Pengertian, Fungsi , Tujuan, Manfaat, Contoh, dan Jenis-Jenis Peramalan (Forecasting)
(Irakbarali)
Pengertian Peramalan (Forecasting)
 |
| Peramalan atau Forecasting |
Peramalan atau Forecasting merupakan bagian terpenting bagi setiap perusahaan ataupun organisasi bisnis dalam setiap pengambilan keputusan manajemen. Peramalan itu sendiri bisa menjadi dasar bagi perencanaan jangka pendek, menengah maupun jangka panjang suatu perusahaan. Di dalam sebuah peramalan (forecasting) dibutuhkan sedikit mungkin kesalahan (error) di dalamnya. Agar dapat meminimalisir tingkat kesalahan tersebut, maka akan lebih baik jika peramalan tersebut dilakukan dalam satuan angka atau kuantitatif.
- Menurut Nasution dan Prasetyawan (2008:29), peramalan adalah proses untuk memperkirakan beberapa kebutuhan di masa datang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang ataupun jasa.
- Menurut Sumayang (2003:24), peramalan adalah perhitungan yang objektif dan dengan menggunakan data-data masa lalu, untuk menentukan sesuatu di masa yang akan datang.
- Menurut Supranto (2000), ramalan merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu kejadian atau peristiwa di waktu yang akan datang. Ramalan bisa bersifat kualitatif, artinya tidak berbentuk angka dan bisa bersifat kuantitatif, artinya berbentuk angka, dinyatakan dalam bilangan.
- Menurut Heizer dan Render (2009:162), peramalan (forecasting) adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa depan. Hal ini dapat dilakukan dengan melibatkan pengambilan data historis dan memproyeksikannya ke masa mendatang dengan suatu bentuk model matematis. Selain itu, bisa juga merupakan prediksi intuisi yang bersifat subjektif. Atau dapat juga dilakukan dengan menggunakan kombinasi model matematis yang disesuaikan dengan pertimbangan yang baik dari seorang manajer.
- Menurut Murahartawaty (2009:41), peramalan adalah penggunaan data masa lalu dari sebuah variabel atau kumpulan variabel untuk mengestimasi nilainya di masa yang akan datang. Jika kita dapat memprediksi apa yang terjadi di masa depan maka kita dapat mengubah kebiasaan kita saat ini menjadi lebih baik dan akan jauh lebih berbeda di masa yang akan datang. Hal ini disebabkan kinerja di masa lalu akan terus berulang setidaknya dalam masa mendatang yang relatif dekat.
Tujuan dan Fungsi Peramalan (Forecasting)
Fungsi peramalan atau forecasting terlihat pada saat pengambilan keputusan. Keputusan yang baik adalah keputusan yang didasarkan atas pertimbangan apa yang akan terjadi pada waktu keputusan itu dilaksanakan. Apabila kurang tepat ramalan yang kita susun, maka masalah peramalan juga merupakan masalah yang selalu kita hadapi (Ginting, 2007).Menurut Heizer dan Render (2009:47), peramalan atau forecasting memiliki tujuan sebagai berikut:
- Untuk mengkaji kebijakan perusahaan yang berlaku saat ini dan dan di masa lalu serta melihat sejauh mana pengaruh di masa datang.
- Peramalan diperlukan karena adanya time lag atau delay antara saat suatu kebijakan perusahaan ditetapkan dengan saat implementasi.
- Peramalan merupakan dasar penyusutan bisnis pada suatu perusahaan sehingga dapat meningkatkan efektivitas suatu rencana bisnis.
Jenis-jenis Peramalan (Forecasting)
Berdasarkan horizon waktu, peramalan atau forecasting dapat dibagi menjadi tiga jenis, yaitu (Herjanto, 2008:78):- Peramalan jangka panjang, yaitu yang mencakup waktu lebih besar dari 18 bulan. Misalnya, peramalan yang diperlukan dalam kaitannya dengan penanaman modal, perencanaan fasilitas dan perencanaan untuk kegiatan litbang.
- Peramalan jangka menengah, yaitu mencakup waktu antara 3 sampai 18 bulan. Misalnya, peramalan untuk perencanaan penjualan, perencanaan produksi dan perencanaan tenaga kerja tidak tetap.
- Peramalan jangka pendek, yaitu mencakup jangka waktu kurang dari 3 bulan. Misalnya, peramalan dalam hubungannya dengan perencanaan pembelian material, penjadwalan kerja dan penugasan karyawan.
Baca Juga
- Peramalan ekonomi (economic forecast), peramalan ini menjelaskan siklus bisnis dengan memprediksi tingkat inflasi, ketersediaan uang, dana yang dibutuhkan untuk membangun perumahan dan indikator perencanaan lainnya.
- Peramalan teknologi (technological forecast), peramalan ini memperhatikan tingkat kemajuan teknologi yang dapat meluncurkan produk baru yang menarik, yang membutuhkan pabrik dan peralatan yang baru.
- Peramalan permintaan (demand forecast), adalah proyeksi permintaan untuk produk atau layanan perusahaan. Proyeksi permintaan untuk produk atau layanan suatu perusahaan. Peramalan ini juga disebut peramalan penjualan yang mengendalikan produksi, kapasitas, serta sistem penjadwalan dan menjadi input bagi perencanaan keuangan, pemasaran, dan sumber daya manusia.
- Peramalan kualitatif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data kualitatif pada masa lalu. Hasil ramalan yang dibuat sangat tergantung pada orang yang menyusunnya. Hal ini penting karena peramalan tersebut ditentukan berdasarkan pemikiran yang bersifat intuisi, pendapat, dan pengetahuan serta pengalaman dari penyusunnya. Biasanya peramalan secara kualitatif ini didasarkan atas hasil penyelidikan, seperti pendapat salesman, pendapat sales manajer pendapat para ahli dan survey konsumen.
- Peramalan kuantitatif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data penjualan pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung pada metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Penggunaan metode yang berbeda akan diperoleh hasil yang berbeda pula.
- Peramalan subjektif, yaitu peramalan yang didasarkan atas perasaan atau intuisi dari orang yang menyusunnya.
- Peramalan objektif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data yang relevan pada masa lalu, dengan menggunakan teknik-teknik dan metode-metode dalam penganalisaan data tersebut.
Menurut Saputro dan Asri (2000:148) berdasarkan jenis data ramalan yang disusun, peramalan jenis ini dibedakan menjadi dua, yakni:
- Peramalan Kualitatif
Adalah peramalan yang berdasar pada kualitatif di masa lalu. Hasil ramalan yang dibuat sangat bergantung dari orang yang menyusunnya. Hal ini penting karena peramalan tersebut ditentukan menurut pemikiran yang sifatnya intuisi, pendapat dan pengetahuan serta pengalaman dari penyusunnya.Seringkali peramalan yang dengan kualitatif ini berdasarkan pada hasil penyelidikan seperti pendapat salesman, pendapat sales manajer, pendapat para ahli dan survey konsumen. - Peramalan Kuantitatif
Adalah peramalan yang berdasar pada data penjualan di masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat adalah bergantung dari metode yang digunakan dalam peramalan tersebut. Pemakaian metode yang berbeda akan dihasilkan hasil yang berbeda pula.
Menur Ginting (2007) berdasarkan sifat penyusunnya, peramalan dibedakan menjadi dua jenis, yakni:
- Peramalan Subjektif
Adalah peramalan yang berdasar pada perasaan atas intuisi dari orang yang menyusunnya. - Peramalan Objektif
Adalah peramalan yang berdasar pada data yang relevan di masa lalu dengan memakai teknik-teknik dan metode-metode dalam menganalisa data tersebut.
Metode sangat diperlukan dalam membuat
forecasting karena dengan adanya metode, kita dapat membuat sebuah
peramalan yang akurat dan efektif dengan memanfaatkan data-data
informasi di masa lampau yang relevan sehingga dapat membuat kita lebih
mudah dalam mengambil keputusan. Berikut metode-metode forecasting :
- Metode yang menggunakan analisa hubungan antar variable yang diperkirakan dengan variable waktu yang merupakan deret waktu berkala.
Dalam metode ini dapat dibagi lagi menjadi 3 macam metode yaitu :
a.
Metode pemulusan (smoothing), yaitu metode yang dilakukan dengan cara
pemulusan data yang terdapat di masa lampau guna mendapat data yang
akurat dimasa yang akan datang.
b. Metode Box Jenkins
c. Metode Proyeksi Tren dengan regresi
- Metode yang menggunakan analisis pola hubungan antar variable yang akan diperkirakan dengan variable lain yang dapat mempengaruhinya, variable lain bukan merupakan variable waktu namun variable korelasi atau sebab akibat.
Dalam metode ini dapat dibagi lagi menjadi 3 metode yaitu:
- Metode Regresi dan Korelasi
- Metode Ekonometri
- Metode Input Output
Langkah-langkah Forecasting
- Menganalisis data yang relevan di masa lampau dengan memperhatikan pola yang terbentuk.
- Menentukan metode yang akan digunakan, metode yang tepat adalah metode yang dapat meghasilkan peramalan dengan sedikit kesalahan.
- Memproyeksikan data di masa lampau dengan metode yang dipilih dengan memperhatikan pertimbangan-pertimbangan faktor-faktor yang ada di lingkungan, kebijakan-kebijakan eksternal, perkembangan lingkungan dan teknologi.
Contoh Forecasting
Dalam
meluncurkan sebuah produk baru, sebuah perusahaan menggunakan data-data
penjualan produk lamanya yang terjual di pasaran. Dengan metode
kuisioner perusahaan ini mendapat kesimpulan bahwa pasar lebih menyukai
produk dengan kualitas yang bagus dan harga yang tidak terlalu mahal.
Kemudian perusahaan ini meluncurkan produknya ke pasaran dengan harga
awal yang lumayan tinggi, namun kualitasnya bagus, setelah itu
dilakukanlah penurunan harga produk tersebut guna mendapatkan perhatian
masyarakat dan mengurangi para pesaing.
Tidak
sampai disitu, perusahaan kemudian melakukan survey pelanggan melalui
media massa atau dengan mewawancarai pelanggan secara langsung guna
mendapatkan tanggapan terhadap produk yang mereka keluarkan hingga dapat
dijadikan bahan pertimbangan dalam strategi forecasting berikutnya.
Proses Forecasting
- Menentukan tujuan, dalam membuat peramalan maka harus memiliki tujuan yang jelas sehingga nantinya dapat membuat ramalan yang sesuai serta menjadi dasar dalam pengambilan keputusan yang tepat.
- Memilih teori, menggunakan teori yang tepat dan sesuai dengan ramalan sangat dibutuhkan karena dapat mempermudah kegiatan peramalan.
- Pencarian data yang tepat, perlunya data yang relevan supaya menghasilkan peramalan yang sesuai.
- Analisis data, adanya data yang kadang tidak sesuai membuat kita harus menganalisis peramalan dengan teliti.
- Pengestimasian model awal, kita akan menguji data yang ada dengan metode yang telah kita pilih.
- Menyajikan ramalan sementara kepada manajemen dimana membutuhkan penyesuaian terhadap pengaruh lingkungan.
- Revisi akhir
- Menyebarkan hasil peramalan dengan tepat waktu.
- Memantau peramalan yang sudah berjalan guna menghindari adanya kesalahan-kesalahan fatal.
Dengan metode kuadrat terkecil (MKT) didapat :
Contoh : Tabel
berikut adalah memperlihatkan jumlah kecelakaan yang terjadi di Florida
State Highway 101 selama 4 tahun. Ramalkan jumlah kecelakaan yang
terjadi pada bulan Mei.
Semoga bermanfaat.
SALAM SUKSES
Daftar Pustaka
- Gunawan Adi Saputro dan Marwan Asri. 2000. Anggaran Perusahaan Edisi 3. Yogyakarta: BPFE.
- Nasution A.H. dan Prasetyawan Y. 2008. Perencanaan & Pengendalian Produksi, Edisi Pertama. Yogyakarta: Graha Ilmu.
- Sumayang, Lalu. 2003. Dasar-Dasar Manajemen Produksi dan Operasi. Salemba Empat,Jakarta.
- Supranto J. 2000. Statistik (Teori dan Aplikasi), Edisi Keenam. Jakarta: Erlangga.
- Heizer, Jay dan Render, Barry. 2009. Manajemen Operasi, Buku 1 Edisi 9. Jakarta: Salemba Empat.
- Murahartawaty. 2009. Peramalan. Jakarta: Sekolah Tinggi Teknologi Telkom.
- Ginting, Rosnani. 2007. Sistem Produksi. Yogyakarta: Graha Ilmu.
- Herjanto, Eddy. 2008. Manajemen Operasi, Edisi Ketiga. Jakarta: Grasindo.
Seiton adalah langkah kedua setelah pemilahan, yaitu: penataan barang yang berguna agara mudah dicari,
dan aman, serta diberi indikasi.Dalam langkah kedua ini dikenal istilah Signboard Strategy, yaitu menempatkan barang-barang berguna secara rapih dan teratur kemudian diberikan indikasi atau penjelasan tentang tempat, nama barang, dan berapa banyak barang tersebut agar pada saat akan digunakan barang tersebut mudah dan cepat diakses. Signboard strategy mengurangi pemborosan dalam bentuk gerakan mondar-mandir mencari barang.
Seiso adalah langkah ketiga setelah penataan, yaitu: pembersihan barang yang telah ditata dengan rapih agar tidak kotor, termasuk tempat kerja dan lingkungan serta mesin, baik mesin yang breakdown maupun dalam rangka program preventive maintenance(PM).Sebisa mungkin tempat kerja dibuat bersih dan bersinar seperti ruang pameran agar lingkungan kerja sehat dan nyaman sehingga mencegah motivasi kerja yang turun akibat tempat kerja yang kotor dan berantakan.
Seiketsu adalah langkah selanjutnya setelah seiri, seiton, dan seiso, yaitu: penjagaan lingkungan kerja yang sudah rapi
dan bersih menjadi suatu standar kerja. Keadaan yang telah dicapai dalam proses seiri, seiton, dan seiso harus distandarisasi. Standar-standar ini harus mudah dipahami, diimplementasikan ke seluruh anggota organisasi, dan diperiksa secara teratur dan berkala.