DIBUAT UNTUK MELENGKAPI TUGAS BESAR PELATIHAN STATISTICAL

ANALYTICS SOFTWARE (SAS)

2014

Makalah Tugas Besar II Analisis Perkembangan Pariwisata melalui

Pengeluaran Wisatawan Asing di Indonesia

INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG

2014

1 8 J A N U A R I 2 0 1 4

Nicholas Leo (10111051) Indana Lazulfa (20113037)

2

DAFTAR ISI

Halaman judul .......................................................................................................... 1

Daftar Isi ................................................................................................................... 2

Bab I Pendahuluan ..................................................................................................... 3

Latar Belakang .............................................................................................. 3

Rumusan Masalah ......................................................................................... 5

Tujuan ........................................................................................................... 5

Manfaat ......................................................................................................... 6

Bab II Teori Dasar .................................................................................................... 7

Bab III Analisis Sintaks ............................................................................................ 15

Importing dan Editing Data Raw .................................................................. 15

Pembuatan Data Set untuk Pengolahan Data Lebih Lanjut .......................... 19

Penampilan dan Analisis Data ...................................................................... 23

Bab IV Kesimpulan .................................................................................................. 28

LAMPIRAN A: Data BPS ......................................................................................... 30

LAMPIRAN B: Source Code .................................................................................... 31

LAMPIRAN C: Screenshot Hasil ............................................................................. 36

Daftar Pustaka .......................................................................................................... 39

3

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Pariwisata di Indonesia merupakan sektor ekonomi penting di Indonesia.

Pada tahun 2009, pariwisata menempati urutan ketiga dalam hal penerimaan devisa

setelah komoditi minyak dan gas bumi serta minyak kelapa sawit. Berdasarkan data

tahun 2010, jumlah wisatawan mancanegara (wiman) yang datang ke Indonesia

sebesar 7 juta lebih atau tumbuh sebesar 10,74% dibandingkan tahun sebelumnya,

dan menyumbangkan devisa bagi negara sebesar 7.603,45 juta dolar Amerika

Serikat [1].

Kekayaan alam dan budaya merupakan komponen penting dalam pariwisata

di Indonesia. Alam Indonesia memiliki kombinasi iklim tropis, 17.508 pulau yang

6.000 diantaranya tidak dihuni. Serta garis pantai terpanjang ketiga di dunia setelah

Kanada dan Uni Eropa. Indonesia juga merupakan negara kepulauan terbesar dan

berpenduduk terbanyak di dunia. Pantai-pantai di Bali, tempat menyelam di Taman

Laut Bunaken, dan berbagai taman nasional di Sumatera merupakan contoh tujuan

wisata alam di Indonesia. Tempat-tempat wisata itu didukung dengan warisan

budaya yang kaya yang mencerminkan sejarah dan keberagaman etnis Indonesia

yang dinamis dengan 719 bahasa daerah yang dituturkan di seluruh kepulauan

tersebut. Candi Prambanan dan Borobudur, Toraja, Yogyakarta, Minangkabau, dan

Bali merupakan contoh tujuan wisata budaya di Indonesia. Hingga 2010, terdapat 7

lokasi di Indonesia yang telah ditetapkan oleh UNESCO yang masuk dalam daftar

Situs Warisan Dunia. Sementara itu, empat wakil lain juga ditetapkan UNESCO

4

dalam Daftar Representatif Budaya Takbenda Warisan Manusia yaitu wayang, keris,

batik dan angklung [1].

Berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik, sebelas provinsi yang paling

sering dikunjungi oleh para turis adalah Bali, Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa

Timur, DKI Jakarta, Sumatera Utara, Lampung, Sulawesi Selatan, Sumatera

Selatan, Banten dan Sumatera Barat. Sekitar 59% turis berkunjung ke Indonesia

untuk tujuan liburan, sementara 38% untuk tujuan bisnis. Singapura dan Malaysia

adalah dua negara dengan catatan jumlah wisatawan terbanyak yang datang ke

Indonesia dari wilayah ASEAN. Sementara dari kawasan Asia (tidak termasuk

ASEAN) wisatawan Jepang berada di urutan pertama disusul RRC, Korea Selatan,

Taiwan dan India. Jumlah pendatang terbanyak dari kawasan Eropa berasal dari

negara Britania Raya disusul oleh Perancis, Belanda dan Jerman [1].

Kepercayaan dunia internasional terhadap pariwisata Indonesia mulai

mengalami penurunan pada insiden pengeboman Bali tahun 2002 yang

menyebabkan penurunan wisatawan yang datang ke Bali sebesar 32%. Aksi teror

lainnya seperti Bom JW Marriott 2003, Pengeboman Kedutaan Besar Australia,

Bom Bali 2005 dan Bom Jakarta 2009 juga memengaruhi jumlah kedatangan

wisman ke Indonesia. Aksi terorisme di Indonesia ini mengakibatkan

dikeluarkannya peringatan perjalanan oleh beberapa negara seperti Australia dan

Britania Raya pada tahun 2006.

Pada tahun 2008, pemerintah Indonesia mengadakan program Tahun

Kunjungan Indonesia 2008 untuk meningkatkan jumlah wisatawan nusantara dan

wisatawan asing ke Indonesia, selain itu program ini sekaligus untuk memperingati

100 tahun kebangkitan nasional Indonesia. Dana yang dikeluarkan untuk program

ini sebesar 15 juta dolar Amerika Serikat yang sebagian besar digunakan untuk

5

program pengiklanan dalam maupun luar negeri. Hasil dari program ini adalah

peningkatan jumlah wisatawan asing yang mencapai 6,2 juta wisatawan

dibandingkan tahun sebelumnya sebesar 5,5 juta wisatawan Pada tahun 2011,

pemerintah Indonesia menetapkan Wonderful Indonesia sebagai manajemen merek

baru pariwisata Indonesia, sementara untuk tema pariwisata dipilih "Eco, Culture,

and MICE". Logo pariwisata tetap menggunakan logo "Tahun Kunjungan

Indonesia" yang dipergunakan sejak tahun 2008 [2].

Berdasarkan latar belakang diatas, maka diperlukan suatu pengetahuan

tentang peningkatan volume wisman yang berkunjung ke Indonesia. Selain itu juga

sebagai motivasi bangsa ini untuk lebih berbenah dan meningkatkan kualitas

pembangunan infrastruktur dan pengelolaan fasilitas pariwisata di Indonesia agar

lebih baik lagi.

1.2 Rumusan Masalah

Beberapa permasalahan yang dirumuskan dalam penelitian ini adalah :

1. Bagaimana perkembangan sektor pariwisata di Indonesia khususnya pada

kunjungan wisatawan mancanegara (wisman).

2. Bagaimana grafik pengeluaran para wisatawan asing (wisman) pada pariwisata

di Indonesia.

1.3 Tujuan

Berdasarkan beberapa permasalahan yang dirumuskan, tujuan dari penelitian ini

adalah sebagai berikut :

1. Mengetahui perkembangan sektor pariwisata di Indonesia khususnya pada

kunjungan wisatawan mancanegara (wisman).

6

2. Mengetahui grafik hasil pengolahan data pengeluaran para wisatawan asing

(wisman) pada pariwisata di Indonesia.

