Bagaimana cara melakukan peramalan penjualan?

[purvis (Calya Puri Navisha)]

Peramalan penjualan adalah perkiraan atau proyeksi secara teknis permintaan konsumen potensial untuk suatu waktu tertentu dengan berbagai asumsi.

Peramalan penjualan adalah perkiraan penjualan yang akan datang untuk usaha atau produk perusahaan. Dimana dalam pembuatan ramalan ini dibutuhkan penaksiran-penaksiran, kususnya penaksiran mengenai jumlah produk yang diperkirakan akan mampu dijual beserta harga jualnya, yang tentunya masing-masing produk dikaitkan dengan jenis produknya yang akan dijual.

Bagaimana cara melakukan peramalan penjualan ?

[Naykala (Denta Kalla Nayyira)]

Tahap-tahap Peramalan Penjualan

Tahap-tahap peramalan penjualan dapat dibagi atas beberapa analisa sebagai berikut:

• Analisa penjualan

  Analisa penjualan pada masa yang lalu, merupakan analisa bulanan, kuartalan, tahunan ataupun triwulan dan panca tahunan, yang berhubungan dengan analisa produk, daerah pemasaran, langganan maupun pesanan atas barang-barang. Analisa penjualan adalah suatu analisa tentang penjualan yang berhubungan erat dengan daerah pemasaran, produk, langganan, pesanan dan lain-lain.

• Analisa pasar

  Analisa pasar sangat penting sekali mengingat taksiran permintaan ataupun potensi penjualan, dengan cara menentukan porsi pasar suatu barang tertentu. Analisa pasar jangka panjang dan jangka pendek diadakan melalui peramalan penjualan dengan mempelajari potensi permintaan. Selain itu beberapa segi yang perlu dianalisa dalam penelitian pemasaran antara lain adalah peramalan penjualan, cara- cara pemasaran, peranan reklame dan promosi, penentuan lokasi perusahaan, penelitian selera konsumen, analisa produk dan penentuan harga jual.

• Analisa fungsi produksi

  Analisa fungsi produksi merupakan kemampuan manajemen dalam pengalihan faktor-faktor produksi yang tersedia menjadi produksi sehingga tersedianya kuantitas penjualan tergantung kepada kuantitas produksi yang akan dihasilkan sesuai dengan faktor-faktor produksi yang tersedia.

Metode Peramalan Penjualan

---

Metode peramalan penjualan yang dapat digunakan dalarn perusahaan adalah banyak sekali seperti metode komposisi tenaga penjual, metode opini para eksekutif, metode statistika peramalan penjualan. Tapi yang paling sering digunakan adalah metode kuadrat terkecil atau lebih lazim disebut dengan metode trend.

Dengan mempergunakan metode kuadrat terkecil ini, perusahaan akan dapat melakukan perhitungan peramalan penjualan produk perusahaan melalui dua macam bentuk yaitu bentuk linier/garis lurus dan bentuk kuadrat/garis lurus dan bentuk kuadrat/garis lengkung. Bentuk mana yang akan digunakan oleh perusahaan tergantung dari bentuk mana yang paling sesuai dengan kondisi yang berlaku diperusahaan saat ini.

Adapun bentuk umum dari trend garis lurus dan garis lengkung yang sering dipergunakan untuk penyusunan peramalan penjualan produk perusahaan tersebut adalah sebagai berikut :

Y = a + bx untuk trend garis lurus, serta
Y = a + bx + cx² untuk trend garis lengkung

dimana :
Y = variabel yang akan diramalkan, dalam hal ini adalah peramalan penjualan produk perusahaan.
a = konstanta yang akan menunjukan besarnya harga Y apabila X sama dengan 0 (nol)
b = variabel per x yaitu menunjukkan besamya perubahan nilai Y dan setiap perubahan satu unit x.
x = unit waktu, yang dapat dinyatakan dengan minggu, bulan, semester, tahun dan lainnya tergantung kepada kesesuaian dari perusahaan itu sendiri.

Di dalam mempergunakan model peramalan penjualan produk perusahaan seperti diatas, maka Y adalah merupakan variabel yang akan dicari atau variabel yang diramalkan.

X merupakan unit waktu, sehingga manajemen perusahaan yang akan menentukan untuk nilai X, berapa besar peramalan tersebut akan dilakukan. Oleh karena itu dalam penyelesaian peramalan tersebut perlu ditentukan terlebih dahulu besarnya nilai a dan b untuk garis lurus atau nilai a, b dan c untuk trend garis lengkung.

Untuk mencari besarnya nilai a, b, dan c maka dapat dilakukan dengan mempergunakan rumus-rumus sebagai berikut:

a = ∑Y/n dan b = ∑ (∑Y)/(∑X²) dengan syarat ∑X = 0 untuk trend garis lurus, dan

∑Y = na + c∑X²
∑XY = b∑X²
∑X2Y = a∑V² + c∑X⁴ dengan syarat ∑X = 0 dimana n adalah sama dengan jumlah data.

Study Kasus

PT. Cahaya Cemerlang Abadi adalah perusahaan yang bergerak dibidang bola lampu. Perusahaan ini memproduksi dan sekaligus memasarkan 2 (dua) jenis produk yang masing-masing produk itu adalah Peru 1 (PI) dan Peru 2 (P2). Data penjualan perusahaan tersebut pada waktu-waktu yang lalu adalah sebagaimana digambarkan dalam tabel berikut ini.

Cara lain yang sering digunakan adalah dengan cara menghitung besarnya standar kesalahan peramalan. Dengan cara ini tentunya manajemen perusahaan yang bersangkutan akan mernilih model peramalan yang mempunyai nilai SKP terkecil diantara model peramalan yang ada. Nilai SKP yang kecil akan menunjukan bahwa peramalan yang disusun tersebut mendekati kenyataan yang ada. Demikian juga sebaliknya.
Adapun besarnya nilai SKP ini akan dapat dicari dengan mempergunakan rumus berikut ini:

SKP = √{X –Y}² : n }

dimana:
SKP = Standar Kesalahan Peramalan
X = Penjualan Riil/nyata
Y = peramalan Penjualan
n = Banyaknya data

Dan contoh peramalan penjualan produk perusahaan diatas, akan dapat disusun penyimakan peramalan penjualannya dengan melihat standar kesalahan peramalan yang ada. Dari kedua macam model peramalan tersebut kemudian dipilih model yang mempunyai SKP terkecil. Untuk mempermudah perhitungan SKP ini perlu disusun label pertolongan sebagaimana disajikan berikut ini.

Dapat ditentukan model yang paling sesuai atau paling mendekat kenyataan yang ada di dalam perusahaan adalah sebagai berikut:

• Produk Peni 1 dengan trend garis lengkung
• Produk Peni 2 dengan trend garis lengkung

Dengan demikian perencanaan penjualan induk produk perusahaan tersebut untuk tahun 1999 dan 2000 adalah :

Sumber :

Narumondang Bulan Siregar, Penyusunan Anggaran Perusahaan sebagai Alat Manajemen dalam Pencapaian Tujuan

[Abdullatif]

Peramalan atau Forecast memiliki peran penting sebagai pedoman dalam pembuatan rencana. Rencana kerja yang menggunakan Forecast akan lebih baik dibanding tanpa forecast sama sekali.

Terdadapat banyak metode yang dapat digunakan untuk melakukan permalan, namun tidak seluruh metode sesuai untuk setiap masalah. Tidak ada suatu metode Forecast yang universal dan sesuai untuk semua masalah. Suatu metode mungkin sangat cocok untuk membuat forescast mengenai suatu hal, namun belum tentu tepat untuk masalah lain. Oleh karena itu harus dapat dilakukan pemilihan metode yang paling sesuai, yakni metode yang dapat meminimumkan kesalahan forecasting. Untuk memilih metode forecasting penjualan dipengaruhi berbagai faktor berikut:

• Sifat produk yang dijual
• Metode distribusi yang dipakai (langsung - tak langsung)
• Besarnya perusahaan dibanding dengan pesaing-pesaingnya
• Tingkat persaingan yang dihadapi
• Data histories yang tersedia
• Sitat permintaan produk yang bersangkutan

Forecast penjualan mempengaruhi, bahkan menentukan keputusan dan kebijaksanaan yang diambil umpamanya :
Sehingga dapat dikatakan bahwa forecast penjualan merupakan “pusat” dari seluruh perencanaan perusahaan, dan ini akan menentukan potensi penjualan dan luas pasar yang dikuasai mendatang.

