TEKNIK PERAMALAN
Tugas
Kelompok
Sebagai
Salah Satu Syarat Kelulusan
Mata
Kuliah Teknik Peramalan
Menganalisa Pengunjung Yang Datang
Dan Yang Berbelanja
Di Alfamidi Radio Dalam
Di
susun oleh :
Ari Mustafa / 2011080226
Ahmad Yudi Setiawan / 2011080
Agus Triono / 2011080080
Andriyanto / 2011080
PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI
FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS PAMULANG
TANGERANG SELATAN
2014
KATA PENGANTAR
Atas berkat rahmat
Tuhan Yang Maha Esa, kami telah menyelesaikan makalah ini. Makalah yang kami
susun berjudul “ ANALISIS PENGUNJUNG TERHADAP YANG BERBELANJA “. – Teknik
Peramalan
Makalah ini tidak akan
terwujud tanpa bantuan dari berbagai pihak. Oleh karena itu perkenankan
kami mengucapkan terima kasih kepada para dosen fakultas tarbiyah khususnya
kepada bapak dosen mata kuliyah Prilaku Budaya Dan Organisasi dan teman-teman
yang secara langsung maunpun tidak hingga kami dapat menyelesaikan makalah ini
tepat pada waktunya.
Semoga bantuan yang
diberikan kepada kami dalam menyelesaikan makalah ini secara langsung maupun
tidak langsung, mendapatkan balasan dari Tuhan Yang Maha Esa. Kami menyadari
bahwa dalam menulis makalah ini, masih jauh dari sempurna, mengingat
keterbatasan kemampuan yang kami miliki. Oleh karena itu, saran dan kritik yang
membangun akan sangat berguna bagi penulisan makalah selanjutnya, semoga
makalah ini dapat berguna, khusunya bagi kami dan umumnya dapat
memperluas pengetahuan bagi pembaca.
DAFTAR ISI
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Penelitian
Persaingan
sengit dalam industri ritel telah melanda negara-negara maju sejak abad yang
lalu, khususnya di Amerika Serikat dan Eropa Barat. Persaingan terjadi terutama
antara usaha ritel tradisional dan ritel modern (supermarket dan hipermarket).
Namun, menjelang dekade akhir modern lalu persaingan telah meluas hingga ke
negara-negara berkembang, di mana deregulasi sektor usaha ritel yang bertujuan
untuk meningkatkan investasi asing langsung (IAL) telah berdampak pada
pengembangan jaringan supermarket (Reardon & Hopkins 2006). Supermarket
bermerek asing mulai masuk ke Indonesia pada akhir 1990-an semenjak kebijakan
investasi asing langsung dalam sektor usaha ritel dibuka pada 1998.
Meningkatnya persaingan telah mendorong kemunculan supermarket di kota-kota
lebih kecil dalam rangka untuk mencari pelanggan baru dan terjadinya perang
harga. Akibatnya, bila supermarket Indonesia hanya melayani masyarakat kelas
menengah ke atas pada era 1980-an dan awal 1990-an (CPIS 1994).
Penjamuran supermarket
hingga ke kota-kota kecil dan adanya praktik pemangsaan melalui strategi
pemangkasan harga memungkinkan konsumen kelas menengah bawah untuk mengakses
supermarket. Persoalan ini tentu juga dialami di negara berkembang lainnya
(Reardon etal 2003; Collett & Wallace 2006). Kendati persaingan antar
supermarket secara teoretis menguntungkan konsumen, dan mungkin perekonomian
secara keseluruhan, relatif sedikit yang diketahui mengenai dampaknya pada
pasar tradisional. Mengukur dampak amat penting mengingat supermarket saat ini
secara langsung bersaing dengan pasar tradisional, tidak hanya melayani segmen
pasar tertentu. Strategi pemasaran terdiri dari unsur-unsur pemasaran yang
terpadu (4P dari marketing mix, yaitu product, price, promotion, place)
yang selalu berkembang sejalan dengan gerak perusahaan dan perubahan-perubahan
lingkungan pemasarannya serta perubahan perilaku konsumen (Basu Swasta dan T
Hani Handoko,2000:119). Perilaku konsumen yang dimaksudkan di sini tentu saja
perilaku konsumen yang nantinya akan mendatangkan pendapatan bagi swalayan
tersebut. Pada penelitian ini, dipilih pasar swalayan PT. Midi Utama Indonesia
(ALFAMIDI) sebagai obyek penelitian. Sedangkan faktor-faktor yang akan diteliti
adalah menekankan pada faktor produk, pelayanan, dan lokasi terhadap keputusan
pembelian konsumen. Oleh karena itu, untuk dapat menarik konsumen dan dapat
bersaing dengan swalayan lain, maka hal yang dilakukan swalayan adalah memenuhi
kebutuhan dan keinginan konsumen sehingga konsumen mencapai kepuasan dengan
cara memberikan produk yang berkualitas dan selengkap mungkin, harga yang
terajangkau dan lokasi yang memadai sehingga akan mempengaruhi keputusan
pembelian konsumen. Berdasarkan alasan tersebut di atas peneliti tertarik untuk
mengadakan penelitian terhadap konsumen pasar swalayan PT. Midi Utama Indonesia
(ALFAMIDI) dengan judul “ANALISIS PENGUNJUNG TERHADAP YANG BERBELANJA”.
1.2 Perumusan Masalah
Berdasarkan
latar belakang yang telah kami uraikan pada sub-bab diatas, maka didalam
makalah ini akan membahas mengenai:
1. Sejarah
berdirinya perusahaan Alfamidi?
2. Mengidentifikasi
data pengunjung dan pembeli di Alfamidi?
3. Mengidentifikasi
jumlah data pengunjung dan pembeli di Alfamidi?
1.3 Pembatasan Masalah
Agar permasalahan tidak melebar kepermasalahan
yang lebih luas maka penelitian dalam makalah ini dibatasi hanya diarahkan pada
penelitian sebagai berikut:
1. Penelitian
dilakukan pada Alfamidi yang berada dikawasan Radio dalam
2. Data
pengunjung dan pembeli yang dikumpulkan adalah data angka hasil akumulasi
menurut pemikiran kami.
1.4 Tujuan Penelitian
Adapun penelitian yang
ingin dicapai dalam penelitian ini adalah:
1. Menganalisis
sejarah berdirinya perusahan Alfamidi
2. Menganalisis
data pengunjung dan pembeli setiap bulannya di Alfamidi
3. Menghitung
jumlah rata-rata pengunjung dan pembeli di Alfamidi
1.5 Manfaat Penelitian
Manfaat penelitian ini di golongkan
menjadi tiga :
1. Bertujuan untuk mengelola data pengunjung
yang digunakan oleh perusahaan agar tetap ber Inovasi dalam mengembangkan
Perusahaan.
2. Sebagai acuan untuk para Mahasiswa dalam
membangun perusahaan dan mengembangkan perusahaan.
3. Sebagai Tolak ukur masyarakat dalam
menentukan pilihan dalam memilih tempat perbelanjaan yang baik & nyaman.
1.6 Sistematika Penelitian
Sistematika
penulisan makalah teknik peramalan ini adalah sebagai berikut:
BAB I : PENDAHULUAN
Memuat
uraian tentang latar belakang penelitian, perumusan masalah, tujuan penelitian,
pembahasan masalah, dan sistematika penulisan.
BAB II : LANDASAN TEORI
Bab
ini mengemukakan teori-teori yang berhubungan dengan penelitian, teori-teori
ini merupakan tinjauan kepustakaan untuk beberapa topik yang berkaitan. Juga mengemukakan
sejarah perusahaan.
BAB III : METODOLOGI PENELITIAN
Bab
ini berisikan tentang flowchart dan langkah-langkah penelitian dalam pemecahan
masalah.
BAB IV : HASIL DAN PEMBAHASAN
Memuat
hasil tentang penelitian tentang sejarah perusahaan, pembahasan dari hasil
pengumpulan data yang telah dilaksanakan sejauh mana hasil pengolahan data
tersebut dapat dijadikan sebagai dasar kesimpulan.
BAB V : KESIMPULAN DAN SARAN
Pada
bab ini dikemukakan kesimpulan dan juga mengajukan saran-saran yang diharapkan
dan beguna bagi perusahaan.
BAB II
Peramalan (forecasting) adalah seni dan ilmu untuk
memperkirakan kejadian dimasa depan. Hal ini dapat dilakukan dengan melibatkan
pengambilan data masa lalu dan menempatkannya kemasan yang akan datang dengan
suatu bentuk model matematis.
Peramalan adalah
tahapan introduction growth maturity decline
Peramalan biasanya diklasifikasikan
berdasarkan horizon waktu masa
depan yang dicakupnya.
Horison waktu terbagi atas beberapa kategori :
1. Peramalan
jangka pendek, peramalan ini mencakup jangka waktu
hingga 1 tahun tetapi umumnya kurang dari bulan. Contoh: untuk merencanakan pembelian.
2. Peramalan
jangka menengah, umumnya mencakup hitungan bulanan hingga 3 tahun. Contoh: untuk merencanakan penjualan.
3. Peramalan
jangka panjang, umumnya untuk perencanan masa 3 tahun atau lebih. Contoh: untuk merencanakan produk baru.
Peramalan jangka menengah dan jangka panjang dapat di
bedakan dari peramalan jangka pendek dengan melihat tiga hal :
1. Peramalan jangka menengah dan jangka
panjang berkaian dengan permasalahan yang lebih menyeluruh dan mendukung
keputuan manajemen yang berkaitan dengan perencanaan produk, pabrik dan proses.
Misalnya keputusanakan fasilitas pabrik seperti membuka pabrik atau gedung
baru.
2. Peramalan jangka pendek biasanya
menerapkan metodologi yang berbeda di bandingkan peramalan jangka panjang.
3. Peramalan jangka pendek cenderung lebih
tepat dibandingkan peramalan jangka panjang. Faktor-faktor yang mempengaruhi
perubahan permintaan berubah setiap hari.Dengan demikian, sejalan dengan
semakin panjangnya horizon waktu, ketepatan peramalan seseorang cenderung
semakin berkurang.Peramalan penjualan harus diperbaharui secara berkala untuk
menjaga nilai dan integritasnya. Peramalan harus selalu dikaji ulang dan
direvisi pada setiap akhir periode penjualan.
Faktor lain yang harus dipertimbangkan saat membuat ramalan
penjualan, terutama peramalan penjualan jangka panjang adalah siklus hidup produk. Penjualan
produk dan bahkan jasa, tidak terjadi pada tingkat yang konstan sepanjang
hidupnya. Hampir
semua produk yang berhasil melalui empat tahapan :-perkenalan, -pertumbuhan, -kematangan dan -penurunan.
Organisasi pada umumnya menggunakan tiga tipe peramalan yang
utama dalam perencanaan operasi di masa depan :
1.
Peramalan Ekonomi (economic
forecast) menjelaskan siklus
bisnis dengan memprediksi tingkat inflasi, ketersediaan uang, dana yang
dibutuhkan untuk membangun perumahan dan indicator perencanaan lainnya.
2.
Peramalan Teknologi (technological
forecast) memperhatikan
tingkat kemajuan teknologi yang dapat meluncurkan produk baru yang menarik,
yang membutuhkan pabrik dan peralatan baru.
3.
Peramalan Permintaan (demand
forecast) adalah proyeksi
permintaan untuk produk atau layanan suatu perusahaan. Peramalan ini disebut
juga peramalan penjualan, yang mengendalikan produksi, kapasitas, serta sistem
penjadwalan dan menjadi input bagi perencanaan keuangan, pemasaran dan sumber
daya manusia.
Peramalan
yang baik sagat penting dalam semua aspek bisnis : peramalan merupakan satu-satunya
prediksi atas permintaan hingga permintaan yang sebenarnya diketahui. Peramalan permintaan mengendalikan
keputusan dibanyak bidang. Berikut ini akan diahasa dampak peramalan produk
pada tiga aktivitas :
1.
Sumber Daya Manusia
Mempekerjakan, melatih dan
memberhentikan pekerja, semua tergantung pada permintaan.
2.
Kapasitas
Saat kapasitas tidak mencukupi,
kekurangan yang diakibatkannya bisa berarti tidak terjaminnyapengiriman,
kehilangan konsumen dan kehilangan pangsa pasar.
3.
Manajemen Rantai Pasokan
Hubungan yang baik dengan pemasok dan
harga barang dan komponen yang bersaing, bergantung pada peramalan yang
akurat.Sebagai contoh, manufaktur pembuat mobil yang menginginkan TRW Corp.
menjamin keteresediaan kantung udara yang cukup, harus menyediakan ramalan yang
akurat untuk membenarkan ekspansi pabrik TRW.
2.3 Tujuh
Langkah Sistem Pasokan
Peramalan terdiri dari tujuh langkah
dasar, yaitu sebagai berikut :
1.
Menetapkan tujuan peramalan
2.
Memilih unsur apa yang akan diramal
3.
Menentukan horizon waktu peramalan
4.
Memiliki tipe model peramalan
5.
Mengumpulkan data yang diperlukan untuk melakukan peramalan
6.
Membuat peramalan
7.
Memvalidasi dan menerapkan hasil peramalan
2.4 Pendekatan Dalam Peramalan
Terdapat dua pendekatan umum peramalan,
sebagaimana ada dua cara mengatasi semua model keputusan. Yang pertama adalah
analisis kuantitatif dan yang kedua adalah analisis kualitatif.
1.
Peramalan Kuantitatif (quantitative forecast)
Peramalan yang menggunakan satu atau lebih model
matematis dengan data masa lalu dan variabel sebab akibat untuk meramalkan
permintaan.
2.
Peramalan Subjekti atau kualitatif (qualitative forecast)
Peramaln yang menggabungkan faktor-faktor seperti
intuisi pengambil keputusan, emosi, pengalaman pribadi dan sistem nilai.
Beberapa perusahaan menggunakan satu pendekatn dan perusahaan lain menggunakan
pendkatan yang lain. Pada kenyataannya, kombinasi dari keduanya merupakan yang
paling efektif.
Beberapa teknik peramalan yang dapat digunakan
adalah sebagai berikut:
1. Metode
Naive
Metode naive merupakan
metode yang paling sederhana, yaitu dengan menganggap bahwa peramalan periode
berikutnya sama dengan nilai/aktual periode sebelumnya. Dengan demikian data
aktual periode waktu yang baru saja berlalu merupakan alat peramalan yang
terbaik untuk meramalkan keadaan di masa yang akan datang. Bentuk motode naive
adalah sebagai berikut:
............................................
Dimana 
ramalan yang dibuat pada waktu 
untuk waktu 
. Peramalan
dengan metode naive untuk masing-masing periode mendekati observasi yang
terdahulu. Ramalan dengan metode naive adalah ramalan yang kadang disebut
dengan “ramalan tanpa perubahan”
karena ramalannya untuk setiap periode mendekati observasi yang terdahulu.
ramalan yang dibuat pada waktu untuk waktu . Peramalan
dengan metode naive untuk masing-masing periode mendekati observasi yang
terdahulu. Ramalan dengan metode naive adalah ramalan yang kadang disebut
dengan “ramalan tanpa perubahan”
karena ramalannya untuk setiap periode mendekati observasi yang terdahulu.
Saat nilai data
meningkat setiap waktu disebut tidak stasioner atau mengandung trend. Jika
persamaan (1) digunakan, proyeksinya tetap rendah. Teknik yang dapat dipakai
untuk mengambil pertimbangan trend dengan menambah selisih antara periode
sakarang dan periode terakhir. Persamaan peramalannya adalah
...............................................
Persamaan (2) memuat
perubahan antara kuartal-kuartal. Pola umum untuk peramalan data musiman yaitu 
dengan s adalah periode musiman.
dengan s adalah periode musiman.
Kelemahan utama dari
pendekatan ini adalah mengabaikan segala sesuatu yang telah terjadi selama setahun
yang lalu dan juga terdapat trend. Pola umum untuk pola data yang merupakan
penggabungan trend dan musiman adalah
2. Metode
Simple averaging
Seperti pada metode naive, pada metode moving average keputusan dibuat untuk
menggunakan nilai-nilai data pertama sebagai bagian perlambangan dan data
lampau sebagai bagian pengaujian. Selanjutnya, persamaan (3) digunakan untuk
merata-rata (menghitung mean) data bagian perlambangan untuk peramalan periode
selajutnya.
Ketika sebuah observasi
baru menjadi tersedia, peramalan untuk periode selanjutnya, adalah rata-rata
atau mean, dihitung dengan persamaan (3) dan observasi yang baru tersebut.
Ketika meramal sebuah seri gabungan dengan jumlah yang besar, data penyimpanan
mungkin sebuah isu. Persamaan (4) potensial untuk menyelesaikan permasalahan
ini. Hanya peramalan dan observasi
paling terkini dibutuhkan menyimpan waktu yang akan datang.
Metode simple averageadalah
salah satu teknik yang tepat ketika kemampuan runtun untuk menjadi ramalan
sudah menjadi stabil, dan lingkungan di dalam runtun pada umumnya tidak
berubah. Contoh untuk jenis ini dalam suatu runtun antara lain kuantitas hasil
penjualan dari suatu level yang konsisten dalam usaha sales perorangan
(penjualan barang), kuantitas dalam suatu produk dalam tahap pendewasaan di
dalam lika-liku kehidupan, dan jumlah jabatan per minggu yang dibutuhkan dari
kalangan dokter gigi, dokter umum atau pengacara yang memiliki pasien atau
berdasarkan client adalah agak konstan.
3. Metode
Moving averaging
Moving average (MA) diperoleh dengan merata-rata permintaan
berdasarkan beberapa data masa lalu yang terbaru. Tujuan utama dari penggunaan
teknik peramalan ini adalah untuk mengurangi aatau menghilangkan variasi acak
permintaan dalam hubungannya dengan waktu. Tujuan ini dicapai dengan
merata-ratakan beberapa nilai data secara bersama-sama, dan menggunakan nilai
rata-rata tersebut sebagai ramalan permintaan untuk periode yang akan datang. Disebut rata-rata bergerak
karena begitu setiap data aktual permintaan baruderet waktu tersedia maka data
aktual permintaan yang paling terdahulu akan dikeluarkan dari perhitungan
kemudian suatu nilai rata-rata baru akan dihitung. Moving average sering
digunakan dengan data kuartalan, atau bulanan untuk membantu kelancaran
komponen dalam deret waktu. Sebuah moving average dari urutan ke k, MA (k)
dihitung dengan
Dimana:
= nilai peramalannya untuk periode selanjutnya
= nilai sebenarnya pada periode t
k = jumlah perlakuan dalam moving average
moving average untuk
periode waktu t adalah mean aritmatik dari k observasi terbaru. Dalam moving
average, beban yang diberikan sama untuk setiap observasi. Setiap data baru
dimasukkan dalam rata-rata yang tersedia, dan data paling awal dibuang.
4. Metode
Winter
Metode winter dapat mengatasi masalah data
dengan menggunakan pola ikomponen data trend dan seasonal yang tidak
dapat diatasi oleh metodemoving average dan metode exponential smoothing.
Apabila identifikasi pada historis daridata aktual permintaan menunjukkan adanya
fluktuasi musiman, perlu
dilakukanpenyesuain terhadap pengaruh musiman itu melalui menghitung indeks
musiman (seasonal index). Sebagai contoh untuk menjelaskan pengaruh
musimanmenggunakan angka indeks musiman.
