Oleh: KELOMPOK SOYA E46. Ahmad Mukti Almansur Batara Manurung Ika Novi Indriyati Indana Saramita Rachman Sali Subakti Tri Wulandari

dokumen-dokumen yang mirip
Pencilan. Pencilan adalah pengamatan yang nilai mutlak sisaannya jauh lebih besar daripada sisaan-sisaan lainnya

Jumlah tanggungan (org) Lama bekerja di kawasan TWA (thn)

BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN

Program Magister Manajemen dan Bisnis Institut Pertanian Bogor 2014

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 4 Sebaran Penarikan Contoh

LAMPIRAN. Lampiran 1. Tipe Penggunaan Lahan di Kabupaten Bogor

Lampiran 1. Distribusi Nilai WTP Responden Terhadap Paket Wisata Jogging Track Plus

Lampiran 1. Peta Tempat Pengambilan Data Waduk Cirata Kecamatan Mande Kabupaten Cianjur. (Sumber : Googlemaps.com, 2013)

Analisis Regresi 2. Multikolinier & penanganannya

LAMPIRAN A RANCANGAN DAN ANALISIS PERCOBAAN DENGAN METODE RESPONSE SURFACE MENGGUNAKAN MINITAB 16 SOFTWARE

Pengaruh Suku Bunga, Inflasi dan Kurs terhadap Perkembangan Harga Saham PT. Telkom Tbk Menggunakan Analisis Regresi

Analisis Regresi 2. Multikolinier & penanganannya

LAPORAN PRAKTIKUM. Mata Kuliah : Penerapan Komputer Tanggal : 21 Desember Nama : Desi Aryanti Dosen : Ir. Rini Herlina M.S

Lampiran 1. Harga Beberapa Komoditas Pertanian Jawa Barat Per tanggal 31 Juli 2009

LAMPIRAN 1 PROSEDUR ANALISIS

Perancangan dan Analisis Data Percobaan Pertanian. Sutoro BB BIOGEN

Lampiran 1. Deskripsi Ubi Jalar Kuningan Putih berdasarkan Berita Resmi PVT (Pendaftaran Varietas Lokal)

Lampiran 1. Kuisioner Penelitian

Lampiran 1. Daftar Isian Konsumen Air Rumah Tangga Selama Satu Hari. Nama Waktu Takaran Gayung Pagi

Lampiran 1. Berbagai Jenis Salak Di Indonesia

(Halaman ini sengaja dikosongkan)

BAB 6 KESIMPULAN. X 1 = faktor kecepatan X 2 = faktor tekanan X 3 = faktor suhu. 0,4583 X 1 X 2, dimana:

Metode Statistika Pertemuan XII. Analisis Korelasi dan Regresi

LAMPIRAN A. Prosedur pembuatan larutan dalam penelitian pemanfaatan minyak goreng bekas. labu takar 250 ml x 0,056 = 14 gram maka

REGRESI LINEAR SEDERHANA

Lampiran 1. Produksi Manis di Kabupaten Kerinci Tahun 2011

Lampiran 1. No. Alat dan Bahan Spesifikasi Unit/Satuan Pemeliharaan dan Percobaan Pengambilan dan Pembuatan Preparat Pengukuran Parameter

LAMPIRAN. Lampiran 1. Kuesioner untuk Pengunjung

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

AHP CASE. Corporate Planning. Dosen : Prof. Dr. Ir. Marimin, MSc KELOMPOK SOYA:

Lampiran 1. Bagan Struktur Organisasi Perusahaan

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH. Tahapan selanjutnya dalam metode Six Sigma adalah analisa. Setelah

TABEL VOLUME LOKAL MERANTI MERAH (Shorea leprosula Miq) DAN MERANTI KUNING (Shorea multiflora Miq) DI AREAL IUPHHK-HA PROVINSI KALIMANTAN TENGAH

DAFTAR PUSTAKA. Albin, D., 2001, The Use of Statistical Experimental Design for PCB Process Optimization, Inggris.

