Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Rumus Dasar Deviasi Excel untuk Bisnis

Belajar Data Science di Rumah 03-Juni-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/12013208af9ba9018d8b1fd3664e1bf0_x_Thumbnail800.jpeg

Dikenal karena fungsi-fungsi yang lengkap, Excel membantu kalian untuk melakukan berbagai jenis perhitungan statistik dengan mudah dan akurat. Salah satu fungsi yang sering digunakan dalam analisis data adalah perhitungan standar deviasi. Standar deviasi adalah ukuran statistik yang digunakan untuk menggambarkan sejauh mana data tersebar dari nilai rata-rata. Dalam konteks data penjualan, fungsi ini memberikan informasi tentang variasi atau fluktuasi yang mungkin terjadi dalam penjualan bulanan atau periode tertentu. 


Dengan menggunakan Excel, perhitungan standar deviasi dapat dilakukan dengan cepat dan efisien. Excel menyediakan beberapa fungsi standar deviasi yang sesuai untuk jenis data yang berbeda, baik itu data populasi maupun sampel. Kalian dapat memilih fungsi yang tepat berdasarkan konteks dan jenis data yang dimiliki, sehingga hasil perhitungan lebih akurat dan relevan. Seperti apa praktik penggunaannya di data penjualan? Yuk segera simak penjelasan berikut!


1. Rumus Dasar Deviasi

Excel

Rumus dasar deviasi biasa digunakan untuk mengukur sejauh mana data tersebar di sekitar nilai rata-rata atau mean. Deviasi biasa, juga dikenal sebagai simpangan baku, adalah salah satu ukuran dispersi atau variasi dalam statistik. Ia menggambarkan seberapa jauh titik data individu tersebar dari nilai rata-rata.

Rumus dasar deviasi biasa adalah sebagai berikut:


σ = √(Σ(xi - μ)² / N)

di mana:

  • σ (sigma) adalah deviasi biasa.

  • Σ (sigma besar) adalah tanda sigma yang menunjukkan operasi penjumlahan.

  • xi adalah setiap titik data individu.

  • μ (miu) adalah nilai rata-rata dari semua titik data.

  • N adalah jumlah total titik data.


2. Kegunaan Rumus Dasar Deviasi

Excel

Deviasi biasa digunakan dalam berbagai bidang dan analisis statistik. Beberapa penggunaan umum dari deviasi biasa termasuk:

  • Mengukur dispersi: Deviasi biasa memberikan gambaran tentang sejauh mana data tersebar di sekitar nilai rata-rata. Semakin tinggi deviasi biasa, semakin besar variasi atau dispersi data tersebut.

  • Menentukan ketepatan prediksi: Deviasi biasa digunakan dalam analisis regresi untuk mengevaluasi sejauh mana titik data individu berbeda dari garis regresi. Semakin kecil deviasi biasa, semakin akurat prediksi model regresi.

  • Membandingkan kelompok data: Deviasi biasa memungkinkan perbandingan antara kelompok data yang berbeda. Jika dua kelompok data memiliki nilai rata-rata yang sama, tetapi deviasi biasa yang berbeda, kelompok dengan deviasi biasa yang lebih besar menunjukkan variasi yang lebih besar dalam data.

  • Menguji signifikansi statistik: Deviasi biasa juga digunakan dalam uji hipotesis statistik untuk mengukur tingkat signifikansi. Nilai deviasi biasa digunakan untuk menghitung statistik uji yang membandingkan perbedaan antara nilai rata-rata sampel dengan nilai rata-rata populasi.

Dalam kesimpulannya, rumus dasar deviasi biasa digunakan untuk mengukur sejauh mana data tersebar di sekitar nilai rata-rata. Deviasi biasa adalah ukuran penting dalam statistik yang membantu dalam memahami variasi data dan membandingkan kelompok data yang berbeda.


Baca juga : Rumus Excel yang Paling Sering Digunakan dalam Dunia Kerja


3. Contoh Kasus di Penjualan dan Interpretasinya

Mari kita lihat studi kasus sederhana tentang hasil interpretasi deviasi pada penjualan untuk memahami konsep tersebut dengan lebih baik. Misalkan kita memiliki sebuah perusahaan yang menjual produk A selama 12 bulan terakhir. Berikut adalah data penjualan bulanan dalam ribuan unit:

4, 5, 7, 6, 5, 8, 9, 7, 6, 5, 6, 7

Langkah pertama adalah menghitung nilai rata-rata dari data penjualan ini. Dalam hal ini, nilai rata-rata dapat dihitung dengan menjumlahkan semua angka dan membaginya dengan jumlah bulan. Atau jika menggunakan rumus pada Excel, pilih =AVERAGE.

Excel


Jadi, nilai rata-rata penjualan bulanan adalah 6,25 ribu unit atau 6250 unit.

Selanjutnya, kita akan menghitung deviasi biasa menggunakan rumus yang telah disebutkan sebelumnya. Jika pada Excel gunakan STDEV.S.

Excel

Jadi, deviasi biasa (simpangan baku) dari data penjualan bulanan adalah sekitar 1,42 ribu unit.

Dalam contoh ini, deviasi biasa yang relatif kecil menunjukkan bahwa penjualan bulanan cenderung konsisten atau tidak bervariasi secara signifikan dari nilai rata-rata. Semakin kecil deviasi biasa, semakin homogen data penjualan dan semakin stabil kinerja penjualan perusahaan.


Namun, jika deviasi biasa lebih besar, misalnya 4 atau 5 ribu unit, hal ini menunjukkan variasi yang lebih besar dalam penjualan bulanan. Ini dapat menunjukkan fluktuasi yang signifikan dalam kinerja penjualan perusahaan dan mungkin memerlukan analisis lebih lanjut untuk memahami faktor-faktor yang mempengaruhinya. Dengan demikian, interpretasi deviasi biasa pada penjualan memberikan pemahaman tentang sejauh mana penjualan bervariasi dari nilai rata-rata dan stabilitas kinerja penjualan perusahaan dalam periode waktu yang dianalisis.


4. Keputusan Bisnis yang Diperlukan

Excel

Berdasarkan hasil interpretasi deviasi biasa pada penjualan, beberapa keputusan bisnis yang dapat diambil adalah sebagai berikut:

  • Pengendalian kualitas: Jika deviasi biasa penjualan relatif tinggi, ini dapat menunjukkan fluktuasi atau variasi yang signifikan dalam penjualan bulanan. Hal ini dapat mendorong perusahaan untuk melakukan pengendalian kualitas yang lebih ketat dalam proses produksi atau penjualan untuk mengurangi variasi yang tidak diinginkan dan mencapai stabilitas yang lebih baik dalam kinerja penjualan.

  • Perencanaan persediaan: Jika deviasi biasa penjualan tinggi, perusahaan harus mempertimbangkan perencanaan persediaan yang lebih fleksibel dan adaptif untuk mengantisipasi fluktuasi permintaan dan mencegah kekurangan atau kelebihan persediaan yang signifikan.

  • Peramalan penjualan: Deviasi dapat memberikan indikasi tentang tingkat ketidakpastian atau variasi dalam penjualan bulanan. Dengan memahami deviasi biasa, perusahaan dapat mengembangkan model peramalan yang lebih akurat dan memperhitungkan variasi yang mungkin terjadi. Hal ini membantu perusahaan untuk mengambil keputusan bisnis yang lebih baik terkait dengan produksi, pemasaran, dan alokasi sumber daya.

  • Evaluasi kinerja penjualan: Deviasi juga dapat digunakan sebagai ukuran kinerja penjualan. Perbandingan deviasi biasa dari periode ke periode atau antara produk atau wilayah yang berbeda dapat membantu dalam mengevaluasi kinerja penjualan relatif. Dengan membandingkan deviasi biasa, perusahaan dapat mengidentifikasi area yang mengalami fluktuasi yang lebih besar dan mengambil langkah-langkah untuk mengoptimalkan kinerja penjualan.

  • Pengelolaan risiko: Deviasi juga dapat memberikan pemahaman tentang risiko yang terkait dengan fluktuasi penjualan. Perusahaan dapat menggunakan informasi ini untuk mengelola risiko dengan mempertimbangkan faktor-faktor yang berkontribusi terhadap variasi dan mengambil langkah-langkah mitigasi yang tepat.

Jadi, interpretasi deviasi biasa pada penjualan dapat membantu perusahaan dalam mengambil keputusan bisnis yang lebih baik terkait dengan pengendalian kualitas, perencanaan persediaan, peramalan penjualan, evaluasi kinerja, dan pengelolaan risiko.


Baca juga : Kenali Rumus IF pada 3 Kondisi dengan Excel


Nah, ternyata banyak kan manfaat rumus dasar deviasi? Untuk bisa memahami lebih dalam penggunaannya pada kasus lain di industri perusahaan, maka kalian perlu mulai mempelajari nih. Tentu dibutuhkan platform belajar yang menyenangkan, mudah dipahami, dan bisa diakses kapanpun kan? Yuk, kenalan dengan DQLab!


DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, rasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif dengan sign up sekarang di DQLab.id!


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login