ESTIMASI PERMINTAAN METODE DAN ANALISIS ARIES FERNANDO

5.1 PENGANTAR Mengestimasi permintaan pasar dan permintaan yang di hadapi perusahaan adalah suatu upaya yang cukup penting untuk dilakukan agar perusahaan memperoleh informasi berapa dan faktor – faktor apa yang mempengaruhi permintaan konsumen serta berapa jauh faktor - faktor tersebut mempengaruhi permintaan.

5.2 METODE ESTIMASI Metode survey dan Interview Metode langsung ini melibatkan para konsumen terpilih sesuai dengan kebutuhan representasi keadaan populasi pasar ini harus diperlakukan sebagai sumber data. Data yang berhasil dikumpulkan dari para konsumen ini dijadikan sebagai akumulasi data yang diproses sehingga diperoleh fungsi permintaan konsumen yang kira – kira terwakili.

Tabel Metode Survey dan Interview

5.2.2 Metode Simulasi Pasar Metode langsung yang namanya simulasi pasar ini adalah metode yang tujuannya sama yaitu untuk mengetahui bagaimana reaksi pasar atau konsumen terhadap variable atau beberapa variable kebijakan perusahaan misalnya harga atau promosi dan lain – lain. GroupHarga per paket ($)Sampel demand per paket Populasi demand per paket estimasi

5.2.3 Metode Analisis Regresi Metode ini biasa digunakan dengan pendekatan statistik. Secara umum model regresi mencerminkan hubungan kausalitas antara satu variabel dependen yang ingin dicari nilai prediksinya dengan variabel atau beberapa variable lainnya sebagai variable independen yang secara relative mempunyai hubungan atau pengaruh tertentu baik dalam kondisi spesifik maupun dalam kondisi tertentu yang bersifat kontinyu. Secara sistematis fungsi regresi dinyatakan sebagai : Y = f( X )

5.2.4 Estimasi Nilai Parameter Regresi Dalam analisis regresi metode least square atau metode kuadrat terkecil dapat digunakan untuk menentukan parameter α dan β sebagaimana pada persamaan regresi yang mencerminkan hubungan antara nilai variabel X dan variabel Y pada suatu fungsi regresi. Seperti dinyatakan dalam fungsi sebagai berikut : Y = α + βX

5.2.5 Koefisien Determinasi Pengertian koefisien dari determinasi adalah suatu tingkat keeratan hubungan atau pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen. Rumus untuk menentukan keeratan pengaruh atau hubungan ini adalah sebagai berikut :

5.2.6 variabel Lain yang Juga Mempengaruhi Permintaan Tujuan dari analisis regresi adalah untuk mengestimasi parameter a ( vertical intercept) dan parameter b (slope) dari garis regresi sebagai dinyatakan : Ŷ 1 = ȃ + bX 1

5.2.7 Uji Signifikansi Parameter Estimasi Untuk menguji apakah secara statistik cukup signifikan parameter b dalam hal perubahan biaya advertensi mempengaruhi secara positif terhadap perubahan volume penerimaan penjualan, maka pertama – tama yang diperlukan adalah menghitung standar error atau deviasi dari parameter estimasi b (Se) dengan rumus :

5.3 ANALISIS REGRESI BERGANDA Analisis regresi berganda adalah suatu analisis yang ingin mengetahui bagaimana pengaruh sejumlah variabel atau factor yang secara empirik dan serempak mempunyai daya pengaruh itu terhadap perubahan variabel tertentu yang dipengaruhi. Dengan begitu dapat dinyatakan bahwa fungsi regresi berganda dari volume permintaan adalah sebagai berikut : Y 1 = a + b 1 X 1 + b 2 X 2

5.3.1 Matrik Koefisien korelasi Sebenarnya pada regresi berganda koefisiennya dapat dihitung untuk setiap pasang variabel yang memberikan pengaruh. Ketiga koefisien korelasi di atas dikenal dengan istilah koefisien sederhana karena masing – masing hanya menghubungkan dua variabel. Jika ketiga koefisien korelasi tersebut disajikan dalam bentuk matrik, maka akan tampak seperti pada tabel di bawah ini. Volume permintaan (Qd) Harga (P)Income per kepala ( I ) Volume Permintaan 1,0000,6880,948 Harga 0,6881,0000,530 Income per kepala 0,9480,5301,000

5.3.2 Prosedur Penggunaan Regresi Ada sejumlah prosedur yang perlu dilakukan dalam menggunakan regresi sebagai alat estimasi permintaan. 1.Mengidentifikasi dan menentukan secara tepat variabel atau indikator atau ekonomi yang akan digunakan dalam mengestimasi suatu variabel yang ingin dicari atau diestimasi nilainya. 2.Menguji asumsi – asumsi terutama atas variabel – variable yang ada di luar yang diperhitungkan. 3.Menguji signifikansi parameter variabel dan standar error estimasi. 4.Menilai dan menguji koefisien korelasi ( r ) parsial dan berganda. 5.Jika sudah dilakukan prosedur ini dengan persyaratan minimal yang diperlukan maka model estimasi dengan menggunakan regresi sederhana atau berganda dapat digunakan sebagaimana adanya untuk mengestimasi permintaan.