manajemen biaya

Nama : Berta Bunga MariskaNIM : 32-08-0830Kelas : Akuntasi A

ESTIMASI BIAYA

Informasi manajemebiaya sangat enting dalam merencanakan biaya dan mengambil

keputusan.

Kebutuhan mendasar dari perencanaan biaya yang efektif adalah untuk menggunakan

estimasi biaya yang akurat dalam proses perencanaan.Estimasi biaya khususnya sangat

penting untuk industri konstruksibesar sering kali di peroleh berdasarkan penawaran yang

komperatif.Metode estimasi biaya mengembangkan analisis terinci atas biaya bahan baku dan

tenaga kerja yang secara langsung dapat di telusuri pada proyek,juga proyeksi dari biaya

tidak langsung.

Peran Strategis Estimasi Biaya

Estimasi Biaya (cost estimation)adalah pengembangan hubungan yang jelas antara

objek biaya dengan pengerak biayanya (cost driver) guna memprediksi biaya.

Estimasi Biaya memfasilitasi manajemen strategi dengan dua cara utama.

Pertama ,estimasi biaya membantu memperkirakan biaya di masa yang akan dating dengan

menggunakan penggerak biaya berdasarkan aktivitas ,vlume ,struktral,atau pelaksanaan yag

telah diidentifikasi terlebih dahulu.

Kedua,estimasi biaya membantu mengidentifikasi penggerak biaya utama suatu objek

biaya dan mana dari penggerak biaya ini yang aling berguna dalam memprediksikan biaya.

Penggunaan Estimasi Biaya untuk Memprediksi Biaya Masa Depan

Manajemen strategis memerlukan estimasi biaya yang akurat untuk berbagai aplikasi

terasuk :

1. Membantu menganalisis upaya memperoleh posisiyang strategis .Estimasi biaya

terutama penting untuk perusahaan yang bersaing berdasarkan kepemimpinan

bisya.Estimasi biaya menjadi petunjuk bagi manajemen dalam menentukan teknik

manajemen yang kontemrer seperti perhitungan biaya berdasarkan target ,atau

manajemen mutu ttal (total quality managemenent),yang seharusnya digunakan

perusahaan agar sukses dalam strategis yang di pilih.

2. Membantu analisis rantai nilai.Estimasi biaya membantu erusahaan mengidentifikasi

tensi eluang untuk mengurangi biaya melalui penyusunan kembali rantai nilai.

3. Membantu perhitungan biaya berdasarkan target dan siklus hidup .Estimasi biaya

adalah bagian yang tidak terpisahkan dari perhitungkanbiaya berdasarkan siklus hidup

(life cycle costing).Manajamen menggunakan estiasi biaya dari berbagai desain

produk yang


4. berbeda -beda sebagai bsgisn dari roses enyeleksian desain tertentu yang

lainyan.Estimasi biaya juga diakai untuk menentukan biaya berdasrkan siklus hidup

minimum yang di harpkan bagi produk atu jasa.Perhitungan biaya berdasarkan

siklus hidup dicakup dalam Bab 10.

Estimasi Biaya untuk Berbagai jenis penggerak Biaya

Metode estimasi biaya data digunakan untuk salah satu dari keempengerak biaya,yaitu

penggerak biaya berdasarkan aktivitas (activity based),berdasarkan volume (volume based

),struktural (structural),atau pelaksanaan (executional).Hubungan antara biaya dengan

enggerak biaya berdasarkan aktivitas atau berdasarkan volume sering kali yang paling sesuai

dengan metide estimasi biaya linier karena hubungan ini yang mendekati lnier ada rentang

yag relavan dari operasi perusahaan

Penggerak biaya structural meliputi rencana dan keputusan yang mempunyai

dampak jangka panjang serta strategis bagi perusahaan .keputusan tersebut meliputi

pengalaman produksi ,skala produk ,teknologi produk atau produksi,dan kompleksitas

sering mengarahkan manajemen untuk menggunakan perhitungkan biaya berdasarkan

aktivitas (activity)based costing –ABC )dan metode –metode estimasi

linier.Sebaliknya ,pengalaman dan skala sering membutuhkan metode yang

nonlinier,Dampak dari pengalaman terhadap biaya total adalah nonlinier yaitu biaya

menurun sejalan dengan meningkatnya pengalaman produksi.Skala (scale)adalah istilah yang

di pakai untuk menerangkan produksi produk yang saa tetapi berbeda ukurannya.