APLIKASI FUNGSI PRODUKSI COBB-DOUGLAS DALAM MENESTIMASI PENDAPATAN PAJAK HOTEL KOTA SURAKARTA BERDASARKAN JUMLAH TENAGA KERJA DAN PENGUNJUNG HOTEL

VII. ANALISIS REALISASI KUR DI BRI UNIT TONGKOL

Lampiran 1 Radas kopolimerisasi pencangkokan dan penautan silang onggok dengan akrilamida. Nitrogen

Lampiran 1 Analisis hubungan debit aliran dengan tinggi muka air di Sub DAS Melamon

PENYUSUNAN TABEL VOLUME LOKAL KAYU PERTUKANGAN JENIS JATI PLUS PERHUTANI

ANALISIS REGRESI DENGAN EXCEL

MODEL PENDUGA TABEL VOLUME POHON MERANTI DI PT INHUTANI II SUB UNIT MALINAU KALIMANTAN UTARA I WAYAN ARTHA WIJAYA

BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN

BAB 10 ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA

Hubungan Linier Jumlah Penduduk Yang Bekerja dengan Belanja Langsung

Perencanaan dan Analisis Eksperimen dengan Minitab

Lampiran 1 Deskripsi Statistik Variabel Fungsi Permintaan TMR Tahun 2011

PENGENDALIAN KUALITAS KERAMIK DENGAN PENDEKATAN DESIGN OF EXPERIMENT

LAMPIRAN A. Daftar Riwayat Hidup. Kartu Mata Kuliah. Surat Keterangan Survey Tugas Akhir

ANGKA BENTUK DAN MODEL VOLUME KAYU AFRIKA (Maesopsis eminii Engl) DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT, SUKABUMI, JAWA BARAT DIANTAMA PUSPITASARI

TABEL VOLUME POHON KELOMPOK JENIS MERANTI DI PT GUNUNG MERANTI KALIMANTAN TENGAH DWI NUGROHO PUTRANTO

B. Kontrol negatif C. Sediaan ekstrak pegagan D. Sediaan pegagan segar E. Sediaan air rebusan pegagan

Lampiran 1. Hasil Analisi Regressi

PENGARUH HUTANG JANGKA PANJANG TERHADAP PROFITABILITAS PT RAMAYANA LESTARI SENTOSA

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

Analisis Regresi 2. Mendeteksi pencilan dan penanganannya

Tabel Perhitungan Waktu Standar

MODEL REGRESI LINIER DALAM MELIHAT KEBERHASILAN BELAJAR SISWA SMU

ARGEN PURNAREZKA EA01

ANGKA BENTUK DAN MODEL VOLUME PUSPA (Schima wallichii (DC.) KORTH) DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT, SUKABUMI, JAWA BARAT FIRDHA JULIANTARI

HUBU GA THERMAL OUTPUT DE GA VOLUME LIMBAH HASIL AKTIVITAS DEKOMISIO I G STUDI KASUS : REAKTOR PE ELITIA DI JEPA G

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 10 Analisis Korelasi & Regresi (1)

Optimasi Kekerasan Kampas Rem Dengan Metode Desain Eksprimen

Oleh : Fuji Rahayu W ( )

Disusun Oleh: : Echa Saefulloh Hermansyah NPM : Pembimbing : Titi Nugraheni, SE., MM.

BAB 11 ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. independen dari listrik adalah satuan kilowatt (kwh), untuk minyak adalah

Moderating and Controll Variable 1

BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. sekunder deret waktu (time series) mulai dari Januari 2013 sampai

Regresi Linear Sederhana (Tunggal)

DAFTAR PERTANYAAN KARAKTERISTIK PENGUNJUNG TAMAN WISATA ALAM TANGKUBAN PERAHU

BAB IV PEMBAHASAN. variabel independen dengan dependen, apakah masing-masing variabel

5 KESIMPULAN DAN SARAN

PENENTUAN MODEL HUBUNGAN KEPADATAN PENDUDUK DAN FAKTORNYA MENGGUNAKAN METODE FORWARD SELECTION

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. bunga dan inflasi selama kurun waktu Februari sampai dengan Desember 2009.

Rancangan Acak Lengkap. Created by : Ika Damayanti, S.Si, M.Si

BAB I. REGRESI LINIER BERGANDA

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan - 1

PENGARUH GAYA KEPEMIMPINAN DAN MOTIVASI TERHADAP KINERJA KARYAWAN ALAM WISATA RESTO. Ahmad Mustakim

Lampiran 1 Hasil olah data regresi logistik (Model Logit)

MODEL PENDUGA BIOMASSA POHON AGATHIS (Agathis loranthifolia) BERDIAMETER KECIL DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT, SUKABUMI, JAWA BARAT MUSTOFA

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN. A. Deskripsi Data. Tabel 4.1. Hasil Perolehan Data Tahun 2008 sampai dengan Tahun 2011

REGRESI BEDA DAN REGRESI RIDGE Ria Dhea Layla N.K 1, Febti Eka P. 2 1)

Regresi dengan Microsoft Office Excel

Analisis Regresi 2. Pokok Bahasan : Review Regresi Linier Sederhana dan Berganda

KUESIONER PENELITIAN

PENERAPAN METODE SPC DAN TAGUCHI DALAM IDENTIFIKASI FAKTOR KECACATAN PRODUK RIM

STATISTIKA I. Ari Wibowo, MPd Prodi PAI Jurusan Tarbiyah STAIN Surakarta. Kode Matakuliah: PAI111, 2sks Tujuan Instruksional Umum:

ANALISIS REGRESI REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR REGRESI KUADRATIK REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUBIK

Lampiran 1. Kuesioner Penelitian

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Jumlah Uang Beredar (JUB) dalam arti luas (M 2 ) dan BI Rate dari tahun

Regresi. Data : Untuk melakukan regresi linear, langkah-langkah sebagai berikut, 1. Pilih Stat > Regression > Regression

VI. FAKTOR - FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERMINTAAN RUMAH TANGGA TERHADAP CABAI MERAH KERITING

Lampiran 2. Instansi/Lembaga Sebagai Responden

TINJAUAN ATAS SHONDA KUIPER, "INTRODUCTION TO MULTIPLE REGRESSION : HOW MUCH IS YOUR CAR WORTH?"

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

ANALISIS PENGARUH DANA PIHAK KETIGA, BI RATE DAN RETURN ON ASSETS (ROA) TERHADAP PEMBERIAN KREDIT PADA BANK BUMN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. independent yaitu dana pihak ketiga, tingkat suku bunga SBI, tingkat Non

ANALISA VARIABEL DUMMY INDEPENDEN NON LINEAR DENGAN REGRESI BERGANDA

Transkripsi:

TUGAS KELOMPOK METODE KUANTITATIF MANAJEMEN Oleh: KELOMPOK SOYA E46 Ahmad Mukti Almansur Batara Manurung Ika Novi Indriyati Indana Saramita Rachman Sali Subakti Tri Wulandari Dosen: Lukytawati Anggraeni, Ph. D PROGRAM STUDI MAGISTER MANAJEMEN DAN BISNIS SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2014

SOAL : Set Data Excel Fungsi Konsumsi Buatlah model persamaan konsumsi C sebagai fungsi dari tingkat pendapatan Yd, Tingkat pembelanjaan barang dan jasa (wealth) dan real interest PENYELESAIAN : Tahapan dalam pembuatan model persamaan Konsumsi adalah sebagai berikut : 1. Identifikasi Variabel Dependent dan Independent Menurut Teori Ekonomi Makro, faktor-faktor yang mempengaruhi Konsumsi adalah : Yd = Tingkat Pendapatan Wealth = Tingkat Pembelanjaan atau Expenses terhadap Barang atau Jasa Real Interest = Tingkat bunga di Bank (bisa disebut trend bunga bank naik dan turun) Tingkat Konsumsi Jadi pada kasus ini, variable Dependent adalah Konsumsi (Y) dan Variabel Independet adalah Yd (Tingkat Pendapatan) (X1), Wealth (X2) dan tingkat bunga real (X3), Y = Konsumsi X 1 = Tingkat Pendapatan (Yd), X 2 = Wealth dan X3 = tingkat persentase bunga bank n = 55 Tahun (1957 s/d 2010) Year C Yd wealth real interest rate 1957 976.4 1035.2 5166.8-10.351 1958 998.1 1090.0 5280.8-4.720 1959 1025.3 1095.6 5607.4 1.044 1960 1090.9 1192.7 5759.5 0.407 1961 1107.1 1227.0 6086.1-5.283 1962 1142.4 1266.8 6243.9-0.277 1963 1197.2 1327.5 6355.6 0.561 1964 1221.9 1344.0 6797.0-0.138 1965 1310.4 1433.8 7172.2 0.262 1966 1348.8 1502.3 7375.2-0.736 1967 1381.8 1539.5 7315.3-0.261 1968 1393.0 1553.7 7870.0-0.575 1969 1470.7 1623.8 8188.1 2.296 1970 1510.8 1664.8 8351.8 1.511 1971 1541.2 1720.0 8971.9 1.296 1972 1617.3 1803.5 9091.5 1.396 1973 1684.0 1871.5 9436.1 2.058 1974 1784.8 2006.9 10003.4 2.027 1975 1897.6 2131.0 10562.8 2.112 1976 2006.1 2244.6 10522.0 2.020 1977 2066.2 2340.5 11312.1 1.213 1978 2184.2 2448.2 12145.4 1.055 1979 2264.8 2524.3 11672.3 1.732 1980 2317.5 2630.0 11650.0 1.166 1981 2405.2 2745.3 12312.9-0.712 1982 2550.5 2874.3 13499.9-0.156 1983 2675.9 3072.3 13081.0 1.414 1984 2653.7 3051.9 11868.8-1.043 1985 2710.9 3108.5 12634.4-3.534 1986 2868.9 3243.5 13456.8-0.657 1987 2992.1 3360.7 13786.3-1.190 1988 3124.7 3527.5 14450.5 0.113 1989 3203.2 3628.6 15340.0 1.704 1990 3193.0 3658.0 15965.0 2.298 1991 3236.0 3741.1 15965.0 4.704 1992 3275.5 3791.7 16312.5 4.449 1993 3454.3 3906.9 16944.8 4.691 1994 3640.6 4207.6 17526.7 5.848 1995 3820.9 4347.8 19068.3 4.331 1996 3981.2 4486.6 20530.0 3.768 1997 4113.4 4582.5 21235.7 2.819 1998 4279.5 4784.1 22332.0 3.287 1999 4393.7 4906.5 23659.8 4.318 2000 4474.5 5014.2 23105.1 3.595 2001 4466.6 5033.0 24050.2 1.803 2002 4594.5 5189.3 24418.2 1.007 2003 4748.9 5261.3 25092.3 0.625 2004 4928.1 5397.2 25218.6 2.206 2005 5075.6 5539.1 27439.7 3.333 2006 5237.5 5677.7 29448.2 3.083 2007 5423.9 5854.5 32664.1 3.120 2008 5683.7 6168.6 35587.0 3.584 2009 5968.4 6320.0 39591.3 3.245 2010 6257.8 6539.2 38167.7 3.576

2. Melakukan pemodelan dengan Minitab Model 1 : Regressi Berganda dengan rumus : Y = a + b1 X1 + b2 X2 + b3 X3 Dengan asumsi semua factor menjadi variable dependent dan independent Hasil dari Minitab General Regression Analysis: Consumsi (Y) versus Yd (X1), Wealth (X2),... Consumsi (Y) = -20.6327 + 0.734028 Yd (X1) + 0.0359757 Wealth (X2) - 5.52122 Real Interest rate (X3) Constant -20.6327 12.8270-1.6085 0.114 Yd (X1) 0.7340 0.0138 53.3762 0.000 Wealth (X2) 0.0360 0.0025 14.4882 0.000 Real Interest rate (X3) -5.5212 2.3067-2.3936 0.020 S = 37.7988 R-Sq = 99.94% R-Sq(adj) = 99.94% PRESS = 95263.0 R-Sq(pred) = 99.92% Analysis of Variance Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F Regression 3 119322126 119322126 39774042 27838.4 Yd (X1) 1 119005076 4070530 4070530 2849.0 Wealth (X2) 1 308864 299906 299906 209.9 Real Interest rate (X3) 1 8186 8186 8186 5.7 Error 50 71437 71437 1429 Total 53 119393563 Source P Regression 0.0000000 Yd (X1) 0.0000000 Wealth (X2) 0.0000000 Real Interest rate (X3) 0.0204786 Error Total Fits and Diagnostics for Unusual Observations Consumsi Obs (Y) Fit SE Fit Residual St Resid 1 976.4 982.26 23.4860-5.862-0.19794 X 48 4928.1 4836.14 9.9865 91.962 2.52257 R 52 5683.7 5767.77 15.7161-84.070-2.44556 R 53 5968.4 6024.83 22.4231-56.427-1.85435 X 54 6257.8 6132.69 17.6062 125.113 3.74052 R R denotes an observation with a large standardized residual. X denotes an observation whose X value gives it large leverage.

Model 2 : Regressi Berganda dengan Dummy Y = a + b1x1 + b2x2 + b3d Model ini menjadikan factor Real interest sebagai tingkat perubahan suku bunga, bila naik mendapatkan score 1 dan bila turun mendapatkan score 0, Table data terolah sebagai berikut Y (X1) (X2) D -1912.0-2180.3-10271.9 0-1890.3-2125.5-10157.9 0-1863.1-2119.9-9831.4 1-1797.5-2022.8-9679.2 1-1781.3-1988.5-9352.6 0-1746.0-1948.7-9194.8 0-1691.2-1888.0-9083.1 1-1666.5-1871.5-8641.7 0-1578.0-1781.7-8266.5 1-1539.6-1713.2-8063.5 0-1506.6-1676.0-8123.4 0-1495.4-1661.8-7568.7 0-1417.7-1591.7-7250.6 1-1377.6-1550.7-7086.9 1-1347.2-1495.5-6466.8 1-1271.1-1412.0-6347.2 1-1204.4-1344.0-6002.6 1-1103.6-1208.6-5435.3 1-990.8-1084.5-4875.9 1-882.3-970.9-4916.7 1-822.2-875.0-4126.6 1-704.2-767.3-3293.3 1-623.6-691.2-3766.5 1-570.9-585.5-3788.7 1-483.2-470.2-3125.8 0-337.9-341.2-1938.8 0-212.5-143.2-2357.7 1-234.7-163.6-3569.9 0-177.5-107.0-2804.3 0-19.5 28.0-1981.9 0 103.7 145.2-1652.4 0 236.3 312.0-988.2 1 314.8 413.1-98.7 1 304.6 442.5 526.2 1 347.6 525.6 526.3 1 387.1 576.2 873.8 1 565.9 691.4 1506.1 1 752.2 992.1 2088.0 1 932.5 1132.3 3629.6 1 1092.8 1271.1 5091.3 1 1225.0 1367.0 5797.0 1 1391.1 1568.6 6893.3 1 1505.3 1691.0 8221.1 1 1586.1 1798.7 7666.4 1 1578.2 1817.5 8611.5 1 1706.1 1973.8 8979.5 1 1860.5 2045.8 9653.6 1 2039.7 2181.7 9779.9 1 2187.2 2323.6 12001.0 1 2349.1 2462.2 14009.5 1 2535.5 2639.0 17225.4 1 2795.3 2953.1 20148.3 1 3080.0 3104.5 24152.6 1 3369.4 3323.7 22729.0 1

Hasil pengolahan minitab : 1/28/2014 9:54:17 PM Welcome to Minitab, press F1 for help. General Regression Analysis: Y versus (X1), (X2), D Y = 12.0593 + 0.727556 (X1) + 0.0365551 (X2) - 16.2801 D Constant 12.0593 11.3249 1.0649 0.292 (X1) 0.7276 0.0140 52.1275 0.000 (X2) 0.0366 0.0026 14.1694 0.000 D -16.2801 13.4730-1.2084 0.233 S = 39.3354 R-Sq = 99.94% R-Sq(adj) = 99.93% PRESS = 102423 R-Sq(pred) = 99.91% Analysis of Variance Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P Regression 3 119316200 119316200 39772067 25704.6 0.000000 (X1) 1 119005076 4204372 4204372 2717.3 0.000000 (X2) 1 308864 310649 310649 200.8 0.000000 D 1 2259 2259 2259 1.5 0.232595 Error 50 77364 77364 1547 Total 53 119393563 Fits and Diagnostics for Unusual Observations Obs Y Fit SE Fit Residual St Resid 48 2039.74 1940.60 9.9741 99.147 2.60570 R 52 2795.34 2880.85 16.4304-85.509-2.39255 R 53 3080.04 3137.38 23.4258-57.336-1.81449 X 54 3369.44 3244.82 18.4323 124.621 3.58627 R R denotes an observation with a large standardized residual. X denotes an observation whose X value gives it large leverage.

Interpretasi dan Kesimpulan data : Model 1 : Consumsi (Y) = -20.6327 + 0.734028 Yd (X1) + 0.0359757 Wealth (X2) - 5.52122 Real Interest rate (X3) Constant -20.6327 12.8270-1.6085 0.114 Yd (X1) 0.7340 0.0138 53.3762 0.000 Wealth (X2) 0.0360 0.0025 14.4882 0.000 Real Interest rate (X3) -5.5212 2.3067-2.3936 0.020 S = 37.7988 R-Sq = 99.94% R-Sq(adj) = 99.94% PRESS = 95263.0 R-Sq(pred) = 99.92% Model 2 : Y = 12.0593 + 0.727556 (X1) + 0.0365551 (X2) - 16.2801 D Constant 12.0593 11.3249 1.0649 0.292 (X1) 0.7276 0.0140 52.1275 0.000 (X2) 0.0366 0.0026 14.1694 0.000 D -16.2801 13.4730-1.2084 0.233 S = 39.3354 R-Sq = 99.94% R-Sq(adj) = 99.93% PRESS = 102423 R-Sq(pred) = 99.91% 1. Kedua model memiliki tingkat korelasi yang sama yaitu R-sq model 1 = 99.94% dan model 2 = 99.94 %, sehingga kedua model bisa digunakan. 2. Model ini menggambarkan bahwa tingkat konsumsi dipengaruhi oleh faktor pendapatan, pembelanjaan barang dan jasa serta tingkat suku bunga real, dengan 99.94% bisa dijelaskan dengan model dan 0.06% diluar model. 3. Model1 : Untuk setiap kenaikan tingkat pendapatan (X1) sebesar 1 %, maka akan terjadi kenaikan konsumsi sebesar 0.734 % konsumsi ceteris paribus, dan setiap kenaikan pembelanjaan (X2) sebesar 1%, maka akan terjadi kenaikan konsumsi sebesar 0.03% ceteris paribus, dan setiap kenaikan suku bunga (X3) sebesar 1% maka akan terjadi penurunan konsumsi sebesar 5.52 % ceteris paribus 4. Model 2: Untuk setiap kenaikan tingkat pendapatan (X1) sebesar 1%, maka akan terjadi kenaikan konsumsi sebesar 0.727% konsumsi ceteris paribus, dan setiap kenaikan pembelanjaan (X2) sebesar 1%, maka akan terjadi kenaikan konsumsi sebesar 0.036% konsumsi ceteris paribus, kemudian dalam kondisi suku bunga naik (>0) maka akan terjadi penurunan konsumsi sebesar 16.3% dan bila suku bunga turun tidak memberikan efek terhadap konsumsi.