Menerapkan metode Causal Regresi Linier pada pengaruh promo iklan terhadap sistem peramalan penjualan barang dan Memberikan informasi tentang pengaruh promo iklan terhadap penjualan barang yang terjadi setiap tahun Sehingga Memudahkan perusahaan dalam mengambil keputusan dalam menentukan harga penjualan Dapat mengambil langkah-langkah kedepan lebih maju dalam menentukan strategi penjualan.
Dengan sistem informasi yang komputerisasi dengan baik, informasi terolah dengan lebih cepat dan perhitungan dapat dilakukan lebih tepat. Salah satu kebutuhan pengolahan dari informasi yang terkomputerisasi dengan baik adalah bagian sistem pengendalian persediaan. Dari tiga macam metode penilaian persediaan barang yang dapat digunakan dalam pengaturan penyediaan barang, yang akan dikembangkan dalam penelitian ini adalah metode causal regressi linier. Penggunaan metode penilaian persediaan barang sangat penting jika perusahaan atau instansi sering membeli barang dan harga beli masing- masing pembelian berbeda maka perusahaan akan mengalami kesulitan dalam menentukan harga pokok barang yang dipakai atau dijual dan harga pokok barang yang masih ada. Mengasumsikan barang yang terlebih dahulu dianggap pertama kali dijual/keluar sehingga persediaan akhir akan berasal dari pembelian yang termuda / akhir sedangkan metode Average pengeluaran barang secara acak dan harga pokok barang yang sudah digunakan atau masih ada ditentukan dengan cara dicari rata-ratanya. Sistem komputer yang terintegrasi dan terkontrol dengan metode penilaian persediaan yang tepat, sangat dibutuhkan oleh perusahaan – perusahaan secara umum untuk mendapatkan informasi yang cepat dan akurat. Dengan dikembangkannya system yang terkomputerisas ini diharapkan dapat meningkatkan produktivitas kinerja dari perusahaan yang menggunakannya.
Sistem ini tidak dikembangkan secara mandiri,namun terintegrasi dengan pencatatan transaksi pembelian, penjualan, retur, stockopname, mutasi stok, dan kas. Dengan demikian sistem komputerisasi ini mampu meningkatkan kinerja perusahaan dapat menjadi lebih efektif dan efisien. Sistem yang ada pada saat ini dapat dikatakan masih manual. Kendala yang muncul dengan menggunakan sistem yang manual ini dirasakan karyawan sebagai penghambat arus informasi. Dimana dalam melakukan pembukuan atau pengecekkan data barang membutuhkan waktu yang lama dan juga masalah pengontrolan stok barang saat konsumen membeli barang sedangkan stok barang sudah habis, maka dilakukan pemesanan mendadak terhadap supplier serta masalah dalam menentukan harga pokok persediaan barang yang dipakai atau dijual dan harga pokok persediaan barang yang masih ada. Dengan semakin tingginya tingkat persaingan pada perusahaan atau instansi juga membuat perusahaan untuk melakukan perencanaan penjualan yang akan membantu dalam meramalkan penjualan yang akan datang sebagai implementasi perencanaan strategi yang baik.
Dengan adanya kendala penumpukan barang atau kekurangan barang pada setiap bulan pada suatu perusahaan menyebabkan kerugian pada perusahaan.
Faktor dari kendala tersebut adalah adanya hubungan antara promo iklan yang dilakukan oleh perusahaan pada setiap bulan yang akan mempengaruhi penjualan yang dialami oleh perusahaan. Oleh sebab itu maka diperlukan suatu metode untuk memprediksi penjualan yang akan datang tetapi penjualan tersebut dipengaruhi oleh promo iklan. Dengan peramalan, maka perusahaan dapat menetapkan kapan suatu peristiwa akan terjadi, sehingga dapat dilakukan tindakan yang tepat untuk mengambil suatu keputusan. Untuk menghasilkan peramalan yang akurat maka diperlukan ketelitian dalam memilih metode yang akan digunakan, metode yang kurang tepat dapat mempengaruhi kondisi perusahaan. Apabila perusahaan akan mengambil suatu keputusan berhubungan dengan peramalan penjualan, maka akan diambil sesuai dengan error / galat yang paling terkecil atau yang mendekati batas ambang atau angka 0. Salah satu metode peramalan adalah analisis regresi. Teknik regresi umumnya membahas pendekatan sebab-akibat (causal) atau bersifat menjelaskan (explanatory) untuk peramalan.
