Peramalan
(forecasting) : adalah seni dan ilmu memprediksi peristiwa-peristiwa yang akan
terjadi dengan menggunakan data historis dan memproyeksikannya ke masa depan
dengan beberapa bentuk model matematis.
Ø Jenis – Jenis Peramalan
Untuk
melakukan peramalan diperlukan metode tertentu dan metode mana yang digunakan
tergantung dari data dan informasi yang akan diramal serta tujuan yang hendak
dicapai. Dalam prakteknya terdapat berbagai metode peramalan antara lain :
·
Peramalan berdasarkan jangka waktu :
1. Peramalan
jangka pendek ( kurang satu tahun, umumnya kurang tiga bulan :
digunakan untuk rencana pembelian, penjadwalan kerja, jumlah TK, tingkat
produksi),
2. Peramalan
jangka menengah ( tiga bulan hingga tiga tahun : digunakan untuk
perencanaan penjualan, perencanaan dan penganggaran produksi dan menganalisis
berbagai rencana operasi),
3. Peramalan
jangka panjang ( tiga tahun atau lebih, digunakan untuk
merencanakan produk baru, penganggaran modal, lokasi fasilitas, atau ekspansi
dan penelitian serta pengembangan).
- Peramalan berdasarkan rencana
operasi
- Ramalan ekonomi :
membahas siklus bisnis dengan memprediksi tingkat inflasi dan indikator
perencanaan lainnya,
- Ramalan teknologi :
berkaitan dengan tingkat kemajuan teknologi
dan produk baru,
- Ramalan permintaan :
berkaitan dengan proyeksi permintaan terhadap produk perusahaan. Ramalan
ini disebut juga ramalan penjualan, yang mengarahkan produksi, kapasitas
dan siatem penjadualan perusahaan.
- Peramalan berdasarkan metode /
pendekatan :
1. PERAMALAN KUANTITATIF,
menggunakan berbagai model matematis atau metode statistik dan data
historis dan atau variabel-variabel kausal untuk meramalkan permintaan.
1. Metode
Peramalan Kuantitatif dapat dikelompokkan menjadi dua jenis, yaitu :
- Model seri waktu / metode deret
berkala (time series) metode yang
dipergunakan untuk menganalisis serangkaian data yang merupakan fungsi
dari waktu,
- Model / metode kausal
(causal/explanatory model), mengasumsikan variabel yang
diramalkan menunjukkan adanya hubungan sebab akibat dengan satu atau
beberapa variabel bebas (independent variable).
1. Model Seri
Waktu / Metode deret berkala, terbagi menjadi :
- Rata-rata bergerak (moving
averages),
- Penghalusan eksponensial
(exponential smoothing),
- Proyeksi trend (trend projection)
Penjelasan:
1. Rata-rata bergerak
(moving averages),
- Rata-Rata Bergerak Sederhana
(simple moving averages) : bermanfaat jika diasumsikan bahwa permintaan pasar tetap
stabil
- Rata-Rata Bergerak Tertimbang
(weighted moving averages) : apabila ada pola atau trend yang dapat dideteksi, timbangan bisa
digunakan untuk menempatkan lebih banyak tekanan pada nilai baru
2. Penghalusan
eksponensial (exponential smoothing),
Penghalusan
Eksponensial : metode peramalan dengan
menambahkan parameter alpha dalam modelnya untuk mengurangi faktor kerandoman.
Istilah eksponensial dalam metode ini berasal dari pembobotan/timbangan (faktor
penghalusan dari periode-periode sebelumnya yang berbentuk eksponensial.
3. Proyeksi trend
(trend projection)
Metode proyeksi trend
dengan regresi, merupakan metode yang dignakan baik untuk jangka pendek maupun
jangka panjang. Metode ini merupakan garis trend untuk persamaan matematis.
2. Model /
metode kausal (causal/explanatory model)
Merupakan metode
peramalan yang didasarkan kepada hubungan antara variabel yang diperkirakan
dengan variabel alin yang mempengaruhinya tetapi buakn waktu. Dalam prakteknya
jenis metode peramalan ini terdiri dari :
- Metode regresi dan kolerasi,
merupakan metode yang digunakan baik untuk jangka panjang maupun jangka
pendek dan didasarkan kepada persamaan dengan teknik least squares yang
dianalisis secara statis.
- Model Input Output, merupakan
metode yang digunakan untuk peramalan jangka panjang yang biasa digunakan
untuk menyusun trend ekonomi jangka panjang.
- Model ekonometri, merupakan
peramalan yang digunakan untuk jangka panjang dan jangka pendek.
Peramalan menggunakan
metode regresi:
Penggunaan metode ini
didasarkan kepada variabel yang ada dan yang akan mempengaruhi hasil peramalan.
Hal- hal yang perlu
diketahu sebelum melakukan peramalan dengan metode regresi adalah mengetahui
terlebih dahulu mengetahui kondisi- kondisi seperti :
- Adanya informasi masa lalu
- Informasi yang ada dapat dibuatkan
dalam bentuk data (dikuantifikasikan)
- Diasumsikan bahwa pola data yang
ada dari data masa lalu akan berkelanjutan dimasa yang akan datang.
Adapun data- data yang
ada dilapangan adalah :
- Musiman (Seasonal)
- Horizontal (Stationary)
- Siklus (Cylikal)
- Trend
Dalam menyusun ramalan
pada dasarnya ada 2 macam analisis yang dapat digunakan yaitu :
- Analisi deret waktu(Time series),
merupakan analisis antaravariabel yang dicari dengan variabel waktu
- Analisis Cross Section atau sebab
akibat (Causal method), merupakan analisis variabel yang dicari dengan
variabel bebas atau yang mempengaruhi.
Ada dua pendekatan
untuk melakukan peramalan dengan menggunakan analisis deret waktu dengan metode
regresi sederhana yaitu :
- Analisis deret waktu untuk regresi
sederhana linier
- Analisis deret untuk regresi
sederhana yang non linier
Untuk menjelaskan
hubungan kedua metode ini kita gunakan notasi matematis seperti:
Y = F (x)
Dimana :
Y = Dependent variable
(variabel yang dicari)
X = Independent
variable (variabel yang mempengaruhinya)
Notasi regresi
sederhana dengan menggunakan regresi linier (garis lurus) dapat digunakan
sebagai berikut :
Y = a + b x
Dimana a dan b adalah
merupakan parameter yang harus dicari. Untuk mencari nilai a dapat digunakan
dengan menggunakan rumus :
kemudian nilai b dapat
dicari dengan rumus :
2. PERAMALAN KUALITATIF,
menggunakan intuisi, pengalaman pribadi dan berdasarkan pendapat (judment) dari
yang melakukan peramalan.
2. Metode Kualitatif
Metode kualitatif umumnya
bersifat subjektif, dipengaruhi oleh intuisi, emosi,
pendidikan dan pengalamanseseorang. Oleh karena itu hasil
peramalan dari satu orang dengan orang lain dapat berbeda. Meskipun
demikian, peramalan kualitatif dapat menggunakan teknik/metode peramalan, yaitu
:
- Juri dari Opini Eksekutif :
metode ini mengambil opini atau pendapat dari sekelompok kecil manajer
puncak/top manager (pemasaran, produksi, teknik, keuangan dan logistik),
yang seringkali dikombinasikan dengan model-model statistik.
- Gabungan Tenaga Penjualan :
setiap tenaga penjual meramalkan tingkat penjualan di daerahnya, yang
kemudian digabung pada tingkat provinsi dan nasional untuk mencapai
ramalan secara menyeluruh.
