ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN DAIHATSU PT. ASTRA INTERNATIONAL Tbk – DAIHATSU CABANG BOGOR DALAM RANGKA PERENCANAAN KEUANGAN
Oleh IRNA DEWI YANI H24051957
DEPARTEMEN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2009 ABSTRAK
Irna Dewi Yani. H24051957. Analisis Peramalan Penjualan Daihatsu PT. Astra International Tbk – Daihatsu Cabang Bogor dalam Rangka Perencanaan Keuangan. Di bawah bimbingan Widigdo Sukarman. PT. Astra International Tbk – Daihatsu Sales Operation sebagai retailer dan distributor kendaraan Daihatsu yang terdepan harus melakukan peramalan masa yang akan datang untuk mengetahui berapa besar total penjualan Daihatsu. Peramalan merupakan alat bantu yang penting dalam membuat perencanaan karena perencanaan yang baik harus didasarkan atas suatu ramalan yang baik pula. Tujuan dari suatu peramalan adalah memberikan informasi dasar yang diperlukan untuk perencanaan. Penelitian ini bertujuan (1) Mengidentifikasi pola penjualan Daihatsu PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor, (2) Menganalisis ramalan penjualan Daihatsu PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor untuk satu tahun ke depan (2009) dan (3) Mendapatkan perencanaan keuangan berdasarkan hasil peramalan penjualan sebagai acuan yang dapat digunakan pada PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan sekunder. Data primer diperoleh dari pengamatan di lapangan serta wawancara langsung dengan pihak manajemen sebagai narasumber. Sedangkan data sekunder diperoleh dari laporan internal perusahaan (data penjualan Daihatsu dari tahun 2004 hingga tahun 2008), baik itu berupa laporan bulanan dan tahunan manajemen perusahaan serta data pelengkap yang dikumpulkan dari literatur-literatur, studi pustaka, internet dan tulisan yang berkaitan dengan penjualan Daihatsu. Analisis data yang digunakan adalah analisis time series dengan metode Moving Average, Single Exponential Smoothing dan ARIMA menggunakan bantuan komputer yaitu Microsoft Excel dan software Minitab 15. Setelah memplotkan seluruh data penjualan secara grafis didapatkan bahwa pola penjualan Daihatsu dari bulan Februari 2004 sampai bulan Desember 2008 menunjukkan fluktuasi yang tidak beraturan, sehingga data tersebut tidak stasioner. Dari hasil peramalan didapatkan bahwa penjualan Xenia 1000cc dapat mencapai jumlah 257 unit pada tahun 2009. Peramalan untuk penjualan Xenia 1300cc dapat mencapai jumlah 149 unit pada tahun 2009. Peramalan untuk penjualan GranMax Pick Up 1300cc dapat mencapai jumlah 3 sampai 4 unit setiap bulannya (dengan selang peramalan sebesar 2,91257 sampai dengan 9,91257). Peramalan untuk penjualan GranMax Minibus 1300cc dapat mencapai jumlah 4 unit setiap bulannya (dengan selang peramalan sebesar -4,46801 sampai dengan 12,4680). Peramalan untuk penjualan GranMax Pick Up 1500cc dapat mencapai jumlah 3 unit setiap bulannya (dengan selang peramalan sebesar -1,44528 sampai dengan 8,22726). Peramalan untuk penjualan GranMax Minibus 1500cc dapat mencapai jumlah 4 unit setiap bulannya (dengan selang peramalan sebesar -4,44909 sampai dengan 12,4491). Peramalan untuk penjualan Terios dapat mencapai jumlah 16 unit setiap bulannya (dengan selang peramalan sebesar 5,28712 sampai dengan 27,5882). Sedangkan hasil peramalan didapatkan bahwa tidak terjadi penjualan pada Sirion untuk setiap bulannya (dengan selang peramalan -3,40303 sampai dengan 4,07629). Daihatsu Bogor menargetkan penjualan Luxio rata-rata 18 unit tiap bulan dari bulan Maret sampai dengan Desember 2009. Untuk perencanaan laba-rugi PT. Astra International Tbk Daihatsu Cabang Bogor tahun 2009 diproyeksikan laba bersih sebesar Rp 7.475.487.394,12 dan perencanaan kebutuhan keuangan PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor tahun 2009 diproyeksikan total aktiva dan passiva masing-masing sebesar Rp 65.671.992.037,82.
ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN DAIHATSU PT. ASTRA INTERNATIONAL Tbk – DAIHATSU CABANG BOGOR DALAM RANGKA PERENCANAAN KEUANGAN
SKRIPSI Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar SARJANA EKONOMI pada Departemen Manajemen Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor
Oleh IRNA DEWI YANI H24051957
DEPARTEMEN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2009
INSTITUT PERTANIAN BOGOR FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN DEPARTEMEN MANAJEMEN
ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN DAIHATSU PT. ASTRA INTERNASIONAL Tbk – DAIHATSU CABANG BOGOR DALAM RANGKA PERENCANAAN KEUANGAN
SKRIPSI Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar SARJANA EKONOMI pada Departemen Manajemen Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor
Oleh IRNA DEWI YANI H24051957
Menyetujui,
Agustus 2009
Dr. Widigdo Sukarman, MBA, MPA Dosen Pembimbing
Mengetahui,
Dr. Ir. Jono M. Munandar, M.Sc Ketua Departemen
Tanggal Lulus:
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Jakarta pada tanggal 24 Mei 1987. Penulis merupakan anak tunggal dari pasangan Irsan dan Nana. Penulis menyelesaikan pendidikan di TK Bintang Kecil Jakarta pada tahun 1993, lalu melanjutkan ke Sekolah Dasar Negeri 09 Pagi Jakarta. Pada tahun 1999, penulis melanjutkan pendidikan di Sekolah Lanjutan Tingkat Pertama Negeri 74 Jakarta dan melanjutkan pendidikan di Sekolah Menengah Umum Negeri 21 Jakarta dan masuk dalam program IPA pada Tahun 2002. Pada tahun 2005, penulis diterima di Institut Pertanian Bogor melalui jalur Undangan Seleksi Masuk Institut Pertanian Bogor (USMI) di Departemen Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Manajemen. Selama mengikuti perkuliahan, penulis menjadi anggota KOPMA IPB dan sebagai staff PPSDM pada MMC Rohis Manajemen 42 periode 2006/2007. Penulis juga aktif di berbagai kegiatan yang diadakan yaitu sebagai panitia pada acara Open House IPB 43 tahun 2006, panitia Femily day Dies natalies Fakultas Ekonomi dan Manajemen tahun 2007, panitia seminar Trademark Departemen Manajemen tahun 2007, panitia Masa Perkenalan Fakultas dan Masa Perkenalan Departemen tahun 2007.
KATA PENGANTAR
Assalamualaikum Wr. Wb. Alhamdulillah, puji syukur penulis panjatkan kehadirat ALLAH SWT karena atas rahmat dan karunia-Nya penyusunan skripsi ini dapat berjalan dengan lancar. Salawat serta salam tak lupa penulis panjatkan kepada Nabi Muhammad SAW. Skripsi ini disusun sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor. Pengaruh krisis ekonomi global memberikan dampak yang sangat besar terhadap industri otomotif di Indonesia. Untuk mengantisipasi berbagai perubahan yang terjadi, maka perusahaan harus melakukan peramalan masa yang akan datang untuk mengetahui berapa besar total penjualan. Skripsi ini berjudul “Analisis Peramalan Penjualan Daihatsu PT. Astra International Tbk – Daihatsu Cabang Bogor dalam Rangka Perencanaan Keuangan”. Dalam penyusunan skripsi ini penulis banyak dibantu oleh berbagai pihak baik secara moril maupun materiil. Oleh karena itu, penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada: 1.
Bapak Dr. Widigdo Sukarman, MBA, MPA sebagai dosen pembimbing yang telah banyak meluangkan waktunya untuk memberikan bimbingan, saran, motivasi dan pengarahan kepada penulis.
2.
Bapak Dr. Ir. Jono M. Munandar, M.Sc selaku dosen penguji yang telah meluangkan waktunya bersedia menguji penulis, memberikan saran dan masukannya untuk skripsi ini.
3.
Ibu Farida Ratna Dewi SE, MM selaku dosen penguji yang telah meluangkan waktunya bersedia menguji penulis, memberikan saran dan masukannya untuk skripsi ini.
4.
Ibu Dra. Siti Rahmawati, M.Pd sebagai moderator dalam seminar hasil penelitian penulis.
5.
Bapak Ir. Abdul Basith, MS sebagai pembimbing akademik yang telah memberikan motivasi dan semangat dalam menjalani hidup ini kepada penulis.
6.
Seluruh staf pengajar dan karyawan/karyawati di Departemen Manajemen Fakultas Ekonomi dan Manajemen IPB yang telah banyak membantu penulis dalam penyusunan skripsi.
7.
Ayah, mama dan kakakku atas doa, semangat, dukungan dan limpahan kasih sayang.
8.
Yang terkasih abang (Abdul Syukur) atas waktu, bantuan, masukan/saran, doa, semangat dan kasih sayang yang tulus dan kesabarannya hingga saat ini.
9.
Pak Sabdo, Pak Ali, Pak Hendry dan Pak Dodi serta semua karyawan Daihatsu Bogor yang telah banyak membantu dalam pemberian informasi dalam skripsi ini.
10.
Ira (bule), teman seperjuangan satu bimbingan atas bantuannya mencari tempat penelitian, kebersamaan, semangat, masukan/saran, dan dukungan.
11.
Ira, Silvi, Dika, Porwati, Izul, Tya, Tidar, Galih, Iqbal, Ayu, Dedeh, Linda, Wulan S, Vb, Fury, Neila dan all Management 42 yang telah manjadi teman sangat baik untuk penulis, tempat berbagi cerita, canda dan tawa selama di IPB, bagian dari pengalaman hidup yang sangat indah. Terima kasih untuk semua kenangan bersama kalian.
12.
Lisma, Muning dan Cicin teman sekamar asrama 199 dan teman-teman B06 sewaktu di TPB.
13.
Kakak angkatku Mas Ami (fb) yang telah memberikan saran dan masukan. Semoga ALLAH SWT membalas budi baik Anda semua. Amin. Penulis sadar masih banyak kekurangan dalam mencapai kesempurnaan
pada penulisan skripsi ini, namun penulis berharap penelitian ini dapat menjadi sesuatu yang bermanfaat, baik bagi penulis khususnya maupun bagi siapapun yang membaca skripsi ini. Amin. Wassalamu’alaikum Wr. Wb.
Bogor, Agustus 2009
Penulis
DAFTAR ISI
Halaman ABSTRAK RIWAYAT HIDUP ........................................................................................... iii KATA PENGANTAR ....................................................................................... iv DAFTAR ISI ...................................................................................................... vi DAFTAR TABEL ............................................................................................. viii DAFTAR GAMBAR ......................................................................................... ix DAFTAR LAMPIRAN ..................................................................................... x I.
PENDAHULUAN ....................................................................................... 1 1.1. Latar Belakang ....................................................................................... 1 1.2. Perumusan Masalah ............................................................................... 3 1.3. Tujuan Penelitian ................................................................................... 4 1.4. Manfaat Penelitian ................................................................................. 4 1.5. Batasan Penelitian .................................................................................. 4
II. TINJAUAN PUSTAKA .............................................................................. 6 2.1. Ramalan.................................................................................................. 6 2.2. Peramalan Penjualan .............................................................................. 7 2.3. Peramalan Keuangan .............................................................................. 7 2.4. Efisiensi .................................................................................................. 8 2.5. Strategi di Bidang Keuangan ................................................................. 8 2.6. Perencanaan............................................................................................ 12 2.6.1. Anggaran ...................................................................................... 12 2.6.2. Anggaran Pendapatan................................................................... 14 2.6.3. Laporan Laba-Rugi ...................................................................... 14 2.6.4. Neraca .......................................................................................... 15 2.7. Penelitian Terdahulu .............................................................................. 15 III. METODE PENELITIAN .......................................................................... 18 3.1. Kerangka Pemikiran ............................................................................... 18 3.2. Lokasi dan Waktu Penelitian ................................................................. 20 3.3. Metode Penelitian................................................................................... 20 3.3.1. Metode Pengumpulan Data .......................................................... 20 3.3.2. Pengolahan dan Analisis Data ...................................................... 20 3.4. Metode yang Digunakan ........................................................................ 29 IV. HASIL DAN PEMBAHASAN ................................................................... 30 4.1. Gambaran Umum Perusahaan ................................................................ 30 4.1.1. Sejarah PT. Astra International Tbk - Daihatsu ........................... 30 4.1.2. Nilai-nilai, Tujuan, Visi, Misi dan Logo PT. Astra International
4.2. 4.3. 4.4. 4.5.
4.6.
Tbk - Daihatsu .............................................................................. 31 4.1.3. Produk dan Layanan Unggulan PT. Astra International Tbk – Daihatsu ....................................................................................... 32 4.1.4. Teknologi, Perangkat, dan Fasilitas PT. Astra International Tbk – Daihatsu ....................................................................................... 33 4.1.5. Struktur Organisasi PT. Astra International Tbk – Daihatsu Cabang Bogor .............................................................................. 36 Konsep Manajemen Keuangan PT. Astra International Tbk – Daihatsu Cabang Bogor ........................................................................................ 37 Analisis Hasil Peramalan Penjualan Daihatsu ....................................... 40 Intepretasi Hasil Peramalan Penjualan Produk Daihatsu berdasarkan Metode Peramalan Time Series ............................................................. 51 Perencanaan Keuangan PT. Astra International Tbk – Daihatsu Cabang Bogor ..................................................................................................... 53 4.5.1. Anggaran Pendapatan .................................................................. 53 4.5.2. Laba-Rugi PT. Astra International Tbk – Daihatsu Cabang Bogor .......................................................................................... 54 4.5.3. Neraca PT. Astra International Tbk – Daihatsu Cabang Bogor ........................................................................................... 57 4.5.4. Peramalan Keuangan dengan Metode Persentase Penjualan ....... 59 Implikasi Manajerial .............................................................................. 61
KESIMPULAN DAN SARAN ......................................................................... 63 1. Kesimpulan ................................................................................................... 63 2. Saran ...................................................................................................... 64 DAFTAR PUSTAKA ........................................................................................ 66 LAMPIRAN ...................................................................................................... 68
DAFTAR TABEL
No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
Halaman Penjualan mobil Januari sampai Maret 2008 .................................... 1 Fasilitas PT. Astra International Tbk – Daihatsu .............................. 35 Data penjualan per produk Daihatsu 2004-2008............................... 40 Data penjualan Daihatsu ................................................................... 41 Metode dan Nilai MAPE ................................................................... 46 Hasil peramalan penjualan Xenia 1000cc tahun 2009 ...................... 47 Hasil peramalan penjualan Xenia 1300cc tahun 2009 ...................... 48 Anggaran pendapatan untuk tahun yang berakhir 31 Desember 2009 ................................................................................................... 53 Persentase PT. Astra International Tbk – Daihatsu Bogor 2008 ...... 54 Laporan laba-rugi PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor tahun 2008 berdasarkan persentase penjualan unit ................ 55 Proyeksi laba-rugi PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor tahun 2009 berdasarkan persentase penjualan unit .... 56 Persentase PT. Astra International Tbk – Daihatsu Bogor 2008 ...... 57 Neraca PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor tahun 2008 berdasarkan persentase penjualan unit .......................... 58 Metode persentase penjualan untuk meramalkan kebutuhan dana di masa yang akan datang ......................................................... 60
DAFTAR GAMBAR
No 1 2 3 4 5 6 7 8
Halaman
Skema konsep manajemen keuangan (Umar, 2008) ......................... 9 Skema kerangka pemikiran ............................................................... 19 Logo PT. Astra International Tbk ..................................................... 31 Logo Daihatsu ................................................................................... 32 Produk-produk Daihatsu ................................................................... 32 Mesin dengan Catalytic Converter .................................................... 35 Pengelolaan limbah air ...................................................................... 35 Struktur organisasi PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor ................................................................................................. 36 9 Proses penyusunan anggaran PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor ..................................................................... 38 10 Persentase total penjualan Daihatsu tahun 2008 ............................... 42 11 Plot data penjualan Daihatsu ............................................................. 44
DAFTAR LAMPIRAN
No 1 2
Halaman
Pertanyaan wawancara ...................................................................... 68 Struktur organisasi PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor .................................................................................... 69 3 Plot autokorelasi dari penjualan Daihatsu ......................................... 70 4 Hasil output komputer untuk peramalan penjualan produk-produk Daihatsu ............................................................................................ 72 5 Total penjualan PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor tahun 2008 ............................................................................. 84 6 Proses pembuatan asumsi laba-rugi PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor yang berasal dari laba-rugi konsolidasi PT. Astra International Tbk............................................................... 85 7 Asumsi laba-rugi PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor berdasarkan persentase penjualan unit tahun 2008 ................ 86 8 Proses pembuatan asumsi neraca PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor yang berasal dari neraca konsolidasi PT. Astra International Tbk ..................................................................... 87 9 Asumsi neraca PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor berdasarkan persentase penjualan unit tahun 2008 ................ 88 10 Daftar harga produk-produk Daihatsu cabang Bogor ....................... 89 11 Investor Update Astra International .................................................. 92
I.
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang Transportasi merupakan sektor paling vital dalam era reformasi dan teknologi seperti sekarang ini. Dengan pentingnya peranan transportasi dalam kehidupan, transportasi akan menjadi hal yang harus dikembangkan dan diperhatikan untuk kelangsungan pembangunan baik secara nasional maupun secara global. Perkembangan industri otomotif saat ini mengalami peningkatan yang cukup pesat seiring dengan tumbuhnya perekonomian dunia. Permintaan akan kendaraan bermotor meningkat seiring dengan pertumbuhan ekonomi negara berkembang contohnya Indonesia. Hal ini terbukti dengan terjadinya peningkatan penjualan kendaraan bermotor yang terus terjadi dari tahun ke tahun. Angka penjualan mobil secara nasional dalam tiga bulan pertama tahun 2008 jauh di atas angka penjualan mobil secara nasional dalam periode yang sama pada tahun 2007. Pada Januari sampai dengan Maret 2008 terjual 134.035 unit mobil, atau naik sebesar 58,94 persen dari jumlah penjualan pada periode yang sama tahun 2007, yang hanya 84.329 unit. Berikut ini adalah lima merek teratas penjualan mobil dalam Januari sampai Maret 2008 dapat dilihat pada Tabel 1. Tabel 1. Penjualan mobil Januari sampai Maret 2008 NO
MEREK
PENJUALAN (Unit)
1.
Toyota
45.979
2.
Mitsubishi
19.842
3.
Suzuki
18.787
4.
Daihatsu
15.067
5.
Honda
11.875
(Sumber: Kompas Online, 18 April 2008) Terkait kenaikan harga minyak dunia yang berdampak pada kenaikan harga barang, volume penjualan mobil tahun ini tidak terpengaruh. Kenaikan harga minyak, dinilai hanya bersifat sementara, imbas masalah geopolitik. Penjualan mobil periode Juli 2008 mencapai angka tertinggi dibandingkan
2
bulan-bulan sebelumnya. Kepastian tersebut berdasarkan data yang diperoleh dari beberapa ATPM (Agen Tunggal Pemegang Merek) dan GAIKINDO (Gabungan Asosiasi Industri Kendaraan Bermotor Indonesia). Krisis ekonomi global sangat mempengaruhi bisnis otomotif di Indonesia. Setelah melaju pesat sampai Juli 2008, penjualan mobil di Indonesia mulai memasuki tahapan khusus sejak Agustus 2008 dengan keadaan yang tidak menentu dan sulit diperhitungkan. Menjelang akhir Oktober 2008 nilai rupiah melemah, untuk membeli mobil terutama impor harus menggunakan dolar. Bagi kendaraan yang sudah dirakit dan sebagian komponen masih diimpor, juga terkena imbasnya. Pasar mobil di Indonesia cenderung fluktuatif, sehingga sulit untuk diramalkan terkait kenaikan harga minyak mentah dunia yang disusul kenaikan harga bahan bakar minyak (BBM) bersubsidi dan inflasi serta BI rate yang naik. PT. Astra International Tbk – Daihatsu Sales Operation (AI-DSO) sebagai salah satu divisi penjualan otomotif memulai bisnisnya pertama kali pada tahun 1973 dibawah PT. Astra International Incorporated – Motor Vehicle Division. Untuk mejadi retailer dan distributor kendaraan Daihatsu yang terdepan dengan pertumbuhan yang berkesinambungan, AI-DSO dituntut untuk selalu memberikan performa ekstra dari seluruh jajaran dari manajemen hingga ke tingkat garda depan yang berhubungan langsung dengan konsumen. Peningkatan penjualan yang terus terjadi dari tahun ke tahun menuntut AI-DSO untuk membangun jaringan dealer dan workshop yang memadai demi menjaga kepuasan pelanggan. AI-DSO sampai dengan saat ini telah memiliki 82 kantor cabang dan 75 dealer di seluruh Indonesia yang didukung oleh tenaga professional yang bermotivasi tinggi. PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor sebagai cabang distributor tunggal professional yang kegiatan utamanya adalah menjual produk dengan merek Daihatsu hanya menerima tugas dari pusat dalam melakasanakan kegiatannya. Perusahaan tidak melakukan peramalan dalam menentukan target dan tujuan yang akan dicapai untuk masa yang akan datang.
3
1.2. Perumusan Masalah Perkembangan zaman yang terjadi saat ini mengakibatkan semakin banyak terjadi perubahan dalam berbagai aspek kehidupan manusia. Pengaruh krisis ekonomi global memberikan dampak yang sangat besar terhadap industri
otomotif di Indonesia. Kenaikan harga minyak mentah
dunia yang disusul kenaikan harga bahan bakar minyak (BBM) bersubsidi dan inflasi serta BI rate yang naik. Faktor-faktor tersebut merupakan penyebab keadaan yang tidak menentu dan sulit diperhitungkan untuk pertumbuhan penjualan mobil di Indonesia. Untuk mengantisipasi berbagai perubahan yang terjadi, maka PT. Astra International Tbk – Daihatsu Sales Operation sebagai retailer dan distributor kendaraan Daihatsu yang terdepan harus melakukan peramalan masa yang akan datang untuk mengetahui berapa besar total penjualan Daihatsu. Peramalan merupakan alat bantu yang penting dalam membuat perencanaan karena perencanaan yang baik harus didasarkan atas suatu ramalan yang baik pula. Tujuan dari suatu peramalan adalah memberikan informasi dasar yang diperlukan untuk perencanaan. Sementara itu, hasil dari peramalan penjualan akan digunakan sebagai dasar dari perencanaan keuangan perusahaan. Dalam proses perencanaan ini akan lebih baik bila perusahaan memiliki sebuah target penjualan yang dilandaskan pada perhitungan peramalan penjualan produk secara kuantitatif dan kualitatif yang tepat. Dengan analisis peramalan, perusahaan akan mampu dengan jelas menentukan target dan perencanaan keuangan untuk masa yang akan datang. Perencanaan itu sendiri merupakan
tindakan
pemilihan fakta dan usaha menghubungkannya serta pembuatan dan penggunaan asumsi-asumsi mengenai waktu yang akan datang, dalam hal menggambarkan serta memformulasikan aktifitas-aktifitas yang diusulkan yang dianggap perlu untuk mencapai hasil yang diinginkan. Perencanaan itu sendiri
dilakukan
karena
keterbatasan
sumberdaya
dan
untuk
mengoptimalkan penggunaan sumberdaya, sehingga diharapkan penggunaan sumberdaya yang akan datang dapat digunakan secara efektif dan efisien oleh perusahaan.