Penggunaan Estimasi Biaya untuk Mengidentifikasi Penggerak Biaya

Sering kali cara yang aling umum untuk mengidentifkasi penggerak biaya adalh

mengandalkan kebijakn perancng produk,teknisi ,pegawai bagian produksi.Estimasi biaya

kadang - kadang data berperan dalm suatu pengungkapan,dan pada kali lain berperan

kolaboratif untuk menvalidasi serta mengonfirmasikan kebijakan dari para perancang produk

dan teknisi.

Enam langkah Estimasi Biaya

Enam langakah dari estimasi biaya adalah

Langkah 1 : Menentukan objek Biaya yang akan diestimasi

Meskipun tampaknya merupakan hal yang medasar ,menentukan biaya tertentu yang

akan diestimasi harus di lakukan secara hati – hati.sebagai contoh,jika tujunnya adalh untuk

mengestimasi biaya produk,objek biaya yang relavan adalah produk yang di produksi di

pabrik ; biaya produk relavan untuk menetapkan harga.Sebaliknya ,jika tujuannya adalah

untuk memberikan penghargaan pada manajer yang paling efektif dalam menurunkan


biaya,objek biaya yang paling tepat adalah masing - masing department produksi di pabrik

mengingat biaya sebagian besar dapat dikontrol langsung oleh manaer departemen.

Langkah 2 : Menentukan Penggerak Biaya

Penggerak biaya adalah factor penyebab yang diaki untuk mengestimasi

biaya.Beberapa contoh biaya yang diestimasi dan penggerak biayanya yang terkait adalh

sebagai berikut.Mengidentifikasi penggerak biaya adalah langkah terpenting dalam

mengembangkan estimasi biaya .Mungkin terdaat sejumlah penggerak biaya yang relvan ,dan

beberapa mungkin tidak serta meta tampak jelas.

Langkah 3 : Mengumpulkan Data yang Konsisten dan Akurat

Jika penggerak biaya telah dipilih,maka selanjutnya akuntan manajemen

mengumpulkan data mengenai objek dan penggerak biaya.Data tersebut harus konsisten

berarti bahwa setia periode data diperhitungkan dengan dasar akutansi yang sama dan semua

transaksi dicatat Dalam periode terjadinya.

Keakuratan data tergantung dari kondisi sumber data.Kadang - kadang,data yang ada

dalam suatu perusahaan sangat dapat dipercaya,sesuai dengan kebijakan manajemen dan

prosedur untuk menyakinkan keakuratannya.

Langkah 4 : Membuat Grafik Data

Tujuan pembuatan grafik data adalah mengidentifikasi ola yang tidak umum .Adanya

pergeseran atau nonlinieritas dalam data, harus diberi perhatian khusus dalam

mengembangkan estimasi.

Langkah 5 : Memilih dan Menggunakan Metode Estimasi yang tepat

Tiga metode estimasi yang disajikan dalam bagian berikutnya berbeda

kemampuannya dalam memberikan estimasi biaya yang paling akurat jika secara relatif

dihubungkan dengan biaya keahlian dan sumber daya yang dibutuhkan .Akuntan manjemen

memilih metode yang mempunyai tingkat ketetapan paling baik yang dikaitkan dengan

tujuan estimasi.

Langkh 6 : Menilai Keakuratan Estimasi Biaya

Langkah terakhir yang terpenting dalam estimasi biaya dalah memertimbangkan

potensi kesalahan dari estimasi yang dibuat .Ini meliputi pertimbangan tentang kelengkapan

dan ketepatan dari penggerak biaya yang dipilih dalam langkah 2 konsistensi dan keakuratan

data yang di pilih dalam langkah 3,kajia atas grafik data dalam langkah 4, dan ketepatan

metode estimasi yang telah dipilih dalam langkah.

Presentasi kesalahan mutlak rata -rata(mean absolute percentage error – MAPE)yang di

hitung dengan mengambil nilai mutlak (absolute)dari setia kesalahan ,kemudian merata –


ratakan kesalahan -kesalahan ini dan mengubah hasilnya ke dalam bentuk resentase dari nilai

actual biaya overhead.

Terdapat tiga metode estimasi,yaitu :

(1) metode titik tinggi - rendah(high – low method)

(2) metode pengukuran kerja (work measurement),

(3) metode analisis regresi (regression analysis),

Metode - metode ini di urutkan dari yang alng rendah samai yang aling tinggi

keakuratanya.Namn ,biaya dan usaha yang diperlukan untuk mengelolah ketiga metode

tersebutadalh kebalikan dari urtannya,meted titik tinggi- rendah adalah yang paling mudah

dan paling murah ,sedangkan metode analisis regresi adalah yang paling akurat dan paling

mahal ,memerlukan banyak waktu pengumpulan data,dan keahlian.

Metode titik tinggi – rendah (high – low method) menggunakan persamaan aljabar

untuk menentukan garis estimasi yang unik antara titik – titik yang tinggi dan titik - titik

yang rendahdalam data .Metode ini memenuhi dua tujuan penting

gracia.Pertama ,menambah tingkat presisi (ketepatan)kuantitatif terhadap estimasi,yang

adalah berdasarkan garis biaya yang unik ,bukan estimasi kasar berdasarkan pengamatan

terhadap grafik .Kedua,memungkinkan Gracia menambahkan informasi yang daoat berguna

dalam memperkirakan biaya pemeliharaan .

Pengukuran kerja (work measurement) adalah metode estimasi biaya secara statisik

yaitu dengan melakukan penilitian secara mendetail terhadap beberapa aktivitas produksi atau

jasa untuk mengukur waktu atau masukan yang di butuhkan untuk setiap unit output.Meski

beragam metode pengukuran kerja sering digunakan dalam praktik ,yang paling umum

adalah uji petik kerja atau sampling kerja (work sampling),yaitu metode statisik yang

membuat sejumlah pengukuran atas aktivitas yang sedang di teliti.pengukuran ini dianalisis

secara statisik untu mendapat estimasi waktu dan/ atau bahan baku yang diperlukan.

ANALSIS REGRESI

Analisis Regresi (regression analysis) adalah metode statisik untuk memperoleh

persamaan guna mengestimasi biaya unik yang paling sesuai bagi sekelompok titik

data.Analisis regresi menyesuaikan data dengan meminimalakan jumlah kuadrat dari

kesalahan estimasi.Setiap kesalahan adalah ukuran jarak dari garis regresi ke satu titik data.

Karena analisis regresi secara sistematis memperkecil kesalahan estimasi dengan cara

ini, maka metode ini di sebut regresi kuadrat terkecil (least squares regression).Ada dua

jenis variable analisis regresi.variabel terikat (dependent variable)adalah biaya yang

diestimasi.Variabel bebas (independent variable)adalah penggerak biaya yang di pakai untuk


mengestimasi jumlah variable terikat.Bila hanya satu penggerak yang di pakai,analisis regresi

sederhana(simple regression analysis).Bila ada dua atau lebih penggerak biaya yang

digunakan ,maka disebutregresi berganda(multiple regression).

Memilih Variable Terikat

Pengembangan analisis dimulai dengan memilih objek biaya, yang merupakan

variable terikat. Variable terikat mungkin disajikan pada tingkat yang sangat luas (agregat),

seperti total biaya pemeliharaan untuk seluruh perusahaan, atau bias saja dalam tingkat yang

terinci, seperti biaya pemeliharaan untuk setiap pabrik atau departemen. Pemilihan tingkat

agregat tergantung pada tujuan dari estimasi biaya, ketersediaan dan keandalan data, serta

pertimbangan biaya dan manfaat. Apabila tujuan utamanya adalah keakuratan, maka sering

kali analisis pada tingkat terinci yang dipilih.

Memilih Variable Bebas (Penggerak Biaya)

Untuk menentukan variable bebas, akuntan manajemen mempertimbangkan semua

dat keuangan, operasi, dan ekonomi lainnya yang mungkin relevan untuk menentukan

variable bebas. Tujuannya adalah untuk memilih variable (1) yang paling relevan; yaitu yang

berubah ketika variable terikat berubah, dan (2) bukan merupakan duplikasi variable bebas

lainnya.

Sering sekali data di dalam analisis regresi berupa jumlah angka dalam dolar atau

unit. Jenis variable lainnya, disebut variable dummy (dummy variabel), mewakili

keberadaan atau tidak adanya suatu kondisi. Misalnya, variable dummy dapat dipakai untuk

mengindikasikan kejadian musiman.

Mengevaluasi Analisis Regresi

Selain untuk mengestimasi biaya, analisis regresi juga menyediakan ukuran kuantitatif

untuk ketepatan dan keandalan menunjukkan apakah regresi manggambarkan hubungan

sebenarnya di antara variable.

Tiga ukuran yang utama dijelaskan disini.

1. R-Kuadrat, juga disebut koefisien determinasi (coefficient of determination)

2. Nilai-t

3. Kesalahan standar dari estimasi (standar error of the estimate-SE)

R-kuadrat dan nilai-t digunakan untuk mengukur keandalan regresi, sedangkan SE

digunakan untuk mengukur ketepatan atau keakuratan dari regresi.

R-kuadrat (R-squared) adalah angka diantara 0 dan 1 dan sering dideskripsikan

sebagai ukuran atas kemampuan regresi untuk menjelaskan hubungan antara variable bebas


dengan variable terkait; yaitu tingkatan di mana perubahan pada variable terikat dapat

diprediksi dengan perubahan pada variable bebas.

Nilai-t (t-value) adalah ukuran atas keandalan masing-masing variable bebas.

Keandalan adalah tingkatan di mana variable bebas memiliki hubungan yang valid, stabil, da

bersifat jangka panjang dengan variable terikat. Nilai-t yang relative kecil (pada umumnya,

nilai-t harus lebih besar daipada 2) menunjukkan kecil atau tidak adanya hubungan antara

variable bebas dan variable terikat. Variable dengan nilai-t yang rendah harus dibunag dari

regresi untuk menyederhanakan model dank arena variable tersebut dapat menyebabkan

estimasi biaya yang kurang akurat.

Ketika terdapat dua atau lebih variable bebas, adanya nilai-t yang rendah dari salah

satu atau lebih variable tersebut adalah suatu pertanda akan kemungkinan adanya

multikolinieritas (multicolinieritas), yang berarti bahwa dua atau lebih variable bebas saling

berkaitan dengan kuat. Sebagaimana namanya, variable bebas seharusnya saling bebas, tidak

berkorelasi. Korelasi (correlation) antar variable berarti bahwa suatu variable cenderung

untuk berubah sesuai yang diperkirakan secara searah (atau berlawanan arah) dengan

perubahan variable lain.

Dampak dari multikolinieritas adalah bahwa regresi menjadi kurang dapat diandalkan

dan hasil estimasinya menjadi kurang akurat. Jadi, bila seorang akuntan manajemen

mempunyai alas an untuk percaya bahwa dua atau lebih variable dalam suatu persamaan

berkorelasi dan nilai-t nya relative mudah,maka harus dipertimbangkan untuk menggunakan

regresi tambahan dengan membuang satu atau lebih variable bebas tersebut.

Kesalahan standar dari estimasi (standard error of estimate-SE) adalah ukuran atas

keakuratan hasil estimasi regresi. SE merupakan suatu rentang di sekitar hasil estimasi regresi

yang dapat kita yakini sebagai daerah di mana nilai data actual yang tidak diketahui akan

berada.

Menggunakan Regresi untuk Estimasi Biaya Pemeliharaan

Berikut adalah keenam langkah untuk mengestimasi biaya yang telah dibahas dalam

bagian awal dari bab ini, Garcia telah menentukan objek dan penggerak biaya yang relevan,

yaitu biaya pemeliharaan dan jam operasi, berturut-turut. (KURANG)

KEBUTUHAN DATA DAN MASALAH DALAM PENERAPAN

Untuk membuat estimasi biaya dengan menggunakan regresi atau metode estimasi

lainnya, akuntan menejemen harus mempertimbangkan aspek-aspek pengumpulan data yang

dapat memengaruhi ketepatan dan keandalan.

