Minggu, 02 Desember 2012Anggaran PenjualanANGGARAN PENJUALAN1. PENGERTIANDalam penyusunan anggaran operasional perusahaan \, biasanya kegiatan pertama yang harus dilakukan adalah membuat anggaran penjualan. Anggaran penjualan umumnya menggambarkan penghasilan yang diterima karena adanya penjualan. Anggran penjualan meliputi anggaran tentang jenis produk yang akan dijual, volume produk yang akan dijual, harga per unit, waktu penjualan, dan daerah penjualannya. Anggaran penjualan merupakan dasar penyusunan anggaran lannya. Oleh karena itu setelah anggaran penjualan disusun, dilanjutkan dengan menyusuan anggaran operasional lainnya. Setelah anggaran operasional dibuat, selanjutnya disusun anggaran keuangan, semua dibuat dengan berpedoman kepada anggaran penjualan.Anggaran penjualan yang disusun mempunyai kegunaan sebagai berikut :1.SecaraUmumSama dengan semua anggaran, yaitu sebagai pedoman kerja, alat pengkoordinasian kerja dan alat pengawasan kerja.2.SecarakhususBerguna sebagai dasar penyusunan semua anggaran yang ada dalam perusahaan.Agar anggaran dapat disusun, langkah awal yang harus ditempuh adalah menetapkan target penjualan. Untuk menetapkan target penjualan, beberapa pokok berikut perlu diperhatikan :1. Harus mempertimbangkan faktor-faktor sebagai berikut : Luas pasar, apakah bersifat lokal, regional, nasional Keadaan persaingan, apakah bersifat monooli, persaingan bebasa dan sebagainya. Kemampuan paar untuk menyerap barang (peluang pasar) Keadaan/sifat konsumen, yaitu konsumen akhir dan konsumen industri Kemampuan financial, yaitu kemampuan membiayaa riset pasar, modal kerja, membeli bahan mentah, dan lain ssebagainya Keadaan personalia, berhubungan dengan tenaga kerja baik dalam jumlah mauun kualtasnya.2. Membuat suatu proyeksi /forecast penjualan (ramalan penjualan)2. FORECAST PENJUALANForecast penjualan adalah perkiraan / proyeksi secara teknisi permintaan konsumen potensial untuk suatu waktu tertentu dengan berbagai asumsi. Dalam hal ini hasil dari suatu forecast lebih merupakan pernyataan atau penilaian yang kuantitatifisir terhadap kondisi masa depan mengenai penjualan sebagai proyeksi teknis dari permintaan konsumen potensial untuk jangka waktu tertentu. Meskipun demikian hasil perkiraan yang diperoleh mungkin saja tidak sama dengan rencana. Hal ini disebabkan karena : Forecast lebih merupakan pernyataan atau penilaian yang dikuantifisir terhadap kondisi masa depan mengenai subjek tertentu, misalnya penjualan. Forecast penjualan merupakan proyeksi teknis dari permintaan konsumen potenasial untuk jangka waktu tertentu, dengan menyebutkan asumsi yangmendasarinya Forecast selayaknya hanya dipandang sebagai bahan masukan untuk mengembangkan suatu rencana penjualan. Manajemen dapat menerima atau menolak hasil dari suatu forecastPada umumnya hasil dari suatu forecast penjualan akan dikonversikan menjadi rencana penjualan dengan memperhitungkan berbagai hal berikut :1. Pendapat2. Strategi-strategi yang direncanakan3. Keterikatan/komitmen dengan sumber daya4. Ketetapan manajemen dalam usaha mencapai sasaran penjualan.Secara umum teknik forecast yang umum diterapkan untuk memperoleh suatu forecast penjualan dapat dikelompokkan menjadi :1. Forecast berdasarkan judgement2. Forecast berdasarkan analisis statistika.3. Forecast berdasarkan metode khusus1.ForecastberdasarkanjudgementForecast berdasarkan judgement dapat dilakukan melalui pendapat pimpinan bagian pemasaran, pendapat para petugas penjualan, pendapat para penyalur, pendapat konsumen, maupun pendapat para ahli.2.Forecastberdasarkananalisisstatistika1. Apabila [erhitungan berdasarkan data histories dati satu variable saja, maka digunakan cara :1. Metode Tren bebas2. Metode Tren Semi Average3. Metode Tren Moment4. Metode tren least Square2. Apabila perhitungan berdasarkan data histories dari satu variable yang akan ditaksir dihubungkan dengan data histories lain yang mempunyai hubungan kuat terhadap perkembangan variable yang akan ditaksir, maka dignakan cara :1. Metode Korelasi2. Metode RegresiPT. PRATAM JAYA, yang bergerak dalam bisnis makanan anak, memiliki data penjualan tahunan sebagaimana tertera pada Tabel. 2.1Tabel 2.1Penjualan makanan Anak PT. PRATAMA JAYA tahun 2003-2007TahunJumlah Penjualan (juta unit)

2003140

2004148

2005157

2006160

2007169

Terhadap data penjualan PT. PRATAMA JAYA, tersebut dapat dibuat forecast penjualan untuk tahun 2008 dan seterusnya dengan menggunakan beberapa metode yang disebutkan sebelumnya, berikut akan diberikan ilustrasi pemakaian metode metode tersebut1. Metode Trend BebasPada umumnya metode trend bebas cenderung dignakan sebagai analisis pendahuluan yang akan memberikan gambaran awal dari suatu permasalahan yang dihadapai. Metode trend bebas mencoba melihat pola data amatan melalui tebaran titik dari pasangan data panjualan pada setiap waktunya. Berdasarkan tebaran data yang terbentuk dapat diperkirakan trend penjualan dari data tersebut. Sebagai contoh bila terhadap data penjualan PT. ADIWIJAYA sebagaimana tertera pada Tabel 2.1 dibuat tebaran titiknya dan ditarik garis yang menghubungkan titik-titik pasangan pengamatan tersebut, akan diperoleh gambaran trend penjualan sebagai berikut :Y (unit)170160150140X0 N 2003 2004 2005 2006 2007Darigambaranyangdiperoleh,bilaasumsiyangdisebutkansebelumnyadipenuhi,makadapatdiramalkanbahwapenjualanPT.PRATAMAJAYAtahun2007akanmeningkatmelebihipenjualantahun-tahunsebelumnya.MeskipundemikiangambarantentangbeberapaberapabesanyapenjualanPT.PRATAMAJAYApadatahun2007danseterunyadalambentukangkatidakdapatdiperolehdenganmenggunakantrendbebasini.Untukmemperolehhasilperamalanyanglebihakurat,padaumumnyametodetrendbebasperludilanjutkankeanalisisyangdapatmenunjukanbentukhubunganantaradatapenjualandenganwaktu.2. Metode Trend Semi AverageMetode trend semi average dapat digunakan untuk keperluan forecast dengan bentuk suatu persamaan seperti analisis regresi. Metode ini dapat digunakan apabila data yang ada jumlahnya genap, sehingga dapat dbagai menjadi dua kelompok sama besar.Metode trend semi average memiliki mekanisme sebagai berikut ;1. Membagi data yang ada menjadi dua kelompokContoh Aplikasi :JikadatapenjualanyangdimilikiolehPT.PRATAMAJAYAadalahsebagaiberikut:Tabel 2.2DataPenjualanPT.PRATAMAJAYAtahun2002-20007TahunJumlah Penjualan (Y) dlm juta unit

2002140

2003148

2004157

2005157

2006160

2007169

UntukkasuspenjualanPT.PRATAMAJAYAtersebut,kelompokpertamaadalahdatapenjualantahun2002,2003dan2004.Kelompokkeduaadalahdatapenjualantahun2005,2006,dan2007.1. Daritiapkelompokdatadicarinilairata-rata.Rata-ratadarikelompokpertamaadalah148,33danrata-ratakelompokkeduaadalah162sebagaimanaditunjukkanpadatabelberikut:TahunJml penjualan (Y) dalam juta unitTotalAverageX

1994140-1

1995148445445 = 148,330

19961571

19971572

1998160486486 = 1623

19991694

3. Memberi score terhadap waktu yang terkait dengan data penjualan Dalam metode trend semi average ini, acuan adalah kepada kelompok pertama. Score 0 diberikan bagi data yang berada di tegah dari data yang ada pada kelompok pertama bila datanya ganjil. Selnjutnya terhadap data yang sebelumnya diberi score -1, -2, -3 dst dan terhadap data yang sesudah diberi score 1,2,3, dst. Untuk data yang jumlahnya genap, biasanya score tidak melibatkan nilai nol. Sebagai contoh bla datanya ada 4, score yang diberikan adalah -3,-1,1,34. melanjutkan pemberian score pada kelompok data yang kedua. Contoh pada kasus data penjualan PT. ADIWIJAYA score terakhir dari kelompok 1 adalah 1, maka terhadap data penjualan tahun 1997, 1998, 1999 diberi score 2,3 dan 4.5. membentuk persamaan Y= a+bX dan melakukan forecast nilai Y untuk nilai X yang ditentukan , dimanaa=rata-ratakelompok1(X1)b=selisihantaraX2denganX1dibagaidenganjumlahdatayangadadalam1kelompokJadi :a = 148,33162 148,33b --------------------------- = 4,55673dengan demikian persamaan yang terbentuk adalah :Y = 148,33 + 4,5567 (X)Maka forecast penjualan untuk tahun 2000 adalah (dberi score x = 5)Y = 148,33 + 4,5567 (50 = 171,11Untuk tahun 2001, diramalkan penjualan PT. ADIWIJAYA sebesar :Y = 148,33 + 4,5567 (6) = 175,67Dalam mengunakan metode tren semi average ini perlu disadari bahwa keakuratan forecast akan semakin rendah bila periode waktu permalannya smakin jauh ke depan dari data yang digunakan untuk forecast.3. Metode Trend MomentMetode trend moment merupakan analisis yang dapat digunakan untuk keperluan peramalan dengan membentuk persamaan : Y = a + b X sebagaimana telah diulas pada Metode rend semi Average.Dalamenerapannyametodeinitidakmensyaratkanjumlahdataharusgenap.PerbedaandenganMetodetrendsemiAverageterletakpadapemberianscorenilaiXnya.DalamhalinipemberianscoreXdimulaidari0,1,2dst.BerikutakandiberikanilustrasipenerapanmetodeiniuntukdatapenjualanPT.PRATAMAJAYAsebagaimanaterterapadatabel2.1TahunYXXYX2

2003140000

200414811481

200515723144

200616034809

2007169467616

S774101.61830

Dalam mencari koefisien a dan b digunakan persamaan :SY =n.a+b.SXSXY=a.SX+b.SX2Keterangan:n=banyaknyapasanganamatanx,y=5Selanjutnya terhadap persamaan-persamaan yangterbentuk dapat dicari penyelesainnya melalui metode eliminasi ataupun metode substitusi sebagaimana ditunjukkan dalam contoh berikut :I. 774 =5.a+b(10)[x2]II. 1.618 =10.a+b9300[x1]548. =10a+20b1.618 = 10.a + 30 b (-)- 70 = - 10 b b = 7Substitusikanb = 7 (I) 774 = 5 a + 10 (7)5a = 774 - 70 = 704a = 704 / 5 = 140,8maka persamaan trendnya : Y = 149,8 + 7 (X)forecast penjualan untuk tahun 2000 ;Y=154,8+7(3)=175,84. a. Metode Lest Squre (metode Jumlah Kuadrat Terkecil)Dalam hal ini , terhadap data dilakukan pembagian menjadi dua kelompok . Untuk data yang jumlahnya : Genap, maka score nilai X nya adalah -5,-3,-1,1,3,5 Ganjil , maka score nilai X nya adalah . , -2,-1,0,1,2Selanjutnya koefisien a dan b dicari dengan rumus :Y XYa = ----------- b = -----------nX2BerdasakandatapenjualanPT.PRATAMAJAYA,padatabelini,hasilperhitungandenganteknikiniadalahsebagaiberikutTahunYXXYX2

2003140-2-2804

2004148-1-1481

2005157000

200616011601

200716923384

S77407010

77470a = ----------- = 154,8 b = ----------- = 75 10Sehingga persamaam trend metode least square adalahY = 154,8 + 7 (X)Forecastpenjualantahun2008:Y = 154,8 + 7 (3) = 175,8b. Metode korelasi dan regresiAnalisis korelasi dan regresi menunjukkan hubungan antara satu variable dengan satu atau lebih variable lainnya. Dengan analisis korelasi dapat diketahui keeratan hubungan dari variable-variabel yang menjadi perhaian sedangkan dengan analisis regresi dapat diketahui bentuk hubngan dari variable-variabel yang menjadi perhaian.Dengan analisis regresi dapat diketahui besarnya perubahan variavel yang dicari bla factor-faktor lain yang mempengaruhi variable tersebut berubah. Seperti ada contoh di atas, perubahan tingkat penjualan tidak hanya ditentukan oleh pola penjualannya tetapi juga di tentukan leh factor-faktor lain.AplikasidarimetodeiniberdasarkandatapenjualanPT.PRATAMAJAYApadatabel2.1adalahsebagaiberikut.BilaXmenunjukkanbiayaiklan(dalamjutaanruiah0danYmenunjukkanjumlahpenjualan(dalamjutaunit)ilustrasiterhadapmetodeiniditunjukkansebagaiberikut:TahunYXXYX1X2

