1 / 35

ANGGARAN PERUSAHAAN KULIAH 3

ANGGARAN PERUSAHAAN KULIAH 3. NURUL HUDA. TEKNIK FORECASTING PENJUALAN. FORECASTING Suatu cara untuk mengukur atau menaksir kondisi bisnis dimasa mendatang Pengukuran tersebut dapat dilakukan dengan cara Kuantitatif : menggunakan statistik dan matematik

lewis
Télécharger la présentation

ANGGARAN PERUSAHAAN KULIAH 3

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. ANGGARAN PERUSAHAANKULIAH 3 NURUL HUDA

  2. TEKNIK FORECASTING PENJUALAN • FORECASTING Suatu cara untuk mengukur atau menaksir kondisi bisnis dimasa mendatang • Pengukuran tersebut dapat dilakukan dengan cara • Kuantitatif : menggunakan statistik dan matematik • Kualitatif : menggunakan judgment/pendapat

  3. FORECASTING BERDASARKAN PENDAPAT /JUDGMENT METHOD (1) • Pendapat salesman Perkiraan salesman perlu diawasi karena mungkin ada unsur kesengajaan untuk membuat perkiraan yang lebih rendah (under estimate) dengan harapan bila menjual di atas perkiraan akan mendapatkan bonus • Pendapat sales manager pada umunya perkiraan sales manager dapat lebih obyektif karena mempertimbangkan banyak faktor

  4. FORECASTING BERDASARKAN PENDAPAT /JUDGMENT METHOD (2) • Pendapat para ahli biasanya disebut konsultan • Survey konsumen penelitian langsung terhadap konsumen

  5. FORCASTING BERDASARKAN STATISTIK • Pada metode ini unsur subjektivitas ditekan sekecil mungkin, perhitungan didasarkan pada data obyektif baik yang bersifat mikro maupun makro

  6. ANALISIS TERND SEMI AVERAGE (SETENGAH RATA-RATA) • Trend adalah gerakan berjangka panjang dan cenderung menuju ke satu arah menaik atau menurun

  7. PENERAPAN TREND SEMI AVERAGE (1) A n B

  8. PENERAPAN TREND SEMI AVERAGE (2) • Kenaikan trend per tahun /Annual trend increase (ATI) (B-A)/ n = ( 2015,5 – 1912,5)/4 = 25 Sehingga : Y = 1912,5 + 25 X ATAU Y = 2012,5 + 25 X Berdasarkan hal tersebut maka dapat kita perkirakan trend Y2010 = 2012,5 + 25 (4,5) = 2125

  9. Trend

  10. ANALISIS TREND SECARA MATEMATIS (1) • METODE MOMENT Y = a + bXi ∑Y = na + b∑Xi ∑XiYi = a∑Xi + b∑Xi²

  11. ANALISIS TREND SECARA MATEMATIS (2)

  12. ANALISIS TREND SECARA MATEMATIS (3) • 1570 = 8a + 28 b X 5 • 5650 = 28 a + 140 b X 1 7850 = 40 a + 140 b 5650 = 28 a + 140 b – 2200 = 12 a a = 183,3

  13. ANALISIS TREND SECARA MATEMATIS (4) • = 28 (183,3) + 140b 140 b = 5650 – 5133,33 140 b = 516,67 b = 3,69 Sehingga Persamaan trend Y = 183,33 + 3,69 X

  14. ANALISIS TREND SECARA MATEMATIS (4) • Maka penjualan tahun 2010 diperkirakan Y = 183,33 + 3,69 x Y = 183,33 + 3,69 (9) Y = 216,54

  15. METODE LEAST SQUARE (1) • Persamaan Trend Y = a + bX Dimana : a = ∑Y n b = ∑XY ∑X²

  16. METODE LEAST SQUARE (2)

  17. METODE LEAST SQUARE (3) a = ∑Y = 1350 / 7 = 192,86 n b = ∑XY = 60 / 28 = 2,14 ∑X² Sehingga persamaan trend Y = 192,86 + 2,14X Perkiraan Penjualan tahun 2010 Y = 192,86 + 2,14 (5) Y = 203,57

  18. PERSAMAAN KORELASI • Tujuan utama dari analisa korelasi garis lurus adalah untuk mengukur kuatnya hubungan antara dua variabel. Korelasi garis lurus terjadi apabila semua titik hubungan terjadi pada garis lurus.

  19. PERSAMAAN REGRESI (1) Y = a + bX Dimana : b =n ∑XY - ∑X∑Y n∑ X² - (∑X) ² a = ∑Y – b ∑X n

  20. PERSAMAAN REGRESI (2)

  21. PERSAMAAN REGRESI (3) b =15 (133.230) - (520)(3696) 15( 19.338)- (520)² b = 3,89 a = 3696 – 3,89 (520) 15 = 111, 52 Sehingga persamaan regersinya Sales = 111,52 + 3,89 Promosi

  22. JENIS – JENIS KORELASI • Korelasi positif ( searah ) Yaitu apabila suatu variabel Y naik / turun maka variabel lainnya X akan naik / turun • Korelasi negatif ( berlawanan arah ) Yaitu apabila suatu variabel Y naik / turun maka variabel lainnya X akan turun / naik

  23. NILAI KORELASI • Koofesien korelasi akan mempunyai nilai antara –1 < r  1, artinya nilai koefesien korelasi maksimum satu dan tanda positif maupun negatif memperlihatkan jenis hubungannya. Semakin mendekati satu nilai koofesien korelasinya maka hubungan antra variabel tersebut semakin kuat.

  24. RUMUS KORELASI Berdasarkan data Yang ada maka diperoleh hasil : r = 0,916

  25. PERAMALAN DENGAN METODE KHUSUS (1) • Analisis Industri Dengan metode ini dicoba untuk dihubungkan potensi penjualan perusahaan dengan industri pada umumnya.

  26. TAHAPAN DALAM ANALISIS INDUSTRI (1) • Membuat proyeksi demand industri untuk mengetahui prospek perkembangan penjualan industri pada masa akan datang • Menilai posisi perusahaan dalam hubungannya dengan industri (Market Share) • Proyeksi posisi perusahaan (Expected Market Share)

  27. TAHAPAN DALAM ANALISIS INDUSTRI (2) Keterangan : Market Share = (Permintaan Perusahaan/Industri) X 100 %

  28. PERKEMBANGAN PERMINTAAN INDUSTRI (1) Kenaikan =(( Demand 2004 –Demand 2003)/Demand 2003 ) X 100 %

  29. PERKEMBANGAN PERMINTAAN INDUSTRI (2) • Dari trend kenaikan diatas dimisalkan proyeksi pertumbuhan tahun 2009 = 11,5% maka : • Penaksiran/proyeksi permintaan industri tahun 2009 = 11,5%X1550 = 178, 25 (kenaikan) sebagai total tahun 2009 1.550+178,25=1.728,25 unit atau 1.728 unit • Jika market share perusahaan diperkirakan mengalami kenaikan yang sama dengan tahun sebelumnya maka tahun 2009 market share 22% berdasarkan hal ini pula maka:

  30. PERKEMBANGAN PERMINTAAN INDUSTRI (3) • Market share = permintaan perusahaan x 100% permintaan industri • 22% = permintaan perusahaan 1.728 Permintaan perusahaan 2009 = 380,16 unit atau 380 unit

  31. PERAMALAN DENGAN METODE KHUSUS (2) • Analisis produk line Pada umumnya metode ini digunakan untuk peusahaan yang menghasilkan lebih dari satu macam produk. Sehingga harus dibuat forecast secara terpisah.

  32. PERAMALAN DENGAN METODE KHUSUS (3) • Analisis penggunaan akhir Analisis ini digunakan pada perusahaan-perusahaan yang memprodusir barang-barang yang tidak langsung dapat dikonsumsi, melainkan masih memerlukan proses lebih lanjut untuk menjadi produk akhir.

  33. PERAMALAN DENGAN INDEX MUSIM (1)

  34. PERAMALAN DENGAN INDEX MUSIM (2) • Dari angka indeks musiman tersebut maka dapat dibuat forecast penjualan tahun 2009 misalnya sales 2009 diperkirakan 115 maka forescast penjualan :

  35. PERAMALAN DENGAN INDEX MUSIM (3) • Januari = 115 x 107,08% = 10,26 12 • Februari = 115 x 89,87% = 8,61 12 • Maret = 115 x 101,34% = 9,71 12 Dan seterusnya

More Related