## ISSN 2085-4579

## Visualisasi Data dan Prediksi Perkembangan Impor Barang di Indonesia Tahun 2010 – 2014
Billy Riadi 1 , Johan Setiawan 2
Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia billyriadi@gmail.com johan@umn.ac.id
Diterima  14 Desember 2018
Disetujui  31 Desember 2018
Abstract —Import  is  one  of  the  trade  process conducted  between  two  countries,  the  import  proces (Gaffar, 2013)s is done by a country to meet the needs of the country that is not meet by the ability of the country. Indonesia  also  imports  many  items  such  as  fuel  or  rice. Therefore, to reduce the level of imports, we need to know which  sector  has  the  most  import  rate  and  whether  the level  of  imports  in  that  sector  is  increasing  or  not,  so Indonesia  can  save  the  country's  foreign  exchange reserves. Import data Indonesia displayed in the form of visualization of data created using the method of Visual Data  Mining  (VDM)  and  using  Power  BI  as  a  tools. Indonesian Import Prediction is done to know the growth of  Indonesia  import  rate  by  using  Linear  Regression method and using SPSS tools. In a study of the growth of import levels in Indonesia, Indonesia has an import rate that  increased  between  8-20%,  but  in  some  periods experienced  an  increase  and  decrease  caused  by  other factors  such  as  consumption  expenditure,  currency exchange rates and state revenues.
Index Terms— IBM SPSS, Impor, Linear Regression, Power BI, Visualization

## I. P ENDAHULUAN
Impor  merupakan  kebalikan  dari  ekspor.  Impor barang  merupakan  sebuah  proses  transportasi  barang atau  komoditas  dari  suatu  negara  ke  negara  lainnya secara  legal,  umumnya  dalam  proses  perdagangan, seperti  dituangkan  dalam  UU  no  10  tahun  1995  [1]. Proses impor sendiri dilakukan oleh pemerintah untuk memenuhi kebutuhan Negara yang tidak bisa terpenuhi oleh penggunaan sumber daya dalam Negara tersebut. Sehingga dengan kata lain, impor sendiri adalah suatu proses  perdagangan  baik  barang  maupun  jasa  dari Negara lain ke dalam Negara sendiri untuk memenuhi kebutuhan negara [10].
Untuk  mengetahui  tingkat  pertumbuhan  impor tersebut  maka  dari  itu penelitian  ini dibuat agar  dapat mengetahui sektor mana saja yang menjadi penyumbang impor terbesar, sehingga dapat membantu pemerintah  untuk  meningkatkan  produksi  di  sektor tersebut  agar  mengurangi  tingkat  impor  yang mengakibatkan  penghematan  devisa  negara  dan  juga meningkatkan kesejahteraan masyarakat karena terbukanya lapangan perkerjaan. Data tentang perkembangan  ini  akan  disajikan  dengan  metode Visualisasi Data.
Visualisasi  data  adalah  metode  menggunakan komputer  untuk  mentransformasikan  simbol  menjadi geometrik  dan  memungkinkan  peneliti  dalam  hal mengamati simulasi komputasi yang dapat memperkaya  proses  penemuan  ilmiah  sehingga  dapat mengembangkan pemahaman yang lebih dalam dan tak terduga[2]. Dengan adanya proses visualisasi terhadap big  data  atau  raw  data  memungkinkan  orang  –  orang agar  dapat  dengan  mudah  membaca  dan  memahami informasi  yang  ada  dalam  data  tersebut  karena  data yang terdiri dari baris dan kolom dapat disajikan dalam sebuah Dashboard  yang  berisi  informasi  visual dalam bentuk grafik, diagram, atau Chart [3].
Berdasarkan rumusan masalah bagaimana mempermudah cara membaca suatu data tingkat impor yang masih mentah, dan melihat perkembangan tingkat impor kedepannya untuk pengambilan keputusan, maka penelitian ini dibuat untuk menjawab rumusan masalah tersebut.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Impor
Dalam  undang-undang  negara  Indonesia,  Impor sendiri  memiliki  arti  memasukan  barang  ke  daerah pabean.  Pabean  sendiri  dalam  Kamus  Besar  Bahasa Indonesia  (KBBI)  memiliki  arti  instansi  (jawatan, kantor) yang mengawasi, memungut, dan mengurus bea masuk  (impor)  dan  bea  keluar  (ekspor),  baik  melalui darat,  laut,  maupun  melalui  udara[4].  Jadi  dapat disimpulkan  bahwa  Impor  adalah  memasukan  barang melalui jual beli antar dua negara dengan aturan yang berlaku di daerah pabean tersebut.

