Birra Lailatul Nafiisa*
Politeknik Negeri Malam, Malang, Indonesia
Nurafni Eltivia
Politeknik Negeri Malam, Malang, Indonesia
Nur Indah Riwajanti
Politeknik Negeri Malam, Malang, Indonesia
DOI: https://doi.org/10.19184/jauj.v21i1.36248
ABSTRACT
This study aims to determine the amount of profit in the next 5 years from 2022- 2026 by forecasting profits using a simple linear regression method. Presentation of profit forecasting data needs to be processed so that it is simpler and easier to understand by stakeholders. Therefore, this study visualizes data using Microsoft Power BI based on historical data of cement companies in Indonesia that are listed on the IDX in 2017-2021. This type of research is Research and Development (R&D). Methods of data collection using the method of documentation. This study uses simple linear regression method to determine sales forecasts. While the stage of making the dashboard uses ADDIE method. The results of the study concluded that the profit forecast for 2022-2026 at PT Indocement Tunggal Prakarsa Tbk, PT Solusi Bangun Indonesia Tbk, and PT Semen Indonesia Tbk experienced increase in profits while PT Semen Baturaja Tbk, PT Wijaya Karya Beton Tbk, and PT Waskita Beton Precast Tbk experienced loss. The contribution of this research is expected to provide information as a basis for stakeholder analysis. While the practical implications of this research are the need to expand sales targets by exporting cement abroad to increase profits and overcome the oversupply of cement in Indonesia. The research period is limited to 5 years. Future researchers should display net profit, operating profit, gross profit, and revenue to increase the usefulness of the information in decision making.
Keywords: forecasting profit, historical data, Microsoft Power BI
ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui besarnya laba 5 tahun mendatang dari tahun 2022-2026 dengan melakukan peramalan laba menggunakan metode regresi linier sederhana. Penyajian data peramalan laba perlu diolah agar lebih sederhana dan mudah dipahami oleh pemangku kepentingan. Oleh karena itu penelitian ini memvisualisasikan data menggunakan Microsoft Power BI berdasarkan data historis perusahaan semen di Indonesia yang terdaftar di BEI tahun 2017-2021. Jenis penelitian adalah Research and Development (R&D). Metode pengumpulan data menggunakan metode dokumentasi. Penelitian ini menggunakan metode regresi linier sederhana untuk menentukan peramalan penjualan. Sedangkan tahap pembuatan dashboard menggunakan metode ADDIE. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa peramalan laba tahun 2022-2026 pada PT Indocement Tunggal Prakarsa Tbk, PT Solusi Bangun Indonesia Tbk, dan PT Semen Indonesia Tbk mengalami peningkatan laba sedangkan PT Semen Baturaja Tbk, PT Wijaya Karya Beton Tbk, dan PT Waskita Beton Precast Tbk mengalami kerugian. Kontribusi penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi sebagai dasar analisa pemangku kepentingan. Sedangkan implikasi praktis penelitian ini perlu dilakukannya perluasan target penjualan dengan ekspor semen ke luar negeri untuk meningkatkan keuntungan dan mengatasi kelebihan pasokan semen di Indonesia. Periode penelitian terbatas selama 5 tahun. Peneliti selanjutnya sebaiknya menampilkan laba bersih, laba operasi, laba kotor, dan pendapatan untuk meningkatkan kegunaan informasi dalam pengambilan keputusan.
Keywords: peramalan laba, data historis, Microsoft Power BI
REFERENCES
Aggarwal. R.. & Ranganathan. P. (2017). Common pitfalls in statistical analysis: Linear regression analysis. Perspectives in Clinical Research. 8(2). 100–102. https://doi.org/10.4103/2229-3485.203040
Akbar. R.. Rasyiddah. D.. Anrisya. M.. Fritania Julyazti. N.. & Syaputri. S. (2018). JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Penerapan Aplikasi Power Business Intelligence Dalam Menganalisis Prioritas Pekerjaan di Indonesia. JEPIN (Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika) Penerapan Aplikasi Power Business Intelligence Dalam Menganalisis Prioritas Pekerjaan Di Indonesia. 4. 54–59.
Andini. D. P. (2015). Kemampuan Prediksi Rasio-Rasio Keuangan Terhadap Labadan Arus Kas Masa Depan Dan Pengaruhnyaterhadap Dividend Payout Ratiopada Perusahaan Manufaktur Dan Jasa. Jurnal Akuntansi Universitas Jember. 9(2). 73. https://doi.org/10.19184/jauj.v9i2.1240
Binekasri. R. (2022). Semen Indonesia Pemimpin Pasar. Tapi Pangsa Pasar kok Turun? CNBCIndonesia.Com. Begini Nasib Pabrik Semen Saat Dilanda Over Produksi Parah!
Dwiputra Wijaya. A.. & Gantini. T. (2019). Analisis Forecasting dengan Implementasi Dashboard Business Intelligence Untuk Data Penjualan Pada PT. “X.” Prof. Drg. Surya Sumantri. 1(65). 1.
Gowthami. K.. & Kumar. M. R. P. (2017). Study on Business Intelligence Tools for Enterprise Dashboard Development. International Research Journal of Engineering and Technology(IRJET). 4(4). 2987–2992. https://www.irjet.net/archives/V4/i4/IRJET-V4I4721.pdf
Hijriani. A.. Muludi. K.. & Andini. E. A. (2016). Penyajian Hasil Prediksi Pemakaian Air Bersih Pdam Informasi Geofrafis. Jurnal Informatika. 11(2). 37–42.
Indahyanti. S. N.. & Wijaya. A. L. (2014). Kemampuan Komponen Laba Dalam Memprediksi Laba Masa Depan. Assets: Jurnal Akuntansi Dan Pendidikan. 3(2). 116. https://doi.org/10.25273/jap.v3i2.1216
Junaedi. I.. Abdillah. D.. & Yasin. V. (2020). Analisis Perancangan Dan Pembangunan Aplikasi Business Intelligence Penerimaan Negara Bukan Pajak Kementerian Keuangan Ri. JISAMAR (Journal of Information System. Applied. Management. Accounting and Researh). 4(3). 88.
Novita. R. (2016). ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI BERFLUKTUASINYA NET PROFIT MARGIN RATIO PADA CV. TULIMARIO TANGKIT BARU KABUPATEN MUARO JAMBI. 1–23.
Rahmawati. B. S. (2016). Pengaruh volatilitas laba terhadap kesalahan peramalan laba (studi komparatif pada perusahaan perbankan yang melakukan perataan laba dan tidak melakukan perataan laba di Indonesia dan Malaysia tahun 2013-2015. Jurnal Keuangan. 17(2). 20-41. 1–22.
Saputro. B. (2017). Manajemen Penelitian Pengembangan (Research & Development) bagi Penyusun Tesis dan Disertasi. In Journal of Chemical Information and Modeling (Vol. 53. Issue 9).
Taylor. S. J.. & Letham. B. (2017). Business Time Series Forecasting at Scale. PeerJ Preprints 5:E3190v2. 35(8). 48–90.
Williams. S. (2016). Business Intelligence Strategy and Big Data Analytics. https://www.sciencedirect.com/book/9780128091982/business-intelligence-strategy-and-big-data-analytics
Yanwardhana. E. (2021). Begini Nasib Pabrik Semen Saat Dilanda Produksi Parah! CNBNIndonesia.Com. Begini Nasib Pabrik Semen Saat Dilanda Over Produksi Parah!
Yumni. S. Z.. & Widowati. W. (2021). Implementasi Microsoft Power BI Dalam Memantau Kehadiran dan Transportasi Pegawai. Jurnal Sains Dan Edukasi Sains. 4(1). 1–8. https://doi.org/10.24246/juses.v4i1p1-8
Published
30-06-2023
Issue
Vol. 21 No. 1 (2023): Jurnal Akuntansi Universitas Jember
Pages
40-54
License
Copyright (c) 2023 Jurnal Akuntansi Universitas Jember
How to Cite
Nafiisa, B. L., Eltivia, N., & Riwajanti, N. I. (2023). Profit Forecasting Analysis and Visualization of Cement Companies Listed in The Indonesia Stock Exchange. Jurnal Akuntansi Universitas Jember, 21(1), 40-54. https://doi.org/10.19184/jauj.v21i1.36248
