METODE PENGUKURAN DAN PERAMALAN. Pusat Pengembangan Pendidikan - Universitas Gadjah Mada

Transkripsi

1 METODE PENGUKURAN DAN PERAMALAN

2 PENDAHULUAN Mengetahui prospek usaha dari proyek yang direncanakan Perkiraan tentang peluang pasar produk yang dihasilkan Bentuk dan sifat produk yang dihasilkan Nasional atau lokal Menghitung kapasitas produksi yang direncanakan

3 Menyusun studi kelayakan usaha Berhubungan dengan perkiraan, penafsiran, dan peramalan Metode pengukuran dan peramalan menggunakan trend, regresi, korelasi, probabilitas Tidak bisa mengukur secara pasti, tetapi sekedar usuha untuk minimisasi ketidakpastian

4 PENDEKATAN PERAMALAN PENDEKATAN TIME SERIES Hasil peramalan hanya memperhatikan kecenderungan data masa lalu yang tersedia, tidak memperhatikan hubungan sebab akibat Perlu data masa lalu cukup banyak, variabel tidak diperhatikan Tingkat akurasi kurang, kecuali tidak ada perubahan yang mendasar Teknik peramalan dengan trend : linier, kuadratik, logaritma

5 PENDEKATAN YANG MEMPERHATIKAN HUBUNGAN SEBAB AKIBAT Menjelaskan terjadinya keadaan oleh sebabsebab tertentu Variabel penjelas utama, masuk dalam persamaan Tingkat akurasi lebih memadai, jangka waktu lebih panjang Teknik Regresi Korelasi, linier sederhana, linier berganda, korelasi biasa, berganda, parsial

6 PROSEDUR PERAMALAN Analisa ekonomi Mengadakan proyeksi terhadap aspek-aspek makro, misalnya aspek kependudukan dan pendapatan Analisa pengaruh dari kebijakan pemerintah Analisa industri Analisa permintaan pasar dari seluruh perusahaan yang menghasilkan produk sejenis Mecakup peramalan permintaan potensial(kebutuhan konsumen terhadap produk) dan analisa permintaan industri (jumlah permintaan real yang sudah dapat dipenuhi perusahaan) Dapat diketahui peluang pasar yang tersedia

7 Analisa Penjualan Masa Lalu Untuk melihat market positioning produk dalam struktur persaingan Produk baru, dilakukan dengan menggunakan analogi penjualan perusahaan laian produk sejenis Analisa Peramalan Permintaan Identifikasi variabel Pengawasan Hasil Peramalan

8 Waktu BATASAN DALAM PEMILIHAN TEKNIK PERAMALAN Rentangan waktu masa datang dan jangkauan peramalan Peramalan kualitatif mempunyai rentangan waktu lebih panjang dibanding kuantitatif Jangka waktu sesuai usia proyek Tingkah laku data Jumlah, ketepatan, dan tingkah laku data masa lalu yang tersedia. Linier, kuadratik, logaritma

9 Tipe model Time series, sebab akibat, atau yang lain Biaya tersedia Tingkat ketepatan yang diinginkan Kemudahan penerapan Kemampuan manajemen, data, biaya Produk baru atau mapan

10 METODE TIME SERIES Mendasarkan diri pada data dan keadaan masa lampau, contoh : jumlah produksi, harga, dsb. Hasil akurat jika keadaan masa mendatang stabil Metode trend Linier Kuadrat Logaritma linier

11 Persamaan trend linier Y = a + bx a = ( y) : n b = xy : x 2 Keterangan : Y : nilai yang diperkirakan a,b : nilai konstanta x : tahun

12 Jumlah permintaan ikan segar tahun 1987 sampai dengan 1995 (ton) Tahun Permintaan X X 2 XY Perkiraan (Y) (Yc) Jumlah

13 Permintaan Ikan (ton) Series1 Series Tahun

14 Perhitungan Penyimpangan antara Data Proyeksi dengan data Sebenarnya (ton) Tahun Permintaan Proyeksi Penyimpangan Proyeksi (Y) (Yc) Tinggi Rendah Jumlah Rata-rata penyimpangan

15 Perkiraan Permintaan Ikan Segar tahun 1996 sampai 2004 (ton) Tahun Perkiraan Perkiraan Perkiraan normal tinggi rendah

16 Persamaan trend kuadratik Berbentuk parabola Fungsi persamaan : Y = a + bx + c X 2 a = Y - c X 2 b = XY : X 2 c = (n x 2 Y ( X 2 )( Y )) : (n X 4 - ( X 2 ) 2 )

17 Contoh persamaan trend kuadratik Tahun X Y X 2 XY X 2 Y X 4 Y

18 Perhitungan : b = 18,5 : 60 = 0,3083 c = (9 x 297,1 60 x 42,7) : ((9 x 708) 60^2) = 0,0404 a = (42,7 0,0404 x 60) : 9 = 4,475 Sehingga fungsi persamaannya adalah Y = 4,475+0,3083 x + 0,0404 x 2

19 Permintaan (ton) Y Estimasi Tahun

20 Persamaan Trend Simpel Eksponensial Y 1 = ab x log Y 1 = log a + (log b) X jika x = 0, log a = ( log Y) : n log b ( x. (log Y)) : x 2

21 Tahun X Y X 2 log Y X. ( log Y) log Y 1 Y

22 METODE REGRESI KORELASI Mendasarkan diri pada hubungan sebab akibat atas terjadinya variasi dari suatu variabel BEDA DENGAN TREND! Independent variable dan dependent variable Hubungan antara variabel yang satu dengan yang lain Hubungan sebab akibat tampak pada fungsi persamaan regresi

23 Dependent variable dan Independent variable naik turunnya dipengaruhi oleh beberapa independent variable contoh : jumlah produksi perikanan dipengaruhi oleh luas lahan, pakan, tenaga kerja, dll. Ada variabel yang dominan

24 Hubungan antara satu variabel dengan variabel yang lain positif negatif Korelasi : alat pembantu yang berguna untuk mengetahui sejauh mana intensitas hubungan yang terjadi antara variabel-variabel yang bersangkutan

25 Regresi Regresi linier sederhana Regresi linier berganda Regresi non linier : transformasi logaritma

26 REGRESI LINIER SEDERHANA Y = a + bx Y : variabel bebas X : variabel terikat a,b : koefisien regresi Cara mencari koefisien a dan b b = n. XY - X Y n X 2 ( x) 2 a = Y - b X n n

27 Persamaan regresi Tidak signifikan, apabila b = 0 shg Y = a Tidak pasti Signifikan Untuk mengetahui signifikan atau tidak, digunakan alat uji F test F hitung = [ (Yperkraan Y rata-rata) 2 / (k-1)] [ (Y - Yperkraan) 2 / (n-k) Keterangan : Y perkraan : hasil persamaan regresi k : parameter dalam persamaan regresi n : jumlah data

28 Persamaan garis : y = ,4 + 26,3668 (X) Jumlah Biaya Bulan Produksi (unit) Semi variabel (Rp) (X) (Y) X Y X 2 XY Perkiraan

29 Persamaan garis : y = ,4 + 26,3668 (X) Jumlah Biaya Bulan Produksi (unit) Semi variabel (Rp) (X) (Y) X Y X 2 XY Perkiraan

30 Biaya Semi Variabel (Rp) bulan ke- Jumlah Biaya Semi Variabel

31 Bulan Jumlah Biaya Produksi (unit) Semi variabel (Rp) (X) (Y) X Y X 2 XY Perkiraan 1 14, , (3,100.00) (77,800.00) 9,610, ,180, , , , (1,100.00) (15,800.00) 1,210, ,380, , , , (100.00) 5, , (520,000.00) 821, , , , , ,780, , , , , , ,410, ,980, , , , (11,800.00) 810, (10,620,000.00) 847, , , , , ,410, ,980, , , , (100.00) 6, , (620,000.00) 821, , , (2,100.00) (118,800.00) 4,410, ,480, , , , (1,100.00) 36, ,210, (39,820,000.00) 794, , ,238, ,900, ,200, , ,800.00

