Sistem peramalan memerlukan kontribusi dari para ahli data yang bertanggung jawab untuk mengidentifikasi masalah, menerapkan metode peramalan yang sesuai, menganalisis hasil prediksi, dan melakukan evaluasi berkala untuk meningkatkan kualitas prediksi yang dihasilkan..
ISI
Beberapa studi yang menerapkan teknik peramalan telah dilakukan, diantaranya adalah studi yang dilakukan oleh Sutrisno pada tahun 2013. Studi ini membandingkan dua metode peramalan, yaitu simple moving average dengan single exponential smoothing. Sutrisno melakukan perbandingan berdasarkan tingkat akurasi peramalan, diukur dengan nilai MAD (Mean Absolute Deviation). Hasilnya menunjukkan bahwa metode single exponential smoothing menghasilkan nilai MAD yang lebih rendah daripada metode simple moving average. Hal ini mengindikasikan bahwa dalam studi yang dilakukan oleh Sutrisno, metode single exponential smoothing memberikan hasil peramalan dengan tingkat kesalahan yang lebih kecil. Melakukan perbandingan antara tiga metode peramalan untuk data permintaan PT SUPER SUKSES NIAGA adalah langkah yang penting dalam mengidentifikasi keunggulan dan kelemahan masing-masing metode.
Metode Peramalan Runtun Waktu Peramalan time series merupakan salah satu metode peramalan kuantitatif yang didasarkan pada data yang terkait dengan variabel waktu. Metode ini menggunakan serangkaian data observasi yang dikumpulkan pada interval waktu tertentu, seperti jam, hari, minggu, bulan, triwulan, kuartal, dan tahun. Tahapan standar yang biasanya dilakukan dalam menerapkan metode peramalan waktu meliputi identifikasi tujuan peramalan, penentuan periode waktu peramalan, pemilihan metode peramalan, pembersihan data (data cleaning), penerapan metode peramalan, analisis hasil peramalan, dan evaluasi hasil peramalan.
Beberapa metode peramalan time series yang sering digunakan antara lain : metode mean forecast, naïve forecast, linear trend forecast, non-linear forecast, exponential smoothing, dan moving average. Metode-metode ini digunakan untuk menganalisis dan meramalkan tren atau pola yang terdapat dalam data time series, sehingga memungkinkan untuk membuat prediksi yang lebih akurat tentang nilai-nilai di masa depan (Aye, 2015).
Metode Simple Moving Average Perusahaan seringkali memanfaatkan metode simple average untuk melakukan peramalan dalam jangka waktu yang pendek. Keterjangkauan dan kemudahan teknik peramalan yang dimiliki oleh metode simple average memudahkan para data analyst dalam menganalisis pola data yang fluktuatif. Dalam metode ini, data dari periode sebelumnya digunakan untuk dijumlahkan dan kemudian dihitung rata-ratanya guna memperkirakan pola data di periode selanjutnya (Christopher, 2017).
Simple moving average, sebagai salah satu jenis metode peramalan yang tergolong sederhana, memanfaatkan data dari periode waktu sebelumnya. Dengan cara ini, perhitungan rata-rata dilakukan untuk menentukan pola data yang akan muncul selanjutnya. Namun, penting untuk dicatat bahwa metode simple moving average memerlukan data dari periode sebelumnya dengan rentang waktu tertentu. Semakin lama rentang waktu data sebelumnya yang digunakan, semakin halus grafik pemodelan yang dihasilkan oleh metode ini.
Mean Absolute Square Error
Mean Absolute Square Error (MASE) merupakan metrik akurasi peramalan yang diusulkan oleh Hyndman dalam penelitian pada tahun 2014. Metrik ini dirancang sebagai pengukuran umum untuk mengevaluasi akurasi metode peramalan, yang tidak tergantung pada parameter pengukuran akurasi lainnya. Dalam penelitian tersebut, MASE diusulkan berdasarkan nilai Mean Absolute Error (MAE) untuk menguji akurasi metode naïve. Salah satu keuntungan utama dari MASE dibandingkan dengan metrik MAD adalah kemampuannya untuk diterapkan secara luas. Hal ini karena asumsi MAD hanya berlaku untuk data yang memiliki rata-rata yang stabil dari waktu ke waktu, sedangkan untuk data dengan pola fluktuatif yang naik-turun, nilai MAD tidak selalu dapat diandalkan. Sebaliknya, MASE lebih cocok untuk pola data yang fluktuatif, musiman, atau tren.
MASE menjadi pilihan yang tepat untuk membandingkan metode peramalan pada data time series tunggal. Dengan menggunakan MASE, para analis dapat menilai kinerja metode peramalan secara objektif dan memilih metode yang paling sesuai dengan karakteristik data yang diamati. Potensi pasar berdasarkan ramalan Penggunaan teknik peramalan merupakan hal yang sangat penting bagi perusahaan untuk memprediksi dan mengantisipasi tingkat permintaan dari konsumen. Dengan memahami tren dan pola permintaan, perusahaan dapat mengambil keputusan yang lebih tepat dalam hal produksi, pengelolaan persediaan, dan pengembangan strategi pemasaran. Perusahaan membutuhkan perkiraan jangka pendek, menengah, dan panjang untuk memastikan manajemen yang efisien. Proyeksi jangka pendek diperlukan untuk menentukan jadwal produksi, persediaan, dan distribusi. Dengan peramalan yang akurat, perusahaan dapat menghindari kekurangan persediaan atau kelebihan produksi yang berpotensi meningkatkan biaya operasional. Peramalan permintaan memainkan peran yang sangat penting dalam pengambilan keputusan perusahaan.
Dengan memahami tren dan pola permintaan, manajemen dapat merancang strategi pemasaran yang lebih efektif, mengalokasikan sumber daya dengan bijak, dan meningkatkan efisiensi operasional. Tantangan utama dalam peramalan permintaan adalah ketidakpastian yang melekat dalam perilaku konsumen dan pasar. Faktor seperti perubahan tren konsumen, fluktuasi ekonomi, dan peristiwa tak terduga dapat memengaruhi permintaan secara signifikan. Oleh karena itu, metode peramalan harus mampu mengatasi ketidakpastian ini. Akurasi peramalan memengaruhi kualitas pengambilan keputusan. Metode yang kurang akurat dapat menyebabkan ketidakseimbangan antara produksi dan permintaan, yang pada gilirannya dapat meningkatkan biaya operasional dan menurunkan kepuasan pelanggan.
