## PERAMALAN PENERIMAAN BEA CUKAI INDONESIA

## Yolanda Sari dan Nurlia Fusfita STIE Muhammadiyah Jambi

## Abstract
The  revenue  of  customs  and  excise  is  very  important  in  APBN.  By  making accurate estimation, target of revenue can be better determined. In addition, the revenue of customs and excise is also influenced by many external factors that are difficult  to  predict  therefore  a  rational  approach  is  needed  to  estimate  revenue. This research uses Double Exponential Smoothing, Ordinary Least Square (OLS) model and Moving Average in predicting customs and excise revenue. Data used in  this  research  is  secondary  data  in  time  coherent  pattern.  The  data  includes import  duty,  export  duty  and  excise  obtained  from  the  Directorate  General  of Customs and excise (DJBC) in the form  of annual and quarterly data. This data starts  from  2002  to  2016  with  out  of  sample  from  2017  to  2019.  Some  of  these models  are  compared  to  each  other  to  obtain  the  best  model,  and  from  the  best model is also obtained estimating results in 3 years ahead. This study shows that the  Double  Exponential  Smoothing  model  is  better  for  predicting  import  duties compared  to  OLS  and  Moving  Average  models,  which  are  models  that  have  the smallest Sum Square Error (SSE) value. While the export and excise duty is best estimated  by  using  OLS  model  which  is  shown  with  coefficient  of  determination value  (R2)    regression  model  of  export  duty  is  0.8,  while  the  excise  regression model has coefficient of determination of 0.9.
Keywords:  Customs Estimation, Double Exponential Smoothing, Ordinary Least Square, Moving Average

## PENDAHULUAN
Bea Cukai saat ini memiliki peranan yang cukup besar dalam memberikan masukan  kepada  penerimaan  negara  non-pajak.  Pada  tahun  2014  penerimaan cukai  dalam  APBN  adalah  sebesar  117,4  triliun  rupiah  dan  56,3  triliun  rupiah untuk  bea  masuk  dan  keluar;  dan  diproyeksikan  akan  menjadi  sebesar  125,9 triliun rupiah untuk cukai dan 51,5 triliun rupiah untuk bea masuk dan keluar pada tahun 2015 (Departemen Keuangan, 2014). Peranan penerimaan bea-cukai untuk membiayai  pengeluaran  negara  menjadi  penting  karena  belum  optimalnya penerimaan  pajak  negara  yang tax  ratio- nya  baru  mencapai  sekitar  12%  untuk pajak  pusat  (Hidayat,  2014).    Di  sisi  lain,  penerimaan  bea  dan  cukai  mengalami fluktuasi  yang  banyak  dipengaruhi  faktor  eksternal,  seperti  permintaan  dan penawaran  komoditi  di  pasar  internasional.  Aktivitas  ekonomi,  pendapatan,  dan ekpektasi  masyarakat  juga  merupakan  faktor  penting  yang  mempengaruhi penerimaan bea dan cukai.
Masalah  yang  muncul  di  lapangan  adalah  sulitnya  memprediksi  besaran nilai bea masuk dan cukai yang dapat digunakan untuk pembiayaan APBN.   Hal itu  dipersulit  dengan  semakin  tidak  menentunya  kondisi  perekonomian  global dengan  penurunan  harga  minyak  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  harga komoditi    lainnya    di  pasar  internasional.  Di  sisi  lain,  kebutuhan  untuk  dapat memprediksi  dengan  akurat  merupakan  salah  satu  syarat  untuk  dapat  melakukan perencanaan pembiayaan yang baik.
Estimasi  penerimaan  bea  cukai  sangat  penting  untuk  dapat  dilakukan dengan  baik  karena  peran  jenis  penerimaan  sangat  penting  di  dalam  APBN. Dengan  melakukan  estimasi  yang  akurat,  penentuan  target  penerimaan  dapat ditentukan  dengan  lebih  baik.  Kedua,  penerimaan  bea  dan  cukai  dipengaruhi banyak  faktor  eksternal  yang  seringkali  sulit  diprediksi  dengan  menggunakan intuisi  dan  pengalaman  di  masa  lalu.  Untuk    itu diperlukan pendekatan yang secara  rasional  dapat  dipertanggungjawabkan  untuk  mengestimasi  penerimaan. Kemampuan  dalam  mengestimasi  penerimaan  ini  akan  meningkatkan  efektifitas dan  efisiensi  perencanaan  negara  terkait  dengan  pembiayaan  pembangunan melalui  APBN.  Dengan  penentuan  target  yang  akurat,  perencanaan  pembiayaan pembangunan dan pengeluaran publik pemerintah dapat berjalan lebih baik.

## Tinjauan Pustaka Bea Cukai
Bea dan Cukai (selanjutnya disebut Bea Cukai) merupakan institusi global yang  hampir  semua  negara  di  dunia  memilikinya.  Bea  Cukai  merupakan perangkat  negara  “konvensional”  seperti  halnya  kepolisian,  kejaksaan, pengadilan,  ataupun  angkatan  bersenjata,  yang  eksistensinya  telah ada  sepanjang masa sejarah negara itu sendiri. Fungsi Bea Cukai di Indonesia diyakini sudah ada sejak  zaman  kerajaan  dahulu,  namun  belum  ditemukan  bukti-bukti  tertulis  yang kuat.  Kelembagaannya  pada  waktu  itu  masih  bersifat  “lokal”  sesuai  wilayah kerajaannya.  Sejak  VOC  masuk,  barulah  Bea  Cukai  mulai  terlembagakan  secara “nasional”. Pada masa Hindia Belanda tersebut, masuk pula istilah douane untuk menyebut petugas Bea Cukai. Nama resmi Bea Cukai pada masa Hindia Belanda tersebut adalah De Dienst der Invoer en Uitvoerrechten en Accijnzen (I. U & A) atau  dalam  terjemah  bebasnya  berarti  “Dinas  Bea  Impor  dan  Bea  Ekspor  serta Cukai”.  Tugasnya  adalah  memungut  invoer-rechten  (bea  impor/masuk),  uitvoer- rechten  (bea  ekspor/keluar),  dan  accijnzen  (excise/  cukai).  Tugas  memungut  bea (berasal dari bahasa Sansekerta), baik impor maupun ekspor, serta cukai (berasal dari  bahasa  India)  inilah  yang  kemudian  memunculkan  istilah  Bea  dan  Cukai  di Indonesia.
Peraturan  yang  melandasi  saat  itu  di  antaranya  Gouvernment  Besluit Nomor  33  tanggal  22  Desember  1928  yang  kemudian  diubah  dengan  keputusan pemerintah  tertanggal  1  Juni  1934.  Pada  masa  pendudukan  Jepang,  berdasarkan Undang-undang  Nomor  13  tentang  Pembukaan  Kantor-kantor  Pemerintahan  di Jawa  dan  Sumatera  tanggal  29  April  1942,  tugas  pengurusan  bea  impor  dan  bea ekspor  ditiadakan,  Bea  Cukai  sementara  hanya  mengurusi  cukai  saja.  Lembaga Bea  Cukai  setelah  Indonesia  merdeka,  dibentuk  pada  tanggal  01  Oktober  1946 dengan  nama  Pejabatan  Bea  dan  Cukai.  Saat  itu  Menteri  Muda  Keuangan, Sjafrudin Prawiranegara, menunjuk R.A Kartadjoemena sebagai Kepala Pejabatan Bea dan Cukai yang pertama. Jika ditanya kapan hari lahir Bea Cukai Indonesia, maka  1  Oktober  1946  dapat  dipandang  sebagai  tanggal  yang  tepat.  Berdasarkan Peraturan Pemerintah Nomor 51 tahun 1948, istilah Pejabatan Bea Cukai berubah menjadi nama menjadi Jawatan Bea dan Cukai, yang bertahan sampai tahun 1965. Setelah  tahun  1965  hingga  sekarang,  namanya  menjadi  Direktorat  Jenderal  Bea dan Cukai (DJBC) (DJBC Kemenkeu, 2013).

## Peramalan
Peramalan (forecasting) adalah  kegiatan  penerapan  model  yang  telah dikembangkan  pada  waktu  yang  akan  datang  (Aritonang,  2009).  Peramalan berperan  penting  dalam  setiap  bidang  fungsional,  baik  dalam  bidang  keuangan, pemasaran, sumber daya manusia, produksi, dalam pemerintah maupun organisasi yang  bertujuan  laba,  namun  peramalan  bukanlah  pengganti  dari  perencanaan, peramalan  adalah  salah  satu  aspek  dari  perencanaan.  Pada  umumnya  kegunaan peramalan adalah sebagai alat bantu dalam perencanaan yang efektif dan efisien, juga  untuk  menentukan  kebutuhan  sumber  daya  di  masa  mendatang  serta  untuk membuat  keputusan  yang  tepat.  Kegunaan  peramalan  terlihat  pada  suatu pengambilan  keputusan.  Baik  tidaknya  hasil  suatu  penelitian  sangat  ditentukan oleh  ketetapan  ramalan  yang  dibuat.  Walaupun  demikian  perlu  diketahui  bahwa ramalan  selalu ada  unsur  kesalahannya,  sehingga  yang  perlu  diperhatikan adalah usaha untuk memperkecil kesalahan dari ramalan tersebut.

## Model Double Exponential Smoothing
Penyusunan  model  peramalan  yang  didasarkan  pada discounted  past observation secara umum dilakukan dengan menggunakan prosedur eksponensial. Prosedur ini mengijinkan model peramalan untuk memperbaharui (update) dirinya ketika  data  observasi  yang  baru  tersedia.  Persamaan smoothing didasarkan  pada rata-rata (smoothing) nilai  data  yang  lampau  dari  runtut  waktu  dengan  perilaku yang menurun (eksponensial) (Cooray, 2008). Data yang diobservasi diberi bobot dengan  bobot  yang  lebih  besar  untuk  data  observasi  terbaru.  Model  peramalan berdasarkan exponential  smoothing telah  menjadi  sangat  populer  karena  mudah untuk  diimplementasikan  dan  cukup  efektif. Jika  dalam  suatu  runtut  waktu terdapat  tren  linier  dengan  persamaan  regresi  linier
di  mana  hasil
estimasi a dan b merepresentasikan titik potong (intercept) dan kemiringan (slope) dari  model,  dan t =  1,2,3,4,…, n ,  maka  prosedur  eksponensial  yang  tepat  adalah double exponential smoothing (Cooray, 2008).
Meskipun cenderung berpikir tentang tren sebagai garis lurus yang menaik atau  menurun,  untuk  keperluan exponential  smoothing ,  akan  sangat  membantu untuk  berpikir  tentang  tren  sebagai  serangkaian  perubahan  dalam  tingkat (level)
(Mentzer dan Moon, 2004) . Dalam kata lain, dengan setiap periode berturut-turut, level dapat melangkah naik (step up) atau turun (step down). Fungsi langkah (step function) atau  perubahan  pola  tingkat  dijelaskan  pada  Gambar  1.  Walaupun terdapat tren  menaik  dalam  bentuk  garis  lurus,  kita  dapat  membayangkan  tren sebagai  rangkaian  kenaikan  pada level (garis  horisontal  putus-putus).  Untuk periode t + 1 , tren adalah sebesar perubahan tingkat dari periode t dengan periode t + 1 (L t + 1 - L t ), atau T t + 1 . Demikian pula untuk periode t + 2 , tren adalah sebesar perubahan tingkat dari periode t + 1 ke periode t + 2 (L t + 2 - L t + 1 ), atau T t + 2 .
Untuk  memahami  perhitungan  tren  dalam exponential  smoothing ,  kita perlu  memahami single exponential  smoothing yang  rumusnya  adalah  sebagai berikut:
Dalam  perhitungan  ini, S t merupakan  salah  satu  ukuran  dari  observasi  di waktu lampau (data observasi terakhir) dan F t adalah ukuran lain dari observasi di waktu lampau (rata-rata tertimbang dari data observasi di semua periode sebelum t ).  Jadi, single exponential  smoothing merupakan  rata-rata  tertimbang (weighted average) untuk  dua  ukuran  dari  suatu  hal  yang  sama.  Holt,  et  al.  (1960)
mengembangkan double  exponential  smoothing yang  merupakan  rata-rata tertimbang  dari level dan tren.  Rumus double  exponential  smoothing dalam Persamaan 2 sebagai berikut:
L menunjukkan level , T menunjukkan tren, dan perlu diperhatikan bahwa nilai α dan β adalah antara 0 hingga 1. Rumus single exponential smoothing yang sebelumnya  dalam  Persamaan  (1),  tidak  memasukkan  unsur tren  karena diasumsikan  tidak  ada.  Oleh  karena  itu,  peramalan  di  suatu  periode  didasarkan pada peramalan di periode sebelumnya.
Model double exponential smoothing dibutuhkan dua estimasi level untuk periode  saat  ini  (Cooray,  2008).  Estimasi  pertama  adalah  data  observasi  untuk periode  saat  ini.  Estimasi  kedua  dari level adalah  perkiraan level dari  periode sebelumnya. Dengan demikian terdapat dua ukuran dari level untuk exponentially smooth dengan α (Cooray,  2008).  Kedua  ukuran  tren  tersebut  dihaluskan  secara eksponensial  menggunakan  konstanta  pemulusan, β .  Sama  halnya  dengan α , β merupakan fraksi positif (yaitu, antara nol dan satu).
Setelah  diperoleh  estimasi  baru  untuk level  (L) dan  tren (T) ,  maka  dapat dilakukan  peramalan  di  masa  depan  dengan  menggunakan  nilai level dan menambahkan  tren  per  periode  dikalikan  jumlah  periode  ke  depan  yang  ingin diestimasi. Hal ini dapat diwakili oleh rumus  yang dijelaskan  sebagai berikut, di mana m adalah jumlah periode ke depan untuk dilakukan peramalan.

