Abstrak —Sepeda  motor  merupakan  alat  transportasi  paling sering  digunakan  oleh  masyarakat  pada  umumnya.  Inflasi, PDRB,  dan  laju  pertumbuhan  ekonomi  diduga  menjadi  faktor yang  mempunyai  pengaruh  dalam  penjualan  sepeda  motor. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  model  penjualan sepeda motor merk Z dan total market serta ramalan penjualan sepeda  motor  merk  Z  dan  total  market  di  Jawa  Timur.  Hasil pembahasan  model  dinamis  pada  sepeda  motor  merk  Z diketahui  bahwa  apabila  PDRB  pada  tahun  ini  naik  sebesar  1 milyar  maka  penjualan  sepeda  motor  merk  Z  tahun  juga  akan naik sebesar 378 unit. Selain itu penjualan juga dipengaruhi oleh periode  triwulan  sebelumnya  yang  ditunjukkan  dengan  adanya lag  (Y t-1 ).  Pada  model  dinamis  total  market,  apabila  terjadi peningkatan  PDRB  pada  tahun  ini  sebesar  1  milyar  maka  total market sepeda motor tahun ini juga akan naik sebesar 280 unit. Total  market  tersebut  juga  dipengaruhi  oleh  penjualan  periode triwulan sebelumnya (Y t-1 ).
Kata  Kunci —  Penjualan  sepeda  motor  merk  Z,  Total  market, model dinamis.

## I. PENDAHULUAN
AAT ini perkembangan zaman semakin maju dari tahun ke  tahun.  Hal  ini  membuat  kondisi  dari  segala  macam sistem  teknologi  yang  menjadi  pendukung  dalam kehidupan manusia menjadi semakin maju pula.Sistem-sistem teknologi  tersebut  diantaranya  adalah  teknologi  komunikasi, transportasi, dan produksi. Salah satu sistem yang memberikan dampak  signifikan  terhadap  masyarakat  secara  langsung adalah  transportasi,  karena  transportasi  digunakan  setiap  hari dalam  kegiatan  masyarakat.  Perkembangan  zaman  menuntut sistem  transportasi  yang  lebih  baik  di  masa  depan  sehingga semakin  baik  sistem  transportasi  maka  akan  semakin meningkatnya kebutuhan transportasi. Transportasi didominasi oleh  transportasi  darat,  transportasi  darat  diantaranya  adalah mobil,  sepeda  motor,  bus,  kereta  api,  dll.  Sepeda  motor merupakan  alat  transportasi  paling  sering  digunakan  oleh masyarakat  pada  umumnya.  Menurut  Korlantas  Polri  (2012), jumlah kendaraan sepeda motor di Indonesia adalah sebanyak 77.755.658  unit  atau  sebesar  83  persen  dari  keseluruhan jumlah kendaraan bermotor di Indonesia. Hal ini menunjukkan bahwa  sepeda  motor  merupakan  kendaraan  yang  paling banyak  digunakan  oleh  masyarakat  Indonesia.  Padatnya aktifitas yang dilakukan oleh masyarakat menyebabkan motor kini  berubah  menjadi  kebutuhan  primer.  Di  Indonesia  motor lebih  banyak  digunakan  untuk  beraktifitas  di  bandingkan dengan kendaraan pribadi lainnya, karena harganya yang jauh lebih  murah  dan  penggunaan  bahan  bakar  yang  cukup hemat
jika  dibandingkan  dengan  mobil  sehingga  terjangkau  untuk sebagian  besar  kalangan  masyarakat.  Selain  itu,  motor  juga lebih diminati karena dapat digunakan dalam kondisi apapun, misal  pada  kondisi  macet  dan  melewati  jalan-jalan  yang sempit. Seiring dengan bertambahnya minat masyarakat dalam menggunakan alat transportasi sepeda motor maka menyebabkan  volume  sepeda  motor  meningkat  pada  tiap tahunnya.  Semakin  meningkat  volume  sepeda  motor  maka penjualan  sepeda  motor  pada  tiap  tahun  akan  meningkat. Indonesia  memiliki  merek  sepeda  motor  yang  tingkat penjualannya  tinggi  yaitu  Honda,  yang  tiap  tahunnya  selalu mengalami kenaikan yang signifikan [1].
Inflasi,  PDRB,  dan  laju  pertumbuhan  ekonomi  diduga menjadi  faktor  yang  mempunyai  pengaruh  dalam  penjualan sepeda motor. Pada penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model dinamis dari penjualan sepeda motor  merk Z dan total market  sepeda  motor  di  Jawa  Timur  serta  ramalan  penjualan sepeda motor merk Z dan total market Jawa Timur.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Model Dinamis
Apabila  suatu  analisis  regresi  data time  series terdapat model  yang  menunjukkan  hubungan  antara  variabel  terikat (Y t )  dengan  variabel  bebas  masa  lalu  (X t-k )  maka  metode analisis tersebut dinamakan model distributed-lag [2],
t k t X k t X t X t X t Y                 ... 2 2 1 1 0 (1)
Sedangkan  apabila  model tersebut menunjukkan hubungan antara variabel terikat dengan variabel terikat masa lalu  (Y t-k )  yang  digunakan  sebagai  variabel  bebas  maka disebut model Autoregressive atau model dinamis.
t t X t X t Y          1 (2)
Pada model distribusi lag, koefisien 𝛽 0 merupakan short run  multiplier  (pengaruh  jangka  pendek).  Sedangkan  jumlah dari  semua  koefisien  Σ β  =  β 0 +  β 1 +  ... disebut  long  run multiplier (pengaruh jangka panjang) [2].
Model  distribusi  lag  mempunyai  peranan  yang  penting dalam analisis  ekonomi  secara  kuantitatif. Terdapat  dua  jenis model distribusi lag, yaitu :
i. Model lag infinite :
t t X t X t X t Y              ... 2 2 1 1 0 (3)
ii. Model lag finite :
t k t X k t X t X t Y              ... 1 1 0 (4)

