## ANALISA PENGGUNAAN METODE PERAMALAN PADA PERUSAHAAN RETAIL SISTEM TRADISIONAL MARKET

## Tyas Wedhasari
Jurusan Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Mercu Buana Jl. Raya Meruya Utara, Kembangan, Jakarta 11650 Email: tyas.wedhasari@mercubuana.ac.id
Abstrak -- Peramalan adalah masalah yang timbul di beberapa aspek ekonomi dan manajerial yang sebenarnya sudah dikembangkan selama beberapa tahun untuk kepentingan yang berbeda-beda baik didalam  maupun  diluar  dari  perusahaan.  Peramalan  tidak  hanya  dilakukan  oleh  pihak  logistik  tapi pihak  sales  dalam  menentukan  kebutuhan  pelanggan  serta  perencanaan  kebutuhan  barang berdasarkan  analisi  perencanaan.  Peramalan  menjadi  sangat  penting  untuk  menciptakan  strategi penjualan yang pintar.
Kata kunci : Metode Peramalan
Abstract --  Forecasting  is  a  problem  that  arises  in  many  economic  and  managerial  contexts  and hundreds  of  forecasting  procedures  have  been  developed  over  years,  for  many  different  purposes, both are in and outside of business enterprises. Forecasting is not only for logistic but also sales team in determining customer demand and planning demand of goods based on analysis plan. Forecasting demand can be crucial to creating smart marketing strategy.
Keywords : Forecast methods

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  asset  yang  sangat  penting dimiliki  oleh  perusahaan  adalah  persediaan. Persediaan  memiliki  fungsi  untuk  memenuhi keinginan konsumen dan juga supaya operasional  perusahaan  tetap  dapat  berjalan sesuai  dengan  perencanaan.  Kebutuhan  akan persediaan dapat muncul karena adanya kemungkinan yakni sesuai dengan rencana yang dibuat atau akibat dari ketidak tahuan pada suatu informasi (Armstrong dan Scott, 2001).
Peramalan  ( forecasting )  adalah  proses perkiraan pada kondisi ketidak jelasan. Peramalan  merupakan  metode  yang  biasa dipakai  dalam  ilmu  rantai  suplai  dimana diantaranya metode yang dipakai adalah peramalan  dengan  statistik  data  dan  proses konsensus.

## 2. PERMASALAHAN
Dalam  melakukan  sebuah  perencanaan kebutuhan  barang  biasanya  ditentukan  dari  data sejarah  pembelian  dari  pelanggan  oleh  team sales  (Chopra  and  Meindl,  2004).  Tetapi biasanya  tidak  dievaluasi  ulang,  sehingga terkadang terdapat perbedaan jumlah kebutuhan yang perlukan pada periode tertentu. Hal ini tentu menjadi  permasalahan  yang  cukup  besar  dalam suatu  bisnis  karena  dapat  menyebabkan  ketidak puasan pelanggan terhadap servis dari perusahaan.
Mengenai perencanaan yang ada sebenarnya  tidak  hanya  pada  perencanaan kebutuhan  barang  dari  internal  perusahaan, namun  juga  alat  pendukung  yang  belum  baik yaitu  teknologi  sistem  informasi  dan  kebijakan dari bisnis itu sendiri.
Pada  tulisan,  permasalahan  ini  yang diangkat adalah metode peramalan yang sebaiknya digunakan untuk mendekati kebutuhan yang akan datang.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  peramalan  kebutuhan  barang sangat  penting  untuk  pemasok,  pabrik  dan  juga pengecer. Beberapa cara yang dapat digunakan: 1. Penentuan jenis peramalan
2. Penentuan waktu dari peramalan
3. Pemilihan model peramalan
4. Pengumpulan data
5. Pembuatan ramalan
6. Penentuan hasil
Beberapa  jenis  ramalan  yang  dapat dijadikan  acuan  dalam  penelitian  ini  adalah Ramalan  Kebutuhan  ( demand  forcast )  dan Ramalan Permintaan  (Jay dan Barry. 2005).
Ramalan  Kebutuhan  adalah  meramalkan yang  akan  datang  dapat  dibedakan  dari  jumlah yang  seharusnya  dipesan,  dibuat  ataupun dikirim.  Peramalan  kebutuhan  sangat  penting dimana  proses  dasar  kegiatan  operasional, pergerakan  barang  dari  pasokan  barang  mentah hingga  barang  jadi  yang  sudah  diterima  oleh
konsumen  cukup  memakan  waktu.  Hal  itulah yang  harus  diantisipasi  sehingga  rencana kebutuhan  yang  akan  datang  dibuat  dengan sebaik-baiknya  sehingga  kebutuhan  pelanggan dapat terpenuhi.
Biasanya  perusahaan  retail  menggunakan cara lama yakni memuat stok daripada membuat order,  mereka  merencanakan  jauh  hari  untuk menyetok  barang  digudang  dan  bisa  jadi  di beberapa  gudang,  cara  ini  digunakan  bila  ada kebutuhan mendadak dari konsumen maka pihak logistik dapat segera mengantarkan pesanan.
Sedangkan  pada  Ramalan  Permintaan keakurasian ramalan permintaan membuat proses  kerja  menjadi  lebih  efisien  dan  servis konsumen  menjadi  cukup  tinggi.  Hal  ini  berarti cukup  baik  dimana  sebuah  ketidak  akuratan sebuah ramalan menyebabkan hal yang sebaliknya,  biaya  operasional  yang  tinggi  serta kepuasan  pelanggan  tidak  mencapai  angka servis yang memuaskan.
Tingkat  keakurasian  dapat  diperbaharui dengan  peringkat  jumlah  item  barang  ( Stock Keeping Units ) dan waktu pemenuhan kebutuhan tersebut.  Dari  sistem  logistik  harus  terus  ter- update untuk  setiap  minggunya  secara  otomatis. Pada intinya,  yang dimaksudkan adalah ramalan permintaan dioperasikan tidak secara manual.

## 3.1.   Klasifikasi Pendekatan
Terdapat beberapa jenis pendekatan dalam peramalan, Seperti: Pendekatan Keputusan, Pendekatan Coba-coba, Pendekatan Relasi  dan  Pendekatan  Seri  Waktu.  Penjelasan masing-masing  pendekatan  adalah  sebagai berikut.

## Pendekatan Keputusan.
Teknik dari sebuah pendekatan keputusan dapat  digabungkan  dari  ilmu  dan  opini  yang  ada dimasyarakat  dan  kita  dapat  memprediksi banyaknya kemungkinan dari sebuah permintaan.
Beberapa pendekatan yang dapat digunakan antara lain: a. Survei Pada pengumpulan informasi dapat menemui  kesulitan  dan  juga  bisa  memerlukan biaya  yang  tidak  sedikit  dari  konsumen  tapi dengan  sejarah  pembelian  atau  permintaan barang  dari  konsumen  dapat  mengestimasikan kebutuhan akan datang. Penjual biasanya sering meremehkan hal ini, mereka hanya percaya akan apa  yang  mereka  percayai  saat  ini  atau berdasarkan kisaran keinginan dari atasannya.
b. Konsensus
Biasanya  cara  ini  disesuaikan  dengan kumpulan  yang  cukup  tinggi  atau  ramalan periode  yang  lama.  Lalu  bagaimana  caranya? Caranya  adalah  dengan  membuat  kuesioner, jawaban  dikumpulkan  dan  dianalisa  sedemikian rupa  sehingga  hasilnya  dapat  mengkontribusi  ke bisnis  atau  usaha.  Proses  konsensus  ini  akan berulang  hingga  ramalan  mendekati  atau  sesuai dengan perencanaan.

## Pendekatan Coba-coba
Pada  metode  ini  bisa  sangat  membantu dan  biasanya  digunakan  untuk  produk  baru. Tetapi untuk produk yang sudah ada menggunakan  akumulasi  sejarah  kebutuhan, permintaan  atau  terkadang  menggunakan  intuisi berdasarkan pengalaman.
Beberapa  cara  yang  dapat  dibagi  dalam metode ini adalah: a. Survei Pelanggan Dapat  dilakukan  menggunakan  telpon, email ataupun langsung pada saat ada pameran. Survei  secara  langsung  dapat  dilakukan  dengan menanyakan  keinginan  untuk  membeli  produk yang  ditawarkan  oleh  calon  konsumen.  Trik  ini biasanya  digunakan  juga  oleh  team  sales  guna mengukur  daya  tarik  produk  sehingga  kurang lebih  trik  ini  bisa  dipergunakan  untuk  membuat ramalan permintaan.
b. Panel Pelanggan
Cara ini digunakan biasanya untuk penjualan  perdana  sebuah  produk  baru,  hampir mirip  seperti  survei  hanya  saja  cara  ini  lebih berguna untuk menganalisa jenis produk daripada merencanakan permintaan.
Pendekatan Relasi Jika telah
dimengerti untuk mengembangkan  ramalan  permintaan  didapat membuat  sebuah  relasi  dengan  konsumen ataupun  calon  konsumen,  dimana  data  ataupun informasi  yang  didapatkan  bisa  mendekati  dari keinginan akan permintaan tersebut.
Beberapa metode
yang biasanya digunakan:
a. Econometric models b. Input- output models c. Life cycle models d. Simulation models

## Pendekatan Seri Waktu
Metode  ini  biasanya  sering  digunakan dalam  meramalkan  permintaan  atau  kebutuhan dengan menarik data lama lalu dan mengemasnya  dalam  bentuk  grafik  sehingga terlihat  sebuah  pola.  Biasanya  pola  ini  di
proyeksikan dalam mengambil keputusan dimasa depan  untuk  meramalkan  permintaan  atau kebutuhan.

## 3.2.   Klasifikasi Waktu Peramalan
Peramalan  berdasarkan  pengelompokkan horizon  waktu  dibagi  dalam  beberapa  klasifikasi, yaitu:  Peramalan  Jangka  panjang,  Peramalan Jangka menengah dan Peramalan Singkat.
Peramalan Jangka Panjang adalah peramalan  yang  jangka  waktu  peramalan  lebih dari  24  bulan,  misalnya  peramalan  yang diperlukan  dalam  kaitannya  dengan  anggaran produksi. Sedangkan Peramalan
Jangka Menengah,  yaitu  peramalan  yang  jangka  waktu peramalan antara 3-24 bulan, misalnya peramalan untuk perencanaan penjualan,
perencanaan  dan  anggaran  produksi.  Dan, Peramalan  Singkat  yaitu  peramalan  yang  jangka waktu  peramalan  kurang  dari  3  bulan,  misalnya peramalan dalam hubungannya dengan perencanaan  pembelian  material,  penjadwalan kerja  dan  penugasan.    Ringkasan  klasfikasi waktu peramalan diperlihatkan pada Tabel 1.
Komponen  utama  yang  mempengaruhi penjualan masa lampau:
a. Kecenderungan/Trend (T) b. Siklus/Cycle (C)
c. Musim/Season (S), dan
d. Kejadian Luar Biasa/Erratic Events (E)
Tabel 1. Klasifikasi Waktu Peramalan
Deskripsi Singkat Menengah Panjang Durasi < 3 bulan, maksimum 1 tahun 3 bulan hingga 2 tahun Lebih dari 3 tahun Pengaplikasian Jadwal kerja, Penempatan pekerja Penjualan, rencana produksi dan budjeting Pengembangan produk baru dan rencana fasilitas.

## 3.3.   Konsep  yang Digunakan
Dengan menggunakan Simple Exponential Smoothing .  Model  peramalan  ini  bekerja  hampir serupa  dengan  alat  thermostat,  dimana  apabila galat ramalan ( forecast error ) adalah positif, yang berarti  nilai  aktual  permintaan  lebih  tinggi  dari pada  nilai  ramalan  (A –F>0),  maka  model pemulusan  eksponensial  akan  secara  otomatis meningkatkan  ramalan.  Sebaliknya  apabila  galat ramalan  (forecast  error)  adalah  negatif,  yang berarti  nilai  aktual  permintaan  lebih  rendah  dari pada  nilai  ramalan  (A –F>0),  maka  model pemulusan  eksponensial  akan  secara  otomatis menurunkan  ramalan.  Proses  penyesuaian  ini berlangsung terus-menerus, kecuali galat ramalan  telah  mencapai  nol.  Kenyataan  inilah yang mendorong peramal ( forecaster ) lebih suka menggunakan  model  peramalan  pemulusan eksponensial,  apabila  pola  historis  dari  data aktual  permintaan  bergejolak  atau  tidak  stabil dari  waktu ke  waktu.  Persamaan metoda Simple Exponential  Smoothing adalah  sebagai  berikut (Gaspersz, 2001) (Gaspersz, 2004):
= (1)
dimana  α  merupakan smoothing koefisien dimana terdapat pada 0<α<1.
Jika  digunakan  α  =  0.2  maka forecast terdiri dari 20% data baru kebanyakkan data hasil observasi  dan  80%  data  lama.  Jika  data peramalan  terbentuk  dari  satu  waktu  lampau maka t diganti menjadi t-1, sehingga:
= (2)
Jika  α  adaalah  0.01  sampai  0.05  dapat mendekati rata- rata kumulatif, sedangkan  α nilai besar  diatas  0.7  dapat  menggunakan naïve forecast . Demand
menggunakan peramalan berdasarkan rumus: (3)
dimana,  L  adalah  konstan  rumus  pendekatan ramalan yang digunakan:
MSE  σ²
(4)
MSE  ( mean  square  error )  atau  Rata-rata Kesalahan  Kuadrat    memperkuat  pengaruh angka-angka kesalahan besar, tetapi memperkecil  angka  kesalahan  prakiraan  yang lebih kecil dari satu unit.
MAD= (5)
MAPE= (6)
dimana  MAD  ( Mean  Absolute  Deviation )  atau Rata-rata Penyimpangan Aabsolut adalah merupakan  penjumlahan  kesalahan  prakiraan tanpa  menghiraukan  tanda  aljabarnya  dibagi dengan  banyaknya  data  yang  diamati  serta MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error )  atau Rata-rata Persentase
Kesalahan
Kuadrat merupakan  pengukuran  ketelitian  dengan  cara- cara  persentase  kesalahan  absolute  yang menunjukkan rata-rata kesalahan absolut
prakiraan  dalam  bentuk  persentasenya  terhadap data aktualnya.
Selian  itu  juga  menggunakan simple moving  average jika  M  sama  dengan  jumlah observasi maka rumus yang digunakan:
(7)

## 4. ANALISIS HASIL
Berdasarkan  Persamaan  (1)  hingga  (6) maka  didapatkan  data  sebagaimana  terdapat pada  Tabel  2.  Kemudian  berdasarkan  data tersebut  ditampilkan  grafik  seperti  diperlihatkan pada Gambar 1.
Tabel 2. Hasil Peramalan Bulan (dalam 1 tahun) Aktual Penjualan tahun sebelumnya. Peramalan α=0.2 MAD MSE MAPE Januari 10 10 0 0 0 Februari 9 10 1 1 11.11 Maret 11 9.8 1.2 1.4 10.9 April 10 11.9 1.9 3.6 19.2 Mei 8 10.7 2.7 7.4 34.1 Juni 13 10.25 2.7 7.5 21.10 Juli 16 11.03 4.9 24.6 31.05 Agustus 18 11.82 6.1 38 34.26 September 14 12.64 1.3 1.83 9.65 October 13 12.37 0.61 0.37 4.73 November 19 12.3 6.6 44.30 35.03 December 19 13.6 5.3 29.07 28.3 Total 34.74 159.4 289.5 Nilai 2.89 13.28 24.12

## 5. KESIMPULAN
Sebuah  peramalan  yang  baik  dirancang untuk  membantu  dalam  pengambilan  sebuah keputusan  dan  perencanaan  dimasa  sekarang. Perkiraan  dengan  memberdayakan  manusia  kini menjadi  sebuah  sistem  dengan  metoda  tertentu untuk mengubah masa depan.
Tidak ada cara yang menyatakan mengenai masa dengan dengan kepastian 100% benar,  terlepas  dari  metode  atau  cara  yang  kita gunakan aka nada unsur ketidak pastian.
Jenis dari metode peramalan bisa digabungkan tapi tampak bahwa tidak ada teknik peramalan  yang  sesuai  dengan  semua  situasi. Dengan  menggabungkan  perkiraan,  minimal  kita dapat  mengkompensasikan  kekurangan  dalam teknik peramalan yang kita biasa gunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
Armstrong, J. dan Scott, Principle of Forecasting , Berger,  R,  1-28.2003,  GMA  Logistics  Study. 2001. Chopra  and  Meindl, Supply  Chain  Management: Strategy,  Planning  and  Operation ,  Prentice Hall Inc., New Jersey, 2004.
Gaspersz,  V. Analisa  Untuk  Peningkatan
Kualitas .  Penerbit  PT.  Gramedia  Pustaka Utama, 2001.
Gaspersz,  V. Production  Planning  and  Inventory Control ,  Gramedia  Pustaka  Utama,  Jakarta, 2004.
Jay,  Heizer  dan  Barry,  Render. Operation
Management , 7th Edition. (Manajemen Operasi  Edisi  7,  Buku  1)  Penerbit  Salemba Empat. Jakarta, 2005.
Kress,  George  J:  Synder,  John, Forecasting  and Market  Analysis  Techniques ,  Connecticut,
1994.
Mills,  Terrence  C,  1990, Time  Series  Technique for Economist , Paperback, June 1991.