Mengenal Apa Itu Forecasting dalam Bisnis: Pengertian dan Manfaat

Perlu dipahami bahwa forecasting ini memiliki pelbagai karakter. Sifat-sifat peramalan inilah yang mesti dijadikan sebagai pedoman dalam penerapannya nanti. Berikut sifat forecasting dinukil dari laman perusahaan rintisan Majoo.

1. Melibatkan kejadian di masa depan

Peramalan bertujuan untuk memprediksi masa depan. Dengan begitu, kegiatan bisnis itu penting untuk dilakukan dalam perencanaan bisnis.

2. Masa lalu dan sekarang

Forecasting ini dibuat berdasarkan data masa lalu  dengan rentang waktu disesuaikan dengan kebutuhan analisis dan masa sekarang.

3. Racikan fakta dan data

Forecasting disimpulkan dari ragam opini, intuisi, prediksi, fakta, dan data yang relevan.

4. Diolah dengan metode pilihan

Pemilihan metode forecasting disesuaikan dengan kebutuhan informasi.

Pelaku usaha mestinya memiliki kemampuan memprediksi tren dan peristiwa di masa depan secara akurat. Ini berguna dalam banyak konteks termasuk manajemen bisnis. Di bawah ini merupakan sejumlah manfaat forecasting.  

1. Memperkirakan keberhasilan usaha bisnis baru

Saat memulai bisnis, forecasting dapat mengungkapkan informasi penting untuk menentukan kesuksesan perusahaan. Peramalan akan membuka sejumlah risiko dan ketidakpastian bisnis baru.

2. Memperkirakan kebutuhan keuangan

Peramalan dapat membantu perusahaan menentukan masa depan keuangannya dengan memperkirakan penjualan, modal untuk pengembangan produk, biaya ekspansi, dan perkiraan biaya.

3. Memastikan konsistensi operasional perusahaan

Dengan memiliki perkiraan dana yang masuk dan keluar selama periode waktu tertentu, manajemen perusahaan dapat membuat rencana yang lebih efisien dan akurat untuk masa depan.

4. Meningkatkan peluang keberhasilan usaha bisnis

Forecasting dapat memprediksi indikator penting, seperti jumlah bahan baku yang dibutuhkan, anggaran yang tepat untuk setiap departemen perusahaan, dan jumlah penjualan di masa mendatang.

Angka-angka ini membantu manajemen mengalokasikan dana dan sumber daya, serta memprioritaskan satu produk atau layanan di atas yang lain, tergantung pada jenis perusahaan dan data yang diperkirakan.

5. Merumuskan rencana yang efektif

Semua proses forecasting menggunakan prakiraan sebagai elemen penting dalam merumuskan rencana yang realistis dan bermanfaat.

Metode forecasting secara umum terbagi menjadi dua, yakni kuantitatif dan kualitatif, menurut Xendit. Metode ini menjadi pisau analisis dalam mengambil keputusan bisnis.

Metode kuantitatif, misalnya, dilakukan berdasarkan hitungan matematis. Sebagai contoh, metode deret waktu (time series) yang merupakan prediksi berdasar atas variabel dan/atau kesalahan di masa lampau yang berurutan menurut waktu, misalnya, hari, minggu, bulan, dan tahun.

Lalu, metode prediksi kausal yang menggunakan pendekatan sebab-akibat antara permintaan yang diramalkan dengan variabel-variabel lain yang dianggap berpengaruh. Data dari variabel tersebut dikumpulkan dan dianalisis untuk menentukan validitas dari model peramalan yang diusulkan. Metode ini biasanya digunakan ketika variabel-variabel yang menjadi penyebab sudah diketahui.

Sedangkan, cara kualitatif dilakukan berdasar atas jajak pendapat dan analisis deskriptif.. Metode ini bersifat subjektif karena dipengaruhi oleh latar belakang seseorang, seperti emosi, pendidikan, intuisi, dan sebagainya.

Beberapa teknik umum dalam metode forecasting kualitatif ini, di antaranya: survei pasar melalui wawancara ataupun kuesioner, jajak pendapat dari eksekutif, maupun gabungan tenaga penjualan.

Berikut ini adalah jenis model yang digunakan dalam metode forecasting, simak selengkapnya di bawah ini:

Jenis model rata-rata bergerak

Jenis model rata-rata bergerak (moving averages model) adalah jenis model forecasting yang menggunakan data permintaan pada periode tertentu untuk menentukan keputusan bisnis di masa mendatang. 

Adapun rumus dari jenis metode ini:

Moving averages model n Periode =  (∑(permintaan dalam n-periode terdahulu))/n

Jenis mode rata-rata bergerak terbobot

Jenis mode rata-rata bergerak terbobot (weighted moving averages model) merupakan jenis forecasting yang menggunakan data dengan memberi bobot pada periode selanjutnya. Adapun model ini lebih responsif dibanding jenis lainnya.

Berikut ini rumus model ini:

Weighted moving averages (n) = (∑(pembobot untuk periode permintaan aktual periode n))/(∑(pembobot))

Jenis model pemulusan eksponensial

Jenis model pemulusan eksponensial (exponential smoothing model) menggunakan nilai forecasting pada periode waktu tertentu. Berikut rumusnya:

Ft = Ft-1 + α (At-1 – Ft-1)

Ket:

• Ft: nilai forecasting pada periode tertentu
• Ft-1: nilai forecasting di periode waktu sebelumnya
• At-1: nilai aktual satu periode yang sebelumnya
•  Α: konstanta pemulusan

Metode forecasting secara umum terbagi menjadi dua, yakni kuantitatif dan kualitatif, menurut Xendit. Metode ini menjadi pisau analisis dalam mengambil keputusan bisnis.

Metode forecasting kuantitatif

Metode kuantitatif, misalnya, dilakukan berdasarkan hitungan matematis. Adapun metode ini dikelompokkan lagi, yakni sebagai berikut:

1. Time series

Metode deret waktu atau time series yang merupakan prediksi berdasar atas variabel dan/atau kesalahan di masa lampau yang berurutan menurut waktu, misalnya, hari, minggu, bulan, dan tahun

2. Metode kasual

Metode prediksi kausal yang menggunakan pendekatan sebab-akibat antara permintaan yang diramalkan dengan variabel-variabel lain yang dianggap berpengaruh.

Data dari variabel tersebut dikumpulkan dan dianalisis untuk menentukan validitas dari model peramalan yang diusulkan. Metode ini biasanya digunakan ketika variabel-variabel yang menjadi penyebab sudah diketahui.

Metode forecasting kualitatif

Sedangkan, cara kualitatif dilakukan berdasar atas jajak pendapat dan analisis deskriptif. Metode ini bersifat subjektif karena dipengaruhi oleh latar belakang seseorang, seperti emosi, pendidikan, intuisi, dan sebagainya.

Beberapa teknik umum dalam metode forecasting kualitatif ini, di antaranya sebagai berikut:

1. Survei pasar

Survei pasar melalui wawancara langsung maupun menyebar kuesioner kepada para konsumen. Cara ini digunakan untuk meminta pendapat para pelanggan yang mempengaruhi rencana pembelian dalam satu periode.

2. Jajak pendapat dari eksekutif

Melalui metode ini, Anda akan meminda pendapat dari jajaran di perusahaan, misalnya manajer pemasaran, manajer teknik, manajer produksi, dan lainnya. Hasil opini mereka Anda gabungkan dan dibuat dalam model statistik.

3. Gabungan tenaga penjualan

Metode ini digunakan untuk meramal tingkat penjualan pusat dengan cara menggabungkan sejumlah penjualan di daerah masing-masing.

4. Metode Delphi

Metode delphi seperti metode kuesioner, akan tetapi hasil dari kuesioner tersebut yang sudah terkumpul akan disederhanakan dulu sebelum diserahkan kepada yang ahlinya.

Keunggulan dari metode ini adalah hasilnya yang lebih akurat serta profesional. Sayangnya, metode ini membutuhkan waktu yang lama karena Anda harus merangkum terlebih dahulu hasil dari kuesioner tersebut.

Berikut tadi adalah penjelasan mengenai forecasting. Semoga artikel ini mampu menambah wawasan Anda mengenai topik ini.