Analisis swot adalah sebuah bentuk analisis situasi dan kondisi y bersft deskriftip, analisis ini menepatknsituasi dan kondisi sebagai faktor masukan y kemudian d kelompokkan menurut konstribusi nya msing2
Pengertian dan Konsep Dasar Kualitas Beberapa ahli memberikan definisi yang berbeda tentang kualitas. Dalam Yamit (2001: 7), Goetsch Davis mendefinisikan kualitas sebagai suatu kondisi dinamis yang berhubungan dengan produk, jasa, manusia, proses, dan lingkungan yang memenuhi atau melebihi harapan. Deming mendefinisikan kualitas adalah apapun yang menjadi kebutuhan dan keinginan konsumen. Sedangkan Juran menyatakan kualitas sebagai kesesuaian terhadap spesifikasi. Konsep dasar kualitas dari suatu pelayanan (jasa) ataupun kualitas dari suatu produk dapat didefinisikan sebagai pemenuhan yang dapat melebihi dari keinginan ataupun harapan dari pelanggan (konsumen). Zeithami, Berry dan Parasuraman (Yamit, 2001:10) telah melakukan berbagai penelitian terhadap beberapa jenis jasa, dan berhasil mengidentifikasi lima dimensi karakteristik yang digunakan oleh para pelanggan dalam mengevaluasi kualitas pelayanan. Kelima dimensi karakteristik kualitas pelayanan tersebut adalah: 1. Tangibles (bukti langsung), yaitu meliputi fasilitas fisik, perlengkapan, pegawai, dan sarana komunikasi. 2. Reliability (kehandalan), yaitu kemampuan dalam memberikan pelayanan dengan segera dan memuaskan serta sesuai dengan yang telah dijanjikan. 3. Responsiveness (daya tangkap), yaitu keinginan para staf untuk membantu para pelanggan dan memberikan pelayanan dengan tanggap. 4. Assurance (jaminan), yaitu mencakup kemampuan, kesopanan dan sifat dapat dipercaya yang dimiliki para staf, bebas dari bahaya, resiko ataupun keraguraguan. 5. Empaty, yaitu meliputi kemudahan dalam melakukan hubungan, komunikasi yang baik, dan perhatian dengan tulus terhadap kebutuhan pelanggan.Arikunto, S. 2001. Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktek. Jakarta: Rineka Cipta. Azwar, S. 1997. Reliabilitas dan Validitas. Yogyakarta: Pustaka Pelajar. Cohen, L. 1999. How to Make QFD Work For You. USA: Addison Wesley. Kotler, P. 1994. Manajemen Pemasaran. Jakarta: Erlangga. Kotler, P. 1997. Manajemen Pemasaran. Jakarta: Erlangga. Marzuki. 2002. Metodologi Riset. Yogyakarta: BPFE-UII. Nasution, M.N. 2001. Manajemen Mutu Terpadu (Total Quality Management). Jakarta: Ghalia Indonesia. Prayitno, T. 2003. Analisa Perencanaan dan Pengembangan Produk dengan Metode QFD dan Ditinjau dari Aspek Ergonomi. Surakarta: Teknik Industri UMS. Raya, D.P. 2004. Evaluasi Kepuasan Konsumen terhadap Kualitas Produk Almari dengan Menggunakan Metode Quality Function Deployment (QFD). Surakarta: Teknik Industri UMS. Sallis, E. 2006. Total Quality Manajemen In Education: Manajemen Mutu Pendidikan. Yogyakarta: IRCiSoD. Sugiyono. 1994. Metode Penelitian Administrasi. Bandung: Alfabeta. Sutanto, Y., Singgih, M., Pawitra, T. 2004. Peningkatan Kualitas Layanan di RSUD XX. Surabaya: Teknik Industri Universitas Surabaya. Umar, H. 1999. Metodologi Penelitian Aplikasi dalam Pemasaran. Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama. Wahyu, A. D. 1999. Manajemen Kualitas. Yogyakarta: Universitas Atmajaya.
Yamit, Z. 2001. Manajemen Kualitas Produk dan Jasa. Yogyakarta: Ekonesia.
DAFTAR PUSTAKA Arandi Doni. 2006. Skripsi Analisis SWOT Sebagai Alat Bantu Bagi Manajemen Dalam Menentukan Strategi Pemasaran. FE. UMM. Malang. Basuswasta dan Irawan, 1990, Manajemen Pemasaran Modern, Edisi Kedua, Cetakan Keeqapat, Penerbit Liberti, Jogjakarta. David,W.Cravens, 1998, Pemasaran Strategis, Edisi empat, Cetakan kedua, Penerbit Erlangga Glueck, William F. dan Jauch Lawrence R, 1998, Manajemen Strategi dan Kebijakan Manajemen Pemasaran, Alih Bahasa oleh Murat H. Hendri Sitanggung, Edisi Kedua, Penerbit Erlangga, Jakarta. KSP Kharisma. 2005. Laporan Keuangan. Malang. ____________ . 2006. Laporan Keuangan. Malang. ____________ . 2007. Laporan Keuangan. Malang. Kusnadi, Agustina Hanafi, 1999, Strategi Manajemen, Edisi Kelima, Cetakan Pertama,BPFE UGM, Jogjakarta. Pearce dan Robinson, 1997, Keunggulan Strategis, Edisi satu, Penerbit Binapura. Aksara, Jakarta. Philip Kotler, 1989, Prinsip-prinsip Pemasaran, Penerbit Intermedia, Jakarta. Philip Kotler, 1993, Manajemen Pemasaran, Analisa Perencanaan dan Pengendalian, Jilid I, Edisi Kelima, Alih Bahasa oleh Drs. Jaka Wasana, MSD. Penerbit Airlangga, Jakarta. Philip Kotler, Gary Amstrong 1997, Dasar-dasar Pemasaran, Alih Bahasa Alexander Sindora, PT. Prenhalindo, Jakarta. Jiani Handoko, 1991, Kebijaksanaan Perusahaan, Penerbit BPFE Universitas Gajah Mada, Jogjakarta. Rangkuti, Freddy, 1997, Riset Pemasaran, Cetakan Ketiga, PT Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. Sugito Hadi. 2005. Skripsi Strategi Pemasaran dan Kepuasan Pelanggan (Pusat Pengembangan Bisnis dan Manajemen (P2PB)). FE. UMM. Malang William J. Stanton, 1991, Prinsip Pemasaran, Terjemahan Sadu Sundaru, Edisi Ketujuh, Jilid II, Penerbit Erlangga, Jakarta. REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA
1. Pendahuluan
Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton (1822-1911)
Persamaan regresi :Persamaan matematik yang memungkinkan peramalan nilai suatu
peubah takbebas (dependent variable) dari nilai peubah bebas
(independent variable)
Diagram Pencar = Scatter Diagram Diagram yang menggambarkan nilai-nilai observasi peubah takbebas dan peubah bebas.
Nilai peubah bebas ditulis pada sumbu X (sumbu horizontal)
Nilai peubah takbebas ditulis pada sumbu Y (sumbu vertikal)
Nilai peubah takbebas ditentukan oleh nilai peubah bebas
Anda sudah dapat menentukan mana peubah takbebas dan peubah bebas?
Contoh 1:
Umur Vs Tinggi Tanaman (X : Umur, Y : Tinggi)
Biaya Promosi Vs Volume penjualan (X : Biaya Promosi, Y : Vol. penjualan)
Jenis-jenis Persamaan Regresi : a. Regresi Linier : - Regresi Linier Sederhana
- Regresi Linier Berganda
b. Regresi Nonlinier
- Regresi Eksponensial
Regresi Linier
- Bentuk Umum Regresi Linier Sederhana
Y = a + bX
Y : peubah takbebas
X : peubah bebas
a : konstanta
b : kemiringan
- Bentuk Umum Regresi Linier Berganda
Y = a + b1X1 + b2X2 + ...+ bnXn
Y : peubah takbebas a : konstanta
X1 : peubah bebas ke-1 b1 : kemiringan ke-1
X2 : peubah bebas ke-2 b2 : kemiringan ke-2
Xn : peubah bebas ke-n bn : kemiringan ke-n
Regresi Non Linier
- Bentuk umum Regresi Eksponensial
Y = abx
log Y = log a + (log b) x
2. Regresi Linier Sederhana
Metode Kuadrat terkecil (least square method): metode paling populer untuk menetapkan persamaan regresi linier sederhana
- Bentuk Umum Regresi Linier Sederhana :
Y = a + bX
Y : peubah takbebas X : peubah bebas
a : konstanta b : kemiringan
Nilai b dapat positif (+) dapat negartif (-)
b : positif . Y b : negatif . Y
Y = a + bX Y = a - bX
XX
Penetapan Persamaan Regresi Linier Sederhana
bnxyxynxxiiiiniininiiniin= . .. . .. . .. .
.. . .. . .. === == SSSSS1112112
aybx=- sehingga aynbxniiniin=-== SS11
n : banyak pasangan data
yi : nilai peubah takbebas Y ke-i
xi : nilai peubah bebas X ke-i
Contoh 2 :
Berikut adalah data Biaya Promosi dan Volume Penjualan PT BIMOIL perusahaan Minyak Goreng.
Tahun
x
Biaya Promosi
(Juta Rupiah)
y
Volume Penjualan (Ratusan Juta Liter)
xy
x
y
1992
2
5
10
4
25
1993
4
6
24
16
36
1994
5
8
40
25
64
1995
7
10
70
49
100
1996
8
11
88
64
121
S
Sx = 26
Sy = 40
Sxy = 232
Sx =158
Sy = 346
bentuk umum persaman regresi linier sederhana : Y = a + b X
n=5
bnxyxynxxiiiiniininiiniin= . ..
