Rabu, 10 Januari 2018

FORECASTING / PERAMALAN

Forecasting/peramalan dari bisnis retail dan bisnis online di era mendatang
Pengantar Bisnis


Oleh :
Ervina salsabillah w
21217986
1EB09

Jurusan Akuntansi Fakultas Ekonomi
Universitas Gunadarma
2018



BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Ketika kita berbicara forecasting atau peramalan adalah krusial di dalam pembahasan kebijakan publik. Kata kunci dari forecasting adalah kegiatan untuk menentukan informasi aktual tentang situasi di masa depan dari konsekuensi kebijakan yang dikeluarkan pada kondisi sekarang.
Tujuan dari forecasting adalah; Pertama, memberikan informasi mengenai kebijakan di masa depan dan konsekuensinya. Kedua,adalah melakukan control dan intervensi kebijakan guna mem
pengaruhi perubahan, sehingga menguranggi risiko yang besar.
1.2 Rumusan Masalah
      1.    Pengertian forcasting/peramalan
      2.    Tujuan forecasting
      3.    Fungsi forecasting
      4.    Jenis - jenis forecasting
      5.    Forecasting dalam bisnis retail dan online di mendatang




BAB II
PEMBAHASAN
2.1 Pengertian forecasting
Peramalan atau forecasting yaitu aktivitas memprediksi atau memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama. Pengertian lain dari peramaan (forecasting) adalah suatu teknik analisa perhitungan yang dilakukan dengan pendekatan kualitatif ataupun keuantitatif untuk melakukan perkiraan peristiwa pada masa depan dengan penggunaan referensi data-data pada masa lalu.
2.2 Tujuan forecasting
Menurut Heizer dan Render (2009:47), peramalan (forecasting) mempunyai tujuan antara lain:
  • Sebagai pengkaji kebijakan perusahaan yang berlaku disaat ini dan dimasa lalu dan juga melihat sejauh mana pengaruh dimasa datang.
  • Peramalan dibutuhkan karena terdapat time lag atau delay antara ketika suatu kebijakan perusahaan ditetapkan dengan ketika implementasi
  • Peramalan adalah dasar penyusutan bisnis di suatu perusahaan sehinga bisa meningkatkan efektivitas sebuah rencana bisnis.
2.3 Fungsi forecasting
Kegunaan atau manfaat dari peramalan adalah sebagai berikut:
  • Sebagai alat bantu untuk merencanakan yang efektif dan efisien
  • Untuk menetapkan kebutuhan sumber daya pada masa yang akan datang
  • Untuk membuat keputusan yang tepat
2.4 Jenis – jenis forecasting
Menurut Herianto (2008:78) berdasarkan horizon waktu, peramalan (forecasting) bisa dibedakan menjadi tiga jenis, yakni:
  • Peramalan Jangka Panjang
    Adalah yang meliputi waktu yang lebih panjang dari 18 bulan, seperti contohnya peramalan yang dibutuhkan dalam hubungannya dengan penanaman modal, merencanakan fasilitas dan merencanakan untuk kegiatan litbang.
  • Peramalan Jangka Menengah
    Adalah yang meliputi waktu antara 3 sampai 18 bulan, seperti contohnya peramalan untuk merencanakan penjualan, merencanakan produksi dan merencanakan tenaga kerja tidak tetap
  • Perencanaan Jangka Pendek
    Adalah yang meliputi jangka waktu kurang dari tiga bulan. Seperti contohnya peramalan dalam keterkaitannya dengan merencanakan pembelian material, membuat jadwal kerja dan menugaskan karyawan.
Menurut Heizer dan Render (2009:47) berdasaskan fungsi dan perencanaan operasi pada masa depan, peramalan (forecasting) dibedakan menjadi tiga jenis yakni:
  • Peramalan Ekonomi (Economic Forecast)
    Peramalan ini membahas siklus bisnis dengan prediksi tingkat inflasi tersedianya uang, dana yang diperlukan untuk pembangunan perumahan dan indikator perencanaan lainnya.
  • Peramalan Teknologi (Technological Forecast)
    Peramalan ini memahami tingkat kemajuan teknologi yang bisa meluncurkan produk baru yang menarik yang memerlukan pabrik dan peralatan yang baru
  • Peramalan Permintaa (Demand Forecast)
    Adalah proyeksi permintaan pada produk atau layanan perusahaan. Proyeksi permintaan produk atau layanan suatu perusahaan, peramalan ini juga bisa disebut dengan peramalan penjualan yang menjadi pengendali produksi, kapasitas dan juga sistem penjadwalan dan menjadi input untuk merencanakan keuangan, pemasaran, dan sumber daya manusia.
Menurut Saputro dan Asri (2000:148) berdasarkan jenis data ramalan yang disusun, peramalan jenis ini dibedakan menjadi dua, yakni:
  • Peramalan Kualitatif
    Adalah peramalan yang berdasar pada kualitatif di masa lalu. Hasil ramalan yang dibuat sangat bergantung dari orang yang menyusunnya. Hal ini penting karena peramalan tersebut ditentukan menurut pemikiran yang sifatnya intuisi, pendapat dan pengetahuan serta pengalaman dari penyusunnya.Seringkali peramalan yang dengan kualitatif ini berdasarkan pada hasil penyelidikan seperti pendapat salesman, pendapat sales manajer, pendapat para ahli dan survey konsumen.
  • Peramalan Kuantitatif
    Adalah peramalan yang berdasar pada data penjualan di masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat adalah bergantung dari metode yang digunakan dalam peramalan tersebut. Pemakaian metode yang berbeda akan dihasilkan hasil yang berbeda pula.
Menur Ginting (2007) berdasarkan sifat penyusunnya, peramalan dibedakan menjadi dua jenis, yakni:
  • Peramalan Subjektif
    Adalah peramalan yang berdasar pada perasaan atas intuisi dari orang yang menyusunnya.
  • Peramalan Objektif
    Adalah peramalan yang berdasar pada data yang relevan di masa lalu dengan memakai teknik-teknik dan metode-metode dalam menganalisa data tersebut.
2.5 Forecasting dalam bisnis retail dan online di mendatang
        Bisnis ritel di Indonesia termasuk salah satu bisnis yang cukup menjanjikan karena mempunyai prospek bagus di masa yang akan datang. Meskipun sempat dilanda krisis yang mengakibatkan hampir semua sektor ekonomi dilanda kelesuan dan hanya sedikit yang mampu bertahan, industri ritel masih mempunyai kemampuan untuk berinvestasi di masa sulit. Walaupun krisis belum reda, situasi perekonomian dapat dikatakan mulai membaik sejak tahun 2000.     
Ekonomi Indonesia tumbuh meskipun hanya sekitar 3%. Keadaan ini dilihat kalangan pebisnis terutama para pengusaha ritel sebagai prospek yang patut dipertimbangkan untuk melanjutkan investasi yang sempat tertunda. Arus modal kembali mengalir pada pembangunan gerai-gerai baru, terutama di Jakarta, Bandung, Medan, dan Surabaya. Fenomena ini menunjukkan bahwa negara Indonesia mempunyai potensi dan daya tarik yang cukup besar untuk bisnis ritel, terutama karena adanya faktor demografi jumlah penduduk Indonesia yang sangat banyak dan adanya wisatawan mancanegara yang berkunjung ke Indonesia.
Industri ritel di Indonesia memberikan kontribusi yang besar terhadap Produk  Domestik Bruto (PDB) dan juga menyerap tenaga kerja dalam jumlah yang besar. Sebagai negara yang membangun, angka pertumbuhan industri ritel Indonesia dipengaruhi oleh kekuatan daya beli masyarakat, pertambahan jumlah penduduk, dan juga adanya kebutuhan masyarakat akan pemenuhan produk konsumsi.
Sumber :