Alasan Demand Planning Sering Gagal dan Solusinya

Demand planning gagal terasa sangat akrab bagi banyak tim supply chain di perusahaan besar, ketika demand forecasting tampak bagus di kertas, tetapi realisasi menunjukkan stok berlebih atau stok kosong.

Anda mungkin sudah melihat data bagus, model statistik canggih, tapi tim produksi atau logistik tetap kewalahan.

Perasaan frustrasi ini muncul karena sistem perencanaan permintaan tidak hanya soal algoritma, ia juga soal proses, kolaborasi, dan kualitas data.

Kita sebagai pelaku bisnis harus memahami bahwa kesuksesan dalam demand planning adalah kombinasi antara teknologi, orang, dan proses.

Tanpa fondasi yang kuat, forecasting akan mudah melemah dan akhirnya membuat seluruh rantai pasok terganggu. Mari kita lihat bersama penyebab umum kegagalan ini dan bagaimana bisa dihindari.

Apa Itu Demand Planning dan Kenapa Bisa Gagal?

Sebelum kita masuk ke kesalahan‐kesalahannya, kita perlu memahami apa itu demand planning dan bagaimana prosesnya bisa gagal.

Demand planning adalah proses strategis yang menggabungkan demand forecasting, analisis tren, dan koordinasi antar tim untuk memastikan perkiraan permintaan seakurat mungkin agar stok dan produksi bisa berjalan sesuai rencana.

Namun, menurut artikel “8 Top Demand Forecasting Challenges and How to…” dari NetSuite (2025), beberapa tantangan seperti kualitas data, fragmentasi data, variabilitas rantai pasok, dan gangguan permintaan bisa membuat proses ini tidak berjalan optimal.

Dengan kondisi seperti ini, tidak mengherankan kalau banyak perusahaan merasa bahwa mereka punya sistem demand forecasting, tetapi tetap mengalami kegagalan dalam demand planning mereka.

Baca juga: Inventory Management: Arti, Tujuan, dan Cara Mengelolanya

Kesalahan Umum yang Membuat Demand Planning Gagal

Berikut beberapa faktor yang mempengaruhi forecasting dan dapat menjelaskan kenapa demand planning gagal bila tidak ditangani secara tepat.

1. Data yang Tidak Akurat atau Terfragmentasi

Salah satu penyebab utama kegagalan forecasting permintaan adalah data yang buruk atau tersebar di banyak sistem tanpa integrasi yang baik.

Artikel dari ISM (2024) menyoroti bahwa terlalu mengandalkan data historis saja, tanpa memperhitungkan variabel eksternal, sering menyebabkan forecasting yang keliru.

Ketika data tidak sinkron, tim produksi, logistik, dan pemasaran bisa berjalan dengan asumsi berbeda, yang akhirnya menyebabkan stok berlebih atau kekurangan.

2. Mengabaikan Faktor Eksternal yang Dinamis

Banyak model demand forecasting gagal karena tidak memasukkan variabel seperti perubahan pasar, promosi, cuaca, atau regulasi.

Studi “Optimizing Demand Forecasting: Challenges and Best Practices” (2024) mencatat bahwa perubahan cepat di pasar menuntut model yang adaptif dan terupdate.

Kalau model tidak diperbarui atau hanya bergantung pada pola lama, maka risiko demand planning gagal semakin tinggi.

3. Kurang Kolaborasi Antar Tim

Proses demand planning efektif membutuhkan input dari tim penjualan, pemasaran, produksi, dan logistik.

Menurut Clarkston Consulting (2024), salah satu kesalahan terbesar adalah kurangnya mekanisme kolaborasi formal antar departemen dalam merumuskan permintaan masa depan.

Tanpa kolaborasi yang baik, model forecast mungkin akurat secara teknis tetapi tidak relevan secara bisnis.

4. Tidak Mengukur & Mengevaluasi Akurasi Forecast

Tanpa metrik seperti forecast accuracy atau error tracking, sulit menentukan kapan perkiraan permintaan bisa dikatakan berhasil.

Slimstock (2025) menjelaskan bahwa pengukuran akurasi prediksi (misalnya MAPE) adalah kunci agar model bisa diperbaiki secara terus‐menerus.

Jika Anda tidak tahu seberapa jauh prediksi meleset, bagaimana bisa memperbaikinya? Inilah salah satu alasan utama mengapa demand planning gagal.

Bagaimana Sebuah Forecasting Dapat Dikatakan Berhasil?

Forecasting yang baik bukan sekadar menghasilkan angka prediksi yang mendekati kenyataan, tapi juga menciptakan dampak nyata bagi bisnis.

Berdasarkan wawasan dari NetSuite (2025) dan Slimstock (2025), berikut poin-poin penting yang menunjukkan demand planning Anda berjalan dengan baik.

1. Akurasi Forecast Terukur dan Stabil
   Prediksi permintaan konsisten dalam batas kesalahan wajar (misalnya MAPE di bawah 10–15%) dan tidak berfluktuasi ekstrem setiap periode.

2. Model Terus Diperbarui dengan Data Terbaru
   Sistem forecasting belajar dari data baru, memperbarui pola permintaan secara berkala, dan menyesuaikan model sesuai dinamika pasar.

3. Kolaborasi Lintas Departemen Berjalan Efektif
   Sales, marketing, dan produksi rutin melakukan tinjauan bersama terhadap hasil forecasting dan menyesuaikannya dengan strategi bisnis.

4. Reaksi Cepat terhadap Perubahan Pasar
   Ketika permintaan berubah mendadak, tim mampu melakukan re-forecasting dan menyesuaikan rencana produksi atau distribusi tanpa gangguan besar.

5. Mendukung Keputusan Bisnis Nyata
   Hasil forecasting digunakan bukan hanya untuk laporan, tetapi juga sebagai dasar perencanaan kapasitas, pembelian bahan baku, dan strategi penjualan.

Dengan memenuhi lima indikator ini, perusahaan dapat memastikan demand planning mereka tidak hanya akurat secara angka, tetapi juga relevan secara operasional dan strategis.

Baca juga: 7 Cara Mengelola Stok Barang di Gudang dengan Mudah

Saatnya Membenahi Demand Planning Anda

Jika Anda melihat tanda‐tanda seperti prediksi sering meleset, produksi melambat, stok tak pernah ideal, itu merupakan sinyal bahwa ada kesalahan dalam proses demand planning Anda.

Kami di IDstar siap membantu Anda memetakan proses dari awal hingga akhir, meningkatkan data integrasi, memperkuat kolaborasi antar tim, dan menerapkan sistem yang bisa mengevaluasi akurasi prediksi secara real‐time.

Waktunya pastikan demand planning gagal tidak menjadi bagian dari rutinitas Anda. Digital Transformation? #IDstarinAja

Referensi Kredibel:

1. NetSuite. 2025. 8 Top Demand Forecasting Challenges and How to… https://www.netsuite.com/portal/resource/articles/inventory-management/demand-forecasting-challenges.shtml
2. ISM (Institute for Supply Management). 2024. Optimizing Demand Forecasting: Challenges and Best Practices. https://www.ismworld.org/supply-management-news-and-reports/news-publications/inside-supply-management-magazine/blog/2024/2024-03/optimizing-demand-forecasting-challenges-and-best-practices/
3. Clarkston Consulting. 2024. Top 5 Demand Planning Mistakes and How Supply Chain Leaders Can Avoid Them. https://clarkstonconsulting.com/insights/demand-planning-mistakes/
4. Sharma, Gaurav. (2024). Optimizing Demand Forecasting: Challenges and Best Practices. https://www.researchgate.net/publication/392165083_Optimizing_Demand_Forecasting_Challenges_and_Best_Practices
5. Slimstock. 2025. Forecast Accuracy: Increasing Supply Chain Success. https://www.slimstock.com/blog/forecast-accuracy/