Sindikasi welcomepage.okezone.com

Minggu, 11 November 2012

PROPOSAL

Analisis Peramalan Penjualan kusen Pada CV. Berdikari


1.1   Latar Belakang Masalah

Indonesia adalah salah satu negara berkembang di dunia, sebagaimana umumnya negara berkembang, maka negara kitapun giat melakukan kegiatan pembangunan diberbagai sektor kehidupan, baik material dan spiritual yang pada akhirnya bertujuan untuk memberikan kesejahteraan yang merata bagi seluruh rakyat Indonesia.
Salah satu sector yang sangat strategis dan mendapat perhatian dalam pembangunan di negara kita adalah sector perniagaan. Sector perniagaan memberikan dukungan yang cukup besar dalam menunjang pertumbuhan ekonomi negara secara keseluruhan, oleh karena itu perniagaan dapat menjadi tumpuan pembangunan dibidang ekonomi dalam menuju masyarakat adil dan makmur.
Dengan tercapainya tujuan pembangunan, maka secara tidak langsung tuntutan kepada dunia usaha turut meningkat pula. Hal ini tentu saja memacu pihak manajemen perusahaan untuk lebih mampu meningkatkan operasi perusahaan dan mampu melayani kebutuhan masyarakat.
Untuk mengantisipasi perkembangan permintaan pasar dimasa yang akan datang maka diperlukan adanya Peramalan, mengapa? Karena hasil peramalan sangat penting dalam perencanaan dan pengawasan serta dalam menetapkan target penjualan dimasa yang akan datang. Dengan diketahuinya ramalan penjualan dimasa yang akan datang maka manajemen atau pengelola perusahaan dapat menyusun rencana kegiatan dengan lebih baik dan menghindarkan diri dari kegiatan-kegiatan yang menimbulkan kekeliruan dimasa yang akan datang.
Dengan kata lain peramalan dapat membantu perusahaan untuk menentukan langkah-langkah yang diperlukan apabila terjadi peningkatan permintaan ataupun penurunan permintaan atas poduk. Atas dasar permasalahan tersebut diatas, maka penulis memilih judul “Analisis Peramalan Penjualan kusen Pada CV. Berdikari”

1.2  Rumusan Masalah
            Untuk membahas lebih lanjut tentang permasalahan diatas penulis perlu merumuskan masalah yang akan dibahas pada bab selanjutnya yaitu :
·         Berapa jumlah peramalan penjualan 1 bulan kedepan dengan mengunakan tehnik peramalan: Metode trend least square, moving average, exponential smoothing dan tehnik mana yang paling tepat untuk digunakan pada CV. Berdikari.

1.3  Batasan Masalah
            Agar pembahasan tidak menyimpang dari pokok permasalahan maka penulis membatasi penulisan ini yaitu : peramalan penjualan kusen CV. Berdikari untuk 1 bulan mendatang di dasarkan pada data dari bulan juni 2002 sampai mei  2003 dengan menggunakan metode trend least square, moving average, dan exponential smoothing

1.4  Tujuan Penulisan
            Adapun dari tujuan penelitian ini adalah :
1.      Untuk mengetahui hasil peramalan penjualan 1 bulan mendatang.
2.      Untuk mengetahui metode peramalan penjualan yang paling tepat dengan perusahaan.

1.5  Metode Penelitian
Pada penyusunan Penelitian ilmiah ini, pada hakekatnya penulis memperoleh data atau bahan yang bersifat kwalitatif yang diperoleh dari berbagai sumber seperti dari buku-buku literature, dari hasil kuliah, pengamatan lapangan, daan wawancara.
Adapun metode penelitian data yang penulis gunakan dalam pembuatan penelitian karya ilmiah ini adalah:
  1. Penelitian lapangan (Field Research)
Yaitu dengan teknik pencarian data primer dalam mendatangi langsung perusahaan yang bersangkutan untuk memperoleh data yang diperlukan dengan:
    1. Wawancara, Dimana penulis lebih dahulu membuat suatu daftar pertanyaan yang akan mempermudah dalam komunikasi.
    2. Observasi. Dimana penulis datang langsung ke perusahaan.

  1. Penelitian perpustakaan (Library  Research)
Yaitu teknik yang akan dilakukan untuk mencari data-data yang diperlukan dapat diperoleh dari buku ilmiah, catatan kuliah, serta data lainnya yang berhubungan dengan permasalahan yang dihadapi.


LANDASAN TEORI

2.1   Pengertian Peramalan (forecasting)

Sebelum mengetahui lebih lanjut tentang peramalan penjualan ada baiknya
Kita coba membahas tentang pengertian peramalan .
·         Menurut : Sofyan Assauri
“Prakiraan atau peramalan merupakan seni dan ilmu dalam     memprediksikan kejadian yang mungkin dihadapi pada masa yang akan datang”. (Manajemen produksi dan operasi, 1999)
·         Menurut : T. Hani Handoko
    “Peramalan adalah suatu usaha untuk meramalkan keadaan di masa mendatang melalui pengujian di masa lalu” (Dasar-Dasar Manajemen Produksi dan Operasi, 2000 )
·         Menurut : Pangestu Subagyo
“ forecasting adalah peramalan (perkiraan) mengenai sesuatu yang belum terjadi” ( Forecasting konsep dan aplikasi, 1986 )
·         Menurut : Napa. J. awat, s.u
“Meramal (to forecast) adalah suatu kegiatan atau usaha untuk mengetahui peristiwa-peristiwa (events) yang akan terjadi pada waktu yang akan datang mengenai obyek tertentu dengan menggunakan judgement, pengalaman-pengalaman ataupun data histories.(Metode peramalan kuantitatif, 1990)

            Berdasarkan dari definisi diatas, maka biasanya diberikan dalam bentuk sebuah serial waktu (time series) yang dapat meringankan perubahan-perubahan dalam nilai variabel tersebut sebagai fungsi dari waktu. Asumsi dasar dalam penerapan tehnik peramalan adalah bahwa kinerja data masa lalu akan terus berulang dalam (setidaknya) untuk masa mendatang.

2.2  Pengertian Peramalan Penjualan
 adalah suatu prakiraan atas ciri-ciri kuantitatif dan kualitatif termasuk dari perkembangan pasaran dari suatu produk yang di produsir oleh suatu perusahaan, pada suatu jangka waktu tertentu dimasa yang akan datang” (Sofyan Assauri,manajemen produksi dan operasi,1999,hal 139)

2.3  Kegunaan Peramalan Penjualan
            Kegunaan yang dapat diambil manajemen atau pengelola dengan adanya peramalan adalah menggunakan hasil peramalan untuk membuat keputusan-keputusan, diantaranya yaitu:
1.      Untuk menentukan kebijaksanaan dalam persoalan penyusunan anggaran
(budgeting) yang meliputi anggaran bagi segala aktivitas yang dijalankan.
2.      Untuk pengawasan dalam persediaan (inventory control)
3.      Untuk membantu kegiatan perencanaan dan pengawasan produksi
4.      Untuk memperbaiki semangat kerja para pekerja (buruh), karena adanya
perencanaan yang baik
5.      Dapat mengurangi banyaknya ongkos mulai (start) dan berhenti (stop),
karena telah diketahui aktifitas yang akan dijalankan
6.      Merupakan ukuran yang baik untuk mengevaluasi kegiatan melayani
daerah penjualan
7.      Berguna untuk mengadakan perencanaan perluasan (ekspansi) perusahaan
8.      Untuk mengurangi atau mengganti produk yang tidak memberikan laba
9.      Untuk pengawasan pembelanjaan (financial control)
10.  Untuk penyusunan kebijaksanaan kepegawaian (personal policies) yang  efektif dan efisien