4
Berdasarkan uraian tersebut, maka permasalahan yang diangkat dalam penelitian ini ialah: 1.
Bagaimana pola penjualan Daihatsu PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor?
2.
Bagaimana ramalan penjualan Daihatsu PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor untuk satu tahun ke depan (2009)?
3.
Bagaimana perencanaan keuangan berdasarkan hasil peramalan penjualan sebagai acuan yang dapat digunakan pada PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor?
1.3. Tujuan Penelitian Tujuan diadakannya penelitian ini, antara lain: 1.
Mengidentifikasi pola penjualan Daihatsu PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor
2.
Menganalisis ramalan penjualan Daihatsu PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor untuk satu tahun ke depan (2009)
3.
Mendapatkan perencanaan keuangan berdasarkan hasil peramalan penjualan sebagai acuan yang dapat digunakan pada PT. International Tbk – Daihatsu cabang Bogor.
1.4. Manfaat Penelitian Manfaat dari penelitian ini, antara lain: 1.
Sebagai masukan bagi pihak-pihak yang terlibat dalam kegiatan perencanaan keuangan di PT. Astra International Tbk – Daihatsu Bogor.
2.
Sebagai bahan informasi dan bahan referensi bagi pihak-pihak yang memerlukan.
1.5. Batasan Penelitian Penelitian
ini
hanya
difokuskan
pada
perencanaan
anggaran
pendapatan yang didapat dari hasil analisis peramalan. Karena keterbatasan data yang diberikan oleh pihak perusahaan, maka penulis menggunakan persentase dari laporan keuangan perusahaan konsolidasi tahun terdahulu sebagai
asumsi
untuk
mendapatkan laporan keuangan PT. Astra
5
International Tbk – Daihatsu cabang Bogor. Penulis merekomendasikan hasil penelitian tersebut kepada perusahaan sebagai acuan perencanaan keuangan untuk tahun yang akan datang.
6
II.
TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Ramalan Menurut Supranto (2000), ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu kejadian atau peristiwa di waktu yang akan datang. Data ramalan seyogianya dipergunakan sebagai “ancarancar”, bukan merupakan suatu angka/ bilangan yang harus dipergunakan begitu saja. Ramalan bisa bersifat kualitatif, artinya tidak berbentuk angka dan bisa bersifat kuantitatif, artinya berbentuk angka, dinyatakan dalam bilangan. Ramalan kuantitatif dibagi menjadi dua, yaitu: ramalan tunggal (point forecast) dan ramalan selang (interval forecast). Ramalan tunggal terdiri dari satu nilai saja sedangkan ramalan selang adalah ramalan berupa suatu selang yang dibatasi oleh nilai batas bawah (ramalan rendah) dan batas atas (ramalan tinggi). Ramalan ada yang jangka panjang (long term forecast) meliputi kurang lebih 25 tahun mendatang, jangka menengah (medium term forecast) untuk kurang lebih 5 tahun mendatang. Peramalan dapat dikelompokkan menjadi peramalan yang bersifat kualitatif dan kuantitatif. Pada teknik peramalan kualitatif murni seorang peramal tidak membutuhkan manipulasi data sama sekali. Hanya judgement dari peramal tersebut yang digunakan. Pada sisi lain, teknik kuantitatif murni sama sekali tidak memerlukan input judgement (Arsyad, 1994). Metode peramalan kuantitatif akan menghasilkan data kuantitatif yang lebih konkret dibandingkan data kualitatif. Metode peramalan kuantitatif adalah sebagai berikut: 1.
Metode pertimbangan Metode gabungan pendapat dan metode survey. Metode ini didasarkan atas pertimbangan seseorang yang ahli dalam bidangnya, gabungan pendapat beberapa orang yang menguasai bidangnya suatu survey dengan jalan menanyakan langsung kepada para responden (calon pembeli) mengenai maksudnya untuk membeli suatu barang di waktu yang akan datang, yaitu menanyakan rencana pembelian untuk
7
berbagai macam barang atau rencana menabung, investasi, kunjungan ke daerah tujuan wisata. 2.
Metode Regresi Metode ini menggunakan suatu fungsi yang mendekati data yang dikumpulkan.
3.
Metode kecenderungan (trend method) Metode ini juga menggunakan suatu fungsi, sama seperti metode regresi akan tetapi variabel X menunjukkan variabel waktu.
4.
Metode Input-Output Metode ini dapat dipergunakan untuk meramalkan output, nilai tambah, harga tenaga kerja, impor untuk setiap sektor, dengan syarat kalau permintaan akhir setiap sektor sudah diketahui.
5.
Metode Ekonometrika Metode ini menggunakan suatu model ekonomi yang terdiri dari beberapa persamaan yang menggambarkan hubungan timbal balik antara variabel-variabel ekonomi.
2.2. Peramalan Penjualan Menurut Keown, et al. (2004), unsur-unsur pokok dalam proses perencanaan perusahaan adalah meramalkan penjualan. Perhitungan ini biasanya dihasilkan dengan informasi dari berbagai sumber. Paling sedikit, perkiraan penjualan untuk tahun depan akan mencerminkan: 1.
Kecenderungan penjualan masa lalu yang diharapkan akan terulang lagi pada tahun berikutnya
2.
Pengaruh setiap peristiwa apapun yang mungkin secara material mempengaruhi kecenderungan itu.
2.3. Peramalan Keuangan Menurut Keown, et al. (2004), peramalan dalam manajemen keuangan digunakan untuk memperkirakan kebutuhan keuangan dimasa yang akan datang. Jika manajer keuangan tidak mencoba untuk mengantisipasi kebutuhan pembiayaan masa depan perusahaannya, maka krisis akan terjadi setiap kali penerimaan kas lebih kecil dari pengeluaran kas. Perencanaan
8
yang baik ditujukkan untuk mengantisipasi dan mempersiapkan perusahaan untuk menghadapi kondisi masa depan, dimana ketika perusahaan harus membutuhkan adanya pembiayaan tambahan, dan juga ketika perusahaan tidak
mampu
menghasilkan
pemasukan
kas.
Adanya
perencanaan
pertumbuhan berarti manajer keuangan mampu mengantisipasi kebutuhan pembiayaan perusahaan dan dengan adanya rencana keuangan yang baik, maka perusahaan akan mampu memenuhi kebutuhan tersebut. Adanya perencanaan lanjutan, berarti bahwa manajer keuangan dapat menyelidiki lebih banyak alternatif dan menghasilkan perencanaan keuangan yang baik dari waktu pembiayaan yang tersedia. Langkah-langkah dasar dalam memprediksi kebutuhan pembiayaan adalah sebagai berikut: 1.
Memproyeksikan pendapatan penjualan perusahaan dan semua biaya sepanjang periode perencanaan.
2.
Memperkirakan tingkat investasi pada aktiva lancar dan aktiva tetap yang diperlukan untuk mendukung penjualan yang diramalkan.
3.
Menentukan jumlah kebutuhan dana perusahaan sepanjang periode perencanaan.
2.4. Efisiensi Efisiensi merupakan bagian penting manajemen. Efisiensi merupakan hubungan antara masukan dan keluaran, bertujuan untuk meminimisasi biaya-biaya sumber. Efisiensi seringkali dirujuk sebagai “melakukan segala sesuatu secara tepat” artinya tidak memboroskan sumber-sumber (Robbins dan Coulter, 1999). 2.5. Strategi di Bidang Keuangan Menurut Umar (2008), manajemen keuangan merupakan bagian dari perusahaan yang fungsinya adalah mengorganisasikan perolehan dana, menggunakan dana, dan sekaligus mengendalikan dana tersebut dalam rangka memaksimalisasi nilai perusahaan. Dana dapat diperoleh dari berbagai sumber, yaitu dari sumber internal dan eksternal. Selanjutnya, dana yang didapat tersebut dikendalikan melalui manajemen kas, yang pada
9
tahapan selanjutnya dana tersebut akan diinvestasikan baik untuk investasi jangka panjang maupun jangka pendek untuk memperoleh laba. Secara skematik, konsep manajemen keuangan dapat dilihat melalui gambar berikut ini:
Investasi Modal Kerja
Sumber Dana
Manajemen Kas
Investasi Jangka Panjang Gambar 1. Skema konsep manajemen keuangan (Umar, 2008) Masing-masing bagian dari skema di atas penjelasannya adalah berikut ini: 1.
Sumber Dana Secara garis besar sumber dana dapat dibagi atas tiga golongan, yaitu: a. Sumber Internal, misalnya: laba, depresiasi, dan amortisasi. b. Sumber Eksternal, misalnya: 1) Pinjaman jangka pendek, seperti: kredit leveransir, kredit rekening koran. 2) Pinjaman jangka menengah, seperti: KMK permanen, KIK, dan leasing. 3) Pinjaman jangka panjang, seperti: kredit hipotek dan kredit obligasi. c. Modal Sendiri, misalnya: saham preferen dan dividen.
2.
Manajemen Kas Ada beberapa metode pengumpulan dan sekaligus pengeluaran dana
yang dapat
membantu manajemen
agar lebih mampu
meningkatkan efisiensi manajemen kas. Pada intinya metode-metode itu dimaksudkan agar perusahaan mampu: a. Mengurangi tenggang waktu antara saat penerimaan pembayaran oleh pelanggan dan oleh perusahaan.
10
b. Mengumpulkan piutang secepat mungkin. c. Membayar utang selambat mungkin. 3.
Investasi Modal Kerja Manajemen modal kerja berkepentingan terhadap keputusan investasi pada aktiva lancar dan utang lancar. Modal kerja diperlukan perusahaan untuk membiayai kegiatan operasional perusahaan. Perusahaan yang tidak mempunyai modal kerja yang cukup, tidak akan mampu membayar kewajiban jangka pendek tepat pada waktunya. Investasi modal kerja merupakan proses terus-menerus selama perusahaan beroperasi. Investasi modal kerja biasanya akan berputar kurang dari satu periode normal operasi perusahaan. Siklus operasi perusahaan terdiri atas tiga kegiatan pokok, yaitu: pengadaan bahan, proses produksi, dan distribusi (penjualan). Aliran kas pada kegiatan ini sering tidak sinkron. Sering pengeluaran kas dilakukan jauh hari sebelum penerimaan kas. Di samping itu pula, penjualan dan biaya yang harus dikeluarkan sering tidak pasti. Oleh karena itu, perusahaan perlu menjaga agar modal kerja tetap tersedia. Investasi untuk modal kerja seperti ini pada umumnya merupakan investasi jangka pendekmenengah. Dengan demikian besar kecil modal kerja tergantung dari beberapa faktor, seperti: a. Jenis produk yang dibuat. b. Siklus operasi perusahaan. c. Tingkat penjualan. d. Kebijakan persediaan. e. Kebijakan penjualan. f. Efisiensi manajemen aktiva lancar. Menurut Djinarto (2000), ada beberapa konsep mengenai pengertian modal kerja, yaitu konsep kuantitatif, konsep kualitatif, dan konsep fungsional. 1) Konsep Kuantitatif
11
Konsep ini berdasarkan kuantitas dana yang tertanam dalam unsurunsur aktiva lancar. Aktiva lancar ini merupakan aktiva yang sekali berputar kembali dalam bentuk semula, atau aktiva dimana dana yang tertanam didalamnya akan dapat bebas lagi dalam waktu yang pendek. Modal kerja dalam konsep ini adalah keseluruhan jumlah aktiva lancar. Sering disebut modal kerja bruto (gross working capital). 2) Konsep Kualitatif Konsep ini berdasarkan besarnya jumlah utang lancar. Sebagian dari aktiva lancar ini harus disediakan untuk memenuhi kewajiban finansial yang segera harus dilakukan, dimana bagian dari aktiva lancar ini tidak boleh digunakan untuk membiayai operasi perusahaan demi menjaga likuiditasnya. Modal kerja dalam konsep ini adalah sebagian dari aktiva lancar yang benar-benar dapat digunakan
untuk
membiayai
operasi
perusahaan
tanpa
mengganggu likuiditasnya, yaitu kelebihan aktiva lancar diatas utang lancar. 3) Konsep Fungsional Konsep ini menitikberatkan fungsi dari dana yang dimiliki dalam rangka menghasilkan pendapatan (laba) dari usaha pokok perusahaan. Pada dasarnya seluruh dana yang dimiliki perusahaan akan digunakan untuk menghasilkan laba sesuai dengan usaha pokok perusahaan. Tetapi tidak semua dana digunakan untuk memperoleh atau menghasilkan laba di masa yang akan datang. Dari aktiva tetap, yang menjadi bagian dari modal kerja tahun berjalan adalah sebesar penyusutannya. Pada aktiva lancar, yang termasuk komponen modal kerja adalah harga pokok barang yang dijual. 4.
Investasi Jangka Panjang Perusahaan memutuskan untuk menginvestasikan dananya saat ini dengan harapan mendapatkan keuntungan di masa yang akan datang.
12
Dalam kenyataannya, setiap medan investasi mempunyai tingkat keuntungan dan risiko kerugian yang berbeda-beda. Investasi jangka panjang yaitu investasi untuk aktiva tetap (capital budgeting). Jadi atau tidaknya seseorang melakukan investasi jangka panjang, paling tidak memerlukan informasi seperti berikut ini: a. Hasil kajian mengenai alternatif kesempatan untuk berinvestasi dalam investasi produk baru atau perluasan produk baru, investasi pergantian peralatan atau bangunan, dan eksplorasi sumber daya alam, dan investasi lainnya. b. Perkiraan aliran kas untuk initial cash flow yang merupakan komponen yang berhubungan dengan pengeluaran investasi mulai dari awal sampai akhir proyek, dan operational cash flow yang berkaitan dengan pengeluaran dan penerimaan selama operasi perusahaan. 2.6. Perencanaan Menurut Robbins dan Coulter (1999), perencanaan merupakan suatu proses yang melibatkan penentuan sasaran atau tujuan organisasi, menyusun strategi menyeluruh untuk mencapai sasaran yang ditetapkan, dan mengembangkan
hierarki
rencana
secara
menyeluruh
untuk
mengintegrasikan dan mengkoordinasikan kegiatan. Perencanaan memberi arah, mengurangi dampak perubahan, memperkecil pemborosan dan kelebihan, dan menentukan standar yang digunakan dalam pengendalian. 2.6.1.Anggaran Menurut Horngren, et al. (2005), anggaran adalah pernyataan kuantitatif suatu rencana kegiatan yang dibuat manajemen untuk suatu periode tertentu dan alat yang membantu mengkoordinasikan hal-hal yang perlu dilakukan guna mengimplementasikan rencana tersebut. Suatu anggaran dapat mencakup aspek keuangan dan non-keuangan dari sebuah rencana, dan dipergunakan sebagai sebuah cetak biru untuk diikuti perusahaan pada periode mendatang. Anggaran induk mengungkapkan rencana-rencana operasional dan keuangan yang dibuat manajemen untuk suatu periode tertentu (biasanya satu tahun)
13
dan terdiri dari sekumpulan anggaran laporan keuangan. Dinamakan anggaran induk karena merupakan rencana awal secara keseluruhan yang ingin dicapai perusahaan dalam periode tersebut. Anggaran induk merefleksikan dampak dari kebijakan operasional dan keuangan. Anggaran mempunyai fungsi yang pada dasarnya sebagai perencanaan (Adisaputro dan Asri, 2003) , yaitu: 1.
Mendasarkan kegiatan-kegiatan pada penyelidikan-penyelidikan studi dan penelitian-penelitian. Anggaran bermanfaat untuk membantu manajemen meneliti, mempelajari masalah-masalah yang berhubungan dengan kegiatan yang akan dilakukan. Dengan kata lain, sebelum merencanakan kegiatan, manajer mengadakan penelitian
dan
pengamatan-pengamatan
terlebih
dahulu.
Kebiasaan membuat rencana-rencana akan menguntungkan semua kegiatan. Terutama kegiatan-kegiatan yang berhubungan dengan kebutuhan finansial, tingkat persediaan, fasilitas-fasilitas produksi, pembelian, pengiklanan, penjualan, sales promotion, pengembangan produk, expansi dan lain-lain. 2.
Mengerahkan
seluruh
tenaga
dalam
perusahaan
dalam
menentukan arah atau kegiatan yang paling menguntungkan. Anggaran yang disusun untuk waktu panjang dan schedule yang teratur, akan sangat membantu dalam mengerahkan secara tepat tenaga-tenaga kepala bagian, salesman, kepala cabang dan semua tenaga operasional. 3.
Untuk membantu atau menunjang kebijaksanaan-kebijaksanaan perusahaan.
4.
Menentukan tujuan-tujuan perusahaan. Manajemen yang dapat menentukan tujuannya secara jelas dan logis adalah manajemen yang akan berhasil. Penentuan tujuan ini dibatasi oleh beberapa faktor. Anggaran dapat membantu manajemen dalam memilih mana tujuan yang dapat dilaksanakan dan mana yang tidak.
5.
Membantu menstabilkan kesempatan kerja yang tersedia. Seorang majikan yang baik tidak akan pernah mengabaikan atau
14
tidak mempedulikan kesejahteraan pegawainya. Perencanaan kebutuhan tenaga kerja yang baik akan mengakibatkan dapat dihindarkannya kelebihan dan kekurangan tenaga kerja. Tanpa rencana tentang kebutuhan tenaga kerja, mengakibatkan terpaksa diberhentikannya sebagian buruh yang berlebihan. Bila terusmenerus berlangsung hal ini akan mengakibatkan tidak stabilnya tingkat employment dan meningkatnya biaya pengelolaan tenaga kerja. 6.
Mengakibatkan pemakaian alat-alat fisik secara lebih efektif. Dengan
disusunnya
perencanaan
yang
terperinci,
dapat
dihindarkannya biaya-biaya yang timbul karena kapasitas yang berlebihan. Pemakaian alat-alat fisik yang efektif dan ekonomis akan membantu atau menyokong tujuan akhir perusahaan yaitu keuntungan yang maksimum. 2.6.2.Anggaran Pendapatan Anggaran pendapatan adalah anggaran yang digunakan untuk mengukur atau memprakirakan besarnya pendapatan dari penjualan atau operasi, dengan memperbanyakkan terhadap tingkat harga atau bunga, komisi dan provisi (bagi bank) dengan produk yang diperkirakan akan dijual. Anggaran pendapatan merupakan anggaran yang paling menentukan dan sulit untuk menetapkan anggaran keuntungan, mengingat jumlah penjualan sulit diperkirakan dan banyak terpengaruh oleh faktor-faktor yang kurang menentu. Prakiraan penjualan lazimnya hanya didasarkan atas prakiraan time series atau metode kausal dengan menghubungkan penjualan misalnya dengan faktor-faktor seperti tingkat bunga, tingkat pertumbuhan pendapatan nasional/ regional, tingkat inflasi, dan lain-lain (Sukristono, 1995). 2.6.3.Laporan Laba-Rugi Laporan laba-rugi melaporkan pendapatan dan beban selama periode waktu tertentu berdasarkan konsep penandingan (matching concept). Konsep ini diterapkan dengan menandingkan beban dengan pendapatan yang dihasilkan selama periode terjadinya beban tersebut.
15
Laporan laba–rugi juga melaporkan kelebihan pendapatan terhadap beban-beban yang terjadi. Kelebihan ini disebut laba bersih atau keuntungan bersih (net income atau net profit). Jika beban melebihi pendapatan, maka disebut rugi bersih (net loss). Dampak dari pendapatan yang dihasilkan dan beban yang terjadi selama sebulan perusahaan beroperasi ditunjukkan dalam persamaan sebagai kenaikan dan penurunan ekuitas pemilik (modal). Laba bersih untuk periode waktu tertentu mempunyai pengaruh yaitu menaikkan ekuitas pemilik (modal) dalam periode tersebut, dan sebaliknya, apabila terjadi rugi bersih akan menurunkan ekuitas pemilik (modal) dalam periode bersangkutan (Niswonger, et al. 1999). 2.6.4.Neraca Neraca adalah suatu daftar aktiva, kewajiban, dan ekuitas pemilik pada tanggal tertentu, biasanya pada akhir bulan atau akhir tahun. Seksi aktiva dalam neraca biasanya disusun berdasarkan urutan cepat lambatnya aktiva tersebut dikonversikan menjadi kas atau digunakan dalam operasi. Kas berada di urutan pertama, diikuti oleh piutang, perlengkapan, asuransi dibayar di muka, dan aktiva lainnya. Kemudian, disajikan aktiva yang sifatnya tetap, seperti tanah, bangunan, dan peralatan. Pada seksi kewajiban, utang usaha merupakan satu-satunya kewajiban. Jika terdapat satu atau lebih jenis kewajiban, maka setiap kewajiban harus disajikan (Niswonger, et al. 1999). 2.7. Penelitian Terdahulu Menurut Aldina (2008) tentang Analisis Peramalan Penjualan Matrix Blackberry PT. Indosat, Tbk Dalam Rangka Perencanaan Strategi Pemasaran, dimana dalam peramalan dengan menggunakan time series, pola penjualan Matrix Blackberry dari data yang telah diplot secara grafis adalah jenis trend yang terus meningkat dimasa mendatang. Metode dengan MAPE paling kecil adalah metode terbaik yang dipilih dalam menentukan berapa besar penjualan di tiap bulan, yaitu trend analysis. Trend analysis yang dicobakan pada data penjualan historis menghasilkan nilai penjualan pada
16
akhir bulan peramalan secara nationwide atau keseluruhan penjualan untuk kedelapan wilayah penjualan adalah sebesar 12.394 subscriber. Indosat dapat menargetkan penjualan Matrix Blackberry pada akhir tahun 2008 secara nationwide dua kali lipatnya sehingga perusahaan harus dapat mempertahankan keunggulan kompetitif dan strategi pemasaran yang telah dilakukan saat ini serta dapat merumuskan kebijakan dan strategi yang lebih tepat nantinya. Keunggulan ini mampu membuat diferensiasi layanan dalam program dan paket penjualan dari kartu Matrix sebagai nilai tambah kesatuan produk dan layanan Matrix Blackberry. Perencanaan strategi pemasaran yang dapat dilakukan adalah dalam STP perusahaan harus fokus pada primary market. Sedangkan untuk Marketing Mix (8P) yang dapat dilakukan adalah dengan menampilkan keunggulan brand dan diferensiasi dalam petunjuk visual, perbanyak pilihan fitur, penambahan Galeri, melakukan promosi dengan komunikasi 2 arah, memaksimalkan media online, mencetak excellent CS & AE, melakukan smart marketing act, dan menetapkan harga dengan cerdik. Menurut Nilawati (2008) tentang Analisis Peramalan Penjualan Emas dan Perak PT. Aneka Tambang, Tbk Unit Bisnis Pengolahan dan Pemurnian Logam Mulia Sebagai Acuan Dalam Perencanaan Strategi Pemasaran, dimana menggunakan metode time series dengan alat pengelola data Minitab 14. Data penjualan selama tahun 2001 sampai dengan 2007 berfluktuasi dan merupakan data stasioner. Metode dengan MAPE paling kecil adalah metode terbaik yang dipilih dalam menentukan berapa besar penjualan di tiap bulan, yaitu Moving Average dan ARIMA yang dicobakan pada data penjualan historis menghasilkan nilai peramalan penjualan ekspor domestik emas dan perak. Dari hasil peramalan didapatkan bahwa penjualan ekspor emas dapat mencapai jumlah 404,96 Kg setiap bulannya (dengan selang peramalan sebesar -231,741 sampai dengan 1.041,66). Peramalan penjualan domestik emas mencapai jumlah 117,919 Kg setiap bulannya (dengan selang peramalan sebesar -145,105 sampai dengan 380,943). Peramalan penjualan ekspor perak mencapai jumlah 12.289 Kg pada tahun 2008, 10.471,05 Kg pada tahun 2009, dan 10.220,88 Kg pada tahun 2010.
17
Peramalan untuk penjualan domestik perak dapat mencapai jumlah 12. 013,18 Kg pada tahun 2008, 13.667,64 Kg pada tahun 2009, dan 13.889 Kg pada tahun 2010. Berdasarkan peramalan yang dilakukan perencanaan strategi pemasaran meliputi memperluas segmen berdasarkan geografis, meningkatkan kerjasama dengan negara baru, memperkukuh posisi sebagai satu-satunya pabrik pemurnian logam mulia di Indonesia, serta memperluas negara tujuan ekspor dengan cara peningkatan positioning perusahaan di dunia. Selanjutnya adalah memperkaya desain produk, penetapan harga yang tepat, membuka kantor pemasaran di negara baru, dan meningkatkan promosi pada media internet.
18
III. METODE PENELITIAN
3.1. Kerangka Pemikiran Dalam dunia bisnis, hasil peramalan mampu memberikan gambaran tentang masa depan perusahaan yang memungkinkan manajemen membuat perencanaan, menciptakan peluang bisnis maupun mengatur pola investasi mereka. Ketepatan hasil peramalan akan meningkatkan peluang tercapainya investasi yang menguntungkan. Semakin tinggi akurasi yang dicapai peramalan, semakin meningkat pula peran peramalan dalam perusahaan karena hasil dari suatu peramalan dapat memberikan arah bagi perencanaan keuangan perusahaan. Hasil peramalan penjualan akan mempengaruhi arus kas perusahaan. Jika arus kas yang diperkirakan tidak dapat disesuaikan dengan perkiraan biaya, harus dicarikan dana pinjaman dari lembaga keuangan, tentunya dengan beban bunga serendah mungkin. Jadi perencanaan keuangan dibuat dengan menggunakan anggaran penjualan dan produksi. Manajemen keuangan merupakan bagian dari perusahaan yang fungsinya adalah mengorganisasikan perolehan dana, menggunakan dana, dan sekaligus mengendalikan dana tersebut dalam rangka memaksimalkan nilai perusahaan. Dana yang diperoleh dari berbagai sumber dikendalikan melalui manajemen kas, yang pada tahapan selanjutnya dana tersebut akan diinvestasikan baik untuk investasi jangka panjang maupun jangka pendek untuk memperoleh laba. Kerangka pemikiran yang mendasari penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2.
19
PT. Astra International Tbk – Daihatsu Cabang Bogor VISI & MISI
Strategi Perusahaan: Membidik segmen demografis yang tepat sesuai dengan spesifikasi produk
Strategi Keuangan: Efisiensi terhadap biaya-biaya dengan pendapatan yang diperoleh
Data Penjualan Historis
Plot Pola Data:
Trend Siklus Musiman Fluktuasi tak Beraturan
Peramalan Penjualan: Analisis Times Series
Hasil Analisis Times Series
Anggaran Pendapatan tahun 2009 Neraca
Laporan Laba-Rugi
Perencanaan Keuangan tahun 2009 Gambar 2. Skema kerangka pemikiran
20
3.2. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di PT. Astra Internasional Tbk – Daihatsu cabang Bogor. Perusahaan beralamat di Jl. Raya Pajajaran No. 22 Bogor 16153. Daihatsu Bogor dipilih untuk menjadi tempat penelitian karena perusahaan ini sebagai cabang distributor tunggal professional serta kesediaan perusahaan untuk diadakan penelitian. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Maret sampai dengan bulan Mei 2009. 3.3. Metode Penelitian 3.3.1.Metode Pengumpulan Data Informasi dan pengumpulan data yang dikumpulkan meliputi data primer dan sekunder serta jenis data yang bersifat kualitatif dan kuantitatif. Data primer diperoleh dari pengamatan di lapangan serta wawancara langsung dengan pihak manajemen sebagai narasumber. Sedangkan data sekunder diperoleh dari laporan internal perusahaan (data penjualan Daihatsu dari tahun 2004 hingga tahun 2008), baik itu berupa laporan bulanan dan tahunan manajemen perusahaan serta data pelengkap yang dikumpulkan dari literatur-literatur, studi pustaka, internet dan tulisan yang berkaitan dengan penjualan Daihatsu. 3.3.2.Pengolahan dan Analisis Data Data yang dikumpulkan kemudian diolah dan dianalisis sehingga mampu memberikan gambaran dan penjelasan terhadap permasalahan dalam penelitian ini. Pengolahan dan analisis data diharapkan dapat menguraikan
langkah-langkah
strategis
yang
dapat
dilakukan
perusahaan dalam perencanaan keuangan dan penjualan Daihatsu. Metode pengolahan dan analisis data yang digunakan dalam penelitian akan diuraikan secara kualitatif dan kuantitatif. Analisis kualitatif digunakan untuk mengetahui gambaran keadaan umum perusahaan. Analisis kuantitatif digunakan untuk meramalkan penjualan Daihatsu selama satu tahun kedepan dengan menggunakan analisis runtut waktu (time series) sehingga hasil dari peramalan penjualan akan dijadikan landasan perencanaan sekaligus mampu menjadi dasar penargetan
21
penjualan satu tahun mendatang kemudian diformulasikan menjadi alternatif perencanaan keuangan terbaik di tahun yang akan datang. Data penjualan tersebut kemudian ditabulasikan dengan bantuan program komputer Microsoft Excel 2007 dan Minitab 15. Dalam proses pengolahan ini, pola data penjualan produk dapat diidentifikasi melalui plot data dan plot autokorelasinya. Data penjualan Daihatsu kemudian ditabulasikan dalam bentuk tabel lalu diplot pada kurva dengan menggunakan program Minitab 15. Setelah melakukan plot data penjualan tersebut dapat diketahui pola datanya, apakah data tersebut memiliki unsur trend, siklus, musiman atau fluktuasi tak beraturan karena hal ini akan berguna untuk menduga sementara metode peramalan yang sebaiknya dilakukan. Analisis peramalan dalam penelitian ini menggunakan metode peramalan time series. Metode time series (runtut waktu) digunakan dengan pertimbangan bahwa data penjualan adalah data deret waktu yang artinya data penjualan tersebut disajikan berdasarkan waktu kejadian tanpa menunjukkan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Metode time series yang digunakan antara lain metode Single Moving Average,
Single
Exponential
Smoothing,
Double
Exponential
Smoothing, dan Metode Box – Jenkins (ARIMA) . Pemilihan metode peramalan time series dilakukan pada setiap produk Daihatsu. Metode yang dipilih adalah metode yang sesuai dan tepat yaitu dalam menilai seberapa jauh model menghasilkan sebuah ramalan yang tidak berbeda jauh dengan realisasi. Menurut Arsyad (1994), metode time series merupakan metode kuantitatif yang menggunakan waktu sebagai dasar peramalan. Secara umum, penjualan di masa yang akan datang dipengaruhi waktu. Untuk membuat suatu peramalan diperlukan data historis penjualan. Data inilah yang akan dianalisis dengan menggunakan parameter waktu sebagai dasar analisis. Proses analisis time series memperlakukan data asli (runtut waktu) sebagai produk dari komponen-komponen, yaitu data tahunan merupakan produk dari fluktuasi trend, siklus, dan fluktuasi tak tentu, yang dinyatakan dengan
22
TxCxI, dimana T diukur dalam unit dan komponen lainnya, C dan I adalah nilai-nilai indeks. Y=TCI ................................................................................... (1) dimana: Y = nilai sebenarnya T = trend C = siklus I
= tak beraturan Dalam peramalan time series, metode peramalan terbaik adalah
metode yang memenuhi kriteria ketepatan ramalan. Kriteria ini berupa mean absolute deviation (MAD), mean square of error (MSE), mean absolute procentage of error (MAPE). MAD = MSE
=
MAPE =
|𝑌𝑡 −Ŷ𝑡| 𝑛
....................................................................... (2)
(𝑌𝑡 −Ŷ𝑡)2 𝑛 −1
..................................................................... (3)
𝑌𝑡 −Ŷ𝑡 / 𝑌𝑡 𝑛
x 100% .................................................... (4)
dimana: Yt
= nilai aktual
Ŷt
= nilai ramalan
(Yt-Ŷt)
= kesalahan ramalan (error)
n
= banyaknya data Prosedur peramalan penjualan dengan metode time series adalah
sebagai berikut (Baroto, 2002): 1.
Tentukan pola data penjualan. Dilakukan dengan memplotkan data secara grafis dan menyimpulkan apakah data itu berpola trend, musiman, siklikal, atau eratik/random.
2.
Mencoba beberapa metode time series yang sesuai dengan pola penjualan tersebut untuk melakukan peramalan. Metode yang dicoba semakin banyak semakin baik. Pada setiap metode, sebaiknya dilakukan pula peramalan dengan parameter yang berbeda.
23
3.
Mengevaluasi tingkat kesalahan masing-masing metode yang telah dicoba. Tingkat kesalahan diukur dengan kriteria MAD, MSE, MAPE, atau lainnya. Sebaliknya nilai tingkat kesalahan (apakah MAD, MSE, atau MAPE) ini ditentukan dulu. Tidak ada ketentuan mengenai berapa tingkat kesalahan maksimal dalam peramalan.
4.
Memilih metode terbaik diantara metode yang dicoba. Metode terbaik adalah metode yang memberikan tingkat kesalahan terkecil dibanding metode lainnya dan tingkat kesalahan tersebut dibawah batas tingkat kesalahan yang telah ditetapkan.
5.
Melakukan peramalan permintaan dengan metode terbaik yang telah dipilih. Plot autokorelasi dilakukan untuk menunjukkan keeratan
hubungan antara nilai variabel yang sama pada periode waktu yang berbeda. 1.
Apabila nilai koefisien autokorelasi pada time lag dua atau tiga periode tidak berbeda nyata dari nol, maka data tersebut adalah data stasioner.
2.
Apabila nilai koefisien autukorelasi pada beberapa time lag pertama secara berurutan berbeda nyata dari nol, maka data tersebut adalah data yang menunjukkan pola trend.
3.
Apabila nilai koefisien autokorelasi pada beberapa time lag yang mempunyai jarak yang sistematis berbeda nyata dari nol, maka data tersebut adalah data dengan komponen musiman. Koefisien autokorelasi perlu diuji untuk menentukan apakah
secara statistik nilainya berbeda secara signifikan dari nol atau tidak. Perhitungan yang dilakukan dengan rumus sebagai berikut dengan rentang –Zα/2 x SErk sampai dengan Zα/2 x SErk: SErk = 1/ √n ....................................................................... (5) dimana: SErk
= standar error dari autokorelasi pada lag k
ri
= autokorelasi pada lag ke-I
24
k
= time lag
n
= jumlah data Koefisien autokorelasi disimpulkan tidak berbeda secara
signifikan dari nol apabila nilainya berada diantara rentang nilai tersebut dan sebaliknya, berbeda secara signifikan dari nol apabila berada diluar rentang tersebut, (Sugiarto dan Harijono, 2000). Berdasarkan rumus tersebut (α = 5 persen), diperoleh rentang untuk menentukan koefisien autokorelasi berbeda atau tidak dari nol adalah sebesar +/-0,253. Formulasi peramalan berdasarkan pola data yang sesuai. 1.
Metode Rata-rata o Metode rata-rata sederhana (simple average) Ŷt+1 = (Y1 + Y2 + … + Yt) / t ...................................... (6) Metode ini cocok untuk meramalkan data time series yang memiliki data stasioner o Metode rata-rata bergerak sederhana (simple moving average) Mt = Ŷt+1 = (Yt + Yt-1 +Yt-2 + … + Yt-n+1) / n ................ (7) dimana: Mt
= rata-rata bergerak pada periode t
Ŷt+1
= nilai ramalan periode berikutnya
Yt
= nilai aktual pada periode t
n
= jumlah data dalam rata-rata bergerak
Metode ini seperti halnya dengan simple average, cocok untuk meramalkan data time series yang memiliki data stasioner. 2.
Metode Pemulusan Eksponensial o Metode pemulusan eksponensial tunggal Ŷt+1 = α Yt + (1-α) Ŷt .................................................. (8) dimana: Ŷt+1
= nilai ramalan untuk periode berikutnya
α
= konstanta pemulusan (0<α<1)
25
Yt
= data baru/ nilai Y yang sebenarnya pada periode t
Ŷt
= nilai pemulusan yang lama atau rata-rata yang dimuluskan hingga periode t-1
o Metode pemulusan eksponensial ganda: metode linier satu parameter dari Brown (double exponential smoothing) Ŷt+p = at + btP .............................................................. (9) dimana:
3.
at
= 2At – At‟
bt
=
At
= α Yt + (1-α) At-1
At‟
= α At + (1-α) A‟t-1
P
= jumlah periode ke depan yang akan diramalkan
α 1-α
(At – At‟)
Metode Box – Jenkins (ARIMA) Metode ini merupakan gabungan dari metode penghalusan, metode regresi, dan metode dekomposisi. Peramalan dengan menggunakan ARIMA dilakukan melalui lima tahap, yaitu tahap: pemeriksaan kestasioneran data, pengidentifikasian model, pengestimasian
parameter
model,
pengujian
model,
dan
penggunaan model untuk peramalan (Aritonang R., 2002). Sugiarto dan Harijono (2000) menyebutkan bahwa metode Box – Jenkins menggunakan model iteratif dalam mengidentifikasi suatu model yang paling tepat dari berbagai alternatif model yang ada. Model telah terpilih dilakukan pengujian kembali. Model dianggap sudah memadai apabila residual terdistribusi secara random, kecil dan independen satu sama lain. Model BoxJenkins secara umum dinotasikan sebagai berikut: ARIMA (p, d, q) dimana p
= menunjukkan orde/ derajat autoregressive (AR)
d
= menunjukkan orde/ derajat differencing (pembedaan)
q
= menunjukkan orde/ derajat moving average (MA)
26
simbol-simbol digunakan dalam model dapat juga dinyatakan dalam bentuk lain, seperti MA (2) sama artinya dengan ARIMA (0, 0, 2), AR (1) sama artinya dengan ARIMA (1, 0, 0) dan ARMA (2) sama artinya dengan ARIMA (2, 0, 2). Model AR menggambarkan bahwa variabel dipenden yang dipengaruhi oleh variabel dipenden itu sendiri pada periodeperiode sebelumnya. Perbedaan dengan model MA adalah pada jenis variabel dipendennya. Variabel independen pada model AR adalah nilai sebelumnya (lag) dari variabel dipenden (Yt) itu sendiri sedangkan pada model MA adalah nilai residual pada nilai sebelumnya. Dalam ARIMA terbagi atas model MA, AR, ARMA, dan ARIMA. Persamaan model tersebut sebagai berikut: 1. Model MA Ŷt
= a0 + et - a1 et-1 – a2et-2 - … - aqet-q .................... (10)
dimana: Ŷt
= nilai series yang stasioner
et
= kesalahan peramalan
et-1, et-2 = kesalahan peramalan masa lalu a0, a1, a2 = konstanta dan koefisien model 2. Model AR Yt
= b0 + b1 Yt-1 +b2 Yt-2 +… + bp Yt-p + et .............. (11)
dimana: Yt
= nilai series yang stasioner
et
= kesalahan peramalan
Yt-1, Yt-2 = nilai sebelumnya b0, b1, b2 = konstanta dan koefisien model 3. Model ARMA Yt
= b0 + b1Yt-1 +…+ bpYt-p + et – a1et-1 -…- aqet-q .. (12)
dimana: Yt
= nilai series yang stasioner
27
et
= kesalahan peramalan
et-1, et-q
= kesalahan-kesalahan
b0, b1, b2, bp, a1, aq
= konstanta dan koefisien model
4. Model ARIMA b(B) (1-B)dYt = b0 + a(B) et......................................... (13) dimana: b(B) = 1-b1B-b2 B2- … - bp Bp a(B) = 1-a1B-a2 B2- … -bp Bq = backward shift operator ( BYt = Yt-1, B2 Yt = Yt-2,
B
dan seterusnya). Langkah-langkah dalam metode Box – Jenkins adalah sebagai berikut: 1. Penstasioneran data Untuk melihat kestasioneran data, dapat dilakukan dengan melihat nilai autokorelasinya (plot ACF). Apabila data yang menjadi input model tidak stasioner perlu dilakukan modifikasi untuk menghasilkan data yang stasioner. Salah satu metode yang umum dipakai adalah metode perbedaan (differencing). Data yang telah ditransformasi tersebut digunakan sebagai inputnya. Pemakaian data sebagai input akan menentukan lokasi dari ARIMA. 2. Identifikasi model Secara umum prinsip yang digunakan adalah sebagai berikut: a. Jika koefisien korelasi menurun secara eksponensial menuju nol, pada umumnya terjadi proses AR. Estimasi orde AR dapat dilihat dari jumlah koefisien autokorelasi parsial yang berbeda secara signifikan dari nol. b. jika koefisien autokorelasi parsial menurun secara eksponensial menuju nol, pada umumnya terjadi proses MA. Estimasi orde MA dapat dilihat dari jumlah koefisien autokorelasi yang berbeda secara signifikan dari nol.
28
c. jika koefisien autokorelasi maupun autokorelasi parsial menurun secara eksponensial menuju nol, berarti terjadi proses ARIMA. Orde MA atau AR dapat dilihat dari jumlah koefisien autokorelasi parsial yang berbeda secara signifikan dari nol. 3. Estimasi parameter dari model sementara Setelah model sementara terpilih maka parameter dari model harus diestimasi. Teknik Box – Jenkins akan memilih parameter yang menghasilkan kesalahan yang kecil (MSE, MAD, atau MAPE terkecil). 4. Diagnosa untuk menentukan apakah model memadai Pengujian kelayakan model dapat dilakukan dengan dua cara: a. Menguji residual (error term) Setelah nilai residual tersebut diketahui dilakukan perhitungan nilai koefisien autokorelasi dari nilai residual tersebut. Model dianggap memadai jika nilai-nilai koefisien autokorelasi dari residual untuk berbagai time lag tidak berbeda nyata dari nol. b. Melakukan uji dengan statistic Box-Pierce Q Jika nilai Q lebih kecil dari nilai pada tabel Chi-square dengan derajat bebas m-p-q dimana p dan q masingmasing menunjukkan orde AR dan MA, model dianggap memadai dan begitu juga sebaliknya. Apakah hasil pengujian menunjukkan model belum memadai, maka proses diulangi lagi langkah dua. 5. Menggunakan model terpilih untuk peramalan Setelah diperoleh model yang memadai, maka peramalan untuk satu atau beberapa periode ke depan dapat dilakukan. Evaluasi ulang terhadap model perlu dilakukan terhadap model yang dipilih karena terdapat kemungkinan pola data berubah.
29
3.4. Metode yang Digunakan Dari berbagai macam metode time series diatas, metode yang digunakan untuk mengolah data penjualan Daihatsu pada PT. Astra International Tbk – cabang Bogor dari tahun 2004 sampai 2008 adalah sebagai berikut: 1.
ARIMA
2.
Single Exponential Smoothing
3.
Moving Average
Ketiga metode tersebut dipilih sesuai dengan pola data yang ada dengan mempertimbangkan tingkat kesalahannya yaitu MAPE (mean absolute procentage of error) terkecil.
30
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Gambaran Umum Perusahaan 4.1.1.Sejarah PT. Astra International Tbk - Daihatsu PT. Astra International didirikan berdasarkan akta no. 67 tanggal 20 Februari 1957 yang dibuat dihadapan Notaris Sie Khwan Djioe di Jakarta dan telah disahkan dengan Surat Keputusan Menteri Kehakiman RI No. J.A.5/53/5, tanggal 1 Juli 1957 dan telah didaftarkan pada Kepaniteraan Pengadilan Negeri di Jakarta, serta diumumkan dalam Tambahan No. 1117 Berita Negara RI No. 85, tanggal 22 Oktober 1957. Pada awalnya, bidang usaha yang dikelola adalah bidang ekspor umum seperti berdagang limun, ekspor hasil bumi antara lain minyak sereh dan kenanga. Dari bidang usaha penjualan limun dan perdagangan umum sejak didirikan tahun 1957, PT. Astra International menjadi pemasok proyek pembangunan Waduk Jatiluhur dan proyekproyek Departemen Pekerjaan Umum lainnya di awal tahun 60-an, terus diperluas sebagai importir alat-alat berat dan generator tenaga listrik untuk PLN. PT. Astra International Tbk – Daihatsu Sales Operation sebagai salah satu divisi penjualan otomotif memulai bisnisnya pertama kali pada tahun 1973 dibawah PT. Astra International Incorporated – Motor Vehicle Division. Sebagai upaya penanganan yang lebih baik pada produk-produk yang dikelola, maka didirikanlah anak-anak perusahaan sesuai dengan bidang usahanya masing-masing. Pada tahun 1993, PT. Astra
International
Incorporated
–
Motor
Vehicle
Division
menciptakan satu merk dagang ASTRA MOBIL yang membawahi beberapa unit penjualan, salah satunya adalah Daihatsu. PT Astra Daihatsu Motor adalah anak perusahaan yang menjadi Agen Tunggal Pemegang Merk untuk merk Daihatsu dari PT. Astra International Tbk. PT Astra Daihatsu Motor didirikan dengan merger beberapa
31
perusahaan yaitu: Daihatsu Indonesia (1978), Daihatsu Engine Manufacturing Ind (1983), dan National Astra Motor (1987). 4.1.2.Nilai-nilai, Tujuan, Visi, Misi dan Logo PT. Astra International Tbk – Daihatsu Kultur atau nilai-nilai luhur PT. Astra International Tbk Daihatsu melalui sumbangsih perusahaan untuk kancah otomotif Indonesia, dan memenuhi kemakmuran dan kebahagiaan untuk seluruh keluarga PT Astra Daihatsu Motor. Menjalankan kegiatan operasional melalui etos kerja yang didasarkan oleh rasa hormat, kepercayaan, keadilan dengan para mitra ADM. Melayani untuk kehidupan masyarakat yang lebih baik dengan mengutamakan pada keamanan kerja dan lingkungan kerja di segala kegiatan ADM dan produk ADM. Tujuan didirikannya PT. Astra International Tbk – Daihatsu ini adalah untuk menangani penjualan kendaraan bermotor yang ditangani oleh Group Astra yang memiliki anak-anak perusahaan yang menjadi Agen Tunggal Pemegang Merk Daihatsu (PT Astra Daihatsu Motor). Selain itu juga menangani jaminan layanan purna jual dan jasa perawatan atas setiap produk yang ditawarkan. Visi PT. Astra International Tbk - Daihatsu adalah “To be Number One in Compact Segment”. Misi PT. Astra International Tbk - Daihatsu adalah “To help people in car ownership, to create added value to our principal, and to maximize share holder value”. Logo PT. Astra International Tbk diambil dari intisari nilai-nilai perusahaan dan merefleksikan atribusi brand PT. Astra International Tbk.
Gambar 3. Logo PT. Astra International Tbk
32
Logo Daihatsu bermakna hasil dari kegiatan utama yang dilakukan perusahaan yaitu menangani penjualan kendaraan bermotor yang berlogokan DAIHATSU dan serta memberikan kepuasan terhadap para konsumen atas produk yang ditawarkan dengan melakukan inovasi-inovasi terbaru sesuai keinginan konsumen.
Gambar 4. Logo Daihatsu 4.1.3.Produk dan Layanan Unggulan PT. Astra International Tbk – Daihatsu Produk utama Daihatsu adalah unit kendaraan yang siap untuk dipasarkan kepada konsumen dan layanan service. Adapun produkproduk yang tersedia untuk tahun 2009 adalah sebagai berikut: 1.
New Xenia VVT-i
2.
Terios
3.
New Sirion
4.
Gran Max
5.
Luxio
Gambar 5. Produk-produk Daihatsu
33
Layanan unggulan yang disediakan Daihatsu untuk perawatan kendaraan konsumen adalah sebagai berikut: 1.
Service Super Cepat Service Super Cepat adalah layanan service yang diberikan kepada pelanggan untuk unit kendaraan maximum 59 menit. Layanan ini praktis, bebas antri, lebih cepat, harga normal, kualitas terjamin dengan mekanik, peralatan, dan jalur serba khusus yang istimewa.
2.
Mobile Service Mobile Service adalah layanan yang disediakan bagi pelanggan yang sangat sibuk, yang tidak mempunyai banyak waktu untuk datang ke bengkel. Pelanggan dapat menelepon ke bengkel terdekat atau Daihatsu Access, para mekanik akan segera tiba di rumah dan melakukan service untuk kendaraan pelanggan.
3.
Kontrak Service Kontrak Service adalah layanan yang diberikan unit kendaraan untuk service rutin selama jangka waktu tertentu dengan pembayaran yang dilakukan bersamaan dengan pembelian unit kendaraan.
4.
Happy Call Happy Call adalah layanan yang bertujuan untuk mengingatkan pelanggan untuk melakukan service rutin (follow up).
4.1.4.Teknologi, Perangkat, dan Fasilitas PT. Astra International Tbk Daihatsu Dilatar belakangi oleh semakin tingginya tingkat permintaan para pengguna kendaraan agar memiliki mobil dengan mesin yang kuat dan bertenaga namun tetap irit bahan bakar dan ramah lingkungan telah menjadi pemicu timbulnya teknologi baru yang dikenal dengan nama Variable Valve Timing-Intelligent atau lebih dikenal dengan sebutan VVT-i. VVT-i merupakan salah satu aplikasi teknologi informasi pada industri otomotif khususnya dalam hal penyempurnaan performa
34
mesin. VVT-i adalah teknologi pengaturan katup pembakaran yang didasarkan pada putaran mesin dan posisi pedal gas. Ketika pengemudi memerlukan tenaga lebih besar, maka mekanisme katup akan diatur sedemikian rupa sehingga torsi mesin dapat meningkat. Sebaliknya, ketika hanya dibutuhkan sedikit tenaga mesin, maka mekanisme katup akan diatur sedemikian rupa sehingga bahan bakar yang dipergunakan lebih sedikit dan tentunya gas buang yang dihasilkan lebih bersih. Perbedaan mendasar yang dimiliki oleh sistem VVT-i adalah perputaran intake cam tidak perlu sama persis dengan perputaran mesin. Pada mobil tanpa system VVT-i, intake cam hanya mempunyai satu pola bukan katup sehingga membuat mesin tidak dapat memaksimalkan tenaga mesin pada saat tenaga besar dibutuhkan dan tidak dapat meminimalkan bahan bakar yang dipergunakan ketika tenaga yang dibutuhkan tidak besar. Berdasarkan penjelasan singkat diatas dapat disimpulkan bahwa teknologi VVT-i sangat membantu pengemudi memperoleh kinerja optimum dari mesin sekaligus menjaganya tetap irit bahan bakar dan lebih ramah lingkungan. Berikut ini adalah rangkuman benefit dari kinerja VVT-i: 1.
Pembakaran yang stabil dapat diperoleh bahkan pada putaran mesin yang rendah. Dengan putaran mesin yang rendah saat stasioner (idle) maka efisiensi bahan bakarnya menjadi lebih baik.
2.
Kerugian tenaga mesin dapat dikurangi sehingga efisiensi bahan bakarnya meningkat. Selain itu, hasil gas buangnya pun lebih ramah lingkungan.
3.
Kemampuan mesin dapat dioptimalkan sehingga tenaga yang dihasilkan dapat maksimal. Seiring dengan kemajuan teknologi dan kebutuhan akan produk
yang ramah lingkungan Daihatsu telah melengkapi semua mobilnya dengan mesin yang menggunakan catalytic converter agar gas buang
35
hasil pembakarannya memenuhi peraturan pemerintah dan standar internasional EURO II. Mesin dengan Catalytic Converter dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Mesin dengan Catalytic Converter Daihatsu sangat memperhatikan proses produksi, kesehatan dan keselamatan kerja di seluruh pabrik dengan menerapkan Sistem Mutu Kesehatan dan Keselamatan Kerja (SMK3) yang sesuai dengan ISO 14001, OHSAS 18001 dan green company. Perusahaan juga berusaha menjaga limbah pabrik agar tidak mencemari lingkungan sekitar. Sebagai hasil kepedulian pada lingkungan dan keselamatan kerja, Daihatsu menerima penghargaan pengelolaan lingkungan hidup dengan predikat terbaik dari Gubernur DKI Jakarta dan Menteri Lingkungan Hidup dalam beberapa tahun kemarin dan juga menerima penghargaan bebas kecelakaan kerja dari Menteri Tenaga Kerja. Pengelolaan limbah air dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Pengelolaan limbah air Fasilitas yang tersedia pada PT. Astra International Tbk – Daihatsu dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel 2. Fasilitas PT. Astra International Tbk - Daihatsu Didirikan
STAMPING PLANT Mei 1978
CASTING PLANT Januari 1997
ASSY PLANT Desember 1998
36
Lanjutan Tabel 2 Produk
Komponen press
Peralatan Utama
Mesin press (20T1500T), mesin press brake (110T), pipe binder, mesin hamming press, alat sub assy welding process, dies making & repair alat. WWT
Fasilitas Lingkungan
Komponen aluminium casting untuk mesin, transmisi Die casting machine (800T, 1250T & 1650T), holding furnace (3 units), melting furnace (1250kg/hr), gravity casting equipment
Finish & semi finish unit Alat welding, welding robot, alat painting, mesin automatic spray, alat assembling, inspection line
Pemurnian air pabrik
kembali
Sumber: www.daihatsu.co.id 4.1.5.Struktur Organisasi PT. Astra International Tbk – Daihatsu Cabang Bogor Adanya struktur organisasi adalah untuk membuat penjelasan mengenai tugas dan tanggung jawab pihak-pihak pada suatu perusahaan. Struktur organisasi PT. Astra International Tbk - Daihatsu cabang Bogor dapat dilihat pada Gambar 8. Branch Manager
Workshop Head
Administrasi Sales Supervisor
Sales Supervisor
Adm Unit/ PGA/ EHS
Operation Tim Marketing
Office Boy
Group Leader
Administrasi
Tim Marketing Service Advisor
Kepala Regu
Adm Service
Koord Kendar aan
Tim Mekan ik
Gudang Bahan
Loob ing
Anggo ta
Part Supply
Anggota
Wash ing
Gambar 8. Struktur organisasi PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor
37
4.2. Konsep Manajemen Keuangan PT. Astra International Tbk – Daihatsu Cabang Bogor Menurut Umar (2008), manajemen keuangan merupakan bagian dari perusahaan yang fungsinya adalah mengorganisasikan perolehan dana, menggunakan dana, dan sekaligus mengendalikan dana tersebut dalam rangka memaksimalisasi nilai perusahaan. Menurut Horngren, et al. (2005), Anggaran adalah alat akuntansi yang umum digunakan perusahaan untuk merencanakan dan mengawasi hal-hal yang harus dilakukan untuk memuaskan pelanggan dan memperoleh sukses di pasar. Anggaran memberikan ukuran atas hasil-hasil keuangan yang diharapkan perusahaan dari aktivitas-aktivitas yang direncanakan. Dengan membuat rencana untuk masa depan, manajer belajar mengantisipasi masalah-masalah yang potensial terjadi dan cara menghindarinya. Dalam hal ini PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor menyusun anggaran yang akan digunakan untuk satu tahun ke depan. Untuk menyusun anggaran periode satu tahun ke depan, PT. Astra International Tbk – Daihatsu Cabang Bogor menggunakan data-data pada tahun yang lalu kemudian dari data-data tersebut melakukan perkiraan seperti biaya apa saja yang dibutuhkan. Setelah melakukan perkiraan, dibuatlah anggaran berupa Master Budget untuk satu tahun ke depan. Anggaran sementara yang sudah jadi kemudian diajukan kepada Head Office. Setelah disetujui oleh Head Office, anggaran tersebut siap untuk digunakan sesuai dengan yang direncanakan. Manajer keuangan melakukan review setiap satu semester atau pada bulan ke-6. Review tersebut dilakukan untuk melihat apakah terjadi pemakaian dana yang berlebih atau kurang dari yang dianggarkan, setelah itu dilakukan revisi untuk periode enam bulan berikutnya. Proses penyusunan anggaran PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor dapat dilihat pada Gambar 9.
38
Pengumpulan data tahun lalu Anggaran yang akan digunakan
Melakukan perkiraan, seperti biaya-biaya
Pembuatan anggaran berupa Master Budget untuk 1 tahun ke depan
Pengajuan anggaran sementara kepada Head Office
Anggaran sementara
Review pada bulan ke-6 kemudian dilakukan revisi oleh manajer keuangan Gambar 9. Proses penyusunan anggaran PT. Astra International Tbk - Daihatsu cabang Bogor 1.
Sumber Dana Sumber dana merupakan pendapatan yang diperoleh perusahaan dari hasil kegiatan usahanya. PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor sebagai dealer produk-produk Daihatsu memperoleh pendapatan dari sumber internal yang berasal dari tiga sumber yaitu:
2.
a.
Penjualan unit produk-produk Daihatsu
b.
Layanan servis atau bengkel
c.
Penjualan suku cadang (sparepart)
Manajemen Kas Dalam mengelola penerimaan maupun pengeluaran dana yang dapat membantu manajemen agar lebih mampu meningkatkan efisiensi pada manajemen kas, maka PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor melakukan pembukuan baik untuk penerimaan maupun pengeluaran dana pada hari yang sama setiap harinya. Kasir membuat closing report harian setiap sore hari kemudian langsung dikirim secara online pada accounting Head Office yang ada di Jakarta. Untuk meningkatkan efisiensi dalam manajemen kas, PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor selalu mengacu pada
39
Master Budget yang telah dibuat oleh manajer keuangan untuk periode satu tahun yang telah direncanakan. Pengeluaran dana tidak boleh lebih dari anggaran Master Budget tersebut, apabila hal tersebut terjadi maka harus mengajukan anggaran yang baru kepada Head Office. 3.
Investasi Modal Kerja Modal kerja diperlukan perusahaan untuk membiayai kegiatan operasionalnya. Investasi modal kerja merupakan proses terus menerus selama perusahaan beroperasi. Untuk menjaga agar modal kerja tetap tersedia, PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor membuat cash flow setiap akhir minggu yang akan diajukan untuk rencana satu minggu ke depan kepada Head Office. Konsep yang dimiliki oleh PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor dalam kebutuhannya akan modal kerja yaitu konsep kualitatif. Konsep ini berdasarkan besarnya jumlah utang lancar. Semua pendapatan yang diterima dari pelanggan langsung ditransfer ke Head Office, dana tersebut tidak boleh digunakan untuk biaya operasional. Sebagian dari aktiva lancar ini harus disediakan untuk memenuhi kewajiban finansial yang segera harus dilakukan, dimana bagian dari aktiva lancar ini tidak boleh digunakan untuk membiayai operasi perusahaan demi menjaga likuiditasnya. Modal kerja ini adalah sebagian dari aktiva lancar yang benar-benar dapat digunakan untuk membiayai operasi perusahaan tanpa mengganggu likuiditasnya, yaitu kelebihan aktiva lancar diatas utang lancar.
4.
Investasi Jangka Panjang Perusahaan memutuskan untuk menginvestasikan dananya saat ini dengan harapan mendapatkan keuntungan di masa yang akan datang. Investasi jangka panjang yaitu investasi untuk aktiva tetap. Dealer Daihatsu cabang Bogor yang terletak di Jl. Pajajaran ini merupakan investasi yang baru saja dibangun oleh PT. Astra international Tbk – Daihatsu pada Juli tahun 2008 untuk meningkatkan penjualan dari produk-produk Daihatsu di wilayah Bogor khususnya.
40
4.3. Analisis Hasil Peramalan Penjualan Daihatsu Pada tahap ini, data penjualan per bulan Daihatsu dari bulan Februari 2004 sampai Desember 2008 secara keseluruhan untuk wilayah penjualan Bogor dan data penjualan per bulan dari setiap produk Daihatsu diolah dengan metode peramalan time series (runtut waktu). Adapun data penjualan mulai dari bulan Februari 2004 sampai Desember 2008 untuk setiap produk Daihatsu dapat dilihat pada Tabel 3. Tabel 3. Data penjualan per produk Daihatsu 2004-2008 Bulan
Xenia 1000cc
Xenia 1300cc
Jan „04 Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des Jan „05 Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des Jan „06 Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des Jan „07 Feb
0 20 19 27 36 29 35 30 36 37 16 29 29 18 32 25 24 16 20 33 26 15 6 14 10 11 14 9 21 15 14 20 17 14 15 29 26 22
0 15 13 15 15 15 9 19 6 16 15 20 10 9 9 13 12 13 11 17 18 3 2 4 6 5 2 9 2 7 2 8 9 9 10 10 6 7
GranMax Pick Up 1300cc
Produk Daihatsu GranMax GranMax Minibus Pick Up 1300cc 1500cc
GranMax Minibus 1500cc
Terios
13 22
Sirion
41
Lanjutan Tabel 3 Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des Jan „08 Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des
18 16 21 18 18 16 13 10 18 15 21 19 19 15 9 12 18 15 22 22 18 21
16 21 9 8 12 9 9 7 13 17 5 8 9 8 8 5 5 13 19 19 18 20
1 7 3 6 4 10 9 12 12 6 4 6 1
2 6 3 2 10 9 7 14 9 10 3 2 4
0 3 2 2 6 1 2 5 7 6 3 4 0
1 3 4 3 9 14 5 4 4 9 3 1 4
23 24 22 15 18 18 12 13 17 16 11 12 10 16 11 17 27 15 32 19 6 14
3 3 4 8 6 4 2 2 0 0 4 2 4 3 2 0 0 2 0
Sumber: PT. Astra Internasional Tbk – Daihatsu cabang Bogor Dari data pada Tabel 3 diatas terdapat bagian-bagian yang kosong, hal tersebut disebabkan oleh produk-produk Daihatsu tersebut diluncurkan pada bulan dan tahun yang berbeda. Untuk Terios baru diluncurkan pada bulan Januari 2007. Untuk Sirion baru diluncurkan pada bulan Juni 2007. Sedangkan GranMax Pick Up 1300cc, GranMax Minibus 1300cc, GranMax Pick Up 1500cc, dan GranMax Minibus 1500cc baru diluncurkan pada bulan Desember 2007. Secara keseluruhan data penjualan Daihatsu mulai dari bulan Februari 2004 sampai Desember 2008 dapat dilihat pada Tabel 4. Tabel 4. Data penjualan Daihatsu Bulan Feb„04 Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des Jan „05
Penjualan (unit) 66 71 75 71 90 89 93 86 94 70 96 75
Bulan Ags Sep Okt Nov Des Jan „07 Feb Mar Apr Mei Jun Jul
Penjualan (unit) 30 34 30 27 46 59 59 61 70 58 54 58
42
Lanjutan Tabel 4 Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des Jan „06 Feb Mar Apr Mei Jun Jul
58 62 63 55 51 40 64 52 23 15 26 24 22 28 26 32 27 23
Ags Sep Okt Nov Des Jan „08 Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des
50 52 41 54 54 58 51 51 72 64 61 88 77 104 73 57 64
Sumber: PT. Astra Internasional Tbk – Daihatsu cabang Bogor Persentase total penjualan Xenia untuk tahun 2008 sebesar 43%, penjualan GranMax untuk tahun 2008 sebesar 32%, penjualan Terios untuk tahun 2008 sebesar 23%, dan penjualan Sirion untuk tahun 2008 sebesar 2%. Persentase Total Penjualan PT. Astra International Tbk - Daihatsu cabang Bogor tahun 2008 Xenia
2% 23%
GranMax
43%
Terios 32%
Sirion Sumber: PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor (diolah) Gambar 10. Persentase total penjualan Daihatsu Bogor tahun 2008 Strategi
yang diterapkan Daihatsu
adalah
membidik segmen
demografis yaitu kelas sosial masyarakat sesuai spesifikasi dari masingmasing produk Daihatsu, contohnya untuk Gran Max diposisikan untuk low segment, Xenia dan Terios diposisikan untuk middle segment, dan produk terbaru yaitu Luxio diposisikan untuk high segment.
43
Menurut pihak manajemen PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor, perbedaan jumlah penjualan antara Xenia dengan produkproduk Daihatsu lainnya yang terjadi selama tahun 2008 menunjukkan tingkat permintaan beberapa tipe mobil ini berbeda. Bila dilihat dari penjualan tahun 2008, jumlah penjualan Xenia lebih besar dibandingkan dengan penjualan produk Daihatsu lainnya, hal ini karena Xenia lebih banyak diminati oleh masyarakat disamping harganya ekonomis, bentuknya bagus, daya muatnya besar dan juga teknologi VVT-i yang diberikan membuat Xenia unggul di kelasnya. Sejak diluncurkan pada bulan Januari 2007, penjualan Terios cukup tinggi hingga tahun 2008. Menurut hasil wawancara dengan pihak manajemen PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor, Terios merupakan produk Daihatsu yang disegmentasikan sama kelasnya dengan produk Astra lainnya yaitu Toyota Rush. Dilihat dari bentuk dan kapasitasnya, Terios sangat mirip sekali dengan Toyota Rush. Menurut pihak manajemen perusahaan, harga Terios sangat kompetitif dengan kompetitornya sehingga konsumen yang ingin memiliki mobil dengan bentuk dan daya muat yang sama dengan Toyota Rush namun harganya lebih murah akan memilih untuk membeli Daihatsu Terios. Sirion merupakan produk Daihatsu yang sangat sedikit sekali terjual sejak diluncurkan pada bulan Juni 2007. Menurut hasil wawancara dari pihak manajemen PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor hal tersebut dikarenakan Sirion merupakan produk dengan harga tertinggi kedua diantara produk-produk Daihatsu lainnya dan disegmentasikan sama kelasnya dengan produk pesaing yaitu Honda Jazz. Jika dilihat dari bentuk dan daya muat yang dimiliki Sirion dibandingkan dengan Honda Jazz, maka Sirion kurang diminati oleh para konsumen sehingga konsumen lebih menyukai produk dari Honda Jazz yang sudah lebih awal dikenal oleh masyarakat luas pada umumnya. Setelah memplotkan seluruh data penjualan secara grafis didapatkan bahwa pola penjualan Daihatsu dari bulan Februari 2004 sampai bulan Desember 2008 menunjukkan fluktuasi yang tidak beraturan, sehingga data
44
tersebut tidak stasioner. Untuk mendapatkan pola data yang stasioner maka perlu dilakukan iterasi (differencing) untuk mendapatkan pola data yang stasioner agar didapatkan model yang baik untuk dilakukan peramalan. Adapun plot data aktual terhadap waktu untuk penjualan Daihatsu dari bulan Februari 2004 sampai bulan Desember 2008 dapat dilihat pada Gambar 11. Terlihat bahwa plot data tidak menunjukkan pola stasioner. Time Series Plot of Sales Daihatsu 100 90
Sales (unit)
80 70 60 50 40 30 20 10 Month Feb Year 2004
Aug
Feb 2005
Aug
Feb 2006
Aug
Feb 2007
Aug
Feb 2008
Aug
Sumber: PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor (diolah) Gambar 11. Plot data penjualan Daihatsu Pola data penjualan berfluktuatif tidak beraturan yang terjadi pada tahun 2004 sampai 2008 disebabkan oleh beberapa hal. Pada tahun 2004 penjualan Daihatsu cabang Bogor mencapai 901 unit dengan menawarkan 4 jenis merek Daihatsu yaitu Xenia, Taruna, Zebra Espass, dan Ceria. Penjualan Xenia merupakan penjualan tertinggi pada tahun 2004 karena produk ini baru saja dikeluarkan dan menawarkan harga yang kompetitif dengan pesaing yang hampir mirip dengan Xenia. Produk-produk yang dijual pada tahun 2004 sedang mengalami tahap pertumbuhan sehingga penjualan sangat tinggi. Tahun 2005 penjualan Daihatsu cabang Bogor mulai mengalami penurunan, total penjualan sebesar 584 unit yang masih menawarkan produk-produk yang sama pada tahun 2004. Pada tahun 2005, produkproduk yang dijual mulai mengalami tahapan kedewasaan atau kematangan
45
sehingga terjadi penurunan pertumbuhan penjualan karena produk-produk itu telah diterima oleh sebagian calon pembeli. Pada tahun 2006 penjualan Daihatsu semakin menurun dari tahun 2005 dengan total penjualan sebesar 349 unit dengan jenis produk yang sama juga pada tahun 2004 dan 2005. Hal ini disebabkan produk-produk yang ditawarkan sudah mulai mengalami tahapan penurunan sehingga penjualan menunjukkan arah yang menurun. Calon pembeli menginginkan jenis dan inovasi terbaru dari Daihatsu. Tahun 2007, penjualan Daihatsu Bogor mulai mengalami kenaikan yang signifikan sebesar 670 unit. Hal ini disebabkan oleh Daihatsu menawarkan produk-produk terbarunya yaitu Terios, Sirion, Granmax ditambah produk yang masih ditawarkan pada tahun 2006 yaitu Xenia dan Zebra Espass. Penawaran produk-produk terbaru ini merupakan tahap perkenalan sehingga pertumbuhan penjualan yang masih lambat namun dapat meningkatkan total penjualan untuk tahun 2007. Pada tahun 2008, penjualan Daihatsu mengalami kenaikan dari tahun 2007 dengan total penjualan sebesar 820 unit dengan penawaran yang sama terhadap produk-produk tahun 2007 yaitu Xenia, Terios, Sirion, dan Granmax. Penjualan tahun 2008 kembali meningkat karena produkproduknya mengalami tahapan pertumbuhan, hal ini menyebabkan penerimaan pasar yang cepat sehingga total penjualan juga meningkat. Selain itu hal-hal yang menyebabkan pola data penjualan Daihatsu cabang bogor berfluktuasi adalah kondisi perekonomian yang tidak menentu sehingga terjadi kenaikan harga - harga mobil yang mengakibatkan daya beli masyarakat mengalami penurunan. Tahap selanjutnya perlu diperhatikan bahwa model terbaik dipilih sesuai kriteria peramalan yaitu MAPE terkecil. Daftar metode beserta nilai MAPE yang telah dicoba dapat dilihat pada Tabel 5.
46
Tabel 5. Metode dan Nilai MAPE METODE
MAPE 𝒀𝒕 − Ŷ𝒕 / 𝒀𝒕 𝒙 𝟏𝟎𝟎% 𝒏
Moving Average (2) Xenia 1000cc Moving Average (3) Xenia 1000cc Double Exponential Smoothing Xenia 1000cc ARIMA (0,1,1) Xenia 1000cc
28,6276 29,0151 29,5273 28,4557
Moving Average (3) Xenia 1300cc Single Exponential Smoothing Xenia 1300cc ARIMA (1,1,1) Xenia 1300cc
61,2256 60,8653 60,08238
Moving Average (1) Granmax Pick up 1300cc Moving Average (2) Granmax Pick up 1300cc Moving Average (3) Granmax Pick up 1300cc Moving Average (4) Granmax Pick up 1300cc Single Exponential Smoothing Granmax Pick up 1300cc Double Exponential Smoothing Granmax Pick up 1300cc
91,541 73,6111 89,3704 113,735 90,2332 112,289
Moving Average (1) Granmax Minibus 1300cc Moving Average (2) Granmax Minibus 1300cc Moving Average (3) Granmax Minibus 1300cc Moving Average (4) Granmax MInibus 1300cc Single Exponential Smoothing Granmax Minibus 1300cc Double Exponential Smoothing Granmax Minibus 1300cc
65,4365 77,8247 79,8651 91,1552 67,7207 97,8029
Moving Average (1) Granmax Pick up 1500cc Moving Average (2) Granmax Pick up 1500cc Moving Average (3) Granmax Pick up 1500cc Moving Average (4) Granmax Pick up 1500cc Single Exponential Smoothing Granmax Pick up 1500cc Double Exponential Smoothing Granmax Pick up 1500cc
90,6277 74,0833 68,7302 70,4688 58,7506 74,2429
Moving Average (1) Granmax Minibus 1500cc Moving Average (2) Granmax Minibus 1500cc Moving Average (3) Granmax Minibus 1500cc Moving Average (4) Granmax MInibus 1500cc Single Exponential Smoothing Granmax Minibus 1500cc Double Exponential Smoothing Granmax Minibus 1500cc
80,2447 107,922 101,672 99,3166 84,1371 111,414
Moving Average (1) Terios Moving Average (2) Terios Moving Average (3) Terios Moving Average (4) Terios Single Exponential Smoothing Terios Double Exponential Smoothing Terios
39,7282 37,9836 37,5802 38,871 32,0593 34,3383
Moving Average (1) Sirion Moving Average (2) Sirion Moving Average (3) Sirion Moving Average (4) Sirion Single Exponential Smoothing Sirion Double Exponential Smoothing Sirion
53,2051 54,6875 65,404 66,0417 48,404 50,6292
47
Setelah memplotkan seluruh data penjualan secara grafis didapatkan bahwa pola penjualan Daihatsu merupakan data yang tidak stasioner. Dari beberapa metode peramalan yang diujicobakan, metode yang sesuai dengan pola data stasioner yang telah dilakukan iterasi (differencing) yang dimiliki oleh data penjualan Daihatsu untuk masing-masing produk adalah Single Exponential Smoothing, Moving Average dan ARIMA. Berikut hasil analisis peramalan produk – produk Daihatsu. 1.
Hasil Peramalan Xenia 1000cc Pada tahap ini, data penjualan per bulan Xenia 1000cc dari bulan Februari 2004 sampai dengan Desember 2008 diolah menggunakan time series (runtut waktu). Metode dengan MAPE sebesar 28,4557 adalah metode ARIMA dengan AR bernilai 0, I bernilai 1 dan MA bernilai 1 maka dikatakan ARIMA (0,1,1) dengan P-value sebesar 0.000, SS sebesar 2576,48 dan MS sebesar 45,2. Adapun hasil peramalannya dapat dilihat pada Tabel 6. Tabel 6. Hasil peramalan penjualan Xenia 1000cc tahun 2009 Periode
Bulan (2009)
Penjualan Xenia 1000cc (Unit)
Selang Peramalan 7,2903 – 33,6506
61
Januari
20
62
Februari
21
63
Maret
21
64
April
21
65
Mei
21
66
Juni
21
67
Juli
22
68
Agustus
22
69
September
22
70
Oktober
22
71
Nopember
22
72
Desember
22
5,7073 – 35,5794 4,3100 – 37,3224 3,0497 – 38,9286 1,8956 – 40,4284 0,8273 – 41,8426 -0,1701 – 43,1857 -1,1075 – 44,4689 -1,9933 – 45,7004 -2,8340 – 46,8869 -3,6349 – 48,0337 -4,4005 – 49,1450
Sumber: hasil pengolahan data menggunakan Minitab 15
48
2.
Hasil Peramalan Xenia 1300cc Data penjualan per bulan Xenia 1300cc dari bulan Februari 2004 sampai dengan Desember 2008 diolah menggunakan time series (runtut waktu). Metode dengan MAPE sebesar 60,08238 adalah metode ARIMA dengan AR bernilai 1, P-value sebesar 0,001, I bernilai 1 dan MA bernilai 1, P-value 0, maka dikatakan ARIMA (1,1,1) SS sebesar 1342,5 dan MS sebesar 23,97.
Adapun hasil
peramalannya dapat dilihat pada Tabel 7. Tabel 7. Hasil peramalan penjualan Xenia 1300cc tahun 2009 Periode
Bulan (2009)
Penjualan Xenia 1300cc (Unit)
Selang Peramalan 5,8049 – 25,0020
61
Januari
15
62
Februari
13
63
Maret
13
64
April
12
65
Mei
12
66
Juni
12
67
Juli
12
68
Agustus
12
69
September
12
70
Oktober
12
71
Nopember
12
72
Desember
12
2,8059 – 23,9947 1,7100 – 23,3652 1,2774 – 23,0755 1,1066 – 22,9650 1,0454 – 22,9390 1,0313 – 22,9511 1,0377 – 22,9802 1,0531 – 23,0168 1,0724 – 23,0568 1,0935 – 23,0981 1,1154 – 23,1402
Sumber: hasil pengolahan data menggunakan Minitab 15 3.
Hasil Peramalan GranMax Pick Up 1300cc Data penjualan per bulan GranMax Pick Up 1300cc dari bulan Desember 2007 sampai dengan Desember 2008 diolah menggunakan metode time series (runtut waktu). Metode dengan MAPE terkecil sebesar 73,6111 adalah metode Moving Average dengan length sebesar dua. Dari hasil peramalan didapatkan bahwa peramalan penjualan GranMax Pick Up 1300cc dapat mencapai jumlah 3 sampai 4 unit
49
setiap bulannya (dengan selang peramalan sebesar -2,91257 sampai dengan 9,91257). Karena metode yang terbaik adalah Moving Average dengan length sebesar dua, maka jumlah peramalan setiap bulannya sama. 4.
Hasil Peramalan GranMax Minibus 1300cc Data penjualan per bulan GranMax Minibus 1300cc dari bulan Desember 2007 sampai dengan Desember 2008 diolah menggunakan metode time series (runtut waktu). Metode dengan MAPE terkecil sebesar 65,4365 adalah metode Moving Average dengan length sebesar satu. Dari hasil peramalan didapatkan bahwa peramalan penjualan GranMax Minibus 1300cc dapat mencapai jumlah 4 unit setiap bulannya (dengan selang peramalan sebesar -4,46801 sampai dengan 12,4680). Karena metode yang terbaik adalah Moving Average dengan length sebesar satu, maka jumlah peramalan setiap bulannya sama.
5.
Hasil Peramalan GranMax Pick Up 1500cc Data penjualan per bulan GranMax Pick Up 1500cc dari bulan Desember 2007 sampai dengan Desember 2008 diolah menggunakan metode time series (runtut waktu). Metode dengan MAPE terkecil sebesar 58,7506 adalah metode Single Exponential Smoothing dengan Alpha sebesar 0,0599628. Dari hasil peramalan didapatkan bahwa penjualan GranMax Pick Up 1500cc dapat mencapai 3 unit setiap bulannya (dengan selang peramalan sebesar -1,44528 sampai dengan 8,22726). Karena metode yang terbaik adalah Single Exponential Smoothing dengan Alpha sebesar 0,0599628, maka jumlah peramalan setiap bulannya sama.
6.
Hasil Peramalan GranMax Minibus 1500cc Data penjualan per bulan GranMax Minibus 1500cc dari bulan Desember 2007 sampai dengan Desember 2008 diolah menggunakan metode time series (runtut waktu). Metode dengan MAPE terkecil sebesar 80,2447 adalah metode Moving Average dengan length sebesar satu. Dari hasil peramalan didapatkan bahwa peramalan penjualan GranMax Minibus 1500cc dapat mencapai jumlah 4 unit setiap
50
bulannya (dengan selang peramalan sebesar -4,44909 sampai dengan 12,4491). Karena metode yang terbaik adalah Moving Average dengan length sebesar satu, maka jumlah peramalan setiap bulannya sama. 7.
Hasil Peramalan Terios Data penjualan per bulan Terios dari bulan januari 2007 sampai dengan Desember 2008 diolah menggunakan metode time series (runtut waktu). Metode dengan MAPE terkecil sebesar 32,0593 adalah metode Single Exponential Smoothing dengan Alpha sebesar 0,0942397. Dari hasil peramalan didapatkan bahwa penjualan Terios dapat mencapai 16 unit setiap bulannya (dengan selang peramalan sebesar 5,28712 sampai dengan 27,5882). Karena metode yang terbaik adalah
Single
Exponential
Smoothing
dengan
Alpha
sebesar
0,0942397, maka jumlah peramalan setiap bulannya sama. 8.
Hasil Peramalan Sirion Data penjualan per bulan Sirion dari bulan Juni 2007 sampai dengan Desember 2008 diolah menggunakan metode time series (runtut waktu). Metode dengan MAPE terkecil sebesar 48,4040 adalah metode Single Exponential Smoothing dengan Alpha sebesar 0,789617. Dari hasil peramalan didapatkan bahwa tidak terjadi penjualan pada Sirion untuk setiap bulannya (dengan selang peramalan -3,40303 sampai dengan 4,07629). Karena metode yang terbaik adalah Single Exponential Smoothing dengan Alpha sebesar 0,789617, maka jumlah peramalan setiap bulannya sama.
9.
Peramalan Luxio Luxio adalah produk terbaru dari Daihatsu yang diluncurkan pada akhir Februari 2009 sehingga tidak terdapat data historis untuk dilakukan peramalan secara kuantitatif. Namun, berdasarkan hasil wawancara dengan pihak manajemen PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor menargetkan penjualan Luxio rata-rata 18 unit untuk setiap bulannya dari bulan Maret sampai dengan Desember 2009. Hal ini didasarkan pada jumlah salesman yang terdapat pada
51
Daihatsu Bogor sebanyak 18 orang sehingga setiap salesman ditargetkan wajib menjual minimal 1 unit setiap bulannya. Delapan produk Daihatsu yang diramalkan menggunakan metode yang berbeda-beda untuk setiap produknya hal itu atas dasar kesesuaian dari pola data dan banyak atau sedikit data historis yang dimiliki dari masing – masing produk tersebut serta nilai MAPE terkecil. Nilai MAPE yang dipilih merupakan persentase yang paling kecil, hal tersebut menunjukkan persentase tingkat kesalahan yang terkecil. 4.4. Intepretasi Hasil Peramalan Penjualan Produk Daihatsu berdasarkan Metode Peramalan Time Series Model Moving Average paling cocok digunakan untuk data stasioner. Tujuan model ini adalah menggunakan data masa lalu untuk membuat peramalan untuk masa yang akan datang. Exponential Smoothing adalah suatu prosedur yang mengulang perhitungan secara terus-menerus dengan menggunakan data terbaru. Metode ini didasarkan pada perhitungan rata-rata (pemulusan) data-data masa lalu secara eksponensial. Sedangkan model ARIMA dapat digunakan untuk analisis data deret waktu dan peramalan data. Hal utama yang mencirikan dari model ARIMA dalam rangkaian analisis data deret waktu adalah perlunya pemeriksaan keacakan data dengan melihat koefisien autokorelasinya. Model ARIMA juga bisa digunakan untuk mengatasi masalah sifat keacakan, trend, musiman bahkan sifat siklis data deret waktu yang dianalisis. Data dihitung untuk mendapatkan rata-rata data dasar dan kemudian digunakan untuk meramalkan nilai pada periode selanjutnya (Arsyad, 1994). Dalam melakukan intepretasi hasil peramalan penjualan produk-produk Daihatsu PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor ini merupakan hasil yang didapat penulis dari hasil wawancara dengan pihak manajerial dan observasi langsung pada saat penelitian dilakukan. Sumber data yang didapatkan berdasarkan laporan internal perusahaan (data penjualan Daihatsu dari tahun 2004 hingga tahun 2008) tersebut kemudian diolah sehingga memperoleh hasil peramalan seperti disebutkan pada pembahasan sebelumnya. Dari keseluruhan data penjualan yang
52
dianalisis dengan menggunakan metode peramalan runtut waktu didapatkan bahwa pola data penjualan ini merupakan data yang tidak stasioner sehingga perlu dilakukan iterasi (differencing) untuk mendapatkan pola data yang stasioner yang kemudian dapat ditentukan model peramalan yang paling cocok, dari pengolahan data yaitu model ARIMA, Moving Average, dan Single Exponential Smoothing. Sedangkan berdasarkan wawancara dan pengamatan dapat diketahui strategi perusahaan saat ini. Mobil umumnya memiliki harga yang tinggi, berdasarkan minat masyarakat saat ini dengan kondisi ekonomi global yang tidak menentu, masyarakat akan berpikir seribu kali untuk membeli mobil maka penjualan Daihatsu kemungkinan akan menurun pada beberapa produk tertentu. GAIKINDO memproyeksikan akan terjadi penurunan penjualan mobil sebesar 30% namun Daihatsu menanggapi hal ini dengan optimis dan yakin tidak akan terjadi penurunan sebesar itu. Walaupun akan terjadi penurunan penjualan, itupun hanya sekitar 20%, hal ini karena segmentasi dari Daihatsu adalah mobil compact. Compact disini dalam arti mobil yang kapasitasnya besar namun harganya ekonomis jadi harga jual atau kemampuan daya beli dari masyarakat masih ada. Dampak krisis yang terjadi di Indonesia saat ini mengakibatkan penurunan penjualan Daihatsu sekitar 15-20% pada periode Januari sampai Maret 2009. Hal lain yang sangat terasa dari dampak krisis ekonomi global adalah habit dari masyarakat untuk membeli mobil. Masyarakat harus berpikir seribu kali sebelum mereka memutuskan untuk membeli mobil, hal ini karena gejolak ekonomi yang tidak menentu. Pengaruh tingkat inflasi yang diproyeksikan sekitar 5-6% tahun 2009 tidak terlalu berpengaruh terhadap penjualan Daihatsu. Justru yang sangat mempengaruhi adalah harga dari bahan baku dunia karena kenaikan harga bahan baku dunia dapat lebih tinggi dari tingkat inflasi. Mengacu pada lingkungan makro perusahaan, hal-hal yang dapat mempengaruhi keputusan strategis dari Daihatsu adalah kebijakan pemerintah dan standar internasional EURO II pada tahun 2008 adalah tentang pemeriksaan emisi gas buangan dari kendaraan. Hal tersebut
53
merubah Daihatsu mulai dari strategi sampai mengupdate produk hingga dapat mengikuti kebijakan pemerintah tersebut. 4.5. Perencanaan Keuangan PT. Astra International Tbk – Daihatsu Cabang Bogor 4.5.1.Anggaran Pendapatan Hasil peramalan penjualan produk-produk Daihatsu yang telah dilakukan dengan menggunakan metode analisis runtut waktu merupakan landasan dalam melakukan perencanaan keuangan dan dapat
dijadikan
patokan
dalam
menetapkan
target
penjualan
perusahaan. Dengan diketahuinya bahwa pola penjualan dalam analisis peramalan runtut waktu Daihatsu adalah pola yang tidak beraturan (fluktuatif) maka Daihatsu harus dapat menetapkan sejumlah strategi keuangan yang lebih komprehensif sehingga perusahaan tidak mengalami kerugian dalam menjalankan bisnisnya. Dari hasil peramalan penjualan produk-produk Daihatsu dapat disusun anggaran pendapatan. Menurut Sukristono (1995), anggaran pendapatan adalah anggaran yang digunakan untuk mengukur atau memperkirakan besarnya pendapatan dari penjualan atau operasi, dengan memperbanyakkan terhadap tingkat harga atau bunga, komisi dan provisi (bagi bank) dengan produk yang diperkirakan akan dijual. Hasil perhitungan peramalan penjualan dengan metode time series ini dapat membantu dalam memperkirakan penjualan. Teknik-teknik ini menggunakan indikator aktivitas ekonomi dan data penjualan masa lampau untuk memperkirakan penjualan di masa depan. Berikut ini adalah penyusunan anggaran pendapatan PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor dapat dilihat pada Tabel 8. Tabel 8. Anggaran pendapatan untuk tahun yang berakhir 31 Desember 2009 Produk
Xenia 1000cc Xenia 1300cc GranMax Pick Up 1300cc
Harga Jual (Ribu Rp) 119.000 127.200 83.400
Unit terjual 257 149 42
Total Pendapatan (Ribu Rp) 30.583.000 18.952.800 3.502.800
54
Lanjutan Tabel 8 GranMax Minibus 1300cc GranMax Pick Up 1500cc GranMax Minibus 1500cc Terios Sirion Luxio TOTAL
109.700 88.000 118.750 174.200 147.400 136.000
48 36 48 192 0 180
5.265.600 3.168.000 5.700.000 33.446.400 0 24.480.000 125.098.600
4.5.2.Laba-Rugi PT. Astra International Tbk – Daihatsu Cabang Bogor Dari hasil perhitungan dalam pembuatan anggaran pendapatan PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor selama tahun 2009, dapat dijadikan sebagai acuan untuk proses perencanaan keuangan selanjutnya. Proses selanjutnya untuk membuat perencanaan keuangan yaitu dengan melihat laporan keuangan tahun terakhir sebagai pedoman untuk membuat perencanaan keuangan tahun yang akan datang. Karena keterbatasan data yang diberikan oleh pihak perusahaan, maka penulis menggunakan persentase dari laporan keuangan perusahaan konsolidasi tahun terdahulu sebagai asumsi untuk mendapatkan laporan keuangan PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor. Dalam hal ini laporan keuangan berupa laba-rugi tahun 2008 diambil dari laporan keuangan konsolidasi yang dipublished melalui media internet. Untuk mendapatkan laba-rugi PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor, maka dibuatlah perkiraan dari persentase penjualan unit Daihatsu yang terdapat pada PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor sebagai asumsi. Persentase dapat dilihat pada Tabel 9. Tabel 9. Persentase PT. Astra International Tbk – Daihatsu Bogor 2008 1. Laba-Rugi Konsolidasi PT. Astra International Tbk 2. Unit bisnis kendaraan 4W (terdapat pada lampiran) 3. Daihatsu Nasional (12,8% x 607.805unit = 77.799 unit) (77.799 unit : 317.967 unit) x 100% 4. Daihatsu Bogor (820 unit : 77.799 unit) x 100% 5. Penjualan Daihatsu Bogor (Rp 94.268.550.000 : Rp 95.631.207.000) x 100%
100 % 24,2 % 24,47 % 1,05 % 98,58%
Sumber: Investor Update PT. Astra International Tbk dan laporan penjualan Daihatsu Bogor tahun 2008
55
Pada laba-rugi konsolidasi PT. Astra International Tbk, unit bisnis kendaraan roda empat menyumbangkan sebesar 24,2% dari seluruh total unit bisnis Astra. Kemudian, Daihatsu Nasional menyumbangkan sebesar 24,47% dari unit bisnis kendaraan roda empat PT. Astra International Tbk. Daihatsu cabang Bogor menyumbangkan sebesar 1,05% dari total penjualan Daihatsu Nasional. Kemudian, dari asumsi laba-rugi Daihatsu cabang Bogor dibuat lagi asumsi berdasarkan persentase penjualan unit Daihatsu sebesar 98,58% dari seluruh pendapatan yang diterima PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor pada tahun 2008. Berikut ini adalah laporan laba-rugi untuk PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor tahun 2008 berdasarkan persentase penjualan unit dapat dilihat pada Tabel 10. Tabel 10. Laporan laba-rugi PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor tahun 2008 berdasarkan persentase penjualan unit Dalam Rupiah Pendapatan Bersih Beban Pokok Pendapatan Laba Kotor Beban Usaha: Beban Penjualan Beban Umum & administrasi Laba Usaha Penghasilan/(beban) lain-lain: Penghasilan Bunga Gain on disposal of plantation assets Beban Bunga Keuntungan/ kerugian selisih kurs Penghasilan lain-lain, bersih Bagian atas hasil bersih perusahaan asosiasi & jointly controlled entities Laba sebelum pajak penghasilan Beban pajak penghasilan Laba sebelum hak minoritas Hak minoritas Laba bersih
2008* 94.268.550.000,00 (70.250.679.895,00) 24.017.870.105,00 (7.849.602.822,93) (8.889.195.311,96) (16.738.798.134,88) 7.279.071.970,12 401.464.479,19 247.007.917,17 (314.429.435,47) (150.779.021,08) 480.531.530,68 663.795.460,64 1.473.466.570,85 9.416.334.001,60 (2.491.531.457,73) 6.924.802.543,88 (1.291.428.471,44) 5.633.374.072,43
* data yang didapat berasal dari laporan konsolidasi PT. Astra International Tbk yang diperkecil berdasarkan persentase penjualan (based on asumsi)
Tabel 11. Proyeksi laba-rugi PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor tahun 2009 berdasarkan persentase penjualan unit Dalam Rupiah Pendapatan Bersih Beban Pokok Pendapatan Laba Kotor Beban Usaha: Beban Penjualan Beban Umum & administrasi Laba Usaha Penghasilan/(beban) lain-lain: Penghasilan Bunga Gain on disposal of plantation assets Beban Bunga Keuntungan/ kerugian selisih kurs Penghasilan lain-lain, bersih Bagian atas hasil bersih perusahaan asosiasi & jointly controlled entities Laba sebelum pajak penghasilan Beban pajak penghasilan Laba sebelum hak minoritas Hak minoritas Laba bersih
2008 94.268.550.000,00 (70.250.679.895,00) 24.017.870.105,00
% Kenaikan Proyeksi 2009 32,7% 125.098.600.000,00 (93.226.886.370,67) 31.871.713.629,34
(7.849.602.822,93) (8.889.195.311,96) (16.738.798.134,88) 7.279.071.970,12
(10.416.422.946,02) (11.795.962.178,97) (22.212.385.124,99) 9.659.328.504,34
401.464.479,19 247.007.917,17 (314.429.435,47) (150.779.021,08) 480.531.530,68 663.795.460,64
532.743.363,89 327.779.506,08 (417.247.860,86) (200.083.760,97) 637.665.341,21 880.856.576,26
1.473.466.570,85 9.416.334.001,60 (2.491.531.457,73) 6.924.802.543,88 (1.291.428.471,44) 5.633.374.072,43
1.955.290.139,52 12.495.475.220,13 (3.306.262.244,40) 9.189.212.975,72 (1.713.725.581,61) 7.475.487.394,12
32,7%
Berdasarkan
laporan laba-rugi (based on asumsi) yang telah
didapatkan pada Tabel 10, maka perusahaan dapat membuat proyeksi laba-rugi untuk tahun yang akan datang sebagai target pencapaian penjualan dan laba bersih yang diharapkan. Hasil perhitungan berdasarkan peramalan penjualan tahun 2009, didapatkan bahwa anggaran
pendapatan
perusahaan
diproyeksikan
sebesar
Rp
125.098.600.000. Dari anggaran pendapatan tersebut dapat dibuat proyeksi laba-rugi untuk tahun 2009 berdasarkan persentase penjualan unit. Proyeksi laba-rugi tahun 2009 dapat dilihat pada Tabel 11. Dari hasil perhitungan pada Tabel 11, dapat diproyeksikan bahwa pendapatan bersih perusahaan akan meningkat dari Rp 94.268.550.000 menjadi Rp 125.098.600.000 dengan asumsi biaya-biaya juga mengalami kenaikan dengan persentase yang sama yang pada akhirnya akan menyebabkan laba bersih juga akan mengalami kenaikan sebesar Rp 5.633.374.072,43 menjadi Rp 7.475.487.394,12. Dengan membuat proyeksi laba-rugi untuk tahun 2009, perusahaan dapat membuat atau merumuskan strategi-strategi apa saja yang harus dilakukan untuk mencapai keuntungan yang diharapkan. 4.5.3.Neraca PT. Astra International Tbk – Daihatsu Cabang Bogor Untuk mendapatkan neraca PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor, maka dibuatlah perkiraan dari persentase penjualan unit Daihatsu yang terdapat pada PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor sebagai asumsi. Tabel 12. Persentase PT. Astra International Tbk – Daihatsu Bogor 2008 1. Neraca Konsolidasi PT. Astra International Tbk
100 %
2. Unit bisnis kendaraan 4W (terdapat pada lampiran) 3. Daihatsu Nasional (12,8% x 607.805unit = 77.799 unit) (77.799 unit : 317.967 unit) x 100%
24,2 %
4. Daihatsu Bogor (820 unit : 77.799 unit) x 100% 5. Penjualan Daihatsu Bogor (Rp 94.268.550.000 : Rp 95.631.207.000) x 100%
24,47 % 1,05 % 98,58%
Sumber: Investor Update PT. Astra International Tbk dan laporan penjualan Daihatsu Bogor tahun 2008
58
Pada neraca konsolidasi PT. Astra International Tbk, unit bisnis kendaraan roda empat menyumbangkan sebesar 24,2% dari seluruh total unit bisnis Astra. Kemudian, Daihatsu Nasional menyumbangkan sebesar 24,47% dari unit bisnis kendaraan roda empat PT. Astra International Tbk. Daihatsu cabang Bogor menyumbangkan sebesar 1,05% dari total penjualan Daihatsu Nasional. Kemudian, dari asumsi neraca Daihatsu cabang Bogor dibuat lagi asumsi berdasarkan persentase penjualan unit Daihatsu
sebesar 98,58% dari seluruh
pendapatan yang diterima PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor pada tahun 2008. Berikut ini adalah neraca untuk PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor tahun 2008 berdasarkan persentase penjualan unit dapat dilihat pada Tabel 13. Tabel 13. Neraca PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor tahun 2008 berdasarkan persentase penjualan unit Dalam Rupiah 2008* Kas dan setara kas 5.384.527.365 Piutang Usaha 3.779.895.407 Persediaan 5.311.589.683 Piutang Pembiayaan 11.093.904.016 Investasi pada perusahaan asosiasi & jointly Controlled Entities 6.519.047.811 Aset Tetap 11.487.400.010 Aset Lain-lain 5.911.027.773 Total Aset 49.487.392.065 Pinjaman Jangka Pendek 3.178.004.769 Utang Usaha 4.177.069.238 Pinjaman Jangka Panjang 11.245.908.779 Kewajiban Lain-lain 6.015.837.739 Total Kewajiban 24.616.820.525 Hak Minoritas 4.595.082.829 Ekuitas 20.275.488.712 Total Kewajiban & Ekuitas 49.487.392.065 * data yang didapat berasal dari laporan konsolidasi PT. Astra International Tbk yang diperkecil berdasarkan persentase penjualan (based on asumsi)
59
4.5.4.Peramalan Keuangan dengan Metode Persentase Penjualan Metode yang biasa digunakan untuk membuat perhitungan ini adalah metode persentase penjualan. Metode persentase penjualan mencakup suatu perkiraan tingkat beban, aktiva, atau kewajiban untuk periode waktu yang akan datang sebagai persentase ramalan penjualan. Persentase yang digunakan berasal dari laporan keuangan terbaru sebagai persentase penjualan sekarang. Dalam hal ini, laporan keuangan berupa neraca tahun 2008 menggunakan neraca (based on asumsi) yang telah didapatkan pada Tabel 13. Kemudian, persentase penjualan tahun 2008 menggunakan data yang diperoleh dari hasil penjualan unit Daihatsu pada PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor sebesar Rp 94.268.550.000. Untuk meramalkan kebutuhan dana di masa yang akan datang dapat dilihat pada Tabel 14 yang merupakan hasil perhitungan dari persentase penjualan. Masing-masing komponen pada neraca perusahaan, yang bermacam-macam dengan penjualan diubah pada persentase penjualan tahun 2008, sebesar Rp 94.268.550.000. Ramalan dari neraca baru untuk masing-masing komponen kemudian dihitung dengan perkalian waktu persentase ini, sebesar Rp 125.098.600.000 pada proyeksi penjualan untuk periode perencanaan tahun 2009. Metode ini menawarkan biaya yang murah dan kemudahan dalam penggunaan perkiraan, terutama perkiraan kebutuhan pembiayaan perusahaan untuk periode yang akan datang. Dari Tabel 14 dapat diproyeksikan bahwa penjualan perusahaan akan meningkat dari Rp 94.268.550.000 menjadi Rp 125.098.600.000, yang akan menyebabkan kebutuhan perusahaan untuk total aktiva meningkat menjadi Rp 65.671.992.037,82. aktiva ini kemudian akan dibiayai dengan kewajiban yang ada sebesar jumlah aktiva seperti yang disebutkan pada nominal tersebut.
Tabel 14. Metode persentase penjualan untuk meramalkan kebutuhan dana di masa yang akan datang Aktiva
Sekarang (2008)
Kas dan setara kas Rp 5.384.527.365 Piutang Usaha Rp 3.779.895.407 Persediaan Rp 5.311.589.683 Piutang Pembiayaan Rp 11.093.904.016 Investasi pada perusahaan asosiasi & Jointly Controlled Entities Rp 6.519.047.811 Aset Tetap Rp 11.487.400.010 Aset Lain-lain Rp 5.911.027.773 Total Aset Rp 49.487.392.065 Kewajiban dan Ekuitas Pemegang Saham Pinjaman Jangka Pendek Utang Usaha Pinjaman Jangka Panjang Kewajiban Lain-lain Total Kewajiban Hak Minoritas Ekuitas Total Kewajiban & Ekuitas
Rp 3.178.004.769 Rp 4.177.069.238 Rp 11.245.908.779 Rp 6.015.837.739 Rp 24.616.820.525 Rp 4.595.082.829 Rp 20.275.488.712 Rp 49.487.392.065
Persentase penjualan (Penjualan 2008 = Rp 94.268.550.000) 0,06 0,04 0,06 0,12
Proyeksi (Berdasarkan 2009 = Rp 125.098.600.000) Rp 7.145.509.663,96 Rp 5.016.090.982,23 Rp 7.048.718.084,08 Rp 14.722.108.921.27
0,07 0,12 0,06
Rp 8.651.069.253,02 Rp 15.244.295.779,60 Rp 7.844.199.353,66 Rp 65.671.992.037,82
0,03 0,04 0,12 0,06
Rp 4.217.355.070,92 Rp 5.543.158.495,02 Rp 14.923.826.069,07 Rp 7.983.286.886,51 Rp 32.667.626.521,53 Rp 6.097.881.305,56 Rp 26.906.484.210,74 Rp 65.671.992.037,82
0,05 0,22
4.6. Implikasi Manajerial Berdasarkan data laporan keuangan PT. Astra International Tbk yang dipublish melalui media internet dan laporan penjualan PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor, dapat diketahui bahwa pangsa pasar untuk PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor sebesar 0,135% terhadap pangsa pasar mobil di seluruh Indonesia pada tahun 2008. Hal ini menunjukkan bahwa PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor menyumbangkan sebesar 0,135% untuk penjualan mobil seluruh Indonesia selama tahun 2008. PT. Astra International Tbk – Daihatsu disarankan untuk tidak menginvestasikan dananya untuk modal kerja selama tahun 2009 kepada PT. Astra International Tbk – Daihatsu Cabang Bogor yang tidak lebih dari sejumlah Rp 65.671.992.037,82. Hal tersebut harus dilakukan mengingat perkiraan penjualan mengalami penurunan untuk tahun 2009. Jika PT. Astra International Tbk – Daihatsu menginvestasikan dana yang dimiliki untuk modal kerja PT. Astra International Tbk – Daihatsu Cabang Bogor lebih dari jumlah nominal yang telah disebutkan diatas, maka besar kemungkinan perusahaan akan sedikit untuk mendapatkan laba yang diinginkan. Pada saat ini jumlah karyawan atau sumber daya manusia PT. Astra International Tbk - Daihatsu Cabang Bogor sebenarnya masih kurang dalam menjalankan kegiatan operasinya, namun untuk menghadapi penurunan penjualan yang diprediksikan terhadap produk-produk Daihatsu dalam rangka membuat perencanaan keuangan yaitu alternatif pertama yang dapat dilakukan adalah dengan cara tidak menambah jumlah karyawan untuk tahun 2009. Alternatif kedua yaitu dengan melakukan efisiensi terhadap penggunaan material office, efisiensi terhadap penggunaan listrik, air dan lain-lainnya. Alternatif terakhir apabila perusahaan sudah benar-benar mengalami pendapatan yang sangat minimal yaitu dengan melakukan PHK. Alternatif-alternatif tersebut adalah cara yang dapat dilakukan untuk mengantisipasi tambahan biaya yang akan dikeluarkan oleh Daihatsu dalam kondisi ekonomi global saat ini yang menyebabkan penjualan mengalami penurunan.
62
Investasi jangka panjang mengetengahkan investasi baru untuk masa mendatang ke dalam assets fisik, seperti gedung, peralatan, dan lain-lain untuk meningkatkan kapasitas produksi sesuai dengan rencana perusahaan. Investasi ini menggambarkan berapa kebutuhan uang yang diperlukan oleh perusahaan untuk meningkatkan kapasitasnya. Alternatif yang harus dilakukan oleh PT. Astra International Tbk – Daihatsu dalam menghadapi penurunan penjualan saat ini yaitu dengan tidak mengeluarkan dana untuk membangun outlet-outlet baru. Jika perusahaan memiliki dana lebih yang dapat digunakan untuk investasi jangka panjang, perusahaan dapat mengupgrade outlet-outlet yang sudah ada dengan menambah peralatan-peralatan baru untuk meningkatkan kapasitas produksi, penjualan dan layanan service. Hal tersebut dapat dilakukan mengingat investasi jangka panjang berupa outlet yang baru saja dibangun oleh perusahaan yang terletak di Jl. Pajajaran Bogor pada akhir tahun 2008 yang lalu. Melihat penurunan penjualan beberapa produk Daihatsu dari hasil peramalan, maka perusahaan harus dapat melakukan inovasi terbaru dalam menciptakan produk-produk (mobil) terbaru di masa yang akan datang. Perusahaan harus mencari tahu produk-produk seperti apa yang lebih diinginkan oleh konsumen yaitu dari segi harga, daya muat dan bentuk yang lebih diminati konsumen. Perusahaan harus meng-update produk-produknya sesuai dengan keinginan konsumen sehingga penjualan akan lebih meningkat. Jika penjualan meningkat maka keutungan perusahaan juga akan meningkat.
63
KESIMPULAN DAN SARAN
1.
Kesimpulan a.
PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor memiliki jenis pola data penjualan yang berfluktuasi tidak beraturan. Hal ini disebabkan beberapa jenis produk Daihatsu yang kurang laku terjual serta kondisi ekonomi yang tidak menentu dapat mempengaruhi tingkat permintaan mobil di Indonesia. Melalui analisis peramalan dengan menggunakan metode time series dalam penelitian ini kita dapat melihat bagaimana kemungkinan pencapaian penjualan produkproduk Daihatsu PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor satu tahun kedepan, sehingga perusahaan dapat menjadikan peramalan sebagai acuan merencanakan anggaran pendapatan yang tepat di masa mendatang.
b.
Metode dengan MAPE paling kecil adalah metode terbaik yang dipilih dalam menentukan berapa besar penjualan di tiap bulan, yaitu Single Exponential Smoothing, Moving Average dan ARIMA yang dicobakan pada data penjualan historis menghasilkan nilai penjualan pada akhir bulan peramalan produk-produk Daihatsu. Dari hasil peramalan didapatkan bahwa pada tahun 2009 penjualan Xenia 1000cc dapat mencapai jumlah 257 unit. Peramalan untuk penjualan Xenia 1300cc dapat mencapai jumlah 149 unit. Peramalan untuk penjualan GranMax Pick Up 1300cc dapat mencapai jumlah 3 sampai 4 unit setiap bulannya. Peramalan untuk penjualan GranMax Minibus 1300cc dapat mencapai jumlah 4 unit setiap bulannya. Peramalan untuk penjualan GranMax Pick Up 1500cc dapat mencapai jumlah 3 unit setiap bulannya. Peramalan untuk penjualan GranMax Minibus 1500cc dapat mencapai jumlah 4 unit setiap bulannya. Peramalan untuk penjualan Terios dapat mencapai jumlah 16 unit setiap bulannya. Sedangkan hasil peramalan didapatkan bahwa tidak terjadi penjualan pada Sirion untuk setiap bulannya. Daihatsu cabang Bogor menargetkan penjualan
64
Luxio rata-rata 18 unit tiap bulan dari bulan Maret sampai dengan Desember 2009. c.
Berdasarkan pemilihan metode terbaik untuk melakukan peramalan tersebut, peramalan digunakan sebagai acuan dalam perencanaan anggaran pendapatan untuk dilakukan proses perencanaan keuangan selanjutnya. Untuk perencanaan laba-rugi PT. Astra International Tbk Daihatsu Cabang Bogor tahun 2009 diproyeksikan laba bersih sebesar Rp 7.475.487.394,12 dan perencanaan kebutuhan keuangan PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor tahun 2009 diproyeksikan total aktiva dan passiva masing-masing sebesar Rp 65.671.992.037,82. Diharapkan perusahaan harus dapat mempertahankan efisiensi atas biaya-biaya yang dikeluarkan untuk kegiatan operasional dan strategi keuangan yang telah dilakukan saat ini serta dapat merumuskan kebijakan dan strategi yang lebih tepat nantinya. Hal yang penting untuk dilakukan perusahaan adalah menentukan kebijakan untuk melakukan investasi baik investasi jangka pendek maupun investasi jangka panjang untuk memaksimalkan nilai perusahaan.
2.
Saran Dalam penelitian ini penulis menyarankan beberapa hal kepada perusahaan untuk dapat mempertahankan produk-produk Daihatsu. Berikut hal-hal yang disarankan: a.
Perusahaan sebaiknya secara berkala melakukan peramalan, dengan peramalan perusahaan akan lebih mudah menetapkan target baik itu penjualan maupun target lainnya yang akan meningkatkan keuntungan perusahaan. Semakin sering peramalan dilakukan oleh perusahaan maka hasil yang akan didapat akan lebih baik, karena variabel lain yang menjadi faktor yang mengurangi pendapatan perusahaan akan dapat disiasati dengan tindakan keuangan yang tepat bila perusahaan tahu berapa pencapaian yang mungkin diraih.
b.
Perusahaan sebaiknya membuat anggaran pendapatan dari hasil peramalan penjualan untuk tahun yang akan datang karena anggaran pendapatan dapat digunakan sebagai acuan untuk proses perencanaan
65
keuangan
selanjutnya.
Pembuatan
anggaran
pendapatan
dapat
membantu pihak manajemen untuk melihat atau memperkirakan seberapa besar laba yang akan didapatkan di masa yang akan datang. c.
Perusahaan sebaiknya melakukan survey untuk mencari tahu produkproduk (mobil) seperti apa yang lebih diinginkan oleh konsumen yaitu dari segi harga, daya muat dan bentuk yang lebih diminati konsumen.
d.
Perusahaan sebaiknya meningkatkan kinerja dari usaha-usaha lainnya yaitu layanan service/bengkel dan penjualan sparepart untuk mencapai target yang direncanakan.
66
DAFTAR PUSTAKA
Adisaputro, G dan M. Asri. 2003. Anggaran Perusahaan. buku 1. BPFEYogyakarta, Yogyakarta Aldina, A. 2008. Analisis Peramalan Penjualan Matrix Blackberry PT Indosat, Tbk Dalam Rangka Perencanaan Strategi Pemasaran. Skripsi Pada Departemen Manajemen. Fakultas Ekonomi dan Manajemen. Institut Pertanian Bogor. Bogor. Aritonang, L.R. 2002. Peramalan Bisnis. Ghalia Indonesia, Jakarta. Arsyad, L. 1994. Peramalan Bisnis. BPFE-Yogyakarta, Yogyakarta. Baroto, T. 2002. Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Ghalia Indonesia, Jakarta. Djinarto, B. 2000. Banking Asset Liability Management: Perencanaan, Strategi, Pengawasan, dan Pengelolaan Dana. PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. Horngren, C.T., S.M. Datar, G. Foster. 2005. Akuntansi Biaya: Penekanan Manajerial (Terjemahan). 11th edition. Jilid 1. PT. Indeks Kelompok Gramedia, Jakarta. Keown, A.J., J.D. Martin, J.W. Petty, D.F. Scott. 2004. Manajemen Keuangan: Prinsip-Prinsip dan Aplikasi (Terjemahan). 9 th edition. Jilid 1. PT. Indeks Kelompok Gramedia, Jakarta. Nilawati, M. 2008. Analisis Peramalan Penjualan Emas dan Perak PT Aneka Tambang, Tbk Unit Bisnis Pengolahan dan Pemurnian Logam Mulia Sebagai Acuan Dalam Perencanaan Strategi Pemasaran. Skripsi Pada Departemen Manajemen. Fakultas Ekonomi dan Manajemen. Institut Pertanian Bogor. Bogor. Niswonger, C.R., C.S. Warren, J.M. Reeve, P.E. Fess. 1999. Prinsip-prinsip Akuntansi (Terjemahan). 19th edition. Jilid 1. Erlangga, Jakarta. Robbins, S.P. dan M. Coulter. 1999. Manajemen (Terjemahan). 6
th
edition. Jilid
1. PT. Prenhallindo, Jakarta. Sugiarto dan Harijono. 2000. Peramalan Bisnis. PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.
67
Sukristono. 1995. Perencanaan Strategis Bank. Edisi kedua. Institut Bankir Indonesia, Jakarta. Supranto, J. 2000. Metode Ramalan Kuantitatif Untuk Perencanaan Ekonomi dan Bisnis. 2nd Edition. Rineka Cipta, Jakarta. Umar, H. 2008. Strategic Management in Action. PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. http://astra.co.id/investor update 2008. [2 April 2009] http://daihatsu.co.id/index html. [16 April 2009] JL. 2008. Penjualan Mobil Indonesia Triwulan I. http://kompas.com/index html. [23 Desember 2008]
\
LAMPIRAN
68
Lampiran 1. Pertanyaan wawancara
1. Bagaimana strategi perusahaan Daihatsu saat ini? 2. Bagaimana dengan strategi keuangan pada Daihatsu? 3. Menurut Gaikindo, tahun 2009 diproyeksikan akan terjadi penurunan penjualan mobil sebesar 30%. Menurut Anda, bagaimana Daihatsu menanggapi hal tersebut? 4. Dampak krisis yang terjadi terhadap penjualan Daihatsu di Indonesia? 5. Bagaimana dengan pengaruh tingkat inflasi terhadap penjualan mobil khususnya Daihatsu apabila diproyeksikan inflasi tahun 2009 sekitar 5-6 %? 6. Mengacu pada lingkungan makro perusahaan, apa saja yang dapat mempengaruhi keputusan strategis dari Daihatsu? 7. Langkah-langkah apa saja yang akan dilakukan apabila terjadi penurunan penjualan terhadap perencanaan keuangan Daihatsu? 8. Dari mana saja sumber dana yang diperoleh oleh Daihatsu? 9. Bagaimana sistem manajemen kas pada Daihatsu? 10. Daihatsu menggunakan metode apa agar lebih mampu meningkatkan efisiensi dalam manajemen kasnya? 11. Tindakan apa yang dilakukan Daihatsu dalam memenuhi kebutuhan akan modal kerja untuk membiayai kegiatan operasionalnya? 12. Konsep apa yang dimiliki oleh Daihatsu dalam kebutuhannya akan modal kerja? 13. Modal kerja apa saja yang harus dipenuhi untuk operasi perusahaan pada Daihatsu? 14. Bagaimana dengan investasi jangka panjang yang dilakukan oleh Daihatsu?
69
Lampiran 2. Struktur Organisasi PT. Astra International Tbk, Daihatsu Cabang Bogor BUDIONO Branch Manager
ADMINISTRASI SABDO PURNOMO ADM UNIT/PGA/EHS
HENDRY Sales Supervisor
YULIANTO ADISASMITO Workshop Head
DODI SOPIAN Sales Supervisor
OPERATION OFFICE BOY ENANG Group Leader
DADANG JIMMY ISMET AGUS
TIM MARKETING INTAN S ALFIAN S ERIK BUDI N FITRIYANI HERMANTO ANGGA BANI NOFA W ARI S SYAIFUL B
TIM MARKETING ZULKARNAEN CINDY M M WILDAN RM SURYADI BUDI H DONI A BONA
ABDUL KAHAR ADE H JAENUDIN Service Advisor
ARI PERMANA HARYANTO Kepala Regu
AGUS SUTISNA Koord. Kendaraan
TIM MEKANIK
DEDEN Loobing
RINA IRAWATI Adm Service
ENDANG S ABDULAH F Part Supply
LUKMAN NURHAKIM Gudang Bahan
69
KURDI SYAEFUL Washing
RASODAH RULIA Z NOVENDRI ARIF JAENAL ARIF R SYARIEF DODY H KUNTOYO WARSITO BUDI A YOSEP H UCUP S USEP S AGUS M
ADMINISTRASI
70
Lampiran 3. Plot autokorelasi dari penjualan Daihatsu
Autocorrelation Function for Sales Daihatsu (with 5% significance limits for the autocorrelations)
1.0 0.8
Autocorrelation
0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 1
2
3
4
5
6
7
8 Lag
9
Autocorrelation Function: Sales Daihatsu Lag 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
ACF 0.827501 0.753533 0.687016 0.601525 0.499297 0.372471 0.280942 0.252153 0.143037 0.048758 -0.034227 -0.063629 -0.144012 -0.206720 -0.243320
T 6.36 3.76 2.82 2.19 1.69 1.20 0.88 0.78 0.44 0.15 -0.10 -0.19 -0.44 -0.63 -0.74
LBQ 42.49 78.34 108.68 132.35 148.97 158.39 163.85 168.34 169.81 169.99 170.07 170.38 172.01 175.42 180.27
10
11
12
13
14
15
71
Lanjutan Lampiran 3. Partial Autocorrelation Function for Sales Daihatsu (with 5% significance limits for the partial autocorrelations)
1.0
Partial Autocorrelation
0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 1
2
3
4
5
6
7
8 Lag
9
10
11
Partial Autocorrelation Function: Sales Daihatsu Lag 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
PACF 0.827501 0.218163 0.063190 -0.064740 -0.129803 -0.197238 -0.040536 0.190950 -0.146839 -0.122620 -0.110439 0.088641 -0.127561 -0.006565 0.021734
T 6.36 1.68 0.49 -0.50 -1.00 -1.52 -0.31 1.47 -1.13 -0.94 -0.85 0.68 -0.98 -0.05 0.17
12
13
14
15
72
Lampiran 4. Hasil output komputer untuk peramalan penjualan produk-produk Daihatsu 1. ARIMA Model: Xenia 1000cc Time Series Plot of Xenia 1000cc 40
Sales (unit)
30
20
10
0 1
6
12
18
24
30 36 Time (month)
42
48
54
60
Autocorrelation Function for Xenia 1000cc (with 5% significance limits for the autocorrelations)
1.0 0.8
Autocorrelation
0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 1
2
3
4
5
6
7
8 Lag
9
Autocorrelation Function: Xenia 1000cc Lag 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
ACF 0.509084 0.385559 0.333020 0.178056 0.270817 0.082082 0.113750 0.060809 -0.060944 0.043477 -0.006342 -0.023703 -0.108447 -0.175731 -0.131047
T 3.94 2.42 1.91 0.97 1.45 0.42 0.59 0.31 -0.31 0.22 -0.03 -0.12 -0.55 -0.89 -0.66
LBQ 16.34 25.88 33.11 35.22 40.18 40.64 41.55 41.82 42.09 42.23 42.23 42.27 43.21 45.70 47.12
10
11
12
13
14
15
73
Lanjutan Lampiran 4. Partial Autocorrelation Function for Xenia 1000cc (with 5% significance limits for the partial autocorrelations)
1.0
Partial Autocorrelation
0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 1
2
3
4
5
6
7
8 Lag
9
10
11
12
13
14
15
Partial Autocorrelation Function: Xenia 1000cc PACF 0.509084 0.170608 0.115911 -0.087214 0.198069 -0.191874 0.106107 -0.100972 -0.063756 0.058248 0.033466 -0.069118 -0.134105 -0.055034 -0.030261
T 3.94 1.32 0.90 -0.68 1.53 -1.49 0.82 -0.78 -0.49 0.45 0.26 -0.54 -1.04 -0.43 -0.23
Time Series Plot for Xenia 1000cc
(with forecasts and their 95% confidence limits) 50 40
Sales (unit)
Lag 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
30 20 10 0 1
5
10
15
20
25
30 35 40 45 Time (month)
50
55
60
65
70
74
Lanjutan Lampiran 4. Estimates at each iteration Iteration 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
SSE 2943.38 2773.41 2696.28 2682.48 2679.49 2678.76 2678.56 2678.51 2678.50 2678.49 2678.49 2678.49 2678.49
Parameters 0.100 0.456 0.250 0.335 0.375 0.254 0.424 0.212 0.446 0.193 0.456 0.183 0.461 0.178 0.464 0.176 0.465 0.174 0.466 0.174 0.467 0.173 0.467 0.173 0.467 0.173
Relative change in each estimate less than 0.0010 Final Estimates of Parameters Type MA 1 Constant
Coef 0.4669 0.1729
SE Coef 0.1149 0.4681
T 4.06 0.37
P 0.000 0.713
Differencing: 1 regular difference Number of observations: Original series 60, after differencing 59 Residuals: SS = 2576.48 (backforecasts excluded) MS = 45.20 DF = 57 Modified Box-Pierce (Ljung-Box) Chi-Square statistic Lag Chi-Square DF P-Value
12 9.4 10 0.497
24 16.8 22 0.776
36 23.6 34 0.909
48 31.5 46 0.949
Forecasts from period 60 Period 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72
Forecast 20.4704 20.6433 20.8162 20.9891 21.1620 21.3349 21.5078 21.6807 21.8536 22.0265 22.1994 22.3723
95% Limits Lower Upper 7.2903 33.6506 5.7073 35.5794 4.3100 37.3224 3.0497 38.9286 1.8956 40.4284 0.8273 41.8426 -0.1701 43.1857 -1.1075 44.4689 -1.9933 45.7004 -2.8340 46.8869 -3.6349 48.0337 -4.4005 49.1450
Actual
75
Lanjutan Lampiran 4. 2. ARIMA Model: Xenia 1300cc Time Series Plot of Xenia 1300cc 20
Sales (unit)
15
10
5
0 1
6
12
18
24
30 36 Time (month)
42
48
54
60
Autocorrelation Function for Xenia 1300cc (with 5% significance limits for the autocorrelations)
1.0 0.8
Autocorrelation
0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 1
2
3
4
5
6
7
8 Lag
9
10
Autocorrelation Function: Xenia 1300cc Lag 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
ACF 0.380607 0.231801 0.086292 0.154155 0.016457 0.011535 -0.029191 0.163967 0.011465 -0.079281 -0.197503 -0.046167 -0.062814 -0.113781 -0.110294
T 2.95 1.58 0.57 1.00 0.11 0.07 -0.19 1.05 0.07 -0.50 -1.24 -0.28 -0.38 -0.69 -0.67
LBQ 9.13 12.58 13.07 14.64 14.66 14.67 14.73 16.66 16.66 17.13 20.09 20.26 20.57 21.62 22.62
11
12
13
14
15
76
Lanjutan Lampiran 4. Partial Autocorrelation Function for Xenia 1300cc (with 5% significance limits for the partial autocorrelations)
1.0
Partial Autocorrelation
0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 1
2
3
4
5
6
7
8 Lag
9
10
11
12
13
14
15
Partial Autocorrelation Function: Xenia 1300cc PACF 0.380607 0.101667 -0.037408 0.132561 -0.093137 -0.006092 -0.017410 0.198837 -0.112920 -0.129723 -0.128201 0.064968 0.005621 -0.099782 0.018905
T 2.95 0.79 -0.29 1.03 -0.72 -0.05 -0.13 1.54 -0.87 -1.00 -0.99 0.50 0.04 -0.77 0.15
Time Series Plot for Xenia 1300cc
(with forecasts and their 95% confidence limits) 25 20 Sales (unit)
Lag 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
15 10 5 0 1
5
10
15
20
25
30 35 40 45 Time (month)
50
55
60
65
70
77
Lanjutan Lampiran 4. Estimates at each iteration Iteration 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
SSE 1865.81 1612.06 1572.84 1530.52 1488.27 1468.57 1463.61 1460.68 1457.91 1454.54 1449.09 1435.44 1432.74 1429.55 1428.74
Parameters 0.100 0.100 0.395 -0.049 0.250 0.318 0.061 0.400 0.269 0.162 0.550 0.217 0.243 0.700 0.152 0.259 0.779 0.095 0.278 0.817 0.071 0.301 0.846 0.056 0.326 0.871 0.044 0.353 0.896 0.034 0.382 0.923 0.023 0.419 0.959 0.010 0.441 0.978 0.006 0.429 0.973 0.024 0.440 0.973 0.018
Unable to reduce sum of squares any further Final Estimates of Parameters Type AR 1 MA 1 Constant
Coef 0.4398 0.9726 0.01820
SE Coef 0.1282 0.0538 0.03849
T 3.43 18.08 0.47
P 0.001 0.000 0.638
Differencing: 1 regular difference Number of observations: Original series 60, after differencing 59 Residuals: SS = 1342.50 (backforecasts excluded) MS = 23.97 DF = 56 Modified Box-Pierce (Ljung-Box) Chi-Square statistic Lag Chi-Square DF P-Value
12 9.7 9 0.376
24 19.0 21 0.582
36 33.1 33 0.461
48 40.1 45 0.680
Forecasts from period 60 Period 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72
Forecast 15.4034 13.4003 12.5376 12.1764 12.0358 11.9922 11.9912 12.0090 12.0350 12.0646 12.0958 12.1278
95% Limits Lower Upper 5.8049 25.0020 2.8059 23.9947 1.7100 23.3652 1.2774 23.0755 1.1066 22.9650 1.0454 22.9390 1.0313 22.9511 1.0377 22.9802 1.0531 23.0168 1.0724 23.0568 1.0935 23.0981 1.1154 23.1402
Actual
78
Lanjutan Lampiran 4. 3. Moving Average: GranMax Pick Up 1300cc Moving Average Plot for GranMax Pick Up 1300cc 12.5
Variable A ctual Fits Forecasts
10.0
95.0% PI
Sales (unit)
7.5
Mov ing A v erage Length 2
5.0
A ccuracy Measures MA PE 73.6111 MA D 2.6818 MSD 10.7045
2.5 0.0 -2.5 -5.0 2
4
6
8
10 12 14 16 Time (month)
18
20
22
Moving Average for GranMax Pick Up 1300cc Data Length NMissing
GranMax Pick Up 1300cc 13 0
Moving Average Length
2
Accuracy Measures MAPE MAD MSD
73.6111 2.6818 10.7045
Forecasts Period 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
Forecast 3.5 3.5 3.5 3.5 3.5 3.5 3.5 3.5 3.5 3.5 3.5 3.5
Lower -2.91257 -2.91257 -2.91257 -2.91257 -2.91257 -2.91257 -2.91257 -2.91257 -2.91257 -2.91257 -2.91257 -2.91257
Upper 9.91257 9.91257 9.91257 9.91257 9.91257 9.91257 9.91257 9.91257 9.91257 9.91257 9.91257 9.91257
24
79
Lanjutan Lampiran 4. 4. Moving Average: GranMax Minibus 1300cc Moving Average Plot for GranMax Minibus 1300cc 15
Variable A ctual Fits Forecasts 95.0% PI
10 Sales (unit)
Mov ing A v erage Length 1 A ccuracy Measures MA PE 65.4365 MA D 3.5000 MSD 18.6667
5
0
-5 2
4
6
8
10 12 14 16 Time (month)
18
20
22
Moving Average for GranMax Minibus 1300cc Data Length NMissing
GranMax Minibus 1300cc 13 0
Moving Average Length
1
Accuracy Measures MAPE MAD MSD
65.4365 3.5000 18.6667
Forecasts Period 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
Forecast 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
Lower -4.46801 -4.46801 -4.46801 -4.46801 -4.46801 -4.46801 -4.46801 -4.46801 -4.46801 -4.46801 -4.46801 -4.46801
Upper 12.4680 12.4680 12.4680 12.4680 12.4680 12.4680 12.4680 12.4680 12.4680 12.4680 12.4680 12.4680
24
80
Lanjutan Lampiran 4. 5. Single Exponential Smoothing: GranMax Pick Up 1500cc Smoothing Plot for GranMax Pick Up 1500cc Single Exponential Method
Variable A ctual Fits Forecasts
7.5
Sales (unit)
95.0% PI Smoothing Constant A lpha 0.0599628
5.0
A ccuracy Measures MA PE 58.7506 MA D 1.9740 MSD 5.2812
2.5
0.0
2
4
6
8
10 12 14 16 Time (month)
18
20
22
24
Single Exponential Smoothing for GranMax Pick Up 1500cc * NOTE * Zero values of Yt exist; MAPE calculated only for non-zero Yt. Data Length
GranMax Pick Up 1500cc 13
Smoothing Constant Alpha
0.0599628
Accuracy Measures MAPE MAD MSD
58.7506 1.9740 5.2812
Forecasts Period 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
Forecast 3.39099 3.39099 3.39099 3.39099 3.39099 3.39099 3.39099 3.39099 3.39099 3.39099 3.39099 3.39099
Lower -1.44528 -1.44528 -1.44528 -1.44528 -1.44528 -1.44528 -1.44528 -1.44528 -1.44528 -1.44528 -1.44528 -1.44528
Upper 8.22726 8.22726 8.22726 8.22726 8.22726 8.22726 8.22726 8.22726 8.22726 8.22726 8.22726 8.22726
81
Lanjutan Lampiran 4. 6. Moving Average: GranMax Minibus 1500cc Moving Average Plot for GranMax Minibus 1500cc 15
Variable A ctual Fits Forecasts 95.0% PI
10 Sales (unit)
Mov ing A v erage Length 1 A ccuracy Measures MA PE 80.2447 MA D 3.4167 MSD 18.5833
5
0
-5 2
4
6
8
10 12 14 16 Time (month)
18
20
22
Moving Average for GranMax Minibus 1500cc Data Length NMissing
GranMax Minibus 1500cc 13 0
Moving Average Length
1
Accuracy Measures MAPE MAD MSD
80.2447 3.4167 18.5833
Forecasts Period 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
Forecast 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
Lower -4.44909 -4.44909 -4.44909 -4.44909 -4.44909 -4.44909 -4.44909 -4.44909 -4.44909 -4.44909 -4.44909 -4.44909
Upper 12.4491 12.4491 12.4491 12.4491 12.4491 12.4491 12.4491 12.4491 12.4491 12.4491 12.4491 12.4491
24
82
Lanjutan Lampiran 4. 7. Single Exponential Smoothing: Terios Smoothing Plot for Terios Single Exponential Method
35
Variable A ctual Fits Forecasts
30
Sales (unit)
95.0% PI
25
Smoothing Constant A lpha 0.0942397
20
A ccuracy Measures MA PE 32.0593 MA D 4.5513 MSD 36.1818
15 10 5 4
8
12
16 20 24 Time (month)
28
Single Exponential Smoothing for Terios
Data Length
Terios 24
Smoothing Constant Alpha
0.0942397
Accuracy Measures MAPE MAD MSD
32.0593 4.5513 36.1818
Forecasts Period 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
Forecast 16.4377 16.4377 16.4377 16.4377 16.4377 16.4377 16.4377 16.4377 16.4377 16.4377 16.4377 16.4377
Lower 5.28712 5.28712 5.28712 5.28712 5.28712 5.28712 5.28712 5.28712 5.28712 5.28712 5.28712 5.28712
Upper 27.5882 27.5882 27.5882 27.5882 27.5882 27.5882 27.5882 27.5882 27.5882 27.5882 27.5882 27.5882
32
36
83
Lanjutan Lampiran 4. 8. Single Exponential Smoothing: Sirion Smoothing Plot for Sirion Single Exponential Method
Variable A ctual Fits Forecasts
7.5
95.0% PI
Sales (unit)
5.0
Smoothing Constant A lpha 0.789617
2.5
A ccuracy Measures MA PE 48.4040 MA D 1.5264 MSD 3.6200
0.0 -2.5 -5.0 3
6
9
12 15 18 21 Time (month)
24
27
30
Single Exponential Smoothing for Sirion * NOTE * Zero values of Yt exist; MAPE calculated only for non-zero Yt. Data Length
Sirion 19
Smoothing Constant Alpha
0.789617
Accuracy Measures MAPE MAD MSD
48.4040 1.5264 3.6200
Forecasts Period 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
Forecast 0.336629 0.336629 0.336629 0.336629 0.336629 0.336629 0.336629 0.336629 0.336629 0.336629 0.336629 0.336629
Lower -3.40303 -3.40303 -3.40303 -3.40303 -3.40303 -3.40303 -3.40303 -3.40303 -3.40303 -3.40303 -3.40303 -3.40303
Upper 4.07629 4.07629 4.07629 4.07629 4.07629 4.07629 4.07629 4.07629 4.07629 4.07629 4.07629 4.07629
84
Lampiran 5. Total penjualan PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor tahun 2008 Bulan
Jumlah
Januari
Rp 6.463.900.000
Februari
Rp 5.938.550.000
Maret
Rp 5.753.100.000
April
Rp 8.261.500.000
Mei
Rp 7.064.350.000
Juni
Rp 7.095.550.000
Juli
Rp 10.234.750.000
Agustus
Rp 8.464.450.000
September
Rp 12.450.400.000
Oktober
Rp 8.673.650.000
November
Rp 6.236.000.000
Desember
Rp 7.632.350.000
TOTAL
Rp 94.268.550.000
Sumber: Hasil pengolahan data menggunakan Microsoft Office Excel 2007
70
Lampiran 6. Proses pembuatan asumsi laba-rugi PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor yang berasal dari laba-rugi konsolidasi PT. Astra International Tbk Laba-Rugi Konsolidasi (dlm Ribuan Rp) Pendapatan Bersih Beban Pokok Pendapatan Laba Kotor Beban Usaha: Beban Penjualan Beban Umum & administrasi Laba Usaha Penghasilan/(beban) lain-lain: Penghasilan Bunga Gain on disposal of plantation assets Beban Bunga Keuntungan/ kerugian selisih kurs Penghasilan lain-lain, bersih Bagian atas hasil bersih perusahaan asosiasi & jointly controlled entities Laba sebelum pajak penghasilan Beban pajak penghasilan Laba sebelum hak minoritas Hak minoritas Laba bersih
2008
4W = 24,2%
Daihatsu = 24,47%
Bogor = 1,05%
97.064.000.000 (75.334.000.000) 21.730.000.000
37.220.000.000 (31.961.340.000) 5.258.660.000
9.107.734.000,00 (7.820.939.898,00) 1.286.794.102,00
95.631.207,00 (82.119.868,93) 13.511.338,07
(4.621.000.000) (5.233.000.000) (9.854.000.000) 11.876.000.000
(1.118.282.000) (1.266.386.000) (2.384.668.000) 2.873.992.000
(273.643.605,40) (309.884.654,20) (583.528.259,60) 703.265.842,40
(2.873.257,86) (3.253.788,87) (6.127.046,73) 7.384.291,35
158.510.000 97.526.000
38.787.397,00 23.864.612,20
407.267,67 250.578,43
(513.000.000) (246.000.000) 784.000.000 1.083.000.000 2.404.000.000
(124.146.000) (59.532.000) 189.728.000 262.086.000 581.768.000
(30.378.526,20) (14.567.480,40) 46.426.441,60 64.132.444,20 142.358.629,60
(318.974,53) (152.958,54) 487.477,64 673.390,66 1.494.765,61
15.363.000.000 (4.065.000.000) 11.298.000.000 (2.107.000.000) 9.191.000.000
3.717.846.000 (983.730.000) 2.734.116.000 (509.894.000) 2.224.222.000
909.756.916,20 (240.718.731,00) 669.038.185,20 (124.771.061,80) 544.267.123,40
9.552.447,62 (2.527.546,68) 7.024.900,94 (1.310.096,15) 5.714.804,80
655.000.000 403.000.000
0,242
0,2447
0,0105
85
86
Lampiran 7. Asumsi laba-rugi PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor berdasarkan persentase penjualan unit tahun 2008 Dalam Rupiah Pendapatan Bersih Beban Pokok Pendapatan Laba Kotor Beban Usaha: Beban Penjualan Beban Umum & administrasi Laba Usaha Penghasilan/(beban) lain-lain: Penghasilan Bunga Gain on disposal of plantation assets Beban Bunga Keuntungan/ kerugian selisih kurs Penghasilan lainlain, bersih Bagian atas hasil bersih perusahaan asosiasi & jointly controlled entities Laba sebelum pajak penghasilan Beban pajak penghasilan Laba sebelum hak minoritas Hak minoritas Laba bersih
2008 95.631.207.000
% Penjualan Unit 98,58 %
94.268.550.000,00
(82.119.868.930) 13.511.338.070
(70.250.679.895,00) 24.017.870.105,00
(2.873.257.860)
(7.849.602.822,93)
(3.253.788.870) (6.127.046.730) 7.384.291.350
(8.889.195.311,96) (16.738.798.134,88) 7.279.071.970,12
407.267.670
401.464.479,19
250.578.430 (318.974.530)
247.007.917,17 (314.429.435,47)
(152.958.540)
(150.779.021,08)
487.477.640 673.390.660
480.531.530,68 663.795.460,64
1.494.765.610
1.473.466.570,85
9.552.447.620
9.416.334.001,60
(2.527.546.680)
(2.491.531.457,73)
7.024.900.940 (1.310.096.150) 5.714.804.800
6.924.802.543,88 (1.291.428.471,44) 5.633.374.072,43
98,58 %
70
Lampiran 8. Proses pembuatan asumsi neraca PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor yang berasal dari neraca konsolidasi PT. Astra International Tbk Neraca Konsolidasi (dlm Ribuan Rp) Kas dan setara kas Piutang Usaha Persediaan Piutang Pembiayaan Investasi pada perusahaan asosiasi & jointly Controlled Entities Aset Tetap Aset Lain-lain Total Aset Pinjaman Jangka Pendek Utang Usaha Pinjaman Jangka Panjang Kewajiban Lain-lain Total Kewajiban Hak Minoritas Ekuitas Total Kewajiban & Ekuitas
2008 8.785.000.000 6.167.000.000 8.666.000.000 18.100.000.000
4W = 24,2% 0,242 0,242 0,242 0,242
2.125.970.000 1.492.414.000 2.097.172.000 4.380.200.000
Daihatsu = 24,47% 0,2447 0,2447 0,2447 0,2447
520.224.859 365.193.706 513.177.988 1.071.834.940
Bogor = 1,05% 0,0105 0,0105 0,0105 0,0105
5.462.361 3.834.534 5.388.369 11.254.267
10.636.000.000 18.742.000.000 9.644.000.000 80.740.000.000
0,242 0,242 0,242
2.573.912.000 4.535.564.000 2.333.848.000 19.539.080.000
0,2447 0,2447 0,2447
629.836.266 1.109.852.511 571.092.606 4.781.212.876
0,0105 0,0105 0,0105
6.613.281 11.653.451 5.996.472 50.202.735
5.185.000.000 6.815.000.000
0,242 0,242
1.254.770.000 1.649.230.000
0,2447 0,2447
307.042.219 403.566.581
0,0105 0,0105
3.223.943 4.237.449
18.348.000.000 9.815.000.000 40.163.000.000 7.497.000.000 33.080.000.000
0,242 0,242
4.440.216.000 2.375.230.000 9.719.446.000 1.814.274.000 8.005.360.000
0,2447 0,2447
1.086.520.855 581.218.781 2.378.348.436 443.952.848 1.958.911.592
0,0105 0,0105
11.408.469 6.102.797 24.972.659 4.661.505 20.568.572
80.740.000.000
0,242 0,242
19.539.080.000
0,2447 0,2447
4.781.212.876
0,0105 0,0105
50.202.735
87
88
Lampiran 9. Asumsi neraca PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor berdasarkan persentase penjualan unit tahun 2008 Dalam Rupiah
2008
Kas dan setara kas
% dari penjualan Rp 94.268.550.000 98,58 %
5.462.361.000 Piutang Usaha
5.384.527.365 98,58 %
3.834.534.000 Persediaan
3.779.895.407 98,58 %
5.388.369.000 Piutang Pembiayaan
5.311.589.683 98,58 %
11.254.267.000 Investasi pada perusahaan asosiasi & jointly Controlled Entities Aset Tetap
11.093.904.016 98,58 %
6.613.281.000
6.519.047.811 98,58 %
11.653.451.000 Aset Lain-lain
11.487.400.010 98,58 %
5.996.472.000
5.911.027.773
Total Aset 50.202.735.000 Pinjaman Jangka Pendek Utang Usaha
49.487.392.065 98,58 %
3.223.943.000
3.178.004.769 98,58 %
4.237.449.000 Pinjaman Jangka Panjang Kewajiban Lain-lain
4.177.069.238 98,58 %
11.408.469.000
11.245.908.779 98,58 %
6.102.797.000
6.015.837.739
Total Kewajiban 24.972.659.000 Hak Minoritas
24.616.820.525 98,58 %
4.661.505.000 Ekuitas Total Kewajiban & Ekuitas
4.595.082.829 98,58 %
20.568.572.000
20.275.488.712
50.202.735.000
49.487.392.065
89
Lampiran 10. Daftar harga produk-produk Daihatsu cabang Bogor SK CABANG : 004/AIDSO/DKI/HRG/IV/2009
BOGOR ON THE ROAD
TYPE
HARGA OFF TROAD
ON T ROAD PLATMERAH
GRAN MAX PU 1.3 STD
83,400,000
73,900,000
74,900,000
GRAN MAX PU 1.3 SUPER
86,100,000
76,600,000
77,600,000
GRAN MAX PU 1.3 AC
87,400,000
77,900,000
78,900,000
GRAN MAX PU 1.3 3W
83,400,000
73,900,000
74,900,000
GRAN MAX PU 1.3 3W AC
87,400,000
77,900,000
78,900,000
82,400,000
72,900,000
73,900,000
GRAN MAX PU BOX 1.3 STD
95,500,000
86,000,000
87,000,000
GRAN MAX PU BOX 1.3 SLIDING
97,200,000
87,650,000
88,650,000
GRAN MAX PU AC BOX 1.3 STD
99,500,000
90,000,000
91,000,000
GRAN MAX PU AC BOX 1.3 SLIDING
101,200,000
91,650,000
92,650,000
GRAN MAX PU 1.5 STD
88,000,000
78,100,000
79,100,000
GRAN MAX PU 1.5 SUPER
90,700,000
80,800,000
81,800,000
GRAN MAX PU 1.5 PS
90,400,000
80,500,000
81,500,000
GRAN MAX PU 1.5 AC PS
94,400,000
84,500,000
85,500,000
GRAN MAX PU 1.5 3W
88,000,000
78,100,000
79,100,000
GRAN MAX PU 1.5 3W PS
90,400,000
80,500,000
81,500,000
GRAN MAX PU 1.5 3W AC PS
94,400,000
84,500,000
85,500,000
87,000,000
77,100,000
78,100,000
GRAN MAX PU BOX 1.5 STD
100,100,000
90,200,000
91,200,000
GRAN MAX PU BOX 1.5 SLIDING
101,800,000
91,850,000
92,850,000
GRAN MAX PU PS BOX 1.5 STD
102,500,000
92,600,000
93,600,000
GRAN MAX PU PS BOX 1.5 SLIDING
104,200,000
94,250,000
95,250,000
GRAN MAX PU PS AC BOX 1.5 STD
106,500,000
96,600,000
97,600,000
GRAN MAX PU PS AC BOX 1.5 SLIDING
108,200,000
98,250,000
99,250,000
GRAN MAX AK 1.3
-
76,000,000
-
GRAN MAX BV 1.3
92,800,000
82,300,000
83,300,000
GRAN MAX BV 1.3 AC
96,800,000
86,300,000
87,300,000
GRAN MAX BV 1.3 AMBULANCE
112,700,000
102,250,000
103,250,000
GRAN MAX BV 1.3 AC AMBULANCE
117,200,000
106,750,000
107,750,000
GRAN MAX MB 1.3 D
109,700,000
99,550,000
100,550,000
GRAN MAX MB 1.3 D SD
112,300,000
102,150,000
103,150,000
GRAN MAX PU BOX CHASIS 1.3 STD
GRAN MAX PU BOX CHASIS 1.5 STD
90
Lanjutan Lampiran 10. GRAN MAX MB 1.3 D FF
112,800,000
101,750,000
102,750,000
GRAN MAX MB 1.3 D FF PW
114,050,000
103,000,000
104,000,000
GRAN MAX MB 1.3 D OPTIMA
115,700,000
105,550,000
106,550,000
GRAN MAX MB 1.3 D FF OPTIMA
118,800,000
107,750,000
108,750,000
GRAN MAX MB 1.3 D FAMILIA
121,000,000
110,850,000
111,850,000
GRAN MAX MB 1.3 F AC, RT
107,500,000
97,350,000
98,350,000
GRAN MAX MB 1.5 D
118,750,000
108,550,000
109,550,000
GRAN MAX MB 1.5 D OPTIMA
124,750,000
114,550,000
115,550,000
GRAN MAX MB 1.5 D PS
121,150,000
110,950,000
111,950,000
GRAN MAX MB 1.5 D PS SD
123,750,000
113,550,000
114,550,000
GRAN MAX MB 1.5 D PS FF
124,250,000
113,150,000
114,150,000
GRAN MAX MB 1.5 D PS FF PW
125,500,000
114,400,000
115,400,000
GRAN MAX MB 1.5 D PS OPTIMA
127,150,000
116,950,000
117,950,000
GRAN MAX MB 1.5 D PS FF OPTIMA
130,250,000
119,150,000
120,150,000
GRAN MAX MB 1.5 D PS GRAN FAMILIA
135,250,000
125,050,000
126,050,000
GRAN MAX MB 1.5 F PS,AC
118,150,000
107,950,000
108,950,000
LUXIO 1.5 D M/T
136,000,000
125,350,000
126,350,000
LUXIO 1.5 D M/T PREMIO
140,200,000
129,550,000
130,550,000
LUXIO 1.5 M M/T
146,000,000
134,550,000
135,550,000
LUXIO 1.5 M M/T ELITE
153,900,000
142,450,000
143,450,000
LUXIO 1.5 M ABS M/T
149,000,000
137,150,000
138,150,000
LUXIO 1.5 M ABS M/T ELITE
156,900,000
145,050,000
146,050,000
LUXIO 1.5 X M/T
151,000,000
138,800,000
139,800,000
LUXIO 1.5 X M/T ULTIMATE
157,800,000
145,600,000
146,600,000
LUXIO 1.5 X ABS M/T
154,000,000
141,500,000
142,500,000
LUXIO 1.5 X ABS M/T ULTIMATE
160,800,000
148,300,000
149,300,000
LUXIO 1.5 X A/T
162,000,000
148,600,000
149,600,000
LUXIO 1.5 X A/T ULTIMATE
168,800,000
155,400,000
156,400,000
LUXIO 1.5 X ABS A/T
165,000,000
151,300,000
152,300,000
LUXIO 1.5 X ABS A/T ULTIMATE
171,800,000
158,100,000
159,100,000
XENIA MI PLUS MC
115,300,000
103,400,000
104,400,000
XENIA MI MC
108,700,000
96,800,000
97,800,000
XENIA LI MC
119,000,000
107,150,000
108,150,000
XENIA LI MC PLUS
124,600,000
112,750,000
113,750,000
91
Lanjutan Lampiran 10. XENIA LI MC FAMILY
128,400,000
116,550,000
117,550,000
XENIA LI MC SPORTY
130,400,000
118,500,000
119,500,000
XENIA XI MC
127,200,000
115,150,000
116,150,000
XENIA XI MC PLUS
132,800,000
120,750,000
121,750,000
XENIA XI MC FAMILY
136,900,000
124,800,000
125,800,000
XENIA XI MC SPORTY
138,800,000
126,750,000
127,750,000
TS
146,600,000
133,000,000
134,000,000
TX MT
174,200,000
159,100,000
160,100,000
TX AT
184,300,000
168,200,000
169,200,000
TS + XTRA
159,650,000
146,050,000
147,050,000
TX MT NEW ELEGANT
183,550,000
168,450,000
169,450,000
TX MT NEW ADVENTURE
184,550,000
169,450,000
170,450,000
TX AT NEW ELEGANT
193,650,000
177,550,000
178,550,000
TX AT NEW ADVENTURE
194,650,000
178,550,000
179,550,000
SIRION 1.3 M MC MT SPORT
161,000,000
148,500,000
149,500,000
SIRION 1.3 M MC AT SPORT
171,100,000
157,300,000
158,300,000
SIRION 1.3 D MC MT
147,400,000
134,900,000
135,900,000
SIRION 1.3 D MC AT
157,500,000
143,700,000
144,700,000
SIRION 1.3 D MC MT SPORT
159,500,000
147,000,000
148,000,000
SIRION 1.3 D MC AT SPORT
169,600,000
155,800,000
156,800,000
SIRION 1.3 M MC MT SPORT
147,500,000
136,500,000
137,500,000
SIRION 1.3 M MC AT SPORT
157,500,000
145,300,000
146,300,000
SIRION 1.3 D MC MT
133,900,000
122,900,000
123,900,000
SIRION 1.3 D MC AT
143,900,000
131,700,000
132,700,000
SIRION 1.3 D MC MT SPORT
146,000,000
135,000,000
136,000,000
SIRION 1.3 D MC AT SPORT
156,000,000
143,800,000
144,800,000
Sumber: PT. Astra International Tbk – Daihatsu cabang Bogor
31 DECEMBER 08
Consolidated Statement of Income In Billion Rupiah
2008
2007
% Chg
USD / IDR
10,950
9,419
16%
Revenue
97,064
70,183
38%
Gross Profit
21,730
16,489
32%
Operating Income
11,876
8,501
40%
EBITDA
15,095
11,163
35%
Other Income
1,083
301
260%
Equity Income
2,404
1,831
31%
Income Tax
(4,065)
(2,663)
n.a
Minority Interests
(2,107)
(1,451)
n.a
Net Income
9,191
6,519
41%
Key Performance Drivers: • Sales in all major business lines were up. • Wholesale car market increased 40% yoy to 607,805 units while Astra car sales increased 43% yoy to 317,967 units. Wholesale motorcycle market up by 33% to 6,215,865 units, while Honda sales increased 34% to 2,874,576 units amid strong competition. • Component sales were up 27% yoy in line with overall automotive market growth. • Agribusiness sales increased 37% yoy due to higher CPO prices and deliveries. CPO production increased 7%. • Heavy equipment mining sales were up 53% as Komatsu unit sales increased from 3,454 units (2007) to 4,345 units (2008). Pama achieved 58.9 million tonnes coal extraction under contract, a 8% yoy growth. The group’s own coal mining activity produced 3.7 mn tonnes coal and contributed 14% to UT’s revenue.
31 DECEMBER 08
Investor Update
Divisional Revenue In Billion Rupiah
6M’04
6M’03 2008
4W 2W Components Financial Services Agribusiness Heavy Equipment Others Total
% Chg 2007
37,220 9,823 5,306 7,774 8,161 27,775 1,005 97,064
% Chg
26,760 7,202 4,175 7,238 5,961 18,112 735 70,183
39% 36% 27% 7% 37% 53% 37% 38%
Divisional Net Profit In Percentage of Total
2008
4W 2W Components Financial Services Agribusiness Heavy Equipment Others
2007
24.2% 16.8% 5.1% 15.1% 21.4% 16.1% 1.2%
23.1% 17.0% 5.6% 17.7% 22.3% 12.6% 1.7%
1.1% -0.2% -0.5% -2.6% -0.9% 3.5% -0.5%
Important Events: Recent New Models
Launching Time
Engine Capacity
Prices (IDR mn)
Prev. Prices (IDR mn)
Car Gran Max Front Facing Hi Lux 4x4 D-Cab
November 2008 January 2009
1,300cc / 1,500cc 3,000cc
110 - 125 281.5
-
Motorcycle New Tiger New Blade Absolute Revo
November 2008 December 2008 January 2009
200cc 110cc 110cc
24 13.5 9.9 - 13
-
• On December 18, 2008, Astratel purchased total of 28.6% shares in PT Marga Mandalasakti from the existing shareholders and increased its shareholding to 62.6% from 34% previously. • On September 22, 2008, PT Marga Trans Nusantara, a joint venture company between PT Astratel Nusantara (“Astratel” – Astra’s subsidiary), PT Jasa Marga Tbk and PT Transutama Arya Sejahtera (Astratel’s subsidiary) has signed a concession agreement for Kunciran – Serpong Toll Road with Badan Pengatur Jalan Tol .
Investor Update
Consolidated Balance Sheet In Billion Rupiah
2008
2007
% Chg
Cash and Cash Equivalent
8,785
6,265
40%
Trade Receivables
6,167
5,718
8%
8,666
4,582
89%
Financing Receivables
Inventories
18,100
16,352
11%
Investment in Associates and Jointly Controlled Entities
10,636
9,771
9%
Fixed Assets
18,742
13,005
44%
Other Assets
9,644
7,827
23%
Total Assets
80,740
63,520
27%
5,185
2,574
101%
Short Term Loan Trade Payables
6,815
4,434
54%
Long Term Loan
18,348
17,272
6%
Other Liabilities
9,815
7,232
36%
Total Liabilities
40,163
31,512
27%
7,497
5,045
49%
Equity
Minority Interest
33,080
26,963
23%
Net Debt
14,656
13,523
8%
1,846
1,713
8%
Net Debt (Excluding Financial Services)
Consolidated Cash Flow In Billion Rupiah
2008
2007
EBITDA
15,095
11,163
3,932
Working Capital
(2,852)
1,058
(3,910)
Net Interest
15
(349)
364
Net Capex
(5,366)
(2,489)
(2,877)
Current Tax
(3,224)
(1,659)
(1,565)
Others
845
(508)
1,353
Cash Flow from Operation
4,513
7,216
Net Dividend
(2,322)
(1,966)
(356) (2,909)
Net Investment
(2,703)
(3,324)
(415)
Opening Net Cash (Debt)
(13,523)
(18,358)
4,835
Closing Net Cash (Debt)
(14,656)
(13,523)
(1,133)
31 DECEMBER 08
Investor Update
Automotive Review Car Market Share*
Motorcycle Market Share* Others 0.8%
Others 11.8% Toyota 34.7%
Honda 9.2%
Kawasaki 0.8%
2007
Suzuki 13.6%
Suzuki 13.4% Mitsubishi 14.2% Peugeot & N Diesel 0.5%
Daihatsu 12.0%
Yamaha 39.1%
Isuzu 4.2%
Others 12.7% Toyota 34.9%
Suzuki 12.8%
Others 0.6% Kawasaki 0.7%
2008
Honda 8.6%
Honda 45.7%
Suzuki 12.0% Mitsubishi 14.4% Peugeot & N Diesel 0.4%
Daihatsu 12.8%
Yamaha 39.7%
Isuzu 4.2%
Honda 46.2%
*Car market is based on Gaikindo data. Motorcycle market is based on AISI data.
2008 Wholesale Market (Unit)
Motorcycle
Car
Sedan 4X2 & 4X4
2007 Astra Market Share
Wholesale Market (Unit)
Astra Market Share
35,462 388,986
49% 64%
28,564 284,935
40% 65%
Pick Up
93,972
30%
63,799
21%
Truck
89,385
28%
57,151
24%
Total Cub
607,805 3,920,356
52% 434,449 52% 3,405,190
51% 50%
Scooter Sport & Others
1,613,668 681,841
33% 46%
860,865 422,208
32% 42%
Total
6,215,865
46% 4,688,263
46%
Major Brands Toyota - Vios/Limo, Altis, Camry; Honda - City, Civic Toyota - Avanza, Innova, Rush; Daihatsu - Xenia, Terios, Gran Max; Nissan - Grand Livina; Honda - CRV, Jazz; Suzuki - APV Suzuki - Carry; Mitsubishi - L300, T120, L200; Daihatsu - Gran Max Mitsubishi - Canter; Toyota - Dyna; Isuzu - Elf; Hino; Nissan Diesel Honda - Supra X 125, Revo, Supra Fit X; Yamaha - Vega R, Jupiter Z, Jupiter MX; Suzuki - New Smash, Shogun 125 Yamaha - Mio; Honda - Vario, BeAT Honda - Mega Pro, Tiger; Suzuki - Thunder, Satria S; Yamaha - V-ixion
For further information: Investor Relations of PT Astra International Tbk - Attn: Novian Fitriawan / Tira Ardianti / Rully Anggia Ph: (62) (021) 652 2555 ext 144 / 145 / 147 Fax: (62) (021) 6530 4957 Email:
[email protected] /
[email protected] /
[email protected] Disclaimer Notice : PT Astra International Tbk makes no representations or warranties as to the adequacy, completeness, suitability or alike for any purpose of the information contained in this release, and disclaim liability for any error or omissions therein and for any damages whatsoever or howsoever arising, including from any action taken in reliance on any information in this release.
www.astra.co.id