199591401.2608119.600

1996121481.77614421.904

1997141572.19819624.649

1998151602.40022525.600

1999171692.87328928.561

S6777410.507935120.314

Persamaan regresinya -------------> Y = a + b (X)Koefisien a dan b dicari dengan persamaanSxY-SX.SY 5910507)(67)(7740b = ---------------------------------- = --------------------------------------= 3,64n.SX2(SX)25(935)-(67)2SYb.SX7745(3,64)(67)a. = --------------------------- = -------------------------- = 106,02n 5Jadi : Y = 106,02 + 3,64 XPersamaan ini dapat diinterpretasikan bahwa bila biaya iklan naik satu juta rupiah, jumlah penjualan akan meningkat 3,64 juta unit.Koefisein korelasi dicari dengan persamaan :nSXY-SX.SYr = -----------------------------------------------nSX2-(SX)2n.SY2-(SY)2intepretasidarikoefisienkorelasisecarateoritisadalahsebagaiberikut: Jika0r1berartivariablexmemilikihubunganyangpositifdanberbandinglurus(linier)denganvariableY.BilanilaiVariabelXbertambahmakanilaivariableYjugaakanbertambah,dmikianjugasebaliknya.Semakindekatnilairke0makasmakinlemahkekuatanhubngankeduavariabletersebut,sebaliknyasemakindekatnilairke1semakinkuathubungandarikeduavariabletersebut. Jika r = 0 berarti X tidak memiliki hubungan linier dengan variable Y. Artinya gejolak nilai variable X tidak berpengaruh terhadap gejolak atau perkembangan nilai variable Y. dengan kata lain bertambah atau berkurang nilai variable Y tidak terkait dengan perubahan nlai variable X Jika-1r0berartivariableXberhubngandenganvariavelYetapihubungannyanegative.DalamhalinijikanilaiariabelXbertambahmakanilaivariableYjusteruberkurang,demikianjugasebaliknya.Nilai koefisien korelasi uintuk data sebelumnya adalah :5 (10.507) (67) 7740r =----------------------------------------------------------------------------- = 0.,99459935)-(67)259120.3140-(774)2Dengan demikian, karena nilai yang diperoleh mendekati 1, berarti terdapat keeratan hubungan yang sangat kuat diantara biaya iklan dengan jumlah penjualan. Sifat hubungan antara keduanya adalah positif yang berarti dengan meningkatnya biaya iklan terjadi pula kenaikan jumlah penjualan.3.ForecastberdasarkanMetodekhususa.AnalisisindustriDalam analisis ini lebih ditekankan pada market Share yang dimiliki perusahaan. Analisis ini menghubungkan potensi penjualan pwerusahaan dengan industri pada umumnya (volume, posisi dalam persaingan)Tahapan dalam pemakaian analisis industri :1. Membuat proyeksi permintaan industri2. Menlai posisi perusahaan dalam persainganPermintaan perusahaanMarket Share = ------------------------------------------ x 100%Permintaan industrib.AnalisisProductLineUmumnyaanalisisproductlinedigunakanpadaperusahaanyangmenghasilkanbeberapamacamdantidakmempunyaikesamaan,sehinggadalammembuatforecastnyaharusterpisahc.AnalisisPenggunaanakhirBagi perusahaan yang menghasilkan produk setengah jadi, masih memerlukan proses lebih lanjut menjadi produk jadi dan siap untuk dikomsumsi, maka dalam pembuatan forecast-nya ditentukan oleh penggunaan akhir yang ada kaitannya dengan produk yang dihasilkan2.3. FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI ANGGARAN PENJUALAN1. Faktor InternYaitu factor-faktor yang beraal dari dalam perusahaan.Yang termasuk dalam factor ini antara laina. Penjualantahun-tahunyanglalub. Kebijaksanaanperusahaanyangberhubngandenganmasalahpenjualanc. Kapasitasproduksidankemungkinanperluasannyad. Tenagakerjayangdimilikie. Modalyangtersediaf. Fasilitas-faslitaslain2.FaktorEksternYaitu faktor-faktor yang berasal dari luar perusahaanYang termasuk dalam factor ini, antara lain1. keadaan persaingan di pasar2. Posisi perusahaan dalam persaingan3. Tingkat pertumbuhan penduduk4. Tingkat penghasilan masyarakat5. Elastisitas permintaan terhadap harga barang yang dihasilkan perusahaan6. Agama, adapt istiadat dan kebiasaan masyarakat7. Kebijaksanaan pemerintah8. Keadaan perekonomian nasional/internasional9. Kemajuan teknologi barang-barang substitusi, selera konsumen