Forecasting adalah prediksi yang dilakukan untuk mengendalikan kegiatan operasional perusahaan, terutama dalam aktivitas produksi. Hal ini dilakukan untuk meminimalkan kerugian akibat hal-hal yang berlebihan atau kekurangan.
Oleh sebab itu, Forecasting dinilai memiliki peran penting bagi manajemen operasional perusahaan.
Forecasting Artinya
Forecasting merupakan metode untuk melakukan pengendalian dan perencanaan kegiatan produksi di dalam perusahaan. Tak hanya itu, Forecasting juga didefinsikan sebagai alat yang digunakan untuk melakukan perencanaan bisnis secara efisien dan efektif.
Kegiatan Forecasting dilakukan oleh bagian pemasaran, yang kemudian hasil dari kegiatan ini disebut dengan istilah ramalan permintaan.
Secara singkat, Forecasting merupakan kegiatan untuk melakukan perencanaan dan pengendalian produksi untuk menghadapi ketidakpastian di masa mendatang. Secara khususnya, Forecasting adalah kegiatan prediksi permintaan produk di waktu mendatang.
Informasi dari hasil kegiatan ini digunakan untuk menentukan aktivitas perusahaan. Hal ini berhubungan dengan ketepatan jumlah barang yang akan diproduksi oleh perusahaan. Dengan adanya informasi tersebut, perusahaan dapat menciptakan efektivitas produksi.
Tanpa melakukan Forecasting, perusahaan bisa mengalami kesulitan dalam menentukan jumlah produk yang harus diproduksinya.
Kegiatan Forecasting sangat penting dilakukan ketika menjelang hari perayaan seperti bulan ramadhan, hari raya idul fitri, hari natal atau tahun baru.
Metode Forecasting
Forecasting terbagi menjadi dua metode yakni metode kualitatif dan kuantitatif, penjelasan lebih lanjutnya bisa Anda simak di bawah ini:
Metode Kualitatif
Metode kualitatif pada Forecasting dilakukan sesuai pendapat dan analisis deskriptif. Dalam metode kualitatif terdiri dari beberapa teknik, antaranya:
Time Series
Metode prediksi ini dilakukan berdasarkan data-data suatu variable di masa lampau atau kesalahan yang terjadi di masa lalu secara berurutan berdasarkan waktu, semisalnya hari, minggu, bulan dan tahun.
Dalam prediksi time series terdapat dua alat analisis, yakni smoothing (pemulusan) dan decomposition (dekomposisi)
Alat analisis Smoothing mendasarkan prediksi dengan prinsip rata-rata dari Averaging smoothing past errors atau kesalahan masa lalu dengan menambahkan percentage of the errors atau persentasi kesalahan prediksi sebelumnya yang didapat dari perbedaan antara Actual Value dan Forecasting Value.
Analisis Decomposition mendasarkan prediksinya dengan membagi data time series menjadi beberapa komponen, yakni siklus, musiman, trend dan pengaruh random, kemudian memadukan prediksi dari komponen tersebut, (terkecuali pengaruh random).
Metode Kausal
Metode kasual merupakan model sebab-akibat antara permintaan yang diramal dengan variable lain yang dinilai berpengaruh.
Contohnya permintaan terhadap baju baru yang mungkin berkaitan dengan banyaknya polusi, pendapatan masyarakat, budaya dan musim tertentu (seperti hari raya atau tahun baru).
Hasil data variable ini dikumpulkan dan dianalisa untuk menentukan validasi dari teknik peramalan yang diusul. Metode ini digunakan setelah mengetahui variable yang menjadi penyebabnya.
Metode Kuantitatif
Dibandingkan dengan metode kuantitatif, metode Forecasting dinilai lebih subjektif.
Di mana metode kualitatif dipengaruhi oleh latar belakang seseorang semisalnya emosi, intuisi, pendidikan dan sebagainya, dengan ini hasil setiap orang kemungkinan besar berbeda.
Adapun teknik yang digunakan dalam prediksi atau Forecasting Kuantitatif antaranya:
Survei Pasar
Teknik ini dilakukan dengan cara meminta pendapat kepada para konsumen yang berpotensi terkait rencana pembelian pada periode pengamatan berlangsung.
Survei pasar dapat dilakukan melalui berbagai metode, semisalnya wawancara, membagi kuesioner ataupun penggilan telepon.
Opini dari Eksekutif
Opini dari eksekutif dilakukan dengan meminta opini, pendapat atau argumen kepada kelompok atau organisasi kecil yang terdiri dari jajaran para manajer, yakni manajer pemasaran, manajer produksi, manajer teknik, manajer logistic, dan manajer keuangan.
Hasil informasi yang didapat nantinya digabungkan dengan model statistik untuk membuat proses analisis lebih mudah.
Gabungan Tenaga Penjualan
Teknik ini menggabungkan prediksi tenaga penjualan di setiap daerah, kemudian disatukan di tingkat daerah provinsi dan nasional.
Prediksi yang dilakukan berasal dari orang yang sudah mengenali wilayahnya secara langsung. Dengan ini, Anda perlu mempertimbangkan tenik satu ini untuk melakukannya.
Fungsi dan Tujuan
Ginting (2007) menyebutkan fungsi Forecasting terlihat pada pengambilan keputusan. Keputusan yang baik didasarkan atas pertimbangan apa yang terjadi ketika proses keputusan tersebut dilaksanakan.
Menurut Heizer dan Render (2009:47) juga menyebutkan Forecasting memiliki sejumlah tujuan, yakni:
- Mengkaji kebijakan perusahaan yang sedang berlaku dan kebijakan yang ada di masa lalu serta melihat sejauh mana pengaruh kebijakannya di masa mendatang.