## Model Ordinary Least Square
Analisis  regresi  dalam  pengembangannya  dapat  bersifat  kompleks,  yang disebabkan  karakteristik  data,  pelanggaran  asumsi  statistik, nonstationarity ,  dsb. Analisis  regresi  akan  dimulai  dengan  model  yang  paling  sederhana.  Model  ini melibatkan  dua  variabel,  yakni  satu  variabel  independen  dan  satu  variabel dependen.

## Representasi Regresi Sederhana
Dalam  analisis  regresi  sederhana,  perubahan  variabel  dependen  ( )  yang disebabkan  oleh  berubahnya  variabel  independen  ( ),  dapat  direpresentasikan sebagai berikut:
= + +
Di mana   adalah variabel dependen dan   variabel independen. Variabel disebut  sebagai error  term atau  residual  yang  berfungsi  untuk  menampung seluruh  faktor  yang  mempengaruhi    selain (tidak  terbatas  pada  variabel  lain namun  mungkin  juga  kesalahan  bentuk  fungsional,  kesalahan  pengukuran,  dsb). Variabel    juga  seriing  disebut  sebagai  variabel  tak  terobservasi (unobserved). Parameter disebut slope ,  sedangkan  parameter disebut  dengan intersep . Parameter menunjukkan  kuantitas  hubungan  antara  variabel  independen  dan variabel  dependen  dengan  mengasumsikan  seluruh  faktor  lain  (yang  tercakup dalam )  adalah  konstan.  Dalam  persamaan, adalah  linear,  dengan  demikian perubahan   sebesar akan berimplikasi pada perubahan   sebesar

## Estimasi Model: Ordinary Least Squares
Regresi memiliki dua pengertian fungsi regresi yang berbeda yaitu fungsi regresi populasi ( population regression function = PRF) dan fungsi regresi sampel ( sample regression function = SRF). Error term diperlukan mengingat hasil yang diperoleh dari sampel ini hanya merupakan suatu dugaan yang diharapkan berlaku atas  dasar  asumsi/prinsip  statistik  tertentu.  Dengan  kata  lain  selalu  terdapat kemungkinan  kesalahan  atas  dugaan  populasi  karena  menggunakan  data  dari sampel.
Parameter dan dapat  diestimasi  dengan  menggunakan  teknik ordinary  least  squares (OLS).  Secara  intuitif  kita  dapat  membayangkan penggunaan  metode  OLS  sebagai  pencarian  suatu  garis  lurus  yang  melewati sekumpulan  titik  pasangan  observasi  (variabel  dependen; dan  variabel independen;  ).  Garis  ini  harus  memenuhi  suatu  kriteria  secara  terbaik.  Kriteria yang digunakan adalah meminimalkan selisih antara nilai prediksi yang diberikan oleh garis lurus tersebut dengan nilai aktualnya.
Secara  lebih  formal,  penyelesaian  permasalahan  pencarian  garis  dapat dirumuskan sebagai upaya meminimalkan jumlah kuadrat residual. Jika memiliki data  variabel   dan    sebanyak  ,  maka  parameter dan (yang  merupakan intersep dan slope garis tersebut), dapat diperoleh dengan menyelesaikan masalah berikut:
Dengan menggunakan teknik kalkulus dan penerapan aturan penjumlahan dapat ditunjukkan bahwa parameter dan adalah:
= =
=    - Parameter  yang  diperoleh  dari  persamaan  disebut  dengan  estimator  OLS. Dari estimator ini, diperoleh nilai prediksi (fitted value) dari   ketika   =  , yang diberikan sebagai
= +
Regresi yang diperoleh di atas adalah estimasi dari PRF. Data sampel yang lain  akan  memberikan  SRF  yang  berbeda,  yang  mungkin  lebih  dekat  (atau mungkin juga tidak) dengan PRF.
Estimasi  dengan  menggunakan  OLS  mengasumsikan  tiga  hal  penting, yakni
= 0    ……… (11) = ……… (12) = 0    ……… (13) = 0    ……… (14) ……..……… (15) Asumsi =  0,  menyatakan  bahwa,  rata-rata  dari  residual  adalah  nol. Asumsi ini tercapai khususnya jika kita mengasumsikan bahwa parameter intersep adalah bukan nol. Asumsi = ) menyatakan varians dari residual adalah bersifat konstan (disebut sebagai homoskedastisitas). Asumsi = 0 dan = 0, menyatakan bahwa tidak ada korelasi  baik  di  antara  residual  maupun antara  residual  dan  variabel  independen. Asumsi = 0 sangat sulit dipenuhi mengingat model yang diestimasi di
sini  hanya  memiliki  satu  variabel  independen.  Akhirnya  asumsi
menyatakan  bahwa  residual  terdistribusi  secara  normal  dengan  rata-rata  nol  dan varians  konstan.  Apabila  asumsi-asumsi  ini  (disebut  juga  asumsi  regresi  linear klasik)  terpenuhi  maka  dapat  ditunjukkan  bahwa  estimator  OLS  adalah  bersifat Best Linear Unbiased Estimator (BLUE). Ini adalah estimator tak bias terbaik di kelas estimator linear.