## B. Visualisasi Data
Visualisasi  adalah  metode  penggunakan  komputer untuk  mentransformasikan  simbol  menjadi  geometrik dan  memungkinkan  peneliti  dalam  hal  mengamati simulasi  komputasi  yang  dapat  memperkaya  proses penemuan  ilmiah  sehingga  dapat  mengembangkan pemahaman yang lebih dalam dan tak terduga [2].

## C. Regresi
Analisis  Regresi  merupakan  metode  sederhana untuk  melakukan  investigasi  tentang  hubungan fungsional  di  antara  beberapa  variabel.  Hubungan
antara  beberapa  variabel  tersebut  diwujudkan  dalam suatu model matematis. Model Regresi, variabel sendiri dibedakan  menjadi  2  (dua)  bagian,  yaitu  variabel respons  (response)  atau  biasa  disebut  juga  variabel bergantung  (dependent  variable)  serta  variabel explonary  atau  biasa  juga  disebut  variabel  penduga (predictor  variable)  atau  disebut  juga  dengan  variabel bebas  (independent  variable)[5].  Regresi  ialah  salah satu perangkat dasar untuk analisis yang bisa digunakan untuk  membuat  model  prediktif  untuk  berbagai  jenis data [6].

## D. Visual data Mining (VDM)
Gambar 1 Visual Data Mining [7]
Visual Data Mining[7] memiliki 3 phase dengan 8 langkah, yaitu:
1. Project Planing Phase
a. Justify  and  Plan  the  Project.  Pada  tahap  ini ditentukan bahwa project scope pada penelitian ini  adalah  proof  of  concept  atau  pilot  pada penelitian ini. Scope pada penelitian ini adalah untuk  memberikan  feedback  yang  nantinya dapat  memberikan  improvement,  correction, monitoring, dan dapat membantu pengambilan keputusan.
b. Identify the Top Business Question. Pada tahap ini  akan  dijelaskan  jawaban  dari  pertanyaan yang  ada,  dimana  langkah  inilah  yang  akan menjelaskan  apa  yang  akan  dilakukan  dalam penelitian ini.
2. Data Preparation Phase
a. Choose the Data Set. Pada tahap ini dilakukan pemilihan  data  yang  akan  digunakan  dalam penelitian.
b. Transform  the  Data  Set.  Pada  tahap  ini,  data yang  telah  didapatkan  tadi  disiapkan  dengan cara melakukan cleansing seperti
menghilangkan  blank  row  atau  column.  Serta melakukan  pengkategorian  dimana  data  akan dipisah berdasarkan kategorinya, namun masih dalam satu file yang sama.
c. Verify  the  Data  Set. Pada  tahap  ini dilakukan pengecekan  ulang  terhadap  data  yang  telah disiapkan tadi, pengecekan meliputi pengecekan  error  pada  data,  blank  row  atau column,  atau  ada  record  dari  data  yang  tidak sesuai dengan penelitian.
3. Data Analysis Phase
a. Choose  the  Visualization  or  Mining  Tools. Pada tahap ini dilakukan pemilihan tools yang cocok terhadap penelitian ini, dimana dilakukan  perbandingan  –  perbandingan terhadap tools yang ada.
b. Analyze  the  Visualization  or  Mining  Model.
Setelah  memilih  data  visualisasi  dan  Data Mining  tools  apa  yang  akan  digunakan kemudian langkah selanjutnya adalah bagaimana menggunakan visualisasi yang ada untuk mendapatkan informasi dari sekumpulan data  tersebut  dan  model  Data  Mining  yang sesuai dengan pertanyaan bisnis yang ada.
c. Verify and Present the Visualization or Mining Model. Pada tahap terakhir ini kemudian dibuat
Dashboard  yang  akan  menunjukan  hasil  dari analisa dan pengecekan  yang  telah dilakukan, dengan menggunakan tools visualization.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Visual Data Mining merupakan metode yang akan dilakukan  dalam  penelitian  tentang  visualisasi  ini. Metode  ini  dipilih  untuk  penelitian  ini  karena  VDM memiliki tahapan yang lengkap dan terstruktur, tahapan VDM  juga  dijelaskan  secara  rinci  sehingga  mudah dipahami,  sedangkan  untuk  Pureshare  dirasa  kurang cocok  karena  Pureshare  digunakan  untuk  pengukuran kerja organisasi. Berikut merupakan tabel pembanding metode Pureshare, Noetix, dan VDM.

