Unduh PDF
Unduh PDF
Ramalan permintaan yang dibuat dengan baik akan memastikan Anda mempunyai cukup persediaan untuk periode penjualan selanjutnya. Peramalan dilakukan dengan melihat data penjualan di masa lampau untuk menentukan permintaan pelanggan di masa depan. Dengan ramalan permintaan yang akurat, pengoperasian bisnis Anda akan lebih efisien, layanan pelanggan akan lebih baik, dan waktu tenggang pembuatan atau pemesanan produk akan lebih singkat. Ramalan permintaan yang akurat akan membantu menghindari biaya operasional yang tinggi, pelayanan yang buruk, dan kurangnya persediaan. [1] X Teliti sumber
Langkah
-
Targetkan produk-produk spesifik. Daripada berfokus pada lini produk secara umum, sebaiknya identifikasi produk tertentu yang ingin Anda lacak. Ini akan mempermudah pengolahan data dan peramalan permintaan. Contoh, jika Anda mempunyai lini produk pakaian muslimah, sebaiknya berfokuslah lebih dahulu pada jilbab, bukan keseluruhan lini. [2] X Teliti sumber
- Berfokuslah pada produk yang menghasilkan pendapatan paling banyak. Misalnya, banyak pengusaha yang mengikuti aturan 80/20, yang menyatakan bahwa 20% produk atau jasa yang umumnya ditawarkan menghasilkan 80% dari pendapatan. [3] X Teliti sumber Kenali produk apa yang paling banyak menghasilkan dan lacak permintaan untuk produk tersebut.
- Mungkin Anda harus meramalkan permintaan untuk semua produk dalam persediaan, tetapi akan lebih mudah dan akurat jika Anda mengerjakan beberapa produk yang mirip pada satu waktu, seperti jilbab dan ciput .
- Pertimbangkan untuk membentuk kelompok perencanaan penjualan dan operasional yang mencakup perwakilan dari setiap departemen dan beri tugas pada masing-masing untuk mempersiapkan ramalan permintaan.
-
Tinjau rencana pemasaran Anda. Semua program pemasaran atau promosi penjualan dapat meningkatkan permintaan produk. Pelajari data masa lampau dan lihat rencana seperti apa yang sukses. Cari tahu apakah ada diskon khusus atau penjualan hari besar yang meningkatkan permintaan produk. Anda perlu mempertimbangkan semua ini ketika meramalkan permintaan, khususnya jika berencana mengulang strategi penjualan yang sama. [4] X Teliti sumber
-
Tinjaulah indikator kunci. Cari tahu apa yang ada di balik fluktuasi permintaan pelanggan. Indikator kunci mencakup faktor demografi dan lingkungan. Demografi antara lain usia, gender, lokasi, dan karakter identifikasi lain. Jika Anda mengetahui permintaan kelompok demografi tertentu, Anda akan dapat mempersempit sumber pengumpulan data. Faktor lingkungan juga memengaruhi penjualan. Misalnya, musim hujan mungkin akan menyebabkan penurunan penjualan. [5] X Teliti sumber
-
Pelajari pasar Anda. Lakukan analisis terhadap apa yang dikatakan dan dilakukan kompetitor, pelanggan, bankir, dan orang lain di pasar. Cari tahu apakah kompetitor melakukan penjualan atau promosi besar. [6] X Teliti sumber
-
Pelajari data penjualan beberapa bulan sebelumnya. Lihatlah variasi penjualan baik dalam bulan-bulan terakhir maupun tahunan seperti pada hari besar. Ini akan membantu Anda menentukan fluktuasi tahunan dan musiman. Ketika melihat data beberapa bulan terakhir, lakukan analisis terhadap pola pemicu di balik permintaan tersebut. Perhatikan adanya perubahan harga atau program pemasaran yang meningkatkan jumlah pelanggan baru. Pasti ada alasan di balik peningkatan bisnis, dan pengusaha yang cerdas akan mengetahuinya. Contoh, Anda mungkin telah meluncurkan promosi "beli satu gratis satu" pada bulan Juli untuk pembelanjaan tahun ajaran baru. Jika Anda memilih untuk menggunakan faktor-faktor yang sama, pertimbangkan hal itu dalam peramalan Anda. [7] X Teliti sumber
-
Tentukan waktu tenggang produk. Waktu tenggang adalah waktu di antara awal pemesanan dan pengiriman produk. Mengetahui waktu tenggang akan membantu Anda meramalkan permintaan. Waktu tenggang membantu Anda menentukan seberapa cepat Anda dapat membuat produk dan memenuhi permintaan. [8] X Teliti sumber
- Jika Anda membeli produk dari perusahaan lain, waktu tenggang adalah waktu antara melakukan pemesanan dan barang diantar ke tempat Anda.
- Anda juga dapat menentukan waktu tenggang dengan memeriksa bahan baku dan komponen. Mengetahui waktu produksi yang diperlukan akan membantu Anda membuat ramalan permintaan yang lebih akurat. Berfokus pada barang tertentu membantu Anda memprediksi berapa banyak material dan waktu produksi yang dibutuhkan untuk produksi dari bahan mentah hingga menjadi barang jadi.
- Bila kuantitas produksi telah diestimasi, lihatlah permintaan komponen untuk setiap barang Misalnya, jika Anda memproduksi pensil, Anda harus tahu berapa banyak kayu, karet penghapus, dan arang isi pensil yang harus dipesan berdasarkan peramalan. [9] X Teliti sumber
Iklan
-
Cari tahu pendekatan apa yang akan Anda gunakan. Ada empat pendekatan umum untuk meramalkan permintaan. Keempat pendekatan tersebut adalah penilaian, eksperimental, sebab-akibat/kausal, dan deret waktu. Pilihlah pendekatan terbaik berdasarkan riwayat produk. Misalnya, pendekatan eksperimental lebih sering digunakan untuk produk baru yang tidak memiliki riwayat data di pasar. Pendekatan adalah cara Anda mengumpulkan mayoritas data. [10] X Teliti sumber
- Anda dapat menggabungkan beberapa pendekatan untuk menghasilkan ramalan permintaan yang lebih akurat.
-
Pertimbangkan untuk mengambil pendekatan penilaian. Metode ini menggunakan pengetahuan pasar kolektif yang diamati tim dan manajer penjualan untuk menentukan permintaan. Mereka dapat menyediakan ramalan permintaan yang dalam beberapa kasus sangat akurat berdasarkan pada pengetahuan dan pengalaman mereka. Akan tetapi, data yang dikumpulkan dari mereka mungkin tidak dapat diandalkan karena sangat bergantung pada pandangan pribadi para ahli dalam tim Anda sendiri. Oleh karena itu, data yang dihasilkan dari pendekatan penilaian sebaiknya digunakan untuk membuat ramalan permintaan jangka pendek. [11] X Teliti sumber
- Ada beberapa cara untuk melakukan peramalan dengan pendekatan ini, tergantung siapa anggota panel yang Anda pilih. Akan tetapi, Anda tidak perlu meminta mereka semua untuk membuat penilaian yang baik. Anda dapat memilih kombinasi beberapa orang untuk mencapai tujuan tergantung kelompok mana yang menurut Anda akan menyediakan penilaian paling akurat.
-
Tentukan apakah Anda perlu menggunakan pendekatan eksperimental. Pendekatan ini sangat baik untuk produk baru dan tidak dapat digunakan untuk produk yang memiliki riwayat permintaan. Pendekatan ini menggunakan temuan dari sejumlah kecil pelanggan dan menerapkan hasil temuan tersebut untuk jumlah pelanggan yang lebih besar. Misalnya, Anda menghubungi 500 orang secara acak di kota tertentu dan 25% mengatakan bahwa mereka akan membeli produk Anda dalam 6 bulan, Anda dapat berasumsi bahwa persentase itu berlaku untuk 5.000 orang. [12] X Teliti sumber
- Jika sekelompok kecil target pelanggan menyukai teknologi baru dan merespons uji pemasaran dengan baik, Anda dapat menggunakan jumlah tersebut untuk meramalkan permintaan nasional. Masalahnya adalah pendekatan lebih banyak mengumpulkan informasi mengenai pilihan pribadi pelanggan terhadap produk daripada data permintaan.
-
Pertimbangkan untuk menggunakan pendekatan sebab-akibat/kausal. Pendekatan ini berusaha mencari tahu mengapa orang membeli produk Anda. Gagasannya adalah jika Anda dapat memahami alasan mereka, Anda dapat membuat ramalan permintaan berdasarkan alasan itu. Misalnya, jika Anda menjual mantel hujan, Anda tahu permintaan produk tersebut berkaitan dengan cuaca. Jika ramalan cuaca memprediksi musim hujan lebat, Anda tahu bahwa permintaan mantel hujan akan lebih tinggi. [13] X Teliti sumber
- Pendekatan ini meliputi siklus kehidupan dan model simulasi.
-
Hitunglah permintaan dengan pendekatan deret waktu. Pendekatan deret waktu berusaha menghitung permintaan secara matematis dengan angka dan tren masa lampau sebagai panduan. Secara spesifik, Anda dapat menggunakan rata-rata bergerak, rata-rata bergerak tertimbang, dan/atau penghalusan eksponensial untuk memprediksi permintaan secara akurat. Pendekatan ini akan memberi angka yang lebih solid daripada pendekatan lain, tetapi harus dikombinasikan dengan perkiraan lain yang subjektif untuk memperkirakan efek perubahan di masa depan dalam rencana pemasaran atau bisnis.Iklan
-
Bentuklah juri pendapat eksekutif. Kumpulkan sekelompok kecil manajer level tinggi di perusahaan Anda dan minta mereka mengestimasi permintaan. Setiap anggota kelompok dapat menyediakan pandangan berharga berdasarkan pengalaman mereka tentang pasar. Mereka juga dapat membantu memilih pemasok berkualitas dan program pemasaran. Pendekatan ini tidak mahal dan tidak memakan banyak waktu seperti pendekatan penilaian lain. Kekurangannya adalah perkiraan ini didasarkan pada pendapat ahli yang mungkin bias dan didorong agenda mereka sendiri. [14] X Teliti sumber
-
Buatlah komposit tenaga penjualan. Mintalah setiap tenaga penjual untuk memproyeksikan penjualan mereka. Tim penjualan adalah orang-orang yang paling dekat dengan pasar dan mengetahui keinginan pelanggan. Kombinasikan proyeksi ini pada setiap level penjualan berdasarkan kota, provinsi, dan wilayah. Kelebihan pendekatan ini adalah biayanya yang rendah dan kemudahan mengumpulkan data. Kekurangannya adalah pendekatan ini didasarkan pada pendapat pelanggan yang mudah berubah. Selain itu, tenaga penjual dapat saja membengkakkan angka sebagai upaya mengamankan pekerjaan mereka. [15] X Teliti sumber
-
Pekerjakan ahli pasar individual. Ahli pasar memperhatikan tren industri dan berkonsultasi dengan tenaga penjual Anda untuk memprediksi permintaan. Ahli pasar di sini termasuk penulis majalah perdagangan, ekonom, bankir, dan konsultan profesional. Akan tetapi, satu individual hanya dapat mengumpulkan informasi dalam jumlah terbatas, jadi sebaiknya Anda mengumpulkan satu tim yang terdiri dari beberapa ahli pasar untuk mengumpulkan data sebanyak mungkin. [16] X Teliti sumber
- Ahli pasar dapat memberikan pandangan tentang pasar dalam tingkatan yang lebih tinggi daripada yang mungkin dapat disediakan tim penjual. Akan tetapi, sebagai orang luar, mereka tidak terlalu memahami permintaan produk Anda satu per satu. Anda harus menggunakan jasa mereka untuk meramalkan permintaan pasar dan kemudian menggunakan penilaian internal untuk memperkirakan seberapa baik perusahaan Anda dapat menjual produk di pasar.
