Metode Forecasting dalam Penelitian Ilmiah

Pendahuluan

Peramalan (forecasting) merupakan salah satu komponen penting dalam penelitian ilmiah dan perencanaan strategis, terutama ketika penelitian atau bisnis berkaitan dengan prediksi fenomena di masa depan berdasarkan data historis. Dengan kondisi dunia yang semakin dinamis, baik dalam konteks ekonomi, sosial, lingkungan, maupun teknologi, kemampuan untuk memperkirakan kecenderungan masa depan melalui metode forecasting menjadi sangat krusial. Di dalam penelitian ilmiah, forecasting memungkinkan peneliti untuk membuat proyeksi, merencanakan intervensi, atau memformulasikan rekomendasi berdasarkan prediksi terhadap tren yang sedang berlangsung.

Artikel ini membahas definisi forecasting dari berbagai perspektif, umum, Kamus, dan menurut para ahli, serta menjelaskan berbagai metode forecasting yang sering digunakan dalam penelitian ilmiah. Tujuannya adalah memberikan landasan teoritis dan praktis bagi peneliti akademik maupun praktisi yang hendak menerapkan forecasting dalam studi mereka.

Definisi Forecasting

Definisi Forecasting Secara Umum

Secara umum, forecasting atau peramalan dapat diartikan sebagai kegiatan untuk memprediksi atau meramalkan kejadian di masa depan berdasarkan data masa lalu dan masa kini. [Lihat sumber Disini - id.jobstreet.com]

Beberapa karakteristik utama dari forecasting menurut pendekatan umum:

• Forecasting berfokus pada masa depan, yakni mencoba memperkirakan kondisi atau variabel di waktu mendatang. [Lihat sumber Disini - jurnal.itscience.org]
• Proyeksi dilakukan dengan menggunakan data historis. [Lihat sumber Disini - bpmbkm.uma.ac.id]
• Tujuan utama adalah membantu perencanaan dan pengambilan keputusan yang lebih baik, dengan meminimalkan ketidakpastian dan risiko di masa depan. [Lihat sumber Disini - bpmbkm.uma.ac.id]

Definisi Forecasting dalam Kamus (KBBI)

Menurut definisi dalam kamus atau literatur baku, istilah “peramalan” merujuk pada upaya untuk memperkirakan atau meramalkan peristiwa di masa depan berdasarkan data atau informasi yang tersedia. Dalam konteks ini, forecasting dianggap sebagai seni dan ilmu memprediksi sesuatu yang belum terjadi. [Lihat sumber Disini - library.binus.ac.id]

Dengan demikian, forecasting dalam arti kamus menekankan pada aspek prediksi dan estimasi masa depan, bukan sekadar dugaan acak, melainkan berdasarkan informasi atau data masa lalu.

Definisi Forecasting Menurut Para Ahli

Berikut beberapa definisi forecasting berdasarkan pendapat para ahli, definisi ini memberi dasar teoritis dan akademis bagi penggunaan forecasting dalam penelitian ilmiah:

• Menurut Rochmah (dalam penelitian di bidang industri), forecasting adalah alat bantu penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien di bidang industri, menggunakan data historis untuk memperkirakan peristiwa masa depan. [Lihat sumber Disini - jurnal.itscience.org]
• Perspektif akademis lain menyatakan bahwa forecasting adalah “seni dan ilmu” untuk memperkirakan kejadian di masa depan. [Lihat sumber Disini - library.binus.ac.id]
• Dalam literatur manajemen operasi, forecasting dipahami sebagai dasar dalam menentukan arah keputusan perusahaan di masa depan, terutama terkait permintaan pasar, kapasitas produksi, persediaan, budgeting, dan perencanaan sumber daya. [Lihat sumber Disini - bpmbkm.uma.ac.id]
• Sebagai metode penelitian, forecasting memanfaatkan data masa lalu dan variabel peramal untuk menguraikan kemungkinan kejadian mendatang, dengan tujuan membantu peneliti atau manajemen dalam membuat keputusan berdasarkan probabilitas dan analisis historis. [Lihat sumber Disini - jurnal.itscience.org]

Dari berbagai definisi tersebut, umum, kamus, dan akademis, bisa disimpulkan bahwa forecasting adalah metode sistematis untuk memprediksi masa depan berdasarkan data historis, yang berfungsi sebagai alat bantu perencanaan dan pengambilan keputusan dalam penelitian atau praktik nyata.