Sistem ini tidak dikembangkan secara mandiri,namun terintegrasi dengan pencatatan transaksi pembelian, penjualan, retur, stockopname, mutasi stok, dan kas. Dengan demikian sistem komputerisasi ini mampu meningkatkan kinerja perusahaan dapat menjadi lebih efektif dan efisien. Sistem yang ada pada saat ini dapat dikatakan masih manual. Kendala yang muncul dengan menggunakan sistem yang manual ini dirasakan karyawan sebagai penghambat arus informasi. Dimana dalam melakukan pembukuan atau pengecekkan data barang membutuhkan waktu yang lama dan juga masalah pengontrolan stok barang saat konsumen membeli barang sedangkan stok barang sudah habis, maka dilakukan pemesanan mendadak terhadap supplier serta masalah dalam menentukan harga pokok persediaan barang yang dipakai atau dijual dan harga pokok persediaan barang yang masih ada. Dengan semakin tingginya tingkat persaingan pada perusahaan atau instansi juga membuat perusahaan untuk melakukan perencanaan penjualan yang akan membantu dalam meramalkan penjualan yang akan datang sebagai implementasi perencanaan strategi yang baik.
Dengan adanya kendala penumpukan barang atau kekurangan barang pada setiap bulan pada suatu perusahaan menyebabkan kerugian pada perusahaan.
Faktor dari kendala tersebut adalah adanya hubungan antara promo iklan yang dilakukan oleh perusahaan pada setiap bulan yang akan mempengaruhi penjualan yang dialami oleh perusahaan. Oleh sebab itu maka diperlukan suatu metode untuk memprediksi penjualan yang akan datang tetapi penjualan tersebut dipengaruhi oleh promo iklan. Dengan peramalan, maka perusahaan dapat menetapkan kapan suatu peristiwa akan terjadi, sehingga dapat dilakukan tindakan yang tepat untuk mengambil suatu keputusan. Untuk menghasilkan peramalan yang akurat maka diperlukan ketelitian dalam memilih metode yang akan digunakan, metode yang kurang tepat dapat mempengaruhi kondisi perusahaan. Apabila perusahaan akan mengambil suatu keputusan berhubungan dengan peramalan penjualan, maka akan diambil sesuai dengan error / galat yang paling terkecil atau yang mendekati batas ambang atau angka 0. Salah satu metode peramalan adalah analisis regresi. Teknik regresi umumnya membahas pendekatan sebab-akibat (causal) atau bersifat menjelaskan (explanatory) untuk peramalan.
Promo Iklan merupakan intensif jangka pendek untuk mendorong pembelian atau penjualan dari suatu produk dan jasa ( Basu Swastha DM dan Irawan, 1999 ). Promo meliputi semua alat-alat dalam kombinasi pemasaran yang peranan utamanya adalah untuk mengadakan komunikasi yang sifatnya membujuk. Promo iklan merupakan suatu proses komunikasi dari penyampaian amanat atau berita tentang produk/barang atau jasa dari penjual kepada para pembeli potensial (konsumen).
Tujuan Promo Iklan
Adapun tujuan dari promosi adalah sebagai berikut :
1. Menyebarkan informasi produk kepada target pasar potensial
2. Untuk mendapatkan kenaikan penjualan dan profit
3. Untuk mendapatkan pelanggan baru dan menjaga kesetiaan pelanggan
4. menjaga kestabilan penjualan ketika terjadi lesu pasar
5. Membedakan serta mengunggulkan produk dibanding produk pesaing
6. Membentuk citra produk di mata konsumen sesuai dengan yang diingiknan
7. Promosi harus dapat menarik perhatian konsumen atau calon pembeli yang dituju
Bauran promosi merupakan gabugan dari berbagai jenis promosi yang ada untuk suatu produk yang sama agar hasil dari kegiatan promo yang dilakukan dapat memberikan hasil yang maksimal. Sebelum melakukan prmosi sebaiknya dilakukan perencanaan matang yang mencakup bauran promosi sebagai berikut :
1. Iklan seperti iklan koran, majalah, radio, katalog, poster, dll.
2. Publisitas positif maksimal dari pihak-pihak luar.
3. Promosi dari mulut ke mulut dengan memaksimalkan hal-hal positif.
4. Promosi penjualan dengan ikut pameran, membagikan sampel, dll.
5. Public relation / PR yang mengupayakan produk diterima masyarakat.
6. Personal selling / penjualan personil yang dilakukan tatap muka langsung.
Peramalan adalah suatu alat bantu yang penting untuk melakukan suatu perencanaan yang efektif dan efisien, seperti peramalan terhadap tingkat peramalan suatu produk atau beberapa produk dalam periode waktu tertentu di masa yang akan datang.
Prinsip-Prinsip Peramalan
Prinsip-prinsip yang terdapat dalam peramalan, yaitu:
a. Peramalan selalu melibatkan error
b. Peramalan family selalu lebih akurat daripada peramalan individu (item)
c. Peramalan jangka pendek lebih akurat dibandingkan peramalan jangka
panjang.
d. Jika dimungkinkan, hitung permintaan daripada meramal permintaan.
Tujuan dan manfaat peramalan
Adapun yang menjadi tujuan peramalan adalah menganalisis data masa lalu, yang berguna untuk menentukan karakteristik data yang akan terjadi di masa yang akan datang, yang ditunjukan dengan terbentuknya pola dari data tersebut.
Manfaat peramalan sangat diperlukan untuk menentukan keputusan- keputusan yang akan diambil oleh organisasi antara lain :
a. Penjadwalan Sumber Daya Tersedia
Penggunaan sember daya yang efisien memerlukan penjadwalan produksi, transportasi, kas, personalia. Input yang penting untuk penjadwalan seperti itu adalah ramalan tingkat permintaan untuk produk, bahan, tenaga kerja, finansial, atau jasa pelayanan.
b. Kebutuhan Sumber Daya Tambahan
Waktu tenggang (lead time) untuk memperoleh bahan baku, menerima pekerja baru, atau membeli mesin dan peralatan dapat berkisar antara beberapa hari sampai beberapa tahun. Peramalan diperlukan untuk menentukan kebutuhan sumber daya di masa mendatang.
c. Penentuan Sumber Daya yang Diinginkan
Setiap organisasi harus menentukan sumber daya yang ingin dimiliki dalam jangka panjang. Keputusan semacam itu bergantung pada kesempatan pasar, faktor-faktor lingkungan, dan p engembangan internal dari sumber daya finansial, manusia, produk dan teknologi. Semua penentuan ini memerlukan ramalan yang baik dan manajer yang dapat menafsirkan pendugaan serta membuat keputusan yang tepat.
Tujuan Promo Iklan
Adapun tujuan dari promosi adalah sebagai berikut :
1. Menyebarkan informasi produk kepada target pasar potensial
2. Untuk mendapatkan kenaikan penjualan dan profit
3. Untuk mendapatkan pelanggan baru dan menjaga kesetiaan pelanggan
4. menjaga kestabilan penjualan ketika terjadi lesu pasar
5. Membedakan serta mengunggulkan produk dibanding produk pesaing
6. Membentuk citra produk di mata konsumen sesuai dengan yang diingiknan
7. Promosi harus dapat menarik perhatian konsumen atau calon pembeli yang dituju
Bauran promosi merupakan gabugan dari berbagai jenis promosi yang ada untuk suatu produk yang sama agar hasil dari kegiatan promo yang dilakukan dapat memberikan hasil yang maksimal. Sebelum melakukan prmosi sebaiknya dilakukan perencanaan matang yang mencakup bauran promosi sebagai berikut :
1. Iklan seperti iklan koran, majalah, radio, katalog, poster, dll.
2. Publisitas positif maksimal dari pihak-pihak luar.
3. Promosi dari mulut ke mulut dengan memaksimalkan hal-hal positif.
4. Promosi penjualan dengan ikut pameran, membagikan sampel, dll.
5. Public relation / PR yang mengupayakan produk diterima masyarakat.
6. Personal selling / penjualan personil yang dilakukan tatap muka langsung.
Peramalan adalah suatu alat bantu yang penting untuk melakukan suatu perencanaan yang efektif dan efisien, seperti peramalan terhadap tingkat peramalan suatu produk atau beberapa produk dalam periode waktu tertentu di masa yang akan datang.
Prinsip-Prinsip Peramalan
Prinsip-prinsip yang terdapat dalam peramalan, yaitu:
a. Peramalan selalu melibatkan error
b. Peramalan family selalu lebih akurat daripada peramalan individu (item)
c. Peramalan jangka pendek lebih akurat dibandingkan peramalan jangka
panjang.
d. Jika dimungkinkan, hitung permintaan daripada meramal permintaan.
Tujuan dan manfaat peramalan
Adapun yang menjadi tujuan peramalan adalah menganalisis data masa lalu, yang berguna untuk menentukan karakteristik data yang akan terjadi di masa yang akan datang, yang ditunjukan dengan terbentuknya pola dari data tersebut.
Manfaat peramalan sangat diperlukan untuk menentukan keputusan- keputusan yang akan diambil oleh organisasi antara lain :
a. Penjadwalan Sumber Daya Tersedia
Penggunaan sember daya yang efisien memerlukan penjadwalan produksi, transportasi, kas, personalia. Input yang penting untuk penjadwalan seperti itu adalah ramalan tingkat permintaan untuk produk, bahan, tenaga kerja, finansial, atau jasa pelayanan.
b. Kebutuhan Sumber Daya Tambahan
Waktu tenggang (lead time) untuk memperoleh bahan baku, menerima pekerja baru, atau membeli mesin dan peralatan dapat berkisar antara beberapa hari sampai beberapa tahun. Peramalan diperlukan untuk menentukan kebutuhan sumber daya di masa mendatang.
c. Penentuan Sumber Daya yang Diinginkan
Setiap organisasi harus menentukan sumber daya yang ingin dimiliki dalam jangka panjang. Keputusan semacam itu bergantung pada kesempatan pasar, faktor-faktor lingkungan, dan p engembangan internal dari sumber daya finansial, manusia, produk dan teknologi. Semua penentuan ini memerlukan ramalan yang baik dan manajer yang dapat menafsirkan pendugaan serta membuat keputusan yang tepat.
Jenis-jenis Peramalan
Dilihat dari sifat peramalan yang telah disusun, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam, yaitu
1. Peramalan kualitatif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data kualitatif masa lalu. Hasil peramalan yang ada sangat tergantung pada orang yang menyusunnya, karena peramalan tersebut sangat ditentukan oleh pemikiran yang bersifat intuisi, judgement (pendapat) dan pengetahuan serta pengalaman dari penyusunnya.
Peramalan kualitatif dapat dibagi menjadi dua, yaitu
a. Metode Eksploratoris, yaitu metode yang dimulai dengan masa lalu dan masa
kini sebagai titik awalnya dan bergerak ke arah masa depan secara heuristik, seringkali dengan melihat kemungkinan yang ada.
b. Metode Normatif, yaitu metode yang dimulai dengan menetapkan sasaran dan tujuan
yang akan datang, kemudian bekerja mundur untuk melihat apakah ini dapat dicapai, berdasarkan kendala, sember daya dan teknologi yang tersedia.
2. Peramalan Kuantitatif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung pada metode yang digunakan dalam peramalan tersebut. Metode yang baik adalah metode yang memberikan nilai-nilai perbedaan atau penyimpangan yang terkecil. Peramalan kuantitatif hanya dapat digunakan apabila terdapat tiga kondisi sebagai berikut :
1. Tersedianya data tentang masa lalu
2. Data tersebut dapat dikuantifikasikan dalam bentuk data numerik.
3. Dapat diasumsikan bahwa beberapa aspek pola yang lalu akan terus berlanjut dimasa mendatang.
Peramalan kuantitatif dapat dibedakan atas:
a. Metode Deret Berkala (Time Series), yaitu metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisis pola hubungan antara variabel yang akan diperkirakan dengan variabel waktu, yang merupakan deret waktu. Tujuan metode peramalan deret berkala seperti itu adalah menemukan pola dalam deret data historis dan mengektrapolasikan pola tersebut ke masa depan.
b. Metode Causal (Eksplanatoris), yaitu metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisis pola hubungan antara variabel lain yang mempengaruhinya, disebut metode korelasi atau sebab akibat. Maksud dari metode causal adalah menemukan bentuk hubungan tersebut dan menggunakannya untuk meramalkan nilai mendatang dari variabel tak bebas.