Keakuratan Data


Semua metode yang dijelaskan di atas mengandalkan pada keakuratan data, yang

dipakai dalam membuat estimasi. Bila sumbernya dari dalam perusahaan (biasanya data

keuangan dan operasi), manajemen dapat menentukan persyaratan pelaporan untuk

memastikan keakuratan data. Untuk data ekonomi dari luar perusahaan (eksternal),

manajemen menentukan keandalan data dengan mempertimbangkan sumbernya. Data

ekonomi, biasanya diambil dari data yang disediakan oleh pemerintah pusat, pemerintah

local, dan pemerintah Negara bagian Amerika Serikat, serta riset-riset yang dilakukan dari

perusahaan-perusahaan dan universitas; beberapa memiliki reputasi yang lebih baik dalam hal

keakuratan disbanding yang lain. Akuntan manajemen harus memutuskan seberapa jauh

keandalan data yang dipakai dalam metode estimasi.

Memilih Periode Waktu

Periode waktu yang tidak sesuai. Data untuk masing-masing variable harus dari

periode waktu yang sama. Mencampur data mingguan dengan bulanan akan bermasalah,

seperti menggunakan data penjualan berdasarkan periode bulanan, dan beban upah/gaji

berdasarkan periode mingguan. Kesulitan juga akan timbul bila perlengkapan dibeli pada satu

periode dan dipakai pada periode berikutnya.

Masalah Nonlinearitas

Masalah lain yang muncul karena adanya nonlinearitas berkaitan dengan pola runtun

waktu (time series) pada data. Pola ini adalah tren (trend), musiman (seasonality), pengacau

(outliers), dan pergeseran data (data shift).

1. Tren dan/atau musiman. Karakteristik umum dari data akuntansi adalah tren yang

signifikan akibat perubahan harga dan/atau fluktuasi musiman yang dapat

memengaruhi ketepatan dan keandalan suatu estimasi. Jika terdapat tren atau fluktuasi

musiman, regresi yang linear tidak sesuai lagi dengan datanya dan akuntan

manajemen dapat menggunakan metode yang dapat menghilangkan variable tren atau

fluktuasi musiman tersebut. Teknik yang biasa dipakai meliputi:

Penggunaan indeks perubahan harga untuk menyesuaikan nilai masing-masing

variable dengan periode waktu yang biasa.

Penggunaan teknik pemisahan yang memisahkan komponen musiman,

siklikal, dan tren dari runtun data.

Penggunaan variable tren. Variable tren (trend variable) mngambil nilai

1,2,3… untuk setiap periode secara berurutan.


Penggantian dari nilai yang asli dari setiap variable dengan selisih pertama

Selisih pertama (first difference) untuk setiap variable adalah perbedaan

antara setiap nilai dan nilai berikutnya dalam runtun waktu.

2. Pengacau. Sebagaimana diterangkan sebelumnya, bila terdapat kesalahan dalam data

atau keadaan bisnis yang jarang terjadi atau tidak biasa dan memengaruhi operasional

pada waktu tertentu, hasilnya mungkin titik data yang terletak jauh dari yang lainnya,

suatu pengacau. Karena pengacau dapat menurunkan ketepatan dan keandalan

estimasi secara signifikan, maka seharusnya pengacau dikoreksi atau disesuaikan

(menggunakan, misalnya suatu variable dummy) jika jelas bahwa pengacau tersebut

tidak biasa atau tidak berulang terjadinya.

3. Pergeseran data. Berbeda dengan pengacau, jika keadaan bisnis yang tidak biasa

berlangsung lama, seperti pada pengenalan teknologi produksi yang baru atau

perubahan yang tetap lainnya, ada perbedaan pergeseran dari arah rata-rata data yang

harus dimasukkan dalam estimasi. Salah satu jalan untuk menangani hal ini adalah

dengan menggunakan variable dummy untuk menunjukkan periode sebelum dan

sesudah terjadi pergeseran.

Analisis Kurva Pembelajaran

Analisis Kurva Pembelajaran (learning curve analysis) adalah metode yang

sistematis untuk mengestimasikan biaya ketika terdapat proses pembelajaran


DAFTAR PUSTAKA

Blocher, Chen & Lin “Manajemen Biaya Jilid 1”, Diterjemahkan oleh A. Susty

Ambarriani, M.Si, Akt., Mc Graw Hill CompaniesInc., Salemba Empat, Jakarta,

2000.

manajemen biaya

Documents