Apa itu forecasting? Ada seorang pebisnis yang seperti ini, kelitannya besok baju batik akan naik pemesanannya. Kemungkinan jika dibanding tahun lalu pemesanannya akan meningkat.
Seorang pebisnis yang handal haruslah mampu melakukan prediksi terkait dengan tren atau keputusan di masa depan.
Apakah sebuah pebisnis harus pandai meramal? apakah sesuai dengan syariat agama ramalannya? hehe. Pebisnis haruslah pandai meramal, tetapi menggunakan data, agar dapat menentukan keputusan apa yang akan diambil kedepannya.
Hal ini dinamakan forecasting.
Kamu sudah tau forecasting? atau belum? atau malah baru sekali mendengar ini? Kalau kamu adalah seorang pelaku bisnis, pemilik usaha atau pegiat bisnis UMKM. Forecasting harus lho kalian kuasai. Ini penting soalnya.
Tentu aja sob. Pasti kamu tidak ingin kelebihan dalam memproduksi produk dibandingkan yang bisa diserap pasar, kan?
Modal juga harus dimaksimalkan, jangan sampai gara gara kamu gak paham dengan forecasting modal kamu salah dialokasikan.
Yuk, belajar bersama.
Daftar Isi
Pengertian Forecasting
Forecasting adalah cara untuk membuat prediksi tentang masa depan dari sebuah informasi yang tersedia di masa lalu dan sekarang. Forecasting digunakan untuk membuat atau mengambil keputusan tentang strategi, produk, keuangan, pemasaran, dan masalah lainnya yang dapat membantu mengoptimalkan operasi dan meningkatkan keuntungan.
Memang penting untuk kita menyusun sebuah rencana terlebih dahulu, rencana dibuat berdasarkan kapasitas dan kemampuan permintaan / produksi yang sudah ditentukan oleh perusahaan
Sedangkan menurut ahli Sofyan, D.K. (2013) dalam bukunya yaitu Perencanaan & Pengendalian Produksi. Forecasting adalah suatu kegiatan memperkirakan atau memprediksikan kejadian di masa yang akan datang.
Baca Juga : Apa Itu Flowchart Akuntansi Dalam Sebuah Perusahaan?
Sifat Forecasting
Adapun forecasting itu memiliki sifat juga teman – teman, apa itu sifat dari forecasting, simak dibawah ini ya.
1. Prospektif: forecasting adalah proses memprediksi keadaan di masa depan berdasarkan informasi yang tersedia saat ini.
2. Prediktif: forecasting mencoba untuk memprediksi perubahan atau tren yang mungkin terjadi di masa depan.
3. Reaktif: forecasting juga melibatkan penyesuaian terhadap perubahan yang terjadi di masa lalu dan menyesuaikan prediksi untuk masa depan.
4. Kontemporer: forecasting membutuhkan analisis yang kontinu untuk mengidentifikasi perubahan atau tren yang mungkin terjadi di masa depan.
5. Komprehensif: forecasting mengharuskan kita untuk mempertimbangkan berbagai faktor yang dapat mempengaruhi hasilnya.
6. Inovatif: forecasting membutuhkan kreativitas untuk menghadapi perubahan baru dan mengembangkan metode yang lebih efektif.
Baca Juga : Alur Pembukuan Akuntansi : Pengertian dan Tahapan Proses
Manfaat Forecasting
Forecasting adalah proses memprediksi atau meramalkan hal-hal masa depan berdasarkan data masa lalu. Manfaat forecasting adalah sebagai berikut:
1. Membantu perusahaan untuk membuat keputusan. Dengan memprediksi informasi masa depan, pimpinan dapat mengambil keputusan yang lebih tepat dalam menangani situasi bisnis yang berubah.
2. Membantu dalam Pengendalian Kebijakan. Forecasting membantu menyediakan informasi yang dapat digunakan untuk mengendalikan kebijakan dan strategi bisnis.
3. Menyediakan Informasi yang Dibutuhkan untuk melakukan sebuah Rencana. Perencanaan strategis yang efektif dibangun pada dasar informasi yang akurat dan terperinci. Forecasting membantu menyediakan informasi yang dibutuhkan untuk perencanaan strategis.
4. Meminimalkan Resiko. Dengan memprediksi informasi masa depan, risiko bisnis dapat dikurangi.
5. Meningkatkan Efisiensi. Dengan memprediksi informasi masa depan, pengeluaran biaya dapat dikurangi. Hal ini meningkatkan efisiensi dan produktivitas.
Sumber Data Forecasting
Data Time Series
Data Time Series adalah data yang berisi informasi yang dikumpulkan pada interval waktu yang sama. Ini biasanya digunakan untuk menganalisis perubahan nilai yang terjadi selama periode waktu tertentu. Data Time Series biasanya digunakan untuk membuat proyeksi masa depan dan membuat prediksi.
Survey Data
Survey data adalah data yang dikumpulkan melalui survei yang ditujukan ke responden tertentu. Ini dapat berupa survei online, survei telepon, atau survei langsung. Survei data dapat digunakan untuk membuat prediksi karena memungkinkan untuk mengumpulkan informasi langsung dari orang yang mungkin memiliki informasi yang relevan dengan masalah yang sedang diteliti.
Data Sensor
Data Sensor adalah data yang dikumpulkan melalui berbagai jenis sensor. Sensor ini dapat digunakan untuk mengukur berbagai variabel lingkungan, seperti suhu, kelembaban, tekanan udara, dll. Data sensor dapat digunakan untuk membuat prediksi karena memungkinkan untuk mengumpulkan informasi dari sumber alami yang mungkin memiliki informasi yang relevan dengan masalah yang sedang diteliti.
Data Historis
Data Historis adalah data yang tersedia dari masa lalu yang bisa digunakan untuk membuat prediksi. Data ini dapat berupa data ekonomi, data populasi, data cuaca, dll. Data historis dapat digunakan untuk membuat prediksi karena memungkinkan untuk melihat bagaimana berbagai variabel telah berubah sepanjang waktu.
Range Waktu Forecasting
Waktu forecasting adalah proses prediksi masa depan berdasarkan data masa lalu. Ini bisa berupa prediksi cuaca, harga saham, permintaan barang dan layanan, atau kinerja karyawan. Waktu forecasting bisa mencakup analisis jangka pendek, menengah, dan jangka panjang.
1. Analisis Jangka Pendek: Ini adalah proses memprediksi kejadian atau data di masa depan dalam jangka waktu yang pendek. Analisis jangka pendek biasanya digunakan untuk memprediksi data atau kejadian yang akan terjadi dalam jangka waktu 1–3 bulan.
2. Analisis Jangka Menengah: Analisis jangka menengah melibatkan memprediksi data atau kejadian yang akan terjadi di masa depan dalam jangka waktu 3–5 tahun. Ini biasanya digunakan untuk memprediksi kebutuhan karyawan, pendapatan atau biaya.
3. Analisis Jangka Panjang: Ini adalah proses memprediksi data atau kejadian yang akan terjadi di masa depan dalam jangka waktu lebih dari 5 tahun. Analisis jangka panjang biasanya digunakan untuk menentukan strategi bisnis jangka panjang.
Jenis Forecasting dilihat Dari Fungsinya
1. Moving Average Forecasting: Moving Average Forecasting adalah metode yang digunakan untuk memprediksi nilai masa depan menggunakan rata-rata bergerak dari sejumlah data sebelumnya. Ini menghitung rata-rata bergerak dari jumlah data sebelumnya untuk membuat perkiraan masa depan. Ini dianggap sebagai salah satu metode praktis untuk mengidentifikasi tren dan memprediksi nilai masa depan.
2. Regresi Linier: Regresi Linier adalah metode yang digunakan untuk melihat hubungan antara variabel independen dan satu atau lebih variabel dependen yang dapat digunakan untuk memprediksi nilai masa depan. Dalam kasus ini, variabel independen adalah data sebelumnya digunakan untuk memprediksi variabel dependen yang akan datang.
3. Trend Analysis: Analisis Trend adalah metode yang digunakan untuk menganalisis dan memprediksi tren masa depan. Ini menggunakan data sebelumnya untuk menentukan pola dan membuat perkiraan nilai masa depan berdasarkan pola tersebut. Biasanya, analisis tren digunakan untuk menentukan tren jangka panjang, seperti tren pertumbuhan atau penurunan.
