Recomendados
Recomendados
Más contenido relacionado
La actualidad más candente
La actualidad más candente (20)
Similar a Forecast penjualan
Similar a Forecast penjualan (20)
Último
Último (20)
Forecast penjualan
- 1. BAB 3 FORECAST PENJUALAN 31 Pengertian Forecast Penjualan Forecast Penjualan adalah suatu teknik proyeksi tentang tingkat permintaan konsumen potensial pada suatu periode tertentu dengan menggunakan berbagai asumsi tertentu juga, yakni sesuatunya berjalan seperti masa lalu. Dalam hal ini hasil dari suatu forecast lebih merupakan pernyataan atau penilaian yang dikuantifisir 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: 1. Forecast lebih merupakan pernyataan atau penilaian yang dikuantifisir terhadap kondisi masa depan mengenai subjek tertentu, misalnya penjualan. 2. Forecast penjualan merupakan proyeksi teknis dari permintaan konsumen potensial untuk jangka waktu tertentu, dengan menyebutkan asumsi yang mendasarinya. 3. Forecast selayaknya hanya dipandang sebagai bahan masukan untuk mengembangkan suatu rencana penjualan. 4. Manajemen dapat menerima, memodifikasi atau menolak hasil dari suatu forecast. 32 Metode-metode yang digunakan Metode forecast penjualan dapat dikelompokan sebagai berikut: I.Judgmental Method atau Non Statistic Method, yakni metode memproyeksikan penjualan yang berdasar pada pendapat selesman, sales manager, para ahli, dan survey konsumen. II.Statistical Method, meliputi: A. Analisa Trend, yang terdiri dari: 1. Penerapan garis trend secara bebas 2. Penerapan garis trend dengan metode setengah rata-rata 3. Penerapan garis trend secara matematis, yang terbagi 1
- 2. menjadi: a. Metode Moment b. Metode Kuadrat terkecil (Least Square) c. Metode Kuadrat (garis lengkung) B. Analisa Korelasi III.Specific Purpose Method, meliputi: A. Analisa Industri B. Analisa Product Line C. Analisa Penggunaan Akhir Faktor-faktor yang mempengaruhi pemilihan cara pembuatan forecast penjualan, antara lain: a. Sifat produk b. Metode distribusi c. Luas lahan d. Persaingan e. Data historis yang tersedia Beberapa kebijaksanaan yang dipengaruhi oleh hasil forecast penjualan antara lain: a. Kebijaksanaan perencanaan produksi b. Kebijaksanaan persediaan c. Kebijaksanaan pemakaian mesin d. Kebijaksanaan investasi aktiva tetap e. Kebijaksanaan pembelian bahan baku dan bakan pembantu f. Kebijaksanaan aliran kas
- 3. Perusahaan Rokok DJARUM Data Penjualan selama 8 tahun terakhir Tahun Penjualan Tahun Penjualan 1995 8.000 1999 10.400 1996 8.800 2000 10.800 1997 10.000 2001 12.000 1998 9.200 2002 12.400 Y = a + bx A. Metode Least Square (Kuadrat terkecil) Parameter X disusun dan di usahakan agar jumlahnya sama dengan nol ( ∑X = 0 ) Tahun (n) Penjualan (Y) X X2 XY 1995 8.000 -7 49 - 56.000 1996 8.800 -5 25 - 44.000 1997 10.000 -3 9 - 30.000 1998 9.200 -1 1 - 9.200 1999 10.400 1 1 10.400 2000 10.800 3 9 32.400 2001 12.000 5 25 60.000 2002 12.400 7 49 86.000 Jumlah ( ∑ ) 81.600 0 168 50.400 Rumus: Y = a + bX = 10.200 + 300 X Y 2003 = 10.200 + 300 (9) = 12.900 3
- 4. B. Metode Moment Tahun (n) Penjualan (Y) X X2 XY 1995 8.000 0 0 0 1996 8.800 1 1 8.800 1997 10.000 2 4 20.000 1998 9.200 3 9 27.600 1999 10.400 4 16 41.600 2000 10.800 5 25 54.000 2001 12.000 6 36 72.000 2002 12.400 7 49 86.000 Jumlah ( ∑ ) 81.600 28 140 310.800 81.600 = 8a + 28b (x 5) 408.000 = 40a + 140b 310.800 = 28a + 140b (x 1) 310.800 = 28a + 140b 97.200 = 12a a = 8.100 ∑Y = a.n + b.∑X Rumus: Y = a + bX 81.600 = 8.100 (8) + 28b Y = 8.100 + 600 X = 64.800 + 28b Y 2003 = 8.100 + 600 (8) b = 600 Y = 12.900 ∑Y = Jumlah data historis n = Jumlah waktu data x = Nilai pada setiap periode waktu a = Nilai Y pada titik 0 b = Lereng garis lurus C. Metode setengah rata-rata (semi average) Tahun (n) Penjualan (Y) X
