Wednesday 12 April 2017

Contoh Metode Moving Average Dalam Akuntansi


Perhitungan Pencatatan Persediaan Dengan Metode Rata-Rata (Moving Avarage) Metode Rata-Rata (Moving Avarage). Metode ini beranggapan, bahwa setiap terjadinya perubahan Anzahl der Beiträge persediaan barang, baik karena pembelian maupun karena adanya penjualan Yang dilakukan oleh Perusahaan, sisa persediaan barang Yang masih ada Segera diambil nilai rata-ratanya. Nilai rata-rata barang Yang masih ada diperoleh dengan Jalan membagi Anzahl der Beiträge nilai persediaan barang Yang masih ada dengan Anzahl der Beiträge satuan barang Yang bersangkutan. Dengan demikian, harga Pokok barang Yang dijual, dinilai berdasarkan harga rata rata barang itu. 1. Persediaan Awal. 100 Satuan Rp 9, - 2. Pembelian. 100 Satuan Rp12, - 3. Pembelian. 100 Satuan Rp11,25 4. Penjualandipakai. 100 satuan 5. Penjualandipakai. 100 satuan Penghitungan harga Pokok penjualan dan nilai persediaan dengan menggunakan cara Rata-Rata misalnya sebagai berikut: Harga barang-barang mengalami perubahan harga Dari Waktu ke Waktu. Kecenderungan umum adalah harga naik karena adanya inflasi. Tetapi pada beberapa jenis barang seperti handgerät dan laptop justru mengalami penurunan harga dikarenakan perkembangan teknologi atau pun keluarnya vorbildliches modell baru. Dari sudut pandang akuntansi, perubahan, harga, ini, akan, berpengaruh, terhadap, nilai, persediaan, barang, dagang, yang, tercantum, Neraca, dan, harga, pokok, barang, terjual (HPP) von Laporan Laba Rugi. Idealnya, nilai persediaan dan harga pokok barang terjual diidentifikasi satu-satu sehingga diperoleh hasil yang akurat. Tetapi kelemahan dari cara perhitungan idealen ini adalah perlunya waktu dan unsaha yang banyak, apalagi bila Einzelteil barangnya berjumlah ribuan dan nilai pro Einzelteil barangnya kecil. Bisa-bisa Yang Terjadi Adalah Biaya Pencatatan Lebih Besar Dari Margin Penjualan Produknya (Padahal Seharusnya: Nutzen über Kosten). Sehingga disimpulkan metode identifikasi satu-satu cenderung tidak efisien untuk dilakukan kecuali didukung dengan sistem teknologi informasi yang mumpuni. Metode identifikasi satu-satu hanya cocok untuk barang-barang yang nilainya besar dan jumlahnya sedikit. Contohnya: rumah, mobil, Pesawat. Dalam prakteknya, metode penilaian yang umum digunakan ada 3, yaitu FIFO, LIFO und rata-rata. Perusahaan boleh memilih salah satunya, asal diterapkan secarischen konsistente Dari tahun ke tahun. Pada akhirnya ketika semao barang sudah habis terjual, ketiga metode tersebut akan menghasilkan nilai biaya pokok penjualan (HPP) yang sama. 1. Erste in der ersten Runde (FIFO) masuk pertama keluar pertama Metode FIFO atau Masuk Pertama Keluar Pertama mendasarkan pada asumsi bahwa barang yang terjual lebih dulu adalah barang yang dibeli lebih awal. Ketika kecenderungan harga adalah naik seiring berjalannya waktu, maka metode FIFO menghasilkan nilai persediaan Yang lebih besar dan nilai PSP yang lebih kecil. Dan sebaliknya. 2. LIFO (LIFO) masuk terakhir keluar pertama Metode LIFO atau Masuk Pertama Keluar Terakhir Adalah Kebalikan Dari Metode FIFO yaitu bahwa barang yang terjual lebih dulu adalah barang yang terakhir masuk dalam persediaan barang dagang. Ketika kecenderungan harga adalah naik seiring berjalannya waktu, maka metode LIFO menghasilkan nilai persediaan Yang lebih kecil dan nilai HPP Yang lebih besar dan sebaliknya. Es gibt keine. LIFO lebih konservatif daripada FIFO. 3. Gleitender Durchschnitt rata-rata bergerak Metode gleitender Durchschnitt atau rata-rata bergerak adalah metode tengah-tengah antara FIFO dan LIFO. Harga pokok pro Einheit barang dihitung dengan rumus: (nilai persediaan awal nilai pembelian) (jumlah persediaan awal jumlah pembelian). Harga pokok pro Einheit ini akan berubah setiap kali terjadi pembelian dengan harga yang berbeda. Nilai HPP Dari Barang Yang Terjual Dihitung Sebesar Jumlah Einheit Terjual Dikalikan Harga Pokok Rata-Rata Pada Saat Terjadi Penjualan. Nilai persedianischen sebesar jumlah persediaan akhir dikalikan harga pokok rata-rata yang terakhir. Gambaran lebih jelasnya bisa dilihat dalam contob dibawah ini: 1 Januar 2013 - Saldo awal persediaan 100 Einheit dengan harga Rp.50.000, - pro Einheit. 3 Januar 2013 - Penjualan 75 Einheit. 5 Januar 2013 - Pembelian 50 Einheit, Harga Rp.55.000, - 14 Januar 2013 - Penjualan 30 Einheit 21. Januar 2013 - Pembelian 75 Einheit, Harga Rp.59.000, - 23 Januar 2013 - Pembelian 25 Einheit, Harga Rp.63.000, - 25 Januar 2013 - Penjualan 50 Einheit 29 Januar 2013 - Penjualan 15 Einheit Berdasarkan contoh transaksi selama bulan Januar 2013 tersebut, terlihat di bawah ini bahwa metode penilaian persediaan yang berbeda akan menghasilkan nilai persediaan dan HPP yang berbeda. TAWARAN KAMI Jasa Yang bermanfaat untuk bisnis Anda, meliputi: LES PRIVAT UNTERNEHMEN UNTUK ENTREPRENEUR Kami siap datang untuk membantu Anda belajar pembukuan (BuchhaltungFinanzielle Berichterstattung) secara privat. Dengan memahami Laporan Keuangan maka Anda akan tahu kondisi bisnis Mitglied seit: Jan. 2008 Nicht vergeben Anda dan memiliki Kontrol lebih terhadap perkembangan bisnis Anda. JASA LAPORAN KEUANGAN Kami Bantu Anda menyusun Laporan Keuangan standar (Laba Rugi, Neraca, Arus Kas) maupun laporan khusus sesuai kebutuhan. Serahkan urusan pembukuan ke kami dan Anda bisa lebih fokus mengembangkan bisnis. Hubungi: Santosa (HPWA: 0812 8242 3547 atau ariphsangmail) Mengenai Saya Daftar Artikel Konsultan Pembukuan amp Sistem Pelaporan Anschrift: Keuangan A. Santosa SE Ak. Telp. 0877 8135 3275 Pin BB: 298D9C2E Email: ariphsangmail Verstärker ariphsanyahoo2.1 Pengertian Penjualan Menurut EC. Widjayono Moestadjab (1991), Penjualan adalah Mitglied sesuatu dengan mendapatkan sebuah ganti yang berupa uang atan dengan kata lain hanya meliputi kegiatan pemindahan hak atas sesuatu produk dari penjualan kepada pembeli. Menurut Basu Swastha Dh dalam buku manajemen penjualan (1999: hal 8), Penjualan adalah ilmu und seni mempengaruhi pribadi yang dilakukan oleh penjual untuk mengajak orang lain untuk membeli barang atau jasa yang ditawarkannya. 2.2 Peramalan Penjualan Peramalan penjualan adalah bagian yang penting bagi suatu perusahaan. Berikut ini adalah berbagai macam pengertian peramalan dikemukakan oleh: Menurut Gunawan Adi Saputro und Marwan Asri (1996: 148). 8220Peramalan von adalah suatu cara untuk mengukur von menaksir kondisi bisnis dimasa von mendatang8221. Menurut Suad Husnan dan Suwarsono (1994: 40). 8220Peramalan adalah Vereinigte Staaten von Amerika untuk mengetahui permintaan jumlah produk8221. Dengan uranisch di atas dapat diperoleh kesimpulan bahwa Peramalan merupakan suatu usaha untuk melihat situasi dan kondisi dengan memperkirakan kondisi yang berlaku terhadap perkembangan dimasa yang akan datang. 