## Peramalan Penjualan Sepeda Motor di Jawa Timur dengan Menggunakan Model Dinamis
Desy Mustika dan Setiawan
Jurusan Statistika, FMIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : setiawan@statistika.its.ac.id
S
Pada penelitian ini menggunakan model lag infinite . Untuk mengestimasi  parameter  digunakan  berdasarkan  pendekatan Koyck. Model Koyck didasarkan asumsi bahwa semakin jauh jarak lag variabel  bebas  dari  periode  sekarang  maka  akan semakin  kecil  pengaruh  variabel lag terhadap  variabel  tak bebas. Koyck telah mengusulkan untuk memperkirakan model distribusi  lag.  Diasumsikan  bahwa  semua  koefisien β mempunyai  tanda  yang  sama,  Koyck  menganggap  koefisien tersebut  menurun  secara  geometris.  Estimasi  koefisien  model menurut Koyck didasarkan pada asumsi bahwa :
,.... 2 , 1 , 0 ; 0   k k k    (5)
dimana : λ = tingkat penurunan dari distribusi lag dengan 0< λ < 1 Adapun asumsi-asumsi dari aturan koyck [2], yakni:
1) Nilai  λ nonnegatif  sehingga  β k selalu  mempunyai  tanda yang sama
2) λ<1  maka  bobot  β k semakin  kecil,  semakin  jauh periodenya
3) Pada  model  Koyck,  pengali  jangka  pendek  adalah β 0 , sedangkan pengali jangka panjang adalah
) 1 1 ( 0 0         k k (6)
Dengan demikian, berdasarkan asumsi dari pendekatan Koyck maka model infinite (3) dapat ditulis menjadi seperti berikut :
t t X t X t X t Y                ... 2 2 0 1 0 0 (7)
Model  tersebut  masih  sulit  untuk  digunakan  dalam praktik,  terutama  sulit  digunakan  untuk  memperkirakan koefisien-koefisien  yang  sangat  banyak  dan  juga  parameter λ masuk  kedalam  model  dalam  bentuk  yang  tidak  linear (nonlinear). Metode regresi linear dalam parameter tidak dapat diterapkan  untuk  model  tersebut.  Maka  Koyck  memberikan jalan  keluar  dengan  melakukan  transformasi  Koyck.  Model hasil dari transformasi Koyck adalah sebagai berikut.
t v t Y t X t Y       1 0 ) 1 (     (8)
Dimana 1    t t t v  
Berdasarkan  transformasi  tersebut  maka  hanya  perlu mengestimasi  tiga  parameter  saja  yaitu  α,  λ,  dan  β 0 .  Model (11)  disebut  model Autoregressive .  Jadi,  dengan  kata  lain transformasi Koyck mengubah model Distributed lag menjadi model Autoregressive .

## B. Uji Asumsi Residual
Uji asumsi klasik yang digunakan adalah uji normalitas, uji  asumsi  independen,  dan  uji  asumsi  identik.  Berikut merupakan penjelasan dari masing-masing uji.

## 1. Uji Normalitas
Uji  normalitas  digunakan  untuk  melihat  apakah  nilai residual  berdistribusi  normal  atau  tidak.  Model  regresi  yang baik adalah memiliki nilai residual yang berdistribusi normal. Uji  normalitas  dapat  dilakukan  dengan  uji  Kolmogorov Smirnov. Berikut merupakan hipotesisnya [3].
H 0 :  F(x)  =  F 0 (x)  untuk  semua  nilai  x  (residual  berdistribusi normal )
H 1 :  F(x)  ≠  F 0 (x)  untuk  sekurang-kurangnya  sebuah  nilai  x (residual tidak berdistribusi normal) Statistik uji :
| ) ( 0 ) ( | x F x S Sup x D   (9)
S(x)  :  fungsi  peluang  distribusi  kumulatif  yang  dihitung  dari suatu sampel F 0 (x) : fungsi distribusi yang dihipotesiskan F(x)  : fungsi distribusi yang belum diketahui Pengambilan  keputusan  adalah  H 0 ditolak  jika  D  > D (1-α,n) dengan  D  adalah  nilai  berdasarkan  tabel  Kolmogorov Smirnov.  Selain  itu,  Tolak  H 0 jika p-value <  α  yang  berarti bahwa residual berdistribusi tidak normal.

## 2. Uji Asumsi Independen
Autokorelasi dalam konsep regresi linear berarti komponen error berkorelasi  berdasarkan  urutan  waktu  (pada  data berkala)  atau  urutan ruang atau  korelasi  pada  dirinya  sendiri. Uji  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  adanya  autokorelasi dalam penelitian ini adalah ACF. Langkah pertama dalam uji ini  adalah  meregresikan  variabel  Y  dengan  X  sehingga diperoleh  residual.  Pada  gambar  ACF  dapat  dilihat  pada  lag berapa  terdapat  koefisien  ACF  yang  keluar  dari  batas-batas signifikansi, maka dapat disimpulkan tidak terjadi autokorelasi pada model.

## 3. Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedasitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan  ke  pengamatan  yang  lain.  Jika  varians  dari residual  satu  pengamatan  ke  pengamatan  lain  tetap,  maka disebut  homokedastisitas  dan  jika  berbeda  maka  disebut heterokedastisitas.  Untuk  menguji  heterokedastisitas  dapat dilakukan  dengan  uji  Glejser.  Tahap  pertama  meregresikan variabel  dependen  terhadap  variabel  independen  dan memperoleh  e i .  Selanjutnya,  tahap  kedua  meregresikan  |e i | terhadap variabel independen [4].

## C. Pengujian Signifikansi Parameter
Pengujian signifikansi parameter dilakukan untuk mengetahui hubungan antara variabel independen dan variabel dependen.Pengujian  parameter  regresi  dilakukan  dalam  dua tahap yaitu uji serentak uji parsial.

## 1. Uji Serentak
Uji serentak digunakan untuk mengetahui pengaruh semua variabel  independen  terhadap  variabel  variabel  dependen. Berikut merupakan hipotesis dari uji serentak.
H 0 : β 1 =β 2 =...= β j =0 H 1 : minimal ada satu β j ≠ 0, j=1,2,...,k (k merupakan jumlah parameter yang terdapat didalam model regresi)
Statistik uji :
residual regresi hitung RK RK F  (10)
Nilai  F hitung yang  didapat  dibandingkan  dengan  nilai  F tabel =(F α;(v1,v2) )=(F α;(;n-k-1) ) (n adalah banyaknya parameter observasi  dan  k  adalah  jumlah  parameter).  Apabila  F hitung > F α;(v1,v2) atau p-value <  α  maka  akan  tolak  H 0 ,  artinya  paling sedikit  ada  satu  β k yang  tidak  sama  dengan  nol  atau  paling
sedikit  ada  satu  dari  variabel  bebas  yang  memiliki  pengaruh yang signifikan terhadap variabel respons.

## 2. Uji Parsial
Uji  parsial  digunakan  untuk  mengetahui  apakah  ada pengaruh  yang  signifikan  antara  variabel  independen  secara individu  terhadap  variabel  dependen.Berikut  merupakan hipotesis uji parsial.
H 0 :β j =0 H 1 : β j ≠ 0, j=1,2,...,k
Statistik uji : ) ( j SE j hitung t    (11)
Selanjutnya  nilai  t hitung dibanding  dengan  nilai  t (α/2,n-p) (n adalah  jumlah  pengamatan  dan  p  adalah  banyaknya parameter). Apabila nilai t hitung >t (α/2,n-p) , maka H 0 akan ditolak. Artinya  variabel  independen  ke-i  memberikan  pengaruh  yang signifikan terhadap variabel dependen.

## D. Trend Analysis
Analisis  trend  merupakan  model  trend  umum  untuk  data time  series  dan  untuk  meramalkan.  Analisis  trend  adalah analisis yang digunakan untuk mengamati kecenderungan data secara  menyeluruh  pada  suatu  kurun  waktu  yang  cukup panjang.  Trend  dapat  digunakan  untuk  meramalkan  kondisi data  di  masa  mendatang,  maupun  dapat  dipergunakan  untuk memprediksi  data  pada  suatu  waktu  dalam  kurun  waktu tertentu.  Beberapa  metode  yang  dapat  dipergunakan  untuk memodelkan  tren,  diantaranya  model  linear  ( Linear  Model ), model kuadrat ( Quadratic Model ), Exponential Growth Model dan model kurva-S ( S-Curve Model ).
Bentuk umum model tren adalah sebagai berikut [5] : 1. Model linier ( Linear Model )
bT t Y    (12)
2. Model Kuadrat ( Quadratic Model )
2 cT bT t Y     (13)
3. Model Eksponensial ( Exponential Model )
2 ) 1 ( T b t Y    (14)

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data dan Variabel Penetian
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder  yaitu  data  yang  diperoleh  dari  PT.X  yakni  data triwulan  penjualan  sepeda  motor  merk  Z  dan  total  market  di Jawa  Timur  tahun  2004  sampai  tahun  2013.  Data  dari    BPS dan  BI  adalah  data  triwulan  inflasi,  PDRB,  dan  data  laju pertumbuhan  ekonomi  Jawa  Timur  pada  periode  tahun  2004 hingga 2013.
Dalam penelitian ini data dibagi menjadi dua, yaitu data in sample dan data out  sample .  Data in  sample merupakan  data yang  digunakan  untuk  membentuk  model,  yaitu  data keseluruhan  variabel  dari  triwulan  1  tahun  2004  sampai dengan  triwulan  4  tahun  2012.  Sedangkan  data out  sample merupakan  data  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  hasil
prediksi atau ramalan, yaitu data seluruh variabel dari triwulan 1 tahun 2013 sampai dengan triwulan 4 tahun 2013.

## Langkah Analisis
Langkah analisis yang digunakan dalam penelitian sebagai berikut.
1) Mengkaji karakteristik penjualan sepeda motor. Melakukan  analisis  data  dengan  menggunakan  statistik deskriptif untuk masing-masing variabel independen dan variabel  dependen  dengan  menggunakan  boxplot  untuk mengetahui  karakteristik  masing-masing  variabel  pada tiap tahunnya dan melakukan interpretasi terhadap hasil
2) Pembentukkan  model  dinamis.  Melakukan  estimasi model dinamis  dengan langkah awal melakukan analisis regresi  untuk  mengetahui  variabel  yang  signifikan. Selanjutnya melakukan estimasi model dengan pendekatan  Koyck  pada  kedua  variabel  respon  untuk mendapatkan  model  dinamis.  Melakukan  pengujian asumsi  residual,  kemudian  melakukan  pengujian signifikansi  parameter  pada  model  dinamis  dan  yang terakhir menganalisis hasil yang diperoleh.
3) Melakukan  uji  kebaikan  model  dengan  menganalisa berdasarkan  data in  sample dan out  sample .  Selanjutnya melakukan  peramalan  variabel  independen    berdasarkan model dinamis yang telah didapatkan dengan menggunakan  metode trend analysis. Kemudian ensubstitusikan  hasil  ramalan  kedalam  model  dinamis yang  telah  didapatkan  pada  langkah  2  untuk  masing- masing  model  variabel  dependen  yaitu  model  penjualan sepeda motor Honda dan total market.

## IV. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## A. Analisa Penjualan Sepeda Motor di Jawa Timur
Penjualan sepeda motor merk Z menunjukkan bahwa rata- rata  penjualan  sepeda  motor  tertinggi  di  Jawa  Timur  periode triwulanan selama 9 tahun mulai dari tahun 2004 hingga 2012 adalah terletak pada triwulan ke 3 yaitu sebesar 122.135 unit. Nilai standart deviasi menunjukkan bahwa tingkat keragaman rata-rata  penjualan  sepeda  motor  merk  Z  tersebut  cenderung tinggi  dengan  tingkat  keragaman  tertinggi  terletak  pada triwulan  ke  3  yaitu  sebesar  39.168.  Rata-rata  total  market  di Jawa Timur terdapat pada triwulan ke 3 yaitu sebesar 227.802 unit. Nilai standart deviasi tertinggi dihasilkan oleh data total market sepeda motor pada triwulan ke 3 yaitu sebesar  60.588 yang  berarti  bahwa  total  market  sepeda  motor  pada  tiap tahunnya  mempunyai  tingkat  keragaman  yang  tinggi dibandingkan triwulan lainnya.
Rata-rata  inflasi  di  Jawa  Timur  tertinggi  pada  periode triwulanan tahun 2004 hingga 2012 terdapat pada triwulan ke 1  yaitu  sebesar  6,971  dan  nilai  standart  deviasinya  sebesar 2,509  yang  berarti  mempunyai  variasi  yang  tinggi.  Rata-rata PDRB  tertinggi  terdapat  pada  triwulan  ke  3  yaitu  sebesar 165.849  milyar  serta nilai  standart  deviasinya  sebesar  56.518 yang  berarti  mempunyai variasi  yang  tinggi.  Laju pertumbuhan  ekonomi  memiliki  rata-rata  tertinggi  pada periode triwulanan tahun 2004 hingga 2012 pada triwulan ke 3 yaitu sebesar 6,389.

## B. Model Dinamis
Model dinamis merupakan model regresi yang memasukkan nilai variabel  yang menjelaskan baik nilai masa kini  atau  nilai  masa  lalu  (lag)  dari  variabel  bebas  sebagai tambahan  pada  model  yang  memasukkan  nilai  lag  dari variabel tak bebas sebagai salah satu variabel penjelas.

## 1. Pemodelan  Dinamis  dengan  Menggunakan  Analisis Regresi
Analisis  regresi  digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh antara  variabel  independen  (inflasi,  PDRB,  dan  laju pertumbuhan ekonomi) terhadap variabel dependen (penjualan sepeda  motor  merk  Z  dan  total  market).  Berikut  merupakan hasil analisisnya.
Pada  Tabel  1  menunjukkan  bahwa  hanya  variabel  PDRB yang  memiliki  pengaruh  terhadap  penjualan  sepeda  motor merk Z di Jawa Timur. Hal ini dapat dilihat dari nilai p-value berdasarkan  hasil  analisis  regresi  pada  Tabel  1  yaitu  sebesar 0,000  yang  kurang  dari  nilai  α=5%  yang  berarti  bahwa terdapat pengaruh variabel PDRB terhadap variabel penjualan sepeda motor merk Z.
Hasil analisis yang terdapat pada total market sama dengan
hasil  pembahasan  pada  penjualan  sepeda motor  merk  Z  yaitu pada Tabel 2 menunjukkan bahwa hanya variabel PDRB saja yang  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  total penjualan sepeda motor di Jawa Timur, sedangkan inflasi dan laju  pertumbuhan  ekonomi tidak  memiliki  pengaruh  terhadap total penjualan sepeda motor di Jawa Timur.

## 2. Pemodelan  Dinamis  dengan  Menggunakan  Pendekatan Koyck
Pada  bagian  ini  akan  dilakukan  pemodelan  dinamis berdasarkan  variabel  independen  yang  terpilih.  Dimana variabel  independen  yang  terpilih  adalah  PDRB,  sehingga variabel ini akan digunakan sebagai variabel independen pada model  dinamis.  Model  hasil  transformasi  Koyck  adalah sebagai berikut.
t v t Y t X t Y       1 0 ) 1 (     (14)
dimana
1    t t t v  
Berdasarkan  model  Koyck  tersebut  maka  model  dinamis dugaan yang didapatkan adalah sebagai berikut .
Model dinamis pada penjualan sepeda motor merk Z :
1 408 , 0 378 , 0 5905     t Z t PDRB Z (15) dengan R 2 =86%
Model dinamis pada Total market :
1 625 , 0 280 , 0 54530     t t Totalmarke t PDRB t Totalmarke (16) dengan R 2 =76%

## C. Uji Asumsi Residual
Uji  asumsi  klasik  adalah  uji  yang  digunakan  untuk mengetahui.  Uji  asumsi  yang  digunakan  pada  analisis  ini adalah  uji  heteroskedastisitas,  uji  autokorelasi,  dan  uji normalitas. Berikut merupakan hasil dari ketiga uji tersebut.

## 1. Uji Normalitas
Uji  yang  digunakan  untuk  menguji  normalitas  residual pada  penelitian  ini  adalah  dengan  menggunakan  uji Kolmogorov Smirnov.
Pada  Tabel  3  penjualan  sepeda  motor  merk  A  memiliki nilai Kolmogorov Smirnov sebesar 0,080 yang berarti kurang dari nilai q (1-α) yaitu sebesar 0,234 sehingga dapat disimpulkan bahwa  residual  model  dinamis  pada  penjualan  sepeda  motor merk Z berdistribusi normal. Hasil nilai Kolmogorov Smirnov pada  total  market  yaitu  sebesar  0,105,  sedangkan  nilai  q (1-α) adalah  0,234  jadi  dikatakn  bahwa  D>q (1-α) yang  berarti residual pada model dinamis total market berdistribusi normal.

## 2. Uji Asumsi Independen
Berdasarkan hasil plot ACF dari model dinamis penjualan sepeda motor merk Z menunjukkan bahwa tidak ada lag yang keluar  dari  batas  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  pada model  dinamis  penjualan  sepeda  motor  merk  Z  tidak  terjadi kasus autokorelasi. Pada hasil ACF total market menunjukkan bahwa  ada  lag  yang  keluar  dari  batas.  Hal  ini  berarti  bahwa terjadi  kasus  autokorelasi  pada  model  dinamis  total  market, akan tetapi pada penelitian ini diasumsikan tidak terjadi kasus autokorelasi.
Tabel 3 Uji normalitas penjualan sepeda motor merk Z dan total market Variabel Nilai Penjualan sepeda motor merk Z Kolmogorov- Smirnov 0,080 P-value >0,150 Total market Kolmogorov- Smirnov 0,105 P-value >0,150 Tabel 2. Analisis regresi pada total market di Jawa Timur
Variabel Koefisien
SE Koefisien T P-value Konstan 109072 50169 2,17 0,037 Inflasi -4057 2939 -1,38 0,177 PDRB 0,7213 0,1730 4,17 0,000 LPE 1123 9366 0,12 0,905
Tabel 1. Analisis regresi pada penjualan sepeda motor merk Z di Jawa Timur Variabel Koefisien SE Koefisien T P-value Konstan -13381 21030 -0,64 0,529 Inflasi -1245 1232 -1,01 0,320 PDRB 0,52192 0,07251 7,20 0,000 LPE 7839 3926 2,00 0,054

## 3. Uji Asumsi Identik
Uji  asumsi  identik  digunakan  untuk  mengetahui  apakah varian  residual dari  model  dinamis  pada  penjualan  sepeda motor  merk  Z  dan  total  market  identik atau  tidak.  Salah  satu cara  untuk  mendeteksi  heteroskedastisitas  adalah  dengan menggunakan uji Glejser.
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  nilai  |t hitung |  pada  variabel PDRB memiliki nilai kurang dari t tabel = t (0,025,35) = 2,0301 atau dapat juga dilihat dari nilai p-value pada variabel independen yang  berarti  lebih  besar  dari  nilai  α=5%  sehingga  dapat
disimpulkan  bahwa  residual  homogen  atau  sudah  memenuhi asumsi  identik.  Sedangkan  model  total  market  juga  sama dengan  hasil  pada  penjualan  sepeda  motor  merk  Z  yaitu disimpulkan bahwa residual homogen.

## D. Pengujian Signifikansi Parameter Model Dinamis
Pengujian  signifikansi  parameter  pada  model  dinamis menggunakan  dua  tahap  yaitu  pengujian  cara  serentak  dan pengujian secara parsial.

## 1. Uji Serentak
Uji  serentak  dilakukan  dengan  menguji  semua  parameter pada model dinamis secara bersamaan untuk melihat pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Hipotesisnya adalah sebagai berikut.
H 0 : β 1 =β 2 =...= β j =0 H 1 : minimal ada satu β j ≠ 0, j=1,2
Pada  hasil  dapat  diketahui  bahwa  nilai  F hitung =  98,63 sedangkan F tabel = F (0,05;2;33) = 3,284 atau nilai p-value sebesar 0,000 yang kurang dari α=5% sehingga dapat dikatakan tolak H 0 yang  berarti  minimal  ada  satu  variabel  independen  yang berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  dependen  yaitu
penjualan  sepeda  motor  merk  Z.  Pada  total  market  nilai p- value juga kurang dari α=5%  sehingga dapat dikatakan bahwa minimal  ada  satu  variabel  independen  yang  berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen yaitu total market.

## 2. Uji Parsial
Pada uji serentak menghasilkan keputusan bahwa minimal ada  satu  variabel  independen  yang  berpengaruh  signifikan
terhadap  variabel  dependen.  Langkah  selanjutnya  adalah melakukan  uji  parsial  untuk  mengetahui  pengaruh  variabel independen secara individu.
Didapatkan  nilai  t tabel =  t (0,025;34) =  2,0322,  tolak  H 0 jika |t hitung |  >  t tabel .  Tabel  6  menunjukkan  bahwa  nilai  |t hitung |  pada PDRB dan lag penjualan sepeda motor merk Z masing-masing adalah sebesar 3,64 dan 2,74 yang berarti lebih besar dari t tabel sehingga  hal  ini  menunjukkan  bahwa  kedua  variabel  yaitu PDRB  dan  lag  penjualan  sepeda  motor  merk  Z berpengaruh
secara  signifikan  terhadap  variabel  penjualan  sepeda  motor merk  Z.  Begitu  juga  pada  hasil  total  market  yang menunjukkan  bahwa  kedua  variabel  independen  juga berpengaruh secara signifikan terhadap variabel total market.

## E. Analisis dan Interpretasi Model Dinamis Pada Penjualan Sepeda Motor Merk Z dan Total Market
Hasil analisis dari pemodelan dinamis dan hasil uji asumsi residual  yang  sudah  dilakukan  maka  didapatkan  model dinamis  sebagai berikut.
Model dinamis pada penjualan sepeda motor merk Z:
1 408 , 0 378 , 0 5905     t Z t PDRB Z (17)
dengan nilai R-square adalah sebesar 86%
Model dinamis pada total market :
1 625 , 0 280 , 0 54530     t t Totalmarke t PDRB t Totalmarke
(18)
dengan nilai R-square adalah sebesar 76%
Berdasarkan  model  dinamis  pada  penjualan  sepeda  motor merk  Z  diketahui  bahwa  nilai  koefisien  dari  variabel  PDRB bernilai  positif  yang  berarti  bahwa  apabila  PDRB  pada  tahun ini naik sebesar 1 milyar maka penjualan sepeda motor merk Z tahun ini juga akan naik sebesar 378 unit. Selain itu, penjualan sepeda  motor  merk  Z  juga  dipengaruhi  oleh  periode  triwulan sebelumnya  yang  ditunjukkan  dengan  adanya  lag  penjualan sepeda motor merk Z (Y t-1 ) pada model dinamis. Pada model dinamis total market, apabila terjadi peningkatan PDRB pada tahun  ini  sebesar  1  milyar  maka  total  market  sepeda  motor tahun ini juga akan naik sebesar 280 unit.

## F. Peramalan Penjualan Sepeda Motor Merk Z dan Total Market di Jawa Timur
Berdasarkan hasil analisis model dinamis yang didapatkan maka  dilakukan forecast untuk  mengetahui  hasil  ramalan penjualan  sepeda  motor  merk  Z  dan  total  market  di  Jawa Timur untuk tahun 2014. Sebelumnya  dilakukan uji kebaikan model  terlebih  dahulu  terhadap  model  dinamis  yang  telah didapatkan  untuk  mengetahui apakah  model  yang  didapatkan
Tabel 4.
Uji Glejser pada penjualan sepeda motor merk Z dan total market
variabel T P-value Penjualan sepeda motor merk Z PDRB -0,26 0,794 Total market PDRB 1,74 0,067
Tabel 5. Pengujian parameter secara parsial pada penjualan sepeda motor merk Z
Variabel Koefisien SE Koefisien T P-value Konstan 5905 7851 0,75 0,458 PDRB 0,3777 0,1038 3,64 0,000 Honda(t-1) 0,4084 0,1491 2,74 0,010
Tabel 6. Pengujian parameter secara parsial pada total market Variabel Koefisien SE Koefisien T P-value Konstan 34530 17748 1,95 0,061 PDRB 0,2803 0,1434 1,96 0,059 Total market(t-1) 0,6248 0,1340 4,66 0,000
baik  untuk  peramalan  selanjutnya.  Langkah  pertama  adalah dengan  melakukan  ramalan    pada  tahun  2013.  Peramalan  ini dilakukan  dengan  menggunakan  model  dinamis  penjualan sepeda motor merk Z dan total market yang didapatkan untuk memprediksi tahun 2013. Langkah selanjutnya adalah dengan membandingkan  data  aktual  dengan  data  hasil  ramalan tersebut.
Berdasarkan  Tabel  7  diketahui  bahwa  hasil  ramalan penjualan  sepeda  motor  merk  Z  dan  total  market  pada  tahun 2013 lebih rendah dibandingkan dengan data aktual penjualan sepeda motor merk Z dan total market. Kebaikan model dapat diketahui berdasarkan nilai R 2 pada data aktual dan data hasil ramalan.  Nilai  R 2 pada  data  aktual  penjualan  sepeda  motor merk Z  yaitu sebesar 86% sedangkan nilai pada data ramalan yaitu  sebesar  28,3%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  nilai  R 2
pada hasil ramalan aktual jauh lebih rendah jika dibandingkan dengan nilai R 2 pada data aktual penjualan sepeda motor merk Z sehingga dapat disimpulkan bahwa model tidak cukup baik untuk menentukan peramalan pada periode selanjutnya. Begitu pula  dengan  model  dinamis  pada  total  market  yang  memiliki nilai  R 2 pada  hasil  ramalan  jauh  lebih  rendah  dibandingkan dengan data aktual total market yaitu sebesar 76% dan 14,8%.
Langkah selanjutnya setelah menguji kebaikan model yaitu melakukan  peramalan.  Pertama  yaitu  melakukan  peramalan pada PDRB terlebih dahulu yakni ramalan PDRB pada tahun 2014 dengan menggunakan trend analysis . Setelah didapatkan hasil  ramalan  PDRB  tahun  2014  maka  disubstitusikan kedalam  model  dinamis  yang  telah  didapatkan  untuk meramalkan penjualan sepeda motor merk Z dan total market pada tahun 2014. Berikut hasil ramalannya.

## V. KESIMPULAN/RINGKASAN
Pada data penjualan sepeda motor merk Z dan total market terlihat  bahwa  pada  triwulan  ke  3  memiliki  rata-rata  jumlah penjualan  sepeda  motor  yang  relatif  tinggi,  baik  untuk penjualan  sepeda  motor  merk  A  maupun  penjualan  total  di Jawa Timur. Pada data PDRB dan laju pertumbuhan ekonomi memiliki  rata-rata  yang  relatif  tinggi  pada  triwulan  ke  3.
Sedangkan untuk data inflasi, rata-rata inflasi tertinggi terletak pada triwulan ke 1. Hasil model dinamis diketahui bahwa nilai koefisien  dari  PDRB  bernilai  positif  yang  berarti  bahwa apabila  PDRB  pada  tahun  ini  naik  sebesar  1  milyar  maka penjualan  sepeda  motor  merk  Z  tahun  ini  juga  akan  naik sebesar  378  unit.  Selain  itu  penjualan  sepeda  motor  merk  Z juga  dipengaruhi  oleh  periode  triwulan  sebelumnya  yang ditunjukkan  dengan  adanya  lag  Honda  (Y t-1 )  pada  model dinamis.  Pada  model  dinamis  total  market,  apabila  terjadi peningkatan PDRB pada tahun ini sebesar 1 milyar maka total market  sepeda  motor  tahun  ini  juga  akan  naik  sebesar  280 unit.  Total  market  tersebut  juga  dipengaruhi  oleh  penjualan sepeda  motor  pada  periode  triwulan  sebelumnya  yaitu  1 triwulan  sebelumnya  (Y t-1 ).  Hasil  ramalan  penjualan  sepeda motor  merk  Z  tahun  2014  mengalami  kenaikan  secara perlahan,  begitu  juga  dengan hasil ramalan total market  pada tahun 2014 yang cenderung meningkat pada tiap triwulannya.
Saran kepada peneliti berikutnya adalah agar menambahkan  data  dan  menggunakan  faktor-faktor  variabel independen lainnya yang lebih mendukung terhadap penjualan sepeda  motor  di  Jawa  Timur.  Hal  tersebut  berguna  untuk mendapatkan model yang lebih baik sehingga hasil peramalan yang hasilkan juga cenderung lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. D. Nachrowi & Usman, Penggunaan Teknik Ekonometri . Jakarta : Raja Grafindo Persada (2013).
[2] D. N. Gujarati, Basic Econometrics . New York : Mc Graw-Hill Company (2004)
[3] W.  W  Daniel, Statistik  Nonparametrik  Terapan. Jakarta:  PT Gramedia (1989).
[4] Setiawan  &  K.  D.  Endah, Ekonometrika. Yogyakarta:  ANDI (2010)
[5] S.  Mulyono, Statistika  untuk  Ekonomi. Jakarta:  Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi UI (1998).
Tabel 7. Analisis regresi pada penjualan sepeda motor merk Z di Jawa Timur Triwulan/ Tahun Data aktual merk Z Ramalan merk Z Data aktual total market Ramalan total market 1/2013 183985 173546 277197 263241 2/2013 211870 182737 320923 277593 3/2013 254121 191495 378196 290273 4/2013 200691 195780 290958 298724
Tabel 8.
Ramalan penjualan sepeda motor merk Z dan total market
Triwulan/ Tahun Ramalan merk Z Ramalan total market 1/2014 201911 300915 2/2014 205542 309460 3/2014 210209 317159 4/2014 215351 324370