analisa aspek pasar, analisa aspek pemasaran, studi kelayakan bisnis

1. Studi Kelayakan Bisnis
(Aspek Pasar dan Pemasaran)

2. Aspek Pasar dan Pemasaran
Latar Belakang
Riset Pasar
• Profit
• Menguasai pasar
• Mengurangi Saingan
Kondisi pasar
(Volume pasar,
potensipasar, tingkat
persaingan)

3. PENETAPAN HARGA BERDASARKAN BIAYAPENETAPAN HARGA BERDASARKAN BIAYA
• Ilustrasi: Jika biaya variabel per unit Rp. 10 dan biaya
tetap sebesar Rp. 6.000.000. Total penjualan sebanyak
100.000 unit, maka berapa harga pokok yang dapat
ditentukan?
• Diketahui;
• FC : Rp. 6.000.000 , VC : Rp. 10 dan TS : 100.000 unit
PenjualanTotal
FC
VCPokokHarga +=
Rp.70/unit
100.000
6.000.000
10PokokHarga =+=

4. PENETAPAN HARGA BERDASARKAN BIAYAPENETAPAN HARGA BERDASARKAN BIAYA
• Ilustrasi: Jika biaya variabel per unit Rp. 25 dan biaya
tetap sebesar Rp. 7.000.000. Total penjualan sebanyak
(NPM).000 unit, maka berapa harga pokok yang dapat
ditentukan? Dan berapa harga pasar jika perusahaan
menginginkan keuntungan 25%?
PenjualanTotal
FC
VCPokokHarga +=
dinginkan)yangLaba-(1
unitperpokokHarga
MarkupdenganHarga =

5. PENETAPAN HARGA BERDASARKAN BIAYAPENETAPAN HARGA BERDASARKAN BIAYA
• Jika perusahaan menginginkan laba 20%, maka
penentuan harga mark up nya sebagai berikut:
dinginkan)yangLaba-(1
unitperpokokHarga
MarkupdenganHarga =
Rp.70/unit
100.000
6.000.000
10PokokHarga =+=
87,5Rp.
0,2)-(1
70Rp.
MarkupdenganHarga ==

6. Peramalan permintaan
 Metode single moving average
 Cara menghitung:
Jika menggunakan cara 3 bulan moving averages, maka
forecast satu bulan sebesar rata-rata 3 bulan sebelumnya.
Rumus:
St+1 = Forecast untuk periode ke t + 1
Xt = Data periode t
n = Jangka waktu moving averages.
n
X...XX
S 1n-t1-tt
1t
+
+
++
=

7. Metode Single Moving Average
 Misal:
 Jika forecast dengan metode 3 bulan moving averages untuk
bulan April adalah
 Penjualan Januari 20.000 kg
Februari 21.000 kg
Maret 19.000 kg
3
XXX
S 123
4
++
=
3
20.00021.00019.000
S4
++
=
000.20S4 =

8. Metode Single Moving Average
BulanBulan PermintaanPermintaan
ForecastForecast
3 bulan3 bulan 5 bulan5 bulan
JanuariJanuari
FebruariFebruari
MaretMaret
AprilApril
MeiMei
JuniJuni
JuliJuli
AgustusAgustus
SeptemberSeptember
OktoberOktober
NovemberNovember
2020
2121
1919
1717
2222
2424
1818
2323
2020
2525
2222
--
--
--
20.0020.00
19.0019.00
19.3319.33
21.0021.00
21.3321.33
21.6721.67
20.3320.33
22.6722.67
--
--
--
--
--
19.8019.80
20.6020.60
20.0020.00
20.8020.80
21.4021.40
22.0022.00

9. PERAMALAN PERMINTAAN DENGANPERAMALAN PERMINTAAN DENGAN
ANALISIS DERET WAKTU REGRESI LINEARANALISIS DERET WAKTU REGRESI LINEAR
SEDERHANASEDERHANA
• Y = a + b X
( )22
xxn
yxXYn
b
∑∑
∑ ∑∑
−
−
=
• Y = Variabel yang dicari (dependent variabel)
• X = Variabel yang mempengaruhi (independent variabel)
• a = konstanta b = koefisien regresi n = banyaknya data
( )( ) ( )( )
( )22
2
xxn
XYXXY
a
∑∑
∑∑∑∑
−
−
=

10. YY = 99.52 + 9.86X= 99.52 + 9.86X
YY20072007 = 99.52 + 9.86 (6)= 99.52 + 9.86 (6)
YY20072007 = 158.68= 158.68
Tahun Jml terjual (Y) X XY X^2
2001 100 0 0 0
2002 110 1 110 1
2003 120 2 240 4
2004 125 3 375 9
2005 140 4 560 16
2006 150 5 750 25
∑ 745 15 2035 55
( )
86.9
1555)(6
)74515(2035)(6
b 2
=
−×
×−×
=
( )( ) ( )( )
( )
52.99
15556
20351555745
a 2
=
−×
−
=
PERAMALAN PERMINTAAN DENGAN ANALISIS DERETPERAMALAN PERMINTAAN DENGAN ANALISIS DERET
WAKTU REGRESI LINEAR SEDERHANAWAKTU REGRESI LINEAR SEDERHANA
Atau dengan cara
eliminasi:
∑y = n.a + ∑x.b
∑xy = ∑x.a + ∑x2
.b
( )22
xxn
yxXYn
b
∑∑
∑ ∑∑
−
−
=
( )( ) ( )( )
( )22
2
xxn
XYXXY
a
∑∑
∑∑∑∑
−
−
=

11. Tahun Jml terjual (Y) X XY X^2
2001 100 0 0 0
2002 110 1 110 1
2003 120 2 240 4
2004 125 3 375 9
2005 140 4 560 16
2006 150 5 750 25
∑ 745 15 2035 55
PERAMALAN PERMINTAAN DENGANPERAMALAN PERMINTAAN DENGAN
ANALISIS DERET WAKTU REGRESIANALISIS DERET WAKTU REGRESI
LINEAR SEDERHANALINEAR SEDERHANA
Cara eliminasi:
∑y = n.a + ∑x.b
∑xy = ∑x.a+ ∑x2
.b
745 = 6a + 15b |x 15| 11175 = 90a +
225b
2035 = 15a + 55b |x 6 | 12210 = 90 a+ 330b
-1035 = -105b
b = 9.86
745 = 6a + 15b
YY = 99.52 + 9.86X= 99.52 + 9.86X
YY20072007 = 99.52 + 9.86 (6)= 99.52 + 9.86 (6)
YY20072007 = 158.68= 158.68

12. Tahun Jml terjual (Y) X XY X^2
2007 25
2008 Npm
2009 27
2010 30
2011 Npm
2012 32
Y-2017..?
PERAMALAN PERMINTAAN DENGANPERAMALAN PERMINTAAN DENGAN
ANALISIS DERET WAKTU REGRESIANALISIS DERET WAKTU REGRESI
LINEAR SEDERHANALINEAR SEDERHANA
Cara eliminasi:
∑y = n.a + ∑x.b
∑xy = ∑x.a+ ∑x2
.b
745 = 6a + 15b |x 15| 11175 = 90a +
225b
2035 = 15a + 55b |x 6 | 12210 = 90 a+ 330b
-1035 = -105b
b = 9.86
745 = 6a + 15b
YY = 99.52 + 9.86X= 99.52 + 9.86X
YY20072007 = 99.52 + 9.86 (6)= 99.52 + 9.86 (6)
YY20072007 = 158.68= 158.68