Kelompok 5Penaksiran Fungsi Permintaan

Sri Wulan AndiniRizal Yoga KristyantoUlfa ShopyDea Rahma Rosita Dwi Lukmana Siti Nailul Alfiyah

Penaksiran Permintaan (Estimation) merupakan proses untuk menemukan nilai dari koefisien-koefisien fungsi permintaan akan suatu produk pada masa kini (current values).

METODE PENAKSIRAN PERMINTAAN1. Metode Langsung

Metode yang melibatkan konsumen.ex : wawancara dan survey, pasar simulasi, eksperimen pasar secara langsung.

2. Metode Tidak LangsungMemakai data yang sudah terkumpul dan tersedia, dan kemudian dicari hubungan antara data permintaan produk dengan faktor yang mempengaruhinya secara statistik.ex : analisis regresi.

Wawancara Dan SurveiHarga (ribu

rupiah)

Jumlah Responden Kuantitas yang

diharapkan (a) (b) (c) (d) (e) (f)

9 500 300 125 50 25 0 160

8 300 225 175 150 100 50 335

7 100 150 250 250 150 100 500

6 50 100 100 300 250 200 640

5 0 25 50 225 300 400 800

Perusahaan sandal VANIA memperkenalkan sandal baru. Apakah mereka ingin membeli sandal baru itu?Keterangan :a. Sama sekali tidak (0,0)b. Nampaknya tidak (0,2)c. Barangkali,mungkin

(0,4)d. Nampak suka (0,6)e. Sangat suka (0,8)f. Pasti ya (1,0)

Sebagai contoh :Pada tingkat harga Rp.9.000, harapan dari penjualan setiap kelompok responden adalahE(Q) = 500(0,0) + 300(0,2) + 125(0,4) + 50(0,6) + 25(0,8) + 0(0,1) = 160 unit

Pasar Simulasiuntuk mengetahui respon konsumen terhadap perubahan harga atau kegiatan promosi.

Contoh : Kopi bubuk kahwa ingin mengetahui respons konsumen. Ada 6 kelompok yang masing-masing terdiri 100 orang dan diberikan waktu berbelanja simulasi selama 30 menit dengan diberi uang mainan Rp.30.000. Kopi bubuk kahwa dipamerkan berdampingan dengan suatu merek kopi yang lain. Untuk setiap kelompok, perusahaan Kahwa menetapkan tingkat harga produk yang berbeda sedangkan harga kopi yang lain konstan.

Eksperimen Pasar Simulasi Untuk Kopi Bubuk KAHWA

Kelompok HARGA (Ribu Rp/Ons)

Jumlah Yang Diminta (Ons)

1 3,39 112

2 3,29 123

3 3,49 94

4 3,19 154

5 3,69 37

6 3,59 71

Eksperimen Pasar Secara Langsung

Analisis Regresiadalah sebuah teknik statistik yang digunakan untuk mencari nilai dari koefisien-koefisien fungsi permintaan yang menunjukkan pengaruh dari variabel dependen Y dan nilai variabel independen X yang berhubungan.

Dalam analisis ini dapat digunakan data runtut-waktu (time series) maupun data seksi-silang (cross-section).

Analisis Runtut Waktumenggunakan observasi yang telah dicatat selama waktu tertentu dalam situasi tertentu.

Analisis Seksi Silangmenggunakan observasi-observasi dari perusahaan yang berbeda dalam lingkungan bisnis yang sama pada periode waktu yang sama.

Penaksiran Parameter FungsiY = a +bX dengan a = Ẏ-bẊ dan Contoh : Observasi Harga/Penjualan Rambutan Pada 6 Toko

Pada Satu Musim

Toko

No.

Harga X (000

Rp)

Penjualan Y (000) XY X2 Y2

1 0,79 4,650 3,6735 0,6421 21,6225

2 0,99 3,020 2,9898 0,9801 9,1204

3 1,25 2,150 2,6875 1,5625 4,6225

4 0,89 4,400 3,9160 0,7921 19,3600

5 0,59 6,380 3,7642 0,3481 40,7044

6 0,45 5,500 2,4750 0,2025 30,2500

4,96 (∑X) 26,100 (∑Y) 19,5060 (∑XY) 4,5094 (∑X2) 123,6798 (∑Y2)

Jadi persamaannya Y=a+bX yaitu Y=8,5327-5,0595X

Bisa diubah bentuk persamaan tersebut menjadi P=a+bQQ=8,5327-5,0595P >>> 5,0595P=8,5327-Q >>> P=1,6865-

0,19765Q

• Elastisitas harga permintaan pada setiap tingkat harga dapat ditaksir berdasarkan dQ/dP=-5,0595 dari persamaan Y=8,5327-5,0595X. Sebagai contoh, jika P=0,85 maka Q dapat dihitung Q= 8,5327-5,595(0,85)=4,2321

• Dengan memasukkan nilai-nilai ke dalam rumus elastisitas titik, diperoleh :

Koefisien Determinasi (R)2

Contoh : Jika nilai pada tabel Observasi Harga/Penjualan Rambutan Pada 6 Toko Pada Satu Musim

Kesalahan Baku PenaksiranKita dapat menghitung kesalahan baku penaksiran dengan rumus berikut:

Untuk contoh diambil dari data penjualan rambutan

Jadi kesalahan baku penaksiran sebesar 0,64555 atau 645,55 unit, karena data penjualan dalam ribuan. Untuk mendapatkan interval keyakinan 95 persen, cukup menambahkan dua kali angka ini ke untuk mendapatkan batas keyakinan atas dan mengurangkan dua kali untuk menemukan batas keyakinan bawah. Dengan memilih harga mendekati , misalnya Rp0,85 ribu, kita dapat menaksir penjualan sebagai berikut:

• Dengan batas atas interval keyakinan 95 persen adalah sama dengan :

• Dan batas bawah untuk interval keyakinan 95 persen adalah

Kesalahan Baku KoefisienSß Contoh : hasil observasi rambutan sebelumnya,

koefisien taksiran ᵦ adalah -5,0595. Berapa batas keyakinan 95 persen dari penaksiran ini?

Jadi batas 95 persen keyakinan untuk koefisien taksiran adalah {(-5,0595+2(1,5792)} dan {-5,0595-2(1,5792)}.

Masalah-Masalah Dalam Analisis Regresi 1. Kesalahan Spesifikasi2. Kesalahan Pengukuran3. Persamaan Simultan4. Multikolinieritas 5. Heteroskedastisitas6. Otokorelasi