Penyesuaian Musiman

Apa itu Penyesuaian Musiman?

Penyesuaian musiman digunakan untuk merampingkan data. Ini juga disebut sebagai musiman. Bisnis menggunakan musiman untuk menyaring positif palsu dari angka penjualan. Dalam analitik data, ini digunakan sebagai alat untuk memahami fluktuasi permintaan-penawaran.

Anda bebas menggunakan gambar ini di situs web Anda, templat, dll., Harap berikan kami tautan atribusiBagaimana Memberikan Atribusi? Tautan Artikel menjadi Hyperlink
Misalnya: Sumber: Penyesuaian Musiman (wallstreetmojo.com)

Penjualan perusahaan bervariasi antar musim; setiap bisnis menghadapi musim puncak dan musim sepi. Jadi, untuk mempelajari pertumbuhan atau kinerja bisnis, perusahaan membuat penyesuaian data—berdasarkan variasi musiman selama periode tertentu. Rumus penyesuaian musiman menghilangkan faktor-faktor yang mempengaruhi studi dan memberikan gambaran yang jelas. Jika ketidakakuratan tidak dihapus, data dapat menyesatkan.

Takeaway kunci

Penyesuaian musim menghilangkan pola musiman dari data. Dengan cara ini, data yang direvisi memperhitungkan fluktuasi penawaran, permintaan, dan penjualan. Data yang tidak relevan mengutak-atik akurasi.
Tingkat tahunan yang disesuaikan secara musiman (SAAR) mempertimbangkan data tahun sebelumnya untuk menganalisis periode saat ini.
Indeks harga konsumen berlaku musiman untuk mempelajari fluktuasi harga barang dan jasa dalam keranjang pasar.
Bisnis mengatur rantai pasokan, inventaris, dan harga berdasarkan musim puncak dan musim sepi. Jika bisnis gagal memprediksi perubahan musim, mereka dapat mengalami kerugian besar.

Metode Penyesuaian Musiman Dijelaskan

Penyesuaian musiman adalah filter dalam analitik data bisnis. Ini juga disebut musiman. Ini menghilangkan faktor yang tidak relevan yang menghasilkan positif palsu. Data yang tidak relevan mengutak-atik akurasi. Musiman digunakan di berbagai bidang untuk memfilter data dan mendapatkan hasil yang realistis.

Bisnis melacak penawaran, permintaan, dan penjualan pasar untuk memastikan pendapatan, laba, dan pertumbuhan. Tapi, dalam banyak kasus, penjualannya tidak merata. Setiap bisnis memiliki musim puncak dan musim sepi.

Misalnya, produsen TV mungkin mengalami musim sepi selama beberapa bulan dan mencatat penjualan lebih sedikit. Tren ini bahkan bisa bertahan seperempat. Ketika bisnis menganalisis laporan keuangannya, penjualannya menurun tajam di bulan-bulan ketika menghadapi musim sepi. Di sinilah musim berperan. Untuk memberikan data yang berharga, filter musiman diperkenalkan.

Tapi bukan hanya di luar musim; produsen TV juga menghadapi musim puncak. Produsen TV mencatat angka penjualan yang lebih tinggi selama liburan, mangkuk super, acara olahraga penting, piala dunia, dll. Fluktuasi ini merusak data penjualan tahunan, sehingga musim perlu diperkenalkan. Hal yang sama berlaku untuk toko suvenir dan toko roti selama Natal dan liburan. Demikian juga tempat wisata dan hotel memuncak selama musim panas.

Berdasarkan musim puncak dan waktu di luar musim, bisnis mengatur rantai pasokan, inventaris, dan harga berdasarkan musim puncak dan di luar musim. Jika bisnis gagal memprediksi perubahan musim, mereka dapat mengalami kerugian besar.

Penggunaan penyesuaian musiman tidak terbatas pada bisnis saja. Banyak otoritas pemerintah melacak fluktuasi musiman; indeks harga konsumen menerapkan penyesuaian musiman untuk mempelajari fluktuasi harga barang dan jasa dalam keranjang pasar. Keranjang pasar terdiri dari beragam barang dan jasa yang ditemukan di rumah tangga biasa. Indeks harga konsumen sebagai imbalannya mempengaruhi inflasi.

CPI menilai daya beli konsumen. Kenaikan harga mengurangi daya beli konsumen dan sebaliknya. Otoritas lebih lanjut menggunakan CPI untuk memprediksi musiman dalam upah. Berdasarkan ini mereka menetapkan tingkat upah minimum (untuk periode mendatang).

Di AS, Biro Statistik Tenaga Kerja (BLS) menggunakan musiman untuk menurunkan tingkat pengangguran di setiap negara bagian. Selain itu, pada krisis keuangan tahun 2008, musiman digunakan untuk mempelajari dampak resesi terhadap harga bahan bakar global.

Penyesuaian musiman total dilakukan melalui alat yang disebut tingkat tahunan yang disesuaikan secara musiman (SAAR)—ini sepenuhnya didasarkan pada data tahun sebelumnya. Pihak berwenang mengandalkan penyesuaian musiman untuk peramalan dan pengambilan keputusan. Rumusnya mempertimbangkan empat kuartal atau dua belas bulan untuk menentukan tarif tahunan.

SAAR menentukan komponen musiman dengan menghilangkan deret waktu. Tujuannya adalah untuk membuat rangkaian dengan interval waktu yang berurutan dan menyusunnya dengan rangkaian lainnya. Analis mencari kesamaan antar seri.

Faktor

Sekarang, mari kita lihat faktor penyesuaian musiman (juga dikenal sebagai faktor musiman).

Mari kita asumsikan bahwa sebuah perusahaan menghasilkan $720.000 pada tahun 2021. Pada bulan September saja, perusahaan mencatat angka penjualan sebesar $90.000.

Sekarang, mari kita tentukan penjualan rata-rata untuk tahun 2021:

Penjualan Rata-Rata = 720.000/12
Penjualan Rata-Rata = $60.000

Untuk menghitung penyesuaian faktor musiman September, kami membagi penjualan September dengan total penjualan rata-rata:

Faktor Musiman = 90000/60000
Faktor Musiman = 1,5

Contoh

Mari kita lihat contoh penyesuaian musiman untuk memahami implikasi praktisnya.

Robin memiliki bisnis kecil di halaman belakang rumahnya—dia memproduksi payung. Robin memulai usaha ini pada Januari 2021. Robin memproduksi sepanjang tahun—selama dua belas bulan. Terkadang, permintaan tinggi, dan Robin kehabisan stok. Di sisi lain spektrum, ada bulan-bulan ketika Robin tidak melakukan satu pun penjualan.

Saat Robin merenungkan data penjualan, dia mengamati bahwa penjualan meningkat selama musim hujan. Demikian pula, banyak juga yang membeli payung musim panas untuk melindungi diri dari matahari dan panas. Namun, selama musim dingin Robin berjuang dengan penjualan.

Memprediksi musiman dapat membantu Robin mengatur inventaris dengan cara yang lebih baik untuk tahun 2022. Misalnya, dia dapat membuat lebih banyak payung selama masa paceklik sehingga dia tidak kehabisan stok selama musim ramai.

Selain itu, berdasarkan filter musiman, bisnis musiman mungkin memilih tahun fiskal untuk akuntansi, bukan tahun kalender.

Perusahaan dengan penjualan musiman yang tinggi memiliki distribusi pendapatan yang tidak merata di seluruh periode akuntansi berturut-turut. Oleh karena itu, mereka mungkin kehilangan manfaat pajak jika mengikuti tahun kalender untuk akuntansi.

Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)

Apa rumus penyesuaian musiman?

Ini disebut tingkat tahunan yang disesuaikan secara musiman (SAAR); itu menghilangkan pola musiman. Untuk menghitung perkiraan bulanan yang tidak disesuaikan, proses langkah demi langkah digunakan. Pertama, bagi angka penjualan bulanan dengan faktor musim, lalu kalikan dengan 12. Jadi, untuk setiap penyesuaian, data sepanjang tahun dianalisis, dan diperoleh rata-rata setiap bulan.

Apa keuntungan dari penyesuaian musiman pada data?

Keuntungannya adalah sebagai berikut:
– Menambah kejelasan data dan proses. – Menghilangkan efek kalender.
– Ini mengidentifikasi musim puncak dengan cepat.
– Ini menggambarkan fluktuasi dan kausalitas mereka.

Apa tujuan dari penyesuaian musiman?

Tujuannya adalah sebagai berikut:
– Untuk menghilangkan faktor musiman dari perhitungan. – Untuk menghasilkan data yang relevan. – Untuk memfasilitasi pengambilan keputusan yang efektif.
– Untuk memudahkan analisis dan studi penjualan bisnis.

Artikel yang Direkomendasikan

Artikel ini telah menjadi panduan tentang apa itu Penyesuaian Musim dan artinya. Di sini, kami menjelaskannya dengan rumus, Faktor, dan contohnya. Anda dapat mempelajarinya lebih lanjut dari artikel berikut –