Penerapan Metode Peramalan untuk Identifikasi Potensi Permintaan Konsumen
Oleh: Desi tresia 231010500443
PENDAHULUAN
Ramalan atau proses peramalan merupakan elemen vital yang diperlukan dan dimanfaatkan di berbagai sektor, termasuk pendidikan, kesehatan, pembangunan, ekonomi, dan bisnis yang dijalankan oleh suatu perusahaan. Di tingkat perusahaan, proses peramalan bertujuan untuk menyusun estimasi terkait dengan beragam aspek seperti produk, persediaan, penjadwalan, permintaan konsumen, investasi modal, distribusi produk, teknik pemasaran, dan masih banyak lagi.
Peramalan permintaan memiliki peran yang sangat penting dalam pengelolaan operasional sebuah perusahaan. Sebagai dasar bagi banyak keputusan manajerial dalam rantai pasokan, peramalan permintaan memainkan peran krusial dalam perencanaan permintaan, pemenuhan pesanan, perencanaan produksi, dan pengendalian persediaan.
Melakukan perkiraan permintaan dengan tingkat presisi yang diinginkan seringkali menjadi masalah. Hal ini disebabkan oleh volatilitas dan berbagai ketidakpastian yang terlibat dalam perilaku konsumen yang terus berubah. Perubahan dalam perilaku konsumen dapat dipicu oleh berbagai variabel, seperti promosi dan tren pasar, yang mungkin memiliki dampak signifiakan pada permintaan produk.
Penting bagi Perusahaan untuk memiliki sistem peramalan permintaan yang dapat mengatasi volatilitas dan ketidakpastian tersebut. Dengan menggunakan teknik peramalan yang tepat dan mempertimbangkan berbagai variabel yang memengaruhi permintaan, perusahaan dapat mengurangi risiko, meningkatkan efisiensi operasional, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
Proses peramalan ini didasarkan pada pengumpulan dan analisis data dari beberapa tahun sebelumnya. Melibatkan parameter waktu dalam proses peramalan ini memberikan keuntungan bagi perusahaan dalam merencanakan dengan efektif dan efisien. Selain itu, peramalan juga berperan dalam mendukung perusahaan dalam merancang strategi jangka panjang untuk pengelolaan sumber daya yang dimilikinya.
Keberhasilan prediksi suatu peristiwa bergantung pada tiga faktor utama. Pertama, seberapa baik para ahli data memahami parameter atau atribut dalam set data yang akan diprediksi. Kedua, seberapa besar volume data yang tersedia untuk dianalisis. Dan ketiga, apakah hasil prediksi tersebut akan memberikan dampak yang signifikan terhadap proses bisnis yang sedang diamati.
Proses peramalan seharusnya menjadi bagian integral dari proses pengambilan keputusan manajemen perusahaan. Ini karena peramalan memiliki peran penting dalam menyediakan estimasi untuk jangka pendek, menengah, dan panjang, sesuai dengan kebutuhan manajemen perusahaan. Untuk peramalan jangka pendek, perusahaan memerlukan informasi terkait dengan penjadwalan personel, produksi, dan transportasi, yang merupakan bagian dari proses perencanaan operasional sehari-hari dan estimasi permintaan konsumen.
Peramalan jangka menengah diperlukan untuk menentukan kebutuhan sumber daya di masa mendatang, termasuk bahan baku, tenaga kerja, serta investasi dalam pembelian mesin dan peralatan. Berbeda dengan peramalan jangka pendek dan menengah, peramalan jangka panjang digunakan dalam perencanaan strategis perusahaan. Ini mencakup analisis peluang pasar, faktor lingkungan eksternal, dan evaluasi sumber daya internal. Perusahaan perlu mengembangkan sistem peramalan yang melibatkan berbagai pendekatan untuk memprediksi proses bisnis di masa depan.
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.
PENUTUPÂ
Penerapan teknik peramalan merupakan sebuah strategi yang efektif untuk membantu perusahaan dalam mengidentifikasi potensi permintaan konsumen dengan lebih baik. Dengan menggunakan metode peramalan yang sesuai dengan karakteristik data yang dimiliki dan tujuan peramalan yang ingin dicapai, perusahaan dapat menghasilkan prediksi yang lebih akurat dan relevan. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mengoptimalkan strategi bisnisnya, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan memastikan kelancaran operasional. Memahami tren dan pola permintaan konsumen merupakan hal yang sangat penting bagi perusahaan dalam merancang strategi bisnis yang efektif. Dengan menganalisis data permintaan secara cermat, perusahaan dapat mengidentifikasi peluang dan tantangan yang ada di pasar. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mengambil keputusan yang lebih tepat dalam mengelola persediaan, mengatur produksi, dan merancang strategi pemasaran yang lebih efektif. penerapan teknik peramalan bukan hanya membantu perusahaan dalam mengidentifikasi potensi permintaan konsumen, tetapi juga menjadi salah satu kunci keberhasilan dalam bersaing di pasar yang kompetitif. Oleh karena itu, perusahaan perlu memperhatikan dengan serius penggunaan metode peramalan yang tepat dan memastikan bahwa analisis data mereka dilakukan dengan teliti dan akurat.
DAFTAR PUSTAKA
Aye, G. C., Balcilar, M., Gupta, R., and Majumdar, A. (2015). Forecasting aggregate
retail sales: The case of South Africa. International Journal of Production
Economics, 160:66–79.
Christopher, M. and Holweg, M. (2017). Supply chain 2.0 revisited: a framework for
managing volatility-induced risk in the supply chain. International Journal of
Physical Distribution & Logistics Management, 47(1):2–17
Hyndman, R. J. and Athanasopoulos, G. (2014). Forecasting: principles and practice.
Otexts.
Sutrisno Venezia, "Analisis Forecasting untuk Data Penjualan Menggunakan Metode
Simple Moving Average dan Single Exponential Smoothing: Studi Kasus PT
Guna Kemas Indah" Skripsi, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia.
2013.
