Ang02 Penjualan Ang02 Penjualan Ang02 Penjualan
2
ANGGARAN PENJUALAN
1. PENGERTIAN
A
nggaran penjualan merupakan anggaran pertama yang dibuat oleh perusahaan. Hal ini
sehubungan anggaran penjualan umumnya menggambarkan penghasilan yang akan
diterima karena ada penjualan.Anggaran penjualan meliputi anggaran jenis produk yan
akan dijual, volume produk yang akan dijual, harga perunit, waktu penjualan dan daerah
penjualannya.
Tujuan
utama
perusahaan
adalah
memperoleh
keuntungan,
yang
diperoleh
perusahaan dengan menjual barang/jasa dengan harga yang lebih tinggi dari harga
pokoknya.
Masalah-masalah utama yang dihadapi pada saat akan menjual suatu barang/jasa :
1. Barang/jasa apa yang akan dijual
2. Biaya-biaya yang perlu dikeluarkan agar barang/jasa tersebut dapat terjual
3. Berapa harga barang/jasa tersebut agar mendatangkan keuntungan bagi perusahaan
tetapi terjangkau oleh pembeli.
Anggaran penjualan merupakan dasar penyusunan anggaran lainnya. Oleh karena itu
setelah disusun anggaran penjualan, selanjutnya dilanjutkan dengan menyusun anggaran
operasional lainnya.
Anggaran Penjualan
Hal 5
Peranggaran Perusahaan 1
2. KONSEP ANGGARAN PENJUALAN
Komponen-komponen pokok-pokok konsep Anggaran Penjualan :
1. Dasar-dasar penyusunan anggaran
Menyusun tujuan perusahaan
Menyusun strategi perusahaan
Menyusun Forecast penjualan
2. Menyusun Anggaran Penjualan
Anggaran Promosi dan Advertensi
Anggaran biaya-biaya penjualan
Rencana pemasaran
Untuk menetapkan target penjualan, beberapa pokok berikut perlu diperhatikan :
1. Harus mempertimbangkan faktor-fakto sebagai berikut :
Luas pasar, apakan bersifat lokak, regional atau nasional
Keadaan persaingan, apakah bersifta monopoli,
persaingan bebas dan
sebagainya.
Kemampuan pasar untuk menyerap barang (Peluang Pasar)
Keadaan/sifat konsumen, yaitu komsumen akhir dan konsumen industri
Kemampuan Financial, yaitu kemampuan membiayai riset pasar, modal kerja,
membeli bahan mentah, dan lain sebagainya.
Keadaan personalia, berhubungan dengan tenaga kerja baik dalam jumlah
maupun kualitasnya.
2. Membuat suatu Proyeksi /forecast penjualan (Ramalan Penjualan)
3. FORECAST PENJUALAN
F
orecasting adalah suatu cara untuk mengukur atau menaksir kondisi bisnis dimasa
mendatang, dimana pengukuran dapat dilakukan secara kuantitatif (menggunakan
metode matematik dan statistik) dan kualitatif (menggunakan judgment/pendapat).
Anggaran Pengualan
Hal 6
Peranggaran Perusahaan 1
Forecat Penjualan adalah : perkiraan atau proyeksi secara teknis permintaan konsumen
potensial untuk suatu waktu tertentu dengan berbagai asumsi.
Secara umum teknik forecasting yang umum diterapkan untuk memperoleh suatu forecast
penjualan dapat dikelompokkan menjadi :
1. Forecast berdasarkan Judgement
Pendapat Salesman
Pendapat Sales Manager
Pendapat Para Ahli
Survey Konsumen
2. Forecast Berdasarkan Perhitungan Statistik
Apabila berdasarkan data histories dari satu varible saja digunakan :
Metode Trend Bebas
Metode Trend Semi Average
Metode Trend Moment
Metode Least Square
Apabila berdasarkan data histories dari satu variable yang akan ditaksir dihubungkan
dengan data histories lain yang mempunyai hubungan kuat terhadap perkembangan
variable yang akan ditaksir, maka digunakan :
Metode Korelasi
Metode Regresi
3. Forecast Dengan Metode-metode Khusus
a. Analisa Industri
b. Analisa Product Line
c. Analisa Penggunaan akhir
Anggaran Pengualan
Hal 7
Peranggaran Perusahaan 1
Metode 1. Trend Bebas
Pada umumnya metode trend bebas cenderung digunakan sebagai analisis
pendahuluan yang akan memberikan gambaran awal dari suatu permasalahan yang akan
dihadapi. Metode trend bebas mencoba melihat pola data amatan melalui tebaran titik dari
pasang data penjualan pada setiap waktunya. Berdasarkan tebaran data yang terbentuk
dapat diperkirakan trend penjualan dari data tersebut.
Contoh Kasus : PT. Maju memiliki data penjualan tahunan sebagai berikut :
Skala waktu
(Quarter)
Q1
Penjualan
(unit)
8500 unit
Price
Q2
Q3
9000 unit
2500
9500 unit
2500
Q4
10000 unit
2500
2500
Penjualan
10500
10000
9500
9000
8500
8000
7500
Penjualan
Quarter Quarter Quarter Quarter
1
2
3
4
Dari tabel tersebut bila manajer menginginkan adanya kenaikan penjualan sebesar 500 unit
untuk masing-masing kuarter. Dari kuarter sebelumnya dengan harga yang sama.
Data tabel penjualan setelah adanya kenaikan sebesar 500 Unit
Skala waktu
(Quarter)
Q1
Penjualan
(unit)
9000 unit
Price
Q2
Q3
9500 unit
2500
10000 unit
2500
Q4
10500 unit
2500
Anggaran Pengualan
2500
Hal 8
Peranggaran Perusahaan 1
Penjualan + 500
unit per Quartar
Price ditentukan
berdsrkan
kebijakan prshan
Metode 2. Trend Semi Average
Metode ini dapat digunakan untuk keperluan forecash dengan membentuk suatu
persamaan seperti analisis regresi. Metode ini dapat digunakan apabila data yang ada
jumlahnya genap sehingga dapat dibagi menjadi dua kelompok sama besar.
Metode trend semi average memiliki mekanisme sebagai berikut:
1. Membagi data yang ada menjadi dua kelompok.
Contoh:
Jika data penjualan yang dimiliki oleh PT. Maju sebagai berikut:
Skala waktu
Penjualan
(Quarter)
(unit)
Q1
8500 unit
2500
Q2
9000 unit
2500
9500 unit
2500
10000 unit
2500
Q3
Price
Q4
Untuk kasus penjualan
PT. MAJU tesebut, kelompok pertama adalah data penjualan
quarter 1 dan quarter 2. Kelompok kedua adalah data penjualan quarter 3 dan quarter 4.
2. Dari tiap kelompok data dicari nilai rata-ratanya. Rata-rata dari kelompok pertama adalah
8750
dan rata-rata kelompok kedua adalah 9750. sebagaiman ditunjukan pada tabel
berikut :
Anggaran Pengualan
Hal 9
Peranggaran Perusahaan 1
Data penjualan PT. MAJU setelah diolah
Quarter
Penjualan
Total
Average
X
17500 / 2 = 8750
-3
(unit )
Q1
8500
Q2
9000
Q3
9500
Q4
10000
17500
Data yang
jumlahnya
genap,biasanya
tidak melibatkan
nilai nol.
-1
19500
19500 / 2 = 9750
1
3
3. Memberi score terhadap waktu yang terkait dengan data penjualan. Dalam metode trend
semi average ini, acuan adalah kepada kelompok pertama. Score 0 diberikan bagi data
yang berada ditengah dari data yang ada pada kelompok pertama bila datanya ganjil.
Selanjutnya terhadap data yang sebelumnya diberi score -1, -2, -3, dst. Dan terhadap
data sesudahnya diberi score 1, 2, 3, dst. Untuk data yang jumlahnya genap, biasanya
score tidak melibatkan nilai nol. Sebagai contoh bila datanya ada 4, score yang diberikan
adalah -3, -1, 1, 3
4. Membentuk persamaan Y=a+bX dan melakukan forecast nilai Y untuk nilai X yang
ditentukkan dimana
a = Rata – rata kelompok 1(X1)
b = Selisih antara X2 dengan X1 dibagi dengan jumlah data yang ada dalam satu kelompok.
Jadi :
a = 8.750
b = 9.750 – 8.750
2
= 500
Dengan demikian, persamaan yang terbentu adalah :
Y = a+bx
= 8.750 + 500 ( X )
maka, Forecast penjualan untuk Quarter 5 adalah : ( diberi score X = 5 ).
Y = 8.750 + 500 ( 5 )
Anggaran Pengualan
Hal 10
Peranggaran Perusahaan 1
Y = 8.750 + 2.500
Y = 11.250
Untuk Quarter 6 diramalkan penjualan PT.MAJU sebesar :
Y = 8.750 + 500 ( 7 )
Y = 8.750 - 3.500
Y = 12.250
Dengan menggunakan metode ini, perlu disadari bahwa keakuratan Forecast akan semakin
rendah, bila periode waktu peramalannya semakin jauh kedepan dari data yang digunakan
untuk forecast.
Metode 3. Trend Moment
Metode Trend Moment merupakan metode analisis yang dapat digunakan untuk keperluan
peramalan dengan membentuk persamaan : Y = a + bX, sebagaimana telah diulas pada
metode Trend Semi Avarage.
Dalam penerapannya, metode ini tidak mensyaratkan jumlah data harus genap. Perbedaan
dengan Metode Trend Semi Avarage terletak pada pemberian score nilai X –nya. Dalam hal ini
pemberian score X dimulai dari 0,1,2,dst. Berikut akan diberikan ilustrasi penerapan metode
ini untuk data penjualan PT.MAJU sebagaimana tertera pada tabel 2.1.
X
XY
X2
8500 unit
0
0
0
Q2
9000 unit
1
9000
1
Q3
9500 unit
2
19.000
4
Q4
10000 unit
3
30.000
9
Σ
37.000 unit
6
58.000
14
Skala waktu
Penjualan
(Quarter)
(unit)
Q1
Dalam mencari koefisien a dan b menggunakan persamaan :
ΣY = n . a + b . ΣX
ΣXY = a . ΣX + b . ΣX2
Anggaran Pengualan
Hal 11
Peranggaran Perusahaan 1
Keterangan : n = Banyaknya pasangan amatan X, Y = 4
Selanjutnya terhadap persamaan yang terbentuk dapat dicari penyelesaiannya melalui
metode eliminasi ataupun metode substitusi.
I. 37.000 = 4a + b ( 6 )
[x3]
II. 58.000 = 6a + b ( 14 )
[x2]
111.000 = 12a + 18b
116.000 = 12a + 28b
- 5000 = -10b
b = 500
Substitusikan
b = 500
( I ) 37.000 = 4a + 6b
4a = 37.000 – 3000 = 34.000
a = 34.000 / 4
a = 8.500
Maka, persamaan trend nya :
Y = 8.500 + 500 ( x )
Dengan demikian, Forecast penjualan untuk Quarter 5 adalah
Y = 8.500 + 500 ( 4 )
Y = 10.500
Anggaran Pengualan
Hal 12
Peranggaran Perusahaan 1
- Tampilan Input
Persamaan
met.
eliminasi
Bnyaknya
pasangan
amatan
Isikan kekotak kuning
dibawah
Forecast penjualan untuk
Quartar 1 sampai Quartar 4
Anggaran Pengualan
Hal 13
Peranggaran Perusahaan 1
Metode 4. Least Square ( Metode Jumlah Kuadrat Terkecil )
Dalam hal ini, terhadap data dilakukan pembagian menjadi dua kelompok untuk data yang
jumlahnya :
Genap, maka score nilai X nya adalah ....., -5, -3, -1, 1, 3, 5, …….
Ganjil, maka score nilai X nya adalah ……, -2, -2, 0, 1, 2, …….
Selanjutnya koefisien a dan b dicari dengan rumus :
a = ΣY
b = ΣXY
n
ΣX2
X
X2
XY
8500 unit
-3
9
- 25.500
Q2
9000 unit
-1
1
- 9.000
Q3
9500 unit
1
1
9.500
Q4
10000 unit
3
9
30.000
Σ
37.000 unit
0
20
5.000
Skala waktu
Penjualan
(Quarter)
(unit)
Q1
a = 37.000
= 9.250
4
b = 5.000
= 250
20
Sehingga, persamaan Metode Least Square adalah :
Y = 9.250 + 250 ( x )
Forecast untuk penjualan quarter 5 adalah :
Y = 9.250 + 250 ( 5 )
Y = 10.500
Anggaran Pengualan
Hal 14
Peranggaran Perusahaan 1
Forecast dengan metode-metode khusus
1. Analisa Industri
Analisa ini lebih ditekankan pada “market share” yang dimiliki perusahaan. Tahapan dalam
pemakaian industri adalah :
1. Membuat proyeksi permintaan industri.
2. Menilai posisi perusahaan dalam persaingan.
Market Share = Permintaan perusahaan x 100%
Permintaan Industri
2. Analisa Product Line
Umumnya digunakan pada perusahaan yang menhasilkan beberapa macam produk dan
tidak mempunyai kesamaan, sehingga dalam membuat forecastnya harus terpisah.
3. Analisa Pengunaan Akhir
Digunakan bagi perusahaan yang menghasilkan produk setengah jadi, masih memerlukan
proses lebih lanjut menjadi produk jadi dan siap untuk dikonsumsi, maka dalam
pembuatan forecastnya ditentukan oleh penggunaan akhir yang ada kaitannya dengan
produk yang dihasilkan.
4. TAMPILAN APLIKASI
- Tampilan Output dengan Metode Free Trend
Sales ( x )
Price
Anggaran Pengualan
Hal 15
Peranggaran Perusahaan 1
- Tampilan Output dengan Metode Trend Moment
Anggaran Pengualan
Hal 16
ANGGARAN PENJUALAN
1. PENGERTIAN
A
nggaran penjualan merupakan anggaran pertama yang dibuat oleh perusahaan. Hal ini
sehubungan anggaran penjualan umumnya menggambarkan penghasilan yang akan
diterima karena ada penjualan.Anggaran penjualan meliputi anggaran jenis produk yan
akan dijual, volume produk yang akan dijual, harga perunit, waktu penjualan dan daerah
penjualannya.
Tujuan
utama
perusahaan
adalah
memperoleh
keuntungan,
yang
diperoleh
perusahaan dengan menjual barang/jasa dengan harga yang lebih tinggi dari harga
pokoknya.
Masalah-masalah utama yang dihadapi pada saat akan menjual suatu barang/jasa :
1. Barang/jasa apa yang akan dijual
2. Biaya-biaya yang perlu dikeluarkan agar barang/jasa tersebut dapat terjual
3. Berapa harga barang/jasa tersebut agar mendatangkan keuntungan bagi perusahaan
tetapi terjangkau oleh pembeli.
Anggaran penjualan merupakan dasar penyusunan anggaran lainnya. Oleh karena itu
setelah disusun anggaran penjualan, selanjutnya dilanjutkan dengan menyusun anggaran
operasional lainnya.
Anggaran Penjualan
Hal 5
Peranggaran Perusahaan 1
2. KONSEP ANGGARAN PENJUALAN
Komponen-komponen pokok-pokok konsep Anggaran Penjualan :
1. Dasar-dasar penyusunan anggaran
Menyusun tujuan perusahaan
Menyusun strategi perusahaan
Menyusun Forecast penjualan
2. Menyusun Anggaran Penjualan
Anggaran Promosi dan Advertensi
Anggaran biaya-biaya penjualan
Rencana pemasaran
Untuk menetapkan target penjualan, beberapa pokok berikut perlu diperhatikan :
1. Harus mempertimbangkan faktor-fakto sebagai berikut :
Luas pasar, apakan bersifat lokak, regional atau nasional
Keadaan persaingan, apakah bersifta monopoli,
persaingan bebas dan
sebagainya.
Kemampuan pasar untuk menyerap barang (Peluang Pasar)
Keadaan/sifat konsumen, yaitu komsumen akhir dan konsumen industri
Kemampuan Financial, yaitu kemampuan membiayai riset pasar, modal kerja,
membeli bahan mentah, dan lain sebagainya.
Keadaan personalia, berhubungan dengan tenaga kerja baik dalam jumlah
maupun kualitasnya.
2. Membuat suatu Proyeksi /forecast penjualan (Ramalan Penjualan)
3. FORECAST PENJUALAN
F
orecasting adalah suatu cara untuk mengukur atau menaksir kondisi bisnis dimasa
mendatang, dimana pengukuran dapat dilakukan secara kuantitatif (menggunakan
metode matematik dan statistik) dan kualitatif (menggunakan judgment/pendapat).
Anggaran Pengualan
Hal 6
Peranggaran Perusahaan 1
Forecat Penjualan adalah : perkiraan atau proyeksi secara teknis permintaan konsumen
potensial untuk suatu waktu tertentu dengan berbagai asumsi.
Secara umum teknik forecasting yang umum diterapkan untuk memperoleh suatu forecast
penjualan dapat dikelompokkan menjadi :
1. Forecast berdasarkan Judgement
Pendapat Salesman
Pendapat Sales Manager
Pendapat Para Ahli
Survey Konsumen
2. Forecast Berdasarkan Perhitungan Statistik
Apabila berdasarkan data histories dari satu varible saja digunakan :
Metode Trend Bebas
Metode Trend Semi Average
Metode Trend Moment
Metode Least Square
Apabila berdasarkan data histories dari satu variable yang akan ditaksir dihubungkan
dengan data histories lain yang mempunyai hubungan kuat terhadap perkembangan
variable yang akan ditaksir, maka digunakan :
Metode Korelasi
Metode Regresi
3. Forecast Dengan Metode-metode Khusus
a. Analisa Industri
b. Analisa Product Line
c. Analisa Penggunaan akhir
Anggaran Pengualan
Hal 7
Peranggaran Perusahaan 1
Metode 1. Trend Bebas
Pada umumnya metode trend bebas cenderung digunakan sebagai analisis
pendahuluan yang akan memberikan gambaran awal dari suatu permasalahan yang akan
dihadapi. Metode trend bebas mencoba melihat pola data amatan melalui tebaran titik dari
pasang data penjualan pada setiap waktunya. Berdasarkan tebaran data yang terbentuk
dapat diperkirakan trend penjualan dari data tersebut.
Contoh Kasus : PT. Maju memiliki data penjualan tahunan sebagai berikut :
Skala waktu
(Quarter)
Q1
Penjualan
(unit)
8500 unit
Price
Q2
Q3
9000 unit
2500
9500 unit
2500
Q4
10000 unit
2500
2500
Penjualan
10500
10000
9500
9000
8500
8000
7500
Penjualan
Quarter Quarter Quarter Quarter
1
2
3
4
Dari tabel tersebut bila manajer menginginkan adanya kenaikan penjualan sebesar 500 unit
untuk masing-masing kuarter. Dari kuarter sebelumnya dengan harga yang sama.
Data tabel penjualan setelah adanya kenaikan sebesar 500 Unit
Skala waktu
(Quarter)
Q1
Penjualan
(unit)
9000 unit
Price
Q2
Q3
9500 unit
2500
10000 unit
2500
Q4
10500 unit
2500
Anggaran Pengualan
2500
Hal 8
Peranggaran Perusahaan 1
Penjualan + 500
unit per Quartar
Price ditentukan
berdsrkan
kebijakan prshan
Metode 2. Trend Semi Average
Metode ini dapat digunakan untuk keperluan forecash dengan membentuk suatu
persamaan seperti analisis regresi. Metode ini dapat digunakan apabila data yang ada
jumlahnya genap sehingga dapat dibagi menjadi dua kelompok sama besar.
Metode trend semi average memiliki mekanisme sebagai berikut:
1. Membagi data yang ada menjadi dua kelompok.
Contoh:
Jika data penjualan yang dimiliki oleh PT. Maju sebagai berikut:
Skala waktu
Penjualan
(Quarter)
(unit)
Q1
8500 unit
2500
Q2
9000 unit
2500
9500 unit
2500
10000 unit
2500
Q3
Price
Q4
Untuk kasus penjualan
PT. MAJU tesebut, kelompok pertama adalah data penjualan
quarter 1 dan quarter 2. Kelompok kedua adalah data penjualan quarter 3 dan quarter 4.
2. Dari tiap kelompok data dicari nilai rata-ratanya. Rata-rata dari kelompok pertama adalah
8750
dan rata-rata kelompok kedua adalah 9750. sebagaiman ditunjukan pada tabel
berikut :
Anggaran Pengualan
Hal 9
Peranggaran Perusahaan 1
Data penjualan PT. MAJU setelah diolah
Quarter
Penjualan
Total
Average
X
17500 / 2 = 8750
-3
(unit )
Q1
8500
Q2
9000
Q3
9500
Q4
10000
17500
Data yang
jumlahnya
genap,biasanya
tidak melibatkan
nilai nol.
-1
19500
19500 / 2 = 9750
1
3
3. Memberi score terhadap waktu yang terkait dengan data penjualan. Dalam metode trend
semi average ini, acuan adalah kepada kelompok pertama. Score 0 diberikan bagi data
yang berada ditengah dari data yang ada pada kelompok pertama bila datanya ganjil.
Selanjutnya terhadap data yang sebelumnya diberi score -1, -2, -3, dst. Dan terhadap
data sesudahnya diberi score 1, 2, 3, dst. Untuk data yang jumlahnya genap, biasanya
score tidak melibatkan nilai nol. Sebagai contoh bila datanya ada 4, score yang diberikan
adalah -3, -1, 1, 3
4. Membentuk persamaan Y=a+bX dan melakukan forecast nilai Y untuk nilai X yang
ditentukkan dimana
a = Rata – rata kelompok 1(X1)
b = Selisih antara X2 dengan X1 dibagi dengan jumlah data yang ada dalam satu kelompok.
Jadi :
a = 8.750
b = 9.750 – 8.750
2
= 500
Dengan demikian, persamaan yang terbentu adalah :
Y = a+bx
= 8.750 + 500 ( X )
maka, Forecast penjualan untuk Quarter 5 adalah : ( diberi score X = 5 ).
Y = 8.750 + 500 ( 5 )
Anggaran Pengualan
Hal 10
Peranggaran Perusahaan 1
Y = 8.750 + 2.500
Y = 11.250
Untuk Quarter 6 diramalkan penjualan PT.MAJU sebesar :
Y = 8.750 + 500 ( 7 )
Y = 8.750 - 3.500
Y = 12.250
Dengan menggunakan metode ini, perlu disadari bahwa keakuratan Forecast akan semakin
rendah, bila periode waktu peramalannya semakin jauh kedepan dari data yang digunakan
untuk forecast.
Metode 3. Trend Moment
Metode Trend Moment merupakan metode analisis yang dapat digunakan untuk keperluan
peramalan dengan membentuk persamaan : Y = a + bX, sebagaimana telah diulas pada
metode Trend Semi Avarage.
Dalam penerapannya, metode ini tidak mensyaratkan jumlah data harus genap. Perbedaan
dengan Metode Trend Semi Avarage terletak pada pemberian score nilai X –nya. Dalam hal ini
pemberian score X dimulai dari 0,1,2,dst. Berikut akan diberikan ilustrasi penerapan metode
ini untuk data penjualan PT.MAJU sebagaimana tertera pada tabel 2.1.
X
XY
X2
8500 unit
0
0
0
Q2
9000 unit
1
9000
1
Q3
9500 unit
2
19.000
4
Q4
10000 unit
3
30.000
9
Σ
37.000 unit
6
58.000
14
Skala waktu
Penjualan
(Quarter)
(unit)
Q1
Dalam mencari koefisien a dan b menggunakan persamaan :
ΣY = n . a + b . ΣX
ΣXY = a . ΣX + b . ΣX2
Anggaran Pengualan
Hal 11
Peranggaran Perusahaan 1
Keterangan : n = Banyaknya pasangan amatan X, Y = 4
Selanjutnya terhadap persamaan yang terbentuk dapat dicari penyelesaiannya melalui
metode eliminasi ataupun metode substitusi.
I. 37.000 = 4a + b ( 6 )
[x3]
II. 58.000 = 6a + b ( 14 )
[x2]
111.000 = 12a + 18b
116.000 = 12a + 28b
- 5000 = -10b
b = 500
Substitusikan
b = 500
( I ) 37.000 = 4a + 6b
4a = 37.000 – 3000 = 34.000
a = 34.000 / 4
a = 8.500
Maka, persamaan trend nya :
Y = 8.500 + 500 ( x )
Dengan demikian, Forecast penjualan untuk Quarter 5 adalah
Y = 8.500 + 500 ( 4 )
Y = 10.500
Anggaran Pengualan
Hal 12
Peranggaran Perusahaan 1
- Tampilan Input
Persamaan
met.
eliminasi
Bnyaknya
pasangan
amatan
Isikan kekotak kuning
dibawah
Forecast penjualan untuk
Quartar 1 sampai Quartar 4
Anggaran Pengualan
Hal 13
Peranggaran Perusahaan 1
Metode 4. Least Square ( Metode Jumlah Kuadrat Terkecil )
Dalam hal ini, terhadap data dilakukan pembagian menjadi dua kelompok untuk data yang
jumlahnya :
Genap, maka score nilai X nya adalah ....., -5, -3, -1, 1, 3, 5, …….
Ganjil, maka score nilai X nya adalah ……, -2, -2, 0, 1, 2, …….
Selanjutnya koefisien a dan b dicari dengan rumus :
a = ΣY
b = ΣXY
n
ΣX2
X
X2
XY
8500 unit
-3
9
- 25.500
Q2
9000 unit
-1
1
- 9.000
Q3
9500 unit
1
1
9.500
Q4
10000 unit
3
9
30.000
Σ
37.000 unit
0
20
5.000
Skala waktu
Penjualan
(Quarter)
(unit)
Q1
a = 37.000
= 9.250
4
b = 5.000
= 250
20
Sehingga, persamaan Metode Least Square adalah :
Y = 9.250 + 250 ( x )
Forecast untuk penjualan quarter 5 adalah :
Y = 9.250 + 250 ( 5 )
Y = 10.500
Anggaran Pengualan
Hal 14
Peranggaran Perusahaan 1
Forecast dengan metode-metode khusus
1. Analisa Industri
Analisa ini lebih ditekankan pada “market share” yang dimiliki perusahaan. Tahapan dalam
pemakaian industri adalah :
1. Membuat proyeksi permintaan industri.
2. Menilai posisi perusahaan dalam persaingan.
Market Share = Permintaan perusahaan x 100%
Permintaan Industri
2. Analisa Product Line
Umumnya digunakan pada perusahaan yang menhasilkan beberapa macam produk dan
tidak mempunyai kesamaan, sehingga dalam membuat forecastnya harus terpisah.
3. Analisa Pengunaan Akhir
Digunakan bagi perusahaan yang menghasilkan produk setengah jadi, masih memerlukan
proses lebih lanjut menjadi produk jadi dan siap untuk dikonsumsi, maka dalam
pembuatan forecastnya ditentukan oleh penggunaan akhir yang ada kaitannya dengan
produk yang dihasilkan.
4. TAMPILAN APLIKASI
- Tampilan Output dengan Metode Free Trend
Sales ( x )
Price
Anggaran Pengualan
Hal 15
Peranggaran Perusahaan 1
- Tampilan Output dengan Metode Trend Moment
Anggaran Pengualan
Hal 16