Perhitungan dalam konsumsi nyata adalah jumlah permintaan dari produk tersebut. Oleh karena itu dalam melakukan proyeksi terhadap jumlah permintaan dapat digunakan dengan regresi atau trend maupun menggunakan laju pertumbuhan rata-rata pertahun dari serangkaian waktu ke waktu, baik mengenai jumlah produksi setempat, jumlah barang masuk dan jumlah barang yang keluar dari daerah tersebut (Ibrahim, 1998).
Dengan mengetahui jumlah konsumsi nyata dan jumlah penawaran dari suatu produk maka dapat dicari perbedaan antara jumlah konsumsi nyata dan penawaran yang disebut dengan peluang yang dapat dimanfaatkan untuk usaha baru. Dari hasil perhitungan diperoleh jumlah konsumsi nyata lebih besar dari produk yang ditawarkan maka ada peluang untuk mendirikan usaha baru. Namun sebaliknya bila produk yang ditawarkan lebih besar dari konsumsi nyata maka tidak ada peluang untuk didirikan.
b. Peralaman Permintaan
Pengukuran permintaan menurut (Husan,1999) adalah usaha adalah usahan untuk mengetahui permintaan atas suatu produk atau sekelompok produk di masa lalu dan masa yang akan datang dalam kendala set kondisi tertentu. Sedangkan peramalan permintaan merupakan suatu usaha untuk mengetahui jumlah produk atau sekelompok produk di masa yang akan datang dalam kondisi satu set tertentu (Husnan, 1999).
Peramalan permintaan pada dasarnya terdapat dua pendekatan utama dalam peramalan dengan metode kuantitatif. Pertama dengan pendekatan time series, yaitu suatu metode dengan tidak memperhatikan hubungan sebab akibat atau dengan kata lain hasil peramalan hanya memperhatikan keadaan masa lalu.Pada metode ini diperlukan data masa lalu yang cukup banyak dan banyak variabel yang dibutuhkan tidak diperhatikan sehingga akurasi tidak dapat berlebihan. Sehingga diharapkan tidak terjadi perubahan yang melonjak serta pada masa yang akan sehingga tidak terjadi perubahan yang mendasar.Dalam metode ini yang digunakan teknik peramalan dengan metode trend, baik secara linear, kuadratik dan logaritma.
Pendekatan yang kedua adalah pendekatan dengan memperhatikan hubungan sebab akibat (cause-effects method) atau yang menjelaskan terjadinyan suatu keadaan (explanatory method) oleh sebab-sebab tertentu (Husnan, 1999). Hubungan sebab akibat yang terjadi bukan hubungan yang deterministik melainkan hubungan yang stokastik. Dengan menggunakan model ini tingkat akurasi yang dihasilkan lebih baik karena jangka waktu yang lebih panjang dan memperhatikan variabel penjelasan. Teknik yang digunakan adalah teknik regresi dan korelasi baik untuk linier sederhana regresi linier berganda, korelasi biasa, berganda maupun parsial (Husnan, 1999).
Secara ringkas metode peramalan dalam studi kelayakan dilakukan dalam tahapan berikut :
- Analisa ekonomi dengan mengadakan proyeksi terhadap aspek makro terutama kependudukan dan pendapatan
- Analisa industri dengan analisa terhadap permintaan pasar dari perusahaan yang menghasilkan produk sejenis
- Analisa penjualan masa lalu, dengan memperhatikan market postitioning. Dengan analogi penjualan perusahaan lain yang menjual produk sejeni atau dengan mengambil analogi dengan produk yang mendekati kesamaan atau produk pengganti.
- Analisa peramalan permintaan, baik industri maupun proyek yang diusulkan
- Pengawasan hasil peramalan, yaitu usaha untuk meminimalkan kesalahan dalam peramalan.
Menurut Tohir (2011), penilaian terhadap peramalan dapat dilakukan dengan mengamati selisih nilai aktual pengamatan dengan nilai estimasi dari peramalan. Nilai residu atau error (et) adalah perbedaan antara nilai aktual dengan nilai hasil peramalan. Nilai residu diperoleh dari beberapa ukuran akurasi peramalan yaitu MAE (Mean Absolud Error), MSE (Mean Squared Error) dan MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Bila besarnya residu besarnya merata sepanjang pengamatan maka MSE yang digunakan. Bila satu atau dua residu yang besar maka MAE yang digunakan. Untuk melihat bias tidaknya peramalan digunakan MPE/MAPE.