MAKALAH
METODE PERAMALAN / FORECASTING
Diajukan untuk memenuhi tugas Mata
Kuliah
Metode Kuantitatif Pengambilan
Keputusan
Disusun Oleh :
AIDAH YULIANA
ASTI RIZKIANI
ASUL BASHYAR
CHOTIBIN
NUR ASIYAH JAMIL
INTAN YULIANI
PROGRAM STUDI MANAJEMEN
STIE DR. KHEZ. MUTTAQIEN PURWAKARTA
Jln. KK. Singawinata No. 83 Tlp/Fax
(0264) 217612 Purwakarta 41111
2019
Dengan menyebut nama Allah SWT yang Maha Pengasih dan Maha
Penyayang kami panjatkan segala puji dan rasa syukur kehadirat – Nya yang senantiasa
memberikan kita kehidupan, jasmani dan rohani yang sehat dan
tak lupa pula kepada Nabi kita Nabi Besar Muhammad SAW yang mana telah membawa
kita dari alam KEBODOHAN ke alam yang penuh dengan ilmu PENGETAHUAN, sehingga kami dapat
menyelesaikan makalah tentang METODE PERAMALAN / FORECASTING ini tepat pada
waktunya. Makalah ini kami buat untuk memenuhi tugas Mata
Kuliah Metode Kuantitatif Pengambilan Keputusan.
Makalah ini kami susun dengan semaksimal mungkin dan mendapat
banyak bantuan dari berbagai pihak sehingga dapat memperlancar pembuatan
makalah ini. untuk itu pada kesempatan ini tak lupa kami ucapkan terima kasih kepada
dosen Mata Kuliah Metode Kuantitatif Pengambilan Keputusan dan semua pihak yang
telah berkontribusi dalam pembuatan makalah ini.
Terlepas dari itu semua kami menyadari sepenuhnya bahwasannya
makalah ini belum dapat dikatakana dan dikategorikan sempurna, seperti yang
kita ketahui tidak ada yang sempurna di dunia ini melainkan hanya milik Allah SWT,
baik dari segi susunan,
kalimat, materi, bahasa maupun sistematika pembahasannya. Oleh karena itu
dengan tangan terbuka kami menerima segala kritik dan saran yang membangun demi
kesempurnaannya di masa yang akan datang.
Akhir kata kami berharap semoga dengan adanya makalah ini sedikit
banyaknya dapat memberikan manfaat maupun inspirasi kepada kita semua.
Purwakarta, Juni 2019
Penyusun
DAFTAR ISI
PENDAHULUAN
A.
LATAR
BELAKANG MASALAH
“Forecasting is the art and science of
predicting the events of the future. Forecasting require historical data
retrieval and project into the future with some form of mathematical models.”
“(menurut Rudy Aryanto, tahun 2009). Peramalan (forecasting) adalah kegiatan mengestimasi apa yang akan tejadi pada
masa yang akan datang. Peramalan diperlukan karena adanya perbedaan kesenjagan
waktu (Timelag) antara kesadaran akan
dibutuhkannya suatu kebijakan baru dengan waktu pelaksanaan kebijakan tersebut.
Apabila perbedaan waktu tersebut panjang maka peran peramalan begitu penting
dan sangat dibutuhkan, terutama dalam penentuan kapan terjadinya suatu sehingga
dapat dipersiapkan tindakan yang perlu dilakukan.
Menurut
Arman Hakim Nasution (2006), Peramalan adalah proses untuk memperkiraan
beberapa kebutuhan di masa datang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran
kuantitas, kualitas, waktu, dan lokasi yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi
permintaan barang dan jasa.
Peramalan
tidak terlalu dibutuhkan dalam kondisi permintaan pasar yang stabil, karena
perubahan permintaan relatif kecil. Tetapi peramalan akan sangat dibutuhkan
bila kondisi permintaan pasar bersifat kompleks dan dinamis. Dalam kondisi pasar
bebas, permintaan pasar lebih banyak bersifat kompleks, dan dinamis karena
permintaan tersebut akan tergantung dari keadaan sosial, ekonomi, politik,
aspek teknologi, produk pesaing dan produk substitusi. Oleh karena itu
peramalan yang akurat merupakan informasi yang sangat dibutuhkan dalam
pengambilan keputusan manajemen.
1.
Metoda – metode apa saja
yang dapat digunakan dalam peramalan (forecasting)
?;
2.
Bagaimana proses dalam forecasting ?
Pada
pembahasan makalah kali ini, penulis akan membatasi pembahasan yang akan
dibahas, kami hanya akan membahas tentang forecasting, tentang metode – metode
yang digunakan dalam forecasting, dan
tentang proses forecasting.
1.
Untuk mengetahui metode
yang dapat digunakan dalam forecasting.
2.
Untuk mengetahui proses
forecasting.
Hasil
dari pembahasan materi ini, di harapkan dapat memberi manfaat dan pengetahuan
tentang metode – metode yang digunakan dalam forecasting, dan tentang proses forecasting
yang mungkin akan berguna dimasa yang akan datang.
A.
PENGERTIAN
PERAMALAN / FORECASTING
Peramalan
(Bahasa Inggris = Forecasting) adalah
suatu teknik analisa perhitungan yang dilakukan dengan pendekatan kualitatif
maupun kuantitatif untuk memperkairakan 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 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.
B.
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.
C.
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.
Meramalkan
permintaan dari pasar yang dimasuki oleh perusahaan adalah suatu pekerjaan yang
perlu dilakukan oleh setiap manajer perusahaan dalam rangka memprediksi berapa
besar peluang pasar yang tersedia di masa depan. Peramalan permintaan merupakan
usaha untuk mengetahui jumlah produk atau sekelompok produk di masa yang akan
datang dalam kendala satu set kondisi tertentu.
Hal
yang perlu diingat adalah bahwa aktivitas peramalan permintaan tidaklah dapat
diartikan sebagai aktivitas yang bertujuan untuk mengukur permintaan di masa
yang akan datang secara pasti, melainkan sekedar usaha untuk mengurangi
kemungkinan terjadinya hal yang berlawanan antara keadaan yang sungguh – sungguh
terjadi di kemudian hari dengan apa yang menjadi hasil peramalan. Dengan kata
lain, hasil maksimal dari aktivitas peramalan adalah melakukan minimisasi
ketidakpastian yang mungkin terjadi di masa yang akan datang.
Untuk
melakukan forecasting atau peramalan
terhadap permintaan pasar, disini akan diuraikan berbagai metode model
peramalan terhadap permintaan pasar dari barang atau jasa yang diproduksi dan
dijual oleh perusahaan. Secara garis besar terdapat dua macam metode peramalan
permintaan yang biasa dilakukan, yaitu metode kualitatif yang terdiri atas
teknik survey dan teknik pengumpulan opini. Sedangkan metode berikutnya adalah
metode kuantitatif, yang terdiri atas Metode Time Series, Metode Tren
Linear, Metode Kuadratik, Analisis Musiman dan Model Ekonometri.
Metode
peramalan permintaan secara kualitatif berhubungan dengan data – data
kualitatif, misalnya tentang selera konsumen terhadap suatu produk, atau survey
tentang loyalitas konsumen, dan lain-lain. Forecasting
kualitatif ini dapat dikelompokkan ke dalam beberapa metode teknik seperti akan
dijelaskan berikut ini :
a.
Teknik
Survey
Teknik
survey ini merupakan suatu alat meramalkan yang cukup penting khususnya untuk
memprediksi kejadian – kejadian atau kecenderungan – kecenderungan dalam jangka
pendek mendatang ini. Survey biasanya menggunakan alat interview atau daftar
pertanyaan yang akan ditujukan kepada para responden yang terpilih dan yang
dituju. Sesuai kelompok yang memang diperkirakan akan menjadi sasaran pasar
yang dituju oleh perusahaan.
Survey
ini dilakukan untuk meramalkan variabel ekonomi yang memang berhubungan baik langsung
maupun tidak langsung dengan permintaan konsumen atau pasar yang dituju.
Variabel – variabel ekonomi yang disurvey ini misalnya variabel yang
berhubungan dengan budget rumah tangga yang dikeluarkan untuk memenuhi
kebutuhan rumah tangga.
Sasaran
dan klasifikasi sasaran dan jenis kebutuhan dan keperluan dari kelompok
responden ini dapat dikategorikan sebagai berikut :
1)
Survey tentang budget
keperluan rumah tangga masyarakat eksekutif bisnis dan pemerintahan yang
sekiranya berkait dengan rencana perusahaan. Survey ini diharapkan dapat
merekam keseluruhan anggaran setiap rumah tangga yang disurvey;
2)
Survey mengenai barang
atau jasa yang diperlukan bagi para pelaku bisnis yang akan memperdagangkan
barang atau jasanya. Mereka ini mungkin pelaku bisnis yang bergerak pada bisnis
distributor, pengecer atau pedagang besar.
Survey ini dilakukan
bagi para rumah tangga umum mengenai keperluan rumah tangga, produk atau barang
apa secara periodik diperlukan dan frekuensi pemenuhan yang dilakukan untuk
masa – masa yang akan datang, dan lain – lain.
Dari metode survey
berdasar kelompok sasaran ini sebenarnya terkandung maksud dari surveyor bahwa
barang dan jasa apa saja yang dibutuhkan, berapa frekuensi pemenuhan kebutuhan
dan faktor – faktor apa saja yang pada umumnya yang mempengaruhi perilaku beli
mereka ini. Sehingga secara tidak langsung perusahaan melihat peluang dan apa
saja yang bisa ditarik sebagai kepentingan bagi perusahaan atas hasil – hasil
survey ini untuk memprediksi dan memperkirakan perilaku pasar atau konsumen
perusahaan.
Bila diklasifikasikan
bahwa hasil survey ini merupakan bagian dari kegiatan riset pasar yang
dilakukan oleh perusahaan. Dari sini berbagai kemungkinan yang diperoleh adalah
munculnya variabel ikutan yang dapat diprediksi apa yang bisa dimanfaatkan oleh
perusahaan yang hendak atau sudah diproduksi dan dijual kepada pasar yang
dituju yang telah disurvey ini.
Dengan demikian dapat
dinyatakan bahwa hasil survey ini sebagian atau seluruhnya dapat dipergunakan
untuk memprediksi permintaan konsumennya dari produk yang dibuat dan jual oleh
perusahaan.
b.
Teknik
Jajak Pendapat (Opinion Pools)
Teknik
jejak pendapat sering dilakukan untuk melengkapi data dari survey. Jejak
pendapat dari para pakar, para eksekutif, dari masyarakat umum, atau dari konsumen.
Jejak pendapat ini lebih bersifat pandangan atau pendapat pribadi (subjektif)
dari respondennya, sebaliknya teknik survey lebih bersifat objektif.
Sebelum
peluncuran produk baru, biasanya diadakan pre test dan jejak pendapat terhadap
responden yang menjadi sampel. Teknik pooling
ini melibatkan berbagai media seperti media TV, telepon, koran, surat, SMS,
email, atau internet untuk menyebarkan kuesioner atau daftar pertanyaan tentang
berbagai informasi yang dibutuhkan perusahaan.
Laporan
atau pernyataan resmi dari suatu perusahaan atau pemerintah suatu negara dapat
digunakan sebagai sumber data guna meramalkan kondisi ekonomi di masa yang akan
datang, sekaligus dapat digunakan untuk membuat strategi bersaing dalam pasar
bebas.
a.
Metode Time Series
Metode Time
Series berhubungan dengan nilai – nilai suatu
variabel yang diatur secara periodesasi sepanjang periode waktu dimana
prakiraan permintaan diproyeksikan. Misalnya mingguan, bulanan, kwartalan, dan
tahunan, tergantung keinginan dari pihak – pihak yang melakukan prakiraan
permintaan ini. Metode ini semata – mata mendasarkan diri pada data dan keadaan
masa lampau. Jika keadaan di masa yang akan datang cukup stabil dalam arti
tidak banyak perubahan yang berarti dengan keadaan masa lampau, metode ini
dapat memberikan hasil peramalan yang cukup akurat.
b.
Metode Tren Linear
Khusus
metode ini digunakan jika scatter diagram berbentuk garis lurus dengan
persamaan umum adalah :
Y = a + bX
Untuk
metode tren linear ini banyak jenisnya, antara lain :
1)
Metode Least Square
Metode
ini sering digunakan oleh perusahaan karena dianggap paling mudah untuk
dipraktekkan. Metode ini digunakan pada waktu data yang tersedia adalah
mempunyai kecenderungan berbentuk garis lurus. Maka persamaannya adalah
Y = a + bX
Dimana
:
Y = Variabel yang akan diramalan, dalam hal
ini
adalah ramalan penjualan produk perusahaan
a = Konstanta, yang akan menunjukkan
besarnya harga
b = Variabilitas per X, yaitu menunjukkan
besarnya
perubahan nilai Y dari setiap perubahan
satu unit
X
X =
Unit waktu/ periode
Untuk mencari besarnya nilai a, dan b
tersebut akan dapat dilakukan dengan mempergunakan rumus – rumus sebagai
berikut :
Dengan syarat bahwa å X = 0
Dimana n adalah sama dengan jumlah data
c.
Metode Product Moment
Metode
ini lazim dinamakan metode momen saja. Metode ini digunakan oleh perusahaan
karena dianggap mudah di samping metode least square, karena perlakuan angka X
(prediksi) untuk data ganjil maupun genap tidak ada perlakuan khusus seperti
halnya pada metode least square. Tentunya metode ini digunakan dalam ramalan
penjualan untuk data yang tersedia adalah mempunyai kecenderungan berbentuk
garis lurus terutama nilai ramalannya, sedangkan persamaannya adalah:
Y = a + bX
Dimana
:
Y = Variabel yang akan diramalkan, dalam hal
ini adalah
ramalan
penjualan produk perusahaan
a = Konstanta, yang akan menunjukkan
besarnya harga Y
(ramalan) apabila X sama dengan 0 (nol)
b = Variabilitas per X, yaitu menunjukkan
besarnya
perubahan nilai Y dari setiap perubahan
satu unit X
X = Unit waktu/ periode, yang
dapat dinyatakan dalam
minggu, bulan, semester, tahun dan lain
sebagainya
Untuk
mencari besarnya nilai a, dan b tersebut akan dapat dilakukan dengan
mempergunakan rumus-rumus sebagai berikut:
Persamaan
I
∑Y = n.a + b∑x
Persamaan
II
∑XY = a ∑x + b ∑x2
Dengan
syarat ∑x ≠ 0
d.
Metode
Setengah Rata – rata (Semi Evarage Method)
Metode
setengah rata-rata ini masih tergolong metode tren linier dimana data yang
tersedia tetap berbentuk linier jika digambar dalam bentuk grafik. Metode
tren setengah rata – rata menentukan bahwa untuk mengetahui fungsi Y = a + bX
tersebut, semua data historis dikelompokkan menjadi dua kelompok (himpunan)
dengan jumlah anggota masing-masing yang sama. Berdasarkan perhitungan rata – rata
dari anggota masing – masing kelompok itulah akan diperoleh fungsi garis lurus
yang bersangkutan.
3.
Metode
Kuadratik
Metode
kuadratik adalah merupakan tren non linier, dan jika digambar berbentuk garis
lengkung. Metode ini biasanya digunakan atau diterapkan untuk data historis
dimana jika digambar akan membentuk garis tidak lurus atau berbentuk parabola. Sedangkan
persamaan dari metode kuadratik adalah:
Y = A + BX + C
Dimana
:
Y = Variabel yang akan diramalkan, dalam hal ini
adalah
Ramalan penjualan produk perusahaan
a = Konstanta, yang akan menunjukkan besarnya
harga Y (ramalan)
apabila X sama dengan 0 (nol)
b = Variabilitas per X, yaitu menunjukkan
besarnya perubahan nilai
Y dari setiap perubahan satu unit X
X = Unit waktu/ periode, yang dapat dinyatakan
dalam minggu,
bulan, semester, tahun dan lain sebagainya
Sedangkan koefisiennya adalah:
A
= (∑Y - c∑ ) / n
B
= (∑XY / ∑ )
C
= (n ∑ Y) – ((∑ ) – (∑Y))
(n
∑ ) – ((∑Z )
Dengan syarat ∑ = 0 (nol)
4.
Metode
Variasi Musim
Melakukan
prakiraan volume permintaan konsumen di waktu – waktu yang akan datang dapat
didasarkan pada gelombang musiman yang melekat pada kultur budaya atau
kebiasaan dari masyarakat.
Tetapi
dapat juga karena faktor sifat dan keadaan alam yang melekat pada iklim atau
cuaca. Misalnya produksi musim semi, gugur dan musim penghujan dan bahkan musim
kemarau, produk apa yang sedang atau akan datang musimnya.
Sifat
masyarakat yang menimbulkan musiman ini oleh karena faktor budaya dan kebiasaan
misalnya karena musim hari raya keagamaan. Pada saat – saat itu biasanya
masyarakat akan memiliki hajat yang cukup besar dalam melakukan pemenuhan
konsumsi barang keperluan pesta dan sehari – hari. Maka dapat dipastikan pada
periode ini permintaan akan kebutuhan dan keperluan konsumsi akan meningkat
dalam jumlah yang cukup berarti.
Demikian
juga ketika datang musim bulan – bulan baik maka banyak masyarakat menggunakan
bulan tersebut melaksanakan hajat perkawinan, pesta perkawinan, dan hajat – hajat
yang lain yang memerlukan pesta dan upacara – upacara sacral yang memerlukan
konsumsi dan persediaan barang kebutuhan untuk keperluan tersebut.
5.
Metode
Ekonometri
Metode
ekonometri merupakan metode prediksi volume atau nilai dependen variabel dengan
melibatkan berbagai faktor atau variabel independent yang relevan dan cukup
signifikan mempengaruhi dependen variabel tersebut. Secara ekonomi dari model
ekonometri ingin dilihat relevansinya pengaruh independent variabel terhadap
dependen variabel. Bahkan juga ingin dilihat apakah antar variabel independent
itu saling mempengaruhi dan berapa besar pengaruh mempengaruhi antar variabel
independent ini atas besarnya pengaruh terhadap dependen variabel. Juga ingin
dilihat berapa tepat antara kebenaran statistik dikoreksi dengan kebenaran
secara ekonomi.
Jadi
secara literatur ekonometrik merupakan suatu pengukuran secara ekonomi baik
secara statistik, matematik maupun secara ekonomi teori sekaligus dalam konteks
hubungan antara variabel – variabel ekonomi. Memang metode ekonometrik sering
lebih kompleks dibanding dengan metode proyeksi trend. Namun ekonometrik
setidaknya memiliki dua keunggulan sebagai alat prakiraan.
Pertama
adalah keunggulan dalam memperoleh prediksi nilai variabel yang penting. Ini
akan sangat berguna bagi manajer untuk mengevaluasi kemungkinan pengaruh
alternatif keputusan yang diambil.
Kedua
adalah metode ekonometrika mengestimasi perilaku hubungan antara variabel – variabel.
Secara mencolok meramalkan dengan dasar metode lain seperti misalnya survey
data hanya memperoleh sesuatu yang lebih kecil dari penyebab yang hakiki pada
hubungan antar variabel – variabel ini secara umum.
Terdapat
empat tahapan yang termasuk di dalam memformulasi forecast model ekonometrika ini.
(a)
Membangun suatu model
teori;
(b)
Mengumpulkan data;
(c)
Memilih bentuk
persamaan fungsi yang diestimasi;
(d)
Mengestimasi dan
menginterpretasi hasil.
Proses
peramalan (forecasting) biasanya
terdiri dari langkah – langkah sebagai berikut. (Handoko, 1984: 260).
Analis
mengatakan dengan para pembuat keputusan dalam perguruan tinggi untuk
mengetahui apa kebutuhan – kebutuhan mereka, dan menentukan:
a.
Variabel – variabel
yang akan diestimasi;
b.
Siapa yang akan
menggunakan hasil peramalan;
c.
Untuk tujuan – tujuan
apa hasil peramalan akan digunakan;
d.
Estimasi jangka panjang
atau jangka pendek yang diinginkan;
e.
Derajat ketepatan
estimasi yang diinginkan;
f.
Kapan estimasi dibutuhkan;
g.
Bagian – bagian yang
diinnginkan, seperti peramalan untuk kelompok pembeli, kelompok produk atau
daerah geografis.
Setelah
tujuan ditetapkan, langkah berikutnya adalah mengembangkan model, yang
merupakan penyajian secara lebih sederhana sistem yang dipelajari. Dalam
peramalan, model adalah suatu kerangka analitik yang apabila dimasukkan data akan
menghasilkan estimasi jumlah calon mahasiswa baru diwaktu mendatang (atau
variabel apa saja yang diramal). Analis hendaknya memilih suatu model yang
menggambarkan secara realitis perilaku variabel-variabel yang dipertimbangkan.
Sebagai
contoh, bila suatu perguruan tinggi ingin meramalkan jumlah calon mahasiswa
baru yang polanya berbentuk linier, model yang dipilih mungkin Y = a + bX,
dimana menunjukkan besarnya jumlah calon mahasiswa baru, X menunjukkan unit
waktu, serta a dan b adalah parameter-parameter yang menggambarkan posisi dan
dan kemiringan garis pada grafik. ˆYˆ
Sebelum
diterapkan, model biasanya diuji untuk menentukan tingkat akurasi, validitas,
dan reliabilitas yang diharapkan. Ini sering mencakup penerapannya pada data
historik, dan penyiapan estimasi untuk tahun – tahun sekarang dengan data nyata
yang tersedia. Nilai suatu model ditentukan oleh derajat ketepatan hasil
peramalan dengan data aktual.
Setelah
pengujian, analis menerapkan model dalam tahap ini, data historis dimasukkan
dalam model untuk menghasilkan suatu ramalan. Dalam kasus model calon mahasiswa
baru, Y= a + bX, analis menerapkan
teknik-teknik matematika agar diperoleh a dan b.
Ramalan
– ramalan yang telah dibuat harus senantiasa diperbaiki dan ditinjau kembali.
Perbaikan mungkin perlu dilakukan karena adanya perubahan – perubahan dalam perguruan
tinggi atau lingkungan, seperti tingkat biaya masuk perguruan tinggi, jumlah
kelulusan di tingkat SMU, tingakt jumlah perguruan tinggi, jumlah
jurusan/program studi baru yang ada di perguruan tinggi, pengeluaran – pengeluaran
pengiklanan atau pamflet, kebijakan moneter dan kemajuan teknologi.
Evaluasi,
di pihak lain, merupakan perbandingan ramalan – r amalan dengan hasil – hasil
nyata untuk menilai ketepatan penggunaan metodelogi atau teknik peramalan.
Langkah ini diperlukan untuk menjaga kualitas estimasi-estimasi diwaktu yang
akan datang.
BAB III
Peramalan
Penjualan PT. Bakrie Telecom (ESIA)
Penjualan merupakan kegiatan ekonomi
yang umum, dimana dengan penjualan sebuah perusahaan akan memperoleh hasil/laba
sesuai dengan apa yang direncanakan atau memperoleh pengembalian atas biaya – biaya
yang dikeluarkan. Berikut ini dikemukakan definisi penjualan menurut beberapa
ahli sebagai berikut :
1.
Sutamto (1979) mengemukakan bahwa
penjualan adalah usaha yang dilakukan manusia untuk menyampaikan barang
kebutuhan yang telah dihasilkannya kepada mereka yang memerlukannya dengan
imbalan uang menurut harga yang ditentukan atas persetujuan bersama;
2.
Winardi (1991 : 3) mengemukakan
penjualan sebagai proses dimana sang penjual memastikan, mengaktifkan, dan
memuaskan kebutuhan atau keinginan sang pembeli yang berkelanjutan dan menguntungkan
kedua belah pihak;
Dari definisi penjualan diatas
terlihat bahwa betapa pentingnya fungsi penjualan bagi sebuah perusahaan.
Pada
umumnya, para pengusaha mempunyai tujuan mendapatkan laba yang maksimal serta
mempertahankan atau berusaha meningkatkannya untuk jangka waktu lama. Tujuan
tersebut dapat direalisir apabila penjualan dapat dilaksanakan seperti yang
direncanakan.
Menurut Basu Swastha (dalam Tri Eka
Pujiastuti, 2004 : 13) perusahaan pada umumnya mempunyai tiga tujuan dalam
penjualannya, yaitu :
1.
Mencapai volume penjualan tertentu;
2.
Mendapat laba tertentu;
3.
Menunjang pertumbuhan perusahaan.
Adapun
faktor – faktor yang harus diperhatikan dalam mencapai tujuan penjualan
diantaranya adalah :
1.
Modal yang diperlukan;
2.
Kemampuan merencanakan dan membuat
produk;
3.
Kemampuan menentukan tingkat harga
yang tepat;
4.
Kemampuan memilih penyalur yang
tepat;
5.
Kemampuan menggunakan cara – cara
promosi yang tepat;
6.
Unsur penunjang yang lain.
Peramalan
penjualan merupakan salah satu cara untuk membantu menentukan perencanaan
pemesanan yang sesuai dengan kebutuhan. Nilai penjualan yang diramalkan
diharapkan mendekati nilai penjualan sebenarnya yang akan terjadi. Dengan
begitu frekuensi dan jumlah pemesanan persediaan dapat dihitung sedemikian rupa
sehingga biaya untuk penyediaan persediaan dapat ditekan.
Peramalan
penjualan pada studi kasus PT. Bakrie Telecom yaitu dalam hal ini target
penjualan (aktivasi nomor untuk pengguna Esia), di bawah ini contoh kasus
peramalan yang menggunakan metode Trend Linier :
Peramalan
merupakan proses mengestimasi keadaan yang tidak diketahui. Salah satu metode
dalamagar tren yang diperoleh tidak dikacaukan oleh variasi siklis seperti
kontraksi dan ekspansi. Agar memudahkan perhitungan dalam mencari persamaan
tren, digunakan kode tahun (X) sebagaipengganti tahun yang sesunggguhnya dengan
rumus X = t-t, dimana t = rata-rata dari tahun awal dan tahun akhir yang di pelajari.
Persamaan tren linier adalah
Yt = a + bX…………………….. (1)
Dengan :
Yt =
Nilai tren untuk periode tertentu
a = Nilai Yt jika
X = 0 atau nilai Yt pada periode t,
b =
Kemiringan garis tren atau besarnya perubahan Yt
jika terjadi perubahan satu besaran peride
waktu,
X =
Kode periode waktu = t – t
Untuk mendapatkan nilai Yt,
nilai a dan b harus diketahui terlebih dahulu. Dengan n sebagai banyaknya
pasangan data, persamaan yang diturunkan dengan metode kuadrat terkecil untuk
menghitung nilai a dan b adalah sebagai berikut:
a = Σ Y ………………………(2)
n
b = Σ XY …………………….(3)
Σ X2
n = 9
t = Σ t = 18027 =
2003
n 9
No.
|
Tahun
( t )
|
Kode
Tahun ( X
)
|
Penjualan
( Y )
|
XY
|
X2
|
1
|
1999
|
-4
|
332500
|
-1330000
|
16
|
2
|
2000
|
-3
|
301000
|
-903000
|
9
|
3
|
2001
|
-2
|
366000
|
-732000
|
4
|
4
|
2002
|
-1
|
356500
|
-356500
|
1
|
5
|
2003
|
0
|
417000
|
0
|
0
|
6
|
2004
|
1
|
444500
|
444500
|
1
|
7
|
2005
|
2
|
459500
|
919000
|
4
|
8
|
2006
|
3
|
512000
|
1536000
|
9
|
9
|
2007
|
4
|
515000
|
206000
|
16
|
Σ
|
18027
|
0
|
3704000
|
1638000
|
60
|
Untuk meramalkan tahun 2010 :
a = Σ Y = 3704000 =
411556
n 9
b = Σ XY = 1638000 =
27300
Σ X2 60
Sehingga persamaan tren liniernya
adalah :
Y = 411556 + 27300X
Untuk meramalkan penjualan tahun
2010, kita hitung terlebih dahulu kode tahun (X) untuk tahun 2010.
X = t – t = 2010 – 2003 = 7
Lalu nilai X dimasukkan ke dalam
persamaan tren linier menjadi :
Y = 411556 + 27300 (7) = 602656
Jadi ramalan penjualan tahun 2010
dengan menggunakan tren linier adalah sebesar 602656
Peramalan penjualan dapat dilakukan
dengan beberapa cara bukan hanya dengan menggunakan tren linier saja seperti
yang di jelaskan dalam pembahasan peramalan dapat dilakukan sesuai dengan
dengan berbagai metode yang di inginkan suatu perusahaan contoh diatas
merupakan sebegian contoh yang dilakukan untuk meramalkan penjualan (aktivasi
nomor Esia) pada PT. Bakrie Telecom. Hal ini menunjukan adanya peningkatan dari
tahun ke tahun dalam penjualan.
BAB IV
PENUTUP
Peramalan (forecasting) merupakan seni dan
ilmu untuk memperkirakan kejadian dimasa depan. Hal ini dapat dilakukan dengan
melibatkan pengambilan data masa lalu dan menempatkannya kemasa yang akan
datang dengan suatu bentuk model matematis.
Tujuan
peramalan dalam kegiatan produksi adalah untuk meredam ketidakpastian, sehingga
diperoleh suatu perkiraan yang mendekati keadaan yang sebenarnya. Peramalan
tidak akan pernah “perfect”, tetapi
meskipun demikian hasil peramalan akan memberikan arahan bagi suatu
perencanaan.
Terdapat dua
pendekatan umum peramalan, sebagaimana ada dua cara mengatasi semua model
keputusan. Yang pertama adalah analisis kuantitatif dan yang kedua adalah
analisis kualitatif.
B.
SARAN
1.
Diperlukan penelitian lebih lanjut
tentang metode – metode forecasting
yang lebih praktis, lebih efisien;
2.
Diperlukan metode – metode lebih
lanjut tentang peramalan ngembangan program komputer yang lebih tepat
dibandingkan dengan menggunakan program komputer excell, sehingga dapat diperoleh
hasil peramalan yang tepat;
3.
Bagi PT. Bakrie Telecom, perlu untuk
melakukan peningkatan peramalan penjualan untuk meningkatkan keuntungan dimasa
yang akan dating.
DAFTAR PUSTAKA
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.
