Bagaimana Cara Membuat Forecast Barang Kebutuhan Dagang?

Perencanaan dan pengelolaan stok barang merupakan kunci keberhasilan dan salah satu alat penting yang dapat membantu dalam hal ini adalah forecast atau peramalan barang kebutuhan dagang.

Forecasting adalah proses memprediksi permintaan produk di masa depan berdasarkan data historis, tren pasar, dan faktor-faktor lainnya. Dengan melakukan forecasting yang akurat, bisnis dapat menghindari dua masalah utama dalam manajemen inventori, yakni overstock dan stockout.

Overstock terjadi ketika jumlah barang yang ada di gudang melebihi permintaan aktual, sehingga akan menyebabkan biaya penyimpanan yang tinggi dan potensi kerugian karena barang yang tidak terjual. Sebaliknya, stockout adalah situasi di mana permintaan konsumen tidak dapat dipenuhi karena stok barang yang habis, yang dapat merusak reputasi bisnis dan menyebabkan hilangnya pelanggan.

Selain itu, forecasting juga membantu dalam perencanaan keuangan, karena perusahaan dapat mengalokasikan anggaran dengan lebih efisien berdasarkan proyeksi penjualan yang lebih akurat.

Oleh karena itu, artikel ini akan membahas secara mendalam tentang forecast barang kebutuhan dagang. Mulai dari definisi dan pentingnya forecasting, berbagai metode yang dapat digunakan, hingga bagaimana cara membuatnya dalam operasional bisnis sehari-hari.

Tak hanya itu, di artikel ini kami juga membagikan template forecast barang kebutuhan dagang sederhana yang dapat Anda download secara gratis!

Apa Itu Forecast Barang Kebutuhan Dagang?

Forecast barang kebutuhan dagang adalah proses analisis yang digunakan untuk memprediksi permintaan produk di masa depan. Proses ini melibatkan pengumpulan dan analisis data historis, seperti data penjualan, tren pasar, dan faktor ekonomi, untuk menghasilkan perkiraan yang akurat mengenai jumlah barang yang harus disediakan pada periode tertentu.

Tujuan utamanya adalah untuk membantu bisnis membuat keputusan yang lebih baik terkait pengadaan, produksi, dan manajemen inventori.

Dalam dunia bisnis yang dinamis, permintaan barang dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor, termasuk perubahan musiman, perilaku konsumen, kondisi ekonomi, dan bahkan peristiwa tak terduga seperti pandemi. Oleh karena itu, memiliki kemampuan untuk memprediksi kebutuhan barang dengan tepat menjadi sangat penting.

Baca juga: Rumus dan Cara Menghitung Persediaan Awal dengan Mudah

Mengapa Bisnis Harus Melakukan Forecast Barang Kebutuhan Dagang?

Forecast barang kebutuhan dagang merupakan salah satu elemen penting dalam strategi manajemen inventori yang efektif. Dengan memprediksi permintaan di masa depan, bisnis dapat membuat keputusan yang lebih baik terkait pengadaan barang, produksi, dan penyimpanan.

Berikut adalah beberapa alasan utama mengapa bisnis harus melakukan forecast barang kebutuhan dagang:

Menghindari overstock dan stockout

Salah satu tantangan terbesar dalam manajemen inventori adalah menjaga keseimbangan antara memiliki cukup stok untuk memenuhi permintaan pelanggan tanpa menyimpan terlalu banyak barang yang dapat menjadi overstock.

Overstock tidak hanya mengikat modal yang berharga tetapi juga meningkatkan biaya penyimpanan dan risiko barang menjadi usang atau rusak.

Di sisi lain, stockout terjadi ketika barang yang dibutuhkan tidak tersedia, yang dapat mengakibatkan hilangnya penjualan dan menurunkan kepuasan pelanggan. Dengan melakukan forecast yang akurat, bisnis dapat menghindari kedua masalah ini dengan menjaga jumlah stok pada tingkat yang optimal.

Efisiensi operasional bisnis

Forecasting yang efektif membantu bisnis dalam merencanakan operasional dengan lebih baik. Dengan mengetahui perkiraan permintaan di masa depan, bisnis dapat mengatur jadwal produksi dan pengiriman dengan lebih efisien.

Hal ini dapat mengurangi lead time, meningkatkan produktivitas, dan memastikan bahwa barang tersedia tepat waktu untuk memenuhi permintaan. Kemudian, forecasting juga membantu dalam perencanaan tenaga kerja, pengadaan bahan baku, dan pengelolaan kapasitas produksi, sehingga semua sumber daya dapat digunakan secara optimal.

Meningkatkan kepuasan pelanggan

Ketersediaan produk yang konsisten adalah kunci untuk mempertahankan kepuasan dan loyalitas pelanggan. Dengan forecasting yang akurat, bisnis dapat memastikan bahwa mereka selalu memiliki stok yang cukup untuk memenuhi permintaan pelanggan.

Dengan begitu, bisa mencegah terjadinya risiko kehabisan stok yang dapat menyebabkan pelanggan kecewa dan beralih ke pesaing. Selain itu, dengan memiliki stok yang cukup, bisnis juga dapat memenuhi permintaan mendadak atau pesanan dalam jumlah besar tanpa mengalami gangguan.

Baca juga: Pengertian SKU (Stock Keeping Unit) dan Cara Menggunakannya

Mengurangi biaya dan risiko

Forecasting yang baik dapat membantu bisnis mengurangi berbagai biaya yang terkait dengan manajemen inventori. Dengan menghindari overstock, bisnis dapat mengurangi biaya penyimpanan, asuransi, dan risiko barang yang rusak atau kadaluwarsa.

Tak hanya itu, dengan menghindari stockout, bisnis dapat mengurangi biaya ekspedisi darurat atau pembelian mendadak yang sering kali lebih mahal. Forecasting juga memungkinkan bisnis untuk merencanakan promosi dan diskon dengan lebih baik, sehingga dapat mengelola margin keuntungan dengan lebih efektif.

Mendukung pengambilan keputusan strategis

Data dan analisis dari forecasting memberikan informasi berharga yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan strategis. Misalnya, dengan memahami tren permintaan, bisnis dapat merencanakan peluncuran produk baru, ekspansi pasar, atau penyesuaian strategi pemasaran dengan lebih baik.

Forecasting juga membantu dalam mengidentifikasi peluang dan ancaman di pasar, sehingga bisnis dapat lebih proaktif dalam merespons perubahan lingkungan bisnis.

Membantu perencanaan keuangan

Forecasting permintaan barang yang akurat membantu dalam perencanaan keuangan yang lebih baik. Dengan mengetahui perkiraan penjualan di masa depan, bisnis dapat membuat anggaran yang lebih tepat dan mengelola arus kas dengan lebih efisien.

Data analisis tersebut juga membantu dalam perencanaan investasi, seperti pembelian peralatan baru atau ekspansi fasilitas, karena bisnis dapat memperkirakan kebutuhan modal dengan lebih akurat.

Baca juga: Pengertian Buffer Stock, Rumus, Cara Hitung, Kelebihan, dan Kurangnya

Apa Saja Jenis Forecast Barang Kebutuhan Dagang?

Forecast barang kebutuhan dagang terdiri dari berbagai metode dan pendekatan yang dapat digunakan untuk memprediksi permintaan di masa depan. Pemilihan jenis forecast yang tepat bergantung pada karakteristik bisnis, ketersediaan data, dan kompleksitas permintaan.

Berikut adalah beberapa jenis forecast yang umum digunakan dalam manajemen barang kebutuhan dagang:

1. Forecasting Kuantitatif

Forecasting kuantitatif menggunakan data historis dan metode statistik untuk membuat prediksi permintaan di masa depan. Beberapa metode yang termasuk dalam kategori ini adalah:

• Moving Average
  • Metode ini menggunakan rata-rata dari sejumlah periode terakhir untuk meramalkan permintaan di periode berikutnya. Moving average dapat membantu meratakan fluktuasi jangka pendek dan mengidentifikasi tren dasar.
• Exponential Smoothing
  • Exponential smoothing memberikan bobot lebih besar pada data terbaru, sehingga lebih responsif terhadap perubahan permintaan. Metode ini berguna untuk data dengan pola musiman atau tren yang jelas.
• Regresi Linier
  • Regresi linier memodelkan hubungan antara variabel independen (misalnya, waktu) dan variabel dependen (permintaan) untuk meramalkan permintaan di masa depan. Metode ini efektif untuk data yang menunjukkan tren linier.
• Time Series Analysis
  • Analisis deret waktu mengidentifikasi pola musiman, tren, dan siklus dalam data historis untuk meramalkan permintaan di masa depan. Metode ini kompleks tetapi sangat akurat untuk data dengan pola yang berulang.

Baca juga: Pengertian Lengkap Moving Average dalam Manajemen Persediaan

2. Forecasting kualitatif

Forecasting kualitatif menggunakan penilaian subjektif, pendapat ahli, dan informasi pasar untuk membuat prediksi. Metode ini sering digunakan ketika data historis tidak tersedia atau kurang relevan. Beberapa metode kualitatif adalah:

• Delphi Method
  • Metode Delphi mengumpulkan pendapat dari sekelompok ahli melalui serangkaian kuesioner, dengan tujuan mencapai konsensus tentang permintaan di masa depan. Pendekatan ini berguna untuk situasi yang kompleks dan tidak pasti.
• Market Research
  • Penelitian pasar melibatkan survei, wawancara, dan analisis perilaku konsumen untuk memahami permintaan produk di masa depan. Metode ini berguna untuk produk baru atau pasar yang baru berkembang.
• Panel Consensus
  • Panel consensus melibatkan diskusi antara berbagai pihak dalam organisasi, seperti manajer penjualan, pemasaran, dan produksi, untuk membuat prediksi permintaan berdasarkan pengetahuan dan pengalaman mereka.
• Scenario Writing
  • Scenario writing menciptakan beberapa skenario masa depan berdasarkan berbagai asumsi dan variabel. Metode ini membantu bisnis mempersiapkan diri untuk berbagai kemungkinan dan mengembangkan rencana yang fleksibel.

3. Forecasting kuantitatif-kualitatif (hybrid)

Pendekatan hybrid menggabungkan metode kuantitatif dan kualitatif untuk memanfaatkan kelebihan dari kedua pendekatan. Misalnya, sebuah perusahaan dapat menggunakan analisis statistik untuk mengidentifikasi tren dasar dan kemudian menggabungkannya dengan pendapat ahli untuk memperhitungkan faktor eksternal yang mungkin mempengaruhi permintaan.

4. Metode forecasting berdasarkan produk

Beberapa produk memiliki karakteristik khusus yang memerlukan pendekatan forecasting yang berbeda. Misalnya:

• Produk Musiman
  • Produk dengan permintaan musiman memerlukan metode yang dapat menangkap pola musiman, seperti time series analysis dengan komponen musiman.
• Produk Baru
  • Produk baru yang tidak memiliki data historis dapat menggunakan metode kualitatif seperti market research dan Delphi method untuk membuat perkiraan permintaan awal.
• Produk dengan Siklus Hidup Pendek
  • Produk dengan siklus hidup pendek, seperti gadget teknologi, memerlukan metode yang sangat responsif terhadap perubahan tren, seperti exponential smoothing dengan parameter adaptif.

Baca juga: Safety Stock: Apa dan Bagaimana Cara Menghitungnya?

Apa Saja Faktor yang Harus Dipertimbangkan Ketika Melakukan Forecast Barang Kebutuhan Dagang?

Forecast barang kebutuhan dagang yang akurat membutuhkan analisis menyeluruh terhadap berbagai faktor dan variabel yang dapat mempengaruhi permintaan produk. Berikut adalah beberapa faktor penting yang harus dipertimbangkan:

Data penjualan historis

Data penjualan historis merupakan dasar dari banyak metode forecasting. Analisis data penjualan masa lalu membantu mengidentifikasi tren, pola musiman, dan fluktuasi yang dapat mempengaruhi permintaan di masa depan. Variabel-variabel ini termasuk:

• Volume Penjualan: Jumlah unit yang terjual dalam periode tertentu.
• Pola Musiman: Fluktuasi permintaan yang berulang dalam periode tertentu (misalnya, meningkatnya permintaan pada musim liburan).
• Tren: Kecenderungan kenaikan atau penurunan permintaan jangka panjang.

Tren pasar dan ekonomi

Tren pasar dan kondisi ekonomi makro memainkan peran penting dalam permintaan produk. Beberapa variabel yang harus dipertimbangkan meliputi:

• Pertumbuhan Ekonomi: PDB dan indikator ekonomi lainnya yang menunjukkan kesehatan ekonomi secara umum.
• Inflasi: Tingkat inflasi dapat mempengaruhi daya beli konsumen dan biaya bahan baku.
• Kebijakan Pemerintah: Perubahan regulasi, tarif, dan kebijakan perdagangan yang dapat mempengaruhi pasar.

Baca juga: Perbedaan Ekonomi Mikro dan Makro: Hubungan dan Ruang Lingkup

Faktor musiman

Musim dan perubahan cuaca sering kali mempengaruhi permintaan untuk produk tertentu. Misalnya, pakaian musim dingin akan lebih diminati selama bulan-bulan dingin. Variabel yang perlu diperhatikan adalah:

• Musim dan Cuaca: Musim tertentu yang mempengaruhi penjualan produk (misalnya, penjualan pakaian musim dingin).
• Hari Libur dan Event Khusus: Permintaan yang meningkat selama hari libur atau event tertentu seperti Natal, Tahun Baru, dan Black Friday.

Kampanye pemasaran dan promosi

Aktivitas pemasaran dan promosi yang dilakukan oleh perusahaan dapat mempengaruhi permintaan produk. Pertimbangkan variabel berikut:

• Promosi dan Diskon: Penawaran khusus dan diskon yang dapat meningkatkan penjualan sementara.
• Kampanye Iklan: Efektivitas iklan yang dapat meningkatkan visibilitas dan permintaan produk.

Perilaku konsumen

Memahami perilaku konsumen adalah kunci dalam forecasting. Beberapa variabel penting adalah:

• Preferensi Konsumen: Perubahan dalam selera dan preferensi yang dapat mempengaruhi permintaan produk.
• Feedback dan Review: Umpan balik dari pelanggan yang dapat memberikan wawasan tentang kepuasan dan permintaan produk.

Baca juga: Memahami 6 Jenis Pelanggan, Karakteristik, dan Tips Memperlakukannya

Persaingan pasar

Analisis kompetitor juga penting dalam forecasting. Pertimbangkan faktor-faktor seperti:

• Strategi Kompetitor: Langkah-langkah yang diambil oleh pesaing, seperti peluncuran produk baru atau kampanye harga.
• Kehadiran Produk Substitusi: Produk substitusi yang dapat mempengaruhi permintaan produk utama.

Kapasitas dan rantai pasokan

Kapasitas produksi dan efisiensi rantai pasokan juga harus dipertimbangkan. Beberapa variabel yang relevan adalah:

• Kapasitas Produksi: Kemampuan produksi pabrik dan penjadwalan produksi.
• Lead Time: Waktu yang diperlukan untuk mendapatkan bahan baku dan memproduksi barang jadi.
• Kinerja Supplier: Keandalan dan kemampuan supplier dalam memenuhi permintaan bahan baku.

Baca juga: Tips Manajemen Rantai Pasok dan Pengertian Lengkapnya

Teknologi dan inovasi

Perkembangan teknologi dan inovasi dalam industri dapat mempengaruhi permintaan produk. Pertimbangkan variabel berikut:

• Teknologi Baru: Inovasi yang dapat mengubah cara produk digunakan atau diproduksi.
• Digitalisasi: Penggunaan teknologi digital untuk mengumpulkan dan menganalisis data yang mendukung forecasting.

Faktor sosial dan demografis

Perubahan demografi dan tren sosial juga harus diperhatikan. Beberapa variabel penting adalah:

• Pertumbuhan Populasi: Perubahan dalam jumlah dan demografi populasi yang dapat mempengaruhi permintaan produk.
• Urbanisasi: Perpindahan penduduk dari pedesaan ke perkotaan yang dapat mempengaruhi pola permintaan.

Faktor global

Dalam konteks global, peristiwa internasional dan kondisi geopolitik dapat mempengaruhi permintaan. Pertimbangkan variabel seperti:

• Perdagangan Internasional: Tarif dan kebijakan perdagangan internasional yang dapat mempengaruhi impor dan ekspor.
• Stabilitas Politik: Stabilitas politik di negara-negara pemasok atau pasar utama.

Dengan mempertimbangkan berbagai faktor dan variabel ini, bisnis dapat melakukan forecasting barang kebutuhan dagang dengan lebih akurat dan strategis. Analisis yang komprehensif dan data yang relevan akan membantu dalam membuat keputusan yang lebih baik dan meminimalkan risiko dalam pengelolaan inventori.

Baca juga: Demand Forecasting Adalah: Jenis, Metode, dan Contohnya

Bagaimana Langkah-Langkah Melakukan Forecast Barang Kebutuhan Dagang?

Melakukan forecasting barang kebutuhan dagang yang efektif memerlukan pendekatan yang sistematis dan terstruktur. Berikut adalah langkah-langkah yang dapat Anda ikuti untuk menghasilkan prediksi permintaan yang akurat dan dapat diandalkan:

Langkah 1. Menentukan tujuan forecast

Langkah pertama dalam forecasting adalah menentukan tujuan dari prediksi yang akan dilakukan. Pertanyaan utama yang perlu dijawab adalah: Mengapa Anda melakukan forecast? Apakah untuk:

• Mengoptimalkan inventori yang ada dan mengurangi biaya penyimpanan?
• Merencanakan produksi agar lebih efisien?
• Menyediakan stok yang cukup untuk memenuhi permintaan pelanggan?
• Mengidentifikasi tren pasar dan peluang bisnis baru?

Menentukan tujuan forecast akan membantu dalam memfokuskan upaya dan memilih metode yang tepat.

Langkah 2. Menetapkan rencana berdasarkan jangka waktu tertentu

Forecasting dapat dilakukan untuk berbagai jangka waktu, tergantung pada kebutuhan bisnis. Tentukan apakah Anda perlu melakukan:

• Short-Term Forecasting: Prediksi untuk beberapa minggu atau bulan ke depan, biasanya untuk perencanaan operasional sehari-hari.
• Medium-Term Forecasting: Prediksi untuk enam bulan hingga satu tahun ke depan, sering digunakan untuk perencanaan taktis dan pengadaan bahan baku.
• Long-Term Forecasting: Prediksi untuk lebih dari satu tahun, digunakan untuk perencanaan strategis jangka panjang, seperti ekspansi pasar dan investasi besar.

Menetapkan jangka waktu forecast akan membantu dalam mengarahkan analisis data dan memilih metode yang sesuai.

Langkah 3. Mengumpulkan data historis

Langkah berikutnya adalah mengumpulkan data historis yang relevan. Data ini mencakup:

• Data Penjualan: Informasi mengenai volume penjualan, waktu penjualan, dan tren historis.
• Data Inventori: Informasi mengenai tingkat stok, turnover, dan lead time.
• Data Pasar dan Ekonomi: Informasi mengenai kondisi ekonomi, tren pasar, dan perubahan kebijakan yang dapat mempengaruhi permintaan.
• Data Promosi dan Kampanye Pemasaran: Informasi mengenai aktivitas promosi, diskon, dan kampanye iklan.

Baca juga: Penjelasan Highest In, First Out (HIFO) dalam Manajemen Persediaan

Langkah 4. Melakukan analisis data

Setelah data terkumpul, langkah berikutnya adalah menganalisis data tersebut untuk mengidentifikasi pola dan tren. Beberapa teknik analisis yang dapat digunakan meliputi:

• Analisis Tren: Mengidentifikasi arah umum dari data penjualan (naik, turun, atau stabil) dari waktu ke waktu.
• Analisis Musiman: Menganalisis fluktuasi yang terjadi secara periodik, seperti peningkatan penjualan pada musim liburan.
• Analisis Siklus: Mengidentifikasi pola yang terjadi dalam jangka panjang, biasanya terkait dengan siklus ekonomi.

Langkah 5. Memilih metode prediksi

Berdasarkan hasil analisis data, pilih metode prediksi yang paling sesuai untuk kebutuhan bisnis Anda. Beberapa metode yang dapat digunakan meliputi:

• Moving Average
• Exponential Smoothing
• Regresi Linier
• Time Series Analysis

Pemilihan metode yang tepat akan bergantung pada jenis data yang dimiliki dan tujuan dari forecast tersebut.

Langkah 6. Melakukan uji prediksi

Sebelum menggunakan model prediksi secara penuh, penting untuk menguji keakuratannya. Langkah-langkah yang dapat dilakukan meliputi:

• Back Testing: Menerapkan model pada data historis yang belum digunakan dalam pembuatan model untuk menguji akurasinya.
• Validasi: Membandingkan prediksi model dengan data aktual untuk menilai kinerjanya dan melakukan penyesuaian jika diperlukan.

Langkah 7. Membuat forecast

Setelah model diuji dan divalidasi, langkah terakhir adalah membuat forecast. Proses ini melibatkan penerapan model yang dipilih pada data historis untuk menghasilkan prediksi permintaan di masa depan. Beberapa langkah yang dapat dilakukan adalah:

• Mengkalibrasi Model: Menyesuaikan parameter model berdasarkan data historis untuk meningkatkan akurasi prediksi.
• Menggunakan Software: Menggunakan perangkat lunak forecasting yang dapat membantu dalam analisis data dan pembuatan model.
• Implementasi: Menggunakan hasil forecast dalam perencanaan operasional bisnis, seperti perencanaan pengadaan, produksi, dan manajemen stok.

Dengan mengikuti langkah-langkah ini, bisnis dapat melakukan forecasting barang kebutuhan dagang dengan lebih akurat dan efisien, sehingga dapat meningkatkan kinerja operasional dan kepuasan pelanggan.

Baca juga: Metode Analisis Persediaan atau Inventory Analysis, KPI, dan Tipsnya

Download Template Forecast Barang Kebutuhan Dagang Di Sini!

Forecasting barang kebutuhan dagang adalah proses penting dalam perencanaan bisnis untuk memastikan ketersediaan produk yang optimal. Untuk mempermudah Anda dalam melakukan forecasting, kami telah menyediakan template sederhana yang dapat diunduh dan digunakan secara gratis.

Template ini dirancang untuk membantu Anda dalam menyusun prediksi permintaan barang kebutuhan dagang dengan lebih terstruktur dan akurat. Untuk mendapatkan template forecast barang kebutuhan dagang secara gratis, klik tautan berikut:

Download Template Forecast Barang Kebutuhan Dagang

Kesimpulan

Dalam dunia bisnis yang kompetitif, forecast barang kebutuhan dagang yang akurat adalah kunci untuk mengelola inventori secara efektif dan memenuhi permintaan pelanggan. Agar memudahkan proses forecast dan menghasilkan data yang akurat, Anda bisa menggunakan alat bantu aplikasi kasir gratis seperti Kledo POS.

Kledo POS dapat menyediakan data penjualan yang diperlukan untuk forecasting. Data yang diperoleh dari Kledo POS dapat membantu Anda mengidentifikasi pola musiman dan tren penjualan, yang merupakan data penting dalam forecasting.

Tak hanya itu, Kledo POS juga membuat Anda bisa memantau tingkat stok secara real time. Jadi, hasil forecast dapat digunakan untuk mengatur order pembelian dan mengelola stok dengan lebih efisien.

Jadi, tunggu apalagi? Jangan lewatkan kesempatan mencoba Kledo POS gratis selamanya melalui tautan ini.