Pemodelan Penetapan Harga Sewa Bus Dengan Model Analisis Regresi (Studi Kasus PT. Pakar Utama Bandung Cabang Jakarta Timur)
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Tri Bhakti
Author
Manalu, Mei Mika Serina
Subject
Manajemen Keuangan
Datestamp
2023-04-18 05:51:10
Abstract :
mempengharui penetapan harga sewa bus dan membuat pemodelan penetapan haga sewa bus dengan menggunakan perhitungan regresi berganda pada PT. Pakar Utama Bandung Cabang Jakarta Timur. Hasil internal yang mempengaruhi harga sewa bus ada 16 data faktor, tetapi 6 data tidak digunakan karena semua bus memiliki fasilitas tersebut. Faktor ekternal adalah jarak yang mempengaruhi kebutuhan BBM, Pesaing tidak dimasukan karena selama ini strategi perusahaan meniru harga pesaing menentukan dan dibuat lebih murah. Model penetapan harga dengan data gabungan pada musim bukan liburan dan musim liburan adalah R2 sebesar 97,03% tetapi menghasilkan salah estimasi ± Rp 4.950.000. maka data pemodelan dipisah menjadi musim bukan liburan dan musim liburan . dan hasil pemodelan dengan data musim bukan liburan menghasilkan R2 sebesar 1,00 dan hasil pemodelan dengan data musim liburan. menghasilkan R2 sebesar 1,00 artinya lebih akurat dari data pemodelan gabungan.
mempengharui penetapan harga sewa bus dan membuat pemodelan penetapan haga sewa bus dengan menggunakan perhitungan regresi berganda pada PT. Pakar Utama Bandung Cabang Jakarta Timur. Hasil internal yang mempengaruhi harga sewa bus ada 16 data faktor, tetapi 6 data tidak digunakan karena semua bus memiliki fasilitas tersebut. Faktor ekternal adalah jarak yang mempengaruhi kebutuhan BBM, Pesaing tidak dimasukan karena selama ini strategi perusahaan meniru harga pesaing menentukan dan dibuat lebih murah. Model penetapan harga dengan data gabungan pada musim bukan liburan dan musim liburan adalah R2 sebesar 97,03% tetapi menghasilkan salah estimasi ± Rp 4.950.000. maka data pemodelan dipisah menjadi musim bukan liburan dan musim liburan . dan hasil pemodelan dengan data musim bukan liburan menghasilkan R2 sebesar 1,00 dan hasil pemodelan dengan data musim liburan. menghasilkan R2 sebesar 1,00 artinya lebih akurat dari data pemodelan gabungan.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
