ekma4570 penganggaran - penyusunan anggaran operasional 1

EKMA4570

PENGANGGARAN

Modul 2

Penyusunan Anggaran Operasional 1

Kegiatan Belajar 1 – Peramalan Jualan

Peramalan jualan merupakan proses kegiatan memperkirakan produk yang akan dijual pada

waktu yang akan datang dalam keadaan tertentu dan dibuat berdasarkan data yang pernah terjadi

atau mungkin akan terjadi.

Peramalan jualan merupakan faktor penting dalam perencanaan perusahaan, karena

peramalan jualan akan menentukan anggaran jualan, dan anggaran jualan menentukan anggaran produk, anggaran biaya pabrik,

anggaran beban usaha, anggaran kas, anggaran rugi-laba dan anggaran neraca.

Peramalan adalah proses kegiatan meramalkan suatu

kejadian yang mungkin terjadi pada masa akan datang

dengan cara mengkaji data yang ada.

Jualan artinya hasil proses

menjual atau yang dijual atau hasil penjualan.

Peramalan jualan berarti proses meramalkan produk yang dijual dari perusahaan tertentu dan

pada saat tertentu.

A. Metode Ramalan Jualan beserta Kebaikan dan Keburukannya

1. Metode Kualitatifa. Pendapat para tenaga penjual

Pendekatan ini menekankan pertimbangan dan keahlian dari para tenaga penjual. Partisipasi tingkat tinggi dari bawah ke atas sangat ditekankan.Kebaikan:Menanamkan tanggung jawab dan mereka merasa milik perusahaanRamalan dibuat oleh individu yang terdekat dengan pelangganRencana awalnya disetujui oleh orang yang bertanggung jawab untuk tercapainya tujuan penjualan

Keburukan:Tenaga penjual mungkin terlalu optimis atau psimisPerhatian yang tidak cukup dari para peserta tenaga penjualMetode ini terbatas pada ramalan taktis jangka pendek

.

b. Pendapat para manajer divisi penjualanPendekatan ini menekankan pertanggungjawaban

dari manajer penjualan daerah atau produk.

Kebaikan:Dapat digunakan secara luas oleh perusahaan dari semua ukuranBerguna dalam situasi jumlah pelanggan terbatas

Keburukan:Digunakan untuk ramalan jualan jangka pendek sehingga dapat mengabaikan memaksimalkan laba jangka panjang

c. Pendapat para ahliOrang yang berpengalaman dan ahli dalam bidang

penjualan seringkali dimintai pertimbangan untuk meramalkan jualan.

Kebaikan:Mudah dilakukan

Keburukan:Bersifat subjektif atau lebih mengandalkan orangnya daripada data yang mendukung pendapat orang tersebut

d. Pendapat EksekutifPerusahaan kecil dan menengah sering

menggunakan metode pendapat juri dari eksekutif. Dalam bentuk paling sederhana, menyajikan pertimbangan kombinasi atau pendapat dari eksekutif tingkat atas dalam perusahaan tersebut.

Kebaikan:Sederhana, langsung dan ekonomis

Keburukan:Memerlukan pengalaman khusus dan pengetahuan yang luasMenghasilkan ramalan yang lebih atau kurang ilmiah

e. Pendapat dari survei konsumenSasaran survei bisa berupa individu, rumah tangga,

perusahaan, departemen, Negara, dan organisasi tertentu. Umumnya survei hanya meneliti sampelnya saja.

Kebaikan:Bersifat objektif

Keburukan:yang diteliti adalah sampel, tidak keseluruhan konsumen maka hasilnya taksiran saja

2. Metode Kuantitatif

a. Analisis TrendAnalisis trend terdiri atas; trend garis lurus dan

trend bukan garis lurus. Trend garis lurus (linear) terdiri atas; metode kuadrat terkecil dan metode bukan garis lurus antara lain trend parabola kuadrat, trend eksponensial (logaritma).

b. Analisis RegresiAnalisis regresi terdiri atas regresi sederhana dan

analisis regresi berganda. Analisis regresi merupakan analisis antara variabel terikat (Y) dengan variabel bebas (X). Bila variabel bebas hanya ada satu digunakan analisis regresi sederhana, tetapi bila variabel bebas lebih dari satu maka digunakan analisis regresi berganda.

Kebaikan analisis Trend dan Regresi:Menggunakan ramalan yang ilmiah dan realistis (objektif)

Keburukan analisis Trend dan Regresi:Menggunakan asumsi yang konstan (tetap)Tidak dapat digunakan untuk ramalan jangka panjang, terkecuali anggapan konstan tersebut dalam jangka panjang tidak berubahVariabel bebas sangat banyak dan yang diteliti kurang, juga akan menurunkan kualitas hasil penelitian.

c. Metode distribusi probabilitasDengan cara memakai variasi produk yang akan

dijual dan membuat probabilitas masing-masing taksiran variasi produk yang akan dijual.

Kebaikan:Adanya nilai tunggal pada nilai yang diharapkanMudah dikerjakan

Keburukan:Lebih bergantung kepada taksiran manajemen dalam penentuan besarnya nilai probabilitas

d. Metode analisis lini produk

Metode analisis jalur produk atau lini produk dalam membuat ramalan jualan sangat penting. Ramalan jualan baik strategis maupun taktis harus mencakup keputusan sementara tentang jalur produk baru yang akan diperkenalkan, jalur produk lama yang akan dihapuskan, inovasi dan produk campuran.

B. Membuat Ramalan Jualan1. Metode Distribusi ProbabilitasMisal:Manajer penjualan menaksir jumlah satuan produk selama sebulan bervariasi dari 0 sampai 20.000 unit.

Jualan x Probabilitas = Nilai Tertimbang

1000 Unit 10% 100 Unit5000 Unit 20% 1.000 Unit9000 Unit 35% 3.150 Unit

13.000 Unit 30% 3.900 Unit17.000 Unit 5% 850 Unit

100% 9.900 Unit

Tabel 2.1Tabel Distribusi Probabilitas

Tabel 2.2Tabel Trend Garis Lurus

n Tahun Jualan(Y) X X2 XY1 2011 130 0 0 02 2012 145 1 1 1453 2013 150 2 4 3004 2014 165 3 9 4955 2015 170 4 16 680

760 10 30 1.620

2. Analisis Trend Garis Lurus

a. Metode Kuadrat Terkecil

b = nXY - XY=5x1620 – 10x760=8100 – 7600= 500 = 10 nX2 - (X)2 5x30 – (10)2 150 – 100 50

a =Y – b X =760 – 10 10 =152 – 20= 132 n n 5 5

Ramalan Jualan tahun 2016 Y = a + bX = 132 + 10(5) = 182 unit

b. Metode Momen

760 = 5a + b30 x2 1.520 = 10a + b201.620 = 10a + b30 x1 1.620 = 10a + b30

100 = b10 b = 100 = 10

10

760 = 5a + b30 x3 2.280 = 15a + b301.620 = 10a + b30 x1 1.620 = 10a + b30

600 = 5a a = 660 : 5 = 132

Y = a + Bx = 132 + 10(5) = 182 unit

Y = na + bXXY = aX + bX2

3. Analisis Trend Bukan Garis Lurus

Tabel 2.4Tabel Trend Garis Lurus

n Tahun Jualan(Y) X XY X2 X2Y X4

1 2011 130 -2 -260 4 520 162 2012 145 -1 -145 1 145 13 2013 150 0 0 0 0 04 2014 165 1 165 1 165 15 2015 170 2 340 4 680 16

760 0 100 10 1.150 34

XY = na + c2

X2Y = aX2 + bX4

XY = b2 100 = 10b b = 100 = 10

10

760 = 5a + 10c x2 1.520 = 10a + 20c1.510 = 10a + 34c x1 1.510 = 10a + 34c

10 = 14c c = 10 = - 0,71

-14

760 = 5a + 10c x3,4 2.584 = 17a + 34c1.510 = 10a + 34c x1 1.510 = 10a + 34c

1.074 = 7aa = 1.074 = 153,43 7

Ramalan jualan tahun 2016Y = a + b X + c (X)2

= 153,43 + 10 X – 0,71 (X)2

= 153,43 + 10 (3) – 0,71 (3)2

= 153,43 + 30 – 6,39 = 177,04 unit

b. Trend EksponensialMisal:Selama 8 tahun terjadi pertumbuhan yang cepat sekali penjualan minyak goreng

