BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Masalah
Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi selaras dengan semakin tingginya tingkat peradaban manusia, dimana manusia sebagai obyek dan sekaligus subyek dalam usahanya untuk memenuhi tuntutan zaman. Tingginya tingkat peradaban menimbulkan persaingan yang ketat dan perlombaan untuk meraih kejayaan dan menjadi yang terbaik. Oleh karena itulah dalam melakukan kegiatan, sebelumnya harus membuat suatu strategi dan menyusun perencanaan agar memperoleh hasil yang maksimal.
Dalam kegiatan perencanaan seringkali antara kesadaran akan terjadinya suatu peristiwa dimasa depan dan kejadian nyata peristiwa itu dipisahkan oleh waktu yang cukup lama. Beda waktu inilah yang merupakan alasan utama diperlukannya suatu perencanaan (planning) dan peramalan (forecasting). Jika beda waktu itu sama dengan nol atau cukup kecil, maka tidak diperlukan perencanaan. Sebaliknya jika beda waktu itu besar dan kejadian peristiwa dimasa depan dipengaruhi oleh faktor-faktor yang terkontrol, maka dalam hal ini suatu perencanaan akan sangat berperan penting.
Salah satu unsur yang sangat penting dalam pengambilan keputusan adalah dengan peramalan, sebab efektif atau tidaknya suatu keputusan tergantung pada beberapa faktor yang tidak dapat kita lihat pada waktu keputusan itu sendiri diambil. Berbagai bidang baik itu ekonomi, keuangan, pemasaran, produksi dan berbagai bidang riset selalu membutuhkan peranan peramalan. Peramalan akan sangat diperlukan untuk mengetahui kapan suatu peristiwa akan terjadi sehingga tindakan yang tepat dapat dilakukan.
Statistika adalah sekumpulan konsep dan metode yang digunakan untuk mengumpulkan dan menginterprestasi data kuantitatif tentang bidang kegiatan tertentu dan mengambil kesimpulan dalam situasi di mana ada ketidakpastian dan variasi (Zanzawi Soejoeti:1985,1). Statistika mempunyai peran yang sangat penting dalam kehidupan kita sehari-hari dalam penelitian ilmiah maupun ilmu pengetahuan. Dengan statistika kita dapat menggunakan data historis untuk melakukan prediksi-prediksi. Namun baik tidaknya keputusan dan rencana yang disusun juga sangat ditentukan oleh ketepatan ramalan yang dibuat. Oleh karena itu ketepatan dari ramalan tersebut merupakan hal yang sangat penting. Meskipun demikian perlu disadari bahwa suatu perkiraan adalah tetap perkiraan, dimana selalu ada unsur kesalahanya. Sehingga yang penting diperhatikan adalah usaha untuk memperkecil kemungkinan kesalahanya tersebut.
Banyak jenis metode peramalan yang digunakan, dari metode yang paling klasik sampai metode yang paling rumit. Dengan pesatnya kemajuan teknologi dan dengan adanya penggunaan komputer yang semakin meluas di dalam berbagai organisasi, maka metode analisis runtun waktu lebih umum dan berdasarkan ilmu statistik yang dikenal dengan Box-Jenkins atau ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) telah dikembangkan lebih lanjut dan diterapkan untuk peramalan.
Metode analisis runtun waktu model ARIMA dengan pendekatan Box-Jenkins terdiri dari beberapa tahap pendekatan yaitu:
1. Tahap identifikasi model, yang merupakan proses pemilihan model.
2. Tahap estimasi parameter, yang merupakan proses penentuan nilai parameter-parameter pada model yang dihasilkan.
3. Tahap pengecekan diagnostik (diagnostic checking) yang merupakan proses untuk memeriksa ketepatan model yang dihasilkan serta memberikan petunjuk kearah perbaikan model. Setelah model yang sesuai teridentifikasi maka langkah selanjutnya adalah dilakukan peramalan.
Metode peramalan Box-Jenkins berbeda dengan hampir semua metode peramalan lainnya. Metode ini menggunakan pendekatan iteratif dalam mengidentifikasi suatu model yang paling tepat dari semua kemungkinan model yang ada. Model yang telah dipilih diuji lagi dengan data historis untuk melihat apakah model tersebut menggambarkan keadaan data secara akurat atau tidak.