5. Metode
Dekomposisi
Metode dekomposisi digunakan untuk data yang memiliki pola trend,
acak, dan musiman. Metode ini menguraikan komponen musiman dari komponen
lainnya dari suatu deret data. Model dekomposisi multiplikatif dapat ditulis
sebagai berikut:
Sedangkan,
model dekomposisi aditif
dapat ditulis sebagai berikut:
Dimana,
= nilai pengamatan ke-t
= komponen tren ke-t 
= komponen musiman ke-t 
= komponen siklis ke-t
= komponen acak ke-t
A. Ukuran
Keakuratan Peramalan
Pada dasarnya dalam menentukan metode yang efektif
digunakan adalah dengan evaluasi teknik
peramalan menggunakan beberapa cara yaitu dengan melihat nilai MSE dan nilai
MAPE. Metode yang menghasilkan nilai MSE dan MAPE terkecil, itulah metode yang
seharusnya kita pilih untuk melakukan peramalan tetapi kita juga harus melihat
apakah residual dari metode itu random tidak. Jika random maka metode yang
dipilih tersebut baik. Dengan rumus :
MSE =
MAPE = 
- Regresi Time Series
Ada 2 pendekatan untuk
melakukan peramalan dengan menggunakan analisis deret waktu dengan metode
regresi sederhana, yaitu:
1.
Analisis deret waktu untuk regresi sederhana linier
2.
Analisis deret waktu untuk regresi sederhana yang non
linier
Dalam analisis deret waktu
yang linier adalah analisis pola hubungan yang dicari dengan satu variabel yang
mempengaruhinya : waktu. Sedangkan analisis deret waktu yang non linier,
merupakan analisis hubungan antara variabel yang dicari dengan hanya satu (1)
yang mempengaruhinya, yaitu variabel waktu.
Untuk menjelaskan hubungan kedua metode ini kita
gunakan notasi matematis seperti :
Y = F (x)
Dimana :
Y =
Dependent variable (variabel yang dicari)
X =
Independent variable (variabel yang mempengaruhinya)
Notasi regresi sederhana
dengan menggunakan regresi linier (garis lurus) dapat digunakan sebagai berikut:
Y
= a + b X....................
Dimana a dan b adalah
merupakan parameter (koefisien regresi) yang harus dicari. Untuk mencari nilai
a dapat digunakan dengan menggunakan rumus:
Atau kemudian nilai b dapat dicari dengan rumus:
atau
- Pengujian Asumsi Klasik Pada Analisis Regresi
Pada model regresi, perlu dilakukan uji asumsi analisis
regresi untuk mengetahui apakah model memenuhi asumsi atau tidak. Uji asumsi
yang dilakukan pada model regresi adalah
1. Normalitas
Analisis regresi linier mengasumsikan bahwa sisaan 
berdistribusi
normal. Menurut Gujarati (1978) pada regresi linier klasik diasumsikan bahwa
tiap 
didistribusikan
secara random dengan 
berdistribusi
normal. Menurut Gujarati (1978) pada regresi linier klasik diasumsikan bahwa
tiap didistribusikan
secara random dengan
Salah satu cara untuk menguji asumsi kenormalan adalah
dengan uji Kolmogorov-Smirnov. Uji ini didasarkan pada nilai D dengan:
Dengan 
adalah fungsi
distribusi frekuensi kumulatifrelatif dari distribusi teoritis dibawah 
. 
adalah distribusi
frekuensi kumulatif pengamatan sebanyak sampel. 
adalah sisaan
berdistribusi normal. Selanjutnya nilai D ini dibandingkan dengan nilai D
kritis dengan signifikansi 
(tabel
Kolmogorov-Smirnov). Apabila nilai 
atau 
, maka asumsi kenormalan tidak dipenuhi.
adalah fungsi
distribusi frekuensi kumulatifrelatif dari distribusi teoritis dibawah . adalah distribusi
frekuensi kumulatif pengamatan sebanyak sampel. adalah sisaan
berdistribusi normal. Selanjutnya nilai D ini dibandingkan dengan nilai D
kritis dengan signifikansi (tabel
Kolmogorov-Smirnov). Apabila nilai atau , maka asumsi kenormalan tidak dipenuhi.
Dalam penelitian ini asumsi yang digunakan adalah asumsi
dari sisaan tidak berdistribusi normal, sehingga MKT tidak layak untuk
digunakan (Draper dan Smith, 1998).
2. Homoskedastisitas
Salah satu asumsi penting dalam analisis regresi adalah
variasi sisaan pada setiap
variabel independen adalah homoskedastisitas. Asumsi ini dapat ditulis sebagai
berikut:
pada setiap
variabel independen adalah homoskedastisitas. Asumsi ini dapat ditulis sebagai
berikut:
Salah satu cara menguji kesamaan variansi yaitu dengan
melihat pola tebaran sisaan 
terhadap nilai
estimasi Y. Jika tebaran sisaan bersifat acak (tidak membentuk pola tertentu),
maka dikatakan bahwa variansi sisaan homogen (Draper dan Smith, 1998).
terhadap nilai
estimasi Y. Jika tebaran sisaan bersifat acak (tidak membentuk pola tertentu),
maka dikatakan bahwa variansi sisaan homogen (Draper dan Smith, 1998).
Untuk lebih tepatnya, menurut Gujarati (1978) salah satu
cara untuk mendeteksi heteroskedastisitas adalah dengan pengujian korelasi rank
Spearman yang didefinisikan sebagai berikut:
Dengan 
perbedaan dalam
rank yang ditempatkan pada dua karakteristik yang berbeda dari individual atau
fenomena ke-i dan n adalah banyaknya individual yang dirank. Koefisien rank
korelasi tersebut dapat digunakan untuk mendeteksi heterokedastisitas dengan
mengasumsikan 
. Adapun tahapnnya
dalah sebagai berikut :
perbedaan dalam
rank yang ditempatkan pada dua karakteristik yang berbeda dari individual atau
fenomena ke-i dan n adalah banyaknya individual yang dirank. Koefisien rank
korelasi tersebut dapat digunakan untuk mendeteksi heterokedastisitas dengan
mengasumsikan . Adapun tahapnnya
dalah sebagai berikut :
1.
Mencocokkan regresi terhadap data mengenai Y dan X dan
mendapatkan sisaan 
.
.
2.
Dengan mengabaikan tanda dari , yaitu dengan mengambil nilai mutlaknya |
, meranking baik harga mutlak || dan 
sesuai dengan
urutan yang meningkat atau menurun dan menghitung koefisien rank korelasi
Spearman yang telah diberikan sebelumnya.
, yaitu dengan mengambil nilai mutlaknya |, meranking baik harga mutlak || dan sesuai dengan
urutan yang meningkat atau menurun dan menghitung koefisien rank korelasi
Spearman yang telah diberikan sebelumnya.
3.