- 5. 1995 8.000 -3 1996 8.800 -1 1997 10.000 1 1998 9.200 3 1999 10.400 5 2000 10.800 7 2001 12.000 9 2002 12.400 11 2003 a a a 13 a = Rata-rata kelompok 1 b = n = Jarak waktu antara dengan 010009000003c40300000000aa0200000000aa02000026060f004a05574d4643010000000000 010062470000000001000000280500000000000028050000010000006c00000000000000000 000000d000000100000000000000000000000ed0100005702000020454d4600000100280500 000c000000010000000000000000000000000000005605000000030000e20100000f0100000 00000000000000000000000665a070055220400460000002c00000020000000454d462b0140 01001c000000100000000210c0db01000000600000006000000046000000c4010000b801000 0454d462b224004000c000000000000001e4009000c00000000000000244001000c00000000 0000003040020010000000040000000000803f214007000c000000000000000840000510010 000040100000210c0db01000000000000000000000000000000000000000100000089504e47 0d0a1a0a0000000d494844520000000e00000011080200000062aa0ac8000000017352474200 aece1ce9000000097048597300000ec400000ec401952b0e1b0000008a494441542853dd91dd 1100110c84b9b2e827d74e344331f4920bf1333798f37c7932f2d9ec8626227556d71996a93fa 3c959adb57529070d379fefb0d80c5144c0481e94c118d180e755af4ab54b865888e90dc83fd5 3b999d15799894c1862e45f9b28e292f8aaa07f1590c7898c573065578e989f2c285841d5e777 1ba8b0ff4e576bb9be1a8eee001d43f3372d3e533f20000000049454e44ae4260820000000840 010824000000180000000210c0db01000000030000000000000000000000000000001b40000 040000000340000000100000002000000000000bf000000bf00006041000088410300000000 0000b3000000b3ffff5f41000000b3000000b3ffff87412100000008000000620000000c000000 01000000150000000c00000004000000150000000c000000040000005100000000020000000 00000000000000d00000010000000000000000000000000000000000000000e000000110000 0050000000a0000000f000000010010000000000002000cc000e00000011000000280000000e 0000001100000001000800000000000000000000000000000000001e0000000000000000000 000ffffff0090dbff0000003a00903a0000ffffdb00b6ffff0000006600b6660000dbffff009066900 0b6ffdb003a006600dbdb9000663a9000ffffb600003a90003a000000ffdb90003a90db0066b6ff 00903a3a00903a660090dbdb003a003a006666b6000066b60066000000ffb66600db903a0001 01010101010101010203000000ffff01010101010101010101131d0114ffff010101010101010 1010101131d01ffb61a1b0f0910001c0101010101131c0000010616171812190f01010101090e ffff0101020304050101010215050607ffff0101011308010101010114000004ffff01010910111 20101010101010101ffff090a0b0c0d0e0f01010101010101ffff0102030405060708010101010 10166b60101010101010101010101010101ffff0101010101010101010101010101ffff010101 5
- 6. X = Jumlah tahun dihitung dari periode dasar (nilai pada setiap periode waktu) Rumus: Y = a + bx Y = 9.000 + 300x Y 2003 = 9.000 + 300 (13) = 12.900
- 7. D. Forecast berdasarkan metode khusus 1) Analisis Industri Dalam analisis ini lebih ditekankan pada “ Market Share “ yang dimiliki perusahaan. Analisis ini menghubungkan potensi penjualan perusahaan dengan industri pada umumnya (volume, posisi dalam persaingan). Tahapan dalam pemakaian analisis industri: a. Membuat proyeksi permintaan industri b. Menilai posisi perusahaan dalam persaingan 2) Analisis product line Umumnya analisis product line digunakan pada perusahaan yang menghasilkan beberapa macam produk yang tidak mempunyai kesamaan, sehingga dalam membuat forecastnya harus terpisah. 3) Analisis penggunaan akhir Bagi perusahaan yang menghasilkan produk setengah jadi, masih memerlukan proses lebih lanjut menjadi produk jadi dan siap untuk dikonsumsi, maka dalam pembuatan forecastnya ditentukan oleh penggunaan yang ada kaitannya dengan produk yang dihasilkan. 33 Pemilihan Metode Terbaik Dalam Peramalan Garis Lurus Tahun (n) Penjualan (Y) X X2 XY 2001 130 -2 4 - 260 2002 145 -1 1 - 145 2003 150 0 0 0 2004 165 1 1 165 2005 170 2 4 340 760 0 10 100 7
- 8. a= = = 152 b= 0100090000036c06000000003004000000003004000026060f005608574d464301000000000 0010072af0000000001000000340800000000000034080000010000006c0000000000000000 000000190000001d0000000000000000000000940300002204000020454d460000010034080 0000c000000010000000000000000000000000000005605000000030000e20100000f010000 000000000000000000000000665a070055220400460000002c00000020000000454d462b014 001001c000000100000000210c0db010000006000000060000000460000008c020000800200 00454d462b224004000c000000000000001e4009000c00000000000000244001000c0000000 00000003040020010000000040000000000803f214007000c0000000000000008400005d801 0000cc0100000210c0db01000000000000000000000000000000000000000100000089504e4 70d0a1a0a0000000d494844520000001a0000001e0802000000bdb9998f00000001735247420 0aece1ce9000000097048597300000ec400000ec401952b0e1b0000015449444154484bcd95b d1983201086d1595265049dc00c8265aa741902cb6c914a37c80479d2e82ee680038fdf828742 2a14efbb5f5e9b7ddf59bdd5d693924aed3236c11a975227edf0101debc40a49ebb5c2b3b3d021 f8d8a65eba76768cbc0533a93073c6f86c05830d9ceb6370653c4baf6843de2a392d4843f41495 81e0ee27e864e6c410e5748e19411b20712463f0d2a29de5cffb25d60359b2f7557c6f618b2080 d7406d6cb289e2410818f4b1b336413aa615446c15dc345a77591961c3ad80ced4af0fc839b55 476b92ea7fb2f4f187a716a562ed79cface965ece84ddb993adcdbbc2e21d98eca7edd0c0e84a20 aaa673e69fdf4a4222d0f4206a8619071d1ef1a21d534eeea3d6b180ca4134864ff53d04e02a12b 90c44437c925f004dca91cb403486cf080dc24109219ac1673017d44582e0097cc650e5b6c287 68069f71ee59b93a10253f46bf0e2510ad4c943f48eff9e4304b432f0000000049454e44ae4260 82000840010824000000180000000210c0db010000000300000000000000000000000000000 01b40000040000000340000000100000002000000000000bf000000bf0000d0410000f041030 00000000000b3000000b3ffffcf41000000b3000000b3ffffef412100000008000000620000000 c00000001000000150000000c00000004000000150000000c00000004000000510000004404 00000000000000000000190000001d000000000000000000000000000000000000001a00000 01e00000050000000ac000000fc00000048030000000000002000cc001a0000001e000000280 000001a0000001e000000010008000000000000000000000000000000000021000000000000 0000000000ffffff000066b60066000000ffffb60090dbff003a003a00ffdb9000dbffff00663a900
- 11. Rumus: Y = a + bX = 152 + 10 X Y 2006 = 152 + 10 (3) = 182 Garis Lengkung Tahun (n) Penjualan (Y) X X2 XY X2Y X4 2001 130 -2 4 - 260 520 16 2002 145 -1 1 - 145 145 1 2003 150 0 0 0 0 0 2004 165 1 1 165 165 1 2005 170 2 4 340 680 16 760 0 10 100 1.510 34 Rumus yang digunakan sebagai berikut: ∑Y = a.n + c.∑010009000003280400000000e20200000000e2020000260 60f00ba05574d4643010000000000010002a00000000001000 000980500000000000098050000010000006c0000000000000 00000000010000000120000000000000000000000570200009 d02000020454d4600000100980500000c00000001000000000 0000000000000000000005605000000030000e20100000f010 000000000000000000000000000665a0700552204004600000 02c00000020000000454d462b014001001c000000100000000 210c0db01000000600000006000000046000000dc010000d00 10000454d462b224004000c000000000000001e4009000c000 00000000000244001000c00000000000000304002001000000 0040000000000803f214007000c00000000000000084000052 80100001c0100000210c0db010000000000000000000000000 00000000000000100000089504e470d0a1a0a0000000d49484 45200000011000000130802000000f9c771a60000000173524 74200aece1ce9000000097048597300000ec400000ec401952b 0e1b000000a549444154384fc593bd11803008858963e93076 11
- 18. 0101010101090d0e0f01100e0f010101090d0e0f010101010101010101010101010101010108 0401010101010101010101010101010108000000000c0101010101010101010101010101090 a0108040b010101010101010101010101010101070408040101010101010101010101010101 010101050604010101010101010101010101010101010102030401010101010101010101010 10101010101010101014c000000640000000000000000000000130000001200000000000000 0000000014000000130000002900aa0000000000000000000000803f0000000000000000000 0803f0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000220000 000c000000ffffffff460000001c00000010000000454d462b024000000c000000000000000e00 0000140000000000000010000000140000000400000003010800050000000b0200000000050 000000c0213001400030000001e000400000007010400040000000701040015010000410b20 00cc00130014000000000013001400000000002800000014000000130000000100080000000 0000000000000000000000000001b0000000000000000000000ffffff00dbffff00003a9000db9 03a006690db003a66660066b6ff003a90db00b6ffff00b66666009090b600903a000000006600 3a000000ffdb90000066b600663a9000dbffb600ffb6660066000000ffffb6003a3a9000dbdb900 090dbff00db906600ffffdb000101010101010101010101010101010101010101010101010101 010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010 101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101 010101100e0f0108000c1a01010101010101010101010101021617030418190101010101010 10101010101010102030e0f0101010101010101010101010101010101071415010101010101 010101010101010101010108000401010101010101010101010101010211120304101301010 10101010101010101010101090d0e0f01100e0f010101090d0e0f01010101010101010101010 10101010101080401010101010101010101010101010108000000000c010101010101010101 0101010101090a0108040b01010101010101010101010101010107040804010101010101010 101010101010101010105060401010101010101010101010101010101010203040101010101 010101010101010101010101010101010c00000040092900aa0000000000000013001400000 00000040000002701ffff030000000000 760 = 5a + 10c (x 2) 1.520 = 10a + 20c 1.510 = 10a +34c (x 1) 1.510 = 10a + 34c 10 = -14c c= - 0.17 ∑Y = a.n + c.∑010009000003280400000000e20200000000e202000026060f00ba05574d4643010000000 000010002a00000000001000000980500000000000098050000010000006c00000000000000 0000000010000000120000000000000000000000570200009d02000020454d4600000100980 500000c000000010000000000000000000000000000005605000000030000e20100000f0100 00000000000000000000000000665a070055220400460000002c00000020000000454d462b0 14001001c000000100000000210c0db01000000600000006000000046000000dc010000d001 0000454d462b224004000c000000000000001e4009000c00000000000000244001000c00000 0000000003040020010000000040000000000803f214007000c000000000000000840000528 0100001c0100000210c0db01000000000000000000000000000000000000000100000089504
- 20. 0101010101010100000001010102150c01010101010101010101010000000101010d000e010 10101010101010101010000000a0b13140e11090101010101010101010128a6030107080f10 01110f10010512000000090100000001010101010101010101010d0e0102090100000001010 10101010101010101010d0e010101000000010101010101010101010101010d090101000000 010101010101010101010101010a0b0c0100000001010101010101010101050604070809012 0260001010101010101010101010200000304010a0900010101010101010101010101010101 01010101010c00000040092900aa000000000000001300110000000000040000002701ffff03 0000000000 Rumus: Y = a + bx + c0100090000032e0400000000e60200000000e602000026060f00c205574d464301000000000 001001af10000000001000000a005000000000000a0050000010000006c00000000000000000 00000110000001200000000000000000000007a0200009d02000020454d4600000100a00500 000c000000010000000000000000000000000000005605000000030000e20100000f0100000 00000000000000000000000665a070055220400460000002c00000020000000454d462b0140 01001c000000100000000210c0db01000000600000006000000046000000e0010000d401000 0454d462b224004000c000000000000001e4009000c00000000000000244001000c00000000 0000003040020010000000040000000000803f214007000c00000000000000084000052c010 000200100000210c0db01000000000000000000000000000000000000000100000089504e47 