Dokumen tersebut membahas tentang analisis peluang pasar, riset pemasaran, perilaku konsumen, dan segmentasi pasar. Dokumen ini memberikan penjelasan singkat mengenai konsep-konsep penting dalam pemasaran seperti analisis peluang pasar, riset pemasaran, perilaku konsumen, serta segmentasi pasar."

1. 1_URL:
https://scholar.google.com/citations?user=EFBaeOsAAAAJ&hl=en&oi=ao
2_gen.lib.rus.ec:
http://libgen.rs/search.php?req=principles+of+managerial+finance&open=
0&res=25&view=simple&phrase=1&column=title
3_Slideshare:
https://www2.slideshare.net/search/slideshow?searchfrom=header&q=am
inullah+assagaf+&ud=any&ft=all&lang=**&sort=
4_Youtube_
https://www.youtube.com/channel/UC26u-Ys3fjKlcJAACrsnAeQ/videos
ANALISIS DAN INTRUMEN PEMASARAN
P3_23 Maret 2021
Dosen: Prof. Dr. Dr. H. Aminullah Assagaf, SE., MS., MM., M.Ak
HP: 08113543409, Email: assagaf29@yahoo.com

2. Literatur

3. Tugas kelompok

4. RPS - Analisis Instrumen Pemasaran
P1 : Lingkungan pemasaran, Pemasaran dan proses perencanaan, Target pasar, Instrumen atau
tools pemasaran
P2-3 : Peluang pasar, Riset pemasaran , Perilaku konsumen , Segmentasi pasar
P4-5 : Produk dan pengadaannya, Distribusi/saluran pemasaran, Retailing, wholesaling, logistic,
Promosi dan periklanan, Strategi penetapan harga
P6-7: Implementasi pemasaran, Pemasaran internasional, Peluang pasar internasional
UTS
P8: Formulasi strategi pemasaran multinasional, Competitive analysis , Economic environment
P9-10 : Pemasaran global, Elemen budaya pasar dunia, Karakteristik pasar regional, Perencanaan
pemasaran global
P11 : Pemasaran jasa, E-Marketing, Sistem informasi pemasaran
P12 : Kasus pemasaran di Indonesia, Tren, peluang dan masa depan perusahaan menghadapi
persaingan global
P13-14 : Berbagai kasus pemasaran yang komprehensif

5. Market opportunities, Marketing research,
Consumer behavior, Market segmentation

6. PELUANG PASAR
 Market opportunity analysis atau analisis peluang pasar adalah sebuah analisis segmen pasar
untuk menemukan potensi terbaik berdasarkan pertimbangan permintaan dan persaingan. ...
Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi peluang pasar yang dapat dieksploitasi perusahaan
secara menguntungka.
 Analisis peluang pasar adalah suatu keadaan yang real/nyata yang harus dihadapi oleh setiap
kalangan organisasi dimana mereka hidup di bawah tekanan perubahan.
 Perubahan yang disebabkan oleh berkembangnya kemajuan dalam berbagai macam asepek
kehidupan sudah berimplikasi pada semakin bermacamnya ragam kebutuhan dan tuntutan
hidup setiap perorangan.
 Setiap organisasi hidup di bawah pengaruh perkembangan budaya yang dicapai oleh masyarakat
di sekitarnya serta faktor-faktor eksternal lainnya; seperti kondisi ekonomi, situasi politik,
keyakinan dan nilai serta norma yang dianut masyarakat.
 Dengan adanya situasi dan kondisi yang terjadi di luar organisasi tersebut ada yang bisa
dikontrol oleh perusahaan dan yang tidak bisa dikontrol oleh perusahaan.

