Metode pengukuran dan peramalan permintaan

Jurnal yang ditulis oleh Anna Lusiana dan Popy Yuliarty menjelaskan bahwa peramalan adalah proses memperkirakan kebutuhan di masa depan seperti kuantitas, kualitas, waktu, dan lokasi yang diperlukan untuk memenuhi permintaan barang dan jasa. Peramalan membuat rencana berdasarkan kapasitas dan permintaan/kapasitas produksi perusahaan yang ada. Hasil ini sesuai dengan penelitian Rizal Lachman yang menyatakan bahwa peramalan adalah seni atau ilmu meramalkan kejadian yang akan datang. Metode peramalan ini melibatkan penggunaan data historis yang diproyeksikan ke masa depan melalui kombinasi model sistematis atau matematis yang disesuaikan dengan pertimbangan manajemen.Kedua jurnal ini juga menggambarkan peramalan sebagai kegiatan memperkirakan atau memprediksi kejadian di masa jurnal ini menjelaskan bahwa ada dua jenis metode prediksi yang berbeda tergantung karakteristiknya. 

Metode pertama adalah prediksi kualitatif. Ini digunakan ketika tidak ada model matematika yang dapat diterapkan karena data yang tersedia tidak cukup mewakili untuk memprediksi masa depan.Metode ini mengandalkan pendapat para ahli di bidangnya sebagai bahan pertimbangan.alah satu kelebihan metode ini adalah tidak memerlukan data spesifik sehingga biaya lebih rendah dan waktu mencapai hasil lebih cepat.Metode peramalan yang kedua adalah peramalan kuantitatif, yang menggunakan berbagai model matematika berdasarkan data masa lalu untuk memprediksi permintaan di masa depan.

 Jurnal yang ditulis oleh Eucharistia Yacoba Nugraha dan I Wayan Suletra ini menjelaskan lebih detail teknik peramalan permintaan dengan menggunakan teknik peramalan time series seperti metode sederhana, moving average, exponential smoothing, dan anti-trend peramalan. Namun terdapat perbedaan teknik peramalan permintaan yang digunakan pada jurnal yang ditulis oleh Nurzakiah Daroza Wahyudin dan Hamdani, seperti moving average, double exponential smoothing, regresi linier, dan metode sederhana.

 Selain itu, jurnal yang ditulis oleh Sylvia juga memperkenalkan metode peramalan permintaan tambahan yang disebut mean absolute deviasi (MAD), yang digunakan untuk mengukur tingkat keakuratan suatu metode peramalan. Semakin kecil nilai MAD maka semakin akurat metode prediksinya. Menurut jurnal utama, metode rata-rata pergerakan tunggal, pemulusan eksponensial, dan musim dingin dianggap cocok untuk memperoleh perkiraan dengan akurasi dan ketepatan waktu tertinggi.

 Riset Turmuzdi juga menunjukkan bahwa metode trend momen lebih unggul dalam memprediksi penjualan menggunakan data dua tahun terakhir, dengan akurasi maksimal 85,18%. Penggunaan metode peramalan jangka panjang ini memberikan efek positif dalam meningkatkan keuntungan penjualan dan membangun kepercayaan pelanggan. Selain itu, penelitian yang dilakukan oleh Candra menyimpulkan bahwa tingkat kesalahan peramalan menggunakan metode trend moment adalah sebesar 10,60%. Namun, ketika metode ini diterapkan di bawah pengaruh indeks musiman, tingkat kesalahan menurun menjadi 7,83%.Penggunaan nilai indikator musiman juga memberikan pengaruh positif dengan menurunkan tingkat kesalahan perkiraan sebesar 2,77%.

 Kita dapat menyimpulkan bahwa untuk peramalan yang akurat dan terkini, metode rata-rata pergerakan tunggal, pemulusan eksponensial, dan musim dingin adalah metode yang lebih disukai, terutama jika data dari dua tahun terakhir disertakan. Juga menjadi pilihan yang baik. Itu digunakan.