KEGUNAAN PERAMALAN

Oleh:  M.A.Yulianto.*)

Sa’at ini banyak teknik-teknik peramalan digunakan, misalnya teknik analisis regresi.  Dengan makin canggihnya teknik-teknik peramalan yang melibatkan kemampuan komputer, peramalan makin diterima dan makin mendapat perhatian.  Hampir setiap manager atau pengambil keputusan sa’at ini mempunyai kemampuan menggunakan teknik analisis data untuk maksud peramalan, dan pengertian dari teknik tersebut sa’at ini menjadi suatu hal yang penting bagi para manager dalam kegiatan bisnisnya.

 Sejalan dengan makin diperlukannya proses peramalan dalam kegiatan bisnis, teknik-teknik baru untuk peramalan juga dikembangkan.  Perhatian khusus dalam perkembangan ini adalah dalam error yang merupakan bagian penting pada setiap prosedur peramalan.  Prediksi sebagai output masa depan memang jarang didapat sangat tepat, peramal hanya dapat berusaha membuat kesalahan yang memang tidak dapat dihindari sekecil mungkin.

 Sehubungan dengan ketidakakuratan dalam suatu proses, mengapa peramalan diperlukan?  Jawabannya adalah bahwa setiap organisasi bekerja dalam situasi ketidakpastian, walaupun demikian keputusan-keputusan harus tetap dibuat untuk keperluan organisasi dimasa depan.  Selain itu dalam dunia kegiatan organisasi seringkali dihadapkan pada keadaan yang selalu berubah, sehingga ramalan juga selalu diperlukan.

 Siapa yang memerlukan ramalan?  Hampir setiap organisasi, beasr dan kecil, privat dan public, menggunakan peramalan apakah secara eksplisit atau implisit, karena hamper semua organisasi harus merencanakan sesuatu yang sesuai untuk masa depan dengan pengetahuan yang tidak sempurna.  Peramalan diperlukan dalam bidang keuangan, pemasaran, dan area produksi, di pemerintahan dan organisasi-organisasi yang berorientasi pada keuntungan, pada organisasi social, dan pada partai politik.

 Dataadalah sesuatu yang diketahui atau dianggap dapat memberikan gambaran tentang sesuatu keadaan atau persoalan.  Suatu perusahaan perlu mengumpulkan data untuk mengetahui maju mundur usahanya. Data dianggap sebagai sesuatu yang belum tentu benar, namun dalam prakteknya anggapan atau asumsi sering digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan.  Data menurut waktu pengumpulannya dibedakan menjadi dua, yaitu data cross-section (cross sectional data) dan data serial waktu (time series data).  Data cross-section adalah data yang dikumpulkan pada waktu tertentu, sedangkan data serial waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu.  Data hasil survei dapat dianalisis dengan cara deskriptif dan inferensia. Statistik deskriptif adalah metode dari pengorganisasian, penjumlahan, dan penyajian data dalam sebuah cara yang nyaman dan informatif, termasuk teknik grafik, dan teknik penghitungan.  Statistik deskriptif dapat mendeskripsikan data yang sedang dianalisis, tetapi tidak boleh menarik kesimpulan apapun dari data.  Untuk pengambilan keputusan, kita perlukan cabang dari ilmu statistik lainnya yaitu statistik inferensia.  Statistik inferensia adalah suatu proses pembuatan estimasi, peramalan (forecasting), atau keputusan tentang suatu populasi yang didasarkan dari sebuah sampel.

 Penjelasan mengenai apa dan bagaimana menggunakan teknik-teknik peramalan akan dijelaskan pada sesi tulisan yang lain. Selamat menikmati statistik.

*)  Penulis adalah dosen di Sekolah Tinggi Ilmu Statistik

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s