”MANAJEMEN KEUANGAN dan PERBANKAN”
PERAMALAN (FORECASTING) PERMINTAAN
AKAN
PRODUK DAN JASA
D
I
S
U
S
U
N
OLEH:
Nama : Herlina Mika
Nim : 1400004
Mata
Kuliah : Manajemen Operasional
SEKOLAH TINGGI ILMU
MANAJEMEN INDONESIA
STIMI MEULABOH
TAHUN 2016
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur kita panjatkan atas
kehadirat Allah SWT yang mana telah senantiasa memberikan kita kehidupan,
jasmani dan rohani yang sehat sehingga kami dapat membuat makalah ini dan tak
lupa pula kita junjung nabi besara Muhammad S.A.W yang mana telah membawa kita
dari alam KEBODOHAN ke alam yang penuh dengan ilmu PENGETAHUAN, Penulis tahu
bahwasan nya makalah ini belum dapat di katakana dan di kategorikan sempurna,
seperti yang kita ketahui tidak ada yang sempurna di dunia ini ke sempurnaan
hanya milik Allah Swt, Oleh karena itu kami memohon kritik dan saran dari
seluruh pembaca agar makalah ini bisa menjadi lebih baik dan berguna untuk
semua orang terima kasih
Wasalam
Hormat kami
Herlina Mika
DAFTAR ISI
“Forecasting is the art and science of
predicting the events of the future. Forecasting require historical data
retrieval and project into the future with some form of mathematical models.”
“(menurut Rudy Aryanto, tahun 2009). Peramalan (forecasting) adalah kegiatan
mengestimasi apa yang akan tejadi pada masa yang akan datang. Peramalan
diperlukan karena adanya perbedaan kesenjagan waktu (Timelag) antara kesadaran
akan dibutuhkannya suatu kebijakan baru dengan waktu pelaksanaan kebijakan
tersebut. Apabila perbedaan waktu tersebut panjang maka peran peramalan begitu
penting dan sangat dibutuhkan, terutama dalam penentuan kapan terjadinya suatu
sehingga dapat dipersiapkan tindakan yang perlu dilakukan.
Menurut Arman Hakim
Nasution (2006), Peramalan adalah proses untuk memperkiraan beberapa kebutuhan
di masa datang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu,
dan lokasi yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang dan jasa.
Peramalan tidak terlalu
dibutuhkan dalam kondisi permintaan pasar yang stabil, karena perubahan
permintaan relatif kecil. Tetapi peramalan akan sangat dibutuhkan bila kondisi
permintaan pasar bersifat kompleks dan dinamis. Dalam kondisi pasar bebas,
permintaan pasar lebih banyak bersifat kompleks, dan dinamis karena permintaan
tersebut akan tergantung dari keadaan sosial, ekonomi, politik, aspek
teknologi, produk pesaing dan produk substitusi. Oleh karena itu peramalan yang akurat merupakan informasi
yang sangat dibutuhkan dalam pengambilan keputusan manajemen.[1]
1. Metoda-Metode
Apa saja yang dapat digunakan dalam Peramalan (Forecasting) ?
2. Bagaimana
Proses dalam Forecasting ?
Pada
pembahasan makalah kali ini, penulis akan membatasi pembahasan yang akan
dibahas. Kita hanya akan membahas tentang Forecasting, tentang Metoda-metoda
yang digunakan dalam Forecasting, dan tentang Proses Forecasting.
1. Untuk
mengetahui metoda yang dapat digunakan dalam Forecasting.
2. Untuk
mengetahui Proses Forecasting.
Hasil dari pembahasan materi ini, di harapkan dapat
memberi manfaat dan pengetahuan tentang metoda-metoda dalam Forecasting dan
Proses Forecasting yang mungkin akan berguna dimasa yang akan datang.
Meramalkan
permintaan dari pasar yang dimasuki oleh perusahaan adalah suatu pekerjaan yang
perlu dilakukan oleh setiap manajer perusahaan dalam rangka memprediksi berapa
besar peluang pasar yang tersedia di masa depan. Peramalan permintaan merupakan
usaha untuk mengetahui jumlah produk atau sekelompok produk di masa yang akan
datang dalam kendala satu set kondisi tertentu.
Hal
yang perlu diingat adalah bahwa aktivitas peramalan permintaan tidaklah dapat
diartikan sebagai aktivitas yang bertujuan untuk mengukur permintaan di masa
yang akan datang secara pasti, melainkan sekedar usaha untuk mengurangi
kemungkinan terjadinya hal yang berlawanan antara keadaan yang sungguh-sungguh
terjadi di kemudian hari dengan apa yang menjadi hasil peramalan. Dengan kata
lain, hasil maksimal dari aktivitas peramalan adalah melakukan minimisasi
ketidakpastian yang mungkin terjadi di masa yang akan datang.
Untuk
melakukan forecasting atau peramalan terhadap permintaan pasar, disini akan
diuraikan berbagai metode model peramalan terhadap permintaan pasar dari barang
atau jasa yang diproduksi dan dijual oleh perusahaan. Secara garis besar
terdapat dua macam metode peramalan permintaan yang biasa dilakukan, yaitu
metode kualitatif yang terdiri atas teknik survey dan teknik pengumpulan opini.
Sedangkan metode berikutnya adalah metode kuantitatif, yang terdiri atas Metode
Time Series, Metode Tren Linear, Metode Kuadratik, Analisis Musiman dan Model
Ekonometri.
Pembahasan
lebih lanjut tentang metode-metode peramalan permintaan adalah sebagai berikut:
Metode
peramalan permintaan secara kualitatif berhubungan dengan data-data kualitatif,
misalnya tentang selera konsumen terhadap suatu produk, atau survey tentang
loyalitas konsumen, dan lain-lain. Forecasting kualitatif ini dapat
dikelompokkan ke dalam beberapa metode teknik seperti akan dijelaskan berikut
ini.
1. Teknik Survey
Teknik
survey ini merupakan suatu alat meramalkan yang cukup penting khususnya untuk
memprediksi kejadian-kejadian atau kecenderungan-kecenderungan dalam jangka
pendek mendatang ini. Survey biasanya menggunakan alat interview atau daftar
pertanyaan yang akan ditujukan para responden yang terpilih dan yang dituju.
Sesuai kelompok yang memang diperkirakan akan menjadi sasaran pasar yang dituju
oleh perusahaan.
Survey
ini dilakukan untuk meramalkan variabel ekonomi yang memang berhubungan baik
langsung maupun tidak langsung dengan permintaan konsumen atau pasar yang
dituju. Variabel-variabel ekonomi yang disurvey ini misalnya variabel yang
berhubungan dengan budget rumah tangga yang dikeluarkan untuk memenuhi
kebutuhan rumah tangga.
Sasaran
dan klasifikasi sasaran dan jenis kebutuhan dan keperluan dari kelompok
responden ini dapat dikategorikan sebagai berikut:
a.
Survey tentang budget keperluan rumah
tangga masyarakat eksekutif bisnis dan pemerintahan yang sekiranya berkait
dengan rencana perusahaan. Survey ini diharapkan dapat merekam keseluruhan
anggaran setiap rumah tangga yang disurvey.
b.
Survey mengenai barang atau jasa yang
diperlukan bagi para pelaku bisnis yang akan memperdagangkan barang atau
jasanya. Mereka ini mungkin pelaku bisnis yang bergerak pada bisnis
distributor, pengecer atau pedagang besar.
c.
Survey ini dilakukan bagi para rumah
tangga umum mengenai keperluan rumah tangga, produk atau barang apa secara
periodic diperlukan dan frekuensi pemenuhan yang dilakukan untuk masa-masa yang
akan datang, dan lain-lain.
Dari
metode survey berdasar kelompok sasaran ini sebenarnya terkandung maksud dari
surveyor bahwa barang dan jasa apa saja yang dibutuhkan, berapa frekuensi
pemenuhan kebutuhan dan faktor-faktor apa saja yang pada umumnya yang
mempengaruhi perilaku beli mereka ini. Sehingga secara tidak langsung
perusahaan melihat peluang dan apa saja yang bisa ditarik sebagai kepentingan
bagi perusahaan atas hasil-hasil survey ini untuk memprediksi dan memperkirakan
perilaku pasar atau konsumen perusahaan.
Bila
diklasifikasikan bahwa hasil survey ini merupakan bagian dari kegiatan riset
pasar yang dilakukan oleh perusahaan. Dari sini berbagai kemungkinan yang
diperoleh adalah munculnya variabel ikutan yang dapat diprediksi Apa yang bisa
dimanfaatkan oleh perusahaan yang hendak atau sudah diproduksi dan dijual
kepada pasar yang dituju yang telah disurvey
ini. Dengan demikian dapat dinyatakan bahwa hasil survey ini sebagian
atau seluruhnya dapat dipergunakan untuk memprediksi permintaan konsumennya
dari produk yang dibuat dan jual oleh perusahaan.
2. Teknik Jajak Pendapat (Opinion
Pools)
Teknik
jajak pendapat sering dilakukan untuk melengkapi data dari survey. Jajak
pendapat dari para pakar, para eksekutif, dari masyarakat umum, atau dari
konsumen. Jajak pendapat ini lebih bersifat pandangan atau pendapat pribadi
(subjektif) dari respondennya, sebaliknya teknik survey lebih bersifat
objektif.
Sebelum
peluncuran produk baru, biasanya diadakan pre test dan jajak pendapat terhadap
responden yang menjadi sampel. Teknik pooling ini melibatkan berbagai media
seperti media TV, telepon, koran, surat, SMS, email, atau internet untuk
menyebarkan kuesioner atau daftar pertanyaan tentang berbagai informasi yang
dibutuhkan perusahaan
.
Laporan
atau pernyataan resmi dari suatu perusahaan atau pemerintah suatu negara dapat
digunakan sebagai sumber data guna meramalkan kondisi ekonomi di masa yang akan
datang, sekaligus dapat digunakan untuk membuat strategi bersaing dalam pasar
bebas.
1. Metode Time Series
Metode
Time Series berhubungan dengan nilai-nilai suatu variabel yang diatur secara
periodesasi sepanjang periode waktu dimana prakiraan permintaan diproyeksikan.
Misalnya mingguan, bulanan, kwartalan, dan tahunan, tergantung keinginan dari
pihak-pihak yang melakukan prakiraan permintaan ini. Metode ini semata-mata
mendasarkan diri pada data dan keadaan masa lampau. Jika keadaan di masa yang
akan datang cukup stabil dalam arti tidak banyak perubahan yang berarti dengan
keadaan masa lampau, metode ini dapat memberikan hasil peramalan yang cukup
akurat.
2. Metode Tren Linear
Khusus
metode ini digunakan jika scatter diagram berbentuk garis lurus dengan
persamaan umum adalah:
Y = a + bX
Untuk
metode tren linear ini banyak jenisnya, antara lain:
a. Metode Least Square
Metode
ini sering digunakan oleh perusahaan karena dianggap paling mudah untuk
dipraktekkan. Metode ini digunakan pada waktu data yang tersedia adalah
mempunyai kecenderungan berbentuk garis lurus. Maka persamaannya adalah:
Y = a + bX
Dimana:
Y = variabel
yang akan diramalan, dalam hal ini adalah ramalan penjualan produk perusahaan
a. = konstanta,
yang akan menunjukkan besarnya harga
b = variabilitas
per X, yaitu menunjukkan besarnya perubahan nilai Y dari setiap perubahan satu
unit X
X = unit
waktu/ periode
Untuk
mencari besarnya nilai a, dan b tersebut akan dapat dilakukan dengan mempergunakan
rumus-rumus sebagai berikut:
Dengan
syarat bahwa å X = 0
Dimana
n adalah sama dengan jumlah data
b. Metode Product Moment
Metode
ini lazim dinamakan metode momen saja. Metode ini digunakan oleh perusahaan
karena dianggap mudah di samping metode least square, karena perlakuan angka X
(prediksi) untuk data ganjil maupun genap tidak ada perlakuan khusus seperti
halnya pada metode least square. Tentunya metode ini digunakan dalam ramalan
penjualan untuk data yang tersedia adalah mempunyai kecenderungan berbentuk
garis lurus terutama nilai ramalannya, sedangkan persamaannya adalah:
Y=a + bX
Dimana:
Y = variabel
yang akan diramalkan, dalam hal ini adalah ramalan penjualan produk perusahaan
a = konstanta,
yang akan menunjukkan besarnya harga Y (ramalan) apabila X sama dengan 0 (nol)
b = variabilitas
per X, yaitu menunjukkan besarnya perubahan nilai Y dari setiap perubahan satu
unit X
X = unit
waktu/ periode, yang dapat dinyatakan dalam minggu, bulan, semester, tahun dan
lain sebagainya
Untuk
mencari besarnya nilai a, dan b tersebut akan dapat dilakukan dengan
mempergunakan rumus-rumus sebagai berikut:
|
Persamaan I
∑Y = n.a + b∑x
|
|
Persamaan II
∑XY
= a ∑x + b ∑x2
|
Dengan
syarat ∑x ≠ 0
c. Metode Setengah Rata-Rata (Semi
Evarage Method)
Metode
setengah rata-rata ini masih tergolong metode tren linier dimana data yang
tersedia tetap berbentuk linier jika digambar dalam bentuk grafik. Metode tren setengah rata-rata menentukan bahwa
untuk mengetahui fungsi Y’ = a + bX tersebut, semua data historis dikelompokkan
menjadi dua kelompok (himpunan) dengan jumlah anggota masing-masing yang sama.
Berdasarkan perhitungan rata-rata dari anggota masing-masing kelompok itulah
akan diperoleh fungsi garis lurus yang bersangkutan.
3. Metode Kuadratik
Metode
kuadratik adalah merupakan tren non linier, dan jika digambar berbentuk garis
lengkung. Metode ini biasanya digunakan atau diterapkan untuk data historis
dimana jika digambar akan membentuk garis tidak lurus atau berbentuk parabola.
Sedangkan
persamaan dari metode kuadratik adalah:
Y’ = A + BX + C
Dimana:
Y’ = variabel
yang akan diramalkan, dalam hal ini adalah ramalan penjualan produk perusahaan
a = konstanta,
yang akan menunjukkan besarnya harga Y (ramalan) apabila X sama dengan 0 (nol)
b = variabilitas
per X, yaitu menunjukkan besarnya perubahan nilai Y dari setiap perubahan satu
unit X
X = unit
waktu/ periode, yang dapat dinyatakan dalam minggu, bulan, semester, tahun dan
lain sebagainya
Sedangkan
koefisiennya adalah:
A
= (∑Y - c∑
) / n
B
= (∑XY / ∑
)
C
= (n ∑
Y) – ((∑
) – (∑Y))
(n ∑
) – ((∑Z
)
Dengan
syarat ∑
=
0 (nol)
4. Metode Variasi Musim
Melakukan
prakiraan volume permintaan konsumen di waktu-waktu yang akan datang dapat
didasarkan pada gelombang musiman yang melekat pada kultur budaya atau
kebiasaan dari masyarakat. Tetapi dapat juga karena faktor sifat dan keadaan
alam yang melekat pada iklim atau cuaca. Misalnya produksi musim semi, gugur
dan musim penghujan dan bahkan musim kemarau, produk apa yang sedang atau akan
datang musimnya.
Sifat
masyarakat yang menimbulkan musiman ini oleh karena faktor budaya dan kebiasaan
misalnya karena musim hari raya keagamaan. Pada saat-saat itu biasanya
masyarakat akan memiliki hajat yang cukup besar dalam melakukan pemenuhan
konsumsi barang keperluan pesta dan sehari-hari. Maka dapat dipastikan pada
periode ini permintaan akan kebutuhan dan keperluan konsumsi akan meningkat
dalam jumlah yang cukup berarti. Demikian juga ketika datang musim bulan-bulan
baik maka banyak masyarakat menggunakan bulan tersebut melaksanakan hajat
perkawinan, pesta perkawinan, dan hajat-hajat yang lain yang memerlukan pesta dan
upacara-upacara sacral yang memerlukan konsumsi dan persediaan barang kebutuhan
untuk keperluan tersebut.
5. Metode Ekonometri
Metode
ekonometri merupakan metode prediksi volume atau nilai dependen variabel dengan
melibatkan berbagai faktor atau variabel independent yang relevan dan cukup
signifikan mempengaruhi dependen variabel tersebut. Secara ekonomi dari model
ekonometri ingin dilihat relevansinya pengaruh independent variabel terhadap
dependen variabel. Bahkan juga ingin dilihat apakah antar variabel independent
itu saling mempengaruhi dan berapa besar pengaruh mempengaruhi antar variabel
independent ini atas besarnya pengaruh terhadap dependen variabel. Juga ingin
dilihat berapa tepat antara kebenaran statistik dikoreksi dengan kebenaran
secara ekonomi.
Jadi
secara literatur ekonometrik merupakan suatu pengukuran secara ekonomi baik
secara statistik, matematik maupun secara ekonomi teori sekaligus dalam konteks
hubungan antara variabel-variabel ekonomi. Memang metode ekonometrik sering
lebih kompleks dibanding dengan metode proyeksi trend. Namun ekonometrik
setidaknya memiliki dua keunggulan sebagai alat prakiraan. Pertama adalah
keunggulan dalam memperoleh prediksi nilai variabel yang penting. Ini akan
sangat berguna bagi manajer untuk mengevaluasi kemungkinan pengaruh alternatif
keputusan yang diambil. Kedua adalah metode ekonometrika mengestimasi perilaku
hubungan antara variabel-variabel. Secara mencolok meramalkan dengan dasar
metode lain seperti misalnya survey data hanya memperoleh sesuatu yang lebih
kecil dari penyebab yang hakiki pada hubungan antar variabel-variabel ini
secara umum.
Terdapat
empat tahapan yang termasuk di dalam memformulasi forecast model ekonometrika
ini.
1)
Membangun suatu model teori
2)
Mengumpulkan data
3)
Memilih bentuk persamaan fungsi yang
diestimasi
4)
Mengestimasi dan menginterpretasi hasil[2]
Proses peramalan
(forecasting) biasanya terdiri dari langkah-langkah sebagai berikut. (Handoko,
1984: 260).
Analis mengatakan
dengan para pembuat keputusan dalam perguruan tinggi untuk mengetahui apa
kebutuhan-kebutuhan mereka, dan menentukan:
1
variabel-variabel yang akan diestimasi.
2
siapa yang akan menggunakan hasil
peramalan.
3
untuk tujuan-tujuan apa hasil peramalan
akan digunakan.
4
estimasi jangka panjang atau jangka
pendek yang diinginkan.
5
derajat ketepatan estimasi yang
diinginkan.
6
kapan estimasi dibutuhkan.
7
bagian-bagian yang diinnginkan, seperti
peramalan untuk kelompok pembeli, kelompok produk atau daerah geografis.
Setelah tujuan
ditetapkan, langkah berikutnya adalah mengembangkan model, yang merupakan
penyajian secara lebih sederhana sistem yang dipelajari. Dalam peramalan, model
adalah suatu kerangka analitik yang apabila dimasukkan data akan menghasilkan
estimasi jumlah calon mahasiswa baru diwaktu mendatang (atau variabel apa saja
yang diramal). Analis hendaknya memilih suatu model yang menggambarkan secara
realitis perilaku variabel-variabel yang dipertimbangkan.
Sebagai contoh, bila
suatu perguruan tinggi ingin meramalkan jumlah calon mahasiswa baru yang
polanya berbentuk linier, model yang dipilih mungkin Y = a + bX, dimana
menunjukkan besarnya jumlah calon mahasiswa baru, X menunjukkan unit waktu,
serta a dan b adalah parameter-parameter yang menggambarkan posisi dan dan
kemiringan garis pada grafik. ˆYˆ
Sebelum diterapkan,
model biasanya diuji untuk menentukan tingkat akurasi, validitas, dan
reliabilitas yang diharapkan. Ini sering mencakup penerapannya pada data
historik, dan penyiapan estimasi untuk tahun-tahun sekarang dengan data nyata
yang tersedia. Nilai suatu model ditentukan oleh derajat ketepatan hasil
peramalan dengan data aktual.
Setelah pengujian,
analis menerapkan model dalam tahap ini, data historis dimasukkan dalam model
untuk menghasilkan suatu ramalan. Dalam kasus model calon mahasiswa baru, Y= a
+ bX, analis menerapkan teknik-teknik matematika agar diperoleh a dan b.
Ramalan-ramalan
yang telah dibuat harus senantiasa diperbaiki dan ditinjau kembali. Perbaikan
mungkin perlu dilakukan karena adanya perubahan-perubahan dalam perguruan
tinggi atau lingkungan, seperti tingkat biaya masuk perguruan tinggi, jumlah
kelulusan di tingkat SMU, tingakt jumlah perguruan tinggi, jumlah
jurusan/program studi baru yang ada di perguruan tinggi,
pengeluaran-pengeluaran pengiklanan atau pamflet, kebijakan moneter dan
kemajuan teknologi.
Evaluasi,
di pihak lain, merupakan perbandingan ramalan-ramalan dengan hasil-hasil nyata
untuk menilai ketepatan penggunaan metodelogi atau teknik peramalan. Langkah
ini diperlukan untuk menjaga kualitas estimasi-estimasi diwaktu yang akan
datang.[3]
KESIMPULAN
Peramalan (forecasting) merupakan seni dan ilmu untuk
memperkirakan kejadian dimasa depan. Hal ini dapat dilakukan dengan melibatkan
pengambilan data masa lalu dan menempatkannya kemasa yang akan datang dengan
suatu bentuk model matematis.
Tujuan
peramalan dalam kegiatan produksi adalah untuk meredam ketidakpastian, sehingga
diperoleh suatu perkiraan yang mendekati keadaan yang sebenarnya. Peramalan
tidak akan pernah “perfect”, tetapi meskipun demikian hasil peramalan akan
memberikan arahan bagi suatu perencanaan.
Terdapat dua pendekatan umum peramalan,
sebagaimana ada dua cara mengatasi semua model keputusan. Yang pertama adalah
analisis kuantitatif dan yang kedua adalah analisis kualitatif.
No comments:
Post a Comment