pendahuluan - adi's blog | tempat berbagi ilmu ... · web viewpengaruh kenaikan biaya produksi...
TRANSCRIPT
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Metode statistika diturunkan secara deduktif dengan menggunakan aksioma-
aksioma peluang. Suatu metode diturunkan berdasarkan asumsi tertentu dari distribusi
serta hubungan antar variabel randomnya. Jadi secara matematis sebenarnya metode yang
dihasilkan tersebut hanya tepat diterapkan untuk suatu data yang memenuhi persyaratan
sesuai dengan asumsi distribusi maupun hubungan variabelnya.
Pemilihan model yang tepat memang merupakan hal yang mendasar dan sangat
penting. Model dari suatu data adalah ibarat peta suatu wilayah. Peta yang baik harus
mudah dibaca. Karenanya, dalam pembuatan peta penyederhanaan perlu dilakukan dan
hanya informasi yang relevan yang perlu dimumculkan. Namun penyederhanaan tidak
boleh menghilangkan informasi penting sehingga pengguna peta tidak kesasar.
Demikian pula halnya dalam penerapan metode statistik. Model yang dipakai
tidak saja harus terselesaikan dan dimengerti (solvable and understandable) tetapi juga
harus sesuai dengan kondisi data (valid). Pilihan awal memang pada metode yang
sederhana yang mudah difahami. Namun, selanjutnya pilihan harus mulai bergeser dari
sekedar metode yang mudah difahami ke metode yang benar-benar sesuai dengan kondisi
data yang dihadapi.
Dalam tulisan ini pembahasan difokuskan pada metode analisis yang disebut
regresi linear, yaitu dalam kasus pengembangan produksi perikanan mengenai pengaruh
kegiatan pemasaran produk olahan terhadap volume penjualan yang diharapkan
mempunyai prospek pemasaran yang dapat menjanjikan.
Sehingga dengan adanya model analisis regresi menjadi salah satu strategi untuk
memperluas pemasaran melalui pengembangan produk perikanan sebagai terobosan
baru dalam menghadapi persaingan pemasaran ikan olahan. Sehingga dapat memberikan
nilai tambah melalui mutu, gaya, kemasan bentuk produk menyerap tenaga kerja dan
meningkatkan harga yang pada gilirannya mendapatkan keuntungan untuk
mengembangkan perusahaan.
1
B. Perumusan Masalah
Dari identifikasi masalah diatas, maka akan dirumuskan masalah utama dalam
upaya pengembangan produk ikan dikaitkan dengan strategi pemasaran yaitu :
Apakah kegiatan pemasaran produk olahan benar-benar mempunyai prospek
pemasaran yang dapat menjanjikan; sebagai akibat :
1) Pengaruh kenaikan biaya produksi yang ada pada gilirannya meningkatkan
harga
2) Pengaruh produksi hasil olahan terhadap volume penjualan.
3) Permintaan hasil produk olahan dapat ditingkatan.
Perumusan masalah yang dapat dikemukakan adalah apakah pengaruh variabel
X1 (Nilai Penjualan) ; X2 (Produksi) dan X3 (Permintaan Produk) dapat dipakai
untuk meramalkan terhadap volume penjualan (Y) dengan rumus regresi linear
berganda:
Apabila prospek cukup menarik, akan ditujukan dengan trend produksi selalu
meningkat sesuai dengan permintaan yang akan datang.
C. Tujuan Penulisan
Tujuan penulisan diharapkan penulisan tentang pengembangan produk
perikanan menjadi komoditas olahan sebagai salah satu strategi memperluas pemasaran
yang berorientasi ekspor maupun lokal untuk :
1) Mengetahui prospek melalui cara-cara pengembangan produk komoditas perikanan.
2) Mengetahui strategi pengembangan produknya cukup berhasil dalam upaya
meningkatkan nilai tambah komoditas perikanan.
2
LANDASAN TEORI
Model Linear [4]
Pemodelan stokastik atau statistika memiliki bentuk umum
………………………………………(1)
Dalam hal ini merupakan kesalahan atau error yang diasumsikan merupakan variabel
acak yang berasal dari suatu distribusi tertentu misalnya normal. Variabel x adalah
variabel tetap yang umumnya bukan acak dan adalah parameter yang menentukan
koefisien dari variabel variabel tetap tadi. Variabel x sering juga disebut sebagai variabel
bebas sedangkan variabel y disebut variabel terikat.
Dalam pemodelan statistika, kedua komponennya dipisahkan yaitu yang bersifat
tetap dan fungsional dinotasikan dengan , yang bisa disebut sebagai komponen
tetap (fixed component), sedangkan komponen lainnya, , yang bersifat acak disebut
sebagai komponen acak ( random component ) atau dalam hal ini secara khusus disebut
komponen kesalahan (error component).
Berbagai variasi model dapat dihasilkan dari berbagai bentuk fungsi hubungan
dan distribusi kesalahan. Dari segi fungsi f(.), yang paling sederhana adalah hubungan
linier, sehingga dari aspek ini model yang paling sederhana yang kita miliki adalah model
linier atau regresi linier. Sedangkan dari segi komponen acaknya, yang paling sederhana
adalah asumsi bahwa ) , dan saling independen antara satu respon dengan
respon lainnya. Asumsi ini menghasilkan model linier normal sederhana. Dari kedua hal
tersebut lahirlah yang disebut model normal sederhana atau model linier klasik. Secara
formal untuk model linier klasik dengan respon ke i dengan i=1,2,...,n, model linier pada
persamaan (1) mempunyai sifat khusus seperti berikut ini:
1. Model: atau untuk keseluruhan respon dapat dituliskan
dalam bentuk matriks ;
2. Asumsi: dan independent dengan untuk setiap .
Konsekuensinya respon Yi juga normal dengan varians konstan yaitu
3
…………………………………………………..(2)
Syarat yang diminta oleh model linear klasik ini rumusannya dapat dipertegas lagi
yaitu:
1. Hubungan antara Y dan X adalah linier;
2. Respon ke i dan ke i' adalah saling bebas (independen), yang berarti tidak ada
korelasidiantaranya;
3. Distribusi kesalahan dan variabel respon adalah normal dengan varians konstan.
Dari asumsi distribusi Yi di atas diturunkan fungsi likelihood dari Y yang
selanjutnya dimaksimumkan terhadap paremeter. Nilai parameter yang memaksimumkan
fungsi likelihood ini dikenal sebagai penduga likelihood maksimum dari parameter dapat
dirumuskan sebagai berikut
………………………………………………(3)
Dengan
, , , dan
Jelaslah bahwa rumus untuk mencari penduga koefisien regresi diturunkan dari
asumsi khusus terhadap distribusi Y. Beberapa referensi yang membahas model linier
normal ini diantaranya adalah [1] dan [3] .
Estimasi Parameter [4]
Definisi
Misal Z variabel suatu standar normal dan variabel independent chi-squared dengan
derajat bebas . Maka mengikuti distribusi t dengan derajat bebas .
4
Sehingga jika kita mempunyai variance-covariance matrik untuk b yaitu .
Yaitu:
Jika hipotesis
Sehingga t hitung untuk bj
t =
Tolak H0 jika > .
5
METODOLOGI
A. Kerangka Pemikiran
Dalam kaitannya dengan pengembangan perikanan disini, kerangka pikir yang
dikemukakan adalah pemasaran ikan melalui perubahan bentuk, gaya, kemasan yang
siap saji (end product) sehingga mempunyai nilai tambah. Dengan pengembangan
produk tersebut dicoba analisa melalui metode regresi linear berganda untuk melihat
pengaruh dari berbagai variabel terhadap volume penjualan . Apabila ada pengaruh
positif berarti strategi memperluas pemasaran melalui pengembangan produk perikanan
cukup menjanjikan untuk dikembangkan. Pola pikir diatas dapat diilustrasikan pada
gambar berikut.
Gambar 1 menunjukkan bahwa ikan setelah di tangkap dilaut masuk ke industri
processing di Pelabuhan Perikanan (input/row material) untuk diproses sehingga bentuk
ikan tidak utuh termasuk fillet dengan gaya dan kemasan yang dapat menarik konsumen.
Tahap berikutnya (out put / produk baru) memasuki saluran distribusi (pemasaran
dengan melalui promosi,penetapan dan sebagainya) yang pada akhirnya akan sampai
pada konsumen baik ekspor maupun lokal.
Gambar 2. Strategi Pengembangan Produk
6
B. Metode Pengumpulan Data
Data volume yang diperlukan untuk mengetahui pengembangan produk yang akan
dipasarkan terdiri dari data volume penjualan, nilai penjualan, produksi/pembelian, dan
permintaan produk.
Data yang dikumpulkan untuk pengembangan produk perikanan sebagai strategi
pemasaran pada Pelabuhan Perikanan Samudera Jakarta adalah data tentang volume
penjualan (y) yang merupakan “variabel tidak bebas”, kemudian data nilai penjualan
(x1), produksi/pembelian (x2) dan permintaan produk (x3). Ketiga variabel (x1;x2;x3)
dinamakan “variabel bebas”.
Alat pengumpul data adalah melalui browsing dari internet yang merupakan
data skunder. Setelah diberi kode dari masing-masing bulan; pengelompokan masing-
masing variabel dicatat dalam tabulasi.
Formulasi yang akan dipakai untuk menganalisa hubungan variabel (x) dan
variabel (y) didalam penelitian ini adalah
Keterangan
Y = Volume Penjualan
b0 = Intercept
b1 = Koefisien Dari Nilai Penjualan
x1 = Nilai Penjualan
b2 = Koefisien Dari Produksi / Pembelian
x2 = Produksi / pembelian
b3 = Koefisien dari Permintaan/Pesanan Produk
x3 = Permintaan /Pesanan Produk Olahan
C. Metoda Analisa Data
Analisa data dimaksudkan untuk mengetahui besarnya pengaruh secara
kuantitatif dari beberapa kejadian atau variabel (X) terhadap kejadian lainnya, serta
dipakai untuk meramalkan kejadian lainnya (Y) tersebut. Maksud peramalan ini tidak
7
lain untuk menduga apakah melalui pengembangan produk dapat digunakan sebagai
strategi pengembangan pemasaran yang mempunyai prospek ekspor dan lokal.
Ada tiga variabel yang dicoba untuk menganalisa strategi pengembangan produk
yang mempunyai prospek pemasaran yaitu : nilai penjualan (X1); produksi/pembelian
(X2) dan permintaan produk (X3); ketiga variabel ini disebut "variabel bebas".
Sedangkan variabel lainnya (Y) yang akan diramalkan dinamakan "variabel tidak
bebas".
Untuk membentuk hubungan antara variabel (X1) dan variabel (Y) digunakan
regresi linear berganda.
Data Penelitian
Data yang dikumpulkan selama 15 bulan untuk keperluan analisa terdiri dari :
1). Volume Penjualan (y) yang akan diramalkan.
2). Nilai Penjualan (x1) untuk meramalkan.
3). Produksi/Pembelian (x2)
4). Permintaan/Pesanan (x3)
5). Waktu pengumpulan data bulan ke 1 sampai ke 15.
Rumusan Hipotesis
Analisa yang akan digunakan adalah Analisa "Regresi Linear Berganda" dengan 3
variabel bebas (x1;x2;x3) dengan perhitungan dibantu komputer dengan program SPSS
versi 11.5.
Hipotesa yang diajukan :
1) Ho : b0=0 ; Terima Ho ; berarti nilai intercept tidak mempengaruhi dan tidak dapat
digunakan untuk meramalkan volume penjualan (y).
H1 : b0 0 ; Tolak Ho,berarti nilai intercept mempengaruhi dan dapat digunakan
untuk meramalkan volume penjualan (y).
2) Ho : b1=0 ; Terima Ho ; berarti nilai produksi (x1) tidak mempengaruhi dan tidak
dapat digunakan untuk meramalkan volume penjualan (y).
H1 : b1 0 ; Tolak Ho, berarti ; nilai produksi (x1) mempengaruhi dan dapat
digunakan untuk meramalkan volume penjualan (y).
3). Ho : b2=0 ; Terima Ho, berarti produksi / pembelian (x2) tidak mempengaruhi
dan tidak dapat digunakan untuk meramalkan volume penjualan (y).
8
H1 : b2 0 ; Tolak Ho, berarti produksi/pembelian (x2) mempengaruhi dan dapat
meramalkan volume penjualan (y).
4). Ho : b3=0 ; Terima Ho, berarti permintaan/pesanan (x3) tidak mempengaruhi dan
tidak dapat digunakan untuk meramalkan volume penjualan (y).
H1 : b3 0 ; Tolak Ho, berarti permintaan/pesanan (x3) mempengaruhi dan dapat
digunakan untuk meramalkan volume penjualan.
Perhitungan Nilai t.
Digunakan regresi linear berganda (Multiple Regression) dengan perangkat
komputer melalui program SPSS versi 11.5.
Dicari Nilai t Tabel.
Untuk penelitian dibidang ekonomi t Tabel dilihat pada = 0,100 dan
derajat bebas n – p. Pada penelitian ini t tabel adalah t = 0,05 (11).
Kesimpulan
Bandingkan t hitung dengan t tabel pada tingkat = 0,05 (11).
Hitung Koefisien Determinasi (R Square)
Untuk mengukur proporsi dari total variasi variabel tidak bebas yang
diterangkan oleh variasi dari variabel bebas dalam regresi.
9
PEMBAHASAN
A. Hasil Analisa Data
Data yang diperoleh dengan metoda yang sudah ditetapkan adalah sebagai
berikut:
Tabel 1. Tata Hubungan Antara Variabel Bebas (X) dan Variabel Tetap (Y) pada
periode 15 bulan
Bulan Ke Volume
(y)
Nilai
(x1)
Produksi
(x2)
Permintaan
(x3)
1 1008 8.3 1102 2108
2 1336 11.3 1428 6118
3 1265 10.8 1197 6510
4 2533 22.4 2549 4771
5 3305 20.1 2447 7602
6 2365 24.8 3167 5363
7 1378 14.1 1842 4451
8 2272 21.1 2625 5330
9 2257 24.7 3145 4647
10 4430 34.5 5420 9298
11 7840 47.6 8040 12254
12 9580 61.3 16665 14179
13 6010 44.8 8575 9841
14 4150 31.7 5457 10112
15 5202 36.9 6218 12650
Keterangan :
10
Y = Volume penjualan produk olahan
X1 = Nilai penjualan produk olahan
X2 = Produk / pembelian produk olahan
X3 = Delivery order (permintaan) produk olahan
Untuk perhitungan data menggunakan perangkat komputer dengan bantuan
program SPSS versi 11.5. Sedangkan metoda statistik menggunakan Multiple
Regression dengan 3 variabel bebas yaitu x1, x2 dan x3.
Dengan bantuan program SPSS versi 11.5 diperoleh hasil sebagai
berikut:
Model Summary
Model R R SquareAdjusted R
SquareStd. Error of the
Estimate1 .985(a) .970 .962 501.07575
a Predictors: (Constant), X1, X2, X3
Analysis of Variance
ANOVA(b)
ModelSum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 88835914.996 3 29611971.665 117.940 .000(a)
Residual 2761845.938 11 251076.903Total 91597760.933 14
a Predictors: (Constant), X1, X2, X3
b Dependent Variable: Y
Variable in The Equation
Coefficients(a)
ModelUnstandardized
CoefficientsStandardized Coefficients t Sig.
B Std. Error Beta1 (Const
ant) -905.261 414.572 -2.184 .052
X1 95.916 32.350 .569 2.965 .013X2 .132 .106 .212 1.246 .239X3 .169 .078 .234 2.162 .053
11
a Dependent Variable: Y
Hasil perhitungan diatas diimplementasikan dalam persamaan sebagai
berikut:
Pengujian t hitung dibandingkan t tabel diperoleh :
1) Untuk Nilai Intercept : diperoleh = 2.184 > t0,05 (11) = 1,796 ; berarti
hipotesis Nol (Ho) ditolak dan diterima Hipotesis Alternatif (H1).
Kesimpulannya : bahwa nilai intercept mempunyai hubungan yang bermakna
dengan volume penjualan (y).
2). Untuk Nilai Produksi (X1) : diperoleh = 2.965 > t0,05 (11) = 1,796 ;
berarti hipotesis Nol (Ho) ditolak dan diterima Hipotesis Alternatif (H1).
Kesimpulannya : bahwa nilai penjualan (X1) mempunyai hubungan yang
bermakna dengan volume penjualan (y).
3). Untuk Produksi/Pembelian (X2) : diperoleh = 1.246 < t0,05 (11) = 1,796
; berarti hipotesis Nol (Ho) diterima.
Kesimpulannya : bahwa Produksi/Pembelian (X2) belum mempunyai hubungan
yangnbermakna dengan volume penjualan (y).
4). Untuk Permintaan Produksi (X3) : diperoleh = 2.162 > t0,05 (11) = 1,796 ;
berarti hipotesis Nol (Ho) ditolak dan diterima Hipotesis Alternatif (H1).
Kesimpulannya : bahwa permintaan (pesanan) produk (X3) mempunyai hubungan
yang bermakna dengan volume penjualan (y).
Dari pengujian hipotesis maka dapat disimpulkan bahwa b2 keluar dari
model sehingga perhitungan diatas diimplementasikan menjadi persamaan sebagai
berikut:
12
B. Kajian Hasil Analisa
Aspek nilai penjualan terhadap volume penjualan.
Berdasarkan analisa dengan regresi linear berganda dan Koefisien korelasi melalui
bantuan program computer SPSS versi 11.5 didapatkan hasil bahwa nilai penjualan
(variabel bebas X1) sangat berpengaruh terhadap volume penjualan (variabel tidak bebas
Y) dengan perhitungan = 2.965 > t0,05 (11) = 1,796. Variabel X1 (nilai
penjualan) sesuai teori statistik dapat dipakai untuk meramalkan dan mempengaruhi
volume penjualan (variabel Y). Hal ini berarti hubungan antara variabel X1 dan Y sangat
erat dan saling mempengaruhi. Demikian pula dengan perhitungan Koefisien
Determinasi (R Square) didapatkan 97%; menunjukkan bahwa variabel Y (volume
penjualan) dapat diterangkan variabel X1 (nilai penjualan) menurut persamaan regresi
linear berganda.
Berdasarkan teori dan perhitungan diatas menunjukkan bahwa strategi
penetapan harga dan pemasaran cukup berhasil; terlihat dari data nilai penjualan
(penerimaan penjualan) dapat mempengaruhi volume penjualan berarti produk tersebut
dapat diluncurkan ke pasar.
Aspek produksi terhadap volume penjualan.
Dari data yang dianalisa bersama-sama dengan variabel nilai penjualan dan
permintaan terhadap volume penjualan dengan metoda “Regresi Linear Berganda”
diperoleh hasil perhitungan bahwa produksi (Variabel bebas X2) tidak berpengaruh nyata
terhadap volume penjualan (variabel tidak bebas Y) dimana diperoleh = 1.246
< t0,05 (11) = 1,796. Variabel X2 (produksi) sesuai dengan teori statistik tidak dapat
dipakai untuk meramalkan volume penjualan (variabel tidak bebas Y). Maksudnya
setiap kenaikan produksi belum tentu dapat menaikkan volume penjualan.
Aspek permintaan terhadap volume penjualan
13
Model matematis (ekonometrik) berupa analisa regresi linear berganda dengan
bantuan komputer dengan program SPSS versi 11.5 dipakai untuk meramalkan dan
pengaruh permintaan produk (variabel bebas X3) terhadap volume penjualan (variabel
tidak bebas Y). Hasil perhitungan dan pengujian menunjukkan bahwa permintaan
(variabel X3) sangat berpengaruh nyata terhadap volume penjualan (variabel tidak bebas
Y), dengan perhitungan : Nilai = 2.162 > t0,05 (11) = 1,796.
Variabel X3 (permintaan) sesuai teori statistik dapat dipergunakan untuk
meramalkan dan mempengaruhi volume penjualan (variabel Y). Hal ini berarti
hubungan antara variabel X3 dengan variabel Y sangat erat dan saling mempengaruhi.
Apabila terjadi kenaikan permintaan selalu terjadi upaya peningkatan volume penjualan.
Perhitungan Koefisien Determinasi (R Square) juga menunjukkan nilai 97%, yang
berarti variabel Y (volume penjualan) dapat diterangkan variabel X3 (permintaan)
menurut persamaan regresi linear berganda :
14
KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
Dari hasil analisa dan kajian tentang Pengembangan Produk Perikanan
sebagai strategi pengembangan pemasaran dapat ditarik beberapa kesimpulan
a. Strategi pengembangan produk perikanan ditinjau dari aspek nilai penjualan
terhadap volume penjualan dapat memberikan nilai tambah produk dan
mempunyai prospek pemasaran yang menjanjikan.
b. Aspek permintaan terhadap volume penjualan dapat memberikan peluang dan
memberikan gambaran bahwa potensi pasar masih cukup besar dan dapat
diperluas.
c. Aspek produksi bila ditingkatkan belum tentu dapat mendorong volume
penjualan; artinya semakin besar produksi masih masih belum membuka peluang
untuk metingkatkan penjualan.
d. Strategi pengembangan produk dapat memberikan nilai tambah baik terhadap
peningkatan laba; posisi bersaing perusahaan; lapangan pekerjaan dan kesempatan
berusaha.
B. Saran
Beberapa saran yang dapat disampaikan adalah :
a. Perlu diciptakan iklim yang “kondusif” dalam pelaksanaan pengembangan produk
agar dapat mendorong gairah berusaha; dapat membuka peluang usaha dan
memberi kesempatan kerja maupun menyerap tenaga kerja.
b. Perlu dicari inovasi baru dengan menengok peluang pasar luar negeri yang
menjanjikan, namun penuh dengan tantangan untuk dapat diterima konsumen.
15
c. Masih perlu dicari terobosan baru baik peluang pasar produk olahan dan mulai
dipersiapkan guna melirik pasar keluar negeri.
16