Tahun Y Log Y X X Log Y X2

1 20 1,30 1 1,30 12 100 2,00 2 4,00 43 800 2,90 3 8,70 94 3.000 3.48 4 13,92 165 15.000 4,18 5 20,90 256 150.000 5,18 6 31,08 367 1.000.000 6,00 7 42,00 498 2.000.000 6,30 8 50,40 64

31,34 36 172,30 204

Tabel 2.5 Trend Eksponensial

Rata-rata Y = 31,34 : 8 = 3,917X = 36 : 8 = 4,5

a0 = 3,917 – 0,745 (4,5) = 0,564

Persamaan Trend yang sudah dilinearkan:Y0 = a + b0X = 0,564 + 0,745 X diantilogkan menjadi a = 3,66 dan b = 5,56

b0 = {XY – (X.Y) : n : {X2 – (X)2 : n = {172,30 – (36x31,34) : 8

{204 – (36)2 : 8 = 31,27 : 42 = 0,745

Persamaan Ekponensialnya:Y = abx

= 3,66 (5,56)9

= 3,66 x 5.077.771,15 = 18.584.642,41

c. Trend Eksponensial yang diubahMisal:Selama 6 tahun jualan sebagai berikut

Tahun (X) Jualan (Y)1 (0) 1 (Y1)2 (1) 53 (2) 10 (Y2)4 (3) 205 (4) 46 (Y3)6 (5) 70

Tabel 2.6Trend Eksponensial Diubah

b2 = Y3 – Y2 = 46 – 10 = 4 b = 4 = 2 Y2 – Y1 10 – 1

k = Y1 – a = 1-3 = -2

a = Y2 – Y1 = 10 – 1 = 3 b2 – 1 4 – 1

Y = k + abx

= -2 + 3(2)6

= -2 + 3(64) = -2 +192 = 190

3. Standart Kesalahan Peramalan (SKP)Tujuan dari SKP adalah untuk menentukan metode mana

yang palling sesuai dari metode garis lurus dan metode bukan garis lurus.

Semakin kecil nilai SKP menunjukan bahwa peramalan tersebut mendekati kesesuaian.

Rumus:

Ket:X = JualanY = Ramalan jualann = Jumlah data yang dianalisis-2 = 2 derajat kebebasan hilang

Metode Trend Garis Lurus

Tahun X

2011 0

2012 1

2013 2

2014 3

2015 4

Menghitung Ramalan Jualan

Menghitung SKP

Jualan Nyata (X) (X-Y) (X-Y)²

130 -2 4

145 3 9

150 -2 3

165 3 9

170 -2 4

Σ 30

Ramalan Jualan (Y)

132

142

152

162

172

a bX

132 0

132 10

132 20

132 30

132 40

Metode Trend Garis Lengkung

Tahun X

2011 -2

2012 -1

2013 0

2014 +1

2015 +2

Menghitung Ramalan Jualan Menghitung SKP

a bX cX²

153,43 -20 -2,84

153,43 -10 -0,71

153,43 0 0

153,43 +10 -0,71

153,43 +20 -2,84

Ramalan Jualan (Y)

130,59

142,72

153,43

162,72

170,59

Jualan Nyata (X) (X-Y) (X-Y)²

130 -0,59 0,3481

145 +2,28 5,1984

150 -3,43 11,7649

165 +2,28 5,1984

170 -0,59 0,3481

Σ 22,8579

4. Analisis Regresi Sederhana

Fungsi Analisis Regresi Sederhana adalah untuk meramalkan sebuah variabel terikat (Y) dengan menggunakan satu variabel bebas (X).

Variabel bebas yang akan dipilih adalah yang mempunyai hubungan (korelasi) dengan variabel terikat.

