Pengertian dan Jenis Prediksi, Ramalan (Forecasting) dan Implementasi

Pengertian dan Jenis Prediksi, Ramalan (Forecasting) dan Implementasi

Prediksi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang sesuatu yang paling mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi masa lalu dan sekarang yang dimiliki, agar kesalahannya (selisih antara sesuatu yang terjadi dengan hasil perkiraan) dapat diperkecil.

Prediksi tidak harus memberikan jawaban secara pasti kejadian yang akan terjadi, melainkan berusaha untuk
mencari jawaban sedekat mungkin yang akan terjadi (Herdianto, 2013 : 8).

Pengertian Prediksi sama dengan ramalan atau perkiraan. Menurut kamus besar bahasa Indonesia, prediksi adalah hasil dari kegiatan memprediksi atau meramal atau memperkirakan nilai pada masa yang akan datang dengan menggunakan data masa lalu.

Prediksi menunjukkan apa yang akan terjadi pada suatu keadaan tertentu dan merupakan input bagi proses perencanaan dan pengambilan keputusan. Prediksi bisa berdasarkan metode ilmiah ataupun subjektif belaka. Ambil contoh, prediksi cuaca selalu berdasarkan data dan informasi terbaru yang
didasarkan pengamatan termasuk oleh satelit.

Begitupun prediksi gempa, gunung meletus ataupun bencana secara umum. Namun, prediksi seperti pertandingan sepakbola, olahraga, dll umumnya berdasarkan pandangan subjektif dengan sudut
pandang sendiri yang memprediksinya.

Permulaan awal, walaupun pengkajian yang mendalam mengenai alternatif masa depan adalah suatu disiplin baru, barangkali orang telah menaruh perhatian besar tentang apa yang akan terjadi kemudian semenjak manusia mulai mengetahui sesuatu.

Populasi tukang ramal dan tukang nujum pada zaman kuno dan abad pertengahan merupakan satu manifestasi dari keinginan tahu orang tentang masa depannya. Perhatian tentang masa depan ini berlangsung terus
bahkan berkembang menjadi kolom astrologi yang disindikatkan pada tahun 1973.

Secara Eksplisit, pembahasan mengenai teori peramalan kebijakan sangatlah sedikit. Namun, secara implisit, peramalan kebijakan terkait menjadi satu dengan proses analisa kebijakan. Karena didalam menganalisa kebijakan, untuk menformulasikan sebuah rekomendasi kebijakan baru, maka diperlukan adanya
peramalan-peramalan atau prediksi mengenai kebijakan yang akan diberlakukan dimasa yang akan datang. Namun, satu dari sekian banyak prosedur yang ditawarkan oleh para pakar Dunn, masih memberikan pembahasan tersendiri mengenai peramalan kebijakan.

Menurut Dunn, Peramalan Kebijakan ( policy forecasting) merupakan suatu prosedur untuk membuat informasi factual tentang situasi social masa depan atas dasar informasi yang telah ada tentang masalah
kebijakan.

jenis jenis forecasting
jenis jenis forecasting

Peramalan (forecasting) adalah suatu prosedur untuk membuat informasi
factual tentang situasi sosial masa depan atas dasar informasi yang telah ada
tentang masalah kebijakan. Ramalan mempunyai tiga bentuk utama: proyeksi,
prediksi, dan perkiraan.

1. Suatu proyeksi adalah ramalan yang didasarkan pada ekstrapolasi atas
kecenderungan masa lalu maupun masa kini ke masa depan. Proyeksi
membuat pertanyaan yang tegas berdasarkan argument yang diperoleh
dari motode tertentu dan kasus yang paralel.

2. Sebuah prediksi adalah ramalan yang didasarkan pada asumsi teoritik
yang tegas. Asumsi ini dapat berbentuk hokum teoretis (misalnya
hokum berkurangnya nilai uang), proposisi teoritis (misalnya
proposisi bahwa pecahnya masyarakat sipil diakibatkan oleh
kesenjangan antara harapan dan kemampuan), atau analogi (misalnya
analogi antara pertumbuhan organisasi pemerintah dengan
pertumbuhan organisme biologis).

3. Suatu perkiraan (conjecture) adalah ramalan yang didasarkan pada
penilaian yang informative atau penilaian pakar tentang situasi
masyarakat masa depan.

Tujuan dari pada diadakannya peramalan kebijakan adalah untuk
memperoleh informasi mengenai perubahan dimasa yang akan dating yang akan
mempengaruhi terhadap implementasi kebijakan serta konsekuensinya.