## A. Project Planing Phase
Pada  tahap  ini  ditentukan  tipe  project  seperti  apa yang  akan  dibuat.  Pada  penelitian  visualisasi  barang impor Indonesia ini project visualisasi akan digunakan untuk  menjawab,  menginvestigasi,  dan  menganalisis rumusan masalah yaitu bagaimana mempermudah cara membaca suatu data tingkat impor yang masih mentah, dan  melihat perkembangan  tingkat  impor  kedepannya untuk pengambilan keputusan.
Pada  tahap  ini  akan  ditentukan  pertanyaan  bisnis apa  yang  dianalisis,  yaitu  pada  penelitian  ini  adalah bagaimanakah  perkembangan  impor  barang  di Indonesia selama lima tahun.

## B. Data Preparation Phase
Pada  tahap  ini  dilakukanlah  pengambilan  data, dimana  penulis  melakukan  pengambilan  data  pada

## ISSN 2085-4579
sebuah  website  yaitu  data.go.id,  yang  berupa  data impor  negara  Indonesia  dari  tahun  1999  –  2014  yang kemudian diambil hanya lima tahun saja dengan jumlah row sebanyak 366.544. Data tersebut terdiri dari tahun, bulan, kode_hs, deskripsi_hs, nilai, dan berat.
Pada  tahap  ini,  data  yang  telah  didapatkan  tadi disiapkan  dengan  cara  melakukan  cleansing  pada kolom  nilai  dan  berat  seperti  menghilangkan  blank value  dan  memilih  data  yang  dibutuhkan  yaitu  tahun 2010  sampai  2014  dan  melakukan  pengkategorian dimana  data  akan  dipisah  berdasarkan  kategorinya yaitu berdasarkan harmonized system.
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengecekan  ulang terhadap  data  yang  telah  disiapkan  tadi,  pengecekan meliputi  pengecekan  error  pada  data,  blank  row  atau column,  atau  ada  record  dari  data  yang  tidak  sesuai dengan penelitian.

## C. Data Analysis Phase
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemilihan  tools  yang cocok  terhadap  penelitian  ini,  setelah  dilakukan perbandingan  antara  tiga  tools  yaitu  Power  BI,  Rapid Miner, dan Tableu, maka Power BI yang dipilih setelah melakukan berbagai pertimbangan.
Setelah  memilih  data  visualisasi  dan  Data  Mining tools  apa  yang  akan  digunakan  kemudian  langkah selanjutnya  adalah  menganalisa  apa  saja  yang  akan ditampilkan  dalam  Dashboard  visualisasi  impor.  Data yang  akan  ditampilkan  pada  tahapan  ini  adalah perkembangan  nilai  dan  berat  impor  dan  jumlah  nilai dan berat impor perbulan setiap tahunnya.
Pada tahap terakhir ini kemudian dibuat Dashboard yang  akan  menampilkan  hasil  dari  analisa  dan pengecekan yang telah dilakukan, dengan menggunakan Power BI. Dashboard akan menampilkan perkembangan dan jumlah impor Indonesia perbulannya  yang  akan  ditampilkan  dalam  lima  sheet yang mewakili setiap tahunnya..

## IV. A NALISIS DAN P EMBAHASAN

## A. Project Planing Phase
Pada  tahap  ini  dilakukan  penentuan  scope  pada penelitian visualisasi dan prediksi perkembangan impor Indonesia tahun 2010-2014. Secara keseluruhan scope dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menentukan  apakah visualisasi  dan  prediksi  ini  dapat  membantu  untuk melakukan pengambilan keputusan untuk perkembangan impor di Indonesia kedepannya.
Tahap ini  merupakan  tahap pendahuluan  di dalam penelitian.  Pada  tahapan  ini  dijelaskan  jawaban  dari pertanyaan-pertanyaan yang ada pada pendahuluan dan dijelaskan  langkah  apa  yang  akan  dilakukan  dalam penelitian  untuk  menjawab  pertanyaan-pertanyaan tersebut.