Data pendapatan daerah merupakan data runtun waktu yang dapat diprediksi untuk beberapa periode ke depan. Salah satu sumber pendapatan terbesar suatu daerah berasal dari pajak. Di mana pajak tersebut berasal dari masyarakat yang nantinya akan dikembalikan kepada masyarakat dalam bentuk fasilitas, sarana dan prasarana penunjang. Dari sinilah penulis merasa perlu dilakukan analisis statistika mengenai pendapatan daerah, khususnya pendapatan pajak kendaraan bermotor di Daerah Istimewa Yogyakarta. Melihat latar belakang diatas, penulis bermaksud melakukan penelitian yaitu studi literatur tentang metode peramalan. Salah satu metode yang digunakan penulis untuk membahas skripsi yang berjudul “ ANALISIS DATA RUNTUN WAKTU MENGGUNAKAN MODEL ARIMA (p,d,q)” adalah dengan metode Box-Jenkins. Adapun penerapannya menggunakan data pendapatan pajak kendaraan bermotor di propinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Studi literatur ini diharapkan dapat memberikan sumbangan khusus bagi perkembangan ilmu matematika khususnya ilmu statistika.
1.2 Batasan Masalah
Mengingat banyaknya metode peramalan yang dapat digunakan, maka fokus penelitian ini adalah penyusunan langkah-langkah sistematis analisis data runtun waktu (time series) menggunakan model ARIMA (p,d,q) mulai dari identifikasi model, penaksiran (estimasi) dan pengujian (diagnostic checking), sampai pada penerapan model untuk memprediksi data pendapatan pajak kendaraan bermotor di propinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Adapun data yang digunakan adalah data bulanan pendapatan pajak kendaraan bermotor di propinsi Daerah Istimewa Yogyakarta dari bulan Januari 2003 sampai dengan bulan Agustus 2008.
1.3 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang dan batasan masalah di atas maka dapat dirumuskan permasalahan sebagai berikut:
1. Bagaimana prosedur analisis data runtun waktu (time series) menggunakan model ARIMA?
2. Bagaimana bentuk model ARIMA terbaik yang dapat digunakan untuk memprediksi pendapatan pajak kendaraan bermotor di propinsi DIY pada periode yang akan datang?
3. Bagaimana penerapan metode peramalan dengan menggunakan model ARIMA untuk memprediksi pendapatan pajak kendaraan bermotor di propinsi DIY?
1.4 Tujuan Penelitian
Berdasarkan latar belakang dan rumusan masalah di atas, maka tujuan penelitian ini adalah:
1. Mengetahui prosedur analisis data runtun waktu (time series) menggunakan model ARIMA.
2. Mendapatkan model ARIMA terbaik yang dapat digunakan untuk memprediksi pendapatan pajak kendaraan bermotor di propinsi DIY pada periode yang akan datang.
3. Mengetahui penerapan metode peramalan dengan menggunakan model ARIMA untuk memprediksi pendapatan pajak kendaraan bermotor di propinsi DIY.
1.5 Manfaat Penelitian
Hasil penelitian ini diharapkan memiliki manfaat sebagai berikut:
1. Bagi Penulis
a. Menambah wawasan tentang aplikasi matematika khususnya statistika dalam kehidupan sehari-hari.
b. Memberi gambaran tentang analisis runtun waktu menggunakan model ARIMA (p,d,q).
2. Bagi Prodi Matematika
a. Untuk mengetahui sejauh mana kemampuan mahasiswa dalam menerapkan teori matematika khususnya ilmu statistika.
b. Menambah referensi dalam rangka meningkatkan proses belajar mengajar.
3 Bagi Badan Pengelolaan Keuangan Daerah
a. Mengetahui salah satu penerapan matematis khususnya statistika dalam pendapatan daerah khususnya pajak kendaraan bermotor di propinsi Daerah Istimewa Yogyakarta.
b. Memprediksi pendapatan pajak kendaraan bermotor di propinsi DIY menggunakan model ARIMA sehingga menjadi bahan masukan dalam mengambil kebijakan.
1.6 Tinjauan Pustaka
Penelitian Fakhriwan Aries (2004) yang berjudul Peramalan Jumlah Produksi Granit dengan Model ARIMA (Studi Kasus pada PT. Karimun Granite, Tanjung Balai Karimun, Riau) yang membahas tentang data produksi granit tertiary dan produksi granit road base. Selama periode Januari 2001 sampai Desember 2002. Dari data-data tersebut dapat dibuat peramalan untuk menentukkan jumlah produksi granit tertiary dan produksi granit road base. Dalam menentukan model-model peramalan dan peramalan besar produksi granit tertiary dan produksi granit road base dari PT. Karimun Granite, digunakan langkah atau cara dengan metode time series ARIMA. Hasil peramalan menunjukkan bahwa produksi granit tertiary menggunakan model ARIMA (1,0,0) sebagai model peramalannya dan produki granit road base menggunakan model ARIMA (1,0,1) sebagai model peramalannya.