Dengan mengasumsikan bahwa koefisien rank korelasi
populasi 
adalah nol dan
, signifikan dari 
yang disampel
dapat diuji dengan pengujian t sebagai
berikut :
adalah nol dan, signifikan dari yang disampel
dapat diuji dengan pengujian t sebagai
berikut :
Jika nilai t yang dihitung melebihi nilai t kritis maka H0
ditolak, artinya asumsi homoskedastitas tidak dipenuhi. Jika model
regresi meliputi lebih dari satu variabel X, dapat dihitung
antara 
dan tiap-tiap
variabel X secara terpisah dan dapat di uji untuk tingkat penting secara
statistik dengan pengujian t yang diberikan di atas.
dapat dihitung
antara dan tiap-tiap
variabel X secara terpisah dan dapat di uji untuk tingkat penting secara
statistik dengan pengujian t yang diberikan di atas.
3. Non autokorelasi
Salah satu asumsi penting dari regresi linear adalah bawa tidak ada
autokrelasi antara serangkaian pegamatan yang diurutkan menurut waktu. Adanya
kebebasan antar sisaan dapat dideteksi
secara grafis dan empiris. Pendeteksian autokorelasi secara grafis yaitu
denan melihat pola tebaran sisaan terhadap urutan waktu. Jika tebaran sisaan
terhadap urutan waktu tidak membentuk suatu pola tertentu atau bersifat acak
maka dapat disimpulkan tidak ada autokorelasi antar sisaan (Draper dan Smith,
1998)
Pengujian secara empiris dilakukan dengan
menggunakan statistik uji Durbin-Watson. Hipotesis yang diuji adalah:
H0: Tidak terdapat autokorelasi antar
sisaan
H1: Terdapat autokorelasi antar sisaan
Adapun rumusan
matematis uji Durbin-Watson adalah:
Kaidah keputusan dalam uji Durbin-Watson adalah:
1.
Jika 
atau 
, maka H0 ditolak
berarti bahwa terdapat autokorelasi antar sisaan.
atau , maka H0 ditolak
berarti bahwa terdapat autokorelasi antar sisaan.
2.
Jika 
, maka H0 tidak
ditolak yang berarti bahwa asumsi non autokorelasi terpenuhi.
, maka H0 tidak
ditolak yang berarti bahwa asumsi non autokorelasi terpenuhi.
3.
Jika 
atau 
maka tidak dapat
diputudkan apakah H0 diterima atau ditolak, sehingga tidak dapat disimpulan ada
atau tidak adanya autokorelasi.
atau maka tidak dapat
diputudkan apakah H0 diterima atau ditolak, sehingga tidak dapat disimpulan ada
atau tidak adanya autokorelasi.
4.
Untuk statistik 
dari
Durbin-Watson dapat dilihat pada tabel
dari
Durbin-Watson dapat dilihat pada tabel
4. Non Multikolinearitas
Menurut Montgomery dan Peck (1992), kolinearitas terjadi karena terdapat
korelasi yang cukup tinggi di antara variabel independen. VIF (Variance
Inflation Factor) merupakan salah satu cara untuk mengukur besar kolineritas
dan didefinisikan sebagai berikut:
Dengan
m= 1,2,...,p dan p adalah banyaknya variabel independen 
adalah koefisien
determinasi yang dihasilkan dari regresi variabel independen 
dengan variabel
independen lain 
. Nilai VIF menjadi semakin besar jika terdapat korelasi
yang semakin besar diantara variabel independen. Jika VIF lebih dari 10,
multikolinearitas memberikan pengaruh yang serius pada pendugaan metode kuadrat
kecil.
adalah koefisien
determinasi yang dihasilkan dari regresi variabel independen dengan variabel
independen lain . Nilai VIF menjadi semakin besar jika terdapat korelasi
yang semakin besar diantara variabel independen. Jika VIF lebih dari 10,
multikolinearitas memberikan pengaruh yang serius pada pendugaan metode kuadrat
kecil.
BAB III
 |
|||
 |
|||
|
 |
Proses pelaksanaan penelitian ilmiah terdiri dari
langkah-langkah yang juga menerapkan prinsip metode ilmiah. Adapun
langkah-langkah yang harus dilakukan selama melakukan penelitian ilmiah adalah
sebagai berikut:
- mengidentifikasi dan merumuskan masalah.
- melakukan studi pendahuluan.
- merumuskan hipotesis.
- mengidentifikasi variabel dan definisi operasional variable.
- menentukan rancangan dan desain penelitian.
- menentukan dan mengembangkan instrumen penelitian.
- menentukan subjek penelitian.
- melaksanakan penelitian.
- melakukan analisis data.
- merumuskan hasil penelitian dan pembahasan.
- menyusun laporan penelitian dan melakukan desiminasi.
Berikut kita bahas setiap langkah-langkah penelitian ilmiah (scientific research) itu, berikut ini:
1. Mengidentifikasi
dan Merumuskan Masalah
Sebagaimana halnya dalam metode ilmiah, pada penelitian
ilmiah juga harus berangkat dari adanya permasalahan yang ingin pecahkan.
Sebelum melaksanakan penelitian ilmiah perlu dilakukan identifikasi masalah.
Proses identifikasi masalah penting dilakukan agar rumusan masalah menjadi
tajam dan sebagai bentuk data awal bahwa dalam penelitian ilmiah tersebut
memang dibutuhkan pemecahan masalah melalui penelitian. Identifikasi masalah
dirumuskan bersesuaian sebagaimana latar belakang masalah, berdasarkan fakta
dan data yang ada di lapangan. Identifikasi masalah pada umumnya dirumuskan
dalam bentuk kalimat deklaratif, sementara rumusan masalah ditulis dalam bentuk
kalimat tanya (berbentuk pertanyaan).
2. Melakukan Studi
Pendahuluan
Di dalam penelitian ilmiah, perlu dilakukan sebuah studi
pendahuluan. Peneliti dapat melakukannya dengan menelusuri dan memahami kajian
pustaka untuk bahan penyusun landasan teori yang dibutuhkan untuk menyusun
hipotesis maupun pembahasan hasil penelitian nantinya. Sebuah penelitian
dikatakan bagus apabila didasarkan pada landasan teori yang kukuh dan relevan.
Banyak teori yang bersesuaian dengan penelitian, namun ternyata kurang relevan.
Oleh karenanya, perlu dilakukan usaha memilah-milah teori yang sesuai. Selain
itu studi pendahuluan yang dilakukan peneliti melalui pengkajian kepustakaan
akan dapat membuat penelitian lebih fokus pada masalah yang diteliti sehingga
dapat memudahkan penentuan data apa yang nantinya akan dibutuhkan.
