ANALISIS TIMES SERIES DAN
FORECASTING DATA KEUANGAN
Salah satu tujuan dari analisa
Laporan Keuangan suatu perusahaan adalah untuk membuat estimasi/penelitian
tentang laba, hasil penjaualan perusahaan di masa mendatang dan lain-lain aspek
finansial perusahaan atau secara umum dapat dikatakan sebagai usaha untuk
memproyeksikan ratio-ratio finansilanya. Berbagai alat analisa telah
dikembangan dalam kaitannya dengan tujuan tersebut.
1. Analisa
(Hubungan) Trend – Trend Statements
Untuk memperoleh gambaran trend terhadap terhadap
informasi yang terdapat dalam laporan-laporan keuangan perlu dipilih/ditentukan
suatu laporan keuangan yang akan dipakai sebagai dasar untuk mengukur adanya
kenaikan dan penurunan dari informasi tertentu di dalam laporan-laporan
keuangan yang lain.
2. Analisa
Hubungan Trend dalam Prosentase Per Komponen (Common – Size Statements)
Laporan keuangan per komponen dapat digunakan jika di
dalam analisa trend-series. Melalui trend dalam presentase per komponen, dapat
diketahui berbagai perubahan penting dalam; struktur dan komposisi aktiva dan
pasiva, posisi finansial, unsur-unsur yang membentuk laba dan sebagainya. Berbagai
macam hubungan Trend :
a.
Sifat-sifat
hubungan Trend
Saling hubungan antar rekening atau
kelompok rekening di dalam suatu neraca atau laporan perhitungan laba rugi
secara individual disebut sebagai hubungan struktural, karena menggambarkan
berbagai aspek tentang struktur finansial perusahaan pada tanggal neraca atau
berbagai aspek tentang struktur laba (rugi) dalam periode yang tercakup di
dalam laporan perhitungan rugi – laba.hubungan struktural kadang-kadang disebut
juga sebagai hubungan vertikal karena saling hubungan itu diukur dengan
memperbandingkan saldo rekening atau kelompok rekening yang di dalam suatu
neraca dan laporan perhitungan rugi – laba pada umumnya disajikan dalam bentuk
suatu laporan yang disusun secara vertikal.
b.
Hubungan-hubungan
Trend yang Pokok
Seperti halnya pada
hubungan-hubungan struktural, hubungan-hubungan trend bisa diukur atau dihitung
untuk setiap rekening atau kelompok rekening di dalam neraca atau laporan
perhitungan rugi-laba.
c.
Penentuan
dan penggunaan hubungan trend
Hubungan trend seperti telah
dikemukakan pada dasarnya dapat dinyatakan dalam 3 macam bentuk. Tiap-tiap
bentuk diukur/dihitung dengan cara tersendiri dan mempunyai kegunaan serta
memiliki kebaikan dan kelemahannya sendiri-sendiri
d.
Pemilihan
tahun dasar untuk perhitungan atau pengukuran dalam hubungan dalam trend
Analisa terhadap hubungan trend
hanya dapat dilakukan apabila perbandingan itu meliputi data finansial dalam
bebrapa periode, karena fluktuasi dari periode yang satu dengan periode yang
lain mungkin akan dinetralisir oleh trend yang tercermin dalam jangka panjang.
Untuk itu, pada umumnya dapat digunakan dengan salah satu dari empat alternatif
berikut ini :
1)
Data dalam
periode yang mendahului
2)
Data dalam
periode yang paling awal
3)
Data
rata-rata dalam periode yang diperbandingkan
4)
Data dalam
periode tertentu yang dianggap sebagai data yang representatip untuk dipakai
sebagai data pembanding
3. Analisa
Hubungan Trend dalam Ratio
Analisa trend-series melalui trend dalam bentuk
ratio-ratio finansial, juga merupakan salah satu teknik analisa terhadap
laporan keangan. Dalam beberapa hal teknik analisa ini bahkan merupakan teknik
analisa yang sangat handal, karena kemampuannya untuk dipakai sebagai dasar
membuat proyeksi tentang ratio-ratio finansial perusahaan di masa yang akan
datang.
ANALISIS TIME SERIES
Dalam 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. Data historis perusahaan sebaiknya
juga dibandingkan dengan data historis industri untuk melihat apakah tren suatu
perusahaan begerak relatif lebih baik terhadap tren industri.
|
Tahun
|
ROA PT A
|
ROA Industri
|
|
2003
|
10%
|
9%
|
|
2004
|
12%
|
11%
|
|
2005
|
13%
|
12%
|
|
2006
|
17%
|
19%
|
|
2007
|
15%
|
14%
|
|
2008
|
14%
|
13%
|
|
2009
|
13,50%
|
12,50%
|
|
Perbandingan ROA PT A dengan ROA Industri
|
||
Dalam analisis times series perubahan-perubahan
struktural yang akan berpengaruh terhadap angka-angka keuangan harus
diperhatikan. Perubahan-perubahan struktural terdiri:
1.
Peraturan pemerintah
2.
Perubahan kompetisi
3.
Perubahan tehnologi
4.
Akuisi dan merger (penggabungan perusahaan).
TIME SERIES INDEKS - Teknik ini bisa menggunakan angka
indeks bisa juga angka-angka yang ada dalam laporan keuangan disusun dan
disajikan dalam rentang waktu berseri misalnya 5 atau 10 tahun. Jika laporan
ini dikonvensi menjadi angka indeks maka menjadi laporan indeks berseri. Semua
laporan keuangan yang dibandingkan secara berseri dikonvensikan ke indeks.
Untuk menentukan indeks ini maka menentukan tahun dasar. Tahun dasar ini
dipilih menurut kriteria tertentumisalnya dipilih tahun pendirian sebagai tahun
dasar atau tahun tertentu yang bisa dijadikan sebagai suatu moment penting agar
kita lebih mudah dan lebih cepat melakukan perbandingan dengan indeks tahun
lainnya.
ANALISA TREND - Analisa trend ini bertujuan untuk
mengetahui tendensi atau kecenderungan keadaan keuangan suatu perusahaan di
masa yang akan datang baik kecenderungan naik, turun, maupun tetap. Teknik
analisa ini biasanya dipergunakan untuk menganalisa laporan keuangan yang
meliputi minimal 3 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. Berdasarkan dat ahistoris
itu, dicoba melihat kecenderungan yang mungkin akan muncul di masa yang akan
datang.
Analisa trend ini bermanfaat 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.
Untuk melakukan analisa trend series berindeks (untuk
hal-hal tertentu bisa dipakai dalam teknis trend) ini maka dapat melakukannnya
melalui :
1. Metode
statistik dengan cara menghitung garis trend dari laporan keuangan beberapa
periode.
2. Menggunakan
angka indeks
Dalam bab ini kita menggunakan metode angka indeks.
Langkah-langkah untuk melakukan analisa trend berindeks ini adalah sebagai
berikut :
1. Menentukan
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 dicatat sebagai indeks 100.
2. Menghitung
angka indeks tahun-tahun lainnya dengan menggunakan angka pos laporan keuangan
tahun dasar sebagai penyebut.
3. Memprediksi
kecenderungan yang mungkin bakal terjadi berdasarkan arah dan kecenderungan
historis pos laporan keuangan yang dianalisa.
4. Mengambil
keputusan mengenai hal-hal yang harus dilakukan untuk mengantisipasi
kecenderungan itu.
Data penjualan PT A & PT B
|
Tahun
|
Penjualan
|
Gabungan
|
|
|
PT A
|
PT B
|
||
|
2004
|
Rp. 9.000.000.000
|
Rp.5.000.000.000
|
Rp.14.000.000.000
|
|
2005
|
Rp.10.000.000.000
|
Rp.6.000.000.000
|
Rp.16.000.000.000
|
|
2006
|
Rp.12.000.000.000
|
Rp.7.000.000.000
|
Rp.19.000.000.000
|
|
2007
|
Rp.21.000.000.000
|
-
|
Rp.21.000.000.000
|
|
2008
|
Rp.23.000.000.000
|
-
|
Rp.23.000.000.000
|
|
2009
|
Rp.24.000.000.000
|
-
|
Rp.24.000.000.000
|
ANALISIS DATA KEUANGAN
Data penjualan mencerminkan empat macam faktor:
1.
Trend
Trend merupakan pergerakan time-series dalam jangka
panjang, bisa merupakan trend naik atau turun. Diperlukan waktu 15 – 20 th
untuk melihat pola tren tsb. Tren tsb bisa dipengaruhi oleh perubahan jumlah
penduduk, perubahan tehnologi dll.
2.
Siklus
Siklus merupakan fluktuasi bisnis dalam jangka yang
lebih pendek 2 – 10 th. Belum ada penjelasan yang memuaskan terhadap timbulnya
fluktuasi siklus. Lamanya dan besarnya fluktuasi juga sangat beragam dari
perusahaan ke perusahaan dan dari industri ke industri.
3.
Musiman
Musiman merupakan fluktuasi yang terjadi dalam lingkup
satu tahun. Ada beberapa penyebab timbulnya fluktuasi musiman, misalnya karena
peristiwa tertentu (lebaran, tahun baru), karena cuaca ( musim hujan, kemarau).
4.
Ketidakteraturan
Fluktuasi semacam ini disebabkan karena faktor-faktor
yang munculnya tidak teratur, dalam jangka waktu pendek. Misalnya gudang
perusahaan terbakar, akibatnya keuntungan perusahaan pada periode itu
terpengaruh.
MENGUKUR PENGARUH TREND
Trend suatu data bisa dilihat dengan cara:
1.
Menggambar dengan tangan
- Menggunakan model matematika (metode least square)
Yt =
a + b X
a = E ( Y ) – b E ( X )
∑ XY – n ∑ ( X ) ∑ ( Y )
b = =
|
Perhitungan trend
|
||||||
|
TH
|
X
|
PENJ (Y)
|
XY
|
X2
|
TREND (Yt*)
|
Y/Yt*100
(% trend)
|
|
2000
|
1
|
8.000.000
|
8.000.000
|
1
|
7.932.888,9
|
100,85
|
|
2001
|
2
|
8.050.000
|
16.100.000
|
4
|
8.011.472,2
|
100,48
|
|
2002
|
3
|
8.110.000
|
24.330.000
|
9
|
8.090.055,6
|
100,25
|
|
2003
|
4
|
8.140.000
|
32.560.000
|
16
|
8.168.638,9
|
99,65
|
|
2004
|
5
|
8.200.000
|
41.000.000
|
25
|
8.247.222,2
|
99,43
|
|
2005
|
6
|
8.225.000
|
49.350.000
|
36
|
8.325.805,6
|
98,79
|
|
2006
|
7
|
8.300.000
|
58.100.000
|
49
|
8.404.388,9
|
98,76
|
|
2007
|
8
|
8.400.000
|
67.200.000
|
64
|
8.482.972,2
|
99,02
|
|
2008
|
9
|
8.800.000
|
79.200.000
|
81
|
8.561.555,5
|
102,79
|
|
JML
|
45
|
74.225.000
|
285
|
|||
|
Rata-rata
|
5
|
8.247.222,22
|
||||
375.840.000 - 9(5) (8.247.222,22)
4.715.000,10
b = = = 78.583,33
285 – 9 (5)2 60
a = 8.247.222,22 - 78.583,33 (5) = 7.854.305,57
Yt = 7.854.305,57 + 78.583,33 Xt
TREND SEBAGAI PROYEKSI MASA DEPAN
Untuk memakai persamaan trend sebagai proyeksi masa depan, seorang analis harus
hati-hati terhadap asumsi yang digunakan. Trend garis lurus mengasumsikan
perkembangan yang konstan untuk masa-masa yang akan mendatang. Padahal beberapa
situasi, penjualan tumbuh merambat pada periode berikutnya. Mis suatu produk
baru diluncurkan, pertumbuhan pada awal periode akan sangat cepat. Kemudian
memasuki tahap kedewasaan, pertumbuhan tsb akan semakin melambat.
·
Skala semi aritmatika , persamaan tren yang lebih
sesuai adalah persamaan parabola seperti berikut ini :
Y = a + b X + c X 2
·
Skala logaritma, persamaan tren yang lebih sesuai
adalah persamaan logaritma dengan model
sebagai berikut :
Log Y = a +b log
X
ANALISIS SIKLUS
Fluktuasi siklus bisnis muncul dalam jangka waktu menengah 2 – 10 tahun.
Pengaruh siklus dapat dilihat dengan persentase trend yang dirumuskan sbb:
Y
% trend = -------- x 100
Y t
Ada kecenderungan siklus dengan jangka waktu 7 tahun.
Tahun 2000 menunjukkan penjualan tinggi, penjualan tinggi tsb muncul lagi tahun
2008.
ANALISIS MUSIMAN
Analisis musiman akan bermanfaat
pada beberapa situasi. Pertama apabila analis ingin melihat pengaruh musiman
dan memanfaatkan informasi tsb untuk tujuan ttt. PT A mempunyai anggaran
penjualan th 2009 sebesar Rp.1.000.000.000 (per triwulan Rp.250.000.000) dan
mempunyai indeks musiman:
Triwulan
I : 0,99
Triwulan
II : 1,01
Triwulan III :
0,90
Triwulan IV : 1,10
|
Triwulan
(1)
|
Indeks musiman
(2)
|
Anggaran Penjualan
(3)
|
Anggaran penjualan dengan pengaruh musiman
(4)=(2)x(3)
|
|
I
|
0,99
|
Rp.250.000.000
|
Rp. 247.500.000
|
|
II
|
1,01
|
Rp.250.000.000
|
Rp. 252.500.000
|
|
III
|
0,90
|
Rp.250.000.000
|
Rp. 225.000.000
|
|
IV
|
1,10
|
Rp.250.000.000
|
Rp. 275.000.000
|
|
Total anggaran penjualan
|
Rp.1.000.000.000
|
||
Kedua, apabila analis ingin menghilangkan pengaruh
musiman untuk melihat pengaruh trend siklus dan ketidakteraturan secara lebih
jelas.
|
Triwulan
(1)
|
Indeks musiman
(2)
|
Anggaran Penjualan dengan pengaruh musiman
(3)
|
Anggaran penjualan tanpa pengaruh musiman
(4)=(3)/(2)
|
|
I
|
0,99
|
Rp. 247.500.000
|
Rp.250.000.000
|
|
II
|
1,01
|
Rp. 252.500.000
|
Rp.250.000.000
|
|
III
|
0,90
|
Rp. 225.000.000
|
Rp.250.000.000
|
|
IV
|
1,10
|
Rp. 275.000.000
|
Rp.250.000.000
|
|
Total anggaran penjualan
|
Rp.1.000.000.000
|
||
METODE-METODE PERAMALAN
|
Univariate
|
Multivariate
|
|
|
Mekanis
|
Model rata-rata bergerak
Model box-jenkins univariat
|
Model regresi
Model fungsi transfer box-jenkins
|
|
Non-mekanis
|
Pendekatan visual
|
Pendekatan analis sekuritas
|
Model Penghalusan Eksponensial
Kelebihannya karena kesederhanaannya dan data yang
dibutuhkan tidak banyak.
F t = W A t – 1
+ (1 – W) F t – 1
F t
= forecast untuk periode t
A t – 1 =
data sesungguhnya pada periode t – 1
F t – 1
= forecast pada periode t – 1
W
= konstanta dengan nilai antara 0 – 1
Forecast baru = W ( data sesungguhnya saat ini ) + (1
– w) (forecast saat ini)
Atau
F t = A t – 1 +
(1-W) (F t – 1 – A t – 1)
F 2009 = W A 2008 + (1 – W) F 2008
DAFTAR PUSTAKA
Syafri Harahap, Sofyan. 2002. Analisa Kritis Atas
Laporan Keuangan. Jakarta : PT.
RajaGrafindo Persada
Harnanto. 1985. Analisa Laporan Keuangan. Edisi
Pertama. Yogyakarta : BPFE
Hanafi, M., dan Halim, A. 2009. Analisis Laporan
Keuangan. Edisi Keempat. Yogyakarta: UPP STIM YKPN