## B. Data Preparation Phase
Pada  langkah  ini  mengharuskan  untuk  melakukan pemilihan  sumber  data  yang  berhubungan  dan membantu  penelitian,  yang  kemudian  akan  dilakukan
analisa,  Data  Mining,  dan  prediksi  melalui  data tersebut.  Data  yang  diambil  pada  untuk  penelitian  ini tersedia  dalam  website  data.go.id.  Data  dapat  dilihat pada gambar 2.
Gambar 2 Gambar Data Impor Barang [8]
Data  yang  didapatkan  dari  website  data  tersebut merupakan  data  impor  barang  Indonesia  dari  tahun 1999-2014  sesuai  dengan  Harmonized  System  (HS). Harmonized  System  adalah  sistem  klasifikasi  dan pengkodean  suatu  komoditas  berdasarkan  bahan mentah,  jenis  produk,  kualitas  barang[8].  Data  Impor Indonesia ini meliputi tahun impor, bulan impor, kode HS, deskripsi, nilai, dan berat.
Tahapan  pertama  yang  akan  dilakukan  adalah memilih  data  tahun  2010  –  2014  dan  menghilangkan kolom yang memiliki nilai null di dalam excel dengan menggunakan  fungsi  filter  pada  excel  seperti  pada gambar 3.

## Gambar 3 Proses Filtering melalui Excel
Setelah  data  telah  bersih  kemudian  dilakukan pengklasifikasian berdasarkan harmonized system yang mengklasifikasikan barang impor sesuai dengan bahan mentahnya,  dimana  pada  gambar  4  merupakan  daftar klasifikasi berdasarkan harmonized system.
Gambar 4 Harmonized System
Data  yang  telah  bersih  dan  sudah  diklasifikasi kemudian  akan  dipakai  untuk  melakukan  prediksi menggunakan  linear  regression.  Sebagai  contoh  data yang digunakan pada prediksi ini merupakan data dari klasifikasi Animal & Animal Product.
Gambar 5 Data Animal & Animal Product
Gambar 5 merupakan data animal & animal product yang  telah  di  import  ke  dalam  IBM  SPSS  dan  akan digunakan  dalam  memprediksi  nilai  impor  animal  & animal product untuk tahun-tahun berikutnya.

## Gambar 6 Pemilihan Variabel
Data  nilai  impor  merupakan  data  yang  akan diprediksi sehingga dipilih sebagai variabel dependent dan data berat sebagai variabel independent karena data berat yang mempengaruhi nilai data nilai impor.
Gambar 7 Nilai Koefisien dan Konstanta
Setelah  data  diolah  dan  dianalisis  dengan  IBM SPSS  maka  akan  muncul  hasil  seperti pada  gambar  7 yang menghasilkan nilai koefisien dan konstanta yang dapat  dilihat  pada  tabel  1.  Apabila  nilai  sigma  yang dilambangkan  dengan  Sig.  Lebih dari 0.05  maka data dapat digunakan.
Tabel 1 Nilai A dan B Tahun A B 2010 123545.081 2.130 2011 312221.632 2.085 2012 176632.583 2.492 2013 81745.401 2.256
Setelah  didapatkan  nilai  A  dan  B  maka  dapat dilakukan perhitungan prediksi sesuai linear regression dengan  rumus  yang  dilakukan  dengan  software  IBM SPSS.

## Y = a + bX
Keterangan
Y  =  Variabel  Response  atau  Variabel  Akibat (Dependent)
X  =  Variabel  Predictor  atau  Variabel  Faktor Penyebab (Independent)
a  = konstanta
b    =  koefisien  Regresi  (kemiringan)  besaran Response yang ditimbulkan oleh Predictor.
Berdasarkan  perhitungan  dengan  menggunakan metode  tersebut  maka  didapatkan  hasil  yang  akan ditunjukkan pada tabel 1.2.

## ISSN 2085-4579

## Tabel 2 Nilai Prediksi
Tahun Prediksi Hasil Aktualnya Akurasi 2011 1.576.513.333 1.566.875.725 99.3% 2012 1.566.911.335 1.417.592.172 90.5% 2013 1.425.017.858 1.533.977.890 92.9% 2014 103.891.317 164.338.557 63.2%
Setelah  data  di  transformasikan  dan  di  cleansing untuk  kemudian  di  visualisasikan,  pada  tahapan  ini tahapan-tahapan yang sudah dilakukan, dicek kembali apakah masih memiliki data yang error ataukah masih ada field yang tidak diperlukan namun masih tersimpan di dalam data.

## C. Data Analysis Phase
Untuk  Data  Mining  Tools  digunakan  Power  BI untuk  visualisasi.  Power  BI  dipilih  karena  memiliki kelebihan  –  kelebihan  yang  dapat  dilihat  di  tabel  1.3, dan  juga  karena  memiliki  wawasan  yang  lebih  besar mengenai Power BI.

## Tabel 3 Perbandingan Feature Tools.
Tools Power BI Rapid Miner Tableau Platform Supported Web Based v v v Iphone App v v Android App v v Windows Phone App v Features Business Intelligence v v v Data Visualization v v v Dashboard Creation v v v
Setelah memilih visualisasi dan Mining tools yang akan  digunakan  dalam  penelitian  ini,  kemudian  pada tahap  ini  dianalisa  apakah  model  dari  visualisasi tersebut cocok dipakai dalam penelitian ini, selanjutnya bagaimana  menggunakan  visualisasi  tersebut  untuk mendapatkan informasi dari sekumpulan data.
Tahapan terakhir adalah dengan memvisualisasikan data hasil pengolahan dan prediksi, karena itu dibuatlah suatu  dashboard  yang  akan  menampilkan  seluruh informasi agar dapat dipahami dengan mudah.
Gambar 8 Dashboard Visualisasi Prediksi
Gambar  8  yaitu  dashboard  hasil  visualisasi berisikan  dua  buah  slicer  yang  dipakai  sebagai  filter dalam  proses  pembacaan  dashboard.  Slicer  pertama berisikan  tahun  impor  dan  slicer  kedua  berisikan klasifikasi  sesuai  dengan  harmonized  system.  Dalam dashboard juga terdiri dari dua buah line chart, dimana line  chart  pertama  berisikan  tentang  perkembangan impor  barang  di  Indonesia  dan  line  chart  kedua berisikan tentang perbandingan antara nilai aktual dari impor  barang  dan  dari  hasil  prediksi  yang  telah dilakukan.  Chart  terakhir  merupakan  bar  chart  yang menunjukkan nilai impor barang di Indonesia dan berat barang yang diimpor oleh Indonesia.

## V. S IMPULAN
Visualisasi  yang  telah  dibuat,  menampilkan bagaimanakah  perkembangan  impor  di  Indonesia. Impor  Barang  di  Indonesia  didominasi  oleh  produk- produk  mineral  seperti  bahan  tambang,  hal  ini  berarti bahwa  Indonesia  masih  sangat  bergantung  terhadap negara  lain  untuk  memenuhi  kebutuhan  barang tambang,  kemudian  disusul  oleh  impor  barang  bahan kimia yang  menempati produk paling banyak diimpor kedua,  sedangkan  untuk  impor  barang  paling  sedikit ada  pada  produk  raw  hides,  skins,  dan  leathers  yang berarti pada sektor ini Indonesia masih bisa memenuhi kebutuhan  pada  sektor  ini.  Nilai  Impor  Indonesia sendiri  mencapai puncaknya  pada  tahun 2012 dimana tahun ini memiliki nilai impor tertinggi, dan pada tahun 2014 memiliki tingkat impor terendah. Perkembangan impor barang di Indonesia dari tahun ke tahun memiliki angka  yang  cenderung  meningkat  sebesar  8-20%,  ini dapat dilihat dari hasil visualisasi tentang perkembangan  nilai  impor  di  Indonesia.  Hasil penelitian  menunjukan  bahwa  dari  tahun  ke  tahun Indonesia  semakin  banyak  membutuhkan  barang- barang  impor,  misalnya  barang  impor  berdasarkan bahan tambang, yang berarti Indonesia masih memiliki kekurangan  dalam  mengolah  hasil  tambang,  dalam klasifikasi ini saja dapat dilihat apabila Indonesia dapat mengolah  hasil  olahan  tambang maka  dapat mengurangi impor yang berdampak pada penghematan cadangan devisa negara.
Prediksi  dengan  menggunakan  metode  linear regression  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi  untuk bentuk  data  yang  digunakan  dalam  prediksi  impor
barang  Indonesia,  dengan  rata  –  rata  nilai  akurasi mencapai  80-90%,  namun  di  beberapa  kategori terkadang  tingkat  akurasi  menurun  ke  angka  60-70%, ini  dikarenakan  faktor  dependent  yang  digunakan hanya  satu,  sedangkan  banyak  hal  yang  berpengaruh terhadap  impor,  misalnya  pengeluaran  konsumsi, tingkat kurs mata uang, dan pendapatan negara. Namun secara  keseluruhan  tingkat  akurasi  dengan  metode linear regression cukup tinggi [9].

