MACAM-MACAM METODE PERAMALAN

Perkembangan dewasa ini menunjukkan bahwa sejalan dengan semakin kompleksnya dunia usaha, maka kebutuhan untuk memahami masa depan yang didasarkan pada kerangka pikir yang rasional semakin berkembang pesat. Oleh karena itu, peramalan mempunyai posisi yang sangat strategis dalam proses administrasi usaha, terutama berkaitan dengan proses pengambilan keputusan. Hal ini didukung oleh suatu kenyataan bahwa efektif atau tidaknya suatu keputusan pada umumnya tergantung pada beberapa faktor yang tidak dapat dilihat pada waktu keputusan itu diambil.

Sejalan dengan perkembangan teknik peramalan yang semakin canggih yang dibarengi oleh perkembangan penggunaan komputer, peramalan semakin memperoleh perhatian pada beberapa tahun terakhir ini. Titik perhatian utama adalah pada kesalahan-kesalahan yang sering trjadi secara inheren pada setiap teknik peramalan. Ramalan tentang hasil pada masa datang jarang sekali tepat, oleh karena itu seorang peramal biasanya hanya mampu untuk mengurangi atau memperkecil tingkat kesalahan yang ada.

Ada dua hal pokok yang harus diperhatikan dalam proses pembuatan peramalan yang akurat dan bermanfaat. Pertama adalah pengumpulan data yang relevan yang berupa informasi yang dapat menghasilkan peramalan yang akurat. Kedua adalah pemilihan teknik peramalan yang tepat yang akan memanfaatkan informasi data yang diperoleh seoptimal mungkin.

Secara umum, metode peramalan dibagi dalam dua kelompok utama, yaitu metode kualitatif (subjektif) dan metode kuantitatif.

a. Metode Kualitatif (Subjektif)

Metode peramalan kualitatif lebih mengandalkan judgment dan intuisi manusia ketimbang penggunaan data historis yang dimiliki. Metode ini banyak digunakan dalam banyak pengambilan keputusan sehari-hari. Hal ini terutama disebabkan oleh kebutuhan yang mendesak dan biaya yang relatif tinggi untuk menggunakan metode peramalan yang canggih. Lagi pula, pengambil keputusan kerapkali percaya bahwa intuisinya tentang masalah-masalah tertentu lebih dapat dipercaya dari pada fungsi peramalan matematik.

Faktor-faktor yang dipertimbangkan dalam membentuk peramalan intuisi dapat banyak atau sedikit, tetapi semuanya bersifat khusus yaitu individual dan tidak dapat ditiru. Kita dapat memperoleh ide kualitatif tentang bagaimana peramalan kualitatif dibentuk dengan cara mewawancarai pembuat peramalan itu. Jika ingin menilai hasil peramalannya, maka satu cara yang paling baik yang dapat ditempuh adalah dengan melihat hasil pekerjaan peramalannya yang telah lalu.

Beberapa metode peramalan yang termasuk kelompok metode peramalan kualitatif ini adalah metode Delphi, pembuatan skenario, riset (penelitian) pasar dan kelompok-kelompok fokus. Dalam buku ini tidak dibahas secara detail tentang metode-metode peramalan yang termasuk kelompok metode peramalan kualitatif, sehingga pembaca yang tertarik untuk mengetahui lebih lanjut tentang metode ini dapat membacanya di Hanke dan Reitsch (1995) atau Makridakis dkk. (1998).

b. Metode Kuantitatif

Peramalan dengan menggunakan metode kuantitif dapat diterapkan apabila terdapat tiga kondisi berikut :

1. Tersedia informasi tentang masa lalu,
2. Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data numerik,
3. Dapat diasumsikan bahwa beberapa aspek pola masa lalu akan terus berlanjut dimasa mendatang.

Menurut Makridakis dkk. (1998), metode peramalan kuantitatif dapat dibagi menjadi dua jenis model peramalan yang utama, yaitu metode kausal (regresi) dan metode time series.

Pada metode kausal, pendugaan masa depan dari suatu faktor yang diramalkan (seringkali dinamakan variabel tak bebas) didasari suatu asumsi bahwa faktor itu menunjukkan suatu hubungan sebab-akibat dengan satu atau lebih variabel bebas. Maksud dari model kausal adalah menemukan bentuk hubungan tersebut dan kemudian menggunakannya untuk meramalkan nilai mendatang dari variabel tak bebas.

Sedangkan dalam metode time series, pendugaan masa depan dilakukan berdasarkan pada nilai masa lalu dari suatu variabel dan/atau kesalahan (faktor gangguan) masa lalu. Metode ini menitikberatkan pada pola data, perubahan pola data, dan faktor gangguan (disturbances) yang disebabkan oleh pengaruh acak (random). Tujuan dari metode peramalan time series seperti ini adalah menemukan pola dalam data time series dan mengekstrapolasikan pola tersebut ke masa depan.