2.4  Jenis-jenis Peramalan
            Berdasarkan horizon waktu, peramalan dapat dikelompokan dalam 3 bagian : peramalan jangka panjang, peramalan jangka menengah dan peramalan jangka pendek.
1.      Peramalan jangka panjang : yaitu yang mencakup waktu lebih besar dari 24 bulan, misalnya peramalan yang diperlukan dalam kaitanya dengan
penanaman modal.
2.      Peramalan jangka menengah : yaitu antara 3-24 bulan , misalnya
peramalan untuk perencanaan penjualan dan anggaran produksi.
3.      Peramalan jangka pendek : yaitu untuk jangka waktu kurang dari 3 bulan,
misalnya peramalan dalam hubunganya dengan perencanaan pembelian
material, penjadwalan kerja dan penugasan.

2.5  Proses Peramalan
            Esensi peramalan adalah prakiraan peristiwa-peristiwa di waktu yang akan datang atas dasar pola-pola di waktu yang akan lalu dan penggunaan kebijakan terhadap proyeksi-proyeksi dengan pola-pola di waktu yang lalu. Peramalan memerlukan kebijakan, sedangkan proyeksi-proyeksi adalah fungsi-fungsi mekanikal proses peramalan biasanya terdiri dari langkah-langkah sebagai berikut : (charles W. Gross dan Robin T. Peterson, Bussiness Forecasting, Boston,1976)
1.      Penentuan tujuan
Langkah pertama terdiri dari atas penentuan macam estimasi yang diinginkan. Sebaliknya, tujuan tergantung pada kebutuhan-kebutuhan informasi para manajer.
2.      Pengembangan model
Setelah tujuan ditetapkan, langkah berikutnya adalah mengembangkan suatu model, yang merupakan penyajian secara lebih sederhana system yang dipelajari.
3.      Pengujian model
Sebelum diterapkan, model biasanya diuji untuk menentukan tingkat akurasi, validitas dan relibilitas yang diharapkan.
4.      Penerapan model
Setelah pengujian, analis menerapkan model dalam tahap ini, data historic dimasukan dalam model untuk menghasilkan suatu ramalan.
5.      Revisi dan evaluasi
Ramalan-ramalan yang telah dibuat harus senantiasa diperbaiki dan ditinjau kembali. Evaluasi, di lain pihak, merupakan perbandingan ramalan-ramalan dengan hasil-hasil nyata untuk menilai ketepatan penggunaan suatu metodologi atau teknik peramalan.    

2.6  Metode Trend linier least square
            Trend atau sering disebut seculer adalah rata-rata perubahan yang terjadi (biasanya setiap tahun) dalam jangka panjang. Kalau hal yang diteliti menunjukan rata-rata pertambahan maka sering disebut trend positif tetapi kalau hal yang diteliti menunjukan rata-rata menurun atau sering disebut trend negatif (Pangestu subagyo,1986, hal 32).
            Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk membuat trend, yaitu metode linier least sguare, trend parabolic (kuadratik) dan eksponensial smooting.
            Bentuk umum dari persamaan matematis linier regresi adalah :

                                                Y’ = a + b. X
Dimana :
Y ‘ =   besarnya penjualan, sebagai variabel yang akan  diramalkan
 a   = konstanta, yaitu komponen yang tetap dari penjualan tiap  Periode
 b   = besarnya perubahan Y untuk satu perubahan X, atau  tingkat      Perkembangan      penjualan tiap peiode
X =  unit waktu atau periode perencanaan penjualan
                                   


                                  Y
                                                                                             Y’ = a  +  bX



                                                                                                        X
                                    0
                                        Gambar 2.1 : Garis trend dan data aseli (Y)

untuk mencari pola hubungan ini, maka yang perlu diketahui adalah besaran konstanta a dan b . konstanta  a dan b dalam rumusan tersebut dicari dengan dua persamaan, yaitu :

I.    ∑ Y           = n a + b∑X
II.   ∑ XY       = a∑ X + b∑ 
Bila titik tengah data sebagai tahun dasar, maka  X = 0 dan dapat dihilangkan dari kedua persamaan diatas, dan menjadi :
                                    a = S Y                       
        n
                                     b = ∑XY
                                            ∑X²                                                                    

Dimana :  n = banyaknya data penjualan
                X = angka kode periode
                Y = penjualan data periode lalu


2.7  Pengertian Moving Average
Moving average atau rata-rata bergerak itu diperoleh melalui penjumlahan dan pencarian nilai rata-rata dari sejumlah periode tertentu, setiap kali menghilangkan nilai terlama dan menambah nilai baru.(T. Hani Handoko, 1984, hal 275).
            Metode ini pada dasarnya bertujuan membuat data yang berfluktuatif menjadi data yang relatif stabil (kurang berfluktuatif), sehingga fluktuasi dari pola data yang ada menjadi halus dan relatif merata. Dalam metode ini perhitungan rata-rata dilakukan secara bergerak kedepan (mendekati data paling akhir) untuk memperkirakan penjualan yang akan datang.

            Keuntungan dari moving average adalah :
Ø  Rata-rata bergerak dapat diterapkan pada jenis data apapun
Ø  Semakin panjang peiodenya semakin rata kurvanya

Kelemahan dari Moving average adalah :
Ø  Tidak mempunyai persamaan untuk peramalan


Formula umum dari metode ini adalah :

                                    S Penjualan nyata pada n periode terakhir
            MA      =
S Periode (n) yang digunakan dalam MA                             







2.8    Pengertian MAD
Dari metode peramalan tersebut tidak semuanya baik digunakan untuk merencanakan kejadian atau keadaan masa yang akan datang, ada suatu ukuran yang umum digunakan yaitu Mean Absolute Deviation (MAD), dimana ukuran ini mencari selisih antara permintaan nyata dan ramalan, dengan tingkat rata-rata kesalahan selama meramalkan adalah :  

                                    MAD =  S kesalahan
                                                        N - n

                        Dimana : N = jumlah data penjualan
                                        n  = jumlah periode

Kesalahan peramalan mempunyai 2 (dua) unsur yang harus diperhatikan oleh penganalisis yaitu :
Ø  Perbedaan antara permintaan nyata dengan peramalan.
Ø  Arah kesalahan, yaitu : apakah permintaan nyata berada diatas atau
dibawah ramalan.

Semakin besar nilai MAD yang dihasilkan maka semakin menjauhi dari hasil yang dicapai dengan nilai peramalan, sebaliknya apabila nilai MAD yang dihasilkan kecil maka semakin mendekati dari hasil yang dicapai dengan nilai peramalan.

GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN


 3.1  Sejarah Perusahaan

            CV. Berdikari adalah sebuah perusahaan yang berbentuk C.V  (Commanditer Venotschaap) yang bergerak dalam bidang industri kecil dan memproduksi kusen sebagai produk utamanya. Usaha tersebut didirikan dan dipimpin oleh Bapak Edi Nuryadi, awal pendirian perusahaan tersebut adalah pada tahun 1986. Sebelum mendirikan perusahaannya Bapak Edi bekerja pada pembuatan kusen yang terletak di daerah Bukit Duri Jakarta Barat. Karena keinginan yang besar dan keuletannya Bapak Edi bermaksud untuk membuka usaha sendiri. 
            Bermodalkan keinginan dan keuletannya itu maka pada tahun 1986 Bapak Edi resmi mendirikan Home Industry yang diberi nama C.V Berdikari. Usaha tersebut terletak dijalan Margonda Raya Rt 04/05 No. 518  Pondok Cina Depok. Dengan modal pertama sebesar sebesar Rp. 10 juta dan hanya memperkerjakan 2 (dua) orang karyawan yang bertugas sebagai tukang potong kayu dan tukang ampelas, dan tidak jarang pula Bapak Edi turun tangan membantu kayawannya dalam proses pembuatan kusen tersebut.
            Pada awal tahun usahanya Bapak Edi hanya memproduksi kusen pintu berdasarkan animo konsumen. Seiring dengan berjalannya waktu sampai dengan tahun 2001  bapak Edi sudah mempunyai 2 (dua) buah toko kusen yang letaknya tidak jauh dari toko pertama, dan satu unit mobil bak terbuka yang membantu dalam proses pengiriman hasil produksinya, dan sampai saat ini C.V Berdikari telah   memperkerjakan 20 orang karyawan. Tahun berikutnya perusahaan berkembang dari Home Industry menjadi perusahaan menengah dan mempeluas usahanya.  Maka berkembang pula produk yang dihasilkan C.V Berdikari yaitu diantaranya kusen jendela, meja makan, meja tulis dan macam-macam Meubel.
3.2   Produk - produk yang dihasilkan
Produk-produk yang dihasilkan oleh CV. Berdikari adalah :
Ø  Kusen pintu
Ø  Kusen jendela
Ø  Meja makan
Ø  Meja tulis
Ø  Meja kantor
Ø  Meubel
Ø  Kursi

