estimasi permintaan
TRANSCRIPT
![Page 1: estimasi permintaan](https://reader031.vdokumen.com/reader031/viewer/2022012305/58ed24701a28abf63c8b45cb/html5/thumbnails/1.jpg)
Bab 4Estimasi Permintaan
![Page 2: estimasi permintaan](https://reader031.vdokumen.com/reader031/viewer/2022012305/58ed24701a28abf63c8b45cb/html5/thumbnails/2.jpg)
Pertanyaan Umum Tentang Permintaan• Seberapa besar penerimaan perusahaan akan
berubah setelah adanya peningkatan harga?• Berapa banyak produk yang diminta apabila
konsumen naik pendapatannya?• Berapa banyak kenaikan penjualan apabila
perusahaan mengeluarkan biaya iklan dalam jumlah tertentu?
• Berapa banyak Permintaan akan jatuh apabila pesaing menaikkan biaya iklan atau menurunkan harga?
![Page 3: estimasi permintaan](https://reader031.vdokumen.com/reader031/viewer/2022012305/58ed24701a28abf63c8b45cb/html5/thumbnails/3.jpg)
Masalah Identifikasi• Masalah identifikasi merujuk pada beberapa
kesulitan menurunkan kurva permintaan dari data yang ada dipasar
• Kurva permintaan biasanya di estimasi dari kuantitas dan harga produk dari pasar
• Akan tetapi kesulitannya adalah waktu, pasar, selera, pendapatan, harga komoditas yang berhubungan selalu berubah
SULIT UNTUK DIIDENTIFIKASIKAN
![Page 4: estimasi permintaan](https://reader031.vdokumen.com/reader031/viewer/2022012305/58ed24701a28abf63c8b45cb/html5/thumbnails/4.jpg)
Estimasi Permintaan:Pendekatan Riset Pemasaran
• Survei Konsumen : mensurvei konsumen bgm reaksi tehd jumlah yg diminta jika ada perubahan harga, pendapatan, dll menggunakan kuisioner
• Penelitian Observasi : pengumpulan informasi ttg preferensi konsumen dgn mengamati bgmana mereka membeli dan menggunakan produk
• Klinik Konsumen : eksperimen lab dimana partisipan diberi sejumlah uang tertentu dan diminta membelanjakannya dalam suatu toko simulasi dan mengamati bgmana reaksi mereka jika terjadi perubahan harga, pendapatan, selera, dll
• Eksperimen Pasar : mirip klinik konsumen, tetapi dilaksanakan di pasar yang sesungguhnya
![Page 5: estimasi permintaan](https://reader031.vdokumen.com/reader031/viewer/2022012305/58ed24701a28abf63c8b45cb/html5/thumbnails/5.jpg)
Scatter DiagramYear X Y
1 10 44
2 9 40
3 11 42
4 12 46
5 11 48
6 12 52
7 13 54
8 13 58
9 14 56
10 15 60
Pengenalan Terhadap Analisis RegresiPengeluaran Iklan (X) & Penjualan (Y)
Persamaan Regresi : Y = a + bX
![Page 6: estimasi permintaan](https://reader031.vdokumen.com/reader031/viewer/2022012305/58ed24701a28abf63c8b45cb/html5/thumbnails/6.jpg)
Analisis Regresi• Garis Regresi : Line of
Best Fit• Garis Regresi :
meminimumkan jumlah dari simpangan kuadrat pada sumbu vertikal (et) dari setiap titik pada garis regresi tersebut.
• Metode OLS (Ordinary Least Squares): metode jumlah kuadrat terkecil
ˆt t te Y Y
![Page 7: estimasi permintaan](https://reader031.vdokumen.com/reader031/viewer/2022012305/58ed24701a28abf63c8b45cb/html5/thumbnails/7.jpg)
Analisis Regresi Sederhana• Analisis Regresi Sederhana hanya melakukan analisis
regresi untuk 2 variabel saja (1 variabel independent & 1 variabel depedent)
• Proses-proses:1. Menghitung nilai a (titik potong vertikal) dan nilai b
(koefisien kemiringan dari garis regresi2. Mengadakan uji signifikasi dari estimasi parameter3. Membuat interval keyakinan untuk parameter
sebenarnya
![Page 8: estimasi permintaan](https://reader031.vdokumen.com/reader031/viewer/2022012305/58ed24701a28abf63c8b45cb/html5/thumbnails/8.jpg)
Metode OLS (Ordinary Least Square)• Tujuan analisis regresi adalah untuk
menghasilkan nilai estimasi a dan b dari garis regresi
= +
= Estimasi Penjualan tahun t = Estimasi Tingkat pengeluaran iklan pada tahun t = Estimasi nilai a (titik potong vertikal) = Estimasi nilai b (Koefisien)
= =
Deviasi dari galat () dari setiap observasi penjualan (yang berasal dari garis regresi ()
2 2 2
1 1 1
ˆˆ ˆ( ) ( )n n n
t t t t tt t t
e Y Y Y a bX
Jumlah Simpangan kuadrat atau galat (keseluruhan observasi) :
![Page 9: estimasi permintaan](https://reader031.vdokumen.com/reader031/viewer/2022012305/58ed24701a28abf63c8b45cb/html5/thumbnails/9.jpg)
Estimasi nilai a & b didapatkan dari meminimumkan jumlah simpangan kuadrat
1
2
1
( )( )ˆ
( )
n
t tt
n
tt
X X Y Yb
X X
ˆa Y bX
Estimasi nilai a & b dengan Metode OLS
dan adalah nilai rata-rata dari &
![Page 10: estimasi permintaan](https://reader031.vdokumen.com/reader031/viewer/2022012305/58ed24701a28abf63c8b45cb/html5/thumbnails/10.jpg)
Contoh Estimasi dgn OLS
Contoh Estimasi
1 10 44 -2 -6 122 9 40 -3 -10 303 11 42 -1 -8 84 12 46 0 -4 05 11 48 -1 -2 26 12 52 0 2 07 13 54 1 4 48 13 58 1 8 89 14 56 2 6 12
10 15 60 3 10 30120 500 106
4910101149
30
Time tX tY tX X tY Y ( )( )t tX X Y Y 2( )tX X
10n
1
120 1210
nt
t
XXn
1
500 5010
nt
t
YYn
1
120n
tt
X
1
500n
tt
Y
2
1
( ) 30n
tt
X X
1
( )( ) 106n
t tt
X X Y Y
106ˆ 3.53330
b
ˆ 50 (3.533)(12) 7.60a = 7,60 + 3,53
![Page 11: estimasi permintaan](https://reader031.vdokumen.com/reader031/viewer/2022012305/58ed24701a28abf63c8b45cb/html5/thumbnails/11.jpg)
Uji Signifikasi Estimasi Parameter
• Untuk menguji hipotesis bahwa b adalah signifikan scr statistik (bahwa iklan mempengaruhi penjualan secara positif perlu uji signifikasi
• Langkah 1: Tentukan Galat baku (standard error/SE) dari b yaitu sebagai berikut
2 2
ˆ 2 2
ˆ( )( ) ( ) ( ) ( )
t tb
t t
Y Y es
n k X X n k X X
n = Jumlah observasi/sampelk = jumlah koefisien/variabelDerajat kebebasan = n-k
![Page 12: estimasi permintaan](https://reader031.vdokumen.com/reader031/viewer/2022012305/58ed24701a28abf63c8b45cb/html5/thumbnails/12.jpg)
Contoh Perhitungan
2 2
1 1
ˆ( ) 65.4830n n
t t tt t
e Y Y
2
1
( ) 30n
tt
X X
2
ˆ 2
ˆ( ) 65.4830 0.52( ) ( ) (10 2)(30)
tb
t
Y Ys
n k X X
1 10 44 42.90
2 9 40 39.37
3 11 42 46.43
4 12 46 49.96
5 11 48 46.43
6 12 52 49.96
7 13 54 53.49
8 13 58 53.49
9 14 56 57.02
10 15 60 60.55
1.10 1.2100 4
0.63 0.3969 9
-4.43 19.6249 1
-3.96 15.6816 0
1.57 2.4649 1
2.04 4.1616 0
0.51 0.2601 1
4.51 20.3401 1
-1.02 1.0404 4
-0.55 0.3025 9
65.4830 30
Time tX tY tY ˆt t te Y Y 2 2ˆ( )t t te Y Y 2( )tX X
Uji Signifikasi Estimasi Parameter
![Page 13: estimasi permintaan](https://reader031.vdokumen.com/reader031/viewer/2022012305/58ed24701a28abf63c8b45cb/html5/thumbnails/13.jpg)
Uji t Untuk Signifikasi
Perhitungan : t-Statistic
ˆ
ˆ 3.53 6.790.52
b
bts
Derajat Bebas = (n-k) = (10-2) = 8
Critical Value at 5% level dari tabel t =2.306
![Page 14: estimasi permintaan](https://reader031.vdokumen.com/reader031/viewer/2022012305/58ed24701a28abf63c8b45cb/html5/thumbnails/14.jpg)
Uji Kecocokan Model & Korelasi
Decomposition of Sum of Squares
2 2 2ˆ ˆ( ) ( ) ( )t t tY Y Y Y Y Y Total Variation = Explained Variation + Unexplained Variation
• Selain menguji signifikasi , kita juga dapat menguji kekuatan variabel penjelas secara keseluruhan dari keseluruhan regresi
• Ini didapat dengan menghitung koefisien determinasi (• Koefisien Determinasi dinayatakan sebagai proporsi dari
variasi total atau disperse dari variabel terikat yang bisa dijelaskan oleh variasi dari variabel-variabel bebas atau penjelas pada regresi
Langkah-Langkahnya:
![Page 15: estimasi permintaan](https://reader031.vdokumen.com/reader031/viewer/2022012305/58ed24701a28abf63c8b45cb/html5/thumbnails/15.jpg)
Variasi Total Yang bisa dijelaskan dan yang tidak bisa dijelaskan
![Page 16: estimasi permintaan](https://reader031.vdokumen.com/reader031/viewer/2022012305/58ed24701a28abf63c8b45cb/html5/thumbnails/16.jpg)
Contoh Estimasi Koefisien Determinasi
![Page 17: estimasi permintaan](https://reader031.vdokumen.com/reader031/viewer/2022012305/58ed24701a28abf63c8b45cb/html5/thumbnails/17.jpg)
22
2
ˆ( )( )t
Y YExplainedVariationRTotalVariation Y Y
2 373.84 0.85440.00
R
Koefisien Determinasi
![Page 18: estimasi permintaan](https://reader031.vdokumen.com/reader031/viewer/2022012305/58ed24701a28abf63c8b45cb/html5/thumbnails/18.jpg)
2 ˆr R with the signof b
0.85 0.92r
1 1r
Koefisien Korelasi
![Page 19: estimasi permintaan](https://reader031.vdokumen.com/reader031/viewer/2022012305/58ed24701a28abf63c8b45cb/html5/thumbnails/19.jpg)
Analisis Regresi Berganda
• Apabila saat variabel Dependent (Terikat) yang kita cari untuk dijelaskan, dihipotesis tergantung pada lebih dari satu variabel bebas/penjelas.
