Forecasting adalah suatu metode perencanaan dan pengendalian produksi untuk menghadapi ketidakpastian yang terjadi di masa yang akan datang. Khusus untuk memprediksi permintaan produk di masa depan. Prakiraan penting dalam beberapa perayaan seperti Natal, Ramadhan, Idul Fitri, Tahun Baru, dll.
Dalam dunia bisnis, forecasting merupakan suatu metode untuk memprediksi masa depan suatu badan usaha. Meski begitu, forecasting tidak hanya memprediksi masa depan perusahaan secara keseluruhan, tetapi juga keputusan yang dibuat. Metode forecasting ini akan membantu perusahaan memeriksa kebijakan saat ini dan dampaknya di masa lalu, sekarang dan masa depan. Selain itu, prakiraan bisnis juga penting untuk menyusun tolok ukur. Dengan acuan ini, perusahaan tidak akan terkecoh saat menerapkan kebijakan baru. Metode Forecasting ada dua metode peramalan Forecasting pada ketersediaan data yang tersedia di masa lalu.
Metode kualitatif digunakan ketika organisasi atau perusahaan tidak memiliki data historis. Mungkin karena datanya tidak layak atau tidak sesuai dengan apa yang ingin Anda prediksi. Metode kualitatif biasanya digunakan oleh startup atau perusahaan yang akan mengalami perubahan dan transformasi dalam bisnisnya. Berikut ini adalah metode kualitatif yang paling umum digunakan untuk peramalan. Metode Delphi Metode di mana sekelompok ahli dari berbagai latar belakang berkumpul untuk memberikan saran secara sistematis. Secara sistemik, ini berarti ada moderator untuk menengahi pendapat. Biasanya menggunakan survei atau kuesioner tertutup. Hal ini dilakukan untuk menghindari bias atau efek riak yang akan mempengaruhi efektivitas hasil prakiraan. Metode Delphi cukup efektif untuk membuat peramalan jangka pendek dan jangka panjang. Riset Pasar Metode yang sangat populer digunakan dalam peramalan. Kasus ramalan menggunakan studi sampel yang diakhiri dengan hipotesis. Biasanya dilakukan dengan melakukan survei konsumen, pemangku kepentingan atau praktisi dan bahkan survei pesaing. Untuk peramalan jangka pendek, metode ini sangat efektif, tetapi hasilnya akan sangat fluktuatif untuk peramalan jangka panjang. Konsensus Berbeda dengan metode Delphi, konsensus dibuat untuk umum. Di mana para peserta hadir ada diskusi terbuka. Hasil dari metode konsensus akan menjadi bias. Akibatnya, banyak perusahaan besar telah meninggalkan metode peramalan ini. Namun, metode ini dapat digunakan jika diikuti dengan metode lain seperti riset pasar atau analogi historis. Analogi Historis Sebuah metode pengujian dan membandingkan siklus hidup produk serupa dianalisis. Metode ini digunakan secara efektif ketika horizon ramalan adalah jangka menengah dan panjang. Memang, suatu produk biasanya memiliki siklus hidup yang panjang. Anomali nilai produk juga sering berlangsung lama. Personal Insight Metode peramalan yang sangat sederhana yang telah ditinggalkan oleh perusahaan besar. Metode ini digunakan dengan diskusi atau referensi oleh orang-orang berpengalaman yang ahli di bidangnya. Misalnya, melalui jurnal, artikel, wawancara, nasihat atau sumber pribadi lainnya dapat digunakan sebagai referensi ramalan.
Metode kuantitatif digunakan jika bisnis atau organisasi memiliki cukup data untuk digunakan sebagai prediktor. Baik itu data pelaporan keuangan, penjualan dan data statistik lainnya. Dua metode kuantitatif digunakan dalam peramalan, yaitu metode runtun waktu dan metode kausal (kausal). Metode deret waktu Metode deret waktu adalah metode yang menggunakan analisis antara variabel yang akan diprediksi dengan variabel waktu. Data yang digunakan dalam metode time series juga memiliki pola, antara lain: 1. Sampel Tetap Atau Horizontal. Pola ini terjadi ketika data terus berfluktuasi. Data tidak bertambah atau berkurang selama periode waktu tertentu. 2. Model Musiman Atau Musiman. Pola terjadi ketika data dipengaruhi oleh faktor musiman seperti kuartal, tahun, bulan, dan bahkan minggu. 3. Pola Siklik. Sampel data dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang. 4. Tren. Model data terjadi ketika ada kenaikan dan penurunan harga sekuler dalam jangka panjang. Metode deret waktu digunakan ketika data sangat dipengaruhi oleh perubahan dari waktu ke waktu. Metode ini juga dibagi menjadi beberapa pendekatan sebagai berikut. Naive Approach Metode kuantitatif dimana data periode sebelumnya dianggap identik dengan data periode yang akan datang. Dengan kata lain, data dari periode sebelumnya diasumsikan sebagai prediktor paling akurat dari semua kejadian di masa depan. Metode naif sangat sederhana sehingga mengabaikan faktor-faktor lain yang dapat mempengaruhi kejadian di masa depan. Moving Average Approach Metode peramalan menggunakan data rata-rata periode periode sebelumnya untuk meramalkan periode berikutnya. Metode ini digunakan dengan asumsi bahwa permintaan pasar tetap stabil selama periode waktu tertentu. Metode Pemulusan Eksponensial Metode peramalan rata-rata bergerak tertimbang di mana titik-titik data dibobot oleh fungsi eksponensial. Singkatnya, ramalan masa depan sama dengan data sebelumnya ditambah beberapa kesalahan peramalan masa lalu. Pendekatan ini cukup baik untuk peramalan jangka pendek. Decay Approach (X-11) Metode analisis deret data masa lalu dibagi menjadi pola musiman, siklis, tren, dan waktu tetap. Trend Forecasting Pendekatan dengan mencocokkan garis tren dengan serangkaian data masa lalu, yang kemudian diproyeksikan ke dalam perkiraan. Metode ini merupakan metode yang paling efektif untuk peramalan jangka pendek, jangka menengah dan jangka panjang. Metode Kausal Metode kausal menggunakan pendekatan kausal. Dimana prediksi dilakukan dengan menghubungkan data masa lalu menggunakan variabel bebas. Metode ini digunakan ketika satu variabel dipengaruhi oleh variabel lain dalam horizon peramalan yang relevan. Metode kausal memiliki tiga pendekatan umum, yaitu: 1. Regresi dan korelasi - melibatkan variabel penjualan, faktor makroekonomi, persaingan dan variabel internal dengan menggunakan metode persamaan kuadrat terkecil. Baik untuk peramalan jangka pendek. 2. Ekonometrika - Sebuah metode regresi yang dijadwalkan secara bersamaan pada waktu tertentu. Sering digunakan untuk meramalkan jenis produk atau permintaan. Baik untuk peramalan jangka pendek dan jangka panjang. 3. Model Input-Output - Digunakan untuk meramalkan aliran barang atau penjualan di seluruh industri atau sub-industri. Baik untuk peramalan atau peramalan jangka panjang. Salah satu manfaat dari forecasting adalah pengalokasian anggaran yang tepat sasaran dan tidak berlebihan untuk satu produk.
Selain itu, Anda bisa mendapatkan beberapa manfaat lain: 1. Memprediksi Masa Depan Bisnis Anda Menurut Market Business News, peramalan dapat membantu bisnis memprediksi masa depan bisnis mereka. Secara tidak langsung, hal ini dapat memberikan gambaran umum kepada manajemen tentang arah masa depan bisnis. Dengan cara ini, mereka dapat memposisikan diri di target pasar yang tepat dan mendapatkan keuntungan sebanyak mungkin. 2. Kepuasan Pelanggan Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, melalui peramalan, suatu perusahaan dapat mengetahui permintaan barang di masa yang akan datang. Dalam keadaan seperti itu, perusahaan memiliki peluang besar untuk memenuhi kebutuhan barang pelanggan dan kemudian menciptakan kepuasan pelanggan tersebut. 3. Tetap Mengikuti Tren Manfaat lain dari forecasting adalah bisnis dapat tetap terinformasi untuk kelangsungan bisnis. Sebab, dalam meramalkan bisnis masa depan, tentunya perusahaan harus terus memantau tren agar tetap terdepan dari perubahan tren pasar. 4. Meminjam Uang Itu Mudah Ada kalanya perusahaan membutuhkan pinjaman untuk menjalankan proyek bisnis. Secara umum, pemberi pinjaman akan meminjamkan jika transparansi perusahaan jelas dan rinci. Misalnya, informasi tentang operasi masa depan, penjualan, biaya produksi, dll. 5. Mempertahankan Posisi Keuangan Ketika perusahaan memperkirakan permintaan produk di masa depan, mereka dapat mengelola biaya sebanyak mungkin. Selain itu, prakiraan ini juga dapat digunakan untuk menentukan apakah suatu perusahaan membutuhkan karyawan baru. Dengan cara ini, dana tidak terbuang percuma untuk mempekerjakan karyawan baru pada waktu yang salah.
1. Sifat Produk Faktor pertama yang mempengaruhi ramalan adalah sifat produk. Dalam hal ini, perusahaan dapat mengevaluasi apakah produknya dapat bertahan dalam jangka panjang atau jangka pendek. 2. Tingkat Persaingan Pertama-tama, perusahaan juga harus melihat seberapa kompetitifnya dengan pesaing lainnya. Perkiraan posisi perusahaan relatif terhadap pesaingnya dalam bisnis, apakah mendominasi atau bahkan kalah dari pesaing. 3. Data Historis Data historis atau historis penting bagi bisnis. Minimal data yang dikumpulkan adalah dari lima tahun sebelumnya.
Jika Anda tidak tahu metode mana yang harus dipilih untuk Forecasting, jangan repot-repot. Ada banyak pilihan metode peramalan, tetapi tidak semua metode cocok untuk semua masalah. Dapat dikatakan bahwa tidak ada metode peramalan all-in-one untuk setiap masalah. Pertama, Anda harus menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi ramalan. Hal ini bertujuan untuk meminimalkan kesalahan prediksi. Faktor Peramalan: - Sifat produk dalam bisnis Anda. - Metode pemasaran: langsung atau tidak langsung. - Volume bisnis dibandingkan dengan pesaing. - Tingkat persaingan yang dihadapi. - Data yang tersedia - Sifat permintaan untuk produk yang dijual.
Metode ini diterapkan untuk memperkirakan keberhasilan atau kegagalan keputusan. Prakiraan dibuat dengan mengacu pada data historis perusahaan. Misalnya, sebuah perusahaan ingin mengetahui permintaan yang diharapkan pada tahun 2023. Jadi tim harus melihat data historis terkait material, manufaktur, penganggaran, inventaris. Bisnis juga dapat melihat grafik permintaan dari periode sebelumnya. Untuk mengatur dan mengontrol histori perlunya sebuat ERP untuk mempermudah dalam pengontrolan dan mengelola histori atau data. Tidak usah bingung jika Anda ingin membuat ERP untuk bisnis atau perusahaan anda, kami adalah Spesialis Solusi Teknologi Informasi yang membantu Anda menemukan solusi yang tepat untuk kebutuhan Anda. IDMETAFORA dapnat memberi Anda saran yang terbaik dan membantu anda memberikan produk perangkat lunak yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda salah satunya adalah ERP. Informasi terkait pembuatan jasa ERP di IDMETAFORA bisa kalian akses di website resmi kami idmetafora.com !
Kesempatan lowongan magang terbaru di tahun 2024
Baca Selengkapnya..