FLASH PROMO!! AKSES PAKET DATA SCIENCE 6 BULAN 180K!
Diskon Spesial 90% + 50% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 6 Jam 28 Menit 41 Detik 

Contoh Teknik Analisis Data dalam Bidang Forecasting Bisnis

Belajar Data Science di Rumah 12-Januari-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/14638dc5fd7882506cd1a981cddcfe26_x_Thumbnail800.jpg

Penerapan teknik analisis data banyak digunakan dalam berbagai bidang. Mulai dari keperluan akademik, bisnis, pengambilan keputusan dan masih banyak lagi yang lainnya. Teknik analisis data dalam bidang forecasting bertujuan untuk memperkirakan hal-hal yang akan terjadi di masa depan. Ketika memilih teknik analisis data untuk keperluan forecasting pastinya memerlukan data-data masa lampau sebagai acuan dalam melakukan peramalan. Data peramalan dapat digunakan sebagai dasar perencanaan produksi untuk mencegah terjadinya over production yang mengakibatkan perusahaan mengalami idle capital maupun under production yang menyebabkan perusahaan kehilangan kesempatan dalam menjual hasil produksinya. Dengan adanya peramalan tersebut, maka perusahaan dapat mencapai tujuan perusahaan serta pengambilan keputusan dalam produksinya. Hal ini mengharuskan perusahaan untuk dapat merencanakan semua parameter produksi dengan baik, termasuk kapasitas produksi agar dapat memenuhi permintaan pasar dengan tepat waktu dan dengan jumlah yang sesuai, sehingga diharapkan keuntungan perusahaan akan meningkat.


Forecasting adalah suatu kegiatan memprediksikan suatu hal atau kondisi yang akan terjadi di masa yang akan datang dengan periode waktu tertentu dimana dalam memprediksikan suatu hal tertentu tentunya membutuhkan data yang akurat di masa lampau yang nantinya digunakan sebagai ukuran agar di periode yang akan datang suatu perusahaan memenuhi target yang telah ditentukan. Penggunaan metode peramalan biasanya menggunakan metode peramalan seperti moving average, exponential smoothing, trend linier, dan trend non linier (trend kuadratik) dalam menganalisis peramalan. Pemilihan metode peramalan terbaik didasarkan pada tingkat kesalahan prediksi, dimana semakin kecil tingkat kesalahan yang dihasilkan, semakin tepat sebuah metode dalam memprediksi peramalan. Perhitungan tingkat kesalahan yang digunakan berupa Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), dan Mean Absolute Percent Error (MAPE). Lalu, kira-kira apa saja sih penjabaran dari masing-masing teknik analisis data untuk keperluan forecasting. Yuk mari kita jawab rasa penasaran kamu lewat artikel berikut ini ya! Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai contoh teknik analisis data untuk keperluan peramalan atau forecasting. Dengan harapan bisa menjadi tambahan insight dan rekomendasi bagi kalian calon praktisi data, pemula data maupun data enthusiast. Jangan lewatkan artikel berikut ini, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys! 


1.Trend Analysis

Analisis trend merupakan model trend umum untuk data time series dan untuk meramalkan. Analisis trend adalah analisis yang digunakan untuk mengamati kecenderungan data secara menyeluruh pada suatu kurun waktu yang cukup panjang. Trend dapat dipergunakan untuk meramalkan kondisi apa data di masa mendatang, maupun dapat dipergunakan untuk memprediksi data pada suatu waktu dalam kurun waktu tertentu. Beberapa metode yang dapat dipergunakan untuk memodelkan tren, diantaranya model linear (linear Model), model kuadratik (Quadratic Model), model pertumbuhan eksponensial (Exponential Growth Model) dan model kurva-S (S-Curve Model). Ukuran kebaikan model ditunjukkan oleh besarnya nilai MAPE, MAD dan MSD. Semakin kecil nilai MAPE menunjukkan bahwa model yang digunakan semakin akurat.