- Forecasting dibutuhkan karena adanya Time lag (delay) antara suatu kebijakan perusahaan yang ditetapkan dengan waktu saat implementasi.
- Forecasting adalah dasar penyusunan bisnis pada perusahaan, sehingga dapat meningkatkan efektivitas suatu rencana bisnis.
Manfaat Kegiatan Forecasting
Manfaat utama dari Forecasting ialah membantu perusahaan untuk mengambil keputusan secara efektif dan efisien. Dengan Forecasting, perusahaan bisa mengalokasikan anggarannya secara tepat dan tidak berlebihan atau kekurangan.
Selain dari itu, Forecasting juga memiliki manfaat lain, yakni:
Prediksi Masa Depan Perusahaan
Data yang didapat dari Forecasting digunakan untuk memprediksi masa depan bisnis perusahaan. Metode ini memberikan gambaran umum mengenai arah perusahaan di masa depan.
Memenuhi Permintaan Konsumen
Metode Forecasting digunakan untuk memenuhi permintaan konsumen. Hal ini karena Forecasting membantu manajemen perusahaan untuk mengetahui estimasi permintaan konsumen di masa depan.
Dengan demikian, data Forecasting bisa menjadi acuan untuk memenuhi permintaan barang dari pelanggan dengan jumlah dan waktu yang tepat.
Antisipasi Perubahan Tren Pasar
Manfaat lain dari metode Forecasting ialah antisipasi terhadap perubahan tren pasar. Di mana metode ini digunakan untuk menghadapi anomaly permintaan di musim atau periode tertentu.
Setidaknya, dengan data Forecasting perusahaan dapat melakukan prediksi terkait waktu yang tepat untuk menambah kapasitas produk atau sebaliknya.
Menjaga Keuangan Tetap Stabil
Terakhir manfaat dari Forecasting ialah untuk menjaga dan mengelola biaya operasional dengan efektif dan efisien.
Data ini digunakan untuk menentukan kapan waktu tepat untuk meningkatkan kapasitas produksi atau kapan waktu untuk melakukan rekrutmen tenaga kerja (karyawan) baru.
Pola Data Produk pada Forecasting
Setidaknya ada tiga pola data produk dalam metode Forecasting, di antaranya:
Data Berpola Musiman
Pola data musiman merupakan jenis pola yang bergerak secara berulang-ulang dan biasanya dipengaruhi oleh faktor cuaca dan manusia. Contohnya prediksi terhadap hari besar atau liburan.
Data Berpola Konstan
Dalam pola ini data bergerak secara konstan atau stabil. Biasanya pola ini cenderung terjadi pada periode waktu yang pendek hingga menengah.
Data Berpola Trend
Pola data trend dapat dilihat ketika data memiliki kencendrungan naik atau turun dari waktu ke waktu. Umumnya, pola ini dipengaruhi oleh faktor budaya, perubahan pendapatan dan populasi.
Rumus Model Forecasting
Untuk memudahkan Anda dalam mengimplementasikan Forecasting, setidaknya 3 rumus model Forecasting berikut ini perlu Anda ketahui.
Moving Averages Model
Jenis model rata-rata bergerak yakni model yang melibatkan penggunaan data permintaan baru untuk melakukan kegiatan Forecasting di masa mendatang. Di mana model data ini dapat dirumuskan sebagai berikut:
Rata – rata bergerak n Periode = (∑(permintaan dalam n-periode terdahulu))/n
Weighted Moving Averages Model
Jenis model rata-rata bergerak terbobot adalah jenis yang lebih responsive dibandingkan sebelumnya. Sebab, hal ini melibatkan data yang diberi bobot (tambahan) di periode selanjutnya. Model Forecasting ini dirumuskan sebagai berikut:
Weighted MA (n) = (∑(pembobot untuk periode permintaan aktual periode n))/(∑(pembobot))
Exponential Smoothing Model
Terakhir ada model Exponential Smoothing Model atau pemulusan eksponensial, yang mana model ini dirumuskan sebagai berikut:
Ft = Ft-1 + α (At-1 – Ft-1)
Dalam rumus tersebut, dapat diketahui keterangannya:
Ft: nilai ramalan untuk periode waktu (t)
Ft-1: nilai ramalan untuk satu periode waktu yang lalu atau (t-1)
At-1: nilai aktual satu periode yang lalu
α: konstanta pemulusan (smoothing constant)
Forecasting dalam Manajemen Operasional Perusahaan
Dari penjelasan di atas, dapat kita ketahui bahwasannya kegiatan Forecasting memiliki peran penting bagi operasional perusahaan. Hal ini karena Forecasting dapat meminimalkan kerugian dalam operasional perusahaan.
Forecasting menjadi salah satu cara yang digunakan untuk mengendalikan kegiatan produksi perusahaan melalui penerawangan terhadap variable-variable di masa mendatang.
Melalui kegiatan Forecasting, manajemen dapat mengetahui gambaran kuantitas produk barang yang harus dihasilkan. Kegiatan ini dilakukan dengan mengacu pada data historis atau masa lampau.
Metode Forecasting tidak hanya membantu perusahaan dalam menentukan kapasitas produksi barang, tetapi juga berguna untuk menentukan persediaan, budgeting, pengadaan barang hingga rantai pasokan.
Forecasting juga dapat membantu perusahaan untuk mengatasi permasalahan bisnis. Permasalahan yang dimaksud bisa berupa permasalahan anomalia permintaan konsumen akibat permintaan musiman dan perubahan kondisi ekonomi, baik secara nasional maupun global.
