Penerapan Metode Peramalan Penjualan sebagai Dasar Penetapan Rencana Produksi (Studi Kasus di PT Varia Industri Tirta)

Transkripsi

1 Penerapan Metode Peramalan Penjualan sebagai Dasar Penetapan Rencana Produksi (Studi Kasus di PT Varia Industri Tirta) Application of Selling Forcasting Method as a Basis of Production Plan Determination (A Case Study at PT Varia Industri Tirta) AANG MUNAWAR Dosen Tetap Akademi Manajemen Kesatuan, Bogor ABSTRAK Penelitian ini dilakukan dengan menganalisis beberapa metode peramalan penjualan dihubungkan dengan beberapa faktor yang mempengaruhinya guna menentukan metode peramalan penjualan air minum dalam kemasan yang paling tepat. Kurang akuratnya peramalan penjualan akan berakibat pada kurang berfungsinya budget produksi dalam memenuhi permintaan konsumen atau sebaliknya produksi terlalu besar dibandingkan permintaan konsumen. Kedua hal tersebut akan mengakibatkan kerugian bagi perusahaan. Hasil penelitian ini dapat merekomendasikan kepada perusahaan metode penjualan yang paling mendekati kepada realisasinya sehingga dapat membantu perusahaan air minum dalam kemasan. Kata kunci: metode peramalan, air minum dalam kemasan, anggaran produksi. ABSTRACT This research is conducted by analyzing some selling forecasting methods relevant to some factors influencing them in order to determine the most appropriate selling forecasting method of packaged drinking water. The less accurate of selling forecasting will caused less function of production budget in fulfilling consumer s demand or will caused the production (supply) is too high compare to the demand. Both will cause company loss. The result of this research recommended the most favorable selling forecasting method that come close to the real world, therefore it can help the company to plan its production. Keywords: forecasting method, packaged drinking water, production budget. PENDAHULUAN Mengamati perkembangan konsumsi air minun masyarakat dari tahun 1980-an hingga sekarang dapat dilihat bahwa jika pada era tahun 1980-an kebanyakan masyarakat memenuhi kebutuhan air minumnya dari air sumur, air sungai atau air PAM, maka dalam beberapa tahun terakhir tampak adanya pergeseran, di mana sebagian masyarakat memilih air minum dalam kemasan sebagai air minum sehari-hari, khususnya masyarakat dari kelompok berpenghasilan menengah ke atas di daerah perkotaan. Bahkan kelompok berpenghasilan menengah ke bawah pun menunjukkan kecenderungan yang meningkat dalam konsumsi air minum dalam kemasan tersebut, khususnya untuk memenuhi kebutuhan air minum dalam perjalanan. Mencermati perkembangan pasar air minum dalam kemasan di Indonesia, kiranya ada beberapa hal yang patut dicatat, yaitu: (1) konsumsi air minum dalam kemasan tampaknya mempunyai kaitan yang erat dengan tingkat pendapatan masyarakat itu sendiri. Hal ini berarti volume konsumsi air minum dalam kemasan di Indonesia secara makro mempunyai kaitan atau korelasi positif dengan pendapatan domestik bruto (PDB) atau pendapan per kapita, (2) peningkatan konsumsi air minum dalam kemasan juga tidak terlepas dari meningkatnya kesadaran masyarakat pada kesehatan. Dalam hal ini masyarakat telah menyadari (aware) bahwa mengkonsumsi air dalam kemasan lebih higienis dibandingkan dengan air sumber lainnya seperti air sumur maupun PAM, dan (3) maraknya kegiatan promosi yang di lakukan oleh para produsen turut memberikan andil yang tidak sedikit dalam perkembangan pasar air minum dalam kemasan Indonesia. Dengan demikian untuk membuat peramalan permintaan pasar atau penjualan air minum dalam kemasan secara keseluruhan, maka ketiga faktor tersebut haruslah menjadi pertimbangan, khususnya dalam peramalan jangka panjang. Kemudian untuk membuat

2 peramalan penjualan untuk suatu produk yang spesifik atau merk tertentu, maka selain faktor-faktor di atas, ada pula faktor lain yang harus diperhitungkan, seperti harga jual produk itu sendiri, harga jual produk pesaing dan promosi, dan jaringan distribusi. Salah satu manfaat peramalan penjualan ini adalah dapat diperkirakannya penjualan secara akurat dari waktu ke waktu sehingga dapat dibuat rencana produksi yang sesuai dengan perkiraan penjualan. Hal ini penting mengingat rencana produksi yang disusun tanpa memperhatikan perkiraan penjualan dapat menyebabkan inefisiensi atau kehilangan kesempatan untuk memperoleh keuntungan lebih besar. Pertanyaannya kemudian adalah bagaimana metode peramalan penjualan dapat diterapkan di perusahaan? Variabel apa saja yang mempengaruhi peramalan penjualan? Dalam rangka menjawab pertanyaan-pertanyaan tersebut perlu dilakukan kajian untuk memperoleh gambaran mengenai sejauh mana efektivitas pengambilan keputusan produksi yang dilakukan oleh perusahaan dan digunakan untuk mengetahui gambaran sejauh mana metode peramalan penjualan dapat diterapkan sebagai dasar pengambilan keputusan produksi. METODE PENELITIAN Penelitian ini dilaksanakan melalui pengamatan dan wawancara langsung dengan bagian yang berkepentingan di PT Varia Industri Tirta (VIT) tentang bagaimana perusahaan meramalkan penjualan dan mengkaitkannya dengan keputusan produksi untuk setiap bulan atau setiap tahunnya. Data yang dikumpulkan adalah data tentang penjualan, data berdirinya perusahaan, struktur organisai, dan bidang usahanya. Berdasarkan data yang diperoleh dari perusahaan di tambah data dari sumber lain, kemudian dilaksanakan analisis terhadap penjualan dan produksi perusahaan produksi tersebut. Hasilnya dibandingkan dengan keputusan produksi yang telah dilakukan oleh perusahaan. Berdasarkan perbandingan ini kemudian disimpulkan apakah metode peramalan penjualan yang telah digunakan perusahaan selama ini sudah efektif. Beberapa metode peramalan sederhana digunakan untuk memperkirakan besarnya total volume penjualan air minum dalam kemasan produksi PT VIT setiap bulan untuk tahun dan. Hasil dari beberapa metode tersebut kemudian dibandingkan satu sama lain untuk menentukan salah satu metode yang terbaik. Dalam hal ini metode yang terbaik adalah metode yang memiliki kesalahan peramalan paling kecil. Metodemetode yang digunakan adalah metode trend linear, regresi diri, regresi linear sederhana, dan metode dekomposisi atau indeks musim. Variabel bebas yang dimasukkan ke dalam regresi linear sederhana adalah waktu dan PDB atau variabel penggantinya yaitu jumlah uang beredar (M 1 ). Hal ini dilakukan mengingat beberapa faktor yang berpengaruh terhadap permintaan air minum dalam kemasan sangat sulit untuk dinyatakan dalam bentuk angka. HASIL DAN PEMBAHASAN Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari PT VIT berupa total penjualan air minum dalam kemasan (AMDK) dari bulan Januari 1994 sampai dengan September dalam satuan ribu liter. Selain data pejualan AMDK tersebut, digunakan juga data jumlah uang beredar yang bersumber dari Bank Indonesia. Data ini digunakan dalam regresi linier sederhana sebagai variabel bebas. Asumsinya adalah jika jumlah uang beredar makin besar, maka akan berdampak positif terhadap penjualan AMDK, termasuk yang diproduksi oleh PT VIT. Sementara itu data PDB yang diperkirakan berpengaruh terhadap penjualan AMDK yang diproduksi oleh PT VIT tidak digunakan, mengingat data tersebut hanya tersedia dalam kuartalan, tidak tersedia dalam bulanan. Demikian pula halnya dengan variabel lainnya seperti banyaknya jaringan distribusi, biaya promosi dan harga jual produk PT VIT juga tidak digunakan dalam model peramalan mengingat datanya hanya tersedia dalam tahunan. Untuk menunjukkan apakah variabel-variabel tersebut berpengaruh nyata terhadap penjualan akan dihitung koefisien korelasinya. Sementara itu harga jual produk pesaing tidak diperoleh datanya. A. Metode yang Digunakan oleh PT VIT Sesuai dengan informasi yang diperoleh dari manajemen PT VIT, peramalan penjualan AMDK hasil produksi perusahaan ini dilakukan dengan suatu rumus pertumbuhan yang sederhana, yaitu Y t = (1+ a)y t-12 di mana Y t adalah penjualan pada waktu t dan Y t-12 adalah penjualan pada waktu t-12 atau penjualan pada bulan yang sama setahun yang lalu. Sedangkan a adalah rata-rata pertumbuhan penjualan yang menurut manajemen PT VIT bernilai 7.5% atau Dengan demikian, jika penjualan pada bulan Januari 1998 adalah 5450 ribu liter, maka perkiraan penjualan pada bulan yang sama tahun atau Januari adalah Y Januari = ( )Y Januari 1998 = ( ) ribu liter. B. Metode Trend Linier Dengan menggunakan data persamaan trend linear diperoleh hasil 2 Jurnal Ilmiah Kesatuan Volume 4 Nomor 1 2, Pebruari 2003

3 Y t = t, r² = ( ) (4.8483). Jika pada bulan Januari 1994 nilai t dianggap sama dengan 13, maka pada bulan Januari, t akan bernilai 73. Dengan demikian ramalan penjualan untuk bulan Januari dapat dihitung sebagai berikut: Y Januari = ribu liter. C. Regresi Diri (Autoregressive) Hasil pendugaan persamaan regresi diri adalah sebagai barikut: Y t = Y t-1, r² = (2.8442) ( ). Jika penjualan pada bulan Desember 1998 adalah 5694 ribu liter, maka ramalan penjualan untuk bulan Januari dapat dihitung dengan menggunakan persamaan di atas sebagai berikut: Y Januari = Y Desember 1998 = ribu liter. D. Metode Dekomposisi Persamaan untuk faktor trend adalah sebagai berikut: Y t = t, r 2 = ( ) ( ). Nilai indeks musim untuk bulan Januari sampai dengan Desember disajikan pada Tabel 1. Tabel 1. Indeks Musim Bulan Indeks Musim Januari Pebruari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober Nopember Desember Total Berdasarkan hasil tersebut, jika t bernilai 13 untuk bulan Januari 1994, bernilai 73 untuk bulan Januari, dan indeks musim untuk bulan Januari adalah serta faktor siklus untuk Januari adalah , maka nilai ramalan penjualan untuk Januari dapat dihitung sebagai berikut: Y Januari = Trend Januari IndeksMusim Januari Siklus Januari dengan Trend Januari = ribu liter, akan diperoleh Y Januari = ribu liter. Persamaan regresi volume penjualan dengan jumlah uang beredar adalah sebagai berikut: Y t = M 1, r² = (8.3453) (6.8685). Jika jumlah uang beredar pada bulan Januari adalah Rp milyar, maka ramalan penjualan untuk bulan tersebut dapat dihitung sebagai berikut: Y Januari = ribu liter. F. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penjualan AMDK Dari uraian di atas kiranya cukup jelas bahwa faktor trend, musim, dan siklus mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap penjualan AMDK. Selain itu faktor makroekonomi yang diwakili oleh variabel jumlah uang beredar juga berpengaruh signifikan terhadap penjualan AMDK, seperti tercermin pada nilai t- statistik yang relatif besar. Di samping faktor-faktor tersebut, masih ada faktor lain yang diperkirakan juga berpengaruh signifikan terhadap penjualan AMDK, seperti harga jual produk sendiri, jaringan distribusi, dan sebagainya. Namun karena datanya hanya tersedia dalam tahunan, maka faktor-faktor tersebut tidak dimasukkan ke dalam model peramalan. Tabel 2. Kinerja pemasaran PT VIT Tahun Penjualan Banyaknya Agen (buah) Biaya Promosi (juta Rp) Harga Rata- Rata (Rp/liter) Untuk melihat apakah faktor-faktor tersebut berpengaruh terhadap penjualan di sini ditampilkan koefisien korelasi antara penjualan dengan banyaknya jaringan distribusi (outlet) dan besarnya biaya promosi yang Jurnal Ilmiah Kesatuan Volume 4 Nomor 1 2, Pebruari

4 dikeluarkan serta jumlah uang beredar (M 1 ). Koefisien korelasi nilai ketiga adalah sebagai berikut: r (penjualan,jaringan distribusi) = 0.99 r (penjualan,promosi) = 0.90 r (penjualan,m1) = Dari angka ini jelas terlihat bahwa penjualan mempunyai korelasi atau kaitan yang erat dengan banyaknya jaringan distribusi dan biaya promosi serta jumlah uang beredar. Koefisien korelasi yang positif berarti makin banyak jaringan distribusi dan makin besar biaya promosi yang dikeluarkan serta makin banyak jumlah uang beredar, maka ada kecenderungan penjualan akan meningkat. Sementara itu untuk variabel harga, meskipun harga jual produk VIT tersedia datanya, tapi karena harga jual produk kompetitor tidak diperoleh datanya, maka korelasi antara penjualan tersebut dengan harga relatif (harga jual produk VIT dibagi dengan harga jual produk pesaing) tidak bisa dihitung. G. Pemilihan Metode Terbaik Dari berbagai pendekatan peramalan penjualan di atas, maka pemilihan salah satu metode terbaik dilakukan dengan membandingkan penjualan yang sebenarnya terjadi dengan ramalannya. Pembandingan ini dilakukan dengan menghitung rata-rata persentase kesalahan absolut (mean absolut percentage error) atau disingkat dengan MAPE dari setiap metode tersebut. Metode terbaik adalah metode yang kesalahan peramalannya terkecil. Nilai MAPE untuk setiap metode yang dikemukakan di atas terhadap metode yang digunakan oleh PT VIT selama ini adalah sebagai berikut: Tabel 3. Nilai MAPE Metode MAPE Metode pertumbuhan 15.7% (digunakan oleh PT VIT) Trend Linear 12.0% Regresi Diri (Autoregressive) 10.3% Dekomposisi 9.3% Regresi Linear Sederhana 13.9% Dari tabel di atas jelas bahwa metode peramalan yang terbaik adalah metode dekomposisi, karena memiliki kesalahan terkecil, yaitu 9.3%. Dengan menggunakan metode dekomposisi yang di kemukakan di atas, dan dengan mengasumsikan nilai faktor siklus untuk setiap bulannya sama dengan ratarata dari faktor siklus untuk setiap bulan yang bersangkutan dari tahun 1994 sampai dengan 1998, maka dapatlah disusun ramalan penjualan AMDK produksi PT VIT dari bulan Oktober sampai dengan Desember. Tabel 4. Faktor Siklus Penjualan AMDK Produksi PT VIT dari Oktober sampai dengan Desember Bulan Faktor Siklus Bulan Faktor Siklus Oktober Jun November Juli Desember Agustus Januari September Februari Oktober Maret November April Desember Mei Perhitungan faktor siklus di atas di lakukan dengan cara sebagai berikut. Sebagai contoh untuk menghitung faktor siklus (FS) bulan Oktober : FS Oktober = FS Oktober FS Oktober FS Oktober FS Oktober FS Oktober Selanjutnya ramalan penjualan untuk bulan Oktober sampai Desember diperoleh dengan rumus Y Oktober = Trend Oktober IndeksMusim Oktober FS Oktober di mana Trend Oktober = = 6554 ribu liter IndeksMusim Oktober = FS Oktober = , sehingga diperoleh Y Oktober = ribu liter. Hasil ramalan selengkapnya untuk periode Oktober tahun sampai dengan Desember tahun (ribu liter) disajikan pada Tabel 5. I. Penetapan Rencana Produksi Berdasarkan hasil ramalan penjualan di atas,maka dapatl disusun rencana produksi untuk periode Oktober sampai dengan Desember tahun. Dalam hal ini rencana produksi setiap bulannya adalah besarnya perkiraan penjualan ditambah dengan buffer stock. Dari informasi yang diperoleh dari PT VIT besarnya buffer stock tersebut adalah 3 hari penjualan. Dengan demikian jika jumlah hari kerja dalam satu bulan adalah 25 4 Jurnal Ilmiah Kesatuan Volume 4 Nomor 1 2, Pebruari 2003

5 hari, maka rencana produksi untuk bulan Oktober adalah: Produksi Oktober = PerkiraanPenjualan Oktober + 3/25 PerkiraanPenjualan Oktober = / ribu liter. Produksi Nopember = RencanaProduksi Nopember (seperti pada rumus bulan Oktober) Buffer Stock Oktober. Untuk produksi bulan-bulan berikutnya selalu dikurangi buffer stock bulan sebelumnya. Tabel 5. Ramalan Penjualan AMDK PT VIT untuk Periode Oktober sampai dengan Desember Bulan Oktober Nopember Desember Januari Pebruari Maret April Mei A. Kesimpulan Penjualan Bulan 6689 Juni 6738 Juli 6776 Agustus 6814 September 6857 Oktober 6903 Nopember 7188 Desember 7215 KESIMPULAN DAN SARAN Penjualan Beberapa kesimpulan yang berkaitan dengan peramalan penjualan AMDK PT Varia Industri Tirta sebagai berikut. Dari beberapa metode peramalan penjualan yang digunakan yaitu metode pertumbuhan, trend linear, regresi diri, regresi linear sederhana, dan metode dekomposisi, ternyata metode yang terbaik untuk peramalan penjualan AMDK PT VIT adalah metode dekomposisi. Hal ini tercermin pada kesalahan peramalannya yang paling kecil dibandingkan dengan metode lainnya yaitu sebesar 9.3%. Dari hasil perhitungan dengan menggunakan metoda koefisien korelasi maka variable jumlah uang beredar, jaringan distribusi dan besarnya biaya promosi mempunyai koefisien korelasi yang positif yaitu ratarata 90.9% yang berarti mempunyai hubungan yang erat terhadap penjualan. B. Saran Seyogyanya PT VIT dapat mempertimbangkan untuk menggunakan metode dekomposisi dalam membuat peramalan penjualan produknya karena metode ini ternyata mempunyai rata-rata persentase kesalahan absolut peramalan yang jauh lebih kecil dibandingkan dengan metode pertumbuhan. Untuk memperoleh hasil peramalan penjualan yang lebih baik, masih diperlukan studi yang lebih mendalam dengan menggunakan teknik-teknik peramalan yang lebih lanjut, yang mampu mengkombinasikan berbagai variabel yang berpengaruh terhadap peramalan penjualan. Tabel 6. Rencana Produksi PT VIT - Bulan Produksi Bulan Produksi Oktober 7492 Juni 7245 Nopember 6744 Juli 7217 Desember 6781 Agustus 7240 Januari 6819 September 7297 Pebruari 6862 Oktober 7343 Maret 6908 Nopember 7365 April 7222 Desember 7372 Mei 7218 Ucapan Terima Kasih Ucapan terimakasih kepada Iman Pudjianto, Hilman Fauzi, Suswanti, Tati Sinta S, dan Veronika S, alumni STIE Binaniaga Bogor yang telah membantu dalam penyelesaian penelitian ini. DAFTAR PUSTAKA Adisaputro, G dan M. Asri Anggaran Perusahaan. Edisi 3. BPFE. Yogyakarta. Assauri, S Manajemen Produksi. LP-FEUI. Jakarta. Assauri, S Teknik dan Metoda Peramalan: Penerapannya dalam Ekonomi dan Dunia Usaha. Edisi satu. Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia. Jakarta. Jurnal Ilmiah Kesatuan Volume 4 Nomor 1 2, Pebruari

6 Dajan, A Pengantar Metode Statistik, Jilid I. Edisi ke-9. LP3ES. Jakarta. Hani, H.T Manajemen Produksi dan Operasi. Edisi 3. BPEE. Yogyakarta. Hanke, J.E. and A.G. Reitsch Business Forecasting. Fifth Edition. Prentice Hall Inc. New Jersey. Kotler, P Dasar-dasar Pemasaran. Edisi ke-3. CV Intermedia. Jakarta. Rekrohadiprodjo, S. dan I. Gitosudarmo. Manajemen Produksi. Edisi Ketiga. BPEE Yogyakarta. Saragih, M. K. Budgeting Profit Planning and Control. Diklat UGM. Yogyakarta. Subagyo, P Forecasting: Konsep dan Aplikasi. Edisi Kedua. BPEE. Yogyakarta. Supranto, J Metode Riset: Aplikasinya dalam Pemasaran. Edisi Ke-4. Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia. Jakarta. Walpole, R.E. and R.H. Myers Probability and Statistics for Engineers and Scientist. Third Edition. Macmillan Publisihing Co. New York. Winardi, Aspek-Aspek Bauran Pemasaran (Marketing Mix). CV Mandar Maju. Bandung. 6 Jurnal Ilmiah Kesatuan Volume 4 Nomor 1 2, Pebruari 2003