TEHNIK PROYEKSI BISNIS

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
TEKNIK PROYEKSI BISNIS
Advertisements

MENYUSUN RANCANGAN AWAL USAHA DAN EVALUASI PELUANG USAHA BARU
Moving Average dan Exponential Smoothing
Susanti Prasetiyaningtiyas. REFERENSI 1. Makridakis,Wheelwright and MCGee “ Forecasting : Methods and Applications” Second Edition. 2. Kuncoro,Mudradjat.
KAPASITAS PRODUKSI GULA
Metode Peramalan (Forecasting Method)
BAB XI ANGKA INDEKS Oleh : Andri Wijaya, S.Pd., S.Psi., M.T.I.
Bab 4. METODE PENGUKURAN DAN PERAMALAN PERMINTAAN
PERAMALAN PENGELOLAAN DEMAND
Forecast dengan Smoothing
Analisis Deret Waktu: Materi minggu ketiga
ANGGARAN PERUSAHAAN KULIAH 3
KEWIRAUSAHAAN Bab II Pembiayaan usaha baru U Febriyanto, SE, MM.
Metode Peramalan (Forecasting Method)
Departement Store Analisis Peramalan for further detail, please visit
Pertemuan VIII Peramalan Produk
Anggaran Penjualan.
ASPEK PASAR SKB (LANJUTAN)
METODE PENGHALUSAN EKSPONENSIAL
PERENCANAAN PERMINTAAN DALAM Supply Chain
Oleh :HERTIANA IKASARI, SE, MSi
BAB IV PERENCANAAN DAN PENGENDALAN PENJUALAN
TEKNIK PERAMALAN PENJUALAN
MANAJEMEN PERSEDIAAN DAN LOGISTIK POKOK BAHASAN : MODUL 19
Pertemuan Metode Peramalan (Forecasting Method)
PERAMALAN (FORECASTING)
METODE-METODE PERAMALAN BISNIS
PROYEKSI BISNIS MENGGUNAKAN METODE KUANTITATIF
‘12 Manajemen Operasional Hidayat Wiweko, SE. M.Si
TEKNIK PERAMALAN PENJUALAN
MATERI 10 A. Aspek Keuangan : Analisis Kasus
MODUL 19 POKOK BAHASAN : ( TIME SERIES MODEL )
Pendahuluan.
ANALISIS TIME SERIES.
PENGELOLAAN PERMINTAAN DAN PERENCANAAN PRODUKSI
PERAMALAN DENGAN METODE SMOOTHING
Aspek Pasar Analisis pasar sangat penting karena jika pasar yang akan dituju jelas, prospek bisnis ke depan pun akan jelas, sehingga risiko kegagalan bisnis.
PENGANTAR SISTEM LOGISTIK
kelompok ahli. Disini ada proses “learning”.
Aspek Pasar Analisis pasar sangat penting karena jika pasar yang akan dituju jelas, prospek bisnis ke depan pun akan jelas, sehingga risiko kegagalan bisnis.
Teknik Proyeksi Bisnis
PERMINTAAN,PENAWARAN , HARGA KESEIMBANGAN , DAN PASAR
Teori Produksi dan Kegiatan Perusahaan
Peramalan Operation Management.
LANJUTAN FORECASTING PROGRAM KULIAH SABTU MINGGU FAKULTAS EKONOMI
FORECASTING/ PERAMALAN
SALES FORCASTING Oleh: H. Beben Bahren., S.E., M.si.
Analisis biaya-volume-laba
TEKNIK PERAMALAN PENJUALAN
Manajemen Operasional (Peramalan Permintaan)
Aspek Pasar & Pemasaran
Peramalan .Manajemen Produksi #3
ANGKA INDEKS Cakupan: Harga Relatif (Price Relatives)
ASPEK PASAR.
PERAMALAN (FORECASTING)
RAMALAN PENJUALAN Robinhot Gultom, SE, M.Si.
Forecast dengan Smoothing
ANGKA INDEKS Oleh : AHMAD NURDIN HASIBUAN
Studi Kelayakan Bisnis (Aspek Pasar dan Pemasaran)
FORECASTING.
TEKNIK PROYEKSI BISNIS
Penaksiran dan peramalan biaya
Analisis biaya-volume-laba
ANGGARAN PENJUALAN.
ANGKA INDEKS Cakupan: Harga Relatif (Price Relatives)
PRODUK KREATIF DAN KEWIRAUSAHAAN
FORECAST PENJUALAN.
Peramalan (forecasting) Perancangan Sistem Produksi Widjajani Risris Nurjaman.
METODE PERAMALAN.
FORECASTING (PERAMALAN) DALAM MANAJEMEN OPERASI NURJANNAH ENDAH RAHAYU,SE.,MM.
Transcript presentasi:

TEHNIK PROYEKSI BISNIS LECTURER FEBRIYANTO, S.E., M.M.

Pendahuluan Forecasting adalah peramalan (perkiraan) mengenai sesuatu yang belum terjadi. Jumlah penduduk, pendapatan perkapita, volume penjualan perusahaan, konsumsi dan sebagainya selalu berubah-ubah, dan perubahan ini dipengaruhi oleh faktor-faktor yang sangat kompleks. Misalnya: kebudayaan masyarakat, penghasilan keluarga, keadaan pribadi dan sebagainya yang sukar untuk ditentukan sebelumnya secara pasti. Forecasting bertujuan meminimumkan pengaruh ketidakpastian terhadap perusahaan.

Pengarung lingkungan Lingkungan Sosial dan Kontrol: Lingkungan Sosial berupa keadaan sosial atau masyarakat di sekitar perusahaan. Mereka mempunyai corak masyarakat, kehidupan, kebudayaan dll. yang akan mempengaruhi kehidupan perusahaan, sehingga perusahaan harus menyesuaikan. Lingkungan kontrol ini datangnya biasanya dari pemerintah melalui larangan-larangan, peraturan-peraturan dan sebagainya. Kedua macam lingkungan (sosial dan kontrol) tidak bisa dihindari oleh perusahaan. Perusahaan hanya bisa mempengaruhi sedikit saja terhadap lingkungan ini. Lingkungan ini tidak bisa diforecast.

Pengarung lingkungan Lingkungan Teknis: Lingkungan menyangkut cara-cara produksi atau tingkat teknologi yang ada, perusahaan tidak bisa menghindari, biasanya hanya mengikuti. Misalnya kalau terdapat penemuan teknologi baru yang mengakibatkan mesin-mesin serta cara produksi perusahaan ketinggalan jaman, perusahaan hanya bisa mengikuti/menyesuaikan. Keadaan teknis dan kemajuan teknologi ini tidak bisa diramal/diforecast.

Pengarung lingkungan Lingkungan Ekonomi Makro: Lingkungan ini meliputi keadaan perekonomian di tempat perusahaan berada atau memasarkan hasil produksinya. Keadaan perekonomian ini bersifat tidak tentu, tetapi masih bisa diramalkan. Misalnya jumlah penduduk, income perkapita, jumlah angkatan kerja, dan sebagainya. Disinilah pentingnya forecast bagi perusahaan. Perusahaan bisa membuat forecast mengenai penjualannya, permintaan total, angkatan kerja, dan sebagainya.

Pengarung lingkungan

HUBUNGAN FORECAST DENGAN RENCANA Forecast adalah peramalan apa yang akan terjadi pada waktu yang akan datang tetapi belum tentu bisa dilaksanakan oleh perusahaan, sedang rencana merupakan penentuan apa yang akan dilakukan pada waktu yang akan datang. Misalnya: forecast/ramalan permintaan konsumen akan suatu barang 12.000 unit pada tahun yang akan datang, berarti konsumen akan membutuhkan 12.000 unit pada tahun tersebut. Apakah perusahaan pasti mampu melayani semuanya? Belum tentu. Mungkin kapasitas maksimum perusahaan hanya 10.000 unit, jadi rencana penjualan perusahaan hanya bisa 10.000. Untuk membuat rencana penjualan, perusahaan harus mempertimbangkan kapasitas, fasilitas, elastisitas harga, forecast permintaan konsumen, dll.

PENGARUH KEBENARAN ASUMSI Dalam melakukan analisa biasanya sering digunakan asumsi jika terpaksa, misalnya ada sesuatu faktor yang mestinya berpengaruh terhadap analisa, tetapi sukar diketahui dengan pasti. Contoh Tahun 1985 jumlah penduduk Indonesia 160 juta jiwa, memerlukan beras per bulan 1.600.000 ton. Kemudian akan membuat proyeksi kebutuhan beras untuk tahun 1986, padahal pertambahan penduduk setiap tahun rata-rata 3%. Maka jumlah penduduk untuk 1986 diperkirakan 164,8 juta jiwa, sedang proyeksi kebutuhan beras untuk tahun depan sebanyak 10 kg x 1648 jiwa: 1.648.000 ton. Proyeksi dilakukan dengan menggunakan asumsi kebutuhan beras setiap orang sebanyak 10 kg per bulan (1.600.000 ton : 160 juta). Asumsi digunakan karena:

PENGARUH KEBENARAN ASUMSI Menghitung kebutuhan beras rata-rata setiap penduduk di Indonesia memerlukan penelitian yang lama dan mahal, padahal kita segera memerlukannya. Mengasumsikan kebutuhan beras per bulan untuk tahun 1986 sama dengan kebutuhan rata-rata tahun 1985, karena beras merupakan kebutuhan pokok yang kebutuhannya relatif tetap setiap orang dan tingkat hidup masyarakat pada tahun 1985 itu relatif baik, sehingga konsumsi berasnya relatif stabil. Asumsi ini mempunyai pengaruh terhadap ketepatan forecast. Kalau asumsinya tepat atau mendekati kenyataan, maka forecast yang dihasilkan juga akan mendekati kebenaran, sebaliknya kalau asumsinya tidak tepat akan menyebabkan forecast yang dihasilkan banyak mengalami penyimpangan.

PEMILIHAN METODA YANG TEPAT Jika proses perubahan dapat diketahui dengan tepat maka forecast bisa tepat seperti yang akan terjadi. Hal ini hanya bisa terjadi dalam ilmu alam dan ilmu pasti. Misalnya suhu udara dipanaskan, apabila faktor lain tetap maka tekanan udara akan bertambah. Hubungan antara tekanan dengan suhu udara ini sudah tetap, artinya kalau diulang lagi pasti hasilnya sama. Dalam membuat forecast keadaan sosial pada umumnya dari bidang ekonomi pada khususnya tidak mungkin bisa tepat. Penyimpangan pasti ada, karena tingkah laku manusia itu selalu dipengaruhi oleh berbagai macam hal, seperti kebudayaan, selera, perasaan dll. Dalam bidang sosial dan ekonomi, meskipun kita tidak bisa membuat forecast yang persis sama dengan kenyataan, tetapi bukan berarti forecast ini tidak penting, forecast sangat penting sebagai pedoman dalam pembuatan rencana.

PEMILIHAN METODA YANG TEPAT Kerja dengan menggunakan forecast akan jauh lebih baik daripada tanpa forecast sama sekali. Hanya masalahnya bagaimana memilih metoda forecast yang cocok dengan masalahnya agar bisa mendekati kenyataan. Banyak sekali metoda forecasting yang ada, misalnya metoda moving averages, metoda exponential smoothing, metoda dekomposisi, metoda input output, metoda regresi, metoda simulasi dll, kesemuanya itu belum tentu cocok untuk setiap masalah. Maka dengan memilih metoda yang cocok, bisa meminimumkan kesalahan forecast.