Cara memprediksi hasil menggunakan fungsi FORECAST Excel

Mempelajari cara memprediksi hasil di Excel dapat sangat membantu dalam pengambilan keputusan strategis di perusahaan, berapa pun skalanya. Analisis data dan kemampuan untuk mengantisipasi tren atau kebutuhan di masa mendatang sangatlah penting, dan Excel menawarkan berbagai fungsi khusus untuk menyederhanakan dan mengefektifkan prediksi ini.

Fungsi FORECAST di Excel dan variannya memungkinkan Anda memproyeksikan nilai masa depan. Menggunakan data historis, yang sangat berguna untuk memperkirakan penjualan, mengelola inventaris, atau mengantisipasi berbagai perilaku konsumen. Jika Anda pernah bertanya-tanya bagaimana cara memaksimalkan data Anda di Excel, artikel ini adalah yang Anda butuhkan untuk menguasai fungsi perkiraan dan menerapkannya dengan mudah di spreadsheet Anda.

Apa artinya membuat prakiraan di Excel?

Istilah ramalan Di Excel, istilah ini diterjemahkan sebagai "perkiraan" dan mengacu pada estimasi nilai masa depan berdasarkan informasi masa lalu. Dalam konteks bisnis, istilah ini sering digunakan untuk memperkirakan penjualan, menghitung kebutuhan inventaris, menjadwalkan produksi, atau menganalisis tren pasar. Prakiraan penjualan, misalnya, memungkinkan Anda mengantisipasi berapa banyak yang akan terjual dalam periode tertentu., data utama untuk membuat keputusan yang secara langsung memengaruhi keberhasilan ekonomi bisnis apa pun.

Umumnya perkiraan dilakukan secara berkala (bulanan, mingguan, atau tahunan). Data historis yang andal dan terorganisir sangat penting untuk prakiraan yang akurat, karena semua mesin matematika ini didasarkan pada statistik yang diterapkan pada catatan Anda.

Jenis perkiraan yang berlaku di Excel

Tidak ada teknik peramalan tunggal; tergantung pada informasi yang tersedia dan akurasi yang diinginkan, Excel memungkinkan Anda menerapkan model perkiraan yang berbeda:

• Prakiraan kualitatif: Digunakan ketika informasi historis tidak memadai. Perusahaan dapat menggunakan survei, pendapat ahli, atau analisis pasar untuk mendapatkan estimasi.
• Prakiraan berdasarkan deret waktu: Menganalisis data historis perusahaan menggunakan teknik seperti rata-rata bergerak, pemulusan eksponensial, atau model canggih seperti Box-Jenkins.
• Perkiraan berdasarkan model kausal: Menggunakan variabel spesifik yang memengaruhi besaran yang ingin kita prediksi, seperti regresi linier yang menghubungkan dua atau lebih faktor kunci.

Fungsi peramalan utama di Excel

Excel menyertakan beberapa fungsi untuk membuat prakiraan secara otomatis, termasuk:

• PERKIRAAN.LINEAR (o PRAKIRAAN LINIER): Memprediksi nilai masa depan menggunakan regresi linier sederhana. Metode ini ideal untuk hubungan linier antara dua set data (misalnya, penjualan dari waktu ke waktu).
• PRAKIRAAN.ETS (o PRAKIRAAN.ETS): Membuat prediksi menggunakan algoritma Exponential Triple Smoothing (ETS), yang disesuaikan untuk data dengan pola musiman atau fluktuasi periodik.

Kedua fungsi ini memungkinkan Anda memprediksi hasil masa mendatang berdasarkan data historis dan merupakan pilihan tepat bagi setiap pengguna yang ingin membawa analisis data mereka ke tingkat berikutnya tanpa harus menggunakan perangkat lunak statistik tingkat lanjut.

