IV.HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. 4.1.1
Gambaran Umum Perusahaan Sejarah Singkat PT. Energi XYZ Semula pengusahaan gas XYZ di Indonesia adalah perusahaan gas swasta
Belanda yang berdiri pada tahun 1859. Pada tahun 1958 perusahaan tersebut dinasionalisasi yang selanjutnya pada tanggal 13 Mei 1965 berubah menjadi Perusahaan ENERGI XYZ. Tanggal inilah yang kemudian diperingati sebagai hari jadi ENERGI XYZ pada tiap tahunnya. Perusahaan ini mulai menyalurkan gas alam menggantikan gas buatan dari batu bara dan minyak yang tidak ekonomis pada tahun 1974. Konsumennya adalah sektor rumah tangga, komersial dan industri. Penyaluran gas alam untuk pertama kali dilakukan di Cirebon tahun 1974, kemudian disusul berturut-turut di wilayah Jakarta tahun 1979, Bogor tahun 1980, Medan tahun 1985, Surabaya tahun 1994, dan Palembang tahun 1996. Berdasarkan kinerjanya yang terus mengalami peningkatan, maka pada tahun 1984 statusnya berubah menjadi Perum dan pada tahun 1994 statusnya ditingkatkan lagi menjadi Persero dengan penambahan ruang lingkup usaha yang lebih luas yaitu selain di bidang distribusi gas bumi juga di bidang yang lebih ke sektor hulu yaitu di bidang transmisi, dimana Perusahaan energi XYZ berfungsi sebagai transporter A. Visi Perusahaan Menjadi perusahaan kelas dunia di bidang pemanfaatan gas bumi. B. Misi Perusahaan Meningkatkan nilai tambah perusahaan bagi stakeholder melalui : a. Penguatan bisnis inti di bidang transportasi, niaga gas bumi dan pengembangannya; b. Pengembangan usaha pengolahan gas; c. Pengembangan usaha jasa operasi, pemeliharaan dan keteknikan yang berkaitan dengan industri migas; d. Profitisasi sumber daya dan asset perusahaan dengan mengembangkan usaha lainnya.
4.1.2 Perkembangan PT Energi XYZ Perusahaan energi XYZ merupakan perusahaan infrastruktur yang berpengalaman menyalurkan dan menyediakan gas bumi bagi kepentingan umum (public utility). Sebagai perusahaan infrastruktur, Perusahaan energi XYZ memiliki jaringan pipa transmisi dan distribusi yang handal. Kegiatan usaha perusahaan XYZ adalah transporter, distributor dan trader di bidang gas bumi. Sebagai transporter, Perusahaan Energi XYZ menyediakan infrastruktur jaringan pipa transmisi yang menghubungkansumber-sumber gas ke konsumen akhir atau ke stasiun penerima di jaringan distribusi. Sebagai distributor, perusahaan energi XYZ menyediakan infrastruktur jaringan pipa distribusi yang menghubungkan stasiun penerima dengan konsumen akhir yaitu kepada pelanggan rumah tangga, komersial dan industri. Tugas utama Perusahaan energy XYZ di bidang distribusi adalah untuk meningkatkan pemanfaatan energi melalui pendayagunaan gas bumi sebagai substitusi BBM. Sebagai trader perusahaan energi XYZ melaksanakan pembelian gas dari produsen dan menjualnya kepada pelanggan Rumah Tangga, Komersial dan Industri melalui jaringan pipa. Pada bulan Januari 2002, Perusahaan energi XYZ melakukan restrukturisasi usaha menjadi 3 (tiga) Strategic Business Unit (SBU), wilayah distribusi seperti SBU A, SBU B dan SBU C, dan pada tahun 2003 perusahaan energi XYZ 1 (satu) Unit Transmisi Sumatera Tengah (UTST) yang kemudian menjadi anak perusahaan. Pada akhir tahun 2006 dibentuk juga Strategic Business Unit (SBU) Transmisi Sumatera-Jawa, dan pada awal Januari 2007 secara resmi didirikan anak perusahaan bidang telekomunikasi. Adapun secara lengkap, wilayah usaha Perusahaan Energi XYZ dapat dijelaskan sebagai berikut : 1. SBU Distribusi Wilayah A Mencakup SBU usahadistribusi gas bumi di wilayah-wilayah Jakarta, Banten, dan Jawa Barat, termasuk Sumatera Selatan dan Lampung. 2. SBU Distribusi Wilayah B Wilayah ini mencakup jaringan eksisting di Jawa Timur. 3. SBU Distribusi Wilayah C Wilayah ini mencakup jaringan eksisting di Sumatera Utara, Batam, dan Pekanbaru.
4.4.3 Lokasi Perusahaan Kantor pusat Perusahaan Energi XYZ terletak Jakarta. Namun perusahaan memliki 3 kantor cabang di masing-masing Strategic Business Unit (SBU) untuk wilayah usaha transmisi Sumatera-Jawa 4.1.4 Struktur organisasi Untuk meningkatkan mutu hasil kerja, maka Perusahaan senatiasa mengembangkan diri dari segi teknik maupun non tekniks, diketahui bahwa Perusahaan Energi XYZ saat ini baru berkiprah dalam kegiatan distribusi gas dengan manajemen terpusat, dimana kegiatan bisnisnya meningkat selama lima tahun terakhir dengan kondisi keuangan yang baik. Akan tetapi dengan adanya rencana pengembangan usaha yang saat ini hanya bergerak dibidang distribusi gas, menjadi perusahaan yang akan bergerak dibidang transmisi dan distribusi gas, maka perlu dilakukan perubahan struktur organisasi dimana Perusahaan Energi XYZ sebagai holding company dengan bentuk struktur organisasi multidivisi dengan penerapan manajemen tidak terpusat. Pada akhirnya, keberhasilan pelaksanaan dari proses perubahan struktur organisasi ini selain bermula dari perumusan strateginya, perlu perhatian terhadap momentum waktu dalam pelaksananaan dan keterbukaan dalam informasi bagi segala lapisan yang terkait. 4.2.
Indetifikasin pola data Dalam menetukan metode-metode peramalan yang akan diujikan terlebih
dahulu diperhatikan pola datanya atau sifat pergerakan dari deret data yang akan di ramalkan. Hal ini penting dilakukan, karena beberapa metode peramalan memiliki aumsi yang berbeda tentang pola pergerakan data. Adapun data pasokan pada Perusahan energi XYZ pada periode januari 2005-desember 2010 seperti pada lampiran 1 dan lampiran table 2. Plot data pasokan Gas pada Perusahaan Gas XYZ dapat di lihat pada gambar
PASOKAN 7.0 6.8 6.6 6.4 6.2 6.0 5.8 5.6 2005
2006
2007
2008
2009
Gambar 4. Plot pasokan gas Plot data penjualan Gas pada Perusahaan Gas XYZ dapat di lihat pada gambar PENJUALAN 6.8 6.6 6.4 6.2 6.0 5.8 5.6 5.4 2005
2006
2007
2008
2009
Gambar 5. Plot penjualan gas Plot data menunjukan bahwa pasokan dan sedangkan
penjualan Gas
memiliki pola data yang mengalami peningkatan. Hal tersebut dapat di lihat dari sepanjang tahun 2005 sampai tahun 2010 yang cenderung naik.
4.2.1 Uji stasioneritas Uji stasioneritas merupakan utama dan langkah penting untuk menjelaskan model koreksi kesalahan pada data time series nonstationer dan mengetahui penerapan model koreksi kesalahan. Dalam penelitian ini, uji stasioneritas yang digunakan adalah uji pasokan gas dan uji penjualan gas. hubungan keseimbangan jangka panjang antara variabel-variabel yang berhubungan sangat diperlukan untuk melakukan peramalan. Hasil peramalan ini sangat berguna sebagai alat pengambilan keputusan. Hubungan jangka panjang tersebut dapat diketahui melalui pendekatan kointegrasi. Kointegrasi merupakan hubungan antara variabelvariabel yang stasioner pada derajat yang sama. Sehingga stasioneritas merupakan syarat yang penting dalam pendekatan kointegrasi Apabila variabel yang digunakan tidak stasioner akan menyebabkan hasil regresimeragukan atau disebut regresi lancung (spurious regression). Regresi lancung adalah situasi dimana hasil regresi menunjukkan koefisien regresi yang signifikan dan nilai koefisien determinasi yang tinggi namun hubungan antara variabel independen dan variabel dependen di dalam model tidak saling berhubungan. Hal ini terjadi karena hubungan keduanya yang merupakan data time series hanya menunjukkan trend saja. Untuk melakukan uji stasioneritas digunakan uji akar unit. Uji akar unit mula-mula dikembangkan oleh D.A. Dickey dan W.A. Fuller yang dikenal sebagai uji akar unit Dickey-Fuller. Uji akar unit Dickey-Fuller mengasumsikan bahwa residual t e adalah residual yang bersifat independen dengan rata-rata nol, varian konstan, dan tidak saling berhubungan (non autokorelasi). Akan tetapi dalam banyak kasus, residual t e sering kali saling berhubungan atau mengandung unsur autokorelasi. Sehingga perlu dikembangkan uji akar unit terhadap data yang mengandung autokorelasi pada residual t e . Untuk mengembangkan uji akar unit Dickey-Fuller pada permasalahan data dengan sifat autokorelasi pada residual, digunakan uji akar unit yang dikembangkan oleh Peter C.B. Phillips dan P.Perron. Uji ini dilakukan dengan menggunakan metode statistik nonparametric dalam menjelaskan adanya autokorelasi antara residual tanpa memasukkan variabel independen kelambanan diferensi. Keuntungan menggunakan uji ini adalah asumsi bahwa tidak terdapat bentuk fungsi untuk variabel proses residual sehingga uji PP dikatakan uji non
parametrik. Karena bersifat non parametrik maka uji PP dapat digunakan untuk banyak kasus dan pada sampel yang besar, uji PP akan menunjukkan hasil yang bagus. Uji stasioneritas dengan Uji Akar Unit Phillips-Perron (PP), dilakukan dengan hipotesis. H0 : α = 1( t Y tidak stasioner) H1 : α < 1( t Y stasioner)
Tabel 3. Hasil uji stasioneritas Variable
1’st Differencs
Level p-value
Keterangan
p-value
Keterangan
PASOKAN
0.5305*
Tidak stasioner
0.0000
Stasioner
PENJUALAN
0.1729*
Tidak stasioner
0.0000
Stasioner
Keterangan : ADF Pasokan> nilai kritis ADF = tidak stasioner; ADF Penjualan
Hasil uji akar unit pada level menunjukan bahwa semua variabel belum stationer pada tarif nyata yang digunakan yaitu lima persen. Penelitian yang menggunakan data yang belum stationer ini akan menghasilkan regresi lancung (spurious regression) yaitu regresi yang menggambarkan hubungan antara dua variabel atau lebih yang Nampak signifikan severa statistic tapi kenyatannya tidak atau tidak sebesar yang Nampak dari regresi yang dihasilkan. Akibatnya terjadi mislending dalam penelitian terhadap suatu fenomena ekonomi yang sedang terjadi. Oleh karena itu, penggujian akar unit di lanjutkan dengan melakukan uji akar unit firstdifference. Pada Table 3 terlihat bahwa pengujian akar pada tingkat firt difference menunjukan bahwa semua data sudah stationer. Hal ini terlihat dari nilai probilitas yang lebih kecil dari taraf nyata yaitu lima persen. Dengan demikian dapat dijelaskan bahwa seluruh variabel yang akan diestimasi dalam penlitian ini telah stasioner. Penggunan data firt difference tidak dianjurkan karena akan menghilangkan informasi jangka panjang,
sehingga model VAR
akan
dikombinasikan dengan model VECM agar tidak menghilangkan informasi jangka panjang tersebut. Dalam penelitian ini dapat disimpulkan model yang dipilih adalah VECM.
4.2.2
Uji korelasi parsial Dalam penelitian ini, menunjukan bagaimana mengukur keeratan
hubungan antara pasokan gas dan penjualan gas tersebut. Korelasi parsial adalah korelasi antara satu variabel bebas dengan variabel terikat dengan dengan variabel bebas lainnya bersifat tetap.
Tabel 4. Hasil analisis korelasi parsial Analisis korelasi parsial Covariance Analysis: Ordinary Date: 06/10/11 Time: 13:48 Sample: 2005M01 2009M09 Included observations: 57 Correlation Probability PENJUALAN
PASOKAN
PENJUALAN 1.000000 -----
PASOKAN
0.802378 0.0000
1.000000 -----
Berdasarkan hasil analisis korelasi parsial di atas dapat disimpulkan bahwa hubungan variable anatara penjualan dengan pasokan sebesar 0.802378 dengan Nilai-P (0.000)
antar variabel adalah dengan membandingkan F hitung dengan F tabel. Jika F hitung lebih besar dari F tabel maka signifikan, begitupun sebaliknya. Tabel 5. Hasil uji kausalitas Grenger Pairwise Granger Causality Tests Date: 06/10/11 Time: 13:49 Sample: 2005M01 2009M09 Lags: 1 Null Hypothesis:
Obs
F-Statistic
Prob.
56
2.35442 0.05907
0.1309 0.8089
PASOKAN does not Granger Cause PENJUALAN PENJUALAN does not Granger Cause PASOKAN
Dalam tabel 5 berdasarkan uji kausalitas Granger menunjukan bahwa pada lag 1 variabel-variabel yang digunakan yaitu Pasokan tidak signifikan terhadap penjualan
berpengaruh
karena probabilitas lebih kecil daripada nilai
kritisnya yaitu α= 1 persen, sedangkan variabel berpengaruh terhadap Pasokan yaitu α= 8
Penjualan
tidak signifikan
persen.Berdasarkan uji kaulitas
Granger kedua hipotesis memiliki nilai-P > alpha 5 persen artinya tidak ada hubungan sebab akibat antara pasokan dan penjualan. 4.2.4 Uji lag optimum Penentuan panjang lag menjadi tahap yang penting karena lag terlalu pendek berisiko terjadi kesalahan spesifikasi model, sedangkan lag terlalu panjang banyak mengurangi derajat kebebasan. Untuk menghindari kesalahan spesifikasi,
penentuan
kriteriaAkaike (AIC).
panjang lag
dalam
penelitian ini
menggunakan
Penentuan panjang lag digunakan untuk mengetahui
lamanya periode keterpengaruhan suatu variabel terhadap variabel masa lalunya maupun terhadap variabel endogen lainnya. Penentuan lag dapat digunakan dengan beberpa pendekatan antara lain Likelihood Ratio (LR), Final Prediction Error (FPE), Akaike Information Criterion (AIC), dan Schwarz Criterion (SC). Hasil penentuan panjang lag secara lengkap dapat dilihat pada tabel.
Tabel 6. Hasil lag optimum VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: PASOKAN PENJUALAN Exogenous variables: C Date: 06/10/11 Time: 13:49 Sample: 2005M01 2009M09 Included observations: 52 Lag
LogL
LR
FPE
AIC
SC
HQ
0 1 2 3 4 5
-14.70960 109.6900 111.1647 113.3040 114.9980 116.7326
NA 234.4453* 2.665944 3.702610 2.801663 2.735321
0.006519 6.36e-05* 7.01e-05 7.55e-05 8.28e-05 9.08e-05
0.642677 -3.988075* -3.890951 -3.819385 -3.730694 -3.643563
0.717725 -3.762932* -3.515712 -3.294050 -3.055264 -2.818037
0.671448 -3.901760* -3.747093 -3.617984 -3.471750 -3.327076
* indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion
Berdasarkan hasil table di atas nilai LR, FPE, AIC dan SC menentukan panjang lag yang sama yaitu pada lag ke satu. Karena empat kriteria memberikan hasil yang sama, maka dipilih panjang lag satu. 4.2.5 Uji kointegrasi Uji kointegrasi dilakukan untuk melihat suatu hubungan ekulibrium jangka panjang anatara variable-variabel yang tidak stationer tetapi memliki kombinasi linier yang stationer karena data yang digunakan berfluktuasi dengan asumsi tidak stasioner. Selanjutnya, untuk mengetahui keterkaitan jangka panjang antar variabel-variabel penjualan dilakukan analisis dengan mengaplikasikan uji kointegrsi Johansen. Variabel-variabel yang akan diuji harus merupakan variabel yang stasioner pada derajat yang sama. Hasilnya jika nilai Trace statistic lebih kecil dibandingkan dengan nilai Critical Value maka variabel-variabel tidak terkointegrasi, sebaliknya jika nilai Trace Statistic nya lebih besar dibandingkan dengan nilai Critical Value maka variabelvariabel terkointegrasi. Hasil uji kointegrasi dapat dilihat pada tabel.
Tabel 7. Hasil Uji kointegrasi Date: 06/10/11 Time: 13:53 Sample (adjusted): 2005M07 2009M09 Included observations: 51 after adjustments Trend assumption: Quadratic deterministic trend Series: PASOKAN PENJUALAN Lags interval (in first differences): 1 to 5 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized No. of CE(s)
Eigenvalue
Trace Statistic
0.05 Critical Value
Prob.**
None * At most 1
0.299910 0.059051
21.28805 3.104198
18.39771 3.841466
0.0192 0.0781
Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Berdasarkan uji akar-akar unit diketahui bahwa semua data tidak stasioner pada derajat nol kecuali variabel Pasokan dan Penjualan, sementara hasil uji derajat integrasi pada diferensi pertama terlihat bahwa variabel-variabel yang digunakan telah stasioner pada derajat kepercayaan 5%. Dengan demikian dapat dijelaskan bahwa seluruh variabel dalam penelitian ini telah stasioner pada derajat integrasi yang sama. Setelah mengetahui karakteristik masing-masing data yang akan digunakan dalam penelitian, maka hubungan jangka panjang dari model analisis dapat diketahui melalui uji kointegrasi Johansen. Hubungan saling mempengaruhi dapat di lihat dari kointegrasi yang terjadi antar variabel itu sendiri. Jika terdapat kointegrasi antar variabel maka hubungan saling mempengaruhi berjalan secara menyeluruh dan informasi yang tersebar secara paralel. Hasil Uji kointegrasi Johansen menunjukkan ada 1 vektor kointegrasi . Hal ini menunjukkan bahwa
kedua data tersebut
P(0.0192)
saling terintegrasi. Nilai-
maka artinya terkoitegrasi seimbang jangka
4.2.6 Uji Stabilitas Model Pengujian selanjutnya adalah menguji stabilitas model VECM yang digunakan Kestabilitas model yang digunakan mutlak perlu karena jika model yang digunakan tidak stabil, maka estimasi model pun menjadi tidak valid, demikian pula yang digunakan hasil IRF dan FEVD-nya.. Jika model memiliki stabilitas maka hasil estimasinya akan tidak berubah dengan deviasi yang besar meskipun
periode
nya
diperpanjang
sehingga
hasil
estimasinya
dapat
dipertanggungjawabkan. Berdasrakan hasil Pada Tabel 8 terlihat nilai akar karakteristik atau modulus semuanya menunjukan nilai kurang dari satu, sehingga dapat disimpulkan bahwa model vecm yang digunakan memiliki stabilitas. Tabel 8. Hasil uji Stabilitas Model Roots of Characteristic Polynomial Endogenous variables: PASOKAN PENJUALAN Exogenous variables: C Lag specification: 1 1 Date: 06/10/11 Time: 13:54 Root
Modulus
0.967162 0.902248
0.967162 0.902248
No root lies outside the unit circle. VAR satisfies the stability condition.
4.2.7 Impluse Response Function (IRF) Impulse Response adalah respon variabel endogen akibat adanya akibat adanya kejutan dari variabel endogen yang lain. Dengan menggunakan analisis Impulse Respon dapat disimulasikan dampak perubahan salah satu variabel bebas terhadap fluktuasi variabel terikatnya pada masa yang akan datang. Dalam penelitian ini, IRF digunakan untuk menetukan respon variabel penjualan gas dan pasokan gas di perusahaan energi XYZ terhadap guncangan (shock) dan melihat berapa lama pengaruh guncaangan
tersebut terjadi. Respon tersebut diukur
berdasarkan deviasi dari rentang waktu yang diharapkan. Respon yang positif mengindikasikan bahwa variabel yang diuji akan meningkat terkait dengan guncangan yang di berikan, dan sebaliknya. Hasil analisis IRF variabel penjualan gas dan pasokan gas perusahan energi XYZ dapat di lihat selacara lengkap pada Lampiran 10. Response of PENJUALAN to Cholesky One S.D. PASOKAN Innovation .005
.000
-.005
-.010
-.015
-.020
-.025 5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
Gambar 6. Impulse response pasokan Respon yang pertama dianalisa adalah respon variabel Pasokan . Dari gambar 6 kita bisa melihat bagaimana respon variabel pasokan terhadap variabel penjualan gas itu sendiri. Jika kita lihat respon yang diberikan variabel pasokan
pada perubahan satu standar deviasi variabel itu sendiri sudah bernilai Negatif semua. Jadi jika pasokan terjadi tekanan maka respon yang didapat oleh penjualan akan menurun. Response of PASOKAN to Cholesky One S.D. PENJUALAN Innovation .00
-.01
-.02
-.03
-.04
-.05 5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
Gambar 7. Impulse response penjualan Respon yang kedua dianalisa adalah respon variabel Penjualan . Dari gambar 7 kita bisa melihat bagaimana respon variabel penjualan
terhadap
variabel pasokan gas itu sendiri. Jika kita lihat respon yang diberikan variabel penjualan pada perubahan satu standar deviasi variabel itu sendiri sudah bernilai Negatif semua. Jadi jika penjualan terjadi tekanan maka respon yang didapat oleh pasokan akan menurun 4.2.8 Forecasting Error Variance Decomposition (FEVD) Forcasting Error Variance Decompotion (FEVD) digunakan untuk menghitung dan menganalisis seberapa besar pengaruh acak guncangan dari variable tertentu terhadap variable endogen. FEVD menghasilkan informasi menganai relative pentingnya masing-masing inovasi acak atau seberapa kuat komposisi dari peranan variable tertentu terhadap variable lainnya dalam model VAR/VECM. Pengururtan variable dalam analisis FEVD ini berdasarkan
faktorisasi Choleksky. Hasil dari analisis FEVD Pasokan dan penjualan gas di perusahaan Energi XYZ dapat dilihat pada Lampiran 11. Simulasi Analisis FEVD Pasokan Gas terhadap Penjualan Gas di perusahaan Energi XYZ
Gambar 8. Variance Decomposition pasokan gas terhadap penjualan gas Simulasi Analisis FEVD Penjualan Gas terhadap Pasokan Gas perusahaan Energi XYZ
Gambar 9. Variance Decomposition penjualan gas terhadap pasokan gas Dari kedua variance decomposition untuk peramalan selama 50 bulan kedepan pengaruh penjualan ke pasokan berkisar 47 persen, sedangakan pengaruh
pasokan ke penjualan berkisar 39 persen. Jadi pengaruh penjualan ke pasokan lebih tingi di bandingkan pasokan ke penjualan Kesimpulan yang di dapat perusahaan energi XYZ sebaiknya memperbaiki penjualan gas ke konsumen. Karena pengaruh penjualan ke konsumen lebih tinggi. 4.3. Implikasi Manajerial Setelah melakukan analisis kointegrasi terdapat hubungan kointegrasi pada penjualan gas dan pasokan gas. hal ini menunjukan bahwa adanya hubungan jangka panjang antara penjualan dan pasokan tersebut. Berdasarkan hasil IRF menunjukan bahwa dalam jangka panjang terlihat jika pasokan diimplus maka respon penjualan akan menurun dan sebaliknya dalam guncangan variabel tersebut. Berdasarkan hasil analisis FEVD bahwa dapat dilihat secara keseluruhan guncangan atas variabel yang lebih berpengaruh terhadap variabel penjualan ke pasokan lebih tinggi dibandingkan pegaruh pasokan kepenjualan. Dari hasil tersebut perusahaan bisa menafsirkan variabel apa saja yang ingin ditingkatkan dan hambatan apa saja yang harus ditanggulangi agar tingkat menjual terus bertambah. Implikasi dari analisis dan interprasi ini akan mempengaruhui keputusan menejerial salah satunya dalam merencanakan pemasaran yang mungkin dilakukan. Perusahaan energi XYZ dapat mengadakan kegiatan edukasi pasar mengenai keunggulan dari gas yang murah dan ramah lingkungan dan kelebihan perusahaan sebagai langkah memperkenalkan Gas dari perusahaan energi XYZ kepada calon pelangan di segmen yang dituju sekaligus wadah promosi untuk memperkenalkan produk dan layanan ini. Salah satu caranya dengan mengadakan workshop mengenai keunggulan dan layanan yang diberikan perusahaan energi XYZ dengan mengunang pelangaan baru. Setelah pasar terbidik akan lebih mudah bagi perusahaan energi XYZ dalam menjual dan memasarkan gas perusahaan energi XYZ. Keuntungan lain setelah edukasi pasar yang dilanjutkan dengan perkenalan produk dan layanan ini, dengan workshop gas perusahaan energi XYZ dapat meningkatkan brand equty dan brand awareness di benak konsumennya. Positioning yang dimiliki oleh perusahaan energi XYZ sangat kuat dan secara tegas menancap dibenak para pelanggan, untuk itu diferensiasi perusahaan energi XYZ hendaknya dapat digunakan sebagai pendukung nilai tambah (value
added) dalam promosi produk dan layanannya. Perusahaan energi XYZ harus menojolkan keunggulan kompetitif secara baik dalam media promosi contohnya mencantumkan keunggulan- keunggulan tersebut dalam flyer, advertorial, dan media
promosi
lainya
dalam
rangka
mengedukasi
pasar
sekaligus
memperkenalkan perusahaan energi XYZ kepada calon pelanggan dan pengguna yang sama sekali belum mengetahui produk dan layanan distribusi sehingga promosi lebih persuasive. Perusahaan energi XYZ juga dapat mencoba untuk beriklan di media elektronik seperti Televisi pada jam tertentu di mana para segmen sesaran banyak penonton.