Metode Forecasting
Metode forecasting adalah teknik yang digunakan untuk memprediksi masa depan. Ini bisa meliputi berbagai aspek, termasuk kondisi ekonomi, permintaan pasar, tujuan organisasi, dan aspek lainnya. Metode ini bisa menggunakan berbagai pendekatan atau teknik, yang disesuaikan dengan masalah yang ingin dipecahkan.
Metode forecasting yang umum digunakan adalah analisis trend, analisis regresi, analisis peramalan box-jenkins, analisis time-series, analisis jaringan saraf tiruan, analisis heuristik, dan analisis asosiatif. Pendekatan ini menggunakan berbagai data, mulai dari data historis hingga data masa depan, untuk membuat prediksi. Metode forecasting juga dapat menggunakan alat berbasis teknologi, seperti sistem peramalan dan sistem pembelajaran mesin, untuk membuat prediksi yang akurat.
Cara Memilih Metode Forecasting
Metode forecasting adalah alat yang digunakan untuk memprediksi hasil masa depan dari suatu serangkaian data. Metode ini berguna untuk membantu organisasi mengambil keputusan yang tepat dan membuat keputusan yang lebih baik tentang masa depan mereka.
Untuk memilih metode forecasting yang tepat, ada beberapa hal yang harus dipertimbangkan. Pertama, Anda harus menentukan tujuan forecasting Anda. Apakah Anda ingin memprediksi penjualan, permintaan, atau harga suatu barang? Kedua, Anda harus menentukan jenis data yang tersedia. Apakah data tersebut berupa data historis atau data real-time? Ketiga, Anda harus menentukan jenis forecasting yang Anda butuhkan. Apakah Anda ingin memprediksi hasil jangka pendek, jangka menengah, atau jangka panjang?
Setelah menentukan tujuan dan jenis data yang tersedia, Anda harus memilih metode forecasting yang tepat. Ada berbagai metode forecasting yang tersedia, termasuk analisis regresi, analisis ARIMA, analisis time-series, dan analisis jaringan saraf tiruan. Metode yang dipilih harus sesuai dengan tujuan dan jenis data yang tersedia.
Selain itu, Anda harus mengevaluasi efektivitas metode forecasting yang dipilih. Hal ini bertujuan untuk memastikan bahwa metode yang dipilih dapat memberikan hasil yang akurat. Anda dapat melakukan evaluasi dengan menganalisis hasil forecasting dan membandingkannya dengan hasil aktual.
Ketika memilih metode forecasting, Anda juga harus mempertimbangkan biaya yang dibutuhkan. Selain mempertimbangkan biaya langsung untuk kinerja forecasting, Anda juga harus mempertimbangkan biaya tidak langsung seperti waktu dan sumber daya yang dibutuhkan.
Dengan mempertimbangkan tujuan forecasting, jenis data yang tersedia, efektivitas, dan biaya, Anda dapat memilih metode forecasting yang tepat. Metode ini dapat membantu organisasi mengambil keputusan yang tepat dan membuat keputusan yang lebih baik tentang masa depan mereka.
Model dan Rumus Forecasting
Ada model dan rumus dari forecasting itu sendiri, biasanya yang sering digunakan adalah metode average. Untuk penjelasannya simak dibawah ya.
1. Metode Moving Average
Moving Average adalah salah satu metode peramalan yang paling sederhana. Metode ini melibatkan penghitungan rata-rata harga di masa lalu untuk memprediksi harga di masa depan. Rumusnya adalah:
P = (P1 + P2 + P3 + … + Pn) / n
Dimana:
P = Harga rata-rata
P1, P2, P3, …, Pn = Harga yang terjadi pada periode waktu tertentu
n = Jumlah periode di mana data dihitung
Moving Average digunakan untuk memperkirakan harga di masa depan dengan menggabungkan informasi dari harga di masa lalu. Metode ini sangat sederhana dan mudah untuk digunakan. Namun, metode ini tidak memberikan prediksi yang akurat dalam situasi di mana tren harga berubah secara drastis.