7. Analisis Peluang Pemasaran

8. LINGKUNGAN PERUSAHAAN

9. Contoh peluang pasar

15. RISET PEMASARAN

17. P
Q
D
S
(1) PERMINTAAN, PENAWARAN DAN KESEIMBANGAN
Titik kesimbangan

18. P
Q
D
S
(2) PERMINTAAN, PENAWARAN DAN KESEIMBANGAN
Excess supply
P1
P0
P2
Excess demand
Q0
Kesimbangan D & S
Q1 Q1
Q2 Q2
A
E
F
C
B

19. P
Q
D1
S
(3) PERMINTAAN, PENAWARAN DAN KESEIMBANGAN
D2
D 3

20. P
Q
D
S1
(4) PERMINTAAN, PENAWARAN DAN KESEIMBANGAN
S3
S2

21. P
Q
D1
S1
(5) PERMINTAAN, PENAWARAN DAN KESEIMBANGAN
S3
S2
D3
D2
A
J
I
H
G
E
F
C B

22. Diagram Ishikawa : Identifikasi Penyebb Cacat X
MANUSIA MESIN
METODE
LINGKUNGAN
PENGUKURAN
BAHAN
CACAT X
MANUSIA
Shift
Latihan
Pengawsan
Metode A
Metode B
Metode C
Mesin A
Mesin B
Mesin C
Pemasok
Bhn penolng
Bhn baku
Ukuran C
Ukuran B
Ukuran A
Kelembaban
Cuaca
Suhu

23. Target Laba (TL)
• TL = (FC + T/(1-t)) : (P-VC)
• Target Rp 10.000, tax 20%
• Dik : FC Rp 50.000, VC Rp 100, P Rp 200
Maka :
TL = (50.000 + 10.000/0,80) : (200-100)
TL = (50.000 + 12.500) : 100
TL = 62.500 : 100
TL = 625 unit

24. Target Laba
• TR : 625 x Rp 200 : Rp 125.000
• FC : 50.000
• VC : 62.500 x 100 : 62.500
• TC..................................... : 112.500
• Laba sebelum tax : 12.500
• Tax 20 %........................... : 2.500
• Laba bersih (Target )........ : 10.000

25. PERILAKU KONSUMEN

28. Harapan konsumen
Dapat dilihat beberapa dimensi yang mewakili kualitas :
1. Performance produk atau service
2. Estetika (aesthetic), tingkat keindahan penampilan
3. Kemampuan service (serviceability), mudah dirawat dan diperbaiki
4. Fitur (features), membedakan dengan produk lain yg sejenis
5. Keandalan (reliability), bekerja sesuai spesifikasinya
6. Keawetan (durability)
7. Kualitas kesesuaian (quality of conformance)
8. Kesesuaian dalam penggunaan (fitness of use)

30. SEGMENTASI PASAR

42. Demand Forecast
Qd = f( X1, X2, X3, X4, X5…..Xn)
Qd = prediksi permintaan
X1…Xn: variabel independent yg mempengaruhi demand

45. Peranan strategi manajemen produksi dan
operasi
• Dalam kenyataan, banyak perusahaan tidak dapat unggul
pada ke 4 faktor tsb diatas (cost, quality, delivery, flexibility)
sehingga perusahaan harus menetapkan sasaran spesifik yang
dituangkan dalam kerangka strategi operasi sbb :
1. Misi operasi sesuai dengan penetapan sasaran spesifik perusahaan,
dengan menekankan pada salah salu atau beberapa dari ke faktor tsb
2. Distinctive competence (distictive, khusus, tersendiri),
berkononsentrasi pada kemampuan operasi yang terbaik yang
dimiliki, karena tidak mungkin melakukan hal terbaik pada semua hal
dan pada waktu yang sama.
3. Operation objective, ditunjukkan dengan cara kuantitatif sehingga
dapat diukur tingkat keberhasilannya
4. Operation policies, yaitu bagimana tujuan operasi dapat dicapai
melalui kebijakan operasi yang meliputi mutu, proses, kapasitas,
pengelolaan inventory dan SDM

46. Forecasting permintaan akan produk dan
jasa
• Perencanaan sebagainsalah satu fungsi pengambilan keputusan manajemen produksi dan
operasi, membutuhkan peramalan tentang permintaan (demand) produk barang atau jasa
yang dihasilkan
• Peramalan poenting artinya karena dengan p-eramalan yang tepat-guna diharapkan
meningkatkan efisiensi produksi.
• Metode peramalan :
1. Metode qualitative atau metode judgmental
2. Metode quantitative time series atau metode axtrapolative
3. Metode quantitative causal atau metode explanatory
• Peramalan untuk inventory jangka pendek atau jumlah item yg besar digunakan metode time
series
• Peramalan jangka panjang seperti untuk fasilirtas, metode kualitative atau metode causal
• Peramalan jangka panjang untuk perencanaan total, dan penetapan anggaran, digunakan
metode time series atau metode causal

47. FORECASTING DENGAN SISTEM PRODUKSI DAN OPERASI
Output barang dan
jasa
Informasi tentang Demand dan
produksi
Penjadwalan aggregate
operasi
Perencanaan produksi,
proses, peralatan,
kapasitas
Pengawasan peoduksi,
inventory, tenaga kerja,
SDM
Peramalan demand
dan operasi

48. Forecasting permintaan akan produk dan jasa
Akurat
Biaya peramalan
Biaya operasi
Total biaya
Optimal
Biaya (Rp)

49. • Metode kualitatif digunakan dengan menganalisa atau dengan memilih
salah satu penelitian pasar yang sudah ada atau dengan cara
pendekatan sistematik, yaitu :
1. Metode Delphi, yaitu permalan dengan menggunakan panel yang
terdiri dari para ahli baik dari luar maupun dari dalam perusahaan.
Masing-masing ahli memberi jawaban atas pertanyaan dari kordinator,
dan tanpa identitas untuk menghindari pengaruh latar belakang ybs.
2. Metode nominal group, metode kualitatif sama dengan metode Delphi
hanya berbeda para pakar diberi kesempatan berdiskusi
3. Market survey, mengajukan pertanyaan kepada pelanggan dan jawaban
tsb sebagai ramalan permintaan pasar
4. Analisis historical analogy and life cycle, yaitu metode kualitatif dimana
penelitian pasar dilengkapi dengan data kinerja produksi sebelumnya,
sehingga ramalan permintaan dilakukan dengan membandingkan,
mempelajari dan menganalisis kurva dan siklus kehidupan produksi tsb
Forecasting permintaan akan produk dan jasa

50. • Metode permalan quantitative-time series atau metode extrapolative
 Membuat analisi dengan pola data waktu yang lalu, kemudian diproyeksi menjadi ramalan
dimasa yang akan datang
• Metode peramalan dengan data time series, yaitu :
1. Metode simple moving average
At = (D1+D2+….+Dn)/ N
Ramalan demand tahun berikutnya sama dengan rata-rata demand sebelumnya
2. Metode waighted moving average, memasukkan bobot pada data periodik tsb
3. Metode exponential smoothing, diasumsikan bahwa angka rata-rata yang baru dapat diperoleh
dari angka rata-rata yang lama dan data demand yang terbaru
4. Metode advanced time series, menggunakan nilai ά yang digunakan untuk menetapkan nilai
error sebuah permalan, semakin besar error maka semakin besar ά
Forecasting permintaan akan produk dan jasa

51. • Metode peramalan dengan data time series, yaitu :
5. Model matematic, karena biayanya mahal maka perlu dilakukan analisis
trade off antara biaya dan akurasi
6. Metode Bob-Jenkins, menggunakan 60 periode data masa lalu, dengan
asumsi pola data masa lalu stabil
• Metode permalan causal atau metode explanatory
1. Analisis regresi
a. Model single variable regresi
b. Metode multiple regresi
2. Metode peramalan ekonometrika, menggunakan regresi dan dikaitkan
dengan teori
3. Metode permalan simulasi
• Peramalan dengan menggunakan program komputer atau
computerizes forecasting
– Berbagai macam program yang banyak digunakan dalam komputerisasi
forecasting
Forecasting permintaan akan produk dan jasa

52. Forecasting
What is forecasting ?
 Forecasting is the art and science of predicting future events
Importance of demand forecasting
Facility and
Capacity planning Production
scheduling
Transportation
logistics
Personnel
Hiring (menggaji)
Personnel
scheduling
Material
planning
Demand
forecating

53. Forecasting mathods
 The role of time (role ; peran, tugas)
1. Short-term forecasts
2. Intermediate-term forecasts
3. Long-term forecasts
 Quantitative versus qualitative methods
 Quantitative forecasting methods, menggunakan mathematical models, menggunakan data
time series atau data cross section
 Qualitative forecasting methods, merupakan judgment seseorang karena keahlian,
pengalaman dan kemampuuan sesorang. Ini biasa juga disebut sebagai subjective
forecasting methods
Demand Forecasting

54. Qualitative forecasting methods
• How to improve qualitative forecasting
• Standardize the process, mis karakter konsumen membeli produk setiap 3 bulan
• Monitor forecasts, evaluasi hasil yang dicapai
• Create incentives for accuracy, memberikan bonus bila mencapai sasaran ferecasting
• Gunakan beberapa metode, dan membandingkan hasilnya, al :
. Matode rata-rata, antara beberapa pandangan individu
. Konsensus, diantara beberapa orang
Forecasting

55. Quantitative forecasting methods
• Step in Modeling
• Graph the relevant data (scatter diagram)
• Select a general form of the function
• Estimate the parameters of the function
• Evaluate the quality of the model
• Select and implement the best model
• Metode rata-rata
Mean, mean tertimbang, median, mode, midrange, dan midhinge
• Linear trend (fungsi dari waktu)
Y = a + bX
• Model regresi
Y = f(Xi)
Y = b0 +b1X1 + b2X2 + b3X3 + ……… + bnXn
Forecasting

56. • Metode rata-rata (average)
1. Mean aretmetik, rata-rata sederhana dengan cara membagi jumlah
semua nilai dengan anggota
- Rata-rata populasi (μ) = ∑X/N
- Rata-rata sampel (xbar) = ∑X/n
Contoh :
- Xrata-rata = (89+51+65+75+67+73)/6 = 70
2. Mean aritmetik tertimbang, tiap nilai dibobotkan menurut tingkatannya.
Rata-rata dihitung dengan perkalian antara nilai dengan bobot,
kemudian jumlahnya dibagi dengan jumlah bobot
- Rata-rata (μw) = ∑xw / ∑w
X = 2, 4, 3, 1, 4
w (bobot dari X) = 3, 4, 3, 2, 4
- Rata-rata (μw) = 2(3)+4(4)+3(3)+1(2)+4(4) / (3+4+3+2+4)
= 49/16 = 3.06
Forecasting

57. 3. Median, nilai yanmg berada ditengah kelompok pada saat semua nilai disusun
dalam urutan yang semakin besar.
- Hukum 1 : jika sampel berukuran ganjil, maka posisi median diwakili nilai numerik
pada titik posisi (n+1)/2 dari observasi berurutan
- Hukum2 : jika sampel bewrukuran genap, maka posisi median berada diantara dua
nilaiervasi dalam susunan berurutan. Nilai mediannya adalah mean aritmetik dari
dua nilai numerik yang terdekat dengan observasi tengah tersebut
Contoh : 51, 65, 67, 73, 75,89
Median : (67+73)/2 = 70
4. Mode, nilai yang paling sering terjadi dalam suatu koleksi nilai atau data
- Contoh 1 : 89, 51, 65, 75, 67, 73 (tidak ada nilai mode karena semua data hanya
memiliki frekuensi yang sama atau tidak melebihi yang lain
- Contoh 2 : suhu udara dikota B ; - 40 -20 -10 -10 00 00 00
Mode = 00
Forecasting

58. 5. Midrange, adalah mean aritmetik dari observasi terkecil dan observasi terbesar dalam satu kelompok
data. Perumusannya sbb :
Midrange = (X terkecil + X terbesar )/2
Contoh : 51, 65, 67, 73, 75, 89
Midrange = (51+89)/2 = 70
6. Midhinge, mean aritmetik dari kuartal pertama dan kuwartal keempat dalam satu kelompok data,
yaitu :
Misalnya ;
Midhinga = (Q1 + Q2)/2
Q1 = nilai pada posisi 1(n+1)/4
Q2= nilai pada posisi 2(n+1)/4
Q3= nilai pada posisi 3(n+1)/4
Contoh : 51, 65, 67, 73, 75, 89
Q1 = 1(n+1)/4 = 1(6+1)/4 = 1,75 observai dengan urutan ke 2 (bulatkan keatas) = 65
Q3 = 3(n+1)/4 = 3(6+1)/4= 5,25 observasi pada urutan ke 5 (bulatkan kabawah) = 75
Midhinge = (Q1+Q2)/2 = (65+75)/2 = 70
Forecasting

59. Penelitian dan pengembangan produk atau RD
 RD sangat menentukan keberhasilan perusahaan, yaitu memungkinkan
perusahaan selalu menjadi yang pertama memperkenalkan produk baru,
metode atau proses produk , dll sehingga perusahaan berpeluang
mengembangkan usaha lebih dahulu dan memperoleh laba.
 RD ada 3 macam, yaitu :
1. Penelitian produk, meliputi perbaikan produk yang sudah ada atau menciptakan
produk baru
2. Penelitian proses, meliputi usaha-usaha perbaikan terhadap proses produksi
yang dilaksanakan atau membuat proses baru, terutama dalam rangka menekan
biaya, memelihara posisi persainagn dan tingkat laba
3. Penelitian service manajemen, meliputi dukungan kepada manajemen dalam
rangka kemudahan mengambil keputusan, terutama terkait dengan
perkembangan perusahaan, orhanisasi internal dan eksternal, dll. Mis,
penggunaan PERT dan CPM (Chapter 15) dalam penciptaan ide dalam proses
produksi atau pelaksanaan kegiatan operasional perusahaan

60. Penelitian dan pengembangan produk atau RD
 Kegiatan RD yaitu melkukan penelitian untuk :
1. Mencari hubungan variable
2. Memperbaiki produk dan jasa
3. Menemukan penggunaan baru
4. Mengemabangkan berbagai produk dan jasa baru
5. Mengurangi biaya melalui perbaikan produksi dan jasa
6. Mengembangkan pengujian dan spesifikasi bagi operasi bahan yang
dibeli
7. Menganalisa produk dan jasa pesaing
8. Menemukan penggunaan yang menguntungkan dari produk samping
atau sisa bahan proses produksi

61. 5. Penelitian dan pengembangan produk atau RD
Pengenalan
Pertumbuhan
Kejenuhan
(kedewasaan)
Penurunan
RD
Q
Time
TP1
TP2
PRODUCT LIFE CYCLE (PLC)

62. • Untuk memperbaiki proses produksi dan jasa perlu ditentukan
urutan-urutan pekerjaan, jangka waktu yang diperlukan dan jalur
kritis, sehingga diperoleh suatu proses produksi dan layanan yang
optimal.
Penelitian dan pengembangan produk atau RD

63. PRODUKTIFITAS
INPUT
PROSES
TRANSPORMASI
OUTPUT
PRODUKTIF = Output / Input
IPTEK
Value Added

65. AIRBUS – A380

66. AIRBUS - A380

67. Airbus A380

68. R & D