Peramalan Permintaan Barang Dalam Bidang Operasi

7/24/2019 Peramalan Permintaan Barang Dalam Bidang Operasi

1/4

PERAMALAN

A. Pengertian

Peramalanadalah proses untuk memperkirakan beberapa kebutuhan dimasa datang

yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi yang dibutuhkan

dalam rangka memenuhi permintaan barang ataupun jasa. Selain itu peramalan jugadidefinisikan sebagai seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa depan. Hal ini

dapat dilakukan dengan melibatkan pengambilan data masa lalu dan menempatkannya ke

masa yang akan datang dengan suatu bentuk model matematis. Bisa juga merupakan prediksi

intuisi yang bersifat subjektif. Atau bias juga dengan menggunakan kombinasi model

matematis yang disesuaikan dengan pertimbangan yang baik dari seorang manajer.

Peramalan (forecasting merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan yang

efektif dan efisien khususnya dalam bidang ekonomi. Peramalan mempunyai peranan

langsung pada peristiwa eksternal yang pada umumnya berada di luar kendali manajemen,

seperti! ekonomi, pelanggan, pesaing, pemerintah dan lain sebagainya.

Peramalan permintaan memegang peranan penting dalam perencanaan danpengambilan keputusan khususnya dibidang produksi. Akti"itas manajemen operasi

menggunakan peramalan permintaan dalam perencanaan yang menyangkut skedul produksi,

perencanaan pemenuhan kebutuhan bahan, perencanaan kebutuhan tenaga kerja, perencanaan

kapasitas produksi, perencanaan layout fasilitas, penentuan lokasi, pemenuhan metode

proses, penentuan jumlah mesin, desain aliran bahan dan lain sebagainya. Peranan ini

disebabkan adanya tenggang waktu antara suatu peristiwa dengan kebutuhan mendatang.

#alaupun terdapat banyak bidang lain yang memerlukan peramalan permintaan,

namun akti"itas manajemen operasi di atas merupakan bentuk khas dari keperluan peramalan

permintaan baik jangka pendek, menengah mauppun jangka panjang. Pada gilirannya,

perusahaan perlu memiliki pengetahuan dan ketrampilan yang meliputi!a $dentifikasi dan definisi masalah peramalan

b Aplikasi metode peramalan

c Pemilihan metode peramalan yang tepat untuk situasi tertentu

d %ukungan manajemen untuk menggunakan metode peramalan tertentu

Peramalan tidak terlalu dibutuhkan dalam kondisi permintaan

pasar yang stabil, karena perubahan permintaannya relatif kecil. &etapi peramalan akan

sangat dibutuhkan bila kondisi permintaan pasar bersifat kompleks dan dinamis. Hanya

sedikit bisnis yang dapat menghindari proses peramalan dan hanya menunggu apa yangterjadi untuk kemudian mengambil kesempatan. Perencanaan yang efektif baik untuk jangka

panjang maupun bergantung pada peramalan permintaan untuk produk perusahaan tersebut.

A. METODE PERAMALAN PERMINTAAN

Banyak jenis metode peramalan yang tersedia untuk manajemen. 'amun yang lebih penting

bagi para praktisi adalah bagaimana memahami karakteristik suatu metode peramalan agar

cocok bagi situasi pengambilan keputusan tertentu. Secara umum metode peramalan dapat

dibagi dalam dua ketegori utama, yaitu metode kuantitatif dan metode kualitatif. etode

kuantitatif dapat dibagi ke dalam deret berkala atau kurun waktu (time series)dan metode

kausal, sedangkan metode kualitatif dapat dibagi menjadi metode eksploratoris dan

normati"e.


2/4

etode kuantitatif sangat beragam dan setiap teknik memiliki sifat, ketepatan dan biaya

tertentu yang harus dipertimbangkan dalam memilih metode tertentu. )ntuk menggunakan

metode kuantitatif terdapat tiga kondisi yang harus dipenuhi, yaitu!

* &ersedia informasi tentang masa lalu

* $nformasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk numeric

* %iasumsikan bahwa beberapa pola masa lalu akan terus berlanjut

B. METODE RUNTUN WAKTU

etode runtun waktu atau sering disebut metode deret waktu atau deret berkala

menggambarkan berbagai gerakan yang terjadi pada sederetan data pada waktu tertentu.

+angkah penting dalam memiliki metode runtunwaktu adalah dengan mempertimbangkan

jenis pola data. Pola data dapat dibedakan menjadi empat jenis siklus dan trend(makriadis &

wheelright,-/, yaitu!

. Pola hori0ontal, terjadi bilamana nilai data berfluktuasi di sekitar nilai rata1rata yang

konstan.

2. Pola musiman, terjadi bilamana suatu deret dipengaruhi oleh factor musiman.

/. Pola siklus, terjadi bilamana datanya dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang

seperti siklus bisnis.

3. Pola trend, terjadi bilamana terdapat kenaikan atau penurunan sekuler jangka panjang

dalam data.

C. METODE GERAKAN TREND

Anggapan yang mengatakan bahwa garis trend seharusnya merupakan garis linear tidak

selalu demikian. &erdapat empat cara yang biasa digunakan untuk mengukur gerakan trend,

yaitu!

" etode bebas (freehand method)

" etode setengah1setengah (semi average method)

" etode rata1rata bergerak (moving average method)

" etode kuadrat terkecil (least quares method)

D. METODE VARIASI MUSIM

&erdapat empat cara yang umumnya digunakan untuk mengukur "ariasi musim, yaitu!

" etode rata1rata sederhana

" etode perbandingan dengan trend

" etode relati"e berantara

" etode perbandingan dengan rata1rata bergerak

E. Pola dan Teni Pera!alan

. &eknik peramalan kualitatif atau subyektif (4ualitati"e forecast

&eknik peramalan yang menggabungkan faktor seperti intuisi, emosi, pengalaman pribadi,

dan sistem nilai pengambil keputusan untuk meramal. &erdapat empat teknik yang berbeda,

yaitu !


3/4

5 Ke"#t#$an Dari Penda"at %#ri E$e#ti& '%#r( o& E)e*#ti+e O"inion, . &eknik peramalan

yang meminta pendapat segolongan kecil manajer tingkat tinggi dan menghasilkan estimasi

permintaan kelompok. %alam metode ini, pendapat sekumpulan kecil manajer atau pakar

tingkat tinggi, sering dikombinasikan dengan model statistik, dikumpulkan untuk

mendapatkan prediksi kelompok.

5 Metode Del"-i 'Delphi Method,. &eknik peramalan yang menggunakan proses kelompok

dimana para pakar melakukan peramalan. Ada / jenis peserta dalam metode ini ! pengambil

keputusan, karyawan, dan responden. Pengambil keputusan biasanya terdiri dari 6 hingga 7

orang pakar yang akan melakukan peramalan. 8aryawan membantu pengambil keputusan

dengan menyiapkan, menyebarkan, mengumpulkan, serta meringkas sejumlah kuesioner dan

hasil sur"ei. 9esponden adalah sekelompok orang, biasanya ditempatkan di tempat yang

berbeda, dimana penilaian dilakukan. 8elompok ini memberikan input pada pengambil

keputusan sebelum peramalan dibuat.

5 Ga#ngan Dari Tenaga Pen/#alan 'Sales Force Composite,.&eknik peramalan berdasarkan

prediksi tenaga penjualan akan penjualan yang diharapkan. %alam pendekatan ini, setiap

tenaga penjualan memperkirakan berapa penjualan yang bisa ia lakukan dalam wilayahnya.

Peramalan ini kemudian dikaji unutk memastikan apakah peramalan cukup realistis.

8emudian peramalan dikombinasikan pada tingkat wilayah dan nasional untuk mendapatkan

peramalan secara keseluruhan.

5 S#r+ei Pa$ar Kon$#!en'Consumer Market Survey,.etode peramalan yang meminta input

dari konsumen mengenai rencana pembelian mereka di masa depan. Hal ini membantu tidak

hanya dalam menyiapkan peramalan tetapi juga memperbaiki desain produk dan perencanaan

produk baru. Sur"ei konsumen dan gabungan tenaga penjualan bisa jadi tidak benar, karena

peramalan yang berasal dari input konsumen yang terlalu optimis.

2. Peramalan Time Series

&eknik peramalan yang menggunakan sekumpulan data masa lalu untuk melakukan

peramalan. odel time1series membuat predikisi dengan asumsi bahwa masa depan

merupakan fungsi masa lalu. %engan kata lain, mereka melihat apa yang terjadi selama kurun

waktu tertentu, dan menggunakan data masa lalu tersebut untu melakukan peramalan. :ika

kita memperkirakan penjualan mingguan mesin pemotong rumput, kita menggunakan data

penjualan minggu lalu untuk membuat ramalan. &ime1series mempunyai empat komponen,

yaitu ! Tren0 M#$i!0 Sil#$0 Varia$i A*a.

1. Li!a Metode Pera!alan 2ang Mengg#naan Data Ma$a Lal# 3

. Pendekatan Naif, teknik peramalan yang mengasumsikan permintaan, di

periode mendatang sama dengan permintaan terkini. &erbukti untuk beberapa jenis produk,

pendekatan naif (naive approach ini merupakan model peramalan objektif yang paling

efektif dan efesien dari segi biaya. paling tidak, pendekatan naif memberikan titik awal untuk

perbandingan dengan model lain yang lebih canggih.

2. Rata-Rata Bergerak, metode peramalan yang menggunakan rata1rata dari

sejumlah (n data terkini untuk meramalkan periode mendatang. 9ata1rata bergerak berguna

jika kita dapat mengasumsikan bahwapermintaan pasar akan stabil sepanjang masa yang

kita ramalkan.

9ata1rata beergerak ; < permintaan nperiode sebelumnya

n


4/4

/. Penghalusan ksponensial'!ponential Smoothing,adalah teknik peramalan

rata1rata bergerak dengan pembobotan dimana data diberi bobot oleh sebuah fungsi

eksponensial. Penghalusan eksponensial mungkin terdengar aneh, tetapi sebenarnya banyak

digunakan dalam bisnis dan merupakan bagian penting dari sistem pengendalian persediaan

berbasis komputer.

3. Proyeksi "ren, metode peramalan time1series yang mnyesuaikan sebuah garis

tren pada sekumpulan data masa lalu, dan kemudian diproyeksikan dalam garis untuk

meramalkan masa depan.

6. #nalisis Regresi $inier, model matematis garis lurus yang menjelaskan

hubungan fungsional antara "ariabel bebas dan "ariabel terikat. persamaan regresi

menunjukkan bagaimana satu "ariabel berhubungan pada nilai dan perubahan pada "ariabel

lain.

Da&tar P#$taa

=amit, >ulian. 277/. anajemen ?perasi dan Produksi. @disi 8edua. =ogyakarta!

@8?'$S$A.

Hakim 'asution, Arman. 277/. Perencanaan dan Pengendalian Produksi. @disi 8edua.

Surabaya! Prima Printing

S)B@9 ! http!go1phel0.blogspot.com277peramalan1permintaan1barang1

manajemen.htm

Documents

Peramalan Permintaan Barang Dalam Bidang Operasi