PROPOSAL JURNAL SKRIPSI

BAB I

PENDAHULUAN

1.1       Latar belakang Masalah

            Dunia usaha pada saat ini telah berkembang dengan pesat. Berbagai jenis produk telah dikembangkan dengan adanya ilmu pengetahuan dan teknologi memberi dampak yang pesat di dunia usaha dan perekonomian Indonesia. Maka, setiap perusahaan harus waspada dalam menghadapi persaingan yang sangat ketat. Untuk mengatasi permasalahan tersebut diperlukan suatu keputusan yang dapat memecahkan masalah tersebut yang biasanya diambil dari berbagai alternatif pilihan yang ada.

            Dalam menjalankan aktivitasnya perusahaan banyak dihadapkan pada peluang baik di masa sekarang maupun di masa yang akan datang, peluang yang datang pada suatu perusahaan tidak selamanya akan menghasilkan keuntungan.

            Untuk menghindari dan menekan kerugian untuk masa ketidakpastian, perusahaan-perusahaan melakukan peramalan-peramalan. Peramalan adalah suatu usaha untuk meramalkan keadaan di masa yang akan datang dengan melihat data dari masa lalu. Esensi peramalan adalah perkiraan peristiwa di waktu yang akan datang atas dasar data di waktu yang lalu dan penggunaan kebijakan terhadap proyeksi pada pola di waktu lalu.

Peranan peramalan dalam ekonomi bisnis sangat penting. Pertama, untuk mengkaji kebijakan perusahaan yang berlaku saat ini dan di masa lalu serta melihat sejauh mana pengaruhnya di masa datang. Kedua, peramalan diperlukan karena adanya time lag atau delay antara saat suatu kebijakan perusahaan ditetapkan dengan saat implementasi. Ketiga, dengan adanya peramalan maka dapat dipersiapkan program dan tindakan perusahaan untuk mengantisipasi keadaan di masa datang, sehingga resiko kegagalan dapat diminimumkan. Keempat, peramalan merupakan dasar penyusunan bisnis pada sebuah perusahaan. Kelima, peramalan juga dapat digunakan dalam decision making pada berbagai tingkatan manajemen perusahaan.

            Berdasarkan uraian di atas, penulis mencoba melakukan perhitungan peramalan terhadap penjualan produk semen 3 Roda dan semen Gresik sebagai acuan dalam penulisan ilmiah ini.

            Oleh karena itu penulis tertarik untuk mengambil judul “ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SEMEN PADA TB.KEMANG 99 ”

1.2       Rumusan dan Batasan Masalah

            Berdasarkan latar belakang masalah di atas, penulis merumuskan masalah yaitu sebagai berikut :

1.      Bagaimana kondisi peramalan penjualan produk semen 3 Roda dan semen Gresik pada triwulan tahun 2013 dengan menggunakan metode Moving Average (MA) dan Weight Moving Average ( WMA ) ?

2.      Bagaimana kondisi peramalan Biaya Pemasaran semen 3 Roda dan semen Gresik pada triwulan tahun 2013 dengan menggunakan metode Moving Average ( MA ) dan Weighted Moving Average (WMA) ?

Untuk mempersempit masalah yang akan dibahas maka dalam penulisan

ilmiah ini penulis membatasi masalah hanya pada peramalan terhadap penjualan semen 3 Roda dan semen Gresik pada triwulan tahun 2013 dengan menggunakan metode Moving Average (MA) 3 bulan dan Weighted Moving Average (WMA) 3 bulan dengan bobot 50%, 30%, dan 20%.

1.3       Tujuan Penelitian

            Adapun tujuan dari penulisan ilmiah ini adalah sebagai berikut:

1.      Untuk mengetahui kondisi peramalan penjualan produk semen 3 Roda dan semen Gresik pada triwulan tahun 2013 dengan menggunakan metode Moving Average (MA) dan Weight Moving Average ( WMA )

2.      Untuk mengetahui peramalan biaya penjalan produk semen 3 Roda dan semen Gresik pada triwulan tahun 2013 dengan menggunakan metode Moving Average ( MA ) Weighted Moving Average (WMA).

3.      Untuk mengetahui besarnya penyimpangan/ eror atau Mean Absolue Devisiasion dari hasil perhitungan peramalan penjualan dan biaya penjualan pada triwulan tahun 2013 dengan menggunakan metode Moving Average (MA) dan Weighted Moving Average (WMA).

1.4       Manfaat Penelitian

            Dalam suatu perusahaan manfaat peramalan adalah sebagai berikut :

1.      Manfaat hasil penelitian bagi dunia akademis adalah menambah pengetahuan dan wawasan dalam mempelajari peramalan.

2.      Manfaat praktis hasil penelitian bagi perusahaan yang bersangkutan adalah perusahaan dapat mengetahui jumlah produk yang harus disediakan untuk penjualan mendatang.

1.5       Metode Penelitian

            Penulis melakukan metode penelitian dengan cara mengumpulkan data dari hasil studi pustaka dan hasil lapangan agar hasil penulisan yang didapat lebih akurat dan objektif, maka penulis menggunakan metode sebagai berikut :

1.5.1. Objek Penelitian

Dalam melakukan penelitian penulis memilih Perusahaan TB.KEMANG 99 sebagai objek penelitian yang beralamat di Jln. Kemang Raya no.99 Kampung Cikumpa, Sukmajaya Depok.

      1.5.2. Data / Variabel Yang Digunakan

Data yang digunakan dalam penelitian ini ada dua yang dapat dilakukan untuk memperlancar penelitian, jenis datanya yaitu :

 1.    Data primer

         Yaitu data mengenai objek penelitian yang langsung di dapat dari perusahaan atau melalui wawancara langsung terhadap pihak yang berhubungan dengan bidang penjualan.

2.   Data sekunder

      Yaitu data yang di peroleh dengan cara meminta dokumen – dokumen atau laporan – laporan penjualan yang bersumber dari perusahaan dan pihak yang berkaitan, khususnya pada bidang penjualan.

1.5.3. Metode Pengumpulan Data / Variabel

Untuk memperoleh data serta keterangan – keterangan yang diperlukan  beberapa metode pengumpulan data. Metode pengumpulan data yang digunakan yaitu :

a.       Studi Lapangan

                  Penulis langsung mendatangi Perusahaan TB.Kemang 99  objek penelitian untuk memperoleh data – data yang diperlukan.

b.   Wawancara

Dilakukan untuk mendapatkan data dengan cara mewawancarai langsung dengan pihak perusahaan yang bersangkutan, dalam hal ini dengan pemilik Toko Bangunan.

     c.    Studi Pustaka

Penulis melakukan pengumpulan data ini dilakukan dengan cara membaca dan mengkaji literatur referensi yang terkait dengan topik penulisan.

1.6       Sistematika Penulisan

Materi penulisan ini diatur secara sistematis untuk mempermudah pembahasan dan secara garis besar dapat diuraikan sebagai berikut :

BAB I             PENDAHULUAN

Bab ini berisi tentang Latar Belakang, Perumusan Masalah, Batasan Masalah, Tujuan Penelitian, Metodologi Penelitian dan Sistematika Penulisan.

BAB II            LANDASAN TEORI

Pada bab ini dikemukakan tentang Definisi Peramalan/Forecasting, Proses Peramalan, Jenis-jenis Peramalan, Kegunaan Peramalan, Metode Peramalan, Teknik-teknik Peramalan, Kesalahan Peramalan, Kajian Penelitian Sejenis.

BAB III          METODE PENELITIAN

Dalam bab ini dapat diuraikan objek penelitian, variable yang digunakan, dan metode metode yang akan dipakai dan alat analisis.

BAB IV          PEMBAHASAN

Pada bab ini akan membahas sejarah singkat dan perkembangan perusahaan, kegiatan perusahaan, serta menghitung peramalan terhadap penjualan produk semen 3 Roda dan semen Gresik tahun 2013 dengan menggunakan metode Moving Average (MA) 3 bulan dan Weighted Moving Average (WMA) 3 bulan dengan bobot 50%, 30%, dan 20%. 

BAB V            PENUTUP

Pada bab ini, penulis mencoba untuk memberikan beberapa kesimpulan berdasarkan apa yang telah diuraikan dan dianalisis pada bab IV serta beberapa saran dengan harapan dapat bermanfaat bagi kemajuan perusahaan.

BAB II

LANDASAN TEORI

2.1       Kerangka Teori

2.1.1    Pengertian Peramalan

Menurut T. Hani Handoko ( 2000 : 260 ), Peramalan adalah usaha untuk meramalkan keadaan di masa mendatang melalui pengujian keadaan di masa lalu.

Menurut Pangestu Subago ( 2000 : 1 ), Peramalan adalah memperkirakan jumlah produk yang akan dibutuhkan konsumen.

Menurut Husain Umar ( 2000 : 297 ), Peramalan dapat digunakan untuk mengetahui sesuatu keadaan di masa datang, ramalan yang dilakukan umumnya akan berdasarkan pada data yang didapat pada masa lampau yang dianalisis dengan cara-cara tertentu.

Menurut Phillip Kotler dan Gary Armstrong ( 1997 : 223 ), Meramal adalah seni memperkirakan permintaan di masa depan dengan mengantisipasi apa yang tampaknya akan dilakukan pembeli di bawah kondisi masa depan tertentu.

Menurut Suad Husnan dan Suwarsono Muhammad ( 2000 : 40 ), Peramalan adalah usaha untuk mengetahui jumlah produk atau sekelompok produk di masa datang dalam kendala dan kondisi tertentu.

Menurut Gunawan Adisaputro ( 2003 : 148 ), Peramalan adalah suatu cara untuk mengukur atau menaksir kondisi bisnis di masa mendatang.

            Jadi, Peramalan adalah suatu cara yang digunakan oleh sebuah perusahaan untuk mengetahui kondisi penjualan produknya di masa yang akan datang berdasarkan data yang tersedia di masa lalu dengan suatu metode tertentu.

2.1.2    Proses Peramalan

Analisis peramalan dugunakan sebagai pembantu perasaan bukan sebagai keputusan yang sudah pasti. Langkah-langkah dalam proses peramalan menurut T. Hani Handoko ( 2000 : 260 ) adalah sebagai berikut :

1. Penentuan Tujuan

Yaitu langkah pertama yang terdiri atas penentuan macam estimasi yang diinginkan. Sebaliknya, tujuan tergantung pada kebutuhan-kebutuhan informasi para manajer.

