METODE PENGUKURAN DAN
PERAMALAN PERMINTAAN
Pengukuran
permintaan adalah usaha untuk mengetahui permintaan atas suatu produk atau
sekelompok produk di masa yang lalu dan di masa yng sekarang dalm kendala satu
asset kondisi tertentu. Peramalan permintaan merupakan usaha untuk mengetahui
jumlah produk atau sekelompok produk di masa yang akan datang dalam kendala satu asat kondisi tertentu. Hasil
maksimal dari suatu kegiatan peramalan adalah adalah melakukan minimisasi
ketidakpastian yang mungkin terjadi di masa yang akan datang.
1. Pendekatan time series yaitu
model yang tidak memperhatikan hubungan sebab akibat atau dengan kata lain
hasil peramalan hanya memperhatikan kecenderungan dari data yang di masa lalu yang
tersedia. Menurut makridatis dan steven secara skematis pendekatan ini dapat
diganbarkan sebagai berikut:
system
Input-----------------generating
proses----------------------output
Random
effects
2. Pendekatan yang
memperhatikan hubungan sebab akibat
(cause-effects method) atau pendekatan yang menjelaskanterjadinya suatu keadaan
(explanatory method) oleh sebab-sebab tertentu. Dengan kata lain hubungan sebab
akibat yang terjadi bukan hubungan deterministic melainkan hubungan stokastic.
Secara schematic pendekatan inidapat digambarkan sebagai berikut
system
Input--------------cause
and effects relationship------------uotput
Random
effects
PROSEDUR PERAMALAN
Tahap-tahap dalam
study kelayakan proyek :
1. analisis ekonomi yakni yang
mengadakan proyeksi terhadap aspek-aspek makro terutama aspek kependudukan dan
pendapatan.
2. analisis industri yakni
analisis terhadap permintaan pasar dari seluruh perusahaan yang menghasilkan
produk sejenisdari produk yang diusulkan dalam study kelayakan proyek.
3. analisis penjualan mas lalu
yakni dilakukan untuk melihat “ market positioning” produk dalam stuktur
persaingan dan dari padanya dapat diketahui
“ market share “ produk tersebut.
4. analisis peramalan permintaan
di mana berkaitan dengan perencanaan program pemasaran di masa yang akan
datang.
5. pengawasan hasil dari
peramalan yakni usaha untuk minimalisasi kesalahan hasil dari berbagai tenik
peramalan yang dugunakan .
KENDALA PEMILIHAN TEHNIK
PERAMALAN
Kendala-kendala yang dihadapi antara lain:
1. waktu yang handak diliput
yakni rentangan waktu masa ynag akan datang dan jangkauan peramalan.
2. tingkah laku data yakni
meliputi jumlah , ketepatan, dan tingkah laku data di masa yang lalu yang
tersedia.
3. tipe model yakni pakah model
yang digunakan merupakan model time series, kaosalitas atau yang lainnya.
4. biaya yang tersedia yakni
biaya yang tersedia untuk penyusunan studi kelayakan proyek.
5. tingkat ketepatan yang
diinginkan yakni ketelitian dan kecermatan peramalan yang diinginkan.
6. kemudahan penerpan yakni
kemudahan , manajemen, data dan biaya.
PENGUKURAN PERMINTAAN PRODUK
1. penggunaan dta impor produk
yang bersangkutan, jika selama ini sebelum proyek yang bersangkutan ada belum
pernah dihasilkan di dalam negeri, dan produk yang bersangkutan merupakan
produk subsitusi impor.
2. penggunaan data ekpor, impor,
dan produksi dalam negeri . formula yang digunkan untuk keadaan ini adalah:
PE = P + (I - E) +
DC
Dimana:
PE : Permintaan efektif yang di cari
P
: Produksi dalam negeriselama
masa yang bersangkutan
I :
Impor yang dilakukan
E : ekspor yang dilakukan
DC : jumlah perubahan cadangan produk.
3. metode rasio rantai yakni
metode yang menghitung permintaan efektif dengan cara membagi dalam
komponen-komponen yang lebih kecil dari suatu mata rantai urutan dari variable
yang berpengaruh terhadap produk yang bersangkutan.
PERAMALAN PERMINTAAN PRODUK
YANG SUDAH MAPAN
1. metode pendapatan
2. metode tes atau eksperimen
3. metode survey
4. metode time series
5. metode regresi korelatif
6. metode input output
PERAMALAN PERMINTAAN PRODUK
BARU
1. metode time series di mana metode ini hanya berdasarkan data
dari masa yng lalu.
2. metode tred linier yang mana
dapat di formulasikan :
Y =
a + bX
Di mna pada metode ini juga di
bagi lagi menjadi beberapa bagian yanitu :
- metode least square
pada awal data
yang tersedia adalah mempunyai kecenderunganberbentuk garis lurus . dan dapat
di formulasikan sebagai berikut :
Y =
a + bX
Dimana
:
Y
: variable yang akan di ramalkan
a
: kostanta yang akan menunjukkan
brsarnya harga
Y
: (ramalan) apabila X sama dengan
nol
b :
variabilitas per x ysitu menunjukksn besarnya perubahan nilai y dari
setiap perubahan satu unit X
X :
unit waktu yang dapat dinyatakan dalm minggu , bulan , semester, tahun
tergantung pada data perusahaan.
Sedangkan untuk mencari nilai
a dan b dapat dengan rumus sebagai berikut :
A = å Y
= Y dan B
= å XY
n åX2
- metode product moment
metode ini hampir
sama dengan dmetode leaset squere hanya saja ini di gunakan dalam meramalkan
penjualan perusahaan untuk data yang tersedia adalah mempunyai kecenderunan berbentuk
garis lurus di mana persamaannya adalah :
Y =
a + bX
.
Dimana
:
Y
: variable yang akan di ramalkan
a
: kostanta yang akan menunjukkan
brsarnya harga Y apabila X sama dengan 0
b :
variabilitas per x yaitu menunjukksn besarnya perubahan nilai y dari
setiap perubahan satu unit X
X :
unit waktu yang dapat dinyatakan dalam minggu , bulan , semester, tahun
tergantung pada data perusahaan
Sedangkan untuk mencari nilai
a dan b adalah sebagai berikut :
Persamaan I
∑Y =
n.a + b∑x
Dengan
syarat ∑x ≠ 0
Persamaan II
∑XY = a
∑x +
b ∑x2
- metode setengah rata-rata
metode setengah
rat-rata ini masih tergolong metode tred linier di man data yang tersedia tetap
berbentuk linier jika kita gambar dalam bentuk grafik.
Y’ =
a + bX
Untuk mencari nilai a dan b adalah :
Y1 =
a + bx1
Y2 =
a = bx2
3. Metode Kuadratik
Metode kuadratik adalah metode merupakan trend non
linier dan jika kita gambar berbentuk garis melengkung. Sedangkan persamaan
dari bentuk metode kuadratik adalah :
Y’ =
A + BX +
Cx2
Di mana :
Y :
variable yang akan di ramalkan
a :
kostanta yang akan menunjukkan brsarnya harga Y apabila X sama dengan 0
b dan c adalah variable per X, yaitu
menunjukkan besarnya perubahan satu unit X.
X :
unit waktu yang dapat dinyatakan dalam minggu , bulan , semester, tahun
tergantung pada data perusahaan
Sedangkan koovisiennya adalah
;
A = (∑ y
-c ∑X2 ) / n
B = (∑ XY
/ ∑x2 )
C = ( n
∑X 2Y) - (( ∑X2 ) (∑Y))
(n ∑X4) - ((∑X2)2)
Dengan syarat ∑X2 sama dengan 0
- metode exponencial sederhana
metode ini
digunakan jika data histories di gambar menjadi kurva kecenderungan berbentuk
naik dan turun, akan tetapi kenaikan atau penurunan tidak terlalu tajam. Maka
fungsi persamaannya :
y’ = a.bx
yang dapat disederhanakan menjadi fungsilogaritma yaitu :
y’ = log
a +
log b x
dengan syarat
∑x =
0
maka
koefisien a dan b dapat dicari
dengan :
log a = ∑
log Y dan log
b = =
∑ log Y
N ∑X2
- Metode Regresi-Korelasi
Dalam
rangka menyusun peramalan penjualan produk
perusahaan ternyata terdapat beberapa perusahaan di mana penjualan
produknya mempunyai ketergantungtan terhadap penjualan produk yang lain. Produk
yang mempengaruhi tersebut dapt berasal atau diproduksi oleh perusahaan yang
sama atau jugadiproduksi atau di jual oleh perusahan yang lain.
- Model Peramalan Penjualan.
Model
peramalan penjualan produk perusahaan dimana produknya merupakan produk
permintaan turunan ini tidak jauh berbeda dengan model penjualan produk
terdahulu.
Secara
umum prosedur yang dilaksanakan di dalam penyusunan persamaan tersebut adalah ;
1. mengadakan pengujian apakah
memeng terjadi hubungan antara jumlah penjualan produk dominant dengan jumlah
produk perusahaan.
2. menyusun regresi antara
penjualan produk domimnan dengan produk perusahan atas dasar penjualan kdi masa
yang lalu.
3. menyusun ramalan penjualan produk dominant
4. menyusun peramalan produk
perusahaan.
Regresi Linier
Sederhana
Pada hubungan ini hanya satu
variable yang dianggap bebas atau berpengaruh pada terjadinya variable yang
lain atau variable yang terikat.
Sedangkan persamaannya adalah ;
Y’ =
A + BX
Dimana:
X =
variable bebas
Y =
variable terikat
A =
bilangan konstan
B =
koofisien regresi
Dengan menggunakan
metode regresi maka diperoreh koefisien a dan b sebagai berikut :
B = [ N ∑XY
- ((∑X) (∑Y)) ]
[
N ∑X2 - ((∑X)2) ]
A = (∑Y)
- B (∑Y)
N N
Sebenarnya banyak
sekali perhitungan korelasi , yang dalam penerapannya memerlukan syarat-syarat
tertentu dari data yang tersedia salah satunya adlan dalam bentuk persamaan
sebagai berikut
R = [ N
( ∑XY)] - [((∑X) (∑Y)) ]
[
N ( ∑X2 )] - ((∑X)2) ] [ N ( ∑Y2 )] -
((∑Y)2)1/2
- Metode statistic untuk analisa khusus,
beberapa analisisn khusus antara
lain ;
- analisis industri
- analiosis jenis produk
- analisis penggunaan akhir
PENGAWASAN PERAMALAN PENJUALAN
- kuadrat terkecil
dapat di formulasikan
:
kuadrat
terkecil = ∑ ( Y –Y’ )2
- metode
kesalahan rata-rata mutlak
dapat diformulasikan sebagai berikut :
di mana :
AAE =
∑ Y – Y’ AAE :
Average Absolute Error
Y :
Data riil
N Y’ :
Data peramalan
N : Jumlah periode atau waktu dari data
I I
: harga Mutlak
- Metode
Kesalahan Kuadrat Rata-Rata Akar
Metode RASE ini cara
perhitungannya adalh denagn jalan menjumplahkan kuadrat kesalahan atau selisih
nilai riil dan nilai peramalan, kemudian membagi jumlah tersebut dengan
banyaknya waktu ramalan dan kemudian menarik akarnya dapat dirumuskan :
RASE
=
Di mana
RASE = Rood Averrage Squared Error
Y = Data
riil
Y’ = Data Ramalan
N
= Jumlah waktu Data Ramalan
Sumber dari : buku studi
kelayakan bisnis suatu pengantar karangan muhammad jihadi.
0 komentar:
Post a Comment