FORECAST PENJUALAN.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
METODE PERAMALAN Metode Peramalan (forecasting)
Advertisements

Forecast/Ramalan Penjualan
STATISTIKA CHATPER 8 (FORECASTING / PERAMALAN)
Anggaran penjualan.
ANALISIS TIME SERIES (ANALISIS DERET BERKALA)
Aspek Pasar dan Pemasaran
BAB. 3. KONSEP POKOK DALAM ASPEK PASAR DAN PEMASARAN
Bab 4. METODE PENGUKURAN DAN PERAMALAN PERMINTAAN
ANALISIS TIME SERIES DAN FORECASTING DATA KEUANGAN
ANGGARAN PERUSAHAAN KULIAH 3
ANALISIS RUNTUT WAKTU.
BAB IX Trend Trend merupakan gerakan yang berjangka panjang , lamban dan berkecenderungan menuju ke satu arah, menuju ke arah naik atau arah menurun. Penggambaran.
ANALISIS TIME SERIES DAN FORECASTING DATA KEUANGAN
Forecasting Raisa Pratiwi ,SE.
FORECAST SALES PERAMALAN PENJUALAN
Aspek Pasar dan Pemasaran
ANGGARAN PENJUALAN DAN FORECASTING
Pertemuan VIII Peramalan Produk
Perencanaan dan penganggaran Keuangan Pertemuan 5
Metode Least Square Data Ganjil
BAB IV PERENCANAAN DAN PENGENDALAN PENJUALAN
TEKNIK PERAMALAN PENJUALAN
MATA KULIAH : PENGANGGARAN PERUSAHAAN
STATISTIK 1 Pertemuan 11: Deret Berkala dan Peramalan (Analisis Trend)
TREND LINIER SIP-Sesi8.
UNIVERSITAS MERCUBUANA JAKARTA 2012
Tekhnik Proyeksi Bisnis
Pertemuan Metode Peramalan (Forecasting Method)
PERAMALAN (FORECASTING) PERMINTAAN PRODUK
TEKNIK PERAMALAN PENJUALAN
OPERASI LOGISTIK & KOORDINASI LOGISTIK
Resista Vikaliana Statistik deskriptif 2/9/2013.
Materi elearning Penganggaran bisnis 21B kamis, 17 maret 2016 momo
PERAMALAN (FORECASTING) PERMINTAAN PRODUK
Analisis Time Series.
UNIVERSITAS MERCUBUANA JAKARTA 2012
SALES FORCASTING Oleh: H. Beben Bahren., S.E., M.si.
TEKNIK PERAMALAN PENJUALAN
Manajemen Operasional (Peramalan Permintaan)
ANALISIS DERET BERKALA dengan METODE SEMI AVERAGE
Deret berkala dan Peramalan Julius Nursyamsi
STATISTIK 1 Pertemuan 11: Deret Berkala dan Peramalan (Analisis Trend)
Aspek Pasar & Pemasaran
Matakuliah : D0404/Analisa Kelayakan Pabrik Tahun : 2005 Versi : 1/1
ANALISIS DATA BERKALA.
Oleh : Dra. Hj. Retnawati Siregar, M.Si
ASPEK PASAR.
ANALISIS RUNTUT WAKTU Dilakukan untuk menemukan pola pertumbuhan atau perubahan masa lalu, yang dapat digunakan untuk memperkirakan pola pada masa yang.
PERAMALAN (FORECASTING)
RAMALAN PENJUALAN Robinhot Gultom, SE, M.Si.
ANALISIS TIME SERIES DAN FORECASTING DATA KEUANGAN
STATISTIK BISNIS Pertemuan 6: Deret Berkala dan Peramalan (Analisis Trend) Dosen Pengampu MK: Evellin Lusiana, S.Si, M.Si.
KULIAH KE 4.
Materi Lanjutan Faktor Yang mempengaruhi budged Fungsi budged
FORECASTING.
KORELASI DAN REGRESI SEDERHANA
TEHNIK PROYEKSI BISNIS
ANALISIS TIME SERIES (ANALISIS DERET BERKALA)
Perencanaan dan Peramalan Keuangan
ASPEK PEMASARAN.
ASPEK PASAR DAN PEMASARAN
Penganggaran Perusahaan
Forecast/Ramalan Penjualan
Oleh : Keti Purnamasari, S.E.,M.Si
PERAMALAN (FORECASTING) PERMINTAAN PRODUK
ANGGARAN PENJUALAN.
STATISTIK 1 Pertemuan 13: Deret Berkala dan Peramalan (Analisis Trend)
Analisis Time Series.
ANGGARAN PENJUALAN Oleh : Eka Meiyanti
OPERATIONAL / PRODUCTION MANAGEMENT
Transcript presentasi:

FORECAST PENJUALAN

pengantar Sebelum penyusunan anggaran penjualan dilakukan, hal pertama yang harus dikerjakan adalah membuat perkiraan atau forecast penjualan. Forecasting adalah suatu cara untuk mengukur atau menaksir kondisi bisnis di masa yang akan datang. Forecast penjualan adalah proyeksi teknis dari permintaan konsumen potensial untuk suatu waktu tertentu, dengan berbagai asumsi. Forecast penjualan dapat dilakukan dengan beberapa tehnik pengukuran, yaitu secara kuantitatif, kualitatif dan methode khusus (analisis industri).

secara kualitatif Yaitu forecast penjualan dengan menggunakan judgement atau pendapat seseorang, bisa dari salesman; sales manager; pendapat para ahli (ilmuwan) atau survey konsumen. Tehnik ini banyak kelemahannya, karena judgement kadang bersifat pribadi, susah dimengerti atau diterima orang lain. Unsur subyektifitasnya masih tinggi. Biasanya perlu disempurnakan dengan tehnik yang kedua.

secara kuantitatif Yaitu forecast berdasarkan perhitungan-perhitungan statistik. Perhitungan lebih didasarkan pada data-data obyektif, baik yang bersifat mikro maupun makro. Forecast secara kuantitatif ini biasanya dilakukan dengan menggunakan analisa trend (trend adalah gerakan yang berjangka panjang, lamban dan cenderung menuju ke suatu arah, bisa naik bisa juga turun).

Teknik analisa trend, macamnya: Trend dengan setengah rata-rata Trend dengan metode Moment Trend dengan metode Least Square

Metode setengah rata-rata Cara Penyelesaian Data dikelompokkan menjadi dua kelompok Persamaan: Y = a + bx a = rata-rata kelompok 1 b = (rata-rata kel 2 – rata-rata kel 1) / n

Data penjualan dari PT X Contoh kasus: Data penjualan dari PT X TAHUN PENJUALAN (Y) RATA-RATA X 2009 2.500 2010 2.300 2011 2.800 2012 2.600 2013 2.700 2014 2.900 2015 ?

Metode moment Cara Penyelesaian Persamaan: Y = a + bx ∑y = n.a + b∑x ........... (1) ∑xy = a∑x + b ∑x2 ........... (2) Sibstitusikan persamaan 1 & 2 tersebut

Data penjualan dari PT X Contoh kasus: Data penjualan dari PT X TAHUN PENJUALAN (Y) X XY X2 2009 2.500 2010 2.300 2011 2.800 2012 2.600 2013 2.700 2014 2.900 2015 ? ∑ 15.800

Metode least square Cara Penyelesaian Persamaan: Y = a + bx a = ∑y : n ........... (1) b = ∑xy : ∑x2 ........... (2)

Data penjualan dari PT X Contoh kasus: Data penjualan dari PT X TAHUN PENJUALAN (Y) X XY X2 2009 2.500 2010 2.300 2011 2.800 2012 2.600 2013 2.700 2014 2.900 2015 ? ∑ 15.800

Metode analisis industri Cara Penyelesaian Perlu data penjualan Industri. Market Share = (Penjualan Perusahaan : Penjualan Industri) x 100% Perubahan Market Share = Market Share(t+1) - Market Share (t ) Mencari rata-rata perubahan market share perusahaan = (Total perubahan market share : banyaknya perubahan market share) Mencari market share perusahaan utk tahun yg dimaksud = (Market Share(t-1) + Rata-rata perubahan market share) Menghitung penjualan industri utk tahun yg dimaksud = ((100% +% kenaikan utk tahun n) x penjulan industri (t-1) Menghitung forecast penjualan perusahaan utk tahun yg dimaksud = (Market share tahun n x penjualan industri tahun n)

Data penjualan dari PT X Contoh kasus: Data penjualan dari PT X TAHUN PENJUALAN Perusahaan Penjualan Industri Market Share Perubahan 2009 2.500 12.800 2010 2.300 13.000 2011 2.800 14.500 2012 2.600 13.700 2013 2.700 13.500 2014 2.900 14.000 2015 ? > 15% ∑ 15.800

Terima kasih......