Baca juga : Cara Implementasi Teknik Analisis Data dalam Analisis Korelasi


2.Moving Average

Moving average merupakan metode yang paling sering digunakan dan paling standar. Moving average adalah suatu metode peramalan umum dan mudah untuk menggunakan alat-alat yang tersedia untuk analisis teknik. Moving average menyediakan metode sederhana untuk pemulusan data masa lalu. Metode ini berguna untuk peramalan ketika tidak terjadi tren, gunakan estimasi berbeda untuk mempertimbangkanya. Hal ini disebut dengan œbergerak karena sebagai data baru yang tersedia, data yang tertua tidak digunakan lagi. Peramalan dengan teknik moving average melakukan perhitungan terhadap nilai data yang paling baru sedangkan data yang tua/lama akan dihapus. Nilai rata-rata dihitung berdasarkan jumlah data, yang angka rata-rata bergeraknya ditentukan dari harga 1 sampai nilai N data yang dimiliki.


3.Exponential Smoothing

Metode exponential smoothing adalah metode yang menunjukkan pembobotan menurun secara eksponensial terhadap nilai pengamatan yang lebih lama. Terdapat satu atau lebih parameter penulisan yang ditentukan secara eksplisit, dan hasil pilihan ini menentukan bobot yang dikenakan pada nilai observasi. Metode pemulusan eksponensial tunggal (Single Exponential Smoothing/SES) minimal membutuhkan dua buah data untuk meramalkan nilai yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Misalkan pengamatan yang lama Xt-N tidak tersedia sehingga harus digantikan dengan nilai pendekatan. Salah satu pengganti yang mungkin adalah nilai peramalan periode sebelumnya Ft.


4.Grey Holt-Winters Exponential Smoothing

Metode Grey Holt “ Winter Exponential Smoothing merupakan gabungan dari metode grey dan metode exponential smoothing yang digunakan untuk menghitung peramalan data time series yang mengandung trend dan juga musiman. Metode Grey digunakan untuk memuluskan efek gangguan acak pada data, dan pada metode exponential smoothing terdapat parameter pembobot untuk memberikan bobot tambahan pada perubahan terbaru untuk memperoleh kesalahan minimal. Nilai parameter pada Grey Holt “ Winter Exponential Smoothing mempengaruhi kinerja model peramalan, pada umumnya untuk mendapatkan nilai parameter pada Grey Holt “ Winter Exponential Smoothing adalah dengan cara trial and error sehingga pada penelitian ini disebut dengan konvensional Grey Holt “ Winter Exponential Smoothing.


Baca juga : Teknik Analisis Data Kualitatif dengan Metode Delphi


5.Upskill Baru di Tahun Baru 2022 Bersama DQLab!

Tahun baru pastinya skill baru dong! Belajar analisis data merupakan salah satu langkah untuk mempelajari hal apapun di ranah data. Melakukan analisis data tentunya bukan hal yang mudah. Dibutuhkan ketekunan dan ketelitian dalam melakukan setiap tahapannya. Agar skill analisis data kamu semakin terasah, tidak salah lagi jika kamu bisa upgrade skill mu bersama DQLab! Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id dan lakukan signup untuk dapatkan info-info terbaru serta belajar data science. Banyak benefit yang bisa kamu dapatkan jika kamu bergabung untuk belajar bersama DQLab! Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik dan cobain berlangganan bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor. Cobain juga free module Introduction to Data Science with R dan Introduction to Data Science with Python untuk menguji kemampuan data science kamu gratis! Jika ingin berlangganan kalian bisa mendapatkan benefit yang beragam salah satunya mencoba modul platinum dan career track.


Dapatkan keuntungan-keuntungan yang didapatkan salah satunya tidak perlu install software tambahan. Karena kalian belajar secara langsung terhubung dengan live code editor dari device yang kalian gunakan. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry. Jika kamu kesulitan dalam proses pembelajaran di DQLab, kamu bisa loh gabung ke discord kita untuk menanyakan hal-hal yang kurang jelas dan bingung bagaimana cara penyelesaiannya. Kamu juga diberikan kesempatan mendapatkan job connector dari perusahaan ternama di ranah industri data. Uniknya kamu bisa langsung apply dari akun kamu loh. So, tunggu apalagi, buruan SIGNUP Sekarang ya!


Penulis: Reyvan Maulid


Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :