Analisis tren
Analisis trend merupakan suatu metode analisis statistika yang ditujukan untuk melakukan suatu estimasi atau peramalan pada masa yang akan datang. Untuk melakukan peramalan dengan baik maka dibutuhkan berbagai macam informasi (data) yang cukup banyak dan diamati dalam periode waktu yang relatif cukup panjang, sehingga hasil analisis tersebut dapat mengetahui sampai berapa besar fluktuasi yang terjadi dan faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi terhadap perubahan tersebut.
Secara teoristis, dalam analisis runtun waktu (time series) hal yang paling menentukan adalah kualitas dan keakuratan dari data-data yang diperoleh, serta waktu atau periode dari data-data tersebut dikumpulkan. Jika data yang dikumpulkan tersebut semakin banyak maka semakin baik pula estimasi atau peramalan yang diperoleh. Sebaliknya, jika data yang dikumpulkan semakin sedikit maka hasil estimasi atau peramalannya akan semakin jelek.
Metode Least Square
Metode yang dapat digunakan untuk analisis time series ini adalah
* Metode Garis Linier Secara Bebas (Free Hand Method),
* Metode Setengah Rata-Rata (Semi Average Method),
* Metode Rata-Rata Bergerak (Moving Average Method) dan
* Metode Kuadrat Terkecil (Least Square Method).
Secara khusus, analisis time series dengan metode kuadrat terkecil dapat dibagi dalam dua kasus, yaitu kasus data genap dan kasus data ganjil. Persamaan garis linear dari analisis time series akan mengikuti:
Y = a + b X.
Keterangan : Y adalah variabel dependen (tak-bebas) yang dicari trendnya dan X adalah variabel independen (bebas) dengan menggunakan waktu (biasanya dalam tahun).
Sedangkan untuk mencari nilai konstanta (a) dan parameter (b) dapat dipakai persamaan:
a = ΣY / N dan
b = ΣXY / ΣX2
Referensi :
* Bianchi M., Boyle M., Hollingsworth D. (1999), "A comparison of methods for trend estimation", Applied Economics Letters, 6(2): 103–109.
* Chatfield, C. (1993), "Calculating Interval Forecasts", Journal of Business and Economic Statistics, 11(2): 121–135.
Analisa Common Size
Laporan dengan prosentase per komponen menunjukan prosentase dari total aktiva yang telah diinvestasikan dalam masing-masing jenis aktiva. Dengan mempelajari laporan dengan prosentase ini dan memperbandingkan dengan rata-rata industri sebagai keseluruhan dari perusahaan yang sejenis, akan dapat diketahui apakah investasi kita dalam suatu aktiva melebihi batas-batas yang umum berlaku (over investment) atau justru masih terlalu kecil (under investment), dengan demikian untuk periode berikutnya kita dapat mengambil kebijaksanaan - kebijaksanaan yang perlu, agar investasi kita dalam suatu aktiva tidak terlalu kecil ataupun terlalu besar.
Laporan dengan cara ini juga menunjukan distribusi daripada hutang dan modal, jadi menunjukan sumber-sumber darimana dana yang diinvestasikan pada aktiva tersebut. Study tentang ini akan menunjukan sumber mana yang merupakan sumber pokok pembelanjaan perusahaan., juga akan menunjukan seberapa jauh perusahaan menggunakan kemampuannya untuk memperoleh kredit dari pihak luar, karena dari itu juga dapat diduga / diketahui berapa besarnya margin of safety yang dimiliki oleh para kreditur.
Prosentase per komponen yang terdapat pada neraca akan merupakan prosentase per komponen terhadap total aktiva, sehingga perbandingan secara horizontal dari tahun ke tahunnya akan menunjukan trend daripada hubungan (trend of relationship), dan tidak menunjukan ada tidaknya perubahan secara absolut. Perubahan ini dapat dilihat kalau dikembalikan pada data absolutnya. Jadi perubahan dari tahun ke tahun tidak menunjukan secara pasti adanya perubahan dalam data absolut.
Laporan dalam prosentase per komponen dalam hubungannya dengan laporan rugi-laba, menunjukan jumlah atau prosentase dari penjualan netto atau net sales yang diserap tiap - tiap individu biaya dan prosentase yang masih tersedia untuk income. Oleh karena itu Common Size percentage analysis banyak digunakan oleh perusahaan dalam hubungannya dengan income statement, karena adanya hubungan yang erat antara penjualan, harga pokok dan biaya operasi, sedang untuk neraca tidak banyak digunakan.
Dalam laporan prosentase per komponen (Common Size statement) semua komponen atau pos dihitung prosentasenya dari jumlah totalnya, tetapi untuk lebih meningkatkan atau menaikan mutu atau kwalitas data maka masing-masing pos atau komponen tersebut tidak hanya prosentase dari jumlah totalnya tetapi juga dihitung prosentase dari masing-masing komponen terhadap sub totalnya, misalnya komponen aktiva lancar dihubungkan atau ditentukan prosentasenya terhadap jumlah aktiva lancar, komponen hutang lancar terhadap jumlah hutang lancar dan sebagainya.
Analisis trend merupakan suatu metode analisis statistika yang ditujukan untuk melakukan suatu estimasi atau peramalan pada masa yang akan datang. Untuk melakukan peramalan dengan baik maka dibutuhkan berbagai macam informasi (data) yang cukup banyak dan diamati dalam periode waktu yang relatif cukup panjang, sehingga hasil analisis tersebut dapat mengetahui sampai berapa besar fluktuasi yang terjadi dan faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi terhadap perubahan tersebut.
Secara teoristis, dalam analisis runtun waktu (time series) hal yang paling menentukan adalah kualitas dan keakuratan dari data-data yang diperoleh, serta waktu atau periode dari data-data tersebut dikumpulkan. Jika data yang dikumpulkan tersebut semakin banyak maka semakin baik pula estimasi atau peramalan yang diperoleh. Sebaliknya, jika data yang dikumpulkan semakin sedikit maka hasil estimasi atau peramalannya akan semakin jelek.
Metode Least Square
Metode yang dapat digunakan untuk analisis time series ini adalah
* Metode Garis Linier Secara Bebas (Free Hand Method),
* Metode Setengah Rata-Rata (Semi Average Method),
* Metode Rata-Rata Bergerak (Moving Average Method) dan
* Metode Kuadrat Terkecil (Least Square Method).
Secara khusus, analisis time series dengan metode kuadrat terkecil dapat dibagi dalam dua kasus, yaitu kasus data genap dan kasus data ganjil. Persamaan garis linear dari analisis time series akan mengikuti:
Y = a + b X.
Keterangan : Y adalah variabel dependen (tak-bebas) yang dicari trendnya dan X adalah variabel independen (bebas) dengan menggunakan waktu (biasanya dalam tahun).
Sedangkan untuk mencari nilai konstanta (a) dan parameter (b) dapat dipakai persamaan:
a = ΣY / N dan
b = ΣXY / ΣX2
Referensi :
* Bianchi M., Boyle M., Hollingsworth D. (1999), "A comparison of methods for trend estimation", Applied Economics Letters, 6(2): 103–109.
* Chatfield, C. (1993), "Calculating Interval Forecasts", Journal of Business and Economic Statistics, 11(2): 121–135.
Analisa Common Size
Laporan dengan prosentase per komponen menunjukan prosentase dari total aktiva yang telah diinvestasikan dalam masing-masing jenis aktiva. Dengan mempelajari laporan dengan prosentase ini dan memperbandingkan dengan rata-rata industri sebagai keseluruhan dari perusahaan yang sejenis, akan dapat diketahui apakah investasi kita dalam suatu aktiva melebihi batas-batas yang umum berlaku (over investment) atau justru masih terlalu kecil (under investment), dengan demikian untuk periode berikutnya kita dapat mengambil kebijaksanaan - kebijaksanaan yang perlu, agar investasi kita dalam suatu aktiva tidak terlalu kecil ataupun terlalu besar.
Laporan dengan cara ini juga menunjukan distribusi daripada hutang dan modal, jadi menunjukan sumber-sumber darimana dana yang diinvestasikan pada aktiva tersebut. Study tentang ini akan menunjukan sumber mana yang merupakan sumber pokok pembelanjaan perusahaan., juga akan menunjukan seberapa jauh perusahaan menggunakan kemampuannya untuk memperoleh kredit dari pihak luar, karena dari itu juga dapat diduga / diketahui berapa besarnya margin of safety yang dimiliki oleh para kreditur.
Prosentase per komponen yang terdapat pada neraca akan merupakan prosentase per komponen terhadap total aktiva, sehingga perbandingan secara horizontal dari tahun ke tahunnya akan menunjukan trend daripada hubungan (trend of relationship), dan tidak menunjukan ada tidaknya perubahan secara absolut. Perubahan ini dapat dilihat kalau dikembalikan pada data absolutnya. Jadi perubahan dari tahun ke tahun tidak menunjukan secara pasti adanya perubahan dalam data absolut.
Laporan dalam prosentase per komponen dalam hubungannya dengan laporan rugi-laba, menunjukan jumlah atau prosentase dari penjualan netto atau net sales yang diserap tiap - tiap individu biaya dan prosentase yang masih tersedia untuk income. Oleh karena itu Common Size percentage analysis banyak digunakan oleh perusahaan dalam hubungannya dengan income statement, karena adanya hubungan yang erat antara penjualan, harga pokok dan biaya operasi, sedang untuk neraca tidak banyak digunakan.
Dalam laporan prosentase per komponen (Common Size statement) semua komponen atau pos dihitung prosentasenya dari jumlah totalnya, tetapi untuk lebih meningkatkan atau menaikan mutu atau kwalitas data maka masing-masing pos atau komponen tersebut tidak hanya prosentase dari jumlah totalnya tetapi juga dihitung prosentase dari masing-masing komponen terhadap sub totalnya, misalnya komponen aktiva lancar dihubungkan atau ditentukan prosentasenya terhadap jumlah aktiva lancar, komponen hutang lancar terhadap jumlah hutang lancar dan sebagainya.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar