## Journal of Business and Economics Research (JBE)
Vol 3, No 3, Oktober 2022, pp. 399 − 407 ISSN 2716-4128 (media online) DOI 10.47065/jbe.v3i3.2394 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/jbe

## Penerapan Anggaran Penjualan dalam Memperkirakan Penjualan
Victorianta Br Tarigan, Nurhayati *
Prodi Manajemen, Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen Sukma, Medan Jl. Sakti Lubis Nomor 80, Siti Rejo I, Kec. Medan Kota, Kota Medan, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1 victoriantatrg2000@gmail.com , 2,* nurhayati.0889@gmail.com Email Penulis Korespondensi: nurhayati.0889@email.com Submitted: 20/10/2022 ; Accepted: 31/10/2022 ; Published: 31/10/2022
Abstrak− Penelitian ini bertujuan untuk memperkirakan pendapatan yang akan diperoleh untuk  bulan Juni sampai Desember 2022 pada  usaha  Panglong  Tarclo  Jaya  dan  untuk  mengetahui  penyusunan  anggaran  penjualan  agar  tingkat  penjualan  sesuai  dengan permintaan penjualan yang diinginkan konsumen. Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini ialah: observasi, wawancara, dan studi pustaka. Teknis analisis data dalam melakukan peramalan penjualan yaitu metode trend moment dan least square. Setelah  hasil  perkiraan  (forecast)  penjualan  ditemukan  maka  perusahaan  membuat  Standar  Kesalahan  Forecasting  (SKF)  untuk membandingkan diantara kedua metode metode mana yang paling tepat digunakan. Untuk membandingkan kedua metode tersebut mengguanakan  Standar  Kesalahan  Forecast  (SKF).  Hasil  penelitian  melalui  SKF  yang  telah  dilakukan  menunjukan  metode  trend moment dengan nilai SKF 78,04, dan metode least square dengan nilai SKF 77,8. Metode yang lebih baik digunakan adalah metode least square karana selisih nilai SKFnya lebih kecil sebanyak 0,24. Sehingga perusahaan menggunakan metode least square dalam meramalkan  anggaran  penjualan.  Anggaran  penjualan  batu  bata  di  Panglong  Tarclo  Jaya  bulan  Juli  2022  sampai  Desember  2022 sebesar Rp.399.277.500 dengan jumlah penjualan 798.600 buah.
Kata Kunci: Perkiraan Penjualan; Anggaran Penjualan; Trent Moment; Least Square; Standar Kesalahan Forecasting
Abstract −This study aims to estimate the income that will be obtained for the months of June to December 2022 at the Panglong Tarclo Jaya business and to determine the preparation of the sales budget so that the sales level is in accordance with the sales demand desired by consumers. Data collection techniques used in this study are: observation, interviews, and literature study. Technical analysis of data in forecasting sales is the method of trend moment and least square. After the sales forecast results are found, the company makes a Forecasting Standard Error (SKF) to compare between the two methods which method is the most appropriate to use. To compare the two methods, the Standard Error Forecast (SKF) is used. The results of the research through the SKF that h ave been carried out show the trend moment method with an SKF value of 78.04, and the least square method with an SKF value of 77.8. The better method to use is the least square method because the difference in the SKF value is 0.24 smaller. So the company uses the least square method in forecasting the sales budget. The sales budget for bricks in Panglong Tarclo Jaya from July 2022 to December 2022 is Rp. 399,277,500 with total sales of 798,600 pieces.
Keywords : Sales Forecast; Sales Budget; Trent Moment; Least Square; Standard Error Forecast

## 1. PENDAHULUAN
Persaingan bisnis di era globasisasi saat ini semakin meningkat yang mendorong para karyawan untuk mencapai target penjualan  perusahaan.  Keberhasilan  dari  sebuah  perusahaan  dapat  diukur  dengan  tingkat  penjualan  yang  dilakukan. Begitu pula karyawan yang dituntut untuk mencapai target penjualan. Permintaan pelanggan yang berubah ubah setiap harinya menuntut perusahaan lebih detail dalam perencanaan strategi tingkat penjualan. Salah satu yang dapat dilakukan perusahaan adalah dengan melakuakan peramalan penjualan.
Perkiraan atau peramalan adalah data di masa lalu yang digunakan untuk keperluan estimasi data yang akan datang. Forecasting merupakan  bagian  terpenting  bagi  setiap  perusahaan  ataupun  organisasi  bisnis  dalam  setiap  pengambilan keputusan manajemen (Amrullah et al., 2020).
Panglong Tarclo Jaya adalah sebuah usaha toko bahan bangunan yang beralamat di Jl. Deli Tua-Pancur Batu, Jati Kusuma,  Namo  Rambe,  Kabupaten  Deli  Serdang.  Perusahaan  ini  menyedikan  berbagai  barang  bagunan  diantaranya semen, batu bata, batu, seng, paku, pipa dll. Sering sekali perusahaan ini kekurang stok barang yang tersedia di toko dan dengan semakin pesatnya pembangunan panglong di dekat perusahaan ini maka persaingan setiap toko pun semakin ketat, untuk itu perusahaan perlu melakukan peramalan terhadap penjulan melalui menyediakan stok barang yang mencukupi sehingga konsumen akan berbelanja ke perusahaan tersebut.
Dengan  permasalahan  yang  ada,  Panglong  Tarclo  Jaya  memerlukan  perencanaan  penjualan  untuk  mengetahui kebutuhan  konsumen  dalam  melakukan  perencanaan  diperlukan  peramalan  penjualan  untuk  membantu  permasalahan perusahaan. Untuk menyusun perencanaan penjualan maka perusahaan harus membuat teknik peramalan yang tepat untuk perusahaan dan dapat menyusun anggaran penjualan perusahaan dari ramalan penjualan.
Teknik peramalan merupakan cara memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa mendatang secara sistematis dan pragmatis atas dasar data yang relevan pada masa yang lalu, sehingga dengan demikian teknik peramalan diharapkan dapat memberikan objectivitas yang lebih besar (Amrullah et al., 2020). Langkah penting setelah peramalan dilakukan adalah verifikasi peramalan sedemikian rupa sehingga mencerminkan data masa lalu dan sistem penyebab yang mendasari pertumbuhan tersebut. Sepanjang representasi peramalan tersebut dapat dipercaya, hasil peramalan dapat terus digunakan (Amalia et al., 2022). Teknik peramalan itu sendiri dapat dilakukan dengan beberapa metode yaitu metode least square , metode moment dan metode kuadrat. Namun pada penelitian ini hanya mengguanakan metode trend moment dan least square . Metode trend moment menggunakan cara-cara perhitungan statistika dan matematika tertentu untuk mengetahui fungsi garis lurus sebagai pengganti garis patah-patah yang dibentuk oleh data historis perusahaan, serta untuk menghidari

## Journal of Business and Economics Research (JBE)
Vol 3, No 3, Oktober 2022, pp. 399 − 407 ISSN 2716-4128 (media online) DOI 10.47065/jbe.v3i3.2394 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/jbe
resiko  kerugian yang tidak  diinginkan sehingga dapat  mencapai  suatu  keuntungan  (Irawati et  al., 2020). Metode least square merupakan analysis harmonik, dan mengabaikan pula faktor meteorologis dalam penghitunganya (Triadi, 2021). Hasil dari ramalan tersebut akan disusun anggaran penjualan.
Anggaran merupakan perencanaan atas kegiatan operasioanal perusahaan yang saling berkaitan dengan memiliki peranan penting sebagai  alat pedoman kerja sehingga setiap aktivitas perusahaan dapat  terarah untuk mencapai  tujuan yang dikehendaki (Septianti & Dahtiah, 2021).
Adapun  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  saya  lampirkan  untuk  memperkuat  penelitian  saya  adalah  sebagai berikut.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  peramalan (forecasting) penjualan  di  PT  Trio  Motor  Martadinata Banjarmasin pada tahun 2020 mengalami peningkatan dari tahun-tahun sebelumnya yaitu sebanyak 3250 unit. Sehingga persediaan sepeda motor dapat dipersiapkan sesuai dengan peramalan penjualan sehingga permintaan konsumen dapat terpenuhi.  Serta  anggaran  penjualan  untuk  tahun 2020  sebesar  Rp  69.845.759.000,-anggaran      penjualan      ini      dapat digunakan   sebagai   pedoman   dalam pengambilan  keputusan  dalam  kegiatan  usaha  menjual  sepeda  motor Honda di PT Trio Motor Martadinata Banjarmasin (Mulyani et al., 2021). Hasil penelitian yang dilakukan dengan menggunakan data penjualan parfum selama kurun waktu lima tahun, didapati bahwa penjualan PD.PARFUME pada tahun 2021 dengan wilayam pemasaran medan dan wilayah batam diprediksi sebesar 3.684 botol. dengan rincian parfum jenis Selena Gomes sebanyak 1.842 botol, Jenis vanila coklat sebanyak1.105 botol dan rincian parfum jenis hugo bost 737 botolseterusnya (Peningkatan et al., 2022). Penerapan metode peramalan yang dilakukan penulis menggunakan metode kuadrat terkecil dan  metode  kuadratik.  Hasil  dari  persamaan  yang  telah  didapat  kemudian  digunakan  untuk  menghitung    peramalan penjualan  bulan  Juni  2020  sampai  dengan  bulan  Mei  2021,  yang dimana  hasil  peramalan  penjualan  tersebut menghasilkan  total  yang  sama  dengan  total realisasi penjualan sejumlah 1.647 unit atau Rp 327.753.000 (Septianti & Dahtiah, 2021).
Berdasarkan  latar  belakang  yang  diuraikan  diatas  maka  peneliti  merumuskan  permasalahan  sebagai  berikut: Penerapan metode trend moment dan least square dalam peramalan penjualan pada Panglong Tarclo Jaya.
Adapun  bebrapa  batasan  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah:  Penelitian  ini  hanya  dibatasi  pada  perusahaan Panglong  Tarclo  Jaya,  penelitian  ini  hanya  dibatasi  pada  data  penjualan  perbulan  pada  Juli  2021  sampai  Juni  2022, penelitian ini hanya dibatasi pada ramalan penjualan mengunakan metode trend moment dan least square, dan penelitian ini hanya dibatasi untuk meramalkan anggaran penjualan pada Juli 2022 sampai Desember 2022
Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini ialah bagaimana penerapan metode trend moment dan least square dalam peramalam penjualan pada Panglong Tarclo Jaya.
Adapun manfaat dari penelitian ini ialah bagi peneliti menambah pengetahuan dan wawasan peneliti khususnya dalam  penerapan  metode  trend  moment  dalam  peramalan (forecast) penjualan  pada  Panglong  Tarclo  Jaya,  bagi perusahaan sebagai bahan masukan dalam peramalan (forecast) penjualan pada Panglong Tarclo Jaya dan masukan untuk membuat  anggaran  penjualan  pada  Juli  2022  sampai  Desember  2022,  dan  bagi  Stim  Sukma  sebagai  tambahan  hasil penelitian yang dapat dikembangkan lebih lanjut.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Dasar Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode pendekatan kualitatif. Pendekatan kualitatif merupakan suatu proses penelitian dan pemahaman yang berdasarkan metodologi yang menyelidiki suatu  fenomena sosial dan masalah manusia (Mardawani, 2020). Untuk memahami suatu fenomena dalam konteks sosial secara alamiah dengan mengedepankan proses interaksi komunikasi  yang  mendalam  antara  peneliti  dengan  fenomena  yang  diteliti.  Fenomena  tentang  apa  yang  dialami  oleh subyek penelitian, misalnya perilaku, persepsi, motivasi, tidakan dan lain lain secara historis, dengan cara deskriptif dalam bentuk  kata  kata  dan  bahasa. Tujuan  dari  penelitian  kualitatif  yaitu  untuk  medapatkan  pemahaman  tentang  kenyataan melalui proses berfikit induktif.
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode metode trend moment dan metode least square . Metode peramalan Trend Moment merupakan suatu metode peramalan yang digunakan untuk melihat Trend (data yang mengalami  kenaikan dan penurunan) berdasarkan data History dari  satu  variabel  menggunakan data deret waktu (Irawati et al., 2020). Kemudian metode hasil peramalan tersebut diteliti menggunakan Standar Kesalahan Forecasting (SKF) untuk menilai metode mana yang lebih akurat dengan nilai SKF yang paling terkecil. Sehingga perusahaan dapat membuat anggaran penjualan barang.
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini ialah:
a. Data Primer: profit responden, yang diperoleh melalui wawancara langsung/tidak langsung
b. Data Sekunder: data hasil penjualan Teknik pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini ialah:
a. Observasi, yaitu teknik pengumpulan data yang digunakan bila penelitian berkenan dengan perilaku manusia, proses kerja, dll.
b. Wawancara (inter-view), adalah suatu  kejadian atau suatu  proses interaksi  antara pewawancara (interviewer) dan sumber informasi atau orang yang diwawancarai (interviewe ) melalui komunikasi langsung.
c. Studi Pustaka, yaitu teknik mencari data dan informasi melalui membaca reverensi, buku maupun jurnal ilmiah.

## Journal of Business and Economics Research (JBE)
Vol 3, No 3, Oktober 2022, pp. 399 − 407 ISSN 2716-4128 (media online) DOI 10.47065/jbe.v3i3.2394 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/jbe
Gambar 1 . Kerangka Kerja Penelitian

## 2.2 Metode Trend Moment
Metode trend moment merupakan metode yang menggunakan cara hitungan statistik dan matematika untuk mengetahui fungsi garis lurus dengan menggunakan data historis perusahaan, sehingga pengaruh unsur subyektif dapat dihindarkan (Amri et al., 2022). Metode trend moment ialah mengguankan persamaan yang berbeda dengan metode setengah rata-rata untuk  menaksir nilai a dan b dalam  persamaan trend (Hartono &  Asj’ari, 2021). Metode trend moment menggunakan cara-cara  perhitungan  statistika  dan  matematika  tertentu  untuk  mengetahui  fungsi  garis  lurus  sebagai  pengganti  garis patah-patah yang dibentuk oleh data historis perusahaan (Mulyani et al., 2021)
Tujuan  metode trend moment adalah  untuk  mengetahui  garis  patah-patah  yang  dibentuk  oleh  data  historis perusahaan (Astuti et al., 2021). Adapun rumus trend moment sebagai berikut:
Y = a + b X (1) Dimana:
Y = nilai trend atau variabel yang akan diramalkan a = bilangan konstan b = slope atau koefisien garis trend X = indeks waktu (dimulai dari 0, 1, 2, 3, …n) dinaman jumlah x tidak 0 Untuk mencari nilai a dan b, digunakan dengan cara matematis dengan penyelesaianya menggunakan metode substitusi dan metode elminasi. Adapun persamaanya yaitu
∑ Y = a. n + b. ∑ X (2) ∑ XY = a. ∑ X + b. ∑ X 2 (3)
Dimana: ∑Y = jumlah dari data penjualan ∑X = jumlah dari periode waktu ∑XY = jumlah dari data penjualan dikali dengan periode waktu n = jumlah data

## 2.3 Metode Least Square
Metode Least  Square merupakan salah satu  metode berupa data deret  berkala atau time series, yang mana  dibutuhkan data dimasa lampau untuk melakukan peramalan penjualan dimasa mendatang sehingga dapat ditentukan hasilnya. Least Square adalah metode peramalan yang digunakan untuk melihat trend dari data deret waktu (Andriyani, 2018). Metode ini merupakan metode yang digunakan utnuk menentukan persamaan trend data. Metode ini digunakan untuk menemukan garis  paling  sesuai  dalam  peramalan  data  pada  waktu  yang  akan  dating  dengan  menggunakan  data-data  sebelumnya (Afriady  et  al.,  2021).  Least  Square  Method  (metode  kuadrat  terkecil)  atau  analisis  regresi  sederhana  merupakan pendekatan yang efektif dan  sederhana untuk mengukur rata-rata perubahan variabel dependen yang berkaitan dengan kenaikan unit dalam jumlah satu atau lebih variabel independen (Ningrum & Yonanda, 2020).  Keunggulan metode least square (Triadi, 2021) yaitu:
a. Gap yang biasanya terjadi pada pengamatan dapat ditolerir
b. Fleksibel dalam jumlah data yang disertakan dalam hitungan, biasanya minimum sebulan pengamatan.
c. Tidak ada asumsi yang diterapkan untuk data pengamatan di luar range least square fitting yang dilakukan.
d. Fleksibilitas dalam sampling rate data, biasanya sampling rate per jam tetapi dapat juga diset dalam sampling rate yang lebih rapat misalnya per satu menit.

## Journal of Business and Economics Research (JBE)
Vol 3, No 3, Oktober 2022, pp. 399 − 407 ISSN 2716-4128 (media online) DOI 10.47065/jbe.v3i3.2394 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/jbe
Forecast penjualan  dengan  metode least square menggunakan  asumsi  nilai  X  yang  bernilai  0  dan  dapat  dihitung menggunakan rumus sebagai berikut
Y = a + b X (4)
Dimana: Y = nilai trend atau variabel yang akan diramalkan a = bilangan konstan b = slope atau koefisien garis trend
X = indeks waktu berjumlah 0, jika data genap, maka skor nilai nya: …, -5, -3, -1, 1, 3, 5, … jika data ganjil, maka skor nilai nya: …, -3, -2, -1, 1, 2, 3, …
Untuk mencari niali a dan b, digunakan dengan cara matematis dengan penyelesaianya menggunakan metode substitusi dan metode elminasi sebagai berikut:
a = ∑  Y n (5)
b = ∑  X Y ∑ X 2 (6)
Dimana: ∑Y = jumlah dari data penjualan ∑X = jumlah dari periode waktu ∑XY = jumlah dari data penjualan dikali dengan periode waktu ∑ X 2 = jumlah dari kuadrat priode waktu n = jumlah data.

## 2.4 Perkiraan (Forecast) Penjualan
Peramalan penjualan pada dasarnya mencakup serangkaian kegiatan dalam menetapkan jumlah barang yang harus di buat, jumlah persediaan bahan, jumlah tenaga kerja mesin dan tenaga kerja, bahan baku yang akan dipakai, biaya produksi dan sebagainya untuk menjalankan aktivitas-aktivitas perusahaan agar tujuan perusahaan tercapai (Hutabarat & Sihombing, 2022).
Tujuan Forecast Penjualan ialah untuk memprediksi penjualan secara tepat untuk jangka pendek maupun jangka panjang, walaupun prediksi  peramalan permintaan terkadang tidak sesuai  dengan hasilnya namun  biasanya  peramalan penjualan akan akan dijadikan sebagai rencana penjualan periode ke depen oleh manager. Selain itu, tujuan perencanaan penjualan (Hutabarat & Sihombing, 2022)  ialah:
a. Sebagai pedoman kerja, alat pengkoordinasian kerja, dan alat pengawasan kerja.
b. Mengurangi ketidakpastian tentang pendapatan di masa yang akan datang.
c. Memasukkan kebijakan dan keputusan menajemen dalam proses perencanaan.
d. Memberikan informasi penting bagi pembentukan elemen lain dari rencana laba menyeluruh.
e. Memudahkan pengendalian menajemen atas kegiatan penjualan yang dilakukan.
Faktor-faktor forecast penjualan (Hutabarat & Sihombing, 2022)  antara lain :
a. Faktor Pemasaran Luas pasar, yakni apakah bersifat local, regional, atau justru internasional.
Keadaan pesaing, yakni apakah bersifat monopoli, obligasi, atau bebas.
Keadaan konsumen, yakni berkaitan dengan selera dan tingkatan konsumen, misalnya apakah konsumen merupakan konsumen akhir atau konsumen industry.
b. Faktor keuangan
kemampuan  modal  kerja  perusahaan  untuk  mencapai  target  penjualan  yang  diangarkan,  seperti  untuk  membeli bahan baku, membayar uapah dan biaya promosi produk dan sebagainya.
c. Faktor ekonomis
Kemampuan peningkatan penjualan dalam menimbulkan terjadinya peningkatan laba atau justru sebaliknya.
d. Faktor teknis
1. Terpasangnya kapasitas yang tepat
2. Ketersediaan bahan baku dan tenaga kerja
3. Harga bahan baku dan tenaga kerja yang ekonomis
e. Faktor lainya
1. Penambahan anggaran penjualan pada musim tertentu
2. Perihal terkait kebijakan pemerintah
3. Jangka waktu berlakunya anggaran

## 2.5. Anggaran Penjualan
Anggaran  penjualan  merupakan  rencana  keuangan  suatu  perusahan  dimasa  mendatang  sebagai  pedoman  pelaksanaan pekerjaan untuk mendapatkan acuan target penjualan pada waktu yang akan datang sehingga meminimalisir kelebihan ataupun  kekurangan  produk  di  akhir  periode.  Maka  dari  itu,  keakuratan  penyusunan  anggaran  penjualan  harus diperhatikan dengan cara menghitung peramalan penjualan menggunakan metode yang tepat sesuai dengan landasan teori

## Journal of Business and Economics Research (JBE)
Vol 3, No 3, Oktober 2022, pp. 399 − 407 ISSN 2716-4128 (media online) DOI 10.47065/jbe.v3i3.2394 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/jbe
(Afriady et al., 2021). Anggaran dibuat dengan adanya manfaat agar setiap kegiatan perusahaan dapat terarah dan tujuan dapat  dicapai  secara  bersama  sehingga  sumber  daya  dapat  digunakan  dengan  efisien.  Selain  adanya  manfaat  pada anggaran,  terdapat  juga  beberapa  kelemahan,  anggaran  mengandung  unsur  ketidakpastian  karena  dibuat  berdasarkan taksiran dan anggapan (Septianti & Dahtiah, 2021).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  pembahasan  ini  menjelaskan  perhitungan  nilai  akhir  hasil  ramalan  penjualan  menggunakan  dua  metode  dengan rentang waktu yang sama, kemudian hasilnya nanti akan dibandingkan kedua metode untuk mendapatkan metode mana yang lebih akurat  untuk  digunakan perusahaan.  Hasil ramalan penjualan tersebut  digunakan untuk membuat  anggaran penjualan. Data yang diolah adalah data hasil penjualan Panglong Tarclo Jaya mulai bulan Juli 2021 sampai Juni 2022 untuk meramalkan penjulan bulan Juli 2022 sampai Agustus 2022. Hasil dari penelitian ini untuk referensi perusahaan agar dapat menyedikan produk penjualan sebanyak peramalan ini. Adapun data penjaulan Panglong Tarclo Jaya sebagai berikut:
Tabel 1. Data penjualan batu bata yang digunakan untuk Perkiraan Penjualan No. Bulan Penjualan (Y) Per 100 buah 1  Juli-21 1.217 2  Agustus-21 1.223 3  September-21 1.280 4  Oktober-21 1.231 5  November-21 1.157 6  Desember-21 1.392 7  Januari-22 1.451 8  Februari-22 1.312 9  Maret-22 1.362 10  Apri-22 1.285 11  Mai-22 1.241 12  Juni-22 1.240 Jumlah 15.391

## 3.1 Metode Trend Moment
Tahapan Peramalan Menggunakan Metode Trand Momend yaitu
a. Menentukan nilai Y adalah hasil dari jumlah penjualan perusahaan dengan priode waktu yang telah ditentukan
b. Menentukan  parameter  X,  nilai  parameter  X  selalu  dimulai  dari  nol  dan  diurutkan  berdasarkan  data  yang  akan diteliti. X = Indeks waktu (0, 1, 2, 3, …n)
c. Menetukan nilai XY, Untuk mendapatkan nilai XY yang harus dilakukan ialah menentukan nilai X dan Y terlebih dahulu, nilai XY didapat dengan mengalikan X dan Y. Nilai Y didapat dari hasil penjualan Panglong Tarclo Jaya.
d. Menentukan 𝑋 2 , untuk mendapatkan nilai 𝑋 2 adalah dengan cara memangkatkan nilai X Data yang dioleh pada tahap ini adalah data penjualan juli  2021 sampai Juni  2020, tujuan mengolah data adalah untuk menentukan peramalah penjualan pada Juli 2022 sampai Juni 2023.
Y = a + bX ∑ Y = n a + b ∑ X ∑ X Y = a ∑ X + b ∑ X 2
Kemudian memasukkan nilaiya ke rumus diatas, sehingga hasilnya 15.391
= 12 a + 66 b (Persamaan 1) 85.465 = 66 a + 506 b (Persamaan 2)
Selanjutnya, untuk menemukan nilai b/a dengan menggunakan metode alminasi, sebelum ke metode elminasi maka niali persamaan 1 dikali dengan 11, dan persamaan 2 dikali dengna 2 agar nilai a dalam kedua persamaan tersebut sama.
15.391 = 12 a + 66 ( di kali 11) 85.465 = 66 a + 506 b
( di kali 2)
169.301 = 132 a + 726 170.930
= 132 a + 1.012 b
-1.629
=  -286 b
286 b
= 1.629
b = 1.629
286 b = 5,69 Substitusi nilai b untuk mendapatkan nilai a 15.391  = 12 a + 66 b 15.391  = 12 a + 66 (5,69)

## Journal of Business and Economics Research (JBE)
Vol 3, No 3, Oktober 2022, pp. 399 − 407 ISSN 2716-4128 (media online) DOI 10.47065/jbe.v3i3.2394 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/jbe
15.391  = 12 a + 375,54 12 a = 15.391 - 375,54
a
= 1.251,28
Selanjutnya nilai a dan b  diimplementasikan ke dalam metode Trend Moment pada penjualan Juli 2021 sampai Juni 2022
Y = a +b X
Y = 1.251,28 + 5,69 (X) Substitusukan nilai X untuk menemukna nilai trend moment Nilai trend moment pada bulan Juli 2021 = 1.251,28 + 5,69 (0)   = 1.251,28
Nilai trend moment pada bulan Agustus 2021 = 1.251,28 + 5,69 (1)   = 1.256,97 Nilai trend moment pada bulan September 2021   = 1.251,28 + 5,69 (2)   = 1.262,66 Nilai trend moment pada bulan Oktober 2021 = 1.251,28 + 5,69 (3)   = 1.268,35 Nilai trend moment pada bulan November 2021   = 1.251,28 + 5,69 (4)   = 1.274,04 Nilai trend moment pada bulan Desember 2021   = 1.251,28 + 5,69 (5)   = 1.279,73 Nilai trend moment pada bulan Januari 2022 = 1.251,28 + 5,69 (6)   = 1.285,42
Nilai trend moment pada bulan Februari 2022 = 1.251,28 + 5,69 (7)   = 1.291,11 Nilai trend moment pada bulan Maret 2022 = 1.251,28 + 5,69 (8)   = 1.296,80
Nilai trend moment pada bulan April 2022
= 1.251,28 + 5,69 (9)   = 1.302,49 Nilai trend moment pada bulan Mei 2022 = 1.251,28 + 5,69 (10)   = 1.308,18
Nilai trend moment pada bulan Juni 2022
= 1.251,28 + 5,69 (11)   = 1.313,87 Nilai trend moment pada bulan Juli 2022 = 1.251,28 + 5,69 (12)   = 1.319,56
Nilai trend moment pada bulan Agustus 2022 = 1.251,28 + 5,69 (13)   = 1.325,25 Nilai trend moment pada bulan September 2022   = 1.251,28 + 5,69 (14)   = 1.330,94
Table 2. Tabel nilai X, Y, XY, X Y 2 dan perkiraan metode trend moment No. Bulan Penjualan (Y) per 100 buah X XY 𝐗 𝟐 Peramalan Metode Trend Moment 1  Juli-21 1.217 0 0 0 1.251,28 2  Agustus-21 1.223 1 1.223 1 1.256,97 3  September-21 1.280 2 2.560 4 1.262,66 4  Oktober-21 1.231 3 3.693 9 1.268,35 5  November-21 1.157 4 4.628 16 1.274,04 6  Desember-21 1.392 5 6.960 25 1.279,73 7  Januari-22 1.451 6 8.706 36 1.285,42 8  Februari-22 1.312 7 9.184 49 1.291,11 9  Maret-22 1.362 8 10.896 64 1.296,80 10  Apri-22 1.285 9 11.565 81 1.302,49 11  Mai-22 1.241 10 12.410 100 1.308,18 12  Juni-22 1.240 11 13.640 121 1.313,87

## 3.2 Metode Least Square
Pada  metode  ini  untuk  menghitung  peramalan  penjualan  pada  Pangong  Tarclo  Jaya  Juli  2022  sampai  Agustus  2022 melalui data penjualan Juli 2021 sampai Juni 2022. Metode ini hamper sama dengan metode trend momend hanya saja nilai parameter X ya yang berbeda, adapun langkah-langkah perhitunganya sebagai berikut:
a) Menentukan nilai Y adalah hasil dari jumlah penjualan perusahaan dengan priode waktu yang telah ditentukan.
b) Menghitung nilai X (variabel waktu berupa bulanan mulai Juli 2021 sampai Juni 2022). Karena data yang digunakan genap yaitu 12 bulan maka nilai X dimulai dari -11, -9, -7, -5, -3, -1, 1, 3, 5, 7, 9, 11. Jika data yang digunakan ganjil maka nilai X dimulai dari … -3, -2, -1, 1, 2, 3, …
c) Langkah berikutnya dengan menghitung nilai X 2 yaitu dengan cara menguadratkan nilai X.
d) Selanjutnya dengan menghitung nilai XY yaitu didapat dengan mengalikan nilai X dan Y. nilai Y didapat dari data penjualan pada Panglong Tarclo Jaya.
Rumus Least Square: Y = a + b (X) Menemukan nilai a a = ∑Y n = 1.5391 12 = 1.282,58 Menentukan nilai b b = ∑  X Y ∑ X 2 = 1.629 572 = 2,85
Setelah nilai  a dan b diketahui, hasilnya disubstitusikan ke dalam persamaan Y = a + bX, sehingga persamaan metode least square nya menjadi Y = 1.282,58+ 2,85 (X)

## Journal of Business and Economics Research (JBE)
Vol 3, No 3, Oktober 2022, pp. 399 − 407 ISSN 2716-4128 (media online) DOI 10.47065/jbe.v3i3.2394 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/jbe
Substitusukan nilai X untuk menemukan nilai least square Nilai least square pada bulan Juli 2021 = 1.282,58+ 2,85 (-11)   = 1.251,26
Nilai least square pada bulan Agustus 2021
= 1.282,58+ 2,85 (-9)     = 1.256,95 Nilai least square pada bulan September 2021   = 1.282,58+ 2,85 (-7)   = 1.262,65 Nilai least square pada bulan Oktober 2021
= 1.282,58+ 2,85 (-5)   = 1.268,34 Nilai least square pada bulan November 2021   = 1.282,58+ 2,85 (-3)   = 1.274,04 Nilai least square pada bulan Desember 2021 = 1.282,58+ 2,85 (-1)   = 1.279,74 Nilai least square pada bulan Januari 2022 = 1.282,58+ 2,85 (1) = 1.285,43 Nilai least square pada bulan Februari 2022 = 1.282,58+ 2,85 (3) = 1.291,13 Nilai least square pada bulan Maret 2022 = 1.282,58+ 2,85 (5) = 1.296,82 Nilai least square pada bulan April 2022 = 1.282,58+ 2,85 (7) = 1.302,52 Nilai least square pada bulan Mei 2022 = 1.282,58+ 2,85 (9) = 1.308,21 Nilai least square pada bulan Juni 2022 = 1.282,58+ 2,85 (11)   = 1.313,91 Nilai least square pada bulan Juli 2022 = 1.282,58+ 2,85 (13)   = 1.319,61
Nilai least square pada bulan Agustus 2022
= 1.282,58+ 2,85 (15)   = 1.325,30 Nilai least square pada bulan September 2022   = 1.282,58+ 2,85 (17)   = 1.331,00
Table 3. Tabel nilai X, Y, XY, X Y 2 dan perkiraan metode least square No. Bulan Penjualan (Y) per 100 buah X XY 𝐗 𝟐 Peramalan Metode Least Square 1  Juli-21 1217 -11 -13387 121 1.251,26 2  Agustus-21 1223 -9 -11007 81 1.256,95 3  September-21 1280 -7 -8960 49 1.262,65 4  Oktober-21 1231 -5 -6155 25 1.268,34 5  November-21 1157 -3 -3471 9 1.274,04 6  Desember-21 1392 -1 -1392 1 1.279,74 7  Januari-22 1451 1 1451 1 1.285,43 8  Februari-22 1312 3 3936 9 1.291,13 9  Maret-22 1362 5 6810 25 1.296,82 10  Apri-22 1285 7 8995 49 1.302,52 11  Mai-22 1241 9 11169 81 1.308,21 12  Juni-22 1240 11 13640 121 1.313,91
Berdasarkan  perhitungan forecast dengan  metode moment dan least square yang  telah  dilakukan  sebelumya, perusahaan dapat memilih metode mana yang paling sesuai di terapkan dalam penyusunan anggaran  penjualan. Dalam memilih forecast yang  paling  sesuai  perusahaan  dapat  memilih  antara  metode moment dan least square .    Untuk menentukan metode mana yang paling sesuai untuk diterapkan dalam perusahaan ini antara metode trend moment dan least square maka  dipergunakan  Standar  Kesalahan Forecasting (SKF).  SKF  merupakan  salah  catu  cara  untuk membandingkan hasil peramalan penjualan (forecasting). Nilai SKF yang terkecil menunjukkan bahwa peramalan yang dilakukan mendekati kenyataan yang ada.
Rumus standar kesalahan forecasting (SKF)
SKF  = √∑  (X − Y) 2 ∶ 𝑛 dimana  Y  adalah  penjualan  nyata  (realisasi),  X  adalah forecast penjualan  dan  n  adalah banyaknya data priode yang dianalisis.
Perhitungan SKF penjualan pada Panglong Tarclo Jaya mengunakan metode trend moment sebagai berikut:
Tabel 4 . Tabel SKF penjualan menggunakan metode trend moment No. Bulan Penjualan Nyata (Y) Per 100 buah Forecast Penjualan (X) X-Y (𝐗 − 𝐘) 𝟐 1  Juli-21 1.217 1.256,97 39,97 1.597,60 2  Agustus-21 1.223 1.262,66 39,66 1.572,92 3  September-21 1.280 1.268,35 - 11,65 1.35,72 4  Oktober-21 1.231 1.274,04 43,04 1.852,44 5  November-21 1.157 1.279,73 122,73 1.5062,65 6  Desember-21 1.392 1.285,42 - 106,58 11.359,3 7  Januari-22 1.451 1.291,11 - 159,89 25.564,81 8  Februari-22 1.312 1.296,80 - 15,20 231,04 9  Maret-22 1.362 1.302,49 - 59,51 3.541,44 10  Apri-22 1.285 1.308,18 23,18 537,31

## Journal of Business and Economics Research (JBE)
Vol 3, No 3, Oktober 2022, pp. 399 − 407 ISSN 2716-4128 (media online) DOI 10.47065/jbe.v3i3.2394 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/jbe
No. Bulan Penjualan Nyata (Y) Per 100 buah Forecast Penjualan (X) X-Y (𝐗 − 𝐘) 𝟐 11  Mai-22 1.241 1.313,87 72,87 5.310,04 12  Juni-22 1.240 1.319,56 79,56 6.329,79 15.391 73.095,1 SKF = √ ∑  (X−Y) 2 n = √ 73.095,1 12 = 78,04
Perhitungan SKF penjualan pada Panglong Tarclo Jaya mengunakan metode least square sebagai berikut:
Tabel 5. Tabel SKF penjualan menggunakan metode least square No. Bulan Penjualan Nyata (X) Per 100buah Forecast Penejualan (Y) X-Y (𝐗 − 𝐘) 𝟐 1  Juli-21 1.217 1.251,26 34,26 1.173,75 2  Agustus-21 1.223 1.256,95 33,95 1.152,60 3  September-21 1.280 1.262,65 -17,35 301,02 4  Oktober-21 1.231 1.268,34 37,34 1.394,28 5  November-21 1.157 1.274,04 117,04 13.698,36 6  Desember-21 1.392 1.279,74 - 112,26 12.602,31 7  Januari-22 1.451 1.285,43 - 165,57 27.413,42 8  Februari-22 1.312 1.291,13 - 20,87 435,56 9  Maret-22 1.362 1.296,82 - 65,18 4.248,43 10  Apri-22 1.285 1.302,52 17,52 306,95 11  Mai-22 1.241 1.308,21 67,21 4.517,18 12  Juni-22 1.240 1.313,91 73,91 5.462,69 15.391 72.706,55 SKF = √ ∑  (X−Y) 2 n = √ 72.706,55 12 = 77,8
Adapun hasil dari SKF menggunakan kedua metode tersebut di sajikan dalam bentuk tabel sebagai berikut:
Tabel 6. Tabel perbandingan SKF metode trend moment dan least square No. Metode SKF 1 Trend Moment 78,04 2 Least Square 77,80
Dari perbandingan besarnya SKF yang telah disajikan dalam tabel di atas, dapat dilihat bahwa diantara metode- metode yang digunakan, metode trend moment dengan SKF 78,04, dan metode least square dengan SKF 77,8. Sehingga dapat disimpukan metode least square lebih baik digunakan karna nilai SKF yang lebih kecil dibandingkan metode trend moment . Adapun selisih SKF dari kedua metode yaitu sebesar 0,24. Sehingga  dapat  dibuat  anggaran  penjualan  pada  Panglong  Tarclo  Jaya  menggunakan  metode Leas Square Y  = 1.282,58+ 2,85 (X) dengan parameter X= 13, 15, 17, 21,23, 25 sebagai berikut.
Tabel 7. Anggaran penjualan batu bata pada Panglong Tarclo Jaya bulan juli 2022 sampai desember 2022
No. Bulan Penjualan (per100 buah) Harga (Per buah) Jumlah per buah 1 Juli-2022 1.319 500 65.952.500 2 Agustus-2022 1.325 500 66.237.500 3 September-2022 1.330 500 66.522.500 4 Oktober-2022 1.333 500 66.665.000 5 November-2022 1.336 500 66.807.500 6 Desember-2022 1.342 500 67.092.500 7  Jumlah 7.986 399.277.500
Dapat dilihat dari tabel diatas, angka anggaran penjualan batu bata di Panglong Tarclo Jaya bulan Juli 2022 sampai Desember  2022  sebesar  Rp.399.277.500  dengan  jumlah  penjualan  798.600  buah.    Yang  terdiri  dari  bulan  Juli  2022 131.900 buah dengan harga 500 dengan total penjualan 659.525.000. Bulan Agustus dengan penjualan 132500 buah harga penjaualan  500  dengan  total  penjualan  Rp.  66.237.500.  Bulan  September  dengan  penjualan  133.0  00  buah  harga

## Journal of Business and Economics Research (JBE)
Vol 3, No 3, Oktober 2022, pp. 399 − 407 ISSN 2716-4128 (media online) DOI 10.47065/jbe.v3i3.2394 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/jbe
penjaualan 500 dengan total penjualan Rp. 66.522.500. Bulan Oktober dengan penjualan 133.300 buah  harga penjaualan 500  dengan  total  penjualan  Rp.  66.665.000.Bulan  November  dengan  penjualan  133.600  buah  harga  penjaualan  500 dengan total penjualan Rp. 66.807.500.Bulan Desember dengan penjualan 134.200 buah harga penjaualan 500 dengan total  penjualan  Rp.  67.092.500.  Sehingga  anggaran  penjualan  batu  bata  pada  Panglong Tarclo  Jaya  bulan  Juli  sampai Desember 2022 sebanyak 7.986 buah dengan total pendpatan penjualan sebesar Rp.399.277.500.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  ialah  hasil  peramalan  penjualan  pada  Panglong  Tarclo  Jaya  menggunakan  dua  metode yaitu  metode trend  moment dan  metode least  square pada  bulan  Juli  2022  sampai  September  2022,  dimata  data perbandinganya diabil dari data penjualan perusahaan mulai Juli 2021 sampai Juni 2022. Untuk hasil dari perbandingkan kedua  metode  antara trend  moment dan least  square mengguanakan  Standar  Kesalahan Forecasting (SKF),  SKF digunakan untuk menetukan kesesuaian antara forecasting yang disusun dengan realisasi penjualanya. Hasil penelitian melalui SKF yang telah dilakukan menunjukan metode trend momen dengan nilai SKF 78,04, dan metode least square dengan nilai SKF 77,8. Metode yang lebih baik digunakan adalah metode least square karana selisih nilai SKFnya lebih kecil sebanyak 0,24. Anggaran penjualan batu bata pada Panglong Tarclo Jaya pada bulan Juli sampai Desember 2022 sebesar Rp.399.277.500 dengan total  798.600 buah. Hasil dari  penelitian ini  dapat  perusahaan gunakan sebagai  acuan perediksi  hasil  penjulan  pada  bulan  yang  akan  datang  untuk  menyedikan  stok  barang  sesuai  peramalan  tersebut,  atau untuk menambah tenaga kerja atau mengurangi tenaga kerja sesuai dengan perediksi penjualan tersebut. Selain itu hasil peramalan anggaran penjualan ini dapat pula perusahaan gunakan sebagai antisipasi penjualan pada Panglong Tarclo Jaya yaitu dapat berupa mempromosian barang melalui media sosial, meningkatjan kualitas pelayanan, serta membuat stategi pemasaran yang tepat untuk mendapatkan penjualan yang diinginkan dari hasil peramalan penjualan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  kepada  Sekolah  Tinggi  Ilmu  Manajemen  Sukma  Medan  atas  support  yang  telah  diberikan.  Terimaksih kepada dosen bimbingan saya ibu Nurhayati, S.E, M.M yang telah membimbing dalam penelitian ini. Tak lupa juga saya mengucapkan terimakasih kepada seluruh temen-temen saya yang telah mendukung saya dalam penelitian ini.

## REFERENCE
Afriady, A., Kusumastuti, E. D., & Lestari, F. (2021). Analisis Perbandingan Tiga Metode Peramalan Penjualan pada UMKM Adorable Project. Accounthink : Journal of Accounting and Finance , 6 (02), 107–117. https://doi.org/10.35706/acc.v6i02.5270
Amalia, L. R., Ramdhan, W., Kifti, W. M., Studi, P., Informasi, S., & Kisaran, S. R. (2022). Penerapan Metode Trend Moment Untuk Memprediksi Jumlah Pertumbuhan Penduduk . 3 (4), 566–573. https://doi.org/10.47065/bits.v3i4.1396 Amri, S., Hafizin, Farianti, E., Sartiawan, & Nursanty, I. A. (2022). Pengantar Ilmu Manajemen (A. Bairizki (ed.); 1st ed.). SEVAL (Seval Literindo Kreasi).
Amrullah, A., Affandi, E., Riansyah, W., & Sobirin, S. (2020). Peramalan Penjualan Bulanan menggunakan metode Trend Moment pada  Toko  Suamzu  Boutique. Jurnal  SAINTIKOM  (Jurnal  Sains  Manajemen  Informatika  Dan  Komputer) , 19 (2),  46. https://doi.org/10.53513/jis.v19i2.2423
Andriyani,  S.  (2018).  Penerapan  metode  least  square  untuk  peramalan  persediaan  handphone  merk  oppo  pada  raja  smart  phone. Seminar Nasional Royal (SENAR) , September (September), 345–348.
Astuti, Purba, B., Sriwiyanti, E., Damanik, E. O. P., Pobin, Herawati, M., Pande, J. S., Supatmin, Sudarmanto, E., & Hariyant i, A. I.
(2021). Teori Penganggaran Prusahaan (A. Karim (ed.); 1st ed.). Yayasan Kita Menulis. Hartono, & Asj’ari, F. (2021). Anggaran Perusahaan : Pendekatan Praktis (1st ed.). CV. Literasi Nusantara Abadi.
Hutabarat, G., & Sihombing, D. S. (2022). Penganggaran Perusahaan (Sugiman & S. A. Putra (eds.); 1st ed.). Yayasan Kita Menulis.
Irawati, D. A., Ririd, A. R., & Wo, R. R. (2020). Implementasi metode trend moment untuk peramalan penjualan buku tulis . 10 (1), 24– 32.
Mardawani. (2020). Praktis Penelitian Kualitatif Teori Dasar dan Analisis Data dalam Perspektid Kualitatif (1st ed.). CV Budi Utama. Mulyani,  S.,  Hayati,  D.,  &  Sari,  A.  N.  (2021).  Analisis  Metode  Peramalan  (Forecasting)  Penjualan  Sepeda  Motor  Honda  Dalam Menyusun Anggaran Penjualan Pada Pt Trio Motor Martadinata Banjarmasin. Dinamika Ekonomi Jurnal Ekonomi Dan Bisnis , 14 (1), 178–188.
Ningrum,  R.  F.,  &  Yonanda,  R.  (2020).  Perancangan  Aplikasi  Forecasting  Penjualan  Produk  Snack  Opak  Dengan  Menggunakan Metode Least Square. Journal of Applied Sciences in Travel and Hospitality , 1–9.
Peningkatan,  T.,  Umkm,  P.,  &  Parfume,  P.  D.  (2022). Penerapan  Analisis Tren  Time  Series  Moment  Dalam Penentuan  Anggaran Penjualan. Seminar Nasional Sosial, Humaniora Dan Tekhnologi (SENASHTEK) , https://jo , 706–716. https://doi.org/https://journals.stimsukmamedan.ac.id/index.php/senashtek
Septianti, R. P., & Dahtiah, N. (2021). Penerapan Metode Peramalan dalam Menyusun anggaran Penjualan dan Anggaran Produksi Sebagai Dasar Penyusunan Anggaran Biaya Produksi pada LAF Project. Indonesian Accounting Literacy Journal , 1 (3), 490– 503. https://doi.org/10.35313/ialj.v1i3.3166
Triadi, L. B. (2021). Teknik Pengembangan Lahan Rawa di Indonesia (1st ed.). CV Budi Utama.