0d0a1a0a0000000d494844520000001200000013080200000012f0caa5000000017352474200 aece1ce9000000097048597300000ec400000ec401952b0e1b000000a949444154384fc593cb1 1c3200c442165e17e483ba419528cdd0b91903c2b9bc1560e99e884f13ead3e436cad85efe3e1 42decf28b1bc3601c8ed26d692525959547308b9f2c981212b25106ac7384f8f7e4dbfe54b5d04 0464dc580a550735f3ced81c2892952a34c71353f3d09bfa9d19948c2e8e23910e6d6db321db4 9fa29b811433d6333d7cb1437f4731ce894654c8c54e2e382eed98cde0c6cea167ff9028667e27 b387fc63edcef189528960d2f0000000049454e44ae4260820840010824000000180000000210 c0db01000000030000000000000000000000000000001b40000040000000340000000100000 002000000000000bf000000bf000090410000984103000000000080b3000080b3ffff8f410000 80b3000080b3ffff97412100000008000000620000000c00000001000000150000000c000000 04000000150000000c00000004000000510000005c020000000000000000000011000000120 000000000000000000000000000000000000012000000130000005000000090000000e00000 007c010000000000002000cc001200000013000000280000001200000013000000010008000 00000000000000000000000000000001a0000000000000000000000ffffff0066b6ff00903a000 0ffffdb0090dbff00903a3a00b6ffff0000006600ffb66600dbffff00663a9000ffffb6000066b6000 03a90003a000000ffdb90003a90db00db903a0000003a00b66600003a003a00dbdb900066000 0003a006600b6db90000101010101010101010101010101010101016bb90101010101010101 010101010101010101010000010101010101010101010101010101010101a59b01010101010 1010101010101010101010101a9030101010101010101010101010101010101010000080014 010a0e00170c0101010101010101010200010d1201010515100101010101010101010100000 10a0e0901110304010101010101010101010000010107181908090101010101010101010101 00000101010708170c01010101010101010101010000010101010d000901010101010101010 10101a6030101010515160e090101010513000000090100000101011114010a0e0901010111
- 21. 1201020901000001010a0e1201010513090101011112010101000001010d0000090a0e000f10 01010111090101000001010101010101010101010101010a0b0c01000001010101010101010 101010506040708090126000101010101010101010101010200000304010900010101010101 01010101010101010101010101014c000000640000000000000000000000110000001200000 0000000000000000012000000130000002900aa0000000000000000000000803f0000000000 0000000000803f0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 000220000000c000000ffffffff460000001c00000010000000454d462b024000000c000000000 000000e000000140000000000000010000000140000000400000003010800050000000b0200 000000050000000c0213001200030000001e000400000007010400040000000701040013010 000410b2000cc00130012000000000013001200000000002800000012000000130000000100 0800000000000000000000000000000000001a0000000000000000000000ffffff0066b6ff0090 3a0000ffffdb0090dbff00903a3a00b6ffff0000006600ffb66600dbffff00663a9000ffffb6000066 b600003a90003a000000ffdb90003a90db00db903a0000003a00b66600003a003a00dbdb9000 660000003a006600b6db90000101010101010101010101010101010101016bb901010101010 10101010101010101010101010000010101010101010101010101010101010101a59b010101 010101010101010101010101010101a90301010101010101010101010101010101010100000 80014010a0e00170c0101010101010101010200010d12010105151001010101010101010101 0000010a0e09011103040101010101010101010100000101071819080901010101010101010 1010100000101010708170c01010101010101010101010000010101010d0009010101010101 0101010101a6030101010515160e090101010513000000090100000101011114010a0e09010 101111201020901000001010a0e1201010513090101011112010101000001010d0000090a0e 000f1001010111090101000001010101010101010101010101010a0b0c01000001010101010 101010101010506040708090126000101010101010101010101010200000304010900010101 01010101010101010101010101010101010c00000040092900aa00000000000000130012000 0000000040000002701ffff030000000000 760 = 5a + 10 (-0,71) y 2006 = 153.43 + 10 (3) – 0.71 760 = 5a – 7.1 = 177.04 760-7.1= 5a a = 153. 