analisis trend dan persentase
Pengertian : Analisis trend merupakan suatu metode analisis yang ditujukan untuk
melakukan suatu estimasi atau peramalan pada masa yang akan datang. Untuk
melakukan peramalan dengan baik maka dibutuhkan berbagai macam informasi (data)
yang cukup banyak dan diamati dalam periode waktu yang relatif cukup panjang,
sehingga dari hasil analisis tersebut dapat diketahui sampai berapa besar fluktuasi
yang terjadi dan faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi terhadap perubahan
tersebut. Secara teoristis, dalam analisis time series yang paling menentukan adalah
kualitas atau keakuratan dari informasi atau data-data yang diperoleh serta waktu atau
periode dari data-data tersebut dikumpulkan.
Jika data yang dikumpulkan tersebut semakin banyak maka semakin baik pula
estimasi atau peramalan yang diperoleh. Sebaliknya, jika data yang dikumpulkan
semakin sedikit maka hasil estimasi atau peramalannya akan semakin jelek.
Metode Least Square : Metode yang digunakan untuk analisis time series adalah
Metode Garis Linier Secara Bebas (Free Hand Method), Metode Setengah Rata-Rata
(Semi Average Method), Metode Rata-Rata Bergerak (Moving Average Method) dan
Metode Kuadrat Terkecil (Least Square Method). Dalam hal ini akan lebih
dikhususkan untuk membahas analisis time series dengan metode kuadrat terkecil
yang dibagi dalam dua kasus, yaitu kasus data genap dan kasus data ganjil. Secara
umum persamaan garis linier dari analisis time series adalah : Y = a + b X.
Keterangan : Y adalah variabel yang dicari trendnya dan X adalah variabel waktu
(tahun). Sedangkan untuk mencari nilai konstanta (a) dan parameter (b) adalah : a =
ΣY / N dan b =ΣXY / ΣX2
Contoh Kasus Data Ganjil :
Tabel : Volume Penjualan Barang “X” (dalam 000 unit) Tahun 1995 sampai dengan
2003
Tahun
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
Jumlah
Penjualan (Y)
200
245
240
275
285
300
290
315
310
2.460
X
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
XY
- 800
- 735
- 480
- 275
0
300
580
945
1.240
775
X2
16
9
4
1
0
1
4
9
16
60
Untuk mencari nilai a dan b adalah sebagai berikut :
a= 2.460 / 9 = 273,33 dan b = 775 / 60 = 12,92
Persamaan garis liniernya adalah : Y = 273,33 + 12,92 X. Dengan menggunakan persamaan
tersebut, dapat diramalkan penjualan pada tahun 2010 adalah : Y = 273,33 + 12,92 (untuk tahun
2010 nilai X adalah 11), sehingga : Y = 273,33 + 142,12 = 415,45 artinya penjualan barang “X”
pada tahun 2010 diperkirakan sebesar 415.450 unit
Contoh Kasus Data Genap :
Tabel : Volume Penjualan Barang “X” (dalam 000 unit) Tahun 1995 sampai dengan 2002
Tahun Penjualan (Y)
X
XY
X2
1995
200
-7
- 1.400
49
1996
245
-5
- 1.225
25
1997
240
-3
- 720
9
1998
275
-1
- 275
1
1999
285
1
285
1
2000
300
3
900
9
2001
290
5
1.450
25
2002
315
7
2.205
49
Jumlah
2.150
1.220
168
Untuk mencari nilai a dan b adalah sebagai berikut :
a = 2.150 / 8 = 268,75 dan b = 1.220 / 168 = 7,26
Persamaan garis liniernya adalah : Y = 268,75 + 7,26 X. Berdasarkan persamaan tersebut untuk
meramalkan penjualan pada tahun 2008 adalah : Y = 268,75 + 7,26 (untuk tahun 2008 nilai X
adalah 19), sehingga : Y = 268,75 + 137,94 = 406,69 artinya penjualan barang “X” pada tahun
2008 diperkirakan sebesar 406,69 atau 406.690 unit.
elain dengan menggunakan metode tersebut di atas, juga dapat dipakai dengan metode sebagai
berikut :
Tabel : Volume Penjualan Barang “X” (dalam 000 unit) Tahun 1995 sampai dengan 2002
Tahun Penjualan (Y)
X
XY
X2
1995
200
-3
- 700
12,25
1996
245
-2½
- 612,5
6,25
1997
240
-1½
- 360
2,25
1998
275
-½
- 137,5
0,25
1999
285
½
142,5
0,25
2000
300
1½
450
2,25
2001
290
2½
725
6,25
2002
315
3½
1102,5
12,25
Jumlah
2.150
610,0
42,00
Untuk mencari nilai a dan b adalah sebagai berikut :
a = 2.150 / 8 = 268,75 dan b = 610 / 42 = 14,52
Persamaan garis liniernya adalah : Y = 268,75 + 14,52 X. Berdasarkan persamaan
tersebut untuk meramalkan penjualan pada tahun 2008 adalah : Y= 268,75 + 14,52
(untuk tahun 2008 nilai X adalah 9½), sehingga : Y = 268,75 + 137,94 = 406,69
artinya penjualan barang “X” pada tahun 2008 diperkirakan sebesar 406.690 unit.
Analisis Common-Size (Persentase Per-Komponen)
Analisis common-size ialah analisis yang disusun dengan menghitung
tiap-tiap rekening dalam laporan laba-rugi dan neraca menjadi proporsi dari
total penjualan (untuk laporan laba-rugi) atau dari total aktiva (untuk
neraca).
Laporan keuangan dalam persentase per-komponen ( Common-size
statement) menyatakan masing-masing posnya dalam satuan persen atas
dasar total kelompoknya, cara penyusunan laporan keuangan ini disebut
teknik analisis common-size dan termasuk metode analisis vertikal.
Suatu neraca yang disusun dalam persentase per-komponen ( Common-size
statement) dapat memberikan informasi sebagai berikut:
1. Komposisi investasi (aktiva) suatu perusahaan dapat memberikan
gambaran tentang posisi relatif aktiva lancar terhadap aktiva tak
lancar.
2. Struktur modal (komposisi pasiva), yang dapat memberikan gambaran
mengenai posisi relatif utang perusahaan terhadap modal sendiri.
Apabila Neraca dalam persentase per-komponen disusun secara komparatif
(misalnya dua tahun berturut-turut), dapat memberikan informasi mengenai
perubahan komposisi, baik komposisi investasi maupun struktur modal.
Laporan laba-rugi yang disusun dalam persentase per-komponen ( Commonsize percentage) dapat menggambarkan distribusi/alokasi setiap Rp 1,00
penjualan kepada masing-masing elemen biaya dan laba . Apabila disusun
secara komparatif, dapat menggambarkan perubahan distribusi tersebut.
Contoh Analisis Common-Size:
PT. BAGAS PERKASA JAYA
Neraca Komparatif dalam Persentase Per-Komponen
Per 31 Desember 2009 dan 2010
(Dalam Ribuan Rupiah)
31 Desember
Common-Size (%)
NERACA
2009
2010
2009
2010
AKTIVA
Aktiva Lancar
Kas
Piutang Dagang
Rp
1.300
Rp
Rp
1.200
Rp
9,29
8,57
7,50
6,25
1.200
Persediaan
Total Aktiva Lancar
Aktiva Tetap
Tanah
Gedung
Mesin
Akumulasi Depresiasi
Rp 2.200
Rp
4.700
1.000
Rp
2.600
Rp
4.800
Rp
2.300
Rp
4.000
Rp
4.000
Rp
3.700
Rp
4.000
Rp
5.000
15,71
16,25
33,57
30,00
16,43
23,13
28,57
25,00
28,57
31,25
Rp(1.000) Rp(1.500)
Rp
9.300
Rp11.200
(7,14)
(9,38)
66,43
70,00
Rp14.00
0
Rp16.00
0
100%
100%
Rp
2.200
Rp
6.000
Rp
7.800
17,86
13,75
32,14
37,50
Modal
Rp
2.500
Rp
4.500
Rp
7.000
50,00
48,75
Total Utang & Modal
Rp14.00
0
Rp16.00
0
100%
100%
Total Aktiva Tetap
Total Aktiva
PASIVA (UTANG &
MODAL)
Utang Lancar
Utang Jangka Panjang
Cara perhitungan persentase per-komponen adalah: Pos-pos di dalam
neraca dikategorikan menjadi dua, yaitu aktiva dan pasiva. Masing-masing
kategori ini (total aktiva dan total pasiva) dinyatakan sebesar 100%,
sedangkan masing-masing pos yang termasuk pada masing-masing kategori
dinyatakan dalam persentase atas dasar total aktiva atau pasiva (kategori).
% Kas = (Saldo Kas/Total Aktiva) x 100% = (Rp 1.300/Rp 14.000) x 100% = 9,92%
⇒ Yang lainnya dihitung dengan cara yang sama.
Dari neraca yang disusun dalam persentase per-komponen tersebut, tampak
bahwa selama dua tahun, telah terjadi perubahan pada komposisi, baik
aktiva (misalnya kas, persediaan) maupun pasiva (misalnya utang jangka
panjang).
