Akurasi Perkiraan

Akurasi prakiraan sangat penting untuk prakiraan dan pengambilan keputusan di berbagai industri seperti wirausahawan, ekonomi, manajemen rantai pasokan, dan keuangan. Prakiraan yang akurat memungkinkan organisasi untuk membuat keputusan yang tepat dan menggunakan sumber daya yang dialokasikan dengan bijak.

Apa yang dimaksud dengan keakuratan prakiraan?

Akurasi prakiraan mengukur seberapa efektif model prakiraan memprediksi nilai masa depan dibandingkan dengan nilai aktual yang diamati. Ini adalah metrik evaluasi penting yang digunakan untuk mengevaluasi keandalan dan validitas prakiraan. Tujuan yang selaras dari akurasi prakiraan adalah untuk meminimalkan perbedaan antara nilai prakiraan dan hasil aktual.

Tingkatkan Performa Penjualan hingga 94% dengan Perangkat Lunak Manajemen Komisi Gamified Kami

Mengapa keakuratan prakiraan itu penting?

Akurasi prakiraan sangat penting dalam berbagai hal:

Pengambilan keputusan yang tepat
Perencanaan dan penganggaran yang tepat
Optimalisasi rantai pasokan
Manajemen risiko
Kepuasan pelanggan
Keunggulan kompetitif
Penilaian model dan teknik
Kinerja keuangan

‍

Pengambilan keputusan yang tepat: Prakiraan yang akurat memungkinkan wawasan yang tepat dan tervalidasi tentang peristiwa masa depan dan berbagai tren. Para pengambil keputusan dapat menggunakan pengetahuan khusus untuk mengembangkan pilihan berdasarkan informasi dan perkiraan yang tepat, yang akan menghasilkan hasil yang lebih baik dan mengurangi risiko.
Perencanaan dan penganggaran yang tepat: Pemerintah dan bisnis mengandalkan prakiraan untuk membuat rencana di masa depan, karena prakiraan yang akurat memungkinkan perencanaan jangka panjang yang lebih baik, seperti keputusan investasi dan menetapkan tujuan keuangan yang realistis.
Optimalisasi rantai pasokan: Dalam manajemen rantai pasokan, prakiraan yang akurat sangat penting untuk mengoordinasikan aktivitas dan memenuhi permintaan pelanggan. Mitra rantai pasokan dapat berkolaborasi dengan lebih efektif karena mereka memiliki prediksi yang dapat diandalkan untuk permintaan selanjutnya.
Manajemen risiko: Akurasi prakiraan memainkan peran penting dalam evaluasi dan minimalisasi risiko. Organisasi dapat mengembangkan rencana cadangan dan membentuk kejadian yang merugikan dengan memprediksi potensi risiko yang akurat.
Kepuasan pelanggan: Prakiraan yang akurat memungkinkan bisnis untuk memenuhi permintaan pelanggan tepat waktu, meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan; pelanggan yang puas akan lebih terlibat dan suka membuat keputusan untuk membeli kembali.
Keunggulan kompetitif: Organisasi yang dapat secara akurat meramalkan tren masa depan dan perubahan pasar akan membantu mendapatkan keunggulan kompetitif. Mereka dapat merespons pergeseran pasar dan memanfaatkan peluang yang lebih baik.
Penilaian model dan teknik: Akurasi prakiraan berfungsi sebagai metrik untuk mengevaluasi kinerja model dan alat prakiraan yang berbeda, karena membantu menentukan metode yang cukup efektif.
Kinerja keuangan: Perkiraan yang tepercaya berhubungan langsung dengan kinerja keuangan yang lebih baik. Untuk bisnis, prediksi yang akurat berdampak pada perolehan pendapatan dan profitabilitas yang lebih baik.

‍

Bagaimana cara menghitung akurasi perkiraan?

Untuk menghitung akurasi perkiraan, ada beberapa langkah berikut:

Mengumpulkan data
Menghitung kesalahan perkiraan
Memilih metrik akurasi prakiraan
Hitung metrik akurasi perkiraan

‍

Mengumpulkan data: Kumpulkan nilai aktual dan nilai prakiraan yang sesuai untuk pengamatan yang perlu dievaluasi. Hal ini memastikan jumlah titik data yang cukup untuk evaluasi yang berarti.
Menghitung kesalahan prakiraan: Untuk setiap pengamatan, hitung kesalahan ramalan dengan mengurangi nilai ramalan dengan nilai aktual. Kesalahan ramalan menunjukkan perbedaan antara yang diramalkan dan yang sebenarnya terjadi.
Pilih metrik akurasi perkiraan: Tentukan metrik akurasi prakiraan berdasarkan sifat data Anda dan tujuan spesifik analisis.

Metrik prakiraan meliputi:

Kesalahan absolut rata-rata (MAE)

Kesalahan kuadrat rata-rata (MSE)

Kesalahan kuadrat rata-rata akar (RMSE)

Rata-rata persentase kesalahan absolut (MAPE)

Kesalahan persentase fundamental rata-rata simetris (SMAPE)

4. Hitung metrik akurasi perkiraan: Gunakan rumus yang sesuai dengan metrik akurasi yang mendekati untuk menghitung akurasi perkiraan; rumus-rumus tersebut telah disediakan dalam tanggapan sebelumnya. Rumus-rumusnya adalah sebagai berikut:

Rata-rata Kesalahan Mutlak (Mean Absolute Error/MAE): MAE = (1 / n) x Σ|Aktual - Prakiraan|

Rata-rata Kesalahan Kuadrat (MSE): MSE = (1 / n) x Σ(Aktual - Prakiraan) ^ 2

Root Mean Squared Error (RMSE): RMSE = √[(1 / n) x Σ(Aktual - Prakiraan)^2]

Rata-rata Persentase Kesalahan Absolut (MAPE): MAPE = (100 / n) x Σ[|(Aktual - Prakiraan) / Aktual|]

Kesalahan Persentase Absolut Rata-Rata Simetris (sMAPE): sMAPE = (100 / n) x Σ[|Aktual - Prakiraan| / (|Aktual| + |Prakiraan|)]

Apa saja kesalahan umum dalam melakukan prakiraan?

Kesalahan umum dalam prakiraan adalah sebagai berikut:

Meremehkan ketidakpastian
Kurangnya masukan dari para ahli
Kesalahan interpretasi data historis
Mengabaikan faktor eksternal
Data tidak mencukupi
Overfitting
Berpikir kelompok

‍

Meremehkan ketidakpastian: Terlalu percaya diri dengan prakiraan singkat tanpa memperhitungkan ketidakpastian dapat menyebabkan pengambilan keputusan yang salah dan persiapan yang tidak memadai untuk kejadian yang tidak terduga.
Kurangnya masukan dari pakar: Hanya mengandalkan algoritme prakiraan otomatis tanpa menyertakan pengetahuan domain dapat menyebabkan terlewatnya faktor-faktor penting yang berdampak pada masa depan.
Salah menafsirkan data historis: Gagal mempertimbangkan data historis yang relevan atau salah menafsirkan polanya dapat menyebabkan proses peramalan yang bias. Data historis memberikan wawasan tentang tren masa lalu dan sumber daya yang berharga untuk mengambil keputusan.
Mengabaikan faktor eksternal: Terkadang prediksi mungkin terlalu fokus pada data historis dan tidak mempertimbangkan faktor eksternal seperti perubahan ekonomi, tren pasar, atau pergeseran kebijakan yang dapat memengaruhi hasil lebih lanjut.
Data yang tidak mencukupi: Model prakiraan membutuhkan data yang cukup dan relevan untuk membuat prediksi yang akurat. data yang tidak mencukupi dapat mengganggu keakuratan prakiraan.
Overfitting: Overfitting terjadi ketika model prakiraan terlalu kompleks dan cocok dengan data, bukan data aktual, tetapi gagal dalam menggeneralisasi data baru dapat memengaruhi akurasi prakiraan dengan buruk.‍
Pemikiran kelompok: Mengandalkan prakiraan konsensus atau tidak mempertimbangkan pendapat yang berbeda dapat menyebabkan prakiraan yang bias setelah identifikasi skenario lain.

Bagaimana kami dapat meningkatkan akurasi prakiraan?

Meningkatkan akurasi prakiraan membutuhkan pendekatan sistematis yang mencakup penyempurnaan teknik prakiraan, memanfaatkan data yang efisien, dan menggabungkan penilaian ahli. Beberapa strategi untuk meningkatkan akurasi prakiraan adalah:

Gunakan beberapa sumber data
Pilih metode prakiraan yang sesuai
Pertimbangkan faktor eksternal
Peramalan ansambel
Pengumpulan data cepat
Penilaian ahli
Analisis skenario reguler

‍

Gunakan beberapa sumber data: Gabungkan beragam sumber data untuk mendapatkan pandangan komprehensif tentang fitur yang memengaruhi prakiraan. Menggabungkan data internal, data eksternal, dan opini dapat menghasilkan prakiraan yang lebih akurat.
Pilih metode prakiraan yang sesuai: Pilih teknik prakiraan yang sesuai berdasarkan karakteristik data, pola, dan sifat spesifik dari masalah.
Pertimbangkan faktor eksternal: Pertimbangkan faktor eksternal seperti indikator ekonomi, perubahan, dan tren pasar yang dapat memengaruhi hasil yang diperkirakan.
Peramalan ansambel: Pertimbangkan untuk menggunakan prediksi ensembel, yang menggabungkan beberapa model prakiraan untuk memanfaatkan kekuatan mereka dan menurunkan bias model.
Pengumpulan data yang cepat: Memungkinkan akses ke data yang relevan, akurat, dan berkualitas tinggi yang mencakup periode historis yang besar; kesalahan dan ketidakkonsistenan data dapat mengikuti prakiraan yang tidak akurat.
Penilaian ahli: Menggabungkan perkiraan data dengan wawasan para ahli domain. Tinjauan ahli memungkinkan untuk mengidentifikasi fitur kualitatif dan peristiwa potensial yang mungkin tidak tertangkap.‍
Analisis skenario reguler: Pertimbangkan analisis skenario untuk mengeksplorasi berbagai potensi masa depan dan dampak potensial pada prakiraan.

Apakah keakuratan perkiraan penting untuk analisis keamanan?

Ya, akurasi perkiraan sangat penting dalam analisis sekuritas. Analisis sekuritas melibatkan penilaian berbagai skenario yang terkait dengan instrumen keuangan, seperti saham, obligasi, dan berbagai sekuritas lainnya, untuk mengambil keputusan. Akurasi prediksi sangat penting untuk memandu investor dan analis dalam mengetahui kinerja sekuritas ini lebih lanjut dan membuat pilihan investasi.

Survei denyut nadi karyawan:

Ini adalah survei singkat yang dapat dikirim secara berkala untuk mengetahui pendapat karyawan Anda tentang suatu masalah dengan cepat. Survei ini terdiri dari lebih sedikit pertanyaan (tidak lebih dari 10) untuk mendapatkan informasi dengan cepat. Survei ini dapat diberikan secara berkala (bulanan/mingguan/triwulanan).

Pertemuan empat mata:

Mengadakan pertemuan berkala selama satu jam untuk mengobrol secara informal dengan setiap anggota tim adalah cara terbaik untuk mengetahui apa yang sebenarnya terjadi dengan mereka. Karena ini adalah percakapan yang aman dan pribadi, ini membantu Anda mendapatkan detail yang lebih baik tentang suatu masalah.

eNPS:

eNPS (skor Net Promoter karyawan) adalah salah satu cara yang paling sederhana namun efektif untuk menilai pendapat karyawan tentang perusahaan Anda. Ini mencakup satu pertanyaan menarik yang mengukur loyalitas. Contoh pertanyaan eNPS antara lain: Seberapa besar kemungkinan Anda akan merekomendasikan perusahaan kami kepada orang lain? Karyawan menjawab survei eNPS dengan skala 1-10, di mana 10 menunjukkan bahwa mereka 'sangat mungkin' merekomendasikan perusahaan dan 1 menunjukkan bahwa mereka 'sangat tidak mungkin' merekomendasikannya.

Berdasarkan jawaban yang diberikan, karyawan dapat ditempatkan dalam tiga kategori yang berbeda:

Promotor
Karyawan yang memberikan tanggapan positif atau setuju.
Pengkritik
Karyawan yang bereaksi negatif atau tidak setuju.
Pasif
Karyawan yang bersikap netral dalam memberikan tanggapan.

Dapatkah akurasi prakiraan menjadi negatif?

Tidak, akurasi prakiraan adalah negatif. Akurasi prakiraan adalah mengukur seberapa baik model prakiraan memprediksi nilai lebih lanjut dibandingkan dengan nilai aktual yang diamati. Ini adalah nilai non-negatif yang menunjukkan tingkat ketidakpastian antara nilai prakiraan dan hasil aktual.

Akurasi prakiraan dinyatakan sebagai nilai non-negatif yang menunjukkan tingkat kesalahan antara nilai prakiraan dan nilai aktual. Jika akurasi prakiraan kurang dari 100%, itu berarti ada beberapa tingkat kesalahan antara nilai prakiraan dan nilai aktual.