Konsultan Jasa Pembuatan Olah Data Statistik / Analisis Data Statistik / Analisa Data Statistik Skripsi Tesis Disertasi di Jakarta Bogor Tangerang Bekasi (Jabodetabek) – Bengkeldata.Com 081945059000

Apakah Anda lagi mencari konsultan jasa pembuatan olah data / analisis data statistik untuk skripsi tesis disertasi di jakarta bogor tangerang bekasi (jabodetabek) ?

Kami, Bengkeldata.com adalah konsultan jasa pembuatan olah data / analisis data statistik untuk skripsi tesis disertasi di jakarta bogor tangerang bekasi (jabodetabek) 

Ya… banyak konsultan jasa pembuatan olah data / analisis data statistik untuk skripsi tesis disertasi di jakarta bogor tangerang bekasi (jabodetabek) , tetapi kamilah solusi yang Anda cari….

Mengapa ???

 

5 Alasan Kenapa Anda Disarankan Memilih Bengkeldata sebagai Konsultan Jasa pembuatan Olahdata Statistik / analisis data statistik / analisa data statistik untuk skripsi tesis disertasi ?

1. Konsultan Bengkeldata  berasal dari profesional & akademisi di bidang riset, statistik, bank, telekomunikasi, ekonomi, psikologi, politik, dll

2. Konsultan kami lulusan S3, S2, S1 dari luar & dalam negeri (UI, UGM, ITS, IPB, Unpad,UNS, UII, dll)
3. Konsultasi dilakukan secara simpel by Online (Telp, SMS, email, BB, YM, FB, Twitter, dll)
4. Pengiriman materi dilakukan secara online, jadi  Anda tidak perlu repot utk bertatap muka. Jika diperlukan tatap muka, lokasi pertemuan amat flexibel sesuai kesepakatan bersama
5. Anda akan dibimbing sampai paham. Jika diperlukan, dilakukan simulasi dengan software statistik

 

Sekali lagi, bagi Sobat yang sedang mencari :

– konsultan jasa pembuatan olah data / analisis data statistik untuk skripsi tesis disertasi di jakarta

– konsultan jasa pembuatan olah data / analisis data statistik untuk skripsi tesis disertasi di bogor

– konsultan jasa pembuatan olah data / analisis data statistik untuk skripsi tesis disertasi di tangerang

– konsultan jasa pembuatan olah data / analisis data statistik untuk skripsi tesis disertasi di bekasi

– konsultan jasa pembuatan olah data / analisis data statistik untuk skripsi tesis disertasi di jabodetabek

 

Konsultan Jasa Pembuatan Olah Data Statistik / Analisis Data Statistik / Analisa Data Statistik Skripsi Tesis Disertasi di Jakarta Bogor Tangerang Bekasi (Jabodetabek)

>>> Bengkeldata.Com 081945059000 <<<

Berbekal pengalaman sebagai konsultan, profesional serta dosen pengajar metode penelitian, ekonomi manajerial, statistika dan ekonometrika di program doktor ekonomi dan program magister di Jakarta, Jogja, Solo, Insya Allah kami dapat menyelesaikan persoalan penelitian yang sedang Anda hadapi.

Nah…untuk Anda yang sedang mencari konsultan jasa pembuatan olah data / analisis data statistik untuk skripsi tesis disertasi di tangerang bekasi (jabodetabek),  sangatlah tepat bila memilih kami.

Untuk konsultasi lebih lanjut dengan kami, Bengkeldata.com – konsultan jasa pembuatan olah data / analisis data statistik untuk skripsi tesis disertasi di jakarta bogor tangerang bekasi (jabodetabek), hubungi kontak di bawah ini:

CS :  0819 4505 9000

WA : 0838 0405 9000

Pin BB: 74261930

ID Line: bengkeldatacom

ID WeChat/KakaoTalk/Hangouts : bengkeldata

Twitter/Instagram : @bengkeldata

e-mail : info@bengkeldata.com

Beta Consulting

Think Globally, Do Locally

yaa…kami, Bengkeldata.com – memang konsultan jasa pembuatan olah data statistik / analisis data statistik / analisa data statistik untuk skripsi tesis disertasi di jakarta bogor tangerang bekasi (jabodetabek)

 

Iklan

Liputan Bengkeldata di Tabloid Peluang Usaha Edisi 04 • Th X • 12 – 25 Desember 2014 Hal 32-33

Beta Consulting (Bengkeldata.com) – Market Research Perusahaan hingga Perorangan. Semakin ketatnya persaingan pasar yang terjadi di Indonesia membuat beberapa perusahaan pun tidak asal-asalan dalam menentukan langkah bisnis, apalagi saat ini Indonesia akan dihadapkan pada Masyarakat Ekonomi Asean (MEA), maka kompetisi dalam dunia bisnis pun juga akan semakin banyak. Dengan demikian, persaingan yang akan datang juga tidak hanya pengusaha dalam negeri saja, melainkan juga datang dari para pengusaha asing. Kondisi inilah yang dimanfaatkan sebagai peluang oleh Sopana untuk mendirikan usaha jasa market research atau riset pasar. Keahliannya dalam mengolah data yang pernah didapat semasa kuliah di Jurusan Matematika FMIPA Universitas Sebelas Maret (UNS), Solo Jawa Tengah ternyata menjadi modal utama bagi Sopana untuk mendirikan usaha market research. Ide mendirikan usaha ini muncul saat ia sedang menghadiri acara reuni bersama mahasiswa angkatannya di Jakarta pada tahun 2008. “Saat reuni di sana saya bertemu dengan teman-teman dari berbagai macam daerah, dari situlah saya kemudian terbesit untuk membangun jasa market research, toh nanti saya juga bisa bekerja sama dengan beberapa teman-teman yang ada di beberapa daerah tersebut untuk melakukan sebuah riset,” ujar Sopana. Sambil bekerja di sebuah perusahaan telekomunikasi Sopana pun mulai meluangkan waktu kosongnya untuk merintis usaha jasa market research kecil-kecilan dengan mengusung brand Beta Consulting. “Waktu itu usaha market research ini masih hanya sekadar usaha sampingan, tapi di sini saya yakin usaha ini akan maju,” optimisnya. Melihat usaha ini terus berkembang, Sopana pun memutuskan untuk resign dari tempat ia bekerja demi fokus menggeluti usaha sampingan tersebut. Selanjutnya pada tahun 2012 Sopana menggelontorkan modal sebesar Rp 5 juta yang digunakan sebagai ongkos transportasi dan ekspansi yang lebih luas dengan melakukan pemasaran yang bagus. Menurut Sopana modal untuk menjalankan usaha ini selain komputer adalah modal tim yang kuat, mulai dari tim penanggung jawab, tim ahli hingga tim lapangan dan pengetahuan tentang ilmu statistik. Secara garis besar ilmu yang harus dimiliki dalam menjalankan usaha ini adalah ilmu analisis statistik hal ini berguna untuk mengetahui dan menganalisis kemampuan pasar. Di awal usaha, Sopana menemukan kendala yaitu kesulitan membangun tim yang kuat sehingga ia terpaksa harus mempunyai cadangan tim utama untuk menggantikan sewaktu-waktu diperlukan. Lambat laun usahanya pun semakin banyak dikenal oleh masyarakat sehingga usahanya semakin maju dan mengalami peningkatan klien dari waktu ke waktu. Baca lebih lanjut

Tips Ampuh Bagaimana Menulis Skripsi / Tesis

Sahabat Tweeps & FB-ers, kali ini kami akan memberikan tips menulis Skripsi tesis .. Yuuk dipantengin yaaa.

Skripsi tesis mnjd momok yg menakutkan. jadi mimpi buruk. Slalu hinggap di ingatan saat makan, jalan-jalan / beraktivitas sehari2 lainnya.

Banyak mahasiswa kedodoran dlm menyelesaikan Skripsi tesis hingga berbulan-bulan tak terasa biaya kuliah membengkak, hingga ancaman DO. olrait?

Malas, tiada semangat di dada & tiada faktor pemicu untuk bergerak. Dan tentunya seribu macam alasan lainnya membuat Skripsi tesis mangkrak.

Bagaimana mungkin membuat Skripsi / tesis sedangkan untuk membuat satu paragraf saja susah. Sebenarnya satu saja kuncinya: BANYAK LATIHAN!

Jadi tips ke-1 adalah perbanyak latihan menulis. Then agar kita segera bisa terpacu, coba berusaha untuk mengumpulkan teman-teman yang punya problem sama.

Adakan pertemuan khusus untuk membahas Skripsi tesis. Biasanya akan muncul gagasan baru, semangat baru & perencanaan baru secara bersama-sama.

Tips selanjutnya dibahas DI SINI   🙂

Jangan lupa selalu berdoa meminta kepada-Nya, agar Skripsi tesis kita lancar tanpa aral lintang yg berarti .

Demikianlah tips2 menulis Skripsi tesis … Keep Moving Forward! Majuuu Jalan! 🙂

Quote this day: “Tuhan tdk akan mengubah nasib seseorang,jika orang itu tdk mau merubah dirinya sendiri”. Happy MONeyDAY All…

Analisa Data Statistik : Analisis Data Segmentasi Konsumen Hypermarket dengan Metode CHAID

Analisis CHAID (Chi-squared Automatic Interaction Detection) adalah salah satu alat statistika yang dapat digunakan untuk segmentasi pasar dengan pendekatan metode dependensi. Analisis CHAID memiliki kemampuan untuk menganalisis variabel independen monotonik, bebas, dan mengambang.

CHAID (Chi-squared Automatic Interaction Detection) pertama kali diperkenalkan dalam sebuah artikel berjudul An Exploratory Technique for Investigating Large Quantities for Categorical Data” oleh G.V Kass tahun 1980. Prosedurnya merupakan bagian dari teknik terdahulu yang dikenal dengan Automatic Interaction Detection (AID) dan mengggunakan statistik ­chi-square sebagai alat utamanya.

Data yang digunakan adalah hasil survey terhadap 300 konsumen Hypermarket. Dari data diketahui bahwa konsumen cenderung sering berbelanja dan sangat sering berbelanja di Hypermarket.

Sembilan variabel yaitu Usia, Pendapatan, Belanja, Jarak, Kendaraan, Kelengkapan, Harga, Kinerja kasir, Kinerja karyawan memiliki koefisien korelasi positif dan nilainya lebih dari nilai kritis tabel korelasi nilai-r untuk taraf signifikansi 5% dan derajat bebas 299 yaitu 0,1135, sehingga semua item tersebut dinyatakan valid.

Variabel independen yang paling berpengaruh terhadap variabel dependen  yaitu usia. Terdapat tiga segmen :

a.       Segmen pertama adalah konsumen dengan usia 17-30 tahun. Kelompok ini prediksi akan sangat jarang berbelanja sebesar 15%, jarang berbelanja sebesar 11,2 %, sering berbelanja dengan persentase sebesar 66,2 % dan sangat sering berbelanja sebesar 7,5 %.

b.      Segmen kedua adalah konsumen dengan usia 31-44 tahun. Kelompok ini diprediksi akan sangat jarang berbelanja sebesar 1,4%, jarang berbelanja sebesar 7,5 %, sering berbelanja dengan persentase sebesar 69,4 % dan sangat sering berbelanja sebesar 21,8 %.

c.       Segmen ketiga adalah konsumen dengan usia diatas 45 tahun ke atas. Kelompok ini diprediksi akan sangat jarang berbelanja sebesar 2,7%, jarang berbelanja sebesar 10,8 %, sering berbelanja dengan persentase sebesar 36,5 % dan sangat sering berbelanja sebesar 50 %.

Dari ketiga segmen dapat diketahui bahwa segmen yang paling potensial adalah segmen kedua yaitu konsumen dengan usia 31-44 tahun karena segmen tersebut mempunyai jumlah konsumen terbesar kemudian disusul segmen pertama dan segmen ketiga.

Olahdata Skripsi Tesis Disertasi : Analisis data / Analisa data apa yang cocok untuk skripsi, tesis, disertasi, atau penelitian yang Anda butuhkan? (Part I)

Apakah Anda sedang menyususn skripsi, tesis atau disertasi, atau penelitian? Dalam menyusun skripsi, tesis, disertasi, atau penelitian seringkali kita dihadapkan pada suatu permasalahan yang menjadi momok bagi mahasiswa/peneliti, yaitu analisis data / analisa data. Saya yakin bahwa Anda sebagai mahasiswa/peneliti memahami betul proses/tahapan dalam membuat skripsi, tesis atau disertasi, atau penelitian. Mulai dari tahapan mencari tema skripsi, tesis atau disertasi, atau penelitian, menetukan permasalahan, membuat kerangka pemikiran, membuat proposal, hingga menentukan lokasi penelitian. Nah ada satu lagi yang mungkin/bahkan ’lupa’ yaitu metode analisis data / analisa data yang digunakan. Apabila Anda belum memahami analisis data / analisa data –nya, maka Beta Consulting ( www.Bengkeldata.com / www.olah-data.com ) dengan senang hati akan membantu Anda untuk menentukan analisis data / analisa data yang cocok dengan skripsi, tesis atau disertasi, atau penelitian Anda.

Metode analisis data / analisa data apa yang cocok dengan skripsi, tesis, disertasi, atau penelitian Anda? Mari kita bahas contoh beberapa analisis data / analisa data yang cocok dengan skripsi, tesis, disertasi, atau penelitian. Yuukk Mariii… 🙂

Pertama, misalkan skripsi, tesis, disertasi, atau penelitian Anda itu membahas bagaimana hubungan diantara dua variabel. Maka metode analisis data / analisa data yang digunakan adalah metode regresi sederhana. Apabila skripsi, tesis, disertasi, atau penelitian ada 3 variabel atau lebih, maka metode analisis data / analisa data yang digunakan adalah metode regresi berganda atau  regresi multivariabel / regresi multivariat.

Tunggu dulu… Metode regresi sederhana / regresi regresi berganda atau  regresi multivariabel / regresi multivariat juga ada macamnya. Selain regresi sederhana, ada juga regresi logistik. Oke, sekali lagi Beta Consulting ( www.Bengkeldata.com / www.olah-data.com ) dengan senang hati akan membantu Anda untuk menentukan analisis data / analisa data yang cocok dengan skripsi, tesis atau disertasi, atau penelitian Anda.

Beta Consulting ( www.Bengkeldata.com / www.olah-data.com ) dengan senang hati dan didukung oleh tim yang berpengalaman, akan membantu Anda untuk menentukan analisis data / analisa data yang cocok dengan skripsi, tesis atau disertasi, atau penelitian Anda.

Hubungi kami di :

Beta Consulting

Telp: (021)71088944 – 0819 4505 9000

Email: info@bengkeldata.com

www.Bengkeldata.com

www.olah-data.com

follow us:

http://Twitter.com/olahdata

Konsultan, Jasa, analisis data, analisis data statistik, analisa data, analisa data statistik, jasa statistik, konsultan statistik, jasa survei, konsultan survey, jasa riset pasar, konsutan riset pasar , skripsi, tesis, disertasi, regresi, regresi berganda, regresi data panel, data panel, multivariat, regresi logistik, bengkeldata, olahdata, olahdata statistik, skripsi, tesis, disertasi

Analisa Data Skripsi : Analisis Data Perimbangan Keuangan Pusat – Daerah dan Pinjaman Daerah di Kabupaten & Kota Propinsi D.I. Yogyakarta.

Pelaksanaan otonomi daerah diharapkan membawa perubahan pada perekonomian daerah, salah satunya adalah bidang keuangan daerah yang harus mulai mandiri untuk memenuhi kebutuhan daerah. Faktanya banyak daerah yang keuangannya masih tergantung pada transfer pemerintah pusat. Pinjaman daerah menjadi salah satu alternatif untuk mengurangi ketergantungan keuangan dari pemerintah pusat.
Hal yang menarik adalah bagaimana mengetahui hubungan keuangan antara pusat dengan daerah. Metode yang digunakan untuk mengetahui hubungan tersebut adalah dengan menggunakan derajat desentralisasi fiskal. Prinsip Derajat desentralisasi fiskal adalah membandingkan antara Pendapatan Asli Daerah (PAD), Bagi Hasil Pajak dan Bukan Pajak (BHPBP), dan Sumbangan dan bantuan daerah (SB) terhadap Total Penerimaan Daerah. Jika didominasi oleh PAD dan BHPBP maka derajat desentralisasi fiskal tinggi dan bisa dikatakan mandiri. Bila didominasi oleh Sumbangan dan Bantuan maka derajat desentralisasi fiskal masih rendah dan bisa dikatakan belum mandiri. Untuk pinjaman daerah, model yang digunakan merujuk pada persyaratan pinjaman jangka panjang sesuai dengan penjelasan UU no. 33 pasal 54 tahun 2004 tentang Perimbangan Keuangan Antara Pusat Dan Pemerintah Daerah yaitu dengan Jumlah Sisa Pokok Pinjaman dan Debt Service Coverage Ratio (DSCR) atau rasio kemampuan untuk membayar kembali pinjaman.
Obyek penelitian ini adalah kabupaten dan kota di Daerah Istimewa Yogyakarta sebagai obyeknya, dimana keuangan daerahnya masih didominasi oleh pusat. Penelitian dilakukan mulai tahun 1995 sampai 2003. Dominasi pemerintah pusat tidak berubah bahkan setelah otonomi daerah Pendapatan Asli Daerah di masing-masing kabupaten dan kota di Daerah Istimewa Yogyakarta mengalami penurunan. Pinjaman daerah sebagai alternatif untuk mengurangi ketergantungan keuangan terhadap pemerintah pusat ternyata belum dapat dimanfaatkan oleh masing-masing kabupaten dan kota di Daerah Istimewa Yogyakarta. Hal ini terlihat dari besarnya jumlah sisa pokok pinjaman dan besar DSCR yang jauh dari ketentuan UU no. 33 pasal 54 tahun 2004 tentang Perimbangan Keuangan Antara Pusat Dan Pemerintah Daerah.
Untuk konsultasi mengenai Olahdata lebih lanjut, silahkan menghubungi:
CS : 021-71088944 – 0819 4505 9000
YM : abays_khan
e-mail : info@bengkeldata.com
Beta Consulting

Pelaksanaan otonomi daerah diharapkan membawa perubahan pada perekonomian daerah, salah satunya adalah bidang keuangan daerah yang harus mulai mandiri untuk memenuhi kebutuhan daerah. Faktanya banyak daerah yang keuangannya masih tergantung pada transfer pemerintah pusat. Pinjaman daerah menjadi salah satu alternatif untuk mengurangi ketergantungan keuangan dari pemerintah pusat.
Hal yang menarik adalah bagaimana mengetahui hubungan keuangan antara pusat dengan daerah. Metode yang digunakan untuk mengetahui hubungan tersebut adalah dengan menggunakan derajat desentralisasi fiskal. Prinsip Derajat desentralisasi fiskal adalah membandingkan antara Pendapatan Asli Daerah (PAD), Bagi Hasil Pajak dan Bukan Pajak (BHPBP), dan Sumbangan dan bantuan daerah (SB) terhadap Total Penerimaan Daerah. Jika didominasi oleh PAD dan BHPBP maka derajat desentralisasi fiskal tinggi dan bisa dikatakan mandiri. Bila didominasi oleh Sumbangan dan Bantuan maka derajat desentralisasi fiskal masih rendah dan bisa dikatakan belum mandiri. Untuk pinjaman daerah, model yang digunakan merujuk pada persyaratan pinjaman jangka panjang sesuai dengan penjelasan UU no. 33 pasal 54 tahun 2004 tentang Perimbangan Keuangan Antara Pusat Dan Pemerintah Daerah yaitu dengan Jumlah Sisa Pokok Pinjaman dan Debt Service Coverage Ratio (DSCR) atau rasio kemampuan untuk membayar kembali pinjaman.
Obyek penelitian ini adalah kabupaten dan kota di Daerah Istimewa Yogyakarta sebagai obyeknya, dimana keuangan daerahnya masih didominasi oleh pusat. Penelitian dilakukan mulai tahun 1995 sampai 2003. Dominasi pemerintah pusat tidak berubah bahkan setelah otonomi daerah Pendapatan Asli Daerah di masing-masing kabupaten dan kota di Daerah Istimewa Yogyakarta mengalami penurunan. Pinjaman daerah sebagai alternatif untuk mengurangi ketergantungan keuangan terhadap pemerintah pusat ternyata belum dapat dimanfaatkan oleh masing-masing kabupaten dan kota di Daerah Istimewa Yogyakarta. Hal ini terlihat dari besarnya jumlah sisa pokok pinjaman dan besar DSCR yang jauh dari ketentuan UU no. 33 pasal 54 tahun 2004 tentang Perimbangan Keuangan Antara Pusat Dan Pemerintah Daerah.

Untuk konsultasi mengenai Olahdata lebih lanjut, silahkan menghubungi:CS : 021-71088944 – 0819 4505 9000YM : abays_khane-mail : info@bengkeldata.comBeta Consultingwww.olah-data.comwww.bengkeldata.com

Analisa Data : Analisis Data Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Simpanan Masyarakat pada Bank X Periode 2001 – 2006

Berdasarkan hasil empiris serta analisis penelitian mengenai Faktor –  faktor yang mempengaruhi simpanan masyarakat pada Bank X periode tahun 2001.1 sampai dengan 2006.4 maka dapat disimpulakan sebagai berikut :
Untuk uji kebaikan model (Uji F dan R²) menunjukan bahwa model cukup bagus karena secara bersama – sama variabel imbalan bagi hasil (X1), jumlah kantor cabang (X2), suku bunga (X3), dan simpanan masyarakat periode sebelumnnya (Y(-1) berpengaruh secara bersama –  sama terhadap simpanan masyarakat periode sekarang dengan nilai variasi pengaruh sebesar  99 % ( yang  berarti bahwa 99% variasi berpengaruh terhadap simpanan masyarakat pada Bank X dapat diterangkan oleh variasi dari variabel yang digunakan dalam model, sedangkan sisanya sekitar 1% dijelaskan oleh variabel lainya diluar model.
Berdasarkan pengujian secara individu dengan menggunakan uji t atas pengaruh imbalan bagi hasil (X1), jumlah kantor cabang (X2), suku bunga (X3), simpanan masyarakat periode yang lalu (Y(-1)) dapat disimpulkan bahwa :
-Variabel independent suku bunga deposito bank konvensional tidak berpengaruh signifikan pada jangka panjang dan jangka pandek terhadap simpanan masyarakat pada Bank X. Hal ini terjadi karena melihat kondisi ekonomi yang tidak stabil terutama nilai suku bunga yang terus berubah mengikuti perekonomian dunia.
-Berdasarkan uji t menunjukan ada tiga variabel yang berpengaruh terhadap simpanan masyarakat pada Bank X yaitu varibel imbalan bagi hasil yang berpengaruh positif pada jangka pendek dan jangka panjang, jumlah kantor cabang berpengaruh positif dalam jangka pendek dan jangka panjang, dan simpanan masyarakat periode yang lalu juga berpengaruh positif.
Hasil analisis model PAM diperoleh bahwa koefisien jangka panjang lebih besar dari pada koefisien jangka pendek artinya jangka panjang lebih peka terhadap adanya perubahan – perubahan itu dapat berupa kenaikan ataupun penurunan simpanan masyarakat pada Bank X.
Adapun beberapa implikasi dari penelitian tersebut :
>Hasil penelitian menunjukan bahwa suku bunga tidak berpengaruh terhadap simpanan masyarakat, dalam hal ini Bank X harus lebih meningkatkan lagi pelayanan sehingga memungkinkan masyarakat tetap tertarik untuk menginvestasikan dananya melalui cara-cara penawaran baik itu dari produk-produk maupun dari bagi hasil yang bersaing dengan bunga.
>Hasil penelitian menunjukan bahwa imbalan bagi hasil berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap simpanan masyarakat, sehingga dengan adanya peningkatan imbalan bagi hasil maka akan menambah minat dari masyarakat untuk menyimpan uangnya di Bank X, sehingga dengan begitu jumlah simpanan masyarakat dalam bentuk investasi tidak terikat akan meningkat.
Hasil penelitian menunjukan bahwa jumlah kantor cabang pada Bank X berpengaruh positif dan signifikan. Kemampuan Bank X dalam mnjangkau lokasi nasabah menunjukan hasil yang memuaskan, dengan tingginya jumlah kantor cabang akan menambah kepercayaan masyarakat terhadap Bank X, masyarakat tertarik karena lokasi yang terjangkau sehingga meningkatkan jumlah simpanan.

Berdasarkan hasil empiris serta analisis penelitian mengenai <span style=”font-weight:bold;”>Faktor –  faktor yang mempengaruhi simpanan masyarakat pada Bank X periode tahun 2001.1 sampai dengan 2006.4</span> maka dapat disimpulakan sebagai berikut :
Untuk uji kebaikan model (Uji F dan R²) menunjukan bahwa model cukup bagus karena secara bersama – sama variabel imbalan bagi hasil (X1), jumlah kantor cabang (X2), suku bunga (X3), dan simpanan masyarakat periode sebelumnnya (Y(-1) berpengaruh secara bersama –  sama terhadap simpanan masyarakat periode sekarang dengan nilai variasi pengaruh sebesar  99 % ( yang  berarti bahwa 99% variasi berpengaruh terhadap simpanan masyarakat pada Bank X dapat diterangkan oleh variasi dari variabel yang digunakan dalam model, sedangkan sisanya sekitar 1% dijelaskan oleh variabel lainya diluar model.
Berdasarkan pengujian secara individu dengan menggunakan uji t atas pengaruh imbalan bagi hasil (X1), jumlah kantor cabang (X2), suku bunga (X3), simpanan masyarakat periode yang lalu (Y(-1)) dapat disimpulkan bahwa :

-Variabel independent suku bunga deposito bank konvensional tidak berpengaruh signifikan pada jangka panjang dan jangka pandek terhadap simpanan masyarakat pada Bank X. Hal ini terjadi karena melihat kondisi ekonomi yang tidak stabil terutama nilai suku bunga yang terus berubah mengikuti perekonomian dunia.

-Berdasarkan uji t menunjukan ada tiga variabel yang berpengaruh terhadap simpanan masyarakat pada Bank X yaitu varibel imbalan bagi hasil yang berpengaruh positif pada jangka pendek dan jangka panjang, jumlah kantor cabang berpengaruh positif dalam jangka pendek dan jangka panjang, dan simpanan masyarakat periode yang lalu juga berpengaruh positif.

Hasil analisis model PAM diperoleh bahwa koefisien jangka panjang lebih besar dari pada koefisien jangka pendek artinya jangka panjang lebih peka terhadap adanya perubahan – perubahan itu dapat berupa kenaikan ataupun penurunan simpanan masyarakat pada Bank X.
Adapun beberapa implikasi dari penelitian tersebut :
Hasil penelitian menunjukan bahwa suku bunga tidak berpengaruh terhadap simpanan masyarakat, dalam hal ini Bank X harus lebih meningkatkan lagi pelayanan sehingga memungkinkan masyarakat tetap tertarik untuk menginvestasikan dananya melalui cara-cara penawaran baik itu dari produk-produk maupun dari bagi hasil yang bersaing dengan bunga.
Hasil penelitian menunjukan bahwa imbalan bagi hasil berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap simpanan masyarakat, sehingga dengan adanya peningkatan imbalan bagi hasil maka akan menambah minat dari masyarakat untuk menyimpan uangnya di Bank X, sehingga dengan begitu jumlah simpanan masyarakat dalam bentuk investasi tidak terikat akan meningkat.
Hasil penelitian menunjukan bahwa jumlah kantor cabang pada Bank X berpengaruh positif dan signifikan. Kemampuan Bank X dalam mnjangkau lokasi nasabah menunjukan hasil yang memuaskan, dengan tingginya jumlah kantor cabang akan menambah kepercayaan masyarakat terhadap Bank X, masyarakat tertarik karena lokasi yang terjangkau sehingga meningkatkan jumlah simpanan.