ANGGARAN PENJUALAN

Muniya Alteza

Konsep Anggaran Penjualan

Komponen-komponen pokok dalam penyusunan anggaranpenjualan:

Dasar-dasar Penyusunan Anggaran

1. Menyusun tujuan perusahaan

2. Menyusun strategi perusahaan

3. Menyusun forecast penjualan

Menyusun Anggaran Penjualan

1. Anggaran promosi dan advertensi

2. Anggaran biaya-biaya penjualan

3. Rencana pemasaran

Faktor-faktor sebagai bahan pertimbangan: Karakteristik pasar yang dihadapi Perusahaan

1. Luas pasar: bersifat lokal/regional/nasional2. Keadaan persaingan: monopoli/persaingan bebas3. Kemampuan pasar untuk menyerap barang (peluang pasar)4. Keadaan/sifat konsumen: akhir/konsumen industri

Kemampuan finansial1. Kemampuan membiayai riset pasar yang dilakukan2. Kemampuan membiayai usaha-usaha untuk mencapai target

penjualan3. Kemampuan membeli bahan mentah

Keadaan Personalia1. Jumlah tenaga kerja: cukup/kurang/berlebihan2. Apakah tenaga kerja yang tersedia mampu melaksanakan

tugasnya? Dimensi Waktu

Berapa lama periode waktu untuk membuat suatuproyeksi/forecast penjualan?

Mempertahankan rencana Kenaikan Harga 10% Kenaikan volume 10%

-Unit

-Harga/u

42.000

Rp200

37.800

Rp220

46.200

Rp180

-Penjualan Rp8.400.000 Rp8.316.000 Rp8.316.000

Biaya-biaya:

-Biaya tetap

-Biaya variabel

Rp1.500.000

Rp3.150.000

Rp1.500.000

Rp2.835.000

Rp1.500.000

Rp3.465.000

Total biaya Rp4.650.000 Rp4.335.000 Rp4.965.000

Laba Rp3.750.000 Rp3.981.000 Rp3.351.000

Politik Harga dalam Anggaran Penjualan

Contoh Politik harga :

Sebuah perusahaan berharap akan menjual 42.000 unit produknya denganharga Rp200,00/unit. Biaya yang ditanggung adalah Rp1.500.000,00 yangbersifat tetap dan Rp3.150.000,00 yang bersifat variabel.Tetapi akhir-akhir inidiperkirakan target penjualan tidak tercapai. Manajemen dihadapkan pada 3pilihan, yaitu:

1.

2.

3.

Mempertahankan apa yang direncanakan

Menaikkan harga 10%, volume turun 10%

Menaikkan volume 10%, harga turun 10%

Pendekatan Bisnis Perusahaan

1.

2.

Pendekatan Speculative

Perusahaan tidak memperhitungkan risiko yangdiakibatkan oleh ketidakpastian faktor-faktor internal daneksternal

Pendekatan Calculated Risk

Perusahaan secara aktif melakukan estimasi terhadaprisiko yang diakibatkan oleh ketidakpastian faktor-faktorinternal dan eksternal

Faktor yang Memengaruhi KegiatanPerusahaan

Faktor Internal:· Kualitas dan kegunaan produk perusahaan

bagaimana produk itu dipakaimengapa orang membeli produk tersebutpenggunaan potensiil produkperubahan-perubahan yang dapat menaikkan kegunaan produk

· Ongkos produksi dan distribusi produk perusahaanproses pembuatan produkteknologi yang dipakaibahan mentah yang dipakaikapasitas produksibiaya memasarkan produk

Faktor yang Memengaruhi KegiatanPerusahaan (Lanj.)

Faktor Internal….(lanjutan)· Kecakapan Manajemen Perusahaan Sendiri (Managerial Skill)

Penghayatan persoalan yang dihadapiKemampuan melakukan forecastKemampuan melihat reaksi pesaing

Faktor Eksternal· Kecakapan Manajemen Pesaing· Volume Kegiatan Perekonomian

Konsumen dan tingkat daya belinyaManajer lain (produsen lain)SpekulatorPeraturan hukum yang mengatur produksi dan distribusi produkKeadaan politikKondisi lingkungan dan kehidupan organisasi ekonomi

Faktor yang Memengaruhi KegiatanPerusahaan (Lanj.)

Faktor Eksternal…..(lanjutan)· Selera Masyarakat

· Faktor-faktor lainMudahnya perusahaan keluar masuk dalam industri

Iklim dan perubahan pemakaian produk

Konflik politik

Forecast Penjualan

Adalah teknik proyeksi tentang permintaan konsumen potensial padasuatu periode tertentu dengan menggunakan berbagai asumsitertentu pula.