## Model Rata-Rata Bergerak (Moving Average) Simple Moving Average
Metode  lain  dalam  peramalan  adalah  metode  rata-rata  bergerak (moving average) .  Metode  ini  memberikan  informasi  mengenai  peramalan  rata-rata  nilai dengan menggunakan sejumlah data aktual terbaru (Stevenson, 2011). Metode ini berusaha memperbaiki kelemahan metode naif (naïve method) yang memberikan informasi  peramalan  hanya  melalui  penelusuran  data  aktual  dengan lag satu periode.  Oleh  karena  itu,  dengan  memperluas  jumlah  data  historis,  maka kelemahan  tersebut  dapat  diatasi.  Persamaan  peramalan  dengan  metode  rata-rata bergerak.
Dalam  rata-rata  bergerak,  ketika  data  aktual  terbaru  telah  tersedia,  maka ramalan  perlu  diperbarui.  Pembaruan  tersebut  dilakukan  dengan  menambahkan nilai  terbaru  dan  menjatuhkan  nilai  yang  paling  lampau,  kemudian  menghitung ulang nilai rata-rata.
Metode  rata-rata  bergerak  dapat  menggunakan  sejumlah  poin  data  sesuai yang  diinginkan  oleh  pembuat  keputusan.  Dalam  memilih  jumlah  periode  untuk disertakan  dalam  penghitungan,  pembuat  keputusan  harus  memperhitungkan bahwa  jumlah  poin  data  yang  berada  di  sekitar  nilai  rata-rata  akan  menentukan kepekaannya  terhadap  setiap  titik  data  baru.  Semakin  sedikit  titik  data  di  sekitar nilai  rata-rata,  maka  nilai  rata-rata  tersebut  cenderung  sensitif  atau  responsif (Stevenson,  2011).  Jika  respon  terhadap  data  adalah  penting,  maka  rata-rata bergerak  dengan  data  poin  yang  lebih  sedikit  dapat  digunakan.  Hal  ini  akan memungkinkan respon yang cepat untuk setiap perubahan dalam data, tetapi juga akan  menyebabkan  ramalan  yang  dihasilkan  menjadi  lebih  responsif  bahkan terhadap variasi acak. Sebaliknya, rata-rata bergerak yang menggunakan poin data lebih  banyak  maka  menghasilkan  ramalan  yang  lebih  “halus”  namun  kurang responsif  terhadap  perubahan.  Oleh  karena  itu,  dalam  memilih  periode  yang sesuai  pembuat  keputusan  harus  mempertimbangkan  biaya  akibat  respon  yang lebih lambat terhadap perubahan dalam data dan juga biaya akibat respon terhadap variasi  acak.  Tinjauan  mengenai  kesalahan  peramalan (forecast  error) dapat membantu dalam keputusan ini.
Kelebihan dari peramalan menggunakan metode rata-rata bergerak adalah karena metode  ini mudah  untuk  digunakan  dan  dimengerti.  Walaupun  demikian, kelemahan  metode  ini  adalah  bahwa  semua  nilai  yang  dihitung  memiliki  bobot yang  sama  (Stevenson,  2011).  Misalnya,  dalam  rata-rata  bergerak  yang menggunakan  5  periode,  setiap  nilai  memiliki  bobot  1/5.  Oleh  karena  itu,  nilai yang paling lampau memiliki bobot yang sama dengan nilai yang paling baru. Jika perubahan  terjadi  dalam  data,  rata-rata  peramalan  sulit  untuk  merespon perubahan,  terutama  ketika  terdapat  banyak  poin  data  di  sekitar  nilai  rata-rata. Pengurangan  poin  data  di  sekitar  nilai  rata-rata  meningkatkan  bobot  bagi  data
yang  lebih  baru,  tetapi  hal  ini  akan  mengorbankan  informasi  potensial  dari  data yang ada.

## Weighted Moving Average
Rata-rata  tertimbang  mirip  dengan  rata-rata  bergerak,  namun  metode  ini memberikan bobot lebih pada nilai-nilai yang paling baru dalam data runtut waktu (time  series) (Stevenson,  2011) . Misalnya,  nilai  yang  paling  baru  diberi  bobot 0,40; nilai sebelumnya diberi bobot 0,30; lalu 0,20; dan yang paling lampau diberi bobot 0,10. Perhatikan bahwa ketika bobot dijumlahkan harus sama dengan 1,00; dan  bahwa  bobot  terbesar  diberikan  pada  nilai  yang  terbaru.  Persamaan  (3) menjelaskan  bagaimana  melakukan  peramalan  dengan  metode  rata-rata  bergerak yang tertimbang.
Kelebihan  dari  rata-rata  bergerak  yang  tertimbang  dibandingkan  dengan rata-rata  bergerak  sederhana  adalah  bahwa  rata-rata  tertimbang  lebih mencerminkan  kejadian  yang  terbaru.  Walaupun  demikian,  pilihan  bobot ditentukan  secara  arbitrer  oleh  pembuat  kebijakan  dan  umumnya  melibatkan penggunaan trial  and  error untuk  menemukan  skema  pembobotan  yang  paling sesuai.

## METODE
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  berupa data time  series tahunan  dengan  periode  tahun  2002  sampai  tahun  2016  dan merupakan  penelitian  kuantitatif  serta  studi  empiris.  Peramalan  ke  depan dilakukan  untuk  tahun  2017  sampai  tahun  2019.  Lokasi  penelitian  dilakukan menyeluruh  untuk  seluruh  Indonesia.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  bea  cukai  Indonesia  yang  diperoleh  dari  Direktorat  Jenderal  Bea Cukai  (DJBC),  Kementrian  Keuangan,  Indonesia.  Data  dikumpulkan  dari  basis data  yang  sudah  ada.  Sumber  data  didapatkan  dari  situs  website  DJBC  yaitu www.beacukai.go.id . Analisis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adala analisis  yang  bersifat  deskriptif  dan  kuantitatif  dengan  menggunakan  beberapa alat  analisis,  yakni double  exponential  smoothing , ordinary  least  square (OLS) dan rata-rata bergerak (moving average).

## HASIL
Model Double Exponential Smoothing Pemodelan dan Peramalan Bea Masuk
Tabel 1 menjelaskan hasil forecasting data bea masuk secara tahunan dari tahun  2017  hingga  2019  menggunakan  metode double  exponential  smoothing.
Selanjutnya, pada model ini digunakan nilai α dan β sebesar 0,9 dan 0,3.
Tabel 1

## Peramalan Bea Masuk Menggunakan Model Double Exponential Smoothing
Periode Bea Masuk (Juta Rupiah) Double Exponential Smoothing (Juta Rupiah) 2002 10.556.319,43 9.763.853 2003 10.981.314,93 10.839.665 2004 12.091.217,57 11.882.482
2005 15.054.716,18 15.364.081 2006 12.114.330,08 12.086.600 2007 16.730.389,37 16.773.659 2008 22.955.883,12 23.000.164 2009 18.234.519,50 17.888.923 2010 20.023.426,84 19.955.071 2011 25.344.500,47 25.319.491 2012 28.364.076,08 28.579.596 2013 31.921.512,52 31.458.297 2014 33.073.846,32 33.164.042 2015 31.559.920,89 36.883.438 2016 26.404.321,63 35.787.363 2017 35.547.858 2018 35.381.388 2019 35.265.880 Sumber: Data diolah

