Forecasting: Pengertian, Jenis, Proses, Manfaat, dan Metodenya

Dalam pengambilan keputusan manajemen sebuah perusahaan memiliki sebuah dasar perencanaan strategi yang kuat, baik itu perencanaan jangka panjang maupun jangka pendek. Dasar yang digunakan ini tentunya dengan meilihat kondisi lingkungan perusahaan serta dengan patokan periode masa lalu agar kedepannya lebih baik lagi. Dasar yang digunakan oleh perusahaan ini disebut juga dengan peramalan atau dalam bahasa Inggris disebut dengan forecasting.

Pengertian Forecasting

Forecasting adalah suatu kegiatan memprediksikan suatu hal atau kondisi yang akan terjadi di masa yang akan datang dengan periode waktu tertentu dimana dalam memprediksikan suatu hal tertentu tentunya membutuhkan data yang akurat di masa lampau yang nantinya digunakan sebagai ukuran agar di periode yang akan datang suatu perusahaan memenuhi target yang telah ditentukan.

Fungsi forecasting ialah untuk membantu memudahkan sebuah perencanaan di masa yang akan datang secara tepat, untuk menentukan berbagai sumberdaya yang akan dibutuhkan dimasa yang akan datang, dan sebagai dasar untuk membuat keputusan yang tepat.

Forecasting ini sangat diperlukan dalam pengambilan keputusan oleh perusahaan karena sebuah perusahaan memiliki sebuah target yang harus dicapai secara efektif dan efisien sehingga harus memiliki peramalan mengenai target di masa depan. Dalam peramalan tentu tidak semuanya akurat, artinya pasti ada kemungkinan kesalahan-kesalahan kecil dalam sebuah peramalan atau forecasting, namun hal tersebut dapat ditangani dengan adanya kerjasama yang baik dalam organisasi perusahaan.

Baca juga:

Dalam melakukan forecasting tentunya tidak sembarangan, selain membutuhkan data yang akurat, dalam forecasting juga dibutuhkan perhitungan yang tepat guna menghindari adanya kesalahan-kesalahan besar yang akan terjadi di masa yang akan datang.

Karakteristik Forecasting

karakteristik forecasting

Karakteristik forecasting yang baik ialah :

  1. Keakuratan, adanya peramalan dengan metode yang tepat akan menghasilkan prediksi yang akurat dan efektif dimana peramalan tidak terlalu rendah dan tidak terlalu tinggi yang mana akan menimbulkan ketidakseimbangan persediaan.
  2. Biaya, dalam membuat peramalan usahakan tidak mengeluarkan biaya yang terlalu besar sebisa mungkin dengan menggunakan alternatif-alternatif yang bisa menghasilkan ramalan dengan biaya yang tidak terlalu menguras. Namun pada biasanya sebuah keakuratan peramalan memiliki konsekuensi penggunaan biaya yang cukup mahal namun pertukaran antara biaya dan keakuratan ramalan cukup seimbang.
  3. Responsif, ramalan tidak boleh terpengaruh oleh lingkungan serta fluktuasi demand sehingga harus stabil hingga mencapai waktu periode ramalan.
  4. Sederhana, diperlukannya peramalan yang sederhana karena akan memudahkan kegiatan peramalan.

Faktor-faktor yang Mempengaruhi Forecasting

  1. Sifat produk, apakah produk yang di produksi bersifat jangka panjang atau berjangka pendek.
  2. Metode distribusi, dimanakah posisi perusahaan dan apakah memiliki jarak yang dapat dijangkau oleh pasar.
  3. Besarnya perusahaan dibandingkan dengan perusahaan pesaing, apakah posisi perusahaan sebagai market leader, market chalenger, atau market follower.
  4. Tingkat persaingan, bagaimanakah posisi perusahaan dibanding dengan posisi perusahaan lain di pemasaran.
  5. Data historis, data yang diperlukan untuk melakukan peramalan minimal lima tahun lalu.

Jenis-jenis Forecasting

jenis-Jenis-Forecasting

Berdasarkan sifat penyusunnya dibagi menjadi 2 yaitu :

  1. Peramalan subjektif, yaitu peramalan yang dilakukan dengan menggunakan dasar perasaan atau intuisi orang-orang yang menyusun peramalan.
  2. Peramalan objektif, yaitu peramalan yang dilakukan dengan menggunakan data-data yang akurat di masa lampau yang di gunakan dengan metode-metode peramalan tertentu.

