4. Estimasi Permintaan (kelompok 6).docx

TUGAS MAKALAH KELOMPOK “ESTIMASI PERMINTAAN”

DISUSUN OLEH:

KELOMPOK 6 MITA

(A021171012)

SURAYA AINUN LESTARI

(A021171505)

AHMAD YASIR

(A021171534)

EKONOMI MANAJERIAL FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS HASANUDDIN 2018

1

KATA PENGANTAR

Puji syukur kehadirat Tuhan Yang Maha Esa atas segala rahmatNYA sehingga makalah ini dapat tersusun hingga selesai . Tidak lupa kami juga mengucapkan banyak terimakasih atas bantuan dari pihak yang telah berkontribusi dengan memberikan sumbangan baik materi maupun pikirannya.

Dan harapan kami semoga makalah ini dapat menambah pengetahuan dan pengalaman bagi para pembaca, Untuk ke depannya dapat memperbaiki bentuk maupun menambah isi makalah agar menjadi lebih baik lagi.

Karena keterbatasan pengetahuan maupun pengalaman kami, Kami yakin masih banyak kekurangan dalam makalah ini, Oleh karena itu kami sangat mengharapkan saran dan kritik yang membangun dari pembaca demi kesempurnaan makalah ini.

Makassar, 20 september 2018

Penyusun

2

DAFTAR ISI

BAB I PENDAHULUAN A. LATAR BELAKANG…………………….…………………….

4

B. RUMUSAN MASALAH…………………………….…………. 4 C. TUJUAN…………………………………………….…………..

5

BAB II PEMBAHASAN 1.1 Masalah Identifikasi ..................................................................

6

2.1 Pendekatan Penelitian Pemasaran Untuk Estimasi Permintaan

6

3.1 Pengenalan Terhadap Analisis Regresi .....................................

9

4.1 Analisis Regresi Sederhana. ......................................................

10

5.1 Analisis Regresi Berganda ........................................................

13

6.1 Masalah Dalam Analisis Regresi ..............................................

14

7.1 Estimasi Permintaan Dengan Analisis Regresi .........................

15

8.1 Mengestimasi Permintaan Ekspor Dan Impor Amerika Serikat.

17

BAB III PENUTUP A. KESIMPULAN………………………………………………..

19

B. DAFTAR PUSTAKA……………………………………...….. 20 C. PERTANYAAN.................................................................

21

3

BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Dalam kegiatan perekonomian, tidak terlepas dari adanya permintaan dan penawaran. Pada kesempatan kali ini, saya akan membahasa masalah “Estimasi Permintaan”. Estimasi Permintaan itu ada yang di lakukan secara langsung dan tidak langsung. Yaitu estimasi yang bersifat kualitatif direktif. Diantaranya, Customer Survey, Metode Observasi, dan Metode Market Eksperimen. Selain itu, agar hasil analisis ini bersifat mendalam kita harus menggunakan analisis kuantitatif. Analisis kuantitatif yang sering digunakan adalah analisis Regresi. Pada makalah ini, akan di bahas juga contoh analis yang menggunakan metode “Regresi”. Dan contoh penggunaan dari metode Regresi tersebut.Akan di bahas, gambaran umum dari Pendekatan Riset Pemasaran itu seperti apa, dan akan di bahas lagi secara mendetail.

B. Rumusan Masalah Berdasar latar belakang yang di atas, dapat tersusun beberapa rumusan masalah sebagai berikut: 1.1 Masalah Identifikasi 2.1 Pendekatan Penelitian Pemasaran Untuk Estimasi Permintaan 3.1 Pengenalan Terhadap Analisis Regresi 4.1 Analisis Regresi Sederhana. 5.1 Analisis Regresi Berganda 6.1 Masalah Dalam Analisis Regresi 7.1 Estimasi Permintaan Dengan Analisis Regresi 8.1 Mengestimasi Permintaan Ekspor Dan Impor Amerika Serikat 4

C. Tujuan Pada Makalah Estimasi permintaan ini memiliki Tujuan yaitu, antara lain: 1.1 Masalah Identifikasi 2.1 Pendekatan Penelitian Pemasaran Untuk Estimasi Permintaan 3.1 Pengenalan Terhadap Analisis Regresi 4.1 Analisis Regresi Sederhana. 5.1 Analisis Regresi Berganda 6.1 Masalah Dalam Analisis Regresi 7.1 Estimasi Permintaan Dengan Analisis Regresi 8.1 Mengestimasi Permintaan Ekspor Dan Impor Amerika Serikat

5

BAB II PEMBAHASAN

1.1 MASALAH IDENTIFIKASI Kurva permintaan untuk suatu komoditas biasanya diestimasi dari data yang ada dipasar tentang kuantitas yang dibeli dari suatu komoditas pada berbagai tingkat harga dalam jangka waktu tertentu (menggunakan deret waktu) atau berbagai unit komsumsi atau pasar pada saat waktu (menggunakan data kerat-lintang). Namun demikian,dengan hanya menyatukan observasi harga –kuantitas begitu saj dalam suatu grafik tidak akan dapat menghasilkan kurva permintaan untuk komoditas tersebut. Alasannya adalah bahwa setiap observasi harga-kuantitas diperoleh dari perpotongan permintaan dan penawaran dari komoditas yang berbeda tersebut (tetapi dalam hal ini tidak ikut di observasi). Dengan berjalannya waktu atau melintasi individual atau pasar yang berbeda, permintaan untuk suatu komoditas bergesar atau berbeda karena perubahan perbedaan dalam masalah selera, pendapatan, harga komoditas yang berhubungan, dan sebagainya. Sama halnya dengan kurva penawaran yang juga bergeser atau berbeda dengna berjalannya waktu atau untuk individu atau pasar yang berbeda karena adanya perubahan atau perbedaan teknologi, harga faktor produksi, dan kondisi cuaca. Perpotongan (keseimbangan) dari kurva permintaan dan penawaran yang berbeda tetapi tidak diketahui itu menghasilkan observasi harga-kuantitas yang berbeda-beda. (jika kurva permintaan dan penawaran bergeser atau berbeda, harga dari komoditas akan tetap sama). Oleh karena itu, dengan hanya menggabungkan observasi yang berbeda-beda tentang harga –kuantitas, kita tidak menghasilkan kurva permintaan untuk komoditas tersebut. Kurva pemintaantidak dapat diidentifikasi dengan sesederhana itu. Ini dikenal dengan istilah masalah identifikasi.

2.1 PENDEKATAN PENELITIAN PEMASARAN UNTUK ESTIMASI PERMINTAAN Analisis Regresi sejauh ini merupakan metode yang sangat penting dan berguna untuk mengestimasi permintaan, pendekatan penelitian, dan dalam hal ini pemasaran juga sering digunakan. 6

Ada 3 cara pendekatan Pemasaran untuk Estimasi Permintaan, yaitu survei konsumen, penelitian observasi, klinik konsumen, dan eksperimen pasar. a. Survei Konsumen Survei konsumen merupakan survei yang ditujukan kepada konsumen yang berguna untuk menyurvei konsumen yaitu bagaimana reaksi terhadap jumlah yang diminta jika ada perubahan harga. Survei ini dapat dilakukan dengan mencegah dan menanyai orang-orang pada suatu pusat perbelanjaan atau dengan menyusun daftar pertanyaan (kuisioner) untuk dibagikan kepda sampel konsumen tertentu oleh para penanya (interviewer). Teorinya, kuesioner konsumen dapat menyediakan informasi yang sangat berguna bagi perusahaan. Dalam kenyataan, banyak juga yang menagalami bias karena konsumen tidak mau atau tidak bisa memberikan jawaban yang akurat. Suatu saat konsumen memberikan jawaban yang menurut mereka lebih dapat diterima daripada mengemukakan preferensi mereka yang sesungguhnya. Tergantung dari ukuran sampel yang dipilih dan kelengkapan dari analisis, survei konsumen juga menjadi sangat mahal. Karena keterbatasan survei dari konsumen, maka banyak perusahaan yang menggantikan atau melengkapi survei tersebut dengan penelitian observasi (observational research). Penelitian Observasi Penelitian observasi ini mengacu pada pengumpulan informasi tentang preferensi konsumen dengan mengamati bagaimana mereka membeli dan menggunakan berbagai produk. Sebagai contoh, penelitian observasi telah membawa beberapa pembuat mobil untuk mengambil kesimpulan bahwa banyak orang yang berpikir mobil mereka merupakan hasil karya seni yang membantu kemanapun mereka pergi. Penelitian observasi ini juga menujukkan bahwa konsumen cenderung memilih beberapa jenis obat masuk angin dan tidak hanya satu. Namun demikian penelitian observasi tidak mngtakan bahwa survei konsumen itu tidak berguna. Suatu saat, survei merupakan satu-satunya cara untuk mendapatkan informasi tentang respon yang mungkin dari konsumen. Sebagai contoh, jika sebuah perusahaan berpikir untuk memperkenalkan suatu produk baru atau mengubah kualitas dari yang sudah ada, satu- satunya cara bagi perusahaan untuk menguji reaksi konsumen adalah dengan secara langsung menanyakan kepada mereka karena tidak ada data lainnya yang tersedia. Dari hasil survei, peneliti kemudian mencoba untuk menentukan karakteristik demografis dari konsumen yang berkemungkinan besar membeli satu jenis produk tertentu. Hal yang sama mungkin juga terjadi dalam pendeteksian perubahan dalam selera konsumen dan pilihannya serta dalam menentukan ekspektasi 7