## Pemodelan dan Peramalan Bea Keluar
Tabel 2
Peramalan Bea Keluar Menggunakan Model Double Exponential Smoothing
Periode Bea Keluar (Juta Rupiah) Double Exponential Smoothing (Juta Rupiah) 2002 230.168 140.574 2003 230.259 150.677 2004 297.790 221.687 2005 317.892 236.979 2006 1.091.083 1.259.343 2007 3.577.246 2.421.815 2008 13.597.000 14.743.003 2009 537.638 1.856.365 2010 8.788.289 5.979.971 2011 28.827.090 29.998.252 2012 21.473.170 24.655.105 2013 16.102.520 17.528.184 2014 11.695.089 15.367.196 2015 3.815.536 9.997.239 2016 2.271.121 13.841.298 2017 19.322.560 2018 27.138.079 2019 38.281.693 Sumber: Data diolah
Tabel 2 menjelaskan hasil forecasting data bea keluar secara tahunan dari tahun  2017  hingga  2019  menggunakan  metode double  exponential. Selanjutnya, pada model ini digunakan nilai α dan β sebesar 0,3 dan 0,1.

## Pemodelan dan Peramalan  Cukai
Tabel 3

## Peramalan Cukai Menggunakan Model Double Exponential Smoothing
Periode Cukai (Juta Rupiah) Double Exponential Smoothing (Juta Rupiah) 2002 23.327.417,26 15.370.683,40 2003 26.397.347,02 26.354.932,43 2004 28.368.529,87 28.378.355,79 2005 33.017.626,27 32.651.772,85 2006 37.261.695,73 38.184.669,60 2007 44.746.244,32 45.200.618,89 2008 51.034.463,97 50.931.007,45 2009 56.716.560,58 55.038.852,34 2010 66.091.300,20 65.592.316,97 2011 77.052.571,01 76.989.838,94 2012 94.836.509,51 97.137.223,15 2013 108.403.409,15 107.023.627,38 2014 163.457.114,51 140.274.991,02 2015 144.561.592,25 384.731.195,93 2016 92.510.748,97 365.956.064,52 2017 364.931.715,02 2018 364.867.100,43 2019 364.863.039,05 Sumber: Data diolah
Tabel 3 menjelaskan hasil forecasting data cukai secara tahunan dari tahun 2015  hingga  2019  menggunakan  metode double  exponential. Selanjutnya,  pada model ini digunakan nilai α dan β sebesar 0,9 dan 0,2.

## Model Ordinary Least Square (OLS)
Dalam pemodelan menggunakan metodel ordinary least square digunakan beberapa  variabel  makro  penting  untuk  menyusun  model  peramalan,  yaitu  (1) suku bunga pinjaman,  (2) suku bunga simpanan, (3) harga minyak mentah dunia, (4) tingkat ekspor riil, (5) nilai tukar IDR/USD, (6) indeks harga saham gabungan (IHSG), (7) tingkat inflasi, (8) tingkat impor riil, (9) realisasi investasi domestik, (10) realisasi investasi asing, dan (11) pendapatan domestik bruto riil.

## Pemodelan dan Peramalan Bea Masuk
Hasil  pemodelan  menggunakan  metode ordinary  least  square untuk  data bea  masuk  dijelaskan  dalam  Tabel  4  Koefisien  yang  dihasilkan  dari  regresi  lalu digunakan  untuk  meramalkan  tingkat  bea  masuk  lima  tahun  ke  depan.  Nilai  R 2 dari  model  yang  dihasilkan  cukup  tinggi  yaitu  0,911050,  hal  ini  menunjukkan bahwa  variasi  dalam  variabel  independen  dapat  menjelaskan  variasi  variabel dependen (bea masuk).

## Tabel 4 Model Ordinary Least Square untuk Bea Masuk
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. BUNGAPINJAMAN -71205.52 72499.96 -0.982146 0.3328 BUNGASIMPANAN 147748.0 68437.83 2.158865 0.0378 CRUDEOILPRICE 3033.715 3121.652 0.971830 0.3378 EKSPORTRIIL 5.206680 5.306120 0.981259 0.3332 FOREX 95.76407 55.81347 1.715788 0.0950 IHSG -146.0229 141.2805 -1.033567 0.3084 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. IMPORTRIIL 0.943011 5.450562 0.173012 0.8636 INVREALDOM 9.965062 8.258849 1.206592 0.2357 INVREALFOREIGN 19.65205 31.94052 0.615270 0.5424 PDBRIIL 2.628043 2.098601 1.252284 0.2188 C -1526871. 1520316. -1.004311 0.3221 R-squared 0.911050     Mean dependent var 1760415. Adjusted R-squared 0.883094     S.D. dependent var 644623.1 S.E. of regression 220406.1     Akaike info criterion 27.66017 Sum squared resid 1.70E+12     Schwarz criterion 28.13255 Log likelihood -638.0140     Hannan-Quinn criter. 27.83793 F-statistic 32.58906     Durbin-Watson stat 1.632501 Prob(F-statistic) 0.000000 Sumber: Data diolah
Tabel  5  menunjukkan  hasil  peramalan  menggunakan  metode ordinary least  square hingga  tahun  2019.  Hasil  estimasi  yang  tersedia  dalam  tabel adalah rata-rata  penerimaan  selama  tiga  bulan  sehingga  untuk  estimasi  penerimaan  bea masuk per tahun adalah jumlah total per tahun dikalikan tiga. Hal tersebut karena data  variabel  independen  yang  digunakan  adalah  data  bulanan  yang  tidak  dapat diakumulasikan,  seperti  suku  bunga  pinjaman,  suku  bunga  simpanan,  harga minyak mentah, nilai tukar, dan inflasi.
Tabel 5 Peramalan Bea Masuk Menggunakan Model OLS Periode Bulan Peramalan Bea Masuk (Juta Rupiah) 2017 3 2.958.785,91 6 2.958.801,71 9 2.958.798,10 12 2.958.796,74 2018 3 2.958.798,14 6 2.958.797,71 9 2.958.797,65 12 2.958.797,77 2019 3 2.958.797,72 6 2.958.797,72 9 2.958.797,73 12 2.958.797,73 Sumber: Data diolah

## Pemodelan dan Peramalan Bea Keluar
Hasil  pemodelan  menggunakan  metode ordinary  least  square untuk  data bea  keluar  dijelaskan  dalam  Tabel  6  Koefisien  yang  dihasilkan  dari  regresi  lalu digunakan  untuk  meramalkan  tingkat  bea  masuk  lima  tahun  ke  depan.  Nilai  R 2 dari  model  yang  dihasilkan  cukup  tinggi  yaitu  0,818614,  hal  ini  menunjukkan bahwa  variasi  dalam  variabel  independen  dapat  menjelaskan  variasi  variabel dependen (bea keluar).
Tabel 6

## Model Ordinary Least Square untuk Bea Keluar
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. BUNGAPINJAMAN -167997.0 145382.4 -1.155553 0.2557 BUNGASIMPANAN 340553.4 137236.7 2.481505 0.0180 CRUDEOILPRICE 25950.38 6259.770 4.145581 0.0002 EKSPORTRIIL 14.68226 10.64023 1.379882 0.1764 FOREX -243.5772 111.9214 -2.176325 0.0364 IHSG -348.7828 283.3063 -1.231116 0.2265 INFLASI -9264.334 3820.333 -2.425007 0.0206 IMPORTRIIL -9.112778 10.92988 -0.833750 0.4101 INVREALDOM 9.481592 16.56126 0.572516 0.5706 INVREALFOREIGN 75.67941 64.04952 1.181577 0.2453 PDBRIIL 0.820547 4.208271 0.194984 0.8465 C 710465.7 3048652. 0.233043 0.8171 R-squared 0.818614     Mean dependent var 764917.4 Adjusted R-squared 0.761607     S.D. dependent var 905213.4 S.E. of regression 441974.9     Akaike info criterion 29.05173 Sum squared resid 6.84E+12     Schwarz criterion 29.52411 Log likelihood -670.7157     Hannan-Quinn criter. 29.22949 F-statistic 14.35989     Durbin-Watson stat 2.064202 Prob(F-statistic) 0.000000 Sumber: Data diolah
Tabel  7  menunjukkan  hasil  peramalan  menggunakan  metode ordinary least  square hingga  tahun  2019.  Hasil  estimasi  yang  tersedia  dalam  tabel adalah rata-rata  penerimaan  selama  tiga  bulan  sehingga  untuk  estimasi  penerimaan  bea keluar per tahun adalah jumlah total per tahun dikalikan tiga. Hal tersebut karena data  variabel  independen  yang  digunakan  adalah  data  bulanan  yang  tidak  dapat diakumulasikan,  seperti  suku  bunga  pinjaman,  suku  bunga  simpanan,  harga minyak mentah, nilai tukar, dan inflasi.
Tabel 7 Peramalan Bea Keluar Menggunakan Model Ordinary Least Square Periode Bulan Peramalan Bea Keluar (Juta Rupiah) 2017 3 1.201.265 6 1.201.208 9 1.201.207 12 1.201.219 2018 3 1.201.213
6 1.201.213 9 1.201.214 12 1.201.214 2019 3 1.201.214 6 1.201.214 9 1.201.214 12 1.201.214 Sumber: Data diolah

## Pemodelan dan Peramalan Cukai
Hasil  pemodelan  menggunakan  metode ordinary  least  square untuk  data cukai  dijelaskan  dalam  Tabel  8  Koefisien  yang  dihasilkan  dari  regresi  lalu digunakan  untuk  meramalkan  tingkat  cukai  lima  tahun  ke  depan.  Nilai  R 2 dari model yang dihasilkan cukup tinggi  yaitu  0,893329, hal ini menunjukkan bahwa variasi  dalam  variabel  independen  dapat  menjelaskan  variasi  variabel  dependen (cukai).
Tabel 8 Model Ordinary Least Square untuk Cukai Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. BUNGAPINJAMAN -134482.4 289383.9 -0.464720 0.6450 BUNGASIMPANAN 307868.8 273169.9 1.127023 0.2674 CRUDEOILPRICE -19067.47 12460.09 -1.530284 0.1349 EKSPORTRIIL -6.285449 21.17940 -0.296772 0.7684 FOREX -360.3519 222.7797 -1.617526 0.1147 IHSG -1622.511 563.9218 -2.877192 0.0068 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. INFLASI -3532.651 7604.383 -0.464555 0.6451 IMPORTRIIL 34.47776 21.75594 1.584752 0.1220 INVREALDOM 77.83678 32.96523 2.361178 0.0239 INVREALFOREIGN 113.6154 127.4907 0.891166 0.3789 PDBRIIL 29.66993 8.376573 3.542012 0.0011 C -7729784. 6068348. -1.273787 0.2111 R-squared 0.893329     Mean dependent var 4841856. Adjusted R-squared 0.859803     S.D. dependent var 2349587. S.E. of regression 879752.0     Akaike info criterion 30.42851 Sum squared resid 2.71E+13     Schwarz criterion 30.90088 Log likelihood -703.0699     Hannan-Quinn criter. 30.60627 F-statistic 26.64642     Durbin-Watson stat 2.559162 Prob(F-statistic) 0.000000 Sumber: Data diolah
Tabel  9  menunjukkan  hasil  peramalan  menggunakan  metode ordinary least  square hingga  tahun  2019.  Hasil  estimasi  yang  tersedia  dalam  tabel adalah rata-rata penerimaan selama tiga bulan sehingga untuk estimasi penerimaan cukai per  tahun  adalah  jumlah  total  per  tahun  dikalikan  tiga.  Hal  tersebut  karena  data variabel  independen  yang  digunakan  adalah  data  bulanan  yang  tidak  dapat
diakumulasikan,  seperti  suku  bunga  pinjaman,  suku  bunga  simpanan,  harga minyak mentah, nilai tukar, dan inflasi.
Tabel 9 Peramalan Cukai Menggunakan Model OLS Periode Bulan Peramalan Cukai (Juta Rupiah) 2017 3 8.745.213 6 8.745.323 9 8.745.309 12 8.745.294 2018 3 8.745.304 6 8.745.302 9 8.745.301 12 8.745.302 2019 3 8.745.302 6 8.745.302 9 8.745.302 12 8.745.302 Sumber: Data diolah

