Forecasting: Pengertian Lengkap dan Tips Memilih Metode Forecasting yang Benar

Dalam bisnis, prediksi tentang profitabilitas masa depan bisa sangat berharga ketika merencanakan pengeluaran atau proyek. Forecasting adalah alat berharga yang memungkinkan perusahaan untuk mengukur dan menganalisis tren penjualan di masa depan, memberi mereka informasi yang mereka butuhkan untuk membuat keputusan yang tepat.

Dalam artikel ini, kami akan menjelaskan apa itu metode forecasting, menjelajahi berbagai jenis metode peramalan, dan memberikan tips untuk menentukan metode forecasting yang tepat untuk digunakan bisnis Anda.

Apa Itu Metode Forecasting?

Forecasting ata prakiraan adalah alat informatif yang memberikan prediksi dan analisis untuk hasil di masa depan.

Informasi yang mereka berikan memungkinkan perusahaan untuk menentukan efek jangka panjang dari perubahan, mengembangkan tanggapan terhadap perubahan ini, memprediksi fluktuasi ekonomi dan menavigasi harga yang kompetitif.

Untuk membuat prediksi forecasting yang benar-benar efektif, pimpinan perusahaan harus menentukan metode peramalan yang tepat untuk memenuhi kebutuhan unik mereka.

Metode forecasting adalah teknik yang digunakan untuk mengumpulkan dan memanipulasi data untuk merumuskan prakiraan yang andal dan akurat.

Metode ini mengandalkan berbagai jenis data sebagai dasar untuk prediksi. Perbedaan utama di antara mereka adalah jumlah dan keakuratan data yang diperlukan untuk peramalan, oleh karena itu mempengaruhi jenis hubungan yang diidentifikasi dan keandalannya.

Model forecasting disisi lain adalah salah satu dari banyak alat yang digunakan bisnis untuk memprediksi hasil terkait penjualan, penawaran dan permintaan, perilaku konsumen, dan banyak lagi.

Model-model ini sangat bermanfaat di bidang penjualan dan pemasaran. Ada beberapa metode peramalan yang digunakan bisnis yang menyediakan berbagai tingkat informasi.

Dari yang sederhana hingga yang kompleks, daya tarik menggunakan model peramalan berasal dari referensi visual hasil yang diharapkan.

Baca juga: Metode Penilaian Persediaan: Pengertian, Jenis, Cara Hitung, Dan Tips Memilihnya

Jenis Forecasting dalam Bisnis

Ada banyak cara untuk memperkirakan data dan skenario untuk perusahaan Anda. Setiap jenis perkiraan bisnis berfokus pada metrik atau hasil tertentu.

Apa yang ingin Anda ketahui atau prediksi tentang masa depan akan membantu Anda memutuskan jenis prakiraan yang Anda kejar.

Prakiraan bisnis dapat berkisar dari yang umum (penjualan bulan depan) hingga yang sangat spesifik (permintaan konsumen untuk produk tertentu untuk musim liburan). Berikut ini adalah 6 jenis prakiraan bisnis paling umum yang mungkin Anda gunakan.

• Peramalan bisnis umum
• Perkiraan keuangan
• Perkiraan akuntansi
• Perkiraan permintaan
• Perkiraan penjualan
• Perkiraan modal

1. Forecasting bisnis umum

Prakiraan bisnis umum digunakan untuk menentukan iklim bisnis secara keseluruhan untuk masa mendatang, dan dapat diterapkan secara luas serta berguna untuk banyak bisnis dan industri yang berbeda.

Digunakan untuk: Menentukan kondisi pasar secara keseluruhan dan dampak dari faktor lingkungan di mana bisnis Anda beroperasi

Terbaik untuk: Bisnis yang beroperasi di lingkungan yang berpengaruh, seperti negara yang mengalami pergolakan politik, kemajuan teknologi besar, atau perubahan musim yang dramatis.

Contoh: Menganalisis dampak pemilihan Presiden Indoensia terhadap ekonomi di Indonesia secara luas.

Baca juga: Mengetahui Akun Prive dalam Akuntansi dan Contohnya

2. Forecasting keuangan

Forecasting keuangan adalah tentang mendapatkan gambaran yang jelas tentang ke mana arah perusahaan Anda.

