Untuk
menyelesaikan masalah di masa datang yang tidak dapat dipastikan, orang
senantiasa berupaya menyelesaikannya dengan model pendekatan-pendekatan yang
sesuai dengan perilaku aktual data, begitu juga dalam melakukan peramalan. Peramalan
(forecasting) permintaan akan produk dan jasa di waktu mendatang dan
bagian-bagiannya adalah sangat penting dalam perencanaan dan pengawasan
produksi. Suatu peramalan banyak mempunyai arti, maka peramalan tersebut perlu
direncanakan dan dijadwalkan sehingga akan diperlukan suatu periode waktu
paling sedikit dalam periode waktu yang dibutuhkan untuk membuat suatu
kebijaksanaan dan menetapkan beberapa hal yang mempengaruhi kebijaksanaan
tersebut. Peramalan diperlukan disamping untuk memperkirakan apa yang akan
terjadi dimasa yang akan datang juga para pengambil keputusan perlu untuk
membuat planning.
A. Definisi
Peramalan (Forecasting)
Peramalan
adalah suatu perkiraan tingkat permintaan yang diharapkan untuk suatu produk
atau beberapa produk dalam periode waktu tertentu di masa yang akan datang.
Oleh karena itu, peramalan pada dasarnya merupakan suatu taksiran, tetapi
dengan menggunakan cara-cara tertentu peramalan dapat lebih daripada hanya satu
taksiran. Dapat dikatakan bahwa peramalan adalah suatu taksiran yang ilmiah
meskipun akan terdapat sedikit kesalahan yang disebabkan oleh adanya
keterbatasan kemampuan manusia. Sebelum menjabarkan tentang metode peramalan
ini, maka terlebih dahulu diuraikan tentang definisi dari peramalan itu
sendiri.
Menurut John E. Biegel: “Peramalan adalah kegiatan
memperkirakan tingkat permintaan produk yang diharapkan untuk suatu produk atau
beberapa produk dalam periode waktu tertentu di masa yang akan datang”. (John
E. Biegel, 1999) Dalam peramalan (forecasting) tidak jarang terjadi kesalahan
misalnya saja penjualan sering tidak sama dengan nilai eksak yang diperkirakan.
Sedikit variasi dari perkiraan sering dapat diserap oleh kapasitas tambahan,
sediaan penjadwalan permintaan. Tetapi, variasi perkiraan yang besar dapat merusak
operasi. Ada tiga cara untuk mengakomodasi perkiraan, yaitu:
1.
Mencoba
mengurangi kesalahan melakukan pemerakiraan yang lebih baik.
2.
Membuat
fleksibilitas pada operasi dan yang terakhir adalah mengurangi waktu tunggu
yang dibutuhkan dalam prakiraan. Tetapi kemungkinan kesalahan terkecil adalah
tujuan yang konsisten dengan biaya prakiraan yang masuk akal.
Menurut
Buffa: “Peramalan atau forecasting
diartikan sebagai penggunaan teknik-teknik statistic dalam bentuk gambaran masa
depan berdasarkan pengolahan angka-angka historis”. (Buffa S. Elwood, 1996)
Menurut
Makridakis: “Peramalan merupakan
bagian integral dari kegiatan pengambilan keputusan manajemen”. (Makridakis,
1988). Organisasi selalu menentukan sasaran dan tujuan, berusaha menduga
faktor-faktor lingkungan, lalu memilih tindakan yang diharapkan akan
menghasilkan pencapaian sasaran dan tujuan tersebut. Kebutuhan akan peramalan
meningkat sejalan dengan usaha manajemen untuk mengurangi ketergantungannya
pada hal-hal yang belum pasti. Peramalan menjadi lebih ilmiah sifatnya dalam
menghadapi lingkungan manajemen. Karena setiap organisasi berkaitan satu sama
lain, baik buruknya ramalan dapat mempengaruhi seluruh bagian organisasi.
(Makridakis, 1988).
Peramalan (forecasting) adalah 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 bisa juga dengan menggunakan kombinasi model matematis yang disesuaikan
dengan pertimbangan yang baik dari seorang manajer.
B.
Meramal
Horizon Waktu
Peramalan
biasanya diklasifikasikan berdasarkan horizon waktu masa depan yang dicakupnya.
Horizon waktu terbagi atas beberapa kategori:
1.
Peramalan
jangka pendek. Peramalan ini mencakup jangka waktu hingga 1 tahun tetapi
umumnya kurang dari 3 bulan. Peramalan ini digunakan untuk merencanakan
pembelian, penjadwalan kerja, jumlah tenaga kerja, penugasan kerja, dan tingkat
produksi.
2.
Peramalan
jangka menengah. Peramalan jangka menengah, atau intermediate, umumnya mencakup
hitungan bulanan hingga 3 tahun. Peramalan ini berguna untuk merencanakan
penjualan, perencanaan dan anggaran produksi, anggaran kas, clan menganallsis bermacam-macam
rencana operasi.
3.
Peramalan
jangka panjang. Umumnya untuk perencanaan masa 3 tahun atau lebih. Peramalan
jangka panjang digunakan untuk merencanakan produk baru, pembelanjaan modal,
lokasi atau pengembangan fasilitas, serta penelitian dan pengembangan
(litbang).
Peramalan jangka menengah jangka panjang dapat dibedakan dari peramalan jangka pendek dengan melihat tiga hal:
Peramalan jangka menengah jangka panjang dapat dibedakan dari peramalan jangka pendek dengan melihat tiga hal:
1.
Peramalan
jangka menengah dan jangka panjang berkaitan dengan permasalahan yang lebih
menyeluruh dan mendukung keputusan manajemen yang berkaitan dengan perencanaan
produk, pabrik, clan proses. Menetapkan keputusan akan fasilitas, seperti
misalnya keputusan seorang manajer umum untuk membuka pabrik manufaktur baru,
dapat memerlukan waktu 5-8 tahun sejak permulaan hingga benar-benar selesai
secara tuntas.
2.
Peramalan
jangka pendek biasanya menerapkan metodologi yang berbeda dibandingkan
peramalan jangka panjang. Teknik matematika, seperti rata-rata bergerak,
penghalusan eksponensial, clan ekstrapolasi tren (yang kesemuanya akan dibahas
sebentar lagi) umumnya dikenal untuk peramalan jangka pendek. Lebih sedikit
metode kuantitatif yang berguna untuk meramalkan suatu permasalahan, misalnya
apakah suatu produk baru seperti perekam disk optik perlu dimasukkan dalam
produk perusahaan.
3.
Sebagaimana
yang mungkin Anda perkirakan, peramalan jangka pendek cenderung lebih tepat
dibandingkan peramalan jangka panjang. Faktor-faktor yang mempengaruhi
perubahan permintaan berubah setiap hari. Dengan demikian, sejalan dengan
semakin panjangnya horizon waktu, ketepatan peramalan seseorang cenderung
semakin berkurang. Peramalan penjualan harus diperbaruhi secara berkala untuk
menjaga nilai dan integritasnya. Peramalan harus selalu dikaji ulang dan
direvisi pada setiap akhir periode penjualan.
C.
Peranan
Teknik Peramalan
Semua jenis organisasi ingin
mendapatkan hasil peramalan dan menggunakan sumber daya peramalan secara lebih
baik. Komitmen tentang peramalan telah tumbuh karena beberapa faktor, yaitu:
1.
Meningkatnya kompleksitas organisasi
dan lingkungannya
2.
Dengan meningkatnya ukuran
organisasi maka bobot dan kepentingan suatu keputusan telah meningkat pula
3.
Lingkungan dari kebanyakan
organisasi telah berubah dengan cepat
4.
Pengambilan keputusan telah semakin
sistematis yang mencakup pembenaran tindakan individu secara eksplisit
5.
Pengembangan metode peramalan dan
pengetahuan yang menyangkut aplikasinya telah lebih memungkinkan adanya
penerapan secara langsung oleh para praktisi.
Kegiatan untuk memperkirakan apa
yang akan terjadi pada masa yang akan datang dikenal dengan sebutan peramalan (forecasting).
Peramalan adalah proses untuk memperkirakan beberapa kebutuhan dimasa datang
yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu, dan lokasi
yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang dan jasa. Setiap
kebijakan ekonomi maupun kebijakan perusahaan tidak akan terlepas dari usaha
untuk meningkatkan keberhasilan perusahaan untuk mencapai tujuannya pada masa
yang akan datang, dimana kebijakan tersebut dilaksanakan. Oleh karena itu,
perlu dilihat dan dikaji siutasi dan kondisi pada saat kebijakan tersebut
dilaksanakan. Usaha untuk melihat dan mengkaji situasi dan kondisi tersebut
tidak terlepas dari kegiatan peramalan.
Peranan peramalan dalam perencanaan
proses produksi adalah sebagai berikut:
- Marketing Planning
Rencana tentang produk yang akan
dibuat, penjualan dan pemasaran, sebagai dasar untuk membuat production
planning.
2. Master Production Schdule
(MPS)
Rencana produk akhir yang harus
dibuat pada tiap periode selama 1-5 tahun. Produk akhir, merupakan dekomposisi
dari production planning.
3. Resource Planning
Rencana kapasitas yang diperlukan
untuk memenuhi production plan, dapat dinyatakan dalam jam-orang atau
jam-mesin. Merupakan bahan pertimbanagn untuk ekspansi orang, mesin, pabrik,
dan lain-lain, yang ditetapkan berdasarkan kapasitas yang tersedia.
4. Rought Cut Capacity Planning
(RCPP)
Rencana untuk menentukan kapasitas
yang diperlukan untuk memenuhi MPS. Hasilnya berupa jenis orang / mesin
yang diperlukan untuk tiap work centre pada setiap periode. Merupakan
bahan pertimbangan untuk penambahan jam kerja atau sub kontrak.
5. Demand Management
Aktivitas memprediksi kebutuhan di
masa datang dikaitkan dengan kapasitas. Terdiri dari aktivitas forecasting,
distribution requirement planning, order entry, shipment, dan
service part requirement.
6. Material Requirement Planning (MRP)
Menetapkan rencana kebutuhan
material untuk melaksanakan MPS. Output MRP adalah purchasing
dan PAC (Production Activity Control), dan MRP
menghasilkan rencana pembelian meliputi jumlah due date, release date.
7. Capacity Requirement Planning (CRP)
Rencana kebutuhan kapasitas yang
dibutuhkan untuk merelealisasikan MPS di tiap periode dan tiap mesin. CRP
lebih teliti dan lebih rinci dibanding RCCP, karena disarkan pada planned
order. Jika kapasitas tidak tersedia bisa ditambah dengan over time,
merubah routing dan lain-lain. Jika tidak tercapai MPS harus
dirubah.
8. Production Activity Control (PAC)
Sering disebut distributor shop
floor control (SFC), aktivitas membuat produk setelah bahan dibeli. PAC
terdiri dari aktivitas awal-akhir suatu job berdasarkan urutan kedatangan job,
lalu membebankan job ke work station, dan melakukan pelaporan. Hasil
laporan akan merupakan feedback bagi MPS.
9. Purchasing
Merupakan aktivitas memilih vendor,
membuat order pembelian, dan menjadwalkan vendor.
10. Performance Measurement
Evaluasi sistem untuk melihat
seberapa jauh hasil yang diperoleh dibandingkan dengan rencana yang telah
ditetapkan. Sebagai bahan evaluasi pencapaian bisnis planning.
D.
Tujuh
Langkah Sistem Peramalan
Peramalan
terdiri dari tujuh langkah dasar. Tupperware Corporation, yang merupakan fokus
Profil Perusahaan Global pada bah ini, akan digunakan sebagai contoh setiap
langkah.
1.
Menetapkan
tujuan peramalan. Tupperware menggunakan peramalan permintaan untuk
mengendalikan produksi pada 13 pabriknya.
2.
Memilih
unsur apa yang akan dismal. Tupperware yang memiliki lebih dari 400 produk,
dengan unit simpan produknya (stock-keeping unit—SKU) masing-masing. Tupperware
melakukan peramalan permintaan sesuai dengan pengelompokan produk ini.
3.
Menentukan
horizon waktu peramalan. Apakah ini merupakan peramalan jangka pendek,
menengah, atau jangka panjang? Tupperware menyusun prediksi penjualan bulanan,
kuartalan, dan tahunan.
4.
Memilih
tipe model peramalan. Tupperware menggunakan beragam model statistik yang akan
didiskusikan, termasuk rata-rata bergerak, penghalusan eksponensial, dan
analisis regresi. Selain itu juga model yang menggunakan penilaian subjektif
atau nonkuantitatif.
5.
Mengumpulkan
data yang diperlukan untuk melakukan peramalan. Seperti Kantor pusat Tupperware
mempunyai database yang besar untuk mengawasi penjualan setiap produk.
6.
Membuat
peramalan.
7.
Memvalidasi
dan menerapkan hasil peramalan.
Pada
Tupperware, peramalan dikaji di departemen penjualan, pemasaran, keuangan, dan
produksi untuk memastikan bahwa model, asumsi, dan data yang digunakan sudah
valid. Perhitungan kesalahan dilakukan; kemudian peramalan digunakan untuk
menjadwalkan bahan, peralatan, dan pekerja pada setiap pabrik.
Tujuh
langkah ini menyajikan jalan yang sistematis untuk memulai, mendesain, dan
menerapkan sistem peramalan. Apabila sistem tersebut digunakan untuk
menghasilkan ramalan berkala, maka data harus dikumpulkan secara rutin.
Kemudian perhitungan aktual dibuat dengan bantuan komputer.
Terlepas
dari sistem yang digunakan oleh perusahaan seperti Tupperware, setiap
perusahaan menghadapi beberapa kenyataan:
1.
Peramalan
jarang ada yang sempurna. Hal ini berarti faktor luar yang tidak dapat kita
duga atau kendalikan sering mempengaruhi peramalan. Perusahaan harus memberikan
kelonggaran untuk kenyataan ini.
2.
Hampir
semua teknik peramalan mengasumsikan bahwa sistem akan tetap stabil. Oleh
karena itu, beberapa perusahaan membuat ramalan secara otomatis menggunakan
komputer dengan software peramalan, dan hanya mengawasi produk yang mempunyai
permintaan tidak menentu.
3.
Baik
peramalan kelompok produk maupun peramalan secara keseluruhan lebih akurat
daripada peramalan produk individu. Sebagai contoh, Tupperware, melakukan
peramalan melalui pengelompokkan ukuran produk dan daerah pemasaran. pendekatan
ini menolong menyeimbangkan prediksi yang mungkin kurang atau berlebih untuk
setiap produk dan daerah pemasaran.
E.
Pendekatan
Dalam Peramalan
Terdapat
dua pendekatan umum peramalan, sebagaimana ada dua cara mengatasi semua model
keputusan. Yang satu adalah analisis kuantitatif, yang lainnya adalah analisis kualitatif.
Peramalan kuantitatif (quantitative forecast) menggunakan model matematis yang
beragam dengan data masa lalu dan variabel sebab akibat untuk meramalkan
permintaan. Peramalan subjektif atau kualitatif (qualitative forecast)
menggabungkan faktor seperti intuisi, emosi, pengalaman pribadi, dan sistem
nilai pengambil keputusan untuk meramal. Beberapa perusahaan menggunakan satu
pendekatan, dan perusahaan lain menggunakan pendekatan yang lain. Pada kenyataannya,
kombinasi dari keduanya merupakan yang paling efektif.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar