Pendekatan dan Metode Forecasting

Forecasting sebagai ilmu untuk memprediksi masa yang akan datang mempunyai banyak pendekatan seperti pendekatan time series, metode judgmental ,dan lain – lain. (Ozcan, 2005) menyatakan bahwa tipe yang sering dipakai dalam forecasting adalah time series approach dan judgmental forecasts.

Time series approach adalah pendekatan forecasting dengan menggunakan data  dengan tahun – tahun yang sudah lalu untuk memprediksi/memperkirakan nilai di masa yang akan datang. Biasanya analisis perilaku dari time series approach berupa trend, perubahan musim, siklus tahunan, variasi irregular ,serta variasi random / acak. Trend yang biasanya terjadi dalam jangka waktu pendek maupun panjang. Perubahan musim terjadi dalam jangka waktu pendek yang melibatkan faktor – faktor seperti cuaca, liburan, cuti, dan lain lain berdasarkan pengalaman organisasi. Siklus yang biasa terjadi dalam jangka panjang dimana relasinya terhadap kondisi ekonomi sekarang. Irregular yang biasa terjadi fluktuasi pada data yang biasanya terjadi karena keadaan yang tidak biasanya terjadi. Serta variasi random yang kadang terjadi dalam waktu yang bersamaan pada perilaku yang lainn

Judgmental forecasts yang dimana mengandalkan/bergantung pada masukkan subjektif seperti pendapat eksekutif suatu perusahaan / organisasi, survei yang dilakukan kepada konsumen, perilaku pasar, intuisi seseorang, serta pendapat konsultan atau manajer maupun staff. Contoh dari judgmental forecasts ini adalah Delphi method, keputusan dari juri para eksekutif/direktur, perhitungan naive. Dimana yang paling sering dipakai adalah Delphi method yang mendapatkan dan mengumpulkan pendapat dari manajer dan staff yang memiliki pengetahuan yang relevan dengan konteks pembahasan yang dimana bertujuan untuk memprediksi sesuatu kejadian yang akan terjadi di masa depan seperti penurunan nilai mata uang yang dimana dapat menggunakan kuisioner juga sebagai bentuk pendapat dari manajer dan staff daripada menyewa ahli yang membuang biaya banyak.

   2.11.3  Metode Forecasting

            Berikut adalah metode forecasting dengan pendekatan time series yang dikemukakan oleh (Hanke & Wichern, 2005) dan digunakan yang akan dipakai untuk penelitian ini:

• Moving Average method

      Metode moving average adalah metode dimana setiap adanya data yang terbaru maka data yang baru tersebut akan ditambahkan dan data yang terlama akan dihapus. Biasanya metode ini digunakan untuk memprediksi periode yang akan datang.

Rumus untuk moving average method ini adalah :

• Multiplicative decomposition method

            Metode multiplicative decomposition adalah salah satu metode untuk menganalisis data dalam kurun waktu tertentu yang melibatkan percobaan untuk mengidentifikasi faktor – faktor yang dari komponen – komponen yang mempengaruhi setiap nilai dalam kurun waktu tersebut. Metode tersebut disebut dengan decomposition dimana setiap komponen diidentifikasi secara terpisah.

Decomposition dapat dipakai untuk forecasting jangka pendek maupun jangka panjang yang dimana digunakan untuk menampilkan peningkatan atau penurunan dalam kurun waktu tertentu ,atau untuk menyesuaikan seri dengan mengeleminasi satu atau lebih dari komponen yang diperlukan. Biasanya decomposition model terdiri 4 komponen yaitu:

Langkah – langkah melakukan Multiplicative Decomposition :

• Step 1 : Menghitung Moving Average dari periode.
• Step 2 : Menghitung Moving Average di tengah periode yang dihitung.
• Step 3 : Mencari Seasonal Index setiap periode.
• Step 4 : Menghitung trend dengan Trend Linear.
• Step 5 : Menghitung dengan menggunakan Multiplicative Decomposition.