MAKALAH ESTIMASI PERMINTAAN

BAB I

PENDAHULUAN

A. Latar Belakang

Analisis regresi merupakan salah satu alat statistik yang banyak digunakan dalam berbagai bidang. Analisis tersebut bertujuan untuk mengetahui hubungan antara variabel dependen dan variabel independen. Ada beberapa macam tipe dari analisis regresi. Tipe yang pertama adalah analisis regresi linier sederhana yang berfungsi untuk mengetahui hubungan linier antara dua variabel,satu variabel dependen dan satu variabel independen. Tipe kedua adalah analisis regresi linier berganda yang merupakan model regresi linier dengan satu variabel dependen dan lebih dari satu variabel independen. Pemodelan sengan regresi telah banyak digunakan mulai dari bidang sosial,ekonomi,kimia,kesehatan,dan sebagainya. Dengan model regresi yang dihasilkan,dapat diketahui variabel-variabel yang secara signifikan mempengaruhi variabel yang lain. Untuk bisa memperoleh  variabel-variabel yang berpengaruh tersebut maka model yang diperoleh harus dapat memenuhi asumsi-asumsi yang berlaku di dalam regresi.

B. Rumusan Masalah

1.      Bagaimanakah Masalah Dalam Analisis Regresi !

2.      Bagaimana Estimasi Permintaan Dengan analisis Regresi !

3.      Bagaimana Mengestimasi Permintaan Ekspor Dan Impor Amerika Serikat !

C. Tujuan Penulisan

1.      Untuk mengetahui Masalah Dalam Analisis Regresi.

2.      Untuk mengetahui Estimasi Permintaan Dengan analisis Regresi.

3.      Untuk mengetahui tentang Mengestimasi Permintaan Ekspor Dan Impor Amerika Serikat.

BAB II

PEMBAHASAN

A. Masalah dalam Analisis Regresi

Analisis regresi dapat menghadapi beberapa masalah serius. Masalah dalam analisis regresi tersebut yaitu :Multikolinearitas,Heteroskedastisitas,dan Otokorelasi.

1.      Multikolinearitas

Multikolinearitas muncul jika terdapat hubungan yang sempurna atau pasti di antara beberapa variabel atau semua variabel independen dalam model. Pada kasus multikolinearitas yang serius, koefisien regresi tidak lagi menunjukkan pengaruh murni dari variabel independen dalam model. Terdapat beberapa metode untuk mendeteksi keberadaan multikolinearitas (Gujarati, 1995;Ramanathan, 1995). Untuk mendeteksi multikolinearitas digunakan pengukuran terhadap nilai VIF (Variable Inflation Factor) dan nilai Tolerance .

Berikut ini langkah-langkahnya:

a.       Regres model lengkap untuk mendapatkan nilai  R2       

Y = f (x1 ....... x7)

b.      Regres masing-masing variabel independen terhadap seluruh variabel independen lainnya, dapatkan nilai R2. Regres ini disebut auxiliary regression.

xi = f (xj)

c.       Jika terdapat Ri2>R2 berarti terdapat masalah multikolinearitas yang serius.[1]

Ini mengacu kepada situasi di mana dua atau lebih variabel penjelas dalam suatu regresi mempunyai korelasi yang tinggi. Multikolineritas yang serius terkadang dapat dihilangkan atau dikurangi dengan :

1)      Memperluas ukuran sampel

2)      Menggunakan informasi sebelumnya

3)      Melakukan transformasi terhadap hubungan fungsional

4)      Membuang satu dari variabel yang memiliki kolinear tinggi

2.      Heteroskedastisitas

Heteroskedastisitas,hal ini timbul pada saat asumsi bahwa varians dari factor galat adalah konstan untuk semua nilai variabel bebas (Y) yang tidak dipenuhi. [2]Ini timbul pada saat asumsi bahwa varians dari factor galat adalah konstan untuk semua nilai dari variabel bebas yang tidak dipenuhi Hal ini sering muncul dalam cross – sectional data.

