[LAST CALL!] BANGKITKAN SKILL DATA SAMPAI SUKSES BERKARIR
BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 127 RIBU  | Pakai Kode: DQBANGKIT
KLAIM PROMONYA!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 19 Jam 6 Menit 19 Detik 

Teknik Pengolahan Data Kuantitatif Untuk Keperluan Forecasting

Belajar Data Science di Rumah 07-September-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/918ca3c0edcbec6f527f6d8ba1606b12_x_Thumbnail800.jpg

Forecasting atau peramalan adalah teknik akuntansi yang menggunakan data untuk membuat estimasi tentang tren di masa depan. Hal ini penting untuk keperluan bisnis apapun. Pemilik bisnis dalam hal ini perlu mempertimbangkan prakiraan sebagai bagian dari sebagian besar proses pengambilan keputusan. Perkiraan biasanya digunakan untuk menyusun anggaran atau merencanakan pengeluaran dengan memperkirakan permintaan produk atau layanan di masa depan. Menurut Harvard Business Review, teknik forecasting diperlukan untuk mengatasi semua jenis masalah potensial dari variasi permintaan hingga pergeseran musiman hingga perubahan ekonomi. Karena itu, penting untuk mengetahui apa yang bisa dan tidak bisa dilakukan oleh perkiraan dan teknik apa yang paling sesuai dengan bisnis Anda pada saat ini. Penggunaan analisis forecasting ini biasanya identik dengan teknik pengolahan data kuantitatif. Hal ini dikarenakan peramalan dilakukan dengan menggunakan angka sebagai patokan maupun standar untuk menentukan metode peramalan berdasarkan tingkat akurasi kesalahan yang paling minim. Dengan akurasi kesalahan metode peramalan yang seminimal mungkin maka dapat dijadikan suatu dasar untuk keputusan terkait sebuah bisnis. Tingkat kesalahan yang minim dapat membantu perusahaan menghindari kesalahan dalam peramalan karena banyaknya error pada data. Pemilihan metode peramalan atau forecasting sudah pasti peneliti nanti akan mengarah ke teknik pengolahan data kuantitatif. 


Setiap jenis dari metode peramalan yang digunakan oleh peneliti bisa jadi berbeda-beda. Hal ini bergantung pada kebutuhan data dan situasinya. Memilih metode peramalan sangat bergantung pada beberapa aspek seperti data historis berupa time series, tingkat akurasi kesalahan peramalan, jangka waktu baik jangka pendek atau jangka panjang dan kegunaannya dalam menganalisis peramalan. Teknik forecasting atau peramalan memiliki konteks yang sangat luas dan versatile. Teknik ini bisa digunakan di berbagai bidang misalnya dalam hal peramalan di bidang keuangan, produksi dan penjualan, sales dan marketing, dan masih banyak sekali yang lainnya. Perlakuan analisis data kuantitatif pada analisis peramalan tentunya didukung juga dengan analisis statistik sebagai penunjangnya. Kira-kira apa saja teknik pengolahan data kuantitatif yang seringkali digunakan untuk keperluan peramalan? Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai teknik pengolahan data kuantitatif yang digunakan untuk keperluan forecasting suatu bisnis. Dengan harapan bisa menjadi tambahan insight dan rekomendasi bagi kalian calon praktisi data, peneliti maupun data enthusiast. Jangan lewatkan artikel berikut ini, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!


1. Moving Average 

Metode Moving Average (MA) menggunakan rata-rata beberapa data terakhir sebagai data prakiraan masa berikutnya. Metode ini sangat sederhana karena berusaha merata-ratakan beberapa data terakhir. Metode ini berusaha memuluskan perubahan data yang sangat tinggi atau sangat rendah. Di lain pihak, metode Weighted Moving Average (WMA) berusaha memforecast dengan beberapa data terakhir dengan memberikan bobot yang berbeda-beda. Hal ini bisa didasarkan jika pengaruh data yang lebih baru adalah lebih besar dari data yang lebih lama terhadap keadaan di masa datang.