## Model Rata-rata Bergerak (Moving Average) Pemodelan dan Peramalan Bea Masuk
Tabel 10

## Peramalan Bea Masuk Menggunakan Model Moving Average dan Weighted
Moving Average Periode Bea Masuk (Juta Rupiah) Moving Average (Juta Rupiah) Weighted Moving Average (Juta Rupiah) 2002 10.556.319,43 7.904.851 7.978.824 2003 10.981.314,93 11.059.039 11.004.605 2004 12.091.217,57 11.463.777 11.543.491 2005 15.054.716,18 15.102.642 15.131.466 2006 12.114.330,08 12.251.137 12.234.835 2007 16.730.389,37 15.991.153 16.114.830 2008 22.955.883,12 21.866.408 22.052.049 2009 18.234.519,50 18.859.633 18.715.385 2010 20.023.426,84 19.814.930 19.821.223 2011 25.344.500,47 24.293.218 24.472.810 2012 28.364.076,08 28.135.459 28.205.567 2013 31.921.512,52 30.651.619 30.792.433 2014 33.073.846,32 33.283.533 33.236.957 2015 31.559.920,89 36.282.248 36.778.154 2016 26.404.321,63 36.372.226 36.823.833 2017 36.372.462 36.823.837 2018 36.372.467 36.823.837 2019 36.372.467 36.823.837 Sumber: Data diolah
Tabel 10 menjelaskan hasil forecasting data bea masuk secara tahunan dari tahun  2017  hingga  2019  menggunakan  metode moving  average dan weighted moving  average .  Jumlah  periode  yang  digunakan  dalam  metode moving  average dan weighted  moving  average adalah  tiga  periode.  Selanjutnya,  pada  model weighted moving average juga digunakan pembobotan sebesar 0,5 untuk periode yang  paling  dekat  dengan  periode forecasting ,  lalu  0,3;  dan  periode  yang  paling jauh dengan periode forecasting diberi bobot 0,2.

## Pemodelan dan Peramalan Bea Keluar
Tabel 11

## Peramalan Bea Keluar Menggunakan Model Moving Average dan Weighted
Moving Average Periode Bea Keluar (Juta Rupiah) MA (Juta Rupiah) WMA (Juta Rupiah) 2002 230.168 172.561 173.680 2003 230.259 222.402 222.958 2004 297.790 297.377 297.137 2005 317.892 301.504 303.701 2006 1.091.083 1.408.064 1.381.674 2007 3.577.246 2.078.316 2.318.342 2008 13.597.000 14.620.679 14.482.856 2009 537.638 746.686 663.981 2010 8.788.289 4.811.719 5.236.978 2011 28.827.090 28.932.739 29.086.468 2012 21.473.170 22.418.222 22.327.332 2013 16.102.520 15.197.271 15.167.971 2014 11.695.089 14.754.745 14.508.869 2015 3.815.536 4.804.656 4.084.851 2016 2.271.121 4.708.893 4.024.050 2017 4.708.692 4.024.042 2018 4.708.691 4.024.042 2019 4.708.691 4.024.042 Sumber: Data diolah
Tabel 11 menjelaskan hasil forecasting data bea keluar secara tahunan dari tahun  2017  hingga  2019  menggunakan  metode moving  average dan weighted moving  average .  Jumlah  periode  yang  digunakan  dalam  metode moving  average dan weighted  moving  average adalah  tiga  periode.  Selanjutnya,  pada  model weighted moving average juga digunakan pembobotan sebesar 0,5 untuk periode yang  paling  dekat  dengan  periode forecasting ,  lalu  0,3;  dan  periode  yang  paling jauh dengan periode forecasting diberi bobot 0,2.

## Pemodelan dan Peramalan Cukai
Tabel 12

## Peramalan Cukai Menggunakan Model Moving Average dan Weighted
Moving Average Periode Cukai (Juta Rupiah) MA (Juta Rupiah) WMA (Juta Rupiah) 2002 23.327.417,26 16.313.471,08 16.668.036,34 2003 26.397.347,02 26.388.480,78 26.425.556,63 2004 28.368.529,87 28.742.793,16 28.633.461,49 2005 33.017.626,27 31.932.635,05 32.042.039,40 2006 37.261.695,73 36.722.390,28 36.994.544,71 2007 44.746.244,32 44.124.502,88 44.277.041,39 2008 51.034.463,97 50.176.735,03 50.233.059,39 2009 56.716.560,58 54.332.128,03 54.477.597,83 2010 66.091.300,20 64.806.497,11 64.854.952,41 2011 77.052.571,01 74.399.284,66 74.805.592,02 2012 94.836.509,51 92.986.694,19 93.671.173,02 2013 108.403.409,15 105.293.046,66 105.514.012,38 2014 163.457.114,51 122.089.013,78 126.142.743,96 2015 144.561.592,25 361.881.504,20 364.160.585,97 2016 92.510.748,97 364.861.837,96 364.861.999,26 2017 364.862.771,15 364.862.767,06 2018 364.862.766,69 364.862.766,69 2019 364.862.766,69 364.862.766,69 Sumber: Data diolah
Tabel  12  menjelaskan  hasil  peramalan  data  cukai  secara  tahunan  dari tahun  2017  hingga  2019  menggunakan  metode moving  average dan weighted moving  average .  Jumlah  periode  yang  digunakan  dalam  metode moving  average dan weighted  moving  average adalah  tiga  periode.  Selanjutnya,  pada  model weighted moving average juga digunakan pembobotan sebesar 0,5 untuk periode yang  paling  dekat  dengan  periode  peramalan,  lalu  0,3;  dan  periode  yang  paling jauh dengan periode peramalan diberi bobot 0,2.

## Pemilihan Model Peramalan Terbaik Bea Masuk
Tabel 13 Hasil Penghitungan Sum Squared Error (SSE) Model Peramalan Bea Masuk Model Peramalan SSE Double Exponential 1.19E+12* OLS 1.79E+12 Moving Average 1.24E+13 Weighted Moving Average 1.05E+13 Sumber: Data diolah Ket: * bertanda merah adalah nilai terkecil
Tabel  13  menunjukkkan  model double  exponential smoothing adalah model  terbaik  dalam  memprediksi  penerimaan  bea  masuk  dilihat  dari  nilai  SSE. Nilai  SSE  sebesar  1.19E+12  adalah  nilai  terkecil  dari  model  lainnya.  Jadi,  dari kelima  model  yang  diuji  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  model double exponential adalah model terbaik untuk meramalkan penerimaan bea masuk.

## Bea Keluar
Tabel 14 Hasil Penghitungan Sum Squared Error (SSE) Model Peramalan Bea Keluar Model Peramalan SSE Double Exponential 3.93E+13 OLS 6.9E+12* Moving Average 3.03E+13 Weighted Moving Average 2.47E+13 Sumber: Data diolah Ket: * bertanda merah adalah nilai terkecil
Tabel  14  menunjukkkan  model  OLS  adalah  model  terbaik  dalam memprediksi  penerimaan  bea  keluar  dilihat  dari  nilai  SSE.  Nilai  SSE  sebesar 6.9E+12  adalah  nilai  terkecil  dari  model  lainnya.  Jadi,  dari  kelima  model  yang diuji  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  model  OLS  adalah  model  terbaik  untuk meramalkan penerimaan bea keluar.

## Cukai
Tabel 15 Hasil Penghitungan Sum Squared Error (SSE) Model Peramalan Cukai Model Peramalan SSE Double Exponential 6.12E+14 OLS 2.71E+13* Moving Average 1.79E+15 Weighted Moving Average 1.79E+15 Sumber: Data diolah
Ket: * bertanda merah adalah nilai terkecil
Tabel  15  menunjukkkan  model  OLS  adalah  model  terbaik  dalam memprediksi penerimaan cukai dilihat dari nilai SSE. Nilai SSE sebesar 2.71E+13 adalah  nilai  terkecil  dari  model  lainnya.  Jadi,  dari  kelima  model  yang  diuji tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  model  OLS  adalah  model  terbaik  untuk meramalkan penerimaan cukai.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh,  ada  beberapa  kesimpulan  yang  dapat diambil dalam penelitian ini.
1. Berdasarkan  plotting  data  penerimaa  bea  dan  cukai,  masing-masing  jenis penerimaan memiliki pola yang relatif fluktuatif sehingga secara natural lebih
sulit  untuk  diprediksi  dibandingkan  jenis  penerimaan  yang  memiliki  basis penerimaan  lebih  pasti  seperti  pajak.  Fluktuasi  penerimaan  ini  dipengaruhi terutama oleh variabl-variabel eksogen yagn tidak dapat atau sulit dikendalikan oleh pemerintah, seperti harga minyak dan permintaan ekspor.
2. Pola  pergerakan  data  menentukan  jenis  metode  yang  tepat  digunakan  untuk melakukan  estimasi.  Dengan  menggunakan  berbagai  model forecasting dan kriteria Sum Squared Error (SSE) diperoleh bahwa metode estimasi bea masuk terbaik  adalah double  exponential  smoothing sedangkan  metode  estimasi terbaik  untuk  bea  keluar  dan  cukai  adalah  dengan  menggunakan  metode ordinary  least  square (OLS).  Untuk  tujuan  peramalan,  kemampuan  model regresi untuk memprediksi nilai di masa depan ditunjukkan oleh tingginya nilai koefisien  determinasi  ( R 2 ).  Model  regresi  bea  keluar  memiliki  koefisien determinasi  sebesar  0,8  sedangkan  model  regresi  cukai  memiliki  koefisien determinasi sebesar 0,9.
3. Dengan menggunakan metode double exponential smoothing, penerimaan bea masuk diprediksikan relatif tidak banyak berubah dari tahun 2017-2019 bahkan cenderung  mengalami  penurunan.  Prediksi  penerimaan  bea  masuk  pada tahun 2017 hingga 2019 diprediksi sebesar 35,55 triliun,     35, 38 triliun, dan 35,27 triliun rupiah.
4. Dengan  menggunakan  metode  OLS,  proyeksi  penerimaan  bea  keluar  pada periode  2017-2019  relatif tidak  banyak  berubah  dengan  nilai estimasi  sebesar 14,4 triliun rupiah tiap tahunnya.
5. Dengan  menggunakan  metode  OLS,  proyeksi  penerimaan  cukai  pada  periode 2017-2019  diestimasi  sebesar  105  triliun  rupiah  dengan  variasi  nilai  estimasi per tahun yang sangat kecil.

## DAFTAR PUSTAKA
Andini, T.D & Auristandi, P. (2016). Peramalan Jumlah Stok Alat Tulis Kantor di UD  ACHMAD  JAYA  Menggunakan  Metode  Double  Exponential Smoothing .  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  dan  Informasi  ASIA  (JITIKA), Vol.10, No.1, Februari 2016. STMIK ASIA, Malang.
Ariefianto,  D.,  M.  (2012). Ekonometrika;  Esensi  dan  Aplikasi  dengan Menggunakan Eviews . Erlangga. Jakarta. Aritonang, R. (2009). Peramalan Bisnis . Ghalia Indonesia. Jakarta. Box,  G.  P.,  &  Jenkins,  G.  M.  (1976). Time  Series  Analysis:  Forecasting  and Control . San Fransisco: Holden-Day. Cooray, T. (2008). Applied Time Series. Oxford: Alpha Science Intl Ltd. Departemen  Keuangan.  (2014). Nota  Keuangan  dan  RAPBN  2015 , www.anggaran.depkeu.co.id/dja/acontent/NKRAPBN2015.pdf ,  diakses 22 Desember 2014
Firdaus. M. (2006). Analisis Deret Waktu Satu Ragam . Bogor: IPB Press. Hartanti,  O.D.  (2014). Perbandingan  Hasil  Peramalan  dengan  Metode  Double Exponential  Smoothing  Holt  dan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan . Jurnal Biometrika dan Kependudukan, Vol.3, No.2, Desember 2014. Universitas Airlangga, Surabaya.
Hanke, J. E & Reitsch, A. G. (1998). Business Forecasting . Sixth Edition, Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall.
Hidayat,  A. (2014). Kewenangan Otoritas Pajak untuk Meningkatkan Tax Ratio , www.pajak.go.id/content/artikel/kewenangan-otoritas-pajak-untuk- meningkatkan-tax-ratio/ , diakses 21 Desember 2014 Kuncoro,  M.  (2001). Manajemen  Keuangan  Internasional:  Pengantar  Ekonomi dan Bisnis Global , Edisi Kedua. BPFE. Yogyakarta. Kurniawan, Y.A & Nurhadiyono, B. (2015). Komparasi Metode Least Square dan Double  Exponential  Smoothing  untuk  Menganalisis  Pendapatan Retribusi  Uji  Kendaraan  Bermotor .  Universitas  Dian  Nuswantoro, Semarang.
Lutkepohl,  H.  (1991). Introduction  to  Multiple  Time  Series  Analysis .  Berlin: Spinger-Verlag.
Madura,  J.  (2004). Manajemen  Keuangan  Internasional .  Jilid  1,  Edisi  ke  4. Erlangga. Jakarta.
Mentzer,  J.,  &  Moon,  M.  (2004). Sales  Forecasting  Management. Los  Angeles: SAGE Publications.
Nachrowi, N.D., & Utsman. H. (2006) . Ekonometrika untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan Pendekatan Populer dan Praktis , Jakarta: LPFE UI. Ofori,  T  &  Ephraim,  L.  (2012). Vagaries  of  The  Ghanaian  Inflation  Rates: Application of Exponential Smoothing Technique . International Journal of Research in Environmental Science and Technology 2012; 2 (4): 150-160. University of Mines and Technology, Tarkwa, Ghana.
Pindyck, S. R., & Rubenfeld, D.  L. (1991). Econometric Models and Economics Forecast. New York City: McGraw-Hill. Stevenson, W. (2011). Operations Management. New York City: McGraw-Hill.