Apa Itu Forecasting?

Forecasting adalah teknik yang menggunakan data historis sebagai input untuk membuat perkiraan yang bersifat prediktif dalam menentukan arah tren masa depan atau yang biasa disebut dengan ramalan.

Bisnis menggunakan forecasting atau peramalan untuk menentukan bagaimana mengalokasikan anggaran atau merencanakan pengeluaran yang diantisipasi untuk periode waktu mendatang. Ini biasanya didasarkan pada permintaan yang diproyeksikan untuk barang dan jasa yang ditawarkan.

Sementara investor menggunakan peramalan untuk menentukan apakah peristiwa yang memengaruhi perusahaan, seperti ekspektasi penjualan, akan menaikkan atau menurunkan harga saham di perusahaan itu. Peramalan juga memberikan tolok ukur penting bagi perusahaan, yang membutuhkan perspektif operasi jangka panjang.

Baca Juga: Apa Itu Sales Channel?

Analis ekuitas menggunakan peramalan untuk mengekstrapolasi bagaimana tren, seperti produk domestik bruto (PDB) atau pengangguran, akan berubah pada kuartal atau tahun mendatang. Terakhir, ahli statistik dapat memanfaatkan peramalan untuk menganalisis dampak potensial dari perubahan dalam operasi bisnis.

Misalnya, data dapat dikumpulkan mengenai dampak kepuasan pelanggan dengan mengubah jam kerja atau produktivitas karyawan saat mengubah kondisi kerja tertentu. Analis ini kemudian menghasilkan perkiraan pendapatan yang sering digabungkan menjadi angka konsensus. Jika pengumuman pendapatan aktual meleset dari perkiraan, hal itu dapat berdampak besar pada harga saham perusahaan.

Forecasting atau peramalan mengatasi masalah atau kumpulan data. Ekonom membuat asumsi mengenai situasi yang dianalisis yang harus ditetapkan sebelum variabel peramalan ditentukan. Berdasarkan item yang ditentukan, kumpulan data yang sesuai dipilih dan digunakan dalam manipulasi informasi. Data dianalisis, dan peramalan ditentukan. Terakhir, periode verifikasi terjadi saat ramalan dibandingkan dengan hasil aktual untuk menetapkan model yang lebih akurat untuk peramalan di masa mendatang.

Secara umum, peramalan dapat didekati dengan menggunakan teknik kualitatif atau kuantitatif. Metode peramalan kuantitatif mengecualikan pendapat ahli dan memanfaatkan data statistik berdasarkan informasi kuantitatif.

Model peramalan kuantitatif mencakup metode deret waktu, diskon, analisis indikator terdepan atau tertinggal, dan pemodelan ekonometrika yang dapat mencoba memastikan hubungan sebab akibat.

Model peramalan kualitatif berguna dalam mengembangkan peramalan dengan ruang lingkup terbatas. Model ini sangat bergantung pada pendapat ahli dan paling bermanfaat dalam jangka pendek. Contoh model peramalan kualitatif meliputi wawancara, kunjungan ke lokasi, riset pasar, jajak pendapat, dan survei yang mungkin menerapkan metode Delphi yang bergantung pada kumpulan pendapat pakar.

Mengumpulkan data untuk analisis kualitatif terkadang sulit atau memakan waktu. CEO perusahaan besar seringkali terlalu sibuk untuk menerima telepon dari investor ritel atau mengajak mereka berkeliling fasilitas. Namun, kami masih dapat menyaring laporan berita dan teks yang disertakan dalam pengarsipan perusahaan untuk memahami catatan, strategi, dan filosofi manajer.

Metode peramalan yang tepat akan bergantung pada jenis dan ruang lingkup peramalan. Metode kualitatif lebih memakan waktu dan mahal, tetapi dapat membuat prakiraan yang sangat akurat mengingat ruang lingkup yang terbatas. Misalnya, mereka dapat digunakan untuk memprediksi seberapa baik peluncuran produk baru perusahaan dapat diterima oleh publik.

Untuk analisis yang lebih cepat yang dapat mencakup ruang lingkup yang lebih besar, metode kuantitatif seringkali lebih berguna. Melihat kumpulan data besar, paket perangkat lunak statistik saat ini dapat menghitung angka dalam hitungan menit atau detik. Namun, semakin besar kumpulan data dan semakin kompleks analisisnya, semakin mahal harganya.

Dengan demikian, peramal sering membuat semacam analisis biaya-manfaat untuk menentukan metode mana yang memaksimalkan kemungkinan perkiraan yang akurat dengan cara yang paling efisien. Selain itu, menggabungkan teknik dapat menjadi sinergis dan meningkatkan keandalan ramalan.

Keterbatasan terbesar dari peramalan adalah melibatkan masa depan, yang pada dasarnya tidak dapat diketahui hari ini. Akibatnya, ramalan hanya bisa menjadi tebakan terbaik. Meskipun ada beberapa metode untuk meningkatkan keandalan peramalan, asumsi yang masuk ke dalam model, atau data yang dimasukkan ke dalamnya, harus benar.

Kalau tidak, hasilnya akan sampah masuk, sampah keluar. Bahkan jika datanya bagus, peramalan seringkali bergantung pada data historis, yang tidak dijamin valid di masa mendatang, karena banyak hal dapat dan memang berubah seiring waktu. Sehingga tidak mungkin untuk memperhitungkan peristiwa yang tidak biasa atau terjadi satu kali dengan benar seperti krisis atau bencana.

Forecasting atau peramalan adalah praktik penting untuk bisnis apa pun. Ini memandu manajemen untuk merencanakan kegiatan bisnis. Ini juga membantu dalam penggunaan sumber daya yang tersedia secara efisien.

Peramalan membantu di semua divisi, termasuk manajemen inventaris. Ini memfasilitasi pemeliharaan inventaris yang memadai sambil memenuhi permintaan pelanggan. Ini juga membantu dalam pengurangan biaya. Ada berbagai metode kuantitatif dan kualitatif yang tersedia untuk forecasting. Sehingga seseorang harus memilih metode yang sesuai dengan kebutuhan bisnisnya.