Baca juga : Teknik Pengolahan Data Kualitatif: Ketahui Macam-Macam Metode

Pengumpulan Data


2. Exponential Smoothing

Exponential smoothing atau dalam bahasa Indonesia disebut dengan Penghalusan Eksponensial adalah suatu metode peramalan rata-rata bergerak yang memberikan bobot secara eksponensial atau bertingkat pada data-data terbarunya sehingga data-data terbaru tersebut akan mendapatkan bobot yang lebih besar. Dengan kata lain, semakin baru atau semakin kini datanya, semakin besar pula bobotnya. Hal ini dikarenakan data yang terbaru dianggap lebih relevan sehingga diberikan bobot yang lebih besar. Parameter penghalusan (smoothing) biasanya dilambangkan dengan α (alpha).


3. Autoregressive Integrated Moving Average

Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) yang biasa disebut dengan metode Box-Jenkins merupakan metode yang dikembangkan oleh George Box dan Gwilym Jenkins pada tahun 1970. ARIMA adalah model Autoregressive Moving Average (ARMA) yang tidak stasioner. Penggunaan metode ARIMA dalam peramalan jangka pendek sangat tepat dan akurat. Sedangkan untuk peramalan jangka panjang ketepatan peramalannya kurang baik. Biasanya nilai peramalan akan cenderung konstan untuk periode yang cukup panjang. Model ARIMA terdiri dari tiga proses yaitu autoregressive, integrates, dan moving average dengan order (p,d,q) dinotasikan ARIMA (p,d,q). ARIMA mempunyai syarat asumsi stasioner dalam variasi. Dalam mengatasi ketidakstasioneran data ini dilakukan proses differencing agar data menjadi stasioner, banyaknya differencing dinotasikan dengan d


4. Monte Carlo

Monte Carlo Simulation atau disingkat MCS adalah salah satu teknik asesmen risiko kuantitatif yang dapat digunakan oleh berbagai organisasi dalam proses manajemen risiko mereka, terutama dalam tahapan analisis risiko dan/atau evaluasi risiko yang memiliki fenomena variabel acak (random variable). Analisis dan evaluasi risiko dengan fenomena variabel acak tidak hanya hanya terjadi untuk peristiwa-peristiwa risiko pasar (market risk), risiko kredit (credit risk), dan risiko operasional (operational risk) dalam dunia perbankan, tetapi juga untuk risiko operasional di berbagai industri lain misalnya industri minyak dan gas (oil and gas) dan pertambangan (mining)


Baca juga : Kenali 3 Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif


5. Belajar Teknik Pengolahan Data Seperti Data is New Oil Bersama DQLab!

Data is the new oil, begitulah ungkapan menurut Presiden Joko Widodo. Arti dari ungkapan tersebut adalah data yang akurat merupakan kekayaan baru yang sangat berharga bahkan nilainya bisa lebih berharga daripada minyak. Data yang valid menjadi salah satu kunci pembangunan. Berbekal data yang valid, maka sangat dibutuhkan untuk penyusunan perencanaan dan eksekusi kebijakan untuk hasil yang efektif. Untuk bisa menemukan cara yang tepat dalam mengolah data, seseorang perlu memiliki kemampuan dan ketangkasan dalam ilmu data science. Dengan memiliki ilmu ini, seseorang bisa dengan mudah dalam memanfaatkan sekumpulan data dalam bentuk big data. Dengan memiliki ilmu ini, seseorang bisa dengan mudah dalam memanfaatkan sekumpulan data dalam bentuk big data. Dengan demikian, seorang praktisi data jika ingin melakukan analisis data tentunya akan menghasilkan insight yang valuable dari awalnya nothing (sesuatu yang tidak bernilai) menjadi something yang bermanfaat bagi pengambilan keputusan suatu bisnis yang diputuskan oleh tim manajemen terkait. Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar data science secara langsung, caranya mudah banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id atau bisa klik button di bawah ini yap. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik 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. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry. Ayo persiapkan dirimu untuk berkarir sebagai praktisi data yang kompeten!



Penulis: Reyvan Maulid


Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!