konsumen tentang harga dan kondisi bisnis di masa yang akan datang. Survei konsumen juga dpat berguna dalam mendeteksi kepedulian konsumen tentang iklan dari perusahaan. Lebih jauh lagi, jika survei menunjukan bahwa konsumen tidak tanggap terhadap perubahan harga antar produk perusahaan pesaing. Ini merupakan indikasi yang bagus bahwa permintaan terhadap produk perusahaan adalah inelastis. b. Klinik Konsumen Pasar simulasi atau klinik konsumen merupakan eksperimen laboratorium dimana sejumlah partisipan diberikan sejumlah uang tertentu dan diminta untuk membelanjakannya dalam suatu toko simulasi dan melihat bagaimana mereka memberikan reaksi terhadap perubahan dalam harga komoditas, pengemasan produk, pemajangan, harga produk pesaing, selera, dan faktor lainnya yang memengaruhi permintaan. Partisaipan dalam eksperimen ini dapat dipilih sedekat mungkin yang mewakili karakteristik sosioekonomi dari pasar yang dituju. Partisipan mempunyai intensif dalam membeli komoditas yang mereka inginkan karena biasanya mereka diizinkan untuk tetap membeli barang tersebut sehingga, klinik konsumen lebih realistis dibandingkan survei konsumen. Klinik konsumen juga menghadapi beberpa keterbatasan yang cukup serius. Pertama, hasilnya di pertanyakan karena partisipan tahu bahwa mereka dalam situasi yang dibuat dan bahwa mereka sedang di observasi. Maka dari itu, ada kemungkinan mereka tidak bertindak secara normal, seperti jika mereka berada dalam situasi pasar yang sesunguhnya. Kedua, sampel dari partisipan yang diambil harus lebih kecil karena biaya yang besar dalam melakukan eksperimen ini. Mengestimasi suatu bentuk perilaku pasar berdasarkan hasil eksperimen yang didasari oleh sampel yang kecil dapat mejdai sangat berbahaya. Disamping kelemahan tersebut, klinik konsumen dapat menghasilkan informasi yang berguna tentang permintaan tehadap produk perusahaan, terutama jika klinik konsumen dilengkapi dengan survei konsumen. c. Eksperimen Pasar Eksperimen Pasar (market experiments) diadakan di pasar yang sesungguhnya yang membelanjakan uangnya untuk barang dan jasa yang mereka inginkan. Terdapat banyak cara untuk melakukan ekperimen ini . Salah satu metodenya adalah dengan memilih beberapa pasar dengan karakteristik sosioekonomi yang mirip dan mengubah harga komoditas di dalam beberapa toko atau pasar, mengubah bungkus di pasar atau toko yang lain serta mengubah jumlah dan tipe peromosi di pasar atau toko yang lainnya, kemudian merekam respon yang dilakukan oleh konsumen dibeberapa pasar tersebut. Dengan menggunakan data sensus atau survei tehadap berbagai macam pasar, sebuah perusahaan juga dapat menentukan efek 8

dari umur, jenis kelamin, tingkat pendidikan, pendapatan, jumlah keluarga dan lainnya terhadap pemintaan akan komoditas. Bahkan, perusahaan dapat mengubah satu hal dalam pasar tetentu dalam jangka waktu tertentu dan merekam respon konsumennya bahwa mereka merupakan bagian dari satu eksperimen. Eksperimen ini juga memiliki beberapa kekurangan yang serius, salah satunya dalam rangka menjaga biaya tetap rendah, eksperimen biasanya tetap dilakukan dalam skala yang terbatas dan dalam jangka waktu yang relatif singkat, sehingga gambarannya terhadap seluruh pasar dan untuk jangka waktu yang lebih panjang patut dipertanyakan. Mereka juga dapat memonitor eksperimen ini dan mengambil keuntungan informasi yang bermanfaat yang tidak ingin dibuka oleh perusahaan. Akhirnya sebuah perusahaan dapat secara permanen kehilangan pelanggan karena proses peningkatan harganya selama eksperimen berlangsung dengan harga yang relatif tinggi. Disamping kekurangan tersebut eksperimen pasar dapat berguna bagi perusahaan dalam menentukan strategi penetuan harganya yang terbaik dan menguji beberapa jenis bungkus yang berbeda, promosi dan kualitas produk. Eksperimen pasar yang utama benar-benar berguna dalam proses pengenalan produk dimana tidak ada data lainnya yang tersedia. Ia juga menjadi sangat bermanfaat dalam menguji hasil dari teknik statistik yang lainnya yang digunakn untuk mengestimasi permintaan dan dalam menyediakan beberapa data yang diperlukan untuk teknik statisktik yang lainnya dari estimasi permintaan. 3.1 PENGENALAN TERHADAP ANALISIS REGRESI Analisis Regresi adalah merupakan teknik statistik yang dapat menghasilkan garis yang paling baik yang cocokdengan data yang sesuai dengan criteria statistika yang objektif, sehingga semua peneliti yang melihat data yang sama akan mempunyai hasil yang sama. Dalam analisis regresi ada yang dikenal dengan, garis regresi, metode kuadrat kecil biasa, dan metode kuadrat terkecil. Garis Regresi adalah merupakan garis yang meminimumkan jumlah dari simpangan kuadrat pada sumbu vertikal dari setiap titik regresi tersebut. Metode Kuadrat Kecil Biasa, adalah gari regresi yang memenuhi mitode kuadrat terkecil. Korelasi dan regresi keduanya mempunyai hubungan yang sangat erat. Setiap regresi pasti ada korelasinya, tetapi korelasi belum tentu dilanjutkan dengan regresi. Korelasi yang tidak dilanjutkan dengan regresi, adalah korelasi antara dua variabel yang tidak mempunyai hubungan kasual/sebab akibat, atau hubungan fungsional. 9

