Metode Data Forecasting: Penentu Masa Depan Perusahaan

31 Agustus 2023

memprediksi atau memperkirakan sesuatu dengan data forecasting

Dalam hampir setiap keputusan yang dibuat, para pemimpin perusahaan saat ini mempertimbangkan semacam peramalan/forecasting.

Forecasting yang baik tentang permintaan dan trend bukan lagi barang mistis yang kebenarannya diragukan, tetapi sesuatu yang disusun berdasarkan data-data yang akurat dan aktual.

Forecasting merupakan cerminan ikatan keuangan dan manajer itu sendiri dalam mengatasi masalah suatu bisnis. Semakin para manajer pemasaran mengetahui tentang prinsip umum forecasting, maka semakin banyak yang dapat mereka lakukan dalam suatu bisnis.

Jika para manajer pemasaran ingin bisa menghadapi iklim bisnis yang dinamis, perubahan tingkat permintaan yang tiba-tiba, manuver potongan harga dari kompetisi, pemogokan, dan ayunan ekonomi yang besar.

Key Takeaways:

Memahami pengertian forecasting berguna untuk mengetahui prediksi pertumbuhan penjualan, atau prediksi untuk ekonomi secara keseluruhan.
Forecasting memiliki berbagai metode untuk melakukan perencanaan serta pengendalian bisnis yang secara umum dibagi menjadi metode kualitatif dan kuantitatif.
Forecasting akan membantu perusahaan dalam memandu strategi dan membuat keputusan berdasarkan informasi tentang operasi bisnis.

Forecasting memiliki arti memprediksi atau memperkirakan sesuatu. Dalam praktiknya, forecasting berisi metode-metode untuk memprediksi masa depan suatu perusahaan, baik dalam penjualan, manajemen, hingga fundamental perusahaan.

Meski begitu, forecasting tidak hanya digunakan untuk memprediksi masa depan keseluruhan perusahaan, tetapi juga digunakan untuk menentukan keputusan yang diambil.

Maka dari itu, penerapan metode forecasting selalu digunakan untuk menjamin kesuksesan suatu keputusan bisnis.

Untuk menangani peningkatan variasi dan kompleksitas masalah peramalan manajerial, banyak metode forecasting yang telah dikembangkan dalam beberapa tahun terakhir. Masing-masing memiliki kegunaan khusus, dan kehati-hatian harus dilakukan untuk memilih teknik yang tepat untuk aplikasi tertentu.

Manajer dan tim marketing memiliki peran dalam memberikan pendapat dan analisis guna pemilihan teknik dan metode forecasting yang relevan.

Maka, semakin baik mereka memahami kisaran kemungkinan forecasting, semakin besar kemungkinan upaya forecasting perusahaan akan membuahkan hasil.

Pemilihan metode forecasting bergantung pada banyak faktor, seperti konteks, relevansi, ketersediaan data historis, tingkat akurasi yang diinginkan, periode waktu, dan biaya/manfaat perkiraan terhadap perusahaan.

Faktor-faktor ini harus ditimbang terus-menerus pada berbagai tingkatan. Sederhananya, tim marketing harus bisa memilih dan menerapkan metode forecasting yang digunakan untuk mengolah data yang tersedia sebaik-baiknya.

Artikel ini akan membantu Anda untuk mengidentifikasi segala sesuatu yang diperlukan untuk memilih metode forecasting yang sesuai permasalahan.

Table of Contents

Sudahkah Anda Mengenal Apa Itu Data Forecasting?

Sebelum kita memulai belajar akan metode-metode forecasting ada baiknya kita mengerti dahulu apa yang dimaksud. Data forecasting adalah data atau kumpulan informasi yang diperlukan untuk memprediksi trend dan hasil di masa depan.

Ini melibatkan pengolahan data masa lalu untuk mengidentifikasi pola dan tren, dan kemudian menggunakan informasi ini untuk membuat prediksi tentang peristiwa masa depan.

Forecasting data umumnya digunakan dalam bisnis untuk memprediksi penjualan di masa depan, permintaan produk atau layanan, rencana pembelian dan indikator kinerja utama lainnya.

Metode-Metode Dalam Pengumpulan Data

Saat memilih metode forecasting, suatu perusahaan harus mempertimbangkan kebutuhan dan sumber daya khusus, serta input output seperti apa yang diinginkan.

Beberapa metode mungkin lebih sesuai untuk industri atau jenis data tertentu. Penting juga untuk mempertimbangkan keakuratan metode dan potensi risiko serta keterbatasannya.

Ada beberapa metode forecasting yang dapat digunakan bisnis untuk meramalkan hasil masa depan. Beberapa metode forecasting yang paling umum adalah:

1. The Time Series Analysis (Analisis Deret Waktu)

Metode Time Series Analysis merupakan metode kuantitatif yang melibatkan analisis data dan tren masa lalu untuk memprediksi hasil di masa mendatang. Hal ini didasarkan pada asumsi bahwa trend masa depan akan mengikuti pola yang telah ditetapkan di masa lalu. Analisis deret waktu dapat digunakan untuk memperkirakan penjualan, pendapatan, dan indikator kinerja utama lainnya.

Time Series Analysis merupakan metode forecasting kuantitatif yang populer karena relatif mudah digunakan dan dapat memberikan hasil yang akurat.

Namun, penting untuk dicatat bahwa metode kuantitatif deret waktu mengasumsikan bahwa masa depan akan mengikuti pola yang sama dengan masa lalu. Ini mungkin tidak selalu terjadi, terutama di industri yang mengalami perubahan atau gangguan yang cepat.

2. Regression Analysis (Analisis Regresi)

Analisis regresi adalah metode peramalan statistik adalah salah satu metode forecasting kuantitatif yang digunakan untuk mengidentifikasi hubungan antara dua variabel atau lebih. Ini dapat digunakan untuk memprediksi hasil masa depan berdasarkan masa lalu. Analisis regresi biasanya digunakan untuk meramalkan tingkat penjualan, harga, dan metrik bisnis lainnya.

Analisis regresi merupakan metode yang lebih kompleks daripada analisis deret waktu, namun dapat memberikan hasil yang lebih akurat. Ini sangat berguna ketika ada banyak faktor yang mempengaruhi hasil yang diperkirakan. Namun, metode regresi memerlukan sejumlah besar data, informasi, dan keahlian untuk digunakan secara efektif.

3. Qualitative Forecasting (Peramalan Kualitatif)

Qualitative forecasting adalah metode forecasting yang didasarkan pada pendapat dan penilaian ahli. Ini melibatkan pengumpulan masukan dari pemangku kepentingan utama, seperti pelanggan, karyawan, dan pakar industri, untuk memperkirakan hasil di masa mendatang. Qualitative forecasting dapat berguna ketika bahan dan informasi perencanaan yang tersedia terbatas.

Peramalan kualitatif adalah metode kualitatif yang dapat digunakan dalam berbagai situasi. Ini dapat memberikan wawasan berharga tentang preferensi pelanggan, tren pasar, dan faktor lain yang mungkin tidak dapat ditangkap oleh metode lain. Namun, peramalan kualitatif bersifat subjektif dan dapat dipengaruhi oleh bias dan pendapat pribadi.

Model-model peramalan di bawah ini termasuk dalam kategori metode forecasting kualitatif:

Delphi Method (Metode Delphi)

Metode peramalan ini adalah jenis model forecasting yang melibatkan sekelompok kecil pakar yang relevan yang mengungkapkan penilaian dan pendapat mereka tentang masalah atau situasi tertentu. Pendapat ahli kemudian digabungkan dengan orientasi industri untuk menghasilkan nilai dan mengembangkan perencanaan yang akurat.

Berikut adalah beberapa contoh penerapan delphi method:

Metode ini dapat digunakan untuk:

Memprediksi tren penjualan
Hasil prakiraan dalam pembangunan ekonomi
Mengidentifikasi risiko dan peluang bisnis
Buat struktur rincian kerja
Menyusun laporan dari opini

Situasi lain di mana metode ini masuk akal adalah ketika Anda:

Ingin mengumpulkan pernyataan subjektif dari kelompok yang lebih besar
Sulit untuk melakukan diskusi tatap muka karena ukuran kelompok
Perlu mempertahankan anonimitas peserta
Merasa ada orang dominan dalam kelompok yang bisa mengganggu diskusi

Market Research Model (Model Riset Pasar)

Metode peramalan riset pasar adalah model forecasting kualitatif yang mengevaluasi nilai kinerja produk dan layanan bisnis dengan mewawancarai pelanggan potensial ketika dalam periode pengamatan. Reaksi dan respons mereka dicatat, lalu dianalisis untuk menghasilkan perkiraan penjualan.

Model forecasting ini dapat dilakukan oleh anggota staf atau agen pihak ketiga dengan telepon, jajak pendapat, wawancara langsung, dan kuisioner.

Berikut adalah beberapa contoh penerapan strategi riset pasar:

Model riset pasar dapat digunakan:

Sebelum meluncurkan produk atau layanan baru
Setelah produk atau layanan diluncurkan untuk mengetahui apakah sudah diterima
Sebagai rencana berkelanjutan yang akan membantu bisnis mendapatkan informasi tentang posisi pasarnya

Melakukan riset pasar juga bermanfaat ketika Anda perlu:

Perkirakan ukuran pasar
Tentukan pelanggan potensial
Cari tahu mengapa penjualan menurun
Mendukung pertumbuhan bisnis

Panel Consensus Model (Model Panel Konsensus)

Metode peramalan konsensus panel adalah pendekatan forecasting kualitatif di mana para ahli atau karyawan dari semua tingkatan organisasi (dari tingkat rendah ke tingkat atas) mendiskusikan produk atau layanan. Para anggota bertindak sebagai focus group dalam mengungkapkan pemikiran dan rekomendasi mereka guna mengembangkan nilai perkiraan.

Berikut adalah beberapa contoh penerapan metode konsensus panel:

Model konsensus panel dapat digunakan:

Tidak adanya data yang tepat untuk peramalan
Untuk proyeksi jangka pendek
Untuk prakiraan khusus departemen

Contoh lain di mana konsensus panel mungkin tepat adalah ketika perusahaan membutuhkan:

Untuk mengidentifikasi produk mana yang paling sering dikembalikan dan alasannya
Untuk mendapatkan wawasan tentang apa yang dicari pelanggan
Untuk mendeteksi tren baru pada tahap awal
Untuk meramalkan penjualan produk baru di pasar

4. Scenario Analysis (Analisis Skenario)

Analisis skenario dapat juga disebut metode proyeksi. Scenario analysis melibatkan pembuatan beberapa skenario berdasarkan asumsi dan variabel yang berbeda.

Metode scenario analysis dapat digunakan untuk memperkirakan hasil masa depan berdasarkan skenario yang berbeda, memungkinkan bisnis untuk merencanakan berbagai kemungkinan, mulai dari permintaan hingga penawaran. Analisis skenario dapat berguna untuk bisnis yang beroperasi di lingkungan yang tidak stabil atau tidak dapat diprediksi.

Scenario analysis adalah metode fleksibel yang dapat digunakan untuk mengeksplorasi berbagai kemungkinan hasil. Ini dapat membantu bisnis mengidentifikasi potensi risiko dan peluang serta mengembangkan rencana darurat. Namun, analisis skenario membutuhkan banyak waktu dan sumber daya untuk diterapkan secara efektif.

5. Artificial Intelligence and Machine Learning (Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin)

Metode forecasting menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin semakin banyak digunakan dalam peramalan bisnis. Teknologi ini dapat mengidentifikasi pola yang mungkin tidak segera terlihat. Mereka juga dapat belajar dan beradaptasi dari waktu ke waktu, meningkatkan akurasi prediksi mereka.

Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin adalah alat canggih yang dapat memberikan prakiraan yang sangat akurat. Mereka dapat menganalisis data dalam jumlah besar dengan cepat dan mengidentifikasi pola rumit yang mungkin terlewatkan oleh metode lain.

Bahkan, kecerdasan buatan dapat diterapkan untuk metode forecasting kuantitatif maupun metode forecasting kualitatif. Namun, teknologi ini membutuhkan keahlian dan sumber daya yang signifikan untuk diterapkan secara efektif.

**Apa Alat Metode Forecasting Terbaik?**

Seperti yang kami sebutkan sebelumnya, prakiraan yang akurat adalah bagian penting dari setiap organisasi. Karena itu, Anda memerlukan alat tertentu yang akan membantu Anda membuat proyeksi dan merencanakan sebelumnya.

Berikut adalah jenis alat perkiraan paling umum yang dapat Anda gunakan:

Laporan arus kas

Esai atau video dari profesional industri yang dihormati dan berpengalaman akan membantu Anda membuat prakiraan yang lebih baik untuk perusahaan Anda.

Bagan organisasi

Memungkinkan Anda mengidentifikasi area di mana Anda mungkin perlu mempekerjakan staf baru, atau menggabungkan departemen pada proyek tertentu.

Bagan produksi

Menampilkan produk dan inventaris apa yang dibutuhkan perusahaan agar operasi tetap berjalan lancar.

Indikator kinerja

Membantu Anda membuat prakiraan yang efektif dengan berfokus pada area di mana kinerja karyawan mencapai puncaknya.

Ada berbagai alat yang tersedia, jadi penting untuk menemukan alat yang sesuai dengan skala organisasi Anda dan anggaran yang tersedia.

Perangkat lunak

Terdapat berbagai alat khusus yang dapat digunakan untuk pengolahan forecasting, seperti Tableau, Power BI, dan RapidMiner.

Bagaimana Terralogiq Membantu Anda?

Terralogiq merupakan perusahaan IT yang telah berdiri sejak tahun 2013. Dipercaya oleh lebih dari 150 klien, Terralogiq menawarkan solusi berbasis teknologi yang dapat Anda aplikasikan untuk pengembangan bisnis melalui sejumlah layanan.

Layanan-layanan yang disediakan Terralogiq, antara lain: location intelligence, geomarketing, asset collaterals, dan asset management system. Layanan-layanan tersebut telah terbukti efektif untuk melakukan pengumpulan dan analisis data untuk berbagai riset.

Tidak hanya itu, Terralogiq juga merupakan Google Cloud Premier Partner yang dapat memberikan berbagai solusi layanan yang berkaitan dengan Google.

Segera hubungi Terralogiq untuk menjawab kebutuhan forecasting Anda! Kunjungi website kami untuk mengetahui lebih lanjut atau hubungi kami melalui halo@terralogiq.com.