1.4 Manfaat

Manfaat yang diperoleh dari penelitian ini adalah :

1. Untuk membantu pengolahan data yang banyak atau besar serta mempermudah

pada pengambilan kesimpulan yang mudah dimengerti oleh masyarakat.

2. Bagi pemerintah Indonesia dapat membantu dalam pengambilan tindakan

maupun kebijakan yang berkaitan dengan pengembangan pariwisata Indonesia.

3. Menambah wawasan keilmuan mengenai penerapan atau aplikasi dari software

SAS di sektor pariwisata.

7

BAB II

TEORI DASAR

Berikut ini adalah penjelasan singkat tentang sintaks-sintaks yang untuk pengolahan

data dalam SAS. Sumber atau referensi berasal dari website SAS dan materi-materi

dalam pelatihan SAS [3].

2.1 Membuat SAS Data Set

Data Set merupakan kumpulan data yang dibuat dan disimpan di dalam SAS

library. Data Set tersebut biasanya berbentuk sebagai tabel dari observasi yang

dilakukan. Sedangkan, Data Step adalah kumpulan dari perintah – perintah yang

terdapat di dalam SAS yang digunakan untuk membuat dan mengubah Data Set

yang ada. Ciri dari Data Step adalah biasanya perintahnya dimulai dengan syntax

DATA. Jika ingin membuat permanent library, dapat menggunakan syntax :

LIBNAME <namalibrary> <folder >;

Dengan catatan bahwa namalibrary maksimal 8 karakter dimulai dengan huruf /

underscore.

Terdapat beberapa cara untuk membuat SAS Data Set, diantaranya dengan

memasukkan masing-masing baris dari data, dengan cara menggunakan input and

datalines statement, menggunakan DO loops, Conditional Logic, dan SAS Function,

dan membuat data set dari data set yang sudah ada.

Cara yang digunakan dalam program ini diantaranya yang pertama yaitu

dengan memasukkan masing-masing baris dari data. Pembuatan data set dimulai

dengan kata DATA kemudian diikuti dengan nama data set yang kita inginkan.

Setelah itu tinggal memasukkan data-data perbaris dan diakhiri dengan kata RUN.

Contohnya berikut ini :

8

DATA sheet1;

...

...

RUN;

Data Set yang berada di dalam SAS dapat merupakan data yang diinput

sendiri melalui program SAS atau data yang diambil dari file external. Untuk

pengambilan data melakui file eksternal, dapat menggunakan syntax :

DATA <nama_data_set_yang dibuat>;

INFILE <lokasi pengambilan file external>;

INPUT <def_var, cara pengambilan di file external, dan jenis var>;

Ketentuannya yaitu nama variabel maksimal 32 karakter dimulai dengan huruf /

underscore.

2.2 Membuat SAS Data Set dari Data Set yang Lain

Ini merupakan salah satu cara untuk membuat data set baru. Namun, data set

ini membutuhkan data set lain yang sudah ada. Caranya adalah dengan kata DATA

diikuti nama data set yang diinginkan, kemudian lanjutkan dengan kata SET yang

diikuti dengan nama data set yang telah ada tersebut untuk dimasukkan ke dalam

data set yang baru, serta diakhiri dengan kata RUN. Contohnya :

DATA <nama_data_set_yang dibuat>;

SET <nama_data_set_yang_diambil>;

<formatting> <penambahan variable>;

Secara umum, pemberian format bagi suatu variabel biasanya dilakuakan di

proses Data Step sehingga terformat secara permanen. Syntax umum FORMAT

<nama_var> <jenis_format>.

9

2.3 Menambahkan Label

Label maksudnya adalah label atau keterangan pada kolom-kolom variabel.

Mendefinisikan sendiri nama-nama pada kolom variabelnya. Cara membuatnya

adalah dengan menggunakan kata LABEL, dilanjutkan dengan variabelnya apa dan

akan diberi label apa serta ditutup dengan kata RUN. Contohnya :

LABEL Jam=‟Pukul‟

Tempat=‟Lokasi Seminar‟;

...

RUN;

2.4 Melihat Karakteristik Data

Setelah membuat data set, dapat diketahui karakteristik / profil dari data set

tersebut dengan menuliskan PROC CONTENTS.

2.5 Mencetak Data

Proc Print digunakan untuk mencetak data set pada SAS ke output window.

Cara penggunaannya yaitu dengan menuliskan PROC PRINT=nama data set yang

akan dicetak di output window, kemudian diakhiri dengan RUN. Contohnya:

PROC PRINT DATA=data2;

RUN;

10

2.6 Mengetahui Detail dari Data Set

Proc Contents digunakan apabila ingin mengetahui detail dari Data Set yang

kita punya. Cara penggunaannya yakni dengan menuliskan PROC CONTENTS

data=nama data set. Syntax umumnya sebagai berikut :

PROC CONTENT DATA=<nama_dataset>

2.7 Menambahkan Judul

SAS juga bisa menampilkan judul sesuai keinginan kita. Judul ini mengganti

judul aslinya yang bernama The SAS System dengan judul yang sesuai dengan

kebutuhan. Caranya adalah dengan mengetik TITLE kemudian diikuti dengan judul

yang kita harapkan, serta diakhiri dengan RUN dan TITLE. Contohnya :

TITLE „Data Penduduk‟;

…

…

…

RUN;

2.8 Menghilangkan Nomor Observasi

Untuk menghilangkan nomor observasi pada result view, dalam SAS bisa

dengan menggunakan perintah NOOBS. Dengan perintah ini secara otomatis

tampilan di output tidak akan tertera nomor observationnya.

2.9 Menyortir (Sorting) Data

Sorting ini tujuannya adalah untuk memisah dan mengelompokkan data-data

berdasarkan kriteria tertentu. Misalkan berdasarkan tempat maka data tersebut akan

11

menjadi data yang bergabung menurut tempat yang sama. Caranya yaitu dengan

menuliskan PROC SORT dan BY serta diakhiri dengan RUN. Contohnya :

PROC SORT DATA=data2;

by Tempat;

RUN;

2.10 Mengubah dengan Format

Formatting memiliki banyak syntax. Formatting berguna untuk mengubah

tampilan data set sehingga laporan nantinya akan menjadi sajian yang lebuh bagus

atau menarik serta mudah dibaca. Caranya adalah dengan menuliskan PROC

FORMAT. Lebih jelasnya perhatikan contoh berikut ini.

PROC FORMAT;

value $codetemp „MDL‟=‟Lab Pemodelan‟ „SDG‟=‟Ruang Sidang‟;

value money ...

RUN;

2.11 Mengelompokkan Data dengan Halaman Terpisah (Page Breaks)

Tujuannya adalah untuk memisahkan observasi-observasi yang sama

misalkan berdasarkan tempat dengan halaman terpisah-pisah. Caranya adalah

dengan menuliskan PAGEBY diantara proc print. Contohnya berikut untuk

memisahkan observasi berdasarkan Tanggal.

PROC PRINT data=data2;

by Tanggal;

pageby Tanggal;

RUN;

12

2.12 Membuat Data Set dari Statistika Deskriptif

Statistika deskriptif yang biasanya dibuat dengan procedure Means atau

Univariate dapat dijadikan menjadi sebuat dataset baru dengan procedure

SUMMARY.

2.13 Mengimpor Data ke Spreadsheet

Tujuan dari Impor ini adalah untuk mengambil atau mengimpor data yang

ada di file dijadikan SAS data set. Caranya adalah dapat menuliskan Proc

Import. Contoh berikut mengambil data dari ODS_Week.csv dan diimpor ke

dalam SAS menjadi SAS data set dengan nama Week_Import.

2.14 Menampilkan Hasil Pada File Format Lain

Dalam SAS, pengguna bisa menampilkan hasil data yang sudah diolah dalam

bentuk file format lain misalnya pdf, rtf, html, dll. Caranya adalah dengan

menuliskan ODS file. ODS kepanjangannya adalah Output Delivery System.

Syntax nya sebagai berikut :

ODS (file type) FILE = “(file destination)”;

TITLE1 “(title of ODS)”;

(SAS Syntax)

ODS (file type) CLOSE;

2.15 Mentabulasikan Data dan Statistik Deskriptif

Tujuannya adalah ingin mentabulasikan data serta menampilkan statistika

deskriptif dari data set yang diolah. Sehingga dapat ditulis syntax berikut :

PROC TABULATE DATA=<nama_dataset>;

13

CLASS <var_klasifikasi>;

VAR <var_statistik>

TABLE <penyusunan table dan statement jenis statistic>

Selain Proc Tabulate ada juga Proc Summary untuk menghitung statistika

deskriptif dari masing-masing variabel. Syntax umumnya sebagai berikut

PROC SUMMARY <option(s)> <statistic-keyword(s)>;

BY <DESCENDING> variable-1<...<DESCENDING> variable-

n> ;

CLASS variable(s) </ option(s)>;

FREQ variable;

ID variable(s);

OUTPUT <OUT=SAS-data-set><output-statistic-

specification(s)>

<id-group-specification(s)> <maximum-id-specification(s)>

<minimum-id-specification(s)></ option(s)> ;

TYPES request(s);

VAR variable(s)</ WEIGHT=weight-variable>;

WAYS list;

WEIGHT variable;

14

2.16 Proc Transpose

Membuat output data set dengan restrukturisasi nilai-nilai dalam data set

SAS, dan mentranspos variabel yang dipilih dalam pengamatan. Syntax nya

adalah :

PROC TRANSPOSE <DATA=input-data-set>

<DELIMITER=delimiter> <LABEL=label> <LET>

<NAME=name> <OUT=output-data-set> <PREFIX=prefix>

<SUFFIX=suffix>;

15

BAB 3

PEMBAHASAN

Pada Bab ketiga, akan dibahas tentang penggunaan syntax di dalam SAS dalam

menganalisis data Pengeluaran Wisatawan Mancanegara Berdasarakan Negara Asal

yang diperoleh dari www.bps.go.id. Pembahasan tentang pengolahan dan analisis data

akan dibagi menjadi 3 bagian, yaitu importing dan editing data awal, pembuatan dataset

yang diperlukan, serta tampilan data dalam report.

3.1 Importing dan Editing Data Awal

Seperti yang pernah dibahas pada bab – bab sebelumnya, data yang digunakan

berasal dari Badan Pusat Statistik Indonesia dengan judul data adalah Pengeluaran

Wisatawan Mancanegara Berdasarkan Negara Asal dari tahun 2003 sampai 2012. Data

tersebut diunduh pada hari Kamis, 16 Januari 2014 dalam format Microsoft Excel. Agar

data tersebut dapat diolah di dalam SAS maka perlu dilakukan editing sederhana di

dalam Microsoft Excel. Editing yang dilakukan adalah menghapus judul dan konversi

file ke dalam format comma separated value. Demikian screenshot dari data yang telah

diedit.

Figure 1: Data Awal

16

Importing data ke dalam software SAS menggunakan procedure import. Akan

tetapi, karena data awalnya yang mempunyai format excel akan dilihat dan, tidak

menutup kemungkinan, akan diubah tipe data dari setiap variabelnya, maka digunakan

procedure infile. Dasar dari procedure ini adalah procedure import yang dilihat

detailnya. Jika procedure import hanya berisi letak file yang akan diimport dengan nama

dataset dari file tersebut, maka procedure infile juga menyertakan jenis delimiter,

informat, dan formatting yang digunakan.

data SAS.DATARAW ; (1)

%let _EFIERR_ = 0; /* set the ERROR detection macro variable */

infile 'D:\Dav\Non-Academic\SAS\Tugas Besar 2\New (2)

folder\tubes2\Wisatawan Manca.csv' delimiter = ',' MISSOVER DSD

lrecl=32767 firstobs=2 ;

informat Negara_Asal $17. ;

informat _003 $12. ;

informat _004 $12. ;

informat _005 $12. ; (3)

informat _006 $12. ;

informat _007 $12. ;

……

format _009 $12. ;

format _010 $12. ; (4)

format _011 $12. ;

format _012 $12. ;

input

Negara_Asal $

_003 $

_004 $

_005 $ (5)

_006 $

_007 $

_008 $

_009 $

_010 $

_011 $

_012 $

;

if _ERROR_ then call symputx('_EFIERR_',1); /* set ERROR

detection macro variable */

run;

Dapat dilihat bahwa pada dasarnya procedure ini sama dengan procedure import,

terdapat letak file yang akan diimport ke dalam SAS (2) dan nama dataset yang dibuat

dari file tersebut (1). Meskipun demikian, penggunaan procedure ini hanya dapat

dilakukan dengan file berformat csv karena menyertakan jenis delimiter. Selain itu,

17

seperti yang telah disebutkan terdapat jenis informat per variable (3), jenis formatting

per variable (4) dan tipe variable yang digunakan (5).

Dapat dilihat dari syntax di atas bahwa variable _00x yang seharusnya bertipe

real number dengan decimal diimport ke SAS menjadi string. Hal ini perlu diubah agar

data tersebut dapat diolah. Selain itu, nama variable _00x juga akan diganti karena

kurang representative. Syntax untuk editing data awal adalah

data sas.Data1; (6)

set sas.Dataraw; (7)

format Tahun_2003 dollar11.2

Tahun_2004 dollar11.2

Tahun_2005 dollar11.2 (8)

Tahun_2006 dollar11.2

Tahun_2007 dollar11.2

…

Tahun_2009=input(substr(_009,3,8),comma8.2);

Tahun_2010=input(substr(_010,3,8),comma8.2);

Tahun_2011=input(substr(_011,3,8),comma8.2); (9)

Tahun_2012=input(substr(_012,3,8),comma8.2);

drop _003 _004 _005 _006 _007 _008 _009 _010 _011 _012; (10)

run;

Editing awal ini bertujuan untuk mengambil bagian numeric dari variable –

variable _00x. Data yang digunakan adalah dataset Dataraw (7) dan data hasil disimpan

sebagai Data1 (6). Sebelumny, karena yang dianalisis adalah pengeluaran wisatawan

maka pertama kali variable – variable yang berisi pengeluaran harus diformat dengan

dollar dan menggunakan 2 angka dibelakang koma (8). Selanjutnya, untuk memberikan

nilai ke dalam variable yang telah dibuat dan diberi format dollar digunakan syntax

input dan substr (9). Syntax substr digunakan karena pada nilai pengeluaran pada

variable _00x bercampur dengan huruf maka harus diambil character numericnya saja.

Dapat dilihat, substr(_009, 3, 8) merupakan perintah untuk mengambil char dari

variable _009 dimulai dari char ke 3 dan sebanyak 8 buah char. Meskipun dalam

pengamatan data yang diambil berupa numeric, tetapi SAS masih melihat data tersebut

dengan jenis string. Oleh Karena itu, digunakan syntax input untuk konversi string ke

18

numeric dengan informat comma8.2 sehingga nilai dibelakang comma dapat dibaca.

Pada akhirnya, karena variable _00x tidak digunakan lagi, maka digunakan perintah

drop (10) untuk menghilangkan variable tersebut. Setelah melakukan editing dataset,

maka dataset baru akan dicek variable apa saja yang terkandung beserta jenis

variablenya menggunakan procedure contents (Figure 5).

Sekarang telah terdapat dataset Data1 yang mempunyai isi variable sesuai

dengan jenisnya dan dapat diolah. Akan tetapi, meskipun demikian, masih terdapat

kecacatan dalam data, terdapat isi variable N/A sehingga pada Data1 isi variable N/A

akan berganti menjadi titik, selain itu terdapat rata – rata pada variable Negara asal, jadi

dari Data1, akan diubah lagi (dipotong) sehingga data yang baru hanya berisi Negara

asal dan nilai N/A akan diganti menjadi 0. Syntax yang digunakan untuk mengubah hal

tersebut adalah sebagai berikut:

/* Pemberian nilai missing value menjadi 0 */

data sas.Data1;

set sas.Data1;

array nums _numeric_; (11)

do over nums; (12)

if nums=. then nums=0; (13)

end;

run;

/* Pengambilan 38 data pertama dimasukan ke Negara2 */

data sas.Negara2;

set sas.Data1(obs=38); (14)

run;

Pada bagian awal, merupakan syntax untuk mengganti data yang berisi missing value

menjadi nol. Penggantian tersebut dapat dilakukan karena pada faktanya, pengeluaran

wisatawan asing asal Portugal sudah dimuat di baris sebelumnya sehingga tidak menjadi

masalah untuk memberikan nilai 0 kepada missing value. Pemberian nilai nol kepada

missing value menggunakan logika kondisional sederhana, yaitu jika terdapat . (missing

value) maka diganti nol (13). Sebelumnya, pertama – tama dibuat array yang berisi

angka terlebih dahulu dengan nama nums (11). Di dalam array tersebut dilakukan

19

proses kondisional tadi (12). Selanjutnya, hanya akan diambil 38 obseravasi awal

dengan perintah obs untuk Data1 (14)

3.2 Pembuatan Dataset untuk pengolahan dan Analisis Data

Sampai saat ini, telah terdapat dataset Negara2 sebagai dataset yang sudah siap

untuk diolah dan dianalisis. Akan tetapi, untuk menganalisis data pengeluaran

wisatawan mancanegara di Indonesia, penulis merasa perlu untuk membuat beberapa

dataset tambahan. Secara garis besar, terdapat 3 buah dataset tambahan yang diperlukan,

yaitu dataset dengan klasifikasi regional, dataset dengan rataan pengeluaran wisatawan

mancanegara, dan dataset untuk plotting pengeluaran sebagai grafik titik.

3.2.1 Dataset Regional

Jika dilihat dari data awal yang diambil dari Badan Pusat Statisitik

Indonesia, wisatawan mancanegara yang datang ke Indonesia adalah sangat beragam

ditinjau dari asal negara mereka. Untuk mempermudah analisis, penulis akan

membuat dataset pengelompokan berdasarkan benua asal negara. Syntax yang

digunakan adalah

data sas.Negara2;

retain Regional Negara_Asal; (1)

set sas.Negara2; (2)

length Regional $22.; (3)

/* Pemberian nilai id berurutan di dalam var id */

id= _N_; (4)

if id <=15 then Regional='Asia';

else if id>15 and id<=30 then Regional='Eropa'; (5)

else if id>30 and id<=34 then Regional='Amerika';

else if id>34 and id<=36 then Regional='Australia dan Oceania';

else regional='Other';

drop id; (6)

label Negara_Asal='Negara Asal'; (7)

run;

Sama seperti pada pembentukan dataset baru pada umumnya, diperlukan dataset

acuan (2), pada syntax ini dataset acuan yang digunakan adalah Negara2. dan nama

Figure 2: Inset

20

dataset akhir. Syntax untuk menambah variable regional dapat dilihat pada (4) dan

(5). Sebelumnya, telah didefinisikan dahulu bahwa variable regional adalah string

dengan panjang 22 character (3). Pengklasifisian negara asal menjadi regional dapat

dikatakn cukup mudah karena data dari BPS sudah disusun berdasarkan regional

masing – masing, seperti pada contohnya data baris ke 16 sampai 30 merupakan

negara di dalam benua Eropa. Untuk mempermudah penggunaan kondisional,

digunakan variable tambahan id yang berisi angka observasi sehingga pada

kondisional hanya perlu dilihat dari id sekian ke id sekian.

Untuk mempercantik tampilan, dipergunakan syntax retain (1) yang berguna

untuk mengatur letak variable. Dapat dilihat, penulis menginginkan agar variable

Regional berada di kiri variable Negara asal. Selain itu, digunakan juga label (7)

sehingga dalam tampilan Negara_Asal dapat ditampilkan tanpa underscore. Pada

akhirnya, id sebagai variable pembantu akan dihilangkan dengan drop (8).

Pada tahap selanjutnya hanya ingin ditampilkan variable regional serta

pengeluaran wisatawan regional tersebut di Indonesia di suatu tahun tertentu. Syntax

yang digunakan adalah

proc summary data=sas.Negara2; (9)

class Regional; (10)

var Tahun_2003 Tahun_2004 Tahun_2005 Tahun_2006 Tahun_2007

Tahun_2008 Tahun_2009 Tahun_2010 Tahun_2010 Tahun_2011 Tahun_2012;

(11)

output out=sas.DataRegional sum=; (12)

run;

/* Penghapusan dan editing dataregional */

data sas.DataRegional;

set sas.DataRegional (firstobs=2 obs=6); (13)

drop _TYPE_ _FREQ_; (14)

run;

Syntax yang berperan untuk menghasilkan dataset tersebut adalah procedure

summary. Keinginan penulis untuk menjumlahkan angka pengeluaran per kolom

dalam regional yang sama dan memasukkan data tersebut dalam dataset baru tidak

memungkinkan penggunaan procedure tabulate sehingga digunakan syntax ini.

21

Procedure summary berguna untuk mencari statistika deskriptif per variable dan

pada akhirnya akan ditampilkan dalam bentuk dataset baru (9). Pada pengolahan

data ini, akan diklasifikasikan menurut regional (10) sehingga hanya regional yang

sama saja perintah sum atau statistika deskriptif apapun akan dilakukan pada kolom

tersebut (12). Pada (11) dijelaskan bahwa variable yang dicari nilai statistika

deskriptifnya adalah Tahun 2003 sampai 2008. Setelah penggunaan procedure

summary, dataset hasil masih perlu diedit karena menampilkan total data pada

bagian regional serta terdapat variable tambahan yang tidak diperlukan. Untuk

menghapus variable tambahan digunakan syntax drop (14) dan pengambilan baris

tertentu saja sebagai dataset digunakan syntax firstobs, mulai pengambilan baris,

sampai baris tertentu atau obs=x (13).

3.2.3 Dataset Rataan Regional

Setelah mendapat dataset yang hanya berisi pengeluaran wisatawan asing

per-regional, penulis ingin membuat dataset yang berisi tentang rata – rata

pengeluaran wisatawan asing per-regional dari tahun 2003 sampai 2012. Pembuatan

dataset ini cukup mudah dengan syntax yang cukup sederhana, yaitu:

/* pembentukan datameanreg dengan menhitung rataan */

data sas.DataMeanReg; (15)

set sas.DataRegional; (16)

Rataan_Pengeluaran=mean(Tahun_2003, Tahun_2004, Tahun_2005,

Tahun_2006, Tahun_2007, Tahun_2008, Tahun_2009, Tahun_2010,

Tahun_2010, Tahun_2011, Tahun_2012); (17)

label Rataan_Pengeluaran='Rata - rata pengeluaran dari 2003

sampai 2012';

run;

Dari syntax diatas cukup jelas bahwa penulis membuat variable baru

yaitu variable Rataan_Pengeluaran yang berisi rata – rata pengeluran wisatawan

asing di Indonesia dari tahun 2003 sampai 2012 (17). Dataset referensi yang

digunakan adalah dataset DataRegional yang baru dibuat tadi (16) dengan dataset

22

tujuan adalah dataset datameanreg (15). Untuk mempercantik, dipergunakan juga

label pada variable Rataan_Pengeluaran.

3.2.4 Dataset Temp untuk Plotting Pengeluaran Wisatawan Asing.

Pada pengolah dan penampilan data, penulis menginginkan untuk

menampilkan plot atau grafik pengeluaran wisatawan mancanegara dari setiap

regional berdasarkan waktu. Sehingga sebagai gambaran awal, grafik tersebut akan

mempunyai tahun sebagai sumbu x dan Pengeluaran sebagai sumbu y. Oleh karena

itu, perlu dibuat dataset baru dengan terdapat variable waktu atau tahun terpisah

sehingga plot yang dimaksud dapat dibuat. Syntax yang digunakan adalah

proc transpose data=sas.dataregional out=sas.temp prefix=pengeluaran;

(18)

by Regional; (19)

run;

/* editing data temp */

data sas.temp; (20)

set sas.temp;

Tahun=substr(_Name_, 7,4); (21)

drop _Name_; (22)

run;

Syntax yang berperan dalam pembuatan dataset baru dengan tahun sebagai variable

baru adalah procedure transpore (18). Sama seperti pengertian dalam matematika,

procedure transpose menganti baris menjadi kolom dan sebaliknya. Sehingga,

variable tahun 2002 sampai 2012 yang pada awalnya berupa baris (variable terpisah)

akan diubah menjadi 1 kolom dengan judul kolom yaitu _Name_ yang merupakan

judul default. Penggunaan syntax BY Regional (19) adalah sebagai pivot sehingga

kolom regional tidak akan berganti menjadi baris. Dalam dilihat screenshot sebelum

dan sesudah penggunaan procedure transpose.

Figure 3: Sebelum penggunaan Transpose

23

Setelah ditranspose menjadi dataset temp (20), perlu dilakukan beberapa

editing yaitu penambahan variable Tahun (21) menggantikan variable _Name_ dan

juga penghapusan variable _Name_ dari dataset (22). Dengan penggunaan transpore

diperolah dataset yang dapat dibuat grafiknya.

3.3 Penampilan Data

Pada subbab ini akan dijelaskan syntax yang digunakan untuk mengolah dan

menampilkan hasil olahan data yang telah dibuat dari data Pengeluaran Wisatawan

Mancanegara di Indonesia. Selain itu, akan dijelaskan beberapa analisis terkait dengan

hasil olahan data tersebut.

Untuk memulai olahan dan tampilan data akan dibahas pengeluaran sebagai

laporan rinci dan laporan tersebut akan diexport ke dalam format pdf. Syntax yang

digunakan adalah sebagai berikut,

ODS pdf FILE="D:\Dav\Non-Academic\SAS\Tugas Besar 2\New

folder\tubes2\Pengeluaran Wisatawan.pdf"; (1)

TITLE "Data Pengeluaran Wisatawan Asing di Indonesia"; (2)

proc sort data=sas.Negara2; (3)

by Regional Negara_Asal; (4)

run;

proc print data=sas.Negara2 noobs label; (5)

by Regional; (6)

pageby Regional; (7)

title 'Laporan Rinci Pengeluaran Wisatawan Mancanegara';

label Tahun_2003 = 'Tahun 2003' Tahun_2004 = 'Tahun 2004'

Tahun_2005c = 'Tahun 2005' Tahun_2006 = 'Tahun 2006' Tahun_2007 =

'Tahun 2007' Tahun_2008 = 'Tahun 2008' Tahun_2009 = 'Tahun 2009'

Figure 4: Setelah Penggunaan Transpore

24

Tahun_2010 = 'Tahun 2010' Tahun_2011 = 'Tahun 2011' Tahun_2012 =

'Tahun 2012'; (8)

sum Tahun_2003 Tahun_2004 Tahun_2005 Tahun_2006 Tahun_2007

Tahun_2008 Tahun_2009 Tahun_2010 Tahun_2010 Tahun_2011 Tahun_2012;

(9)

run;

Seperti yang pernah dikatakan sebelumnya, penulis menginginkan agar data – data hasil

olahan dapat ditampilkan dalam format export atau dengan kata lain diexport ke

program lain. Untuk itu, penulis menggunakan output delivery system dengan format

output adalah pdf (1). Untuk mempermudah pembacaan laporan, penulis juga

mencantumkan judul laporan (2). Syntax output delivery system di atas belum ditutup

karena terdapat beberapa laporan lagi yang bersama – sama diexport menjadi 1 file

dengan format pdf.

Pengolahan dan Tampilan data awal yang dipilih penulis adalah cukup

sederhana yaitu pelaporan detail pengeluaran wisatawan asing di Indonesia per negara.

Oleh karena itu,digunakan procedure print dengan label dan tanpa menampilkan

variable banyak observasi (5). Karena ingin dibuat laporan per halaman sesuai dengan

regional negara tersebut, maka sebelumnya, dataset Negara2 akan diurutkan (3)

berdasarkan regional (4). Penggunaan syntax BY (6) dan PAGEBY (7) dimaksudkan

agar pada file .pdf setiap negara dalam regional yang sama berada pada satu halaman

untuk mempermudah pembacaan laporan. Digunakan juga syntax SUM (9) untuk

menghitung subtotal pengeluaran per-regional, maupun grand total pengeluaran

wisatawan asing di Indonesia setiap tahunnya. Pada akhirnya, syntax LABEL

digunakan agar laporan dapat mudah dibaca (8). (Figure 6)

Meskipun pada dasarnya, procedure yang digunakan tidak begitu berarti dalam

analisis, penulis tetap melihat langkah ini merupakan langkah penting. Hal tersebut

disebabkan karena sebelum melihat analisis lebih lanjut, seorang analis atau supervisor

perlu melihat data awal secara keseluruhan untuk menjamin validitas data. Selanjutnya,

25

penulis akan melaporkan data tersebut dengan klasifikasi regional tanpa negara asal

beserta rataan dan variansi per-tahun. Syntax yang digunakan adalah tabulate dan mean.

proc tabulate data=sas.Negara2; (10)

class regional; (11)

var Tahun_2003 Tahun_2004 Tahun_2005 Tahun_2006 Tahun_2007

Tahun_2008 Tahun_2009 Tahun_2010 Tahun_2011 Tahun_2012;

(12)

table regional, Tahun_2003*mean Tahun_2004*mean Tahun_2005*mean

Tahun_2006*mean Tahun_2007*mean Tahun_2008*mean Tahun_2009*mean

Tahun_2010*mean Tahun_2011*mean Tahun_2012*mean; (13)

title 'Rata - Rata wisatawan pengeluaran per regional';

label Tahun_2003 = 'Tahun 2003' Tahun_2004 = 'Tahun 2004'

Tahun_2005 = 'Tahun 2005' Tahun_2006 = 'Tahun 2006' Tahun_2007 =

'Tahun 2007' Tahun_2008 = 'Tahun 2008' Tahun_2009 = 'Tahun 2009'

Tahun_2010 = 'Tahun 2010' Tahun_2011 = 'Tahun 2011' Tahun_2012 =

'Tahun 2012';

run;

proc means data=sas.Negara2; (14)

class Regional; (15)

Title 'Rataan Beserta Std Deviasi '; (16)

run;

ODS pdf CLOSE; (17)

ODS LISTING;

Procedure tabulate (10) digunakan untuk menampilkan laporan per-regional

saja. Sehinga dapat dilihat bahwa digunakan klasifikasi regional (11) dengan variable

yang ingin dicari statistika deskriptifnya, dalam hal ini rata – rata, adalah variable

pengeluran di tahun 2002 sampai 2012 (12). Tabulasi disusun sehingga baris

merepresentasikan regional dan kolom merepresentasikan rataan pengeluaran regional

tersebut di tahun tertentu (13). (Figure 7)

Selain itu, dengan procedure mean (14), penulis ingin melaporkan dengan lebih

detail per regional rataan dan variansi pengeluaran wisatawan di tahun tertentu. Syntax

yang digunakan juga cukup sederhana yaitu CLASS (15) sebagai klasifikasi dan

pemberian judul untuk table (16). Pelaporan tersebut akan dibuat dalam satu file

berformat .pdf sehingga closing output delivery system dilakukan setelah procedure

means (17). (Figure 8)

26

Dari laporan yang telah dibuat dapat dilihat di dalam lampiran bahwa regional

Eropa dan Amerika masih menjadi penyumbang tersebar bagi sector pariwisata

Indonesia. Yang menarik untuk dicermati adalah, meskipun hanya terdiri dari sedikit

negara, regional Australai dan Oceania dapat dikatakan cukup loyal mengeluarakan

uang untuk pariwisata Indonesia karena hanya berselisih sedikit dari rataan pengeluaran

regional Eropa. Bahkan, regional Australia dan Oceania merupakan regional dengan

tingkat pertumbuhan pengeluran wisatawan asing paling tinggi. Jika dilihat dari standar

deviasi pengeluaran wisatawan asing di Indonesia, dapat dilihat bahwa dengan

berjalannya waktu standar deviasi pengeluaran di regional Amerika dan Asia cukup

meningkat. Peningkatan standar deviasi ini merupakan hal baik karena berimplikasi

bahwa pemerintah Indonesia mulai dapat menyediakan pariwisata untuk berbagai

golongan ekonomi di regional Amerika dan Asia. Selain itu, dapat disimpulkan bahwa

minat penduduk regional Amerika dan Asia untuk berpariwisata ke Indonesia mulai

meningkat dan terjadi di berbagai kalangan ekonomi.

Pada analisis yang kedua akan dilihat secara grafik pengeluaran wisatawan

mancanegara di Indonesia. Syntax yang digunakan adalah

symbol1 interpol=join value=dot ; (18)

proc gplot data= sas.temp gout=sas.graph; (19)

plot pengeluaran1*Tahun=Regional / hminor=0 regeqn; (20)

title 'Grafik Pengeluaran Wisatawan dalam dollar'; (21)

symbol1 interpol=join value=dot ;

run;

symbol1 interpol=spline width=2 value=triangle c=steelblue;

symbol2 interpol=spline width=2 value=circle c=indigo;

symbol3 interpol=spline width=2 value=square c=orchid;

/* Koreksi Grafik */

data sas.temp1;

set sas.temp;

if Tahun=2006 Then Delete; (22)

run;

symbol1 interpol=join value=dot ;

proc gplot data= sas.temp1; (23)

27

plot pengeluaran1*Tahun=Regional / hminor=0 regeqn; (19)

title 'Grafik Pengeluaran Wisatawan dalam dollar'; (20)

symbol1 interpol=join value=dot ;

run;

symbol1 interpol=spline width=2 value=triangle c=steelblue;

symbol2 interpol=spline width=2 value=circle c=indigo;

symbol3 interpol=spline width=2 value=square c=orchid;

Syntax yang digunakan untuk membuat grafik adalah syntax gplot karena yang

ingin dibuat adalah grafik garis. Penggunaan dataset temp (19) karena dalam dataset

tersebut, tahun atau waktu telah menjadi variable baru sehingga dapat dibuat grafiknya

terhadap pengeluaran (20). Dalam penggambaran grafik ini, penulis menginginkan

bahwa regional berbeda dibuat grafik yang berbeda meskipun berada di dalam bagan

yang sama. Oleh karena itu digunakan syntax Tahun=Regional, sehingga regional yang

sama akan dibuat grafiknya antara tahun dan pengeluaran. Grafik tersebut

membutuhkan syntax INTERPOL=JOIN sehingga terbentuk garis penghubung antar

data (18). Grafik tersebut diberi judul Grafik Wisatawan dalam Dollar (21).

Jika dilihat dalam grafik (figure 9), terdapat penurunan rataan pengeluaran

wisatawan mancanegara pada tahun 2006. Setelah dianalisi, hal tersebut terjadi karena

adanya Travel Warning untuk Indonesia dari hampir semua negara lain dikarenakan

peristiwa Bom Bali tahun 2005. Travel Warning dikeluarkan suatu negara sebagai

himbauan dan peringatan bagi penduduk negara tersebu agar tidak mengunjungi suatu

negara, dalam hal ini, Indonesia di tahun 2006. Setelah mengetahui hal tersebut penulis

mencoba menganalis grafik yang terjadi apabila data tahun 2006 tidak dimasukkan

dengan perintah kondisional (22) dan disimpan di dataset baru (23). Grafik yang

dihasilkan (Figure 10) menunjukkan bahwa sebenarnya perkembangan pengeluaran

wisatawan mancanegara di Indonesia setiap tahunnya meningkat dan berlaku untuk

regional apapun. Sehingga dapat disimpulkan jika pemerintah Indonesia dapat menjaga

stabilitas dan keamanan dalam negeri, pendapatan dari wisatawan mancanegara akan

terus meningkat ke dalam kas pemerintah Indonesia.

28

BAB IV

KESIMPULAN

Dari hasil pengolahan data dengan software SAS diperoleh kesimpulan sebagai

berikut :

1. Perkembangan wisata di Indonesia meningkat dari tahun ke tahun selama 2003-

2012.

2. Secara umum, grafik jumlah pengeluaran wisatawan mancanegara di indonesia

meningkat kecuali pada tahun 2006. Diasumsikan merupakan dampak peristiwa

Bom Bali 2005.

Dapat dikatakan pemerintah Indonesia sudah cukup berhasil untuk memulihkan

kondisi pariwisata Indonesia yang sempat terpuruk karena peristiwa bom Bali.

Pengolahan data sederhana ini dapat memberikan sedikit informasi tentang pengaruh

wisatawan mancanegara bagi kelangsungan pariwisata Indonesia. Untuk pengolahan

data yang lebih lanjut, dapat juga diteliti hubungan GDP (Gross Domestic Product)

suatu negara terhadap pengeluran wisatawan negara tersebut di Indonesia. Selain itu,

dapat dilakukan pengolahan data yang lebih teliti sehingga dapat dibuat model

matematika untuk pertumbuhan pengeluaran wisatawan asing di Indonesia.

29

LAMPIRAN

30

LAMPIRAN A (DATA AWAL)

Data sudah dikonversi menjadi .csv. Data awal dari BPS berformat .xls

Data dapat diunduh di

http://www.bps.go.id/tab_sub/view.php?kat=2&tabel=1&daftar=1&id_subyek=16

&notab=18

31

LAMPIRAN B (SOURCE CODE)

/*********************************************************************

*

* PRODUCT: SAS

* VERSION: 9.3

* CREATOR: External File Interface

* DATE: 11OCT13

* DESC: Generated SAS Datastep Code

* TEMPLATE SOURCE: (None Specified.)

**********************************************************************

*/

/*Deklarasi library permanen yang dipakai */

libname sas "D:\Dav\Non-Academic\SAS\Tugas Besar 2\New folder\tubes2";

/* Import data dari menjadi dataraw */

data SAS.DATARAW ;

%let _EFIERR_ = 0; /* set the ERROR detection macro variable */

infile 'D:\Dav\Non-Academic\SAS\Tugas Besar 2\New

folder\tubes2\Wisatawan Manca.csv' delimiter = ',' MISSOVER DSD

lrecl=32767 firstobs=2 ;

informat Negara_Asal $17. ;

informat _003 $12. ;

informat _004 $12. ;

informat _005 $12. ;

informat _006 $12. ;

informat _007 $12. ;

informat _008 $12. ;

informat _009 $12. ;

informat _010 $12. ;

informat _011 $12. ;

informat _012 $12. ;

format Negara_Asal $17. ;

format _003 $12. ;

format _004 $12. ;

format _005 $12. ;

format _006 $12. ;

format _007 $12. ;

format _008 $12. ;

format _009 $12. ;

format _010 $12. ;

format _011 $12. ;

format _012 $12. ;

input

Negara_Asal $

_003 $

_004 $

_005 $

_006 $

_007 $

_008 $

_009 $

_010 $

_011 $

_012 $

;

32

if _ERROR_ then call symputx('_EFIERR_',1); /* set ERROR

detection macro variable */

run;

proc contents data=sas.dataraw;

run;

/*Editing dataraw menjadi data1, pengeluaran diubah dari string

menjadi number */

data sas.Data1;

set sas.Dataraw;

format Tahun_2003 dollar11.2

Tahun_2004 dollar11.2

Tahun_2005 dollar11.2

Tahun_2006 dollar11.2

Tahun_2007 dollar11.2

Tahun_2008 dollar11.2

Tahun_2009 dollar11.2

Tahun_2010 dollar11.2

Tahun_2011 dollar11.2

Tahun_2012 dollar11.2;

/* Pengambilan nilai dari var_00x sehingga dapat diketahui pengeluaran

dalam bentuk angka */

Tahun_2003=input(substr(_003,3,8),comma8.2);

Tahun_2004=input(substr(_004,3,8),comma8.2);

Tahun_2005=input(substr(_005,3,8),comma8.2);

Tahun_2006=input(substr(_003,6,8),comma8.2);

Tahun_2007=input(substr(_007,3,8),comma8.2);

Tahun_2008=input(substr(_008,3,8),comma8.2);

Tahun_2009=input(substr(_009,3,8),comma8.2);

Tahun_2010=input(substr(_010,3,8),comma8.2);

Tahun_2011=input(substr(_011,3,8),comma8.2);

Tahun_2012=input(substr(_012,3,8),comma8.2);

drop _003 _004 _005 _006 _007 _008 _009 _010 _011 _012;

run;

proc contents data=sas.Data1;

run;

/* Pemberian nilai missing value menjadi 0 */

data sas.Data1;

set sas.Data1;

array nums _numeric_;

do over nums;

if nums=. then nums=0;

end;

run;

/* Pengambilan 38 data pertama dimasukan ke Negara2 */

data sas.Negara2;

set sas.Data1(obs=38);

run;

/* Pemberian regional setiap negara */

data sas.Negara2;

retain Regional Negara_Asal;

set sas.Negara2;

length Regional $22.;

/* Pemberian nilai id berurutan di dalam var id */

id= _N_;

if id <=15 then Regional='Asia';

else if id>15 and id<=30 then Regional='Eropa';

33

else if id>30 and id<=34 then Regional='Amerika';

else if id>34 and id<=36 then Regional='Australia dan Oceania';

else regional='Other';

drop id;

label Negara_Asal='Negara Asal';

run;

/* Pembuatan DataRegional dengan menjumlahkan pengeluaran wisatawan

dengan regional yang sama di tahun yang sama */

proc summary data=sas.Negara2;

class Regional;

var Tahun_2003 Tahun_2004 Tahun_2005 Tahun_2006 Tahun_2007

Tahun_2008 Tahun_2009 Tahun_2010

Tahun_2010 Tahun_2011 Tahun_2012;

output out=sas.DataRegional sum=;

run;

/* Penghapusan dan editing dataregional */

data sas.DataRegional;

set sas.DataRegional (firstobs=2 obs=6);

drop _TYPE_ _FREQ_;

run;

/* pembentukan datameanreg dengan menhitung rataan */

data sas.DataMeanReg;

set sas.DataRegional;

Rataan_Pengeluaran=mean(Tahun_2003, Tahun_2004, Tahun_2005,

Tahun_2006, Tahun_2007, Tahun_2008,

Tahun_2009, Tahun_2010, Tahun_2010,

Tahun_2011, Tahun_2012);

label Rataan_Pengeluaran='Rata - rata pengeluaran dari 2003

sampai 2012';

run;

/* Penampilan Data */

/* Menampilkan print preview dengan pagebreak berdasarkan regional */

proc sort data=sas.Negara2;

by Regional Negara_Asal;

run;

proc print data=sas.Negara2 noobs label;

by Regional;

pageby Regional;

title 'Laporan Rinci Pengeluaran Wisatawan Mancanegara';

label Tahun_2003 = 'Tahun 2003' Tahun_2004 = 'Tahun 2004'

Tahun_2005 = 'Tahun 2005' Tahun_2006 = 'Tahun 2006'

Tahun_2007 = 'Tahun 2007' Tahun_2008 = 'Tahun 2008'

Tahun_2009 = 'Tahun 2009' Tahun_2010 = 'Tahun 2010'

Tahun_2011 = 'Tahun 2011' Tahun_2012 = 'Tahun 2012';

sum Tahun_2003 Tahun_2004 Tahun_2005 Tahun_2006 Tahun_2007

Tahun_2008 Tahun_2009 Tahun_2010

Tahun_2010 Tahun_2011 Tahun_2012;

run;

/* Tabulasi rata - rata pengeluaran per regional */

proc tabulate data=sas.Negara2;

class regional;

var Tahun_2003 Tahun_2004 Tahun_2005 Tahun_2006 Tahun_2007

Tahun_2008 Tahun_2009 Tahun_2010

Tahun_2011 Tahun_2012;

34

table regional, Tahun_2003*mean Tahun_2004*mean Tahun_2005*mean

Tahun_2006*mean Tahun_2007*mean Tahun_2008*mean

Tahun_2009*mean Tahun_2010*mean Tahun_2011*mean

Tahun_2012*mean;

title 'Rata - Rata wisatawan pengeluaran per regional';

label Tahun_2003 = 'Tahun 2003' Tahun_2004 = 'Tahun 2004'

Tahun_2005 = 'Tahun 2005' Tahun_2006 = 'Tahun 2006'

Tahun_2007 = 'Tahun 2007' Tahun_2008 = 'Tahun 2008'

Tahun_2009 = 'Tahun 2009' Tahun_2010 = 'Tahun 2010'

Tahun_2011 = 'Tahun 2011' Tahun_2012 = 'Tahun 2012';

run;

/* Menampilkan grafik Perkembangan Pengeluaran per regional */

/* Pembentukan dataset temp u/ grafik dengan transpose */

proc transpose data=sas.dataregional out=sas.temp prefix=pengeluaran;

by Regional;

run;

/* editing data temp */

data sas.temp;

set sas.temp;

Tahun=substr(_Name_, 7,4);

drop _Name_;

run;

/* Menampilkan grafik garis dengan klasifikasi regional */

symbol1 interpol=join value=dot ;

proc gplot data= sas.temp gout=sas.graph;

plot pengeluaran1*Tahun=Regional / hminor=0 regeqn;

title 'Grafik Pengeluaran Wisatawan dalam dollar';

symbol1 interpol=join value=dot ;

run;

symbol1 interpol=spline width=2 value=triangle c=steelblue;

symbol2 interpol=spline width=2 value=circle c=indigo;

symbol3 interpol=spline width=2 value=square c=orchid;

/* Koreksi Grafik */

data sas.temp1;

set sas.temp;

if Tahun=2006 Then Delete;

run;

symbol1 interpol=join value=dot ;

proc gplot data= sas.temp1;

plot pengeluaran1*Tahun=Regional / hminor=0 regeqn;

title 'Grafik Pengeluaran Wisatawan dalam dollar';

symbol1 interpol=join value=dot ;

run;

symbol1 interpol=spline width=2 value=triangle c=steelblue;

symbol2 interpol=spline width=2 value=circle c=indigo;

symbol3 interpol=spline width=2 value=square c=orchid;

/*Output dalam file .pdf*/

35

ODS pdf FILE="D:\Dav\Non-Academic\SAS\Tugas Besar 2\New

folder\tubes2\Pengeluaran Wisatawan.pdf";

TITLE "Data Pengeluaran Wisatawan Asing di Indonesia";

proc print data=sas.Negara2 noobs label;

by Regional;

pageby Regional;

title 'Laporan Rinci Pengeluaran Wisatawan Mancanegara';

label Tahun_2003 = 'Tahun 2003' Tahun_2004 = 'Tahun 2004'

Tahun_2005 = 'Tahun 2005' Tahun_2006 = 'Tahun 2006'

Tahun_2007 = 'Tahun 2007' Tahun_2008 = 'Tahun 2008'

Tahun_2009 = 'Tahun 2009' Tahun_2010 = 'Tahun 2010'

Tahun_2011 = 'Tahun 2011' Tahun_2012 = 'Tahun 2012';

sum Tahun_2003 Tahun_2004 Tahun_2005 Tahun_2006 Tahun_2007

Tahun_2008 Tahun_2009 Tahun_2010

Tahun_2010 Tahun_2011 Tahun_2012;

run;

proc tabulate data=sas.Negara2;

class regional;

var Tahun_2003 Tahun_2004 Tahun_2005 Tahun_2006 Tahun_2007

Tahun_2008 Tahun_2009 Tahun_2010

Tahun_2011 Tahun_2012;

table regional, Tahun_2003*mean Tahun_2004*mean Tahun_2005*mean

Tahun_2006*mean Tahun_2007*mean Tahun_2008*mean

Tahun_2009*mean Tahun_2010*mean Tahun_2011*mean

Tahun_2012*mean;

title 'Rata - Rata wisatawan pengeluaran per regional';

label Tahun_2003 = 'Tahun 2003' Tahun_2004 = 'Tahun 2004'

Tahun_2005 = 'Tahun 2005' Tahun_2006 = 'Tahun 2006'

Tahun_2007 = 'Tahun 2007' Tahun_2008 = 'Tahun 2008'

Tahun_2009 = 'Tahun 2009' Tahun_2010 = 'Tahun 2010'

Tahun_2011 = 'Tahun 2011' Tahun_2012 = 'Tahun 2012';

run;

proc means data=sas.Negara2;

class Regional;

Title 'Rataan Beserta Std Deviasi ';

run;

ODS pdf CLOSE;

ODS LISTING;

36

LAMPIRAN C (SCREENSHOT HASIL)

Figure 5: Proc Contents

Figure 6a: Proc Print

37

Figure 6b: Proc Print ODS

Figure 7: Proc Tabulate ODS

Figure 8: Proc Means ODS

38

Figure 9: Grafik Awal

Figure 10: Grafik Koreksi

39

DAFTAR PUSTAKA

Support.SAS.com/documentation [17 Januari 2014]

http://www.bps.go.id/ [17 Januari 2014]

L. Wright, Wendi. 2006. Introduction to PROC TABULATE. New Jersey: Educational

Testing Service.

W. Borowiak, Kenneth. Using Data Set Options in PROC SQL. New York: Howard M.

Proskin & Associates, Inc.

N. Baker. 2011. Computing For Research 1: SAS, PROC GPLOT. California: Standford

University.

Cartier, Jeff. 1990. The Basics of Creating Graphs with SAS/GRAPH Software. North

Carolina: SAS Institute Inc.

Murphy, Willian C. 2005. Slicing and Dicing the SAS Data Set. New York: Howard M.

Proskin &Associates, Inc.

Knapp, J. Daniel and Anjan Matlapudi. 2012. Ways to Summarize Data Using SUM

Function in SAS. Philadelphia: PerformRx, The Next Generation PBM.