Cara Memprediksi Persediaan: 3 Metode Umum dan Mana yang Harus Dipilih

Peramalan persediaan adalah proses memperkirakan permintaan masa depan untuk produk atau layanan perusahaan dan menentukan tingkat persediaan yang diperlukan untuk memenuhi permintaan itu.

Prakiraan yang akurat memungkinkan bisnis membuat keputusan berdasarkan informasi tentang produksi, pembelian, dan tingkat stok, yang dapat membantu meningkatkan efisiensi dan profitabilitas secara keseluruhan.

Ada sejumlah metode berbeda yang dapat digunakan untuk memperkirakan persediaan, dan pendekatan yang paling tepat seringkali bergantung pada jenis bisnis dan data yang tersedia. Dalam posting ini, kami akan membahas beberapa metode yang paling umum digunakan untuk perkiraan persediaan, termasuk:

1. Analisis tren (rata-rata bergerak dan garis tren)
2. Analisis regresi
3. Pemulusan eksponensial

Kami akan membahas pro dan kontra dari masing-masing metode ini, formula tepat yang Anda perlukan untuk menyiapkannya, dan mana yang harus dipilih untuk bisnis khusus Anda.

Kami juga akan memberi Anda beberapa praktik terbaik perkiraan inventaris dan perangkap umum yang harus dihindari.

Dengan semua yang dikatakan, mari kita bersiap untuk beberapa matematika dan langsung masuk!

Pentingnya Peramalan yang Akurat

Perkiraan inventaris yang tidak akurat dapat memiliki sejumlah konsekuensi negatif bagi bisnis, termasuk:

Kehabisan stok: Jika permintaan diremehkan dan tingkat persediaan terlalu rendah, bisnis mungkin tidak dapat memenuhi permintaan pelanggan, yang dapat menyebabkan hilangnya penjualan dan penurunan kepuasan pelanggan.

Kelebihan persediaan: Di sisi lain, jika permintaan ditaksir terlalu tinggi dan tingkat persediaan terlalu tinggi, bisnis mungkin akan menyimpan kelebihan persediaan yang mengikat sumber daya keuangan dan menghabiskan ruang penyimpanan yang berharga.

Metode Umum untuk Peramalan Inventaris

Seperti yang kami sebutkan di atas, ada sejumlah metode berbeda yang dapat digunakan untuk peramalan persediaan. Pada bagian ini, kita akan melihat lebih dekat beberapa metode yang paling umum, termasuk analisis tren, analisis regresi, dan pemulusan eksponensial.

Analisis Tren

Salah satu metode paling sederhana dan paling umum untuk peramalan persediaan adalah analisis tren. Pendekatan ini melibatkan penggunaan data penjualan historis untuk mengidentifikasi tren yang mendasari permintaan, yang kemudian dapat digunakan untuk membuat prediksi tentang permintaan di masa mendatang.

Ada sejumlah cara berbeda untuk melakukan analisis tren, tetapi salah satu yang paling umum adalah menggunakan rata-rata bergerak. Pendekatan ini melibatkan penghitungan permintaan rata-rata selama periode waktu tertentu (misalnya, 3 bulan, 6 bulan, dll.) dan kemudian menggunakan angka ini untuk meramalkan permintaan untuk periode mendatang.

Metode populer lainnya adalah dengan menggunakan garis tren. Ini melibatkan plot titik data historis pada grafik dan kemudian menggambar garis yang paling sesuai melalui data. Kemiringan garis tren kemudian dapat digunakan untuk memperkirakan permintaan di masa depan.

Bagaimana menghitung rata-rata bergerak

Rumus untuk menghitung rata-rata bergerak adalah:

MA = (Jumlah titik data selama n periode terakhir) / n

di mana MA adalah rata-rata bergerak dan n adalah jumlah periode.

Misalnya, jika kita ingin menghitung rata-rata pergerakan 3 bulan untuk Januari, Februari, dan Maret, kita akan menggunakan rumus berikut:

MA = (Januari + Februari + Maret) / 3

Katakanlah penjualan di Q1 adalah 100, 150, dan 200 untuk setiap bulan berturut-turut.

Ini akan memberi kita MA (100 + 150 + 200) / 3, atau 150.

Kami kemudian dapat menggunakan rata-rata bergerak ini untuk memperkirakan permintaan untuk periode mendatang. Misalnya, jika kita ingin memperkirakan permintaan untuk bulan April, kita cukup menggunakan angka rata-rata bergerak 150.

Rumus analisis tren

Rumus untuk analisis tren adalah:

Tren = (Nilai akhir – Nilai awal) / Jumlah periode

Misalnya, jika penjualan di Q1 adalah 100, 150, dan 200 untuk setiap bulan berturut-turut, tren akan dihitung sebagai berikut:

Tren = (200 – 100) / 3

Ini akan memberi kita tren 100/3, atau 33,33.

Tren ini kemudian dapat digunakan untuk meramalkan permintaan untuk periode mendatang. Misalnya, jika kita ingin memperkirakan permintaan untuk bulan April, kita cukup menggunakan angka tren 33,33 dan menambahkannya ke angka penjualan bulan Maret (200). Ini akan memberi kita perkiraan permintaan sebesar 233.33 untuk bulan April.

Kapan menggunakan analisis tren vs. rata-rata bergerak untuk perkiraan inventaris

Ada beberapa hal yang perlu dipertimbangkan saat memutuskan apakah akan menggunakan analisis tren atau rata-rata bergerak untuk perkiraan inventaris.

Yang pertama adalah lamanya waktu yang Anda inginkan untuk memperkirakan permintaan. Jika Anda hanya perlu memperkirakan permintaan untuk waktu yang singkat (misalnya, 1-2 bulan), maka menggunakan rata-rata bergerak biasanya sudah cukup. Namun, jika Anda perlu memperkirakan permintaan lebih jauh ke masa depan (misalnya, 3-6 bulan), maka menggunakan analisis tren akan memberi Anda gambaran yang lebih akurat tentang permintaan di masa mendatang.

Hal kedua yang perlu dipertimbangkan adalah sifat data. Jika titik-titik data ditempatkan secara merata, dan ada tren yang jelas, maka analisis tren adalah pendekatan terbaik. Namun, jika titik data lebih tidak menentu atau tidak ada tren yang jelas, maka menggunakan rata-rata bergerak biasanya merupakan pilihan yang lebih baik.

Analisis regresi

Analisis regresi adalah metode statistik yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi hubungan antara variabel yang berbeda. Pendekatan ini sering digunakan dalam peramalan persediaan untuk mengidentifikasi hubungan antara penjualan dan faktor lain yang dapat mempengaruhi permintaan, seperti musim, iklan, dan perubahan harga.

Setelah hubungan ini telah diidentifikasi, mereka dapat digunakan untuk membuat prediksi tentang permintaan masa depan.

Rumus analisis regresi

Rumus untuk analisis regresi adalah:

Y = a + bX

dimana Y adalah variabel dependen (yaitu, permintaan), X adalah variabel independen (yaitu, belanja iklan), a adalah intersep, dan b adalah kemiringan garis.

Untuk menempatkan ini dalam konteks, katakanlah kita ingin menggunakan analisis regresi untuk memprediksi permintaan produk berdasarkan pengeluaran iklan.

Jika kami memiliki data historis tentang pembelanjaan dan permintaan iklan, kami dapat menggunakan data ini untuk menghitung nilai a dan b.

Dimungkinkan untuk menghitung nilai a dan b secara manual, tetapi jika Anda ingin menghemat waktu, HubSpot memiliki tutorial mendalam tentang bagaimana Anda dapat menggunakan rumus Excel atau Google Sheets untuk pintas semua matematika.

Setelah Anda memiliki nilai a dan b, Anda dapat memasukkannya ke dalam rumus untuk memprediksi permintaan untuk tingkat pengeluaran iklan tertentu.

Misalnya, kita telah menghitung bahwa a = 100 dan b = 0,5. Ini akan memberi kita persamaan berikut:

Y = 100 + 0,5X

Jika kami ingin memprediksi permintaan untuk satu bulan di mana kami berencana membelanjakan $10.000 untuk iklan, kami cukup memasukkan angka ini ke dalam persamaan:

Y = 100 + 0,5(10.000)

Ini akan memberi kita perkiraan permintaan 5.100 unit.

Kapan menggunakan analisis regresi

Keuntungan utama dari analisis regresi adalah dapat membantu Anda mengidentifikasi hubungan antara variabel yang berbeda. Ini berguna jika Anda ingin memperkirakan permintaan berdasarkan faktor selain riwayat penjualan, seperti musim atau perubahan harga.

Namun, analisis regresi memang memiliki beberapa kelemahan. Pertama, dapat memakan waktu lama untuk menyiapkannya, terutama jika Anda tidak nyaman dengan metode statistik.

Kedua, analisis regresi hanya seakurat data yang Anda gunakan untuk menghitung nilai a dan b. Jika data Anda tidak akurat atau tidak lengkap, prediksi Anda juga akan tidak akurat.

Akhirnya, analisis regresi hanya berfungsi jika ada hubungan linier antara variabel dependen dan independen. Jika tidak ada hubungan yang jelas, atau hubungan tidak linier, maka analisis regresi tidak akan akurat.

Penghalusan Eksponensial

Pemulusan eksponensial adalah metode peramalan yang memberikan bobot yang menurun secara eksponensial untuk pengamatan masa lalu. Pendekatan ini sering digunakan ketika tidak ada tren yang jelas dalam data atau ketika ada sejumlah besar variasi acak.

Ada sejumlah varian pemulusan eksponensial yang berbeda, tetapi yang paling umum adalah pemulusan eksponensial sederhana. Pendekatan ini melibatkan penggunaan rata-rata bergerak tertimbang untuk memperkirakan permintaan, di mana bobot menurun secara eksponensial saat Anda bergerak lebih jauh ke masa lalu.

Rumus penghalusan eksponensial

Rumus untuk pemulusan eksponensial sederhana adalah:

Ft = yt + (1-α)Ft-1

dimana Ft adalah ramalan untuk periode t, yt adalah permintaan aktual untuk periode t, dan adalah konstanta pemulusan.

Nilai dapat berkisar dari 0 hingga 1, dan semakin besar nilainya, semakin banyak bobot yang diberikan untuk pengamatan terbaru.

Memilih nilai yang tepat untuk

Nilai akan berdampak besar pada keakuratan prediksi Anda, jadi penting untuk memilih nilai yang masuk akal untuk data Anda.

Jika Anda memilih nilai yang terlalu tinggi, perkiraan Anda akan sangat sensitif terhadap pengamatan terbaru dan tidak akan memperhitungkan tren jangka panjang.

Di sisi lain, jika Anda memilih nilai yang terlalu rendah, perkiraan Anda akan lamban dan tidak akan mencerminkan perubahan permintaan jangka pendek.

Tidak ada jawaban yang benar atau salah dalam memilih nilai . Pendekatan terbaik adalah bereksperimen dengan nilai yang berbeda dan melihat mana yang memberi Anda prediksi paling akurat.

Anda juga dapat menggunakan metode statistik, seperti Mean Absolute Percentage Error (MAPE), untuk membandingkan akurasi berbagai nilai .

Setelah Anda memilih nilai untuk , proses peramalan relatif sederhana.

Anda hanya perlu memasukkan nilai permintaan aktual untuk setiap periode dan menyelesaikan persamaan untuk mendapatkan perkiraan permintaan.

Katakanlah kita ingin menggunakan pemulusan eksponensial untuk memprediksi permintaan suatu produk selama enam bulan ke depan.

Jika data kami menunjukkan bahwa permintaan relatif stabil selama beberapa bulan terakhir, kami dapat memilih nilai = 0,5. Ini akan memberi kita persamaan berikut:

F1 = 0.5y1 + (1-0.5)F0

F2 = 0.5y2 + (1-0.5)F1

…

F6 = 0.5y6 + (1-0.5)F5

Untuk memprediksi permintaan untuk bulan pertama, kita cukup memasukkan nilai y1 (yaitu, permintaan aktual untuk bulan pertama).

Untuk memprediksi permintaan untuk bulan kedua, kita akan memasukkan nilai y2 dan perkiraan permintaan untuk bulan pertama (yaitu, F1).

Dan seterusnya.

Cara Memilih Metode yang Tepat untuk Bisnis Anda

Memilih metode perkiraan inventaris yang tepat untuk bisnis Anda akan bergantung pada sejumlah faktor, termasuk jenis bisnis, produk yang Anda jual, dan data yang tersedia.

Jika Anda menjual produk yang memiliki pola musiman yang jelas, maka analisis tren atau analisis regresi mungkin menjadi pilihan terbaik. Jika Anda menjual produk yang tidak terpengaruh oleh musim, maka pemulusan eksponensial mungkin merupakan pilihan yang lebih baik.

Penting juga untuk mempertimbangkan data yang tersedia saat memilih metode peramalan. Jika Anda hanya memiliki beberapa bulan data penjualan, maka analisis tren sederhana mungkin merupakan pilihan terbaik. Jika Anda memiliki riwayat data penjualan yang panjang, maka metode yang lebih canggih, seperti analisis regresi, mungkin lebih tepat.

Pada akhirnya, cara terbaik untuk memilih metode perkiraan adalah bereksperimen dengan berbagai metode dan melihat mana yang memberikan prediksi paling akurat untuk bisnis Anda.

Apa pun metode yang Anda pilih, penting untuk diingat bahwa peramalan inventaris adalah ilmu yang tidak pasti. Akan selalu ada ketidakpastian saat memprediksi permintaan di masa depan, jadi penting untuk memiliki fleksibilitas dalam perencanaan Anda.

Salah satu cara untuk melakukannya adalah dengan membuat beberapa skenario perkiraan menggunakan metode atau asumsi yang berbeda. Ini akan memberi Anda gambaran yang lebih baik tentang berbagai kemungkinan hasil dan membantu Anda membuat keputusan yang lebih tepat tentang tingkat inventaris.

Pertimbangkan waktu tunggu inventaris dalam perkiraan Anda

Pertimbangan penting lainnya adalah waktu tunggu untuk produk Anda. Lead time adalah jumlah waktu yang dibutuhkan untuk menerima pesanan dari pemasok Anda.

Jika Anda memiliki waktu tunggu yang lama, maka Anda perlu melakukan pemesanan lebih awal, yang berarti Anda harus lebih akurat dalam membuat perkiraan. Jika Anda memiliki lead time yang pendek, maka Anda akan memiliki lebih banyak fleksibilitas dalam pemesanan Anda.

Untuk memperhitungkan waktu tunggu, Anda dapat menyesuaikan perkiraan Anda untuk mencerminkan jumlah waktu yang diperlukan untuk menerima pesanan, atau Anda dapat membangun tingkat inventaris untuk menutupi waktu tunggu.

Membangun tingkat inventaris bisa mahal, jadi seringkali lebih baik untuk menyesuaikan perkiraan Anda. Ini berarti Anda perlu melakukan pemesanan lebih awal, tetapi ini akan menghemat biaya untuk menyimpan kelebihan persediaan.

Kesalahan umum yang harus dihindari dalam peramalan inventaris

Ada beberapa kesalahan umum yang dapat menyebabkan perkiraan inventaris yang tidak akurat. Ini termasuk:

Tidak memperhitungkan musim: Pola musiman dapat berdampak besar pada permintaan, jadi penting untuk mempertimbangkannya saat memperkirakan tingkat inventaris.

Terlalu mengandalkan data historis: Data historis adalah alat yang berharga, tetapi penting untuk diingat bahwa itu hanya mencerminkan permintaan di masa lalu. Permintaan di masa mendatang mungkin berbeda, jadi penting untuk mempertimbangkan faktor lain, seperti tren pasar dan perilaku pelanggan, saat memperkirakan inventaris.

Gagal memperhitungkan perubahan dalam bisnis: Bisnis berubah dari waktu ke waktu, jadi penting untuk mengingat hal ini saat memperkirakan inventaris. Jika Anda memperkenalkan produk baru atau membuat perubahan pada strategi pemasaran Anda, ini akan memengaruhi permintaan dan harus diperhitungkan saat memperkirakan inventaris.

Membuat asumsi tanpa data: Penting untuk mendasarkan perkiraan Anda pada data daripada asumsi. Jika Anda tidak memiliki cukup data untuk mendukung perkiraan Anda, lebih baik menunggu sampai Anda melakukannya daripada menebak-nebak.

Gagal meninjau dan memperbarui perkiraan Anda: Permintaan produk Anda dapat berubah dari waktu ke waktu, jadi penting untuk meninjau dan memperbarui perkiraan Anda secara teratur. Ini akan membantu Anda untuk tetap akurat dan responsif terhadap perubahan di pasar.

Dengan menghindari kesalahan ini, Anda dapat meningkatkan akurasi perkiraan inventaris dan membuat keputusan yang lebih baik tentang tingkat inventaris.

Bagaimana peramalan penjualan berkorelasi dengan peramalan persediaan?

Peramalan penjualan adalah input kunci ke dalam peramalan persediaan. Dengan memprediksi penjualan di masa mendatang, Anda dapat memperkirakan tingkat inventaris yang Anda perlukan untuk memenuhi permintaan.

Peramalan penjualan dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai metode, seperti analisis tren atau analisis regresi. Penting untuk memilih metode yang sesuai untuk bisnis dan data Anda. Setelah Anda memiliki perkiraan penjualan, Anda dapat menggunakannya untuk memperkirakan tingkat persediaan yang Anda perlukan untuk memenuhi permintaan.

Menggunakan perangkat lunak untuk mengelola perkiraan inventaris Anda

SkuVault adalah perangkat lunak manajemen inventaris yang kuat yang dapat membantu Anda memperkirakan permintaan inventaris (selain banyak aspek lain dari kontrol inventaris yang baik).

SkuVault menyediakan fitur seperti riwayat penjualan dan analisis tren, yang dapat digunakan untuk memprediksi penjualan di masa mendatang.

SkuVault juga memungkinkan Anda untuk mengatur titik pemesanan ulang sehingga Anda dapat memesan secara otomatis ketika tingkat persediaan mencapai titik tertentu. Ini menghilangkan dugaan pemesanan dan membantu Anda mempertahankan tingkat inventaris yang optimal.

Selain itu, SkuVault menyediakan fitur seperti pelacakan dan pelaporan inventaris waktu nyata, yang dapat membantu Anda untuk tetap mengetahui inventaris Anda dan membuat keputusan yang tepat tentang pesanan di masa mendatang.

Jika Anda mencari cara untuk meningkatkan manajemen inventaris Anda, kami ingin menunjukkan kepada Anda bagaimana SkuVault dapat membantu Anda berhenti bekerja di bisnis Anda dan mulai mengerjakan bisnis Anda.

Untuk informasi lebih lanjut, klik tombol di halaman ini untuk menjadwalkan demo, atau lihat halaman fitur kami di sini .