Salah satu metode yang paling sering digunakan dalam proses perencanaan dan pengendalian produksi adalah dengan cara forecasting (peramalan). Peramalan bisnis merupakan ilmu dalam memprediksikan tentang kejadian-kejadian yang akan datang dalam dunia bisnis. Forecasting sendiri dibedakan menjadi dua macam, yaitu:
1. Forecasting Secara Kualitatif.
Yaitu: forecasting yang hanya berdasarkan pendapat dan analisis secara defkriptif.
2. Forecasting Kuantitatif.
Yaitu: forcasting yang berhubungan langsung dengan berbagai macam perhitungan secara matematis.
Dalam perencanaan dan pengendalian produksi biasanya lebih sering digunakan peramalan yang lebih bersifat secara kuantitatif. Dalam peramalan kuantitatif sendiri terdapat berbagai macam metode yang digunakan, yaitu salah satunya adalah dengan bantuan dari program WinQSB.
Program WinQSB merupakan salah satu jenis dari jenis program-program komputer yang dapat melakukan peramalan berhubungan dengan data-data yang lebih berpola konstan, tren atau musiman, dengan setiap masing-masing pola dari data tersebut biasanya lebih banyak menggunakan metode dalam WinQSB yang berbeda-beda pula. Dalam pola-pola tersebut juga terdapat adanya metode-metode yang dapat digunakan untuk melakukan peramalan data.
Peramalan atau forecasting merupakan sebuah metode sebagai salah satu alat bantu dalam melakukan sebuah perencanaan yang lebih efektif dan efisien, seperti peramalan terhadap tingkat permintaan dari suatu produk atau peramalan terhadap beberapa produk dan peramal terhadap harga sembako dalam setiap periode waktu tertentu dimasa yang akan datang.
Aktivitas peramalan merupakan sebuah fungsi bisnis yang berusaha untuk memperkirakan tentang banyaknya permintaan dan pengunaan produk, sehingga produk-produk tersebut juga akan dapat dibuat dalam kuantitas yang jauh lebih tepat sesuai dengan prediksi dari forecasting.
Peramalan dapat menggunakan teknik-teknik peramalan yang lebih bersifat formal maupun informal. Aktivitas peramalan ini biasanya lebih banyak dilakukan oleh departemen pemasaran dan hasil dari peramalan ini juga lebih sering disebut sebagai ramalan permintaan. Penggolongan pola data produk dapat dibedakan menjadi tiga macam, yaitu: data berpola konstan, trend dan musiman.
• Data berpola konstan, yaitu apabila data selalu berfluktuasi disekitar rata-rata secara stabil. Polanya adalah berupa garis lurus mendatar. Pola seperti ini biasanya terdapat dalam jangka pendek atau mengengah. Sangat jarang sekali terdapat adanya variable yang memiliki pola konstan secara jangka panjang.
• Data berpola trend, yaitu apabila data memiliki kecenderungan, baik itu berupa kecenderungan yang semakin terus meningkat maupun kecenderungan untuk menurun dari waktu ke waktu. Pola seperti ini biasanya diakibatkan oleh semakin bertambahnya populasi, perubahan pendapatan dan pengaruh dari budaya.
• Data berpola musiman, yaitu apabila polanya yang merupakan gerakan yang selalu berulang-ulang secara teratur dalam setiap periode tertentu, misalnya tahunan, truwulan, bulanan maupun mingguan . pola seperti ini biasanya berhubungan langsung dengan faktor-faktor iklim/cuaca atau faktor yang telah dibuat oleh manusia seperti: liburan dan pada hari-hari besar.
Jenis jenis Model Forecasting (Peramalan)
1. Jenis Rata-Rata Bergerak (Moving Averages Model).
Jenis forecasting atau rata-rata bergerak yang menggunakan sejumlah data secara aktual permintaan yang baru untuk membangkitkan nilai ramalan permintaan di masa yang akan datang. Motode rata-rata akan bergerak n-periode menggunakan formula berikut:
Rata-rata Bergerak n-Periode = (∑(permintaan dalam n-periode terdahulu))/n
2. Jenis Rata-Rata Bergerak Terbobot (Weighted Moving Averages Model).
Jenis rata-rata bergerak terbobot memang lebih responsif terhadap adanya perubahan, karena data dari periode yang baru biasanya akan diberikan bobot yang jauh lebih besar. Sebuah model rata-rata bergerak n-periode terbobot, weighted MA (n), dinyatakan sebagai berikut:
Weighted MA (n) = (∑(pembobot untuk periode permintaan aktual periode n))/(∑(pembobot))
3. Jenis Pemulusan Eksponensial (Exponential Smoothing Model).
Peramalan model dari pemulusan eksponensial dilakukan berdasarkan formula berikut:
Ft = Ft-1 + α (At-1 – Ft-1)
Dimana:
Ft = Nilai ramalan untuk periode waktu ke-t.
Ft-1 = Nilai ramalan untuk satu periode waktu yang lalu, t-1.
At-1 = Nilai aktual untuk satu periode yang lalu, t-1.
α = konstanta pemulusan (smoothing constant).
Validasi dari metode peramalan terutama dengan menggunakan metode-metode diatas tidak dapat terlepas dari berbagai indikator-indikator dalam hal pengukuran akurasi peramalan. Bagaimanapun juga terdapat sejumlah indikator dalam pengukuran akurasi peramalan, namun yang paling sering dilakukan adalah mean absolute deviation, mean absolute percentage error, dan mean squared error.
Nah, itulah apa yang dimaksud dengan forecasting (peramalan) bisnis beserta jenis-jenisnya, cukup sekian semoga bisa bermanfaat bagi Anda sekalian dan terimakasih. Apabilan perusahaan anda membutuhkan SOP untuk Gudang dan Logistik, silahkan menghubungi kami di 081-8521172 atau 081-252-982900. Tim kami siap membantu.