√ Metode Forecasting | Sifat, Manfaat, Tujuan, Jenis, Pola

Apakan anda menjadi salah satu seorang yang bingung memperkirakan berapa jumlah produk yang harus diproduksi?

Ciri khas dari seorang pebisnis memang mampu memprediksi tren atau keputusan di masa depan.

Pada pebisnis terutama usaha menengah dan kecil, menentukan jumlah produk diproduksi cukup membingungkan.

Nah, apakah pebisnis harus bisa meramal? Pastinya iya, dengan cara mengolah data. Dalam bisnis dinamakan dengan forecasting.

Memproduksi terlalu banyak ditakutkan tidak laku semua malahan merugi, jika produksi sedikit sementara permintaan banyak maka akan mengecewakan pembeli dan akibatnya penjualan selanjutnya dapat menurun.

Tentu saja kamu tidak ingin kelebihan dalam memproduksi produk dibandingkan yang bisa diserap pasar, kan?

Modal harus dimaksimalkan, jangan sampai dialokasikan dengan salah hanya karena kamu tak menguasai forecasting.

Untuk memperkirakan penggunaan produk agar dapat diproduksi dalam jumlah yang tepat Anda perlu mengenal metode forecasting atau peramalan penjualan.

Apakah kamu sudah familiar dengan forecasting? Yuk, kita pelajari bersama artikel ini!

Pengertian Metode Forecasting 

pengertian metode forecasting

Metode Forecasting adalah salah satu metode untuk melakukan perencanaan serta pengendalian produksi.

Forecasting juga didefinisikan sebagai alat bantu untuk melakukan perencanaan yang efektif dan efisien.

Umumnya, kegiatan forecasting ini dilakukan oleh bagian pemasaran sehingga hasilnya sering disebut ramalan permintaan.

Hasilnya akan digunakan sebagai informasi untuk menentukan aktivitas perusahaan.

Data dari hasil kegiatan forecasting ini biasanya digunakan untuk memperkirakan jumlah permintaan pelanggan.

Hal ini berkaitan dengan ketepatan jumlah produk yang akan diproduksi.

Efektivitas produksi berperan sangat penting dalam menjalankan bisnis.Seorang pengusaha dapat memperkecil pengeluaran dengan penyesuaian jumlah produksinya.

Kushartini dan Almahdy menerangkan forecasting adalah proses untuk memperkirakan jumlah kebutuhan di masa datang.

Jumlah tersebut meliputi ukuran kuantitas, kualitas, waktu, dan lokasi yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang atau jasa.

Pengertian Forecasting Menurut Para Ahli

pengertian forecasting menurut para ahli

1. Sofyan, D.K.

Forecasting adalah suatu kegiatan memperkirakan atau memprediksikan kejadian di masa yang akan datang. 

2. Stevenson

Forecasting atau peramalan adalah masukan atau input dasar dalam proses pengambilan keputusan dari manajemen, karena peramalan memberikan informasi dalam permintaan di masa yang akan datang. 

3. Firmansyah & Mahardhika

Forecasting adalah kegiatan meramalkan, memproyeksikan atau mengadakan taksiran terhadap berbagai kemungkinan yang akan terjadi sebelum suatu rencana yang lebih pasti dapat dilakukan. 

4. Assauri

Assauri (2017), forecasting atau prakiraan pada dasarnya merupakan suatu dugaan atau prediksi mengenai terjadinya suatu kejadian atau peristiwa di masa yang akan datang. 

5. Nasution dan Prasetyawan

Nasution dan Prasetyawan (2008) menjelaskan bahwa peramalan adalah proses untuk memperkirakan kebutuhan dimasa yang akan datang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu, dan lokasi yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang atau jasa

Sifat-Sifat Forecasting

sifat-sifat forecasting

Selama pembuatan forecasting selalu muncul sifat-sifatnya yang khas, seperti:

1. Melibatkan kejadian di masa depan

Forecast dibuat untuk memprediksi masa depan, sehingga penting dilakukan dalam perencanaan bisnis.

