakan  model deret waktu
7. Evaluasi model peramalan

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Plot Data Nilai Ekspor Indonesia Tahun 2010  –
2017 Data nilai ekspor Indonesia yang
digunakan dalam membuat pemodelanuntuk peramalan  adalah  data  tahun  2010-2017.  Grafik nilai  ekspor  Indonesia  tahun  2010-2017  disajikan pada gambar 1.
90 80 70 60 50 40 30 20 10 1 1,9000E+10
1,8000E+10 1,7000E+10 1,6000E+10 1,5000E+10 1,4000E+10 1,3000E+10 1,2000E+10
1,1000E+10 1,0000E+10 Inde x E k s p o r (U $ )
Gambar  1.  Grafik  nilai  ekspor  Indonesia  tahun  2010- 2017.
Berdasarkan  grafik  pada  gambar  1,  nilai ekspor Indonesia dari tahun 2010-2017 mengalami fluktuasi  naik  dan  turun.  Selama  kurun  waktu 2010-2017  nilai  ekspor  terbesar  terjadi pada  bulan Agustus  tahun  2011.  Nilai  ekspor  terkecil  terjadi pada  bulan  Juli  tahun  2016.Selama  kurun  waktu Januari  2010  sampai  Agustus  2011,  nilai  ekspor Indonesia cenderung naik sampai mencapai puncak nilai ekspor terbesar. Setelah kurun waktu Agustus 2011  sampai  Juli  2011  nilai  ekspor  cenderung turun  sampai  mengalami  nilai  terendah.  Setelah Juli  2016,  nilai  ekspor  sedikit  demi  sedikit mengalami kenaikan kembali.

## Analisis  Dekomposisi  Komponen  Trend  Nilai Ekspor Indonesia Tahun 2010-2017
Berdasarkan  analisis  data,  diperoleh persamaan  trend  linier  untuk  data  bulanan  nilai ekspor  indonesia  yaitu  Yt  =  15572669474  - 25935618×t,  dan  gambar  analisis  trend  sebagai berikut:
95 76 57 38 19 1 1,7500E+10 1,5000E+10 1,2500E+10 1,0000E+10 Index 95 76 57 38 19 1 1,7500E+10 1,5000E+10 1,2500E+10 1,0000E+10 Index 95 76 57 38 19 1 1,2 1,0 0,8 Index 95 76 57 38 19 1 2000000000 0 -2,000E+09 -4,000E+09 Index Compone nt Analysis for Ekspor (U$) Multiplicative Model O ri gi nal  Data Se ason al l y Adju ste d Data De tre n de d Data S e as. Adj. an d De tr. Data
Gambar  2.  Analisis  komponen  nilai  ekspor  Indonesia tahun 2010-2017.
Gambar  2  di  atas  memperlihatkan analisis  komponen  data  aktual  ( original  data ), data  tidak  trend  ( detrended  data ),  penyesuaian data  musiman  ( seasonally  adjusted  data )  dan gabungan  antara  penyesuaian  data  musiman  dan data  tidak  trend  ( seasonally  adjusted  and detrended data ).
Analisis  Dekomposisi  Komponen  Variasi Musiman  Nilai  Ekspor  Indonesia  Tahun 2010-2017
Berdasarkan  hasil  analisis,  diperoleh dekomposisi  komponen  variasi  musiman  nilai ekspor  Indonesia  tahun  2010-2017  sebagai berikut:
12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1,025 1,000 0,975 0,950 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 12 8 4 0 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1,2 1,0 0,8 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2000000000 0 -2,000E+09 -4,000E+09 Se as onal Analys is  for Eks por (U$) Multiplicative Model S e ason al  In di ce s Pe rce n t Vari ati on  by S e ason
De tre n de d Data by S e ason
Re si du al s by S e ason
Gambar  3.  Analisis  Musiman  Nilai  Ekspor  Indonesia Tahun 2010-2017.
Berdasarkan gambar 3 di atas, diperoleh rata-rata nilai  indeks  musiman  nilai  ekspor  Indonesia sebagai berikut:
Period 1  :  0,95941  =  95,94%  indeks  musim pada bulan pertama.
Period 2  :  0,94397  =  94,39%  indeks  musim pada bulan kedua.
Period 3  :  1,00386  =  100,39%  indeks  musim pada bulan ketiga.
Period 4  :  0,98492  =  98,49%  indeks  musim pada bulan keempat.
Period 5  :  1,02395  =  102,39%  indeks  musim pada bulan kelima.
Period 6  :  1,03641  =  103,64%  indeks  musim pada bulan keenam.
Period 7  :  0,96014  =  96,01%  indeks  musim pada bulan ketujuh.
Period 8  :  1,00752  =  100,75%  indeks  musim pada bulan kedelapan.
Period 9  :  1,00787  =  100,79%  indeks  musim pada bulan kesembilan.
Period 10  :  1,00130  =  100,13%  indeks  musim pada bulan kesepuluh.
Period 11  :  1,03721  =  103,72%  indeks  musim pada bulan kesebelas.
Period 12  :  1,03345  =  103,35%  indeks  musim pada bulan keduabelas.
Analisis  musiman  menunjukkan  bahwa indikasi musiman memiliki nilai harapan sebesar 100%.  Hasil  yang  diperoleh  adalah  nilai  ekspor Indonesia  pada  bulan  pertama  adalah  5,06%  di bawah  nilai  harapan.  Pada  bulan  kedua  adalah 5,61% di bawah nilai harapan. Pada bulan ketiga
0,39%  di  atas  nilai  harapan.  Pada  bulan  keempat
1,51%  di  atas  nilai  harapan.  Pada  bulan  kelima
2,39%  di  atas  nilaiharapan.Pada  bulan  keenam
3,64%  di  atas  nilai  harapan.  Pada  bulan  ketujuh
3,99%  di  bawah  nilai  harapan.  Pada  bulan kedelapan  juga  0,75%  di  atas  nilai  harapan.  Pada bulan kesembilan 0,79% di atas nilai harapan. Pada bulan  kesepuluh  0,13%  di  atas  nilai  harapan.  Pada bulan  kesebelas  3,72%  di  atas  nilai    harapan  dan bulan kedua belas 3,35% di atas nilai harapan.
Jadi  di  sini  dapat  dilihat  bahwa  bulan kesebelas  memiliki  pola  musiman  yang  paling tinggi yaitu 103,72%, lebih besar 3,72% dari indeks musim  yang  diharapkan.  Sedangkan  bulan  kedua merupakan  indeks  musim  terendah  dengan  nilai sebesar  94,39%,  lebih  kecil  5,61%  dari  indeks musim  yang  diharapkan.  Secara  umum  dari  bulan kesatu  sampai  keduabelas  indeks  musiman  berada di sekitar nilai harapan atau dengan kata lain tidak mengalami fluktuasi yang signifikan.

## Analisis  Dekomposisi  Komponen  Siklis  Nilai Ekspor Indonesia Tahun 2010-2017
Efek  siklis  didefinisikan  sebagai  fluktuasi bergelombang  di  sekitar trend .  Pola  siklis  sulit untuk dimodelkan dalam sebuah time series karena pola  ini  secara  tipikal  tidak  stabil/tetap.  Fluktuasi seperti gelombang  yang  naik-turun di sekitar trend jarang terulang pada interval waktu yang tetap dan besarnya fluktuasi cenderung bervariasi.
Analisis Dekomposisi Komponen Irregular Nilai Ekspor Indonesia Tahun 2010 – 2017
Komponen irregular menunjukkan adanya keadaan  yang  bervariasi  atau  cenderung  berubah pada time series setelah komponen lain dihilangkan.  Komponen  ini  disebut residual atau error .

## Peramalan  Nilai  Ekspor  Indonesia  Tahun  2018 Menggunakan Hasil Model Dekomposisi
Peramalan  nilai  ekspor  Indonesia  bulan Januari  sampai  dengan  Desember  2018  adalah dengan mengalikan keempat komponen yaitu trend , musiman,  siklus  dan irregular masing-masing bulan  sehingga  menghasilkan  nilai  peramalan sebagai berikut:
Tabel  1.  Peramalan  untuk  Nilai  Ekspor  IndonesiaTahun 2018.
Bulan Nilai Ekspor ($) Januari 12472600000 Februari 12246300000 Maret 12996100000 April 12724200000 Mei 13200600000 Juni 13333200000 Juli 12326000000 Agustus 12907100000 September 12884200000 Oktober 12773000000 November 13203000000 Desember 13127100000
Untuk  lebih  jelasnya,  gambar  plot  data time  series dekomposisi  model  multiplikatif dapat  dilihat  pada  gambar  4.  Gambar  4 memperlihatkan  hasil  peramalan  nilai  ekspor Indonesia  tahun  2018.  Dalam  grafik  terlihat bahwa hasil peramalan nilai ekspor menggunakan  metode  dekomposisi  memeiliki nilai  yang  berfluktuatif  dan  memiliki  kecocokan dengan  nilai  trend  dan  musiman.  Hasil  prediksi nilai ekspor pada tahun 2018mengalami penurunan dibanding tahun sebelumnya. Kenikan  nilai  ekspor  hanya  terjadi  pada  bulan Juni,  pada  bulan  berikutnya  kembali  mengalami penurunan.
Gambar  4.  Plot  data  time  series  nilai  ekspor  metode dekomposisi model multiplikatif

## Evaluasi Model Peramalan
Berdasarkan  output  minitab,  diperoleh data  aktual  dan  data  ramalan  yang  disajikan dalam bentuk tabel 2berikut:
Tabel  2.  Evaluasi  model  peramalan  untuk  Nilai Ekspor IndonesiaTahun 2018
Bulan Nilai ekspor aktual US($) Nilai Ekspor Prediksi US($) Error Januari 14553404792 124726 x10 5 2080804792 Februari 14132633648 122463 x10 5 1886333648 Maret 15586866517 129961 x10 5 2590766517 April 14537194228 127242 x10 5 1812994228 Mei 16209317935 132006 x10 5 3008717935 Juni 12974380362 133332 x10 5 -358819639 Juli 16290204390 123260 x10 5 3964204390 Agustus 15873916963 129071 x10 5 2966816963 September 14924008983 128842 x10 5 2039808983 Oktober 15894169721 127730 x10 5 3121169721 November 14905771749 132030 x10 5 1702771749 Desember 14333166293 131271 x10 5 1206066293
Berdasarkan  tabel  2,  dilakukan  evaluasi terhadap  prediksi/ramalan  terhadap  nilai  ekspor Indonesia  pada  tahun  2018  dengan  menggunakan nilai MAPE menggunakan rumus sebagai berikut:
MAPE = n y y y n i i i i          1 ˆ 100
Berdasarkan  data  pada  tabel  1,  diperoleh  nilai MAPE sebesar 16,87021.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan,  dapat disimpulkan bahwa:
1. Model  persamaan  trend  linier  untuk  data bulanannilai  ekspor  Indonesia  yaitu  Yt  =
15572669474 - 25935618×t.
2. Analisis musiman menunjukkan bahwa indikasi musiman  memiliki  nilai harapan sebesar 100%.
Hasil  analisis  musiman  nilai  ekspor  Indonesia bulan pertama sampai dua belas adalah 95,94%, 94,39%, 100,39%, 98,49%, 102,39%, 103,64%, 96,01%, 100,75%, 100,79%, 100,13%, 103,72%, 103,35%. 3. Prediksi  atau  ramalan  nilai  ekspor  Indonesia bulan Januari-Desember 2018 adalah$12472600000,  $12246300000, $12996100000, $12724200000, $13200600000, $13333200000, $12326000000, $12907100000, $12884200000, $12773000000, $13203000000, $13127100000.
4. Evaluasi peramalan untuk nilai ekspor diperoleh MAPE sebesar 16,87.

## DAFTAR PUSTAKA
Al  Kharis,  N.M.  (2014). Analisis  Peramalan Pendaftaran  Siswa  Baru  Menggunakan Metode  Seasonal  Arima  dan  Metode Dekomposisi  (Studi  kasus  :  Lembaga Bimbingan  Belajar  SSC  Bintaro) .  Skripsi. Jakarta.  Universitas  Islam  Negeri  Syarif Hidayatullah.
Alhayat,  A.P.,  Azis,  M.  (2015). Proyeksi  ekspor dan  impor  Indonesia  :  suatu  pendekatan vector autoregressive . Jakarta.
Kementerian Perdagangan RI. Hakim,  R.  (2012). Hubungan  ekspor,  impor  dan produk  domestik  bruto  (PDB)  sektor keuangan  perbankan  Indonesia  tahun 2000:Q1  –  2011:Q4  :  suatu  pendekatan dengan moedel
analisis vector autoregression (VAR) . Jakarta. Universitas Indonesia. Haldar, K. (2016). Decomposition Analysis Method in  Linear  and  Nonlinear  Differential Equations1st Edition, Kindle Edition . New York.  Taylor  &  Francis  Group.  CRC Press.
Makridakis, S. 1991. Forecasting . 2 nd edition. John Willey & Sons, INC
Pradini,  D.Y.,  Rahardjo,  S.  (2013). Peramalan nilai  ekspor  dan  nilai  impor  Indonesia ke  Jepang  menggunakan  model  Varia . Malang. Universitas Negeri Malang. Riani, N. (2016). Perbandingan metode dekomposisi  klasik  dan  metode  arima untuk pendugaan parameter  data runtun waktu (studi kasus : jumlah penumpang kereta api). Skripsi. Yogyakarta. Universitas Sanata Dharma. Theil,  H.  (1972).  Statistical  decomposition analysis:  with  applications  in  the  social and  administrative  sciences  (study  in mathematics  &  managerial  economics). North-Holland  Pub.  Co.;  First  Edition edition.