PERAMALAN PENJUALAN(Analisis Trend - Least Square Method)Pengertian : Analisis trend merupakan suatu metode analisis yang ditujukan untuk melakukan suatu estimasi atau peramalan pada masa yang akan datang. Untuk melakukan peramalan dengan baik maka dibutuhkan berbagai macam informasi (data) yang cukup banyak dan diamati dalam periode waktu yang relatif cukup panjang, sehingga dari hasil analisis tersebut dapat diketahui sampai berapa besar fluktuasi yang terjadi dan faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi terhadap perubahan tersebut. Secara teoristis, dalam analisis time series yang paling menentukan adalah kualitas atau keakuratan dari informasi atau data-data yang diperoleh serta waktu atau periode dari data-data tersebut dikumpulkan.

Jika data yang dikumpulkan tersebut semakin banyak maka semakin baik pula estimasi atau peramalan yang diperoleh. Sebaliknya, jika data yang dikumpulkan semakin sedikit maka hasil estimasi atau peramalannya akan semakin jelek.Metode Least Square : Metode yang digunakan untuk analisis time series adalah Metode Garis Linier Secara Bebas (Free Hand Method), Metode Setengah Rata-Rata (Semi Average Method), Metode Rata-Rata Bergerak (Moving Average Method) dan Metode Kuadrat Terkecil (Least Square Method). Dalam hal ini akan lebih dikhususkan untuk membahas analisis time series dengan metode kuadrat terkecil yang dibagi dalam dua kasus, yaitu kasus data genap dan kasus data ganjil. Secara umum persamaan garis linier dari analisis time series adalah : Y = a + b X. Keterangan : Y adalah variabel yang dicari trendnya dan X adalah variabel waktu (tahun). Sedangkan untuk mencari nilai konstanta (a) dan parameter (b) adalah : a = Y / N dan b =XY / X2

Contoh Kasus Data Ganjil :Tabel : Volume Penjualan Barang X Tahun 1995 sampai dengan 2003TahunPenjualan (Y)XXYX2

1995200.000- 4- 800.00016

1996245.000- 3- 735.0009

1997240.000- 2- 480.0004

1998275.000- 1- 275.0001

1999285.000000

2000300.0001300.0001

2001290.0002580.0004

2002315.0003945.0009

2003310.00041.240.00016

Jumlah2.460.000775.00060

Untuk mencari nilai a dan b adalah sebagai berikut :

a = 2.460.000 / 9 = 273.333 dan b = 775.000 / 60 = 12,917

Persamaan garis liniernya adalah : Y = 273,333 + 12,917 X. Dengan menggunakan persamaan tersebut, dapat diramalkan penjualan pada tahun 2010 adalah : Y = 273,333 + 12,917 (untuk tahun 2010 nilai X adalah 11), sehingga : Y = 273,333 + 142,083 = 415,417 artinya penjualan barang X pada tahun 2010 diperkirakan sebesar 415.417 unit

Contoh Kasus Data Genap :Tabel : Volume Penjualan Barang X Tahun 1995 sampai dengan 2002TahunPenjualan (Y)XXYX2

1995200.000- 7- 1.400.00049

1996245.000- 5- 1.225.00025

1997240.000- 3- 720.0009

1998275.000- 1- 275.0001

1999285.0001285.0001

2000300.0003900.0009

2001290.00051.450.00025

2002315.00072.205.00049

Jumlah2.150.0001.220.000168

Untuk mencari nilai a dan b adalah sebagai berikut :a = 2.150.000 / 8 = 268,750 dan b = 1.220.000 / 168 = 7,262Persamaan garis liniernya adalah : Y = 268,750 + 7,262 X. Berdasarkan persamaan tersebut untuk meramalkan penjualan pada tahun 2008 adalah : Y = 268,750 + 7,262 (untuk tahun 2008 nilai X adalah 19)sehingga : Y = 268,75 + 137,976 = 406,726 artinya penjualan barang X pada tahun 2008 diperkirakan sebesar 406.726 unit.

Perhitungan Forecast pada Tahun tertentu dapat di hitung dengan MS Excel dengan memakai fungsi FORECAST dengan formula sebagai berikut.=FORECAST($C$17,$B$4:$B$11,$C$4:$C$11)

Range XNilai X ForecastRange Y