/* Style Definitions */
table.MsoNormalTable
{mso-style-name:"Table Normal";
mso-style-parent:"";
line-heigh t:115%;
font-size:11.0pt;
font-family:" Calibri","sans-serif";
mso-fareast-font-family:"TimesNew Roman";}
Estimasi Biaya
Seperti dibahas Bab terdahulu, informasi biaya snagat
penting untuk merencanakan biaya dan mengambil keputusan seperti perencanaan
produk baru, perluasan pabrik dan lain-lain.
Untuk perencanan biaya, seorang manajer memerlukan estimasi
(perkiraan). Di bidang kontraktor, estimasi sangat diperlukan untuk memberikan
penawaran yang kompetitif.
Peran Strategis Estimasi Biaya
Estimasi biaya pengembangan hubungan yang jelas antara obyek
biaya dengan penggerak biayanya guna memprediksi biaya.
Ada dua cara utama estimasi biaya
(1) Estimasi biaya membantu memperkirakan biaya di masa yang
akan datang dengan menggunakan penggerak biaya berdasarkan aktivitas, volume,
struktural, atau pelaksanaan yang telah didentifikasikan terlebih dahulu
(2) Estimasi biaya membantu mengidentifikasi penggerak biaya
utama suatu obyek biaya dan mana dari penggerak biaya-biaya ini yang paling
berguna dan meprediksi biaya
Penggunaan Estimasi Biaya untuk memprediksi masa depan
Aplikasi yang dibutuhkan :
1. Membantu menganalisis upaya yang memperoleh posisi yang
strategis
2. Membantu analisis rantai nilai
3. Membantu perhitungan biaya berrdasarkan siklus
Estimasi Biaya untuk berbagai jenis penggerak biaya
Mestode volume dan ABS sesuai dengan metode linier.
Penggunaan Estimasi Biaya untuk Mengidentifikasi Penggerak
Biaya
Untuk menentukan penggerak biaya kita memerlukan informasi
dari ahli atau konsultan. Estimasi biaya seringkali membantu. Contoh HP
menerapkan estimasi biaya untuk mengonfirmasi keffektifan penggerak biaya
Enam Langkah Estimasi biaya
1. Menentukan Obyek Biaya yang akan diestimasi
2. Menentukan Penggerak Biaya
3. Mengumpulkan data yang konsisten dan akurat
4. membuat grafik data
5. Memilih dan Menggunakan Estimasi yang tepat
6. Menilai keakuratan Estimasi Biaya
Metode Estimasi Biaya
Metode Titik Tinggi Rendah
Metode ini menggunakan persamaan aljabar untuk menentukan
garis estimasi yang unik antara titik-titik yang tinggi dan titik rendah dalam
data.
Estimasi dengan metode titik tinggi-rendah dapat disajikan
sbb:
Y = a + b x H
Pengukuran Kerja
metode penilaian secara statistik, yaitu dengan melakukan
penelitian secara mendetail terhadap beberapa aktivitas produksi atau jasa
untuk mengukur waktu atau masukan yang dibutuhkan untuk setiap unit output
Diadakan juga uji petik atau sampling working metode
statistik yang membuat sejumlah pengukuran atas aktivitas yang diteliti.
Analisis Regresi
Metode statistik untuk memperoleh persamaan guna
mengestimasi biaya unik yang paling sesuai bagi sekelompok titik data.
Regresi kuadrat terkecil
Meminimalkan jumlah kuadrat kesalahan estimasi, dipandang
secara luas sebagai salah satu metode yang paling efektif untuk mengestimasi
biaya
Variabel terikat : Biaya yang diestimasi
Variabel bebas : Penggerak biaya yang dipakai untuk
mengestimasi jumlah variabel terikat
Persamaan Y = a + bX + e
Evaluasi Analisis REgresi
1. R. Kuadrat
Kemampuan regresi untuk menjelaskan hubungan antara variabel
bebas dengan variabel terikat; yaitu tingkatan di mana perubahan pada variabel
terikat dapat diprediksi dengan perubahan variabel bebas
2. Nilai t
adalah ukuran atas keandalan masing-masing variabel bebas.
Multikolinearitas, dua atau dua lebih variabel bebas
berkaitan dengan kuat
Korelasi, suatu variabel cenderung untuk berubah sesuai yang
diperkirakan secara searah (berlawanan arah) dengan perubahan variabel lain
3. Standard Error
Ukuran atas keakuratan hasil estimasi regresi
Regresi untuk Estimasi
Y = $ 15.483 + $2,02 x H
Y = $ 15.483 + $2,02 x 3600 = $23,115
R2 = 0,461
Nilai t = 2,07
SE = $ 221,71
Ratio SE terhadap variabel terikat 0,98%
Kebutuhan Data dan Masalah Dalam Penerapan
Keakuratan Data
Masalah Periode Waktu
Periode waktu yang tidak sesuai
Jangka periode Waktu
Masalah Non Linear
Ada beberapa masalah dalam regresi
Trend atau musiman
Pengacau
Pergeseran data
Lampiran
Kurva Pembelajaran
Analisa kurva pembelajaran adalah metode yang sistematis
untuk mengestimasikan biaya ketika terdapat proses pembelajaran.
Tingkat pembelajaran adalah presentase dari rata-rata waktu
(atau total waktu) yang menurun dari tingkat sebelumnya, ketika output naik dua
kali lipat.
Keputusan yang dipengaruhi oleh pembelajaran :
Keputusan
Persiapan tender harga kontrak produksi
Analisa keuntungan berdasarkan volume dan biaya
Pengembangan biaya produk dan standar
Penganggaran modal
Penganggaran tingkat produksi dan kebutuhan tenaga kerja
Pengendalian manajemen