Oleh : RyokiFebriawan(1309 100 029) -...

Ihr Logo

Oleh :

Ryoki Febriawan (1309 100 029)

Dosen Pembimbing:

Dra. Lucia Aridinanti, MTWibawati, S.Si, M.Si

Perbandingan Model Logit dan Probit untuk MenganalisisFaktor-Faktor yang Mempengaruhi Derajat Orientasi PasarUsaha Kecil Menengah (Studi Kasus di Sentra IndustriProduk Kulit di Kabupaten Sidoarjo)

JURUSAN STATISTIKAFAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER2013

1 Seminar HasilTugas Akhir Jurusan Statistika FMIPA ITSSurabaya, 25 Juni 2013

Your Logo

AgendaPendahuluan

Tinjauan Pustaka

Metodologi Penelitian

Analisis dan Pembahasan

Kesimpulan dan Saran

Seminar HasilTugas Akhir Jurusan Statistika FMIPA ITSSurabaya, 25 Juni 2013

2

Your Logo

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Perumusan Masalah

Batasan Masalah

Tujuan

Manfaat


3

Your Logo

1.1 Latar BelakangJawaTimur memiliki potensi yang sangat besar untuk berkembang.

Salah satu sektor usaha unggulanJawaTimur adalah sektor usahaproduk kulit, yang terdapat diberbagai wilayah yaitu Sidoarjo, Malang dan Magetan.

4

Your Logo

1.1 Latar Belakang

Industri Kulit TanggulanginSidoarjoDidirikan Koperasi IntakoTahun 1976, Anggota 27 Perajin. Hingga saat inidalam perjalananya terdapat354 perajin UKM denganaset sekitar Rp 10 miliar


5

Your Logo

Industri skala kecil

Orientasi Pasar

Dalam Negeri Luar Negeri

1. Orientasi pelanggan2. Orientasi pesaing3. Koordinasi yang mengarah

pada dua kriteria yaitu fokuspada jangka panjang danprofitnya


6

Your Logo

Ingin mengetahui faktor-faktor yang berpengaruhfaktor internal danEksternal terhadaporientasi pasar di dalamnegeri maupun luar negeri

Regresi Logistik Binary

Logit Model Probit Model


7

Your Logo

Penelitian TerdahuluYohanesWimba AgungPrasetyaAnalisis Pola Kluster, FormasiKeterkaitan Orientasi Pasar(Studi Kasus Sentra IndustriKulit Kecil Menengah ProdukKulit Di Sidoarjo, JawaTimur).

Ayu Dharmasari

Perbandingan Model Logit danProbit Untuk MenganalisisKecenderungan Siswa SMP Melanjutkan Pendidikan KeJenjang SMA (Studi Kasus Data SUSENAS Kab. Situbondo, JawaTimur).


Your Logo

1.2 Rumusan Masalah

1• Bagaimana faktor-faktor yang mempengaruhi orientasi pasar

produk kulit domestik atau luar negeri?

2• Bagaimana perbandingan model logit dan model probit

berdasarkan kriteria pemilihan model terbaik yang beradadi sentra industri produk kulit di Kabupaten Sidoarjo?


9

Your Logo

1.3 Tujuan Penelitian

1• Menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi orientasi

pasar produk kulit domestik atau luar negeri.

2• Menganalisis perbandingan model logit dan model probit

berdasarkan kriteria pemilihan model terbaik yang beradadi sentra industri produk kulit di Kabupaten Sidoarjo.


10

Your Logo

1.4 Manfaat dari penelitian

Memberikan informasi yang tepat dan akurat mengenaiperilaku kondisi pasar sehingga dapat mampu membantudalam hal perkembangan usaha, serta peminjaman kredit modal kepada para pengusaha kecil menengah, dan membantu agar pemerintah Kabupaten Sidoarjotidak hanya diam saja, namun dapat melakukan bantuanpromosi atas hasil produksi kulit di Kabupaten Sidoarjo baik ke pasar domestik maupun ke pasar mancanegara.


11

Your Logo

1.5 Batasan Masalah

Data statistik industri diambil dari BPS JawaTimur dan Dinas Perindustrian

Sidoarjo

Tahun 2002 s/d 2012Variabel yang digunakan terdiridari 12 variabel.


12

Your Logo

TINJAUAN PUSTAKA

Regresi Logistik Biner

Regresi Probit

Orientasi Pasar


13

Your Logo

Statistika Deskriptif

Penyajian data secara deskriptif dapatdijelaskan dalam bentuk tabel, grafik,diagram, plot, serta besaran lainnya(Walpole, 1995).


14

Your Logo

Regresi Logistik Biner

pp xxxg βββ +++= 110)(

)exp(1)exp(

)(110

110

pp

pp

xxxx

xβββ

βββπ

++++

+++=

model logit regresi logistikdengan sebanyak p

adalah menjadi variableprediktornya

ii yi

yii xxyf −−= 1))(1()()( ππ

Regresi logistik biner pola hubungan antara var. respon bersifat kategorik (0 dan 1) dengan var. prediktor

dengan yi = 0, 1


15

Your Logo

Uji Serentak

( )( )∑=

−−

−= n

1i

y1i

yi

n0

n1

ii

0i

π1π

nn

nn

2lnG

∑=

=n

1ii1 yn

( )∑=

−=n

1ii0 y1n 01 nnn +=

Dimana statistik uji G mengikutiDistribusi Chi-Square denganDerajat bebas satu(Hosmer & Lemeshow, 2000).

Keterangan : n1 = Banyaknya observasi bernilai Y = 1n0 = Banyaknya observasi bernilai Y = 0n = Banyaknya observasi

Daerah penolakan : tolak Ho jika atau H0 ditolak bila nilai p-value ≤ αα)(v,2χG >


16

Your Logo

Uji Parsial

)1,0(~)(

NES

Wj

jj β

β

=Statistik Uji : Statistik Uji Wald

Daerah penolakan : tolak Ho jika atau nilai p-value < α

Hipotesis yang digunakan adalah :

H0 : βj = 0 j=1, 2, 3, ..., pH1 : βj ≠ 0

α/2ZW >


17

Your Logo

Uji Kesesuaian Model ( )( )

2

1

'' 1

gk k k

k k k k

o nC

nπ

π π=

−=

−∑

∑=

=kc

jjk yo

1∑=

=kc

j k

jjk n

m

1'

ππ

Statistik uji Chi-Square dari Hosmer dan Lemeshow test.

: jumlah nilai variabel respon pada grup ke-k: Rata-rata taksiran peluang

g : Jumlah grup (kombinasi kategori dalam model serentak): Banyak observasi pada grup ke-k

kοkπ

kn'

Keputusan Tolak H0 diambil yaitu jika > maka tolak H0 dengan derajat bebassebesar g-2.

( )2

2, −gαχC


18

Your Logo

Odds Ratio

Variabel responVariabel Prediktor

x = 1 x = 0

y = 1

y = 0

∑ 1 1

10

10

1)1( ββ

ββ

π +

+

+=

ee

0

0

1)0( β

β

πe

e+

=

1011)1(1 ββπ ++

=−e 01

1)0(1 βπe+

=−

π(0)π(0)/1π(1)π(1)/1ψ

−−

=

1

0

10

)]1(1)[0()]0(1)[1(

)]0(1[)0(

)]1(1[)1( β

β

ββ

ππππ

ππ

ππ e

eeOR ==

−−

=−−

=+

Nilai odds untuk Y = 1 terhadap x = 1 : π(1)/[1 - π(1)]

Nilai odds untuk Y = 0terhadap x = 0 : π(0)/[1 - π(0)]


19

Your Logo

Regresi ProbitVariabel responY yang berskalabiner dapat ditulisY=1 danY =0, Variabel tersebut mengikutidistribusi Bernoulli denganfungsi probabilitas yaitu :

CDF link function pada GenerelizedLinear Model (GLM).

Dimana adalah fungsi kepadatanpeluang dan adalah fungsidistribusi normal komulatifnya, atau lebih sederhana untukvariabel respon biner.