  Produk-produk tersebut dipasarkan melalui Distributor – distributor di seluruh Indonesia, mulai dari Jakarta, Bandung, Medan, dsb. Selain melalui distributor Bapak Edi memasarkan produknya berdasarkan pesanan dari masyarakat. Omzet yang dihasilkan dari penjualan kusen ini tergantung dari permintaan konsumen. Apabila permintaan konsumen meningkat, maka meningkat pula omzet penjualan.

3.3  Struktur Organisasi Perusahaan
Untuk memperlancar penyelengaraan kerja suatu organisasi baik dalam lingkup yang besar maupun yang kecil, maka diperlukan suatu sistem pendelegasian wewenang, tanggung jawab, adanya pemisahan fungsi serta tugas yang jelas. Dalam Penulisan Ilmiah ini penulis melampirkan struktur organisasi yang ada di CV. Berdikari dan akan menjelaskan sebagian dari fungsi, tugas, dan tanggung jawab masing-masing sesuai dengan jabatannya.
Adapun uraian tugas dan wewenang setiap jabatan adalah sebagai berikut:
    A.   Pimpinan Perusahaan
Tugas, tanggung jawab serta wewenangnya sebagai berikut :
§  Mengkoordinir, mengawasi segala kegiatan perusahaan baik dibidang produksi, pemasaran, maupun keuangan.
§  Membuat rencana kerja perusahaan untuk masa yang akan datang.
§  Mengawasi pelaksanaan program-program kegiatan perusahaan.
§  Membuat keputusan mengenai kebijaksanaan umum.
§  Membina dan mengarahkan semua unsur fungsional untuk bekerja lebih baik.
§  Memiliki wewenang untuk mengevaluasi dan menindaklanjuti masalah yang timbul dalam perusahaan.
§  Memiliki wewenang untuk mengangkat dan memberhentikan karyawan.
      B.  Wakil Pimpinan / Mandor
Tugas, tanggung jawab serta wewenangnya adalah :
§  Membantu pimpinan dalam mengambil keputusan.
§  Memiliki wewenang yang sama dengan pimpinan dan dapat menggantikan tugas pimpinan sewaktu-waktu apabila diperlukan.
§  Bertanggung jawab atas seluruh aktivitas pegawai dalam operasi perusahaan dengan melakukan penilaian atas prestasi kerja.
C.      Bagian Keuangan
 Tugas, tanggung jawab serta wewenangnya adalah :
a.       Mencatat dan membekukan setiap transaksi.
b.      Mengatur pembiayaan dan pendanaan yang dilakukan perusahaan.
c.       Mengeluarkan dana untuk pembelian bahan baku dan pembiayaan lainnya.
d.      Memberikan laporan keuangan hasil operasi perusahaan.