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan rasa syukur dan terima kasih kepada semua pihak  yang  telah  membantu,  terutama  Bapak  Johan Setiawan  yang  telah  membimbing  dan  mendukung penyelesaian  penelitian  ini  dari  awal  hingga  akhir penulisan.

## D AFTAR P USTAKA
Untuk  penamaan  daftar  pustaka,  gunakan  tanda kurung  siku,  seperti  [1],  secara  berurutan  dari  awal rujukan  dilakukan.  Untuk  merujuknya  dalam  kalimat, cukup  gunakan  [2],  bukan  “Rujukan  [3]”,  kecuali  di awal sebuah kalimat,  seperti  “Rujukan  [3] menggambarkan ….”
Penomoran  catatan  kaki  dilakukan  secara  terpisah dengan superscripts . Letakkan catatan kaki tersebut di bawah  kolom  dimana  catatan  kaki  tersebut  dirujuk. Jangan letakkan catatan kaki di dalam daftar pustaka.
Kecuali terdapat enam atau lebih penulis, jabarkan nama penulis tersebut satu-satu, jangan gunakan “dkk”. Artikel  yang  belum  diterbitkan,  meskipun  sudah dikirim untuk diterbitkan, harus ditulis “belum terbit”
[4]. Artikel yang sudah dikonfirmasi untuk diterbitkan, namun  belum  terbit,  harus  ditulis  “proses  cetak”  [5]. Gunakan cara penulisan kalimat ( Sentence case ) untuk penulisan judul artikel.
Untuk  artikel  yang  diterbitkan  dalam  jurnal terjemahan,  tuliskan  terlebih  dahulu  rujukan  hasil terjemahannya, diikuti dengan jurnal aslinya [6].
[1] Negara,  S.  (1995).  Undang-Undang  Republik  Indonesia. Retrieved from Sekretariat Negara:
https://ktln.setneg.go.id/pdf/Fasilitas/UU_10_1995.pdf
[2] Li, X., Feng, Y., & Mustoe, G. (2017). Proceedings of the 7th International  Conference  on  Discrete  Element  Methods. Singapore: Springer Nature.
[3] Laudon, K. (2010). Managemen Information System. Harlow: Pearson Education Limited.
[4] Hukumonline.com. (2014). Peraturan Perdagangan. Retrieved from Hukum Online: http://www.hukumonline.com/pusatdata/detail/lt5332a3e55eb 82/nprt/lt51a8623f2fb9d/undang-undang-nomor-7-tahun-
2014
[5] Nawari. (2010). Analisis Regresi dengan Microsoft Excel dan SPSS 17. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo.
[6] Olson,  D.,  &  Shi,  Y.  (2008).  Introduction  to  Business  Data Mining. Pensylvania: McGraw Hill.
[7] Soukup,  T.,  &  Davidson,  I.  (2002).  Visual  Data  Mining  : Techniques and Tools for Data Visualization and Mining. New Jersey: John Wiley & Sons.
[8] Badan Pusat Statistik. (2014). Harmonized System. Retrieved from Badan Pusat Statistik: https://sirusa.bps.go.id/index.php?r=istilah/view&id=256
[9] Imam, A. (2013). Faktor – faktor yang Mempengaruhi Impor Barang Konsumsi di Indonesia. Jurnal Ekonomi Pembangunan
[10] Gaffar,  A.  (2013).  Konstruksi  Realitas  Impor  Beras  oleh "Kompas Online" Analisi Wacana Kritis. MIMBAR, 187-194.