peramalan penjualan sepeda motor baru di area penjualan...
TRANSCRIPT
Oleh :
Zakiyah El Khoiroh Tsani (1310 100 062)
Dosen Pembimbing :
Dwi Endah Kusrini, S.Si, M.Si
Jurusan Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2014
1
Peramalan Penjualan Sepeda Motor Baru
Di Area Penjualan Surabaya
Dengan Menggunakan Regresi Panel
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR
Selasa, 15 Juli 2014
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 2
PENDAHULUAN
TINJAUAN PUSTAKA
METODOLOGI PENELITIAN
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
KESIMPULAN DAN SARAN
A
G
E
N
D
A
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 3
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 4
Latar Belakang
Rumusan Masalah
Tujuan
Manfaat
Batasan Masalah
Rata-rata kenaikan jumlah
sepeda motor di
Indonesia = 11,43%
Sumber : Kepolisian RI dalam
BPS Pusat 2012
Total sepeda motor pada 2012
= 76.381.183
Sumber : Kepolisian RI dalam BPS Pusat
63% 30%
5% 2% 0%
Market Share Januari 2014
HONDA YAMAHA SUZUKI
KAWASAKI TVS
Sumber :
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 5
Latar Belakang
Rumusan Masalah
Tujuan
Manfaat
Batasan Masalah
NTT
Jawa
Timur
PDRB perkapita tinggi pada tahun 2011
Sumber :BPS Jatim 2012
Berkorelasi positif
dengan tingkat
kemakmuran
PDRB perkapita berpengaruh positif terhadap konsumsi
(Aini, 2012)
Area Penjualan
Surabaya
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 6
Latar Belakang
Rumusan Masalah
Tujuan
Manfaat
Batasan Masalah
Regresi data panel cocok diterapkan pada data penjualan Sepeda motor baru perjenis di area penjualan Surabaya dengan kabupaten/kota sebagai unit cross section pada
periode waktu tahun 2003-2012
Regresi Panel
Cross Section Time Series
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 7
Latar Belakang
Rumusan Masalah
Tujuan
Manfaat
Batasan Masalah
Penelitian terdahulu
(Hutapea, B. P. ,2012) Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Permintaan Sepeda Motor Yamaha di Kota Medan
(Ayunanda, M., 2012) Analisis Statistika Faktor Yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia Di Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Timur Dengan Menggunakan Regresi Panel
(Desi, Y., 2010) Pemodelan Persentase Penduduk Miskin Di Provinsi Jawa Timur Tahun 2004-2008 Dengan Regresi Data Panel
Dilakukanlah penelitian untuk meramalkan jumlah sepeda motor baru di area penjualan Surabaya dengan menggunakan
regresi panel
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 8
Latar Belakang
Rumusan Masalah
Tujuan
Manfaat
Bagaimana karakteristik variabel yang diduga berpengaruh terhadap penjualan sepeda motor baru di area penjualan Surabaya? Bagaimana model total penjualan sepeda motor baru masing-masing jenisnya (matic, cub, dan sport) baik semua merk maupun merk Honda di area penjualan Surabaya dengan menggunakan metode regresi panel? Bagaimana peramalan total penjualan sepeda motor baru masing-masing jenisnya (matic, cub, dan sport) baik semua merk maupun merk Honda di area penjualan Surabaya? Batasan Masalah
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 9
Latar Belakang
Rumusan Masalah
Tujuan
Manfaat
Mengetahui karakteristik variabel yang diduga berpengaruh terhadap penjualan sepeda motor baru di area penjualan Surabaya.
Memodelkan penjualan sepeda motor baru masing-masing jenisnya (matic, cub, dan sport) baik semua merk maupun merk Honda di area penjualan Surabaya dengan menggunakan metode regresi panel. Meramalkan penjualan sepeda motor baru masing-masing jenisnya (matic, cub, dan sport) baik semua merk maupun merk Honda di area penjualan Surabaya
Batasan Masalah
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 10
Latar Belakang
Rumusan Masalah
Tujuan
Manfaat
Memberikan pengetahuan baru khususnya bagi peneliti terkait regresi panel dan peramalan yang dalam kasus ini dilakukan untuk memodelkan penjualan sepeda motor baru masing-masing jenis (matic, cub, dan sport) baik semua merk maupun merk Honda yang ada di wilayah area penjualan Surabaya. Memberi masukan kepada pihak MPM mengenai faktor-faktor penjualan sepeda motor baru masing-masing jenis (matic, cub, dan sport) dan peramalannya baik untuk semua merk maupun merk Honda khususnya di area penjualan Surabaya beserta hasil peramalannya.
Batasan Masalah
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 11
Latar Belakang
Rumusan Masalah
Tujuan
Manfaat
Faktor selera masyarakat diabaikan. Unit penelitian kabupaten dan kota Mojokerto
dianggap satu wilayah. Metode regresi panel dalam penelitian ini hanya
dilakukan satu arah untuk efek cross section baik pada model FEM maupun REM.
Batasan Masalah
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 12
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 13
Pengertian
Regresi Panel
Data panel merupakan data yang mengacu pada penyatuan pengamatan
cross-section selama beberapa periode waktu.
(Baltagi, 2005)
Menurut (Gujarati, 2004), model umum regresi panel adalah :
: Variabel respon pada unit cross section ke-i pada waktu ke-t : Intersep : Variabel prediktor k pada unit cross section ke-i pada waktu ke-t : Slope : Residual dengan IIDN~(0,σ²)
itY
kitX
itu
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 14
K
E
U
N
G
G
U
L
A
N
Mengatur Heterogenitas objek pengamatan
Memberikan data yang lebih informatif dengan variabilitas lebih
Mampu mempelajari dinamika penyesuaiana data cross section
Mampu mengidentifikasi dan mengukur efek yang tidak terdeteksi pada data cross-section atau time-series
Memungkinkan untuk membangun dan menguji model yang lebih rumit daripada data yang murni cross section atau time series
Dapat mengurangi atau bahkan menghilangkan bias yang dihasilkan dari penggabungan beberapa unit cross section.
Data panel makro memungkinkan untuk memiliki serangkaian waktu yang lebih panjang.
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 15
Kemungkinan yang terjadi
Koefisien slope bervariasi Intersep bervariasi
Perlu adanya estimasi berdasarkan intersep, slope, dan error
Estimasi Parameter
Regresi Panel
Model Regresi Panel dapat di estimasi dengan 3 pendekatan, yakni :
-- Common Effect Model (CEM) -- Fixed Effect Model (FEM) -- Random Effect Model (REM)
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 16
Estimasi Parameter
Regresi Panel
Model CEM
Model FEM
Model REM
Model Regresi Panel yang paling sederhana
Asumsi Intersep dan slope bernilai konstan
pada masing masing unit cross section dan
periode waktu
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 17
Estimasi Parameter
Regresi Panel
Model CEM
Model FEM
Model REM
FEM memungkinkan adanya variasi intersep pada masing-masing unit cross section namun tidak bervariasi dari waktu ke waktu (time invariant) . (Gujarati, 2004)
a. Intersep bervariasi pada masing-masing unit cross section
Intersep bervariasi
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 18
Estimasi Parameter
Regresi Panel
Model CEM
Model FEM
Model REM
FEM juga memungkinkan adanya efek waktu pada intersep. Variasi waktu dimungkinkan karena adanya perubahan teknologi, kebijakan pemerintah, dan lain sebagianya selama kurun waktu tersebut.. (Gujarati, 2004)
b. Intersep bervariasi antar waktu.
Intersep bervariasi
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 19
Estimasi Parameter
Regresi Panel
Model CEM
Model FEM
Model REM
Persamaan ini menggabungkan dua model parsamaan (a) dan (b), sehingga didapatkan model persamaan umum sebagai berikut. (Gujarati, 2004)
c. Intersep bervariasi pada unit cross section dan waktu
Intersep bervariasi
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 20
Estimasi Parameter
Regresi Panel
Model CEM
Model FEM
Model REM
a. Variasi unit cross section
Intersep dan slope
bervariasi
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 21
Estimasi Parameter
Regresi Panel
Model CEM
Model FEM
Model REM
a. Variasi unit cross section
Intersep dan slope
bervariasi
Lokasi 1
Lokasi 2
Persamaan untuk i=2,3,4,5
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 22
Estimasi Parameter
Regresi Panel
Model CEM
Model FEM
Model REM
b. Variasi unit cross section dan waktu
Intersep dan slope
bervariasi
Semua koefisien baik itu intersep maupun slope bervariasi dalam unit cross section dan waktu.
Kekurangan pada Intersep dan Slope bervariasi adalah banyaknya dummy variable yang dilibatkan,
sehingga akan mengurangi derajat bebas dalam model sehingga akan berpengaruh terhadap
kesesuaian modelnya
Model persamaannya Dimana Sehingga dengan
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 23
Estimasi Parameter
Regresi Panel
Model CEM
Model FEM
Model REM
Pendekatan REM melibatkan korelasi antar error terms karena adanya perubahan periode waktu maupun unit
cross section (Gujarati, 2004)
,
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 24
Pemilihan Model
Regresi Panel
Uji Chow
Uji Hausman
Uji Lagrange Multiplier
Hipotesis : H0 : H1 : Minimal ada satu yang berbeda, i=1,2,…,N Statistika Uji RRSS : sum of square model FEM URSS : sum of square model CEM N : Jumlah unit cross section K : Jumlah parameter yang diestimasi Daerah Kritis : Tolak H0 jika Jika Tolak H0 Uji Hausman
N21
i
)/(
)1/()(
KNNTURSS
NURSSRRSSF
KNNTNFF ,1
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 25
Pemilihan Model
Regresi Panel
Uji Chow
Uji Hausman
Uji Lagrange Multiplier
Hipotesis : H0 : (model REM) H1 : (model FEM) I = 1,2,…, N ; t = 1,2,…,T Statistika Uji : Vektor estimasi parameter Daerah Kritis : Tolak H0 jika Jika Tolak H0 Uji Lagrange Multiplier
0),( iitXcorr 0),( iitXcorr
)ˆˆ()]ˆvar()ˆ[var()'ˆˆ( 1REMFEMREMFEMREMFEMW
),( KW
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 26
Pemilihan Model
Regresi Panel
Uji Chow
Uji Hausman
Uji Lagrange Multiplier
Hipotesis : H0 : H1 : Minimal ada satu Statistika Uji Daerah Kritis : Tolak H0 jika Jika Tolak H0 Terjadi kasus heteroskedastisitas pada model FEM dan diselesaikan dengan FEM cross section / periode weight
Nii ,,2,1,22 22
1
2
12
2
1ˆ
ˆ
2
N
i
iTLM
),( KLM
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 27
DeteksiMultikolinearitas
R2 Tinggi , namun tidak ada parameter yang signifikan
Ada korelasi signifikan yang tinggi antar variabel prediktor
VIF tinggi
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 28
Uji signifikansi parameter
Uji Serentak
Uji Parsial
Hipotesis : H0 : H1 : Minimal ada satu Statistika Uji Daerah Kritis : Tolak H0 jika
0...10 kpii ,...,1,0;0
Jika Tolak H0 Uji parsial
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 29
Uji signifikansi parameter
Uji Serentak
Uji Parsial
Hipotesis : H0 : H1 : Minimal ada satu Statistika Uji Daerah Kritis : Tolak H0 jika
0kpii ,...,1,0;0
30 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 30
Pengecekan Asumsi Residual
Residual Identik
Residual Independen
Residual Berdistribusi Normal
Uji Glejser
Uji Durbin Watson
Uji Kolmogorov Smirnov
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 31
Trend Analysis
Trend analysis merupakan suatu metode untuk melakukan suatu peramalan pada masa yang akan datang dimana data yang ada menunjukkan suatu trend.
Linear Trend
Quadratic Trend
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 32
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 33
SUMBER
DATA
VARIABEL
PENELITIAN
LANGKAH
ANALISIS
Variabel Respon
PT. “K”
Data Sekunder
Tahun 2003-2012 Tahunan
Variabel Prediktor BPS Propinsi Jatim
Surabaya, Sidoarjo, Gresik, Mojokerto, dan Jombang
DEFINISI
OPERASIONAL
VARIABEL
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 34
SUMBER
DATA
VARIABEL
PENELITIAN
LANGKAH
ANALISIS
Variabel Keterangan
YTC Penjualan total sepeda motor baru jenis cub
YTM Penjualan total sepeda motor baru jenis matic
YTS Penjualan total sepeda motor baru jenis sport
YHC Penjualan sepeda motor baru merk Honda jenis cub
YHM Penjualan sepeda motor baru merk Honda jenis matic
YHS Penjualan sepeda motor baru merk Honda jenis sport
X1 Jumlah penduduk usia produktif
X2 PDRB perkapita
X3 IPM
X4 Laju pertumbuhan ekonomi
DEFINISI
OPERASIONAL
VARIABEL
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 35
SUMBER
DATA
VARIABEL
PENELITIAN
LANGKAH
ANALISIS
Analisis Karakteristik variabel
Analisis Regresi Panel
Uji chow
Uji hausman
Uji lagrange multiplier
Uji signifikansi parameter
Uji Asumsi Residual
Analisis hasil regresi panel yang
diperoleh
Kesimpulan
Deteksi Multikolinearitas
DEFINISI
OPERASIONAL
VARIABEL
36 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 36
SUMBER
DATA
VARIABEL
PENELITIAN
LANGKAH
ANALISIS
Penjualan sepeda motor baru
DEFINISI
OPERASIONAL
VARIABEL
Jumlah sepeda motor baru mengartikan permintaan masyarakat. Permintaan adalah jumlah suatu barang yang mau dan mampu dibeli pada berbagai kemungkinan harga selama jangka waktu tertentu (Gilarso, 2001).
Jumlah penduduk usia produktif (X1)
Jumlah penduduk merupakan salah satu faktor penentu permintaan seseorang terhadap suatu barang (Sugiarto, Herlambang, Brastoro, Sudjana, & Kelana, 2007).
37 37 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 37
SUMBER
DATA
VARIABEL
PENELITIAN
LANGKAH
ANALISIS
PDRB perkapita (X2)
DEFINISI
OPERASIONAL
VARIABEL
PDRB perkapita berpengaruh positif terhadap konsumsi masyarakat Aini (2012) . Suatu daerah dengan PDRB perkapita tinggi mengindikasikan tingkat kemakmuran dan konsumsi masyarakat yang tinggi pula, sehingga masyarakatnya akan dimungkinkan untuk mampu membeli barang pelengkap seperti sepeda motor.
IPM (X3)
IPM merupakan indeks yang mengukur capaian pembangunan manusia berbasis sejumlah komponen dasar kualitas mencakup umur panjang dan sehat, pengetahuan, serta kehidupan yang layak. Salah satu komponen dasar kualitas hidup adalah kemampuan daya beli masyarakat,
38 38 38 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 38
SUMBER
DATA
VARIABEL
PENELITIAN
LANGKAH
ANALISIS
Laju Pertumbuhan Ekonomi (X4)
DEFINISI
OPERASIONAL
VARIABEL
Laju pertumbuhan ekonomi merupakan indeks pertumbuhan pendapatan penduduk dari tahun ke tahun yang dapat digunakan untuk mengukur kemajuan ekonomi sebagai indikasi dari kemakmuran masyarakat suatu daerah.
39 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 39
40 40 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 40
Analisis Karakteristik Variabel
Variabel Rata-rata Variansi Minimum Maximum
YT 47361 1783489977 8797 169723
YTC 27770 531247580 7220 85818
YTM 33713 523083378 8999 80716
YTS 6930 17377215 2672 17382
YH 25348 516370178 4843 85896
YHC 17945 21198723 4 5214 54046
YHM 18614 185716450 3152 47055
YHS 1963 1354153 615 5110
X1 1107803 235155000000 633166 2264667
X2 27191 424773467 5096 97092
X3 73,679 5,954 68,4 78,08
X4 6,398 0,847 4,41 8,52
Surabaya
Gresik
2012201120102009200820072006200520042003
160000
140000
120000
100000
80000
60000
40000
20000
Tahun
To
tal M
ark
et
Gresik
Sidoarjo
Surabaya
Mojokerto
Jombang
Variable
41 41 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 41
Analisis Karakteristik Variabel
2012201120102009
90000
80000
70000
60000
50000
40000
30000
20000
10000
Tahun
To
tal M
ark
et
(Ma
tic)
Gresik
Sidoarjo
Surabaya
Mojokerto
Jombang
Variable
2012201120102009
18000
16000
14000
12000
10000
8000
6000
4000
2000
Tahun
To
tal M
ark
et
(Sp
ort
)
Gresik
Sidoarjo
Surabaya
Mojokerto
Jombang
Variable
2012201120102009
90000
80000
70000
60000
50000
40000
30000
20000
10000
Tahun
To
tal M
ark
et
(Cu
b)
Gresik
Sidoarjo
Surabaya
Mojokerto
Jombang
Variable
Total Market
42 42 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 42
2012201120102009200820072006200520042003
90000
80000
70000
60000
50000
40000
30000
20000
10000
Tahun
Ma
rke
t H
on
da
Gresik
Sidoarjo
Surabaya
Mojokerto
Jombang
Variable
Analisis Karakteristik Variabel
Merk Honda
2012201120102009
50000
40000
30000
20000
10000
0
Tahun
Ma
rke
t H
on
da
(M
ati
c)
Gresik
Sidoarjo
Surabaya
Mojokerto
Jombang
Variable
2012201120102009
5000
4000
3000
2000
1000
0
Tahun
Ma
rke
t H
on
da
(S
po
rt)
Gresik
Sidoarjo
Surabaya
Mojokerto
Jombang
Variable
2012201120102009
60000
50000
40000
30000
20000
10000
0
Tahun
Ma
rke
t H
on
da
(C
ub
)
Gresik
Sidoarjo
Surabaya
Mojokerto
Jombang
Variable
43 43 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 43
Analisis Karakteristik Variabel
2012201120102009200820072006200520042003
2200000
2000000
1800000
1600000
1400000
1200000
1000000
800000
600000
Tahun
X1
(P
en
du
du
k u
sia
pro
du
kti
f)
Gresik
Sidoarjo
Surabaya
Mojokerto
Jombang
Variable
2012201120102009200820072006200520042003
78
76
74
72
70
68
Tahun
X3
(IP
M)
Gresik
Sidoarjo
Surabaya
Mojokerto
Jombang
Variable
2012201120102009200820072006200520042003
8,5
8,0
7,5
7,0
6,5
6,0
5,5
5,0
4,5
Tahun
X4
(La
ju P
ert
um
bu
ha
n E
ko
no
mi)
Gresik
Sidoarjo
Surabaya
Mojokerto
Jombang
Variable
2012201120102009200820072006200520042003
100000
80000
60000
40000
20000
0
Tahun
X2
(P
DR
B P
erk
ap
ita
)
Gresik
Sidoarjo
Surabaya
Mojokerto
Jombang
Variable
44 44 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 44
Analisis Karakteristik Variabel
2400000200000016000001200000800000 1000007500050000250000
80000
60000
40000
20000
0
78,076,575,073,572,0
80000
60000
40000
20000
0
87654
X1 (Penduduk usia produktif)
To
tal M
ark
et
Jen
is C
ub
X2 (PDRB perkapita)
X3 (IPM) X4 (Laju pertumbuhan ekonomi)
Gresik
Jombang
Mojokerto
Sidoarjo
Surabaya
Wilayah
2400000200000016000001200000800000 1000007500050000250000
80000
60000
40000
20000
0
78,076,575,073,572,0
80000
60000
40000
20000
0
87654
X1 (Penduduk usia produktif)
To
tal M
ark
et
Jen
is M
ati
c
X2 (PDRB perkapita)
X3 (IPM) X4 (Laju pertumbuhan ekonomi)
Gresik
Jombang
Mojokerto
Sidoarjo
Surabaya
Wilayah
2400000200000016000001200000800000 1000007500050000250000
15000
10000
5000
78,076,575,073,572,0
15000
10000
5000
87654
X1 (Penduduk usia produktif)
To
tal M
ark
et
Jen
is S
po
rt
X2 (PDRB perkapita)
X3 (IPM) X4 (Laju pertumbuhan ekonomi)Gresik
Jombang
Mojokerto
Sidoarjo
Surabaya
Wilayah
45 45 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 45
Analisis Karakteristik Variabel
2400000200000016000001200000800000 1000007500050000250000
40000
30000
20000
10000
0
78,076,575,073,572,0
40000
30000
20000
10000
0
87654
X1 (Penduduk usia produktif)
Me
rk S
Je
nis
Ma
tic
X2 (PDRB perkapita)
X3 (IPM) X4 (Laju pertumbuhan ekonomi)Gresik
Jombang
Mojokerto
Sidoarjo
Surabaya
Wilayah
2400000200000016000001200000800000 1000007500050000250000
60000
45000
30000
15000
0
78,076,575,073,572,0
60000
45000
30000
15000
0
87654
X1 (Penduduk usia produktif)
Me
rk S
je
nis
Cu
b
X2 (PDRB perkapita)
X3 (IPM) X4 (Laju pertumbuhan ekonomi)
Gresik
Jombang
Mojokerto
Sidoarjo
Surabaya
Wilayah
2400000200000016000001200000800000 1000007500050000250000
4800
3600
2400
1200
0
78,076,575,073,572,0
4800
3600
2400
1200
0
87654
X1 (Penduduk usia produktif)
Me
rk S
Je
nis
Sp
ort
X2 (PDRB perkapita)
X3 (IPM) X4 (Laju pertumbuhan ekonomi)Gresik
Jombang
Mojokerto
Sidoarjo
Surabaya
Wilayah
46 46 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 46
Analisis Karakteristik Variabel
YTC YTM YTS YHC YHM YHS
X1 0,786 0,939 0,960 0,817 0,775 0,730
pvalue 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
X2 0,666 0,867 0,956 0,698 0,736 0,621
pvalue 0,001 0,000 0,000 0,001 0,000 0,003
X3 0,524 0,839 0,849 0,580 0,823 0,499
pvalue 0,018 0,000 0,000 0,007 0,000 0,025
X4 -0,210 0,382 0,331 -0,166 0,581 -0,408
pvalue 0,373 0,097 0,154 0,484 0,007 0,074
47 47 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 47
Deteksi Multikolinearitas
X1 X2 X3
X2 0,914
pvalue 0,000
X3 0,773 0,796
pvalue 0,000 0,000
X4 0,171 0,365 0,366
pvalue 0,472 0,114 0,112
Variabel VIF
X1 8,089
X2 8,701
X3 3,004
X4 1,507
PC1 PC2 PC3 PC4
Eigenvalue 2,807 0,886 0,244 0,064
Proportion 0,702 0,221 0,061 0,016
Cumulative 0,702 0,923 0,984 1,000
Indikasi Multikolinearitas
ln X1 ln X2 ln X3
ln X2 0,816
pvalue 0,000
ln X3 0,780 0,883
pvalue 0,000 0,000
ln X4 0,103 0,345 0,331
pvalue 0,666 0,136 0,154
48 48 48 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 48
Deteksi Multikolinearitas pada YTC, YTS, YHC, YHS
Variabel VIF
ln X1 3,592
ln X2 6,019
ln X3 4,861
ln X4 1,300
Indikasi Multikolinearitas
PC1 PC2 PC3 PC4
Eigenvalue 2,770 0,930 0,190 0,110
Proportion 0,693 0,232 0,047 0,028
Cumulative 0,693 0,925 0,972 1,000
49 49 49 49 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 49
Pemilihan metode estimasi
Variabel
respon Fhitung Ftabel Pvalue Keputusan
ln YTC 31,7011 3,18 0,0000 Tolak H0
YTM 6,3678 3,11 0,0039 Tolak H0
ln YTS 2,7702 3,18 0,0730 Gagal tolak H0
ln YHC 25,4345 3,18 0,0000 Tolak H0
YHM 14,8757 3,11 0,0001 Tolak H0
ln YHS 5,9976 3,18 0,0058 Tolak H0
Uji Chow Variabel
respon W Pvalue Keputusan
ln YTC 83,7220 5,9915 0,0000 Tolak H0
YTM 0,1476 3,8415 0,7008 Gagal tolak H0
ln YHC 69,1471 5,9915 0,0000 Tolak H0
YHM 12,8265 3,8415 0,0003 Tolak H0
ln YHS 21,9532 5,9915 0,0003 Tolak H0
Uji Hausman
Variabel
respon LM Pvalue Keputusan
ln YTC 9,0295 9,4877 0,0604 Gagal tolak H0
ln YHC 9,0374 9,4877 0,0602 Gagal tolak H0
YHM 9,0279 9,4877 0,0604 Gagal tolak H0
ln YHS 9,0457 9,4877 0,0600 Gagal tolak H0
Uji Lagrange Multilpier
50 50 50 50 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 50
Metode estimasi
Variabel Metode Estimasi
ln YTC Fixed effect model
YTM Random effect model
ln YTS Common effect model
ln YHC Fixed effect model
YHM Fixed effect model
ln YHS Fixed effect model
51 51 51 51 51 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 51
Model Regresi Panel
Total market jenis cub (YTC)
Total market jenis matic (YTM)
Total market jenis sport (YTS)
Merk Honda jenis cub (YHC)
Merk Honda jenis matic (YHM)
Merk Honda jenis Sport (YHS)
52 52 52 52 52 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 52
Uji signifikansi Parameter
Variabel
respon Fhitung Ftabel Pvalue
Keputusa
n
ln YTC 96,1428 2,92 0,0000 Tolak H0
YTM 66,1719 4,41 0,0000 Tolak H0
ln YTS 207,7005 2,92 0,0000 Tolak H0
ln YHC 95,4449 2,92 0,0000 Tolak H0
YHM 56,8426 2,96 0,0000 Tolak H0
ln YHS 50,3486 2,96 0,0000 Tolak H0
Uji Serentak
Variabel
respon
Paramete
r thitung Pvalue
Keputusa
n
ln YTC
C 336,491 0,0000
Tolak H0 PC1 -8,126 0,0000
PC2 4,908 0,0003
YTM C 9,499 0,0000
Tolak H0 PC 7,940 0,0000
ln YTS
C 328,425 0,0000
Tolak H0 PC1 20,224 0,0000
PC2 -2,524 0,0218
ln YHC
C 325,163 0,0000
Tolak H0 PC1 -6,904 0,0000
PC2 4,335 0,0008
YHM C 24,200 0,0000
Tolak H0 PC 10,403 0,0000
ln YHS C 212,260 0,0000
Tolak H0 PC1 -8,653 0,0000
Uji parsial
53 53 53 53 53 53 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 53
Uji Asumsi Residual
Variabel
respon Pvalue Keputusan
ln YTC 0,737 Gagal tolak H0
YTM 0,907 Gagal tolak H0
ln YTS 0,710 Gagal tolak H0
ln YHC 0,967 Gagal tolak H0
YHM 0,960 Gagal tolak H0
ln YHS 0,552 Gagal tolak H0
Uji Asumsi Identik
Variabe
l respon
Statistik
uji d dL dU Keputusan
ln YTC 2,732 1,100 1,537 Tolak H0
YTM 1,641 1,201 1,411 Gagal tolak H0
ln YTS 1,631 1,100 1,537 Gagal tolak H0
ln YHC 3,214 1,100 1,537 Tolak H0
YHM 1,716 1,201 1,411 Gagal tolak H0
ln YHS 1,373 1,100 1,537 Tolak H0
Uji Asumsi Independen
Variabel
respon Pvalue Keputusan
ln YTC 0,142 Gagal tolak H0
YTM >0,150 Gagal tolak H0
ln YTS 0,086 Gagal tolak H0
ln YHC >0,150 Gagal tolak H0
YHM >0,150 Gagal tolak H0
ln YHS >0,150 Gagal tolak H0
Uji Asumsi Distribusi Normal
Unit cross section Intersep YTC
Surabaya 4,605
Gresik -1,110
Sidoarjo 1,559
Mojokerto -1,690
Jombang -3,364
54 54 54 54 54 54 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 54
Total market jenis cub (YTC)
Total market jenis matic (YTM)
Total market jenis sport (YTS)
Unit cross
section
Random effect
YTM
Surabaya 585,998
Gresik -6181,646
Sidoarjo 8315,200
Mojokerto -5789,727
Jombang 3070,175
Model Regresi Panel
55 55 55 55 55 55 55 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 55
Model Regresi Panel
Merk Honda jenis cub (YHC)
Merk Honda jenis matic (YHM)
Merk Honda jenis Sport (YHS)
Unit cross
section
Intersep
YHC
Surabaya 4,043
Gresik -0,957
Sidoarjo 1,448
Mojokerto -1,528
Jombang -3,006
Unit cross
section
Intersep
YHM
Surabaya -22525,780
Gresik 445,195
Sidoarjo 5411,519
Mojokerto 2878,727
Jombang 13790,340
Unit cross
section
Intersep
YHS
Surabaya 2,097
Gresik -0,329
Sidoarjo 0,674
Mojokerto -0,732
Jombang -1,710
56 56 56 56 56 56 56 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 56
Peramalan Variabel Prediktor
Wilayah Model
Surabaya
Gresik
Sidoarjo
Mojokerto
Jombang
Penduduk usia Produktif
Tahun Surabaya Gresik Sidoarjo Mojokerto Jombang
2013 2377036 854572 1489945 890049 829772
2014 2530489 866844 1544601 970963 833196
2015 2704878 879116 1599256 1051876 836620
57 57 57 57 57 57 57 57 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 57
Peramalan Variabel Prediktor
Wilayah Model
Surabaya
Gresik
Sidoarjo
Mojokerto
Jombang
PDRB perkapita
Tahun Surabaya Gresik Sidoarjo Mojokerto Jombang
2013 101028,94 42835,62 38949,52 27868,23 15644,24
2014 108783,59 45891,99 41369,76 29960,64 16751,84
2015 116538,25 48948,36 43790,00 32053,04 17859,44
58
58 58 58 58 58 58 58 58 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 58
Peramalan Variabel Prediktor
Wilayah Model
Surabaya
Gresik
Sidoarjo
Mojokerto
Jombang
IPM
Tahun Surabaya Gresik Sidoarjo Mojokerto Jombang
2013 79,866 76,354 78,436 76,873 74,499
2014 80,690 76,930 79,090 77,426 75,099
2015 81,514 77,505 79,743 77,978 75,700
59 59
59 59 59 59 59 59 59 59 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 59
Peramalan Variabel Prediktor
Wilayah Model
Surabaya
Gresik
Sidoarjo
Mojokerto
Jombang
Laju Pertumbuhan Ekonomi
Tahun Surabaya Gresik Sidoarjo Mojokerto Jombang
2013 9,069 8,990 8,556 8,507 8,137
2014 9,894 9,807 9,334 9,280 8,877
2015 10,718 10,625 10,112 10,054 9,616
60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 60
Peramalan Penjualan
Sepeda Motor Baru
Total Market
Wil. Tahun YTC YTM YTS YT
Surabaya
2013 15348 94177 21560 129539
2014 9271 105158 25311 138358
2015 5567 116139 29521 150255
Gresik
2013 7009 35916 6622 49547
2014 5225 41810 7312 54347
2015 3900 47705 8053 59657
Sidoarjo
2013 12228 64281 10626 87135
2014 8537 70724 11909 91170
2015 5977 77167 13309 96452
Mojokerto
2013 4610 33037 6243 43890
2014 2937 39320 7138 49395
2015 1903 45603 8113 55618
Jombang
2013 5891 27238 3870 36999
2014 4417 32318 4269 41004
2015 3315 37399 4697 45411
61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 61
Peramalan Penjualan
Sepeda Motor Baru
Merk Honda
Wil. Tahun YHC YHM YHS YH
Surabaya
2013 12634 61997 1443 74986
2014 8326 74084 1058 82402
2015 5456 86171 787 91594
Gresik
2013 5482 28288 804 34573
2014 4315 34776 647 39738
2015 3398 41265 525 45188
Sidoarjo
2013 10139 48520 1097 59756
2014 7551 55611 863 64025
2015 5633 62703 686 69021
Mojokerto
2013 3530 27122 615 31266
2014 2432 34037 470 36940
2015 1699 40953 365 43016
Jombang
2013 4037 21898 517 26452
2014 3194 27490 416 31100
2015 2527 33083 338 35948
62 62 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 62
63 63 63 63 63 63 63 63 63 63 63 63 63 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 63
Kesimpulan
Kota Surabaya merupakan kota yang memiliki nilai tertinggi hampir di semua variabel baik respon maupun prediktor. Kondisi tersebut dikarenakan kota Surabaya merupakan ibukota propinsi Jawa Timur yang menjadi pusat kegiatan perekonomian di Jawa Timur.
Data variabel prediktor menunjukkan adanya kasus multikolinearitas, baik pada data asli maupun data yang telah ditransformasi ‘ln’, sehingga dilakukan analisis komponen utama untuk dapat mengatasinya. Metode estimasi regresi panel berdasarkan hasil uji chow, uji hausman, dan uji lagrange multiplier pada ln YTC, ln YHC, YHM, ln YHS adalah fixed effect model, sedangkan metode estimasi pada YTM adalah random effect model. Adapun metode estimasi pada ln YTS adalah common effect model.
64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 64
Kesimpulan
Berdasarkan hasil peramalan penjualan sepeda motor baru, jenis cub untuk total market maupun merk Honda diprediksi akan terus mengalami penurunan, sedangkan jenis matic diprediksi akan mengalami peningkatan. Adapun penjualan jenis sport pada total market diprediksi akan meningkat, sedangkan jenis sport pada merk Honda diprediksi akan mengalami penurunan
65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 65
Saran
Berdasarkan kesimpulan yang diperoleh, disarankan untuk meninjau kembali efek waktu dalam data variabel prediktor, sehingga dapat diketahui apakah waktu dapat berpengaruh terhadap model.
Adapun jumlah data yang digunakan dalam penelitian ini relative terbatas, sehingga penelitian mendatang diharapkan dapat dilakukan dengan menggunakan data dengan jumlah yang lebih banyak.
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 66
Daftar Pustaka
Aini, N. H. (2012). Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Konsumsi Masyarakat Jawa Timur . Tugas Akhir. Malang: UIN Maulana Malik Ibrahim.
Ayunanda, M. (2013). Analisis Statistika Faktor Yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia Di Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Timur Dengan Menggunakan Regresi Panel. Tugas Akhir. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Baltagi, B. H. (2005). Econometric Analysis Of Panel Data. England: John Wiley & Sons Ltd, The Atrium, Southern Gate, Chichester.
BPS. (2003-2012). Hasil Survey Nasional Jawa Timur 2003-2012. Jawa Timur: BPS. BPS. (2012). http://www.bps.go.id. Retrieved Februari 02, 2014 BPS Propinsi Jawa Timur. (2012). Data Makro Ekonomi. Surabaya: BPS Propinsi Jawa
Timur. Desi, Y. (2010). Pemodelan Persentase Penduduk Miskin Di Provinsi Jawa Timur Tahun
2004-2008 Dengan Regresi Data Panel. Tugas Akhir. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Gilarso, T. (2001). Pengantar Ilmu Ekonomi Mikro. Yogyakarta: Kanisius.
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR 2014 67
Daftar Pustaka
Greene, W. H. (2002). Econometric Analysis. New York: Upper Saddle River, New Jersey.
Gujarati, D. (2004). Basic Econometrics. The McGraw−Hill. Hsiao, C. (2006). Panel Data Analysis - Advantages and Challenges. China: Wise,
Xiamen University. Hutapea, B. P. (2012). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penjualan Sepeda
Motor Yamaha di Kota Medan. Tugas Akhir. Medan: Universitas Sumatra Utara.
MPM. (2013). Data Penjualan Sepeda Motor. Surabaya. Setiawan, & Kusrini, E. (2010). Ekonometrika. Yogyakarta: Andi. Sugiarto, Herlambang, T., Brastoro, Sudjana, R., & Kelana, S. (2007). Ekonomi Mikro.
Jakarta: PT Gramedia Pustaka. Viva News. (2014). Retrieved Maret 7, 2014, from otomotif.news.viva.co.id Widarjono, A. (2007). Ekonometrika Teori dan Aplikasi Untuk Ekonomi dan Bisnis.
Yogyakarja: Ekonosia.
Oleh :
Zakiyah El Khoiroh Tsani (1310 100 062)
Peramalan Penjualan Sepedah Motor Baru
Di Area Penjualan Surabaya
Dengan Menggunakan Regresi Panel
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR
Dosen Pembimbing :
Dwi Endah Kusrini, S.Si, M.Si
Jurusan Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2014
Selasa, 15 Juli 2014
68