Sintaks dan argumen fungsi prediksi

FORECAST.LINEAR dan PRONOSTICO.LINEAL

Sintaksnya adalah sebagai berikut:

PERAMALAN.LINEAR(x, diketahui_y, diketahui_x)

Berikut argumen utamanya:

• x: Nilai yang ingin Anda gunakan untuk memprediksikan hasilnya (misalnya, tanggal atau indeks masa depan).
• dikenal_dan: Rentang data atau nilai dependen yang sudah direkam (misalnya penjualan historis).
• diketahui_x: : Rentang data independen atau variabel yang mempengaruhi (misalnya, el tiempo atau biaya satuan).

Semua argumen wajib diisiJika salah satu dari mereka kosong atau memiliki jumlah poin yang berbeda, rumus akan mengembalikan kesalahan. Selain itu, jika varians data dalam diketahui_x adalah nol, hasilnya akan berupa kesalahan (#DIV/0!).

PRAKIRAAN.ETS atau PRONOSTICO.ETS

Fungsi ini direkomendasikan ketika data menunjukkan musim. Sintaksnya adalah:

FORECAST.ETS(target_date, nilai, skala waktu, , , )

• tanggal_tujuan: Tanggal, waktu atau titik masa depan yang akan diprediksi.
• valores: Rangkaian nilai historis.
• skala waktu: Tanggal atau indeks historis; harus memiliki langkah-langkah yang teratur.
• musim (opsional): Angka yang menunjukkan pengulangan pola. Jika dihilangkan, Excel akan mendeteksinya secara otomatis.
• pengisian_data (opsional): Mengontrol bagaimana data yang hilang ditangani (0 untuk diperlakukan sebagai nol, 1 untuk interpolasi).
• agregasi (opsional): Metode untuk menggabungkan nilai dengan tanggal yang sama (defaultnya adalah rata-rata).

Cara membuat perkiraan di Excel langkah demi langkah

1. Siapkan data Anda: Masukkan dua seri, satu dengan skala waktu (tanggal atau indeks reguler) dan satu lagi dengan nilai historis.
2. Pilih kedua seri dan pergi ke tab datos > Ramalan > Lembar perkiraan.
3. Konfigurasikan bagan: Pilih jenis visual (garis atau kolom) untuk menampilkan hasil.
4. Pilih tanggal akhir untuk ramalan Anda dan klik Menciptakan.
5. Excel akan secara otomatis membuat lembar baru dengan tabel data historis, nilai prediksi, dan bagan.

Selain itu, dari jendela konfigurasi Anda dapat sesuaikan opsi lanjutan seperti interval kepercayaan, musim, metode agregasi, atau cara menangani data yang hilang.

Sesuaikan perkiraan: opsi lanjutan

Excel lebih dari sekadar prediksi sederhana: Excel memungkinkan Anda menyesuaikan berbagai parameter untuk menyesuaikan prakiraan dengan kebutuhan spesifik setiap kasus. Beberapa opsi yang paling penting antara lain:

• Awal dan akhir perkiraan: Pilih di mana Anda ingin memulai estimasi dan seberapa jauh Anda ingin memproyeksikan.
• Interval kepercayaan: Ini menunjukkan rentang di mana 95% hasil di masa mendatang diperkirakan akan jatuh. Semakin sempit rentang ini, semakin yakin Anda dengan estimasi Anda.
• Musiman: Tetapkan frekuensi data; jika tidak disesuaikan dengan benar, perkiraan mungkin tidak mencerminkan kenyataan.
• Penanganan data yang hilang: Menentukan apakah nilai yang hilang akan diinterpolasi (rata-rata tetangga) atau dianggap nol. Hal ini penting untuk deret dengan celah kecil.
• Agregasi data duplikat: Jika ada beberapa entri dengan tanggal atau stempel waktu yang sama, Excel dapat menghitung rata-rata, menjumlahkan, atau menggunakan metode lain.
• Penyertaan statistik: Anda dapat membuat tabel tambahan dengan metrik seperti kesalahan absolut rata-rata, koefisien penghalusan, atau R-kuadrat untuk menilai kualitas prakiraan.

Aplikasi Praktis: Contoh Prakiraan Sederhana dengan Excel

Bayangkan sebuah perusahaan ingin mengetahui berapa unit produk yang akan terjual dengan biaya per unit yang baru. Untuk melakukannya, perusahaan memiliki riwayat harga dan unit yang terjual:

Setelah menganalisis grafik XY (biaya per unit vs. penjualan), tren linier diamati. Dengan menggunakan fungsi PRAKIRAAN LINIER Atau dengan menambahkan garis tren ke grafik, Excel menghasilkan rumus matematika yang menghubungkan kedua variabel. Misalnya: Penjualan = 102,4 x (biaya satuan) – 191,64.

Jika Anda ingin memperkirakan penjualan dengan biaya per unit sebesar €150, rumusnya adalah: 102,4 x 150 – 191,64 = 15.168 unit.

Untuk memvalidasi ketahanan prediksi:

• Lihatlah grafiknya: Jika titik-titiknya dekat dengan garis tren, ada korelasi yang baik.
• menggunakan fungsi COREL: Jika hasilnya mendekati 1, hubungan yang ditemukan kuat; jika mendekati 0, hubungan lemah dan prediksi mungkin tidak dapat diandalkan.

Dalam kasus hubungan non-linier, Excel juga memungkinkan model eksponensial atau model lainnya untuk diterapkan melalui add-in Analysis Toolpak.

Peramalan Lanjutan: Toolpak Pemulusan dan Analisis Eksponensial

Ada situasi di mana hubungan linier sederhana tidak cukup, dan metode yang lebih canggih perlu diterapkan, seperti penghalusan eksponensialMisalnya, proses ekonomi tertentu atau data pertumbuhan sering mengikuti pola seperti ini. Excel mempermudah hal ini dengan menggunakan Alat AnalisisUntuk menginstalnya, cukup buka Add-in Excel dan aktifkan; dari sana, Anda akan memiliki akses ke alat seperti regresi linier, penghalusan, dan analisis varians.

Modul analisis data memungkinkan Anda memperoleh:

• Regresi linier dan eksponensial otomatis dengan laporan terperinci.
• Koefisien determinasi (R kuadrat) untuk menentukan apakah prediksi sesuai dengan data dengan benar.
• Diagnostik lanjutan pada keandalan estimasi, untuk mendeteksi kemungkinan kesalahan atau kelemahan dalam model yang digunakan.

Semua ini membantu mengotomatiskan proses perbandingan berbagai metode peramalan, sehingga Anda dapat memilih metode yang paling tepat berdasarkan sifat data.

Fungsi dan referensi tambahan di Excel

Excel tidak hanya memungkinkan Anda memperkirakan nilai tertentu, tetapi juga menghasilkan spreadsheet lengkap dengan hasil yang diharapkan, grafik ilustrasi, dan tabel tambahan, terutama dengan menggunakan opsi perkiraan otomatis. Anda juga dapat mempelajari rumus yang digunakan, menganalisis algoritma pemulusan eksponensial (ETS), dan melihat dokumentasi untuk memperluas kemungkinan analisis Anda.

Jika Anda memiliki data historis yang mengikuti periodisitas yang jelas, Fungsi FORECAST.ETS memberikan estimasi yang lebih realistis dalam konteks di mana terdapat puncak yang teratur (misalnya, penjualan bulanan yang terpengaruh oleh musim). Parameter lanjutan meliputi deteksi musiman otomatis, manajemen data yang hilang melalui interpolasi, dan kustomisasi metode agregasi untuk tanggal dengan beberapa data.

Artikel terkait:

Cara Menggunakan DeepSeek: Panduan Lengkap Langkah demi Langkah

Isaac

Penulis yang bersemangat tentang dunia byte dan teknologi secara umum. Saya suka berbagi ilmu melalui tulisan, dan itulah yang akan saya lakukan di blog ini, menunjukkan kepada Anda semua hal paling menarik tentang gadget, perangkat lunak, perangkat keras, tren teknologi, dan banyak lagi. Tujuan saya adalah membantu Anda menavigasi dunia digital dengan cara yang sederhana dan menghibur.