TUGAS MAKALAH MATA MATA KULIAH ANALISIS ANALISI S LAPORAN KEUANGAN ANALISIS TIME SERIES
Disusun Oleh : Ria Resti Yunita (C1C1!"# Mu$ia Il%ani (C1C1!11# I&%'n R'sa$ (C1C1!1)# K'nsent%asi : A*untansi Keuan+an
,u%usan A*untansi -a*ultas E*'n'&i $an .isnis Uni/e%sitas ,a&0i Tahun Tahun Aa%an 21"
1
KATA KATA PENGANTAR PENG ANTAR
Puji dan puji syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT, karena atas rahmat, hidayah, dan inayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas makalah Analisis Laporan Keuangan ini sesuai dengan batas waktu yang telah ditentukan Tak lupa pula, penulis kirimkan salam dan salawat kepada junjungan kita semua, !asulullah "uhammad SAW, SAW, keluarga, dan seluruh sahabatnya
"akala alah Anali alisis Laporan ran Keuangan yang ang tela elah kami ami buat berjudul #Analisis Time Series$ "akalah ini dapat hadir seperti sekarang ini tak lepa lepass dari dari bant bantua uan n bany banyak ak piha pihak k %ntu %ntuk k itu itu suda sudah h sepa sepant ntas asny nyal alah ah kami kami mengu&apkan rasa terima kasih yang sebesar-besar buat mereka yang telah berjasa membantu penulis selama proses pembuatan makalah ini dari awal hingga akhir
Namun, kami menyadari bahwa makalah ini masih terdapat hal-hal yang belum sempurna dan luput dari perhatian penulis 'aik itu dari bahasa yang diguna digunakan kan maupun maupun dari dari teknik teknik penya penyajian jiannya nya (leh (leh karena karena itu, itu, dengan dengan segala segala kekurangan dan kerendahan hati, kami sangat mengharapkan kritik dan saran dari para pemba&a sekalian demi perbaikan makalah ini kedepannya
Akhirny Akhirnya, a, besar harapan harapan penulis penulis agar kehadiran kehadiran makalah makalah ini dapat memberi memberikan kan man)aa man)aatt yang yang berarti berarti untuk untuk para para pemba& pemba&a a *an yang yang terpen terpentin ting g adalah semoga dapat turut serta memajukan ilmu pengetahuan
+ambi, September ./
Penulis
2
DA-TAR ISI
.a0 I Pen$ahuluan3333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333!
.. Latar 'elakang0 . !umusan "asalah1 .2 Tujuan Penelitian 1 .0 "an)aat Penelitian1 .a0 II Pe&0ahasan333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333" 231 Analisis Ti&e Se%ies33333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333" 232 Analisis Data Keuan+an3333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333314
. "engukur Pengaruh Tren .0 Tren Sebagai Proyeksi "asa *epan.3 2 Analisis Siklus.4 0 Analisis "usiman .5 234 Met'$e5Met'$e Pe%a&alan3333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333332
2. "etode Penghalusan 6ksponensial. 2 Perbandingan "odel-model 7ore&ast .a0 III Penutu633333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333332!
2. Kesimpulan0 2 Saran 0 Da7ta% Pusta*a3333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333332)
3
.A. I PENDAHULUAN 1313
Lata% .ela*an+
Salah satu tujuan dari analisa Laporan Keuangan suatu perusahaan adalah untuk membuat estimasi8penelitian tentang laba, hasil penjaualan perusahaan di masa mendatang dan lain-lain aspek )inansial perusahaan atau se&ara umum dapat dikatakan sebagai usaha untuk memproyeksikan ratio-ratio )inansialnya yang bertujuan untuk melihat keadaan suatu perusahaan yang berguna dalam pengambilan keputusan 'erbagai alat analisa telah dikembangan dalam kaitannya dengan tujuan tersebut dan untuk mempermudah proses dalam menganalisa Analisis sema&am itu mengharuskan seorang analisis untuk melakukan beberapa hal, yakni dengan menentukan dengan jelas tujuan analisis, kemudian memahami konsep-konsep dan prinsip-prinsip yang mendasari laporan-laporan keuangan dan rasio-rasio keuangan yang diturunkan dari laporan keuangan tersebut, serta memahami kondisi perekonomian dan kondisi bisnis lain pada umumnya yang berkaitan dengan perusahaan dan mempengaruhi usaha perusahaan Analisis Time series atau Analisa runtun waktu atau deret berkala adalah analisa yang digunakan untuk mengetahui tren-tren yang timbul, dengan &ara menganalisis data historis atau serangkaian pengamatan terhadap peristiwa, kejadian atau 9ariabel yang diambil dari waktu ke waktu, di&atat se&ara teliti menurut urut-urutan waktu terjadinya, kemudian disusun sebagai data statistik (leh karena itu, dalam makalah ini penulis akan menjelaskan mengenai Analisis Time Series dalam perbandingan dengan perusahaan atau industri yang sejenis dengan data keuangan dalam beberapa periode yang telah lalu
4
1323
Ru&usan Masalah
'erdasarkan latar belakang diatas, penulis merumuskan rumusan masalah sebagai berikut : .; 'agaimanakah penerapan Analisis Time Series pada perusahaan dan industri< ; Apa saja )aktor analisis data keuangan yang terdapat dalam time series< 2; Apa saja metode-metode peramalan yang dibahas dalam analisis time series< 1343
Tuuan Penulisan
.; "enjelaskan apa saja penerapan Analisis Time Series pada perusahaan dan =ndustri< ; "enjelaskan )aktor-)aktor yang terdapat dalam analisis data keuangan pada time series 2; "enjelaskan metode-metode peramalan dalam analisis time series< 13!3
Man7aat Penulisan
"akalah ini dibuat dengan tujuan agar menambah ilmu dan wawasan bagi para pemba&a serta penulis sendiri mengenai Analisis Time Series dan diharapkan dapat berman)aat dikemudian hari
.A. II
5
PEM.AHASAN
13
ANALISIS TIME SERIES
Analisis time series adalah analisis perbandingan data dengan data keuangan
periode
sebelumnya
>perbandingan
dengan
data
historis; 7ore&asting digunakan untuk memproyeksikan kondisi keuangan pada masa mendatang *alam analisis data keuangan, analisis terhadap data historis diperlukan untuk melihat tren-tren yang mungkin timbul Kemudian kita bisa menganalisis apa yang terjadi dibalik tren-tren angka tersebut *ata historis perusahaan sebaiknya juga dibandingkan dengan data historis industri untuk melihat apakah tren suatu perusahaan begerak relati) lebih baik terhadap tren industri
Perbandingan !(A PT A dengan !(A =ndustri:
ROA Tahun .54. .54 .542 .540 .541 .54/ .543 .544 .545
Pe%usahaan ,? .,.? 2,1? 0,1? ,0? 2,/? 0,0? 1,.? 1,?
ROA In$ust%i ./,? .4,1? .,.? ,? 1,? .,1? 2,.? 0,3? 0,4?
*ata-data tersebut kemudian bisa diplot ke dalam suatu gra)ik sebagai berikut ini:
6
*ari gra)ik di atas nampak bahwa tren !(A perusahaan mengalami kenaikan dari tahun ke tahun *emikian juga halnya dengan !(A industri *ari analisis tren di atas nampak juga bahwa kenaikan !(A industri lebih &epat dibandingkan dengan kenaikan !(A perusahaan "eskipun pada tahun .545 !(A perusahaan masih lebih tinggi dibandingkan dengan !(A industri, tetapi pada masa mendatang !(A perusahaan kemungkinan besar akan di bawah !(A industri Tentunya tren sema&am ini bukan merupakan tren yang menguntungkan buat perusahaan Kejadian sema&am itu bisa terjadi apabila indurstri tumbuh pesat, tetapi perusahaan mengalami penurunan market share 'arangkali karena industri tersebut sedang tumbuh, banyak pesaing-pesaing baru masuk dan mengurangi pangsa pasar yang dipunyai perusahaan "anajemen tentunya harus melakukan perubahan-perubahan yang perlu untuk mengatasi permasalahan tersebut Analisis tren sema&ar itu bisa dilakukan untuk setiap rasio atau angka keuangan dan dibandingkan dengan tren dalam industri
*alam analisis times series, perubahan-perubahan struktural yang akan berpengaruh terhadap angka-angka keuangan harus diperhatikan Perubahan perubahan struktural yang akan mempengaruhi tren keuangan suatu perusahaan antara lain: . 2 0
Peraturan Pemerintah Perubahan Kompetisi Perubahan Teknologi Akuisi dan "erger >Penggabungan Perusahaan;
7
+ika ada perubahan sema&am itu, seorang analis mempunyai beberapa alternati) analisis "isalkan analis menganalisis industri perbankan dan ia tahu ada deregulasi perbankan sekitar tahun .544, analis bisa membagi periode analisis ke dalam dua periode yaitu periode sebelum dan sesudah deregulasi Kemudian analisis menggunakan data-data sesudah tahun .544 untuk memproyeksikan kondisi
keuangan
pada
masa
mendatang
Sebaliknya,
misalkan
analis
mengasumsikan bahwa deregulasi sema&am itu merupakan hal yang biasa dalam bisnis perbankan, seorang analis bisa menggunakan data-data untuk semua periode >periode sebelum dan sesudah deregulasi; untuk memproyeksikan kondisi keuangan perusahaan pada masa mendatang Tetapi kalau deregulasi sema&am di atas merupakan kebijakan yang jarang dan merupakan kejadian yang luar biasa, pembagian periode analisis ke dalam dua periode, yaitu sebelum dan sesudah deregulasi, merupakan &ara yang realistis
*ata penjualan PT A'@ dan PT BC
Tahun
Penjualan
Dabungan
PT A'@
PT '
.53.
.
1
.1
.53
.1
31
1
.532
./
33
23
.530
.31
31
1
.531
4
4
.53/
.
41
51
.533
2
-
2
.534
22
-
22
.535
221
-
221
.54
20
-
20
.54.
21
-
21
*engan melihat data-data penjualan PT A'@ saja >tanpa men&ari in)ormasi lain; nampak bahwa ada perubahan struktural yang terjadi, karena tahun
8
.533 penjualan PT A'@ mengalami peningkatan yang tajam dari . menjadi 2 Ada beberapa alternati9e analisis yang bisa dipakai: . Analis bisa menggunakan data penjualan gabungan >kolom ketiga; untuk menganalisis prospek perusahaan pada masa mendatang Penggunaan analisis sema&am ini mempunyai asusmsi implisit bahwa perusahaan gabungan merupakan )ungsi penambahan perusahaan indi9idualnya Kemungkinan mun&ulnya sinergi tidak diperhitungkan dalam hal ini Analis bisa membagi periode analisis ke dalam dua periode, sebelum dan sesudah akuisisi, dan kemudian memakai data sesudah akuisisi untuk analisis selanjutnya Analisis sema&am ini mengasumsikan bahwa ada perbedaan struktural antara kedua periode tersebut, sehingga kedua periode tersebut harus dipisahkan "isalkan diduga ada e)ek sinergi yang &ukup signi)ikan sesudah akuisisi, penggunaan &ara sema&am ini lebih realistis dilakukan 2 Analis bisa mem)okuskan hanya pada data penjualan perusahaan A'@ @ara ini bisa dilakukan apabila besarnya perusahaan yang diakuisisi >BC; tidak terlalu signi)ikan dibandingkan besarnya perusahaan A'@ Apabila besarnya perusahaan yang diakuisisi &ukup signi)ikan, &ara sema&am ini tidak bisa dilakukan *ari data di atas nampak bahwa besarnya perusahaan BC &ukup signi)ikan karena men&apai sekitar 1? dari besarnya perusahaan A'@ @ara sema&am ini barangkali tidak bisa dilakukan untuk data-data di atas Persoalan lain yang bisa timbul adalah perlakuan untuk data-data yang luar biasa >outlier ; "isalkan pada tahun .54. PT A'@ mengalami kerugian sebesar ., setelah sebelumnya selalu untung di atas 2 Kerugian tersebut bisa dianalisis penyebabnya Apabila penyebabnya adalah ben&ana alam >misalkan gempa bumi;, dan kejadian tersebut merupakan hal yang luar biasa, di luar kendali manajemen, dan kemungkinan mun&ulnya lagi ben&ana tersebut sangat ke&il, maka lebih baik angka negati) tersebut dihilangkan dari analisis Kejadian sema&am itu merupakan peristiwa yang sementara si)atnya Tetapi apabila kerugian
tersebut
diakibatkan
oleh
peristiwa
restrukturisasi
perusahaan,
barangkali kejadian sema&am itu menjadi permulaan mun&ulnya perubahan struktural *iperlukan pertimbangan khusus untuk memasukan kerugian sema&am itu ke dalam analisis 'arangkali diperlukan penyesuaian-penyesuaian tertentu kalau analisis akan memasukan angka kerugian tersebut ke dalam analisis
9
*alam analisis time series, ada tiga ma&am pendekatan yang bisa dilakukan: a Pendekatan 6konomi b Pendekatan Statistik & Pendekatan Eisual Ketiga ma&am pendekatan tersebut tidak saling menghilangkan, tetapi saling melengkapi "isalkan sebuah perusahaan mempunyai gra)ik penjualan sebagai berikut:
*engan halnya melihat gra)ik di atas, nampak bahwa penjualan perusahaan mempunyai pola yang ber)luktuasi se&ara sistematis Pola musiman nampak dari gra)ik di atas Setiap kuartal awal penjualan perusahaan menunjukkan angka yang lebih tinggi dibandingkan dengan rata-rata penjualan bulanan *i samping itu nampak bahwa penjualan perusahaan menunjukkan tren yang semakin menaik dalam jangka panjang, meskipun dalam jangka pendek terlihat penjualan yang naik turun *ari segi ekonomi, data-data di atas bisa diinterpretasikan lebih lanjut Pada akhir tahun penjualan menunjukkan ke&enderungan naik karena penjualan
10
&enderung naik pada saat tahun baru dan hari raya Natal Penjualan juga menunjukkan ke&enderungan naik yang &ukup tinggi pada hari raya =dul 7itri *alam jangka panjang perusahaan mengalami perkembangan yang &ukup stabil Karena hari raya =dul 7itri selalu maju sekitar . hari setiap tahunnya, maka analis bisa memperhitungkan bahwa suatu ketika hari raya =dul 7itri akan jatuh pada kuartal keempat, yang berakibat akan mun&ulnya penjualan yang sangat tinggi pada kuartal keempat dan penjualan yang normal pada tiga kuartal lainnya *ata musiman di atas disebabkan oleh kejadian atau peristiwa yang mendorong penjualan di atas penjualan normal *i samping musiman sema&am itu ada musiman lain yang disebabkan oleh perubahan &ua&a Pada saat musim kemarau barangkali penjulaan perusahaan pembuat minuman akan menunjukkan ke&enderungan yang lebih tinggi Pada saat musim hujan, perusahaan pembuat jas hujan menunjukkan penjualan yang jauh lebih tinggi dibandingkan pada musim kemarau *i samping musiman seperti di atas, ada juga musiman yang disebabkan karena pola pelaporan keuangan "isalkan suatu perusahaan menyusun laporan keuangan kuartalan yang terdiri dari . minggu, . minggu, . minggu, dan ./ minggu >satu tahun ada 1 minggu;, apabila )aktor-)aktor lain konstan, ada ke&enderungan penjualan pada kuartal keempat menunjukkan angka yang lebih tinggi karena jumlah minggunya yang lebh banyak
T="6 S6!=6S =N*6KS - Teknik ini bisa menggunakan angka indeks bisa juga angka-angka yang ada dalam laporan keuangan disusun dan disajikan dalam rentang waktu berseri misalnya 1 atau . tahun +ika laporan ini dikon9ensi menjadi angka indeks maka menjadi laporan indeks berseri Semua laporan keuangan yang dibandingkan se&ara berseri dikon9ensikan ke indeks %ntuk menentukan indeks ini maka menentukan tahun dasar Tahun dasar ini dipilih menurut kriteria tertentu misalnya dipilih tahun pendirian sebagai tahun dasar atau tahun tertentu yang bisa dijadikan sebagai suatu moment penting agar kita lebih mudah dan lebih &epat melakukan perbandingan dengan indeks tahun lainnya ANAL=SA T!6N* - Analisa trend ini bertujuan untuk mengetahui tendensi atau ke&enderungan keadaan keuangan suatu perusahaan di masa yang akan datang baik ke&enderungan naik, turun, maupun tetap Teknik analisa ini biasanya
11
dipergunakan untuk menganalisa laporan keuangan yang meliputi minimal 2 periode atau lebih Analisa ini dimaksudkan untuk mengetahui perkembangan perusahaan melalui rentang perjalanan waktu yang sudah lalu dan memproyeksi situasi masa itu ke masa yang berikutnya 'erdasarkan data historis itu, di&oba melihat ke&enderungan yang mungkin akan mun&ul di masa yang akan datang Analisa trend ini berman)aat untuk menilai situasi #trend$ perusahaan yang telah lalu serta dapat memprediksi #trend$ perusahaan di masa yang akan datang berdasarkan garis trend yang sudah terjadi itu
%ntuk melakukan analisa trend series berindeks >untuk hal-hal tertentu bisa dipakai dalam teknis trend; ini maka dapat melakukannya melalui: . "etode statistik dengan &ara menghitung garis trend dari laporan keuangan beberapa periode "enggunakan angka indeks Langkah-langkah untuk melakukan analisa trend berindeks ini adalah sebagai berikut: a "enentukan tahun dasar Tahun dasar ini ditentukan dengan melihat arti suatu tahun bisa tahun pendirian, tahun perubahan, atau reorganisasi, dan tahun bersejarah lainnya Pos-pos laporan keuangan tahun dasar di&atat sebagai indeks . b "enghitung angka indeks tahun-tahun lainnya dengan menggunakan angka pos laporan keuangan tahun dasar sebagai penyebut & "emprediksi ke&enderungan yang mungkin bakal terjadi berdasarkan arah dan ke&enderungan historis pos laporan keuangan yang dianalisa d "engambil keputusan mengenai hal-hal yang harus dilakukan untuk mengantisipasi ke&enderungan itu
ANALISIS DATA KEUANGAN
*alam analisis time series, perhatian terhadap
data historis (ex-post)
sering digunakan untuk melihat pola-pola yang sitematik terhadap data tersebut *alam konteks analisis historis sema&am itu, analis mempunyai pilihan yang banyak terhadap )aktor-)aktor yang diperkirakan akan mempengaruhi suatu 9ariable *alam konteks analisis masa mendatang (ex-ante), seperti forecasting
12
Pilihan seorang analis menjadi serba terbatas Seorang analis tidak tahu pasti berapa nilai )aktor-)aktor di atas, dia harus memperkirakan nilai tersebut sebelum memperkirakan nilai 9ariable yang diteliti tersebut Analis tersebut terpaksa harus mem)okuskan pada beberapa 9ariabel saja yang lebih sedikit dan bisa diperkirakan lebih pasti Analisis time series klasik biasanya mem)okuskan pada analisis musiman Perhatikan data time series berikut ini
*ata penjualan men&erminkan empat ma&am )aktor: . Trend Trend merupakan pergerakan time series dalam jangka panjang, bisa merupakan tren naik atau turun *iperlukan waktu jangka panjang >.1 atau tahun; untuk melihat pola tren tersebut Tren tersebut bisa dipengaruhi oleh perubahan jumlah penduduk, perubahan teknologi, dll Siklus Siklus merupakan )luktuasi bisnis dalam jangka yang lebih pendek >sekitar F. tahun; 'elum ada penjelasan yang memuaskan terhadap timbulnya )luktuasi siklus Lamanya dan besarnya )luktuasi juga sangat beragam dari perusahaan ke perusahaan dan dari industri ke industri 2 "usiman
13
"usiman merupakan )luktuasi yang terjadi dalam lingkup satu tahun Ada beberapa penyebab timbulnya )luktuasi seperti: a Karena peristiwa tertentu, misal karena peristiwa lebaran atau tahun baru b Karena &ua&a, misal musim hujan dan musim kemarau 0 Ketidakteraturan>=rregularities; 7luktuasi sema&am ini disebabkan karena )aktor-)aktor yang mun&ulnya tidak teratur, dalam jangka waktu pendek "isalnya gudang perusahaan terbakar, akibatnya keuntungan perusahaan pada periode itu terpengaruh "isalkan analis ingin menganalisis tren penjualan suatu perusahaan, maka akan lebih baik apabila pengaruh-pengeruh musiman, siklus, dan ketidakteraturan dihilangkan dari data *ata yang dihasilkan merupakan data yang benar-benar men&erminkan tren penjualan perusahaan tersebut *emikian juga kalau ingin menganalisis pengaruh musiman penjualan perusahaan, maka akan lebih baik apabila pengeruh tren, siklus, dan ketidakteraturan dalam data penjualan dihilangkan, sehingga akan diperoleh data yang benar-benar men&erminkan pengaruh musiman perusahaan
13
Men+u*u% Pen+a%uh T%en
Tren suatu data bisa dilihat dengan beberapa &ara: a "enggambar dengan tangan Penggambaran se&ara langsung bisa dilakukan dengan menarik garis lurus disekitar data-data yang ada @ara sema&am ini sangat praktis dan sederhana, tetapi mempunyai kelemahan karena konsistensi &ara sema&am itu sangat kurang *ua orang, dengan data yang sama, bisa mengasilkan garis trend yang berlainan *emikian seorang analis apabila menggambar dua kali pada waktu yang berbeda, dengan menggunakan data yang sama, bisa menghasilkan garis trend yang berlainan @ara sema&am ini menimbulkan masalah apabila teknik kuantitati) akan digunakan untuk analisis lebih lanjut b "enggunakan model matematika *engan menggunakan model matematik, garis trend bisa dibuat dengan metode least square "etode tersebut pada dasarnya menggambarkan garis lurus sedemikian rupa sehingga selisih kuadrat antara garis lurus tersebut dengan data yang sesungguhnya, yang paling ke&il "odel tersebut serupa dengan model regresi, ke&uali asumsi yang digunakan untuk metode regresi
14
tidak bisa dipakai untuk analisis time series *alam analisis regresi diasumsikan bahwa korelasi antara residual pada periode t dengan residual pada periode t-. sama dengan *alam analisis time series untuk penjualan sebagai &ontoh, tentunya asumsi sema&am itu tidak masuk akal Penjualan pada periode t akan berkolerasi dengan penjualan pada t-. "eskipun demikian metodeleast square dipakai karena penggunaannya yang sederhana "odel time series bisa dirumuskan sebagai berikut: Bt G a H b a dan b dihitung dengan &ara sebagai berikut: a
G I>B; F b I>;
b
G IB - n I >; I>B; 8 I - n I >;
Perhitungan trend: (1)
(2)
(4)
(5)
(6)
X
(3) Penjualan (Y)
XY
X²
Tren
(7) Y/Yt * 100 (%Tren)
Tahun 1972 1973
1 2
224 233
224 466
1 4
217 234
103,2 99,5
1974 1975
3 4
248 258
744 1032
9 16
251 268
98,7 96,2
1976
5
270
1350
25
285
94,6
1977
6
288
1728
36
303
95,2
1978 1979
7 8
315 344
2205 2752
49 64
320 337
98,6 102,2
1980 1981
9 10
369 393
3321 3930
81 100
354 371
104,3 106,0
1982
11
406
4466
121
388
104,6
1983
12
416
4992
144
405
102,7
1984 1985
13 14
425 437
5525 6118
169 196
422 439
100,7 99,5
1986 1987
15 16
450 462
6750 7392
225 256
456 474
98,6 97,6
1988
17
476
8092
289
491
97,0
153
6014
61087
1785
6>B; G IB8N G /.08.3 G 212,4
15
b=
61.087 −17 ( 9 ) ( 353,8 )
( 1.785 )−17 ( 9 ) ²
G .3,.
a G 212,4 F .3,. >5; G Persamaan Tren: Bt G a H b Bt G H .3,. t Kolom enam >/; merupakan nilai tren yang dihitung berdasarkan persamaan tren yang dihasilkan di atas 'erikut ini gra)ik yang menunjukkan nilai penjualan yang sesungguhnya dan nilai tren penjualan
23
T%en$ Se0a+ai P%'e*si Masa De6an
%ntuk memakai persamaan tren sebagai proyeksi masa depan, seorang analis harus hati-hati terhadap asumsi yang digunakan Tren garis mengasumsikan perkembangan yang konstan untuk masa-masa mendatang Padahal pada beberapa situasi, penjualan tumbuh dengan tingkat sangat &epat pada awal-awal periode, kemudian tumbuh melambat pada periode berikutnya "isalkan suatu produk masih baru dilun&urkan, pertumbuhan pada awal periode akan sangat &epat Kemudian setelah memasuki tahap kedewasaan, pertumbuhan tersebut akan semakin melambat
16
Pada Skala Aritmatik persamaan tren yang lebih sesuai adalah persamaan parabola seperti berikut ini G a H b H &
B
Sedangkan untuk Skala Semi-Logaritma persamaan tren yang lebih sesuai adalah persamaan logaritma dengan model seperti berikut ini log B G a H b log Pemilihan model yang akan digunakan sebagai proyeksi pada masa mendatang akan sangat tergantung dari asumsi yang digunakan, apakah data akan tumbuh se&ara linear atau tidak Pendekatan linear mengasumsikan besarnya perubahan pada perubahan yang terjadi adalah tidak konstan
43
Analisis Si*lus
7luktuasi siklus bisnis mun&ul dalam jangka waktu menengah >F. tahun; Pengaruh musiman dalam data table di atas hilang karena data yang digunakan merupakan data tahunan, pengaruh musiman tidak terlihat dalam data tahunan Pengaruh siklus bisa dilihat dengan persentase tren yang dirumuskan sebagai berikut ini ? Trend G B 8 Bt J .
17
*i mana B merupakan data tahunan yang sesungguhnya, dan Bt merupakan data tren yang dihitung berdasarkan persamaan tren Kolom >3; pada Tabel 32 di atas memperlihatkan hasil perhitungan di atas Plot angka-angka dalam kolom ke >3; akan terlihat seperti berikut ini
Perhatikan bahwa ada ke&enderungan siklus dengan jangka waktu sekitar 5 tahun Tahun .53 menunjukkan ke&enderungan penjualan yang tinggi, relati9e terhadap angka tren, dan kemudian penjualan yang tinggi tersebut mun&ul lagi pada tahun .54.
!3
Analisis Musi&an
Analisis musiman akan berman)aat pada beberapa situasi Pertama, apabila analis ingin melihat pengaruh musiman dan meman)aatkan in)ormasi tersebut untuk tujuan tertentu PT A mempunyai anggaran penjualan tahun 5 sebesar !p . >per triwulan !p 1; dan mempunyai indeks musiman: Triwulan =
: ,55
Triwulan ==
: .,.
18
Triwulan ===
: ,5
Triwulan =E
: .,.
Triwulan
=ndeks
Anggaran Penjualan
Anggaran penjualan dengan
musiman
pengaruh musiman >0;G>;>2;
>.; >; = ,55 == .,. === ,5 =E .,. Total anggaran penjualan
>2; 1 1 1 1
031 11 1 31 .
Kedua, apabila analis ingin menghilangkan pengaruh musiman untuk melihat pengaruh trend, siklus, dan ketidakteraturan se&ara lebih jelas
Triwulan
=ndeks
Anggaran
musiman
dengan pengaruh musiman pengaruh musiman
>.; >; = ,55 == .,. === ,5 =E .,. Total anggaran penjualan
2
Penjualan Anggaran
penjualan
>2;
>0; G >2; 8 >;
031 11 1 31
1 1 1 1 .
tanpa
METODE5METODE PERAMALAN
"ekanis
%ni9ariate "odel !ata-rata 'ergerak
"ulti9ariate "odel !egresi
Non-mekanis
"odel 'o-+enkins %ni9ariate Pendekatan Eisual
"odel 7ungsi Trans)er 'o-+enkins Pendekatan analis sekuritas
"odel-model
tersebut
bukan
saling
menggantikan,
tetapi
saling
melengkapi Pendekatan mekanis pada dasarnya menggunakan teknik-teknik yang
19
lebih obyekti) seperti statistik, dan &ara tersebut menggunakan model yang sama untuk setiap forecast Salah satu &ontoh &ara mekanis teresebut adalah model regresi *engan &ara non-mekanis, teknik yang digunakan relati) lebih bebas Tidak terdapat hubungan yang pasti dan tetap antara data yang dianalisis dengan peramalan yang dibuat Sebagai &ontoh, seorang analis bisa menggabungkan banyak pertimbangan untuk menentukan garis trend yang dibuat dengan tangan 7aktor-)aktor yang dipertimbangkan bisa diambil dari )aktor industri, pasar, kondisi ekonomi dan lainnya *alam pendekatan univariate, hanya satu 9ariabel yang dilihat ketika analis melakukan perkiraan @ontoh pendekatan sema&am ini yang mekanis adalah perkiraan dengan &ara penghalusan eksponensial atau model rata-rata bergerak tertimbang *alam pendekatan multivariate, beberapa 9ariabel dan interaksi antar 9ariabel-9ariabel tersebut dipertimbangkan dalam perkiraan data @ontoh modelmultivariate mekanis
adalah model
regresi
berganda yang
menggunakan beberapa 9ariabel, model ekonometris yang memperhitungkan hubungan se&ara simultan persamaan-persamaan dalam suatu sistem @ontoh pendekatan multivariate non-mekanis adalah analisis yang digunakan oleh analisis keuangan Analisis tersebut mempertimbangkan banyak )aktor yang diperkirakan mempunyai pengaruh terhadap data yang dianalisis baik se&ara kuantitati) maupun kualitati), kemudian menentukan angka perkiraan
13
M'$el Pen+halusan E*s6'nensial
Kelebihannya karena kesederhanaannya dan data yang dibutuhkan tidak banyak
!umus: 7t G w At - . H >. F w; 7t F . 7t
G )ore&ast untuk periode t
At - . G data sesungguhnya pada periode t F . 7t - . w
G )ore&ast pada periode t F . G konstanta dengan nilai antara F .
20
7ore&ast baru G w >data sesungguhnya saat ini; H >. F w; >)ore&ast saat ini;
Atau 7t G At - . H >. - w; >7t - . F At - .; 7 5 G W A 4 H >. F W; 7
23
4
Pe%0an$in+an M'$el5&'$el -'%e8ast
. Pendekatan Analis Sekuritas >"ulti9ariate; untuk 7ore&asting Kelebihan: a "ampu menyesuaikan terhadap in)ormasi dari berbagai sumber b "ampu menyesuaikan terhadap perubahan struktural se&ara &epat & "ampu memperbaharui se&ara kontinu apabila ada in)ormasi baru masuk
Kelemahan: a 'iaya yang &ukup tinggi untuk persiapan dan pelaksanaan, untuk monitoring beberapa 9ariabel, dan biaya-biaya lainnya b Ketergantungan yang tinggi terhadap kemampuan indi9idu analisnya & Analis barangkali mempunyai insenti) untuk tidak menampilkan )ore&ast yang tidak bias >misal, karena tekanan agar sesuai dengan konsensus )ore* d Analis barangkali bisa diman)aatkan
oleh
perusahaan-perusahaan
tertentu untuk kepentingan perusahaan tersebut
Pendekatan %ni9ariate "ekanis untuk 7ore&asting
Kelebihan: a
Kemampuan mendeteksi dan meman)aatkan pola tertentu pada data masa
b
lalu Tingkat subyekti9itas yang rendah, terutama apabila metode statistik
& d e
digunakan 'iaya yang relati) lebih rendah "udah diperbaharui Kemampuan menganalisis lebih lanjut dengan metode statistik
21
Kelemahan: a +umlah obser9asi yang terbatas pada situasi tertentu, misal pada perusahaan yang baru berdiri b Laporan keuangan barangkali tidak memenuhi asumsi-asumsi yang diperlukan dalam analisis statistik & Sulit mengkomunikasikan hasil analisis kepada luar, terutama dalam hal metodologinya
.A. III PENUTUP
13
KESIMPULAN
Analisis time series adalah analisis perbandingan data dengan data keuangan
periode
sebelumnya
>perbandingan
dengan
data
22
historis; 7ore&asting digunakan untuk memproyeksikan kondisi keuangan pada masa mendatang
Analisis time series digunakan untuk melakukan analisis data yang mempertimbangkan pengaruh waktu *ata-data yang dikumpulkan se&ara periodik berdasarkan urutan waktu, bisa dalam jam, hari, minggu, bulan, kuartal dan tahun Selain itu analisis time series bisa digunakan untuk peramalan data beberapa periode ke depan yang sangat membantu dalam menyusun peren&anaan ke depan 23
SARAN
*alam menganalisis laporan keuangan suatu perusahaan se&ara e)ekti) dan e)isien, salah satu &ara yang dapat dilakukan yaitu membandingkan data historis perusahaan dan data historis industri >analisis time series; untuk melihat apakah bagaimana perkembangan tren di suatu perusahaan, apakah bergerak relati) baik atau tidak
DA-TAR PUSTAKA
Hana7i9 Ma&$uh 9 A0$ul Hali&3 23 Analisis la6'%an *euan+an3 Y'+a*a%ta: STIE YKPN3 htt6:;;annisaa%u&a%taa%7an30l'+s6't38'&;214;1;analisis5ti&es5se%ies5$an5 7'%e8astin+3ht&l
23
24