Penelitian Ida Aryani (2003) yang berjudul Peramalan Data Deret Berkala Menggunakan Metode Dekomposisi Klasik dan Metode Dekomposisi Census II yang membahas tentang peramalan menggunakan metode dekomposisi klasik dan dekomposisi census II pada jumlah penjualan kaos oblong bocah pada PT. Aseli Dagadu Djogja dari tahun 1998 sampai dengan tahun 2001. metode dekomposisi klasik meliputi metode rasio pada multiplikatif dan metode aditif. Pembahasan dimulai dengan memperkenalkan pengertian-pengertian dasar tentang deret berkala dan rata-rata bergerak. Selanjutnya mengulas tentang langkah-langkahnya dalam meramalkan data tersebut.
Penelitian Fakhriwan Aries merupakan peramalan jumlah produksi granit yang mengambil data selama periode Januari 2001 sampai Desember 2002. Dengan adanya data yang hanya dua tahun menjadikan peramalannya kurang baik karena keterbatasan data. Sedangkan penelitian yang dilakukan Ida Aryani adalah peramalan data deret berkala menggunakan metode dekomposisi klasik dan metode census II
Dari penelitian tersebut peneliti termotivasi untuk melakukan studi literatur tentang analisis data runtun waktu menggunakan model ARIMA (p,d,q). Penerapannya dalam bidang pendapatan daerah khususnya pendapatan pajak kendaraan bermotor. Adapun dalam pelaksanaannya peneliti akan mengambil data selama lima tahun delapan bulan untuk menghasilkan pola data yang baik.
1.7 Metode Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian adalah studi literatur, dimana peneliti akan mempelajari beberapa sumber berupa buku, makalah, jurnal, hasil penelitian sebelumnya, atau berbagai tulisan yang berkaitan dengan penelitian ini. Di samping studi literatur penulis juga melakukan studi laboraturium komputer. Adapun tugas utama dari studi laboraturium komputer adalah melakukan simulasi dan analisis data. Dalam hal ini, data yang digunakan adalah data bulanan pendapatan pajak kendaraan bermotor di propinsi DIY dari bulan Januari 2003 sampai dengan bulan Agustus 2008. data diolah dengan menggunakan paket program Eviews 4.0.
I. Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan ini disusun supaya diperoleh penulisan yang sistematis serta untuk mempermudah pembahasan pada penulisan hasil penelitian studi literatur ini. Sistematika penulisan ini terdiri dari lima bab sebagai berikut:
Bab I Pendahuluan
Bab ini memuat tentang latar belakang masalah, batasan masalah, rumusan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, tinjauan pustaka, metode penelitian dan sistematika penulisan.
Bab II Landasan Teori
Bab ini membahas tentang landasan teori yang digunakan sebagai dasar pemikiran dalam pembahasan. Landasan teori ini berisi tentang pengertian analisis runtun waktu, stasioner & non stasioner, ACF & PACF, metode Box-Jenkins.
Bab III Analisis Runtun Waktu Menggunakan Model ARIMA
Bab ini merupakan inti dari penelitian ini. Bab ini membahas langkah-langkah atau prosedure analisis data runtun waktu menggunakan model ARIMA mulai dari identifikasi model, penaksiran (estimasi), pengujian (diagnosa checking), penerapan dan kriteria pemilihan model terbaik.
Bab IV Hasil Penelitian dan Pembahasan
Bab ini merupakan penerapan dan aplikasi dari hasil studi literatur yaitu aplikasi analisis runtun waktu menggunakan model ARIMA di bidang perpajakan. Dalam hal ini data yang digunakan adalah data pendapatan pajak kendaraan bermotor di propinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Adapun data yang digunakan adalah data bulanan dari bulan Januari 2003 sampai dengan bulan Agustus 2008.
Bab V Kesimpulan dan Saran
Bab ini memuat kesimpulan atas hasil penelitian studi literature yang dilakukan dan saran-saran yang membangun.
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Masalah
Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi selaras dengan semakin tingginya tingkat peradaban manusia, dimana manusia sebagai obyek dan sekaligus subyek dalam usahanya untuk memenuhi tuntutan zaman. Tingginya tingkat peradaban menimbulkan persaingan yang ketat dan perlombaan untuk meraih kejayaan dan menjadi yang terbaik. Oleh karena itulah dalam melakukan kegiatan, sebelumnya harus membuat suatu strategi dan menyusun perencanaan agar memperoleh hasil yang maksimal.
Dalam kegiatan perencanaan seringkali antara kesadaran akan terjadinya suatu peristiwa dimasa depan dan kejadian nyata peristiwa itu dipisahkan oleh waktu yang cukup lama. Beda waktu inilah yang merupakan alasan utama diperlukannya suatu perencanaan (planning) dan peramalan (forecasting). Jika beda waktu itu sama dengan nol atau cukup kecil, maka tidak diperlukan perencanaan. Sebaliknya jika beda waktu itu besar dan kejadian peristiwa dimasa depan dipengaruhi oleh faktor-faktor yang terkontrol, maka dalam hal ini suatu perencanaan akan sangat berperan penting.
Salah satu unsur yang sangat penting dalam pengambilan keputusan adalah dengan peramalan, sebab efektif atau tidaknya suatu keputusan tergantung pada beberapa faktor yang tidak dapat kita lihat pada waktu keputusan itu sendiri diambil. Berbagai bidang baik itu ekonomi, keuangan, pemasaran, produksi dan berbagai bidang riset selalu membutuhkan peranan peramalan. Peramalan akan sangat diperlukan untuk mengetahui kapan suatu peristiwa akan terjadi sehingga tindakan yang tepat dapat dilakukan.
Statistika adalah sekumpulan konsep dan metode yang digunakan untuk mengumpulkan dan menginterprestasi data kuantitatif tentang bidang kegiatan tertentu dan mengambil kesimpulan dalam situasi di mana ada ketidakpastian dan variasi (Zanzawi Soejoeti:1985,1). Statistika mempunyai peran yang sangat penting dalam kehidupan kita sehari-hari dalam penelitian ilmiah maupun ilmu pengetahuan. Dengan statistika kita dapat menggunakan data historis untuk melakukan prediksi-prediksi. Namun baik tidaknya keputusan dan rencana yang disusun juga sangat ditentukan oleh ketepatan ramalan yang dibuat. Oleh karena itu ketepatan dari ramalan tersebut merupakan hal yang sangat penting. Meskipun demikian perlu disadari bahwa suatu perkiraan adalah tetap perkiraan, dimana selalu ada unsur kesalahanya. Sehingga yang penting diperhatikan adalah usaha untuk memperkecil kemungkinan kesalahanya tersebut.
Banyak jenis metode peramalan yang digunakan, dari metode yang paling klasik sampai metode yang paling rumit. Dengan pesatnya kemajuan teknologi dan dengan adanya penggunaan komputer yang semakin meluas di dalam berbagai organisasi, maka metode analisis runtun waktu lebih umum dan berdasarkan ilmu statistik yang dikenal dengan Box-Jenkins atau ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) telah dikembangkan lebih lanjut dan diterapkan untuk peramalan.
Metode analisis runtun waktu model ARIMA dengan pendekatan Box-Jenkins terdiri dari beberapa tahap pendekatan yaitu:
1. Tahap identifikasi model, yang merupakan proses pemilihan model.
2. Tahap estimasi parameter, yang merupakan proses penentuan nilai parameter-parameter pada model yang dihasilkan.
3. Tahap pengecekan diagnostik (diagnostic checking) yang merupakan proses untuk memeriksa ketepatan model yang dihasilkan serta memberikan petunjuk kearah perbaikan model. Setelah model yang sesuai teridentifikasi maka langkah selanjutnya adalah dilakukan peramalan.
Metode peramalan Box-Jenkins berbeda dengan hampir semua metode peramalan lainnya. Metode ini menggunakan pendekatan iteratif dalam mengidentifikasi suatu model yang paling tepat dari semua kemungkinan model yang ada. Model yang telah dipilih diuji lagi dengan data historis untuk melihat apakah model tersebut menggambarkan keadaan data secara akurat atau tidak.
