PENGELOMPOKAN KOMODITAS EKSPOR PADA PROVINSI JAWA BARAT BERDASARKAN NEGARA TUJUAN DENGAN MODEL FINITE MIXTURE WEIBULL

Abstract

Model mixture telah banyak digunakan dalam beberapa analisis perekonomian. Perkembangan komoditas ekspor berdasarkan negara tujuan pada Provinsi Jawa Barat tahun 2018 didominasi oleh sektor non migas. Peran nilai ekspor tertinggi terdapat pada Negara Amerika Serikat sebesar 16,57%. Selanjutnya diikuti oleh Negara Jepang, Thailand, Filipina, dan Tiongkok. Data komoditas ekspor dapat dimodelkan dengan menggunakan finite mixture karena adanya pola multimodal data. Pola multimodal diindikasikan dengan adanya beberapa puncak pada histogram data serta uji signifikansi pola unimodal yang tidak dipenuhi. Hal ini menunjukkan adanya kecenderungan sifat heterogenitas data. Model mixture telah diimplementasikan pada data berdistribusi heavy tailed yang salah satunya adalah distribusi Weibull. Metode estimasi parameter model mixture dilakukan dengan metode estimasi maksimum likelihood menggunakan algoritma expectation maximization (EM), karena fungsi ekspektasi maksimum likelihood memiliki bentuk yang tidak closed form. Konsep utama algoritma EM adalah mengasosiasikan model data lengkap ke struktur yang tidak lengkap pada data observasi dengan tujuan untuk memudahkan komputasi pada estimasi maksimum likelihood. Banyaknya cluster model finite mixture yang terbentuk dipilih berdasarkan ukuran Akaike Information Criterion (AIC) dan Bayesian Information Criterion (BIC) terkecil. Berdasarkan hasil analisis, terbentuk dua cluster pada data komoditas ekspor pada Provinsi Jawa Barat berdasarkan negara tujuan pada tahun 2018. Pada cluster pertama terdapat 176 negara tujuan dengan proporsi cluster sebesar 0,7881, sedangkan pada cluster kedua terdapat 36 negara tujuan dengan proporsi cluster sebesar 0,2119.