Bedasarkan fungsi dan perencanaan operasi di masa yang akan datang dibagi menjadi 3 yaitu :

  1. Peramalan ekonomi, peramalan yang dilakukan untuk menjelaskan siklus bisnis dengan meramalkan tingkat inflasi, modal, serta indikator ramalan lainnya.
  2. Peramalan teknologi, peramalan yang dilakukan untuk memperhatikan perkembangan teknologi yang nantinya dapat menghasilkan produk yang lebih menarik dengan teknologi yang terbaru, efektif serta efisien.
  3. Peramalan permintaan, peramalan yang dilakukan dengan memperhatikan permintaan terhadap produk dan juga layanan perusahaan terhadap pelanggan, dimana peramalan ini mengendalikan produksi suatu produk, pemasaran produk, sumber daya manusia, serta perencanaan keuangan.

Berdasarkan waktu, peramalan dibagi menjadi 3 yaitu :

  1. Peramalan jangka panjang, yaitu peramalan yang biasanya berkaitan dengan perencanaan fasilitas perusahaan dan perencanaan penanaman modal yang membutuhkan waktu lebih dari 18 bulan.
  2. Peramalan jangka menengah, yaitu peramalan yang biasanya berkaitan dengan perencanaan penjualan, perencanaan produksi serta perencanaan karyawan honor dimana mencangkup dalam waktu 3 sampai 18 bulan.
  3. Peramalan jangka pendek, yaitu peramalan yang biasanya berkaitan dengan pembelian bahan produksi, penjadwalan serta penugasan para karyawan dalam kurung waktu kurang dari 3 bulan.

Jenis Forecasting Berdasarkan Data

Bedasarkan jenis data, ramalan yang disusun dibagi menjadi 2 yaitu:

  1. Kualitatif

Peramalan kualitatif ialah peramalan yang dilakukan dengan menggunakan data-data berbentuk kualitatif di masa lampau. Data-data kualitatif ini biasanya berupa pengetahuan dan pengalaman bagi mereka yang mengalaminya oleh karena itu peramalan jenis ini sangat tergantung dengan penyusunnya. Dalam peramalan kualitatif dapat menggunakan metode sebagai berikut :

a. Juri dari opini eksekutif, metode yang dipusatkan kepada pengambilan keputusan berupa pendapat para karyawan yang menduduki puncak atau top manager di masing-masing bagian organisasi.

b. Gabungan tenaga penjualan, para tenaga penjual memprediksikan tingkat penjualan di daerah nya lalu data-data penjualan para tenaga penjual tersebut dikumpulkan menjadi satu secara keseluruhan baik di tingkat provinsi dan nasional.

c. Metode delphi, metode yang digunakan ini dilakukan dengan melakukan penyebaran kuisioner kepada masyarakat terhadap suatu produk atau penjualan tertentu dimana dalam hal ini diperlukannya kerjasama yang baik dalam organisasi penyebar kuisioner agar dapat berjalan dengan lancar. Kuisioner yang telah diisi oleh responden kemudian akan di rangkum dan dijadikan sebagai data yang akurat untuk digunakan sebagai dasar peramalan atau forecasting.

d. Survei pasar, perusahaan akan meminta para pelanggan untuk memberi masukan terhadap penjualan atau produk baik itu melalui wawancara, kuisioner ataupun broadcasting di media masa.

  1. Kuantitatif

Peramalan kuantitatif ialah peramalan yang dilakukan dengan menggunakan data-data berbentuk kuantitatif di masa lampau, dimana data-data tersebut benar-benar ada, datanya dapat dikonversikan dalam bentuk data kuantitatif atau numerik,dan adanya kemungkinan data di masa lalu tersebut dapat terus bertahan di periode yang akan datang.

Peramalan jenis ini sangat membutuhkan berbagai metode perhitungan yang akurat dan efektif. Hasil dari suatu peramalan ini sangat tergantung dengan sebaik apa metode yang digunakan, bisa saja metode yang digunakan dalam peramalan menghasilkan sedikit kesalahan dan bukan tidak mungkin jika peramalan dapat menghasilkan kesalahan yang fatal.

Metode peramalan kuantitatif ialah :

  1. Model seri waktu, metode yang digunakan untuk menganalisis suatu data yang merupakan fungsi dari waktu.
  2. Model kasual, metode yang meganggap bahwa suatu variabel memiliki hubungan sebab akibat dengan satu atau lebih variabel bebas.

Metode Forecasting Secara Umum

Metode-Forecasting

Metode sangat diperlukan dalam membuat forecasting karena dengan adanya metode, kita dapat membuat sebuah peramalan yang akurat dan efektif dengan memanfaatkan data-data informasi di masa lampau yang relevan sehingga dapat membuat kita lebih mudah dalam mengambil keputusan. Berikut metode-metode forecasting :

  1. Metode yang menggunakan analisa hubungan antar variable yang diperkirakan dengan variable waktu yang merupakan deret waktu berkala.

Dalam metode ini dapat dibagi lagi menjadi 3 macam metode yaitu :

  • Metode pemulusan (smoothing), yaitu metode yang dilakukan dengan cara pemulusan data yang terdapat di masa lampau guna mendapat data yang akurat dimasa yang akan datang.
  • Metode Box Jenkins
  • Metode Proyeksi Tren dengan regresi
  1. Metode yang menggunakan analisis pola hubungan antar variable yang akan diperkirakan dengan variable lain yang dapat mempengaruhinya, variable lain bukan merupakan variable waktu namun variable korelasi atau sebab akibat.

Dalam metode ini dapat dibagi lagi menjadi 3 metode yaitu:

  • Metode Regresi dan Korelasi
  • Metode Ekonometri
  • Metode Input Output

Langkah-langkah Forecasting

  1. Menganalisis data yang relevan di masa lampau dengan memperhatikan pola yang terbentuk.
  2. Menentukan metode yang akan digunakan, metode yang tepat adalah metode yang dapat meghasilkan peramalan dengan sedikit kesalahan.
  3. Memproyeksikan data di masa lampau dengan metode yang dipilih dengan memperhatikan pertimbangan-pertimbangan faktor-faktor yang ada di lingkungan, kebijakan-kebijakan eksternal, perkembangan lingkungan dan teknologi.

Baca juga:

Contoh Forecasting

Dalam meluncurkan sebuah produk baru, sebuah perusahaan menggunakan data-data penjualan produk lamanya yang terjual di pasaran. Dengan metode kuisioner perusahaan ini mendapat kesimpulan bahwa pasar lebih menyukai produk dengan kualitas yang bagus dan harga yang tidak terlalu mahal. Kemudian perusahaan ini meluncurkan produknya ke pasaran dengan harga awal yang lumayan tinggi, namun kualitasnya bagus, setelah itu dilakukanlah penurunan harga produk tersebut guna mendapatkan perhatian masyarakat dan mengurangi para pesaing.

Tidak sampai disitu, perusahaan kemudian melakukan survey pelanggan melalui media massa atau dengan mewawancarai pelanggan secara langsung guna mendapatkan tanggapan terhadap produk yang mereka keluarkan hingga dapat dijadikan bahan pertimbangan dalam strategi forecasting berikutnya.

Proses Forecasting

  1. Menentukan tujuan, dalam membuat peramalan maka harus memiliki tujuan yang jelas sehingga nantinya dapat membuat ramalan yang sesuai serta menjadi dasar dalam pengambilan keputusan yang tepat.
  2. Memilih teori, menggunakan teori yang tepat dan sesuai dengan ramalan sangat dibutuhkan karena dapat mempermudah kegiatan peramalan.
  3. Pencarian data yang tepat, perlunya data yang relevan supaya menghasilkan peramalan yang sesuai.
  4. Analisis data, adanya data yang kadang tidak sesuai membuat kita harus menganalisis peramalan dengan teliti.
  5. Pengestimasian model awal, kita akan menguji data yang ada dengan metode yang telah kita pilih.
  6. Menyajikan ramalan sementara kepada manajemen dimana membutuhkan penyesuaian terhadap pengaruh lingkungan.
  7. Revisi akhir
  8. Menyebarkan hasil peramalan dengan tepat waktu.
  9. Memantau peramalan yang sudah berjalan guna menghindari adanya kesalahan-kesalahan fatal.

Manfaat Forecasting

  1. Membuat perusahaan mampu meningkatkan pengawasan terhadap seluruh kegiatan di perusahaan.
  2. Mempererat kerjasama tim yang baik.
  3. Adanya pembuatan rencana-rencana bisnis yang bisa menjadi pedoman bagi perusahaan untuk menghasilkan output yang lebih baik.

Tujuan Forecasting

  1. Sebagai dasar perusahaan untuk mengkaji kebijakan perusahaan.
  2. Meningkatkan efektivitas serta efisiensi rencana bisnis perusahaan.
  3. Adanya delay atau gangguan terhadap suatu kebijakan perusahaan.

Bagikan: