Arsip Kuliah Magister Manajemen S2: SPSS untuk Peramalan Permintaan Produk (Forecasting)

SPSS untuk Peramalan Permintaan Produk (Forecasting)

Input:

Output:
Regression

Variables Entered/Removed(b)

Model	Variables Entered	Variables Removed	Method
1	x5, x4, x3, x2, x1(a)	-	Enter

a. All requested variables entered.
b. Dependent Variable: y

Model Summary(b)

Model	R	R Square	Adjusted R Square	Std. Error of the Estimate
1	,754(a)	,569	,329	24,72143

a. Predictors: (Constant), x5, x4, x3, x2, x1
b. Dependent Variable: y

ANOVA(b)

Model	-	Sum of Squares	df	Mean Square	F	Sig.
1	Regression	7256,590	5	1451,318	2,375	,123(a)
	Residual	5500,343	9	611,149	-	-
	Total	12756,933	14	-	-	-

a. Predictors: (Constant), x5, x4, x3, x2, x1
b. Dependent Variable: y

Coefficients(a)

Model		Unstandardized Coefficients		Standardized Coefficients	T	Sig.	Collinearity Statistics
Model		B	Std. Err.	Beta	T	Sig.	Tolerance	VIF
1	(Const.)	356,208	80,531	-	4,423	,002	-	-
	x1	2,052	2,066	,658	,993	,347	,109	9,162
	x2	-,393	,276	-,496	-1,423	,188	,395	2,534
	x3	-11,963	21,217	-,201	-,564	,587	,377	2,651
	x4	1,966	4,696	,253	,419	,685	,132	7,592
	x5	-8,576	8,273	-,262	-1,037	,327	,750	1,333

a. Dependent Variable: y

Collinearity Diagnostics(a)

Model	Dimension	Eigen Value	Condition Index	Variance Proportions
Model	Dimension	Eigen Value	Condition Index	(Constant)	x1	x2	x3	x4	x5
1	1	5,774	1,000	,00	,00	,00	,00	,00	,00
	2	,120	6,944	,00	,01	,01	,04	,01	,13
	3	,076	8,735	,00	,00	,00	,15	,01	,26
	4	,017	18,423	,01	,05	,55	,05	,06	,02
	5	,011	22,827	,28	,13	,07	,01	,08	,54
	6	,002	48,526	,71	,81	,37	,75	,84	,05

a. Dependent Variable: y

Residuals Statistics(a)

	Minimum	Maximum	Mean	Std. Deviation	N
Predicted Value	292,9666	373,5478	333,0667	22,76681	15
Std. Predicted Value	-1,761	1,778	,000	1,000	15
Standard Error of Predicted Value	8,653	21,728	15,238	3,625	15
Adjusted Predicted Value	287,3006	400,1336	334,8739	28,12028	15
Residual	-38,46859	32,12692	,00000	19,82124	15
Std. Residual	-1,556	1,300	,000	,802	15
Stud. Residual	-2,355	1,588	-,028	1,067	15
Deleted Residual	-88,13363	47,99394	-1,80723	35,87600	15
Stud. Deleted Residual	-3,585	1,765	-,124	1,329	15
Mahal. Distance	,782	9,882	4,667	2,411	15
Cook's Distance	,000	1,194	,151	,302	15
Centered Leverage Value	,056	,706	,333	,172	15

a. Dependent Variable: y

Histogram - Dependent Variable: y

Regression Standardized Residual

Normal P-Plot of Regression Standardized Residual - Dependent Variable: y

Observed Cum Prob

Dari print out di atas, model untuk menduga hasil penjualan produk berdasarkan variabel bebas (dana promosi, luas fasilitas outlet, laju pertumbuhan penduduk per tahun, banyaknya pesaing, serta rata-rata pendapatan penduduk per tahun) dapat dirumuskan sebagai berikut:

Y = 0,658 X1 - 0,496 X2 - 0,201 X3 + 0,253 X4 - 0,262 X5 + E

Scatterplot - Dependent Variable: y

Regression Standardized Predicted Value

Model tersebut bukan model yang terbaik karena:
1. Nilai R2 terlalu rendah = 0,569 yang artinya variasi perubahan pada Y hanya dapat dijelaskan sebesar 56,9% dari perubahan variabel bebasnya. Sisanya sebesar 43,1% tidak dapat dijelaskan.
2. Nilai Sig. dari F (0,123) lebih besar dari 0,05 yang artinya variabel-variabel bebasnya secara simultan TIDAK signifikan mempengaruhi variabel terikat (Y) pada level of significance 5%.
Nilai Sig. dari masing-masing t juga lebih besar dari 0,05 yang artinya variabel-variabel bebasnya secara parsial TIDAK signifikan mempengaruhi variabel terikat (Y) pada level of significance 5%.

Labels: Manajemen Produksi dan Operasi