Untuk mengetahui bahwa variabel bebas (X) yang dipilih mempunyai korelasi dengan variabel terikat (Y) dapat menggunakan:a. Analisis Korelasib. Koefisien Determinanc. Pengujian Hipotesis tentang Koefisien Korelasi

a. Analisis KorelasiTahun X Y XY X² Y²

2011 3 130 390 9 16.900

2012 4 145 580 16 21.025

2013 5 150 750 25 22.500

2014 6 165 990 36 27.225

2015 7 170 170 49 28.900

Σ 25 760 3.900 135 116.550

Analisi korelasi digunakan untuk mengetahui hubungan sebab akibat antara beberapa variabel.

Dengan demikian

Koefisien Korelasi (R) Tafsiran<0,20 Sangat Lemah

10,20 – 0,40 Lemah0,40 – 0,70 Cukup0,70 – 0,90 Kuat0,90 – 1,00 Sangat Kuat

• Angka paling kecil -1 dan paling besar +1• Semakin mendekati angka 1, berarti pengaruh

variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y) adalah besar

• Sebaliknya semakin mendekati angka 0, berarti pengaruh variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y) adalah sangat kecil / tidak berpengaruh.

Teknik regresi sederhana untuk menjelaskan hubungan antara satu variabel terikat dengan satu variabel merupakan sebuah garis lurus sederhana dan dinyatakan dalam rumus koefisien korelasi (R) sebagai berikut:

Karena koefisien korelasi positif 0,98533 mendekati angka 1, berarti pengaruh X sangat besar terhadap Y. Apabila X meningkat maka permintaan Y akan meningkat, begitu pun sebaliknya.

Ramalan Y dengan metode trend garis lurus

n Tahun Y X XY X²

1 2011 3 0 0 0

2 2012 4 1 4 1

3 2013 5 2 10 4

4 2014 6 3 18 9

5 2015 7 4 28 16

Σ 25 10 60 30

Persamaan Trend Garis Lurus Ramalan Jualan Tahun2011 = 3 + 1(0) = 32012 = 3 + 1(1) = 42013 = 3 + 1(2) = 52014 = 3 + 1(3) = 62015 = 3 + 1(4) = 7

Ramalan Y dengan metode trend garis melengkung

Tahun Y X XY X² X²Y X4

2011 3 -2 -6 4 12 16

2012 4 -1 -4 1 4 1

2013 5 0 0 0 0 0

2014 6 1 6 1 6 1

2015 7 2 4 4 28 16

Σ 25 0 10 10 50 24

Persamaan Trend Garis Lengkung

Ramalan Jualan Tahun2011 = 5 + 1(-2) + 0(4) = 32012 = 5 + 1(-1) + 0(1) = 42013 = 5 + 1(0) + 0(0) = 52014 = 5 + 1(1) + 0(1) = 62015 = 5 + 1(2) + 0(2) = 7

Tahun Jualan Nyata

Ramalan JualanTrend Garis

LurusTrend Garis Lengkung

2011 3 3 3

2012 4 4 4

2013 5 5 5

2014 6 6 6

2015 7 7 7

Ramalan Jualan 2016

Ramalan Jualan Trand Garis Lurus & Trend Garis Lengkung Dari data perbandingan

terlihat data jualan nyata sama dengan data ramalan jualan.Dengan demikian untuk kasus ini kedua metode peramalan dapat digunakan.

Namun sering terjadi jualan nyata tidak sama dengan perhitungan ramalan jualan.Maka apabila terjadi hal seperti ini dapat diperhitungkan dengan Standar Kesalahan Peramalan (SKP)

b. Koefisien Determinan

Koefisien Determinan berfungsi untuk menggambarkan seberapa jauh variabilitas Y dipengaruhi oleh variabilitas X.

Rumus:

Menghitung R² Tabel 2.11

c. Pengujian Hipotesis tentang Koefisien KorelasiSebelum memutuskan untuk menggunakan variabel bebas X untuk

meramalkan variabel terikat Y, terlebih dahulu dibuat hipotesis bahwa variabel X dan Y mempunyai hubungan yang sangat kuat.

