Pertemuan 2
Download
1 / 47

PERTEMUAN 2 - PowerPoint PPT Presentation


  • 363 Views
  • Uploaded on

PERTEMUAN 2. PERAMALAN /FORE CASTING. PERAMALAN/FORECASTING. ANALISIS TREND (GARIS LURUS DAN BUKAN GARIS LURUS) ANALISIS REGRESI (SEDERHANA DAN BERGANDA). FORECASTING (PERAMALAN) PENJUALAN MENGGUNAKAN ANALISIS TREN METODE GARIS LURUS DAN BUKAN GARIS LURUS TUJUAN:

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about ' PERTEMUAN 2' - media


An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
Pertemuan 2
PERTEMUAN 2

PERAMALAN /FORE CASTING


Peramalan forecasting
PERAMALAN/FORECASTING

  • ANALISIS TREND (GARIS LURUS DAN BUKAN GARIS LURUS)

  • ANALISIS REGRESI (SEDERHANA DAN BERGANDA)



  • Ramalan penjualan (Sales Forecasting) METODE GARIS LURUS DAN BUKAN GARIS LURUS: merupakan proses aktifitas memperkirakan produk yang akan dijual dimasa mendatang dalam keadaan tertentu dan dibuat berdasarkan data yang pernah terjadi atau mungkin terjadi.

  • Ramalan (Forecasting) adalah proses aktifitas meramalkan suatu kejadian yang mungkin terjadi dimasa yang akan datang dengan cara mengkaji data yang ada.


2 metode dalam meramal
2 METODE DALAM MERAMAL METODE GARIS LURUS DAN BUKAN GARIS LURUS

  • KUALITATIF

  • Metode kualitatif yaitu dengan menggunakan pendapat para tenaga penjual, pendapat para manajer divisi penjualan, pendapat para eksekutif, pendapat para pakar serta pendapat survey konsumen.

  • Metode pendapat para penjual menekankan pendapat dan keahlian dari tenaga penjualan. Metode ini sering digunakan oleh perusahaan kecil dan perusahaan yang menghasilkan sedikit produk.

  • Metode pendapat para manajer menekankan pertanggungjawaban dari para manager penjualan daerah atau produk. Pendekatan ini berdasarkan survey informal dari pelanggan utama perusahaan, penjualan diramalkan atas dasar laporan yang disiapkan oleh perwakilan khusus perusahaan yang berkaitan dengan pelanggan.


Metode meramal
Metode Meramal METODE GARIS LURUS DAN BUKAN GARIS LURUS

d. Metode pendapat para pakar. Para pakar adalah orang yang ahli dan berpengalaman dalam bidang penjualan dan dimintai pertimbangan untuk meramalkan penjualan, kelebihan metode ini mudah dilakukan namun bersifat subjektif artinya lebih mengandalkan orangnya daripada data yang mendukung pendapat orang tersebut.

e. Metode survey konsumen. Perusahaan melakukan survey untuk mengetahui selera, keinginan konsumen. Sasaran survey bisa individu, rumah tangga, perusahaan, departemen, negara atau organisasi tertentu. Survey biasanya hanya meneliti sejumlah sampel dalam tertentu. Kelebihan metode ini adalah data yang digunakan adalah objektif dan kelemahannya adalah hanya menggunakan sampel. Yang mewakili populasi. Sampel acak (random sampling) adalah sampel yang diambil dari populasi dengan peluang yang sama.


Metode meramal1
Metode Meramal METODE GARIS LURUS DAN BUKAN GARIS LURUS

2. Metode Kuantitatif

  • Ramalan penjualan dapat menggunakan analisis kuantitatif menggunakan analisis trend dan analisis regresi.

  • Analisis trend

    Analisis trend merupakan salah satu metode statistik yang mudah digunakan untuk meramal penjualan. Analisis tren terdiri dari garis lurus atau linear (menggunakan metode kuadrat terkecil dan metode moment) dan garis tidak lurus (tren parabola dan tren eksponential (logaritma). Analisis tren adalah analisis runtut waktu atau data berkala sebagai variabel bebas (X).


Alat meramal
Alat Meramal METODE GARIS LURUS DAN BUKAN GARIS LURUS

b.Analisis regresi

Analisis regresi juga termasuk dalam metode statistik untuk meramal penjualan. Analisis regresi terdiri dari regresi sederhana dan regresi berganda. Analisis regresi merupakan analisis antara variabel terikat (Y) dan variabel bebas (X). Variabel bebas mempengaruhi variabel terikat, bila variabel bebas hanya satu maka digunakan analisis regresi sederhana dan bila variabel bebas lebih dari satu maka digunakan analisis regresi berganda.

  • Kelebihan analisis tren dan regresi adalah karena menggunakan ramalan yang ilmiah dan objektif. Kekurangannya adalah karena menggunakan asumsi yang konstan (tetap), misalnya : harga jual harus memiliki fungsi yang linear (lurus) dengan kuantitas barang yang dijual. Contohnya harga jual persatuan harus sama untuk jumlah barang yang dijual berapapun banyaknya padahal pada kenyataannya ada potongan penjualan.


Analisis trend garis lurus
ANALISIS TREND METODE GARIS LURUS DAN BUKAN GARIS LURUSGARIS LURUS

  • Tren (trend) merupakan gerakan lamban berjangka panjang dan cenderung menuju ke satu arah (menaik atau menurun) dalam suatu data runtut waktu. Trend garis lurus (linear) adalah suatu tren yang diramakan naik atau turun secara garis lurus. Variabel waktu sebagai variabel bebasdapat menggunakan waktu tahunan, semesteran, bulanan atau mingguan. Analisis tren garis lurus terdiri atas metode kuadrat terkecil dan metode moment.

  • Dalam analisis trend tidak ada ketentuan jumlah data historis (n) yang dianalisis, tetapi semakin banyak jumlah data (n) maka semakin baik hasil perhitungan analisis.


Contoh analisis
CONTOH ANALISIS METODE GARIS LURUS DAN BUKAN GARIS LURUS

  • Data penjualan susu dari PT IMMA selama 5 tahun yaitu tahun 2011 sebanyak 130 unit, tahun 2012 sebanyak 145 unit, tahun 2013 sebanyak 150 unit, tahun 2015 sebanyak 165 unit dan tahun 2015 sebanyak 170 unit. Dari data penjualan susu selama 5 tahun ( n = 5 ) maka dapat ramalan penjualan dengan menggunakan trend garis lurus sebagai berikut:


Analisis trend garis lurus1
ANALISIS METODE GARIS LURUS DAN BUKAN GARIS LURUSTREND GARIS LURUS

Metode kuadrat terkecil

  • Ramalan penjualan menggunakan metode kuadrat terkecil (least square) dapat dihitung dengan rumus:

  • Y=a+bX

  • n ƩXY- ƩX ƩY

  • b=

  • n ƩX2-( ƩX) 2

  • ƩY ƩX

  • a= - b

  • n n


Analisis trend garis lurus2
ANALISIS TREND GARIS LURUS METODE GARIS LURUS DAN BUKAN GARIS LURUS

  • Keterangan:

  • Y= Variabel terikat

  • X= Variabel bebas

  • a= Nilai konstan

  • b= Koeffisient arah regresi

  • n= banyaknya data=]

  • Berdasarkan data tersebut diatas dapat dibuat tabel pembantu sebagai berikut :


Tabel pembantu
Tabel pembantu METODE GARIS LURUS DAN BUKAN GARIS LURUS


5 x 1.620 – 10 x 760 METODE GARIS LURUS DAN BUKAN GARIS LURUS

  • b=

  • 5 x 30 - ( 10) 2

  • 8.100 – 7.600

  • b=

  • 150 - 100

  • b= 10

  • 760 10

  • a= - 10

  • 5 5

  • a= 152 – 20

  • a= 132



Metode kuadrat terkecil syarat Ʃ X = 0. METODE GARIS LURUS DAN BUKAN GARIS LURUS

  • Analisis trend garis lurus juga dapat dihitung dengan rumus lain yaitu dengan syarat Ʃ X = 0. Sebelum melakukan analisis harus dibuat tabel pembantu sebgaai berikut:

  • Berdasarkan data tersebut diatas dapat dibuat tabel pembantu sebagai berikut :


  • ƩY METODE GARIS LURUS DAN BUKAN GARIS LURUS

  • a=

  • n

  • ƩXY

  • b =

  • ƩX2

  • Syarat : Ʃ X = 0

  • 760

  • a= = 152

  • 5

  • 100

  • a = = 10

  • 10

  • Maka persamaan tren garis lurus Y = a+bX

  • Ramalan Penjualan tahun 2016 =152 +10 (3)

  • = 182 unit


Metode moment
Metode Moment METODE GARIS LURUS DAN BUKAN GARIS LURUS

  • Rumus dasar yang digunakan adalah :

    • Y = a + bX

    • ƩYi = n.a + b ƩXi

    • Ʃ Xi Yi = aƩXi + bƩXi2

  • Rumus 2 dan rumus 3 dipergunakan untuk menghitung nilai a dan b yang akan digunakan sebagai dasar penerapan garis linear (garis tren). Sedangkan rumus 1 merupakan persamaan garis trend yang akan digambarkan. Contoh pemakaian metode moment:

  • Sebuah perusahaan yang bergerak dalam penyediaan susu bayi ingin membuat forecast penjualan susu bayi untuk beberapa tahun mendatang di daerah Jawa Timur dengan menggambarkan garis trend. Data penjualan pada tahun – tahun terakhir adalah sebagai berikut:


  • Data penjualan sebagai berikut
    DATA PENJUALAN SEBAGAI BERIKUT: METODE GARIS LURUS DAN BUKAN GARIS LURUS



    • Ʃ Yi = n.a + b. ƩXi SEBAGAI BERIKUT

    • 760 = 5a + 10b .........(2)

    • ƩXi Yi = a ƩXi + b ƩXi2

      1.620 = 10 a + 30 b.........(1)

    • (1) 5a + 10 b = 760

    • (2) 10 a + 30 b = 1.620

    • 10 a + 10 b = 1.520

    • 10 a + 30 b = 1.620 -

    • 10 b = 100

    • b = 10

    • 5 a + 10 b = 760

    • 5a = 660 ket (660:5)

    • a = 132


    • Sehingga persamaan SEBAGAI BERIKUTtrendnya:

    • Y= 131 + 10 X

    • Maka diperoleh nilai trend setiap tahun sebagai berikut:

    • 1979 : Y = 132 + 10 (0) = 132

    • 1980 : Y = 132 + 10 (1) = 142

    • 1981 : Y = 132 + 10 (2) = 152

    • 1982 : Y = 132 + 10 (3) = 162

    • 1983 : Y = 132 + 10 (4) = 172

    • Nilai trend pada tahun-tahun berikutnya dapat dihitung sebagai berikut:

    • 1984 : Y = 132 + 10 (5) = 182 dan seterusnya.


    Grafiknya
    Grafiknya SEBAGAI BERIKUT

    X

    180

    170

    160

    150

    140

    130

    Y

    79 80 81 82 83


    Analisis trend bukan garis lurus
    ANALISIS TREND BUKAN GARIS LURUS SEBAGAI BERIKUT

    • Analisis trend bukan garis lurus (linear) ada beberapa macam antara lain trend para bola kuadrat, trend eksponential, dan trend ekspoinential yang diubah.


    Trend parabola kuadrat
    TREND PARABOLA KUADRAT SEBAGAI BERIKUT

    • Tren garis lengkung disebut juga dengan trend parabola. Trend parabola terdiri dari trend parabola kuadrat dan trend parabola kubik. Trend parabola adalah trend yang nilai variabel terikat naik atau turun bukan garis lurus (tidak linear atau terjadi parabola (melengkung).

    • Persamaan trend parabola kuadrat adalah

      Y = a + bX +c (X)2


    Trend parabola kuadrat1
    TREND PARABOLA KUADRAT SEBAGAI BERIKUT

    • Rumus trend parabola kuadrat yang akan dikemukakan disini adalah untuk jualan produk-bukan permintaan turunan. Dikatakan jualan produk bukan permintaan turunan bila produk yang dijual tersebut tidak dipengaruhi oleh jualan produk lainnya yang memerlukan bahan baku dari produk tersebut.

    • Contoh produk susu tidak digunakan sebagai bahan baku dari produk roti maka produk susu ini dikatakan produk bukan turunan. Akan tetapi bila produk susu digunakan untuk membuat produk biskuit, maka produk susu ini dikatakan produk permintaan turunan.


    Contoh analisis1
    Contoh Analisis SEBAGAI BERIKUT

    • Diasumsikan jualan susu PT Imma merupakan produk bukan turunan, sehingga dalam metode parabola kuadrat dapat dibuat perhitungan sebagai berikut:


    • Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut: SEBAGAI BERIKUT

      Ʃ Y = na + c Ʃ X2 760 = 5a +10c.......... x 2 untuk mengeliminasi (a)

      Ʃ X2 =a Ʃ X2 + c Ʃ X4 1.510 = 10a + 34 c

      1.520 = 10a +20c

      Syarat Ʃ X = 0 1.510 = 10a +34 c

      10 = -14c

      10

      c= = -0,71

      -14

      Ʃ XY = b ƩX2

      100 =10b

      100

      b = = 10

      10


    760 = 5a +10 c................3,4 (untuk menghilangkan/eliminasi) c

    1.510 = 10a +34 c

    4.684 = 17 a +34 c

    1.510 = 10a + 34 c

    1.074 = 7a

    1.074

    a = = 153,43

    7

    Persamaan trend parabola kuadrat Y = a+bx + c (X)2

    = 153,43 +10X – 0,71 (X) 2

    Ramalan jualan tahun 2016 = 153,43 +10 (3) – 0,71 (3) 2

    = 177,04 unit


    Analisis regresi sederhana
    ANALISIS menghilangkan/eliminasi) cREGRESI SEDERHANA

    • Analisis data kuantitatif dimaksudkan untuk memperhitungkan besarnya pengaruh secara kuantitatif dari perubahan kejadian terhadap kejadian lainnya. Perubahan kejadian dapat diyatakan dengan perubahan variabel.

    • Analisis regresi sederhana (simple regresion analysis) adalah analisis yang digunakan untuk menganalisis suatu variabel terikat (Y) dengan menggunakan satu variabel bebas (X). Variabel bebas yang dipilih adalah yang mempunyai hubungan (korelasi) dengan variabel terikat. Untuk mengetahui bahwa variabel bebas (X) yang dipilih mempunyai korelasi dengan variabel terikat (Y) dapat digunakan analisis korelasi.


    • Analisis korelasi menghilangkan/eliminasi) c

    • Analisis korelasi bertujuan untuk mengetahui hubungan sebab akibat antara beberapa variabel. Perubahan variabel terikat ditentukan oleh variabel lain. Faktor lain tersebut dapat terdiri dari satu faktor atau lebih. Faktor lain yang terdiri hanya satu berarti variabel bebasnya hanya satu maka dianalisis menggunakan regresi sederhana jika faktor bebasnya lebih dari satu maka dianalisis menggunakan regresi berganda.

    • Rumus yang dapat digunakan dalam korelasi berupa metode kuadrat terkecil sebagai berikut:


    • Y = a +bX menghilangkan/eliminasi) c

    • n ƩXY- ƩX ƩY

    • b =

    • n ƩX2 - ( ƩX) 2

    • n ƩY- b ƩY

    • a =

    • n

    • n = jumlah data yang dianalisa

    • a = jumlah pasang observasi (nilai konstan)

    • b = koefisien regresi

    • Untuk menghitung menggunakan analisis regresi dengan metode kuadrat terkecil dan koeffisein korelasi harus dibuat tabel berikut:


    • X = Penjualan biskuit susu, variabel bebas (independen) menghilangkan/eliminasi) c

    • Y = Penjualan susu, variabel terikat (dependen)

    • Ẍ = ƩX : n = 25 : 5 = 5 (rata-rata X)

    • Ῡ = ƩY : n = 760 : 5 = 152 (rata-rata Y)

      Jika menggunakan nilai rata-rata Y sebagai penaksir maka dalam setiap penaksiran yang akan dibuat akan muncul beberapa variabel kesalahan. Kesalahan ini disebut residual. Contoh: dalam jualan susu (Y) terdapat 5 taksiran dan 5 kesalahan, yaitu 3 kesalahan negatif dan 2 kesalahan positif yang jumlahnya selalu 0, maka hal ini disebut jumlah kuadrat residual.

      Berdasarkan rumus metode kuadrat terkecil maka dibuat perhitungan sebagai berikut:


    5 (3.900) – 25 (760) 19.500 – 19.000 menghilangkan/eliminasi) c

    b = = = 10

    5 (135) - (25)2 675 – 625

    760 – 10 (25)

    a = = 102

    5

    Dengan demikian:

    Y = a + bX

    Y = 102 + 10X


    Analisis korelasi
    ANALISIS KORELASI menghilangkan/eliminasi) c

    • Untuk melihat apakah ada hubungan atau pengaruh antara variabel bebas dan variabel terikat merupakan garis lurus sederhana dinyatakan dalam rumus koefisien korelasi sebagai berikut

    • n ƩXY- ƩX ƩY

    • R =

    • n ƩX2 - ( ƩX) 2 n ƩY2 - ( ƩY) 2


    • 5 (3.900)-25 (760) menghilangkan/eliminasi) c

    • R = = 0,98533

    • 5 (135)- (25) 2 5 (116.650)- (760) 2

      Berdasarkan tabel diatas dapat juga dihitung koefisien korelasi sebagai berikut:

    • ( X - Ẍ) (Y- Ῡ)

    • R =

    • (X - Ẍ)2 (Y- Ῡ)2

    • ( 100)

    • R = = 0,98533

    • (10) (1.030)


    Bila koefisient determinan sudah diketahui, maka koefisient korelasi dapat (R) dapat dihitung sebagai berikut:

    R= R2

    R2 = Koefisient Determinan

    Misalkan diperoleh R2 sebesar 97,08752 unit maka:

    R = 0,9708752

    = 0,98533

    Oleh karena koefisien korelasi mendekati angka 1 berarti pengaruh penjualan biskuit susu terhadap penjualan susu pada PT IMMA.


    Analisis regresi berganda
    ANALISIS REGRESI BERGANDA korelasi dapat (R) dapat dihitung sebagai berikut:

    • Persamaan regresi berganda dengan dua variabel bebas (X) digambarkan sebagai berikut:

      Y = a0 + a1X1 +a2 X2

      Dimana :

      Y = variabel terikat

      a0 = Konstanta (intersep) dari Y

      a1 dan a2 = Koefisien regresi parsial

      X1 dan X2 = dua variabel bebas


    • Koefisien a korelasi dapat (R) dapat dihitung sebagai berikut:0, a1 dan a2 ditentukan dengan menggunakan metode kuadrat terkecil seperti halnya menentukan koefisien a dan b untuk regresi sederhana.

    • Rumus yang digunakan untuk metode kuadrat terkecil dalam regresi berganda dua variabel bebas adalah:

      ƩY = a0 n +a1 ƩX1 +a ƩX2 (1)

      ƩY X1 = a0 ƩX1 +a1 ƩX12+a 2ƩX1 X2 (2)

      ƩY X2 =a0 ƩX2 +a1 ƩX1 X2 + a 2 X2 (3)



    (ƩX korelasi dapat (R) dapat dihitung sebagai berikut:2 ƩY) (22 x 760)

    ƩX2y = ƩX2Y - 3.325 - - 19

    n 5

    (ƩX1)2 (25)2

    ƩX12 = ƩX12 - 135 - 10

    n 5

    (ƩX1 ƩY) (25 x 760)

    ƩX1y= ƩX1 Y - 3.900 - 100

    n 5

    (ƩX1 ƩX2 ) (25 x 22)

    ƩX1X2 = ƩX1X2 - 109 - -1

    n 5


    (ƩX korelasi dapat (R) dapat dihitung sebagai berikut:2 )2 (22) 2

    ƩX22= ƩX22- = 114 - 17,2

    n 5

    (ƩY)2 (760) 2

    Ʃy2= ƩY2- = 116.550 - 1.030

    n 5

    (ƩX2y ƩX12)-(ƩX2y ƩX1 X1) (-19 x 10) – (100 x -1)

    a2 = =

    (ƩX12 ƩX22) - (ƩX1 X2) 2 (10 x 17,2)-(-1) 2

    -190 – (– 100)

    = = 0,52632

    172 – 1


    (ƩX korelasi dapat (R) dapat dihitung sebagai berikut:1y ƩX22)-(ƩX2y ƩX1 X2) (100 x 17,2) – ( - 19 x -1)

    a1= =

    (ƩX12 ƩX22) - (ƩX1 X2) 2 (10 x 17,2)-(-1) 2

    1.720 –19

    a1= = 9.94737

    172 -1

    a0= Ῡ -a1 Ẍ1 –a2 Ẍ2

    a0 = 152 – 9.94737 (5) + 0.52632 (4,4)

    = 152 – 49,73685 + 2, 31581 =104,57896

    Dengan demikian persamaan linier berganda menjadi

    Y= a0= a1 X1 –a2 X2

    Y= 104,57896 + 9.94737 X1 - 0.52632 X2


    ad