Ramalan Penjualan 1. PENGERTIAN Ada beberapa pengertian ...€¦ · PENGERTIAN Ada beberapa pengertian mengenai Peramalan Penjualan diantaranya : a) ... · Menurut Winardi (1991,

Penganggaran Bisnis Pert 2 Yuanita Levany, SE., M.Si, Ak, CA

1

Ramalan Penjualan

1. PENGERTIAN Ada beberapa pengertian mengenai Peramalan Penjualan diantaranya :

a) SECARA UMUM

· Peramalan penjualan adalah perkiraan atau proyeksi secara teknis permintaan konsumen

potensial untuk suatu waktu tertentu dengan berbagai asumsi.

· Peramalan Penjualan adalah perkiraan mengenai sesuatu yang belum terjadi.

· Peramalan Penjualan adalah Budget adalah budget yang berisi taksiran-taksiran tentang

kegiatan-kegiatan perusahaan dalam jangka waktu tetentu yang akan datang, serta berisi taksiran-

taksiran tentang keadaan atau posisi financial perusahaan pada suatu saat yang akan datang.

b) MENURUT PARA AHLI

· L.E.ORWICK : Ramalan Penjualan adalah suatu teknik proyeksi tentang tingkat permintaan

konsumen potensial pada suatu periode tertentu dengan menggunakan berbagai asumsi tertentu

juga, yakni sesuatunya berjalan seperti masa lalu.

· Menurut M. Nafarin dalam buku dengan judul “Penganggaran Perusahaan” menyatakan

bahwa Ramalan Penjualan adalah perkiraan penjualan pada waktu yang akan datang dalam

keadaan tertentu dan dibuat berdasarkan data-data yang pernah terjadi dan atau mungkin akan

terjadi.

· Menurut Winardi (1991, 220) definisi ramalan penjualan adalah Suatu Perkiraan tentang

penjualan selama sebuah periode masa yang akan datang, yang ditetapkan perkiraan mana

dikaitkan dengan sebuah rencana pemasaran yang disusulkan, dan yang berisikan sejumlah

kekuatan-¬kekuatan yang tidak dikuasai serta kekuatan-kekuatan kompetitif.


2

2. Cara Menentukan Sales Forecast

Sales Forecast atau perkiraan penjualan merupakan perkiraan jumlah barang atau jasa yang

dapat Anda jual sesuai dengan perkiraan periode, biaya barang dan jasa, serta perkiraan

keuntungan yang akan diperoleh.

Biasanya untuk menentukan ramalan penjualan, dibutuhkan beberapa hal berikut ini:

Membuat daftar barang dan jasa yang akan dijual

Perkiraan jumlah yang akan dijual dari masing-masing barang atau jasa yang ditawarkan

Harga satuan masing-masing, harga total, dan grand total

Daftar lain dibuat dengan perkiraan biaya setiap barang atau jasa dan biaya total

Dengan melakukan pengurangan total biaya dari total penjualan akan memberikan perkiraan

keuntungan untuk periode perkiraan

3. Faktor yang Mempengaruhi Sales Forecasting Seperti yang sudah disebutkan sebelumnya bahwa terdapat beberapa faktor yang

mempengaruhi Sales Forecasting yang penting untuk diperhatikan.

1. Kondisi Ekonomi Pada saat membuat ramalan penjualan atau Sales Forecasting, Anda harus jeli melihat keadaan

ekonomi yang sedang terjadi dan memperkirakan apakah kondisi ekonomi tersebut akan

mempengaruhi penjualan produk Anda.

Anda perlu melakukan riset untuk mendapatkan beberapa data yang dibutuhkan, diantaranya

seperti berikut dibawah ini. Ramalan penjualan yang Anda buat harus mencakup perkiraan

persentase pertumbuhan atau penyusutan yang terjadi di pasar.

Apakah ekonomi melambat?

Apakah pasar bagi produk atau jasa yang ditawarkan oleh bisnis Anda mengalami

pertumbuhan atau penurunan?

Apakah ada semakin banyak pesaing yang memasuki pasar?

Apakah Anda cenderung mendapatkan atau kehilangan pelanggan utama Anda?

2. Produk atau Jasa yang Ditawarkan Sangatlah penting bagi Anda untuk mengetahui bagaimana produk atau jasa yang ditawarkan

oleh bisnis Anda diterima di kalangan masyarakat. Perhatikan dengan baik apakan yang Anda

jual menaikan jumlah pelanggan atau apakah jasa yang Anda tawarkan memenuhi ekspektasi.

Selain itu juga Anda perlu memperhatikan harga yang Anda terapkan pada produk atau jasa

yang ditawarkan kepada konsumen.

3. Strategi Pemasaran yang Dilakukan Menentukan strategi pemasaran yang tepat juga merupakan hal yang penting untuk dilakukan

agar dapat mengoptimalkan penjualan bisnis Anda. Untuk dapat membuat strategi pemasaran

yang baik, Anda bisa melakukan survei terhadap kegiatan pemasaran yang telah dilakukan

dengan melihat hasil atau dampak yang dihasilkan oleh kegiatan tersebut.


3

4. Perubahan Peraturan Pemerintah Terkadang perubahan peraturan yang ditetapkan oleh pemerintah dapat mempengaruhi bisnis

Anda terutama dalam hal ramalan penjualan baik secara positif maupun negatif.

5. Membuat Sales Forecasting Pembuatan ramalan penjualan untuk perusahaan yang sudah berjalan cukup lama tidak akan

mengalami kesulitan yang berarti. Hal ini dikarenakan pada umumnya perusahaan yang sudah

mapan telah memiliki perkiraan penjualan awal di masa lalu. Perusahaan yang telah mapan

biasanya hanya perlu memperhatikan para pelanggan yang sudah menjadi pembeli tetap agar

ramalan penjualan dapat terus efektif.

Berbeda dengan perusahaan yang telah lama berjalan, pembuatan ramalan penjualan akan sulit

bagi bisnis baru dikarenakan ketidaktersediaannya riwayat penjualan di masa sebelumnya.

Maka pemilik bisnis baru harus melakukan riset terhadap target pasar, memperhatikan pesaing

yang berpotensi mengancam bisnisnya, dan area tempat bisnis beroperasi agar dapat

menentukan strategi pemasaran seperti apa yang bisa diterapkan untuk menarik pelanggan.

Saat Anda meramalkan penjualan bisnis Anda, hal pertama yang harus dilakukan adalah

mencari tahu untuk apa Anda membuat perkiraan penjualan tersebut. Banyak pemilik bisnis

baru sering melakukan kesalahan dimana mereka melakukan metode ramalan penjualan dengan

cara ‘dari atas ke bawah’. Apa maksudnya? Ini artinya adalah para pemilik bisnis baru tersebu t

mengetahui ukuran total pasar yang ditangani, namun memutuskan mendapatkan persentase

kecil dari total pasar tersebut.

Misalnya, pada tahun 2015, lebih dari 1,4 miliar smartphone terjual di seluruh dunia. Angka

ini tentu sangat menggoda bagi pemilik bisnis baru dengan mengatakan bahwa mereka akan

mendapatkan 1 persen dari total pasar tersebut. Lagipula, 1 persen adalah jumlah yang sangat

kecil, dan pasti dapat dicapai.

Masalahnya adalah perkiraan seperti ini tidak didasarkan pada realitas apa pun. Tentu,

sepertinya itu bisa dipercaya di awal, tetapi sebagai pemilik bisnis baru, Anda harus menggali

lebih dalam. Apa yang mendorong penjualan tersebut? Bagaimana orang mencari tahu tentang

perusahaan smartphone baru ini? Dari orang-orang yang mengetahui tentang perusahaan baru

ini, berapa banyak yang akan dibeli?

Jadi, alih-alih membuat ramalan penjualan dengan metode "dari atas ke bawah," lakukanlah

ramalan penjualan "dari bawah ke atas". Perkiraan dari bawah ke atas merupakan ramalan

penjualan yang jauh lebih berdasar. Mulailah dengan memikirkan berapa banyak pelanggan

potensial yang dapat Anda targetkan. Hal ini bisa dilakukan melalui iklan, telemarketing, atau

metode pemasaran lainnya. Ini adalah bagian dari 1 persen pasar Anda yang secara realistis

akan Anda jangkau, terutama dalam beberapa tahun pertama bisnis Anda. Singkat kata, ini

adalah target pasar Anda. Lakukanlah riset mendalam dengan calon pelanggan Anda sebelum

membuat ramalan penjualan.