Oleh karenanya, sebelum rekomendasi diformulasikan perlu adanya peramalan kebijakan sehingga akan diperoleh hasil rekomendasi yang benar-benar akurat
untuk diberlakukan pada masa yang akan. Didalam memprediksi kebutuhan yang
akan datang dengan berpijak pada masa lalu, dibutuhkan seseorang yang memiliki
daya sensitifitas tinggi dan mampu membaca kemungkinan-kemungkinan dimasa
yang akan datang.

Permalan kebijakan juga diperlukan untuk mengontrol, dalam
artian, berusaha merencanakan dan menetapkan kebijakan sehingga dapat
memberikan alternatif-alternatif tindakan yang terbaik yang dapat dipilih diantara
berbagai kemungkinan yang ditawarkan oleh masa depan. Masa depan juga
terkadang banyak dipengaruhi oleh masa lalu.

Dengan mengacu pada masa depan analisis kebijakan harus mampu menaksir nilai apa yang bisa atau harus
membimbing tindakan di masa depan.

 

Contoh Implementasi Forecasting

  1. Sebagai bahan kajian dalam melakukan forecast terhadap kebutuhan barang gudang
  2. Bahan kajian untuk menentukan kapasitas produksi
  3. Sarana untuk mengukur peluang membuka kelas dalam dunia pendidikan, atau menambah jumlah produksi dalam sebuah industri
  4. Melihat trend pasar
  5. Meramalkan penjualan suatu produk
  6. Membantu dalam penyusunan anggaran
  7. Bahan acuan untuk efisiensi

 

Jenis-Jenis/Metode Forecasting atau Peramalan dalam Perencanaan Produksi

1.      Time Series atau Deret Waktu

Analisis time series merupakan hubungan antara variabel yang dicari (dependent) dengan variabel yang mempengaruhi-nya (independent variable), yang dikaitkan dengan waktu seperti mingguan, bulan, triwulan, catur wulan, semester atau tahun.

      Dalam analisis time series yang menjadi variabel yang dicari adalah waktu.

            Metode peramalan ini terdiri dari :

  1. Metode Smoting, merupakan jenis peramalan jangka pendek seperti perencanaan persediaan, perencanaan keuangan. Tujuan penggunaan metode ini adalah untuk mengurangi ketidakteraturan data masa lampau seperti musiman.
  2. Metode Box Jenkins, merupakan deret waktu dengan menggunakan model matematis dan digunakan untuk peramalan jangka pendek.
  3. Metode proyeksi trend dengan regresi, merupakan metode yang dignakan baik untuk jangka pendek maupun jangka panjang. Metode ini merupakan garis trend untuk persamaan matematis.

Jenis-Jenis/Metode Forecasting atau Peramalan dalam Perencanaan Produksi

2.      Causal Methods atau sebab akibat

Merupakan metode peramalan yang didasarkan kepada hubungan antara variabel yang diperkirakan dengan variabel alin yang mempengaruhinya tetapi buakn waktu. Dalam prakteknya jenis metode peramalan ini terdiri dari :

  1. Metode regresi dan kolerasi, merupakan metode yang digunakan baik untuk jangka panjang maupun jangka pendek dan didasarkan kepada persamaan dengan teknik least squares yang dianalisis secara statis.
  2. Model Input Output, merupakan metode yang digunakan untuk peramalan jangka panjang yang biasa digunakan untuk menyusun trend ekonomi jangka panjang.
  3. Model ekonometri, merupakan peramalan yang digunakan untuk jangka panjang dan jangka pendek.

Jenis-Jenis/Metode Forecasting atau Peramalan dalam Perencanaan Produksi

METODE REGRESI

Penggunaan metode ini didasarkan kepada variabel yang ada dan yang akan mempengaruhi hasil peramalan.

Hal- hal yang perlu diketahu sebelum melakukan peramalan dengan metode regresi adalah mengetahui terlebih dahulu mengetahui kondisi- kondisi seperti :

  1. Adanya informasi masa lalu
  2. Informasi yang ada dapat dibuatkan dalam bentuk data (dikuantifikasikan)
  3. Diasumsikan bahwa pola data yang ada dari data masa lalu akan berkelanjutan dimasa yang akan datang.

Adapun data- data yang ada dilapangan adalah :

  1. Musiman (Seasonal)
  2. Horizontal (Stationary)
  3. Siklus (Cylikal)
  4. Trend

Dalam menyusun ramalan pada dasarnya ada 2 macam analisis yang dapat digunakan yaitu :

  1. Analisi deret waktu(Time series), merupakan analisis antaravariabel yang dicari dengan variabel waktu
  2. Analisis Cross Section atau sebab akibat (Causal method), merupakan analisis variabel yang dicari dengan variabel bebas atau yang mempengaruhi.

Ada dua pendekatan untuk melakukan peramalan dengan menggunakan analisis deret waktu dengan metode regresi sederhana yaitu :

  1. Analisis deret waktu untuk regresi sederhana linier
  2. Analisis deret untuk regresi sederhana yang non linier

Untuk menjelaskan hubungan kedua metode ini kita gunakan notasi matematis seperti :

Y = F (x)

Dimana :

Y = Dependent variable (variabel yang dicari)

X = Independent variable (variabel yang mempengaruhinya)

 

Jenis-Jenis/Metode Forecasting atau Peramalan dalam Perencanaan Produksi

ANALISIS DENGAN REGRESI LINIER CROSS SECTION

Cross section method atau casual method atau sebab akibat merupakan peramalan yang kita lakukan untuk mengukur peramalan dalam suatu periode dengan faktor yang mempengaruhinya bukan waktu.

Penggunaan rumusan yang kita gunakan untuk cross section sama dengan penerapan untuk metode time series, begitu puka dngan hasil pramalannya.

Jadi penjualan = f (x, x, x,…….)

X = harga, mutu pendapatan, promosi dll

Y = a + b x

Dimana x adalah variabel bukan waktu.

Jenis-Jenis/Metode Forecasting atau Peramalan dalam Perencanaan Produksi

ANALISIS DERET WAKTU DENGAN REGRESI LINIER

Ada 2 pendekatan untuk melakukan peramalan dengan menggunakan analisis deret waktu engan metode regresi sederhana, yaitu :

  1. Analisis deret waktu untuk regresi sederhana linier
  2. Analisis deret waktu untuk regresi sederhana yang non linier

Dalam analisis deret waktu yang linier adalah analisis pola hubungan yang dicari dengan satu variabel yang mempengaruhinya : waktu. Sedangkan analisis deret waktu yang non linier, merupakan analisis hubungan antara variabel yang dicari dengan hanya satu (1) yang mempengaruhinya, yaitu variabel waktu.

Untuk menjelaskan hubungan kedua metode ini kita gunakan notasi matematis seperti :

Y = F (x)

Dimana :

Y = Dependent variable (variabel yang dicari)

X = Independent variable (variabel yang mempengaruhinya)

Notasi regresi sederhana dengan menggunakan regresi linier (garis lurus) dapat digunakan sebagai berikut :

 

Y = a + b X………………..

Dimana a dan b adalah merupakan parameter (koefisien regresi) yang harus dicari. Untuk mencari nilai a dapat digunakan dengan menggunakan rumus :

(Jenis-Jenis/Metode Forecasting atau Peramalan dalam Perencanaan Produksi)

Langkah selanjutnya adalah melakukanpengujian terhasil yang diperoleh dengan :

Pertama, uji Test Koefisien Penentu (R2), pengetesan ini untuk mengetahui tepat tidaknya varibel yang mempengaruhi besarnya penjualan yang diramalkan adalah waktu.

Kedua, Test Significance (T.Test) atau F test yaitu pengetesan untuk mengetahui apakah benar persamaan regresi itu adalah linier.

 

Jenis-Jenis/Metode Forecasting atau Peramalan dalam Perencanaan Produksi

ANALISA DERET WAKTU DENGAN REGRESI NON LINIER

            Analisa deret waktu dengan regresi non linier merupakan regresi bukan garis lurus. Notasi regresi sederhana dengan menggunakan regresi linier (garis lurus) dapat digunakan sebagai berikut :

Y =  a + b x + c x2

               

                Dimana :Y = Dependent variable (variabel yang dicari)

x = Independent variable (variabel yang mempengaruhinya)

a = b = c = parameter koefisien regresi

Formula umum yang digunakan sebagai berikut :

y        = n a + b x   + c x2

                                    xy      = a x  +  b x2  +c x3

                                    xy      = a  x2 +  b x3 +c x4

Sumber : Jenis-Jenis/Metode Forecasting atau Peramalan dalam Perencanaan Produksi

 

Sumber Kasmir, jakfar. Studi Kelayakan Bisnis. 2003. Jakarta : Prenada Media

 

 

Demikian ulasan dari kami tentang “Pengertian dan Jenis Prediksi, Ramalan (Forecasting) dan Contoh Implementasi“, semoga bermanfaat.

 

Comments
Loading...
Optimization WordPress Plugins & Solutions by W3 EDGE