32 (Y Perkiraan - Yrt) (Y Perkiraan - Yrt) 2 (Y-Y rt) (Y-Y rt) 2 1 (81,735.00) 6,680,610, (77,800.00) 6,052,840, (29,001.20) 841,069, (15,800.00) 249,640, (2,634.30) 6,939, , ,040, , ,236, , ,640, , ,847,110, , ,806,440, , ,236, (11,800.00) 139,240, , ,847,110, , ,806,440, (2,634.30) 6,939, , ,440, (55,368.10) 3,065,626, (118,800.00) 14,113,440, (29,001.20) 841,069, , ,310,440, ,262,948, ,129,600, R Koreasi

33 intersept slope korelasi koef determinasi y = a + bx y = ,4 + 26,3668 (X)

34 Koefisien determinasi : pengaruh jumlah produksi terhadap total biaya adalah sebesar 71,08 % naik turunnya biaya yang dikeluarkan ditentukan oleh jumlah produksi sebesar 71,08 % dan hanya (28,92 %) naik turunnya jumlah produksi dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak disebutkan dalam persamaan Hubungan antara jumlah produksi (X) dan total biaya (Y) mempunyai hubungan positif

35 Dengan menggunakan regresi : mencari hubungan antara satu variabel dengan variabel yang lain Sebutkan contoh-contoh lainnya!

36 Penggunaan Regresi dalam Penentuan BEP Penentuan BEP atau Break Even Point (yaitu suatu skala usaha dimanatotal Revenue = Total Cost) Perlu diketahui untuk merencanakan kegiatan usaha dalam perencanaan laba yang ingin dicapai. Total Revenue (TR) = p. q Total Cost (TC) = a + bq dimana : q : jumlah produksi p : harga b : biaya variabel per unit a : biaya tetap (fixed cost)

37 TR = TC TR = p. q TC = a + bq pers regresi dimana p. q = a + bq p. q bq = a q (p b) = a q = a /(p-b) dalam Rupiah = [a /(p-b)]. p

38 1 Hasil perhitungan persamaan regresi Ŷ = ,61 (q) a b Dimana a adalah fixed cost (biaya tetap) dengan nilai dan b adalah biaya varibel dengan nilai 27,61

39 Apabila harga jual barang Rp 50,00 per unit, maka BEP berada pada jumlah unit produksi sebagai berikut : BEP = a/(p-b) = /(50-27,61) = ,5 unit atau dalam rupiah = 15585,5 x Rp 50 = Rp ,00 Berdasarkan hasil perhitungan, tingkar BEP berada pada penjualan unit, dengan total biaya Rp ,00

40 TR = 15585,5 x Rp 50 = Rp TC = (FC) ,5 x 27,61 = Dengan menghitung jumlah produksi : dapat digunakan perusahaan, perlu tidaknya meningkatkan jumlah produksi alat dalam pengendalian biaya produksi dan menentukan laba perusahaan

41 cost, benefit BEP TR TC FC Q BEP dalam Regresi Linier

42 Apabila diinginkan keuntungan yang diperoleh sebesar Rp ,00 pada setiap satu produksi, maka jumlah yang diproduksi dihitung sbb : Q = (a+x)/(p-b) = ( ) / (50 27,61) = unit atau dalam rupiah Q = x Rp 50,00 = Rp

43 Perhitungan laba rugi : TR = x Rp 50,00 Rp TC a. fixed cost Rp b. variable cost x Rp 27,61 Rp Laba/Rugi Rp

44 REGRESI NON LINIER Data tidak proporsional Pemilihan jenis regresi korelasi dan koefisien determinasi Contoh regresi non linier

45 Jumlah Produksi Pakan pada PT Mina Bahari JUMLAH PRODUKSI TOTAL COST TOTALREVENUE (kg) (Rp) (Rp) 14, , , , , , , , , , , , , , , , , ,064, , ,058, ,160, , ,104, ,176, , ,184, ,210, , ,295, ,300, , ,305, ,305, , ,079, ,379,000.00

46 Biaya (Rp) TOTAL COST TOTALRE Jumlah produksi pakan (kg)

47 Pola perkembangan data : TC dan TR berbentuk garis lengkung (non linier) semakin besar jumlah produksi, TC cend meningkat, TR cend turun apabila jumlah produksi terus ditingkatkan, perusahaan akan rugi.

