PERAMALAN (FORECASTING)

PERAMALAN PERMINTAAN BARANG (MANAJEMEN OPERASI)

Pengertian

Peramalan (forecasting) merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien khususnya dalam bidang ekonomi. Peramalan mempunyai peranan langsung pada peristiwa eksternal yang pada umumnya berada di luar kendali manajemen, seperti: ekonomi, pelanggan, pesaing, pemerintah dan lain sebagainya.

Peramalan permintaan memegang peranan penting dalam perencanaan dan pengambilan keputusan khususnya dibidang produksi. Aktivitas manajemen operasi menggunakan peramalan permintaan dalam perencanaan yang menyangkut skedul produksi, perencanaan pemenuhan kebutuhan bahan, perencanaan kebutuhan tenaga kerja, perencanaan kapasitas produksi, perencanaan layout fasilitas, penentuan lokasi, pemenuhan metode proses, penentuan jumlah mesin, desain aliran bahan dan lain sebagainya. Peranan ini disebabkan adanya tenggang waktu antara suatu peristiwa dengan kebutuhan mendatang.

Walaupun terdapat banyak bidang lain yang memerlukan peramalan permintaan, namun aktivitas manajemen operasi di atas merupakan bentuk khas dari keperluan peramalan permintaan baik jangka pendek, menengah mauppun jangka panjang. Pada gilirannya, perusahaan perlu memiliki pengetahuan dan ketrampilan yang meliputi:

a.       Identifikasi dan definisi masalah peramalan

b.      Aplikasi metode peramalan

c.       Pemilihan metode peramalan yang tepat untuk situasi tertentu

d.      Dukungan manajemen untuk menggunakan metode peramalan tertentu

Peramalan tidak terlalu dibutuhkan dalam kondisi permintaan pasar yang stabil, karena perubahan permintaannya relatif kecil. Tetapi peramalan akan sangat dibutuhkan bila kondisi permintaan pasar bersifat kompleks dan dinamis. Hanya sedikit bisnis yang dapat menghindari proses peramalan dan hanya menunggu apa yang terjadi untuk kemudian mengambil kesempatan. Perencanaan yang efektif baik untuk jangka panjang maupun bergantung pada peramalan permintaan untuk produk perusahaan tersebut.

        A.        METODE PERAMALAN PERMINTAAN

Secara umum metode peramalan dapat dibagi dalam dua ketegori utama, yaitu metode kuantitatif dan metode kualitatif. Metode kuantitatif dapat dibagi ke dalam deret berkala atau kurun waktu (time series) dan metode kausal, sedangkan metode kualitatif dapat dibagi menjadi metode eksploratoris dan normative.

Metode kuantitatif sangat beragam dan setiap teknik memiliki sifat, ketepatan dan biaya tertentu yang harus dipertimbangkan dalam memilih metode tertentu. Untuk menggunakan metode kuantitatif terdapat tiga kondisi yang harus dipenuhi, yaitu:

·         Tersedia informasi tentang masa lalu

·         Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk numeric

·         Diasumsikan bahwa beberapa pola masa lalu akan terus berlanjut

         B.        METODE RUNTUN WAKTU

Metode runtun waktu atau sering disebut metode deret waktu atau deret berkala menggambarkan berbagai gerakan yang terjadi pada sederetan data pada waktu tertentu. Langkah penting dalam memiliki metode runtunwaktu adalah dengan mempertimbangkan jenis pola data. Pola data dapat dibedakan menjadi empat jenis siklus dan trend (makriadis & wheelright, 1983), yaitu:

1.             Pola horizontal, terjadi bilamana nilai data berfluktuasi di sekitar nilai rata-rata yang konstan.

2.             Pola musiman, terjadi bilamana suatu deret dipengaruhi oleh factor musiman.

3.             Pola siklus, terjadi bilamana datanya dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang seperti siklus bisnis.

4.             Pola trend, terjadi bilamana terdapat kenaikan atau penurunan sekuler jangka panjang dalam data.

        C.        METODE GERAKAN TREND

Anggapan yang mengatakan bahwa garis trend seharusnya merupakan garis linear tidak selalu demikian. Terdapat empat cara yang biasa digunakan untuk mengukur gerakan trend, yaitu:

·         Metode bebas (freehand method)

·         Metode setengah-setengah (semi average method)

·         Metode rata-rata bergerak (moving average method)

·         Metode kuadrat terkecil (least quares method)

        D.        METODE VARIASI MUSIM

Terdapat empat cara yang umumnya digunakan untuk mengukur variasi musim, yaitu:

·         Metode rata-rata sederhana

·         Metode perbandingan dengan trend

·         Metode relative berantara

·         Metode perbandingan dengan rata-rata bergerak

         E.        Pola dan Teknik Peramalan

1. Teknik peramalan kualitatif  atau subyektif (qualitative forecast)

Teknik peramalan yang menggabungkan faktor seperti intuisi, emosi, pengalaman pribadi, dan sistem nilai pengambil keputusan untuk meramal. Terdapat empat teknik yang berbeda, yaitu :

·         Keputusan Dari Pendapat Juri Eksekutif (Jury of Executive Opinion). Teknik peramalan yang meminta pendapat segolongan kecil manajer tingkat tinggi dan menghasilkan estimasi permintaan kelompok. Dalam metode ini, pendapat sekumpulan kecil manajer atau pakar tingkat tinggi, sering dikombinasikan dengan model statistik, dikumpulkan untuk mendapatkan prediksi kelompok.