Faktor-faktor yang memengaruhi pembuatan forecast penjualan: Sifat produk yang kita jual

Metode distribusi yang dipakai (langsung/tidak langsung)

Besarnya perusahaan dibanding pesaing-pesaing kita

Tingkat persaingan yang dihadapi

Data historis yang tersedia

Forecast Penjualan (Lanj.)

Forecast penjualan memengaruhi, bahkan menentukankeputusan dan kebijaksanaan yang diambil, misalnya:

Kebijaksanaan dalam perencanaan produksi

Kebijaksanaan persediaan barang jadi

Kebijaksanaan penggunaan mesin-mesin

Kebijaksanaan tentang investasi dalam aktiva tetap

Rencana pembelian bahan mentah dan bahan pembantu

Rencana aliran kas

Teknik Forecast Penjualan

A.

B.

C.

Forecast berdasarkan pendapat (judgemental method) Pendapat Salesman

Pendapat Sales Manager

Pendapat Para ahli

Survei Konsumen

Forecast berdasarkan perhitungan statistik (statistical method):

1. Analisis trend

a. Garis trend bebas

b. Garis trend metode setengah rata-rata (semi average)

c. Garis trend matematis (metode moment, least square)

2. Analisis korelasi dan regresi

Specific purpose method

Analisis industri

Analisis product line

Analisis penggunaan akhir

Tahun Jumlah Penjualan (juta unit)

2005 4.200

2006 4.320

2007 4.480

2008 4.560

2009 4.640

1. Analisis Trend

a. Penerapan garis trend secara bebasKelemahan: sangat subyektif dan kurang memenuhi persyaratanilmiah sehingga jarang digunakanMetode ini memberikan kebebasan penuh untuk menggambarkangaris trend berupa garis lurus yang terletak di antara titik-titik dataasli.

Contoh:

Penjualan makanan anak PT Lezat Bergizi tahun 2005-2009

Dari data diatas akan dibuat tebaran titiknya dan ditarik garis yangmenghubungkan titik-titik pasangan pengamatan tersebut, sehinggadiperoleh gambaran sbb:

Unit

tahun

b. Trend Metode Setengah Rata-rata (Semi Average)

Metode ini membagi data menjadi dua kelompok yang sama besar.

Persamaan garis trendnya adalah:

Y a bx

Dimana:

a = rata-rata kelompok I

b(rata rata kelompokII) (rata rata kelompokI)

n

n = jumlah tahun dalam kelompok I atau kelompok II

x = jumlah tahun dihitung dari periode dasar

ContohData Penjualan PT Lezat Bergizi tahun 2005-2010

Tahun

2005

2006

2007

2008

2009

2010

Jumlah penjualan (Y) dalam unit

6.300

6.480

6.720

6.840

6.960

7.140

Dari contoh diatas dapat ditentukan kelompok pertama dan kelompokkeduanya, yaitu 2005, 2006, 2007 adalah kelompok 1 dan 2008,2009, 2010 adalah kelompok 2.

Dari setiap kelompok dicari rata-ratanya, yaitu ditunjukkan pada tabelberikut:

Tahun JumlahPenjualan (Y)

dalam unit

Total Average X

2005 6.300

2006 6.480 Total/jml tahun

2007 6.720

2008 6.840

2009 6.960 Total/jml tahun

2010 7.140

Dalam pemberian score X untuk metode Semi Average ini, yangmenjadi acuan adalah kelompok pertama. Score 0 diberikan padadata tengah kelompok pertama (data ganjil), ex: 0,-1,-2,-3, dst.Untuk data genap tidak melibatkan angka nol (0), ex: datanyaberjumlah 4, maka scorenya -3, -1, 1,3

Tahun JumlahPenjualan (Y)

dalam unit

Total Average X

2005 6.300 -1

2006 6.480 19.500 19.500/3 = 6.500 0

2007 6.720 . 1

2008 6.840 2

2009 6.960 20.940 20.940/3 = 6.980 3

2010 7.140 4

Dalam pemberian score X untuk metode Semi Average ini, yangmenjadi acuan adalah kelompok pertama. Score 0 diberikan padadata tengah kelompok pertama (data ganjil), ex:0, -1,-2,-3, dst.Untuk data genap tidak melibatkan angka nol (0), ex: datanyaberjumlah 4, maka scorenya -3, -1, 1,3

Penyelesaian Perhitungan:

a=

b=

Sehingga persamaannya adalah:

Y = a + b (x)

Maka forecast untuk tahun 2011 adalah

Y=

Forecast tahun 2012 = …….

Forecast tahun 2013 = …….

Forecast tahun 2016 = ……. dst

Penyelesaian Perhitungan:

a = 6.500

b6.980 6.500

3 160

Sehingga persamaannya adalah:

Y = 6.500 + 160(x)

Maka forecast untuk tahun 2011 adalah

Y = 6.500 + 160(5) = 7.300

Forecast tahun 2012 = 7.460

Forecast tahun 2013 = 7.620

Forecast tahun 2016 = 8.100 dst

c. Trend Secara Matematis

1) Metode Moment (penentuan tahun berada pada awal data)

Y a bx

Yi na b Xi

Xi.Yi a Xi b Xi2

Perbedaannya dengan metode semi average adalah pemberianscore X nya. pemberian score X untuk metode moment ini score 0diberikan pada data pertama.

Tahun Penjualan Obat

2006 382.500

2007 409.050

2008 474.750

2009 562.500

2010 612.000

Contoh Trend Metode Moment

Sebuah perusahaan yang memproduksi obat-obatan kimiamengalami peningkatan penjualan yang fluktuatif untuk obat antijerawat. Berikut ini adalah tingkat penjualan obat jerawat tersebutselama tahun 2006-2010:

Dengan menggunakan Metode Moment buatlah forecast penjualanuntuk tahun 2011 dan 2012!

Tahun Penjualan(Y)

X Xi.Yi X²

2006 382.500 0

2007 409.050 1

2008 474.750 2

2009 562.500 3

2010 612.000 4

Jumlah

Penyelesaian

Mencari Tingkat Penjualan Tahun 2011

Y a bx

Yi na b Xi

Xi.Yi a Xi b Xi2

Tahun Penjualan (Y) X Xi.Yi X²

2006 382.500 0 0 0

2007 409.050 1 409.050 1

2008 474.750 2 949.500 4

2009 562.500 3 1.687.500 9

2010 612.000 4 2.448.000 16

Jumlah 2.440.800 10 5.494.050 30

PenyelesaianMencari Tingkat Penjualan Tahun 2011

Persamaan (1) = 2.440.800 = 5a + 10b → x 2 →4.881.600 = 10a+20bPersamaan (2) = 5.494.050 = 10a+30b → x 1 →5.494.050 = 10a+30b

-612.450 = -10bb = 61.245

b =61.245→ 4.881.600 = 10a+20b4.881.600 = 10a+20(61.245)4.881.600 = 10a+ 1.224.900

10a = 3.656.700a = 365.670 → Y’ = 365.670 + 61.245X

Y’ = 365.670 + 61.245XMaka Y’ (2011) = Y’ = 365.670 + 61.245X

= Y’ = 365.670 + 61.245 (5)

= 671.895

Maka Y’ (2012) = Y’ = 365.670 + 61.245X= Y’ = 365.670 + 61.245 (6)= 733.140

Tahun (X) Penjualan (Y)

2006

2007

2008

2009

2010

6.750

7.470

7.500

8.190

8.280

X

2. Metode Least SquarePenentuan tahun dasar berada pada tengah data)

a

b

Y n

XY 2

Data genap, maka score X-nya adalah: …-5,-3,-1,1,3,5,…Data ganjil, maka score X-nya adalah: …-2,-1,0,1,2,…

Contoh Perhitungan dengan Metode Least Square:

Sebuah perusahaan yang bergerak dalam penyediaan makanan bayi inginmembuat forecast penjualan makanan bayi untuk beberapa tahunmendatang di daerah Jawa Timur, dengan menggambarkan garis trend.Data penjualan tahun-tahun terakhir adalah sebagai berikut:

Tahun Penjualan (Y) X X² XY

2006

2007

2008

2009

2010

6.750

7.470

7.500

8.190

8.280

-2

-1

0

+1

+2

∑

X

Penyelesaian dengan Metode Least Square

Metode ini berbeda dengan metode moment, dimana tahun dasarnyaterletak di tengah data. Sehingga hasil perhitungannya adalah sbb:

Dengan persamaan trend: Y a bx ,dimana:

a

b

Y n

XY 2

Tahun Penjualan (Y) X X² XY

2006

2007

2008

2009

2010

6.750

7.470

7.500

8.190

8.280

-2

-1

0

+1

+2

4

1

0

1

4

-13.500

-7.470

0

8.190

16.560

∑ ∑Y= 38.190 ∑X²=10 ∑XY= 3.780

Penyelesaian dengan Metode Least Square

Metode ini berbeda dengan metode moment, dimana tahun dasarnyaterletak di tengah data. Sehingga hasil perhitungannya adalah sbb:

Dengan persamaan trend: Y a bx ,dimana:

a

b

Y n

XY X 2

X

Sehingga:

a

b

Y n

XY 2

38.1905

3.780

10

7.638

378

Persamaan trend:Y a bx 7.638 378x

Nilai trend setiap tahun adalah:Tahun 2006→ Y=7.638+378(-2)Tahun 2007→ Y=7.638+378(-1)Tahun 2008→ Y= 7.638+378(0)Tahun 2009→ Y=7.638+378(1)Tahun 2010→ Y=7.638+378(2)

= 6.882= 7.260= 7.638= 8.016= 8.394

Jadi untuk tahun 2011 → Y=7.638+378(3) = 8.772

YXXYn

X)(Xn 22

a

2. Analisis Korelasi dan Regresi

Digunakan untuk menggali hubungan sebab akibat antara beberapa variabel. Perubahantingkat penjualan yang akan terjadi tidak hanya ditentukan oleh pola penjualan tetapijuga ditentukan oleh faktor lain, misalnya jumlah penduduk, pendapatan, kondisiperekonomian,dsb.

Apabila terdapat pengaruh dari variabel lain atas suatu produk, maka digunakan formularegresi dan analisis korelasi. Formula regresi yang sering digunakan adalah:

Yp a bx

Dimana: a = konstanta

b = koefisien regresi

Besarnya a dan b dihitung dengan rumus:

b

Y b X n

Contoh:

Bila X menunjukkan biaya iklan (dalam juta rupiah) dan Y menunjukkanjumlah penjualan (dalam juta unit), maka ilustrasi datanya adalah sbb:

Tahun X Y XY X² Y²

2006

2007

2008

2009

2010

Total

48

64

68

80

92

1.000

1.060

1.200

1.440

1.540

Contoh:

Bila X menunjukkan biaya iklan (dalam juta rupiah) dan Y menunjukkanjumlah penjualan (dalam juta unit), maka ilustrasi datanya adalah sbb:

Tahun X Y XY X² Y²

2006

2007

2008

2009

2010

Total

48

64

68

80

92

352

1.000

1.060

1.200

1.440

1.540

6.240

48.000

67.840

81.600

115.200

141.680

454.320

2.304 1.000.000

4.096 1.123.600

4.624 1.440.000

6.400 2.073.600

8.464 2.371.600

25.888 8.008.800

YXXYn

X)(Xn 22

a

Persamaan regresinya:

Y = a+bx

Koefisien a dan b dicari dengan persamaan:

b

Y b X n

Jadi Y = …….+ ……x

13,57

6.240 (13,57)(352) 292,67a

Persamaan regresinya:

Y = a+bx

Koefisien a dan b dicari dengan persamaan:

b n XY X Y

n X 2 ( X) 2

5(454.320) (352)(6.240)

5(25.888) (352)2

75.120

5.536

Y b X n 5

Jadi Y = 292,67 + 13,57X

Artinya: bila biaya iklan naik 1 juta rupiah, jumlah penjualan akanmeningkat 13,57 juta unit sehingga total penjualan menjadi 306,24 jutaunit

YXXYn

2222 Y)(YnX)(Xn

Koefisien korelasi dicari dengan persamaan:

r

Jadi nilai r = …………

5(25.888) (352) 5(8.008.800) (6.240)

Koefisien korelasi dicari dengan persamaan:

r n XY X Y

n X 2 ( X) 2 n Y 2 ( Y) 2

r5(454.320) (352)(6.240)

2 2 0,9598

Interpretasi dari koefisien korelasi secara teoritis adalah sbb:

Jika 0 < r < 1 berarti variabel X memiliki hubungan positif dan berbanding lurus(linier) dengan variabel Y. Bila nilai variabel X bertambah maka nilai variabel Yjuga bertambah, vice versa! Semakin dekat nilai r ke 0 maka semakin lemahkekuatan hubungan kedua variabel tersebut, sebaliknya semakin dekat nilai rke 1 semakin kuat hubungan kedua variabel tersebut

Jika r = 0 berarti variabel X tidak memiliki hubungan linier dengan Y. Artinyagejolak nilai var X tidak berpengaruh terhadap var Y

Jika -1< r < 0 berarti variabel X berhubungan dengan variabel Y, tetapihubungannya negatif. Jika nilai var X bertambah maka nilai var Y justruberkurang, vice versa!

3. Forecast Metode Khusus

A. Analisis Industri

Analisis ini menekankan pada market share perusahaan.

Analisis ini menghubungkan potensi penjualanperusahaan dengan industri pada umumnya (volume,posisi dalam persaingan)

Tahapan dalam pemakaian analisis industri:

1. Membuat proyeksi permintaan industri

2. Menilai posisi perusahaan dalam persaingan

Market Share Permintaan Perusahaa n

Permintaan Industrix100%

3. Forecast Metode Khusus

B. Analisis Product Line

Digunakan pada perusahaan yang menghasilkanbeberapa macam produk yang tidak mempunyaikesamaan sehingga dalam membuat forecast-nyaharus terpisah.

C. Analisis Penggunaan Akhir

Bagi perusahaan yang menghasilkan produk setengahjadi dan masih memerlukan proses lebih lanjut menjadibarang jadi/ siap dikonsumsi maka forecast-nyaditentukan oleh penggunaan akhir yang ada kaitannyadengan produk yang dihasilkan.

Tahun Imco Inside Penta

2005 4.500 8.000 3.500

2006 6.000 6.000 4.000

2007 5.000 5.000 4.500

2008 4.500 7.500 6.000

2009 5.500 8.000 6.500

2010 6.000 6.500 5.000

Soal Latihan

PT Jogja Indah memproduksi 3 jenis produk yaituImco, Inside dan Penta. Data penjualan dalam unituntuk ketiga produk tersebut adalah sbb:

Harga jual/ unit untuk tahun 2011 adalah sebagaiberikut: Imco Rp2.250,00; Inside Rp3.000,00; danPenta Rp5.200,00.

Diminta:

1. Membuat ramalan tingkat penjualan tahun 2011dalam unit untuk produk Imco memakai LeastSquare, produk Inside menggunakan Semi Averagedan Penta dengan Trend Moment

2. Menyusun anggaran penjualan tahun 2011 secaralengkap per triwulan

Tahun Penjualan X XY 2X

2005 4.500 -5 -22.500 25

2006 6.000 -3 -18.000 9

2007 5.000 -1 -5.000 1

2008 4.500 1 4.500 1

2009 5.500 3 16.500 9

2010 6.000 5 30.000 25

Total 31.500 0 5.500 70

Jawaban Produk Imco (Least Square)

a

b

= 31.500/6

= 5.500/70

=5.250

=78,57

Y2011 = 5.250 +78,57 (7)

= 5.800 unit

Tahun Penjualan X

2005 8.000 -1

2006 6.000 0

2007 5.000 1

2008 7.500 2

2009 8.000 3

2010 6.500 4

Produk Inside (Semi Average)

a = (8.000+6.000+5.000)/3 =6.333,33

b ={[(7.500+8.000+6.500)/3] – 6.333,33}/3 = 333,33

Y2011 = 6.333,33 +333,33 (5)

= 8.000 unit

Tahun Penta X XY 2X2005 3.500 0 0 0

2006 4.000 1 4.000 1

2007 4.500 2 9.000 4

2008 6.000 3 18.000 9

2009 6.500 4 26.000 16

2010 5.000 5 25.000 25

Total 29.500 15 82.000 55

Produk Penta (Metode Moment)

29.500

82.000

Y2011

= 6a +15b (x2,5) 73.750 = 15a+37,5b

=15a +55b ( x1 ) 82.000 = 15a+ 55b _

-8.250 = -17,5b

b = 471,43

a = 3.738,09

= 3.738,09 + 471,43(6)

= 6.568 unit

Anggaran penjualan tahun 2011:

Imco Inside Penta Total

Tw Q P Jml (jt) Q P Jml Q P Jml (jt)(juta)

(jt)

I

II

III

IV

1.450

1.450

1.450

1.450

2.250

2.250

2.250

2.250

3,2625

3,2625

3,2625

3,2625

2.000

2.000

2.000

2.000

3.000

3.000

3.000

3.000

6

6

6

6

1.642

1.642

1.642

1.642

5.200

5.200

5.200

5.200

8,5384

8,5384

8,5384

8,5384

17,8009

17,8009

17,8009

17,8009

Ttl 5.800 13,050 8.000 24 6.568 34,1536 71,2036