Cara Praktis Membuat Forecasting Bisnis: Langkah dan Contoh Studi Kasusnya

Sebagai seorang pemimpin bisnis, kamu tentu ingin setiap keputusan yang diambil mendukung pertumbuhan perusahaan. Namun, perlu diingat bahwa keputusan bisnis tidak hanya berasal dari pemimpin atau pemilik bisnis saja.

Divisi keuangan memiliki peran yang tak kalah penting dalam proses pengambilan keputusan, terutama dalam melakukan forecasting bisnis.

Divisi keuangan kini perlu bergerak lebih jauh dari sekadar administrasi dan pengelolaan keuangan.

Dengan kemajuan teknologi, peran mereka kini lebih strategis, membantu menganalisis data untuk meramalkan tren keuangan dan bisnis yang lebih akurat.

Perangkat seperti Kyrim sudah tersedia untuk mempermudah urusan keuangan, memberikan waktu dan peluang bagi divisi keuangan untuk fokus pada aspek-aspek yang lebih visioner seperti forecasting bisnis.

Forecasting bisnis bukan sekadar “meramal masa depan” — ini tentang bagaimana kamu bisa menggunakan informasi yang sudah ada untuk membuat keputusan lebih tepat dan cerdas.

Kenapa Forecasting Bisnis itu Penting?

Baik bisnis kecil maupun besar, forecasting dapat membantumu menjawab pertanyaan-pertanyaan penting seperti:

• Berapa banyak anggaran yang harus dialokasikan untuk kampanye pemasaran berikutnya?
• Berapa banyak stok yang harus dipersiapkan untuk produk musiman?
• Kapan waktu yang tepat untuk meningkatkan kapasitas produksi?

Mengapa forecasting begitu penting? Manfaatnya sangat beragam dan dapat dirasakan di berbagai aspek bisnis. Beberapa manfaat utama forecasting dalam bisnis adalah:

1. Alokasi Sumber Daya yang Efektif

Membantu perusahaan mengelola sumber daya lebih baik sehingga tidak ada yang terbuang sia-sia atau kurang.

2. Perencanaan Strategis

Memungkinkan bisnis untuk mempersiapkan langkah-langkah strategis jangka pendek dan panjang berdasarkan prediksi yang akurat.

3. Antisipasi Perubahan Pasar

Dengan memprediksi perubahan pasar, perusahaan bisa bertindak lebih cepat dalam menghadapi tantangan dan peluang di industri.

4. Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik

Dengan data yang didukung oleh analisis yang mendalam, keputusan yang diambil akan lebih akurat dan berdampak positif terhadap kinerja perusahaan.

Bagaimana Forecasting Bisa Membantu Kamu Mengambil Keputusan Lebih Baik

Pikirkan tentang keputusan terakhir yang kamu buat untuk bisnis. Apakah berdasarkan intuisi atau data yang konkret

Dengan forecasting, kamu tidak perlu lagi bergantung pada intuisi semata. Kamu dapat menggunakan data historis dan tren terkini untuk membuat prediksi yang akurat, sehingga kamu dapat.

Menghindari over-budget dengan memperkirakan pengeluaran secara tepat.

Mempersiapkan stok yang cukup, sehingga tidak ada barang yang terbuang atau habis di saat kritis.

Merencanakan langkah strategis yang lebih matang untuk pertumbuhan bisnis jangka panjang.

Metode-Metode Forecasting Bisnis

Secara umum, metode forecasting dalam bisnis dapat dibagi menjadi dua kategori utama: metode kuantitatif dan metode kualitatif.

Kedua pendekatan ini memiliki keunggulan dan kekurangan masing-masing, dan sering kali keduanya digunakan secara bersamaan untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat.

1. Metode Kuantitatif

Metode kuantitatif dalam forecasting bisnis berfokus pada penggunaan data numerik dan statistik untuk membuat prediksi. Pendekatan ini biasanya lebih objektif karena bergantung pada data empiris dan sering menggunakan berbagai model matematika untuk menganalisis pola dan tren masa lalu.

Berikut beberapa teknik utama dalam metode kuantitatif:

a. Time-Series Analysis (Analisis Deret Waktu)

Metode ini menganalisis data historis yang dikumpulkan secara berkala (misalnya, harian, mingguan, bulanan, atau tahunan) untuk mengidentifikasi pola dan tren yang dapat digunakan untuk memprediksi masa depan.

Time-series analysis sering dibagi menjadi dua pendekatan utama:

Smoothing (Pemulusan): Teknik smoothing digunakan untuk mengurangi fluktuasi acak dalam data historis untuk mengidentifikasi tren yang lebih jelas. Salah satu metode smoothing yang paling populer adalah moving average, di mana rata-rata dari sejumlah periode data digunakan untuk memprediksi nilai masa depan.

Decomposition (Dekomposisi): Teknik dekomposisi memecah data time-series menjadi beberapa komponen seperti tren, musiman, dan siklus.

b. Causal Models (Model Kausal)

Model kausal digunakan untuk memprediksi variabel tertentu berdasarkan hubungan sebab-akibat dengan variabel lain.
Misalnya, permintaan produk mungkin dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti harga, pendapatan konsumen, atau kampanye iklan.

c. Econometric Modeling (Pemodelan Ekonometrik)

Pemodelan ekonometrik adalah pendekatan matematika dengan menggunakan persamaan untuk menggambarkan hubungan antara berbagai variabel ekonomi.

Dalam konteks bisnis, ekonometrik dapat digunakan untuk memahami bagaimana berbagai kebijakan ekonomi atau perubahan pasar dapat mempengaruhi kinerja perusahaan.

d. Approaches Based on Indicators (Pendekatan Berdasarkan Indikator)

Pendekatan ini melibatkan penggunaan indikator tertentu yang telah terbukti memiliki korelasi dengan variabel yang ingin diprediksi.

Misalnya, seorang analis mungkin menggunakan data Produk Domestik Bruto (PDB) sebagai indikator untuk memprediksi pertumbuhan penjualan dalam sebuah industri.

2. Metode Kualitatif

Berbeda dengan metode kuantitatif, metode kualitatif lebih bergantung pada penilaian subjektif dan opini ahli.

Berikut adalah beberapa metode kualitatif yang sering digunakan dalam forecasting bisnis:

a. Market Research (Riset Pasar)

Riset pasar melibatkan pengumpulan opini dan umpan balik dari konsumen atau target pasar. Perusahaan dapat melakukan survei, wawancara, focus group discussion (FGD), atau observasi langsung.

Dengan memahami preferensi, kebutuhan, dan perilaku konsumen, perusahaan dapat membuat perkiraan mengenai bagaimana produk atau layanan baru akan diterima di pasar.

b. Sales Force Composite (Gabungan Tenaga Penjualan)

Metode ini melibatkan pengumpulan perkiraan dari tenaga penjualan yang berada di lapangan.

Karena tenaga penjualan memiliki pengetahuan langsung tentang pelanggan dan tren pasar, perkiraan mereka sering kali memberikan wawasan yang berharga tentang apa yang mungkin terjadi di masa depan.

c. Delphi Method (Metode Delphi)

Metode Delphi melibatkan meminta pendapat dari sekelompok ahli mengenai suatu topik tertentu. Para ahli ini memberikan perkiraan mereka secara anonim, dan hasilnya kemudian diringkas dan dibagikan kembali ke seluruh panel untuk peninjauan ulang.

Contoh Penerapan Forecasting dalam Bisnis

Berikut adalah beberapa contoh penerapan forecasting dalam bisnis yang menunjukkan bagaimana perusahaan dapat memanfaatkannya untuk mencapai berbagai tujuan strategis.

1. Memprediksi Tingkat Penjualan

Menggunakan data penjualan masa lalu untuk memperkirakan penjualan di masa mendatang dan menyesuaikan produksi atau stok.

Contoh Kasus:

Sebuah perusahaan pakaian mungkin menggunakan data penjualan tahun sebelumnya untuk memprediksi penjualan menjelang hari raya idul fitri.

2. Menentukan Tingkat Persediaan Optimal

Menentukan jumlah persediaan yang ideal agar tidak kelebihan stok atau kekurangan barang.

Contoh kasus:

Sebuah pabrik makanan di Indonesia menggunakan forecasting untuk menentukan jumlah stok bahan baku seperti beras, gula, dan minyak yang diperlukan untuk memproduksi produk olahan pangan, seperti kue kering untuk periode Ramadhan.

Dengan menganalisis data penjualan dari tahun-tahun sebelumnya dan tren permintaan menjelang bulan puasa, perusahaan dapat memastikan stok bahan baku yang cukup tanpa menumpuk bahan yang berpotensi rusak atau kedaluwarsa setelah periode tersebut.

3. Menghitung Perkiraan Arus Kas

Membantu bisnis merencanakan kebutuhan dana di masa depan dengan memperkirakan pendapatan dan pengeluaran.

Contoh Kasus:

Sebuah perusahaan manufaktur dapat menggunakan forecasting arus kas untuk memprediksi kapan mereka akan membutuhkan tambahan modal kerja selama periode peningkatan produksi.

Dengan memperkirakan arus kas masuk dari penjualan dan arus kas keluar untuk pembelian bahan baku dan pembayaran gaji, perusahaan dapat merencanakan pinjaman atau mencari investasi tambahan untuk menjaga operasi tetap lancar.

4. Mengukur Peluang Pengembangan Produk Baru

Melihat tren pasar dan umpan balik pelanggan untuk menemukan ide produk baru yang potensial.

Contoh Kasus:

Sebuah perusahaan makanan dan minuman dapat menggunakan forecasting untuk mengukur peluang peluncuran rasa baru dari produk yang sudah ada.

Dengan menganalisis tren konsumsi, preferensi konsumen, dan kinerja produk serupa di pasar, mereka dapat memperkirakan permintaan dan potensi penjualan sebelum melakukan investasi dalam pengembangan dan pemasaran produk baru tersebut.

Cara Membuat Forecasting Bisnis

Meskipun metode forecasting dapat bervariasi, ada beberapa langkah yang dapat diikuti untuk membuat forecasting bisnis yang efektif.

1. Menetapkan Dasar untuk Perbandingan

Langkah pertama dalam forecasting bisnis adalah melakukan analisis awal terhadap situasi bisnis saat ini. Proses analisis ini melibatkan evaluasi terhadap operasi, status keuangan, dan posisi industri perusahaan.

Sebagai contoh, sebuah perusahaan teknologi dapat memulai forecasting dengan mengevaluasi produk paling sukses, tren penjualan, serta margin keuntungan saat ini.

Informasi ini akan menjadi dasar untuk membuat proyeksi yang lebih akurat tentang perkembangan bisnis ke depan.

2. Menetapkan Proyeksi Jangka Panjang

Setelah dasar perbandingan ditetapkan, langkah berikutnya adalah menetapkan proyeksi jangka panjang untuk bisnis.

Proyeksi ini mencakup tujuan spesifik yang ingin dicapai perusahaan dalam jangka waktu tertentu, seperti peningkatan pendapatan, ekspansi pasar, atau pengenalan produk baru.

Misalnya, perusahaan teknologi dapat memproyeksikan pertumbuhan pendapatan sebesar 4% setiap tahun selama lima tahun ke depan, didukung oleh pengenalan produk baru dan ekspansi ke pasar baru.

Selain itu, mereka dapat memproyeksikan stabilitas biaya operasional, dengan asumsi tidak ada perubahan signifikan dalam struktur biaya perusahaan.

3. Meninjau, Mengukur, dan Membandingkan Perkiraan

Forecasting bukanlah proses satu kali; ini adalah siklus berkelanjutan yang membutuhkan peninjauan dan penyesuaian secara rutin.

Perusahaan harus terus-menerus mengukur hasil aktual terhadap proyeksi yang telah dibuat dan melakukan penyesuaian jika terjadi penyimpangan.

Sebagai contoh, jika perusahaan teknologi melihat bahwa pertumbuhan penjualan produk tertentu lebih lambat dari yang diproyeksikan, mereka mungkin perlu mengevaluasi kembali strategi pemasaran mereka atau mempertimbangkan untuk mengalihkan fokus ke produk lain yang memiliki potensi pertumbuhan lebih tinggi.

4. Melibatkan Tim Multidisiplin

Forecasting yang efektif sering kali membutuhkan input dari berbagai departemen dalam perusahaan. Melibatkan tim dari keuangan, pemasaran, penjualan, produksi, dan bahkan sumber daya manusia dapat memberikan perspektif yang lebih holistik dan memastikan bahwa semua faktor relevan dipertimbangkan dalam proses peramalan.

5. Menggunakan Teknologi yang Tepat

Beberapa software dapat digunakan untuk mengumpulkan data, menganalisis tren, dan membuat proyeksi dengan lebih efisien. Sebagai contohnya adalah:

Software Statistik: Alat seperti SPSS atau SAS dapat digunakan untuk analisis data yang mendalam, membantu perusahaan dalam mengidentifikasi tren dan pola yang mungkin tidak terlihat dengan analisis manual.

Platform Analitik: Alat seperti Google Analytics dapat memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang perilaku pelanggan dan tren pasar, yang sangat berguna dalam peramalan kualitatif.

Spreadsheet: Meskipun sederhana, spreadsheet seperti Microsoft Excel tetap menjadi perangkat lunak yang dapat membantu untuk membuat model peramalan, terutama untuk bisnis kecil yang mungkin tidak memiliki akses ke software yang lebih canggih.

Salah satu software manajemen pengeluaran yang dapat membantu dalam proses forecasting bisnis adalah Kyrim – All Finance Needs in One Platform. Kyrim membantu perusahaan dalam mengelola keuangan, khususnya pengeluaran bisnis, mengoptimalkan anggaran, dan membuat perkiraan yang akurat dengan memanfaatkan data keuangan secara real-time.