Metode ini menggunakan konsep interval pemesanan yang konstan, sedangkan ukuran kuantitas pemesanannya (lot size) boleh bervariasi. Ukuran kuantitas pemesanan tersebut merupakan penjumlahan kebutuhan (Rt) dari setiap periode yang tercakup dalam interval pemesanan yang telah diterapkan.
Penetapan interval pemesanannya dilakukan secara sembarang atau intuitif.
Pada teknik FPR ini, pemesanan dilaksanakan pada periode berikutnya.
2.3 Peramalan (Forecasting)
Peramalan adalah proses untuk memperkirakan beberapa kebutuhan di masa datang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang ataupun jasa (Hakim, 2003:25). Dapat dikatakan bahwa peramalan tersebut merupakan taksiran. Namun dengan menggunakan teknik-teknik tertentu maka peramalan akan menjadi bukan hanya sekedar taksiran. Tentu saja peramalan akan semakin baik jika mengandung sedikit mungkin kesalahan, walaupun kesalahan peramalan tetap merupakan suatu hal yang sangat manusiawi.
Menurut Tersine (1994:35), forecasting, merupakan prediksi, proyeksi, atau estimasi tingkat kejadian yang tidak pasti dimasa yang akan datang.
Sedangkan menurut Biegel (1992:102)), pengertian peramalan adalah suatu perkiraan tingkat permintaan yang diharapkan untuk suatu produk atau berapa produk dalam periode waktu tertentu dimasa yang akan datang.
Dalam hubungan dengan operasi produksi, peramalan harus menjadi bagian integral dari perencanaan dan pengambilan keputusan. Permalan diperlukan sejalan dengan usaha organisasi untuk mengurangi ketergantungan pada faktor lingkungan yang tidak pasti. Sehingga peramalan merupakan alat bantu yang sangat penting bagi suatu perusahaan yang efektif dan efisien.
2.3.1 Teknik Peramalan
Secara umum teknik atau metode peramalan dapat dibagi menjadi dua kategori, yang masing-masing kategori terdiri dari beberapa model. Hal ini dapat dijelaskan sebagai berikut: (Makridakis, 1993:8-10).
1. Metode Kualitatif
Metode kualitatif lebih menekankan pada keputusan-keputusan hasil diskusi, pendapat pribadi seseorang, dan intuisi yang meskipun kelihatannya kurang ilmiah tetapi dapat memberikan hasil yang baik. Metode kulitatif dibagi menjadi dua bagian, yaitu metode eksploratis dan normatif. Metode eksploratis (seperti delphi, kurva-s, analogi, dan penelitian morfologi) dimulai dengan masa lalu dan masa kini sebagai titik awalnya dan bergerak kearah masa depan secara heuristik, seringkali dengan melihat semua kemungkinan yang ada. Metode normatif (seperti matriks keputusan, pohon relevansi, dan analisis sistem) dimulai dengan menetapkan sasaran dan tujuan yang akan datang, kemudian bekerja mundur untuk melihat apakah hal ini dapat dicapai, berdasarkan kendala, sumber daya, dan teknologi yang tersedia.
2. Metode Kuantitatif
Metode kuantitatif merupakan prosedur peramalan yang mengikuti aturan-aturan matematis dan statistik dalam menunjukkan hubungan antara permintaan dengan satu atau lebih variabel yang mempengaruhinya.
Peramalan kuantitatif mengasumsikan bahwa tingkat keeratan dan macam dari hubungan antara variabel-variabel bebas dengan permintaan yang terjadi
pada masa lalu akan berulang pada masa yang akan datang. Peramalan kuantitatif dapat diterapkan bila terdapat tiga kondisi berikut:
a. Tersedianya informasi tentang masa lalu
b. Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data numerik.
c. Dapat diasumsikan bahwa beberapa aspek pola masa lalu akan terus berlanjut dimasa yang mendatang.
Metode kuantitatif dapat dikelompokkan dalam dua jenis, yaitu:
1. Model Deret Berkala (time series)
Model peramalan deret berkala didasarkan pada serangkaian data-data berurutan yang berjarak sama (misalnya; mingguan, bulanan, tiga bulan, tahunan). Serangkaian data ini yang merupakan serangkaian observasi berbagai variabel menurut waktu, biasanya ditabulasikan dan digambarkan dalam bentuk grafik yang menunjukkan perilaku subyek. Time series sangat tepat dipakai untuk meramalkan permintaan yang pola permintaan dimasa lalunya cukup konsisten dalam periode waktu yang lama, sehingga pola tersebut masih akan tetap berlanjut.
Analisa deret waktu didasarkan pada asumsi bahwa deret waktu tersebut terdiri dari komponen-komponen, yaitu:
a. Pola Kecenderungan (T) merupakan sifat dari permintaan dimasa lalu terhadap waktu terjadinya, apakah permintaan tersebut cenderung naik, turun, atau konstan.
b. Pola Siklus/Cycle (C) permintaan suatu produk dapat memiliki siklus yang berulang secara periodik, biasanya lebih dari satu tahun, sehingga pola ini
tidak perlu dimasukkan dalam peramalan jangka pendek. Pola ini amat berguna untuk peramalan jangka menengah dan jangka panjang.
c. Pola Musiman (S) fluktuasi permintaan suatu produk dapat naik turun disekitar garis trend dan biasanya berulang setiap tahun. Pola ini biasanya disebabkan oleh faktor cuaca, musim libur panjang, dan hari raya keagamaan yang berulang secara periodik setiap tahunnya.
d. Variasi Acak (R) permintaan suatu produk dapat mengikuti pola bervariasi secara acak karena faktor-faktor adanya bencana alam, bangkrutnya perusahaan pesaing, promosi khusus, dan kejadian lainnya yang tidak mempunyai pola tertentu. Variasi acak ini diperlukan dalam rangka menentukan persediaan pengaman untuk mengantisipasi kekurangan persediaan bila terjadi lonjakan permintaan.
2. Model Sebab-Akibat (Causal)
Model causal adalah model peramalan yang mempertimbangkan variabel-variabel atau faktor-faktor yang bisa mempengaruhi jumlah yang sedang diramalkan. Misalnya penjualan minuman segar (soft drink) akan tergantung pada musim, temperatur rata-rata, kelembaban rata-rata, suasana saat ini, dan lain sebagainya.
2.3.2 Metode Peramalan
Untuk memilih metode peramalan yang sesuai dengan benar, peramal harus dapat mengerjakan hal-hal berikut:
1. Menetapkan sifat dasar masalah peramalan 2. Menjelaskan sifat dasar data yang sedang diteliti
3. Mendeskripsikan kemampuan dan keterbatasan potensial dari teknik-teknik peramalan yang kemungkinan sangat berguna.
4. Mengembangkan sejumlah kriteria yang ditentukan terlebih dahulu sebagai dasar untuk memilih keputusan.
Faktor utama yang mempengaruhi pemilihan teknik peramalan adalah identifikasi dan pemahaman pola histeris data. Jika didapati trend, siklik, atau musiman maka kemudian teknik-teknik yang mampu secara efektif mengekstrapolasi pola ini dapat dipilih.
Metode peramalan yang dipilih pada penelitian ini adalah dari kelompok metode peramalan yang berdasarkan deret waktu (time series forecasting methods) dengan penjelasan sebagai penjelasan sebagai berikut: