Prediksi permintaan atau forecast demand adalah aspek penting dalam bisnis yang berfokus pada estimasi permintaan konsumen di masa mendatang. Dengan adanya konsep ini, perusahaan dapat merencanakan dan mengendalikan berbagai elemen operasional termasuk rantai pasok. Selain itu, perusahaan juga bisa membuat keputusan strategis jangka panjang yang lebih tepat, seperti ekspansi pasar, pengembangan produk, dan penetapan harga.

Memprediksi permintaan masa depan bukanlah tugas yang mudah karena ada banyak faktor baik eksternal maupun internal yang bisa mempengaruhinya. Oleh karena itu, berbagai metode dan teknik telah dikembangkan agar bisa sesuai dengan kondisi bisnis. Dalam pembahasan ini, akan dijelaskan lebih detail definisi demand forecasting dari beberapa ahli, metode-metode yang biasa digunakan, serta pengaruhnya dalam supply chain.

1. Arti Demand Forecasting Menurut Ahli

Demand forecasting adalah sebuah konsep yang digunakan pada proses perkiraan atau prediksi permintaan suatu produk atau layanan di masa depan. Beberapa ahli ekonomi ternama memiliki pendapat sendiri tentang definisi dan pentingnya demand forecasting. Mari kita bahas masing-masing pendapatnya.

a. Philip Kotler

Menurut Kotler, forecast demand adalah proses penentuan volume serta pola permintaan di masa depan yang mungkin terjadi untuk suatu produk atau layanan. Konsep ini berfungsi sebagai panduan yang menentukan langkah-langkah pemasaran dan operasional bisnis. Kotler menekankan pentingnya penggunaan data historis dalam membuat prediksi tersebut dan memahami faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan, seperti preferensi konsumen, kondisi ekonomi, dan tren pasar.

b. Evan J Douglas

Sementara itu, Evan J. Douglas, ahli manajemen bisnis, menganggap demand forecasting sebagai seni dan ilmu. Menurutnya, forecast demand adalah proses ilmiah dan seni yang melibatkan pengumpulan data, analisis tren, dan aplikasi teknik statistik untuk memprediksi permintaan produk atau layanan di masa mendatang. Douglas berpendapat bahwa demand forecasting harus memperhitungkan berbagai faktor, termasuk perubahan teknologi, kondisi pasar, dan faktor eksternal lainnya yang dapat mempengaruhi permintaan.

c. Cundiff and Still

Menurut Cundiff dan Still, demand forecasting adalah proses yang sistematis dan berkelanjutan dalam menganalisis dan memprediksi permintaan pasar pada jangka waktu tertentu berdasarkan data dan informasi yang relevan. Keduanya menekankan bahwa demand forecasting bukan hanya tentang memprediksi volume penjualan, tetapi juga memahami faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan tersebut, seperti kondisi kompetitif, preferensi pelanggan, dan perubahan ekonomi.

2. Metode Umum Demand Forecasting

Peramalan permintaan menggunakan berbagai metode untuk memprediksi demand suatu produk atau layanan di masa depan. Berikut adalah beberapa metode umum yang bisa Anda gunakan.

a. Penelitian Pasar

Penelitian pasar adalah metode yang melibatkan pengumpulan dan analisis data dari konsumen. Biasanya dilakukan melalui survei, wawancara, atau metode lainnya yang dirancang untuk memahami preferensi, perilaku, dan kebutuhan konsumen. Informasi ini kemudian digunakan untuk memprediksi permintaan konsumen di masa mendatang.

Dengan ini, Anda dapat memahami kebutuhan dan ekspektasi pelanggan dengan lebih baik, serta memiliki dasar untuk membuat prediksi yang lebih akurat tentang permintaan ke depan. Selain itu, metode ini juga bisa membantu perusahaan mengidentifikasi peluang pasar baru dan membuat keputusan strategis tentang efisiensi produksi atau pengembangan produk.

b. Proyeksi Tren

Metode selanjutnya untuk demand forecasting adalah proyeksi tren. Metode ini melibatkan penggunaan data historis dalam mengidentifikasi pola dan tren permintaan. Kemudian menggunakan informasi ini untuk memprediksi permintaan di waktu mendatang. Proyeksi tren umumnya lebih efektif untuk produk atau layanan yang memiliki pola permintaan yang konsisten dan dapat diprediksi.

Namun, perlu dicatat bahwa metode tersebut memiliki beberapa keterbatasan. Misalnya, kurang efektif untuk memprediksi perubahan yang mendadak dalam permintaan atau untuk menghadapi kondisi pasar yang cepat berubah. Selain itu, metode ini mengandalkan asumsi bahwa pola dan tren historis akan berlanjut di masa depan, yang mungkin tidak selalu benar.

c. Ekonometrika

Metode ekonometrika melibatkan penggunaan model matematika dan statistik untuk analisis data. Model-model ini memungkinkan analisis yang lebih rinci dan dapat mempertimbangkan berbagai faktor yang mungkin mempengaruhi permintaan, seperti perubahan harga, pendapatan, dan variabel ekonomi lainnya.

Kelebihan utama dari metode ini yaitu mampu memperhitungkan korelasi antara berbagai variabel dan memberikan perkiraan yang lebih akurat dan rinci. Namun, metode ini memerlukan pengetahuan dan keterampilan teknis yang signifikan, serta data yang akurat dan lengkap. Semakin lengkap data yang dimiliki, hasil perkiraan dan perencanaan produksi juga akan semakin baik.

d. Panel Konsensus

Panel konsensus adalah metode peramalan permintaan yang melibatkan pengumpulan dan analisis pendapat dari sekelompok orang. Kelompok ini memiliki pengetahuan atau keahlian dalam bidang tertentu. Langkah yang bisa dilakukan berupa panel eksekutif dalam organisasi, atau grup ahli luar yang memiliki pengetahuan tentang pasar atau produk tersebut.

Panel konsensus bisa sangat berguna ketika Anda tidak memiliki data historis atau datanya kurang relevan. Bahkan juga bisa digunakan ketika ada perubahan mendadak di pasar. Meski demikian, metode ini bergantung pada keahlian dan penilaian subjektif individu, dan mungkin tidak selalu mencerminkan realitas pasar dengan akurat.

e. Time Series

Metode time series adalah pendekatan peramalan permintaan yang menganalisis pola sekuensial data historis untuk menentukan tren tertentu. Metode ini sering digunakan dalam berbagai bidang, termasuk ekonomi, keuangan, dan perencanaan bisnis. Time series berfokus pada analisis pola dan fluktuasi permintaan sepanjang waktu.

Metode time series mempunyai kelebihan dalam memanfaatkan data historis secara maksimal untuk membuat proyeksi masa depan. Namun, sama seperti proyeksi tren, metode ini juga memiliki keterbatasan dan mengasumsikan bahwa pola historis akan berlanjut di masa mendatang. Oleh karena itu, diperlukan pemahaman mendalam tentang operasional bisnis dan lingkungan eksternal perusahaan agar dapat membuat prediksi yang akurat dan efektif.

3. Pengaruh Demand Forecasting di Rantai Pasok

Pengaruh utama demand forecasting adalah membantu perencanaan produksi. Dengan memahami berapa banyak produk yang mungkin dibutuhkan di masa depan, maka perusahaan dapat merencanakan jumlah bahan baku yang diperlukan, banyak tenaga kerja yang harus direkrut, dan jumlah waktu serta sumber daya lainnya yang perlu dialokasikan. Hal ini bisa membantu perusahaan untuk memastikan setiap aspek pada rantai pasokan berjalan lancar.

Perencanaan kapasitas yang efektif juga memerlukan pemahaman tentang jumlah produk yang dibutuhkan pelanggan. Dengan ini, perusahaan dapat memastikan stok telah sesuai dengan kebutuhan. Tidak terlalu banyak, yang bisa berakibat pada biaya penyimpanan yang tinggi. Begitu juga tidak terlalu sedikit, yang dapat mengakibatkan kehilangan penjualan. Selain itu, demand forecasting juga dapat membantu perusahaan merencanakan logistik pada rantai pasok, sehingga memastikan bahwa produk dapat sampai ke pelanggan secara tepat waktu.

Pengaruh selanjutnya dari forecast demand adalah membantu perusahaan dalam perencanaan strategis rantai pasok untuk jangka panjang. Informasi tentang permintaan masa depan dapat memberikan insight tren pasar. Dengan ini, perusahaan bisa menyesuaikan terhadap perubahan preferensi pelanggan, teknologi baru, atau alur rantai pasok yang lebih tepat.

Tidak kalah penting, demand forecasting juga berguna untuk perencanaan keuangan dan penentuan harga. Dengan memahami dan memprediksi customer demand secara akurat, Anda dapat memilih supplier yang mampu memberikan kualitas bahan yang baik dengan harga yang sesuai budget perusahaan. Sehingga Anda bisa membuat proyeksi pendapatan dan laba yang lebih akurat, serta menentukan harga produk yang mencerminkan nilai terbaik dan kondisi pasar saat ini.

4. Kesimpulan

Demand forecasting adalah elemen penting dalam pengambilan keputusan bisnis dan perencanaan operasional yang mempengaruhi berbagai aspek dari perusahaan. Pada rantai pasok, konsep ini membantu perusahaan merencanakan dan mengelola sumber daya secara efisien dan efektif, serta merespons perubahan pasar dengan lebih cepat agar bisa memanfaatkan peluang baru yang diperoleh dari hasil prediksi.

Ada berbagai metode yang bisa Anda gunakan untuk memprediksi permintaan konsumen. Seperti penelitian pasar, proyeksi tren, ekonometrika, panel konsensus, dan time series. Masing-masing metode memiliki keunggulan dan keterbatasannya sendiri. Sehingga pemilihan metode terbaik sangat tergantung pada konteks bisnis dan sumber daya yang Anda miliki.