PT. BAGAS PERKASA JAYA
Laporan Laba-Rugi Komparatif dalam Persentase Per-Komponen
Per 31 Desember 2009 dan 2010
(Dalam Ribuan Rupiah)
Tahun
Common-Size (%)
LABA-RUGI
2009
2010
2009
2010
Rp
Rp
Penghasilan
150.000
200.000
100%
100%
Harga Pokok
Rp
Penjualan
(50.000)
Rp (60.000)
(33,33)
(30,00)
Laba Kotor
Rp 100.000 Rp 140.000
66,67
70,00
Rp
Biaya Pemasaran
(25.000)
Rp (34.000)
(16,67)
(17,00)
Rp
Biaya Administrasi
(20.000)
Rp (28.000)
(13,33)
(14,00)
Rp
Biaya Bunga
(10.000)
Rp (14.000)
(6,67)
(7,00)
Laba Sebelum Pajak
Rp 45.000 Rp 64.000
30,00
32,00
Rp
Pajak (15%)
(6.750)
Rp (9.600)
(4,50)
(4,80)
Laba Bersih
Rp 38.250 Rp 54.400
25,50
27,20
Cara perhitungan persentase per-komponen adalah: Pos-pos dalam
perhitungan laba-rugi yang dinyatakan dalam persentase per-komponen
atas dasar total penghasilan (total penghasilan dinyatakan sebesar 100%).
% Harga Pokok Penjualan = (Saldo Harga Pokok Penjualan/Total Penghasilan) x 100%
= Rp 60.000/Rp 200.000 x 100%
= 30%
⇒ Yang lainnya dihitung dengan cara yang sama.
Dari perhitungan laba-rugi, tampak bahwa distribusi setiap Rp 1,00
penjualan kepada harga pokok penjualan misalnya mengalami penurunan,
meskipun distribusi untuk biaya lainnya (pemasaran, administrasi, dan
bunga), secara total mengalami kenaikan.
Referensi:
Darminto, Dwi P. 2011. Analisis Laporan Keuangan: Konsep dan Aplikasi.
Edisi Ketiga. Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
Hanafi, Mamduh M. dan Abdul Halim. 2005. Analisis Laporan Keuangan.
Edisi Kedua. Yogyakarta: UPP-AMP YKPN.
melakukan suatu estimasi atau peramalan pada masa yang akan datang. Untuk
melakukan peramalan dengan baik maka dibutuhkan berbagai macam informasi (data)
yang cukup banyak dan diamati dalam periode waktu yang relatif cukup panjang,
sehingga dari hasil analisis tersebut dapat diketahui sampai berapa besar fluktuasi
yang terjadi dan faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi terhadap perubahan
tersebut. Secara teoristis, dalam analisis time series yang paling menentukan adalah
kualitas atau keakuratan dari informasi atau data-data yang diperoleh serta waktu atau
periode dari data-data tersebut dikumpulkan.
Jika data yang dikumpulkan tersebut semakin banyak maka semakin baik pula
estimasi atau peramalan yang diperoleh. Sebaliknya, jika data yang dikumpulkan
semakin sedikit maka hasil estimasi atau peramalannya akan semakin jelek.
Metode Least Square : Metode yang digunakan untuk analisis time series adalah
Metode Garis Linier Secara Bebas (Free Hand Method), Metode Setengah Rata-Rata
(Semi Average Method), Metode Rata-Rata Bergerak (Moving Average Method) dan
Metode Kuadrat Terkecil (Least Square Method). Dalam hal ini akan lebih
dikhususkan untuk membahas analisis time series dengan metode kuadrat terkecil
yang dibagi dalam dua kasus, yaitu kasus data genap dan kasus data ganjil. Secara
umum persamaan garis linier dari analisis time series adalah : Y = a + b X.
Keterangan : Y adalah variabel yang dicari trendnya dan X adalah variabel waktu
(tahun). Sedangkan untuk mencari nilai konstanta (a) dan parameter (b) adalah : a =
ΣY / N dan b =ΣXY / ΣX2
Contoh Kasus Data Ganjil :
Tabel : Volume Penjualan Barang “X” (dalam 000 unit) Tahun 1995 sampai dengan
2003
Tahun
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
Jumlah
Penjualan (Y)
200
245
240
275
285
300
290
315
310
2.460
X
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
XY
- 800
- 735
- 480
- 275
0
300
580
945
1.240
775
X2
16
9
4
1
0
1
4
9
16
60
Untuk mencari nilai a dan b adalah sebagai berikut :
a= 2.460 / 9 = 273,33 dan b = 775 / 60 = 12,92
Persamaan garis liniernya adalah : Y = 273,33 + 12,92 X. Dengan menggunakan persamaan
tersebut, dapat diramalkan penjualan pada tahun 2010 adalah : Y = 273,33 + 12,92 (untuk tahun
2010 nilai X adalah 11), sehingga : Y = 273,33 + 142,12 = 415,45 artinya penjualan barang “X”
pada tahun 2010 diperkirakan sebesar 415.450 unit
Contoh Kasus Data Genap :
Tabel : Volume Penjualan Barang “X” (dalam 000 unit) Tahun 1995 sampai dengan 2002
Tahun Penjualan (Y)
X
XY
X2
1995
200
-7
- 1.400
49
1996
245
-5
- 1.225
25
1997
240
-3
- 720
9
1998
275
-1
- 275
1
1999
285
1
285
1
2000
300
3
900
9
2001
290
5
1.450
25
2002
315
7
2.205
49
Jumlah
2.150
1.220
168
Untuk mencari nilai a dan b adalah sebagai berikut :
a = 2.150 / 8 = 268,75 dan b = 1.220 / 168 = 7,26
Persamaan garis liniernya adalah : Y = 268,75 + 7,26 X. Berdasarkan persamaan tersebut untuk
meramalkan penjualan pada tahun 2008 adalah : Y = 268,75 + 7,26 (untuk tahun 2008 nilai X
adalah 19), sehingga : Y = 268,75 + 137,94 = 406,69 artinya penjualan barang “X” pada tahun
2008 diperkirakan sebesar 406,69 atau 406.690 unit.
elain dengan menggunakan metode tersebut di atas, juga dapat dipakai dengan metode sebagai
berikut :
Tabel : Volume Penjualan Barang “X” (dalam 000 unit) Tahun 1995 sampai dengan 2002
Tahun Penjualan (Y)
X
XY
X2
1995
200
-3
- 700
12,25
1996
245
-2½
- 612,5
6,25
1997
240
-1½
- 360
2,25
1998
275
-½
- 137,5
0,25
1999
285
½
142,5
0,25
2000
300
1½
450
2,25
2001
290
2½
725
6,25
2002
315
3½
1102,5
12,25
Jumlah
2.150
610,0
42,00
Untuk mencari nilai a dan b adalah sebagai berikut :
a = 2.150 / 8 = 268,75 dan b = 610 / 42 = 14,52
Persamaan garis liniernya adalah : Y = 268,75 + 14,52 X. Berdasarkan persamaan
tersebut untuk meramalkan penjualan pada tahun 2008 adalah : Y= 268,75 + 14,52
(untuk tahun 2008 nilai X adalah 9½), sehingga : Y = 268,75 + 137,94 = 406,69
artinya penjualan barang “X” pada tahun 2008 diperkirakan sebesar 406.690 unit.
Analisis Common-Size (Persentase Per-Komponen)
Analisis common-size ialah analisis yang disusun dengan menghitung
tiap-tiap rekening dalam laporan laba-rugi dan neraca menjadi proporsi dari
total penjualan (untuk laporan laba-rugi) atau dari total aktiva (untuk
neraca).
Laporan keuangan dalam persentase per-komponen ( Common-size
statement) menyatakan masing-masing posnya dalam satuan persen atas
dasar total kelompoknya, cara penyusunan laporan keuangan ini disebut
teknik analisis common-size dan termasuk metode analisis vertikal.
Suatu neraca yang disusun dalam persentase per-komponen ( Common-size
statement) dapat memberikan informasi sebagai berikut:
1. Komposisi investasi (aktiva) suatu perusahaan dapat memberikan
gambaran tentang posisi relatif aktiva lancar terhadap aktiva tak
lancar.
2. Struktur modal (komposisi pasiva), yang dapat memberikan gambaran
mengenai posisi relatif utang perusahaan terhadap modal sendiri.
Apabila Neraca dalam persentase per-komponen disusun secara komparatif
(misalnya dua tahun berturut-turut), dapat memberikan informasi mengenai
perubahan komposisi, baik komposisi investasi maupun struktur modal.
Laporan laba-rugi yang disusun dalam persentase per-komponen ( Commonsize percentage) dapat menggambarkan distribusi/alokasi setiap Rp 1,00
penjualan kepada masing-masing elemen biaya dan laba . Apabila disusun
secara komparatif, dapat menggambarkan perubahan distribusi tersebut.
Contoh Analisis Common-Size:
PT. BAGAS PERKASA JAYA
Neraca Komparatif dalam Persentase Per-Komponen
Per 31 Desember 2009 dan 2010
(Dalam Ribuan Rupiah)
31 Desember
Common-Size (%)
NERACA
2009
2010
2009
2010
AKTIVA
Aktiva Lancar
Kas
Piutang Dagang
Rp
1.300
Rp
Rp
1.200
Rp
9,29
8,57
7,50
6,25
1.200
Persediaan
Total Aktiva Lancar
Aktiva Tetap
Tanah
Gedung
Mesin
Akumulasi Depresiasi
Rp 2.200
Rp
4.700
1.000
Rp
2.600
Rp
4.800
Rp
2.300
Rp
4.000
Rp
4.000
Rp
3.700
Rp
4.000
Rp
5.000
15,71
16,25
33,57
30,00
16,43
23,13
28,57
25,00
28,57
31,25
Rp(1.000) Rp(1.500)
Rp
9.300
Rp11.200
(7,14)
(9,38)
66,43
70,00
Rp14.00
0
Rp16.00
0
100%
100%
Rp
2.200
Rp
6.000
Rp
7.800
17,86
13,75
32,14
37,50
Modal
Rp
2.500
Rp
4.500
Rp
7.000
50,00
48,75
Total Utang & Modal
Rp14.00
0
Rp16.00
0
100%
100%
Total Aktiva Tetap
Total Aktiva
PASIVA (UTANG &
MODAL)
Utang Lancar
Utang Jangka Panjang
Cara perhitungan persentase per-komponen adalah: Pos-pos di dalam
neraca dikategorikan menjadi dua, yaitu aktiva dan pasiva. Masing-masing
kategori ini (total aktiva dan total pasiva) dinyatakan sebesar 100%,
sedangkan masing-masing pos yang termasuk pada masing-masing kategori
dinyatakan dalam persentase atas dasar total aktiva atau pasiva (kategori).
% Kas = (Saldo Kas/Total Aktiva) x 100% = (Rp 1.300/Rp 14.000) x 100% = 9,92%
⇒ Yang lainnya dihitung dengan cara yang sama.
Dari neraca yang disusun dalam persentase per-komponen tersebut, tampak
bahwa selama dua tahun, telah terjadi perubahan pada komposisi, baik
aktiva (misalnya kas, persediaan) maupun pasiva (misalnya utang jangka
panjang).
PT. BAGAS PERKASA JAYA
Laporan Laba-Rugi Komparatif dalam Persentase Per-Komponen
Per 31 Desember 2009 dan 2010
(Dalam Ribuan Rupiah)
Tahun
Common-Size (%)
LABA-RUGI
2009
2010
2009
2010
Rp
Rp
Penghasilan
150.000
200.000
100%
100%
Harga Pokok
Rp
Penjualan
(50.000)
Rp (60.000)
(33,33)
(30,00)
Laba Kotor
Rp 100.000 Rp 140.000
66,67
70,00
Rp
Biaya Pemasaran
(25.000)
Rp (34.000)
(16,67)
(17,00)
Rp
Biaya Administrasi
(20.000)
Rp (28.000)
(13,33)
(14,00)
Rp
Biaya Bunga
(10.000)
Rp (14.000)
(6,67)
(7,00)
Laba Sebelum Pajak
Rp 45.000 Rp 64.000
30,00
32,00
Rp
Pajak (15%)
(6.750)
Rp (9.600)
(4,50)
(4,80)
Laba Bersih
Rp 38.250 Rp 54.400
25,50
27,20
Cara perhitungan persentase per-komponen adalah: Pos-pos dalam
perhitungan laba-rugi yang dinyatakan dalam persentase per-komponen
atas dasar total penghasilan (total penghasilan dinyatakan sebesar 100%).
% Harga Pokok Penjualan = (Saldo Harga Pokok Penjualan/Total Penghasilan) x 100%
= Rp 60.000/Rp 200.000 x 100%
= 30%
⇒ Yang lainnya dihitung dengan cara yang sama.
Dari perhitungan laba-rugi, tampak bahwa distribusi setiap Rp 1,00
penjualan kepada harga pokok penjualan misalnya mengalami penurunan,
meskipun distribusi untuk biaya lainnya (pemasaran, administrasi, dan
bunga), secara total mengalami kenaikan.
Referensi:
Darminto, Dwi P. 2011. Analisis Laporan Keuangan: Konsep dan Aplikasi.
Edisi Ketiga. Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
Hanafi, Mamduh M. dan Abdul Halim. 2005. Analisis Laporan Keuangan.
Edisi Kedua. Yogyakarta: UPP-AMP YKPN.