Contoh Perumusan Hipotesis:

Ha : e < 0 (1) H₀ : e = 0 Kalau t₀ < - tα, H₀ ditolak

Kalau t₀ ≥ - tα, H₀ diterima

Ha : e > 0(2) H₀ : e = 0 Kalau t₀ > tα, H₀ ditolak

Kalau t₀ ≤ tα, Ha diterima

Ha : e ≠ 0(3) H ₀ : e = 0 Kalau t₀ < -tα/2 atau t₀ > tα/2 H₀ ditolak

Kalau -tα/2 ≤ t₀≤ tα/2 H₀ diterima

Contoh Pengujian hipotesis tentang koefisien korelasi sbb:

Dengan menggunakan nilai α 0,05 → t α(n-2) =t

0,05(3)=2,353 dari tabel t.

H₀ : e = 0 Kalau t₀ > tα, H₀ ditolak

Ha : e > 0 Kalau t₀ ≤ tα, Ha diterima

Oleh karena t₀=10,00082 > t 0,05(3)=2,353 maka H₀ ditolak pada tingkat nyata yang berarti membuktikan bahwa antara X dengan Y ada hubungan yang positif.

5. Analisis Regresi Berganda

Analisi Regresi Berganda memiliki fungsi untuk menjelelaskan hubungan antara variabel terikat (defenden) dengan variabel bebas (independen) yang lebih dari satu.

a. Persamaan Regresi Berganda

Persamaan regresi linear berganda:

Rumus:

Tahun Y X₁ X₂ X₁² X₂² X₂Y X₁X₂ X₁Y Y²

2011 130 3 7 9 49 910 21 390 16.900

2012 145 4 3 16 9 435 12 580 21.025

2013 150 5 2 25 4 300 10 750 22.500

2014 165 6 4 36 16 660 24 990 27.225

2015 170 7 6 49 36 1.020 42 1.190 28.900

Σ 760 25 22 135 114 3.325 109 3.900 116.550

(1)

(2)

(3)

x 5

(2)

(4)

Tahun X₂ X X₂X X₂² X²

2011 7 0 0 49 0

2012 3 1 3 9 1

2013 2 2 4 4 4

2014 4 3 12 16 9

2015 6 4 24 36 16

Σ 22 10 43 114 30

Jualan susu tahun 2016

Persamaan Regresi Linear Berganda

b. Koefisien KorelasiRumus:

Jika R² sebesar 0,9975473, maka:

Oleh karna R sebesar 0,98766 mendekati angka 1 positif berarti terdapat bhubungan yang sangat erat antara Y dengan variabel bebas X₁ dan X₂

c. Koefisien Determinasi

Koefisien determinasi parsial dihitung berdasarkan perhitungan koefisien parsial yang dikuadratkan sbb:

R²X₁ (0,98740)² = 0,97496 = 97,50% artinya bila X₂ konstan, maka hubungan X terhadap variabilitas Y sebesar 97,50%. Begitupun sebaliknya.

Untuk penyelesaian masalah sebelumnya dibuat perhitungan koefisien determinasi berganda sbb:

KB - 2Penyusunan Anggaran Jualanan

Anggaran jualan berarti anggaran hasil penjualan/ anggaran hasil proses penjualan .anggaran jalan adalah rencana tertulis yg dinyatakan dlm anggka dr produk yg akan dijual perusahaan pd periode tertentu.

Jualan bersih = penjualan-(retur penjualan+potongan)Jualan kotor Rp11.000,-Potongan jualan Rp750,-Retur penjualan Rp250_

Rp1000,- _Jualan Bersih Rp10.000,-

Jualan merupakan tujuan perusahaan mencari nirlaba maksimal.Untuk meningkatkan jualan dpat dilakukan dg cara meningkatkan kualitas barang yg dijual dpt jga meningkatkan jumplah brang yg dijual.Jika memungkinkan juga bsa saja dg keduanya.