2. Pengembangan Model

Yaitu mengembangkan suatu model yang merupakan penyajian secara lebih sederhana sistem yang dipelajari. Dalam peramalan, model adalah suatu  kerangka analitik yang bila dimasukkan data menghasilkan estimasi penjualan di waktu yang akan datang.

3. Pengujian Model

Yaitu untuk menentukan tingkat akurasi, validitas dan reliabilitas yang diharapkan.

4. Penerapan Model

Setelah pengujian analisis  menerapkan model dalam tahap ini, data historik dimasukkan dalam model untuk menghasilkan suatu ramalan. Dalam kasus model penjualan Y = a + bx, analisis menerapkan teknik-teknik matematik agar memperoleh nilai a dan b.

5. Revisi dan Evaluasi

Ramalan-ramalan yang telah dibuat harus senantiasa diperbaiki dan ditinjau kembali. Perbaikan mungkin dilakukan karena adanya perubahan-perubahan dalam perusahaan atau lingkungannya.

2.1.3    Jenis-Jenis Peramalan

Menurut Sofyan Assauri ( 1999 ), ada beberapa jenis ramalan yang cukup relevan dalam pengambilan keputusan manajemen penjualan, salah satu pembagian yang penting adalah sebagai berikut :

1. Potensi Pasar

Adalah kemungkinan penjualan total barang dan jasa oleh industri yang ada.

2. Potensi Penjualan Perusahaan

Adalah kemungkinan penjualan total untuk sebuah perusahaan.

3. Peramalan Penjualan Perusahaan

Adalah estimasi realitis tentang penjualan aktual dalam rupiah atau unit yang diharapkan akan dicapai perusahaan dalam periode mendatang menurut rencana pemasaran.

Menurut M. Mursid ( 1997 ), ada dua macam ramalan penjualan yaitu sebagai berikut :

1. Ramalan Penjualan Industri

Digunakan untuk memperkirakan jumlah penjualan yang akan dicapai pada  pasar yang relevan.

2. Ramalan Penjualan Perusahaan

   Digunakan untuk memperkirakan tingkatan penjualan perusahaan-  perusahaan yang diharapkan berdasarkan atas rencana pemasaran yang telah dipilih dan  lingkungan pasaran yang telah ditentukan.

2.1.4    Kegunaan Peramalan

Keguanaan peramalan yang dapat diambil oleh manajemen adalah :

1. Untuk menentukan kebijakan dalam penyusunan anggaran yang meliputi aktivitas yang dijalankan oleh perusahaan.
2. Mengurangi akibat kekurangan atau kelebihan persediaan karena dapat menimbulkan biaya yang dapat mengurangi keuntungan perusahaan.
3. Membantu kegiatan pemasaran dikemudian hari.
4. Untuk mengurangi atau mengganti produk yang kurang memberikan keuntungan bagi perusahaan.

2.1.5    Metode Peramalan

Menurut T. Hani Handoko ( 2000 : 255 ), Peramalan dilakukan dengan 3 ( tiga ) metode yaitu Top-Down, Buttom-Up dan dari pengalaman masa lalu yang diekstropolasi ke waktu mendatang dengan menggunakan berbagai prosedur matematikal dan statistikal.

1 .Top-Down Forecasting

            Metode imi dimulai dengan penggunaan hasil-hasil peramalan berbagai kondisi bisnis umum yang dibuat oleh para ekonom dalam lembaga-lembaga pemerintahan,   perusahaan-perusahaan besar dan universitas-universitas.

            Bentuk metode ini lebih terperinci dan dibuat menurut pesanan dibeli dari organisasi-organisasi yang khusus bergerak dalam peramalan ekonometrik ( peramalan kecenderungan ekonomi, penggunaan prosedur-prosedur statistik dan matematis ).

2. Buttom-Up Forecasting

            Metode ini dimulai dengan perkiraan permintaan produk akhir individual. Berapa banyak setiap produk akhir individu ? Berapa banyak setiap produk akhir akan dapat dipasarkan perusahaan tahun depan ? Berapa jam pelayanan yang akan diminta ?

            Dalam metode ini para peramal akan menerima estimasi-estimasi dari orang-orang bagian penjualan, para dealer dan para pelanggan. Analisis juga mengamati pola-pola penjualan di waktu yang lalu untuk mendapatkan ramalan yang agregat.

3. Interpretasi Permintaan

            Bagaimanapun juga peramalan dilakukan dalam kondisi ekonomi yang dinamik dan oleh karena itu, jarang dapat dilakukan secara sempurna. Setelah permintaan nyata diketahui, sering timbul masalah bahwa ramalan-ramalan tidak mengantisipasi permintaan yang tepat. Ini mengakibatkan timbul kesulitan-kesulitan baru, karena ramalan-ramalan baru ini mungkin mengakibatkan perlunya penyusunan rencana-rencana persediaan dan skedul-skedul baru.

2.1.6    Teknik-teknik Peramalan

1.   Teknik-teknik Kualitatif

Teknik Kualitatif adalah subjek atau judgemental atau berdasarkan pada estimasi-estimasi dan pendapat-pendapat.

Berbagai sumber pendapat peramalan kondisi bisnis adalah sebagai berikut:

a. Para eksekutif

Sering mempunyai kemampuan untuk memberikan masukan-masukan forecasting yang berguna, terutama dari para manajer-manajer yang berpengalaman.

b. Orang-orang penjualan.

Anggota kelompok ini secara tetap berhubungan dengan pelanggan, sehingga akan mampu untuk menperkirakan rencana-rencana pembelian, sikap dan kebutuhan mereka.

c. Para langganan

Yang membeli keluaran produk atau jasa perusahaan yang kadang bersedia dan berkeinginan untuk mengungkapkan rencana-rencana pembelian mereka.

d. Lain-lain

Dalam banyak contoh, para spesialis ( ahli ) dalam berbagai bidang memberikan pendapat-pendapat yang sangat bernilai.

Sedangkan berbagai teknik peramalan kualitatif yang dapat digunakan, secara ringkas dapat diuraikan sebagai berikut :

a.       Metode Delphi

Merupakan teknik yang mempergunakan suatu prosedur yang sistematik untuk mendapatkan suatu konsensus pendapat-pendapat dari suatu kelompok ahli.

b.      Riset Pasar

Adalah peralatan peramalan yang berguna, terutama bila ada kekurangan data historik atau data tidak reliabel.

c.       Analogi Historik

Peramalan dilakukan dengan menggunakan pengalaman-pengalaman historik dari suatu produk yang sejenis.

d.      Konsensus Panel

Gagasan yang didiskusikan oleh kelompok akan menghasilkan ramalan-ramalan yang lebih baik daripada dilakukan oleh seseorang.

2.   Analisis Runtun Waktu ( Time Series )

Model-model peramalan runtut waktu mencoba untuk meramalkan kejadian-kejadian di waktu yang akan datang atas dasar serangkaian data di masa lalu. Serangkaian data ini merupakan serangkaian observasi berbagai variabel menurut waktu, dan biasanya ditabulasi dan digambarkan dalam bentuk grafik yang menunjukkan perilaku variabel subjek. Beberapa pendekatan untuk menganalisis runtut waktu telah tersedia, yang semuanya bermaksud merinci runtut waktu menjadi komponen-komponen yang terpisah. Dengan merinci serangkaian data menjadi komponen-komponen, maka akan dapat dicapai tingkat ketepatan yang lebih besar karena pengaruh-pengaruh yang terpisah pada nilai ramalan akhir dipertimbangkan.

Komponen-komponen runtut waktu terdiri atas :

a.          Trend

Yang menunjukan pola gerakan penurunan atau pertumbuhan jangka panjang serangkaian data historic.

b.         Variasi Musiman

Mencerminkan pengaruh pola-pola pembelian musiman.

c.          Pengaruh-pengaruh Siklikal

Adalah komponen dasar runtun waktu.

d.         Residua tau Erratic

Menunjukan fluktuasi-fluktuasi data yang tidak sistematik atau acak (random).

            Prosedur peramalan yang umum digunakan adalah sebagai berikut :

1.      Mendapatkan data historik dan menggambarkannya dalam “scatter diagram” untuk mengetahui tipe hubungan ( linear atau kuadratik ).

2.      Mencari persamaan trend.

3.      Mencari indeks musim.

4.      Memproyeksikan trend ke waktu yang akan dating.

5.      Mengalihkan nilai-nilai trend bulanan dengan indeks musim.

6.      Memodifikasi nilai-nilai yang diramal dengan pengetahuan tentang :

-          Kondisi-kondisi bisnis siklikal ( C ).

-          Antisipasi pengaruh-pengaruh yang tidak “biasa” ( E ).

Secara ringkas, metode-metode analisis trend dapat diuraikan sebagai berikut :

a. Freehand

Dengan metode ini garis trend dibuat secara bebas tanpa menggunakan rumus matematika. Kurva trend “freehand” yang digambarkan melalui titik-titik data merupakan cara penyajian termudah dan barangkali memadai dari data. Ramalan dapat diperoleh secara sederhana dengan penarikan garis trend untuk periode yang diramal. Bagaimanapun juga, apa yang tampaknya memadai bagi suatu perusahaan belum tentu berlaku juga bagi perusahaan lain, atau metode ini mempunyai subyektivitas sangat tinggi sehingga jarang digunakan.

b. Kuadrat Terkecil ( Least Squares )

Adalah salah satu metode yang paling luas digunakan untuk menentukan persamaan trend data karena metode ini menghasilkan apa yang secara matematik digambarkan sebagai “line of best fit”. Untuk persamaan linear, garis trend dicari dengan penyelesaikan simultan nilai a dan b pada dua persamaan normal berikut :

                                    ∑ Y   = n a + b ∑ X

∑ XY = a ∑ X + b ∑ X²

   

Keterangan:

∑ Y      = jumlah variabel bergantung

n          = jumlah observasi dalam sample

a          = intercept fungsi pada aksis Y bila X = 0

b          = kemiringan garis fungsi

∑ XY   = jumlah variabel bebas dan variabel bergantung

Bila titik tengah data sebagai tahun dasar, maka ∑ X = 0 dan dapat dihilangkan dari  kedua persamaan di atas, dan menjadi :

∑ Y      =    n a                                  a   =           ∑ Y

                                                                              n

∑ XY  =    b ∑ X²                                      b       =       ∑ XY 

                                                                           ∑ X²

Keterangan:

∑ Y      = jumlah variabel bergantung

n          = jumlah observasi dalam sample

a          = intercept fungsi pada aksis Y bila X = 0

b          = kemiringan garis fungsi

∑ XY   = jumlah variabel bebas dan variabel bergantung

c. Moving Average ( Rata-rata Bergerak Sederhana )

            Diperoleh melalui penjumlahan dan pencarian nilai rata-rata dari sejumlah periode tertentu, setiap kali menghilangkan nilai terlama dan menambah nilai baru. Kelemahan metode ini adalah tidak mempunyai persamaan untuk peramalan, sebagai gantinya menggunakan nilai rata-rata bergerak terakhir sebagai nilai ramalan periode berikutnya.

Dapat digunakan rumus :

                                    MA   =                 ∑ X

                                                        Jumlah Periode

                                                                                                

Keterangan:

∑ X      = jumlah variabel bebas

d. Weighted Moving Average ( Rata-rata Bergerak Tertimbang )

            Adalah suatu metode peramalan yang cara penghitungannya hampir sama dengan metode MA, hanya berbeda pada adanya penambahan bobot pada tiap data. Data terakhir yang masuk dalam periode perhitungan rata-rata diberi bobot lebih besar.

Dapat digunakan rumus :

                                    MA _bt  =   ∑ ( bobot ) X

                                                         ∑ bobot

                                                                                             

Keterangan:

∑ ( bobot )       = jumlah bobot

X                     = variabel bebas

e. Exponential Smoothing

            Adalah suatu tipe teknik peramalan rata-rata bergerak yang melakukan penimbangan terhadap data masa lalu dengan cara eksponensial sehingga data paling akhir mempunyai bobot atau timbangan lebih besar dalam rata-rata bergerak.

           

            Dapat digunakan rumus :

                                    F_t  =  F_{t – 1}  +  α  ( A_{t – 1}  -  F_{t – 1} )

Keterangan :

Ft         = ramalan untuk periode sekarang ( t )

F_t-1       = ramalan yang dibuat untuk periode terakhir ( t – 1)

α          = smoothing constant ( 0 ≤ α < 1 )

A_{t – 1}    = permintaan nyata periode terakhir

3. Analisis Regresi dan Korelasi

            Analisis Regresi adalah metode statistic yang digunakan untuk menentukan hubungan antar paling tidak dua variabel satu atau lebih variabel bebas ( independent variables ) dan satu variabel bergantung ( dependent variables ). Tujuannya adalah untuk meramalkan atau memperkirakan nilai variabel bergantung dalam hubungannya dengan nilai variabel bebas tertentu. Basis prediksi ini secara umum adalah data historik.

            Dapat digunakan rumus sebagai berikut :

                        Y =   a  +  b X

                        a  =   Y  -  b  X

                        b  =    n  ∑ XY  -   ∑ X  ∑ Y

                                  n   ∑ X²   -  ( ∑ X  )²                     

                      S_YX  =                  n

                                                  ∑       (  Y   -   Y_i   ) ²

                                                i  =  1                              

                                                              n  -  2

Keterangan :

n          =  jumlah observasi dalam sample                     

X         =  variabel bebas

Y         =  variabel bergantung

a          =  intercept fungsi pada aksis Y bila X = 0

b          =  kemiringan garis fungsi

Y         =  rata-rata Y

S_YX        =  kesalahan standar estimasi

X         =  rata-rata X

            Analisis Korelasi adalah mengukur derajat hubungan antara dua atau lebih variabel-variabel, tanpa melihat bentuk hubungan. Koefisien korelasi pada umumnya dihitung dengan rumus :

            r  =                     n ∑XY  -  ( ∑X )  (  ∑Y )         

                                 

                             [  n ∑X²  -  (∑X )²  ]  [  n ∑Y²  -  (∑Y  )²                           

                                  

Keterangan:

n          =  jumlah observasi dalam sample                     

X         =  variabel bebas

Y         =  variabel bergantung

4. Analisis Regresi Berganda

            Adalah sejumlah variabel-variabel dipertimbangkan dan pengaruh setiap variabel bebas pada variabel bergantung dinyatakan. Atau dengan kata lain, nilai Y tidak hanya bergantung pada satu variabel, tetapi sejumlah variabel, missal X₁, X₂, X₃, …..X_n.

2.1.7    Kesalahan Peramalan

Dalam meramalkan suatu peramalan, harus mempertimbangkan kesalahn peramalan, maka semakin baik metode tersebut. Menurut T. Hani Handoko ( 2000 :291 ), kesalahan peramalan mempunyai 2 ( dua ) komponen yang harus ditinjau kembali secara hati-hati oleh analis, yaitu :

1.      Ukuran atau besarnya perbedaan antara permintaan nyata dengan peramalan ( error = e ).

2.      Arah kesalahan, yaitu apakah permintaan nyata berada di atas atau di bawah ramalan.

Suatu ukuran kesalahan ramalan yang umum digunakan adalah Mean Absolute Devisiasion  ( MAD ). Secara sederhana, ukuran ini merupakan selisih antara permintaan nyata dan ramalan dengan tingkat rata-rata kesalahan selama meramalkan. Dapat menggunakan rumus sebagai berikut :

                                    MAD  =       ∑ Kesalahan

                                                                N

Keterangan :    N : Jumlah Data Penjualan

2.1.8    Pengertian Biaya Pemasaran

Biaya pemasaran adalah semua biaya yang sejak saat produk selesai diproduksi dan disimpan dalam gudang sampai dengan produk tersebut berubah kembali dalam bentuk uang tunai (Mulyadi, 1991 : 529). Menurut Kusnadi, dkk dalam bukunya Akuntansi Manajemen Komprehensif, Tradisional dan Kontemporer, biaya pemasaran adalah biaya yang dibebankan (segala pengeluaran) didalam penjualan suatu barang atau jasa dari keluarnya barang sampai ke tangan pembeli.

Biaya pemasaran juga dapat diartikan semua biaya yang telah terjadi dalam rangka memasarkan produk atau barang dagangan, dimana biaya tersebut timbul dari saat produk atau barang dagangan siap dijual sampai dengan di terimanya hasil penjualan menjadi kas (Supriyono, 1992: 201-202).

Dari pengertian diatas dapat disimpulkan bahwa biaya pemasaran adalah biaya yang dikeluarkan untuk menjual produk atau barang dagangan sampai ke tangan konsumen.

2.1.8.1 Penggolongan Biaya Pemasaran

Secara garis besar biaya pemasaran dapat dibagi menjadi dua golongan:

a.       Biaya untuk mendapatkan pesanan (order – getting cost), yaitu biaya yang dikeluarkan dalam usaha untuk memperoleh pesanan. Contoh biaya yang termasuk dalam golongan ini adalah biaya gaji wiraniaga (sales person), komisi penjulan, advertensi dan promosi.

b. Biaya untuk memenuhi pesanan (order – filling costs), yaitu semua biaya yang dikeluarkan untuk mengusahakan agar supaya produk sampai ke tangan pembeli dan biaya-biaya untuk mengumpulkan piutang dari pembeli. Contoh biaya yang termasuk dalam golongan ini adalah biaya pergudangan, biaya pembungkusan dan pengiriman, biaya angkutan, dan biaya penagihan ( Mulyadi, 1991: 530 ).

Sedangkan menurut jenis biaya, biaya pemasaran digolongkan ke dalam:

            a. Hubungannya dengan kegiatan pemasaran, digolongkan menjadi:

   1. Biaya pemasaran langsung

Adalah biaya pemasaran yang terjadinya atau manfaatnya dapat diidentifikasikan kepada obyek atau pusat biaya tertentu. Misalnya kepada fungsi pemasaran atau pusat-pusat laba tertentu didalam usaha pemasaran.

2. Biaya pemasaran tidak langsung

Adalah biaya pemasaran yang terjadinya atau manfaatnya tidak dapat diidentifikasikan kepada obyek atau pusat biaya tertentu.

Misalnya kepada fungsi pemasaran atau pusat-pusat laba tertentu didalam usaha pemasaran.

b. Hubungannya dengan variabilitas biaya terhadap volume ataukegiatan, dalam penggolongan ini biaya dikelompokkan:

1. Biaya pemasaran tetap

Biaya pemasaran yang jumlah totalnya tidak berubah (konstan) dengan adanya perubahan kegiatan atau volume pemasaran sampai dengan tingkatan kapasitas tertentu. Elemen biaya tetap misalnya: gaji manajer dan staf, biaya penyusutan, dan sebagainya.

2. Biaya pemasaran variabel

Biaya pemasaran yang jumlah totalnya berubah secara proporsional dengan perubahan kegiatan atau volume pemasaran. Semakin besar volume atau kegiatan pemasaran semakin bersar jumlah biaya pemasaran variabel, demikian pula sebaliknya apabila volumenya rendah.

c. Penggolongan biaya pemasaran dihubungkan dengan dapat terkendalikan atau tidaknya  suatu biaya. Dalam hal ini biaya dikelompokkan:

                    1. Biaya pemasaran terkendalikan

Biaya pemasaran yang secara langsung dapat dikendalikan atau dapat dipengaruhi oleh seorang pimpinan tertentu dalam jangka waktu tertentu, berdasar wewenang yang dia miliki.

2. Biaya pemasaran tidak terkendalikan

Biaya pemasaran yang tidak dapat dipengaruhi oleh seorang pimpinan tertentu berdasar wewenang yang dia miliki, atau tidak dapat dipengaruhi oleh seorang pimpinan dalam jangka waktu tertentu (Supriyono, 1993: 205-207). Menurut Mulyadi dalam bukunya Akuntansi Biaya (1999: 530),

biaya pemasaran menurut fungsi pemasaran digolongkan sebagai berikut:

1.      Fungsi penjualan → terdiri dari kegiatan untuk memenuhi pesanan yang diterima dari pelangggan. Biaya fungsi penjualan terdiri dari: gaji karyawan fungsi penjualan, biaya depresiasi kantor, biaya sewa kantor, dll.

2.      Fungsi advertensi → fungsi advertensi terdiri dari kegiatan perancangan dan  pelaksanaan kegiatan untuk mendapatkan pesanan melalui kegiatan advertensi dan promosi. Biaya fungsi advertensi terdiri: gaji karyawan fungsi advertensi, biaya iklan, biaya pameran, biaya promosi, biaya contoh (sampel).

3.      Fungsi pergudangan → fungsi pergudangan terdiri dari kegiatan penyimpanan produk jadi yang siap untuk dijual. Biaya fungsi pergudangan terdiri: gaji karyawan gudang, biaya depresiasi gudang, dan biaya sewa gudang.

4.       Fungsi pembungkusan dan pengiriman → fungsi pembungkusan dan pengiriman terdiri dari kegiatan pembungkusan produk dan pengiriman produk kepada pembeli. Fungsi pembungkusan dan pengiriman terdiri: gaji karyawan pembungkusan dan pengiriman, biaya bahan pembungkus, biaya pengiriman, biaya depresiasi kendaraan, biaya operasi kendaraan.

5.      Fungsi kredit dan penagihan → fungsi kredit terdiri dari kegiatan pemantauan kemampuan keuangan pelanggan dan penagihan piutang dari pelanggan. Biaya fungsi kredit dan penagihan terdiri: gaji karyawan bagian penagihan, kerugian penghapusan piutang, potongan tunai.  

6.      Fungsi akuntansi pemasaran → fungsi akuntansi pemasaran terdiri dari kegiatan pembuatan faktur dan penyelenggaraan catatan akuntansi penjualan. Biaya fungsi pemasaran terdiri dari: gaji karyawan fungsi akuntansi pemasaran dan biaya kantor.

Dari uraian diatas dapat disimpulkan bahwa biaya pemasaran dapat digolongkan sebagai berikut:

1. Biaya untuk mendapatkan pesanan

Biaya yang dikeluarkan dalam rangka mendapatkan pesanan.

2. Biaya utnuk memenuhi pesanan

Biaya yang dikeluarkan dalam rangka memenuhi pesanan.

3. Biaya pemasaran langsung

Biaya yang berhubungan langsung dengan fungsi/kegiatan pemasaran tertentu.

4. Biaya pemasaran tidak langsung

Biaya yang tidak memiliki hubungan yang jelas dengan fungsi atau kegiatan pemasaran tertenu.

5. Biaya pemasaran tetap

Biaya yang tidak berubah dengan adanya perubahan kegiatan pemasaran tertentu.

6. Biaya pemasaran variabel

Biaya yang berubah-ubah dengan adanya perubahan kegiatan pemasaran tertentu.

2.1.8.2 Karakteristik Biaya Pemasaran

Biaya pemasaran memiliki karakteristik yang berbeda dengan biaya produksi. Karakteristik biaya pemasaran adalah sebagai berikut :

a.       Banyak ragam kegiatan pemasaran ditempuh oleh perusahaan dalam memasarkan produknya, sehingga perusahaan yang sejenis produknya, belum tentu menempuh cara pemasaran yang sama. Hal ini sangat berlainan dengan kegiatan produksi. Dalam memproduksi produk, pada umumnya digunakan bahan baku, mesin, dan cara produksi yang sama dari waktu ke waktu.

b.      Kegiatan pemasaran seringkali mengalami perubahan sesuai dengan tuntutan perubahan kondisi pasar. Disamping terdapat berbagai macam metode pemasaran, seringkali terjadi perubahan metode pemasaran untuk menyesuaikan dengan perubahan kondisi pasar. Karena perubahan kebutuhan konsumen yang menghendaki pelayanan cepat, maka suatu perusahaan mungkin akan mengganti saluran distribusinya yang selama ini digunakan. Begitu juga kegiatan perusahaan pesaing akan mempunyai pengaruh terhadap metode pemasaran yang digunakan oleh suatu perusahaan, sehingga metode pemasaran produk sangat fleksibel. Hal ini menimbulkan masalah penggolongan dan interpretasi biaya pemasaran.

c.       Kegiatan pemasaran berhadapan dengan konsumen yang merupakan variabel yang tidak dapat dikendalikan oleh perusahaan. Manajemen dapat mengendalikan biaya tenaga kerja, biaya bahan baku, jam kerja dan jumlah mesin yang digunakan, tetapi tidak seorangpun dapat mengatakan apa yang dilakukan oleh konsumen. Dalam kegiatan produksi, efisiensi diukur dengan melihat jumlah biaya yang dapat dihemat untuk setiap satuan produk yang diproduksi. Sebaliknya dalam kegiatan pemasaran, kenaikan volume penjualan merupakan ukuran efisiensi meskipun tidak setiap kenaikan volume penjualan diikuti dengan kenaikan laba.

d.      Dalam biaya pemasaran terdapat biaya tidak langsung dan biaya bersama (joint cost) yang lebih sulit pemecahannya bila dibandingkan dengan yang terdapat dalam biaya produksi. Jika suatu perusahaan menjual berbagai macam produk dengan cara pemasaran yang berbeda-beda diberbagai daerah pemasaran, maka akan menimbulkan masalah biaya bersama yang kompleks ( Mulyadi, 1991 : 531 – 532 ).

2.2       Kajian Penelitian Sejenis

Peneliti mengkaji hasil-hasil penelitian yang memiliki kesamaan topik dengan topik yang sedang dan akan diteliti oleh peneliti, dengan tujuan agar peneliti bisa menghargai hasil pemikiran dan penelitian orang lain. Kajian penelitian sejenisnya adalah sebagai berikut :

1.         Fitriyah, 1021782, “Analisis Peramalan Penjualan Produk Korek Api Gas Pada PT. Tokai Dharma Indonesia”. Tahun 2008, Fakultas Ekonomi Universitas Negri Jakarta, Indrianti, SE.,MM.

Kesimpulan dari penulisan ilmiah di atas adalah sebagai berikut :

Setelah melakukan perhitungan peramalan penjualan korek api gas pada PT. Tokai Dharma Indonesia, dengan menggunakan metode MA ( 3 ) penjualan bulan Juni mengalamai penurunan yang cukup signifikan jika dibandingkan dengan bulan Mei. Penjualan pada bulan Juni hanya mencapai 853.000 unit dengan MAD 104,55 tetapi pada bulan Juli dan Agustus penjualan kembali menanjank naik sehingga mencapai 868.000 dan 877.000 unut dengan MAD 9,41 dan 85,54 untuk bulan September penjualan kembali mengalami penurunan yang cukup tinggi.

2.         Dyanna Permanasari, 10203328, “Analisi Peramalan Penjualan Pada UD. Tahu Said”. Tahun 2006, Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma, Sri Kurniasih Agustin, SE.,MM.

Kesimpulan dari penulisan ilmiah di atas adalah sebagai berikut :

Berdasarkan hasil peramalan ternyata metode ( MA ) 3 bulan lebih baik digunakan oleh  perusahaan karena meiliki tingkat kesalahan yang lebih kecil. Berdasarkan perhitungan peramalan dengan menggunakan metode Moving Average ( MA ) 3 bulan maka penjualan tahu goreng untuk bulan Agustus 2006 sebanyak 28.417 potong dengan MAD sebesar 2.313,33 dan harga per potong sebesar Rp 183,- dengan MAD sebesar 20,33 . Sedangkan penjualan tahu potong untuk tahu potong untuk bulan Agustus 2006 sebanyak 27.807 potong dengan MAD sebesar 1.554,11 dan harga per potong sebesar Rp 150,- dengan MAD sebesar 11,22 .

    

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1       Objek Penelitian

     Dalam penulisan ilmiah ini penulis mengambil objek pada TB.KEMANG 99 yang beralamatkan di Jln. Kemang Raya no.99 Kampung Cikumpa, Sukmajaya Depok 16412.

3.2       Data / Variabel Yang Digunakan

Data / variabel yang digunakan dalam penulisan ilmiah ini adalah sebagai berikut :

1. Data penjualan dari tahun 2012 sampai dengan 2013.

2. Kuantitas penjualan.

3. Harga produk.

3.3       Metode Pengumpulan Data / Variabel

Metode pengumpulan data/ variable yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

1.      Observasi, yaitu penulis mengadakan pengamatan secara langsung terhadap aktivitas perusahaan.

2.      Wawancara, yaitu penulis melakukan wawancara langsung dengan mengajukan petanyaan-pertanyaan kepada pemilik perusahaan tersebut secara langsung untuk mendapatkan data.

3.4       Alat Analisis Yang Digunakan

Untuk mengolah data, penulis menggunakan beberapa alat analisis yaitu sebagai berikut :

1.      Analisis Kuantitatif, yaitu penulis menggunakan analisis dengan teknik-teknik kuantitatif dalam manajemen operasional.

2.      Analisis Deskriptif, yaitu pengambilan data dari lapangan pada jangka waktu tertentu untuk kemudian diolah berdasarkan prosedur yang tepat yaitu analisis time series dengan menggunakan metode Moving Average (MA) dan Weight Moving Average (WMA) untuk mengetahui bagaimana analisis peramalan jumlah penjualan semen 3 Roda dan semen Gresik pada TB.Kemang 99.

3.4.1    Moving Average ( MA )

Adalah suatu metode peramalan dengan mengkombinasikan data dari beberapa periode terbaru atau terakhir. Diperoleh melalui penjumlahan dan pencarian rata-rata dari sejumlah periode tertentu, setiap kali menghilangkan nilai terlama dan menambah nilai baru.

Dapat digunakan rumus :

                                    MA   =                 ∑ X

                                                        Jumlah Periode

3.4.2    Weighted Moving Average ( WMA )

Adalah suatu metode peramalan yang cara perhitungannya hampir sama dengan metode MA, hanya berbeda pada adanya penambahan bobot pada tiap data. Data terakhir yang termasuk dalam periode perhitungan rata-rata diberi bobot yang lebih besar.

Dapat digunakan rumus :

                                    MA _bt  =   ∑ ( bobot ) X

                                                         ∑ bobot

            Dalam perhitungan ini akan digunakan Weighted Moving Average ( WMA ) 3 bulan dengan bobot 50%, 30%, dan 20%.

3.4.3    Mean Absolute Devisiasion

Suatu ukuran kesalahan ramalan yang umum digunakan adalah Mean Absolute Devisiasion  ( MAD ). Secara sederhana, ukuran ini merupakan selisih antara permintaan nyata dan ramalan dengan tingkat rata-rata kesalahan selama meramalkan.

Dapat menggunakan rumus sebagai berikut :

                                    MAD  =       ∑ Kesalahan

                                                                N

Keterangan :    N : Jumlah Data Penjualan