View
219
Download
0
Category
Preview:
Citation preview
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
i
ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN PRODUK CRAZER DI CV. CAHAYA JAYA LESTARI KARANGANYAR
TUGAS AKHIR
Diajukan untuk melengkapi Tugas – tugas dan Memenuhi Syarat – syarat guna memperoleh Gelar Ahli Madya Manajemen Pemasaran
Oleh :
MUHAMAD SUNARYO NIM : F3208145
PROGRAM STUDI DIPLOMA III MANAJEMEN PEMASARAN FAKULTAS EKONOMI
UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA 2011
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
ii
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
iii
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
iv
MOTTO
Ä Kebahagian itu tergantung pada rasa syukur, kekuatan
tergantung pada iman, dan sabar adalah kunci
pertolongan, bunga akan mekar pada waktunya dan kita
akan memetik hasilnya, begitu pula amal kita, seseorang,
itu akan mendapatkan apa yang diusahakannya.
“Dan bahwasannya manusia tiada memperoleh selain apa
yang telah diusahakannya”.
( Q.S. An Najm : 39 )
Ä Untuk sukses perlu waktu karena sukses adalah
penghargaan alamiah atas menggunakan waktu untuk
melakukan sesuatu secara sebaik – baiknya.
( Joseph. Ross )
Ä Masa lalu jadikanlah pengalaman, masa kini jadikanlah
yang terbaik, masa esok jadikanlah cita – cita yang
diperjuangkan.
( Jend. Ahmad Yani )
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
v
PERSEMBAHAN
Teruntuk,
F Ibu dan bapak tercinta yang dengan tulus ikhlas memberikan dukungan moral
dan material serta kasih sayangnya yang tidak akan pernah pupus sampai
kapanpun.
F Siti Patimah adikku tercinta, yang selalu menyayangi dan
mendoakanku.
F Serta teman – teman disekelilingku yang memberikan motivasi dan
menyayangiku.
KATA PENGANTAR
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
vi
Assalamualaikum Warahmatullahi Wabarakatuh.
Alhamdulillahirobbil’alamin, segala puji syukur kehadirat Allah SWT
yang telah mana memberikan rahmat dan hidayah-Nya serta kemampuan
kemudahan dan pertolongan-Nya hingga penulisan Tugas Akhir ini
selesai.
Tugas Akhir dengan judul “Analisis Peramalan Penjualan Produk
Crazer Di CV. Cahaya Jaya Lestari Karanganyar” ini merupakan
persyaratan guna meraih gelar Ahli Madya pada Fakultas Ekonomi
Universitas Sebelas Maret Surakarta.
Dalam penulisan Tugas Akhir ini penulis mengalami banyak
kesulitan, namun berkat bantuan dari berbagai pihak akhirnya kesulitan –
kesulitan yang timbul dapat terselesaikan dengan baik. Oleh karena itu
merupakan suatu kebahagian apabila dalam kesempatan ini bagi penulis
dapat mengucapkan terima kasih atas segala bentuk bantuannya kepada
yang terhormat :
1. Drs. Wisnu Untoro, MS, selaku Dekan Fakultas Ekonomi
Universitas Sebelas Maret Surakarta.
2. Drs. Joko Purwanto, MBA, selaku Ketua jurusan Program D III
Manajemen Pemasaran Fakultas Ekonomi Sebelas Maret
Surakarta.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
vii
3. Sinto Sunaryo, SE, MSi, selaku Dosen Pembimbing yang telah
berkenan membimbing penulis
4. Para Dosen dan Staf Karyawan Fakultas Ekonomi Universitas
Sebelas Maret Surakarta.
5. Bapak Handoko S.N. selaku Manajer dari CV. Cahaya Jaya Lestari
yang telah banyak – banyak membantu penulis dalam
menyelesaikan Tugas Akhir ini.
6. Seluruh staf dan karyawan CV. Cahaya Jaya Lestari yang telah
mendukung selama kegiatan magang kerja.
7. Semua pihak yang tidak bisa penulis sebutkan satu persatu yang
telah banyak membantu demi kelancaran penulisan Tugas Akhir ini.
Akhirnya penulis menyadari sepenuhnya bahwa penyusunan Tugas
Akhir ini masih jauh dari sempurna, karena keterbatasan penulis dalam
pengembangan serta pengetahuan yang penulis miliki. Semoga Tugas
Akhir ini berguna untuk menambah pengetahuan bagi semua pihak
khususnya bagi penulis sendiri.
Semoga Allah SWT selalu memberikan pertolongan, anugrah yang
baik dan segala berkah-Nya atas bimbingan dan bantuan semua pihak
yang telah membantu penulis selema proses penyusunan Tugas Akhir ini
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
viii
serta semoga dapat memberi manfaat bagi semua dan ilmu pengetahuan
pada saat ini dan masa yang akan datang.
Surakarta, 21 juni 2011
Muhamad Sunaryo
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL ........................................................................... i
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
ix
HALAMAN ABSTRAK ...................................................................... ii
HALAMAN PERSETUJUAN ............................................................. iii
HALAMAN PENGESAHAN .............................................................. iv
HALAMAN MOTTO ........................................................................... v
HALAMAN PERSEMBAHAN ............................................................ vi
KATA PENGANTAR ......................................................................... vii
DAFTAR ISI ...................................................................................... x
DAFTAR GAMBAR ........................................................................... xiii
DAFTAR TABEL ............................................................................... xiv
BAB I PENDAHULUAN
A. Latar Belakang Masalah ………………………………………. 1
B. Rumusan Masalah ................................................................ 6
C. Tujuan Penelitian .................................................................. 6
D. Manfaat Penelitian ................................................................ 7
E. Metode Penelitian ................................................................. 7
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
A. Landasan Teori ………........................................................... 12
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
x
1. Pemasaran ……………..................................................... 12
2. Pengertian Potensi Perusahaan ....................................... 13
3. Peramalan (Forecasting) ................................................. 14
4. Jenis-jenis Peramalan …………………………………….. 15
5. Tahap-tahap Peramalan ………………………………….. 16
6. Proses Peramalan …………………………………………. 17
7. Metode Peramalan ………………………………………… 20
B. Kerangka Pemikiran .............................................................. 37
BAB III PEMBAHASAN
A. Gambaran Umum perusahaan .............................................. 39
1. Sejarah Berdirinya CV. Cahaya Jaya Lestari ……........... 39
2. Visi, Misi, dan Tujuan Perusahaan ………....................... 39
3. Lokasi Perusahaan ......................................................... 40
4. Personalia Perusahaan ................................................... 43
5. Struktur Organisasi ......................................................... 44
B. Laporan Magang …………..................................................... 47
C. Pembahasan Masalah ........................................................... 50
1. Metode Rata-rata Bergerak (Moving Average) ................ 53
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
xi
2. Metode Exponential Smoothing ……………………….… 59
3. Pengukuran Kesalahan Ramalan……………………….. 68
BAB IV PENUTUP
A. Kesimpulan ........................................................................... 71
B. Saran ………........................................................................... 72
DAFTAR PUSTAKA ........................................................................ 74
LAMPIRAN
DAFTAR GAMBAR
Gambar 3.1 Struktur Organisasi .......................................................... 25
Gambar 3.2 Grafik Forecast Moving Average Produk Crazer .…......... 59
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
xii
Gambar 3.3 Grafik Forecast Exponential Smoothing Produk Crazer… 68
DAFTAR TABEL
Tabel 3.1 Penjualan Produk Crazer Tahun 2010/2011 ..………….. 51
Tabel 3.2 Peramalan Penjualan Produk Crazer Tahun 2010/2011.. 58
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
xiii
Tabel 3.3 Peramalan Penjualan Produk Crazer Tahun 2010/2011.. 66
Tabel 3.4 Rata-rata Kesalahan Metode ….………………………….. 69
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
ABSTRAK
ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN PRODUK CRAZER
DI CV. CAHAYA JAYA LESTARI KARANGANYAR
MUHAMAD SUNARYO F3208145
Peramalan penjualan merupakan elemen yang sangat penting guna mengontrol produksi yang akan dilakukan perusahaan. Untuk itu dalam penulisan tugas akhir ini penulis mengambil judul “Analisis Peramalan Penjualan Produk Crazer di CV. Cahaya Jaya Lestari Karanganyar”.
Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan langkah-langkah apa saja yang akan diambil perusahaan untuk memenuhi permintaan konsumen dan supaya tidak terjadi kelebihan atau kekurangan produksi. Teknik yang digunakan dalam penelitian ini adalah deskriptif yaitu memberikan gambaran obyek yang diteliti kemudian melakukan pengolahan data berupa angka untuk menarik kesimpulan. Data yang digunakan adalah data primer merupakan data pendukung yang diproleh dari observasi dan wawancara dan data sekunder merupakan data pendukung yang diperoleh dari arsip perusahaan.
Untuk mengetahui permintaan konsumen pada periode yang akan datang dilakukan peramalan menggunakan metode Moving Average dan metode Exponential Smoothing. Penulis memilih kedua metode tersebut karena lebih cocok untuk melakukan forecast yang datanya bersifat random (tidak teratur). Data penjualan yang dianalisis adalah data bulan Januari 2010 sampai Maret 2011. Dari hasil perhitungan, CV. Cahaya Jaya Lestari sebaiknya memakai kedua metode tesebut, tetapi dari kedua metode dilihat MAD dan MSE yang terkecil. Untuk produk Crazer lebih cocok menggunakan metode Exponential Smoothing α = 0.05, dengan MAD sebesar 1,761,967.19 dan MSE sebesar 7,266,686,403,810.07.