Metode-Metode Forecasting

Dalam penelitian ilmiah dan praktik, forecasting dapat dilakukan melalui beragam metode. Secara garis besar, metode-metode tersebut dapat dikelompokkan ke dalam dua pendekatan utama: metode kualitatif dan kuantitatif. [Lihat sumber Disini - onebrick.io]

Metode Kualitatif

Metode kualitatif digunakan ketika data historis terbatas atau tidak tersedia, misalnya pada produk baru, fenomena baru, atau variabel sosial kompleks. Metode ini bersifat subjektif, berdasarkan opini, pengalaman, wawancara, survei, atau analisis deskriptif. [Lihat sumber Disini - onebrick.io]

Contoh teknik kualitatif dalam forecasting antara lain: metode Delphi, analogi historis, survei ahli, dan proyeksi berdasarkan scenario. [Lihat sumber Disini - xenonstack.com]

Kelebihan metode kualitatif:

• Fleksibel, tidak tergantung pada data numerik historis.
• Cocok untuk fenomena baru atau ketika data kuantitatif sulit diperoleh.
• Memungkinkan pertimbangan konteks, opini ahli, dan faktor-faktor non-kuantitatif.

Kekurangan metode kualitatif:

• Subjektivitas tinggi, sehingga potensi bias besar.
• Sulit diverifikasi secara statistik, dan hasil lebih rentan terhadap interpretasi.
• Kurang cocok untuk memprediksi variabel kuantitatif dengan presisi tinggi.

Metode Kuantitatif

Metode kuantitatif menggunakan data numerik historis dan analisis statistik atau matematis untuk membuat prediksi masa depan. Metode ini lebih objektif, tersusun, dan umumnya menghasilkan proyeksi yang dapat diukur. [Lihat sumber Disini - corporatefinanceinstitute.com]

Beberapa metode kuantitatif umum dalam forecasting:

• Analisis Deret Waktu (Time Series Analysis):
  Analisis terhadap data historis yang berurutan waktu (time series), untuk mendeteksi pola seperti tren, musiman, siklus, atau komponen acak. Metode ini sangat umum digunakan dalam penelitian, misalnya untuk meramalkan permintaan, produksi, penjualan, atau variabel sistem lainnya. [Lihat sumber Disini - jurnal.sttmcileungsi.ac.id]

Teknik dalam analisis deret waktu antara lain:

• Moving Average (rata-rata bergerak) [Lihat sumber Disini - journal.aritekin.or.id]
• Exponential Smoothing (peramalan dengan penekanan bobot lebih besar pada data terbaru) [Lihat sumber Disini - jurnal.itscience.org]
• Trend Analysis / Trend Projection, memproyeksikan pola tren ke masa depan. [Lihat sumber Disini - journal.aritekin.or.id]

• Metode Asosiatif / Model Kausal (Causal Models):
  Digunakan ketika variabel masa depan dipengaruhi oleh satu atau lebih variabel bebas (independen). Contohnya regresi linear, model ekonometrik, model input-output, analisis variabel ­penentu, tergantung kompleksitas hubungan antar variabel. [Lihat sumber Disini - xenonstack.com]

Pendekatan ini cocok ketika peneliti hendak melihat bagaimana perubahan pada variabel penyebab dapat berdampak pada variabel target di masa depan.

• Metode Hybrid atau Kombinasi:
  Terkadang, dalam penelitian kompleks, peneliti menggabungkan metode kuantitatif dan kualitatif, atau menggunakan beberapa model statistik untuk membandingkan keakuratan prognosa. Hal ini membantu meningkatkan robustitas hasil dan mengurangi risiko bias atau error model. [Lihat sumber Disini - ejournals.umn.ac.id]

Contoh Penerapan Metode Forecasting dalam Penelitian

Ada beberapa penelitian ilmiah (terutama di konteks industri / bisnis / manufaktur / permintaan produk) di Indonesia dan internasional yang menunjukkan penerapan metode forecasting:

• Penelitian pada industri tempe (“Home Industry Tempe Putera Sejahtera”) menggunakan metode Single Exponential Smoothing untuk meramalkan jumlah produksi, menghasilkan peramalan akurat dengan nilai error (MAD, MSE, MAPE) yang terkecil. [Lihat sumber Disini - lembagakita.org]
• Studi di perusahaan manufaktur plastik menggunakan metode time series (centered moving average 3 periode) untuk meramalkan permintaan konsumen, dipilih karena error forecasting paling rendah dibanding metode lain. [Lihat sumber Disini - jurnal.sttmcileungsi.ac.id]
• Dalam penelitian pada permintaan produk gasket, metode Double Exponential Smoothing dan Moving Average dibandingkan; hasil menunjukkan bahwa Double Exponential Smoothing lebih efektif dalam meramalkan permintaan. [Lihat sumber Disini - ejournals.umn.ac.id]
• Penerapan forecasting tidak hanya pada penjualan atau produksi, ada pula penelitian forecasting kebutuhan infrastruktur IT (storage server) menggunakan metode kuantitatif untuk merencanakan kapasitas di masa mendatang. [Lihat sumber Disini - jurnalnasional.ump.ac.id]

Dari contoh-contoh di atas, terlihat bahwa pemilihan metode forecasting tergantung pada: jenis data historis, pola variabel, tujuan peramalan (produksi, permintaan, kapasitas), serta tingkat keakuratan yang diinginkan.

Pertimbangan & Praktik Baik dalam Penggunaan Forecasting

Agar hasil forecasting dalam penelitian ilmiah valid dan bermanfaat, perlu mempertimbangkan beberapa hal berikut:

• Pastikan kualitas dan relevansi data historis: data harus valid, konsisten, dan relevan terhadap variabel yang hendak diprediksi.
• Pilih metode yang sesuai: jika data numerik tersedia dan tren jelas, metode kuantitatif (time series / kausal) lebih cocok; jika data terbatas, metode kualitatif atau kombinasi bisa dipertimbangkan.
• Ukur akurasi forecast: gunakan metrik evaluasi error seperti Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Square Error (MSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE) atau tracking signal untuk mengevaluasi seberapa baik prediksi dibanding realisasi. Banyak penelitian menggunakan indikator-indikator ini untuk menentukan metode terbaik. [Lihat sumber Disini - journal.aritekin.or.id]
• Transparansi dan dokumentasi: dalam penelitian akademis, penting mencatat asumsi, periode data, metode yang dipakai, dan batasan model agar hasil dapat direplikasi atau dibandingkan.
• Kombinasi metode bila perlu: untuk meningkatkan robustitas, bisa menggunakan lebih dari satu metode, lalu membandingkan hasil dan memilih yang paling sesuai.

Kelebihan dan Keterbatasan Forecasting

Kelebihan

• Forecasting menyediakan dasar perencanaan yang terstruktur dan berdasarkan data, membantu pengambilan keputusan berbasis bukti.
• Mampu membantu mitigasi risiko ketidakpastian di masa depan, misalnya perencanaan produksi, persediaan, kebutuhan sumber daya.
• Dalam penelitian ilmiah, forecasting memungkinkan analisis prediksi yang sistematis dan kuantitatif terhadap fenomena masa depan.

Keterbatasan

• Ketepatan sangat tergantung pada kualitas dan relevansi data historis, jika data buruk atau tidak mencerminkan kondisi mendatang, hasil bisa meleset.
• Perubahan eksternal besar (misalnya kebijakan, pandemi, perubahan pasar mendadak) bisa membuat model lama tidak relevan.
• Metode kualitatif rentan bias subjektif, hasil bisa dipengaruhi opini ahli, bukan data objektif.
• Sebagian metode kuantitatif mensyaratkan asumsi stabilitas (misalnya tren atau pola tetap), yang tidak selalu terpenuhi di fenomena kompleks.

Kesimpulan

Forecasting, yaitu metode peramalan masa depan berdasarkan data historis, memainkan peranan krusial dalam penelitian ilmiah maupun praktik manajemen. Dengan memahami definisi dari berbagai perspektif (umum, kamus, akademis), serta mengenal metode-metode utama (kualitatif, kuantitatif, dan hybrid), peneliti dapat memilih pendekatan yang paling sesuai berdasarkan kondisi data dan tujuan penelitian.

Meskipun forecasting menawarkan manfaat besar dalam memberikan dasar perencanaan dan prediksi, penggunaannya harus disertai dengan kehati-hatian: pastikan data valid, metode cocok, serta lakukan evaluasi akurasi dengan metrik yang tepat. Dengan demikian, forecasting dapat menjadi alat penelitian yang kuat, membantu menghasilkan rekomendasi, proyeksi, atau kebijakan berbasis bukti.