Data pendapatan daerah merupakan data runtun waktu yang dapat diprediksi untuk beberapa periode ke depan. Salah satu sumber pendapatan terbesar suatu daerah berasal dari pajak. Di mana pajak tersebut berasal dari masyarakat yang nantinya akan dikembalikan kepada masyarakat dalam bentuk fasilitas, sarana dan prasarana penunjang. Dari sinilah penulis merasa perlu dilakukan analisis statistika mengenai pendapatan daerah, khususnya pendapatan pajak kendaraan bermotor di Daerah Istimewa Yogyakarta. Melihat latar belakang diatas, penulis bermaksud melakukan penelitian yaitu studi literatur tentang metode peramalan. Salah satu metode yang digunakan penulis untuk membahas skripsi yang berjudul “ ANALISIS DATA RUNTUN WAKTU MENGGUNAKAN MODEL ARIMA (p,d,q)” adalah dengan metode Box-Jenkins. Adapun penerapannya menggunakan data pendapatan pajak kendaraan bermotor di propinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Studi literatur ini diharapkan dapat memberikan sumbangan khusus bagi perkembangan ilmu matematika khususnya ilmu statistika.
1.2 Batasan Masalah
Mengingat banyaknya metode peramalan yang dapat digunakan, maka fokus penelitian ini adalah penyusunan langkah-langkah sistematis analisis data runtun waktu (time series) menggunakan model ARIMA (p,d,q) mulai dari identifikasi model, penaksiran (estimasi) dan pengujian (diagnostic checking), sampai pada penerapan model untuk memprediksi data pendapatan pajak kendaraan bermotor di propinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Adapun data yang digunakan adalah data bulanan pendapatan pajak kendaraan bermotor di propinsi Daerah Istimewa Yogyakarta dari bulan Januari 2003 sampai dengan bulan Agustus 2008.
1.3 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang dan batasan masalah di atas maka dapat dirumuskan permasalahan sebagai berikut:
1. Bagaimana prosedur analisis data runtun waktu (time series) menggunakan model ARIMA?
2. Bagaimana bentuk model ARIMA terbaik yang dapat digunakan untuk memprediksi pendapatan pajak kendaraan bermotor di propinsi DIY pada periode yang akan datang?
3. Bagaimana penerapan metode peramalan dengan menggunakan model ARIMA untuk memprediksi pendapatan pajak kendaraan bermotor di propinsi DIY?
1.4 Tujuan Penelitian
Berdasarkan latar belakang dan rumusan masalah di atas, maka tujuan penelitian ini adalah:
1. Mengetahui prosedur analisis data runtun waktu (time series) menggunakan model ARIMA.
2. Mendapatkan model ARIMA terbaik yang dapat digunakan untuk memprediksi pendapatan pajak kendaraan bermotor di propinsi DIY pada periode yang akan datang.
3. Mengetahui penerapan metode peramalan dengan menggunakan model ARIMA untuk memprediksi pendapatan pajak kendaraan bermotor di propinsi DIY.
1.5 Manfaat Penelitian
Hasil penelitian ini diharapkan memiliki manfaat sebagai berikut:
1. Bagi Penulis
a. Menambah wawasan tentang aplikasi matematika khususnya statistika dalam kehidupan sehari-hari.
b. Memberi gambaran tentang analisis runtun waktu menggunakan model ARIMA (p,d,q).
2. Bagi Prodi Matematika
a. Untuk mengetahui sejauh mana kemampuan mahasiswa dalam menerapkan teori matematika khususnya ilmu statistika.
b. Menambah referensi dalam rangka meningkatkan proses belajar mengajar.
3 Bagi Badan Pengelolaan Keuangan Daerah
a. Mengetahui salah satu penerapan matematis khususnya statistika dalam pendapatan daerah khususnya pajak kendaraan bermotor di propinsi Daerah Istimewa Yogyakarta.
b. Memprediksi pendapatan pajak kendaraan bermotor di propinsi DIY menggunakan model ARIMA sehingga menjadi bahan masukan dalam mengambil kebijakan.
1.6 Tinjauan Pustaka
Penelitian Fakhriwan Aries (2004) yang berjudul Peramalan Jumlah Produksi Granit dengan Model ARIMA (Studi Kasus pada PT. Karimun Granite, Tanjung Balai Karimun, Riau) yang membahas tentang data produksi granit tertiary dan produksi granit road base. Selama periode Januari 2001 sampai Desember 2002. Dari data-data tersebut dapat dibuat peramalan untuk menentukkan jumlah produksi granit tertiary dan produksi granit road base. Dalam menentukan model-model peramalan dan peramalan besar produksi granit tertiary dan produksi granit road base dari PT. Karimun Granite, digunakan langkah atau cara dengan metode time series ARIMA. Hasil peramalan menunjukkan bahwa produksi granit tertiary menggunakan model ARIMA (1,0,0) sebagai model peramalannya dan produki granit road base menggunakan model ARIMA (1,0,1) sebagai model peramalannya.
Penelitian Ida Aryani (2003) yang berjudul Peramalan Data Deret Berkala Menggunakan Metode Dekomposisi Klasik dan Metode Dekomposisi Census II yang membahas tentang peramalan menggunakan metode dekomposisi klasik dan dekomposisi census II pada jumlah penjualan kaos oblong bocah pada PT. Aseli Dagadu Djogja dari tahun 1998 sampai dengan tahun 2001. metode dekomposisi klasik meliputi metode rasio pada multiplikatif dan metode aditif. Pembahasan dimulai dengan memperkenalkan pengertian-pengertian dasar tentang deret berkala dan rata-rata bergerak. Selanjutnya mengulas tentang langkah-langkahnya dalam meramalkan data tersebut.
Penelitian Fakhriwan Aries merupakan peramalan jumlah produksi granit yang mengambil data selama periode Januari 2001 sampai Desember 2002. Dengan adanya data yang hanya dua tahun menjadikan peramalannya kurang baik karena keterbatasan data. Sedangkan penelitian yang dilakukan Ida Aryani adalah peramalan data deret berkala menggunakan metode dekomposisi klasik dan metode census II
Dari penelitian tersebut peneliti termotivasi untuk melakukan studi literatur tentang analisis data runtun waktu menggunakan model ARIMA (p,d,q). Penerapannya dalam bidang pendapatan daerah khususnya pendapatan pajak kendaraan bermotor. Adapun dalam pelaksanaannya peneliti akan mengambil data selama lima tahun delapan bulan untuk menghasilkan pola data yang baik.
1.7 Metode Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian adalah studi literatur, dimana peneliti akan mempelajari beberapa sumber berupa buku, makalah, jurnal, hasil penelitian sebelumnya, atau berbagai tulisan yang berkaitan dengan penelitian ini. Di samping studi literatur penulis juga melakukan studi laboraturium komputer. Adapun tugas utama dari studi laboraturium komputer adalah melakukan simulasi dan analisis data. Dalam hal ini, data yang digunakan adalah data bulanan pendapatan pajak kendaraan bermotor di propinsi DIY dari bulan Januari 2003 sampai dengan bulan Agustus 2008. data diolah dengan menggunakan paket program Eviews 4.0.
I. Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan ini disusun supaya diperoleh penulisan yang sistematis serta untuk mempermudah pembahasan pada penulisan hasil penelitian studi literatur ini. Sistematika penulisan ini terdiri dari lima bab sebagai berikut:
Bab I Pendahuluan
Bab ini memuat tentang latar belakang masalah, batasan masalah, rumusan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, tinjauan pustaka, metode penelitian dan sistematika penulisan.
Bab II Landasan Teori
Bab ini membahas tentang landasan teori yang digunakan sebagai dasar pemikiran dalam pembahasan. Landasan teori ini berisi tentang pengertian analisis runtun waktu, stasioner & non stasioner, ACF & PACF, metode Box-Jenkins.
Bab III Analisis Runtun Waktu Menggunakan Model ARIMA
Bab ini merupakan inti dari penelitian ini. Bab ini membahas langkah-langkah atau prosedure analisis data runtun waktu menggunakan model ARIMA mulai dari identifikasi model, penaksiran (estimasi), pengujian (diagnosa checking), penerapan dan kriteria pemilihan model terbaik.
Bab IV Hasil Penelitian dan Pembahasan
Bab ini merupakan penerapan dan aplikasi dari hasil studi literatur yaitu aplikasi analisis runtun waktu menggunakan model ARIMA di bidang perpajakan. Dalam hal ini data yang digunakan adalah data pendapatan pajak kendaraan bermotor di propinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Adapun data yang digunakan adalah data bulanan dari bulan Januari 2003 sampai dengan bulan Agustus 2008.
Bab V Kesimpulan dan Saran
Bab ini memuat kesimpulan atas hasil penelitian studi literature yang dilakukan dan saran-saran yang membangun.
sore mbk...saya lagi bikin penelitian juga menggunakan arima, cuma saya terkendala dengan pendekatan yang digunakan...kebetulan saya liat blog mbk menggunakan arima..jadi butuh pertolongan mbk aplikatif menggunakanya..mkasih banyak sebelumnya..:)
BalasHapus