- Metode Delphi :
dalam metode ini serangkaian kuesioner disebarkan kepada responden,
jawabannya kemudian diringkas dan diberikan kepada para ahli untuk dibuat
peramalannya. Metode memakan waktu dan melibatkan banyak pihak, yaitu para
staf, yang membuat kuesioner, mengirim, merangkum hasilnya untuk dipakai
para ahli dalam menganalisisnya. Keuntungan metode ini hasilnya lebih
akurat dan lebih profesional sehingga hasil peramalan diharapkan mendekati
aktualnya.
- Survai Pasar (market survey) :
Masukan diperoleh dari konsumen atau konsumen potensial terhadap rencana
pembelian pada periode yang diamati. Survai dapat dilakukan dengan
kuesioner, telepon, atau wawancara langsung.
Ø Memantau Ramalan
- Bila peramalan sudah selesai, yang
paling adalah tidak melupakannya. Sangat jarang manajer yang ingin
mengingat bila hasil ramalan mereka sangat tidak akurat, tetapi perusahaan
perlu menentukan mengapa permintaan aktual (variabel yang diuji) secara
signifikan berbeda dari yang diproyeksikan.
- Salah satu cara untuk memantau
peramalan guna menjamin keefektifannya adalah
menggunakan isyarat arah.
- Isyarat Arah (Tracking Signal) :
adalah pengukuran tentang sejauh mana ramalan memprediksi nilai aktual
dengan baik
- Isyarat Arah, dihitung sebagai
jumlah kesalahan ramalan berjalan (running sum of the forecast error,
RSFE) dibagi dengan deviasi absolut mean (MAD)
Ø Keterbatasan Peramalan Bisnis
Peramalan
merupakan studi terhadap data historis untuk menemukan hubungan, kecendrungan,
dan pola yang sistematis. Maka dari itu keterbatasan peramalan bisnis adalah
disaat pola atau hubungan tersebut tidak dijumpai.
Ø Prosedur Peramalan
Dalam melakukan
peramalan terdiri dari beberapa tahapan khususnya jika menggunakan metode
kuantitatif. Tahapan tersebut adalah:
- Mendefinisikan Tujuan Peramalan
Misalnya peramalan
dapat digunakan selama masa pra-produksi untuk mengukur tingkat dari suatu
permintaan.
- Membuat diagram pencar (Plot Data)
Misalnya memplot demand
versus waktu, dimana demand sebagai ordinat (Y) dan waktu
sebagai axis (X).
3. Memilih model peramalan yang tepat
Melihat dari
kecenderungan data pada diagram pencar, maka dapat dipilih beberapa model
peramalan yang diperkirakan dapat mewakili pola tersebut.
- Melakukan Peramalan
- Menghitung kesalahan ramalan (forecast
error)
Keakuratan suatu model
peramalan bergantung pada seberapa dekat nilai hasil peramalan terhadap nilai
data yang sebenarnya. Perbedaan atau selisih antara nilai aktual dan nilai
ramalan disebut sebagai “kesalahan ramalan (forecast error)” atau
deviasi yang dinyatakan dalam:
et =
Y(t) – Y’(t)
Dimana :
Y(t) =
Nilai data aktual pada periode t
Y’(t) = Nilai hasil
peramalan pada periode t
t
= Periode peramalan
Maka diperoleh Jumlah
Kuadrat Kesalahan Peramalan yang disingkat SSE (Sum of Squared
Errors) dan Estimasi Standar Error (SEE – Standard Error
Estimated)
SSE = S e(t)2 = S[Y(t)-Y’(t)]2
- Memilih Metode Peramalan dengan
kesalahan yang terkecil.
Apabila nilai kesalahan
tersebut tidak berbeda secara signifikan pada tingkat ketelitian tertentu (Uji
statistik F), maka pilihlah secara sembarang metode-metode tersebut.
- Melakukan Verifikasi
Untuk mengevaluasi
apakah pola data menggunakan metode peramalan tersebut sesuai dengan pola data
sebenarnya.
Sumber
:
http://pietz-sulas.blogspot.co.id/2013/05/makalah-perencanaan-dan-peramalan-bisnis.html

Tidak ada komentar:
Posting Komentar