D.     Bagian Produksi
Dipimpin oleh Manajer Produksi dan  dibagi menjadi :
a.       Tukang Potong
·         Bertanggung jawab atas pengendalian mutu produk.
·         Menyediakan bahan baku untuk proses produksi.
·         Membuat pola dan desain produksi
·         Memotong bahan-bahan baku sesuai dengan pola atau desain.
b.      Tukang Serut
·         Menyerut bahan baku sesuai dengan desain
·         Meratakan bagian-bagian bahan baku
      c.   Tukang Amplas
·         Mengamplas bahan baku
·         Menghaluskan bagian-bagian bahan baku
d.      Tukang Lem
·         Menyatukan setiap bagian-bagian bahan baku
·         Merekatkannya dengan lem
·         Menyeleksi kualitas dan kuantitas barang jadi
E.     Bagian Penjualan
Tugas, wewenang serta tanggung jawabnya adalah :
a.       Memasarkan produk ke pihak konsumen baik secara langsung  maupun tidak langsung.
b.      Bertanggung jawab atas kuantitas dan kualitas produk selama dipasarkan.
c.       Berhak mencari dan menerima pelanggan baru.
d.      Mengadakan promosi barang.
e.       Menerima dan bertanggung jawab atas uang hasil pembayaran konsumen.
f.       Melaporkan kepada bagian keuangan terhadap uang hasil penjualan

 PEMBAHASAN

4.1   Data Perusahaan
Data hasil penjualan pada CV. BERDIKARI dari bulan Juni tahun 2002 sampai dengan Mei 2003.  Adapun data-data penjualan tersebut adalah sebagai berikut :

Tabel 4.1
Data Penjualan Periode Mei 2002-Juni 2003
Tahun
Bulan
Penjualan
(Dalam unit)
2002
2002
2002
2002
2002
2002
2002
2003
2003
2003
2003
2003
Juni
Juli
Agustus
September
Oktober
November
Desember
Januari
Februari
Maret
April
Mei
43
46
42
47
49
50
48
52
55
58
56
                        Sumber : CV. BERDIKARI

Dengan memperhatikan data perusahaan tersebut dapat dilihat bahwa dari Juni tahun 2002 sampai dengan Mei tahun 2003 tingkat penjualan kusen mengalami kenaikan dan penurunan, hal ini membuat penulis tertarik untuk mengetahui hasil peramalan penjualan pada Juni tahun 2003 yang diharapkan nantinya dapat menjadi bahan acuan untuk pengambilan keputusan.

4.2   Perhitungan Peramalan dengan Metode Least Square

Tabel 4.2

Peramalan Penjualan dengan Metode least Square


TAHUN
BULAN
Penjualan
(Y)
X
XY
X2
2002
2002
2002
2002
2002
2002
2002
2003
2003
2003
2003
2003
Juni
Juli
Agustus
September
Oktober
November
Desember
Januari
Februari
Maret
April
Mei
43
46
42
47
49
50
48
52
55
51
58
56
-11
-9
-7
-5
-3
-1
1
3
5
7
9
11
-473
-414
-294
-235
-147
-50
48
156
275
357
522
616
-121
-81
-49
-25
-9
-1
1
9
25
49
81
121
Jumlah (S)
597
        0
361
    572

Dengan menggunakan persamaan kuadrat diatas, kita dapat menghitung :

            a =  Sy                                                 b= SXY
                     n                                                       SX 2          

              = 597                                                   = 361
                  12                                                       572
              = 49.75                                                = 0.6
     Jadi persamaan Peramalan dalam bentuk Y = a + bx adalah :
             Y = 49.75 + 0.6
               
    Peramalan bulan juni tahun 2003
            Y = a + bX
                = 49.45 + 0.6 (13)
                = 49.75 + 7.8
                = 57.55
    Peramalan bulan juli tahun 2003
            Y = a + bX
                = 49.75 + 0.6 (14)
                = 49.75 + 8.4
                = 57.75
Peramalan bulan agustus tahun 2003
            Y = a + bX
                = 49.75 + 0.6 (15)
                = 49.75 + 9
                = 58.75

