3.4 Mengukur dan Meramalkan Permintaan
MENGUKUR DAN MERAMAL PERMINTAAN
1. Mengukur permintaan pasar pada saat ini
Ada tiga metode mengestimasi permintaan yaitu
a. Mengestimasi total permintaan pasar
Total permintaan pasar suatu produk adalah total volume yang dibeli oleh sekelompok konsumen tertentu dalam suatu wilayah geografis tertentu selama jangka waktu tertentu dalam suatu lingkungan pemasaran tertentu.
b. Mengestimasi wilayah permintaan pasar
Dalam memilih wilayah yang terbaik, serta mengalokasikan anggaran pemasaran yang optimal, dapat dilakukan dengan dua metode yaitu metode marker-build up dan market factor index.
c. Mengestimasi penjual aktual dan pangsa pasar.
Perusahaan perlu mengetahui penjualan sebenarnya dari industri bersangkutan yang terjadi dipasar, jadi ia harus mengidentifikasi para pesaingnya dan mengestimasi penjualan mereka.
2. Meramal permintaan mendatang
Beberapa cara untuk meramal penjualan masa datang, diantaranya dipaparkan berikut ini.
a. Survei niat pembeli
Yaitu dengan menanyakan kepada mereka secara langsung harapan mereka secara langsung dengan harapan merekat akan menjawab secara objektif.
b. Pendapat para tenaga penjual (wiraniaga)
Yaitu para perusahaan meminta para tenaga penjualnya untuk mengestiamasi penjualan tiap produk untuk daerah mereka masing-masing, kemudian semua estimasi individu dijumlahkan untuk mendapat ramalan penjualan secara keseluruhan. Dalam mengestimasi, dibutuhkan bermacam data.
c. Pendapat para ahli
Yaitu pendapat yang dihasilkan berdasarkan data dan analisis yang yang lengkap dan ilmiah baik dari para akedemisi maupun para praktisi.
Cara mengkaji lingkungan eksternal perusahaan dapat dilihat dari aspek PEST ( politik,ekonomi,sosial dan teknologi ). Untuk mengetahui bobot dari keempat aspek analisis akan ditanyakan kepada para ahli. Setelah dilakukan penelitian dengan menggunakan teknik ini diketahui hasilnya seperti berikut :
|
aspek |
skor |
Bobot (dalam %) |
|
Politik |
4,38 |
(4,38/16,38) = 26,7 |
|
Ekonomi |
4,0 |
(4,0/16,38) = 24,4 |
|
Sosial |
3,5 |
(3,5/16,38) = 21,4 |
|
Teknologi |
4,5 |
(4,5/16,38) = 27,5 |
|
|
16,38 |
= 100% |
d. Analisis Regresi
Yaitu seperangkat prosedur statistik untk menemukan faktor-faktor nyata yang paling penting yang mempengaruhi penjualan.
Contoh:
Berikut dicontohkan aplikasi dari regresi linier sederhana. Jika terdapat data dari dua varibel penelitian yang sudah diketahui mana variabel bebas X (independen) dan variabel terikat Y (dependen)-nya, lalu akan dihitung atau dicari nilai-nilai Y yang berdasarkan nilai X yang diketahui.
Rumus: Y= a + Bx
Di mana :
Y = variabel tidak bebas
X = variabel bebas
a = nilai intercept (konstan)
b = koefisien arah regresi
harga a dihitung dengan rumus :
a = ∑Y
(∑X²) - ∑X - ∑XY
n ∑X² - (∑X)²
harga b dihitung dengan rumus
b= n ∑XY- ∑X ∑Y
n ∑X² - (∑X)²
CONTOH
Nilai penjualan (Y) dan Biaya (X)
Produk sepatu PT amanda alam
Tahun 2000
( dalam milyar rupiah )
|
Y |
X |
|
Y |
X |
|
34 |
32 |
|
32 |
30 |
|
38 |
36 |
|
34 |
30 |
|
34 |
31 |
|
36 |
30 |
|
40 |
38 |
|
37 |
33 |
|
30 |
29 |
|
36 |
32 |
|
40 |
35 |
|
37 |
34 |
|
40 |
33 |
|
39 |
35 |
|
34 |
30 |
|
40 |
36 |
|
35 |
32 |
|
33 |
32 |
|
39 |
36 |
|
34 |
32 |
|
33 |
31 |
|
36 |
34 |
|
32 |
31 |
|
37 |
32 |
|
42 |
36 |
|
38 |
34 |
|
40 |
37 |
|
42 |
35 |
|
42 |
38 |
|
41 |
37 |
Besaran yang diperlukan setelah dihitung didapat :
∑Y = 1.105 ∑XY = 37.094 ∑X² = 33.599
∑X = 1.001 ∑Y² = 41.029 n = 30
Diadapatkan harga a dan b sebagai berikut
1.105 × 33.599 – 1.001 ×37.094
a =
30 × 33.599 – (1.001)²
37.126.896 – 37.131.094
= =
- 0,7
1.007.970 – 1.002.001
30 × 37.094 – 1.001 × 1.105
b =
30 × 33.559 – (1.101)²
1.112.820 – 1. 106.105
=
= 1,12
1.007.970 – 1.002.001
Jadi persamaan regresi linearnya adalah :
Y = - 0,7 + 1,12 X
Jika biaya sebesar 100 milyar maka diperkirakan pendapat penjualan :
Y = -0,7 + 1,12 X
= - 0,7 + 1,12 (100)
= 111,3 milyar.
e. Analisis deret waktu
Yaitu analisis yang memakai data kuantitatif masa lalu di mana data dirinci menjadi komponen-komponen trend, suklus, musim dan residu yang prosesnya dapat menggunakan prosedur statistika.
Contoh :
Dengan memakai metode ini, untuk yang berbentuk linear sederhana, persamaanya adalah :
Y ᵼ = a + bt
Harga-harga a dan b ditentukan dengan rumus :
a = Y dan b = tY
n t²
Hasil Penjualan Produk Fried Chicken
Tahun 1985-2000
|
Tahun |
koding (t) |
Jualan (Y) |
t×Y |
t² |
|
1985 |
-15 |
700 |
-10500 |
225 |
|
1986 |
-13 |
750 |
-9750 |
169 |
|
1987 |
-11 |
700 |
-7700 |
121 |
|
1988 |
-9 |
725 |
-6525 |
81 |
|
1989 |
-7 |
600 |
-4200 |
49 |
|
1990 |
-5 |
700 |
-3500 |
25 |
|
1991 |
-3 |
700 |
-2100 |
9 |
|
1992 |
-1 |
750 |
-750 |
1 |
|
1993 |
1 |
775 |
775 |
1 |
|
1994 |
3 |
725 |
2175 |
9 |
|
1995 |
5 |
675 |
3375 |
25 |
|
1996 |
7 |
760 |
5320 |
49 |
|
1997 |
9 |
600 |
5400 |
81 |
|
1998 |
11 |
800 |
8800 |
121 |
|
1999 |
13 |
1000 |
13000 |
169 |
|
2000 |
15 |
1100 |
16500 |
225 |
|
Total |
12.060 |
10320 |
1360 |
|
( dalam jutaan rupiah )
Dengan memasukkan data tersebut pada rumusnya, akan didapat harga a dan harga b sebagai berikut.
12.060 10.320
a
= = 753,75 dan b = = 7,59
16 1360
Sehingga persamaannya menjadi :
Y ᵼ = 753,75 + 7,59 t
Di mana : t = 0 di antara tahun 1992 dan 1993
t mempunyai jarak interval tahunan
Y ᵼ = dinyatakan dalam jutaan rupiah.
Dengan rumus di atas, kita dapat melakukan peramalan untuk masa depan, sebagai contoh kita mencari ramalan pada tahun 2004
Y₂₀₀₄ = 753,75 + 7,59 (23)
= 928,32