Untuk menetapkan kedua variabel mempunyai hubungan kusal atau tidak, maka harus didasarkan pada teori atau konsep-konsep tentang dua variabel tersebut. Hubungan antara panas dengan tingkat muai panjang, dapat dikatakan sebagai hubungan yang kausal, hubungan antara kepemimpinan dengan kepuasan kerja pegawai dapat dikatakan hubungan yang fungsional, hubungan antara kupukupu yang datang dengan banyaknya tamu di rumah bukan merupakan hubungan kausal maupun fungsional. Kita gunakan analisis regresi bila kita ingin mengetahui bagaimana variabal dependen/kriteria dapat diprediksikan melalui variabel independen atu variabel prediktor, secara individual. Dampak dari penggunaan analisis regresi dapat digunakan untuk memutuskan apakah naik dan menurunnya variabel dependen dapat dilakukan melalui menaikan dan menurunkan keadaan variabel independen, atau meningkatkan keadaan variabel dependen dapat dilakukan dengan meningkatkan variabel independen/dan sebaliknya. Regresi sederhana didasarkan pada hubungan fungsional ataupun kausal antara satu variabel independen dengan satu variabel dependen. Persamaan umum regresi linier sederhana adalah : Y  a  bX Dimana : Y = subyek dalam variabel dependen yang diprediksikan a = harga Y bila X = 0 (harga konstan) 30 b = angka arah atau koefisien regresi, yang menunjukkan angka peningkatan ataupun penurunan variabel dependen yang didasarkan pada variabel independen. Bila b (+) maka naik, dan bila (-) maka terjadi penurunan. X = subyek pada variabel Independen yang mempunyai nilai tertentu Secara teknis harga b merupakan tangen dari (perbandingan) antara panjang garis variabel Independen dengan variabel dependen, setelah persamaan regresi ditemukan. 4.1 ANALISIS AGRESI SEDERHANA Regresi Sederhana, dalam bagian ini kita dapat menghitung: (1) metode kuadrat sederhana, (2)Mengadakan Uji signifikansi estimasi-estimasi parameter, (3) 10

Aspek lainnya dalam uji signifikansi dan interval keyakinan, (4) uji kecocokan medel dan klerasi. 1) Metode kuadrat terkecil biasa,

2) Uji signifikansi estimai parameter Untuk menguji hipotesis bahwa b adalah signifikan secara statistic, maka

Uji signifikansi biasanya tidak dilakukan untuk koefisien a (titik potong vertical), karena koefisien ini biasanya mempunyai tingkat signifikansi yang kecil atau tidak sama sekali. Maka perlu kita ingat, bahwa semakin besar derajat kebebasan (semakin besar jumlah observasi atau titik data dalam hubungan terhadap jumlah parameter yang diestimasi dalam analisis regresi), semakin kecil nilai kritis t tingkat signifikansi yang kita pilih, jadi semakin besar nilai derajat kebebasan, semakin munkin bagi kita untuk menerima hipotesis yang mengatakan adanya hubungan yang signifikan secara statistik antara variabel bebas dan variabel terikat. 3) Aspek lainnya dalam uji signifikansi dan interval keyakinan Kita dapat menguji suatu hipotesis yang mengatakan bahwa koefesien kemiringan itu berbeda dari nol pada tingkat signifikansi 1 persen dan bukannya 5 persen. Dalam hal ini kita hanya mengizinkan 1 kemungkinan salah pada 100 kemungkinan yang ada . Kita menerima hipotesis yang menyatakan bahwa terdapat pula hubungan yang singnifikan antara X dan Y pada tingakt 1 persen juga. Meskipun uji 11

signifikan kadang dilakukan pada tingkat 1 persen atau bahkan pada tingakat signifikan 10 persen, lebih umum menggunakan tingkat 5 persen. 4) Uji kecocokan model dan korelasi Kita akan menguji kekuatan variabel penjelas secara keseluruhan dari keseluruhan regresi, hal ini dengan menghitung nilai koefisien determinasi, yang biasanya disimbolkan

dengan R2 (coefficient of determination). R2, dinyatakan sebagai proporsi dari variasi total atau disperse dari variabel terikat (disekitar reratanya) yang bias dijelaskan oleh variasi dari variabel-variabel bebas atau penjelas pada regresi. Variasi total pada variabel terikat, ∑(Yt – Y)2, sama dengan variasi yang dapat dijelaskan, ∑(Ýt – Ỹ)2, ditambah Variasi yang tidak dapat dijelaskan atau residual, ∑(Yt – Y)2.

Ada dua hal yang diperhatikan dalam koefisien determinasi, 1. Akar kuadrat dari koefisien determinasi R2, merupakan nilai absolute dari koefisien korelasi, yang dituliskan sebagai r. Dimana: r = √R2. Ini merupakan ukuran sederhana dari derajat hubungan atau kovarian yang ada antara variabel X dan Y. Tanda dari koefisien korelasi (r) adalah sama dengan tanda dari koefisien kemiringan hasil estimasi (b). 2. Walaupun analisis regresi menerangakan hubungan sebab akibat (bahwa variasi X mengakibatkan variasi Y ), ini hanya teori, karena sesungguhnya adalah mungkin koefisien determinasi (R2) yang tinggi dan korelasi (r) antara X dan Y dapat mengarah pada faktor

12

lainya yang saling mempengaruhi antara keduanya, X dan Y yang tidak termasuk pada analisis regresi.

5.1 ANALISIS REGRESI BERGANDA Model regresi berganda, pada saat variabel yang kita cari untuk dijelaskan, hipotesis tergantung pada leih dari satu vriabel bebas atau variabel penjelas, kita memiliki analisis regresi berganda. Mdel regerisinya dapat di tulis sebagai

Dimana Y adalah variabel terikat merupakan penerimaan penjualan perusahaan . X1 merupakan pengeluaran iklan perusahaan, dan X2 merupakan pengeluaran untuk biaya pengendalian mutu. Koefisien a, b1, b2 merupakan parameter yang harus diestimasi. Koefisien determinasi dan R2 yang disesuaikan yaitu sebagai berikut:

Analisis varians.

Kekuatan menerangkan secara seluruhnya dari keseluruhan regresi dapat diuji dengan menggunakan analisis varians (analysis of variance). Ini menggunakan rasi (F). F digunakan untuk menguji hipotesis bahwa variasi dari semua variabel bebas (X) menjelaskan proporsi yang signifikan dari variasi pada variabel terikat (Y). Statistik F untuk menguji hipotesis nol bahwa semua koefisien regresi sama dengan 13

nol melawan hipotesis altrenatif bahwa tidak semuanya sama dengan nol. Nilai statistik (F) dapat dirumuskan:

6.1 MASALAH DALAM ANALISIS REGRESI Analisis regresi dapat menghadapi beberapa masalah yang serius yaitu: · Multikolinearitas, mengacu pada situasi dimana dua atau lebih variabel penjelas dalam suatu regresi mempunyai korelasi yang tinggi. Multikolinearitas, mengacu kepada situasi dimana dua atau lebih variabel penjelas dalam suatu regresi mempunyai

korelasi

yang

tinggi.

Misalkan

sebuah

perusahaan

menjaga

pengeluarannya yaitu pengeluaran pengendalian mutu dan pengeluaran iklan agar tetap konstan agar kedua tipe pengeluaran ini akan sangat kolinear. Dalam hal ini, regresi dari penjualan terhadap pengeluaran iklan dan pengeluaran pengandalian mutu akan menghasilkan nilai jual yang lebih besar. Disini akan dijelaskan bagian analisis regresi yang dapat berupa masalah namerik yang pada gilirannya mengakibatkan ketidak cermatan taksiran dari koefisien regresi dan variansi. a. Kekolinearan dengan dua variabel bebas. Masalah kekolinearan dapat diillustrasikan dengan contoh sederhana regresi dengan dua variabel bebas. Perhatikan model Yi = βo + β1 Xi1 + β2 Xi2 + ε1, i = 1,2…..n · Heteroskedastisitas, hal ini timbul pada saat asumsi bahwa varians dari factor galat adalah konstan untuk semua nilai variabel bebas (Y) yang tidak dipenuhi. Masalah serius lainnya yang mungkin kita hadapi dalam analisis regresi adalah heteroskedastisitas. Ini timbul pada saat asumsi bahwa variant dari factor konstan untuk semua nilai dari variabel bebas yang tidak terpenuhi. Hal ini sering kali muncul dalam cros-sectional data (data dari sample keluarga, perusahaan atau unit ekonomi lainnya untuk tahun tertentu atau untuk priode waktu yang lain). Sebagai contoh, yang berhubungan dengan pengeluaran dari keluarga yang berpendapatan rendah biasanya lebih kecil dibandingkan dari keluarga yang berpendapatan tinggi karena kebanyakan pengeluaran keluarga yang berpendapatan rendah biasanya merupakan barang kebutuhan pokok, dengan kemungkinan yang terbatas untuk kehendak lainnya. Maka, jika data tentang pengeluaran keluarga digunakan sebagai variabel penjelas, analisis 14