 Sedangkan untuk menentukan tingkat keslahannya menggunakan rumus, seperti dibawah ini :

* = 12 (57.55 – 56)
       597
    = 0.3
     
Jadi untuk bulan Juni 2003 dengan menggunakan rumus peramalan least square menghasilkan 0,03 sebagai errornya
 


4.3    Perhitungan peramalan dengan Metode Moving Average

4.3
Peramalan Penjualan dengan Metode 3 bulan
Moving Average

NO
TAHUN
BULAN
Penjualan
(y)
Ft=ramalan
MAD
1
2002
Juni
43
-
-
2
2002
Juli
46
-
-
3
2002
Agustus
42
-
-
4
2002
September
47
43.66
3.34
5
2002
Oktober
49
45
4
6
2002
November
50
46
4
7
2002
Desember
48
48.66
(0.66)
8
2003
Januari
52
49
3
9
2003
Februari
55
50
5
10
2003
Maret
51
51.66
(0.66)
11
2003
April
58
52.66
5.34
12
2003
Mei
56
54.66
1.34
13
2003
Juni
?
55
24.7

Rumus Moving Average 3 bulan
            Dengan menggunakan Priode bulan, Moving Average untuk bulan ke –4 (September 2002) diketahui penjualan pada bulan ke-1 (Juni 2002) 43.Bulan ke-2(Juli 2003) 46, bulan ke-3 (agustus 2002) 42, maka diperoleh peramalan penjualan untuk bulan ke-4 (september 2002) ( 43 + 46 + 42 ) : 3 = 43.66



1 Oktober                             : (47 + 42 + 46) : 3         = 45
2. November                        : (49 + 47 + 42) : 3         = 46
3. Desember                         : ( 50 + 49 + 47) : 3        = 48,66
4. Januari                              : ( 48 + 50 + 49) : 3        = 49
5. Febtuari                            : (52 + 48 + 50) : 3         = 50    
6. Maret                                : ( 55 + 52 + 48) : 3        = 51,66
7. April                                 : ( 51 + 55 + 52) : 3        = 52,66
8. Mei                                   : (58 + 51 + 55) : 3         = 54,66
9. Juni                                   : (56 + 58 + 51) : 3         = 55
10. Juli                                  : (55 + 56 + 58) : 3         = 56,33
11. Agustus                          : (56,33 + 55 + 56) :3     = 55,77

N - n
 
                              = 12 (55 – 56)
                                 597
                              = - 0.02

4.4   Analisis Peramalan Penjualan dengan Metode Moving Average
            Hasil peramalan penjualan dapat dijadikan gambaran hasil penjualan Periode yang akan datang oleh pimpinan perusahaan karena dari hasil perhitungan, peramalan setiap bulannya dapat diketahui walaupun angka perhitungan peramalan penjualan tidak sama dengan penjualan yang sebenarnya, tetapi memiliki selisih yang tidak jauh beda. Dari hasil perhitungan Moving Average 3 bulan diketahui nilai ramalan untuk Juni 2003 adalah 33.000.000 dengan MAD –0,07.
Maka penjualan nyata bulan Juni diperkirakan berkisar antara :
Ft - p  MAD ≤ X ≤  Ft + p. MAD
55 – 2,7 ≤ X ≤ 55 + 2,7
52,3 ≤ X ≤ 57,7
berdasarkan hasil diperoleh dari tabel 4.3 maka dapat digambarkan tingkat toleransi kesalahan seperti gambar berikut :

 










Text Box: BURUK



Text Box: NORMAL




Text Box: ISTIMEWA











4.5   Perhitungan Peramalan dengan Metode exponential Smoothing
            Dari kedua metode tersebut ternyata metode trend linier least squre lebih mendekati penjulan nyata dengan pembuktian sebagai berikut :
Misal : Y = a + b X
                = 49,75 + 0,6 (-5)
                = 46,75
            Ternyata peramalan bulan September tahun 2003 lebih mendekati metode trend linier least square




Tidak ada komentar:

Poskan Komentar