Tugas 6 Cici
Nama: Cici Pravitasari H NIM : 04610221
5.00 6 2002
Berikutnya tabel lanjutan agar lebih mudah data penyelesaiaannya.
6.00 Dari tabel di atas, maka dalam penentuan X adalah tidak sama dengan penentuan pada metode sebelumnya, karena X merupakan data riil.
16.00
4.00 10 2006
12.00
5.00 9 2005
13.00
5.00 8 2004
12.00
4.00 7 2003
14.00
Model Peramalan Penjualan
Metode Regresi dan Korelasi
Suatu Perusahaan “CHICIE” bergerak di bidang penjualan bedak bayi, di mana perusahaan mempunyai data penjualan dan data eksteren perusahaan berupa tingkat kelahiran bayi adalah sebagai berikut:
6.00 5 2001
13.00
3.00 4 2000
15.00
3.00 3 1999
12.00
4.00 2 1998
14.00
Tingkat Kelahiran Bayi (X) 1 1997
No Tahun Penjualan Bedak Bayi (Y)
Tahun 2006 (Dalam Ribuan)
PT “CHICIE” BEKASI
13.00
2
X Y
2 No Tahun Penjualan (Y) TKB (X)
XY 1 1997
14.00
4.00 16 196
56 2 1998
12.00
3.00 9 144
36 3 1999
15.00
3.00 9 225
45 4 2000
13.00
6.00 36 169
78 5 2001
13.00
5.00 25 169
65 6 2002
14.00
4.00 16 196
56 7 2003
12.00
5.00 25 144
60 8 2004
13.00
5.00 25 169
65 9 2005
12.00
4.00 16 144
48 10 2006
16.00
6.00 36 256
96 Jumlah 10.00 134.00 45 213 1812 605 Dari tabel di atas maka dapat kita cari koefisien regresinya adalah sebagai berikut:
B = [ N XY ] - (( X) ( Y)) ]
2
2
[ N - (( ] X X)
B = [ 10 (605) - ((45)(134)) ]
2
[ 10 (213) - ((45) ] B = [ (6050) - (6030) ] [ (2130) - (2025) ] B = 20 105 B = 0.19 A = [
Y ] - B [ X ] N N A = [ 134] - (0.19) [ 45 ] 10 10 A = [ 13.4 ] - [ 0.86 ] A = 12.54
Maka persamaan regresinya adalah:
Y’ = A + BX
Y’ = 12.54 + 0.19X
Jika perusahaan ingin mengadakan ramalan penjualan untuk tahun berikutnya, maka di dalam menentukan nilai X ada dua cara, yaitu dengan cara membeli nilai X secara langsung, ataupun cara kedua dengan cara meramalkan berbagai metode nilai X nya.
Misalkan, perusahaan ini meramalkan penjualannya untuk tahun 2007 dengan X yang sudah ditentukan, misalkan x = 9 (9.000 bayi) Y’ = 12.54 + 0.19 (9) Y’ = 12.54 + 1.71 Y’ = 14.25
Y’ = 14.25 dibulatkan menjadi 14. Jadi ramalan penjualan untuk tahun 2007 adalah 14.000 unit (14 dikalikan 1000), demikian juga untuk ramalan penjualan periode- periode yang lain caranya sama.
Setelah meramalkan penjualannya masih belum cukup, masih ada langkah lagi yang perlu dilakukan adalah masalah signifikansi, maka langkah berikutnya adalah menentukan seberapa jauh derajat hubungan antar variabel tersebut, dan ini dilakukan dengan perhitungan korelasi.
Sebetulnya banyak model perhitungan koefisien korelasi, yang dalam penerapannya memerlukan syarat-syarat tertentu dari data yang tersedia di antaranya adalah koefisien korelasi Pearson Product’s Moment, koefisien Sperman, Kendall, Person dan Cramer dan lain sebagainya.
Pembahasan ini hanya saya ambil satu saja dari berbagai koefisien korelasi yang sudah disebutkan tadi, maka diharapkan dapat berlaku agak umum dan dapat diambil beberapa keuntungan dari penerapan formula tersebut.
Formula yang digunakan adalah: r = [ N ( XY) ] - (( Y) ( X)) ]
2
2
2 2 1/2
[ N. ( ) ] - [ ( ] [ N.( ) ] [( ] Pada Perusahaan “CHICIE” maka dapatlah kita hubungan antara variabel, dengan menggunakan formula korelasi ini: r = [ N (
XY) ] - (( Y) ( X)) ]
2
2
2 2 1/2
[ N. ( ) ] - [ ( ] [ N.( ) ] [( ] X X) Y Y) r = [ 10 (605) ] - [ (134) (45) ]
2 2 1/2
[ 10 (213) ] - [ (45) ] [ 10 (1812) ] - [ (134) ] r = [ (6050) ] - [(6030)]
1/2
[ (2130) ] - [ (2025) ] [ (18120) ] - [ (17956) ] r = [ 20 ]
1/2
[ 105 ] [ 164] r = [ 20 ]
1/2
[ 17220] r = [ 20 ] [ 131.22] r = 0.1524 dibulatkan 0.15
Karena nilai koefisien korelasi sama dengan 0.15, berarti ada hubungan antara variabel bebas dan terikat cukup/agak kuat dan positif. Hal ini menunjukkan bahwa perubahan tingkat kelahiran bayi mempunyai hubungan yang positif terhadap penjualan bedak bayi. Selanjutnya mencari koefisien penentu (koefisien determinasi), yaitu dengan mengkuadratkan nilai r (korelasi), maka diperoleh adalah sebagai berikut:
2 KP = r
2 KP = (0.15)
KP = 0.0225 Dengan demikian maka penjualan bedak bayi ditentukan tingkat kelahiran bayi sebesar 2.25% selebihnya sebesar 97.75% ditentukan variabel lain.