Memahami Demand Forecasting dan Metode dalam Manufaktur Highlights Perusahaan manufaktur dapat menerapkan metode demand forecasting sebagai acuan pengambilan keputusan dengan membaca permintaan pasar Melalui metode ini, perusahaan dapat mengurangi risiko overstock dan stockout, memproyeksikan keuangan, serta meningkatkan kepuasan pelanggan Terdapat dua metode peramalan permintaan yang umum digunakan sesuai pendekatannya, yaitu kualitatif dan kuantitatif Salah satu langkah yang dapat meningkatkan pertumbuhan bisnis adalah dengan mengambil keputusan strategis yang tepat. Keputusan yang tepat bukan sekadar soal intuisi belaka, namun juga kemampuan untuk membaca permintaan pasar dengan akurat. Untuk menerapkan hal ini, perusahaan dapat mengaplikasikan proses demand forecasting atau permintaan sebagai fondasi perusahaan dalam mengambil keputusan. Bagaimana caranya? Apa saja yang dibutuhkan? Untuk menjawab pertanyaan ini, simak penjelasannya dalam artikel dari Mekari Jurnal berikut! Apa yang Dimaksud Demand Forecasting? Demand forecasting adalah proses memperkirakan jumlah produk atau layanan yang akan dibutuhkan oleh pasar pada periode tertentu di masa depan. Hasil ramalan dapat menjadi rujukan yang kuat dalam menentukan kapasitas produksi dan pengoptimalan rantai pasokan yang ideal. Tanpa peramalan yang baik, perusahaan dapat berisiko menghadapi berbagai tantangan yang dapat terjadi, seperti misalnya overstock/ stockout. Pada penerapan tradisional, demand forecasting hanya mengandalkan pengalaman manajer. Namun, dengan berkembangnya kebutuhan bisnis, saat ini mengkombinasikan data historis, informasi pasar, dan model statistik yang membuat peramalan menjadi lebih objektif dan adaptif terhadap perubahan kondisi. Dengan adanya penerapan demand forecasting, terdapat lima faktor bisnis yang dapat ditingkatkan, yaitu: Perencanaan Produksi: menentukan jadwal produksi dan kapasitas mesin agar sesuai dengan permintaan Manajemen Persediaan: menjaga tingkat persediaan optimal untuk mengurangi biaya penyimpanan dan risiko kadaluarsa Perencanaan Keuangan: memproyeksikan arus kas dan kebutuhan modal kerja Kepuasan Pelanggan: meminimalkan keterlambatan pengiriman dan memastikan ketersediaan produk Strategi Pemasaran: mengalokasikan anggaran promosi yang tepat pada periode permintaan tinggi Baca Juga: Mengenal Metode Forecasting Untuk Kepentingan Bisnis Anda Metode Demand Forecasting Metode permintaan umumnya terbagi menjadi dua jenis sesuai dengan pendekatan dan fokusnya, yaitu metode kualitatif dan kuantitatif. Simak berbagai teknik serta kelebihan dan kekurangannya berikut ini. 1. Metode Kualitatif Metode kualitatif cocok saat data historis minim atau ketika terjadi perubahan struktural pasar (misalnya peluncuran produk baru atau perubahan regulasi). Kelebihannya dari menggunakan metode ini adalah tidak bergantung sepenuhnya dengan data numerik, sehingga terasa fleksibel. Namun, rentan bias dan tinggi subjektivitas. Ada tiga teknik dalam metode kualitatif, yaitu: a. Survei Konsumen Mengumpulkan opini langsung dari calon pembeli tentang niat pembelian atau preferensi. Survei membantu memahami faktor permintaan yang bersifat perilaku dan tren. Baca Juga: Apa Itu Consumer Insight? Ini Penjelasan Lengkapnya b. Fokus Grup Diskusi terstruktur dengan kelompok pengguna untuk menggali preferensi, hambatan pembelian, dan reaksi terhadap produk baru. Hasilnya berguna untuk memodelkan permintaan jangka pendek, khususnya untuk produk inovatif. c. Konsensus Ahli (Delphi Method) Mengumpulkan prediksi dari panel ahli secara iteratif sampai tercapai konsensus. Berguna untuk kasus kompleks dengan faktor eksternal signifikan. 2. Metode Kuantitatif Pada metode kuantitatif, tentu dasar dari proyeksi permintaan akan berbasis data numerik sehingga dapat lebih subjektif. Selain subjektif, penggunaan metode kuantitatif juga menghasilkan prediksi yang dapat diukur dan mudah diuji akurasinya. Di sisi lain, metode ini memerlukan data historis berkualitas dan prakondisi statistika tertentu. Pada metode kuantitatif terdapat teknik time series, di mana ketika Anda memiliki data penjualan historis dan dipecah menjadi komponen dasar: tren (trend), musiman (seasonality), siklus (cycle), dan komponen acak (noise). Baca Juga: 4 Metode Analisis Laporan Keuangan, Ini Jenisnya! Terdapat empat teknik yang bisa digunakan, yaitu: a. Rata-Rata Bergerak (Moving Average) Menghitung rata-rata penjualan beberapa periode terakhir sebagai estimasi permintaan berikutnya. Sederhana dan efektif untuk data tanpa tren musiman kuat. b. Exponential Smoothing (Perataan Eksponensial) Memberi bobot lebih besar pada data terbaru. Terdiri dari varian: single, double (untuk tren), dan triple (Holt-Winters, untuk tren + musiman). c. Regresi Linier Menghubungkan permintaan dengan variabel penjelas (misalnya harga, pengeluaran iklan, dan indikator ekonomi). Berguna untuk mengukur pengaruh faktor eksternal. d. Model ARIMA / SARIMA (Time Series Advanced) Model yang menyesuaikan pola autokorelasi dan stasioneritas pada deret waktu. Sangat efektif untuk data yang memiliki pola musiman dan tren. Baca Juga: Metode Peramalan Top-Down dan Bottom-Down Forecasting Dalam Bisnis Kesimpulan Demand forecasting merupakan keterampilan dan proses yang wajib dikuasai oleh perusahaan manufaktur yang ingin menjaga efisiensi operasional dan daya saing. Dengan pemahaman yang tepat, pemilik bisnis dapat mengubah ketidakpastian permintaan menjadi keputusan operasional yang terukur. Untuk memaksimalkan manfaat peramalan, adopsi solusi teknologi yang mengkonsolidasikan data dan menyediakan kemampuan analitik canggih sangat dianjurkan. Jika Anda ingin solusi yang mendukung integrasi perencanaan produksi, persediaan, dan keuangan, pertimbangkan penggunaan software manufaktur yang dirancang untuk kebutuhan perusahaan modern, seperti Mekari Jurnal. Apabila terdapat pertanyaan lebih lanjut atau tertarik untuk mencobanya, silahkan hubungi tim kami melalui tombol di bawah ini. Mulai Coba Gratis Fitur-fitur Unggulan Mekari Jurnal Sekarang! Referensi: lppmpelitabangsa, “Metode Demand Forecasting dalam menjalankan manajemen operasi pada industri manufaktur”. HBR, “How to Choose the Right Forecasting Technique”.
