Sebuah bisnis tidak dapat dilepaskan dari perencanaan. Mengapa demikian? Perusahaan dapat bertahan menghadapi tantangan pasar dengan adanya perencanaan yang matang. Perencanaan memuat kuantitas produksi, kualitas, waktu, dan lokasi sasaran produk perusahaan. Oleh sebab itu, forecasting merupakan salah satu kegiatan yang sangat penting untuk dilakukan. Forecasting termasuk suatu upaya untuk meminimalisir kesalahan yang mungkin terjadi pada proses produksi bahkan sampai pemasaran. Kegiatan ini dapat dijadikan dasar untuk perencanaan dalam jangka pendek, menengah, bahkan jangka panjang sekalipun.

Apa itu Metode Forecasting?

Forecasting merupakan salah satu metode untuk melakukan pengelolaan dan pengendalian produksi dalam bisnis. Selain itu, metode ini juga digunakan mengkaji sejauh mana pengaruh kebijakan perusahaan di masa lalu pada masa sekarang. Ada juga tujuan lain yaitu untuk meningkatkan efektivitas sebuah rencana bisnis.  Perencanaan yang efektif membuat pengeluaran perusahaan menjadi tepat sasaran. Metode forecasting ini terbagi menjadi dua jenis, yaitu forecasting kuantitatif dan forecasting kualitatif. Metode forecasting kuantitatif melibatkan perhitungan matematis. Berbeda dengan metode kuantitatif, forecasting kualitatif melibatkan penjabaran deskriptif analitis.

Kegunaan metode forecasting

Kegiatan forecasting dalam sebuah perusahaan biasanya dilakukan oleh bagian pemasaran. 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 bisnis. Seorang pengusaha dapat memperkecil pengeluaran dengan penyesuaian jumlah produksinya. 

Pola data produk dalam metode forecasting

  • 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.

Jenis model forecasting 

  • Jenis model rata-rata bergerak (moving averages model

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

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

  • Jenis model rata-rata bergerak terbobot (weighted moving averages model)

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))

  • Jenis model pemulusan eksponensial (exponential smoothing model)

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

Ft = Ft-1 + α (At-1 – Ft-1)

Dengan penjelasan bahwa 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 (smoothing constant).

Indikator untuk validasi jenis model forecasting

Keseluruhan rumus di atas selanjutnya akan melewati fase validasi dengan menggunakan sejumlah indikator. Indikator tersebut diantaranya adalah Men Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), tracking signal, dan Moving Range. 

Metode-metode forecasting

  • Metode time series atau deret waktu

Metode ini melibatkan pencarian variabel waktu. Dalam analisis deret waktu ini terdapat keterkaitan antara variabel yang dicari (dependen) dengan variabel yang mempengaruhinya (independent variable). Lalu keduanya dihubungkan dengan waktu seperti mingguan, bulanan, bahkan tahunan. Beberapa metode yang termasuk dalam kategori time series atau deret waktu adalah metode box jenkins, metode smoothing, dan metode proyeksi trend dengan regresi. 

  • Metode causal methods atau kategori sebab akibat 

Dalam kategori metode ini variabel yang yang dikaitkan bukan dalam bentuk variabel waktu. Beberapa metode yang ada pada kategori causal methods  atau kategori sebab akibat adalah metode regresi dan korelasi, metode ekonometri, dan metode input output

  • Metode kualitatif

Metode kualitatif saat ini menjadi metode yang paling mendekati akurasi data aktual. Metode ini memiliki hasil yang berbeda pada setiap perusahaan karena dipengaruhi oleh subjektifitas perorangan. Hasil metode kualitatif ini sangat mungkin untuk beragam disebabkan oleh pengaruh emosi, intuisi, bahkan pendidikan dan pengalaman seseorang. Dalam metode kualitatif terdapat beberapa teknik, diantaranya:

  1. Juri atau opini eksekutif; Teknik ini didasari oleh opini atau penilaian dari top manajer dan digabungkan dalam bentuk statistik. Top manajer dalam hal ini mencakup manajer produksi, logistik, teknik, keuangan, juga manajer pemasaran.
  2. Teknik Delphi; Teknik ini melibatkan adanya kuisioner yang disebar pada para responden. Lalu hasil dari tanggapan responden akan disederhanakan dan diberikan kepada para ahli forecasting untuk dijadikan ramalan pada periode selanjutnya. Teknik ini memang cenderung memakan banyak waktu karena terdapat beberapa pihak dalam prosesnya. Alurnya pun juga harus mengalami beberapa tahap seperti menyebar kuisioner, mengisi kuisioner, menyederhanakan tanggapan, lalu terakhir pengolahan menjadi bentuk peramalan. Namun teknik ini adalah teknik yang paling akurat karena paling mendekati nilai aktualnya.
  3. Gabungan tenaga penjualan; Dalam teknik ini melibatkan beberapa peramalan penjualan pada masing-masing daerah. Peramalan tersebut lantas digabungkan pada tingkat provinsi bahkan nasional untuk kemudian dapat diketahui peramalan keseluruhannya.
  4. Survei Pasar (Market Survey); Teknik satu ini melibatkan pelanggan secara langsung untuk memberikan tanggapan atau masukan terhadap rencana pembelian atau produksi pada suatu periode. Tanggapan dari para konsumen ini dapat diambil dengan menggunakan kuisioner, melakukan wawancara secara langsung, atau bahkan lewat telepon.

Dengan demikian, metode forecasting merupakan kegiatan yang penting dalam sebuah bisnis. Kegiatan forecasting ini sangat berguna untuk mengawasi kegiatan produksi baik itu dalam perusahaan barang maupun jasa. Hasil dari kegiatan forecasting ini dapat digunakan sebagai acuan untuk mengambil keputusan produksi bahkan hingga pemasaran. Keputusan yang baik merupakan keputusan yang didasarkan pada pertimbangan apa yang akan terjadi di periode yang akan datang.

Keputusan produksi atau perencanaan produksi yang efektif ini kemudian mampu mengurangi pemborosan budget perusahaan. Pengeluaran budget perusahaan dapat diminimalisir karena sumber daya pada masa yang akan datang dapat diatur jumlahnya. Semakin kesalahan dapat diminimalisir maka pendapatan yang akan diterima oleh perusahaan juga akan semakin besar.

Author