-
Gunakan Metode Delphi. Pertama-tama, bentuklah panel ahli. Panel ahli diisi oleh sekelompok manajer, beberapa karyawan terpilih, atau ahli dalam industri. Mintalah mereka memperkirakan permintaan secara individual. Berikan kuesioner untuk mereka isi dalam dua putaran atau lebih. Setelah tiap putaran, sajikan temuan putaran sebelumnya secara anonim. Dorong para ahli untuk merevisi jawaban mereka dengan mempertimbangkan temuan sebelumnya. Tujuannya adalah pada akhirnya panel akan mulai menyepakati ramalan. [17] X Teliti sumber
- Gunakan titik akhir yang telah ditentukan sebelumnya, seperti jumlah putaran tertentu, konsensus, atau stabilitas dalam hasil.
Iklan
-
Lakukan survei pelanggan. Anda dapat mengumpulkan informasi dari pelanggan dengan berbagai cara, yaitu survei telepon atau surel, peninjauan statistik terhadap riwayat pemesanan pelanggan, dan tren pasar. Tanyakan tentang rencana pembelian dan perilaku mereka ketika membeli. Gunakan kelompok besar untuk membantu generalisasi hasil. Tanyakan bagaimana kecenderungan mereka untuk membeli produk Anda dan hitung hasilnya. [18] X Teliti sumber
- Pelanggan adalah sumber terbaik untuk mengetahui permintaan untuk produk. Bahaya survei adalah pelanggan sering kali melebih-lebihkan permintaan sebenarnya. Walaupun pelanggan menunjukkan minat pada produk Anda, belum tentu mereka membelinya.
- Harap diingat bahwa melakukan survei biasanya mahal, sulit, dan memakan banyak waktu. Jarang sekali ada survei yang dapat meramalkan permintaan dengan sukses.
-
Lakukan uji pemasaran. Gunakan cara ini selama tahap-tahap awal pengembangan produk. Carilah daerah kecil dan terpencil yang memiliki demografi yang Anda targetkan. Terapkan semua tahap rencana pemasaran Anda di sana, termasuk rencana pengiklanan, promosi, dan rencana distribusi. Ukurlah kesadaran akan produk, penetrasi, pangsa pasar, dan penjualan total. Sesuaikan strategi pasar berdasarkan informasi yang Anda terima supaya tidak ada banyak masalah ketika Anda meluncurkan produk secara nasional. [19] X Teliti sumber
-
Kumpulkan panel pelanggan. Kumpulkan sekelompok kecil pelanggan potensial dalam satu ruangan dan minta mereka untuk menggunakan produk Anda dan mendiskusikannya. Pelanggan biasanya dibayar dengan sejumlah kecil uang untuk berpartisipasi. Panel mirip dengan survei karena lebih banyak dimanfaatkan untuk menganalisis produk daripada menetapkan dasar untuk meramalkan permintaan. [20] X Teliti sumber
-
Gunakan data panel penyaring. Cari sekelompok besar pelanggan rumah tangga yang setuju untuk berpartisipasi dalam studi berkelanjutan tentang kebiasaan belanja mereka, misalnya di toko swalayan. Mintalah persetujuan pelanggan untuk memberikan informasi tertentu, seperti jumlah anggota keluarga yang tinggal serumah, usia mereka, pendapatan, dan informasi lain yang menurut Anda relevan untuk produk. Setiap kali mereka berbelanja keperluan rumah tangga sehari-hari, pembelian tersebut akan dicatat dan dianalisis. Data dapat dikumpulkan dengan kartu belanja. Cara ini menghasilkan basis data yang kaya untuk membuat model statistik dan melihat hubungan dalam data. [21] X Teliti sumber
- Sama seperti tipe pendekatan eksperimental lain, hasil dari cara ini juga sulit diterapkan untuk meramalkan permintaan.
Iklan
-
Evaluasilah penjualan tahun lalu untuk menemukan tren bulanan atau musiman. Pelajari angka-angka penjualan tahun lalu untuk menentukan kapan terjadi penjualan dengan persentase yang lebih tinggi. Apakah angka penjualan tersebut konstan? Apakah Anda mengalami penjualan yang lebih tinggi di musim panas atau musim hujan? Ukur peningkatan atau penurunan dalam penjualan selama waktu-waktu itu. Apakah pada tahun-tahun tertentu penjualan menjadi lebih tinggi atau lebih rendah? Kemudian, pikirkan alasannya. Gunakan apa yang telah Anda pelajari dan terapkan pada peramalan tahun ini.
- Misalnya, jika Anda menjual mantel hujan, mungkin Anda mengalami penjualan sangat tinggi selama musim hujan. Jika tahun ini musim hujan diramalkan sama seperti tahun lalu, Anda juga harus ikut meningkatkan ramalan permintaan.
-
Lihatlah reaksi pelanggan. Ini mengacu pada perubahan dalam produk atau pasar yang mengakibatkan peningkatan atau penurunan penjualan. Buatlah diagram riwayat penjualan produk dan tandai tanggal-tanggal penting, misalnya kenaikan harga atau pengenalan produk saingan. Ini bisa juga disebabkan faktor yang lebih luas, seperti reaksi terhadap pergeseran ekonomi atau perubahan dalam pembelanjaan pelanggan. Bacalah jurnal dan artikel koran yang relevan untuk mengumpulkan informasi tersebut. Jika Anda memiliki datanya, Anda akan lebih memahami apa yang mungkin memengaruhi permintaan di tahun-tahun berikutnya.
-
Buatlah model siklus kehidupan. Siklus kehidupan di sini mengacu pada usia produk Anda, dari pertama kali diperkenalkan hingga hari ini. Pelajari penjualan produk dalam berbagai tahap. Evaluasi sifat pelanggan yang membeli produk selama tahap-tahap itu. Misalnya, tipe pelanggan Anda adalah pemakai dini (orang-orang yang menyukai teknologi terburu), pembeli biasa (orang yang menunggu ulasan dan rekomendasi produk), pemakai telat (orang yang hanya membeli produk lama setelah waktu peluncuran), dan lain-lain. Ini akan membantu Anda menentukan tren siklus kehidupan produk dan pola permintaannya. [22] X Teliti sumber
- Industri yang paling banyak menggunakan model ini adalah teknologi tinggi, mode, dan produk yang menghadapi siklus kehidupan yang pendek. Aspek yang unik dari pendekatan ini adalah penyebab permintaan langsung terkait dengan siklus kehidupan produk.
-
Gunakan model simulasi. Buatlah model yang menstimulasi aliran komponen ke pabrik berdasarkan jadwal keperluan bahan dan alur distribusi produk jadi. Misalnya, hitunglah waktu tenggang untuk menerima tiap komponen termasuk waktu pengiriman dari mana pun sumbernya berasal. Anda akan memiliki gagasan seberapa cepat Anda dapat berproduksi untuk memenuhi permintaan. [23] X Teliti sumber
- Model ini dikenal sulit dan rumit untuk dibuat dan dilangsungkan.
Iklan
-
Gunakan metode rata-rata bergerak. Ini adalah teknik matematis yang digunakan jika tidak ada atau hanya ada sedikit data tren. Metode ini akan menyediakan impresi data keseluruhan sepanjang waktu. Carilah permintaan aktual tiga bulan sebelumnya. Setelah totalnya didapatkan, bagi dengan 4 (menghitung bulan berikutnya). Rumusnya adalah F4 = (D1 + D2 +D3) ÷ 4. Dalam persamaan ini, F melambangkan peramalan dan D berkaitan dengan bulan. Persamaan ini sesuai untuk permintaan yang stabil.
- Contoh, peramalan = 4.000 (Januari) + 6.000 (Februari) + 8.000 (Maret) ÷ 4 = 4.500.
-
Tentukan rata-rata bergerak tertimbang. Jika permintaan Anda berfluktuasi, gunakan rumus ini karena mempertimbangkan variasi. Rumusnya adalah WMA 4 = (W x D1) + (W x D2) +(W x D3). WMA adalah rata-rata bergerak tertimbang ( weighted moving average ). D adalah permintaan dan angka yang berkaitan dengan bulan. W adalah konstan tertimbang yang biasanya merupakan angka antara 1 dan 10 dan didasarkan pada riwayat permintaan lampau. [24] X Teliti sumber
- Misalnya, WMA = (4 x 100) + (4 x 250) + (4 x 300) = 2.600.
- Gunakan angka konstan tertimbang yang lebih besar untuk data yang lebih baru dan angka yang lebih kecil untuk data yang lebih lama. Ini karena data yang lebih baru memiliki pengaruh yang lebih kuat pada peramalan.
-
Tentukan penghalusan eksponensial. Teknik ini adalah metode pencarian rata-rata yang mempertimbangkan perubahan baru dalam permintaan dengan menggunakan konstan penghalusan untuk data yang paling baru. Teknik ini sesuai jika fluktuasi yang baru terjadi dikarenakan adanya perubahan aktual seperti pola musiman (hari raya), bukan perubahan acak. [25] X Teliti sumber
- Carilah ramalan periode sebelumnya. Data ini dilambangkan dengan Ft dalam rumus. Kemudian, cari permintaan aktual untuk produk selama periode waktu itu, dilambangkan dengan At-1 dalam rumus.
- Tentukan bobot yang diberikan. Ini dilambangkan dengan W dalam rumus. Angkanya berkisar antara 1 dan 10. Gunakan angka yang lebih rendah untuk data yang lebih lama.
- Masukkan data Anda ke dalam rumus Ft = Ft-1 + W x (At-1 – Ft-1). Contoh, Ft = 500 + 4(W) x (590 - 500) = 504 x 90 = 45.360.
Iklan
-
Kumpulkan temuan Anda. Setelah mengumpulkan data, buatlah diagram atau grafik yang menunjukkan ramalan permintaan. Silangkan kuantitas permintaan produk dengan bulan-bulan berikutnya. Contoh, jika Anda membuat grafik lurus, tuliskan bulan di garis mendatar dan kuantitas permintaan produk di garis tegak. Jika Anda meramalkan kebutuhan 600 unit di bulan Oktober dan 800 unit di bulan November, tuliskan poin tersebut dalam grafik. Tarik garis antara poin. Anda juga dapat memasukkan data masa lampau dalam grafik untuk membandingkan data riset Anda dengan data historis. [26] X Teliti sumber
-
Lakukan analisis hasil. Sekarang hasil telah dimasukkan dalam daftar atau ditunjukkan dalam grafik supaya mudah dibaca, tetapi apa artinya? Carilah tren, seperti peningkatan atau penurunan permintaan, dan perputaran, seperti musim atau bulan-bulan sibuk. Bandingkan data Anda dengan data dari tahun-tahun sebelumnya dan carilah kesimpulan dalam volume dan pola. Carilah bukti dalam data bahwa rencana pemasaran Anda akan berhasil atau pernah berhasil.
- Selain itu, periksa lagi dan tentukan seberapa dekat Anda mempercayai ramalan tersebut. Apakah Anda optimis dengan peramalan? Seberapa besar error margin yang Anda perkirakan?
-
Tampilkan dan diskusikan ramalan Anda. Tunjukkan ramalan Anda kepada orang-orang yang layak di perusahaan dan diskusikan dengan mereka. Kumpulkan masukan dari semua manajer, termasuk manajer penjualan dan pemasaran, keuangan, dan produksi. Bila semua orang setuju pada peramalan tersebut, mereka dapat merencanakan strategi bisnis yang lebih baik. [27] X Teliti sumber
-
Pantau ramalan Anda dan lakukan modifikasi jika perlu. Bila ada data baru yang masuk, ubah juga ramalan Anda untuk menyesuaikan. Anda harus menggunakan semua informasi yang ada. Jika Anda tidak memantau dan memperbarui ramalan terus-menerus, Anda mungkin akan membuat kesalahan besar yang akan memengaruhi keberlangsungan keuangan perusahaan. [28] X Teliti sumberIklan
Referensi
- ↑ http://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/39816/ESD-260JFall2003/NR/rdonlyres/Engineering-Systems-Division/ESD-260JFall2003/08F26A35-E698-4FC6-8AC6-1B7445F1CE04/0/l2_3demfcastpmas.pdf
- ↑ http://www.smetoolkit.org/smetoolkit/en/content/en/416/Demand-Forecasting
- ↑ http://www.entrepreneur.com/article/229813
- ↑ https://www.statsoft.com/textbook/demand-forecasting
- ↑ https://www.statsoft.com/textbook/demand-forecasting
- ↑ http://ww2.cfo.com/growth-strategies/2011/10/three-tips-for-creating-a-reliable-demand-forecast/
- ↑ http://ww2.cfo.com/growth-strategies/2011/10/three-tips-for-creating-a-reliable-demand-forecast/
- ↑ http://www.bus.indiana.edu/mabert/e730/Forecasting_February_2004.pdf
- ↑ http://www.bus.indiana.edu/mabert/e730/Forecasting_February_2004.pdf
- ↑ http://www.smetoolkit.org/smetoolkit/en/content/en/416/Demand-Forecasting
- ↑ https://www.statsoft.com/textbook/demand-forecasting
- ↑ http://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/39816/ESD-260JFall2003/NR/rdonlyres/Engineering-Systems-Division/ESD-260JFall2003/08F26A35-E698-4FC6-8AC6-1B7445F1CE04/0/l2_3demfcastpmas.pdf
- ↑ http://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/39816/ESD-260JFall2003/NR/rdonlyres/Engineering-Systems-Division/ESD-260JFall2003/08F26A35-E698-4FC6-8AC6-1B7445F1CE04/0/l2_3demfcastpmas.pdf
- ↑ http://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/39816/ESD-260JFall2003/NR/rdonlyres/Engineering-Systems-Division/ESD-260JFall2003/08F26A35-E698-4FC6-8AC6-1B7445F1CE04/0/l2_3demfcastpmas.pdf
- ↑ http://www.smetoolkit.org/smetoolkit/en/content/en/416/Demand-Forecasting
- ↑ http://www.bus.indiana.edu/mabert/e730/Forecasting_February_2004.pdf
- ↑ http://web.iyte.edu.tr/~muratgunaydin/delphi.htm
- ↑ http://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/39816/ESD-260JFall2003/NR/rdonlyres/Engineering-Systems-Division/ESD-260JFall2003/08F26A35-E698-4FC6-8AC6-1B7445F1CE04/0/l2_3demfcastpmas.pdf
- ↑ http://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/39816/ESD-260JFall2003/NR/rdonlyres/Engineering-Systems-Division/ESD-260JFall2003/08F26A35-E698-4FC6-8AC6-1B7445F1CE04/0/l2_3demfcastpmas.pdf
- ↑ http://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/39816/ESD-260JFall2003/NR/rdonlyres/Engineering-Systems-Division/ESD-260JFall2003/08F26A35-E698-4FC6-8AC6-1B7445F1CE04/0/l2_3demfcastpmas.pdf
- ↑ http://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/39816/ESD-260JFall2003/NR/rdonlyres/Engineering-Systems-Division/ESD-260JFall2003/08F26A35-E698-4FC6-8AC6-1B7445F1CE04/0/l2_3demfcastpmas.pdf
- ↑ http://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/39816/ESD-260JFall2003/NR/rdonlyres/Engineering-Systems-Division/ESD-260JFall2003/08F26A35-E698-4FC6-8AC6-1B7445F1CE04/0/l2_3demfcastpmas.pdf
- ↑ http://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/39816/ESD-260JFall2003/NR/rdonlyres/Engineering-Systems-Division/ESD-260JFall2003/08F26A35-E698-4FC6-8AC6-1B7445F1CE04/0/l2_3demfcastpmas.pdf
- ↑ http://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/39816/ESD-260JFall2003/NR/rdonlyres/Engineering-Systems-Division/ESD-260JFall2003/08F26A35-E698-4FC6-8AC6-1B7445F1CE04/0/l2_3demfcastpmas.pdf
- ↑ http://www.smetoolkit.org/smetoolkit/en/content/en/416/Demand-Forecasting
- ↑ https://www.statsoft.com/textbook/demand-forecasting
- ↑ https://www.statsoft.com/textbook/demand-forecasting
- ↑ https://www.statsoft.com/textbook/demand-forecasting
Tentang wikiHow ini
Halaman ini telah diakses sebanyak 40.445 kali.
Iklan
