METODE fuzzy time PERAMALAN FORECASTING
METODE PERAMALAN (FORECASTING)
Leave a reply
Peramalan (forecasting) : adalah seni dan ilmu memprediksi peristiwa-peristiwa yang akan
terjadi dengan menggunakan data historis dan memproyeksikannya ke masa depan dengan
beberapa bentuk model matematis.
Untuk melakukan peramalan diperlukan metode tertentu dan metode mana yang digunakan
tergantung dari data dan informasi yang akan diramal serta tujuan yang hendak dicapai. Dalam
prakteknya terdapat berbagai metode peramalan antara lain :
Peramalan berdasarkan jangka waktu :
1. Peramalan jangka pendek ( kurang satu tahun, umumnya kurang tiga bulan : digunakan untuk
rencana pembelian, penjadwalan kerja, jumlah TK, tingkat produksi),
2. Peramalan jangka menengah ( tiga bulan hingga tiga tahun : digunakan untuk perencanaan
penjualan, perencanaan dan penganggaran produksi dan menganalisis berbagai rencana
operasi),
3. Peramalan jangka panjang ( tiga tahun atau lebih, digunakan untuk merencanakan produk
baru, penganggaran modal, lokasi fasilitas, atau ekspansi dan penelitian serta pengembangan).
Peramalan berdasarkan rencana operasi
1. Ramalan ekonomi : membahas siklus bisnis dengan memprediksi tingkat inflasi dan
indikator perencanaan lainnya,
2. Ramalan teknologi :
berkaitan dengan tingkat kemajuan teknologi dan produk baru,
3. Ramalan permintaan : berkaitan dengan proyeksi permintaan terhadap produk
perusahaan. Ramalan ini disebut juga ramalan penjualan, yang mengarahkan produksi,
kapasitas dan siatem penjadualan perusahaan.
Peramalan berdasarkan metode / pendekatan :
1. Peramalan kuantitatif, menggunakan berbagai model matematis atau metode statistik dan
data historis dan atau variabel-variabel kausal untuk meramalkan permintaan.
2. Peramalan kualitatif, menggunakan intuisi, pengalaman pribadi dan berdasarkan pendapat
(judment) dari yang melakukan peramalan.
METODE PERAMALAN :
Peramalan berdasarkan metode terbagi menjadi 2 yaitu:
1. Metode Kuantitatif
Metode Peramalan Kuantitatif dapat dikelompokkan menjadi dua jenis, yaitu :
1. Model seri waktu / metode deret berkala (time series) metode yang dipergunakan untuk
menganalisis serangkaian data yang merupakan fungsi dari waktu,
2. Model / metode kausal (causal/explanatory model), mengasumsikan variabel yang
diramalkan menunjukkan adanya hubungan sebab akibat dengan satu atau beberapa
variabel bebas (independent variable).
1. Model Seri Waktu / Metode deret berkala, terbagi menjadi :
1. Rata-rata bergerak (moving averages),
2. Penghalusan eksponensial (exponential smoothing),
3. Proyeksi trend (trend projection)
Penjelasan:
1. Rata-rata bergerak (moving averages),
Rata-Rata Bergerak Sederhana (simple moving averages) : bermanfaat jika
diasumsikan bahwa permintaan pasar tetap stabil :
Rata-Rata Bergerak Tertimbang (weighted moving averages) : apabila ada pola
atau trend yang dapat dideteksi, timbangan bisa digunakan untuk menempatkan
lebih banyak tekanan pada nilai baru :
2. Penghalusan eksponensial (exponential smoothing),
Penghalusan Eksponensial : metode peramalan dengan menambahkan parameter alpha
dalam modelnya untuk mengurangi faktor kerandoman. Istilah eksponensial dalam metode ini
berasal dari pembobotan/timbangan (faktor penghalusan dari periode-periode sebelumnya yang
berbentuk eksponensial.
3. Proyeksi trend (trend projection)
Metode proyeksi trend dengan regresi, merupakan metode yang dignakan baik untuk jangka
pendek maupun jangka panjang. Metode ini merupakan garis trend untuk persamaan matematis.
2. Model / metode kausal (causal/explanatory model)
Merupakan metode peramalan yang didasarkan kepada hubungan antara variabel yang
diperkirakan dengan variabel alin yang mempengaruhinya tetapi buakn waktu. Dalam prakteknya
jenis metode peramalan ini terdiri dari :
1. Metode regresi dan kolerasi, merupakan metode yang digunakan baik untuk jangka
panjang maupun jangka pendek dan didasarkan kepada persamaan dengan teknik least
squares yang dianalisis secara statis.
2. Model Input Output, merupakan metode yang digunakan untuk peramalan jangka
panjang yang biasa digunakan untuk menyusun trend ekonomi jangka panjang.
3. Model ekonometri, merupakan peramalan yang digunakan untuk jangka panjang dan
jangka pendek.
Peramalan menggunakan metode regresi:
Penggunaan metode ini didasarkan kepada variabel yang ada dan yang akan mempengaruhi
hasil peramalan.
Hal- hal yang perlu diketahu sebelum melakukan peramalan dengan metode regresi adalah
mengetahui terlebih dahulu mengetahui kondisi- kondisi seperti :
1. Adanya informasi masa lalu
2. Informasi yang ada dapat dibuatkan dalam bentuk data (dikuantifikasikan)
3. Diasumsikan bahwa pola data yang ada dari data masa lalu akan berkelanjutan dimasa
yang akan datang.
Adapun data- data yang ada dilapangan adalah :
1. Musiman (Seasonal)
2. Horizontal (Stationary)
3. Siklus (Cylikal)
4. Trend
Dalam menyusun ramalan pada dasarnya ada 2 macam analisis yang dapat digunakan yaitu :
1. Analisi deret waktu(Time series), merupakan analisis antaravariabel yang dicari dengan
variabel waktu
2. Analisis Cross Section atau sebab akibat (Causal method), merupakan analisis variabel
yang dicari dengan variabel bebas atau yang mempengaruhi.
Ada dua pendekatan untuk melakukan peramalan dengan menggunakan analisis deret waktu
dengan metode regresi sederhana yaitu :
1. Analisis deret waktu untuk regresi sederhana linier
2. Analisis deret untuk regresi sederhana yang non linier
Untuk menjelaskan hubungan kedua metode ini kita gunakan notasi matematis seperti:
Y = F (x)
Dimana :
Y = Dependent variable (variabel yang dicari)
X = Independent variable (variabel yang mempengaruhinya)
Notasi regresi sederhana dengan menggunakan regresi linier (garis lurus) dapat digunakan
sebagai berikut :
Y=a+bx
Dimana a dan b adalah merupakan parameter yang harus dicari. Untuk mencari nilai a dapat
digunakan dengan menggunakan rumus :
kemudian nilai b dapat dicari dengan rumus :
2. Metode Kualitatif
Metode kualitatif umumnya bersifat subjektif, dipengaruhi oleh intuisi, emosi,
pendidikan dan pengalamanseseorang. Oleh karena itu hasil peramalan dari satu orang dengan
orang lain dapat berbeda. Meskipun demikian, peramalan kualitatif dapat
menggunakan teknik/metode peramalan, yaitu :
1. Juri dari Opini Eksekutif : metode ini mengambil opini atau pendapat dari sekelompok
kecil manajer puncak/top manager (pemasaran, produksi, teknik, keuangan dan logistik),
yang seringkali dikombinasikan dengan model-model statistik.
2. Gabungan Tenaga Penjualan : setiap tenaga penjual meramalkan tingkat penjualan di
daerahnya, yang kemudian digabung pada tingkat provinsi dan nasional untuk mencapai
ramalan secara menyeluruh.
3. Metode Delphi : dalam metode ini serangkaian kuesioner disebarkan kepada
responden, jawabannya kemudian diringkas dan diberikan kepada para ahli untuk dibuat
peramalannya. Metode memakan waktu dan melibatkan banyak pihak, yaitu para staf,
yang membuat kuesioner, mengirim, merangkum hasilnya untuk dipakai para ahli dalam
menganalisisnya. Keuntungan metode ini hasilnya lebih akurat dan lebih profesional
sehingga hasil peramalan diharapkan mendekati aktualnya.
4. Survai Pasar (market survey) : Masukan diperoleh dari konsumen atau konsumen
potensial terhadap rencana pembelian pada periode yang diamati. Survai dapat
dilakukan dengan kuesioner, telepon, atau wawancara langsung.
Memantau Ramalan
Bila peramalan sudah selesai, yang paling adalah tidak melupakannya. Sangat jarang
manajer yang ingin mengingat bila hasil ramalan mereka sangat tidak akurat, tetapi
perusahaan perlu menentukan mengapa permintaan aktual (variabel yang diuji) secara
signifikan berbeda dari yang diproyeksikan.
Salah satu cara untuk memantau peramalan guna menjamin keefektifannya adalah
menggunakan isyarat arah.
Isyarat Arah (Tracking Signal) : adalah pengukuran tentang sejauh mana ramalan
memprediksi nilai aktual dengan baik
Isyarat Arah, dihitung sebagai jumlah kesalahan ramalan berjalan (running sum of the
forecast error, RSFE) dibagi dengan deviasi absolut mean (MAD)
Prosedur Peramalan
Dalam melakukan peramalan terdiri dari beberapa tahapan khususnya jika menggunakan
metode kuantitatif. Tahapan tersebut adalah:
1. Mendefinisikan Tujuan Peramalan
Misalnya peramalan dapat digunakan selama masa pra-produksi untuk mengukur tingkat dari
suatu permintaan.
2. Membuat diagram pencar (Plot Data)
Misalnya memplot demand versus waktu, dimana demand sebagai ordinat (Y) dan waktu
sebagai axis (X).
3.
Memilih model peramalan yang tepat
Melihat dari kecenderungan data pada diagram pencar, maka dapat dipilih beberapa model
peramalan yang diperkirakan dapat mewakili pola tersebut.
4. Melakukan Peramalan
5. Menghitung kesalahan ramalan (forecast error)
Keakuratan suatu model peramalan bergantung pada seberapa dekat nilai hasil peramalan
terhadap nilai data yang sebenarnya. Perbedaan atau selisih antara nilai aktual dan nilai ramalan
disebut sebagai “kesalahan ramalan (forecast error)” atau deviasi yang dinyatakan dalam:
et = Y(t) – Y’(t)
Dimana : Y(t) = Nilai data aktual pada periode t
Y’(t) = Nilai hasil peramalan pada periode t
t
= Periode peramalan
Maka diperoleh Jumlah Kuadrat Kesalahan Peramalan yang disingkat SSE (Sum of Squared
Errors) danEstimasi Standar Error (SEE – Standard Error Estimated)
SSE = S e(t)2 = S[Y(t)-Y’(t)]2
6. Memilih Metode Peramalan dengan kesalahan yang terkecil.
Apabila nilai kesalahan tersebut tidak berbeda secara signifikan pada tingkat ketelitian tertentu
(Uji statistik F), maka pilihlah secara sembarang metode-metode tersebut.
7. Melakukan Verifikasi
Untuk mengevaluasi apakah pola data menggunakan metode peramalan tersebut sesuai dengan
pola data sebenarnya.
METODE PERAMALAN LAINNYA
Metode Market Experiment (Percobaan Pasar)
Yaitu suatu cara untuk membuat peramalan permintaan dengan melakukan uji coba pada
segmen atau bagian pasar tertentu. Uji coba dilakukan dengan memberikan perlakuan tertentu
terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan. Metode ini biasanya digunakan untuk
produk baru atau produk yang mengalami inovasi atau pengembangan.
–
Contoh: Pada produk Rokok Halim diberikan kepada konsumen secara gratis selama 1
bulan di berbagai tempat untuk mengetahui respon konsumen terhadap produk tersebut atau
memberi diskon saat produk ini launching. Setelah respon masyarakat bagus, lalu Hilam dijual
secara bertahap yaitu Rp 2.500,00 lalu dijual secara stabil pada harga Rp 4.000,00 karena
termasuk produk baru oleh karena itu tetap dijual di bawah harga pasar agar dapat menarik
minat konsumen.
Metode Peramalan Dengan Pendekatan Marketing Research
Dalam melakukan peramalan permintaan konsumen, berbagai metode dapat digunakan
terutama dengan pendekatan penelitian pemasaran (Marketing Research) karena bagian
pemasaranlah yang secara langsung berhubungan dengan konsumen. Metode peramalan yang
sering digunakan yaitu:
–
Survey Pelanggan
Survey pelanggan merupakan suatu metode yang digunakan untuk mengetahui sikap dan
persepsi konsumen atau pelanggan dengan cara mewawancarai konsumen secara langsung
atau memberikan kuisioner yang sudah dipersiapkan. Biasanya juga disertakan nomer telephone
atau alamat pada suatu produk agar konsumen bisa secara leluasa menyampaikan saran
ataupun kritik.
Leave a reply
Peramalan (forecasting) : adalah seni dan ilmu memprediksi peristiwa-peristiwa yang akan
terjadi dengan menggunakan data historis dan memproyeksikannya ke masa depan dengan
beberapa bentuk model matematis.
Untuk melakukan peramalan diperlukan metode tertentu dan metode mana yang digunakan
tergantung dari data dan informasi yang akan diramal serta tujuan yang hendak dicapai. Dalam
prakteknya terdapat berbagai metode peramalan antara lain :
Peramalan berdasarkan jangka waktu :
1. Peramalan jangka pendek ( kurang satu tahun, umumnya kurang tiga bulan : digunakan untuk
rencana pembelian, penjadwalan kerja, jumlah TK, tingkat produksi),
2. Peramalan jangka menengah ( tiga bulan hingga tiga tahun : digunakan untuk perencanaan
penjualan, perencanaan dan penganggaran produksi dan menganalisis berbagai rencana
operasi),
3. Peramalan jangka panjang ( tiga tahun atau lebih, digunakan untuk merencanakan produk
baru, penganggaran modal, lokasi fasilitas, atau ekspansi dan penelitian serta pengembangan).
Peramalan berdasarkan rencana operasi
1. Ramalan ekonomi : membahas siklus bisnis dengan memprediksi tingkat inflasi dan
indikator perencanaan lainnya,
2. Ramalan teknologi :
berkaitan dengan tingkat kemajuan teknologi dan produk baru,
3. Ramalan permintaan : berkaitan dengan proyeksi permintaan terhadap produk
perusahaan. Ramalan ini disebut juga ramalan penjualan, yang mengarahkan produksi,
kapasitas dan siatem penjadualan perusahaan.
Peramalan berdasarkan metode / pendekatan :
1. Peramalan kuantitatif, menggunakan berbagai model matematis atau metode statistik dan
data historis dan atau variabel-variabel kausal untuk meramalkan permintaan.
2. Peramalan kualitatif, menggunakan intuisi, pengalaman pribadi dan berdasarkan pendapat
(judment) dari yang melakukan peramalan.
METODE PERAMALAN :
Peramalan berdasarkan metode terbagi menjadi 2 yaitu:
1. Metode Kuantitatif
Metode Peramalan Kuantitatif dapat dikelompokkan menjadi dua jenis, yaitu :
1. Model seri waktu / metode deret berkala (time series) metode yang dipergunakan untuk
menganalisis serangkaian data yang merupakan fungsi dari waktu,
2. Model / metode kausal (causal/explanatory model), mengasumsikan variabel yang
diramalkan menunjukkan adanya hubungan sebab akibat dengan satu atau beberapa
variabel bebas (independent variable).
1. Model Seri Waktu / Metode deret berkala, terbagi menjadi :
1. Rata-rata bergerak (moving averages),
2. Penghalusan eksponensial (exponential smoothing),
3. Proyeksi trend (trend projection)
Penjelasan:
1. Rata-rata bergerak (moving averages),
Rata-Rata Bergerak Sederhana (simple moving averages) : bermanfaat jika
diasumsikan bahwa permintaan pasar tetap stabil :
Rata-Rata Bergerak Tertimbang (weighted moving averages) : apabila ada pola
atau trend yang dapat dideteksi, timbangan bisa digunakan untuk menempatkan
lebih banyak tekanan pada nilai baru :
2. Penghalusan eksponensial (exponential smoothing),
Penghalusan Eksponensial : metode peramalan dengan menambahkan parameter alpha
dalam modelnya untuk mengurangi faktor kerandoman. Istilah eksponensial dalam metode ini
berasal dari pembobotan/timbangan (faktor penghalusan dari periode-periode sebelumnya yang
berbentuk eksponensial.
3. Proyeksi trend (trend projection)
Metode proyeksi trend dengan regresi, merupakan metode yang dignakan baik untuk jangka
pendek maupun jangka panjang. Metode ini merupakan garis trend untuk persamaan matematis.
2. Model / metode kausal (causal/explanatory model)
Merupakan metode peramalan yang didasarkan kepada hubungan antara variabel yang
diperkirakan dengan variabel alin yang mempengaruhinya tetapi buakn waktu. Dalam prakteknya
jenis metode peramalan ini terdiri dari :
1. Metode regresi dan kolerasi, merupakan metode yang digunakan baik untuk jangka
panjang maupun jangka pendek dan didasarkan kepada persamaan dengan teknik least
squares yang dianalisis secara statis.
2. Model Input Output, merupakan metode yang digunakan untuk peramalan jangka
panjang yang biasa digunakan untuk menyusun trend ekonomi jangka panjang.
3. Model ekonometri, merupakan peramalan yang digunakan untuk jangka panjang dan
jangka pendek.
Peramalan menggunakan metode regresi:
Penggunaan metode ini didasarkan kepada variabel yang ada dan yang akan mempengaruhi
hasil peramalan.
Hal- hal yang perlu diketahu sebelum melakukan peramalan dengan metode regresi adalah
mengetahui terlebih dahulu mengetahui kondisi- kondisi seperti :
1. Adanya informasi masa lalu
2. Informasi yang ada dapat dibuatkan dalam bentuk data (dikuantifikasikan)
3. Diasumsikan bahwa pola data yang ada dari data masa lalu akan berkelanjutan dimasa
yang akan datang.
Adapun data- data yang ada dilapangan adalah :
1. Musiman (Seasonal)
2. Horizontal (Stationary)
3. Siklus (Cylikal)
4. Trend
Dalam menyusun ramalan pada dasarnya ada 2 macam analisis yang dapat digunakan yaitu :
1. Analisi deret waktu(Time series), merupakan analisis antaravariabel yang dicari dengan
variabel waktu
2. Analisis Cross Section atau sebab akibat (Causal method), merupakan analisis variabel
yang dicari dengan variabel bebas atau yang mempengaruhi.
Ada dua pendekatan untuk melakukan peramalan dengan menggunakan analisis deret waktu
dengan metode regresi sederhana yaitu :
1. Analisis deret waktu untuk regresi sederhana linier
2. Analisis deret untuk regresi sederhana yang non linier
Untuk menjelaskan hubungan kedua metode ini kita gunakan notasi matematis seperti:
Y = F (x)
Dimana :
Y = Dependent variable (variabel yang dicari)
X = Independent variable (variabel yang mempengaruhinya)
Notasi regresi sederhana dengan menggunakan regresi linier (garis lurus) dapat digunakan
sebagai berikut :
Y=a+bx
Dimana a dan b adalah merupakan parameter yang harus dicari. Untuk mencari nilai a dapat
digunakan dengan menggunakan rumus :
kemudian nilai b dapat dicari dengan rumus :
2. Metode Kualitatif
Metode kualitatif umumnya bersifat subjektif, dipengaruhi oleh intuisi, emosi,
pendidikan dan pengalamanseseorang. Oleh karena itu hasil peramalan dari satu orang dengan
orang lain dapat berbeda. Meskipun demikian, peramalan kualitatif dapat
menggunakan teknik/metode peramalan, yaitu :
1. Juri dari Opini Eksekutif : metode ini mengambil opini atau pendapat dari sekelompok
kecil manajer puncak/top manager (pemasaran, produksi, teknik, keuangan dan logistik),
yang seringkali dikombinasikan dengan model-model statistik.
2. Gabungan Tenaga Penjualan : setiap tenaga penjual meramalkan tingkat penjualan di
daerahnya, yang kemudian digabung pada tingkat provinsi dan nasional untuk mencapai
ramalan secara menyeluruh.
3. Metode Delphi : dalam metode ini serangkaian kuesioner disebarkan kepada
responden, jawabannya kemudian diringkas dan diberikan kepada para ahli untuk dibuat
peramalannya. Metode memakan waktu dan melibatkan banyak pihak, yaitu para staf,
yang membuat kuesioner, mengirim, merangkum hasilnya untuk dipakai para ahli dalam
menganalisisnya. Keuntungan metode ini hasilnya lebih akurat dan lebih profesional
sehingga hasil peramalan diharapkan mendekati aktualnya.
4. Survai Pasar (market survey) : Masukan diperoleh dari konsumen atau konsumen
potensial terhadap rencana pembelian pada periode yang diamati. Survai dapat
dilakukan dengan kuesioner, telepon, atau wawancara langsung.
Memantau Ramalan
Bila peramalan sudah selesai, yang paling adalah tidak melupakannya. Sangat jarang
manajer yang ingin mengingat bila hasil ramalan mereka sangat tidak akurat, tetapi
perusahaan perlu menentukan mengapa permintaan aktual (variabel yang diuji) secara
signifikan berbeda dari yang diproyeksikan.
Salah satu cara untuk memantau peramalan guna menjamin keefektifannya adalah
menggunakan isyarat arah.
Isyarat Arah (Tracking Signal) : adalah pengukuran tentang sejauh mana ramalan
memprediksi nilai aktual dengan baik
Isyarat Arah, dihitung sebagai jumlah kesalahan ramalan berjalan (running sum of the
forecast error, RSFE) dibagi dengan deviasi absolut mean (MAD)
Prosedur Peramalan
Dalam melakukan peramalan terdiri dari beberapa tahapan khususnya jika menggunakan
metode kuantitatif. Tahapan tersebut adalah:
1. Mendefinisikan Tujuan Peramalan
Misalnya peramalan dapat digunakan selama masa pra-produksi untuk mengukur tingkat dari
suatu permintaan.
2. Membuat diagram pencar (Plot Data)
Misalnya memplot demand versus waktu, dimana demand sebagai ordinat (Y) dan waktu
sebagai axis (X).
3.
Memilih model peramalan yang tepat
Melihat dari kecenderungan data pada diagram pencar, maka dapat dipilih beberapa model
peramalan yang diperkirakan dapat mewakili pola tersebut.
4. Melakukan Peramalan
5. Menghitung kesalahan ramalan (forecast error)
Keakuratan suatu model peramalan bergantung pada seberapa dekat nilai hasil peramalan
terhadap nilai data yang sebenarnya. Perbedaan atau selisih antara nilai aktual dan nilai ramalan
disebut sebagai “kesalahan ramalan (forecast error)” atau deviasi yang dinyatakan dalam:
et = Y(t) – Y’(t)
Dimana : Y(t) = Nilai data aktual pada periode t
Y’(t) = Nilai hasil peramalan pada periode t
t
= Periode peramalan
Maka diperoleh Jumlah Kuadrat Kesalahan Peramalan yang disingkat SSE (Sum of Squared
Errors) danEstimasi Standar Error (SEE – Standard Error Estimated)
SSE = S e(t)2 = S[Y(t)-Y’(t)]2
6. Memilih Metode Peramalan dengan kesalahan yang terkecil.
Apabila nilai kesalahan tersebut tidak berbeda secara signifikan pada tingkat ketelitian tertentu
(Uji statistik F), maka pilihlah secara sembarang metode-metode tersebut.
7. Melakukan Verifikasi
Untuk mengevaluasi apakah pola data menggunakan metode peramalan tersebut sesuai dengan
pola data sebenarnya.
METODE PERAMALAN LAINNYA
Metode Market Experiment (Percobaan Pasar)
Yaitu suatu cara untuk membuat peramalan permintaan dengan melakukan uji coba pada
segmen atau bagian pasar tertentu. Uji coba dilakukan dengan memberikan perlakuan tertentu
terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan. Metode ini biasanya digunakan untuk
produk baru atau produk yang mengalami inovasi atau pengembangan.
–
Contoh: Pada produk Rokok Halim diberikan kepada konsumen secara gratis selama 1
bulan di berbagai tempat untuk mengetahui respon konsumen terhadap produk tersebut atau
memberi diskon saat produk ini launching. Setelah respon masyarakat bagus, lalu Hilam dijual
secara bertahap yaitu Rp 2.500,00 lalu dijual secara stabil pada harga Rp 4.000,00 karena
termasuk produk baru oleh karena itu tetap dijual di bawah harga pasar agar dapat menarik
minat konsumen.
Metode Peramalan Dengan Pendekatan Marketing Research
Dalam melakukan peramalan permintaan konsumen, berbagai metode dapat digunakan
terutama dengan pendekatan penelitian pemasaran (Marketing Research) karena bagian
pemasaranlah yang secara langsung berhubungan dengan konsumen. Metode peramalan yang
sering digunakan yaitu:
–
Survey Pelanggan
Survey pelanggan merupakan suatu metode yang digunakan untuk mengetahui sikap dan
persepsi konsumen atau pelanggan dengan cara mewawancarai konsumen secara langsung
atau memberikan kuisioner yang sudah dipersiapkan. Biasanya juga disertakan nomer telephone
atau alamat pada suatu produk agar konsumen bisa secara leluasa menyampaikan saran
ataupun kritik.