43 b= 0100090000036c06000000003004000000003004000026060f005608574d464301000000000 0010072af0000000001000000340800000000000034080000010000006c0000000000000000 000000190000001d0000000000000000000000940300002204000020454d460000010034080 0000c000000010000000000000000000000000000005605000000030000e20100000f010000 000000000000000000000000665a070055220400460000002c00000020000000454d462b014 001001c000000100000000210c0db010000006000000060000000460000008c020000800200 00454d462b224004000c000000000000001e4009000c00000000000000244001000c0000000 21
- 24. 1010101ffff0101010a0f0101011b200c1c07051d1c07010101010101010101ffff01010101020 d01010101151a0701021001010101010101010101ffff0101010108090401010101080c18190 401010101010101010101ffff01010101080c10010101010101020d010101010101010101010 1ffff010101010213120101010101051114100101051d000010010101ffff0101010a030401010 1010101020d010e1001010a131f1e010101ffff01010506070101080904010a00030b0c000d01 01051e01010101ffff0101020000000000030401010101010101010a0f01020d010101ffff0101 010101010101010101010101010101010a00001c07010101ffff010101010101010101010101 0101010101010101010101010101ffff01010101010101010101010101010101010101010101 01010101ffff0101010101010101010101010101010101010101010101010101ffff000000000 000000000000000000000000000000000000000000000ff0101010101010101010101010101 010101010101010101010101ffff010101010101010101010101010101010101010101010101 0101ffff0200000000000304010101010101010101010101010101010101ffff1516120101080 904010101010101010101010101010101010101ffff010a0f0101011b0701080c1c07051d1c07 011517001001010101ffff0101020d010101010101151a070102100101010a131201010101ffff 0101080904010101010101080c181904010101151a0701010101ffff0101080c100101010101 010101020d0101010115170304010101ffff010102131201010101010101051114100101010a 0f1516120101ffff010a03040101010101010101020d010e1001080c0d0105111201ffff050607 01010809040101010a00030b0c000d0e000f010e000f01ffff020000000000030401010101010 1010101010101010101010101ffff01010101010101010101010101010101010101010101010 10101ffff0101010101010101010101010101010101010101010101010101ffff0c00000040092 = = 10 900aa000000000000001e001a0000000000040000002701ffff030000000000 Hasil perhitungan ramalan penjualan menurut metode trend garis lurus dan garis lengkung tersebut di atas kemudian dibandingkan dengan penjualan nyata sebagai berikut: Penjualan Tahun Ramalan Penjualan Nyata Trend Garis Lurus Trend Garis Lengkung 2001 130 132 130.56 2002 145 142 142.71 2003 150 152 153.42 2004 165 162 162.71
- 25. 2005 170 172 170.71 Dari tabel penjualan nyata dan ramalan penjualan, bila metode trend garis lurus dibandingkan dengan metode trend garis lengkung tampak ramalan penjualan metode garis lengkung lebih mendekati penjualan nyata. Karena itu metode trend garis lengkung lebih tepat digunakan untuk membuat ramalan penjualan tahun 2006. tetapi karena ramalan penjualan metode garis lengkung tidak persis sama dengan penjualan nyata maka sebaiknya untuk membentuk metode mana yang paling baik, digunakan standar kesalahan peramalan (SKP) dengan rumus: X = Penjualan nyata Y = Ramalan penjualan n = banyaknya data yang paling sesuai Trend Garis Lurus Tahun X Y (X-Y) (X-Y)2 2001 130 132 -2 4 2002 145 142 3 9 2003 150 152 -2 2 2004 165 162 3 9 2005 170 172 -2 4 Jumlah 28 SKP = 2.36 Trend Garis Lengkung Tahun X Y (X-Y) (X-Y)2 2001 130 130.56 - 0.56 0.312 2002 145 142.71 2.29 5.244 2003 150 153.42 - 3.42 11.70 2004 165 162.71 2.29 5.244 2005 170 170.71 - 0.71 0.504 Jumlah 23 SKP = 2.15 25
- 26. Karena SKP trend garis lengkung sebesar 2.15 lebih kecil daripada SKP trend garis lurus sebesar 2.36 maka metode trend garis lengkung lebih sesuai untuk ramalan penjualan tahun 2006.