PROMO 12.12 YES! BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 122K!
Diskon Spesial 97% Belajar Data Science Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 13 Jam 25 Menit 3 Detik 

Kriteria Jenis Teknik Analisis Data dalam Forecasting

Belajar Data Science di Rumah 14-Januari-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/dec412d17e9df1f63cd42243f2cd22b5_x_Thumbnail800.jpg

Setiap penggunaan teknik analisis data pastinya membutuhkan kriteria-kriteria yang harus dipenuhi. Bukan tanpa alasan, sebab teknik analisis data dalam forecasting perlu memperhatikan kriteria untuk mengidentifikasi ukuran kesalahan peramalan. Adapun jenis teknik analisis data yang dilakukan dalam forecasting meliputi Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Square Error (MSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan Root Mean Square Error atau RMSE. Harapannya dengan adanya kriteria berikut dapat mendapatkan hasil peramalan yang bisa meminimalkan kesalahan dan menghindari adanya ketidakpastian dalam data yang diramalkan. Hasil peramalan dalam prakteknya hampir tidak pernah secara mutlak tepat. Hal ini karena keadaan maupun kejadian di masa depan tidak menentu. Walaupun demikian, apabila semua faktor penting yang mempengaruhi telah diperhitungkan dan model hubungan dari faktor-faktor tersebut ditentukan dengan baik, maka hasil peramalan akan mendekati kondisi yang sebenarnya, maka harus dilakukan dengan hati-hati terutama pemilihan metode untuk digunakan dalam suatu kasus tertentu. Hal ini dipertimbangkan karena tidak ada satupun metode dari perkiraan atau peramalan yang dapat dipergunakan secara universal untuk seluruh keadaan atau situasi.


Hasil peramalan terbaik adalah metode terpilih dengan memiliki tingkat kesalahan yang paling minim. Disamping memiliki kesalahan yang paling minim juga didukung dengan nilai peramalan yang paling besar. Adapun parameter yang dilihat untuk menentukan metode yang terbaik adalah melihat nilai MAD, MSE, standar error dan bias yang paling mendekati nol. Dari keseluruhan yang dilihat mengindikasikan adanya kriteria dalam penentuan metode terbaik berdasarkan ukuran akurasi hasil peramalan. Berdasarkan parameter tersebut, kita dapat menentukan metode yang terbaik dari beberapa metode yang ada untuk kasus peramalan penjualan dengan data yang bersifat musiman. Lalu, kira-kira apa saja sih penjabaran dari masing-masing ukuran akurasi hasil peramalan ini. Yuk mari kita jawab rasa penasaran kamu lewat artikel berikut ini ya! Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai kriteria jenis teknik analisis data dalam bidang forecasting atau peramalan. 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.Mean Absolute Deviation

Teknik Analisis Data

Kriteria pertama adalah Mean Absolute Deviation (MAD). Mean Absolute Deviation (MAD) perhitungan yang digunakan untuk menghitung rata-rata kesalahan mutlak atau absolut. Mean absolute deviation mengukur akurasi dari forecast dengan membuat sama rata dari besarnya kesalahan perkiraan yang dimana setiap forecasting memiliki nilai absolut untuk setiap errornya. MAD digunakan jika seorang analis ingin mengukur kesalahan peramalan dalam unit ukuran yang sama seperti data aslinya. MAD mengukur ketepatan ramalan dengan merata-rata kesalahan dugaan (nilai absolut masing-masing kesalahan). MAD berguna ketika mengukur kesalahan ramalan dalam unit yang sama sebagai deret asli. MAD merupakan ukuran pertama kesalahan peramalan keseluruhan untuk sebuah model. MAD dari suatu set data adalah jarak rata-rata antara setiap nilai data dan rata-rata. MAD adalah cara untuk menggambarkan variasi dalam kumpulan data. MAD membantu kita memahami bagaimana penyebaran nilai-nilai dalam kumpulan data.


Baca juga : Cara Implementasi Teknik Analisis Data dalam Analisis Korelasi


2. Mean Square Error

Teknik Analisis Data

Mean Squared Error (MSE) adalah Rata-rata Kesalahan kuadrat antara nilai aktual dan nilai peramalan. Metode Mean Squared Error secara umum digunakan untuk mengecek estimasi berapa nilai kesalahan pada peramalan. Nilai Mean Squared Error yang rendah atau nilai mean squared error mendekati nol menunjukkan bahwa hasil peramalan sesuai dengan data aktual dan bisa dijadikan untuk perhitungan peramalan di periode mendatang. Metode Mean Squared Error biasanya digunakan untuk mengevaluasi metode pengukuran dengan model regresi atau model peramalan seperti Moving Average, Weighted Moving Average dan Analisis Trendline. Cara menghitung Mean Squared Error (MSE) adalah melakukan pengurangan nilai data aktual dengan data peramalan dan hasilnya dikuadratkan (squared) kemudian dijumlahkan secara keseluruhan dan membaginya dengan banyaknya data yang ada.


3.Mean Absolute Percentage Error

Mean Absolut Percentage error (MAPE) adalah persentase kesalahan rata-rata secara mutlak (absolut). Pengertian Mean Absolute Percentage Error adalah Pengukuran statistik tentang akurasi perkiraan (prediksi) pada metode peramalan. Pengukuran dengan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dapat digunakan oleh masyarakat luas karena MAPE mudah dipahami dan diterapkan dalam memprediksi akurasi peramalan. Metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE) memberikan informasi seberapa besar kesalahan peramalan dibandingkan dengan nilai sebenarnya dari series tersebut. Semakin kecil nilai presentasi kesalahan (percentage error) pada MAPE maka semakin akurat hasil peramalan tersebut. Beberapa analisa menyebutkan variasi nilai Mean Absolute Percentage Error memiliki arti yang berbeda. 

  • Jika nilai MAPE kurang dari 10% maka kemampuan model peramalan sangat baik

  • Jika nilai MAPE antara 10% - 20% maka kemampuan model peramalan baik

  • Jika nilai MAPE kisaran 20% - 50% maka kemampuan model peramalan layak

  • Jika nilai MAPE kisaran lebih dari 50% maka kemampuan model peramalan buruk

Dari nilai tersebut kita bisa memahami bahwa nilai MAPE masih bisa digunakan apabila tidak melebihi 50%. Ketika nilai MAPE sudah diatas 50% maka model peramalan sudah tidak bisa digunakan lagi. 


4.Root Mean Square Error

Root Mean Square Error (RMSE) merupakan besarnya tingkat kesalahan hasil prediksi, dimana semakin kecil (mendekati 0) nilai RMSE maka hasil prediksi akan semakin akurat. Root Mean Squared Error (RMSE) merupakan salah satu cara untuk mengevaluasi model regresi linear dengan mengukur tingkat akurasi hasil perkiraan suatu model. RMSE dihitung dengan mengkuadratkan error (prediksi “ observasi) dibagi dengan jumlah data (= rata-rata), lalu diakarkan. RMSE tidak memiliki satuan. Root Mean Square Error merupakan salah satu kriteria dalam menentukan model peramalan selain MAPE, MAD dan MSE. Nilai RMSE rendah menunjukkan bahwa variasi nilai yang dihasilkan oleh suatu model prakiraan mendekati variasi nilai observasinya. RMSE menghitung seberapa berbedanya seperangkat nilai. Semakin kecil nilai RMSE, semakin dekat nilai yang diprediksi dan diamati.


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 skillmu 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 :