2. Masa lalu dan sekarang

Dibuat berdasarkan data masa lalu (rentang waktu disesuaikan dengan kebutuhan analisis) dan masa sekarang

3. Racikan fakta dan data

Forecast disimpulkan dari ragam opini, intuisi, prediksi, fakta, dan data yang relevan).

4. Diolah dengan metode pilihan

Pemilihan metode forecasting disesuaikan dengan kebutuhan informasi.

5. Metode kuantitatif: pilihan pebisnis

Kebanyakan pebisnis menggunakan metode kuantitatif, terutama pada perencanaan dan penentuan anggaran.

Manfaat Forecasting

manfaat forecasting

Manfaat utama metode peramalan adalah agar perusahaan bisa mengambil keputusan yang efektif dan efisien.

Perusahaan Anda bisa mengalokasikan anggaran secara tepat sasaran dan tidak berlebihan, atau kekurangan.

Beberapa manfaat metode peramalan atau Forecasting, diantaranya :

  • Prediksi Masa Depan Perusahaan. Data Forecasting digunakan untuk memprediksi masa depan bisnis. Metode ini bisa dijadikan untuk memberi gambaran umum tentang arah perusahaan di masa depan.
  • Memenuhi Permintaan Konsumen. Metode peramalan bermanfaat untuk mengetahui estimasi permintaan konsumen di masa depan. Dengan acuan data Forecasting, Anda bisa memenuhi permintaan barang dari pelanggan dengan jumlah dan waktu yang tepat.
  • Antisipasi Perubahan Tren Pasar. Metode peramalan digunakan untuk menghadapi anomali permintaan di musim tertentu. Dengan Forecasting, perusahaan bisa memprediksi kapan saatnya menambah kapasitas produk, atau sebaliknya.
  • Menjaga Keuangan Tetap Stabil. Data Forecasting sangat penting untuk mengelola biaya operasional secara efektif dan efisien. Data tersebut bisa Anda gunakan untuk menentukan kapan saatnya meningkatkan kapasitas produksi atau kapan waktu yang tepat untuk rekrutmen karyawan baru.

Tujuan dan Fungsi Forecasting

tujuan dan fungsi forecasting

Fungsi perkiraan atau forecasting terlihat pada saat pengambilan keputusan.

Keputusan yang baik adalah keputusan yang didasarkan atas pertimbangan apa yang akan terjadi pada waktu keputusan itu dilaksanakan (Ginting, 2007).

Menurut Heizer dan Render (2009:47), perkiraan atau forecasting memiliki tujuan sebagai berikut:

  • Mengkaji kebijakan perusahaan yang berlaku saat ini dan di masa lalu, serta melihat sejauh mana pengaruh di masa datang.
  • Perkiraan diperlukan karena adanya time lag atau delay antara saat suatu kebijakan perusahaan ditetapkan dengan saat implementasi.
  • Perkiraan merupakan dasar penyusunan bisnis pada suatu perusahaan sehingga dapat meningkatkan efektivitas suatu rencana bisnis.

Sumber Data Forecasting

sumber data forecasting

Forecasting  bisnis dilakukan berdasarkan fakta dan data. Data yang digunakan untuk metode forecasting dapat berasal dari :

  • Sumber primer: informasi tangan pertama yang dikumpulkan langsung oleh pihak yang melakukan forecasting. Data didapatkan dari hasil berbagai kuesioner, focus group discussion, dan wawancara. Sumber data yang paling dapat dipercaya.
  • Sumber sekunder: informasi yang dikumpulkan dan diproses oleh pihak ketiga. Data diolah dan dikumpulkan dengan rapi sehingga proses forecasting menjadi lebih efisien.

Rentang Waktu Forecasting

rentang waktu forecasting

Berdasarkan rentang waktunya, menurut Herjanto (2008) dalam bukunya Manajemen Operasi, forecasting dapat dibagi menjadi tiga jenis, yaitu :

1. Peramalan jangka panjang

Rentang waktu lebih dari 2 tahun. Biasanya, forecasting dalam rentang waktu ini berfokus pada penanaman modal, perencanaan fasilitas baru, dan perencanaan kegiatan litbang.

2. Peramalan jangka menengah

Rentang waktu 1,5 tahun sampai 2 tahun. Untuk perencanaan penjualan, perencanaan produksi,dan perencanaan tenaga kerja tidak tetap.

3. Peramalan jangka pendek

Rentang waktu 3-6 bulan. Untuk perencanaan pembelian material, penjadwalan jam kerja, dan penugasan karyawan.

Pola Data Produk dalam Metode Forecasting

pola data produk dalam metode forecasting

Berikut ini adalah pola data produk dalam metode forecasting diantaranya :

  • Data berpola musiman. Pola jenis ini bergerak berulang-ulang dan biasanya dipengaruhi oleh cuaca dan faktor dari manusia (seperti liburan dan hari besar).
  • Data berpola konstan. Pada pola ini data bergerak di sekitar rata-rata secara stabil. Pola semacam ini cenderung terjadi pada periode waktu yang pendek sampai menengah.
  • Data berpola trend. Pola ini dapat dilihat ketika data memiliki kecenderungan yang naik atau turun dari waktu ke waktu. Pola ini dipengaruhi oleh faktor budaya, perubahan pendapatan, dan perubahan populasi.

Pemilihan Metode Forecasting

pemilihan metode forecasting

Begitu banyak pilihan metode forecasting namun tidak seluruh metode sesuai untuk setiap masalah.

Bisa dibilang, tak ada suatu metode forecasting yang all in one untuk semua problem.

Perlunya menganalisis terlebih dahulu faktor-faktor yang memengaruhi forecasting. Hal ini bertujuan agar meminimalisasi kesalahan dalam membuat prediksi.

Faktor-faktor yang memengaruhi forecasting:

  1. Sifat produk dalam bisnismu.
  2. Metode pemasaran: langsung atau tidak langsung.
  3. Volume bisnis dibandingkan pesaing.
  4. Tingkat persaingan yang dihadapi.
  5. Data yang tersedia
  6. Sifat permintaan produk yang dijual.

Jenis Forecasting Berdasarkan Fungsi

jenis forecasting berdasarkan fungsi

Menurut Heizer dan Render forecasting dibedakan menjadi tiga jenis berdasarkan fungsi dan perencanaan operasi di masa depan. Diantaranya :

1. Economic forecast

Memprediksi siklus bisnis dengan menaksir tingkat inflasi, ketersediaan dana, dan indikator perencanaan lain.

2. Technological forecast

Memprediksi tingkat kemajuan teknologi yang dapat mendukung diluncurkannya produk baru yang menarik.

Jika ya, maka perusahaan punya alasan yang tepat untuk membangun pabrik baru beserta peralatannya.

3. Demand forecast

Memprediksi permintaan produk atau layanan bisnis. Disebut juga peramalan penjualan yang mengatur produksi, kapasitas, serta sistem penjadwalan.

Hal ini jadi masukan untuk perencanaan keuangan, pemasaran dan SDM.

Jenis Model Forecasting

jenis model forecasting

Adapaun jenis model dalam metode forecasting yaitu:

1. Jenis model rata-rata bergerak

Jenis model rata-rata bergerak (moving averages model) merupakan model data yang menggunakan data permintaan baru untuk melakukan peramalan di masa yang akan datang yang dapat dirumuskan seperti berikut:

Rata – rata bergerak n Periode =  (∑(permintaan dalam n-periode terdahulu))/n

2. Jenis model rata-rata bergerak terbobot

Jenis model rata-rata bergerak terbobot (weighted moving averages model) merupakan jenis yang lebih responsif karena melibatkan data yang diberi bobot di periode selanjutnya.

Jenis model ini dapat dirumuskan seperti berikut:

Weighted MA (n) = (∑(pembobot untuk periode permintaan aktual periode n))/(∑(pembobot))

3. Jenis model pemulusan eksponensial

Sedangkan jenis model pemulusan eksponensial (exponential smoothing model) dapat dirumuskan sebagai berikut:

Ft = Ft-1 + α (At-1 – Ft-1)

Keterangan :

  • Ft merupakan nilai ramalan untuk periode waktu atau t.
  • Ft-1 adalah nilai ramalan untuk satu periode waktu yang lalu atau t-1.
  • At-1 adalah nilai aktual satu periode yang lalu. Terakhir α merupakan konstanta pemulusan.

Indikator Validasi pada Model Forecasting

indikator validasi pada model forecasting

Model-model peramalan yang telah di lakukan tersebut kemudian akan divalidasi dengan menggunakan sejumlah indikator. Indikator yang pada umumnya di gunakan, yaitu:

1. Mean Absolute Deviation (MAD)

Rumus yang digunakan untuk menentukan MAD adalah:

mean absolute deviation (mad)

2. Mean Squared Error (MSE)

Rumus yang digunakan untuk menentukan MSE adalah:

mean squared error (mse)

3. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)

Rumus yang digunakan untuk menentukan MAPE adalah:

mean absolute percentage error (mape)

4. Tracking Signal

Rumus yang digunakan untuk menentukan Tracking Signal adalah:

tracking signal

5. Moving Range (MR)

Rumus yang digunakan untuk menentukan MR adalah:

moving range (mr)

Metode Forecasting 

Metode forecasting dibagi menjadi dua, yakni peramalan secara kualitatif dan peramalan secara kuantitatif.

Peramalan secara kualitatif maksudnya adalah peramalan yang menggunakan pendapat dan analisis yang deskriptif.

Sementara peramalan kuantitatif yaitu peramalan yang berkaitan dengan hitungan matematis.

1. Metode Forecasting Kuantitatif

Adapun yang berikut merupakan kelompok metode peramalan kuantitatif:

a. Time Series

Metode time series atau deret waktu merupakan metode peramalan yang menghubungkan keterkaitan antara variabel dependen (variabel yang dicari) dengan variabel independen atau variabel yang mempengaruhinya kemudian dihubungkan dengan waktu, mingguan, bulan atau tahun.

Jadi di dalam metode deret waktu, variabel yang dicari berupa waktu.

Untuk menggunakan metode peramalan ini, Anda  dapat menghitungnya menggunakan metode smoothing, metode box jenkins, atau metode proyeksi trend dengan regresi.

b. Metode Kasual (Sebab Akibat)

Metode peramalan kuantitatif yang kedua yaitu metode kasual (casual methods) atau metode sebab akibat.

Metode ini didasarkan pada keterkaitan antara variabel yang diperkirakan dengan variabel lain yang mempengaruhinya. Namun, variabel nya bukan dalam bentuk waktu.

Untuk menghitung atau meramalnya, Anda dapat menggunakan metode regresi dan korelase, metode input output, atau metode ekonometri

2. Metode Forecasting Kualitatif

Metode peramalan kualitatif ini sifatnya lebih subjektif dibandingkan dengan kuantitatif.

Hal ini karena metode peramalan kualitatif dipengaruhi oleh emosi, pendidikan, intuisi, pengalaman si peramalan sehingga hasil setiap orang akan berbeda.

Meskipun begitu metode kualitatif mendekati tingkat akurasi data aktual jika dibandingkan dengan metode lain. Adapun teknik atau metode peramalan kualitatif sebagai berikut:

a. Survei pasar

Metode ini dilakukan dengan cara mencari masukan atau pendapat dari konsumen yang berpengaruh terhadap rencana pembelian pada saat periode pengamatan.

Survei dapat dilakukan dengan menyebar kuesioner, wawancara langsung atau telepon.

b. Juri dari opini eksekutif

Untuk melakukan metode ini caranya dengan meminta opini atau pendapat dari kelompok kecil yang terdiri atas manajer pemasaran, manajer produksi, manajer teknik, manajer keuangan dan manajer logistik dan hasilnya kemudian digabungkan dengan model statistik.

c. Gabungan tenaga penjualan

Seperti namanya metode ini menggabungkan setiap penjual kemudian mereka meramalkan tingkat penjualan di daerah masing-masing yang pada akhirnya digabungkan di tingkat provinsi dan nasional

d. Metode Delphi

Metode delphi sebenarnya mirip dengan metode kuisioner, untuk melakukan metode ini Anda perlu menyebar kuesioner tetapi jawaban dari kuesioner yang terkumpul disederhanakan terlebih dahulu sebelum diberikan kepada ahli untuk peramalannya.

Kelebihan dari metode ini adalah hasilnya yang akurat dan profesional, sedangkan kelemahannya adalah membutuhkan waktu yang cukup banyak karena harus membuat kuesioner sampai merangkum hasilnya.

Karakteristik Forecasting yang Baik

karakteristik forecasting yang baik

Peramalan yang baik mempunyai beberapa kriteria yang penting, antara lain akurasi, biaya,dan kemudahan. Penjelasannya diantaranya:

1. Akurasi

Akurasi dari suatu hasil peramalan diukur dengan hasil kebiasaan dan konsistensi peramalan tersebut.

Hasil peramalan dikatakan bias bila peramalan tersebut terlalu tinggi atau rendah dibandingkan dengan kenyataan yang sebenarnya terjadi.

Hasil peramalan dikatakan konsisten bila besarnya kesalahan peramalan relatif kecil.

2. Biaya

Biaya yang diperlukan dalam pembuatan suatu peramalan adalah tergantung dari jumlah item yang diramalkan, lamanya periode peramalan, dan metode peramalan yang dipakai.

Ketiga faktor pemicu biaya tersebut akan mempengaruhi berapa banyak data yang dibutuhkan, bagaimana pengolahan datanya (manual atau komputerisasi), bagaimana penyimpanan datanya dan siapa tenaga ahli yang diperbantukan.

3. Kemudahan

Penggunaan metode peramalan yang sederhana, mudah dibuat, dan mudah diaplikasikan akan memberikan keuntungan bagi perusahaan.

Dengan demikian, adalah hal yang percuma jika forecasting memakai metode yang canggih, tetapi tidak dapat diaplikasikan pada sistem perusahaan karena keterbatasan dana, sumber daya manusia, maupun peralatan teknologi.

Langkah-Langkah Proses Forecasting

langkah-langkah proses forecasting

Langkah-langkah untuk melakukan kegiatan forecasting atau peramalan menurut Stevenson, terdapat 6 langkah dasar pada proses peramalan, diantaranya:

  1. Tentukan tujuan dari permalan. Bagaimana hasilnya akan digunakan dan kapan akan digunakan, langkah ini akan memberikan indikasi akan tingkat detail yang dibutuhkan dalam peramalan, banyaknya sumber daya yang dibutuhkan, dan tingkat akurasi.
  2. Menentukan rentang waktu, semakin panjang rentang waktunya maka semakin berkurang akurasi dari permalaan.
  3. Pilih teknik/metoda forecasting.
  4. Analisa dan rapikan data, karena data yang tidak akurat mengurangi validasi dari hasil peramalan.
  5. Buatlah Peramalan.
  6. Pantau hasil dari peramalan, hasil peramalan harus diawasi dan dipantau untuk mengetahui apakah performanya memuaskan, jika tidak revisi lagi metode/teknik yang digunakan, uji lagi validitas dari data yang digunakan.

Perbedaan Forecasting dan Planning

perbedaan forecasting dan planning

Metode Forecasting dan planning sering dianggap sama, padahal berbeda. Planning adalah hasil dari Forecasting.

Proses perencanaan atau Planning dilakukan setelah perusahaan melakukan Forecasting atau peramalan terlebih dulu.

Data-data yang didapat dari metode peramalan digunakan untuk Planning, mulai dari: merencanakan anggaran, menentukan kapasitas produksi, dan menyusun strategi bisnis di masa depan.

Jadi kesimpulannya, Peramalan adalah analisa untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa depan.

Sedangkan Planning adalah hal apa saja yang ingin dicapai dalam periode tertentu.

Berdasarkan penjelasan diatas bisa dikatakan Forecasting menjadi penting dilakukan dalam merencanakan serta mengawasi kegiatan produksi baik itu produk maupun jasa.

Fungsi forecasting juga dapat mendukung perusahaan dalam meraih laba sebesar-besarnya. Nah semoga penjelasan diatas bermanfaat.

Tinggalkan komentar