MULKIIIIIIIIIIII

MAKALAH

PERMINTAAN PERAMALAN

Disusun untuk memenuhi Tugas Mata Kuliah Manajemen Operasi DOSEN RINI ASTUTI S.PT., M.M.

DISUSUN OLEH KELOMPOK 3:

MUHAMMAD MULKI FIRDAUS (4122423110719) HENDRIAN MAULANA (4122423110710)

PROGRAM STUDI MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS

UNIVERSITAS WINATA MUKTI BANDUNG

SEMESTER 3

KATA PENGANTAR

Puji syukur kami panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa, yang telah memberikan rahmat dan karunia-Nya sehingga kami dapat menyelesaikan makalah yang berjudul " Permintaan dan Peramalan" ini dengan baik. Makalah ini disusun untuk memberikan pemahaman yang lebih mendalam mengenai konsep permintaan dalam ekonomi serta pentingnya peramalan dalam dunia bisnis untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih efektif dan strategis.

Makalah ini berisi penjelasan mengenai definisi dan teori dasar permintaan, berbagai metode peramalan yang dapat digunakan oleh perusahaan, serta hubungan antara permintaan dan peramalan dalam menentukan strategi bisnis. Kami juga menyertakan beberapa studi kasus dan contoh aplikasi nyata yang diharapkan dapat membantu pembaca memahami bagaimana perusahaan memanfaatkan peramalan untuk memenuhi kebutuhan pasar dan tetap kompetitif.

Kami menyadari bahwa penyusunan makalah ini tidak terlepas dari dukungan berbagai pihak.

Oleh karena itu, kami ingin mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah memberikan bantuan dan bimbingan dalam proses penyusunan makalah ini, baik secara

langsung maupun tidak langsung. Kami menyadari bahwa makalah ini masih memiliki kekurangan dan jauh dari sempurna. Oleh karena itu, kami sangat mengharapkan kritik dan saran yang membangun dari para pembaca demi perbaikan dan penyempurnaan di masa yang

akan datang. Semoga makalah ini dapat memberikan manfaat dan menjadi referensi yang berguna bagi pembaca dalam memahami pentingnya permintaan dan peramalan dalam dunia

bisnis.

Terima kasih.

Bandung 21 oktober 2024

Penulis

DAFTAR ISI

BAB I... 4

PENDAHULUAN...4

1.1 Latar Belakang...4

1.2 Tujuan... 4

1.3 Manfaat...5

BAB II...5

PEMABAHASAN...5

2.1 Pengertian Permintaan...6

2.2 Jenis jenis permintaan...6

1. Permintaan Berdasarkan Subjek...6

2. Permintaan Berdasarkan Elastisitas...6

3. Permintaan Berdasarkan Sifat Barang...6

4. Permintaan Berdasarkan Tujuan Konsumsi...7

5. Permintaan Berdasarkan Waktu...7

6. Permintaan Berdasarkan Keterkaitan Barang...7

2.3 Pengertian Peramalan...7

2.4 ciri-ciri peramalan... 7

2.5 Tujuan utama peramalan...8

2.6 Jenis-Jenis Peramalan...8

2.7 Metode-Metode Peramalan...8

2.8 Pentignya Peramalan Dalam Bisnis...9

2.2.1 Metode Peramalan:...9

1. Metode Kualitatif...9

2. Metode Kuantitatif... 10

2.2.2. Kelebihan dan Keterbatasan Masing-masing Metode...11

1. Metode Kualitatif... 11

2. Metode Kuantitatif...11

BAB III...13

PENUTUP...13

3.1 Kesimpulan...13

Daftar Pustaka... 13

BAB I PENDAHULUAN

1.1Latar Belakang:

Permintaan merupakan salah satu elemen kunci dalam perekonomian yang menggambarkan keinginan dan kemampuan konsumen untuk membeli barang atau jasa pada tingkat harga tertentu dalam periode waktu tertentu. Permintaan memiliki peran sentral dalam menentukan keberhasilan suatu produk atau jasa di pasar. Tingginya permintaan terhadap suatu produk sering kali menjadi penentu utama bagi pelaku usaha dalam menentukan volume produksi, harga, strategi pemasaran, dan manajemen stok. Namun, permintaan konsumen tidak selalu stabil; berbagai faktor seperti perubahan harga, tren konsumen, kondisi ekonomi, dan persaingan dapat memengaruhi tingkat permintaan. Dalam menghadapi dinamika pasar yang tidak pasti ini, peramalan menjadi salah satu alat yang sangat penting bagi perusahaan.

Peramalan merupakan proses memprediksi kondisi masa depan berdasarkan data historis, pola permintaan sebelumnya, dan variabel-variabel yang relevan. Dengan melakukan peramalan, perusahaan dapat memperkirakan tingkat permintaan pada masa mendatang sehingga dapat mengatur produksi, stok barang, distribusi, dan strategi pemasaran dengan lebih efektif.

Perusahaan yang mampu memprediksi permintaan secara akurat dapat mengoptimalkan rantai pasokannya, mengurangi risiko kekurangan atau kelebihan stok, serta memaksimalkan pendapatan. Sebaliknya, kesalahan dalam peramalan dapat menyebabkan kerugian finansial, baik karena kehilangan kesempatan penjualan (out of stock) atau karena biaya penyimpanan yang tinggi akibat kelebihan stok. Oleh karena itu, peramalan yang akurat menjadi kebutuhan penting, terutama di era modern ini di mana persaingan semakin ketat dan perubahan pasar terjadi dengan sangat cepat.

1.2 Tujuan

Adapun tujuan penulisan makalah ini adalah sebagai berikut

1. Menjelaskan Konsep Permintaan: Memberikan pemahaman yang lebih mendalam mengenai konsep permintaan dalam ekonomi, termasuk faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan serta bagaimana permintaan memengaruhi strategi bisnis perusahaan.

2. Mengenalkan Teknik Peramalan: Menguraikan berbagai metode peramalan yang dapat digunakan oleh perusahaan untuk memprediksi permintaan di masa depan, baik metode kualitatif maupun kuantitatif, serta kelebihan dan kekurangan dari masing-masing metode.

3. Menganalisis Hubungan Antara Permintaan dan Peramalan: Menjelaskan bagaimana peramalan dapat membantu perusahaan dalam menghadapi fluktuasi permintaan dan membuat keputusan yang lebih baik dalam hal produksi, inventaris, dan distribusi.

4. Memberikan Contoh Aplikasi Nyata: Menyajikan studi kasus atau contoh dari dunia nyata mengenai penggunaan peramalan dalam bisnis, sehingga pembaca dapat memahami penerapannya dalam konteks yang praktis.

5. Menggali Pentingnya Peramalan dalam E-commerce: Membahas secara khusus bagaimana peramalan digunakan dalam dunia e-commerce dan bisnis digital, serta bagaimana teknologi seperti big data dan machine learning dapat meningkatkan akurasi peramalan.

6. Menyediakan Rekomendasi untuk Bisnis: Memberikan saran bagi perusahaan atau pelaku usaha dalam memanfaatkan peramalan secara optimal untuk menghadapi ketidakpastian permintaan pasar dan meningkatkan daya saing mereka di pasar.

1.3 Manfaat

1. Memberikan Pemahaman Teoritis: Makalah ini dapat membantu pembaca, terutama mahasiswa, pelaku bisnis, dan peneliti, untuk memahami konsep dasar mengenai permintaan dan peramalan, serta pentingnya kedua konsep ini dalam pengambilan keputusan bisnis.

2. Sebagai Panduan Praktis dalam Peramalan: Pembaca dapat memperoleh wawasan tentang berbagai metode peramalan yang dapat diterapkan dalam dunia nyata, sehingga dapat memilih metode yang paling sesuai dengan kebutuhan dan kondisi bisnis masing- masing.

3. Mendukung Pengambilan Keputusan yang Lebih Efektif: Informasi yang disajikan dalam makalah ini dapat membantu para pelaku bisnis dalam membuat keputusan terkait produksi, manajemen stok, dan strategi pemasaran berdasarkan hasil peramalan permintaan yang lebih akurat.

BAB II PEMABAHASAN

2.1 Pengertian Permintaan

Permintaan adalah jumlah barang atau jasa yang ingin dibeli oleh konsumen pada berbagai tingkat harga dalam jangka waktu tertentu. Permintaan merefleksikan keinginan dan

kemampuan konsumen untuk membeli suatu produk atau jasa pada harga yang berlaku.

Permintaan tidak hanya menunjukkan keinginan membeli, tetapi juga kemampuan untuk membayar harga barang atau jasa tersebut.

2.2 Jenis jenis permintaan

1. Permintaan Berdasarkan Subjek

1. Permintaan Individu: Permintaan yang datang dari seorang konsumen terhadap barang atau jasa tertentu. Contoh: Seseorang yang membeli 5 buah roti dari sebuah toko.

2. Permintaan Pasar: Gabungan dari seluruh permintaan individu terhadap barang atau jasa tertentu di pasar. Permintaan pasar menggambarkan jumlah total barang atau jasa yang diminta oleh semua konsumen pada berbagai tingkat harga. Contoh: Total permintaan roti dari semua konsumen di suatu kota.

2. Permintaan Berdasarkan Elastisitas

 Permintaan Elastis: Permintaan yang berubah secara signifikan ketika ada perubahan kecil dalam harga. Ini terjadi ketika konsumen sangat peka terhadap perubahan harga. Contoh: Permintaan terhadap barang-barang mewah, seperti smartphone terbaru atau mobil sport.

 Permintaan Inelastis: Permintaan yang tidak banyak berubah meskipun ada perubahan harga. Ini biasanya terjadi pada barang-barang kebutuhan pokok atau barang yang tidak memiliki banyak substitusi. Contoh: Permintaan terhadap bahan bakar, beras, atau obat-obatan.

 Permintaan Elastis Uniter: Situasi di mana persentase perubahan harga sama dengan persentase perubahan jumlah yang diminta, sehingga total penerimaan tetap konstan.

3. Permintaan Berdasarkan Sifat Barang

 Permintaan Barang Normal: Permintaan yang meningkat seiring dengan

peningkatan pendapatan konsumen. Sebagian besar barang yang kita konsumsi sehari- hari termasuk dalam kategori ini. Contoh: Permintaan terhadap pakaian, peralatan elektronik, atau makanan.

 Permintaan Barang Inferior: Permintaan yang cenderung menurun ketika

pendapatan konsumen meningkat. Biasanya ini adalah barang yang akan digantikan

dengan barang yang lebih berkualitas ketika konsumen memiliki daya beli yang lebih tinggi. Contoh: Permintaan terhadap mie instan bisa menurun ketika pendapatan konsumen meningkat dan mereka beralih ke makanan yang lebih sehat.

 Permintaan Barang Giffen: Jenis permintaan di mana peningkatan harga barang tertentu justru menyebabkan peningkatan jumlah permintaan terhadap barang

tersebut, karena barang ini adalah barang inferior yang sangat penting bagi konsumen dan tidak mudah digantikan. Ini adalah kasus khusus yang jarang terjadi dalam praktik.

4. Permintaan Berdasarkan Tujuan Konsumsi

 Permintaan Produsen: Permintaan yang berasal dari produsen untuk memperoleh bahan baku atau komponen yang digunakan dalam proses produksi. Contoh:

Permintaan bahan baku seperti gandum oleh pabrik roti.

 Permintaan Konsumen Akhir: Permintaan yang berasal dari konsumen akhir yang menggunakan barang atau jasa untuk memenuhi kebutuhan pribadi atau keluarga.

Contoh: Permintaan rumah tangga terhadap beras, pakaian, dan peralatan rumah tangga lainnya.

5. Permintaan Berdasarkan Waktu

 Permintaan Jangka Pendek: Permintaan yang berlaku dalam waktu singkat, biasanya lebih sulit berubah karena terbatasnya waktu bagi konsumen untuk

menyesuaikan kebutuhan mereka. Contoh: Permintaan terhadap payung saat musim hujan tiba-tiba.

 Permintaan Jangka Panjang: Permintaan yang terjadi dalam jangka waktu lebih panjang dan bisa berubah karena konsumen memiliki cukup waktu untuk

menyesuaikan kebutuhan dan preferensinya. Contoh: Permintaan terhadap kendaraan listrik yang meningkat seiring dengan kampanye lingkungan dalam beberapa tahun terakhir.

6. Permintaan Berdasarkan Keterkaitan Barang

 Permintaan Barang Substitusi: Permintaan untuk barang yang bisa menggantikan barang lain jika harga barang tersebut naik. Misalnya, permintaan terhadap teh bisa meningkat jika harga kopi naik.

 Permintaan Barang Komplementer: Permintaan untuk barang yang biasanya digunakan bersamaan dengan barang lain. Jika harga barang komplementer naik, maka permintaan terhadap barang tersebut bisa turun. Contoh: Permintaan bahan bakar (bensin) dan mobil, di mana kenaikan harga bahan bakar dapat mengurangi permintaan terhadap mobil.

Hukum Permintaan: Hukum permintaan adalah prinsip dasar dalam ekonomi yang menyatakan bahwa, ceteris paribus (dengan asumsi faktor-faktor lain tetap sama), ketika harga suatu barang atau jasa naik, jumlah yang diminta oleh konsumen terhadap barang atau jasa tersebut akan menurun. Sebaliknya, jika harga barang atau jasa tersebut turun, maka jumlah yang diminta akan meningkat

2.3 Pengertian Peramalan

Peramalan adalah proses memprediksi atau memperkirakan kejadian atau kondisi yang akan datang berdasarkan data historis dan analisis tren. Dalam konteks bisnis dan ekonomi, peramalan sering digunakan untuk memprediksi permintaan, penjualan, produksi, harga, dan faktor-faktor lainnya yang dapat mempengaruhi operasi suatu perusahaan.

2.4 ciri-ciri peramalan

Beberapa ciri penting dari peramalan meliputi:

1. Berbasis Data Historis: Peramalan sering kali memanfaatkan data masa lalu sebagai dasar untuk memprediksi masa depan. Data historis ini dapat berupa penjualan, permintaan, tren pasar, atau indikator ekonomi lainnya.

2. Memiliki Unsur Ketidakpastian: Meskipun peramalan dilakukan untuk

memperkirakan masa depan, selalu ada unsur ketidakpastian yang melekat karena masa depan tidak dapat diprediksi dengan pasti. Peramalan memberikan estimasi terbaik berdasarkan informasi yang tersedia.

3. Menyediakan Informasi Kuantitatif atau Kualitatif: Peramalan dapat memberikan hasil dalam bentuk angka (kuantitatif) seperti jumlah unit produk yang akan terjual atau tingkat penjualan, maupun dalam bentuk informasi kualitatif, seperti tren atau pola yang diharapkan dalam preferensi konsumen.

2.5 Tujuan utama peramalan

Beberapa tujuan utama dari peramalan meliputi:

 Mengoptimalkan Produksi: Memastikan bahwa produksi barang atau jasa disesuaikan dengan kebutuhan pasar sehingga perusahaan dapat menghindari overproduction (produksi berlebih) atau underproduction (produksi kurang).

 Membantu Perencanaan Keuangan: Peramalan dapat membantu perusahaan merencanakan anggaran, aliran kas, dan alokasi sumber daya secara lebih efektif.

 Memfasilitasi Pengambilan Keputusan: Informasi dari peramalan membantu manajemen untuk membuat keputusan yang lebih tepat, seperti kapan harus meningkatkan stok, menambah tenaga kerja, atau memperluas pasar.

 Meningkatkan Efisiensi Operasional: Dengan mengetahui permintaan di masa depan, perusahaan dapat merencanakan pengadaan bahan baku dan distribusi produk dengan lebih efisien, sehingga mengurangi biaya operasional.

2.6 Jenis-Jenis Peramalan

Peramalan dapat diklasifikasikan ke dalam beberapa jenis, di antaranya:

1. Peramalan Kualitatif: Metode ini menggunakan penilaian subjektif, pendapat ahli, dan intuisi dalam memprediksi masa depan. Metode ini berguna ketika data historis tidak tersedia atau relevan. Contoh peramalan kualitatif adalah metode Delphi, survei pendapat ahli, dan diskusi kelompok.

2. Peramalan Kuantitatif: Peramalan ini menggunakan data numerik dan model

matematika untuk membuat prediksi. Metode ini lebih objektif dan sering digunakan jika data historis tersedia dalam jumlah yang cukup. Contoh metode kuantitatif

meliputi regresi linear, analisis deret waktu (time series analysis), moving average, dan exponential smoothing.

2.7 Metode-Metode Peramalan

Beberapa metode yang umum digunakan dalam peramalan meliputi:

 Metode Rata-rata Bergerak (Moving Average): Metode ini digunakan untuk memperhalus fluktuasi data historis dengan menghitung rata-rata data dalam periode waktu tertentu. Cocok untuk peramalan jangka pendek.

 Metode Pemulusan Eksponensial (Exponential Smoothing): Teknik ini

memberikan bobot yang lebih besar pada data terbaru untuk memberikan prediksi yang lebih akurat dalam kondisi pasar yang berubah-ubah.

 Analisis Regresi: Metode ini digunakan untuk memahami hubungan antara variabel independen (misalnya, harga atau promosi) dengan variabel dependen (misalnya, jumlah penjualan).

 Analisis Deret Waktu (Time Series Analysis): Metode ini mempelajari pola yang terjadi dalam data historis seperti tren, siklus, atau musiman untuk memprediksi masa depan.

2.8 Pentignya Peramalan Dalam Bisnis

Peramalan menjadi penting dalam berbagai aspek bisnis, seperti:

 Perencanaan Produksi: Memastikan produksi sesuai dengan permintaan pasar agar tidak terjadi kekurangan atau kelebihan stok.

 Manajemen Stok: Dengan peramalan yang akurat, perusahaan dapat mengatur persediaan dengan tepat sehingga dapat menghindari biaya penyimpanan yang tinggi atau kekurangan barang.

 Pengembangan Produk: Mengetahui tren pasar dan permintaan konsumen dapat membantu perusahaan mengembangkan produk yang lebih sesuai dengan kebutuhan pasar.

 Strategi Pemasaran: Dengan peramalan, perusahaan dapat menentukan kapan waktu terbaik untuk meluncurkan kampanye pemasaran atau promosi tertentu berdasarkan perkiraan perubahan permintaan

.

2.2.1 Metode Peramalan:

Metode peramalan adalah teknik atau cara yang digunakan untuk memprediksi kejadian atau tren di masa depan berdasarkan data historis dan analisis pola. Dalam dunia bisnis, peramalan digunakan untuk memperkirakan permintaan, penjualan, produksi, dan berbagai aspek lainnya. Metode peramalan dapat dibedakan menjadi dua kategori utama: metode kualitatif dan metode kuantitatif.

1. Metode Kualitatif

Metode kualitatif biasanya digunakan ketika data historis tidak tersedia atau tidak relevan, seperti ketika meramalkan produk baru atau saat kondisi pasar mengalami perubahan drastis.

Metode ini mengandalkan pendapat ahli, intuisi, dan penilaian subjektif.

 Metode Delphi: Teknik ini melibatkan sekelompok ahli yang diminta untuk memberikan pendapat dan perkiraan mereka secara anonim. Hasil dari para ahli ini kemudian diolah, dikirimkan kembali kepada para ahli untuk dikaji ulang, dan proses ini diulang beberapa kali sampai tercapai konsensus.

 Survei Pasar: Melibatkan pengumpulan data langsung dari konsumen mengenai preferensi, minat, atau kebutuhan mereka. Survei pasar dapat memberikan wawasan mengenai tren masa depan dan kebutuhan konsumen.

 Diskusi Kelompok (Focus Group): Melibatkan kelompok kecil yang terdiri dari konsumen atau ahli yang berdiskusi tentang tren atau produk tertentu. Metode ini dapat memberikan wawasan mendalam mengenai sikap konsumen terhadap produk atau jasa tertentu.

 Pendapat Ahli: Pendapat dari orang-orang yang memiliki keahlian di bidang tertentu digunakan untuk meramalkan masa depan. Ini biasanya digunakan jika data numerik terbatas atau tidak tersedia.

2. Metode Kuantitatif

Metode kuantitatif menggunakan data numerik dan model matematika untuk memprediksi kejadian atau pola masa depan. Metode ini biasanya lebih objektif dibandingkan metode kualitatif.

 Analisis Deret Waktu (Time Series Analysis): Teknik ini memprediksi masa depan berdasarkan data historis yang tersusun dalam urutan waktu tertentu. Analisis deret waktu mencakup beberapa metode, antara lain:

o Rata-rata Bergerak (Moving Average): Menghitung rata-rata dari sejumlah periode waktu sebelumnya untuk meramalkan periode waktu berikutnya.

Cocok untuk data yang tidak memiliki tren atau pola musiman yang jelas.

o Pemulusan Eksponensial (Exponential Smoothing): Memberikan bobot lebih besar pada data terbaru dan lebih kecil pada data lama. Metode ini sering digunakan karena lebih sederhana dibandingkan dengan metode lainnya dan dapat menyesuaikan tren data yang berubah.

o Model Box-Jenkins (ARIMA): AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) adalah teknik yang lebih kompleks untuk analisis deret waktu yang mempertimbangkan tren, musiman, dan pola dalam data. Metode ini

digunakan jika data historis menunjukkan tren dan pola yang tidak stabil.

 Regresi Linear: Teknik ini digunakan untuk memprediksi nilai variabel dependen (misalnya, penjualan) berdasarkan satu atau lebih variabel independen (misalnya, harga, pengeluaran iklan). Regresi linear sangat efektif dalam melihat hubungan antara dua variabel dan dapat digunakan untuk meramalkan jika terdapat hubungan linier yang jelas.

 Regresi Berganda: Seperti regresi linear, namun menggunakan lebih dari satu variabel independen untuk memprediksi variabel dependen. Contoh: Memprediksi penjualan berdasarkan variabel seperti harga, anggaran pemasaran, dan jumlah cabang toko.

 Metode Least Square: Metode ini digunakan untuk menemukan garis terbaik yang mendekati pola data dalam analisis regresi, sehingga dapat digunakan untuk membuat prediksi masa depan. Ini cocok untuk data yang menunjukkan tren linier.

 Analisis Korelasi dan Regresi: Analisis korelasi digunakan untuk mengukur

kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel. Sedangkan regresi digunakan untuk memodelkan hubungan tersebut dan melakukan prediksi. Misalnya, jika ada korelasi antara penjualan dan promosi, analisis regresi dapat digunakan untuk meramalkan penjualan berdasarkan tingkat promosi

o .

2.2.2. Kelebihan dan Keterbatasan Masing-masing Metode

Setiap metode peramalan memiliki kelebihan dan keterbatasannya sendiri, tergantung pada karakteristik data, situasi, serta kebutuhan bisnis atau organisasi. Berikut ini adalah

kelebihan dan keterbatasan dari beberapa metode peramalan yang sering digunakan:

1. Metode Kualitatif

Metode ini mengandalkan penilaian subjektif dan intuisi dari para ahli atau konsumen.

 Metode Delphi

o Kelebihan:

 Cocok digunakan ketika data historis tidak tersedia atau tidak relevan.

 Menghasilkan pandangan yang lebih mendalam karena didasarkan pada pendapat banyak ahli.

 Dapat mengurangi bias karena pendapat dikumpulkan secara anonim.

o Keterbatasan:

 Memerlukan waktu yang cukup lama untuk mencapai konsensus di antara para ahli.

 Hasilnya sangat bergantung pada kualitas dan pengalaman para ahli yang terlibat.

 Bersifat subjektif sehingga bisa kurang akurat jika dibandingkan dengan metode kuantitatif.

 Survei Pasar

o Kelebihan:

 Dapat memberikan wawasan langsung dari konsumen, sehingga cocok untuk produk atau jasa baru.

 Membantu memahami tren dan preferensi konsumen yang sulit diukur secara kuantitatif.

o Keterbatasan:

 Memerlukan biaya yang cukup besar, terutama jika survei dilakukan secara luas.

 Hasilnya bisa bias jika responden tidak dipilih secara acak atau tidak mewakili populasi yang sesungguhnya.

 Focus Group dan Pendapat Ahli

o Kelebihan:

 Dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam mengenai opini dan persepsi konsumen.

 Fleksibel dan bisa disesuaikan untuk berbagai topik atau produk.

o Keterbatasan:

 Rentan terhadap bias kelompok atau pengaruh dari individu dominan dalam diskusi.

 Tidak memberikan hasil kuantitatif yang dapat diukur secara langsung.

2. Metode Kuantitatif

Metode ini mengandalkan data historis dan analisis statistik.

 Rata-rata Bergerak (Moving Average)

o Kelebihan:

 Sederhana dan mudah diterapkan, terutama untuk data yang tidak terlalu kompleks.

 Cocok untuk data yang tidak memiliki tren atau pola musiman yang jelas.

o Keterbatasan:

 Tidak bisa menangkap pola musiman atau tren jangka panjang dengan baik.

 Hanya memberikan hasil yang baik untuk peramalan jangka pendek.

 Tidak mempertimbangkan perubahan mendadak dalam data.

 Pemulusan Eksponensial (Exponential Smoothing)

o Kelebihan:

 Memberikan bobot lebih besar pada data terbaru, sehingga lebih responsif terhadap perubahan.

 Lebih akurat dibandingkan dengan metode rata-rata bergerak dalam banyak kasus.

o Keterbatasan:

 Kurang efektif untuk data yang memiliki pola musiman atau tren yang kuat.

 Memerlukan penyesuaian parameter yang tepat untuk menghasilkan hasil yang optimal.

 Analisis Regresi

o Kelebihan:

 Dapat digunakan untuk melihat hubungan antara variabel dan memprediksi pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.

 Cocok untuk berbagai jenis data, baik linier maupun non-linier (jika menggunakan regresi non-linier).

o Keterbatasan:

 Hasilnya bisa bias jika ada korelasi yang lemah atau tidak ada hubungan nyata antara variabel.

 Memerlukan data yang cukup besar dan berkualitas untuk memberikan hasil yang akurat.

 Sensitif terhadap data outlier, yang dapat mempengaruhi hasil regresi.

 Analisis Deret Waktu (Time Series Analysis)

o Kelebihan:

 Dapat menangkap pola musiman, tren, dan siklus dalam data.

 Cocok untuk data yang memiliki urutan waktu seperti penjualan bulanan atau tahunan.

 Memberikan hasil yang cukup akurat jika pola dalam data stabil.

o Keterbatasan:

 Memerlukan data historis yang panjang untuk mengidentifikasi tren dan pola dengan baik.

 Sulit diterapkan jika data mengalami perubahan mendadak atau jika ada gangguan eksternal.

 Model seperti ARIMA cukup kompleks dan memerlukan keterampilan teknis untuk diimplementasikan.

 Model Box-Jenkins (ARIMA)

o Kelebihan:

 Sangat cocok untuk data deret waktu yang menunjukkan tren atau musiman.

 Mampu menangkap pola kompleks dalam data deret waktu.

o Keterbatasan:

 Memerlukan data historis yang banyak dan berkualitas.

 Proses identifikasi, estimasi, dan validasi model cukup rumit.

 Tidak cocok untuk data dengan perubahan mendadak atau disrupsi besar.

BAB III PENUTUP 3.1 Kesimpulan

Permintaan dan peramalan merupakan aspek penting dalam dunia bisnis yang memiliki dampak langsung terhadap keberhasilan operasional dan strategi perusahaan. Dengan memahami permintaan, perusahaan dapat lebih efektif dalam merencanakan produksi, pengelolaan stok, dan pengembangan produk. Sementara itu, peramalan berfungsi sebagai alat untuk memperkirakan permintaan di masa depan, memungkinkan perusahaan untuk mengantisipasi perubahan pasar dan membuat keputusan yang lebih tepat. Secara keseluruhan, permintaan dan peramalan adalah elemen kunci yang tidak dapat dipisahkan dalam manajemen bisnis. Keberhasilan perusahaan dalam merencanakan dan mengantisipasi permintaan masa depan akan sangat bergantung pada kemampuan mereka untuk mengimplementasikan metode peramalan yang tepat dan mengambil keputusan berdasarkan analisis yang akurat.

.

 Kesimpulan: Ringkasan tentang pentingnya pemahaman permintaan dan penerapan peramalan dalam bisnis.

 Rekomendasi: Saran untuk bisnis atau pelaku industri dalam mengoptimalkan peramalan untuk memenuhi permintaan pasar secara efektif.

Daftar Pusaka

 Kotler, P., & Keller, K. L. (2016). Marketing Management (15th ed.). Pearson Education Limited.

 Garrison, R. H., Noreen, E. W., & Brewer, P. C. (2018). Managerial Accounting (15th ed.). McGraw-Hill Education.

 Makridakis, S., & Hibon, M. (2000). The M3-Competition: Results, conclusions, and conclusions about forecasting methods. International Journal of Forecasting, 16(4), 521-530.

 Armstrong, J. S. (2001). Principles of Forecasting: A Handbook for Researchers and Practitioners. Springer.

 Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., & Black, W. C. (2010). Multivariate Data Analysis (7th ed.). Pearson Education.

 Montgomery, D. C., Jennings, C. L., & Kulahci, M. (2015). Introduction to Time Series Analysis and Forecasting. Wiley.

 Chatfield, C. (2004). The Analysis of Time Series: An Introduction (6th ed.). CRC Press.

 Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2018). Forecasting: Principles and Practice (2nd ed.). OTexts. Link to online version

 Wilson, J. (2010). Research Methods: A Case Approach. Cengage Learning.

 Pindyck, R. S., & Rubinfeld, D. L. (2013). Microeconomics (8th ed.). Pearson.