Penggunaan metode statistik saja secara keseluruhan masih kurang dapat dipercaya hasilnya, sebab banyak hal yang tidak dapat diukur secara kuantitatif seperti; perkembangan politik dan kebijaksanaan pemerintah, struktur masyarakat, perubahan selera konsumen. Sebaliknya penggunaan judgment saja juga dianggap kurang bijaksana dan justru banyak kelemahannya. Karena penggunaan judgment kadang-kadang bersifat pribadi dan sukar dimengerti oleh pihak lain.

Sehingga dapat dikatakan bahwa forecasting menghendaki perpaduan antara analisa yang ilmiah dan pendapat pribadi perencana teknik statistik dipakai sebagai alat primer sedangkan interpretasi dan judgment dipakai sebagai pelengkap.

Teknik-teknik dalam forecasting penjualan

Forecasting adalah suatu cara untuk mengukur atau menaksir kondisi bisnis di masa mendatang. Pengukuran tersebut bisa dilakukan secara kuantitatif dan kualitatif. Pengukuran secara kuantitatif biasanya menggunakan metode statistik dan matematik sedangkan pengukuran secara kualitatif bisanya menggunakan judgement (pendapat).

Sebenarnya kedua cara ini mempunyai banyak kelemahan-kelemahan. Penggunaan metode statistik saja secara keseluruhan masih kurang dapat dipercaya hasilnya, sebab banyak hal yang tidak bisa diukur secara kuantitatif seperti perkembangan politik dan kebijakan pemerintah, struktur masyarakat, perubahan selera konsumen. Sebaliknya penggunaan judgement saja juga dianggap banyak kelemahan dan kurang bijaksana, karena penggunaan judgement kadang-kadang bersifat pribadi dan sukar dimengerti oleeh pihak lain.

Sehingga dapat disimpulkan bahwa forecasting mengehndaki perpaduan antara analisa ilmiah dan pendapat perencana. Teknik statistik dipakai sebagai alat primer sedangkan judgement dipakai sebagai pelengkap.

1 Forecast Berdasarkan Pendapat

Biasanya digunakan untuk menyusun forecast penjualan maupun forecast kondisi bisnis pada umumnya. Sumber pendapat yang dipakai antara lain :

1. Pendapat salesman
   Para salesman diminta untuk mengukur apakah ada kemajuan atau kemunduran segala hal yang berhubungan dengan tingkat penjualan pada daerah masing-masing. Kemudian mereka diminta untuk mengestimasi tentang tingkat penjualan di daerah masing-masing di waktu mendatang.

2. Pendapat sales manajer
   perkiraan yang dikemukakan oleh salesman perlu dibandingkan dengan perkiraan yang dibuat oleh kepala bagian penjualan.

3. Pendapat para ahli (konsultan)
   jika perkiraan dari salesman dan kepala bagian penjualan sangat bertentangan satu sama lain, perusahaan perlu meminta bantuan kepada para konsultan.

4. Survey konsumen
   apabila ketiga pendapat tersebut masih kurang dapat dipertangung jawahkan, biasanya perusahaan melakukan penelitian langsung kepada konsumen.

2 Forecast berdasarkan perhitungan statistie

1. Analisis Trend
   Trend adalah gerakan yang berjangka panjang, seolah-olah alun ombak dan cenderung untuk menuju kesatu arah, menaik atau menurun.

   • Trend Bebas
     Dikatakan penerapan garis trend bebas karera tidak menggumakan rumus matematika.

Cantoh : suatu perusahaan ingin membuat forecast penjualan dengan data sebagai berikut:

• Garis tren dengan metode setengah rata-rata
  pada metode setengah rata-rata sudah mulai menggunakan perhitungan unsur subyektivitas sudah dihilangkan.

  Y = a + bX
  dimana
  a = rata-rata kelompok I
  b = (X kelompok II) - (X kelompok I) / n
  n = jumlah tahun dalam kelompok II dan I
  X = jumlah tahun dihitung dari periode besar

• Garis trend secara matematis
  Terdapat 2 teknik dalam metode ini yang umum digunakan untuk menggambar garis trend yaitu : metode moment dan metode least square.

  • Metode moment
  • Metode least square

2. Analisis Growth ( pertumbuhan) rumus dasar yang digunakan :

   Pn=Po(I + I)n

   dimana:
   Pn = volume penjualan tahun ke-n
   Po = volume penjualan tahun dasar
   n = periode atau tahun
   I = Internal (tingkat pertumbuhan penjualan)

3. Analisa Korelasi
   Anali-sa korelasi digunakan untuk menggali hubungan sebab akibat antara beberapa variable. Dalam analisis regresi, pengaruh linier antara nilai suatu variable dangan variable lain, dinyatakan dengan formula sebagai berikut :

   Y = f (X)

   Yang berarti nilai variable dependen (Y) ditentukan oleh nilai variable independend (X) maka besar pengaruh, sebenarnya dari variable independent terhadap variable dependen dinyatakan dengan persamaan :

   Y = a + b (X)

   Maka formula regresi yang digunakan adalah :

   Yp = a + b (X)

   dimana :
   a = jumlah pasang observasi
   b = koefisien regresi

4. Forecast dengan metode-metode Khusus

   1. Analisa Industri
      Analisis ini berfokus pada kegiatan memperkirakan marked share yang dimiliki perusahaan. Semakin besar market share yang dimiliki, menunjukkan posisi persaingan usaha yang lebih kuat dibanding perusahaan lain. Sebaliknya, market share yang kecil mencerminkan posisi perusahaan yang lebih lemah dibanding perusahaan lain.

      Marketshare = (Penjualan perusahaan / Penjualan industri) x 100%

      Analisis industri meliputi :

      • menentukan proyeksi demand industri untuk mengetahui prospek perkembangan industri produk dimasa mendatang.
      • menilai posisi perusahaan dalam industri sejenis, yang terukur dengan besarnya market share yang diperoleh perusahaan.
      • proyeksi posisi perusahaan dimasa mendatang, melalui perhitungan Expected market share.

   2. Analisis Lini Produk (Product Line)
      Digunakan pada perusahaan-perusahaan yang menghasilkan lebih dari satu produk masing-masing produk tidak dapat diambil kesamaannya dan harus dibuat forecast secara terpisah.

   3. Penggunaan akhir
      Analisa ini digunakan pada perusahaan-perusahaan yang memproduksi barang-barang tidak langsung dapat di konsumsi, melainkan masih memerlukan proses lebih lanjut untuk menjadi produk akhir.

[yudan_tara]

Itu yg di dalam kolom tolong dijelaskan cara penghitungan -2 didapat dari mana ? Tolong di jelaskan lagi secara terperinci … karna mencerna rumus saja cukup sulit . Berikan contoh yg mudah di pahami dan dimengerti berikut dengan langkah-langkah yg mudah d pahami

[ayuchan (Ayu Paramitha)]

@yudan_tara

Itu yg di dalam kolom tolong dijelaskan cara penghitungan -2 didapat dari mana ?

-2 adalah nilai X yang ditentukan sendiri. Dengan syarat Sigma X = 0.

Mengapa ditentukan sendiri ? Karena data yang ada adalah data time series, dimana Kolom tahun hanya menunjukkan data pada kolom Y tersebut berasal dari tahun berapa. Nilai tahun, misalnya 1994, tidak bisa dimasukkan kedalam perhitungan,sehingga perlu diganti kedalam bentuk yang lain. Istilahnya adalah satuan unit.

Karena data contoh adalah 5 tahun, maka nilai X dimulai dari -2 hingga 2, untuk memastikan bahwa Sigma X bernilai 0. Apabila datanya terdiri dari 9 tahun, maka nilai X dimulai dari -4 hingga 4.

Catatan : apabila jumlah data (n) yang dimiliki berjumlah genap, misalnya n = 4 (1994,1995,1996,1997), maka penentuan nilai X dapat menggunakan satuan 2 unit, yaitu -3, -1, 1, 3. Hal ini agar nilai Sigma X = 0

Saya pikir jawaban @Naykala dan contoh yang diberikan sudah cukup jelas.