Peramalan (Forecasting) - Pengertian, Fungsi, Jenis, Sifat dan Prosesnya

Peramalan (Bahasa Inggris = Forecasting) adalah suatu teknik analisa perhitungan yang dilakukan dengan pendekatan kualitatif maupun kuantitatif untuk memperkirakan kejadian dimasa depan dengan menggunakan referensi data-data di masa lalu. Peramalan bertujuan untuk memperkirakan prospek ekonomi dan kegiatan usaha serta pengaruh lingkungan terhadap prospek tersebut.

Peramalan atau Forecasting

Peramalan atau Forecasting merupakan bagian terpenting bagi setiap perusahaan ataupun organisasi bisnis dalam setiap pengambilan keputusan manajemen. Peramalan itu sendiri bisa menjadi dasar bagi perencanaan jangka pendek, menengah maupun jangka panjang suatu perusahaan. Di dalam sebuah peramalan (forecasting) dibutuhkan sedikit mungkin kesalahan (error) di dalamnya. Agar dapat meminimalisir tingkat kesalahan tersebut, maka akan lebih baik jika peramalan tersebut dilakukan dalam satuan angka atau kuantitatif.

Berikut ini beberapa pengertian atau definisi peramalan atau forecasting dari beberapa sumber buku:

• Menurut Nasution dan Prasetyawan (2008:29), peramalan adalah proses untuk memperkirakan beberapa kebutuhan di masa datang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang ataupun jasa.
• Menurut Sumayang (2003:24), peramalan adalah perhitungan yang objektif dan dengan menggunakan data-data masa lalu, untuk menentukan sesuatu di masa yang akan datang. 
• Menurut Supranto (2000), ramalan merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu kejadian atau peristiwa di waktu yang akan datang. Ramalan bisa bersifat kualitatif, artinya tidak berbentuk angka dan bisa bersifat kuantitatif, artinya berbentuk angka, dinyatakan dalam bilangan. 
• Menurut Heizer dan Render (2009:162), peramalan (forecasting) adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa depan. Hal ini dapat dilakukan dengan melibatkan pengambilan data historis dan memproyeksikannya ke masa mendatang dengan suatu bentuk model matematis. Selain itu, bisa juga merupakan prediksi intuisi yang bersifat subjektif. Atau dapat juga dilakukan dengan menggunakan kombinasi model matematis yang disesuaikan dengan pertimbangan yang baik dari seorang manajer.
• Menurut Murahartawaty (2009:41), peramalan adalah penggunaan data masa lalu dari sebuah variabel atau kumpulan variabel untuk mengestimasi nilainya di masa yang akan datang. Jika kita dapat memprediksi apa yang terjadi di masa depan maka kita dapat mengubah kebiasaan kita saat ini menjadi lebih baik dan akan jauh lebih berbeda di masa yang akan datang. Hal ini disebabkan kinerja di masa lalu akan terus berulang setidaknya dalam masa mendatang yang relatif dekat.

Tujuan dan Fungsi Peramalan (Forecasting) 

Fungsi peramalan atau forecasting terlihat pada saat pengambilan keputusan. Keputusan yang baik adalah keputusan yang didasarkan atas pertimbangan apa yang akan terjadi pada waktu keputusan itu dilaksanakan. Apabila kurang tepat ramalan yang kita susun, maka masalah peramalan juga merupakan masalah yang selalu kita hadapi (Ginting, 2007).

Menurut Heizer dan Render (2009:47), peramalan atau forecasting memiliki tujuan sebagai berikut:

1. Untuk mengkaji kebijakan perusahaan yang berlaku saat ini dan dan di masa lalu serta melihat sejauh mana pengaruh di masa datang. 
2. Peramalan diperlukan karena adanya time lag atau delay antara saat suatu kebijakan perusahaan ditetapkan dengan saat implementasi. 
3. Peramalan merupakan dasar penyusutan bisnis pada suatu perusahaan sehingga dapat meningkatkan efektivitas suatu rencana bisnis.

Jenis-jenis Peramalan (Forecasting) 

Berdasarkan horizon waktu, peramalan atau forecasting dapat dibagi menjadi tiga jenis, yaitu (Herjanto, 2008:78):

1. Peramalan jangka panjang, yaitu yang mencakup waktu lebih besar dari 18 bulan. Misalnya, peramalan yang diperlukan dalam kaitannya dengan penanaman modal, perencanaan fasilitas dan perencanaan untuk kegiatan litbang.
2. Peramalan jangka menengah, yaitu mencakup waktu antara 3 sampai 18 bulan. Misalnya, peramalan untuk perencanaan penjualan, perencanaan produksi dan perencanaan tenaga kerja tidak tetap.
3. Peramalan jangka pendek, yaitu mencakup jangka waktu kurang dari 3 bulan. Misalnya, peramalan dalam hubungannya dengan perencanaan pembelian material, penjadwalan kerja dan penugasan karyawan.

Berdasarkan fungsi dan perencanaan operasi di masa depan, peramalan atau forecasting dibagi menjadi tiga jenis, yaitu (Heizer dan Render, 2009:47):

1. Peramalan ekonomi (economic forecast), peramalan ini menjelaskan siklus bisnis dengan memprediksi tingkat inflasi, ketersediaan uang, dana yang dibutuhkan untuk membangun perumahan dan indikator perencanaan lainnya. 
2. Peramalan teknologi (technological forecast), peramalan ini memperhatikan tingkat kemajuan teknologi yang dapat meluncurkan produk baru yang menarik, yang membutuhkan pabrik dan peralatan yang baru. 
3. Peramalan permintaan (demand forecast), adalah proyeksi permintaan untuk produk atau layanan perusahaan. Proyeksi permintaan untuk produk atau layanan suatu perusahaan. Peramalan ini juga disebut peramalan penjualan yang mengendalikan produksi, kapasitas, serta sistem penjadwalan dan menjadi input bagi perencanaan keuangan, pemasaran, dan sumber daya manusia.

Berdasarkan jenis data ramalan yang disusun, peramalan dibagi menjadi dua jenis, yaitu (Saputro dan Asri, 2000:148):

1. Peramalan kualitatif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data kualitatif pada masa lalu. Hasil ramalan yang dibuat sangat tergantung pada orang yang menyusunnya. Hal ini penting karena peramalan tersebut ditentukan berdasarkan pemikiran yang bersifat intuisi, pendapat, dan pengetahuan serta pengalaman dari penyusunnya. Biasanya peramalan secara kualitatif ini didasarkan atas hasil penyelidikan, seperti pendapat salesman, pendapat sales manajer pendapat para ahli dan survey konsumen. 
2. Peramalan kuantitatif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data penjualan pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung pada metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Penggunaan metode yang berbeda akan diperoleh hasil yang berbeda pula.

Berdasarkan sifat penyusunannya, peramalan dibagi menjadi dua jenis, yaitu (Ginting, 2007)

1. Peramalan subjektif, yaitu peramalan yang didasarkan atas perasaan atau intuisi dari orang yang menyusunnya. 
2. Peramalan objektif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data yang relevan pada masa lalu, dengan menggunakan teknik-teknik dan metode-metode dalam penganalisaan data tersebut.

Sifat dan Karakteristik Peramalan (Forecasting) 

Peramalan atau forecasting memiliki sifat-sifat yang harus dimengerti sebelum digunakan, yaitu (Ishak, 2010:105):

1. Ramalan pasti mengandung kesalahan, artinya peramalan hanya bisa mengurangi ketidakpastian yang akan terjadi, tetapi tidak dapat menghilangkan ketidakpastian tersebut. 
2. Peramalan seharusnya memberikan informasi tentang beberapa ukuran kesalahan, artinya karena peramalan pasti mengandung kesalahan, maka adalah penting bagi peramal untuk menginformasikan seberapa besar kesalahan yang mungkin terjadi.
3. Peramalan jangka pendek lebih akurat dibandingkan peramalan jangka panjang. Hal ini disebabkan karena pada peramalan jangka pendek, faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan relatif masih konstan sedangkan masih panjang periode peramalan, maka semakin besar pula kemungkinan terjadinya perubahan faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan.

Peramalan atau forecasting yang baik harus memiliki karakteristik dengan kriteria sebagai berikut:

1. Ketelitian/ Keakuratan. Tujuan utama peramalan adalah menghasilkan prediksi yang akurat. Peramalan yang terlalu rendah mengakibatkan kekurangan persediaan (inventory). Peramalan yang terlalu tinggi akan menyebabkan inventory yang berlebihan dan biaya operasi tambahan. 
2. Biaya. Biaya untuk mengembangkan model peramalan dan melakukan peramalan akan menjadi signifikan jika jumlah produk dan data lainnya semakin besar. Mengusahakan melakukan peramalan jangan sampai menimbulkan ongkos yang terlalu besar ataupun terlalu kecil. Keakuratan peramalan dapat ditingkatkan dengan mengembangkan model lebih komplek dengan konsekuensi biaya menjadi lebih mahal. Jadi ada nilai tukar antara biaya dan keakuratan. 
3. Responsif. Ramalan harus stabil dan tidak terpengaruhi oleh fluktuasi demand. 
4. Sederhana. Keuntungan utama menggunakan peramalan yang sederhana yaitu kemudahan untuk melakukan peramalan. Jika kesulitan terjadi pada metode sederhana, diagnosa dilakukan lebih mudah. Secara umum, lebih baik menggunakan metode paling sederhana yang sesuai dengan kebutuhan peramalan.

Langkah-langkah Peramalan (Forecasting) 

Secara garis besar, terdapat tiga langkah utama dalam melakukan peramalan (forecasting), yaitu sebagai berikut (Martiningtyas, 2004:102):

1. Menganalisis data yang lalu, tahap ini berguna untuk pola yang terjadi pada masa yang lalu. Analisis ini dilakukan dengan cara membuat tabulasi dari data yang lalu sehingga dapat diketahui pola dari data tersebut.
2. Menentukan metode yang dipergunakan, masing-masing metode akan memberikan hasil peramalan yang berbeda, metode peramalan yang baik adalah metode yang memberikan hasil ramalan yang tidak jauh berbeda dengan kenyataan yang terjadi (penyimpangan yang paling kecil). 
3. Memproyeksikan data yang lalu dengan menggunakan metode yang dipergunakan dan mempertimbangkan adanya beberapa faktor perubahan, seperti kebijakan-kebijakan yang mungkin terjadi, perkembangan potensi masyarakat, perkembangan teknologi.

Proses Peramalan (Forecasting) 

Peramalan atau forecasting dilakukan dengan urutan proses sebagai berikut:

a. Penentuan Tujuan 

Pada tahap ini penentuan tujuan dari setiap peramalan harus disebutkan secara tertulis, formal dan eksplisit. Sebelum membuat suatu ramalan kita harus bertanya lebih dahulu mengapa peramalan tersebut dibutuhkan dan bagaimana menggunakan hasil ramalan tersebut. Peramalan disipkan sedemikian rupa sehingga manajemen dapat membuat keputusan-keputusan yang tepat mengenai alokasi sumber daya yang ada sekarang dan oleh karena itu si pembuat ramalan harus memahami kegunaan-kegunaan dari proyeksi-proyeksi manajerial yang telah ditetapkan.

b. Pemilihan Teori Yang Relevan 

Setelah tujuan peramalan ditetapkan, langkah berikutnya adalah menentukan hubungan teoritis yang menentukan perubahan-perubahan variabel yang diramalkan. Suatu teori yang tepat guna akan selalu membantu seorang peramal dalam mengidentifikasi setiap kendala yang ada untuk dipecahkan dan dimasukkan ke dalam proses peramalan.

c. Pencarian Data Yang Tepat 

Tahap ini biasanya merupakan tahap yang cukup rumit dan seringkali merupakan tahap yang paling kritikal karena tahap-tahap berikutnya dapat dilakukan atau tidak tergantung pada relevansi data yang diperoleh tersebut.

d. Analisis Data 

Pada tahap ini dilakukan penyeleksian data karena dalam proses peramalan seringkali kita mempunyai data yang berlebihan atau bisa juga terlalu sedikit. Beberapa data mungkin tidak relevan dengan masalah yang akan kita analisis sehingga mungkin dapat mengurangi akurasi dari peramalan. Data yang lain mungkin tepat guna tetapi hanya untuk beberapa periode waktu saja.

e. Pengestimasian model awal 

Tahap ini adalah tahap di mana kita menguji kesesuaian (fitting) data yang telah kita kumpulkan ke dalam model peramalan dalam artian meminimumkan kesalahan peramalan. Semakin sederhana suatu model biasanya semakin baik model tersebut dalam artian bahwa model tersebut mudah diterima oleh para manajer yang akan membuat proses pengambilan keputusan perusahaan.

f. Evaluasi dan Revisi Model 

Sebelum kita melakukan penerapan secara aktual, suatu model harus diuji lebih dahulu untuk menentukan akurasi, validitas dan keandalan yang diharapkan. Jika berbagai uji keandalan dan akurasi telah diterapkan pada model tersebut, mungkin revisi perlu dilakukan dengan memasukkan faktor-faktor kausal dalam model tersebut.

g. Penyajian Ramalan Sementara Kepada Manajemen 

Demi keberhasilan suatu peramalan, maka dibutuhkan input dari manajemen. Pada tahap ini dibutuhkan penyesuaian-penyesuaian jugdemental untuk melihat pengaruh dari resesi suatu perekonomian, pengaruh perubahan inflasi, kemungkinan pemogokan tenaga kerja atau perubahan kebijakan pemerintah dan sebagainya.

h. Revisi Terakhir 

Seperti telah dikemukakan tidak ada ramalan yang bersifat statis. Penyiapan suatu ramalan yang baru akan dilakukan tergantung pada hasil evaluasi tahap-tahap sebelumnya.

i. Pendistribusian Hasil Peramalan 

Pendistribusian hasil peramalan kepada manajemen harus pada waktu tepat dan dalam format yang konsisten. Jika tidak, nilai ramalan tersebut akan berkurang. Peramal harus menentukan siapa yang harus menerima hasil ramalan tersebut, tingkat kerincian ramalan sesuai dengan para penggunanya dan berapa kali para penggunanya harus diberikan dan diperbaiki. Setelah itu peramal harus selalu melakukan diskusi dengan para pengguna ramalan tersebut berkenaan dengan kegunaan dari informasi peramalan tersebut.

j. Penetapan Langkah Pemantauan 

Suatu kegiatan peramalan yang baik membutuhkan penetapan langkah-langkah pemantauan untuk mengevaluasi peramalan ketika sedang berlangsung dan langkah pematauan yang memungkinkan seorang peramal untuk mengantisipasi perubahan yang tak terduga. Peramalan harus dibandingkan dengan hasil aktual untuk mengetahui akurasi metodologi yang digunakan. Evaluasi pada tahap ini harus dipandang sebagai suatu proses pengendalian dan merupakan langkah yang diperlukan untuk menjaga keandalan estimasi masa datang. Jika ramalan meleset, seorang harus mencari apa sebabnya dan segera memperbaikinya.

Daftar Pustaka

• Heizer, Jay dan Render, Barry. 2009. Manajemen Operasi, Buku 1 Edisi 9. Jakarta: Salemba Empat.
• Ishak, Aulia. 2010. Manajemen Operasi. Yogyakarta: Graha Ilmu.
• Martiningtyas, Nining. 2004. Buku Materi Kuliah STIKOM Statistika. Surabaya: STIKOM.
• Murahartawaty. 2009. Peramalan. Jakarta: Sekolah Tinggi Teknologi Telkom.
• Gunawan Adi Saputro dan Marwan Asri. 2000. Anggaran Perusahaan Edisi 3. Yogyakarta: BPFE.
• Nasution A.H. dan Prasetyawan Y. 2008. Perencanaan & Pengendalian Produksi, Edisi Pertama. Yogyakarta: Graha Ilmu.
• Sumayang, Lalu. 2003. Dasar-Dasar Manajemen Produksi dan Operasi. Salemba Empat,Jakarta.
• Supranto J. 2000. Statistik (Teori dan Aplikasi), Edisi Keenam. Jakarta: Erlangga.
• Heizer, Jay dan Render, Barry. 2009. Manajemen Operasi, Buku 1 Edisi 9. Jakarta: Salemba Empat.
• Murahartawaty. 2009. Peramalan. Jakarta: Sekolah Tinggi Teknologi Telkom.
• Ginting, Rosnani. 2007. Sistem Produksi. Yogyakarta: Graha Ilmu.
• Herjanto, Eddy. 2008. Manajemen Operasi, Edisi Ketiga. Jakarta: Grasindo.