Kerena kondisi permintaan cenderung fluktuatif, saran penulis dalam melakukan peramalan sebaiknya menggunakan metode yang berbeda sesuai kondisi permintaan yang dihadapi dan memperhatikan permintaan tiap periode. Kata kunci : Penjualan, metode Moving Average, dan metode
Exponential smoothing
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
1
BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang Masalah
Pada era globalisasi seperti sekarang ini perkembangan
perokonomian sangatlah pesat, yang membuat perusahaan kecil
maupun perusahaan besar harus selalu menjaga dan meningkatkan
pelayanannya. Untuk itu, perusahaan harus mampu menyesuaikan diri
dengan lingkungan di luar perusahaan yang terus berkembang. Salah
satu permasalahan yang dihadapi perusahaan adalah perubahan
kondisi dan situasi. Perubahan kondisi sosial ekonomi akan
mempengaruhi pemasaran pada umumnya dan perubahan lingkungan
yang tercermin pada perubahan perilaku konsumen yang akhirnya
berpengaruh secara langsung pada volume penjualan.
Dalam hubungannya dengan volume penjualan, peran ramalan
penjualan sangat penting guna mengontrol produksi yang akan
dilakukan perusahaan. Sebelum suatu perusahaan melaksanakan
kegiatan proses produksi, manajemen perusahaan akan mengadakan
penyusunan perencanaan produksi yang akan dipergunakan sebagai
pedoman pelaksanaan proses produksi dalam perusahaan yang
bersangkutan. Dalam hal ini perlu diketahui adanya dua unsur utama
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
2
dalam penyusunan perencanaan produksi. Adapun kedua unsur yang
dimaksud adalah peramalan produksi dan perkiraan produksi. Dalam
penyusunan perencanaan produksi, baik peramalan produksi maupun
perkiraan produksi keduanya akan selalu dipergunakan untuk
kelengkapan perencanaan produksi yang sedang disusun.
Penyusunan perencanaan produksi tanpa peramalan produksi dan
perkiraan produksi akan mempunyai kelemahan dalam
pelaksanaannya, sehingga fungsi perencanaan sebagai pedoman
untuk pelaksanaan kerja serta untuk alat pengawasan akan menjadi
kabur dan tidak akan efektif karenanya.
Dalam hal ini peramalan produksi (production forecasting)
merupakan peramalan tentang produk apa dan berapa yang akan
segera diproduksi oleh perusahaan yang bersangkutan. Dengan
demikian peramalan produksi yang disusun oleh perusahaan dapat
memberikan data produk apa saja yang akan diproduksi pada periode
yang akan datang, serta berapa jumlah unit dari masing-masing produk
yang akan diproduksi pada perusahaan tersebut. Manajemen
perusahaan yang bersangkutan khususnya bagian pengendalian
proses produksi akan segera mengetahui berapa banyaknya jumlah
dan jenis produk yang akan diproses dalam perusahaan pada waktu
yang akan datang.
Perecanaan produksi tersebut akan mempunyai hubungan
secara langsung dengan perencanaan penjualan produk perusahaan,
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
3
dalam hal ini perencanaan penjualan berhubungan erat dengan
peramalan penjualan. Dengan demikian dalam penyusunan
perencaraan produksi untuk suatu perusahaan, peramalan penjualan
tidak akan dapat ditinggalkan. Bahkan data dari peramalan penjualan
yang telah disusun inilah yang nantinya akan dipergunakan sebagai
dasar untuk mengadakan penyusunan perencanaan produksi dari
perusahaan tersebut.
Menurut Nasution (2003), Peramalan adalah proses untuk
memperkirakan beberapa kebutuhan di masa yang akan datang, yang
meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu, dan lokasi
yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang ataupun
jasa. Untuk memenuhi kebutuhan permintaan konsumen di masa
depan, peramalan sangat penting digunakan karena merupakan
pegangan kerja bagi perusahaan untuk melakukan proses produksi.
Perusahaan akan memproduksi produk jika ada permintaan dari
konsumen atau pesanan. Dengan peramalan, perusahaan akan dapat
menentukan langkah-langkah apa saja yang akan diambil dalam
memenuhi pemintaan konsumen.
Perusahaan CV. Cahaya Jaya Lestari yang berlokasi di
Kabupaten Karanganyar, merupakan salah satu perusahaan jasa yang
bergerak pada usaha daur ulang produk. Perusahaan ini
mengkhususkan diri pada usaha pengolahan plastik. Adapun produk
yang dihasilkan adalah Plastik Kresek, Pelled atau Caisen (masakan)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
4
yang merupakan bahan dari plastik dibuat biji bahan plastik kembali
dan produk Crazer. Crazer (mesin pencacah) yaitu suatu mesin yang
dipergunakan untuk mencacah atau memotong prongkol (batang biji
plastik yang besar) agar menjadi lebih kecil, sehingga bisa dimasukan
ke dalam mesin pelled yang akan memproduksi biji bahan plastik. Biji
tersebut jika diolah lagi akan menghasilkan berbagai jenis produk
sesuai dengan bahan baku yang dipergunakan. Sebagai contoh
tempat makanan yang membutuhkan elastisitas yang bagus agar tidak
cepat rusak, sedotan, tikar, tali rafia, mainan anak-anak dari plastik,
dan masih banyak lagi.
Produk-produk yang dihasilkan CV. Cahaya Jaya Lestari
tersebut dipasarkan ke berbagai perusahaan. Khusus untuk produk
Crazer ditawarkan ke perusahaan-perusahaan yang membutuhkan
pasokan bahan baku tersebut, guna melengkapi produk yang akan
mereka produksi. Di samping itu, ada juga beberapa perusahaan yang
dengan sendirinya menggunakan jasa dari perusahaan CV. Cahaya
Jaya Lestari untuk mencacahkan atau memotong prongkol (batang biji
plastik yang besar) yang menghasilkan produk Crazer. Terkadang
sebagian perusahaan tersebut mendaur ulangkan produknya tidak
hanya sampai pada produk Crazer, melainkan sampai pada biji Aval
atau yang biasa disebut Pelled (Caisen), sehingga perusahaan
tersebut akan lebih mudah mengolahnya menjadi produk yang siap
pakai.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
5
Untuk menghadapi ketidakpastian lingkungan pemasaran, salah
satu kegiatan yang penting dilakukan CV. Cahaya Jaya Lestari adalah
peramalan penjualan. Dalam merencanakan produksi untuk memenuhi
kebutuhan permintaan, CV. Cahaya Jaya Lestari perlu melakukan
analisis kondisi permintaan, yang akan mempermudah dalam
melakukan peramalan permintaan, sehingga hasil ramalan dapat
membantu CV. Cahaya Jaya Lestari dalam pengambilan keputusan.
Dengan melakukan analisis kondisi permintaan, CV. Cahaya Jaya
Lestari dapat menentukan kapasitas produksi yang harus dihasilkan
agar tidak terjadi kelebihan produksi atau kekurangan produksi.
Apabila kelebihan produksi, CV. Cahaya Jaya Lestari akan mengalami
kerugian yaitu terjadinya penumpukan produk di gudang yang
mengkibatkan produk menjadi rusak dan kerugian atas biaya produksi
yang telah dikeluarkan. Sedangkan apabila terjadi kekurangan
produksi, CV. Cahaya Jaya Lestari tidak dapat memenuhi permintaan
konsumen yang mengakibatkan konsumen kecewa dan akhirnya
konsumen beralih ke produsen lain.
Dari uraian di atas penulis mendapat gambaran bahwa
peramalan penjualan sangat penting dalam penentuan jumlah produksi
dalam suatu periode. Untuk itu, penulis ingin melakukan penelitian
yang lebih mendalam dengan judul “ANALISIS PERAMALAN
PENJUALAN PRODUK CRAZER DI CV. CAHAYA JAYA LESTARI
KARANGANYAR”
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
6
B. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang di atas, maka rumusan masalah dalam
penelitian ini adalah
1. Berapakah ramalan penjualan produk Crazer pada CV. Cahaya
Jaya Lestari selama periode 2011 dengan metode Rata-rata
Bergerak (Moving Average) dan metode Single Exponential
Smoothing?
2. Dari penggunaan metode Rata-rata Bergerak (Moving Average)
dan metode Single Exponential Smoothing, manakah yang
sebaiknya digunakan perusahaan dengan mempertimbangkan
kesalahan peramalan terkecil?
C. Tujuan Penelitian
Sesuai dengan rumusan masalah di atas, maka tujuan yang ingin
dicapai dalam penelitian adalah
1. Untuk mengetahui ramalan pejualan produk Crazer pada
CV.Cahaya Jaya Lestari selama periode 2011 dengan metede
Rata-rata Bergerak (Moving Average) dan metode Exponential
Smoothing.
2. Untuk mengetahui metode yang sebaiknya digunakan perusahaan
dengan mempertimbangkan kesalahan peramalan terkecil.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
7
D. Manfaat Penelitian
Manfaat yang diharapkan dari penelitian ini adalah
1. Bagi Penulis
Untuk memperdalam kemampuan dalam menerapkan ilmu
yang dipelajari di bangku kuliah, menambah pengetahuan dan
wawasan yang bermanfaat terutama yang behubungan dengan
bidang pemasaran.
2. Bagi Perusahaan
Sebagai bahan masukan dalam menetukan ramalan
permintaan dimasa yang akan datang sehingga perusahaan dapat
menentukan kapasitas produksi suatu produk agar tidak terjadi
kelebihan ataupun kekurangan jumlah produk yang dihasilkan.
3. Bagi Pembaca
Dapat menjadi sumber informasi dan masukan yang dapat
digunakan dalam penelitian-penelitian selanjutnya.
E. Metode Penelitian
1. Jenis Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan penulis adalah Penelitian
Deskriptif. Penelitian Deskriptif menurut McDaniel (2001) yaitu
penelitian yang akan menjawab pertanyaan-pertanyaan siapa, apa,
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
8
kapan, dimana, dan bagaimana. Dalam hal ini, hasil peramalan
yang diperoleh dihitung dari data hasil penjualan yang ada.
2. Obyek Penelitian
Penelitian dilakukan di CV. Cahaya Jaya Lestari, yang
terletak di jl. Raya Palur km 8,1 Karanganyar.
3. Jenis Data Penelitian
a. Data primer adalah data yang diperoleh dari observasi dan
wawancara secara langsung dengan pemilik atau karyawan CV.
Cahaya Jaya Lestari.
b. Data sekunder adalah data yang diperolah dari intern
perusahaan, antara lain dokumen pendirian perusahaan dan
data hasil penjualan produk Crazer.
4. Teknik Pengumpulan Data
a. Wawancara
Metode pengumpulan data dengan melakukan wawancara
secara langsung dengan nara sumber yaitu dengan pimpinan
perusahaan maupun karyawan yang bersangkutan dalam
lingkungan perusahaan.
Informasi yang diperoleh dari wawancara yaitu kondisi
persaingan yang dihadapi perusahaan bahwa CV. Cahaya Jaya
Lestari. Informasi alur proses produksi juga diperoleh dari hasil
wawancara untuk melengkapi gambaran objek penelitian.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
9
b. Dokumentasi
Suatu metode pengumpulan data yang dilakukan dengan
cara mengadakan pengamata secara langsung di CV. Cahaya
Jaya Lestari, Karanganyar.
Informasi yang diperoleh dari dokumentasi yaitu data-data
sekunder yang dibutuhkan dalam penelitian ini, meliputi sistem
pemasaran yang dilakukan CV. Cahaya Jaya Lestari.
c. Observasi
Pencarian informasi dengan cara mengadakan pengamatan
secara langsung di CV. Cahaya Jaya Lestari. Karanganyar.
d. Studi Kepustakaan
Penelitian yang dilakukan dengan cara mempelajari literature
atau referensi lain yang berhubungan dengan masalah yang
dianalisis, dalam hal ini data historis penjualan dapat digunakan
sebagai dasar dan acuan analisis untuk memecahkan masalah.
5. Teknik Analisis Data
Untuk melakukan peramalan permintaan produk
berdasarkan data yang diperoleh. Penulis akan menggunakan
teknis analisis data dengan menggunakan metode Rata-rata
Bergerak (Moving Average) dan metode Exponential Smoothing.
Menurut Render dan Heizer (2001), Metode Moving Average
bermanfaat jika kita mengasumsikan bahwa permintaan pasar tetap
stabil sepanjang waktu. Rata-rata tiga bulan diperoleh dengan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
10
menjumlahkan permintaan selama tiga bulanan dan dibagi 3. Data
bulan terakhir ditambahkan ke jumlah data dua bulan sebelumnya,
dan bulan yang paling awal dihilangkan. Sedangkan Metode
Exponential Smoothing adalah metode peramalan yang mudah
digunakan dan efisien bila dilakukan dengan komputer. Meskipun
merupakan teknik rata-rata bergerak, penghalusan eksponential
mencakup pemeliharaan data masa lalu yang sangat sedikit.
a. Metode Rata-rata Bergerak (Moving Average)
Rumus:
Rata-rata bergerak =
Dimana n adalah jumlah periode dalam rata-rata bergerak.
Misalnya, empat, lima, atau enam bulan, secara berurutan,
untuk rata-rata bergerak empat, lima, atau enam periode.
b. Metode Exponential Smooting
Rumus:
F t = F t-1 + α (A t-1 – F t-1)
Dimana:
F t : Ramalan baru
F t-1 : Ramalan sebelumnya
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
11
A t-1 : Permintaan aktual pada periode sebelumnya
α : Konstanta penghalusan
Kesalahan peramalan (forecast error) didefinisikan dengan:
Kesalahan peramalan = Permintaan – Ramalan
Atau menggunakan MAD, dihitung dengan mengambil
jumlah nilai absolut dari kesalahan peramalan individu dan
membaginya dengan jumlah periode data (n):
MAD =
Dan menggunakan MSE, rata-rata perbedaan kuadrat antara
nilai yang diramal dan diamati. Rumusnya adalah
MSE =
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
12
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
A. Landasan Teori
1. Pemasaran
Pemasaran merupakan kegiatan yang sangat vital yang harus
dilakukan oleh perusahaan dalam usahanya memajukan serta
mempertahankan kelangsungan hidupnya. Kegiatan pemasaran
yang dilakukan oleh sebuah perusahaan harus dapat memberikan
kepuasan terhadap konsumen. Kepuasan yang dirasakan oleh
konsumen akan membentuk loyalitas terhadap produk maupun jasa
perusahaan tersebut.
Banyak definisi pemasaran yang diungkapkan para ahli,
meskipun sekilas nampak beda akan tetapi pada intinya sama. Ada
yang menitikberatkan pada segi fungsi, barang, kelembagaan,
manajemennya, dan ada pula yang memasukan dari semua segi
tersebut. Adapun definisi pemasaran menurut:
a. Kotler (2000)
Adalah proses sosial dan manajerial dimana individu dan
kelompok mendapatkan kebutuhan dan keinginan mereka
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
13
dengan menciptakan, menawarkan, dan menukarkan produk
yang bernilai satu sama lain.
b. Stanton (1994)
Adalah suatu sistem total dari kegiatan bisnis yang
dirancang untuk merencanakan, menentukan harga,
mempromosikan, dan mendistribusikan barang-barang yang
dapat memuaskan keinginan dan jasa baik kepada para
konsumen saat ini maupun konsumen potensial.
c. Kotler dan Amstrong (2008)
Adalah suatu proses sosial dan manajerial yang membuat
individu dan kelompok memperoleh apa yang mereka butuhkan
dan inginkan lewat penciptaan dan pertukaran timbal balik
produk dan nilai dengan orang lain.
2. Potensi Perusahaan
Menurut Kotler (2000), Penjualan potensial perusahaan
adalah batas yang dicapai oleh permintaan terhadap perusahaan
pada saat usaha pemasaran perusahaan meningkat relatif terhadap
pesaing. Batas absolut dari permintaan terhadap perusahaan
secara pasti adalah potensi pasar.
Menurut Kotler (2000), Potensi pasar adalah batas yang
dapat dicapai oleh permintaan pasar pada saat pengeluaran
pemasaran yang dilakukan industri mendekati tidak terbatas, di
dalam lingkungan tertentu.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
14
Dalam kebanyakan kasus, potensi penjualan perusahaan
lebih rendah dari potensi pasar, bahkan pada saat pengeluaran
pemasaran perusahaan meningkat dengan pesat relatif terhadap
pesaing. Alasannya adalah masing-masing pesaing mempunyai
pembeli yang sangat setia, yang tidak begitu tanggap terhadap
usaha perusahaan lain untuk membujuk mereka meninggalkan
produk yang dibelinya.
3. Peramalan (Forecasting)
Peramalan sangat penting digunakan karena merupakan
pegangan kerja bagi perusahaan untuk melakukan proses produksi.
Perusahaan akan memproduksi produk jika ada permintaan dari
konsumen atau pesanan. Dengan peramalan, perusahaan akan
dapat menentukan langkah-langkah apa saja yang akan diambil
dalam memenuhi pemintaan konsumen.
Ada beberapa pendapat para ahli mengenai pengertian
peramalan yaitu:
a. Menurut Render dan Heizer (2001)
Peramalan adalah seni dan ilmu memprediksi peristiwa
masa depan.
b. Menurut Handoko (1995)
Peramalan adalah suatu usaha untuk meramalkan keadaan
di masa mendatang melalui pengujian keadaan di masa lalu.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
15
c. Menurut Nasution (2003)
Peramalan adalah proses untuk memperkirakan beberapa
kebutuhan di masa yang akan datang, yang meliputi kebutuhan
dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu, dan lokasi yang
dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang
ataupun jasa.
4. Jenis-jenis Peramalan
Menurut Render dan Heizer (2001), peramalan dapat dibedakan
menjadi 3 jenis, yaitu:
a. Ramalan ekonomi
Membahas siklus bisnis dengan memprediksi tingkat inflasi,
suplay uang permulaan perumahan, dan indikator-indikator
perencanaan lain.
b. Ramalan teknologi
Berkaitan dengan tingkat kemajuan teknologi, yang akan
melahirkan produk-produk baru yang mengesankan,
membutuhkan pabrik, dan peralatan baru.
c. Ramalan permintaan
Adalah proyeksi permintaan untuk produk atau jasa
perusahaan. Ramalan ini disebut juga ramalan penjualan,
mengarahkan produksi, kapasitas, dan sistem penjadwalan
perusahaan serta bertindak sebagai masukan untuk
perencanaan keuangan, pemasaran, dan personalia.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
16
Menurut Swastha (2001), ada beberapa jenis ramalan yang
dipandang cukup relevan dalam pengambilan keputusan
manajemen penjualan. Salah satu pembagian yang penting adalah
ke dalam potensi pasar, potensi penjualan perusahaan, dan
ramalan penjualan perusahaan.
a. Potensi pasar adalah kemugkinan penjualan total barang dan
jasa oleh industri yang ada.
b. Potensi penjualan perusahaan adalah kemungkinan penjualan
total untuk sebuah perusahaan.
c. Ramalan penjualan perusahaan adalah estimasi realistis
tentang penjualan aktual dalam rupiah atau unit yang
diharapkan akan dicapai perusahaan dalam periode mendatang
menurut rencana pemasaran serta kondisi lingkungan ekstern
yang terantisipasi.
5. Tahap-tahap Peramalan
Menurut Render dan Heizer (2001), ada beberapa tahap dalam
peramalan yaitu:
a. Menetukan penggunaan peramalan itu. Tujuan apa yang ingin
dicapai
b. Memilih hal-hal yang akan diramal.
c. Menentukan horizon waktunya (jangka pendek, menengah,
panjang)
d. Memilih model peramalannya.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
17
e. Mengumpulkan data yang dibutuhkan untuk membuat ramalan.
f. Menentukan model peramalan yang tepat.
g. Membuat ramalan.
h. Menerapkan hasilnya.
Tahap-tahap ini menampilkan cara sistematis dari mengawali,
merancang, dan menerapkan suatu sistem peramalan. Apabila
sistem itu dipakai untuk menghasilkan ramalan secara berkala
sepanjang waktu, data harus secara rutin dikumpulkan, dan
perhitungan aktual digunakan agar peramalan bisa dilakukan
secara otomatis, biasanya dengan komputer.
6. Proses Peramalan
Menurut Handoko (1995), proses peramalan biasanya terdiri
dari langkah-langkah sebagai berikut:
a. Penentuan tujuan
Langkah pertama terdiri atas penentuan macam estimasi
yang diinginkan. Sebaliknya, tujuan tergantung pada kebutuhan-
kebutuhan informasi para manajer. Analis membicarakan
dengan para pembuat keputusan untuk mengetahui apa
kebutuhan-kebutuhan mereka, dan menentukan:
1) Variabel-variabel apa yang akan diestimasi.
2) Siapa yang akan menggunakan hasil ramalan.
3) Untuk tujuan-tujuan apa hasil peramalan akan digunakan.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
18
4) Estimasi jangka panjang atau jangka pendek yang
diinginkan.
5) Derajat ketepatan estimasi yang diinginkan.
6) Kapan estimasi dibutuhkan.
7) Bagian-bagian peramalan yang diinginkan, seperti
peramalan untuk kelompok pembeli, kelompok produk atau
daerah geografis.
b. Pengembangan model
Setelah tujuan ditetapkan, langkah berikutnya adalah
mengembangkan suatu model, yang merupakan penyajian
secara lebih sederhana sistem yang dipelajari. Dalam
peramalan, model adalah suatu kerangka analitik yang, bila
dimasukan data masukan, menghasilkan estimasi penjualan di
waktu mendatang (atau variabel apa saja yang diramal). Analis
hendaknya memilih suatu model yang menggambarkan seraca
realistik perilaku variabel-variabel yang dipertimbangkan.
Sebagai contoh, bila perusahaan ingin meramal penjualan yang
“perilaku”nya berbentuk linear, model yang dipilih mungkin :
penjualan = A + BX, di mana X menunjukan unit waktu, dan A
dan B adalah parameter-parameter yang menggambarkan posisi
dan kemiringan garis pada grafik.
Pemilihan suatu model yang tepat adalah krusial. Setiap
model mempunyai asumsi-asumsi yang harus dipenuhi sebagai
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
19
persyaratan penggunaannya. Validitas dan reliabilitas estimasi
sangat tergantung pada model yang dipakai.
c. Pengujian model
Sebelum diterapkan, model biasanya diuji untuk menentukan
tingkat akurasi, validitas dan reliabilitas yang diharapkan. Ini
sering mencakup penerapannya pada data historic, dan
penyiapan estimasi untuk tahun-tahun sekarang dengan data
nyata yang tersedia. Nilai suatu model ditentukan oleh derajat
ketepatan hasil peramalan dengan kenyataannya (actual).
Dengan kata lain, pengujian model bermaksud untuk mengetahui
validitas atau kemampuan prediktif secara logik suatu model.
d. Penerapan model
Setelah pengujian, analis menerapkan model dalam tahap
ini, data historik dimasukkan dalam model untuk menghasilkan
suatu ramalan. Dalam kasus model penjualan = A + BX, analis
menerapkan teknik-teknik matematik agar diperoleh A dan B.
e. Revisi dan evaluasi
Ramalan-ramalan yang telah dibuat harus senantiasa
diperbaiki dan ditinjau kembali. Perbaikan mungkin perlu
dilakukan karena adanya perubahan-perubahan dalan
perusahaan atau lingkungannya, seperti tingkat harga produk
perusahaan, karakteristik-karakteristik produk, pengeluaran-
pengeluaran pengiklanan, tingkat pengeluaran pemerintah,
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
20
kebijaksanaan moneter dan kemajuan teknologi. Evaluasi,
dipihak lain, merupakan pembandingan ramalan-ramalan dengan
hasil-hasil nyata untuk menilai ketepatan penggunaan suatu
metodologi atau teknik peramalan. Langkah ini diperlukan untuk
menjaga kualitas estimasi-estimasi di waktu yang akan datang.
7. Metode Peramalan
Peramalan akan produk di waktu mendatang sangat penting
dalam perencanaan dan pengawasan produksi di suatu
perusahaan. Dalam menentukan keputusan, manajemen produksi
menggunakan hasil-hasil peramalan.
Menurut Swastha (2001), metode peramalan dapat
digolongkan menurut beberapa cara. Misalnya, ada yang
menyebutkan dua pendekatan pokok dalam peramalan.
a. Metode Nonkausal
Memerlukan penganalisisan data historis untuk memproyeksi
pola gerakannya dalam suatu periode.
b. Analisis Kausal
Melibatkan suatu analisis faktor untuk diramal di samping
faktor-faktor yang secara kausal terkait dalam upaya
mendefinisikan hubungan tersebut. Dengan menggunakan
hubungan yang telah didefinisikan tersebut, faktor itu diramal
untuk periode waktu mendatang.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
21
Ada dua pendekatan menurut Render dan Heizer (2001),
antara lain:
a. Tinjauan Metode Kualitatif
Ada lima teknik peramalan kualitatif yang berbeda, antara
lain:
1) Juri dari opini eksekutif
Metode ini mengambil opini dari sekelompok kecil
manajer tingkat tinggi, sering kali dikombinasikan dengan
model-model statistik, dan menghasilkan estimasi
permintaan kelompok.
2) Gabungan armada penjualan
Dalam pendekatan ini, setiap wiraniaga mengestimasi
jumlah penjualan di wilayahnya, ramalan ini kemudian dikaji
ulang untuk meyakinkan kerealistisannya, lalu
dikombinasikan pada tingkat propinsi dan nasional untuk
mencapai ramalan secara menyeluruh.
3) Metode Delphi
Proses kelompok iteratif ini mengijinkan para ahli,
yang memungkinkan tinggal di berbagai tempat, untuk
membuat ramalan. Ada tiga partisiapan dalam proses
Delphi: pengambilan keputusan, personal staf, dan
responden. Pengambilan keputusan biasanya terdiri dari
sebuah kelompok beranggotakan lima sampai sepuluh ahli
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
22
yang akan membuat ramalan aktual. Personel staf
membantu pengambilan keputusan dengan menyiapkan,
mendistribusikan, mengumpulkan, dan meringkas
serangkaian kuesioner dan hasil survei. Responden adalah
sekelompok orang yang keputusannya dinilai dan
diperhatikan. Kelompok ini memberi masukan kepada
pengambil keputusan sebelum ramalan dibuat.
4) Survei pasar konsumen
Metode memperbesar masukan dari pelanggan atau
calon pelanggan tanpa melihat rencana pembelian masa
depannya. Metode ini bisa membantu tidak hanya dalam
menyiapkan ramalan tetapi juga dalam memperbaiki desain
produk baru.
5) Pendekatan naif
Cara sederhana untuk peramalan ini
mengansumsikan bahwa permintaan dalam periode
berikutnya adalah sama dengan permintaan dalam periode
sebelumnya (most recent period).
b. Tinjauan Metode Kuantitatif
Ada empat metode untuk peramalan kuantitatif, yaitu:
1) Rata-rata Bergerak (Moving Average)
a) Rata-rata Bergerak (Moving Average) bermanfaat jika
kita mengansumsikan bahwa permintaan pasar tetap
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
23
stabil sepanjang waktu. Rata-rata bergerak empat bulan
diperoleh dengan menjumlahkan permintaan selama
empat bulanan dan dibagi 4. Data bulan terakhir
ditambahkan ke jumlah data tiga bulan sebelumnya, dan
bulan yang paling awal dihilangkan. Hal ini cenderung
menghaluskan ketidakteraturan jangka pendek di dalam
seri data.
Secara matematis, rata-rata bergerak sederhana
(yang menjadi estimasi dari permintaan periode
berikutnya) ditunjukan sebagai:
Rata-rata bergerak
=
dimana n adalah jumlah periode dalam rata-rata
bergerak. Misalnya, empat, lima, atau enam bulan,
secara berurutan, untuk rata-rata bergerak empat, lima,
atau enam periode.
b) Rata-rata Bergerak Tertimbang
Apabila ada pola atau trend yang dapat kita deteksi,
timbangan bisa digunakan untuk menempatkan lebih
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
24
banyak tekanan pada nilai baru. Ini membuat teknik itu
lebih responsif terhadap perubahan karena periode yang
lebih baru mungkin lebih besar timbangannya.
Memutuskan timbangan mana yang akan dipakai
membutuhkan pengalaman dan unsur keberuntungan.
Pilihan timbangan adalah bersifat arbirter karena tidak
ada rumus untuk menentukannya. Jika bulan atau
periode terakhir ditimbang terlalu berat, ramalan bisa
mencerminkan perubahan dalam permintaan yang tidak
biasa atau pola penjualan yang terlalu cepat.
Rata-rata bergerak tertimbang (weighted moving
average) ditunjukan secara matematis dengan:
Rata-rata bergerak
=
Rata-rata bergerak sederhana dan tertimbang efektif
dalam menghaluskan fluktuasi tiba-tiba dalam pola
permintaan untuk menghasilkan estimasi yang stabil.
Namun demikian, rata-rata bergerak mempunyai tiga
masalah. Pertama, meningkatkan ukuran n (jumlah
periode yang dirata-ratakan) memang menghaluskan
fluktuasi dengan lebih baik, tetapi metode ini kurang
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
25
sensitif, untuk perubahan nyata dalam data. Kedua, rata-
rata bergerak tidak bisa selalu berada dalam tingkat
masa lalu dan tidak akan memprediksi perubahan ke
tingkat yang lebih tinggi maupun yang lebih rendah.
2) Penghalusan Eksponensial (Exponential Smoothing)
a) Penghalusan eksponential (exponential smoothing)
adalah metode peramalan yang mudah digunakan dan
efisien bila dilakukan dengan komputer. Meskipun
merupakan teknik rata-rata bergerak, penghalusan
eksponential mencakup pemeliharaan data masa lalu
yang sangat sedikit.
Rumus penghalusan eksponential dasar adalah
sebagai berikut:
Ramalan baru = Ramalan periode lalu + α (Permintaan
aktual periode lalu – ramalan periode
lalu)
Di mana α adalah timbangannya, atau konstanta
penghalusan, yang nilainya antara 0 sampai 1. Bisa juga
ditulis secara matematis dengan:
F t = F t-1 + α (A t-1 – F t-1)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
26
Dimana:
F t : Ramalan baru
F t-1 : Ramalan sebelumnya
α : Konstanta penghalusan
A t-1 : Permintaan aktual pada periode sebelumnya
Konsep ini tidak rumit. Estimasi permintaan terakhir
adalah sama dengan estimasi sebelumnya yang
disesuaikan sedikit dari perbedaan antara permintaan
aktual periode lalu dan estimasi sebelumnya.
Konstanta penghalusan, α, umumnya antara 0,05
sampai 0,50 untuk aplikasi bisnis. Konstsnta
penghalusan bisa diubah untuk memberikan timbangan
yang lebih besar pada data baru (bila α tinggi) atau pada
data masa lalu (bila α rendah). Yang pasti, periode masa
lalu menurun dengan cepat ketika α meningkat. Bila α
mencapai nilai ekstrem 1,0 maka dalam persamaan F t =
1,0 A t-1. Semua nilai yang lebih lama dihilangkan dan
ramalannya menjadi identik ke model naif yang telah
dibahas sebelumnya. Yaitu, ramalan untuk periode
berikutnya sama saja dengan periode ini.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
27
b) Memilih Konstanta Penghalusan
Pendekatan dengan penghalusan eksponential
mudah digunakan, dan telah dengan sukses diterapkan
di banyak organisasi. Akan tetapi, nilai konstanta
penghalusan, α, yang tepat bisa menciptakan perbedaan
antara ramalan yang akurat dan ramalan yang tidak
akurat. Dalam mengambil sebuah nilai untuk konstnta
penghalusan, tujuannya adalah untuk mencapai ramalan
yang paling akurat. Keakuratan yang menyeluruh dari
model peramalan bisa ditentukan dengan
membandingkan nilai-nilai yang diramalkan dengan nilai-
nilai aktual. Kesalahan ramalan (forecast error)
didefinisikan dengan:
Kesalahan peramalan = Permintaan – Ramalan
Sebuah ukuran untuk kesalahan peramalan
menyeluruh untuk suatu model adalah deviasi absolut
rata-rata hitung (mean absolute deviation, MAD). MAD
dihitung dengan mengambil jumlah nilai absolut dari
kesalahan peramalan individu dan membaginya dengan
jumlah periode data (n):
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
28
MAD =
c) Kesalahan Kuadrat Rata-rata
Kesalahan kuadrat rata-rata (mean squared error,
MSE) adalah cara lain mengukur kesalahan ramalan
secara menyeluruh. MSE adalah rata-rata perbedaan
kuadrat antara nilai yang diramalkan dan nilai yang
diamati. Rumusnya adalah:
MSE =
3) Proyeksi Trend (Trend Projection)
Teknik ini mencocokkan garis trend ke rangkaian titik
data historis dan kemudian memproyeksikan garis itu ke
dalam ramalan jangka menengah hingga jangka panjang.
Beberapa persamaan trend matematis bisa dikembangkan
(mis., eksponensial dan kuadratik), tetapi pada bagian ini
yang akan dibahas hanya trend linear (garis lurus).
Jika kita memutuskan untuk mengembangkan garis
trend linear dengan metode statistik yang tepat, maka kita
dapat memakai metode kuadrat terkecil (least square
method). Pendekatan ini menghasilkan garis lurus yang
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
29
meminimalkan jumlah kuadrat perbedaan vertikal dari garis
pada setiap observasi aktual.
Garis kuadrat terkecil digambarkan dalam bentuk
perpotongan y nya (puncak di mana garis itu memotong
sumbu y) dan slope nya (kelandaiannya). Jika perpotongan y
dan kelandaiannya bisa dihitung, persamaannya akan
menjadi:
= α + bx
Di mana:
(disebut “ y topi”) : Nilai variabel yang dihitung untuk
diprediksi (disebut variabel tidak bebas)
α : Perpotongan sumbu y
b : Kelandaian garis regresi (atau tingkat
perubahan dalam untuk perubahan
tertentu dalam x)
x : Variabel bebas (dalam hal ini waktu)
Ahli statistik mengembangkan persamaan yang bisa
digunakan untuk memperoleh nilai α dan b untuk garis
regresi. Kelandaian b diperoleh dengan:
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
30
b =
di mana:
b : Kelandaian garis regresi
: Tanda penjumlahan
x : Nilai variabel bebas
y : Nilai variabel tidak bebas
: Rata-rata nilai x
: Rata-rata nilai y
n : Jumlah titik data atau observasi
Perpotongan y bisa dihitung sebagai berikut:
ɑ = - b
4) Regresi Linear (Linear Regression)
a) Menggunakan Analisis Regresi Linear Untuk Meramal
Model matematika yang sama yang kita gunakan
dalam metode kuadrat terkecil dari proyeksi trend bisa
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
31
digunakan untuk melakukan analis regresi linear.
Variabel-variabel tidak bebas yang akan diramal tetap .
Namun sekarang variabel bebas, x, bukan lagi waktu.
= ɑ + bx
Di mana:
: Nilai variabel tidak bebas, yaitu penjualan
α : Perpotongan sumbu y
b : Kelandaian garis regresi
x : Variabel bebas
b) Kesalahan Standar Estimasi
Untuk mengukur keakuratan estimasi regresi kita
perlu menghitung kesalahan standar estimasi (standar
error of estimation), S y,x. Kesalahan standar ini disebut
deviasi standar regresi (standard derivation of the
regression). Persamaan banyak digunakan untuk
menghitung deviasi standar dari rata-rata hitung aritmatik:
Sy,x =
Di mana:
y : Nilai y untuk setiap titik data
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
32
yc : Nilai yang dihitug dari variabel tidak bebas,
dari persamaan regresi
n : jumlah titik data
Persamaan bisa kelihatan lebih komplek, tetapi
sebenarnya merupakan versi persamaan dari rumus di
atas yang lebih sederhana. Selain memberikan jawaban
yang sama, rumus itu bisa digunakan untuk interval
prediksi di sekitar estimasi titik.
Sy,x =
c) Koefisien Korelasi untuk Garis Regresi
Persamaan regresi adalah cara untuk menunjukan
sifat hubungan antara dua variabel. Persamaan itu
menunjukan bagaimana satu variabel berkaitan dengan
nilai dan perubahan di dalam variabel lain.
Cara lain untuk mengevaluasi hubungan di antara dua
variabel adalah menghitung koefisien korelasi. Ukuran ini
menunjukan derajat atau kekuatan hubungan linear.
Biasanya dikenal dengan r, koefisien korelasi nilainya
terletak antara +1 dan -1.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
33
Untuk menghitung r, kita membutuhkan data yang
sama untuk menghitung ɑ dan b untuk garis regresi.
Persamaan untuk r adalah:
r =
Meskipun koefisien korelasi adalah ukuran yang
paling umum digunakan untuk menjelaskan hubungan
antara dua variabel, ada pula ukuran lain. Ukuran itu
disebut koefisien determinasi. Inilah kuadrat koefisien
korelasi, r2. Nilai r2 akan selalu berupa angka positif
dalam rentang 0 < r2 < 1. Koefisien determinasi adalah
persentase variasi dalam variabel tidak bebas (y) yang
dijelaskan oleh persamaan regresi.
d) Analisis Regresi Berganda
Regresi berganda (multiple regression) adalah
perluasan praktis dari model yang baru saja kita amati.