3. Merumuskan
Hipotesis
Hipotesis perlu dirumuskan dalam sebuah penelitian ilmiah,
lebih-lebih penelitian kuantitatif. Dengan menyatakan hipotesis, maka
penelitian ilmiah yang dilakukan peneliti akan lebih fokus terhadap masalah
yang diangkat. Selain itu dengan rumusan hipotesis, seorang peneliti tidak
perlu lagi direpotkan dengan data-data yang seharusnya tidak dibutuhkannya,
karena data yang diambilnya melalui instrumen penelitian hanyalah data-data
yang berkaitan langsung dengan hipotesis. Data-data ini sajalah yang nantinya
akan dianalisis. Hipotesis erat kaitannya dengan anggapan dasar. Anggapan dasar
merupakan kesimpulan yang kebenarannya mutlak sehingga ketika seseorang membaca
suatu anggapan dasar, tidak lagi meragukan kebenarannya.
4. Mengidentifikasi
Variabel dan Definisi Operasional Variabel
Sebuah variabel dalam penelitian ilmiah adalah fenomena yang
akan atau tidak akan terjadi sebagai akibat adanya fenomena lain. Variabel
penelitian sangat perlu ditentukan agar masalah yang diangkat dalam sebuah
penelitian ilmiah menjadi jelas dan terukur. Dalam tahap selanjutnya, setelah
variabel penelitian ditentukan, maka peneliti perlu membuat definisi
operasional variabel itu sesuai dengan maksud atau tujuan penelitian. Definisi
operasional variabel adalah definisi khusus yang dirumuskan sendiri oleh
peneliti. Definisi operasional tidak sama dengan definisi konseptual yang
didasarkan pada teori tertentu.
5. Menentukan
Rancangan atau Desain Penelitian
Rancangan penelitian sering pula disebut sebagai desain
penelitian. Rancangan penelitian merupakan prosedur atau langkah-langkah
aplikatif penelitian yang berguna sebagai pedoman dalam melaksanakan penelitian
ilmiah bagi si peneliti yang bersangkutan. Rancangan penelitian harus
ditetapkan secara terbuka sehingga orang lain dapat mengulang prosedur yang
dilakukan untuk membuktikan kebenaran penelitian ilmiah yang telah dilakukan
peneliti.
6. Menentukan
dan Mengembangkan Instrumen Penelitian
Apakah yang dimaksud dengan instrumen penelitian? Instrumen
penelitian merupakan alat yang digunakan oleh peneliti untuk mengumpulkan data
yang dibutuhkannya. Beragam alat dan teknik pengumpulan data yang dapat dipilih
sesuai dengan tujuan dan jenis penelitian ilmiah yang dilakukan. Setiap bentuk
dan jenis instrumen penelitian memiliki kelebihan dan kelemahannya
masing-masing. Karena itu sebelum menentukan dan mengembangkan instrumen
penelitian, perlu dilakukan pertimbangan-pertimbangan tertentu. Salah satu
kriteria pertimbangan yang dapat dipakai untuk menentukan instrumen penelitian
adalah kesesuaiannya dengan masalah penelitian yang ingin dipecahkan. Tidak
semua alat atau instrumen pengumpul data cocok digunakan untuk
penelitian-penelitian tertentu.
7. Menentukan
Subjek Penelitian
Orang yang terlibat dalam penelitian ilmiah dan berperan
sebagai sumber data disebut subjek penelitian. Seringkali subjek penelitian
berkaitan dengan populasi dan sampel penelitian. Apabila penelitian ilmiah yang
dilakukan menggunakan sampel penelitian dalam sebuah populasi penelitian, maka
peneliti harus berhati-hati dalam menentukannya. Hal ini dikarenakan,
penelitian yang menggunakan sampel sebagai subjek penelitian akan menyimpulkan
hasil penelitian yang berlaku umum terhadap seluruh populasi, walaupun data
yang diambil hanya merupakan sampel yang jumlah jauh lebih kecil dari populasi
penelitian. Pengambilan sampel penelitian yang salah akan mengarahkan peneliti
kepada kesimpulan yang salah pula.Sampel yang dipilih harus merepsentasikan
populasi penelitian.
8. Melaksanakan
Penelitian
Pelaksanaan penelitian adalah proses pengumpulan data sesuai
dengan desain atau rancangan penelitian yang telah dibuat. Pelaksanaan
penelitian harus dilakukan secara cermat dan hati-hati karena kan berhubungan
dengan data yang dikumpulkan, keabsahan dan kebenaran data penelitian tentu
saja akan menentukan kualitas penelitian yang dilakukan.Seringkali peneliti
saat berada di lapangan dalam melaksanakan penelitiannya terkecoh oleh beragam
data yang sekilas semuanya tampak penting dan berharga. Peneliti harus fokus
pada pemecahan masalah yang telah dirumuskannya dengan mengacu pengambilan data
berdasarkan instrumen penelitian yang telah dibuatnya secara ketat. Berdasarkan
cara pengambilan data terhadap subjek penelitian, data dapat dibedakan menjadi
dua macam, yaitu data langsung dan data tidak langsung. Data langsung adalah
data yang diperoleh secara langsung oleh peneliti dari sumber data (subjek
penelitian), sementara data tidak langsung adalah data yang diperoleh peneliti
tanpa berhubungan secara langsung dengan subjek penelitian yaitu melalui
penggunaan media tertentu misalnya wawancara menggunakan telepon, dan
sebagainya.
9. Melakukan
Analisis Data
Beragam data yang terkumpul saat peneliti melaksanakan
penelitian ilmiahnya tidak akan mempunyai kana apapun sebelum dilakukan
analisis. Ada beragam alat yang dapat digunakan untuk melakukan analisis data,
bergantung pada jenis data itu sendiri. Bila penelitian ilmiah yang dilakukan
bersifat kuantitatif, maka jenis data akan bersifat kuantitatif juga. Bila
penelitian bersifat kualitatif, maka data yang diperoleh akan bersifat
kualitatif dan selanjutnya perlu diolah menjadi data kuantitatif. Untuk itu
perlu digunakan statistik dalam pengolahan dan analisis data.
10. Merumuskan
Hasil Penelitian dan Pembahasan
Pada hakekatnya merumuskan hasil penelitian dan melakukan
pembahasan adalah kegiatan menjawab pertanyaan atau rumusan masalah penelitian,
sesuai dengan hasil analisis data yang telah dilakukan. Pada saat melakukan
pembahasan, berarti peneliti melakukan interpretasi dan diskusi hasil
penelitian.Hasil penelitian dan pemabahasannya merupakan inti dari sebuah
penelitian ilmiah.Pada penelitian ilmiah dengan pengajuan hipotesis, maka pada
langkah inilah hipotesis itu dinyatakan diterima atau ditolak dan dibahas
mengapa diterima atau ditolak. Bila hasil penelitian mendukung atau menolak
suatu prinsip atau teori, maka dibahas pula mengapa demikian. Pembahasan
penelitian harus dikembalikan kepada teori yang menjadi sandaran penelitian
ilmiah yang telah dilakukan.
11. Menyusun
Laporan Penelitian dan Melakukan Desiminasi
Seorang peneliti yang telah
melakukan penelitian ilmiah wajib menyusun laporan hasil penelitiannya.
Penyusunan laporan dan desiminasi hasil penelitian merupakan langkah terakhir
dalam pelaksanaan penelitian ilmiah. Format laporan ilmiah seringkali telah dibakukan
berdasarkan institusi atau pemberi sponsor di mana penelitia itu melakukannya.
Desiminasi dapat dilakukan dalam bentuk seminar atau menuliskannya dalam
jurnal-jurnal penelitian. Ini penting dilakukan agar hasil penelitian diketahui
oleh masyarakat luas (masyarakat ilmiah) dan dapat dipergunakan bila
diperlukan.
4.1 Sejarah Perusahaan
Perseroan
didirikan pada bulan Juni 2007 oleh keluarga Djoko Susanto yang telah
berkecimpung dalam industri ritel sejak tahun 1960-an. Perseroan didirikan
dengan nama PT Midimart Utama, dengan gerai pertama “Alfamidi” di Jl. Garuda,
Jakarta Pusat.
Konsep
Alfamidi dikembangkan untuk menyesuaikan perubahan belanja konsumen dari
belanja bulanan menjadi belanja mingguan dan belanja ke toko yang terdekat.
Alfamidi dikembangkan sebagai konsep “supermarket mini” yang menempati luas
area penjualan dari 200 - 400 meter persegi; dimana sekitar 20% luasnya
digunakan untuk memajang produk fresh-food (buah, sayur dan makanan beku).
Bauran produk yang dijual di Alfamidi mencapai 7.000 SKU dan dilengkapi dengan
produk-produk fresh-food, seperti: buah, sayur mayur, dan daging olahan/makanan
beku yang dibutuhkan oleh masyarakat serta tidak dijumpai di gerai
minimarket-minimarket yang sudah ada.
Alfamidi
dengan tagline “Belanja Puas Harga Hemat” diposisikan untuk dapat memberikan
pelayanan dan pengalaman belanja pelanggan agar terpenuhi kebutuhannya dan
dengan harga yang hemat.Alfamidi sebagai “gerai komunitas”, berlokasi di
wilayah pemukiman agar dapat melayani dengan cepat dan mudah dijangkau
masyarakat dari rumah. Sebagai gerai komunitas, Alfamidi juga mengajak
masyarakat sekitar gerai untuk dapat berusaha/berdagang dengan menempati area
depan samping gerai.
Pada
akhir tahun 2007, Perseroan memiliki 3 gerai Alfamidi di Jabodetabek dan 1
Distribution Center (DC) di Serpong. Dalam perkembangannya pada bulan April
2008 nama Perseroan berubah menjadi PT Midi Utama Indonesia. Pada akhir tahun
2008, Perseroan telah berhasil mengoperasikan Distribution Center (DC) di
Surabaya dan mengoperasikan 60 gerai Alfamidi di Jabodetabek dan Surabaya. Pada
tahun 2009, Perseroan mengembangkan konsep “convenience store” dengan nama
“Alfaexpress” dengan tagline “Cepat dan Nyaman”; dimana konsepnya adalah
mengutamakan kecepatan dan kenyamanan berbelanja pelanggan dalam memilih produk
dan menyelesaikan transaksi pembayaran. Pada akhir tahun 2009, Perseroan telah
mempunyai 2 Distribution Center (DC) dan mengoperasikan 121 gerai Alfamidi dan
35 gerai Alfaexpress.
Pada
tahun 2010 Perseroan mengoperasikan DC Bekasi, sehingga pada akhir tahun 2010
Perseroan telah mempunyai 3 Distribution Center (DC), mengoperasikan 248 gerai
Alfamidi dan 161 gerai Alfaexpress.
Tahun
2010 juga merupakan tonggak penting bagi Perseroan dimana, pada tanggal 30
November 2010, Perseroan telah mencatatkan seluruh saham Perseroan pada Bursa
Efek Indonesia dengan kode MIDI.
|
Hari
|
Pengunjung (Xi)
|
Berbelanja (Yi)
|
|
1
|
32
|
27
|
|
2
|
31
|
28
|
|
3
|
30
|
29
|
|
4
|
29
|
28
|
|
5
|
28
|
25
|
|
6
|
35
|
33
|
|
7
|
34
|
29
|
|
8
|
33
|
31
|
|
9
|
32
|
29
|
|
10
|
31
|
27
|
|
11
|
30
|
27
|
|
12
|
45
|
41
|
|
13
|
44
|
38
|
|
14
|
43
|
40
|
|
15
|
42
|
38
|
|
16
|
41
|
37
|
|
17
|
40
|
38
|
|
18
|
38
|
33
|
|
19
|
39
|
33
|
|
20
|
38
|
33
|
|
21
|
37
|
32
|
|
22
|
36
|
30
|
|
23
|
35
|
28
|
|
24
|
33
|
30
|
|
25
|
32
|
28
|
|
26
|
31
|
27
|
|
27
|
29
|
28
|
|
28
|
37
|
32
|
|
29
|
41
|
33
|
|
30
|
28
|
25
|
|
Hari
|
Pengunjung (Xi)
|
Berbelanja (Yi)
|
Xi . Yi
|
Xi²
|
Yi²
|
|
1
|
32
|
27
|
864
|
1024
|
784
|
|
2
|
31
|
28
|
868
|
961
|
784
|
|
3
|
30
|
29
|
870
|
900
|
841
|
|
4
|
29
|
28
|
812
|
841
|
784
|
|
5
|
28
|
25
|
700
|
784
|
625
|
|
6
|
35
|
33
|
1155
|
1225
|
1089
|
|
7
|
34
|
29
|
986
|
1156
|
841
|
|
8
|
33
|
31
|
1023
|
1089
|
961
|
|
9
|
32
|
29
|
928
|
1024
|
841
|
|
10
|
31
|
27
|
837
|
961
|
729
|
|
11
|
30
|
27
|
810
|
900
|
729
|
|
12
|
45
|
41
|
1845
|
2025
|
1681
|
|
13
|
44
|
38
|
1672
|
1936
|
1444
|
|
14
|
43
|
40
|
1720
|
1849
|
1600
|
|
15
|
42
|
38
|
1596
|
1764
|
1444
|
|
16
|
41
|
37
|
1517
|
1681
|
1369
|
|
17
|
40
|
38
|
1520
|
1600
|
1444
|
|
18
|
38
|
33
|
1254
|
1444
|
1089
|
|
19
|
39
|
33
|
1287
|
1521
|
1089
|
|
20
|
38
|
33
|
1254
|
1444
|
1089
|
|
21
|
37
|
32
|
1184
|
1369
|
1024
|
|
22
|
36
|
30
|
1080
|
1296
|
900
|
|
23
|
35
|
28
|
980
|
1225
|
784
|
|
24
|
33
|
30
|
990
|
1089
|
900
|
|
25
|
32
|
28
|
896
|
1024
|
784
|
|
26
|
31
|
27
|
837
|
961
|
729
|
|
27
|
29
|
28
|
812
|
841
|
784
|
|
28
|
37
|
32
|
1184
|
1369
|
1024
|
|
29
|
41
|
33
|
1353
|
1681
|
1089
|
|
30
|
28
|
25
|
700
|
784
|
625
|
|
∑
|
1054
|
937
|
33534
|
37768
|
29900
|
4.2.2 Pembahasan
Rumus = (Ȳ = a + bx)
Mencari koefisien nilai a = ?
|
a=
|
(∑Yi).(∑Xi²)-(∑Xi).(∑XiYi)
|
|
n. ∑Xi²-(∑Xi)²
|
|
|
a=
|
(937 .
37768)-(1054).(33534)
|
|
(30 . 37768) - (1054)²
|
|
|
a=
|
35388616-35344836
|
|
1133040-1110916
|
|
|
43780
|
|
|
22124
|
|
|
a=
|
1,97
|
Mencari koefisien nilai b = ?
|
b=
|
n. ∑XiYi-(∑Xi) (∑Yi)
|
|
|
n. ∑Xi² - (∑Xi)²
|
||
|
b=
|
30 . 33534 – 987598
|
|
|
30 . 37768 – 1110916
|
||
|
b=
|
18422
|
|
|
22124
|
||
|
b=
|
0,83
|
|
|
|
||
|
Jadi persamaan Regresi
Y atas X adalah
|
||
|
Ȳ = a+bx
|
||
|
Ȳ = 1,97 + 0,83
|
|
|
Dari hasil perhitungan
diatas maka dapat diramalkan, jika pengunjung 75 orang berapa kira-kira yang
berbelanja?
|
Ȳ = a+bx
|
||
|
Ȳ = 1,97 + 0,83 (75)
|
||
|
Ȳ = 1,97 + 62,25
|
||
|
Ȳ = 64,22
|
Diketahui apabila jumlah pengunjung
75orang, maka kemungkinan orang yang berbelanja yakni ±64 orang
Dan dapat diperkirakan juga,
misalnya jumlah yang berbelanja adalah 70 orang maka berapa kira-kira orang
yang berkunjung?
|
Ȳ = 1,97 + 0,83 x
|
|
70= 1,97 + 0,83 x
|
|
0,83x = -1,97 + 70
|
|
x = 68,03 : 0,83
|
|
x = 68,03 : 0,83
|
|
x = 81,96
|
Dari perhitungan diatas maka dapat
diketahui apabila jumlah orang yang berbelanja 70 orang maka banyaknya orang
yang berkunjung ke toko ± 82 orang.
Jika
data hasil pengamatan terdiri dari banyak variabel, maka perlu dipelajari
berapa kuat hubungan antara variabel - variabel
itu terjadi. Dengan kata lain perlu ditentukan derajat hubungan antara variabel - variabel. Studi yang membahas ini disebut analisis korelasi.
Analisis
korelasi sukar dipisahkan daripada analisis regresi. Apabila garis regresi yang
terbaik untuk sekumpulan data berbentuk linier, maka derajat hubungannya akan
dinyatakan dengan r dan biasa dinamakan koefisien korelasi.
Pada data diatas maka dapat
diketahui hubungan antara banyak pengunjung dan yang berbelanja, sebagai berikut
:
|
r =
|
n. ∑XiYi - (∑Xi. ∑Yi)
|
|||
|
√{n. ∑Xi²-(∑Xi)²} {n.
yi²-(∑Yi)²}
|
||||
|
r =
|
30 . 33534- 987598
|
|||
|
√{(30. 37768-
1110916)} {(30. 29900) - (877969)}
|
||||
|
r =
|
18422
|
|||
|
√(22124) (19031)
|
||||
|
r =
|
18422
|
|||
|
√421041844
|
||||
|
r =
|
18422
|
|
20519. 3041
|
|
|
r =
|
0,8977
|
|
|
|
Maka
harga r (koefisien korelasi) dari regresi linier diatas adalah 0,8977, Harga r
= 0 , hal ini menyatakan bahwa tidak terdapat hubungan linier antara
variable-variabel X dan Y
Dan
hasil kesimpulan dari penelitian diatas, yaitu:
1.
Alfamidi Merupakan jaringan toko
swalayan yang memiliki banyak cabang di Indonesia. Gerai
ini umumnya menjual berbagai produk makanan, minuman dan
barang kebutuhan hidup lainnya. Lebih dari 200 produk makanan dan barang
kebutuhan hidup lainnya tersedia dengan harga bersaing, memenuhi kebutuhan
konsumen sehari-hari.
2.
Dari hasil
persamaan y= 7,76+0,91x maka dapat diramalkan, jika pengunjung perharinya 176
orang berapa kira-kira yang berbelanja?
|
Ȳ = 1,97 + 0,83 x
|
|
70= 1,97 + 0,83 x
|
|
0,83x = -1,97 + 70
|
|
x = 68,03 : 0,83
|
|
x = 68,03 : 0,83
|
|
x = 81,96
|
3. Diketahui apabila jumlah pengunjung 75
orang, maka kemungkinan orang yang berbelanja yakni ± 64 orang.
Maka harga r (koefisien korelasi)
dari regresi linier adalah 0,8977, Harga r = 0 , hal ini menyatakan bahwa tidak
terdapat hubungan linier antara variable-variabel X dan Y.
5.2 Saran
Dari
hasil penelitian tersebut, semoga dengan hasil yang diatas perusahan bisa lebih
mengembangkan strategi penjualan dengan menggunakan metode regresi linear dan
korelasi.
DAFTAR PUSTAKA
- http://id.wikipedia.org/wiki/Alfamidi
2. Andriyanto,
Untung. Sus, dan Basith, Abdul. Metode dan Peramalan Aplikasi, Edisi
Kedua, Jakarta : Erlangga.
3.
http://winita.staff.mipa.uns.ac.id/pemilihan-teknik-peramalan.pdf akses tanggal 20 November 2012
5.
http://www.britama.com/index.php/2012/10/sejarah-dan-profil-singkat-midi/
