“PENGANGGARAN”
PERAMALAN
PENJUALAN PADA PT ASTRA HONDA MOTOR
DENGAN
METODE ANALISIS TREND LINIER DAN METODE REGRESI LINIER SEDERHANA
OLEH :
KELAS
V D
NI LUH JUNIA PURNAMI NIM
: 1417051041
NI
KADEK DWI ARIASTINI NIM : 1417051037
K.
WIDYA PRABAWA NIM :
141705 1291
AKUNTANSI
PROGRAM S1
FAKULTAS
EKONOMI
UNIVERSITAS PENDIDIKAN
GANESHA
SINGARAJA
2016
A. PENGERTIAN
FORECASTING ( PERAMALAN )
Forecasting atau peramalan merupakan
bagian vital bagi setiap organisasi bisnis dan untuk setiap pengambilan
keputusan manajemen yang sangat signifikan. Peramalan menjadi dasar bagi
perencanaan dasar bagi perencanaan jangka panjang perusahaan. Dalam area
fungsional keuangan, peramalan
memberikan dasar dalam menentukan anggaran pengendalian biaya. Pada bagian
pemasaran, peramalan penjualan dibutuhkan untuk merencanakan produk baru, kompensasi
tenaga penjual, dan beberapa keputusan penting lainnya.
Dalam melakukan analisa ekonomi atau
analisa kegiatan usaha perusahaan, haruslah diperkirakan apa yang akan terjadi
dalam bidang ekonomi atau dalam dunia usaha pada masa yang akan dating.
Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan dating
yang sering kita kenal dengan peramalan ( forecasting ).
A. PEMILIHAN TEKNIK DAN METODE
PERAMALAN
a. Trend Linear
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.
|
Garis trend dapat berupa garis lurus (linear), dapat
juga berupa bukan garis lurus (tan-linear). Persamaan trend linear memiliki
persamaan yang secara umum dapat dinyatakan sebagai berikut
Dimana : Y = Variabel terikat
X = variable bebas (dalam hal ini, x= waktu)
a = intersep Y merupakan bilangan konstan
b = slop atau arah garis trend
ada 4 metode yang biasa digunakan
untuk menyusun atau menentukan trend linear yaitu:
1. Metode
bebas (Free hand Method)
2. Metode
setengah rata-rata (semi average method)
3. Metode
rata-rata bergerak (moving average method)
4. Metode
kuadrat terkecil (least squares method)
- Contoh Perhitungan
Metode Trend Linier Kuadrat Terkecil
Dalam hal ini penulis
menggunakan trend linear dengan metode kuadrat terkecil (least squares
method).
Data Penjualan PT
Astra Honda Motor
Bulan Januari-Juli
2016
|
||||
|
Bulan
|
penjualan (unit/Y)
|
x
|
Xy
|
X2
|
|
Januari
|
287,776
|
-3
|
-863,328
|
9
|
|
februari
|
362,668
|
-2
|
-725,336
|
4
|
|
Maret
|
440,771
|
-1
|
-440,771
|
1
|
|
April
|
348,626
|
0
|
0
|
0
|
|
Mei
|
339,128
|
1
|
339,128
|
1
|
|
Juni
|
380,019
|
2
|
760,038
|
4
|
|
Juli
|
203,659
|
3
|
610,977
|
9
|
|
Total
|
2,362,647
|
|
-319,292
|
28
|
Untuk mencari nilai a dan b adalah sebagai berikut:
a =
2.362.647/7 =337.521
b = -319.292/28 =- 11.403,29
Persamaan garis liniernya adalah Y= 337.521-11.403,29X dengan menggunakan
persamaan tersebut, dapat diramalkan penjualan bulan Agustus adalah Y=
337.521-11.403,29 (untuk bulan Agustus nilai x adalah 5) sehingga Y =
337.521-11.403,29(5)
=
337.521-57.016,45 = 280.504,55
dibulatkan menjadi 280.505
Prediksi
untuk bulan Oktober, nilai x = 7, sehingga
Y= 337.521-11.403,29 (7)
Y= 337.521 - 79.823,03 = 257.697,97 dibulatkan
menjadi 257.698
c.
Pengertian
Regresi
Pengertian regresi dapat berasal dari
berbagai sumber, namun secara umum regresi memiliki arti yaitu untuk menaksir
atau meramalkan nilai satu variable berdasarkan variable lain yang nilainya
telah diketahui dan kedua variable tersebut memiliki hubungan fungsional atau
sebab akibat satu dengan yang lainnya. Dalam bidang ekonomi dan bisnis
misalnya, jumlah modal mempengaruhi jumlah produksi, suku bunga mempengaruhi
jumlah investasi, biaya iklan mempengaruhi nilai penjualan, dan lain
sebagainya. Dari contoh tersebut memperlihatkan sebab akibat antara dua
variable.
Dalam bahasa matematis modal, tingkat
suku bunga, biaya iklan dan tingkat pendapatan disebut variable bebas ( variable
yang mempengaruhi ) dan umumnya disimbolkan dengan X. Sedangkan jumlah
produksi, biaya investasi, nilai pejualan dan konsumsi disebut variable teriat
( variable yang dipengaruhi ), atau variable yang nilainya ditentukan oleh
nilai variable X, dan umumnya disimbolkan dengan Y.
d.
Metode
Regresi Linier Sederhana
Secara umum regresi adalah suatu metode
untuk meramalkan nilai harapan yang bersyarat. Regresi linier sederhana adalah
suatu persamaan regresi dimana peubah bebasnya berbentuk scalar.
Model regresi linier sederhana dapat dinyatakan
dalam persamaan :
a = 
-b
-b
|
e.
Interpretasi Terhadap Nilai Koefsien Regresi
Tanda positif
atau negative dari nilai koefisiensi regresi bukanlah menyatakan tanda aljabar,
melainkan menyatakan arah hubungan atau lebih tegasnya menyatakan pengaruh
variable bebas X terhadap variable terikat Y. Nilai b yang positif menyatakan
bahwa variable bebas X berpengaruh positif terhadap nilai terikat Y. Sedangkan
nilai b yang negative ( b dengan tanda negative ) menyatakan bahwa variable
bebas X berpengaruh negative terhadap nilai variable terikat Y.
- Contoh Perhitungan
Metode Regresi Linier Sederhana
Data Hipotesis
|
BIAYA IKLAN (X)
|
200
|
250
|
500
|
230
|
210
|
270
|
185
|
|
PENJUALAN (Y)
|
287,776
|
362,668
|
440,171
|
348,626
|
339,128
|
380,019
|
203,659
|
Keterangan
:
Biaya
Iklan : Miliar
Penjualan : Unit
Perhitungan
Untuk Persamaan Regresi
Dari Tabel dapat diketahui :
Maka dan didapat dari :
dan didapat dari :
= 
= 
Dengan demikian, dapat dihitung koefisien regresi b, sebagai
berikut :
Atau
Selanjutnya
konstanta a dapat dihitung :
a = -b
-b
= 337.435,29 – 532,06(263,57)
= 337.435,29 – 140.234 = 197.201,29
Jadi,
persamaan regresinya : = 197.201,29+ 140.234X
= 197.201,29+ 140.234X
Interpretasi terhadap nilai
koefisien regresi b.
Dari persamaan regresi tersebut,
dapat diketahui nilai b = 140.234. Nilai b = 140.234, memiliki arti bahwa
setiap kenaikan biaya iklan sebesar Satu Miliar (1M), maka Penjualan akan
meningkat sebesar 140.234 unit atau, setiap penurunan biaya iklan sebesar satu
miliar (1M), maka penjualan menurun sebesar 140.234 unit.
Contoh!
Menaksir Penjualan PT. Astra Honda
Motor yang memiliki biaya Iklan sebesar 1000 (1 Triliun). Berdasarkan persamaan
regresi tersebut, dapat ditaksir sebagai berikut :
= 197.201,29+ 140.234X
Untuk X = 1000 à = 197.201,29+ 140.234(1000)
= 197.201,29+ 140.234(1000)
= 197.201,29 + 140.234.000
= 140.431.201,29
Jadi, Penjualan PT. Astra Honda
Motor yang biaya iklannya sebesar 1000(1 Triliun) ditaksir sebesar 140.431.201
Unit
DAFTAR PUSTAKA
Samryn,L.M.
2013. Akuntansi Manajemen. Edisi Revisi.
Jakarta: Kencana Prenadamedia Group
Shim, jae K. joel G.Siegel. 2001. Budgeting: pedoman lengkap langkah-langkah penganggaran,
Jakarta: Erlangga
Wirawan, Nata.2012.Statistika Ekonomi dan Bisnis (Statistika Deskriptif),
Edisi ketiga. Keraras
Emas
Denpasar
Belum ada tanggapan untuk "PERAMALAN PENJUALAN PADA PT ASTRA HONDA MOTOR DENGAN METODE ANALISIS TREND LINIER DAN METODE REGRESI LINIER SEDERHANA"
Post a Comment