Regresi bertingkat memungkinkan kita membentuk model
dengan beberapa variabel bebas. Persamaannya akan
menjadi:
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
34
Di mana:
: Variabel tidak bebas
ɑ : Perpotongan y
b1 dan b2 : Kelandaian garis regresi
x1 dan x2 : Nilai dua variabel bebas, gaji, dan
tingkat bunga
Matematika regresi berganda menjadi cukup rumit
(dan biasanya ditangani dengan komputer), sehingga
rumus ɑ, b1, dan b2 untuk buku teks statistik bisa
diterapkan.
e) Isyarat Arah
Satu cara untuk mematau peramalan untuk menjamin
keefektifannya adalah menggunakan isyarat arah. Isyarat
arah (tracking signal) adalah pengukuran tentang sejauh
mana ramalan memprediksi nilai actual dengan baik. Bila
ramalan diperbaharui setiap minggu, bulan, atau kuartal,
data permintaan yang baru tersedia dibandingkan
dengan nilai ramalan.
Isyarat arah dihitung sebagai jumlah ramalan berjalan
(running sum of the forecast error, RSFE) dibagi dengan
deviasi absolut mean (MAD).
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
35
Isyarat tanda =
=
Di mana:
MAD =
Seperti dalam persamaan deviasi absolute rata-rata
hitung.
Isyarat arah positif menunjukan bahwa permintaan
lebih besar dari ramalan. Tanda negatif berarti bahwa
permitaan kurang dari ramalan. Asyarat arah yang baik,
yaitu yang memiliki RSFE rendah, mempunyai bias positif
sebanyak bias negatifnya. Dengan kata lain, bias yang
kecil tidak masalah, tetapi bias positif dan negatif
seharusnya saling menyeimbangkan sehingga tanda
penelusuran berada di sekeliling bias nol.
Setelah dihitung, tanda penelusuran lalu dibandingkan
dengan batas pengendalian yang telah ditentukan
sebelumnya. Bila melebihi batas atas atau batas
bawahnya, kelambatan (flag) menjadi keliru. Ini
menunjukan masalah dengan metode peramalan.
Manajemen ingn mengevaluasi kembali cara meramal
permintaan.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
36
f) Penghalusan Adaptif
Penghalusan adaptif mengacu pada pemantauan
komputer dari tanda penelusuran dan penyesuaian diri
jika sebuah tanda melewati batasnya semula. Sebagai
contoh, bila diaplikasikan pada penghalusan
eksponensial, koefisien ɑ pertama-tama dipilih
berdasarkan nilai yang meminimalkan ramalan
kesalahan, dan kemudian disesuaikan kapan pun
menurut komputer mencatat isyarat arah yang salah.
Inilah yang disebut penghalusan adaptif.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
37
B. Kerangka Pemikiran
Informasi
Tambahan
Data Historis
Data jumlah permintaan
Produk Crazer periode sebelumnya
METODE PERAMALAN
RATA-RATA BERGERAK DAN
SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING
Peramalan Penjualan
Hasil Ramalan Dengan
Menggunakan Metode
Rata-rata Bergerak
Hasil Ramalan Dengan
Menggunakan Metode
Exponential Smoothing
Standar Error Standar Error
Ramalan Yang Digunakan Dengan
Standar Error Terkecil
Volume Produksi Yang Dihasilkan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
38
Keterangan:
Setiap perusahaan dalam memasarkan produknya tidak mungkin
mengalami kenaikan terus-menerus tetapi pasti mengalami pasang
surut. Pada umumnya penjualan produk yang selalu mengalami
perubahan pada setiap periode, yang membuat perusahaan perlu
melakukan suatu ramalan penjualan. Dalam membuat ramalan
penjualan diperlukan data yang ada tentang penjualan produk pada
periode sebelumnya. Data yang dikumpulkan di sini adalah data
penjualan produk pada bulan Januari 2010 – Maret 2011. Informasi
tambahan yang di dapat yaitu informasi tentang kondisi persaingan
dalam dunia produksi atau daur ulang produk, yang dapat
mempengaruhi dalam melakukan peramalan di masa yang akan
datang. Berdasarkan data historis dan informasi tambahan perusahaan
dapat membuat ramalan. Dalam penelitian ini untuk membuat ramalan,
metode yang digunakan adalah metode rata-rata bergerak yang
mengansumsikan bahwa permintaan pasar tetap stabil sepanjang
waktu. Di samping itu juga digunakan, metode single exponential
smoothing yang cocok digunakan untuk meramal hal-hal yang
fluktuasinya secara random (tidak teratur). Dengan menetapkan
standar error yang terkecil, maka metode peramalan penjualan
tersebut yang akan digunakan. Sehingga dapat dibandingkan dengan
volume penjualan pada periode yang akan datang.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
39
BAB III
PEMBAHASAN
A. Gambaran Umum Perusahaan
1. Sejarah Berdirinya CV. Cahaya Jaya Lestari
CV. Cahaya Jaya Lestari berdiri sejak tanggal 7 Februari 2008
yang diprakarsai oleh 3 orang pengusaha di Surakarta, yaitu
Chandra Gunawan, Jung Dianto dan Liliek Setiawan. Perusahaan
beralamat di Jl.Raya Palur-Sragen KM 8.1 . CV. Cahaya Jaya
lestari bergerak di bidang jasa daur ulang plastik (recycle). Sejak
tanggal 11 November 2010 sampai sekarang kepemilikan CV.
Cahaya Jaya Lestari menjadi 2 orang yaitu Chandra Gunawan dan
Jung Dianto, alamat berusahaan berpindah tempat di Kertonatan
Boyolali.
2. Visi, Misi, dan Tujuan Perusahaan
Perusahaan CV. Cahaya Jaya Lestari yang berlokasi di Palur,
Karanganyar. Selalu waspada dan siap menghadapi tantangan
dengan selalu memperhatikan dan berusaha memenuhi kebutuhan
serta keinginan pelanggan melalui peningkatan kualitas dan
pelayanan. Perusahaan ini didirikan dengan visi dan misi sebagai
berikut:
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
40
a. Visi
Menjadi Leading Industry Plastic Recycle
b. Misi
1) Meningkatkan mutu pelayanan
2) Meningkatkan kualitas hasil
3) Mendorong kesadaran masyarakat untuk memisahkan
sampah organik dan anorganik
c. Tujuan
Adapun tujuan yang ingin dicapai oleh CV. Cahaya Jaya Lestari
adalah
1) Mendapatkan keuntungan
2) Memenuhi kebutuhan plastik untuk masyarakat Jawa
Tengah khususnya Surakarta.
3) Membantu pemerintah dalam menciptakan lapangan
pekerjaan.
4) Membantu pendapatan pemerintah daerah tersebut.
3. Lokasi Perusahaan
Lokasi perusahaan merupakan hal yang penting guna
kelancaran proses produksi dan terciptanya tujuan yang diinginkan
perusahaan.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
41
Adapun lokasi dari CV. Cahaya Jaya Lestari terletak di Jl. Raya
Palur-Sragen Km 8,1 Karanganyar, Surakarta. Lokasi perusahaan
dinilai cukup strategis, dapat dilihat dari faktor-faktor berikut:
a. Segi Geografis
1) Tenaga Kerja
CV. Cahaya Jaya Lestari didirikan di daerah Palur,
Karanganyar. Dilokasi ini tenaga kerja yang berpendidikan
rendah, menengah, maupun yang berpendidikan tinggi
mudah didapat. Di samping itu tingkat upah tenaga kerja di
daerah ini tegolong murah.
2) Bahan Baku
Bahan baku CV. Cahaya Jaya Lestari diperoleh dari
beberapa perusahaan sejenis yang berada di Surakarta dan
sekitarnya. Lokasi yang mudah dijangkau trasportasi
memungkinkan mendatangkan bahan baku dalam waktu
yang relatif cepat dan tepat
3) Lingkungan Masyarakat
Sikap masyarakat sekitar yang sangat mendukung
berdirinya perusahaan ini, karena dapat menciptakan
lapangan pekerjaan dan meningkatkan pendapatan
masyarakat sekitar sehingga taraf hidup masyarakat tersebut
meningkat.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
42
b. Segi Ekonomi
1) Sumber Daya Manusia
CV. Cahaya Jaya Lestari terletak di daerah Palur
yang merupakan daerah kawasan industri sehingga
perijinan untuk mendirikan perusahaan tidak terlalu sulit. Di
samping itu, sumber energi yaitu air dan listrik cukup mudah
didapat.
2) Transportasi
Dilihat dari faktor transportasi, lokasi CV. Cahaya
Jaya Lestari cukup stretegis. Hal ini karena CV. Cahaya
Jaya Lestari terletak di pinggir jalan Raya Palur-Sragen
Karanganyar, dimana kondisi jalan tersebut sangat baik dan
dilewati angkutan umum. Sehingga pengangkutan bahan
baku maupun hasil produksi tidak mengalami kesulitan.
3) Pasar
Letak perusahaan yang berada di jalan Raya Palur-
Sragen semakin mendukung kelancaran pemasaran dan
pendistribusian produk CV. Cahaya Jaya Lestari meliputi
daerah Karanganyar yang merupakan pasar terbesar serta
daerah-daerah lain sekitar Surakarta.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
43
4. Personalia Perusahaan
a) Tenaga Kerja
Berdasarkan data terakhir, jumlah tenaga kerja yang
dipekerjakan CV. Cahaya Jaya Lestari berjumlah 13 orang
untuk karyawan bagian staf administrasi dan bagian produksi
berjumlah 80 orang.
b) Sistem Kerja
Sistem kerja yang ada pada CV. Cahaya Jaya Lestari terdiri
dari dua bagian yaitu:
1) Tenaga Kerja Admnistrasi
Tenaga kerja administrasi yaitu tenaga kerja yang
menangani administrasi produksi dan administrasi gedung.
Tenaga kerja ini tidak turun langsung di bagian produksi.
Pembagian jam kerjanya adalah sebagai berikut:
a) Hari Senin – Kamis Jam 08.00 – jam 16.00
Istirahat Jam 12.00 – jam 13.00
b) Hari Jum’at Jam 08.00 – jam 16.00
Istirahat Jam 11.30 – jam 13.00
c) Hari Sabtu Jam 08.00 – jam 16.00
Istirahat Jam 12.00 – jam 13.00
2) Tenaga Kerja Produksi
Tenaga kerja produksi yaitu tenaga kerja yang langsung
menangani produksi yang meliputi bagian produksi Crazer,
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
44
produksi Pelled, HD roll, dan HD last potong. Tenaga kerja
memiliki jam kerja sebagai berikut:
Senin - Minggu full 8 jam
Shiff 1 Jam 07.00 – jam 15.00
Shiff 2 Jam 15.00 – jam 23.00
Shiff 3 Jam 23.00 – jam 07.00
Istirahat bergatian
3) Tenaga Kerja Serabutan
Yaitu tenaga kerja yang membantu jalannya proses
produksi.
Pembagian jam kerjanya adalah sebagai berikut:
a) Hari Senin – Kamis Jam 08.00 – jam 16.00
Istirahat Jam 12.00 – jam 13.00
b) Hari Jum’at Jam 08.00 – jam 16.00
Istirahat Jam 11.30 – jam 13.00
c) Hari Sabtu Jam 08.00 – jam 16.00
Istirahat Jam 12.00 – jam 13.00
5. Struktur Organisasi
Guna menjamin sukses dan lancarnya kegiatan produksi
diperlukan suatu organisasi, manajemen, dan struktur organisasi
yang baik untuk mencapai tujuan yang diharapkan. Adapun struktur
organisasi di CV. Cahaya Jaya Lestari dapat dilihat pada gambar
3.1 berikut ini:
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
45
Gambar 3.1
Struktur Organisasi CV.Cahaya Jaya Lestari
Direktur Utama
Manajer Produksi Manajer Keuangan
Kep Produksi Pelled
Kep. Produksi
HD
Kepala Gudang
Marketing Kepala
Keuangan
KA KA KA KA KA KA KA KA
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
46
Adapun tugas dan wewenang masing-masing jabatan sesuai
dengan tingkatannya dalam struktur organisasi perusahaan.
Pembagian tugas dijelaskan sebagai berikut:
1. Direktur Utama
Direktur utama merupakan badan tertinggi dalam organisasi
perusahaan, yang mempunyai tugas sebagi berikut:
a) Memimpin dan menertibkan pelaksanaan tujuan perusahaan,
didasari dengan kebijaksanaan umum yang telah ditetapkan.
b) Mengusahakan agar tujuan perusahaan seperti yang
dicantumkan dalam anggaran dasar dapat tercapai.
c) Menilai hasil dari tujuan perusahaan yang dibantu oleh staf
ahli produksi dan keuangan.
2. Manajer Produksi
Manajer produksi dalam tugasnya dibantu beberapa kepala
bagian sebagai berikut:
a) Kepala produksi pelled, yang bertanggung jawab atas
jalannya proses produksi pelled.
b) kepala produksi HD, yang bertanggung jawab atas jalannya
proses produksi produk kresek.
c) Kepala gudang, yang bertanggung jawab atas stok dan
kelancaran barang untuk kebutuhan perusahaan.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
47
3. Manajer Keuangan
Manajer keuangan bertugas mengurusi bidang keuangan.
Dibantu oleh kepala keuangan, yang bertugas menyalin laporan
keuangan bagi pihak yang bersangkutan dalam perusahaan.
4. Bagian Marketing
Bertugas mengurusi masalah pemasaran serta bertanggung
jawab atas hasil penjualan.
2. Kegiatan Produksi
Alur kegiatan produksi CV. Cahaya Jaya Lestari, yaitu:
a) Pencacahan Prongkol
b) Pengolahan Caisen (Pelled)
c) Pembuatan Plastik Kresek
B. Laporan Magang
1. Pengertian
Magang adalah suatu praktek kerja nyata sebagai
persyaratan menyusun tugas akhir yang merupakan salah satu
syarat untuk menyelesaikan pendidikan pada program studi D3
Manajemen Pemasaran Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas
Maret (UNS) Surakarta.
Dengan magang, mahasiswa diharapkan dapat memperoleh
media untuk mendapatkan pengalaman kerja dimana hal ini akan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
48
dapat melatih kemampuan atau ketrampilan yang nantinya banyak
digunakan di bidang usaha atau bidang industri. Selain itu
pelaksanaan magang kerja ini dimaksudkan untuk memberikan
kesempatan kepada mahasiswa untuk mengamati dilapangan
terhadap meteri-materi yang selama ini didapat dibangku kuliyah.
Pada waktu pelaksanaan magang, mahasiswa melakukan
penelitian untuk mendapat data yang diperlukan untuk menyusun
tugas akahir. Data yang diperoleh akan diolah yang kemudian akan
dicari solusi dan penyelesaiannya.
2. Tujuan Magang
a. Mencoba menerapkan ilmu yang didapat dari bangku kuliah
dengan realita yang ada di lapangan.
b. Untuk lebih mengenal dan mengetahui lokasi kerja praktek
secara umum pada CV. Cahaya Jaya Lestari
c. Agar mahasiswa mengetahui permasalahan-permasalahan
yang dihadapai perusahaan dan juga cara pemecahannya.
d. Agar mengetahui karakteristik seorang pengusaha atau orang
yang bekerja dalam suatu organisasi.
e. Agar merasakan sendiri situasi dan kondisi kerja yang
sebenarnya.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
49
3. Lokasi Magang
Kegiatan magang dilakukan di perusahaan daur ulang
produk plastik yaitu CV. Cahaya Jaya Lestari, yang terletak di Jl.
Raya Palur-Sragen Km 8,1 Karanganyar.
4. Pelaksanaan Magang
Magang dilaksanakan mulai tanggal 15 Februari 2011
sampai 15 Maret 2011. Kegiatan yang dilakukan pada saat magang
antara lain:
1) Pengenalan terhadap karyawan CV. Cahaya Jaya Lestari, baik
karyawan bagian staf, pemasaran, maupun produksi.
2) Pengenalan tempat-tempat berlangsungnya proses produksi.
3) Pengenalan produk-produk yang dihasilkan CV. Cahaya Jaya
Lestari.
4) Pemberitahuan tentang proses produksi.
5) Melihat proses produksi
Dalam kegiatan magang kerja, penulis didampingi staf
perusahaan untuk membantu kegiatan kerjanya. Dalam
pelaksanaan kegiatan magang kerja yang dilakukan penulis jadwal
kegiatannya tidak terstruktur, sehingga banyak waktu luang yang
didapat penulis dimanfaatkan untuk melihat sendiri jalannya proses
pemasaran yang dilaksanakan oleh perusahaan.
Demikianlah laporan kegiatan magang kerja yang di lakukan
oleh penulis. Melalui magang kerja ini diharapkan penulis dapat
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
50
mengetahui penerapan materi-materi yang didapat selama masa
perkuliahan dan menambah pengetahuan serta pengalaman dalam
dunia kerja sesungguhnya.
C. Pembahasan Masalah
Dalam analisis dan pembahasan ini penulis akan menghitung
ramalan penjualan produk Crazer pada bulan April 2011, dengan
menggunakan data sekunder yang telah diperoleh dari CV. Cahaya
Jaya Lestari. Penulis menggunakan metode Moving Average, Karena
metode ini cocok digunakan untuk melakukan forecast hal-hal yang
bersifat random, artinya tidak ada gejala trend naik maupun turun,
musiman dan sebagainya, melainkan sulit diketahui polanya dan
menggunakan metode Single Exponential Smoothing, karena metode
ini juga cocok digunakan untuk meramal hal-hal yang fluktuasinya
secara random (tidak teratur).
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
51
Data historis yang telah diperoleh dari CV. Cahaya Jaya Lestari yaitu:
TABEL 3.1
PENJUALAN PRODUK CRAZER TAHUN 2010/2011 CV. CAHAYA JAYA LESTARI
Sumber : CV. Cahaya Jaya Lestari
Bulan Jumlah Penjualan (Kg) Jumlah Penjualan (Rp)
Januari 2010 21,877.30 10,952,315.00
Februari 20,828.50 10,552,375.00
Maret 23,378.00 11,940,150.00
April 29,837.10 14,881,280.00
Mei 21,274.82 10,616,205.00
Juni 18,183.40 9,158,070.00
Juli 20,375.50 10,182,050.00
Agustus 21,112.50 11,028,575.00
September 7,623.00 4,412,975.00
Oktober 16,610.30 9,288,445.00
November 20,992.25 11,144,863.00
Desember 10,497.60 5,425,780.00
Januari 2011 20,112.30 10,285,215.00
Februari 20,750.38 10,526,382.00
Maret 21,045.30 10,958,685.00
Jumlah 294,498.25 151,353,365.00
Rata-rata 19,633.22 10,090,224.33
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
52
Dari data di atas dapat diketahui bahwa penjualan yang terjadi di
CV. Cahaya Jaya Lestari mengalami perubahan kenaikan maupun
penurunan dapat dikatakan cenderung berfluktuatif. Hal ini terjadi
karena faktor kebutuhan konsumen dan persaingan dengan
perusahaan sejenis. Untuk menghitung perubahan yang terjdi,
menggunakan rumus
=
Dilihat dari hasil penjualan bulan sebelumnya, penjualan pada
bulan Februari 2010 mengalami penurunan sebesar 3.65%, pada
bulan Maret mengalami kenaikan sebesar 13.15%, pada bulan April
mengalami kenaikan sebesar 24.63%, pada bulan Mei mengalami
penurunan sebesar 28.66%, pada bulan Juni mengalami penurunan
sebesar 13.73%, pada bulan Juli mengalami kenaikan sebesar
11.18%, pada bulan Agustus mengalami kenaikan sebesar 8.31%,
pada bulan September mengalami penurunan sebesar 59.99%, pada
bulan Oktober mengalami kenaikan sebesar 110.48%, pada bulan
November mengalami kenaikan sebesar 19.99%, pada bulan
Desember mengalami penurunan sebesar 51.32%, pada bulan Januari
2011 mengalami kenaikan sebesar 89.56%, pada bulan Februari
mengalami kenaikan sebesar 2.34%, pada bulan Maret mengalami
kenaikan sebesar 4.11%.
Pada bulan-bulan tertentu terjadi perubahan yang cukup signifikan,
seperti halnya pada bulan April 2010 yang mengalami kenaikan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
53
penjualan sampai Rp. 14,881,280.00 dikarenakan pada bulan tersebut
banyak perusahan yang membutuhkan produk Crazer untuk
melengkapi produk yang akan mereka produksi sehingga terjadi
banyaknya pemesanan. Sedangkan pada bulan September 2010
mengalami penurunan penjualan yang cukup drastis hanya Rp.
4,412,975.00 dikarenakan pada bulan tersebut ada hari raya Idul Fitri
sehingga perusahaan libur dalam waktu yang cukup lama.
Berikut ini dilakukan peramalan penjualan dengan:
1. Metode Moving Average
a. Moving Average 3 bulan
b. Moving Average 5 bulan
2. Metode Exponential Smoothing
a. Penghalusan α = 0,05
b. Penghalusan α = 0,10
c. Penghalusan α = 0,50
1. Metode Rata-rata Bergerak (Moving Average)
Rumus :
Rata-rata bergerak =
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
54
a. Untuk 3 bulan Moving Average
Forecast April 2010
= = 11,148,280.00
Forecast Mei 2010
= = 12,457,935.00
Forecast Juni 2010
= = 12,479,211.67
Forecast Juli 2010
= = 11,551,851.67
Forecast Agustus 2010
= = 9,985,441.67
Forecast September 2010
= = 10,122,898.33
Forecast Oktober 2010
= = 8,541,200.00
Forecast November 2010
= = 8,243,331.67
Forecast Desember 2010
= = 8,282,094.33
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
55
Forecast Januari 2011
= = 8,619,696.00
Forecast Februari 2011
= = 8,951,952.67
Forecast Maret 2011
= = 8,745,792.33
Untuk membuat forecast bulan April 2011 adalah
Forecast April 2011
= = 10,590,094.00
Jadi Forecast bulan April 2011 yaitu Rp. 10,590,094.00
b. Untuk 5 bulan Moving Average
Forecast Juni 2010
=
= 11,788,465.00
Forecast Juli 2010
=
= 11,429,616.00
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
56
Forecast Agustus 2010
=
= 11,355,551.00
Forecast September 2010
=
= 11,173,236.00
Forecast Oktober 2010
=
= 9,079,575.00
Forecast November 2010
=
= 8,814,023.00
Forecast Desember 2010
=
= 9,211,381.60
Forecast Januari 2011
=
= 8,260,127.60
Forecast Februari 2011
=
= 8,111,455.60
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
57
Forecast Maret 2011
=
= 9,334,137.00
Untuk membuat forecast bulan April 2011 adalah
Forecast April 2011
=
= 9,668,185.00
Jadi forecast bulan April 2011 yaitu Rp. 9,668,185.00
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
58
TABEL 3.2 PERAMALAN PENJUALAN PRODUK CRAZER
TAHUN 2010/2011
Bulan Penjualan 3 bulan Moving Average 5 bulan Moving Average
Forecast Error Deviasi Absolut (Error)² Forecast Error Deviasi Absolut (Error)²
Januari 2010 10,952,315.00 -
- - - - - - -
Februari 10,552,375.00 -
- - - - - - -
Maret 11,940,150.00 -
- - - - - - -
April 14,881,280.00
11,148,280.00 3,733,000.00 3,733,000.00 13,935,289,000,000.00 - - - -
Mei 10,616,205.00
12,457,935.00 -1,841,730.00 1,841,730.00 3,391,969,392,900.00 - - - -
Juni 9,158,070.00
12,479,211.67 -3,321,141.67 3,321,141.67 11,029,981,970,069.40 11,788,465.00 -2,630,395.00 2,630,395.00 6,918,977,856,025.00
Juli 10,182,050.00
11,551,851.67 -1,369,801.67 1,369,801.67 1,876,356,606,002.78 11,429,616.00 -1,247,566.00 1,247,566.00 1,556,420,924,356.00
Agustus 11,028,575.00
9,985,441.67 1,043,133.33 1,043,133.33 1,088,127,151,111.11 11,355,551.00 -326,976.00 326,976.00 106,913,304,576.00
September 4,412,975.00
10,122,898.33 -5,709,923.33 5,709,923.33 32,603,224,472,544.50 11,173,236.00 -6,760,261.00 6,760,261.00 45,701,128,788,121.00
Oktober 9,288,445.00
8,541,200.00 747,245.00 747,245.00 558,375,090,025.00 9,079,575.00 208,870.00 208,870.00 43,626,676,900.00
November 11,144,863.00
8,243,331.67 2,901,531.33 2,901,531.33 8,418,884,078,315.11 8,814,023.00 2,330,840.00 2,330,840.00 5,432,815,105,600.00
Desember 5,425,780.00
8,282,094.33 -2,856,314.33 2,856,314.33 8,158,531,570,805.44 9,211,381.60 -3,785,601.60 3,785,601.60 14,330,779,473,922.60
Januari 2011 10,285,215.00
8,619,696.00 1,665,519.00 1,665,519.00 2,773,953,539,361.00 8,260,127.60 2,025,087.40 2,025,087.40 4,100,978,977,638.76
Februari 10,526,382.00
8,951,952.67 1,574,429.33 1,574,429.33 2,478,827,725,660.45 8,111,455.60 2,414,926.40 2,414,926.40 5,831,869,517,416.96
Maret 10,958,685.00
8,745,792.33 2,212,892.67 2,212,892.67 4,896,893,954,187.11 9,334,137.00 1,624,548.00 1,624,548.00 2,639,156,204,304.00
Jumlah 151,353,365.00
119,129,685.33 -1,221,160.33 28,976,661.67 91,210,414,550,981.90 98,557,567.80 -6,146,527.80 23,355,071.40 86,662,666,828,860.30
Rata-rata 10,090,224.33
9,927,473.78 -101,763.36 2,414,721.81 7,600,867,879,248.49 9,855,756.78 -614,652.78 2,335,507.14 8,666,266,682,886.03
Sumber : Data sekunder yang diolah, 2011
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
59
Gambar 3.2
Grafik Fofecast Moving Average
Produk Crazer
2. Metode Exponential Smoothing
Rumus = F t = F t-1 + α (A t-1 – F t-1)
a. Penghalusan α = 0.05
Forecast Maret 2010
= 10,952,315.00 + 0.05 (10,552,375.00 – 10,952,315.00)
= 10,932,318.00
Forecast April 2010
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
60
= 10,932,318.00 + 0.05 (11,940,150.00 – 10,932,318.00)
= 10,982,709.60
Forecast Mei 2010
= 10,982,709.60 + 0.05 (14,881,280.00 – 10,982,709.60)
= 11,177,638.12
Forecast Juni 2010
= 11,177,638.12 + 0.05 (10,616,205.00 – 11,177,638.12)
= 11,149,566.46
Forecast Juli 2010
= 11,149,566.46 + 0.05 (9,158,070.00 – 11,149,566.46)
= 11,049,991.64
Forecast Agustus 2010
= 11,049,991.64 + 0.05 (10,182,050.00 – 11,049,991.64)
= 11,006,594.56
Forecast September 2010
= 11,006,594.56 + 0.05 (11,028,575.00 – 11,006,594.56)
= 11,007,693.58
Forecast Oktober 2010
= 11,007,693.58 + 0.05 (4,412,975.00 – 11,007,698.58)
= 10,677,957.65
Forecast November 2010
= 10,677,957.65 + 0.05 (9,288,445.00 – 10,677,957.65)
= 10,608,482.02
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
61
Forecast Desember 2010
= 10,608,482.02 + 0.05 (11,144,863.00 – 10,608,482.02)
= 10,635,301.07
Forecast Januari 2011
= 10,635,301.07 + 0.05 (5,425,780.00 – 10,635,301.07)
= 10,374,825.01
Forecast Februari 2011
= 10,374,825.01 + 0.05 (10,285,215.00 – 10,374,825.01)
= 10,370,344.51
Forecast Maret 2011
= 10,370,344.51 + 0.05 (10,526,382.00 – 10,370,344.51)
= 10,378,146.39
Untuk membuat forecast bulan April 2011 adalah
Forecast April 2011
= 10,378,146.39 + 0.05 (10,958,685.00 – 10,378,146.39)
= 10,407,173.32
Jadi forecast untuk bulan April yaitu Rp. 10,407,173.32
b. Penghalusan α = 0.10
Forecast Maret 2010
= 10,952,315.00 + 0.10 (10,552,375.00 – 10,952,315.00)
Recommended