Demand Forecasting: Pengertian, Metode, dan Cara Menghitungnya

Demand forecasting adalah proses vital memprediksi permintaan konsumen masa depan berdasarkan data historis dan tren. Akurasi peramalan ini krusial, menentukan keberhasilan operasional bisnis, dari produksi, alokasi sumber daya, hingga pengendalian inventaris.

Berdasarkan penemuan Wair, perusahaan ritel di dunia mengalami kerugian sekitar $1.75 Trilliun dari dampak out of stock, sehingga penting bagi perusahaan untuk mendalaminya, metode, serta juga faktor penghambat kesuksesannya. Artikel ini akan membahas semua aspek tersebut secara detail.

Key Takeaways

• Demand forecasting adalah proses proyeksi tingkat permintaan masa depan perusahaan berdasarkan data historis dan faktor lainnya untuk menyusun strategi optimal.
• Manfaat peramalan permintaan berupa dasar pengambilan keputusan, optimalisasi pengendalian stok, efisiensi biaya, efisiensi produksi, meningkatkan kualitas layanan.
• Faktor penghambat proyeksi demand meliputi tiadanya data historis, rantai pasokan yang tidak konsisten, kurangnya pengendalian stok.
• Adanya penerapan sistem sales seperti ScaleOcean yang mampu berintegrasi dengan WMS membantu perusahaan mencatat dan melacak data penjualan serta memantau stok real–time.

Coba Demo Gratis!

1. Apa itu Demand Forecasting?

Demand forecasting adalah proses memprediksi angka permintaan pasar pada masa depan akan produk atau jasa perusahaan berdasarkan data historis, tren, dan faktor eskternal lain seperti kondisi sosio-ekonomi. Hal ini penting untuk memastikan adanya pengambilan keputusan bisnis paling optimal.

Namun, dikarenakan perannya yang kritis dalam manajemen rantai pasokan dan penjualan, perusahaan harus memastikan bahwa perhitungan dilakukan sesuai data akurat dan landasan faktual. Adanya kesalahan akan berdampak pada underestimation dan/atau overestimation yang dapat menurunkan laba dan meningkatkan biaya operasional.

2. Mengapa Demand Forecasting Penting bagi Perusahaan?

Permalan permintaan merupakan sebuah proses yang umum dan wajib dilakukan dalam bisnis apa pun, baik itu bisnis ritel, manufaktur, maupun jasa. Dengan adanya proyeksi permintaan yang jelas, perusahaan dapat menyusun strategi produksi dan pemasaran yang lebih optimal.

Contohnya, apabila ternyata demand forecasting menunjukkan bahwa akan adanya penurunan angka permintaan di periode sebelumnya, maka manajemen dapat memilih untuk mengurangi tingkat produksi. Sebaliknya, apabila akan terjadi peningkatan sebab liburan hari raya, maka tingkat produksi dapat ditingkatkan.

3. Manfaat Demand Forecasting

Di tengah dinamika pasar yang terus berubah, memiliki panduan permintaan masa depan menjadi kunci keberhasilan. Demand forecasting bukan sekadar proses peramalan, melainkan alat strategis yang memberikan keunggulan kompetitif. Berikut adalah manfaat-manfaat utamanya:

a. Dasar Pengambilan Keputusan

Memberikan data objektif bagi manajemen untuk membuat keputusan strategis yang krusial, seperti rencana ekspansi pasar, penetapan harga produk, hingga keputusan investasi pada aset baru. Hal ini penting untuk meminimalkan risiko bisnis yang tidak terduga.

b. Optimalisasi Pengelolaan Stok Barang

Membantu menentukan jumlah stok barang yang ideal dan tepat waktu. Hal ini krusial untuk mencegah terjadinya kekurangan produk (stockout) atau kelebihan stok (overstock) yang dapat mengikat modal kerja perusahaan dalam jangka panjang.

c. Meningkatkan Efisiensi Biaya Operasional

Dengan proyeksi permintaan yang akurat, perusahaan dapat merencanakan pembelian bahan baku, jadwal tenaga kerja, dan alur logistik secara efisien. Proses berikut membantu mengurangi biaya penyimpanan gudang, pengangkutan, dan meminimalkan pemborosan sumber daya.

d. Meningkatkan Efisiensi Produksi

Memastikan aktivitas produksi selalu sejalan dengan permintaan aktual di pasar. Perusahaan dapat menghindari produksi berlebihan yang tidak terjual, atau sebaliknya, kekurangan produksi saat permintaan tiba-tiba melonjak. Tujuannya adalah menjaga utilisasi kapasitas pabrik tetap optimal.

e. Meningkatkan Kualitas Layanan Pelanggan

Ketersediaan produk yang konsisten dan tepat waktu, sesuai dengan yang telah diperkirakan, akan secara signifikan meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan. Dampak langsungnya adalah pengurangan waktu tunggu (lead time) dan meminimalkan keluhan terkait stok habis.

4. Jenis Demand Forecasting

Terdapat berbagai jenis proyeksi permintaan yang dikategorikan berdasarkan cara, jangka waktu, dan fokus analisis. Pemilihan jenis yang tepat krusial untuk akurasi prediksi, yakni berikut adalah spesifikasi lebih lengkapnya:

a. Passive Demand Forecasting (Pasif)

Jenis berikut merupakan jenis peramalan permintaan paling sederhana karena tidak melibatkan riset pasar atau tren intensif sama sekali. Melalui cara ini, perusahaan beranggapan bahwa angka penjualan akan berada di kisaran yang sama seperti periode sebelumnya, sehingga cocok bagi bisnis dengan rantai pasokan stabil.

b. Active Demand Forecasting (Aktif)

Sebaliknya pula, jenis proyeksi aktif adalah cara menghitung angka permintaan dengan mempertimbangkan analisa mendalam. Hal berikut biasanya dilakukan dengan memperhitungkan tren pasar dan cenderung lebih digunakan oleh bisnis baru atau startup yang tidak memiliki data penjualan historis yang ekstensif.

c. Short Term Demand Forecasting (Jangka Pendek)

Sesuai dengan namanya, jenis demand forecasting berfokus pada peramalan permintaan jangka pendek, yakni cocok untuk bisnis yang memiliki lead time singkat seperti bisnis otomotif yang menggunakan prinsip JIT (just in time). Keuntungannya berupa tingkat akurasi lebih tinggi, akuntanbilitas pemasok, dan pengurangan biaya operasional.

d. Long Term Demand Forecasting (Long Term)

Long term demand forecasting adalah jenis proyeksi permintaan yang mencakup jangka waktu panjang, yakni beberapa bulan hingga beberapa tahun. Cara ini biasanya digunakan oleh bisnis untuk mendapatkan gambaran kasar mengenai tren kedepannya, sehingga dapat digunakan sebagai landasan penyusunan strategi pemasaran dan investasi.

e. Internal Demand Forecasting (Internal)

Jenis peramalan internal secara eksklusif berfokus pada analisis data dan sumber daya yang berasal dari dalam perusahaan. Metode ini menyediakan proyeksi dasar yang mengasumsikan kondisi bisnis saat ini sebagian besar akan berlanjut, menjadikannya angka awal yang penting sebelum mempertimbangkan perubahan pasar eksternal.

f. External Demand Forecasting (Eksternal)

Dalam menjalankan bisnis, angka penjualan cenderung terpengaruhi oleh faktor eskternal yang tidak secara langsung dapat dikendalikan oleh perusahaan. Faktor yang dimaksud dapat berupa ketersediaan dan harga bahan baku, kondisi sosio-ekonomis global, dan regulasi yang berubah.

5. Cara Menghitung Demand Forecasting

Dalam menghitung proyeksi permintaan, terdapat beberapa metode yang dapat digunakan sesuai dengan kebutuhan bisnis dan tujuan peramalan. Hal ini dapat berupa metode umum seperti proyeksi tren, atau yang lebih detail seperti metode Delphi. Perhatikan lebih lanjut penjelasannya:

a. Proyeksi Tren

Metode yang paling umum digunakan dalam melakukan demand forecasting adalah dengan melakukan proyeksi tren. Dengan menganalisa tren penjualan periode-periode sebelumnya, perusahaan akan mendapatkan visualisasi angka permintaan pada masa mendatang.

b. Riset Pasar

Yang dimaksud dari riset pasar di sini adalah riset dan analisis customer base bisnis. Metode berikut biasanya dilakukan melalui survei yang memberikan informasi lebih jelas mengenai demografik pelanggan perusahaan, sehingga membantu perusahaan menargetkan segmen spesifik dengan retur lebih tinggi.

c. Menggunakan Sales Force

Divisi sales perusahaan merupakan karyawan internal yang memiliki kontak paling dekat dengan para konsumen. Bisnis seharusnya memanfaatkan pandangan dan pengalaman mereka dalam menyusun sebuah proyeksi.

d. Metode Delphi

Mengutip dari Populix, metode ini juga menggunakan survei, namun dikirimkan kepada panel ahli anonymous. Hal ini dilakukan untuk mendapatkan pandangan dari ahli-ahli yang telah ditentukan mengenai forecasting perusahaan, yang kemudian direvisi berulang kali hingga suatu konsensus telah tercapai.

e. Ekonometrika

Ekonometrika merupakan metode peramalan yang menggunakan pemodelan statistik seperti analisis regresi. Tujuannya adalah untuk mengukur dan memprediksi permintaan dengan menganalisis hubungan kuantitatif antara penjualan produk dan berbagai variabel ekonomi makro.

6. Faktor Penghambat Demand Forecasting

Untuk memastikan berjalan lancarnya proses demand purchasing dalam perusahaan Anda, perlu diketahui bahwa terdapat beberapa faktor yang dapat menghambat kesuksesan proses tersebut. Berikut adalah faktor-faktor tersebut:

• Tiadanya Data Historis Penjualan: Permasalahan ini cenderung muncul dalam bisnis kecil yang belum memiliki track record penjualan yang jelas.
• Rantai Pasokan yang Tidak Konsisten: Meskipun perhitungan dilakukan secara akurat, hal itu tidak akan berguna bila rantai pasokan perusahaan cenderung mengalami fluktuasi rutin, sehingga SCM harus dioptimalisasi terlebih dahulu.
• Kurangnya Pengendalian Stok: Tiadanya data dan pengendalian stok barang yang jelas di gudang dapat berdampak pada asumsi kapabilitas produksi yang tidak benar, menyebabkan terjadinya understocking atau overstocking.

7. Contoh Kasus Demand Forecasting

Bayangkan sejenak apabila terdapat sebuah perusahaan FMCG yang beroperasi di Indonesia. Pada awal periode, pihak berkaitan mulai melakukan proyeksi permintaan jangka panjang untuk membantu dalam penyusunan strategi di bulan-bulan kedepannya.

Berdasarkan analisa data historis, ditemukan bahwa ada terjadinya fluktuasi angka permintaan pada 2 kuartal sebelumya. Dan setelah didalami lebih lanjut, hal itu ternyata terjadi dikarenakan adanya bulk order dari banyak jumlah perusahaan ritel sebab tren musiman dan kondisi sosio-ekonomi lokal yang membaik.

Hal tersebut berarti fenomena itu kemungkinan besar tidak akan terjadinya lagi pada periode kedepannya, sehingga tidak dijadikan sebagai suatu faktor pertimbangan. Meski begitu, setelah memantau data di sistem penjualan yang terintegrasi dengan WMS, ternyata ditemukan bahwa jumlah stok dan buffer mulai berkurang.

Penyebab terjadinya kekurangan itu tentunya berhubungan dengan pesanan-pesanan besar pada periode sebelumnya. Jadi, konsesusnya adalah angka permintaan akan menurun dibandingkan dengan periode sebelumnya, namun pasokan tetap dilakukan dalam jumlah besar dikarenakan semakin berkurangnya ketersediaan di gudang.

8. Kesimpulan

Dari penjelasan di atas, kami berharap bahwa Anda memiliki pemahaman lebih mendalam akan demand forecasting dan komponen-kompennya pada akhir artikel berikut. Sesingkatnya, peramalan permintaan merupakan sebuah proses penting yang dijadikan sebagai dasar keputusan strategis dalam perusahaan untuk periode kedepannya.

Namun, proses perhitungan tersebut juga memiliki beberapa faktor penghambat yang mencegah terdapatnya hasil yang akurat. Untuk menngatasi permasalahan tersebut, penerapan sebuah sistem manajemen sales seperti ScaleOcean yang terintegrasi dengan sistem manajemen inventaris merupakan sebuah tahapan yang sustainable dan berskala.

Apabila Anda ingin mengetahui lebih lanjut spesifikasi lengkap tersebut, kami menyediakan jasa konsultasi dan demo gratis yang dapat Anda lakukan.