penaksiran teori ekonomi

PENAKSIRAN TEORI EKONOMI

GROUP 4NANIK SUNARNI

ALINDIA FITRIA JOEDAPRIMUS ANDRIANOAL-ARIF ROCHMAN

MOCH FIRMAN

METODE PENAKSIRAN

• Wawancara dan survey

• Simulasi Pasar• Eksperimen Pasar

Langsung

Metode Langsung

• Analisis RegresiMetode Tidak

Langsung

1. Wawancara dan Survey

Metode penaksiran permintaan secara langsung adalah dengan cara

mewawancarai para pembeli atau pembeli potensial.

Kelemahan

Membutuhkan biaya yang cukup besar

Timbulnya respon bias jawaban (response bias)

Kesenjangan antara intensi dan tindakan

Metode Kuesioner

 Pengumpulan informasi yang memungkinkan analis mempelajari sikap-sikap, keyakinan, perilaku, dan karakteristik beberapa orang

utama di dalam organisasi yang bisa terpengaruh oleh sistem yang diajukan atau

oleh sistem yang sudah ada

Contoh

Perusahaan sepatu Vania ingin memperkenalkan suatu sandal baru dan ingin menaksir kurva permintaan untuk sandal baru itu dengan media kuesioner atas 1000 orang yang diwawancarai. Masing-masing orang diminta untuk memilih satu dari 6 jawaban apakah mereka benar-benar

ingin membeli sandal baru itu pada 5 tingkat harga. Jawaban-jawaban adalah (a) sama sekali tidak, (b)

nampaknya tidak, (c) barangkali mungkin, (d) nampak suka, (e) sangat suka.

Probabilitas pembelian untuk setiap jawaban (a) 0,0 ; (b) 0,2 ; (c) 0,4 ; (d) 0,6 ; (e) 0,8 ; (f) 1,0

E(Q) = 500(0,0) + 300(0.2) + 125(0,4) + 50(0,6) + 25(0,8) + 0(0,1)

= 160 unit

2. Simulasi Pasar

Alat yang digunakan untuk mengetahui respon konsumen terhadap perubahan harga atau kegiatan promosi adalah dengan cara membuat suatu pasar simulasi (buatan) dan mengamati perilaku dari para

partisipasi terpilih dalam pasar simulasi tersebut.

Memberikan sejumlah uang kepada partisian tersebut dengan meminta mereka agar

membelanjakan uang tersebut pada lingkungan toko buatan tersebut

Klinik Konsumen

3. Eksperimen Pasar langsung

Orang yang benar-benar berada disituasi pasar yang

membelanjakan uangnya untuk barang dan jasa

Memilih satu kota/lebih sebagai “pasar-pasar uji”

Mencari tahu “penerimaan” produk & dampak perubahan dari satu

variabel

4. Analisis Regresi

• Observasi yang dicatat selama waktu tertentu dalam situsi tertentu

Analisis Time Series

• Observasi yang dilakukan oleh pihak lain dalam periode berbeda tetapi dalam lingkup bisnis yang sama

Analisis Cross

Section

Sebuah teknik statistik yang digunakan untuk menemukan derajat ketergantungan

satu variabel terhadap satu variabel lainnya

Faktor yang tidak dapat dikendalikan mempengaruhi

penjualan cenderung berubah selama periode waktu tersebut

Akan memiliki dampak yang berbeda terhadap tingkat

penjualan apabila faktor-faktor lain yang timbul berbeda dalam

setiap perusahaan

Kesalahan Baku Penaksiran (Se)

Ukuran penyebaran (dispersi) data dari garis yang paling tepat. Dengan kesalahan baku penaksiran

ini, kita dapat menghitung interval keyakinan (sekitar nilai penaksiran untuk variabel

independen) untuk tingkat-tingkat keyakinan yang berbeda.

Se=

Dengan menganggap bahwa kesalahan terdistribusi secara normal disekitar garis yang tepat, maka dapat menggunakan distribusi normal untuk mengatakan

bahwa ada 95% kemungkinan bahwa observasi akan datang akan terletak dalam plus atau minus dua

kesalahan baku dari nilai prediksinya

Se=

Se= 6-2

= 6694 4=

= 0,64555

Untuk mendapatkan Interval keyakinan 95%

Y = a – bX = 8,5327 – 5,0595 (0,85) = 8,5327 – 4,3006 = 4,2321

Batas atas interval keyakinanY + 2Se = 4,2321 + 2 (0,64555) = 5,5233

Batas bawah interval keyakinanY - 2Se = 4,2321 - 2 (0,64555) = 2,9409

Pada tingkat 95% bahwa jika harga ditetapkan sebesar Rp 0,85 ribu, maka penjualan akan terletak antara 2940,9 unit dan 5523,3 unit

Daya Prediksi Persamaan regresi

Interval keyakinan relatif sempit, karena nilai kesalahan baku yang relatif kecil, maka kita dapat mengatakan

bahwa persamaan regresi itu mempunyai kemampuan prediksi yang lebih besar daripada nilai Se yang realtif

besar dengan interval keyakinan relatif luas.

_

Se / Y

Kesalahan Baku koefisien (S)

Ukuran ketepatan nilai yang diperoleh, yaitu koefisien yang menaksir hubungan

marginal antara variabel X dengan Y

S = Se

Untuk contoh rambutan dimuka, koefisien taksiran

Adalah 5,0595. berapa batas keyakinan 95% dari penaksiran ini ?

S = Se = 0,6456

= 0,40881,5792

Masalah-Masalah dalam Analisis Regresi

Kesalahan Spesifikasi

Kesalahan Pengukuran

Persamaan Simultan

Multikoiinieritas Otokorelasi Heteroskedastisitas

Kesalahan Spesifikasi

Karena penggunaan bentuk hubungan

fungsional yang salah

Terabaikannya Hubungan Penting

Kesalahan Pengukuran

Pengukuran variabel yang tidak tepat

Persamaan Simultan

Satu masalah timbul dalam penaksiran permintaan karena tingkat harga yang

terjadi merupakan hasil dari persamaan-persamaan simultan, baik persamaan

penawaran maupun permintaan.

Multikoiinieritas

Timbul bila variabel-variabel independen tidak independen satu sama lain. bila dua variabel independen atau lebih saling tergantung atau

yang satu tergantung pada yang lainnya, maka koefisien b untuk masing-masing variabel

menjadi bias.

Heteroskedastisitas

Analisis regresi menganggap kesalahan bersifat homoskedastis yaitu asumsi bahwa residu atau deviasi garis yang paling tepat muncul secara

random sesuai dengan besarnya variabel-variabel independen.

Otokorelasi

Masalah lain yang timbul bila kesalahan tidak sesuai dengan batasan yang disyaratkan oleh analisis regresi. Pola ini menunjukkan bahwa

beberapa variabel lain berubah secara sistematis dan memepengaruhi variabel dependen