Upload
nicholas-leo
View
492
Download
1
Embed Size (px)
DESCRIPTION
Introduction to SAS Programming, ComLabs ITB
Citation preview
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
¬ab=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.