banner iklan

Forecasting, Apa Itu dan Bagaimana Melakukannya?

Sindhu Partomo
Apa itu Forecasting?

Daftar Isi


Apa Itu Forecasting dalam Bisnis?

Forecasting adalah proses perkiraan atau prediksi atas kejadian atau kondisi di masa depan berdasarkan informasi yang tersedia pada saat ini. Dalam konteks ekonomi dan bisnis, forecasting digunakan untuk memprediksi berbagai variabel seperti penjualan, produksi, permintaan pasar, harga, dan lainnya. Tujuannya adalah untuk membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik, merencanakan kegiatan operasional, mengelola risiko, dan mengoptimalkan kinerja bisnis.

Tujuan Forecasting

Tujuan utama melakukan forecasting atau prakiraan, adalah membantu perusahaan untuk membuat rencana. Forecasting membantu dalam perencanaan bisnis jangka pendek dan jangka panjang, termasuk pengadaan sumber daya, produksi, dan alokasi anggaran. Prediksi atau perkiraan yang akurat juga dapat membantu manajemen dalam pengambilan keputusan yang lebih tepat, seperti strategi penjualan, penetapan harga, dan investasi.

Dengan mendapatkan data perkiraan, perusahaan juga bisa mengelola risiko dengan lebih baik. Forecasting membantu dalam mengidentifikasi dan mengelola risiko yang mungkin timbul di masa depan, seperti kenaikan harga bahan baku, kelangkaan pasokan barang dari vendor, lonjakan permintaan dari konsumen, dan seterusnya. Sehingga, perusahaan dapat mengambil tindakan pencegahan atau mitigasi yang diperlukan.

Lewat data-data dari forecasting, kita juga bisa merencanakan anggaran dengan memprediksi pendapatan dan pengeluaran di masa mendatang. Manajemen juga bisa memproyeksikan seberapa besar perusahaan akan berkembang dalam beberapa tahun mendatang, sehingga bisa jadi patokan untuk investor, konsumen, maupun pegawai perusahaan itu sendiri. Perusahaan jadi bisa merencanakan anggaran dengan lebih efisien dan mengoptimalkan penggunaan sumber daya finansial.

Tahap-tahap Forecasting

  1. Pengumpulan Data
    Tahap pertama adalah mengumpulkan data historis terkait variabel yang akan diprediksi, seperti data penjualan, produksi, atau permintaan pasar.

  2. Analisis Data
    Data yang terkumpul kemudian dianalisis menggunakan teknik statistik dan metode forecasting untuk mengidentifikasi pola, tren, dan pola musiman yang ada.

  3. Pemilihan Metode Forecasting
    Berbagai metode forecasting dapat dipilih berdasarkan karakteristik data dan tujuan prediksi, seperti metode time series, metode regresi, atau metode kausal.

  4. Validasi Model
    Model forecasting yang dipilih kemudian divalidasi menggunakan data historis yang tidak digunakan dalam pembangunan model untuk mengukur akurasi dan kinerja model.

  5. Pembuatan Prediksi
    Setelah model diuji dan divalidasi, prediksi untuk periode di masa depan dapat dibuat berdasarkan model tersebut.

  6. Evaluasi dan Perbaikan
    Hasil prediksi dievaluasi secara berkala, dan model forecasting diperbaiki atau diperbarui sesuai dengan perubahan kondisi dan data baru yang masuk.

Berbagai Metode Forecasting Beserta Kelebihan dan Kekurangannya

  1. Metode Time Series
    Contoh: Metode rata-rata bergerak, eksponensial smoothing, dekomposisi musiman.
    Kelebihan: Mudah diimplementasikan, cocok untuk data berulang dengan pola yang jelas.
    Kekurangan: Tidak cocok untuk data yang kompleks atau memiliki tren yang tidak stabil.

  2. Metode Regresi

Contoh: Regresi linier, regresi non-linier.
Kelebihan: Cocok untuk data yang memiliki hubungan kausal antara variabel, dapat memperhitungkan variabel independen.
Kekurangan: Rentan terhadap asumsi model, tidak cocok untuk data yang tidak stasioner atau tidak stabil.

  1. Metode Kausal

Contoh: Analisis input-output, analisis regresi kausal.
Kelebihan: Memperhitungkan hubungan sebab-akibat antara variabel, dapat digunakan untuk memprediksi dampak dari perubahan tertentu.
Kekurangan: Memerlukan data yang lengkap dan akurat tentang faktor-faktor kausal, sulit untuk mengukur dampak variabel yang tidak terukur.

  1. Metode Kualitatif

Contoh: Metode Delphi, teknik panel.
Kelebihan: Cocok untuk situasi di mana data historis tidak tersedia atau tidak relevan, dapat memperhitungkan pandangan ahli atau opini dari panel.
Kekurangan: Rentan terhadap bias subjektif, memerlukan waktu dan biaya yang lebih besar.
Pemilihan metode forecasting yang tepat tergantung pada karakteristik data, tujuan prediksi, dan konteks bisnis yang spesifik. Kombinasi beberapa metode atau pendekatan hybrid juga dapat digunakan untuk meningkatkan akurasi prediksi dan mengatasi kelemahan dari masing-masing metode.

Konsep-konsep Lain Terkait Forecasting

Karena forecasting adalah bagian dari kegiatan inventory control, maka penting untuk kita memahami konsep terkait, seperti purchasing. Purchasing merujuk pada proses pembelian barang atau produk untuk memenuhi permintaan yang telah diprediksi dalam forecast. Pembelian dilakukan berdasarkan ramalan permintaan untuk menghindari kekurangan stok atau kelebihan persediaan yang tidak perlu.

Dalam kegiatan pengadaan, pembelian, atau purchasing, vendor penyedia barang dan bahan baku biasanya punya Minimum Order Quantity, atau disingkat MoQ. MoQ adalah jumlah minimum produk yang harus dibeli dari supplier atau produsen dalam satu pesanan. MoQ biasanya ditetapkan oleh supplier untuk memastikan efisiensi produksi dan pengiriman, serta untuk memperoleh harga yang lebih menguntungkan. Quantity merujuk pada jumlah produk atau barang yang dibeli atau diproduksi. Jumlah ini dapat bervariasi tergantung pada forecast permintaan, MoQ dari supplier, dan strategi persediaan yang digunakan oleh perusahaan.

Quantity dari produk yang dibeli atau diproduksi akan berdampak langsung pada Expense, karena biaya pembelian, pengiriman, dan penyimpanan tergantung pada jumlah produk yang dikelola.

Expense juga akan mempengaruhi strategi pembelian dan produksi karena perhitungan biaya per unit akan memengaruhi keputusan tentang jumlah yang akan dibeli atau diproduksi.

Dengan memahami hubungan antara forecast, purchase, MoQ, quantity, dan expense, perusahaan dapat mengoptimalkan strategi persediaan, pengadaan, dan biaya untuk meningkatkan efisiensi operasional dan keuntungan.

Mau tahu lebih lanjut tentang bisnis, akuntansi, dan ERP? Atau kamu ingin bisa menjalankan pencatatan dan analisis akuntansi secara serba otomatis?, pelajari fitur dari Ukirama di sini.

Ukirama ERP memudahkan ratusan perusahaan mengelola bisnis setiap hari

Jadwalkan Demo

Sindhu Partomo
Sindhu Partomo

Seorang penulis dengan fokus pada Branding dan Digital Marketing

You Might Also Like