Ini termasuk menimbang aset dan kewajiban, hutang dan piutang, biaya operasi, struktur modal dan arus kas, dan kondisi pasar secara umum.

Digunakan untuk: Melacak lintasan masa depan perusahaan Anda secara keseluruhan.

Terbaik untuk: Semua bisnis yang ingin tetap berada di puncak kesehatan bisnis mereka melalui proyeksi keuangan.

Contoh: Memastikan perencanaan keuangan

3. Forecasting akuntansi

Perkiraan akuntansi adalah praktik memprediksi biaya masa depan yang akan dikeluarkan oleh perusahaan Anda, menggunakan data masa lalu dan sekarang untuk memperkirakan berapa banyak bisnis Anda akan membayar bahan baku, inventaris, jam kerja, utilitas dan sewa, asuransi, dan banyak lagi.

Digunakan untuk: Menentukan biaya operasi masa depan untuk bisnis Anda.

Terbaik untuk: Setiap bisnis yang peduli dengan menutupi biaya masa depan.

Contoh: Memperkirakan perubahan siklus dalam biaya produk musiman, seperti produk segar untuk restoran.

Untuk proses forecasting dalam akuntansi yang lebih mudah, Anda bisa mencoba menggunakan software akuntansi yang memiliki fitur forecast dan pembuatan laporan keuangan yang mudah seperti Kledo.

Anda juga bisa mencoba Kledo secara gratis selama 14 hari melalui tautan pada gambar di bawah ini:

Baca juga: 15 Jenis Akuntansi Dalam Dunia Kerja

4. Forecasting permintaan

Prakiraan permintaan Anda akan berjalan seiring dengan prakiraan penjualan, karena prakiraan permintaan akan memprediksi apa yang dibutuhkan atau diinginkan pasar dan prakiraan penjualan akan memprediksi bagaimana bisnis Anda dapat memanfaatkan kebutuhan tersebut dengan penjualan.

Digunakan untuk: Menentukan pasar dan permintaan pelanggan untuk barang atau jasa di masa depan.

Terbaik untuk: Merencanakan berapa banyak yang akan diinvestasikan dalam bahan mentah atau inventaris, memutuskan apakah produk baru akan berkinerja baik.

Contoh: Memprediksi permintaan mainan baru saat Natal sehingga Anda dapat membeli inventaris yang sesuai.

5. Forecasting penjualan

Prakiraan penjualan memperkirakan penjualan di masa mendatang, baik secara keseluruhan atau dari produk atau layanan tertentu dalam penawaran bisnis Anda, berdasarkan data penjualan.

Forecasting penjualan memungkinkan bisnis Anda mengantisipasi kebutuhan masa depan akan tenaga kerja, sumber daya, arus kas, inventaris, dan modal investasi.

Forecasting penjualan akan menunjukkan pendapatan penjualan yang mungkin diharapkan perusahaan Anda selama bulan, kuartal, atau tahun berikutnya dari siklus penjualan.

Digunakan untuk: Memprediksi penjualan Anda untuk periode waktu mendatang, dan memperkirakan pertumbuhan dan arus kas.

Terbaik untuk: Bisnis yang hanya mengandalkan riwayat penjualan, atau ingin memproyeksikan penjualan untuk investor dan pendanaan.

Contoh: Memproyeksikan pendapatan untuk tahun fiskal 2021 untuk menentukan berapa banyak tenaga penjualan yang akan dipekerjakan dan struktur komisi mereka.

Baca juga: Porter Five Forces: Pengertian, Analisis, dan Contohnya pada Bisnis

6. Forecasting modal

Prakiraan modal didasarkan pada aset dan kewajiban saat ini dan masa depan, serta prediksi untuk modal likuid dan perkiraan arus kas.

Peramalan modal itu rumit, dan tidak dapat diandalkan seperti prakiraan lainnya hanya karena melibatkan menebak sejumlah faktor. Modal mungkin melibatkan faktor-faktor berikut:

• Kas & tabungan
• Aktiva
• Piutang
• Pendapatan
• Pendanaan investasi
• Jalur kredit

Digunakan untuk: Memprediksi modal yang tersedia untuk tanggal atau acara mendatang.

Terbaik untuk: Perusahaan yang mempersiapkan investasi, pertumbuhan, perekrutan, akuisisi, atau perubahan lain yang membutuhkan uang tunai.

