Metode Pengukuran dan Peramalan Permintaan

Penelitian Eucharistia Yacoba Nugraha dan I Wayan Suletra menyatakan bahwa peramalan permintaan (demand forecasting) adalah sebuah cara penting bagi perusahaan dalam mengantisipasi dan memprediksi kebutuhan pasar di masa depan. Ini melibatkan analisis data historis, tren, dan faktor-faktor lain untuk memperkirakan seberapa besar jumlah produk atau jasa yang akan diminta oleh pelanggan di masa yang akan datang. (Eucharistia Yacoba Nugraha dan I Wayan Suletra, 2017). 

Penelitian tersebut sependapat dengan penelitian Nita Kusumawadani bahwa peramalan penjualan adalah proses menggunakan data historis dan tren untuk memprediksi penjualan di masa mendatang. Ini memungkinkan perusahaan untuk mengambil keputusan yang lebih tepat terkait produksi, persediaan, dan strategi pemasaran. 

Dengan menggunakan teknik-teknik statistik dan analisis data, perusahaan dapat meminimalkan risiko dari prediksi penjualan yang terlalu besar atau terlalu rendah. Dengan demikian, sumber daya dapat dialokasikan dengan lebih efisien, membantu perusahaan mencapai tujuan bisnisnya (Nita Kusumawardani, 2019). 

Berdasarkan sifatnya metode peramalan terbagi atas 2 yaitu; peramalan kualitatif melibatkan penilaian subjektif dan tidak mengandalkan data historis atau matematis. Ini termasuk metode seperti survei pasar, analisis Delphi, atau pendekatan berbasis ahli. Sementara itu, peramalan kuantitatif menggunakan data numerik historis untuk memprediksi masa depan. Ini mencakup metode seperti rata-rata bergerak, regresi, dan analisis deret waktu. Kombinasi dari kedua jenis peramalan ini sering digunakan untuk memberikan gambaran yang lebih komprehensif dan akurat tentang masa depan. (Endang Heriansyah)

Data yang dipakai dalam membuat peramalan penjualan yaitu melihat data penjualan di masa lalu. Metode peramalan yang digunakan ada dua yaitu, Double Moving Average (DMA) adalah metode yang digunakan untuk merata-ratakan data dengan mempertimbangkan dua periode waktu. Double Exponential Smoothing (DES) adalah metode peramalan yang menggabungkan elemen dari single exponential smoothing (SES) dengan dua konstanta smoothing (smoothing constants). Perbedaan utama antara DMA dan DES adalah bahwa DMA hanya menggunakan dua rata-rata bergerak, sementara DES menggunakan dua konstanta smoothing untuk memperbarui perkiraan level dan tren data (Iwan dkk, 2018).

Tingkat kesalahan peramalan adalah cara untuk mengukur seberapa akurat sebuah model peramalan atau prediksi terhadap data aktual. Dua metode umum yang digunakan untuk mengukur ini adalah sbb:

1. Mean Absolute Deviation (MAD) yaitu mengukur rata-rata dari selisih absolut antara nilai aktual dan prediksi.

   - Langkahnya adalah:

      1. Ambil selisih absolut antara setiap nilai aktual dan prediksi.

      2. Jumlahkan semua selisih tersebut.

      3. Bagi hasilnya dengan jumlah total observasi.

   - MAD memberikan gambaran tentang seberapa besar kesalahan rata-rata dalam peramalan.

2. Mean Squared Error (MSE) yaitu mengukur kesalahan antara nilai aktual dan prediksi, tapi dengan mengkuadratkan selisihnya terlebih dahulu.

   - Langkahnya adalah:

      1. Ambil selisih antara setiap nilai aktual dan prediksi.

      2. Kuadratkan setiap selisih.

      3. Jumlahkan semua selisih yang telah di kuadratkan.

      4. Bagi hasilnya dengan jumlah total observasi.

   - MSE memberikan bobot yang lebih besar pada kesalahan besar.

Secara sederhana, MAD memberikan gambaran tentang kesalahan rata-rata secara linier, sementara MSE lebih sensitif terhadap kesalahan besar. Sebagai contoh, jika kita memiliki prediksi untuk beberapa data dan ingin mengetahui seberapa akuratnya, kita bisa menggunakan salah satu dari metode ini untuk mengukur kesalahan peramalan. Semakin rendah nilai MAD atau MSE, semakin baik performa peramalan tersebut. (Rizal Rachman, 2018)

Metode peramalan Weighted Moving Average merupakan salah satu teknik peramalan yang lebih canggih daripada metode Moving Average. Pada metode ini, setiap data dalam deret waktu lampau diberi bobot khusus. Bobot ini dapat berbeda-beda untuk masing-masing data, sehingga memberikan pentingnya yang berbeda pada masing-masing observasi. Dengan kata lain, data-data terbaru memiliki pengaruh yang lebih besar daripada data lama dalam melakukan peramalan. Hal ini memungkinkan untuk lebih sensitif terhadap tren atau perubahan yang baru terjadi dalam data historis. (Dharma Agista Pratama, 2020).

Metode yang digunakan dalam peramalan permintaan produk baru yaitu: Metode Regresi: Menggunakan hubungan statistik antara variabel independen (seperti harga, promosi, waktu, dll.) dan variabel dependen (permintaan produk baru). Metode Time Series: Menganalisis pola dan tren dalam data historis untuk meramalkan permintaan di masa depan. Ini termasuk metode seperti rata-rata bergerak, dekomposisi, dan analisis spektral. Model Persediaan: Menggunakan model persediaan seperti Model EOQ (Economic Order Quantity) atau model persediaan probabilistik untuk memprediksi permintaan. (Husnan, 2008)

Peramalan permintaan (demand forecasting) adalah sebuah cara penting bagi perusahaan dalam mengantisipasi dan memprediksi kebutuhan pasar di masa depan. Jika hasil kesalahan peramalan permintaan setelah menggunakan metode peramalan lebih tinggi daripada ketika tidak menggunakan metode peramalan, maka ada kemungkinan bahwa metode peramalan yang digunakan tidak sesuai dengan pola atau karakteristik data yang ada. (Eva Nurmufida Maftuhah, 2018).