Perusahaan sering berhadapan dengan berbagai permasalahan tidak terprediksi, seperti fluktuasi permintaan pasar, perubahan tren konsumen, hingga ekonomi yang tidak stabil. Permasalahan ini dapat menyebabkan kesulitan dalam merencanakan produksi, mengatur persediaan, hingga pengambilan keputusan bisnis. Oleh karenanya, perlu adanya metode forecasting untuk membantu mengambil keputusan yang tepat.
Dengan menggunakan metode forecasting, perusahaan dapat memperkirakan permintaan konsumen, merencanakan produksi, mengatur persediaan, hingga meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasional. Simak uraian di bawah ini untuk penjelasan lebih lengkap tentang metode forecasting!
Key Takeaways
|
Daftar Isi:
Pengertian Metode Forecasting
Metode forecasting merupakan suatu teknik dalam meramalkan atau memperkirakan fenomena bisnis yang akan terjadi di masa depan berdasarkan data historis dan tren yang ada. Metode ini sangat penting bagi perusahaan terutama di industri retail dalam meramalkan peak season atau masa puncak permintaan dari pelanggan yang biasanya terjadi pada hari-hari besar seperti hari raya atau liburan akhir tahun.
Dalam bisnis, meramalkan masa depan merupakan suatu keharusan agar bisa meminimalkan risiko dan memaksimalkan keuntungan. Dengan menggunakan metode forecasting, perusahaan dapat meramalkan permintaan dari pelanggan sehingga mereka dapat mempersiapkan stok barang yang tepat dan mengatur produksi dengan baik.
Manfaat Forecasting
Dengan meramalkan permintaan secara tepat, perusahaan dapat menghindari risiko kerugian akibat kekurangan stok atau kerugian akibat kelebihan stok yang tidak terjual, sehingga bisa meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasional bisnis.
Beberapa manfaat lainnya dari metode sales forecasting dan supply chain forecasting diantaranya:
1. Prediksi masa depan perusahaan
Dengan memperhatikan tren pasar dan data historis yang ada, perusahaan dapat memperkirakan keadaan pasar dan merencanakan strategi yang tepat untuk menghadapi perubahan di masa depan. Oleh karena itu, penggunaan metode forecasting membantu perusahaan agar bisa memprediksi masa depan secara akurat.
2. Memenuhi permintaan konsumen
Perusahaan dapat memenuhi permintaan konsumen dengan lebih baik jika memanfaatkan metode forecasting. Dengan memprediksi permintaan, perusahaan dapat mengatur produksi dan persediaan barang dengan lebih efisien sehingga dapat menghindari terjadinya kekurangan stok maupun kelebihan stok yang tidak terjual.
3. Antisipasi perubahan tren pasar
Perusahaan juga bisa mengantisipasi perubahan tren pasar menggunakan metode forecasting. Dengan memperhatikan tren yang ada, perusahaan dapat merencanakan strategi bisnis yang lebih inovatif dan sesuai dengan kebutuhan pasar, sehingga dapat membantu perusahaan agar bisa memanfaatkan peak-season secara optimal.
4. Menjaga keuangan tetap stabil
Penggunaan metode forecasting juga dapat membantu perusahaan dalam menjaga keuangannya agar tetap stabil. Dengan merencanakan produksi dan persediaan barang dengan baik, perusahaan dapat menghindari terjadinya kerugian akibat kelebihan atau kekurangan stok yang tidak terjual.
Baca juga: Kenali Apa itu Supply Chain Management untuk Perusahaan Anda
Pola Data Produk dalam Metode Forecasting
Berikut beberapa pola data produk yang umum ditemukan dalam metode forecasting:
1. Pola musiman (seasonal pattern)
Pola musiman menunjukkan perubahan permintaan produk pada waktu tertentu dalam setahun, seperti peningkatan penjualan payung di musim hujan. Pola ini berulang secara teratur, sehingga penting bagi perusahaan menyesuaikan stok dan strategi produksi sesuai periode musiman.
2. Pola tren (trend pattern)
Pola tren menggambarkan arah perubahan data dalam jangka panjang, misalnya peningkatan permintaan produk ramah lingkungan. Dengan mengenali tren, perusahaan dapat memprediksi arah perkembangan pasar dan membuat keputusan strategis yang lebih tepat.
3. Pola siklus (cyclical pattern)
Pola siklus memperlihatkan fluktuasi permintaan dalam periode panjang, biasanya dipengaruhi faktor ekonomi atau kondisi pasar. Misalnya, penurunan penjualan mobil saat krisis ekonomi. Pola ini tidak selalu teratur, tetapi bisa dikenali lewat analisis data historis.
4. Pola acak (random pattern)
Pola acak menunjukkan perubahan data yang tidak mengikuti pola musiman, tren, maupun siklus. Fluktuasi ini biasanya disebabkan faktor tak terduga seperti bencana atau tren mendadak, sehingga membutuhkan strategi forecasting yang fleksibel.
Dengan mengenali pola-pola ini, perusahaan dapat memilih metode forecasting yang sesuai. Penggunaan Software Manajemen Persediaan membantu menganalisis data historis secara otomatis untuk menemukan pola dan meningkatkan akurasi peramalan.
Jenis Model Metode Forecasting
Metode forecasting atau peramalan dapat dilakukan dengan berbagai jenis model. Tiga jenis model yang bisa Anda gunakan dalam peramalan adalah model rata-rata bergerak, model rata-rata bergerak terbobot, dan model pemulusan eksponensial. Setiap jenis model memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing.
