Forecasting Penjualan

Berikut ini yang bukan merupakan sumber pendapat sebagai dasar melakukan forecasting adalah

• Pendapat Salesman

• Pendapat Karyawan

• Pendapat Ahli

• Pendapat Konsumen

Berikut ini beberapa tujuan forecasting dalam penganggaran bisnis, kecuali

• Menentukan harga jual suatu produk

• Merencanakan anggaran pemasaran

• Merencanakan penjualan produk

• Meramalkan permintaan bahan baku

Kekurangan memakai metode statistik dalam forecasting adalah

• Cocok untuk semua jenis data

• Memiliki banyak alternatif data

• Kurang jelas karena memakai subyektivitas

• Tidak semuanya dapat diukur

Contoh faktor internal yang mempengaruhi kegiatan perusahaan dalam melakukan forecasting adalah

• Selera masyarakat

• Volume kegiatan perekonomian

• Kualitas dan kegunaan produk perusahan

• Kecakapan manajer pesaing

Suatu cara untuk memproyeksikan tingkat permintaan konsumen potensial untuk jangka waktu tertentu dengan menggunakan berbagai asumsi, merupakan pengertian dari

• Forecasting Penjualan

• Pendekatan Speculative

• Pendekatan Calculated

• Analisa Trend

Analisa yang digunakan pada perusahaan yang memproduksi barang tidak langsung konsumsi, melainkan masih memerlukan proses lebih lanjut untuk menjadi produk akhir,  adalah analisa dari

• Analisa Forecasting

• Analisa Product Line

• Analisa Industri

• Analisa Akhir

Berikut ini yang tidak termasuk faktor internal kecakapan manajemen suatu perusahaan adalah

• Penghayatan masalah yang dihadapi

• Kecakapan dalam menghadapi pesaing

• Kemampuan meliat resiko jangka panjang

• Kemampuan melakukan forecasting

Berikut ini beberapa faktor yang dapat memengaruhi pembuatan forecasting, kecuali

• Tingkat akurasi produk

• Sifat produk yang dijual

• Pendistribusian produk

• Data historis perusahaan

Faktor yang mampu mempengaruhi pembuatan forecasting penjualan yaitu

• Faktor SDM dan SDA

• Faktor Individu

• Faktor Teknologi Informasi

• Faktor Metode Distribusi

Salah satu kelemahan utama dalam menggunakan metode judgmental forecasting adalah

• Mudah dipengaruhi oleh bias dan subjektivitas

• Membutuhkan data yang banyak

• Mahal untuk diimplementasikan

• Sulit untuk dipelajari