Analisis deret waktu adalah unsur sentral dalam statistik, terutama dalam konteks ekonomi. Untuk mengembangkan pemahaman yang kuat tentang analisis kesalahan dan perkiraan dalam Excel, Anda akan dipandu melalui studi kasus praktis dalam panduan ini. Ini dilakukan melalui studi kasus pemasok komponen otomotif. Anda akan belajar bagaimana membandingkan perkiraan dengan nilai aktual dan mengukur kualitas perkiraan Anda melalui analisis kesalahan.
Temuan Utama
- Anda akan belajar cara membandingkan perkiraan dengan nilai aktual di Excel.
- Anda akan mengetahui metrik kesalahan mana yang digunakan untuk mengevaluasi kualitas prediksi.
- Pada akhirnya, Anda dapat menghitung koefisien variasi dan Root Mean Square Error (RMSE).
Panduan Langkah demi Langkah
Mulailah dengan memasukkan nilai tahun 2019 sebagai perkiraan dan nilai tahun 2020 sebagai nilai aktual ke dalam Excel. Pastikan Anda mentransfer angka-angka tersebut dengan benar untuk menciptakan dasar yang kuat untuk perhitungan Anda.
Untuk melakukan analisis, Anda memerlukan data mentah dari kedua tahun tersebut. Anda harus memastikan angka-angka tahun 2020 dan kemudian mengintegrasikan perkiraan untuk tahun 2019. Nilai-nilai ini menjadi dasar perhitungan Anda.
Sekarang salin data mentah dari angka tahun 2020 ke area kerja dan tempelkan secara lengkap. Untuk menjaga struktur perhitungan yang jelas, disarankan untuk membuat kolom-kolom terpisah untuk perkiraan dan nilai aktual.
Pada langkah berikutnya, Anda harus mengurangkan perkiraan dengan nilai aktual untuk menghitung kesalahan. Gunakan rumus "Kesalahan = Nilai Aktual - Perkiraan". Tarik perhitungan ini ke semua titik data Anda untuk mengukur kesalahan.
Setelah menghitung kesalahan, langkah berikutnya adalah mengkuadratkan kesalahan tersebut. Ini berarti Anda mengalikan setiap kesalahan dengan dirinya sendiri, memberikan Anda kesalahan kuadrat.
Hitung rata-rata dari kesalahan kuadrat sekarang. Gunakan fungsi "Rata-rata" di Excel dan bagikan jumlah kesalahan kuadrat dengan jumlah pengamatan. Ini akan memberi Anda rata-rata kesalahan kuadrat.
Setelah rata-rata kesalahan kuadrat diketahui, ambil akar kuadrat dari rata-rata tersebut. Ini menghasilkan Root Mean Square Error (RMSE). Nilai ini penting untuk mengevaluasi kualitas prediksi Anda.
Sekarang Anda juga ingin menghitung rata-rata dari nilai aktual. Gunakan lagi fungsi "Rata-rata" dan pilih nilai aktual yang sesuai. Rata-rata ini penting untuk interpretasi koefisien variasi nantinya.
Pada langkah selanjutnya, hitung koefisien variasi (VK). VK dihitung dengan membagi RMSE dengan rata-rata dari nilai aktual. Ini memberikan representasi persentase dari kesalahan terhadap nilai aktual, yang menilai kualitas prediksi Anda.
Interpretasi koefisien variasi sangat penting. VK sebesar 0.08 mengindikasikan fluktuasi relatif yang rendah dan oleh karena itu kualitas prediksi yang tinggi. Anda dapat memasukkan angka ini dan temuan Anda ke dalam tabel referensi juga, untuk membuat hasil lebih mudah dipahami.
Singkatnya, Anda telah menganalisis prediksi dan nilai aktual di Excel melalui beberapa tahap. Perhitungan kesalahan, pengkuadratan, pembentukan rata-rata, dan akhirnya penentuan koefisien variasi adalah prosedur dasar untuk menilai kualitas analisis deret waktu.
Ringkasan
Dalam panduan ini, Anda telah menjelajahi cara menganalisis deret waktu di Excel dengan membandingkan perkiraan dan nilai aktual. Anda telah belajar menghitung kesalahan, mengkuadratkan mereka, dan dapat mengukur kualitas prediksi Anda. Dengan menentukan koefisien variasi, Anda sekarang memiliki kemampuan untuk lebih baik mengevaluasi perkiraan di masa depan.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Bagaimana cara saya menggambarkan nilai aktual dan perkiraan di Excel?Dengan membuat kolom terpisah untuk nilai aktual dan perkiraan dan memasukkan nilai-nilai yang sesuai ke dalam kolom tersebut.
Bagaimana cara menghitung RMSE?RMSE dihitung dengan mengambil akar kuadrat dari rata-rata kesalahan kuadrat.
Apa arti dari koefisien variasi yang tinggi?Koefisien variasi yang tinggi menunjukkan fluktuasi relatif yang tinggi, yang menunjukkan kualitas prediksi yang lebih rendah.
Mengapa penting untuk mengkuadratkan kesalahan?Mengkuadratkan kesalahan memastikan bahwa deviasi positif dan negatif tidak saling meniadakan saat menghitung rata-rata.