1. Jenis model rata-rata bergerak (moving averages model)
Jenis model rata-rata bergerak (moving averages model) adalah model peramalan yang menghitung rata-rata data historis untuk periode tertentu dan menggunakan nilai rata-rata tersebut agar bisa meramalkan nilai di masa depan. Model ini cocok untuk data dengan pola yang stabil.
2. Jenis model rata-rata bergerak terbobot (weighted moving averages model)
Jenis model rata-rata bergerak terbobot (weighted moving averages model) adalah peramalan yang memberikan bobot berbeda untuk setiap nilai historis, tergantung pada periode waktu tertentu. Bobot ini memberikan pengaruh lebih besar pada nilai terbaru dalam menghitung rata-rata dan meramalkan nilai di masa depan. Model weighted average cost ini cocok untuk data dengan tren atau pola musiman yang jelas.
3. Jenis model pemulusan eksponensial (exponential smoothing model)
Jenis model pemulusan eksponensial (exponential smoothing model) adalah peramalan yang memberikan bobot lebih besar pada nilai terbaru dalam menghitung nilai rata-rata tertimbang. Model ini menggunakan persamaan matematis untuk memperhitungkan nilai rata-rata tertimbang dan menghasilkan nilai ramalan. Model ini cocok digunakan untuk data dengan tren dan fluktuasi acak yang tinggi.
Indikator untuk Validasi Jenis Model forecasting
Agar bisa melakukan peramalan atau forecasting, tidak cukup hanya dengan memilih jenis model yang tepat. Validasi model juga sangat penting untuk mengetahui apakah model yang Anda gunakan mampu memberikan hasil peramalan yang akurat. Terdapat beberapa indikator untuk melakukan validasi jenis model forecasting, seperti:
1. Metode forecasting kuantitatif
Dalam metode forecasting kuantitatif, indikator yang dapat digunakan adalah mean absolute deviation (MAD), mean squared error (MSE), dan root mean squared error (RMSE). Indikator ini untuk mengukur seberapa besar selisih antara nilai sebenarnya dengan nilai ramalan model. Semakin kecil nilai MAD, MSE, dan RMSE, maka semakin akurat model yang Anda gunakan.
2. Metode forecasting kualitatif
Metode ini menggunakan tingkat keberhasilan peramalan atau forecasting accuracy sebagai indikator perhitungannya. Indikator ini mengukur seberapa sering nilai ramalan yang dihasilkan oleh model sesuai dengan nilai sebenarnya. Indikator lainnya yang dapat Anda gunakan pada metode ini adalah tingkat ketepatan dalam mengidentifikasi tren atau pola yang ada pada data historis.
Baca juga: Ketahui Manfaat Sistem Supply Chain Management (SCM) bagi Bisnis Anda!
Contoh Penerapan Metode Forecasting
Salah satu contoh penerapan metode forecasting juga bisa Anda temukan di toko pakaian. Jika data penjualan historis menunjukkan bahwa selama bulan Ramadhan pakaian bernuansa lebaran seperti gamis dan baju kurung diminati oleh pelanggan, maka toko tersebut dapat menggunakan metode forecasting agar bisa memprediksi permintaan di bulan Ramadhan berikutnya dan menyiapkan stok yang cukup.
Jika toko tidak bisa memperhitungkan permintaan pasar di masa mendatang, toko akan kewalahan pada saat terjadi lonjakan pembelian. Hal ini bisa berakibat pada habisnya stok barang hingga kekecewaan pelanggan. Namun, hal ini bisa diantisipasi dengan penggunaan Software Manajemen Inventaris yang memiliki fitur forecasting untuk memprediksi kapan dan barang apa saja yang harus di-restock oleh pemilik toko.
Kesimpulan
Metode forecasting adalah teknik meramalkan fenomena bisnis di masa depan berdasarkan data historis dan tren yang ada. Metode ini memiliki banyak manfaat, terutama bagi masa depan perusahaan. Agar bisa mengimplementasikan metode ini, pebisnis perlu mengetahui pola data produk yang bisa Anda temukan dengan lebih mudah dengan bantuan Software Manajemen Persediaan.
Salah satu aplikasi manajemen persediaan yang bisa Anda gunakan adalah software Supply Chain Management dari HashMicro. Dengan fitur planning & forecasting management di dalamnya, perusahaan bisa mendapatkan analisis data yang akurat mengenai jumlah stok di masa mendatang. Dapatkan rancangan harga khusus untuk bisnis Anda dan jadwalkan demo gratis sekarang!
Pertanyaan Seputar Metode Forecasting
-
Apa yang dimaksud dengan metode forecasting?
Metode forecasting adalah cara memperkirakan kondisi atau permintaan di masa depan dengan menganalisis data historis dan pola tren. Tujuannya untuk membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih akurat dalam perencanaan bisnis.
-
Apa saja 7 langkah sistem peramalan (forecasting)?
Langkah-langkah forecasting mencakup menentukan tujuan, mengumpulkan data historis, menganalisis pola data, memilih metode yang sesuai, membuat peramalan, mengevaluasi hasilnya, dan menerapkan hasil tersebut dalam strategi bisnis.
-
Apa saja 4 faktor forecasting?
Empat faktor utama yang memengaruhi hasil forecasting adalah kualitas data historis, kondisi pasar, faktor ekonomi, dan faktor eksternal seperti kebijakan atau perubahan teknologi.