4

Seberapa Jauh Ramalan Penjualan (Sales Forecasting) harus Dibuat? Sangat disarankan bagi Anda untuk membuat ramalan penjualan untuk 12 bulan atau 1 tahun,

dan lakukan hal tersebut setiap tahunnya hingga 3 sampai 5 tahun ke depan.

Semakin jauh ramalan penjualan yang dibuat ke masa depan, semakin sedikit Anda akan tahu

dan semakin sedikit manfaatnya bagi Anda. Lagi pula, dunia akan berubah, bisnis Anda akan

berubah, dan Anda akan memperbarui ramalan Anda untuk mencerminkan perubahan tersebut.

Perlu diingat bahwa terkadang ramalan penjualan pun bisa salah, dan hal tersebut wajar dalam

dunia bisnis. Ramalan penjualan yang dibuat merupakan perkiraan perhitungan terbaik yang

dapat Anda lakukan tentang apa yang akan terjadi di masa depan. Secara perlahan, Anda akan

mempelajari lebih dalam mengenai bisnis dan pelanggan Anda sehingga nantinya pembuatan

ramalan penjualan dapat disesuaikan dan akan menjadi lebih mudah.

Tujuan Peramalan Penjualan

Tujuan Ramalan Penjualan yaitu untuk asumsi yang digunakan dalam kegiatan

perencanaan,Karena asumsi mempunyai pengaruh terhadap ketepatan peramala yang dibuat.Dan

Ramalan juga bertujuan untuk pengembangan sistem kontrol keuangan jangka pendek.

Tahap-tahap Peramalan Penjualan

Tahap-tahap peramalan penjualan dapat dibagi atas beberapa analisa sebagai berikut:

Analisa penjualan

Analisa penjualan pada masa yang lalu, merupakan analisa bulanan, kuartalan, tahunan ataupun

triwulan dan panca tahunan, yang berhubungan dengan analisa produk, daerah pemasaran,

langganan maupun pesanan atas barang-barang. Analisa penjualan adalah suatu analisa tentang

penjualan yang berhubungan erat dengan daerah pemasaran, produk, langganan, pesanan dan

lain-lain.

Analisa pasar

Analisa pasar sangat penting sekali mengingat taksiran permintaan ataupun potensi penjualan,

dengan cara menentukan porsi pasar suatu barang tertentu. Analisa pasar jangka panjang dan

jangka pendek diadakan melalui peramalan penjualan dengan mempelajari potensi permintaan.

Selain itu beberapa segi yang perlu dianalisa dalam penelitian pemasaran antara lain adalah

peramalan penjualan, cara- cara pemasaran, peranan reklame dan promosi, penentuan lokasi

perusahaan, penelitian selera konsumen, analisa produk dan penentuan harga jual.

Analisa fungsi produksi

Analisa fungsi produksi merupakan kemampuan manajemen dalam pengalihan faktor-faktor

produksi yang tersedia menjadi produksi sehingga tersedianya kuantitas penjualan tergantung

kepada kuantitas produksi yang akan dihasilkan sesuai dengan faktor-faktor produksi yang

tersedia.

Metode Peramalan Penjualan


5

1) Ramalan Kualitatif

a. Metode Pendapat Para Tenaga Penjualan Menekankan pertimbangan dan keahlian dari para tenaga penjualan. Metode ini sering digunakan

oleh perusahaan kecil dan perusahaan yang menghasilkan sedikit produk.

Kelebihan dari metode pendapat para tenaga penjualan adalah:

1. Menanamkan tanggung jawab dan rasa memiliki terhadap perusahaan;

2. Ramalan dibuat oleh individu yang terdekat dengan pelanggan;

3. Rencana awalnya disetujui oleh orang yang bertanggung jawab untuk tercapainya target

penjualan

Sedangkan, kekurangan dari metode pendapat para tenaga penjualan yaitu:

1. Tenaga penjualan bisa menjadi terlalu optimis maupun terlalu pesimis dalam meramalkan

target penjualan;

2. Terdapat kemungkinan variabel sebab akibat yang luas tidak mendapat perhatian yang cukup

sehingga evaluasi potensi pasar menjadi tidak layak;

3. Metode ini terbatas pada ramalan taktis jangka pendek.

b. Metode Pendapat Para Manajer Divisi Metode ini menekankan pertanggungjawaban dari manajer penjualan daerah atau produk.

Metode ini dapat digunakan oleh perusahaan dari berbagai ukuran/skala. Metode ini baik

digunakan untuk membuat ramalan jualan jangka pendek serta berguna dalam situasi jumlah

pelanggan terbatas. Sayangnya, metode ini kurang dapat memaksimalkan laba jangka panjang.

c. Metode Pendapat Juri dari Eksekutif Metode ini menyajikan pertimbangan kombinasi atau pendapat dari eksekutif tingkat atas dalam

perusahaan tersebut. Metode ini dapat digunakan oleh perusahaan kecil dan menengah. Metode

ini mempunyai kelebihan yaitu sederhana, langsung dan ekonomis. Namun perlu diperhatikan

bahwa metode ini memerlukan pengalaman khusus dan pengetahuan yang luas. Kekurangan lain

dari metode ini adalah hasil ramalan yang kurang ilmiah.

d. Metode Pendapat Para Pakar Metode ini menggunakan pertimbangan dari orang yang berpengalaman dan ahli di bidang

penjualan untuk meramalkan jualan. Metode ini mudah dilakukan namun hasilnya cenderung

bersifat subyektif.

e. Metode Pendapat dari Survey Konsumen Metode ini diperoleh dari hasil survey yang dilakukan terhadap individu, rumah tangga,

perusahaan, departemen, negara, atau organisasi tertentu. Kelebihan metode adalah hasilnya

bersifat obyektif, akan tetapi hasil tersebut hanya merupakan taksiran mengingat yang diteliti

hanya sampel dari keseluruhan target konsumen. Sampel adalah sebagian anggota populasi yang

dapat mewakili keseluruhan populasi (dalam hal jualan berarti sebagian konsumen yang

mewakili sekumpulan konsumen). Sampel Acak (random sampling) adalah sampel yang diambil

dari populasi dengan peluang yang sama. Penyampelan (sampling) adalah proses pemilihan

sejumlah unsur dari populasi dengan cara mempelajari dan memahami sifatnya sehingga dapat

ditaksir sifat dari populasi.


6

2) Ramalan Kuantitatif Dalam buku penganggaran perusahaan, ramalan yang dibuat secara kuantitatif dapat

menggunakan analisis lini produk, metode distribusi probabilitas, analisis tren, dan analisis

regresi.

a. Analisis Lini Produk Analisis ini berkaitan dengan keputusan mengenai jalur produk baru yang akan diperkenalkan,

jalur produk lama yang akan dihapus, serta inovasi dan produk campuran. Produk campuran

merupakan hubungan volume antara dua produk atau lebih.

b. Metode distribusi probabilitas Metode ini dapat digunakan untuk meramalkan jualan dengan cara menaksir variasi produk yang

akan dijual, kemudian memilih angka tertentu untuk membuat kelas interval dan selanjutnya titik

tengah dari kelas interval tersebut dipilih sebagai nilai kelas interval masing-masing. Langkah

berikutnya adalah membuat probabilitas atas masing-masing nilai kelas interval dan mengalikan

probabilitas tersebut sehingga memperoleh nilai tertimbang (terbobot). Jumlah keseluruhan nilai

tertimbang merupakan jualan yang diramalkan. Kelebihan metode ini adalah adanya nilai

tunggal dari nilai yang diharapkan serta kemudahan dalam mendistribusikan probabilitas. Akan

tetapi, metode ini bergantung pada semata-mata pada taksiran manajemen dalam menentukan

besarnya nilai probabilitas.

Contoh distribusi probabilitas:

Jualan (unit) Probabilitas Nilai Tertimbang (unit)

1.000 10% 100

5.000 20% 1.000

9.000 35% 3.150

13.000 30% 3.900

17.000 5% 850

Ramalan 100% 9.000

c. Analisis Tren Analisis Tren merupakan salah satu metode statistik yang mudah digunakan dalam meramalkan

(jualan). Tren menurut Nafarin (2008: 100) merupakan gerakan lamban berjangka panjang yang

menuju ke suatu arah baik menaik atau menurun dalam suatu periode. Analisis tren terdiri atas

tren garis lurus atau linear (yang terdiri atas metode kuadrat terkecil dan metode momen) dan

tren bukan garis lurus (tren parabola kuadrat dan tren eksponensial (algoritma).

1. Analisis tren garis lurus

adalah suatu tren yang diramalkan naik atau turun secara garis lurus. Analisis tren garis lurus

terdiri atas metode kuadrat terkecil dan metode momen. Ramalan dengan metode kuadrat terkecil

menurut Nafarin (2008: 101) dapat menggunakan rumus:


7

Y= a + bX

dengan syarat ∑ X=0 dan a = (∑ Y)/n serta b = (∑ XY)/(∑ X 2 )

Keterangan:

X = Variabel bebas b= Koefisien arah regresi

Y= Variabel Terikat n= Banyaknya data

a= Konstanta

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 =(ΣYx)/ΣX2

Metode Least Square (kuadrat terkecil) Metode ini paling sering digunakan untuk meramalkan

y,karena perhitungannya lebih teliti. Rumus Mencari persamaan garis trend Y’ = α+bx, α =

(∑У)/n b =(∑Уx)/ ∑x^2 Untuk melakukan perhitungan diperlukan nilai variabel waktu (x),

jumlah nilai variable waktu adalah nol atau ∑x=0.

1 Untuk n ganjil maka n= 2k+1 X k+1=0

Jarak antara 2 waktu diberi nilai satu satuan

Diatas 0 diberi tanda negatif ( - )

Dibawahnya diberi tanda positif ( + )

2 Untuk n genap maka n =2k X1/2 [k+(k+1)]=0

- Jarak antara 2 waktu diberi nilai dua satuan

- Diatas 0 diberi tanda negatif ( - )

- Dibawahnya diberi tanda positif ( + )


8

Contoh Kasus Data Ganjil :

Tabel : Volume Penjualan Buku “X” (dalam 000 unit) Tahun 1995 sampai dengan 2003

Tahun Penjualan (Y) X XY X2

1995 200 - 4 - 800 16

1996 245 - 3 - 735 9

1997 240 - 2 - 480 4

1998 275 - 1 - 275 1

1999 285 0 0 0

2000 300 1 300 1

2001 290 2 580 4

2002 315 3 945 9

2003 310 4 1240 16

Jumlah 2460 0 775 60

Untuk mencari nilai a dan b adalah sebagai berikut :

a = 2.460 / 9 = 273,33

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 Buku “X” (dalam 000 unit) Tahun 1995 sampai dengan 2002

Tahun Penjualan (Y) X XY X2

1995 200 - 7 - 1400 49

1996 245 - 5 - 1225 25

1997 240 - 3 - 720 9

1998 275 - 1 - 275 1

1999 285 1 285 1

2000 300 3 900 9

2001 290 5 1450 25

2002 315 7 2205 49

Jumlah 2150 0 1220 168

Untuk mencari nilai a dan b adalah sebagai berikut :

a = 2.150 / 8 = 268,75

b = 1.220 / 168 = 7,26

Persamaan garis liniernya adalah : Y = 268,75 + 7,26 X


9

Dengan menggunakan persamaan tersebut, dapat diramalkan 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.

Sedangkan ramalan dengan metode momen dapat dihitung dengan rumus yang dipaparkan oleh

Nafarin (2008: 102) adalah sebagai berikut:

Y= a + bX

∑ Y = n a + b ∑ X

∑ X Y = a ∑ X + b ∑ X2

Keterangan:

X = Variabel bebas b= Koefisien arah regresi

Y= Variabel Terikat n= Banyaknya data

a= Konstanta

Metode trend moment menggunakan cara-cara perhitungan statistika dan matematika tertentu

untuk mengetahui fungsi garis lurus sebagai pengganti garis patah-patah yang dibentuk oleh data

historis perusahaan. Dengan demikian pengaruh unsur-unsur subyektif dapat dihindarkan.

Prinsip-prinsip pengerjaan metode trend moment adalah sebagai berikut:

a. Barang tahan lama minimal satu tahun.

b. Barang yang selalu diperlukan, misalnya sembako.

c. Kegiatan usaha sudah berjalan minimal dua tahun, digunakan sebagai data penjualan tahun

yang lalu.

d. Jumlah data tahun lalu baik tahun ganjil maupun genap tetap diurut dari 0, 1, 2, 3,…

dst pada kolom x.

Rumus metode trend moment:

I. Y= a + bx

II. ∑ y= n.a + b.∑ x

III. ∑ xy= a. ∑ x + b. ∑ x2

Contoh soal:

Sebuah perusahaan yang bergerak dalam penyediaan minuman air gallon ingin membuat forecast

penjualan minuman air gallon untuk beberapa tahun mendatang didaerah Singkawang, dengan

menggambarkan garis trend data penjualan tahun yang lalu adalah sebagai berikut:

Hitunglah forecast penjualan

dengan metode trend moment!

Tahun Penjualan

Y

2005

2006

2007

2008

2009

130.000

145.000

150.000

165.000

170.000


10

Jawab:

II. ∑ y= n.a + b.∑ x

760.000= 5a + 10b

III. ∑ xy= a. ∑ x + b. ∑ x2

1.620.000= 10a + 30b

Dibuat persamaan menjadi:

760.000= 5a + 10b x 2 1.520.000= 10a + 20b

1.620.000= 10a + 30b x 1 1.620.000= 10a + 30b -

-100.000= -10b

b = 10.000

760.000= 5a + 10b

760.000= 5a + 10 (10.000)

760.000= 5a + 100.000

660.000= 5a

a = 132.000

Y= 132.000 + 10.000x

Maka nilai trend tiap tahun sampai tahun 2011 dapat dihitung sebagai berikut:

2005 Y= 132.000 + 10.000 ( 0 ) = 132.000

2006 Y= 132.000 + 10.000 ( 1 ) = 142.000

2007 Y= 132.000 + 10.000 ( 2 ) = 152.000

2008 Y= 132.000 + 10.000 ( 3 ) = 162.000

2009 Y= 132.000 + 10.000 ( 4 ) = 172.000

2010 Y= 132.000 + 10.000 ( 5 ) = 182.000

2011 Y= 132.000 + 10.000 ( 6 ) = 192.000

1.134.000

2. Analisis tren bukan garis lurus dapat menggunakan dua metode yakni tren parabola kuadrat

dan tren eksponensial. Tren parabola kuadrat menurut Nafarin (2008, 104) disebut juga sebagai

tren garis lengkung atau parabola yang terdiri atas tren parabola kuadrat dan tren parabola kubik.

Tahun x Penjualan

xy x2 y

2001

2002

2003

2004

2005

0

1

2

3

4

130.000

145.000

150.000

165.000

170.000

0

145.000

300.000

495.000

680.000

0

1

4

9

16

∑ 10 760.000 1.620.000 30


11

Sedangkan tren eksponensial menurut Nafarin (2008: 105) disebut sebagai tren logaritma atau

tren pertumbuhan yang nilai variabel bebas (X) nya naik secara berlipat ganda.

Standar Kesalahan Peramalan (SKP) Standar Kesalahan Peramalan (SKP) digunakan untuk menentukan metode tren yang paling

sesuai dalam membuat suatu ramalan jualan. Semakin kecil nilai SKP menunjukkan bahwa

ramalan yang disusun semakin mendekati kesesuaian. Adapun rumus SKP adalah sebagai

berikut:

SKP=√(∑ (X-Y)2 ∶n-2)

X = Jualan nyata

Y = Ramalan Jualan

n = jumlah data yang dianalisis

2 = 2 derajat kebebasan hilang karena dua parameter populasi sedang

diramalkan dengan nilai sampel data (a dan b)

d. Analisis Regresi Analisis regresi juga termasuk dalam metode statistik untuk meramalkan (jualan). Analisis

regresi terdiri atas regresi sederhana dan regresi berganda. Analisis regresi merupakan analisis

antara variable terikat (Y) dengan variable bebas (X). Variabel bebas yang mempengaruhi

variabel terikat digunakan untuk meramalkan variable terikat. Analisis regresi terdiri dari analisis

regresi sederhana (apabila variabel bebasnya hanya satu) dan regresi berganda (apabila variabel

bebasnya lebih dari satu).

1. Analisis Regresi Sederhana Analisis ini digunakan untuk menganalisis satu variabel terikat (Y) dengan menggunakan satu

variabel bebas (X). Variabel bebas yang dipilih adalah yang mempunyai hubungan (korelasi)

dengan variabel terikat. Untuk mengetahui bahwa variabel bebas (X) yang dipilih mempunyai

korelasi dengan variabel terikat (Y) dapat digunakan analisis korelasi.

Analisis Korelasi Analisis yang digunakan untuk mengetahui hubungan sebab akibat antara beberapa

variabel. Perubahan variabel terikat ditentukan oleh faktor lain (bisa satu faktor atau

lebih). Jika faktor lain hanya berjumlah satu faktor maka bisa menggunakan analisis

regresi sederhana namun bila faktor lain lebih dari satu berarti variabel bebasnya

berganda dan menggunakan analisis regresi berganda.

Hubungan antara kedua variabel dapat diketahui setelah memasukan data dan melakukan

perhitungan rumus diatas. Hubungan itu di uji dengan koefisien korelasi. Koefisien

korelasi menunjukkan angka paling kecil -1 dan paling besar +1. Bila koefisien korelasi

mendekati satu berarti pengaruh variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y) adalah

besar. Tidak peduli apakah koefisien korelasi tersebut positif atau negatif. Apabila

korelasi tersebut positif berarti semakin besar X dan semakin kecil Y atau semakin kecil

X dan semakin besar Y. Jika koefisien korelasi mendekati nol berarti pengaruh dari


12

variabel tersebut kecil sekali (tidak berpengaruh). Guilford (1956, 145) mengemukakan

pengaruh korelasi seperti tampak pada tabel berikut:

Koefisien Korelasi (R) Tafsiran

<0,20 Sangat lemah, dapat diabaikan

0,20 – 0,40 Lemah

0,40 – 0,70 Cukup

0,70 – 0,90 Kuat

0,90 – 1,00 Sangat Kuat

Koefisien Determinan Koefisien Determinan (R2) merupakan nilai terpenting karena

koefisien determinan menggambarkan seberapa jauh variabilitas Y dipengaruhi oleh

variabilitas X. Koefisien determinan bila diakarkan akan menjadi koefisien korelasi dan

koefisien korelasi (R) bila dikuadratkan akan menjadi koefisien determinan (R2).

2. Analisis Regresi Berganda

Teknik Regresi Sederhana hanya mampu menganalisis satu variabel terikat dan satu variabel

bebas. Dalam dunia nyata variabel bebas tidak hanya satu, tetapi lebih dari satu. Oleh karena itu

diperlukan analisis regresi yang mampu menjelaskan hubungan antara variabel terikat

(dependen) dengan variabel bebas (independen) yang lebih dari satu, yaitu analisis regresi

berganda.

Hubungan Peramalan dengan Perencanaan

• Peramalan bukan merupakan rencana. Peramalan adalah tentang apa yang akan terjadi

pada waktu yang akan datang sedang rencana merupakan penentuan apa yang akan

dilakukan pada waktu yang akan datang.

• Peramalan penjualan menjadi suatu alat yang dapat mempengaruhi manajer dalam

membuat perencanaan penjualan.Dalam rencana penjualan,perusahaan memasukkan

keputusan manajemen berdasar hasil ramalan,masukkan lain dan kebijakan manajemen

tentang hal-hal yang berkaitan (contoh volume penjualan, harga,usaha

penjualan,produksi,dan biaya-biaya)

Sumber:

1. http://rony16anjani.blogspot.com/2017/03/materi-peramalan-penjualan-proyeksi.html

2. http://titisyolla97.blogspot.com/2017/10/ramalan-penjualan-pengertianmetodetujuan.html

3. https://ukirama.com/en/blogs/kenali-istilah-ramalan-penjualan-sales-forecast-dan-cara-

meningkatkan-sales-forecast-bisnis

4. https://www.dictio.id/t/bagaimana-cara-melakukan-peramalan-penjualan/13613

5. http://aneukrantau30.blogspot.com/2013/04/metode-trend-moment.html

6. http://imogiri.blogspot.com/2013/01/metode-kuadrat-kecil-least-square-method.html

http://rony16anjani.blogspot.com/2017/03/materi-peramalan-penjualan-proyeksi.html

http://titisyolla97.blogspot.com/2017/10/ramalan-penjualan-pengertianmetodetujuan.html

https://ukirama.com/en/blogs/kenali-istilah-ramalan-penjualan-sales-forecast-dan-cara-meningkatkan-sales-forecast-bisnis

https://ukirama.com/en/blogs/kenali-istilah-ramalan-penjualan-sales-forecast-dan-cara-meningkatkan-sales-forecast-bisnis

https://www.dictio.id/t/bagaimana-cara-melakukan-peramalan-penjualan/13613

http://aneukrantau30.blogspot.com/2013/04/metode-trend-moment.html

http://imogiri.blogspot.com/2013/01/metode-kuadrat-kecil-least-square-method.html

Ramalan Penjualan 1. PENGERTIAN Ada beberapa pengertian ...€¦ · PENGERTIAN Ada beberapa pengertian mengenai Peramalan Penjualan diantaranya : a) ... · Menurut Winardi (1991,

Documents