• Tidak ada hasil yang ditemukan

Perhitungan Biaya Semi Variabel dengan Metode Kuadrat Terkecil

N/A
N/A
Willy Januar R

Academic year: 2024

Membagikan "Perhitungan Biaya Semi Variabel dengan Metode Kuadrat Terkecil"

Copied!
8
0
0

Teks penuh

(1)

BIAYA SEMI VARIABEL

2. The Least squares Method (metode kuadrat terkecil) Menggunakan persamaan regresi yaitu :

Y = a + b x Keterangan :

Y = total cost

a = total fixed cost

b = variabel cost per unit

x = activity level

(2)

2. The least square method

Langkah pertama :

mempersiapkan tabel untuk perhitungan jumlah x dan y, jumlah xy dan jumlah x²

Langkah kedua :

Menentukan nilai b dengan rumus : b= n Σxy – Σx Σy

nΣx² - (Σx)² Langkah ketiga :

setelah nilai b diketahui, menentukan nilai a dengan rumus :

a = Σy – b Σx n

Langkah ke empat : nilai a dan nilai b dimasukan dalam rumus

kuadrat terkecil : Y = a + b x

(3)

2. The least square method

Contoh :

biaya pemeliharaan pabrik dan jam mesin selama semester pertama yang digunakan sebagai berikut :

dari data ini, untuk menentukan biaya tetap dan biaya variabel dengan langkah sbb :

BULAN JAM MESIN BIAYA

PEMELIHARAAN

JANUARI 200 Jam Rp 1.000.000

FEBRUARI 180 Jam Rp. 899.000

MARET 175 jam Rp. 890.000

APRIL 190 Jam Rp. 970.000

MEI 197 Jam Rp. 975.000

JUNI 187 Jam Rp. 920.000

(4)

2. The least square method

1. Tabel untuk perhitungan jumlah x dan y, jumlah xy dan jum x²

Bulan : n Σy Σx Σxy Σx²

1 1.000.000 200 200.000.000 40.000

2 899.000 180 161.820.000 32.400

3 890.000 175 155.750.000 30.625

4 970.000 190 184.300.000 36.100

5 975.000 197 192.075.000 38.809

6 920.000 187 172.040.000 34.949

jumlah 5.654.000 1.129 1.065.985.000 212.903

(5)

2. The least square method

2. Menentukan nilai b

b = 6 (1.065.985.000) – (5.654.000 X 1.129) 6 (212,903) - (1.129)²

= 6.395.910.000 – 6.383.366.000 1.277.418 – 1.274.641

= Rp. 4.517,10

Jadi biaya Variabel per unit Rp. 4.517,10

(6)

2. The least square method 3. Menentukan nilai a

a = 5.654.000 – ( 4.517,10 x 1.129) 6

a = Rp. 92.365,86 dengan demikian maka :

biaya pemeliharaan mesin tersebut terdiri dari : - biaya variabel per jam mesin Rp. 4.517,10

- biaya tetap Rp. 92.365,86 per bulan

Sehingga rumus kuadrat terkecil dapat dinyatakan sebagai berikut : Y = Rp. 92.365,86 + Rp. 4.517,10 x

(7)

2. The least square method Misalnya :

dalam tahun anggaran 2018 perusahaan ingin merencanakan kenaikan produksi yang diperkirakan akan menaikkan aktivitas pemeliharaan mesin menjadi 2.300 jam mesin, maka biaya pemeliharaan tahun 2018 dapat diperkirakan dengan menggunakan rumus kuadrat terkecil sbb :

Y = Rp. 92.365,86 + 4.517,10 ( 2.300) = Rp. 92.365,86 + 10 .389.330 = Rp. 10. 481.695,86

(8)

2. The least square method Kelebihan metode the least square method :

Metode ini lebih objektif dan akurat, karena dari segi perhitungan lebih teliti dan semua data dimasukkan dalam perhitungan, sehingga bias dalam perhitungan relatif kecil.

Kurangan metode the least square method :

karena membutuhkan perhitungan yang lebih teliti, datanya relatif banyak. Maka membutuhkan waktu yang lama dibandingkan metode yang lain, dan sumber daya manusia yang memadai.

Oleh karena itu, metode ini sangat sesuai digunakan pada perusahaan dimana perubahan volume produksi sangat berfluktuasi.

Referensi

Dokumen terkait

Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menaksir parameter persamaan simultan adalah dengan menggunakan metode Kuadrat Terkecil Dua Tahap (Two Stage Least Square – 2SLS)

Metode Kuadrat Terkecil Parsial (MKTP) dengan Metode Neural Network Partial Least Square (NNPLS). Metode pembelajaran yang digunakan dalam metode NNPLS adalah

Metode kuadrat terkecil adalah metode pendugaan parameter yang paling umum digunakan untuk menduga nilai parameter dari suatu model dengan menggunakan segugus data pengamatan

Metode kuadrat terkecil adalah metode pendugaan parameter yang paling umum digunakan untuk menduga nilai parameter dari suatu model dengan menggunakan segugus data pengamatan

Untuk menentukan kurva linear atau garis lurus yang dapat mewakili sebaran data, dapat digunakan suatu metode pendekatan yang meminimumkan jumlah kuadrat error

Artinya linieritas yang didapat dengan menggunakan metode kuadrat terkecil linier lebih baik daripada metode konvensional, terutama pada rentang dosis di bawah 25 mR, tetapi

Nilai jumlah kuadrat sisaan dari persamaan nonlinier Langmuir dan Freundlich yang dihasilkan dengan menggunakan metode kuadrat terkecil nonlinier Marquardt-Levenberg

Dokumen ini membahas penggunaan Metode Terkecil Kuadrat untuk memprediksi hasil penjualan PT Hidayatullah Printing di Sumatra