Secara umum model probit.

iyi

yiiiiyf −−= 1)1()( πππ

∫∞−

=Φ==x

ii dzzxxyP'

)()'()1(β

φβ

dzexgFtx z

∫∞−

−=

β

π2

2

21))((

)...()( 22110 ipipiii XXXFZFPi εββββ +++++==


20

Your Logo

Kriteria Pemilihan Model Terbaik

Fungsi Deviance Residual adalah dua perbedaan antara log likelihood maksimum dengan model yang diperoleh. Berikut rumus devians

Dengan

sehingga))(exp(1))(exp(ˆ

i

i

xgxg

+=π


21

Your Logo

Orientasi Pasar

Orientasi pasar mengacu padagenerasi seluruh organisasi, penyebaran, dan kepedulian

terhadap intelijensi pasar (Kohlidan Jaworski, 1990)

Orientasi pasar merupakan carauntuk memfokuskan perusahaan

untuk keuntungan jangka panjang. Dengan cara penerapan ketiga

komponen orientasi pasar sertaperspektif jangka panjang

perusahaan, yang menimbulkansuatu perusahaan akan mampu

bertahan dalam persaingan bisnis(Narver dan Slater, 1990).

Orientasi Pasar

22

Your Logo

TINJAUAN PUSTAKA

Sumber Data

Variabel Penelitian

Langkah Analisis


23

Your Logo

3.1 Sumber Data

Data statistik industri diambil dari BPS JawaTimur dan Dinas Perindustrian

SidoarjoTerhadap 80 Responden

Tahun 2002 s/d 2012Variabel yang digunakan terdiridari 12 variabel.


24

Your Logo

3.2 Variabel-variabel PenelitianNomor Jenis Variabel Keterangan

1 Orientasi Pasar (Y) 0=orientasi pasar dalam negeri1=orientasi pasar luar negeri

2 Status Badan Hukum(X1)

0=tidak berbadan hukum, yaitu : perorangan, home industry1=berbadan hukum, yaitu : UD, CV, PT

3 Tenaga Kerja / Unit (X2) Tenaga kerja/karyawan (satuan orang)

4 Tingkat PendidikanTenaga Kerja (X3)

0= belum lulus SMP1= sudah lulus SMP

5 Jumlah Tenaga Kerjatidak dibayar / Unit (X4)

Tenaga kerja pemilik dan atau tenaga kerja keluarga(satuan orang)

6 Tingkat PendidikanPengusaha (X5)

0=belum lulus SD & lulus SD1=lulus SMP & SMA2=D1,D2,D3,S1 atau jenjang yang lebih tinggi

7 Pelatihan Pengusaha (X6) 0=belum pernah mengikuti pelatihan1=sudah pernah mengikuti pelatihan25

Your Logo

Nomor Jenis Variabel Keterangan

8 Umur Perusahaan (X7) Variabel Kontinyu (tahun)

9 Bapak Angkat (X8) 0=tidak punya pembina, yakni: modal sendiri/perorangan. 1=punya pembina, yakni: Bank, Perusahaan besar.

10 Teknologi PenyamakanProduk Kulit (X9)

Dari tradisional ke modern:0=proses minyak1=proses mineral2=proses nabati3=proses krom

11 Jaringan dengan pembeliterbesar (X10)

0=lemah, yakni : tidak punya toko, tidak punya cabang1=sedang, yakni : punya toko, tidak punya cabang2=kuat, yakni : punya toko, punya cabang

12 Jaringan dengan pemasokbahan baku (X11)

0= tidak punya supplier cabang1= punya supplier cabang

13 Keaktifan promosi (X12) 0=tidak aktif berpromosi, yakni : tidak punya iklan1=aktif berpromosi, yakni : punya iklan26

Your Logo

Langkah Penelitian

1. Melakukan uji serentak seluruh variabel prediktor terhadap variabel respon.a) Menganalisis seluruh variabel prediktor yang telah signifikan terhadapvariabel respon.b) Mendapatkan hasil seluruh variabel prediktor terhadap variabel respon yang telah signifikan.

2. Melakukan uji parsial masing-masing variabel prediktor terhadap variabelrespon.a) Menganalisis masing-masing variabel prediktor yang telah signifikanterhadap variabel respon.b) Mendapatkan hasil masing-masing variabel prediktor terhadap variabelrespon yang telah signifikan.