Gangguan heteroskedastisitas ini membawa kita pada galat baku yang bias dan menjadi hasil uji statistik yang tidak tepat serta interval keyakinan untuk estimasi parameter yang kurang tapat pula.

3.      Otokorelasi

Otokorelasi dapat muncul karena adanya trend an siklus dalam variabel ekonomi, dari tidak dimasukkannya variabel yang paling dalam regresi, atau karena data non linier.Kapanpun terjadi galat atau residual yang berurutan berkorelasi, kita memiliki otkorelasi atau korelasi serial.Pada saat galat yang berurutan mempunyai tanda yang sama otokorelasinya positif, pada saat gambar berubah secara teratur kita mempunyai otokorelasi negative.[3]

Otokoerelasi bisanya terjadi pada data deret waktu,data yang mempunyai satu observasi untuk setiap variable pada setiap satuan waktu. Dalam ekonomi Otokorelasi positif lebih umum daripada yang negatife . Otokorelasi dapat muncul karena adanya tren dan siklus dalam variable ekonomi , dari tidak dimasukkannya variabel yang penting dalam regresi , atau karena data yang nonlinear.

B. Estimasi Permintaan dengan Analisis Regresi

Meskipun survei konsumen,klinik konsumen,eksperimen pasar dan pendekatan pemasaran yang lainnya untuk mengestimasi permintaan menjadi sangat berguna,tetapi metode yang paling digunakan untuk mengestimasi permintaan dalam ekonomi menejerial adalah analisis regresi. Metode ini biasanya lebih objektif menyediakan informasi yang lengkap dan lebih murah.

1.      Spesifikasi Model

Langkah pertama dalam menggunakan analisis regresi untuk mengestimasi permintaan adalah menspesifikasi model yang akan diestimasi. Ini menyangkut pengidentifikasian variabel – variabel penting yang mempengaruhi permintaan untuk komoditas yang dikaji,seperti pendapatan konsumen(Px),pendapatan konsumen (I),jumlah konsumen dalam pasar (N),harga komoditas yang berhubungan, substitusi atau komplementer (Py), selera konsumen (T) dan variabel–variabel lainnya, jadi kita bisa dapat membuat fungsi umum dari permintaan untuk komoditas.

Qx = f (Px,I,N,Py,T ,…)

2.      Mengumpulkan data dari variabel – variabel

Tahap kedua dalam analisis regresi adalah mengumpulkan data dari variabel–variabel dalam modelnya. Data dapat dikumpulkan untuk setiap variabel sepanjang waktu atau untuk unit ekonomi yang berbeda pada waktu tertentu. Yang awal disebut sebagai data deret waktu sementara yang akhir disebut cross–sectional data. Setiap data mempunyai keuntungan tertentu tetapi juga mengarah pada masalah estimasi tertentu. Sumber data yang paling penting dari data yang diterbitkan untuk umum yang sangat berguna untuk mengumpulkan data tentang estimasi permintaan adalah : survey of current Business, the statistical abstract of the united states, the vederal reserve bulletin, dan annual economic report to the president.

3.      Menspesifikasi Bentuk Persamaan Permintaan

Langkah ketiga dalam estimasi permintaan dalam analisis regresi adalah menentukan bentuk fungsional dari model yang akan diestimasi.Model yang paling sederhana dan biasanya paling realistis , adalah model linear.

4.      Menguji Hasil Ekonometri

Langkah ke empat merupakan langkah terakhir dlam estimasi permintaan dalam analisis Regresi adalah mengevaluasi hasil regresi , tanda dari setiap estimasi koefiseien kemiringan yang ada harus di cek apakah sesuai dengan dasar teori yang ada, kedua uji t harus dilaksanakan terhadap signifikansi statistic dari estimasi parameter–parameter untuk menentukan derajat keyakinan dari setiap estimasi koefesien kemiringan. Koefesien determinasi akan mengindikasikan proporsi dari variasi total dalam permintaan untuk komoditas yang “ dapat dijelaskan “ oleh varibel bebas atau variabel penjelas yang ada dalam persamaan permintaan.

Akhirnya persamaan permintaan hasil estimasi harus lulus uji ekonometri lainnya untuk menyatakan bahwa masalah – masalah seperti multikolinearitas, heteroskedastisitas, dan otokorelasi tidak terjadi. Jika salah satu masalah ini terdeteksi dari uji yang dilakukan , tindakan tertentu harus dilakukan untuk menghilangkan masalah ini.

C. Mengestimasi Permintaan Ekspor dan Impor Amerika Serikat

Sama untuk permintaan barang dan jasa domestic permintaan akan impor di Amerika Serikat(QM) merupakan fungsi dari harga dalam dolar dari komoditas atau jasa yang di impor (PM) , pendapatan konsumen Amerika Serikat (I), jumlah konsumen Amerika Serikat (N) , harga dalam dolar dari barang atau jasa yang berhubungan di Amerika Serikat ( PY), selera dari konsumen di Amerika Serikat (T) , dan semua variabel lainnya yang dianggap penting sebagai determinan dari permintaan atas komoditas atau jasa impor tertentu dalam penelitian ini.

QM = f ( PM, I , N, PY, T,… )

Akan tetapi perlu di catat bahwa harga dalam dollar impor Amerika Serikat bergantung pada harga di Negara yang melakukan ekspor dan kepada nilai tukar antar dollar.Dengan mengesampingkan alasan perubahan harga dalam impor Amerika Serikat kita dapat mengukur peningkatan kuantitas dari impor Amerika serikat sebagai akibat dari perubahan dalam harga dollarnya karena pengaruh dari elastisitas permintaan terhadap harga untuk impor, begitupun dalam perhitungan ekspor.

Permintaan antara ekspor dan impor Amerika serikat juga bergantung pada harga komoditas subsitusi dan komplementer , dan juga selera dari Amerika Serikat dan luar negeri. Kemampuan untuk mensubsitusi barang atau jasa domestik dengan barang atau jasa asing di dalam maupun di luar negeri telah mencapai tingkat yang paling tinggi di sepanjang masa di seluruh dunia dan diramalkan akan terus meningkat secara tajam di masa yang akan datang karena :

1.      Penurunan yang tajam dalam biaya transportasi untuk hampir semua produk

2.      Peningkatan pengetahuan tentang barang – barang luar negeri karena adanya revolusi informasi internasional

3.      Kampanye iklan secar global oleh perusahaan multinasional

4.      Meledaknya jasa perjalanan internasional

5.      Konvergensi yang pesat dari selera secara Internasional.[4]

Contoh Analisis Ekspor Kakao Indonesia ke Pasar Amerika Serikat dan Malaysia

Indonesia, sebagai salah satu pemasok utama kakao di pasar internasional, merupakan salah satu eksportir terbesar kakao biji di dunia. Konsumen terbesar kakao biji Indonesia adalah Malaysia dan Amerika Serikat. Sejak pemerintah Indonesia menerapkan bea keluar pada ekspor kakao biji, berdampak pada meningkatnya ekspor kakao butter Indonesia ke Amerika.

Penelitian ini bertujuan menganalisis ekspor kakao biji Indonesia di pasar Malaysia dan Amerika Serikat, serta ekspor kakao butter Indonesia ke Amerika Serikat. Data yang digunakan adalah data time series periode tahun 1991 hingga 2014. Pengukuran menggunakan Ordinary Least Square menunjukkan variabel yang berpengaruh terhadap ekspor kakao biji ke Malaysia adalah harga kakao biji dan nilai tukar riil.

Variabel yang berpengaruh signifikan terhadap ekspor kakao biji ke Amerika Serikat adalah indeks RCA kakao biji Indonesia. Sedangkan variabel yang berpengaruh pada ekspor kakao butter ke Amerika Serikat adalah harga kakao butter, indeks RCA kakao butter Indonesia di Amerika Serikat dan penerapan bea keluar terhadap ekspor kakao biji.[5]

BAB III

PENUTUP

A. Kesimpulan

Adapun kesimpulan yang dapat diambil dari makalah ini yaitu:

1.      Masalah dalam Analisis Regresi

Analisis regresi dapat menghadapi beberapa masalah serius. Masalah dalam analisis regresi tersebut yaitu :Multikolinearitas,Heteroskedastisitas,dan Otokorelasi.

2.      Estimasi Permintaan dengan Analisis Regresi

Metode yang paling digunakan untuk mengestimasi permintaan dalam ekonomi menejerial adalah analisis regresi. Metode ini biasanya lebih objektif menyediakan informasi yang lengkap dan lebih murah.Adapun langkah-langkah yang digunakan yaitu : spesifikasi model, mengumpulkan data dari variabel-variabel, menspesifikasi bentuk persamaan permintaan, dan menguji hasil ekonometri.

3.      Mengestimasi Permintaan Ekspor dan Impor  Amerika Serikat

Harga dalam dollar impor Amerika Serikat bergantung pada harga di Negara yang melakukan ekspor dan kepada nilai tukar antar dollar. Dengan mengesampingkan alasan perubahan harga dalam impor Amerika Serikat dapat diukur peningkatan kuantitas dari impor Amerika serikat sebagai akibat dari perubahan dalam harga dollarnya karena pengaruh dari elastisitas permintaan terhadap harga untuk impor, begitupun dalam perhitungan ekspor. Permintaan antara ekspor dan impor Amerika serikat juga bergantung pada harga komoditas subsitusi dan komplementer , dan juga selera dari Amerika Serikat dan luar negeri.

B. Saran

Sebagai mahasiswa hendaknya tidak hanya sekedar mengerti akan teori-teori yang dijelaskan sebelumnya, tetapi kita harus memaknai setiap kalimat yang tertulis didalam makalah untuk mendapatkan manfaat dari kegiatan membaca makalah dan dapat menerapkannya dikehidupan yang sesungguhnya.

DAFTAR PUSTAKA

https://www.researchgate.net/publication_Analisis_Ekspor_Kakao_Indonesia_ke_Pasar_Amerika_Serikat_dan_Malaysia diakses (19 November 2018 pukul 14:13)

http://ekonomimanajerial.blogspot.com/2009/11/estimasi-permintaan.html?m=1 diakses (19 November 2018 pukul 14:01)

http://yennylyzna.blogspot.com/2011/12/estimasi-permintaan.html?m=1 diakses  (19 November 2018 pukul 14:09)

https://infomanajerna.blogspot.com/2012/12/masalah-dalamanalisis-regresi-dan-cara.html?m=1 diakses (19 November 2018 pukul 13:45)

---

[1]https://infomanajerna.blogspot.com/2012/12/masalah-dalamanalisis-regresi-dan-cara.html?m=1 diakses (19 November 2018 pukul 13:45)

[2]http://ekonomimanajerial.blogspot.com/2009/11/estimasi-permintaan.html?m=1 diakses (19 November 2018 pukul 14:01)

[3]http://yennylyzna.blogspot.com/2011/12/estimasi-permintaan.html?m=1 diakses  (19 November 2018 pukul 14:09)

[3]http://yennylyzna.blogspot.com/2011/12/estimasi-permintaan.html?m=1

[4] http://yennylyzna.blogspot.com/2011/12/estimasi-permintaan.html?m=1 diakses (19 November 2018 pukul 14:09)

 

[5]https://www.researchgate.net/publication_Analisis_Ekspor_Kakao_Indonesia_ke_Pasar_Amerika_Serikat_dan_Malaysia diakses (19 November 2018 pukul 14:13)