·         Metode Delphi (Delphi Method). Teknik peramalan yang menggunakan proses kelompok dimana para pakar melakukan peramalan. Ada 3 jenis peserta dalam metode ini : pengambil keputusan, karyawan, dan responden. Pengambil keputusan biasanya terdiri dari 5 hingga 10 orang pakar yang akan melakukan peramalan. Karyawan membantu pengambil keputusan dengan menyiapkan, menyebarkan, mengumpulkan, serta meringkas sejumlah kuesioner dan hasil survei. Responden adalah sekelompok orang, biasanya ditempatkan di tempat yang berbeda, dimana penilaian dilakukan. Kelompok ini memberikan input pada pengambil keputusan sebelum peramalan dibuat.

·         Gabungan Dari Tenaga Penjualan (Sales Force Composite). Teknik peramalan berdasarkan prediksi tenaga penjualan  akan penjualan yang diharapkan. Dalam pendekatan ini, setiap tenaga penjualan memperkirakan berapa penjualan yang bisa ia lakukan dalam wilayahnya. Peramalan ini kemudian dikaji unutk memastikan apakah peramalan cukup realistis. Kemudian peramalan dikombinasikan pada tingkat wilayah dan nasional untuk mendapatkan peramalan secara keseluruhan.

·         Survei Pasar Konsumen (Consumer Market Survey). Metode peramalan yang meminta input dari konsumen mengenai rencana pembelian mereka di masa depan.  Hal ini membantu tidak hanya dalam menyiapkan peramalan tetapi juga memperbaiki desain produk dan perencanaan produk baru. Survei konsumen dan gabungan tenaga penjualan bisa jadi tidak benar, karena peramalan yang berasal dari input konsumen yang terlalu optimis.

2. Peramalan Time – Series

Teknik peramalan yang menggunakan sekumpulan data masa lalu untuk melakukan peramalan. Model time-series membuat predikisi dengan asumsi bahwa masa depan merupakan fungsi masa lalu. Dengan kata lain, mereka melihat apa yang terjadi selama kurun waktu tertentu, dan menggunakan data masa lalu tersebut untu melakukan peramalan. Jika kita memperkirakan penjualan mingguan mesin pemotong rumput, kita menggunakan data penjualan minggu lalu untuk membuat ramalan. Time-series mempunyai empat komponen, yaitu : Tren, Musim, Siklus, Variasi Acak.

        F.         Lima Metode Peramalan Yang Menggunakan Data Masa Lalu :

1. Pendekatan Naif, teknik peramalan yang mengasumsikan permintaan, di periode mendatang sama dengan permintaan terkini. Terbukti untuk beberapa jenis produk, pendekatan naif (naive approach) ini merupakan model peramalan objektif yang paling efektif dan efesien dari segi biaya. paling tidak, pendekatan naif memberikan titik awal untuk perbandingan dengan model lain yang lebih canggih.

2. Rata-Rata Bergerak, metode peramalan yang menggunakan rata-rata dari sejumlah (n) data terkini untuk meramalkan periode mendatang. Rata-rata bergerak berguna jika kita dapat mengasumsikan bahwa permintaan pasar akan stabil sepanjang masa yang kita ramalkan.

• Rata-rata Bergerak – Sebuah teknik yang merata-ratakan sebuah angka dari nilai aktual terbaru, diperbaharui sebagai nilai-nilai baru yang tersedia.

• Rata-rata bergerak tertimbang – Nilai-nilai baru dalam sebuah rangkaian diberikan berat lebih dalam peramalan.

3. Penghalusan Eksponensial (Exponential Smoothing) adalah teknik peramalan rata-rata bergerak dengan pembobotan dimana data diberi bobot oleh sebuah fungsi eksponensial. Penghalusan eksponensial mungkin terdengar aneh, tetapi sebenarnya banyak digunakan dalam bisnis dan merupakan bagian penting dari sistem pengendalian persediaan berbasis komputer.

4. Proyeksi Tren, metode peramalan time-series yang mnyesuaikan sebuah garis tren pada sekumpulan data masa lalu, dan kemudian diproyeksikan dalam garis untuk meramalkan masa dpan.

5. Analisis Regresi Linier, model matematis garis lurus yang menjelaskan hubungan fungsional antara variabel bebas dan variabel terikat. persamaan regresi menunjukkan bagaimana satu variabel berhubungan pada nilai dan perubahan pada variabel lain.

Daftar Pustaka

Yamit, Zulian. 2003. Manajemen Operasi dan Produksi. Edisi Kedua. Yogyakarta: EKONISIA.

Hakim Nasution, Arman. 2003. Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Edisi Kedua. Surabaya: Prima Printing