Contoh: Memperkirakan modal kerja untuk pembelian gedung perkantoran yang lebih besar di tahun mendatang.

Jenis Metode Forecasting

Ada beberapa metode yang dapat Anda gunakan untuk melakukan forecasting, seperti:

Metode naif

Banyak yang menggunakan metode naif untuk memeriksa keakuratan hasil metode forecasting lain yang lebih canggih.

Itu karena metode ini mendasarkan semua prediksi masa depan pada data yang dikumpulkan dan dicatat di masa lalu tanpa membuat penyesuaian apa pun untuk memperhitungkan tren siklus atau variasi musiman.

Mereka yang menggunakan metode ini mengabaikan faktor-faktor yang mempengaruhi data masa depan yang sebenarnya, juga dikenal sebagai faktor penyebab.

Metode kualitatif

Metode forecasting kualitatif terutama digunakan ketika data langka mengenai produk atau proyek tertentu.

Oleh karena itu, metode ini sering digunakan ketika produk pertama kali diperkenalkan ke pasar, di bidang teknologi baru, ketika pengembangan produk memerlukan beberapa penemuan awal (membuat penelitian dan pengembangan, atau biaya R&D sulit untuk diperkirakan) dan ketika ada ketidakpastian. mengenai penerimaan pasar.

Kadang-kadang disebut sebagai judgmental forecasting method, teknik ini bergantung pada perkiraan subjektif dan intuisi.

Untuk menghitung menggunakan metode ini, forecaster harus bergantung pada pendapat pribadi tetapi berdasarkan informasi yang dibuat oleh para ahli dan manajer, informasi yang dikumpulkan dari survei, metode Delphi dan analogi siklus hidup historis.

Baca juga: Evaluasi Kinerja Akhir Tahun: Apa saja Yang Perlu Diperhatikan?

Metode kausal

Model kausal sering digunakan ketika ada banyak data yang telah melalui analisis untuk mengeksplorasi hubungan antara faktor yang diramalkan dan faktor terkait lainnya.

Faktor-faktor ini dapat mencakup faktor sosial ekonomi, kekuatan ekonomi dan bisnis yang relevan dan kompetitif.

Dianggap sebagai salah satu teknik peramalan yang lebih canggih, metode kausal mengubah hubungan sebab akibat menjadi data matematis. Metode ini biasanya mencakup pertimbangan lain, seperti analisis deret waktu, survei pasar, dan inventaris.

Metode deret waktu

Metode forecasting deret waktu menggunakan data masa lalu untuk membuat estimasi tentang hasil di masa depan.

Data ini dikumpulkan dan dicatat selama jangka waktu tertentu, seperti penjualan perusahaan untuk kuartal tertentu selama lima tahun terakhir.

Pola dan tren bisnis sering berulang, sehingga peramal dapat menggunakan data historis yang jelas dan stabil untuk menginformasikan dan merencanakan keputusan di masa depan.

Meskipun kedengarannya relatif sederhana, forecasting dengan metode deret waktu, kadang-kadang disebut sebagai “peramalan statistik”, sedikit lebih rumit daripada yang terlihat.

Variasi musiman dan faktor lainnya membuat data mentah tidak dapat diandalkan tanpa manipulasi.

Analisis deret waktu digunakan untuk menyaring data untuk menentukan tingkat dan tren yang sebenarnya, memungkinkan peramal membuat proyeksi.

Analisis deret waktu membantu dalam mengidentifikasi dan menjelaskan hal-hal seperti:

• Tren dan pola dalam data
• Tingkat pertumbuhan tren tersebut
• Variasi musiman dalam data
• Pola siklus dalam data yang berulang setiap beberapa tahun

Baca juga: Mengetahui Apa itu Analisis Beban Kerja, Manfaat, dan Tips Efesiensinya

Metode ekonometrika

Mereka yang bekerja di bidang ekonomi sering menggunakan model ekonometrika untuk meramalkan perubahan penawaran dan permintaan, serta harga.

Model-model ini menggabungkan data dan pengetahuan yang kompleks selama proses pembuatan. Seperti namanya, model statistik jenis ini terbukti berharga ketika memprediksi perkembangan ekonomi di masa depan.

Berikut adalah struktur dasar di balik model jenis ini:

• Tentukan apa variabel independen dan dependen Anda. Hubungan ekonomi mana yang ingin Anda uji? Misalnya, Anda mungkin bertanya “Apakah X berpengaruh pada Y?”
• Rumuskan hipotesis untuk menguji hubungan ini. Pertimbangkan faktor lain yang mungkin berpengaruh pada “Y” dan beri label “Z”, juga dikenal sebagai variabel kontrol.
• Kumpulkan kumpulan data yang mencakup “Y,” “Z” dan “X.”
• Plot data ini untuk menemukan anomali atau outlier.
• Tentukan apakah hubungan antara “Y” dan “X” linier, kuadrat, atau lainnya.
• Hitung transformasi menggunakan metode matematika yang Anda pahami.
• Menafsirkan efek yang “Y” miliki pada “X.” Apa pentingnya “X” tentang hipotesis Anda?
• Tambahkan variabel “W” ke regresi ini untuk menganalisis lebih lanjut temuan Anda.

Metode Delphi

Metode ini biasanya digunakan untuk memperkirakan tren berdasarkan informasi yang diberikan oleh panel ahli. Rangkaian langkah ini didasarkan pada metode Delphi, yaitu tentang Oracle of Delphi.

Ini mengasumsikan bahwa jawaban kelompok lebih berguna dan tidak bias daripada jawaban yang diberikan oleh satu individu. Jumlah total putaran yang terlibat mungkin berbeda tergantung pada tujuan perusahaan atau kelompok peneliti.

Para ahli ini menjawab serangkaian pertanyaan dalam putaran berkelanjutan yang pada akhirnya mengarah pada “jawaban yang benar” yang dicari perusahaan.

Kualitas informasi meningkat di setiap putaran saat para ahli merevisi asumsi mereka sebelumnya mengikuti wawasan tambahan dari anggota lain di panel. Metode berakhir setelah selesainya metrik yang telah ditentukan.

Berikut adalah daftar langkah-langkah yang dapat Anda ambil untuk membuat model perkiraan penilaian Anda sendiri:

1. Pilih fasilitator

Sebelum memilih fasilitator yang akan mengelola diskusi, pertimbangkan netralitas individu dan pengalaman orang tersebut dalam melakukan penelitian. Kepala penelitian dan pengembangan dapat memilih peran ini, misalnya.

2. Pilih ahli Anda

Saat bisnis meneliti produk yang belum ada di pasaran, mereka mengandalkan panel pakar anonim yang dapat mempertimbangkan masalah tersebut.

Pakar bisa siapa saja dengan pengalaman substansial dalam topik tertentu. Misalnya, dalam mengembangkan produk renang baru, perusahaan dapat menghubungi instruktur atau pakar keselamatan di lapangan.

Mereka bahkan mungkin mendekati atlet profesional atau pelanggan setia yang menggunakan produk serupa.

3. Tentukan masalahnya

Perusahaan yang ingin memecahkan masalah harus terlebih dahulu memberikan perincian seputar masalah, serta perincian signifikan yang dapat membantu mereka membuat keputusan yang tepat.

Ini memastikan bahwa semua orang mengerti apa yang diminta dari mereka. Bisnis mungkin ingin membuat monofin baru dengan fitur yang belum pernah dicoba oleh pesaing mereka sebelumnya.

4. Putaran satu pertanyaan

Putaran pertanyaan pertama ini memperkenalkan topik dan memulai percakapan. Pakar akan membaca informasi, memberikan umpan balik anonim dan mengirimkan informasi mereka kembali ke fasilitator.

5. Putaran dua pertanyaan

Setelah fasilitator meninjau jawaban yang diberikan oleh panel, mengedit konten, menyaring data yang tidak relevan dan memindai konten untuk menemukan tema umum, fasilitator kemudian mengirimkan informasi baru kepada panel.

Anggota panel memiliki kesempatan untuk meninjau tanggapan sebelumnya secara anonim dan berdasarkan informasi baru, dapat mengirimkan kembali tanggapan atas pernyataan orang lain.

Mereka kembali mengirimkan tanggapan mereka kembali ke fasilitator.

6. Putaran tiga pertanyaan

Mungkin untuk terakhir kalinya, fasilitator akan meninjau tanggapan baru dan sekali lagi memilah-milah informasi yang disajikan sebelum mengirimkan survei ke panel.

Namun, proses dapat berlanjut sampai konsensus umum tercapai, yang dapat berakhir dalam tiga atau empat iterasi.

7. Ambil tindakan

Setelah para peneliti menerima informasi yang cukup, mereka dapat melanjutkan dengan rencana apa pun untuk mengimplementasikan temuan mereka.

Ini mungkin awal dari pengembangan produk baru atau awal produksi pada item yang mereka tidak yakin.

Baca juga: Total Quality Management (TQM): Pengertian, Elemen dan Penerapannya dalam Bisnis

Metode kecerdasan buatan

Perusahaan di bidang teknologi menggunakan metode kecerdasan buatan atau artificial intelegence (AI) untuk memperkirakan area pertumbuhan tertentu.

Metode forecasting ini memberikan hasil yang sangat akurat menggunakan algoritma matematika.

Ilmu di balik kecerdasan buatan memprediksi banyak hasil pengguna dan membantu menghasilkan saran “Anda mungkin juga menyukai” yang muncul di situs tertentu.

Berikut adalah beberapa contoh metode peramalan populer menggunakan kecerdasan buatan:

Rekomendasi untuk produk dan konten

Perusahaan online besar menggunakan AI untuk memprediksi perilaku pelanggan di situs mereka, termasuk kemungkinan pembelian di masa depan.

Selain itu, pengguna situs menerima produk yang direkomendasikan melalui praktik yang disebut “pemfilteran kolaboratif”.

Menawarkan hasil yang relevan kepada pembeli dilakukan dengan mengelompokkan dan menafsirkan data konsumen dalam hubungannya dengan info profil dan demografi.

Lebih banyak data menghasilkan hasil yang lebih berkualitas.

Contoh: Anda sedang melihat permainan papan yang disebut “Fender Bender” di situs belanja online populer. Anda gulir ke bawah ke bagian bawah halaman web bahwa ada permainan serupa yang disarankan, berdasarkan mereka yang menyukai Fender Bender.

Akurasi mesin pencari

Metode kecerdasan buatan mendorong keakuratan hasil yang Anda lihat muncul di halaman optimisasi mesin pencari (SERP).

Google menggunakan algoritme berdasarkan pembelajaran mesin untuk memberikan hasil yang berkualitas kepada pencari, dan sekarang, perusahaan lain di sektor ecommerce menggunakan teknik kecerdasan buatan yang serupa untuk meningkatkan mesin pencari mereka juga.

Contoh: Anda sedang mencari “sepatu bot untuk wanita” menggunakan mesin pencari populer.

Anda mengklik ikon pencarian dan melihat halaman hasil yang menunjukkan sepatu bot untuk wanita.

Banyak dari mereka menyediakan sepatu bot musim dingin, sepatu bot bergaya, sepatu bot hujan, dan saran lain sehingga Anda memutuskan untuk mempersempit pencarian Anda lebih jauh dan ketik “sepatu bot musim dingin untuk wanita,” lalu klik tombol pencarian lagi untuk melihat daftar hasil yang lebih terkurasi.

Baca juga: Apa itu Manajemen Proyek? Berikut Pembahasan Lengkap dan Mendalam

Analisis prediktif

Perusahaan menggunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan pengalaman layanan pelanggan dengan melihat informasi untuk kumpulan data dan memprediksi tren masa depan.

Manajer pusat panggilan dapat membuat keputusan tentang jumlah karyawan yang dibutuhkan untuk staf pada hari atau minggu tertentu dengan memanfaatkan informasi yang disediakan melalui teknologi AI.

Contoh: Seorang manajer pusat panggilan memeriksa perangkat lunak komputernya untuk melihat perkiraan berapa banyak panggilan yang mungkin dilakukan perusahaan pada hari itu.

Dia memutuskan untuk memiliki empat orang staf dan membiarkan sisanya mengambil cuti.

Bagaimana Cara Memilih Metode Forecasting yang Tepat untuk Bisnis Anda?

Agar proses forecasting menjadi efektif, diperlukan kolaborasi dan komunikasi antara peramal dan pimpinan perusahaan.

Bersama-sama, mereka dapat menjawab pertanyaan yang diuraikan di bawah ini dan menentukan metode peramalan terbaik yang digunakan untuk kebutuhan spesifik mereka.

1. Apa tujuan dari ramalan ini dan bagaimana cara menggunakannya?

Ada beberapa alasan untuk melakukan prakiraan dan metode mana yang Anda gunakan akan sangat dipengaruhi oleh jumlah akurasi yang Anda butuhkan dari informasi tersebut.

Misalnya, jika Anda hanya mencoba menentukan apakah akan memasuki pasar bisnis, proses forecasting umum sudah cukup. Namun, jika Anda ingin memperkirakan anggaran untuk masa depan, akurasi akan jauh lebih penting.

Berbagai metode peramalan berbeda dalam akurasi dan ruang lingkup serta biaya. Itu berarti bahwa para pemimpin perusahaan harus menentukan nilai informasi yang akan mereka kumpulkan untuk memutuskan seberapa akurat mereka membutuhkan data tersebut.

Setelah tujuan forecasting telah ditentukan, forecaster akan dapat memberi tahu organisasi tentang teknik mana yang harus mereka gunakan serta seberapa sering mereka harus menghasilkan prakiraan.

Selain itu, tergantung pada niatnya, mungkin berguna untuk memasang sistem yang melacak keakuratan prakiraan.

2. Apa saja komponen yang harus ada dalam proses forecasting?

Untuk memilih metode forecasting yang tepat, Anda perlu mempertimbangkan variabel yang terlibat dalam aspek bisnis apa pun yang sedang dipelajari.

Misalnya, Anda dapat memeriksa elemen dan posisinya yang relevan untuk sistem produksi, sistem penjualan, atau bahkan sistem distribusi. Forecaster biasanya memeriksa variabel-variabel ini dengan membangun diagram alur dengan bantuan kepemimpinan perusahaan.

Bagan alir ini dapat menentukan berbagai aspek dan elemen yang terlibat dalam sistem tertentu.

Namun, ini juga mengidentifikasi akses perusahaan ke data, yang memiliki dampak besar pada metode peramalan yang dapat digunakan.

Di area sistem yang sepenuhnya berada di bawah kendali perusahaan, biasanya ada banyak data serta pemahaman tentang hubungan sebab akibat yang berbeda, yang memungkinkan penerapan metode peramalan yang memerlukan informasi semacam ini dengan mudah.

Baca juga: Manajemen Bisnis: Pengertian Lengkap dan Tips Mengelolanya

3. Apakah masa lalu berdampak pada estimasi untuk masa depan?

Perubahan tertentu dalam sistem dapat menurunkan keandalan pola yang diidentifikasi dalam data masa lalu.

Misalnya, jika strategi persaingan baru diadopsi atau produk baru diperkenalkan ke pasar, itu akan membuat prediksi untuk masa depan menjadi kurang akurat.

Meskipun perubahan dapat berdampak besar, jika dilakukan baru-baru ini, perubahan tersebut mungkin hanya memiliki sedikit pengaruh pada pola jangka pendek.

Sebaliknya, Anda akan mulai melihat dampak penuhnya dalam jangka waktu yang lama.

Peramal dan eksekutif yang membantu mereka perlu mendiskusikan semua perubahan sepenuhnya untuk menentukan teknik yang paling efektif untuk situasi khusus mereka.

Kesimpulan

Itulah pembahasan lengkap mengenai forecasting dalam bisnis, jenis, metode, dan cara memilih metode yang tepat dalam bisnis Anda.

Jadikan proses forecasting keuangan dan akuntansi Anda menjadi lebih mudah dengan menggunakan software akuntansi yang memiliki fitur terlengkap dan mudah digunakan seperti Kledo.

Kledo adalah software akuntansi berbasis cloud yang sudah dipercaya oleh lebih dari 10 ribu pengguna dari berbagai jenis dan skala bisnis di Indonesia.

Dengan menggunakan Kledo, Anda bisa dengan mudah melakukan pencatatan pembukuan, otomatisasi pembuatan laporan keuangan, manajemen stok dan multi gudang, pencatatan pajak penjualan, dan masih banyak lagi.

Anda juga bisa mencoba menggunakan Kledo secara gratis selama 14 hari atau selamanya melalui tautan ini.