Prakiraan berfungsi sebagai alat pendukung keputusan yang memungkinkan para pemimpin untuk merencanakan masa depan dengan melakukan analisis "bagaimana-jika" untuk menentukan bagaimana perubahan input mempengaruhi hasil. Misalnya, prakiraan membantu bisnis mengidentifikasi respons yang tepat terhadap perubahan tingkat permintaan, pemotongan harga oleh pesaing, naik turunnya ekonomi dan banyak lagi. Untuk menerima manfaat terbesar dari prakiraan, para pemimpin harus memahami perincian yang lebih baik dari berbagai jenis metode peramalan, mengenali apa yang bisa dan tidak bisa dilakukan oleh jenis metode peramalan tertentu, dan tahu jenis ramalan apa yang paling cocok untuk kebutuhan tertentu.
Metode Peramalan Naif
Metode peramalan naif mendasarkan proyeksi untuk periode mendatang pada data yang direkam untuk periode lalu. Misalnya, perkiraan naif mungkin sama dengan aktual periode sebelumnya, atau rata-rata aktual untuk periode sebelumnya tertentu. Peramalan naif tidak membuat penyesuaian ke periode sebelumnya untuk variasi musiman atau tren siklus untuk memperkirakan perkiraan periode mendatang yang terbaik. Pengguna metode peramalan naif apa pun tidak peduli dengan faktor-faktor penyebab, faktor-faktor yang menghasilkan perubahan aktual. Untuk alasan ini, metode peramalan naif biasanya digunakan untuk membuat ramalan untuk memeriksa hasil dari metode peramalan yang lebih canggih.
Metode Peramalan Kualitatif dan Kuantitatif
Sedangkan pendapat pribadi adalah dasar dari metode peramalan kualitatif, metode kuantitatif mengandalkan data numerik masa lalu untuk memprediksi masa depan. Metode Delphi, pendapat terinformasi dan analogi siklus hidup historis adalah metode peramalan kualitatif. Pada gilirannya, penghalusan eksponensial sederhana, indeks musiman multiplikasi, rata-rata bergerak sederhana dan tertimbang adalah metode perkiraan kuantitatif.
Metode Peramalan Santai
Analisis regresi dan rata-rata bergerak autoregresif dengan input eksogen adalah metode peramalan kausal yang memprediksi variabel menggunakan faktor-faktor yang mendasarinya. Metode-metode ini mengasumsikan bahwa fungsi matematika menggunakan variabel saat ini diketahui dapat digunakan untuk memperkirakan nilai variabel di masa depan. Misalnya, dengan menggunakan faktor penjualan tiket, Anda dapat memprediksi penjualan variabel dari action figure yang terkait dengan film, atau Anda mungkin menggunakan jumlah faktor dari pertandingan sepak bola yang dimenangkan oleh tim universitas untuk memprediksi penjualan variabel dari barang yang berhubungan dengan tim.
Metode Peramalan Judgmental
Metode Delphi, pembuatan skenario, survei statistik dan ramalan komposit masing-masing adalah metode perkiraan peramalan berdasarkan intuisi dan perkiraan subyektif. Metode menghasilkan prediksi berdasarkan kumpulan pendapat yang dibuat oleh manajer dan panel ahli atau diwakili dalam survei.
Metode Peramalan Seri Waktu
Jenis metode perkiraan waktu, seperti perataan eksponensial, rata-rata bergerak dan analisis tren, menggunakan data historis untuk memperkirakan hasil di masa mendatang. Rangkaian waktu adalah sekelompok data yang dicatat selama periode tertentu, seperti penjualan perusahaan per kuartal sejak tahun 2000 atau produksi tahunan Coca Cola sejak 1975. Karena pola masa lalu sering berulang di masa depan, Anda dapat menggunakan waktu seri untuk membuat perkiraan jangka panjang selama 5, 10 atau 20 tahun. Proyeksi jangka panjang digunakan untuk sejumlah tujuan, seperti memungkinkan departemen pembelian, manufaktur, penjualan, dan keuangan perusahaan untuk merencanakan pabrik baru, produk baru, atau jalur produksi baru.