3. Melakukan pembentukan model logit dan model probit.4. Menguji kesesuaian model logit dan model probit yang telah terbentuk.5. Melakukan ketepatan klasifikasi pada model logit dan model probit.6. Melakukan uji analisis pengambilan model terbaik dilihat dari nilai deviansnya.7. Kesimpulan dari hasil analisis.


Your Logo

Mulai

Permasalahan

Studi Literatur

Kesimpulan

Data Sekunder BPS Jawa Timur & Dinas Perindustrian Surabaya

Mendeskripsikan Data

Uji Serentak

Uji Parsial

Pembentukan Model Logit dan Model Probit

Uji Kesesuaian Model

Menghitung ketepatan klasifikasi

Uji analisis pengambilan model terbaik dari perhitungan nilai Deviansnya

28

Your Logo

ANALISIS DAN PEMBAHASANKarakteristik Sentra Industri Produk

Kulit di Kabupaten Sidoarjo

Faktor-Faktor yang MempengaruhiDerajat Orientasi Pasar Usaha Kecil

Menengah

Pemilihan Model Regresi Logistik BinerTerbaik


29

Your Logo

Karakteristik Sentra Industri ProdukKulit di Kabupaten Sidoarjo

56%

44%Orientasi Pasar

Pasar Dalam Negri

Pasar Luar Negri


30

Your Logo

Karakteristik Faktor Internal

42%

58%

Tingkat Pendidikan Tenaga Kerja

Tidak tamat SMP

Minimal SMP

80%

20%Pendidikan Pengusaha

SD-SMA

Perguruan Tinggi


Your Logo

30%

9%32%

29%

Teknologi Penyamakan Kulit

proses minyakproses mineralproses nabatiproses krom

37%

63%

Pelatihan Pengusaha

Belum PelatihanPernah Pelatihan

32

Karakteristik Faktor Internal


Your Logo

Statistik Deskriptif Tenaga Kerja

Min Maks Mean Varians

Jumlah Tenaga Kerja / unit 2,00 126,00 25,1250 525,984

Jumlah Tenaga Kerja tidakdibayar / unit

1,00 90,00 20,2875 370,258

Umur Perusahaan 8,00 19,00 12,5375 6,302


33

Your Logo

52%

48%

Status Badan Hukum

Tidak Berbadan HukumBerbadan Hukum

86%

14%Binaan

Tanpa BinaanAdanya Binaan

34

Karakteristik Faktor Eksternal


Your Logo

12%

49%

39%

Jaringan Dengan Pembeli Terbesar

LemahSedangKuat

67%

33%

Jaringan Dengan Pemasok Bahan Baku

Tidak Punya Suplier CabangMemiliki Suplier Cabang

16%

84%

Keaktifan Promosi

Tidak Aktif PromosiAktif Promosi

35

Karakteristik Faktor Eksternal


Your Logo

Penetapan FaktorRegresi Logistik BinerDengan Model Logit

UJI SERENTAKH0 : β1 = β2 = … = β12 = 0H1 : paling sedikit ada satu βj≠ 0 ; j = 1,2,…,12Statistik uji: G = 53,531 dan Pvalue = 0,000 < α (20%) maka tolak H0

REGRESI LOGISTIK UNIVARIABEL

H0 : βj = 0H1 : βj ≠ 0 ; j = 1,2,…,12

B Wald Pvalue Exp(B)

Status Badan Hukum(1)Constant

-0,6930,105

2,2960,105

0,130*0,746

0.500

Jumlah Tenaga Kerja(1)Constant

-0,0180,172

2,2620,237

0,133*0,626

0,983

Tingkat pendidikan tenaga kerja(1)Constant

0,026-0,262

0,0030,778

0,9550,378

1,026

Jumlah tenaga kerja tidak dibayar(1)Constant

-0,0330,380

5,0641,190

0,024*0,275

0,967

Tingkat pendidikan pengusaha(1)Constant

-0,3150,000

0,3160,000

0,5741,000

0,730

Pelatihan pengusaha(1)Constant

0,844-0,575

3,1983,814

0,074*0,287

2,325

Umur Perusahaan(1)Constant

-0,1161,191

1,5331,016

0,2160,314

0,891

Binaan(1)Constant

0,836-0,981

1,3522,099

0,2450,147

2,306

Teknologi penyamakan kulit(1)Teknologi penyamakan kulit(2)Teknologi penyamakan kulit(3)Constant

1,329-20,761-0,194-0,442

4,5980,0000,1071,069

0,032*0,9990,7440,301

3,778

Jaringan dengan pembeli terbesar(1)Jaringan dengan pembeli terbesar(2)Constant

-21,528-0,5830,325

0,0001,4370,799

0,9990,2310,371

0,000

Jaringan dengan pemasok bahan baku(1)Constant

-0,6060,154

1,5790,154

0,2090,695

0,545

Keaktifan promosi(1)Constant

-21,2930,090

0,0000.134

0,9980,714 0,000

36

Your Logo

PENGUJIAN PARSIALModel Terbaik :

Model Logit :

Peluang suatu Usaha Kecil Menengah (UKM) dengan status badan hukum, jumlah tenaga kerja dan jumlah tenaga kerja tidak dibayar akan tergolong dalam orientasi pasar luar negeri sebesar 0,7351 dan akan tergolong dalam orientasi dalam negeri sebesar 0,2649.

B Wald Pvalue Exp(B)

Status badan hukum(1) -2,689 4,680 0,031* 0,068

Jumlah tenaga kerja 0,624 11,381 0,001* 1,865

Jumlah tenaga kerja tidak dibayar -0,749 11,917 0,001* 0,473

Pelatihan pengusaha(1) 1,626 0,000 1,000 5,085

Teknologi penyamakan kulit(1)Teknologi penyamakan kulit(2)Teknologi penyamakan kulit(3)

0,015-21,814-0,963

0,0000,0000,640

1,0001,0000,424

1,0150,0000,382

Constant 0,620 0,146 0,702 1,859

)749,0624,0689,2620,0exp(1)749,0624,0689,2620,0exp(

)(42)1(1

42)1(1

XXXXXX

x−+−+

−+−=π


Your Logo

UJI KESESUAIAN MODEL

H0 : model sesuaiH1 : model tidak sesuai

Pvalue > α (20%) gagal tolak H0

Artinya bahwa model sesuai atau tidakterdapat perbedaan yang nyata antaraobservasi dengan prediksi model.

KETEPATAN KLASIFIKASI

Prediksi model menunjukkan bahwaprediksi model ini mencapai 85,0%.

Chi-Square df Pvalue

5,408 8 0,713

PrediksiOrientasi

dalamnegeri

Orientasiluar

negeri

PersentaseKebenaran

Observasi

Orientasi dalam negeri

35 10 77,8

Orientasi luar negeri 2 33 94,3

Persentase Keseluruhan 85,0


Your Logo

UJI SERENTAKH0 : β1 = β2 = … = β12 = 0H1 : paling sedikit ada satu βj≠ 0 ; j = 1,2,…,12Statistik uji: G = 54,160 dan Pvalue = 0,000 < α (20%) maka tolak H0

REGRESI LOGISTIK UNIVARIABEL

H0 : βj = 0H1 : βj ≠ 0 ; j = 1,2,…,12

Coef SE Coef Pvalue Z

Status Badan Hukum(1)Constant

0,432118-0,366106

0,2840340,198175

0,128*0,065

1,52

Jumlah Tenaga Kerja(1)Constant

-0,0091470,0714864

0,0067110,214579

0,173*0,739

-1,36

Tingkat pendidikan tenaga kerja(1)Constant

-0,016223-0,147987

0,2846990,215799

0,9550,493

-0,06

Jumlah tenaga kerja tidak dibayar(1)Constant

-0,0174470,189507

0,0082950,211171

0,035*0,370

-2,10

Tingkat pendidikan pengusaha(1)Constant

0,197099-0,197099

0,3508100,157775

0,5740,212

0,56

Pelatihan pengusaha(1)Constant

-0,5263530,167894

0,2929540,229999

0,072*0,465

-1,80

Umur Perusahaan(1)Constant

-0,0734620,759142

0,0575640,731707

0,2020,300

-1,28

Binaan(1)Constant

-0,513640-0,090945

0,4314200,151108

0,2340,547

-1,19

Teknologi penyamakan kulit(1)Teknologi penyamakan kulit(2)Teknologi penyamakan kulit(3)Constant

-6,47727-0,944248-0,8244430,548522

2160,150,3701910,3785350,270322

0,9980,011*0,0290,042

-0,00-2,55-2,18

Jaringan dengan pembeli terbesar(1)Jaringan dengan pembeli terbesar(2)Constant

6,034376,39929-6,19575

1807,311807,311807,31

0,9970,9970,997

0,00

Jaringan dengan pemasok bahanbaku(1)Constant

0,378775-0,282216

0,3009400,173046

0,2080,103

1,26

Keaktifan promosi(1)Constant

6,25190-6,25190

1585,111585,11

0,9970,997 0,0039

Penetapan FaktorRegresi Logistik BinerDengan Model Logit

Your Logo

PENGUJIAN PARSIAL

Model Terbaik

Model Probit :

Peluang suatu Usaha Kecil Menengah (UKM) dengan status badan hukum, jumlah tenaga kerja dan jumlah tenaga kerja tidak dibayar akan tergolong dalam orientasi pasar luar negeri sebesar 0,999001 dan akan tergolong dalam orientasi dalam negeri sebesar 0,000999.42)1(1 438591,0364639,055956,1266644,0)( XXXZFPi −++−==

Coef SE Coef Pvalue Z

Status badan hukum(1) 1,55956 0,644938 0,016* 2,42

Jumlah tenaga kerja 0,364639 0,0969335 0,000* 3,76

Jumlah tenaga kerja tidakdibayar -0,438591 0,112846 0,000* -3,89

Pelatihan pengusaha(1) -0,768525 6123,16 1,000 -0,00

Teknologi penyamakan kulit(1)Teknologi penyamakan kulit(2)Teknologi penyamakan kulit(3)

-6,70478-0,733689-0,157203

2197,596123,166123,16

0,9981,0001,000

-0,00-0,00-0,00

Constant 0,266644 0,344028 0,438 -0,78


40

Your Logo

UJI KESESUAIAN MODEL

H0 : model sesuaiH1 : model tidak sesuai

Pvalue > α (20%) gagal tolak H0

Artinya bahwa model sesuai atau tidakterdapat perbedaan yang nyata antaraobservasi dengan prediksi model.

KETEPATAN KLASIFIKASI

Prediksi model menunjukkan bahwaprediksi model ini mencapai 85,0%.

Chi-Square df Pvalue

4,3694 7 0,736

PrediksiOrientasi

dalamnegeri

Orientasiluar

negeri

PersentaseKebenaran

Observasi

Orientasi dalam negeri

35 10 77,8

Orientasi luar negeri 2 33 94,3

Persentase Keseluruhan 85,0


41

Your Logo

Dengan hasil perhitungan deviance, pemilihan model terbaikdidapat dari model probit karena nilai deviance probit lebih kecildibanding dengan nilai deviance logit. Dimana model probit memiliki nilai Chi-Square sebesar 43,3536.

Pemilihan Model Regresi Logistik Biner Terbaik

Chi-Square DF Pvalue

Probit 43,3536 43 0.456Logit 43,9822 43 0.430


42

Your Logo

• Usaha Kecil Menengah (UKM) yang akan melakukan orientasi pasar luar negeri dipengaruhi oleh faktor badan hukum (berbadan hukum), jumlah tenaga kerja, dan jumlah tenaga kerja tidak dibayar pada tingkat signifikansi 20%.

1

• Dengan menggunakan model logit bahwa peluang suatu Usaha Kecil Menengah (UKM) dengan status badan hukum, jumlah tenaga kerja dan jumlah tenaga kerja tidak dibayar akan tergolong dalam orientasi pasar luar negeri sebesar 0,7351 dan akan tergolong dalam orientasi dalam negeri sebesar 0,2649. Sedangkan dengan menggunakan model probit bahwa peluang suatu Usaha Kecil Menengah (UKM) dengan status badan hukum, jumlah tenaga kerja dan jumlah tenaga kerja tidak dibayar akan tergolong dalam orientasi pasar luar negeri sebesar 0,999001 dan akan tergolong dalam orientasi dalam negeri sebesar 0,000999.

2

• Dengan hasil perhitungan deviance, pemilihan model terbaik didapatdari model probit karena nilai deviance probit lebih kecil dibandingdengan nilai deviance logit. Dimana model probit memiliki nilai Chi-Square sebesar 43,3536.

3

KESIMPULAN

43

Your Logo

Daftar Pustaka Agresti, A. 1990. Categorical Data Analysis. New York: John Wiley and Sons.

Departemen Kementrian Koperasi dan Usaha Kecil dan Menengah Republik Indonesia. 2012. Koperasi Didorong PenuhiStandarDunia.http://www.depkop.go.id/index.php?option=com_content&view=article&id=1062:koperasi-didorong-penuhi-standar-dunia&catid=54:bind-berita kementerian&Itemid=98. Diakses tanggal 28 Februari 2013.

Greene, W.H., 2000. Econometrics Analysis, 4th edition. Prentice Hall, New Jersey.

Hosmer, D., & Lemeshow. 2000. Applied Logistic Reggreaion. USA: John Wiley and Sons.

Hooley, G.J., Saunders, J.A., and Piercy, N.F. 2004. Marketing Strategy and Competitive Positioning (3rd ed.). New Jersey: Prentice Hall.

Kotler, Philip. 2000. “Marketing Management”. The Mellinium Edition, 2000.

Kohli and Jaworski. 1990. Market Orientation: The Construct, Research Preposition and Managerial Implication. Journal of Marketing. 54. April, p.1-18.

Mc Cullagh, P and J.A. Nelder. 1989. Applied Logistic Regression. John Willey and Sons, New York.

Narver, John C., and Stanly F. Slater, 1990. “The effect of A Market Orientation on Business Profitability”. Journal of Marketing. October, p. 20-35.


http://www.depkop.go.id/index.php?option=com_content&view=article&id=1062:koperasi-didorong-penuhi-standar-dunia&catid=54:bind-berita kementerian&Itemid=98

http://www.depkop.go.id/index.php?option=com_content&view=article&id=1062:koperasi-didorong-penuhi-standar-dunia&catid=54:bind-berita kementerian&Itemid=98

Your Logo

Narver, John C., and Stanly F. Slater. 1995. “Market Orientation and the Learning Organization”. Journal of Marketing 59. July, p.63-74.

Prasetya, Y.W.A. 2011. Analisis Pola Kluster, Formasi Keterkaitan Orientasi Pasar (Studi Kasus Sentra Industri Kulit Kecil Menengah Produk Kulit Di Sidoarjo, Jawa Timur).

Prawiranegara, S. 1994. Kebijaksanaan Pembinaan Pengusaha Kecil khususnya tentang Organisasi Usaha di Indonesia. Jurnal Ilmu-Ilmu Ekonomi, vol. 6, p. 3-8.

Purnomo, E. 1998. ” Prinsip Dasar dan Aplikasi Finishing”. AkademiTeknologi Kulit, Yogyakarta.

Riyanti, B.P.D.2003. Kewirausahaan dari Sudut Pandang Psikologi Kepribadian. Jakarta: Penerbit PT Grasindo.

Sadoko. 1995. Pengembangan Usaha Kecil: Pemihakan Setengah Hati. Bandung: Yayasan Akatiga.

Setyanto, Anton. A. 2004. Pengaruh Customer Orientation Terhadap Kinerja Usaha Kecil-Menengah: Kasus Sentra Industri Mebel Sarenan, Klaten, Jawa Tengah, Manajemen Usahawan Indonesia, No.4/Th.XXXIII.

Tambunan, T. 1999. Perkembangan Industri Skala Kecil Di Indonesia. Jakarta: PT. Mutiara Sumber Widya.

Walpole, R. 1995. Ilmu Peluang Statistika Untuk Insinyur dan Ilmuan. Bandung: ITB.

Wulandari, S.P., Salamah, M., dan Susilaningrum, D. (2009). Diktat Pengajaran Analisis Data Kualitatif. Surabaya: ITS.


Daftar Pustaka

Ihr Logo

TERIMA KASIH


Oleh : RyokiFebriawan(1309 100 029) -...

Documents

Transcript of Oleh : RyokiFebriawan(1309 100 029) -...