Proyeksi Bisnis dengan "Forecasting" dan Penentuan Strategi Efisiensi

Masa depan siapa yang tahu. Angka permintaan dan pejualan produk beberapa waktu ke depan pun tidak ada yang bisa memastikan. Tapi, bagi sebuah bisnis mengetahui angka-angka itu adalah suatu keharusan. 

Memiliki gambaran atau proyeksi perihal kondisi bisnis beberapa bulan bahkan tahun ke depan akan memberikan keuntungan sekaligus keunggulan tersendiri.

Sebuah bisnis umumnya akan diupayakan oleh pemiliknya untuk terus berkembang dari waktu ke waktu. Bertumbuh dengan jumlah omset yang semakin besar, permintaan yang meningkat, serta mungkin valuasi bisnis yang semakin menggelembung.

Untuk memperoleh proyeksi tersebut tentu tidak didapatkan dari kalkulasi random atau penerawangan ilmu kebatinan. Diperlukan sebuah alat bantu yang bernama forecasting dengan ragam variasi metodenya.

Estimasi permintaan satu bulan ke depan, dua bulan ke depan, tiga bulan kedepan, dan seterusnya akan bisa didapatkan melalui beberapa metode seperti moving average, exponential smoothing, regresi linier, dan lain sebagainya. Dari semua metode tadi semuanya menjadikan historikal data masa lalu sebagai acuan.

Menaksir seberapa besar proyeksi angka yang muncul pada masa depan berdasarkan dinamika data yang ada sebelumnya. Sebagian data lebih cocok menggunakan salah satu metode, sementara sebagian yang lain lebih pas apabila menerapkan metode yang lainnya.

Data Siklus, Musiman, dan Tren

Memahami pergerakan data menjadi salah satu kunci penting dalam menunjang kelancaran kalkulasi forecasting (Baca: Yang Perlu Dipahami Sebelum Melakukan Kalkulasi "Forecasting" untuk Bisnis). 

Mengingat karakteristik data yang berbeda-beda maka mau tidak mau setiap data harus diberikan perlakuan yang berbeda pula agar supaya data tersebut tereksplorasi secara optimal.

Data-data bertipe siklus dan musiman cenderung lebih cocok menggunakan metode moving average untuk dipakai dalam kalkulasi forecasting. Metode ini sendiri memiliki beberapa turunan seperti Single Moving Average (SMA), Weight Moving Average (WMA), Double Moving Average (DMA), Exponential Moving Average (EMA), dan lain-lain.