2.3 Tujuan peramalan Tujuan dari peramalan adalah: Untuk menetukan kebijaksanaan dalam persoalan penyusunan anggaran. B. Untuk pengawasan dalam persediaan. C. Untuk membantu kegiatan perencanaan dan pengawasan produksi. D. Untuk pengawasan pembelanjaan. D. h. Untuk penyusunan kebijaksanaan yang efektif dan efisien. 2.4 Jenis Peramalan Pada umumnya peramalan dapat dibedakan dari beberapa segi, tergantung dari cara melihatnya. Apabila dilihat Dari sifat penyusunannya, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam, yaitu: 1. Peramalan Yang bersifat subjektif Peramalan Yang berdasarkan atas perasaan atau intuisi Dari orang yang menyusunnya. Dalam hal ini pandangan dari orang yang menyusunnya sangat menentukan baik tidaknya hasil peramalan tersebut. 2. Peramalan yang bersifat objektif Yaitu peramalan Yang didasarkan atas Daten yang relevan pada masa yang lalu, dengan menggunakan tehnik-tehnik dan Modell dalam menganalisa Daten tersebut. Disamping itu jika dilihat Dari jangka Waktu peramalan Yang disusun, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam yaitu: 1. Peramalan Jangka Panjang Yaitu peramalan Yang dilakukan untuk menyusun hasil ramalan, yang jangka waktunya Lebih Dari Setengah tahun atau tiga Semester. 2. Peramalan jangka Pendek Yaitu peramalan yang dilakukan untuk menyusun hasil ramalan dalam jangka waktu kurang dari setengah tahun. Berdasarkan sifat peramalan Yang Telah disusun, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam: 1. Peramalan kualitatif Yaitu peramalan Yang disusun atas Daten kualitatif paada masa lalu hasil peramalan Yang dibuat sangat tergantung Pada orang yang menyusunnya. Hal ini penting karena hasil peramalan tersebut ditentukan berdasarkan pemikiran yang bersifat intuisi. 2. Peramalan Kuantitatif Yaitu peramalan Yang didasarkan atas Daten kuantitatif pada masa lalu. Hasil peramalan dimuat tergantung pada metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Dengan metode Yang bebeda Akan diperoleh hasil peramalan Yang berbeda, adapun Yang Perlu diperhatikan Dari penggunaan metode-metode tersebut adalah baik tidaknya metode Yang digunakan, sangat ditentukan oleh perbedaan penyimpangan antara hasil peramalan Dari kenyataan Yang terjadi. Metode yang baik adalah metode yang Mitgliedschaft nilai-nilai perbedaan atau penyimpangan sekecil mungkin. Peramalan Kuantitatif dapat digunakan apabila terjadi tiga kondisi sebagai Berikut: Anzeigen Adanya informasi tentang keadaan lain. B. Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk Daten. C. Dapat diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjuatan pada masa yang akan datang. 2.5 Tehnik Dan Metode Peramalan Dalam pemilihan tehnik dan metode peramalan, pertama kita Perlu mengetahui ciri-ciri Penting Yang Perlu diperhatikan bagi pengambil keputusan dan analisa keadaan, dalam mempersiapkan peramalan. Ada Enam Ciri Utama Yang Perlu Diperhatikan. yaitu: 1. Horizon Waktu (Zeithorizont) Periode Waktu Selama Suatu keputusan atau analisa Akan mempunyai pengaruh, dan Waktu itu manajer Harus merencanakan dan memperhitungkan pengaruh-pengaruh pemilihan tehnik dan metode Yang tepat. Horizont waktu umumnya dapat dibagi dalam jangka pendek, jangka menengah dan jangka panjang. 2. Tingkat perincian (Detaillierungsgrad). Tugas-tugas dalam pengambilan keputusan pada umumnya dibagi-bagi (untuk memudahkan penanganannya menurut tingkat perincian yang dibutuhkan) 3. Jumlah Produk. Dalam keadaan dimana keputusan atau analisa yang dibuat mengenai berbagai produkt perusahaan, hendaklah ada usaha pengembangan. Secara efektif atas aturan-aturan pengambilan keputusan yang sederhana, yang dapat diaplikasikan sekundäres mekanisme untuk masing-masing produk. Umumnya ada empat unsur biaya Yang mencakup Suatu prosedür peramalan, yaitu biaya-biaya Pengembangan, penyimpangan Daten, Operasi pelaksanaan dan kesempatan dalam penggunaan tehnik dan metode gelegen. Tingkat ketepatan yang dibutuhkan sangat erat hubungannya dengan tingkat perinciaan yang dibutuhkan oleh suatu peramalan. Untuk beberapa pengambilan keputusan mengharapkan varasi-varasi atau penyimpangan ata ramalan yang dilakukan antara 10 sampai dengan 15 taschen maksud-maksud yang mereka harapkan. 2.6 Tehnik Perkiraan Dengan Mengunakan Metode Deretz Waktu Metode Deret Waktu biasanya dipakai untuk menganalisis pola permintaan masa lalu als memproyeksikannya untuk masa depan. Dasar perhitungan prakiraan deretz waktu ini ialah menghitung besar setiap komponen berdasarkan data massa lalu. Asumsi dasar Yang dipakai dalam metode ini ialah bahwa pola permintaan dapat dibagi Menjadi beberapa komponen yaitu Tingkat rata-rata (Durchschnitt), kecenderungan (Trend), musiman (Saisonalität), siklus (Zyklus) dan kesalahan (Fehler). 2.7 Metode Rata-Rata Bergerak Metode ini merupakan metode Yang termudah dalam Teknik peramalan Deret Waktu kita mengasumsikan bahwa komponen acak tidak terdapat pola musiman, trend, atau komponen siklus Pada Daten permintaan Pada saat ini. Verschiebender Durchschnitt ialah suatu titik peramalan dengan mengkonsumsikan Daten dari beberapa periode terbaru atau terakhir dari Daten tersebut dijadikan Daten peramalan untuk periode yang akan datang. ein. Rumus rata-rata bergerak (gleitender Durchschnitt) Anzahl der Beiträge Permintaan Pada N Periode terakhir 1Tempmsohtmlclip101clipimage001.gif MA Diketahui nilai peramalan 210 nilai nyata 195 N 1 MAD 210 8211 195 15 b. Rata-Rata Bergerak Tertimbang Terbobot (Gewicht Moving Average) Disamping metode rata rata bergerak Sederhana kita mengenal metode rata rata tertimbang (Gewicht Moving Average) Dimana Verput Daten kita dapat memberikan bobot setiap Pada. Dengan cara ini nilai-nilai yang akhir dapat diberikan bobot lebih keras. Rumus Rata-rata Bergerak TertimbangTerbobot (Gewichtsbewegungsdurchschnitt) WMA (Datenbinjualan terakhir x bobot ke 82111) (Daten x sampai bobot terakhir). D & sub1; & sub0 ;, W & sub3; & sub0 ;, W & sub3; & sub0 ;, W & sub3; & sub0 ;, W & 90) 0,10 (100) F5 38 31,5 18 10 c. Pemulusan Eksponensial (Eksponensial Glättung). Pemulusan eksponensial adalah Suatu tehnik peramalan rata-rata bergerak Yang melakukan pertimbangan terhadap Daten masa lalu dengan cara eksponensial sehingga Daten paling akhir mempunyai bobot atau timbangan Lebih besar dalam rata-rata bergerak. Dengan pemulusan eksponensial Sederhana Prognose dilakukan dengan cara ramalan periode terakhir ditambah porsi perbedaan (disebut Alpha) antara permintaan periode terakhir dengan peramalan periode terakhir. Rumus Pemulusan Eksponensial (Eksponensial Glättung) Ft Ramalan untuk periode Sekarang (t) Ft 1 Ramalan Yang dibuat untuk periode terakhir (t-1) eine Glättungskonstante Bei 1 Permintaan nyata peeriode teakhir 1Tempmsohtmlclip101clipimage005.gif ein Nilai ein Yang terendah terutama cocok bila permintaan produk perubahan yang stabil tetapi variasi acak adalah tinggi, sedangkan yang tinggi berguna dimana sesungguhnya cenderung terjadi karena Lebih respontif terhadap fluktuasi permintaan. Diketahui Ft 1 1050 Gerät bei 1 1000 Einheit eine 0,50

No comments:

Post a Comment