Implementasikan Forecasting Basis Teknik Pengolahan Data yang Bisa Memprediksi Masa Depan

Setiap perusahaan pastinya pernah mengalami permasalahan dalam menentukan jumlah produk yang harus diproduksi. Jika memproduksi dalam jumlah yang banyak, ternyata malah tidak laku dan kerugian yang dihasilkan besar. Atau, jika memproduksi barangnya sedikit, ternyata permintaan dari konsumen saat itu banyak dan akibatnya malah membuat konsumen kecewa. Forecasting adalah solusi yang tepat untuk menangani masalah tersebut. Tidak ada yang tahu bagaimana perusahaan akan berkembang kedepannya. Ketidakpastian ini lah yang membuat Forecasting berperan penting dalam menentukan masa depan bisnis dalam suatu perusahaan.

Istilah Forecasting sering ditemukan dalam kegiatan berbisnis baik itu bisnis yang baru akan dirancang maupun bisnis yang sudah berjalan. Umumnya, Forecasting memiliki dua jenis metode yaitu metode kualitatif dan kuantitatif. Perbedaan kedua metode ini dilihat dari metode kualitatif yang bersifat subjektif dan membutuhkan penilaian dari para ahli. Sedangkan Forecasting kuantitatif menggunakan data historis dalam membuat Forecasting model. Meskipun berbeda dalam pelaksanaannya, kedua metode ini sama-sama memegang peran penting dalam sukses atau tidaknya sebuah bisnis dijalankan. Lantas, apa sih sebenarnya Forecasting itu? Mengapa Forecasting memegang peranan penting dalam sebuah bisnis? Seperti apa sih metode Forecasting berbasis kuantitatif? Temukan semua jawabannya pada artikel berikut ini, yuk!

1. Apa Itu Forecasting?

Forecasting atau peramalan dapat diartikan sebagai kegiatan untuk memperkirakan informasi yang bersifat prediktif dalam menentukan arah di masa depan. Seperti dalam bukunya WIlliam Stevenson, Operation Management (2009) menjelaskan Forecasting adalah dasar dalam menentukan arah keputusan perusahaan di masa depan. Forecasting mampu memberikan informasi terkait permintaan di masa depan yang bertujuan untuk menentukan kapasitas produksi, persediaan, budgeting, pengadaan barang dan jasa hingga rantai pasok. Karena itu, sangat penting untuk kita mengetahui metode forecasting seperti apa yang paling sesuai dengan perusahaan. Forecasting memiliki dua jenis metode yang sering dijumpai yaitu metode kualitatif dan kuantitatif.

• Metode Kualitatif, Metode peramalan kualitatif ini memiliki sifat yang subjektif dibandingkan dengan kuantitatif. Karena prosesnya yang dipengaruhi oleh emosi, intuisi dan pengalaman atau pendapat-pendapat dari para ahli. Apabila perusahaan tidak memiliki data di masa lalu, entah karena data tersebut tidak layak atau tidak sesuai dengan apa yang ingin diramalkan atau perusahaan baru akan dijalankan dan tidak memiliki data, maka metode kualitatif sangat cocok untuk digunakan.

• Metode Kuantitatif, Metode kuantitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif atau model matematis yang beragam dengan data historis atau masa lalu. Metode ini bersifat objektif karena proses analisis yang menggunakan pendekatan data dan angka. Metode ini sangat disarankan bagi perusahaan yang bisnisnya telah berjalan dan memiliki data historis yang cukup, karena dengan menggunakan metode kuantitatif peramalan yang dihasilkan berpotensi akurat.

Baca juga : Teknik Pengolahan Data Kualitatif: Ketahui Macam-Macam Metode Pengumpulan Data

2. Metode Forecasting Kuantitatif

Ada dua metode kuantitatif yang digunakan dalam Forecasting yaitu metode Time Series dan metode Kausal.

• Time Series, Metode Time Series atau deret waktu adalah salah satu metode peramalan kuantitatif yang didasarkan pada data-data masa lampau yang menghubungkan keterkaitan antara variabel yang dicari (Dependent Variable) dengan variabel yang mempengaruhinya (Independent Variable) lalu dihubungkan menggunakan waktu dalam bentuk mingguan, bulan atau tahun. 

• Kausal, Metode peramalan kuantitatif yang kedua adalah metode kausal yaitu suatu model sebab-akibat yang didasarkan pada keterkaitan antara variabel yang diperkirakan dengan variabel lain yang mempengaruhinya namun tidak dalam bentuk waktu. Contoh, permintaan akan baju baru mungkin berhubungan dengan banyaknya populasi, pendapat masyarakat, jenis kelamin, budaya daerah, dan bulan-bulan khusus (hari raya, natal, tahun baru). Metode ini biasanya digunakan ketika variabel-variabel yang menjadi penyebabnya sudah diketahui.

3. Metode Naïve Approach

Salah satu contoh metode Forecasting Time Series adalah Naïve Approach. Pengolahan data ini berasumsi bahwa permintaan para pelanggan di periode selanjutnya sama dengan periode sebelumnya. Dengan kata lain, data yang ada pada periode sebelumnya diasumsikan sebagai prediksi paling tepat untuk meramalkan segala kejadian di masa mendatang. Metode ini sangatlah sederhana sehingga dianggap metode yang efektif dan efisien dalam meramalkan biaya pengeluaran, yang menjadi titik awal dari metode lainnya.

4. Metode Regresi dan Korelasi

Salah satu contoh metode Forecasting Kausal adalah Regresi dan Korelasi. Metode ini secara sederhana menghubungkan antara variabel penjualan, faktor ekonomi makro, persaingan dan variabel internal dengan menggunakan persamaan least-squares. Ketepatan peramalan dengan menggunakan metode ini cocok digunakan ketika peramalan jangka pendek. Data yang dibutuhkan untuk penggunaan metode ini adalah data kuartalan dari beberapa tahun yang lalu.

Baca juga : Kenali 3 Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif

5. Belajar Teknik Pengolahan Data Kuantitatif Lainnya Bersama DQLab!

Demikianlah penjelasan singkat mengenai Forecasting beserta salah satu jenis metodenya yaitu metode Forecasting kuantitatif. Dapat disimpulkan, Forecasting merupakan suatu hal yang penting diperhatikan dengan baik oleh perusahaan dalam menjalankan bisnis agar tetap lancar. Data yang valid menjadi salah satu kunci dalam kesuksesan suatu bisnis. Berbekal data yang valid, maka sangat dibutuhkan untuk penyusunan perencanaan dan eksekusi kebijakan untuk hasil yang efektif. Untuk bisa menemukan cara yang tepat dalam mengolah data, seseorang perlu memiliki kemampuan dan ketangkasan dalam ilmu Data Science. DQLab adalah tempat yang tepat untuk memperdalam kemampuanmu dalam ilmu Data Science. Yuk, gabung di DQLab.id untuk mulai belajar teknik pengolahan data dalam dunia bisnis!

Penulis : Salsabila Miftah R

Editor : Annissa Widya Davita