48 Usaha meningkatkan keuntungan : Menurunkan TC, dengan mengurangi jumlah produksi sampai dengan MR = MC, karena pada saat ini terdapat MAKSIMUM PROFIT Dari segi intern perusahaan : mengadakan penghematan melalui penekanan biaya operasi dan pemeliharaan harga pokok produksi menjadi lebih rendah

49 Kebijakan-kebijakan perush, antara lain : technical economies : mengubah cara produksi yang selama ini dikerjakan secara tradisonal, diubah dengan mesin marketing economies : menghemat biaya pemasaran dengan diversifikasi produk managerial economies : memakai tenaga manajer yang profesional labour economies : spesialisasi keahlian dari masingmasing pekerja

50 Perhitungan Persamaan TOTAL COST Total Cost Perkiraan TC (Rp) X X 2 X 4 XY X 2 Y Ŷ 726, (3,633,500.00) 18,167, , , (3,075,200.00) 12,300, , , (2,462,700.00) 7,388, , , (1,751,800.00) 3,503, , , (942,875.00) 942, , , , ,058, ,058, ,058, ,057, ,104, ,209, ,419, ,121, ,184, ,554, ,663, ,187, ,295, ,183, ,734, ,256, ,305, ,525, ,625, ,327, ,079, ,665, ,803, ,125,233.50

51 Perhitungan persamaan regresi nonliner (Y i ) = n a + c X i 2 (X i Y i ) = b X i 2 (X i 2 Y i ) = a X i 2 + c X i 4 Untuk mendapatkan nilai parameter a,b, dan c : = 11 a c (1) = 110 b (2) = 110 a c (3)

52 b = /110 = ,77 untuk mendapatkan nilai a dan c dengan substitusi dan eliminasi, didapat : a = c = 1180,45 Persamaan regresi menjadi : a + bx + cx 2 = ,77 X ,45 X 2

53 Perhitungan Persamaan TOTAL REVENUE Total Revenue Perkiraan TR (Rp) X X 2 X 4 XY X 2 Y Ŷ 700, (3,500,000.00) 17,500, , , (3,000,000.00) 12,000, , , (2,496,000.00) 7,488, , , (1,802,000.00) 3,604, , , (981,000.00) 981, , ,064, ,058, ,160, ,160, ,160, ,120, ,176, ,352, ,704, ,177, ,210, ,630, ,890, ,230, ,300, ,200, ,800, ,277, ,305, ,525, ,625, ,321, ,379, ,088, ,752, ,948.40

54 Dimasukkan rumus seperti di atas : TR = ,36 (X) 2.375,06 (X 2 )

55 Menghitung BEP TC = TR ,77 X ,45 X 2 = ,36 (X) 2.375,06 (X 2 ) 3.555,51 x ,59 (x) a b c x 1,2 = -b ± b 2 4 ac 2 a

56 Jawab : x1 = -3,70 x2 = 4,77 Untuk menghitung jumlah produksi pada tingkat BEP, sbb : BEP 1 = x 1 = -3,70 BEP 2 = x 2 = 4,77 jumlah produksi = jumlah produksi =

57 Profit maksimum didapat dari beda terbesar antara Total Revenue dan Total Cost, pada saat : MR-MC = 0 atau MR = MC maksimum profit dihitung sebagai turunan pertama persamaan TR dan TC MR = , ,12 x MC = , ,9 x 0 = 3.841, ,02 x = -0,54 jumlah produksi =

58 Jumlah Produksi Pakan pada PT Mina Bahari JUMLAH PRODUKSI X Keterangan (kg) 14, , , , , , , , , , , (BEP1) (max profit) (BEP2)

59 TC MR TR BEP2 FC BEP1 MC