regresi akan cenderung memiliki masalah heteroskedastisitas. Gangguan heteroskedastisitas ini membawa kita pada hasil uji statistic yang tidak tepat serta interval keyakinan untuk estimasi parameter yang kurang tepat pula. Peneliti bisa menghilangkan masalah ini dengan menggunakan logaritma dari variabel penjelas yang menyebabkan terjadinya heteroskedastisitas tersebut atau dengan menjalankan regresi dengan system kuadrat terkecil tertimbang (wighted least square). Untuk menjalankan regresi jenis ini, pertama kita harus membagi semua variabel terikat dan variabel bebas dengan variabel yang menyebabkan terjadinya heteroskedastisitas dan menjalankan regresi terhadap variabel yang sudah ditranformasikan tersebut. · Otokorelasi dapat muncul karena adanya trend an siklus dalam variabel ekonomi, dari tidak dimasukkannya variabel yang paling dalam regresi, atau karena data non linier. Kapanpun terjadi galat (bagian dari variasi data yang tidak dimasukkan dalam variabel) atau residual yang berurutan berkorelasi, kita akan memiliki Otokorelasi (autocorrelation) atau korelasi serial. Pada saat galat yang berurutan mempunyai tanda yang sama, kita mempunyai otokorelasi yang positif (lihat figure 1). Pada saat gambar berubah secara teratur, kita memiliki otokorelasi yang negative (lihat figure 2).Otokorelasi biasanya terjadi pada data deret waktu (time series data)- Data yang hanya mempunyai satu observasi untuk setiap variabel pada setiap satuan waktu. Otokorelasi dapat muncul karena adanya trend dan siklus dalam variabel ekonomi, dari tidak dimasukkannya variabel yang penting dalam regresi atau karena data yang non linear. Otokorelasi dapat terdeteksi dengan menggambarkan residual atau galat. Dengan menggunakan statistic Durbin-Watson (d)

7.1 ESTIMASI PERMINTAAN DENGAN ANALISIS REGRESI Meskipun survei konsumen, klinik konsumen, eksperimen pasar dan pendekatan pemasaran yang lainnya untuk mengestimasi permintaan menjadi sangat berguna, tetapi metode yang paling digunakan untuk mengestimasi permintaan dalam ekonomi menejerial adalah analisis regresi , Metode ini biasanya lebih objektif menyediakan informasi yang lengkap dan lebih murah. 

Spesifikasi Model 15

Langkah pertama dalam menggunakan analisis regresi untuk mengestimasi permintaan adalah menspesifikasi model yang akan diestimasi. Ini menyangkut pengidentifikasian variabel – variabel penting yang mempengaruhi permintaan untuk komoditas yang dikaji, seperti pendapatan konsumen(Px), pendapatan konsumen (I), jumlah konsumen dalam pasar (N), harga komoditas yang berhubungan, substitusi atau komplementer (Py), selera konsumen (T) dan variabel – variabel lainnya, jadi kita bisa dapat membuat fungsi umum dari permintaan untuk komoditas Qx = f (Px,I,N,Py,T ,…) 

Mengumpulkan data dari variabel – variabel Tahap kedua dalam analisis regresi adalah mengumpulkan data dari variabel –

variabel dalam modelnya. Data dapat dikumpulkan untuk setiap variabel sepanjang waktu atau untuk unit ekonomi yang berbeda pada waktu tertentu. Yang awal disebut sebagai data deret waktu sementara yang akhir disebut cross – sectional data. Setiap data mempunyai keuntungan tertentu tetapi juga mengarah pada masalah estimasi tertentu. Sumber data yang paling penting dari data yang diterbitkan untuk umum yang sangat berguna untuk mengumpulkan data tentang estimasi permintaan adalah : survey of current Business, the statistical abstract of the united states, the vederal reserve bulletin, dan annual economic report to the president. 

Menspesifikasi Bentuk Persamaan Permintaan Langkah ketiga dalam estimasi permintaan dalam analisis regresi adalah

menentukan bentuk fungsional dari model yang akan diestimasi.Model yang paling sederhana dan biasanya paling realistis , adalah model linear. 

Menguji Hasil Ekonometri Langkah ke empat merupakan langkah terakhir dlam estimasi permintaan

dalam analisis Regresi adalah mengevaluasi hasil regresi , tanda dari setiap estimasi koefiseien kemiringan yang ada harus di cek apakah sesuai dengan dasar teori yang ada, kedua uji t harus dilaksanakan terhadap signifikansi statistic dari estimasi parameter – parameter untuk menentukan derajat keyakinan dari setiap estimasi koefesien kemiringan. Koefesien determinasi akan mengindikasikan proporsi dari

16

variasi total dalam permintaan untuk komoditas yang “ dapat dijelaskan “ oleh varibel bebas atau variabel penjelas yang ada dalam persamaan permintaan. Akhirnya persamaan permintaan hasil estimasi harus lulus uji ekonometri lainnya untuk menyatakan bahwa masalah – masalah seperti multikolinearitas, heteroskedastisitas, dan otokorelasi tidak terjadi. Jika salah satu masalah ini terdeteksi dari uji yang dilakukan , tindakan tertentu harus dilakukan untuk menghilangkan masalah ini. 8.1 MENGESTIMASI PERMINTAAN EKSPOR DAN IMPOR AMERIKA SERIKAT Sama untuk permintaan barang dan jasa domestic permintaan akan impor di Amerika Serikat(QM) merupakan fungsi dari harga dalam dolar dari komoditas atau jasa yang di impor (PM) , pendapatan konsumen Amerika Serikat (I), jumlah konsumen Amerika Serikat (N) , harga dalam dolar dari barang atau jasa yang berhubungan di Amerika Serikat ( PY), selera dari konsumen di Amerika Serikat (T) , dan semua variabel lainnya yang dianggap penting sebagai determinan dari permintaan atas komoditas atau jasa impor tertentu dalam penelitian ini. QM = f ( PM, I , N, PY, T,… ) Akan tetapi perlu di catat bahwa harga dalam dollar impor Amerika Serikat bergantung pada harga di Negara yang melakukan ekspor dan kepada nilai tukar antar dollar. Dengan mengesampingkan alasan perubahan harga dalam impor Amerika Serikat kita dapat mengukur peningkatan kuantitas dari impor Amerika serikat sebagai akibat dari perubahan dalam harga dollarnya karena pengaruh dari elastisitas permintaan terhadap harga untuk impor, begitupun dalam perhitungan ekspor. Permintaan antara ekspor dan impor Amerika serikat juga bergantung pada harga komoditas subsitusi dan komplementer , dan juga selera dari Amerika Serikat dan luar negeri. Kemampuan untuk mensubsitusi barang atau jasa domestik dengan barang atau jasa asing di dalam maupun di luar negeri telah mencapai tingkat yang paling tinggi di sepanjang masa di seluruh dunia dan diramalkan akan terus meningkat secara tajam di masa yang akan datang karena :

17

a. Penurunan yang tajam dalam biaya transportasi untuk hampir semua produk b. Peningkatan pengetahuan tentang barang – barang luar negeri karena adanya revolusi informasi internasional. c.

Kampanye iklan secar global oleh perusahaan multinasional.

d.

Meledaknya jasa perjalanan internasional .

e. Konvergensi yang pesat dari selera secara Internasional

18

BAB III PENUTUP Kesimpulan Estimasi permintaan berkaitan dengan cara memperoleh nilai-nilai parameter pada fungsi permintaan yang cocok pada saat kini. Informasi ini penting bagi pengambilan keputusan sekarang dan dalam mengevaluasi apakah keputusankeputusan sudah optimal dalam konteks situa permintaan sekarang. Analisa regresi dari data yang dikumpulkan memungkinkan perhitungan koefisien-koefisien fungsi permintaan, juga perhitungan beberapa statistik yang menunjukan keyakinan yang bisa digunakan untuk mendapatkan taksiran. Analisis regresi adalah suatu alat yang sangat baik bila digunakan secara tepat untuk menaksir parameter-parameter fungsi permintaan, berdasarkan kaitan observasi dengan data runtut waktu maupun seksi silang. Kesalahan-kesalah yang dapat membuat validitas teknik diatas berkurang telah diperlihatkan sehingga peneliti dapat merumuskan masalah untuk analisis dengan lebih baik dan menginterprestasikan hasil-hasil analisis dengan lebih baik pula

19

DAFTAR PUSTAKA Dominick Salvatore ( 2005 ) ; EKONOMI MANAJERIAL ; Salemba Empat , Jakarta. https://ocw.upj.ac.id/files/Slide-MGT407-Slide04.pdf http://yennylyzna.blogspot.com/2011/12/estimasi-permintaan.html

20

1. Apa kesulitan terbesar pada saat melakukan estimasi ? = tentunya dalam hal ini ialah mengenai data yang diperoleh, dalam hal melakukan estimasi tentu ada hal-hal yang tidak bisa diperkirakan dengan melihat dengan kepala sendiri , kita mesti harus melakukan sesuatu misalnya dengan wawancara langsung kepada masyarakat sekitar untuk mendapat sebuah data . Sudah menjadi hal biasa jika ada responden yang tidak memberikan informasi yang sesuai . Jadi kita harus mencari responden yang cocok untuk diwawancarai atau diberikan kuesioner. 2. Apa yang akan terjadi jika kita salah dalam mengistimasi mengenai sebuah harga ? = yang terjadi pasti kita kalah bersaing dengan pesaing kita dalam hal menentukan harga. Agar hasil dalam mengistimasi sebuah harga akurat kita tidak harus bergantung selamanya pada analisisi kualitatif kita mesti harus membubuhinya dengan analisis kuantitatif. Analisis kuantitatif yang sering digunakan adalah analisis Regresi. Metode Regresi adalah metode statistik untuk mencari besarnya pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat.variabel bebas antara lain: harga barang tersebut dan barang lain; pendapatan konsumen; selera konsumen dan lain –lain. Varibel terikatnya adalah permintaan atas barang/ jasa itu sendiri. 3. Diantara data kualitatif dan kuantitatif ,mana yang paling akurat dalam memperkirakan harga ? =Data kualitatif seperti wawancara atau kuesioner melibatkan para konsumen terkhusus untuk mencari data kualitatif . Misalnya Survei konsumen ( consumer surveys ) melibatkan sujumlah sampel konsumen tentang bagaimana mereka akan bereaksi terhadap perubahan tertentu adalah harga suatu komoditas, pendapatan, harga dari komoditas yang berhubungan , pengeluaran iklan, insentif kredit dan determinan yang lainnya. Survei ini dapat dilakukan dengan mencegah dan menanyai orang – orang pada suatu pusat perbelanjaan atau dengan menyusun daftar pertanyaan ( kuisioner ) yang 21

canggih untuk di bagikan kepda sampel konsumen tertentu oleh para penanya ( interviewer) yang terlatih. Teorinya , kuesioner konsumen dapat menyediakan informasi yang sangat berguna bagi perusahaan. Dalam kenyataan, banyak juga yang menagalami bias karena konsumen tidak mau atau tidak bisa memberikan jawaban yang akurat. Kadang konsumen memberikan jawaban yang menurut mereka lebih dapat diterima daripada mengemukakan preferensi mereka yang sesungguhnya . Tergantung dari ukuran sampel yang di pilih dan kelengkapan dari analisis , survey konsumen juga menjadi sangat mahal. Jadi dalam hal ini sulit untuk mendapatkan data yang lengkap untuk memperkirakan harga . Mengenai Data kuantitatif, salah satu cara untuk mengestimasi ialah metode Regresi. Metode regresi adalah metode statistik untuk mencari besarnya pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat.variabel bebas antara lain: harga barang tersebut dan barang lain; pendapatan konsumen; selera konsumen dan lain –lain. Varibel terikatnya adalah permintaan atas barang/ jasa itu sendiri. Analisis Regresi ini terdapata dua macam yaitu: analisi regresi sederhana dan berganda. Dalam analisis regresi sederhana persamaan dapat dirumuskan dengan Y = a + bX,dimana: b = ∑(Xt-X)(Yt-Y) ∑(Xt-X)2 a = Y – bX Jadi dalam hal ini, data kuantitatif ini memperkirakan apa yang telah terjadi di masa lalu dan sekarang yang kemudian mencari biaya estimasi terbaik dalam menentukan harga.

22

4. Bagaimanakah bentuk Eksperimen Pasar? =Eksperimen Pasar (market experiments) diadakan di pasar yang sesungguhnya yang membelanjakan uangnya untuk barang dan jasa yang mereka inginkan. Terdapat banyak cara untuk melakukan ekperimen ini . Salah satu metodenya adalah dengan memilih beberapa pasar dengan karakteristik sosioekonomi yang mirip dan mengubah harga komoditas di dalam beberapa toko atau pasar, mengubah bungkus di pasar atau toko yang lain serta mengubah jumlah dan tipe peromosi di pasar atau toko yang lainnya, kemudian merekam respon yang dilakukan oleh konsumen dibeberapa pasar tersebut. Dengan menggunakan data sensus atau survei tehadap berbagai macam pasar, sebuah perusahaan juga dapat menentukan efek dari umur, jenis kelamin, tingkat pendidikan, pendapatan, jumlah keluarga dan lainnya terhadap pemintaan akan komoditas. Bahkan, perusahaan dapat mengubah satu hal dalam pasar tetentu dalam jangka waktu tertentu dan merekam respon konsumennya bahwa mereka merupakan bagian dari satu eksperimen. Eksperimen ini juga memiliki beberapa kekurangan yang serius, salah satunya dalam rangka menjaga biaya tetap rendah, eksperimen biasanya tetap dilakukan dalam skala yang terbatas dan dalam jangka waktu yang relatif singkat, sehingga gambarannya terhadap seluruh pasar dan untuk jangka waktu yang lebih panjang patut dipertanyakan. Mereka juga dapat memonitor eksperimen ini dan mengambil keuntungan informasi yang bermanfaat yang tidak ingin dibuka oleh perusahaan. Akhirnya sebuah perusahaan dapat secara permanen kehilangan pelanggan karena proses peningkatan harganya selama eksperimen berlangsung dengan harga yang relatif tinggi. Disamping kekurangan tersebut eksperimen pasar dapat berguna bagi perusahaan dalam menentukan strategi penetuan harganya yang terbaik dan menguji beberapa jenis bungkus yang berbeda, promosi dan kualitas produk.

23

5. Apa yang terjadi jika data-data yang diperlukan dalam hal melakukan estimasi tidak cukup (data masa lalu tidak ada ) ? = pasti dalam hal ini akan sulit dalam mengistimasi harga dalam suatu perusahaan, satu satunya cara ialah dengan menggunakan data kualitatif seperti memberi kuesioner atau wawancara .tetapi dalam sulit untuk mendapatkan data yang komplit jika hanya mengandalkan data kualitatif saja,kita mesti juga memerlukan data kuantitatif yang digunakan sebagai bahan pertimbangan .

24