Contoh:Perusahaan menjual 1000 unit yg harga jual per unit

Rp10,-. Kemudian perusahaan meningkatkan harga jual Rp11,- barang yg dijual meningkat menjadi Rp1100,- dan perusahaan tersebut bisa juga menurunkan harga per unit Rp9,- untuk meningkatkan kualitas barang dijual sebanyak 1500 unitUsaha meningkatkan Laba Tabel 2.19Harga pokok barang terjual

= 1.000 unit xRp6 ,00= Rp 6.000,00=1,100 unit x Rp5,00 = Rp 5.500,00=1.500 unit x Rp5,00 = Rp7.500,00 bagai ujung tombakKegunaan anggaran jualan yaitu anggaran jualan sebagai

dasar penyasun anggaran lainnya.-anggaran jualan sebagai ujung tombak dalam mencapai tujuan perusahaan memperoleh laba.

C FAKTOR YANG MEMPENGARUHI ANGGARAN JUALAN

1.FAKTOR PEMASARANFaktor pemasaran yg perlu di pertimbangkan yaitu:

a.luas pasar bersifat lokal,regional,nasionalb. keadaan persaingan yg bersifat monopoli,oligopoli atau bebasc. keadaan konsumen bagaimana selera konsumen,tingkat daya beli konsumen,apakah konsumen ahir atau konsumen industri.

2.FAKTOR KEUANGANSeharusnya modal kerja perusahaan mampu mendukung

pencapaian targetjualan yg dianggarkan,spt membeli bahan baku ,membayar upah,biaya promosi produk dll.

3.Faktor ekonomiApakah dengan meningkatya jualan akan

meningkatkan laba (rentabilitas) atau sebaliknya.Contoh:

Perusahaan menjual 1000 unit dengan harga jual Rp 100,00 harga pokok per unit Rp 80,00 dan beban usaha 1 bulan Rp15.000,00 modal usaha yang di perlukan Rp20.000,00 setelah itu perusahaan meningkatkan jualan menjadi Rp25.000,00 dan beban usaha meningkat menjadi Rp 18,000,00 Harga jual dan harga pokok tidak berubah dengan meningkatkan jualan dapat meningkatkan retabilitas ekonomis.

Perhitungan rentabilitas ekonomis semula sbg brkut.Jualan 1.000 unit@Rp100,00 =Rp100.000,00Harga pokok barang terjual 1000 unit xRp 80,00 = Rp 80.000,00Laba kotor = Rp 20.000,00Beban usaha =RP 18.000,00Laba Usaha =Rp 6.000,00Ren.tabilitas ekonomis = 5.000/20.000 =25%Perhitungan rentabilitas ekonomis setelah jualan meningkat sbg brkut.Jualan1.2000 unit@Rp100,00 =Rp120.000,00Harga pokok barang terjual 1.200 unit xRp 80,00 = Rp96.000,00Laba kotor = Rp 24.000,00Beban usaha =RP 18.000,00Laba Usaha =Rp 6.000,00Rentabilitas ekonomis = 6.000/25.000 =24%

Pada perhitungan tersebut tampak jualan meningkat dari Rp 100.000,00 menjadi Rp 120.000,00 dan laba usaha juga meningkat dari Rp5.000,00 menjadi Rp 6.000,00 tetapi rentabilitas ekonomis turun menjadi 24% yang td y 25%. Menambah usaha modal perlu di kaji kembali.

4.FAKTOR TEKNISKapasitas yang harus terpasang seperti mesin dan alat maupun

memenuhi target jualan yg di anggarkan.5. FAKTOR KEBIJAKAN PERUSAHAAN

Misalnya membuat produk dengan kualitas no 1 dengan demikian produk no 2 dan 3 tertutup.

6. FAKTOR PENDUDUKMisal y peningkatan kelahiran dpt meningkatkan konsumsi susu,

pakaian bayi, mainan dll.7. FAKTOR KONDISI

Faktor kondisi politik sosial budaya dan pertahanandan keamanan yg mempengaruhi jualan.

8. FAKTOR LAINNYAJika pada musim tertentu anggaran jualan ditambah sampai

beberapa lama anggaran yang masih di susun masih dapat di pertahankanb=5x1620-10x760/5 x30-(10)2 =10 b=760/5-10 x10/5 =132Persamaan trend garis lurus Y=a+bx

Y=132+10x