Peramalan adalah proses dalam bisnis yang meramalkan penjualan dan penggunaan produk, memungkinkan untuk produksi dalam volume yang tepat. Peramalan merupakan estimasi permintaan di masa depan yang didasarkan pada asumsi model, yang sering kali berasal dari data deret waktu historis. Proyeksi tersebut menggunakan metode peramalan formal dan informal. Peramalan merupakan ilmu yang mempelajari data masa lalu yang dikumpulkan, kemudian dianalisis, kemudian dihubungkan dengan aliran waktu. Karena adanya komponen waktu, maka data hasil penelitian dapat mengkomunikasikan sesuatu yang mungkin terjadi di masa yang akan datang. Dalam sebuah peramalan (forecast), yang terpenting adalah meminimalisir kesalahan (error). Untuk mengurangi kemungkinan terjadinya kesalahan, cara yang paling efektif untuk meminimalkan tingkat kesalahan adalah dengan melakukan prediksi dalam satuan numerik atau kuantitatif.
Dalam menyusun peramalan, kesalahan harus diminimalkan. Oleh karena itu, peramalan biasanya dibuat dalam bentuk numerik atau kuantitatif untuk meminimalkan tingkat kesalahan. Oleh karena itu, perusahaan dapat mengambil keputusan dan merancang strategi produksi yang efisien dengan mengandalkan estimasi yang lebih akurat tentang permintaan di masa depan.
Klasifikasi Teknik Peramalan
Dalam proses peramalan, penting untuk memilih model peramalan yang tepat sesuai dengan pola historis data yang ada. Terdapat berbagai macam model peramalan yang dapat digunakan, dan setiap model memiliki tingkat akurasi dan kesalahan yang berbeda. Pemilihan model peramalan yang sesuai dengan karakteristik data merupakan salah satu seni dalam melakukan peramalan. Secara umum, teknik peramalan dapat dibedakan berdasarkan sifat penyusunannya menjadi tiga macam, yaitu sebagai berikut:
Berdasarkan cara penyusunannya, peramalan mencakup
- Peramalan subjektif adalah metode peramalan yang bergantung pada penilaian atau intuisi individu yang membuatnya. Dalam pendekatan ini, hasil peramalan sangat dipengaruhi oleh pandangan dan penilaian subjektif dari pengamat yang melakukan peramalan.
- Peramalan objektif adalah jenis peramalan yang didasarkan pada data historis yang relevan. Dalam pendekatan ini, teknik dan metode analisis digunakan untuk menganalisis data masa lalu secara obyektif tanpa campur tangan subjektif signifikan.
Berdasarkan periode jangka waktu peramalan, meliputi:
- Peramalan jangka pendek adalah proses peramalan yang bertujuan untuk menghasilkan ramalan dalam rentang waktu kurang dari satu tahun. Fokus peramalan ini adalah untuk menentukan jumlah dan jadwal produksi, serta untuk mengambil keputusan seputar pengaturan waktu kerja seperti lembur dan penjadwalan. Keputusan yang diambil berhubungan dengan kontrol operasional dalam jangka pendek.
- Peramalan jangka menengah adalah proses meramalkan kejadian dalam periode satu hingga lima tahun ke depan. Tujuannya adalah untuk mengatur jumlah dan jadwal produksi dengan lebih terperinci dibandingkan dengan peramalan jangka panjang. Biasanya, peramalan ini digunakan untuk mengatur produksi, mengelola arus kas, dan menetapkan anggaran.
- Peramalan jangka panjang adalah proses meramalkan kejadian untuk periode lebih dari lima tahun ke depan. Fokusnya adalah merencanakan jumlah dan jadwal produksi, serta membuat keputusan terkait fasilitas produksi secara keseluruhan. Peramalan jangka panjang digunakan untuk perencanaan kapasitas, pengeluaran perusahaan, penyusunan anggaran, pemesanan, perencanaan tenaga kerja, evaluasi studi kelayakan pabrik, dan membuat keputusan terkait perencanaan produk dan pasar,
Berdasarkan karakteristik dari hasil ramalan yang telah disusun, termasuk:
- Peramalan kualitatif menggunakan data masa lalu untuk membuat prediksi. Proses ini sangat bergantung pada individu yang membuatnya karena hasilnya dipengaruhi oleh penilaian intuitif, penilaian, atau opini, serta pengetahuan dan pengalaman mereka.
- Peramalan kuantitatif mengandalkan data kuantitatif masa lalu untuk membuat ramalan. Tingkat keberhasilan ramalan mengacu pada metode yang digunakan dalam proses forecast tersebut
Jenis Pola Peramalan
Ada beberapa pola data dalam peramalan antara lain sebagai berikut:
- Trend (T), Pola data terbentuk ketika terdapat kecenderungan konsisten untuk peningkatan atau penurunan dalam data. Oleh karena itu, dalam memproyeksikan biaya operasional yang termasuk dalam biaya operasional yang mengikuti pola tren, dapat diperkirakan bahwa biaya tersebut akan meningkat seiring dengan bertambahnya usia atau lamanya penggunaan mesin atau peralatan.
- Seasonality (S) adalah konsep yang mengacu pada pola penjualan yang berulang pada interval waktu tertentu. Faktor-faktor seperti cuaca, hari libur, atau tren perdagangan dapat menyebabkan terjadinya komponen musiman. Pola musiman ini bermanfaat untuk memprediksi penjualan dalam jangka pendek, terjadi ketika data sangat dipengaruhi oleh faktor-faktor musiman
- Cycles (C), Penjualan barang dapat mengalami siklus yang berulang secara berkala. Banyak produk dipengaruhi oleh pola aktivitas ekonomi yang cenderung berulang. Komponen siklik ini memiliki nilai penting dalam meramalkan tren jangka menengah. Pola data ini muncul ketika data menunjukkan kecenderungan kenaikan atau penurunan yang terus menerus.
- Horizontal (H) atau Stasioner terjadi ketika nilai data berosilasi di sekitar nilai rata-rata yang tetap, namun tetap berfluktuasi di sekitar titik pusat yang konsisten atau stasioner terkait dengan nilai rata-rata tersebut.
Berikut ini adalah klasifikasi metode peramalan yang dapat digunakan berdasarkan pola datanya yang terdapat pada tabel 1