Fungsi linearnya:
1 1 2 2 ' 'k kY a b X b X b X
![Page 20: estimasi permintaan](https://reader031.vdokumen.com/reader031/viewer/2022012305/58ed24701a28abf63c8b45cb/html5/thumbnails/20.jpg)
Contoh Perhitungan Analisis Regresi Berganda
![Page 21: estimasi permintaan](https://reader031.vdokumen.com/reader031/viewer/2022012305/58ed24701a28abf63c8b45cb/html5/thumbnails/21.jpg)
Koefisien Determinasi & yang disesuaikan
2 2 ( 1)1 (1 )( )nR Rn k
• Koefisien Determinasi mengukur proporsi dari variasi total variabel terikat yang dijelaskan oleh variabel bebas
• Akan tetapi di analisis regresi berganda, dengan mempertimbangkan besaran derajat kebebasan menurun sehubungan denga bertambahnya variabel bebas, R2 perlu disesuaikan, sbb:
![Page 22: estimasi permintaan](https://reader031.vdokumen.com/reader031/viewer/2022012305/58ed24701a28abf63c8b45cb/html5/thumbnails/22.jpg)
Analisis Varians/Uji F
• Kekuatan menerangkan secara keseluruhan regresi dapat diuji dengan menggunakan analisis varians
/( 1)/( )
ExplainedVariation kFUnexplainedVariation n k
2
2
/( 1)(1 ) /( )R kFR n k
![Page 23: estimasi permintaan](https://reader031.vdokumen.com/reader031/viewer/2022012305/58ed24701a28abf63c8b45cb/html5/thumbnails/23.jpg)
Multikolinieritas
• Merupakan korelasi (keterkaitan) yang tinggi antara variabel-variabel bebas dalam suatu model regresi linear berganda
• Alat statistik yang sering dipergunakan untuk menguji multikolinearitas adalah1.Variance Inflation Factor (VIF), 2.Korelasi Pearson antara variabel-variabel bebas,
atau 3.Eigenvalues dan Condition Index (CI)
![Page 24: estimasi permintaan](https://reader031.vdokumen.com/reader031/viewer/2022012305/58ed24701a28abf63c8b45cb/html5/thumbnails/24.jpg)
Heteroskedisitas• Merupakan ketidaksamaan varians dari residual satu ke
pengamatan ke pengamatan yang lain di suatu regresi berganda
• Model regresi yang memenuhi persyaratan adalah di mana terdapat kesamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap (Homoskedisitas)
• Biasanya terdapat pada data cross section• Deteksi heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan
1.Metode scatter plot dengan memplotkan nilai ZPRED (nilai prediksi) dengan SRESID (nilai residualnya)
2.Uji Glejser, Uji Park, Uji White
![Page 25: estimasi permintaan](https://reader031.vdokumen.com/reader031/viewer/2022012305/58ed24701a28abf63c8b45cb/html5/thumbnails/25.jpg)
Autokorelasi• Terjadi korelasi antara suatu periode t dengan
periode sebelumnya (t -1).• Analisis regresi adalah untuk melihat pengaruh
antara variabel bebas terhadap variabel terikat, jadi tidak boleh ada korelasi antara observasi dengan data observasi sebelumnya
• Uji autokorelasi hanya dilakukan pada data time series (runtut waktu) dan tidak perlu dilakukan pada data cross section
![Page 26: estimasi permintaan](https://reader031.vdokumen.com/reader031/viewer/2022012305/58ed24701a28abf63c8b45cb/html5/thumbnails/26.jpg)
Langkah-Langkah Estimasi Permintaan dengan Regresi
• Spesifikasi Model dengan Cara Mengidentifikasi Variabel-Variabel, misalnya :Qd = f (Px, I, Py, A, T)
• Pengumpulan Data• Spesifikasi Bentuk Persamaan Permintaan
Linier : Qd = A - a1Px + a2 I + a3 Py + a4 A + a5 T
Pangkat : Qd = A(Px)b(Py)c
• Estimasi Nilai-Nilai Parameter• Pengujian Hasil