Peramalan penjualan obat memainkan peran yang sangat penting dalam perencanaan dan pengambilan keputusan, khususnya di bidang produksi dan operasi di industri farmasi. Kegiatan Manajemen Produksi dan Operasi Menggunakan Perkiraan Permintaan dalam Perencanaan Perencanaan Produksi, Perencanaan Persyaratan Material, Perencanaan Kebutuhan Tenaga Kerja, Perencanaan Kapasitas Produksi, Perencanaan Desain dan Pemasangan Instalasi, Menentukan Lokasi Pabrik, Menentukan Metode Proses Produksi, Menentukan Jumlah mesin dan sebagainya.
Peran ramalan adalah karena waktu (tenggat waktu) antara suatu peristiwa atau kebutuhan dengan kebutuhan masa depan. Dengan demikian, peramalan adalah dasar perencanaan bisnis jangka panjang. Perkiraan diperlukan untuk memperkirakan kebutuhan bahan baku, produk, tenaga kerja dan kebutuhan lainnya sebagai respons terhadap perubahan permintaan (pasar) berupa produk obat.
Untuk bagian keuangan (keuangan dan akuntansi), perkiraan digunakan sebagai dasar untuk perencanaan anggaran (penganggaran) dan pengendalian biaya. Adapun departemen pemasaran itu sendiri, fungsi memperkirakan perencanaan produk baru, remunerasi armada penjualan dan lainnya. Sedangkan untuk layanan produksi, perkiraan berguna untuk membuat keputusan pemilihan proses (Buat / Beli), perencanaan kapasitas, implementasi fasilitas produksi, perencanaan produksi (perencanaan) dan stok kontrol (kontrol inventaris).
Perkiraan dibuat dan disiapkan oleh departemen pemasaran. Memang, bagian pemasaran menyadari kondisi pasar dan mampu memperkirakan dampak persaingan, iklan dan promosi, perubahan harga dan tingkat tekanan tenaga penjualan diamati dalam hal fluktuasi permintaan. Prakiraan penjualan obat yang buruk secara otomatis menyebabkan perencanaan produksi yang buruk. Akibatnya, inventaris menjadi sangat tinggi atau sebaliknya hilangnya penjualan karena tidak adanya barang untuk dijual. Persediaan yang terlalu tinggi menghasilkan peningkatan biaya yang disebabkan oleh efektivitas sumber daya (bahan baku, mesin dan juga tenaga kerja). Dalam kondisi yang berlawanan, itu akan menghasilkan kekosongan produk di pasaran. Kondisi ini menciptakan peluang bagi pesaing (pesaing) untuk masuk, mengakibatkan hilangnya peluang pasar yang ada (kemungkinan kerugian). Jika kondisi ini berwenang untuk berbaring, bukan tidak mungkin, industri (produk) akan kehilangan pasar.
Tidak mungkin dapat memperkirakan permintaan yang tepat untuk masa depan. Hal ini disebabkan oleh banyak faktor yang mempengaruhi pasar yang tidak dapat diprediksi dengan tepat. Untuk alasan ini, hal yang sangat penting adalah evaluasi berkelanjutan dari metode peramalan yang digunakan, sehingga dapat disempurnakan secara terus menerus.
Metode peramalan penjualan
Secara umum, metode peramalan penjualan termasuk untuk obat dapat dibagi menjadi dua kategori utama, yaitu metode kuantitatif dan metode kualitatif. Dalam metode peramalan penjualan, metode kualitatif adalah metode subyektif, yang berarti bahwa jumlah penjualan ditentukan sesuai dengan hipotesis dan estimasi. Metode ini umumnya digunakan untuk produk baru yang akan diluncurkan di pasaran. Sementara metode peramalan metode penjualan kuantitatif didasarkan pada data penjualan masa lalu yang kemudian diproses dengan berbagai metode statistik. Metode kuantitatif dapat dibagi menjadi seri periodik atau kronologis dan metode sesekali (sesekali).
Metode kuantitatif sangat beragam dan masing -masing teknik memiliki sifat tertentu, presisi dan biaya yang harus diperhitungkan. Metode kuantitatif formal didasarkan pada prinsip -prinsip statistik yang memiliki presisi tinggi atau dapat meminimalkan kesalahan, lebih sistematis dan lebih populer dalam penggunaannya. Untuk dapat menggunakan metode kuantitatif, ada 3 kondisi yang harus dipenuhi, yaitu (1) ketersediaan informasi tentang masa lalu, (2) bahwa informasi tersebut dapat dikuantifikasi dalam angka digital, dan (3) hipotesis bahwa beberapa orang Model masa lalu akan berlanjut.
Metode Deret Waktu (Time Series). Metode peramalan (forecasting) secara Time series atau sering disebut Metode “Deret Waktu” atau “Deret Berkala” didasarkan asumsi bahwa besarnya permintaan yang akan datang dapat diprediksi dari besarnya permintaan pada masa lalu. Langkah penting dalam menggunakan metode peramalan deret waktu adalah dengan mempertimbangkan jenis pola data. Pola data dapat dibedakan menjadi 4 jenis siklus dan trend, yaitu :
(1) pola horizontal, terjadi bilamana data berfluktuasi disekitar nilai rata-rata yg konstan, (2) pola musiman, terjadi bilamana deret permintaan dipengaruhi oleh faktor musiman,
(3) pola siklus, terjadi bilamana dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang (siklus bisnis), dan
(4) pola trend, terjadi bilamana kenaikan/penurunan permintaan didasarkan pada trend ekonomi pasar yg berlangsung.
Metode Casual. Metode peramalan secara casual, didasarkan adanya asumsi bahwa penjualan dipengaruhi oleh berbagai “peristiwa” yang sengaja dibuat yang dapat mempengaruhi penjualan, misalnya promosi, iklan, kegiatan kompetitor, dan lain-lain.
Focus Forecasting
Focus Forecasting diciptakan oleh Bernie T. Smith, seorang ahli statistik dan komputer yang juga direktur saham di American Hardware Supply Co., Amerika Serikat. Smith menggunakan pendekatan statistik yang sangat sederhana berdasarkan data dari masa lalu untuk dapat membuat ramalan lebih tepat. Data dari masa lalu diproses menggunakan program komputer sederhana untuk membuat estimasi penjualan.
Dasar -dasar penerapan perkiraan pengembangan adalah:
A. Apa pun yang kami jual dalam 3 bulan terakhir, kami mungkin akan menjual dalam 3 bulan ke depan.
B. Apa pun yang kami jual dalam 3 bulan yang sama tahun lalu, kami mungkin akan menjual dalam 3 bulan yang sama.
C. Selama 3 bulan ke depan, kami akan menjual 10% selama 3 bulan.
D. Selama 3 bulan ke depan, kami akan menjual 50% lebih dari bulan yang sama tahun lalu.
E. Apa pun persentase perubahan yang kami buat tahun lalu dalam 3 bulan terakhir, hal yang sama juga akan terjadi selama 3 bulan ke depan.
Menurut Bernie T. Smith, hal terpenting dalam penerapan perkiraan pengembangan adalah bahwa metode ini tidak boleh terlalu kaku. Ini berarti bahwa semua data penjualan dianalisis menggunakan lima pendekatan yang disebutkan di atas, kemudian dari pendekatan yang paling dekat dengan kebenaran / realitas sejati (data penjualan nyata), yang digunakan untuk memperkirakan jumlah penjualan di masa depan