. .. . .. . .. . .. . .. === == SSSSS11121120526.111412067679010401160)26()1585( )4026()2325( 2== = --=b= 1.053
aynbxniiniin=-==
SS11
()a=-... ... =-=-=40510526326581052635285473625263..................= 2.530
Y = a + b X . Y = 2.530 + 1.053 X
Peramalan dengan Persamaan Regresi
Contoh 3 :
Diketahui hubungan Biaya Promosi (X dalam Juta Rupiah) dan Y (Volume penjualan dalam Ratusan Juta liter) dapat dinyatakan dalam persamaan regresi linier berikut
Y = 2.530 + 1.053 X
Perkirakan Volume penjualan jika dikeluarkan biaya promosi Rp. 10 juta ?
Jawab : Y = 2.530 + 1.053 X
X = 10
Y = 2.53 + 1.053 (10) = 2.53 + 10.53 = 13.06 (ratusan juta liter)
Volume penjualan = 13.06 x 100 000 000 liter
3. Korelasi Linier Sederhana
Koefisien Korelasi (r) : ukuran hubungan linier peubah X dan Y Nilai r berkisar antara (+1) sampai (-1)
Nilai r yang (+) ditandai oleh nilai b yang (+)
Nilai r yang (-) ditandai oleh nilai b yang (-)
Jika nilai r mendekati +1 atau r mendekati -1 maka
X dan Y memiliki korelasi linier yang tinggi
Jika nilai r = +1 atau r = -1 maka X dan Y memiliki korelasi linier sempurna
Jika nilai r = 0 maka X dan Y tidak memiliki relasi (hubungan) linier
(dalam kasus r mendekati 0, anda dapat melanjutkan analisis ke regresi eksponensial)
Koefisien Determinasi Sampel = R = r
Ukuran proporsi keragaman total nilai peubah Y yang dapat dijelaskan oleh nilai peubah X melalui hubungan linier.
Penetapan & Interpretasi Koefisien Korelasi dan Koefisien Determinasi
rnxyxynxxnyyiiiiniininiiniiniiniin= . .. . .. . ..
. .. . .. . .. . ... . ... . .. . .. . ... . ... === ==== SSSSSSS11121122112
Rr=2
Contoh 4 :
Lihat Contoh 2, setelah mendapatkan persamaan Regresi Y = 2.530 + 1.053 X, hitung koef. korelasi (r) dan koef determinasi (R).
Gunakan data berikut (lihat Contoh 2)
Sx = 26 Sy = 40 Sxy = 232 Sx =158 Sy = 346
rnxyxynxxnyyiiiiniininiiniiniiniin=
. .. . ... .. . .. . .. . .. . ... . ... . .. . .. . ...
. ... === ==== SSSSSSS11121122112
()[][][][]r= --= -= ()() ()()() 52322640515826534640116010407906761730160012011413022 === 120148201201217309857.... ....
Nilai r = 0.9857 menunjukkan bahwa peubah X (biaya promosi) dan Y (volume penjualan) berkorelasi linier yang positif dan tinggi
Rr=2=098572...= 0.97165....= 97 %
Nilai R = 97% menunjukkan bahwa 97% proporsi keragaman nilai peubah Y (volume penjualan) dapat dijelaskan oleh nilai peubah X (biaya promosi) melalui hubungan linier.
Sisanya, yaitu 3 % dijelaskan oleh hal-hal lain.
4. Regresi Linier Berganda
Pembahasan akan meliputi regresi linier dengan 2 Variabel Bebas (X1 dan X2) dan 1 Variabel Tak Bebas (Y).
Bentuk Umum : Y = a + b1 X1 + b2 X2 Y : peubah takbebas a : konstanta
X1 : peubah bebas ke-1 b1 : kemiringan ke-1
X2 : peubah bebas ke-2 b2 : kemiringan ke-2
a , b1 dan b2 didapatkan dengan menyelesaikan tiga persamaan Normal berikut:
(i) nxxiiniiniin a+bb1211211== SSS+=
(ii) a+bb12xxxxxiiniiniiiniiin1112121111==== SSSS+=
(iii) a+bb12xxxxxiiniiiniiniiin2121122121==== SSSS+=
n : banyak pasangan data yi : nilai peubah takbebas Y ke-i
x1i : nilai peubah bebas X1 ke-i x2i : nilai peubah bebas X2 ke-i
Contoh 4:
Berikut adalah data Volume Penjualan (juta unit) Mobil dihubungkan dengan variabel biaya promosi (X1 dalam juta rupiah/tahun) dan variabel biaya penambahan asesoris (X2 dalam ratusan ribu rupiah/unit).
x1
x2
y
x1 x2
x1y
x2y
x1
x2
y
2
3
4
6
8
12
4
9
16
3
4
5
12
15
20
9
16
25
5
6
8
30
40
48
25
36
64
6
8
10
48
60
80
36
64
100
7
9
11
63
77
99
49
81
121
8
10
12
80
96
120
64
100
144
xS1= 31
xS2=
40
yS= 50
xxS12= 239
xyS1=
296
xyS2=
379
xS12=
187
xS22=
306
yS2=
470
Tetapkan Persamaan Regresi Linier Berganda = a + b1 X1 + b2 X2
n=6
xS1= 31 = 40 xS2yS= 50
xxS12=239 =296 xyS1xyS2= 379
xS12=187 =306 xS22yS2= 470
Masukkan notasi-notasi ini dalam ketiga persamaan normal,
(i) nxxiiniiniin a+bb1211211=== SSS+=
(ii) a+bb12xxxxxiiniiniiiniiin1112121111==== SSSS+=
(iii) a+bb12xxxxxiiniiiniiniiin2121122121==== SSSS+=
Sehingga didapatkan tiga persamaan berikut:
(i) 6a + 31 b1 + 40 b2 = 50
(ii) 31 a + 187 b1 + 239 b2 = 296
(iii) 40 a + 239 b1 + 306 b2 = 379
Lakukan Eliminasi, untuk menghilangkan (a)
(ii) 31 a + 187 b1 + 239 b2 = 296 6
(i) 6a + 31 b1 + 40 b2 = 50 31
(ii) 189 a + 1122 b1 + 1434 b2 = 1776
(i) 189 a + 961 b1 + 1240 b2 = 1550
(iv) 161b1 + 194 b2 = 226
Lalu
(iii) 40 a + 239 b1 + 306 b2 = 379 6
(i) 6a + 31 b1 + 40 b2 = 50 40
(iii) 240 a + 1434 b1 + 1836 b2 = 2274
(i) 240 a + 1240 b1 + 1600 b2 = 2000
(v) 194 b1 + 236 b2 = 274
Selanjutnya, eliminasi (b1) dan dapatkan nilai (b2)
(v) 194 b1 + 236 b2 = 274 161
(iv) 161 b1 + 194 b2 = 226 194
(v) 31234 b1 + 37996 b2 = 44114
(iv) 31234 b1 + 37636 b2 = 43844
360 b2 = 270
b2 = 0.75
Dapatkan Nilai (b1) dan nilai (a) dengan melakukan substitusi, sehingga:
(v) 194 b1 + 236 b2 = 274
Perhatikan b2 = 0.75
194 b1 + 236 (0.75) = 274
194 b1 + 177 = 274
194 b1 = 97
b1 = 0.50
(i) 6a + 31 b1 + 40 b2 = 50
Perhatikan b1 = 0.50 dan b2 = 0.75
6a + 31(0.50) + 40 (0.75) = 50
6a + 15.5 + 30 = 50
6a = 4.5
a = 0.75
Sehingga Persamaan Regresi Berganda
a + b1 X1 + b2 X2 dapat ditulis sebagai 0.75 + 0.50 X1 + 0.75 X2
5. Korelasi Linier berganda
Koefisien Determinasi Sampel untuk Regresi Linier Berganda diberi notasi sebagai berikut Ry.122 Sedangkan Koefisien Korelasi adalah akar positif Koefisien Determinasi atau = ry.12Ry.122
Rumus RyJKGnsy.()122112=--
JKG : Jumlah Kuadrat Galat
sy : Jumlah Kuadrat y (terkoreksi)
di mana
() snyynny2221= SS()
JKGyaybxybxy=---SSSS21122
Contoh 5:
Jika diketahui (dari Contoh 4)
n=6
xS1= 31 = 40 xS2yS= 50
xxS12=239 =296 xyS1xyS2= 379
xS12=187 =306 xS22yS2= 470
Maka tetapkan dan jelaskan artinya nilai tersebut! Ry.122
() snyynny2221= SS() = 647050665282025003032030106672()() () . = ==
JKGyaybxybxy=---SSSS21122 = 470 - 0.75(50) - 0.5 (296) - 0.75 (379)
= 470 - 37.5 - 148 - 284.25
= 0.25
RyJKGnsy.() . . . .1221110255106671025533332=-==--
= 1 - 0.0046875
= 0.9953125
= 99.53%
Nilai = 99.53% menunjukkan bahwa 99.53% proporsi keragaman nilai peubah Y (volume penjualan) dapat dijelaskan oleh nilai peubah X (biaya promosi) dan XRy.1222 (biaya
aksesoris) melalui hubungan linier.
Sisanya sebesar 0.47% dijelaskan oleh hal-hal lain.
.. Selesai ..
Top Related