Apa itu peramalan?

Peramalan bisnis bertujuan untuk memperkirakan permintaan pelanggan akan produk atau layanan, memproyeksikan penjualan, atau memperkirakan pertumbuhan dan ekspansi. Hal ini dapat memfasilitasi alokasi anggaran, modal, sumber daya manusia dan banyak lagi. Singkatnya, peramalan bisnis membantu menginformasikan proses pengambilan keputusan.

Peramalan sering dikaitkan dengan analitik big data dan analitik prediktif. Saat ini, banyak teknik peramalan yang memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) dan metode machine learning untuk membuat peramalan dengan lebih cepat dan akurat. Menurut penelitian yang dilakukan oleh perusahaan konsultan manajemen McKinsey, alat bantu yang didukung oleh AI dapat mengurangi kesalahan peramalan hingga 50%, yang mengakibatkan penurunan kekurangan inventaris dan kehilangan penjualan hingga 65%.¹

Peramalan adalah prediksi, yang berarti seringkali tidak 100% akurat. Dan cakrawala waktu untuk peramalan itu penting—prediksi jangka pendek mungkin lebih tepat dibandingkan dengan prediksi jangka panjang. Hal ini juga dapat membantu untuk menggabungkan data atau menggabungkan teknik untuk akurasi yang lebih tinggi, dan menganggap forecasting sebagai panduan dan bukan penentu utama untuk mengambil keputusan.

Proses peramalan mungkin terlihat berbeda untuk setiap organisasi, tetapi umumnya melibatkan langkah-langkah berikut:

Tentukan apa yang akan diprediksi: Perusahaan mengidentifikasi kasus bisnis atau metrik tertentu yang ingin mereka prediksi dan memperhitungkan asumsi yang relevan dan variabel yang berlaku.

Mengumpulkan data: Langkah ini termasuk mengumpulkan data yang diperlukan. Jika data historis sudah ada, maka tinggal menentukan kumpulan data yang paling tepat.

Pilih metode peramalan: Pilih teknik peramalan yang paling sesuai tidak hanya dengan kasus bisnis atau metrik, tetapi juga dengan variabel, asumsi, dan kumpulan data terkait.

Membuat ramalan: Data dianalisis dengan menggunakan metode yang dipilih, dan prakiraan dibuat dari analisis ini.

Verifikasi ramalan: Periksa prediksi dan lihat apakah ada pengoptimalan yang dapat dilakukan untuk membuat forecast yang lebih akurat.

Menyajikan ramalan: Visualisasi data dapat digunakan untuk menyajikan prakiraan dalam format yang lebih visual sehingga para pemangku kepentingan dapat lebih memahami dan menggunakannya dalam proses pengambilan keputusan.

Peramalan dapat dilakukan dengan berbagai cara, tetapi setiap pendekatan biasanya dikategorikan ke dalam salah satu dari dua teknik utama: Peramalan kualitatif dan Peramalan kuantitatif.

Peramalan kualitatif didasarkan pada penilaian manusia, seperti pendapat konsumen, wawasan pakar, dan pandangan eksekutif tingkat tinggi. Metode peramalan ini menerapkan mekanisme peringkat sebagai cara sistematis untuk mengubah informasi kualitatif menjadi data kuantitatif.

Berikut adalah beberapa pendekatan peramalan kualitatif yang sering digunakan:

Dalam metode Delphi, beberapa pakar diundang untuk menjawab serangkaian kuesioner yang menggali perspektif mereka tentang kasus bisnis atau metrik yang akan diramalkan. Tanggapan bersifat anonim, memungkinkan sudut pandang dipertimbangkan secara setara. Jawaban dari kuesioner sebelumnya digunakan untuk menyusun kuesioner berikutnya, dan proses ini terus berlanjut hingga tercapai konsensus mengenai ramalan.

Perusahaan meminta bantuan perusahaan riset pasar untuk melakukan survei pelanggan dan menanyakan pendapat mereka tentang produk atau layanan. Data yang dikumpulkan dari survei ini kemudian digunakan untuk menginformasikan ramalan penjualan dan inisiatif peningkatan produk atau layanan.

Peramalan kualitatif memiliki keuntungan sebagai berikut:

• Dapat digunakan ketika data terbatas, seperti ketika mengevaluasi tingkat penerimaan pasar atau tingkat penetrasi pasar produk atau teknologi baru.

• Mengintegrasikan informasi dari para pakar dan orang-orang yang sangat berpengetahuan tentang perusahaan dan penawarannya, yang mana data kuantitatif kemungkinan sulit tertangkap.

• Seringkali dapat mempertimbangkan insiden satu kali atau skenario atipikal, seperti krisis atau bencana. Ini berarti bahwa peramalan kualitatif mungkin cocok untuk situasi di mana kondisi terus berkembang.

Tetapi jenis peramalan ini juga memiliki kelemahan:

• Karena bergantung pada penilaian manusia, peramalan kualitatif dapat bersifat subjektif, memasukkan bias yang mengarah pada faktor dan asumsi yang terlalu ditekankan atau diabaikan.

• Informasi kualitatif terkadang hanya mempertimbangkan kejadian terbaru atau pengalaman langsung, sehingga tren atau pola jangka panjang dari data masa lalu mungkin terlewatkan.

Peramalan kuantitatif didasarkan pada data numerik, menggunakan model matematika dan metode statistik untuk sampai pada prediksi. Banyak teknik peramalan kuantitatif memanfaatkan ilmu data, AI, dan machine learning untuk mendukung proses.

Berikut adalah beberapa strategi perkiraan kuantitatif umum:

Metode kuantitatif ini menggunakan data historis yang dimodelkan sebagai deret waktu untuk memproyeksikan hasil di masa depan. Deret waktu adalah serangkaian titik data yang diplot dalam urutan kronologis.

Model peramalan deret waktu dapat membantu mengungkap tren yang dapat diprediksi dalam data yang dipengaruhi oleh siklus, fluktuasi yang tidak teratur, musiman, dan variasi lainnya.

Analisis deret waktu sering disebutkan bersama peramalan deret waktu. Sementara analisis deret waktu memerlukan pemahaman data deret waktu untuk memperoleh insight darinya, peramalan deret waktu bergerak melampaui analisis untuk memprediksi nilai masa depan.

Peramalan deret waktu mencakup sejumlah metode:

Naif

Metode naif menggunakan titik data dari periode sebelumnya sebagai perkiraan untuk periode berikutnya. Ini menjadikannya metode peramalan deret waktu yang paling sederhana dan sering dianggap sebagai tolok ukur awal.

Rata-rata bergerak sederhana

Teknik rata-rata bergerak sederhana menghitung rata-rata titik data dari periode T terakhir. Rata-rata itu kemudian berfungsi sebagai ramalan untuk periode berikutnya.

Rata-rata pergerakan tertimbang

Metode ini didasarkan pada teknik rata-rata pergerakan sederhana, tetapi dengan bobot yang diterapkan pada setiap titik data dari T periode terakhir.

Perataan eksponensial

Perataan eksponensial bekerja dengan menerapkan rata-rata tertimbang eksponensial ke data deret waktu. Bobot berkurang secara eksponensial saat data menjadi lebih tua—semakin baru data, semakin banyak bobotnya.

Koefisien perataan (juga disebut faktor perataan atau parameter perataan) mengontrol bobot yang ditetapkan untuk data masa lalu dan saat ini. Dengan menggunakan bobot ini, rata-rata pergerakan tertimbang kemudian dihitung dan berfungsi sebagai ramalan. Ramalan ini menjadi versi yang dihaluskan dari deret waktu, menghilangkan fluktuasi, noise, outlier, dan variasi acak dari data.

Perataan eksponensial biasanya tidak memerlukan kumpulan data yang besar, yang menjadikannya metode peramalan yang baik untuk proyeksi jangka pendek. Dan karena memberikan bobot lebih pada data saat ini, peramalan eksponensial dapat dengan cepat beradaptasi dengan tren baru atau berubah.

Indeks musiman

Indeks musiman dapat berharga bagi bisnis yang produksi atau permintaan barang atau jasanya bergantung pada musim.

Untuk menghitung indeks musiman, ambil permintaan rata-rata untuk musim tertentu dan bagi dengan permintaan rata-rata di semua musim. Rata-rata ini biasanya dihitung menggunakan teknik rata-rata bergerak, tetapi perataan eksponensial juga dapat diterapkan dengan menggunakan data deret waktu hanya untuk musim tersebut. Indeks musiman yang dihasilkan kurang dari 1 menandakan permintaan yang lebih rendah dari rata-rata, sementara nilai yang lebih besar dari 1 menunjukkan permintaan yang lebih tinggi dari rata-rata.

Untuk memperkirakan ramalan untuk musim berikutnya, proyeksi permintaan musim tersebut akan dikalikan dengan indeks musiman yang sesuai.

Model kausal adalah ekspresi matematis dari hubungan kausal dalam data. Model peramalan ini dapat cocok untuk peramalan dengan cakrawala waktu yang lebih lama.

Model Regresi

Model berbasis regresi menganalisis hubungan antara ramalan atau variabel dependen dan satu atau lebih prediktor atau variabel independen. Contoh model regresi adalah regresi linier, yang mewakili hubungan linier antara variabel ramalan dan variabel prediktor.

Model ekonometrik

Model ekonometrik mirip dengan model regresi, tetapi dengan fokus pada variabel ekonomi, seperti suku bunga dan inflasi, dan hubungan ekonomi, seperti kondisi pasar dan harga aset.

Peramalan kuantitatif menawarkan keuntungan berikut:

• Didasarkan pada angka dan matematika, yang dapat menghasilkan prediksi yang lebih objektif. 

• Memberikan hasil yang konsisten, dapat direplikasi, dan terstruktur yang membantu merampingkan analisis di seluruh kerangka waktu tertentu.

Tetapi pendekatan peramalan ini juga memiliki beberapa rintangan:

• Sulit untuk menggabungkan insight pakar, informasi orang dalam, dan data kualitatif lainnya ke dalam perkiraan kuantitatif.

• Diperlukan data historis yang cukup untuk menghasilkan prediksi yang dapat diandalkan.

Peramalan AI menggunakan AI dan algoritma machine learning untuk metode peramalan kuantitatif seperti peramalan deret waktu dan model regresi. Peramalan AI dapat menangani data bervolume besar, menjalankan kalkulasi cepat, mengatasi prediksi rumit, dan mengungkap korelasi dengan cepat.

Berikut adalah beberapa model dan teknik machine learning umum yang digunakan dalam peramalan AI:

• Pohon keputusan
• Pembelajaran Mendalam
• Pembelajaran ensemble, yang menggabungkan beberapa pelajar untuk meningkatkan kinerja prediktif
• Algoritma KNN (k-tetangga terdekat)
• Jaringan neural

Saat menggunakan peramalan AI, penting untuk mengevaluasi keselarasan model dengan tujuan peramalan perusahaan. Pantau kinerja model secara berkala untuk menentukan apakah model perlu dilatih ulang pada data baru atau disempurnakan untuk mengoptimalkan kinerjanya. Pertimbangkan juga apakah suatu model dapat dijelaskan, sehingga semua pemangku kepentingan dapat memahami bagaimana prediksi dibuat dan bagaimana menafsirkan prediksi tersebut.

Peramalan dapat diimplementasikan di berbagai bidang bisnis:

Perangkat lunak peramalan menyediakan fitur-fitur canggih, seperti mengintegrasikan data dari berbagai sumber dan menganalisis interaksi di antara berbagai variabel. Hal ini dapat membantu perusahaan mengembangkan peramalan yang dapat diandalkan serta memperbarui dan mengelola model peramalan dan simulasi secara efisien. Alat bantu peramalan lainnya juga memiliki kemampuan AI bawaan untuk mengotomatiskan alur kerja, meningkatkan akurasi, dan mempercepat proses.