Metode Causal Regresi Linier Sederhana
Regresi Linier Sederhana
Istilah regresi sederhana dapat dikaitkan dengan setiap regresi suatu ukuran Y sebagai variabel tidak bebas terhadap ukuran X=t sebagai variabel bebas. Secara umum akan melibatkan suatu himpunan n pasangan hasil pengamatan, yang dinyatakan sebagai :(Xi, Yi) untuk i=1,2,3,...,n
Adapun untuk persamaan peramalan regresi linier, dipakai tiga konstanta yaitu:
Istilah regresi sederhana dapat dikaitkan dengan setiap regresi suatu ukuran Y sebagai variabel tidak bebas terhadap ukuran X=t sebagai variabel bebas. Secara umum akan melibatkan suatu himpunan n pasangan hasil pengamatan, yang dinyatakan sebagai :(Xi, Yi) untuk i=1,2,3,...,n
Adapun untuk persamaan peramalan regresi linier, dipakai tiga konstanta yaitu:
Dimana :
Ft = variabel yang diprediksi
$ = koe&isien intersep
B = koefisien kemiringan
Xt = variabel independen
Selanjutnya untuk mengukur kuat tidaknya antara variabel X dan variabel Y melalui koefisien, dapat diukur melalui koefisien korelasi, dalam hal ini Anto Dayan mengatakan ” Koefisien korelasi (r) dapat dianggap sebagai pengukuran yang berguna tentang hubungan enters X dan Y bila trend dari titik-titik koordinat dalam diagram pancar membentuk suatu garis linier. Bila trens r yang mendekati 0 berarti tidak terdapat hubungan antara X dan Y. Dalam hal ini X dan Y dapat dianggap sebagai variabel-variabel independen. Bila r mendekati 1 atau -1 maka sebetulnya Y berhubungan erat dengan X ”.
Rumus :
Ft = variabel yang diprediksi
$ = koe&isien intersep
B = koefisien kemiringan
Xt = variabel independen
Selanjutnya untuk mengukur kuat tidaknya antara variabel X dan variabel Y melalui koefisien, dapat diukur melalui koefisien korelasi, dalam hal ini Anto Dayan mengatakan ” Koefisien korelasi (r) dapat dianggap sebagai pengukuran yang berguna tentang hubungan enters X dan Y bila trend dari titik-titik koordinat dalam diagram pancar membentuk suatu garis linier. Bila trens r yang mendekati 0 berarti tidak terdapat hubungan antara X dan Y. Dalam hal ini X dan Y dapat dianggap sebagai variabel-variabel independen. Bila r mendekati 1 atau -1 maka sebetulnya Y berhubungan erat dengan X ”.
Rumus :
X = Promo Iklan
Y = Penjualan
Metode Penilaian Persediaan Average
Persediaan merupakan salah satu unsur penting dalam suatu perusahaan yang bergerak dibidang penjualan barang dagang, karena begitu pentingnya persediaan, maka perusahaan harus merencanakan dan menerapkan suatu metode penilaian persediaan. Metode ini mengasumsikan barang yang lebih dahulu dibeli adalah barang yang akan dijual pertama kali dijual. Pengaruh penggunaan adalah persediaan akhir dinilai menurut perkembangan harga terakhir dan menggunakan harga terdahulu dalam menentukan harga Pokok Persediaan. Pada periode dimana
harga-harga meningkat terus, metode ini menghasilkan laba bersih yang tinggi. Satu-satunya alasan terhadap hasil ini disebabkan dalam usaha dagang selalu meningkatkan harga jual barang apabila harga beli barang naik, walaupun persediaan tersebut dibeli sebelum kenaikan harga. Pengaruh sebaliknya terjadi apabila harga menurun. Dengan demikian, metode ini menekankan pengaruh dunia usaha terhadap laba. Metode ini seringkali tidak nampak secara langsung pada aliran fisik dari barang tersebut karena pengambilan barang dari gudang lebih didasarkan pada pengaturan barangnya. Dengan demikian meode ini lebih nampak pada perhitungan harga pokok barang. Dalam metode ini, biaya yang digunakan untuk membeli barang pertama kali akan dikenali sebagai Cost of Goods Sold (COGS). Untuk perhitungan harga maka digunakan harga dari stok barang dari transaksi yang terdahulu.
Metode Average mengasumsikan barang yang ada untuk dijual memiliki harga yang sama untuk setiap unitnya. Dalam metode ini, jika persediaan barang berasal dari dua transaksi atau lebih dengan harga yang berbeda maka digunakan persamaan 1 untuk menghitung harga pokoknya.
( Persamaan 1 ) :
HPP = ∑ (harga * jumlah barang) / total barang.
Ket :
HPP = Harga Pokok Penjualan
Dimana harga dan jumlah barang diambil mulai dari transaksi paling awal.
Analisis Sistem
Analisis sistem dilakukan untuk lebih memahami sistem yang akan dibuat selanjutnya, dalam hal ini untuk lebih mengerti mengenai informasi yang ada, fungsi-fungsi yang terdapat dalam sistem serta bagaimana performa sistem tersebut. Hasil analisis tersebut akan digunakan sebagai acuan untuk proses pemecahan masalah yang ada, sehingga akan mampu memberikan alternatif solusi. Dalam pencarian solusi ini sistem dituntut untuk dapat memenuhi spesifikasi yang dibuat agar mampu memberikan hasil yang optimal.
Analisis sistem dilakukan untuk lebih memahami sistem yang akan dibuat selanjutnya, dalam hal ini untuk lebih mengerti mengenai informasi yang ada, fungsi-fungsi yang terdapat dalam sistem serta bagaimana performa sistem tersebut. Hasil analisis tersebut akan digunakan sebagai acuan untuk proses pemecahan masalah yang ada, sehingga akan mampu memberikan alternatif solusi. Dalam pencarian solusi ini sistem dituntut untuk dapat memenuhi spesifikasi yang dibuat agar mampu memberikan hasil yang optimal.
Analisa sistem yang ada
Toko KunciInformatika saat ini memiliki ±150 Jenis barang yang dijual, toko Victory Jaya ini merupakan sebuah toko yang bergerak di bidang penjualan komputer, yaitu barang jadi bukan barang-barang manufaktur. Setiap barang dikelompokan berdasarkan beberapa kategori tertentu.
Sistem yang ada berupa pencatatan secara manual dengan menggunakan msExcel, setiap hari dilakukan pencatatan transaksi masuk dan transaksi keluar dalam satu file. Pencatatan antara banyaknya barang yang terjual dengan barang tersedia tidak dilakukan secara bersamaan, hal ini menimbulkan ketidaksesuaian antara stok yang tercantum di data pencatatan stok barang, dengan jumlah barang yang telah terjual, sehingga sering terjadi kesalahan perhitungan jumlah barang yang tersedia. Kesalahan perhitungan ini dapat menyebabkan banyaknya barang yang jumlahnya tidak sesuai dengan kenyataan yang ada, sehingga menimbulkan kesulitan dari pihak manajerial untuk menentukan barang apa saja yang harus dipesan.
Adanya komunikasi antara penyampai amanat atau informasi tentang produk kepada konsumen juga dipengaruhi oleh promo iklan yang beroperasi pada toko tersebut. Yaitu dengan cara memasang iklan pada koran, katalog, poster, dan melalui sarana media online.
Analisis Kebutuhan
Berdasarkan hasil wawancara dan pengolahan data, sistem yang akan dibangun merupakan sistem yang mampu mengendalikan persediaan barang serta dapat memberikan informasi memberikan informasi tentang pengaruh promo iklan terhadap penjualan yang terjadi pada setiap tahun. Sistem ini nantinya akan dioperasikan oleh Operator.
Contoh Soal
Berikut ini disajikan beberapa contoh tabel yang digunakan dalam menyelesaikan soal (kasus) penggunaan metode Causal Regresi Linier.
Tabel Stok barang
Tabel Penjualan Yang Terjual
Tabel Proses
Dari beberapa tabel diatas maka dilakukan pemecahan masing masing item seperti dibawah ini :
Langkah 1: Uraikan masing-masing item pada tabel stok
Perhitungan Fisik pada 31 Desember memperlihatkan bahwa :
Terjual (Sale) : 22 Unit
Ending Inventory (Stok Akhir) : 13
Harga Pokok Persediaan (CGS) yang telah terjual ditentukan sebagai berikut :
Ending Inventory tersebut juga merupakan perhitungan dari cost terakhir yaitu :
14 Agustus 2010 Pembelian 8Unit @Rp.150.000,00 Rp.1.200.000,00
27 Desember 2010 Pembelian 5Unit @Rp.250.000,00 Rp.1.250.000,00
Ending Inventory Rp.2.450.000,00
27 Desember 2010 Pembelian 5Unit @Rp.250.000,00 Rp.1.250.000,00
Ending Inventory Rp.2.450.000,00
Langkah 2 : Tentukan Average
Average mengasumsikan barang yang ada untuk dijual memiliki harga yang sama untuk setiap unitnya. Dalam metode ini, jika persediaan barang berasal dari dua transaksi atau lebih dengan harga yang berbeda maka digunakan persamaan 1 untuk menghitung harga pokoknya.
HPP = ∑ (harga * jumlah barang) / total barang.
Dimana harga dan jumlah barang diambil mulai dari transaksi paling awal
Contoh Kasus:
Average mengasumsikan barang yang ada untuk dijual memiliki harga yang sama untuk setiap unitnya. Dalam metode ini, jika persediaan barang berasal dari dua transaksi atau lebih dengan harga yang berbeda maka digunakan persamaan 1 untuk menghitung harga pokoknya.
HPP = ∑ (harga * jumlah barang) / total barang.
Dimana harga dan jumlah barang diambil mulai dari transaksi paling awal
Contoh Kasus:
04 Maret 2010 Pembelian 5 Unit @Rp.100.000
Rp.500.000,00
12 Mei 2010 Pembelian 10 Unit @Rp.125.000
Rp.1.250.000,00
14 Agusutus 2010 Pembelian 15 Unit @Rp.150.000
Rp.2.250.000,00
27 Desember 2010 Pembelian 5 Unit @Rp.250.000
Rp.1.250.000,00
Available for Sale 35 Unit Rp.5.250.000,00
Perhitungan Fisik pada 31 Desember memperlihatkan bahwa: Terjual (Sale) : 22 Unit
Ending Inventory (Stok Akhir) : 13
Harga Pokok Persediaan (CGS) yang telah terjual ditentukan sebagai berikut :
Rp.500.000,00
12 Mei 2010 Pembelian 10 Unit @Rp.125.000
Rp.1.250.000,00
14 Agusutus 2010 Pembelian 15 Unit @Rp.150.000
Rp.2.250.000,00
27 Desember 2010 Pembelian 5 Unit @Rp.250.000
Rp.1.250.000,00
Available for Sale 35 Unit Rp.5.250.000,00
Perhitungan Fisik pada 31 Desember memperlihatkan bahwa: Terjual (Sale) : 22 Unit
Ending Inventory (Stok Akhir) : 13
Harga Pokok Persediaan (CGS) yang telah terjual ditentukan sebagai berikut :
Langkah 3 : Gunakan Metode Causal Regresi linier Sederhana
Misalkan kita akan menggunakan Kode_barang = 000001, yang dimulai dari bulan januari-desember 2010 dengan total periode 12 bulan. Parameter yang digunakan promo Iklan (X) dan Penjualan (Y).
Untuk menentukan koefisien arah / menentukan besarnya pengaruh X terhadap Y (b) dapat dihitung menggunakan persamaan (1-2) sehingga menghasilkan:
Misalkan kita akan menggunakan Kode_barang = 000001, yang dimulai dari bulan januari-desember 2010 dengan total periode 12 bulan. Parameter yang digunakan promo Iklan (X) dan Penjualan (Y).
Untuk menentukan koefisien arah / menentukan besarnya pengaruh X terhadap Y (b) dapat dihitung menggunakan persamaan (1-2) sehingga menghasilkan:
Untuk menentukan konstanta (a) dapat dihitung menggunakan persamaan sehingga menghasilkan:
Untuk menentukan ramalan (Ft) dapat dihitung menggunakan persamaan sehingga menghasilkan:
Ft = 4,3953 + 0,2580(Xt)
Maka persamaan regresi adalah ! = 4,3953 + 0,2580 (Xt). Persamaan regresi dapat diartikan sebagai berikut :
a = 4,3953 artinya bahwa kalau misalnya X = 0, maka penjualan (Y) adalah 4,3953
b = 0,2580 artinya setiap pertambahan promo iklan (X) sebesar 1 frekuensi akan meningkatkan penjualan sebesar 0,2580.
Untuk menentukan peramalan pada bulan januari (periode ke 1) maka kita akan menggunakan formula ramalan :
Ft = a + b(Xt)
= 4,3953+ 0,2580 (4)
= 5,4274
Untuk menentukan error dapat dihitung menggunakan persamaan (1-5) sehingga menghasilkan :
5,4274-5 = 0,4274
Hasil perhitungan ramalan (Ft) dengan menggunakan metode regresi linier sederhana tergantung dari jumlah promo iklan (X) yang dilakukan oleh perusahaan pada setiap bulannya. Sedangkan hasil dari error –nya mempunyai selisih yang lumayan sangat besar Untuk menunjukan hubungan promo iklan dan penjualan dengan kode barang 000027 maka dibutuhkan korelasi dengan menggunakan persamaan
Ft = 4,3953 + 0,2580(Xt)
Maka persamaan regresi adalah ! = 4,3953 + 0,2580 (Xt). Persamaan regresi dapat diartikan sebagai berikut :
a = 4,3953 artinya bahwa kalau misalnya X = 0, maka penjualan (Y) adalah 4,3953
b = 0,2580 artinya setiap pertambahan promo iklan (X) sebesar 1 frekuensi akan meningkatkan penjualan sebesar 0,2580.
Untuk menentukan peramalan pada bulan januari (periode ke 1) maka kita akan menggunakan formula ramalan :
Ft = a + b(Xt)
= 4,3953+ 0,2580 (4)
= 5,4274
Untuk menentukan error dapat dihitung menggunakan persamaan (1-5) sehingga menghasilkan :
5,4274-5 = 0,4274
Hasil perhitungan ramalan (Ft) dengan menggunakan metode regresi linier sederhana tergantung dari jumlah promo iklan (X) yang dilakukan oleh perusahaan pada setiap bulannya. Sedangkan hasil dari error –nya mempunyai selisih yang lumayan sangat besar Untuk menunjukan hubungan promo iklan dan penjualan dengan kode barang 000027 maka dibutuhkan korelasi dengan menggunakan persamaan
Apabila r = 0 maka promo iklan (X) tidak mempengaruhi penjualan (Y), apabila r mendekati 1 atau mendekati -1 maka promo iklan (X) mempengaruhi penjualan (Y).
Dilihat dari hasil ramalan pada setiap bulan dengan frekuensi promo iklan yang cenderung sama maka hasil ramalannya cenderung sama.
Dilihat dari hasil ramalan pada setiap bulan dengan frekuensi promo iklan yang cenderung sama maka hasil ramalannya cenderung sama.
Perancangan
Pada tahap perancangan ini maka akan ditampilkan perancangan yang dibutuhkan sebelum akhirnya di buat programnya. Beberapa prinsip dari perancangan antarmuka yang baik telah dikembangkan dan banyak di antaranya menekankan pada antarmuka yang user friendly sehingga mudah digunakan. Sebelum melakukan perancagan maka dilakukan terlebi dahulu pembuatan diagram konteks.
Form Stok Barang Dan Penjualan
Implementasi Metode Causal Regresi Linier Sederhana dalam Sistem
Pada gambar dibawah akan diperlihatkan bagaimana langkah-langkah penggunaan dalam melakukan metode Regresi linier sederhana yang telah diimplementasikan di dalam sistem. Disini user melakukan penambahan promo iklan pada suatu barang tertentu yang akan disimpan ke dalam database kemudian data tersebut nantinya akan dilakukan perhitungan untuk peramalan penjualan barang.
Pada gambar dibawah akan diperlihatkan bagaimana langkah-langkah penggunaan dalam melakukan metode Regresi linier sederhana yang telah diimplementasikan di dalam sistem. Disini user melakukan penambahan promo iklan pada suatu barang tertentu yang akan disimpan ke dalam database kemudian data tersebut nantinya akan dilakukan perhitungan untuk peramalan penjualan barang.
Hasil Peramalan Penjualan Barang Per Periode
Hasil peramalan dihasilkan setelah proses perhitungan dengan metode causal regresi linier sederhana yang akan menghasilkan peramalan penjualan barang per periode tertentu.
Hasil peramalan dihasilkan setelah proses perhitungan dengan metode causal regresi linier sederhana yang akan menghasilkan peramalan penjualan barang per periode tertentu.
sistem pengendalian persediaan ini dapat diterapkan, sehingga dapat membantu kinerja toko dalam pengendalian persediaan barang, dapat membantu dalam pencatatan transaksi dan dapat membantu pihak manajerial untuk mengetahui harga pokok persediaan barang serta dapat membantu dalam memberikan informasi tentang pengaruh promo terhadap penjualan yang terjadi pada setiap tahun dan memudahkan perusahaan dalam mengambil keputusan.
Blogger Comment
Facebook Comment