Bab 2 Landasan Teori
2.2.5. Peramalan di Masa yang Akan Datang
Peramalan merupakan pengetahuan dan seni untuk memperkirakan apa yang terjadi di masa yang akan datang pada saat sekarang. Dalam melakukan peramalan, peramal harus mencari data dan informasi masa lalu. Data dan informasi masa lalu merupakan perilaku yang terjadi dimasa lalu dengan berbagai kondisi pada saat itu.
Kondisi yang menyebabkan perilaku data dan informasi tersebut bisa dijadikan acuan bagi kondisi sekarang dan di masa yang akan datang. Dalam melakukan peramalan, apa yang mungkin terjadi di masa mendatang dengan asumsi-asumsi tertentu. Hal ini perlu dilakukan mengingat di masa yang akan datang penuh dengan ketidakpastian.
Selanjutnya untuk meramal permintaan yang akan datang terdiri dari berbagai cara. Masing-masing cara memiliki kelebihan tersendiri. Dalam prakteknya, untuk melakukan peramalan permintaan di masa yang akan datang dapat dilakukan dengan cara sebagai berikut:
1. Survei niat pembeli
2. Gabungan pendapat para penjual 3. Pendapat ahli
4. Analisis permintaan secara statistik
2.2.5.1. Langkah-langkah Peramalan
Agar peramalan dapat memberikan hasil yang memuaskan amak haruslah mengikuti prosedur atau langkah-langkah yang telah ditetapkan dalam peramalan. Dengan mengikuti setiap langkah yang telah ditetapkan paling tidak dapat menghindari kesalahan yang tidak perlu, sehingga ramalan tidak perlu diragukan. Secara umum langkah-langkah yang dilakukan dalam peramalan sebagai berikut:
1. Mengumpulakan data
Pengumpulan data merupakan langkah awal yang harus dilakukan. Data yang dikumpulkan merupakan data masa lalu (lampu). Hendaknya data yang dikumpulkan selengkap mungkin untuk beberapa periode. Pengumpulan data bisa dilakukan dengan pengumpulan data sekunder dan data primer. Pengumpulan data sekunder maksudnnya data diperoleh dari berbagai sumber seperti perpustakaan, majalah, serta laporan lainya. Sedangkan data primer diperoleh dari lapangan dengan menggunakan metode observasi, wawancara atau menyebarkan kuesioner.
2. Mengolah data
Data yang sudah terkumpul kemudian dibuat tabulasi data. Dengan demikian akan diketahui pola data yang dimiliki dan memudahkan kita untuk melakukan peramalan melalui metode peramalan yang ada.
3. Menentukan metode permalan
Setelah kita pola data selanjutnya kita menentukan metode permalan yang cocok untuk data tersebut. Terdapat banyak metode peramalan, masing-masing metode akan memberikan hasil yang berbeda. Peramalan yang dinginkan adalah dengan menggunakan metode yang paling tepat. Artinya hasil yang akan diperoleh tidak akan jauh berbeda dengan kenyataanya atau metode akan memberikan penyimpangan terkecil. Pemilihan metode peramalan adalah dengan mempertimbangkan faktor waktu, pola data, jenis peramalan, biaya ketepatan dan kemudahan dalam penggunaan.
4. Memproyeksikan data
Seperti diketahui akan ada perubahan data di masa yang akan datang seperti perubahan ekonomi politik sosial atau perubahan kemasyarakatan lainnya. Perubahan ini akan berakibat tidak tepatnya hasil peramalan. Agar kita dapat meminimalkan penyimpangan terhadap perubahan maka perlu dilakukan proyeksi data dengan pertimbangan faktor perubahan tersebut dalam beberapa periode.
5. Mengambil keputusan
Hasil peramalan yang telah dilakukan digunakan untuk mengambil keputusan untuk membuat berbagai perencanaan seperti perencanaan produksi, keuangan dan penjualan.
2.2.5.2. Jenis-jenis Metode Peramalan
Untuk melakukan peramalan diperlukan metode tertentu dan metode mana yang digunakan tergantung dari data dan informaasi yang akan diramal serta tujuan yang hendak di capai. Dalam prakteknya terdapat berbagai metode peramalan antara lain:
1. Deret Waktu (Time Series)
Analisis deret waktu merupakan hubungan antara variabel yang dicari (independent) dengan variabel yang mempengaruhinya (dependent), yang dikaitkan dengan waktu seperti minggu, bulan, triwulan, semester dan tahun. Dalam analisis deret waktu yang menjadi variabel yang dicari adalah waktu.
Metode peramalan ini terdiri dari:
a. Metode Smoothing, merupakan jenis peramalan jangka pendek seperti perencanaan persediaan, perencanaan keuangan. Data yang harus tersedia paling sedikit dua tahun. Metode ini tidak cocok untuk peramalan jangka panjang. Tujuan penggunaan metode ini adalah untuk mengurangi ketidak aturan data masa lampau seperti musiman, caranya dengan membuat rata-rata.
b. Metode Box Jenkins, metode ini merupakan deret waktu dengan menggunakan model matematis dan digunakan untuk peramalan jangka pendek. Data yang digunakan untuk melakukan peramalan dengan metode ini dibutuhkan minimal dua tahun. Kegunaan metode ini untuk perencanaan anggaran atau produksi.
c. Metode Proyeksi Tren dengan Regresi, merupakan metode yang digunakan baik untuk jangka pendek maupun jangka panjang. Metode ini merupakan garis tren untuk persamaan matematis. Metode ini menggunakan data minimal dua tahun dan semakin banyak data semakin baik. Biasanya metode ini disunakan untuk produk baru atau rencana ekspansi.
2. Sebab Akibat (Causal method)
Merupakan metode peramalan yang didasarkan kepada hubungan antara variabel yang diperkirakan dengan variabel lain yang memepengaruhinya tetapi bukan waktu. Dalam prakteknya jenis metode peramalan ini terdiri dari: a. Metode Regresi dan Kolerasi, merupakan metode yang digunakan baik
untuk jangka panjang maupun jangka pendek. Metode ini biasanya digunakan untuk peramalan permintaan atau penjualan.
b. Model Input-Output, merupakan metode yang digunakan untuk peramalan jangka panjang yang biasanya digunakan untuk menyusun tren ekonomi jangka panjang.
c. Model Ekonometri, merupakan peramalan yang digunakan untuk jangka panjang dan jangka pendek. Peramalan ini didasarkan pada sistem pemasaran.
2.2.5.3. Metode Smoothing dan Metode Regresi
Tujuan metode smoothing adalah untuk mengurangi fluktuasi hasil peramalan dengan mengguanakn data lalu. Dalam metode ini dikenal beberapa model yaitu:
a. Model rata-rata kumulatif
b. Model rata-rata bergerak tunggal c. Model eksponesial smoothing
Sedangkan metode regresi merupakan salah satu metode peramalan yang disusun atas dasar pola data masa lalu. Terdapat beberapa jenis data yang ditemui dilapangan, namun hal ini disesuaikan dengan data yang dibutuhkan. Adapaun jenis-jenis data sebagi berikut:
a. Musiman
Merupakan data yang dipengaruhi oleh musim dalam suatu periode seperti data harian, mingguan atau bulanan. Contoh untuk produk minuman dan obat-obatan.
b. Horizontal
Merupakan data dimana suatu produk dalam suatu periode jumlah penjualanya konstan dengan kata lain naik turunya tidak terlalu banyak. c. Siklus
Data yang dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang yang berkaitan dengan siklus usaha. Sebagi contoh penjualan mobil dan peralatan bengkel.
d. Tren
Dalam hal ini jika ada data yang di observasi terdapat kenaikan dan penurunan yang cukup mencolok dalam jangka panjang. Pola ini dapat dilihat dari penjualan produk banyak perusahaan.
Dalam analisi deret waktu linier, analisis pola hubungan yang dicari dengan satu variabel yang mempengaruhinya yaitu waktu. Untuk menjelaskan metode ini kita gunakan metode matematis seperti:
y = f(x) Dimana y= variabel yang dicari (dependent)
x= variabel yang mempengaruhi (independent)
Notasi regresi sederhana dengan menggunakan regresi linier (garis lurus) dapat digunakan sebagi berikut:
y = a + b x
Diaman a dan b merupakan parameter (koefesien regresi) yang harus dicari. Untuk mencari nilai a dapat menggunakan rumus:
x b y
a= −
Kemudian nila b dapat dicari dengan rumus:
∑
∑
∑ ∑
− − = x y x y x xy b 2Setelah melakukan peramalan hal yang perlu diketahui selanjutnya adalah estimasi pasar. Tujuanya untuk mengetahui besarnya pasar nyata, potensi pasar dan total pasar. Penelitian dilakukan untuk memperoleh data baik dengan metode yang relevan seperti survey kuesioner atau dengan mengumpulkan data sekunder.