.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
Ketepatan Perkiraan
Ketepatan peramalan sangat penting dalam proses peramalan dan pengambilan keputusan di berbagai industri, seperti kewirausahaan, ekonomi, manajemen rantai pasok, dan keuangan.
Ramalan yang akurat memungkinkan organisasi untuk mengambil keputusan yang tegas dan menggunakan sumber daya yang dialokasikan dengan bijak.
Apa itu akurasi perkiraan?
Ketepatan peramalan mengukur seberapa efektif model peramalan memprediksi nilai masa depan dibandingkan dengan nilai aktual yang diamati. Ini adalah metrik evaluasi kritis yang digunakan untuk menilai keandalan dan validitas peramalan.
Tujuan utama akurasi peramalan adalah untuk meminimalkan selisih antara nilai peramalan dan hasil aktual.
Apa saja kesalahan umum dalam peramalan?
Kesalahan umum dalam peramalan adalah sebagai berikut:
- Mengabaikan ketidakpastian
- Kekurangan masukan dari ahli
- Kesalahpahaman terhadap data historis
- Mengabaikan faktor eksternal
- Data tidak mencukupi
- Overfitting
- Pikiran kelompok
Apa saja rumus yang digunakan untuk menghitung akurasi perkiraan?
Rumus-rumusnya sebagai berikut:
- Kesalahan Mutlak Rata-Rata (MAE): MAE = ( 1 / n) x Σ|Nilai Aktual - Perkiraan|
- Kesalahan Kuadrat Rata-Rata (MSE): MSE = ( 1 / n) x Σ(Nilai Aktual - Perkiraan)^2
- Root Mean Squared Error (RMSE): RMSE = √ [(1 / n) x Σ(Nilai Aktual - Perkiraan)^2]
- Kesalahan Persentase Mutlak Rata-Rata (MAPE): MAPE = (100 / n) x Σ[|(Actual - Forecast) / Actual|]
- Kesalahan Persentase Rata-Rata Simetris (sMAPE): sMAPE = (100 / n) x Σ[|Nilai Aktual - Perkiraan| / (|Nilai Aktual| + |Perkiraan|)]
Apa saja praktik terbaik dalam akurasi perkiraan?
Praktik terbaik dalam akurasi peramalan melibatkan kombinasi antara perencanaan strategis, pengambilan keputusan berbasis data, dan penyempurnaan berkelanjutan. Hal ini meliputi:
- Menggunakan data historis dan tren untuk meramalkan proyeksi masa depan.
- Memisahkan data berdasarkan lini produk, segmen pelanggan, atau wilayah untuk mengidentifikasi perbedaan.
- Bekerja sama antar departemen untuk mengumpulkan wawasan dari tim penjualan, pemasaran, dan keuangan.
- Memantau kinerja secara teratur dan menyesuaikan perkiraan berdasarkan perubahan pasar.
- Memanfaatkan teknologi seperti sistem CRM dan alat berbasis kecerdasan buatan (AI) untuk mengotomatisasi dan meningkatkan akurasi peramalan.
Menerapkan praktik-praktik ini membantu organisasi meningkatkan akurasi perkiraan dan mengambil keputusan bisnis yang lebih baik.
Apa cara terbaik untuk mengukur akurasi perkiraan?
Cara terbaik untuk mengukur akurasi perkiraan adalah dengan menggunakan metode statistik yang telah teruji yang membandingkan hasil yang diprediksi dengan hasil aktual. Teknik-teknik utama meliputi:
- Kesalahan Persentase Mutlak Rata-Rata (MAPE): Menghitung kesalahan mutlak rata-rata sebagai persentase dari nilai aktual.
- Bias Perkiraan: Mengevaluasi apakah perkiraan secara konsisten melebih-lebihkan atau meremehkan hasil.
- Pemantauan Sinyal: Memantau akurasi perkiraan seiring waktu untuk mendeteksi kesalahan yang persisten.
Memilih cara terbaik untuk mengukur akurasi perkiraan penjualan bergantung pada tujuan bisnis Anda, kualitas data, dan kompleksitas siklus penjualan Anda. Mengevaluasi metrik-metrik ini secara teratur sangat penting untuk meningkatkan akurasi perkiraan penjualan.
Mengapa akurasi perkiraan penting?
Ketepatan perkiraan sangat penting untuk mendorong kesuksesan bisnis.
- Hal ini mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik dengan menyediakan wawasan yang andal tentang tren masa depan.
- Perkiraan yang akurat meningkatkan perencanaan dan penganggaran, memungkinkan organisasi untuk menetapkan tujuan keuangan yang realistis.
- Dalam rantai pasok, mereka membantu mengoptimalkan persediaan dan operasional, memastikan pemenuhan pesanan pelanggan tepat waktu.
- Hal ini juga membantu dalam manajemen risiko dengan mengidentifikasi potensi gangguan sejak dini, sehingga memungkinkan penerapan strategi proaktif.
- Perusahaan dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dengan memenuhi permintaan secara konsisten, yang pada akhirnya akan memperkuat loyalitas pelanggan.
- Selain itu, peramalan yang akurat memberikan keunggulan kompetitif, meningkatkan penilaian kinerja model, dan memperkuat hasil keuangan melalui perencanaan pendapatan yang terinformasi dan pengendalian biaya.
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.
Bagaimana cara menghitung akurasi perkiraan?
Untuk menghitung akurasi perkiraan, terdapat langkah-langkah berikut:
Mengumpulkan data: Kumpulkannilai aktual dan nilai perkiraan yang sesuai untuk pengamatan yang perlu dievaluasi. Hal ini memastikan jumlah data yang cukup untuk evaluasi yang bermakna.
Hitung kesalahan perkiraan:Untuk setiap pengamatan, hitung kesalahan perkiraan dengan mengurangkan nilai perkiraan dari nilai aktual. Kesalahan perkiraan mewakili selisih antara nilai perkiraan dan nilai yang sebenarnya terjadi.
Pilih metrik akurasi peramalan: Tentukan metrik akurasi peramalan berdasarkan sifat data Anda dan tujuan spesifik analisis. Metrik peramalan meliputi:
- Kesalahan absolut rata-rata (MAE)
- Rata-rata kuadrat kesalahan (MSE)
- Kesalahan rata-rata kuadrat (RMSE)
- Kesalahan Persentase Mutlak Rata-Rata (MAPE)
- Kesalahan Persentase Fundamental Rata-Rata Simetris (SMAPE)
Hitung metrik akurasi perkiraan: Gunakanrumus yang sesuai dengan metrik akurasi penutupan untuk menghitung akurasi perkiraan.
Bagaimana kita dapat meningkatkan akurasi perkiraan?
Meningkatkan akurasi peramalan memerlukan pendekatan sistematis yang mencakup penyempurnaan teknik peramalan, penggunaan data yang efisien, dan pengintegrasian penilaian ahli. Beberapa strategi untuk meningkatkan akurasi peramalan adalah:
- Gunakan sumber data yang beragam: Gabungkanberbagai sumber data untuk mendapatkan gambaran komprehensif tentang faktor-faktor yang memengaruhi perkiraan. Menggabungkan data internal, data eksternal, dan pendapat dapat menghasilkan perkiraan yang lebih akurat.
- Pilih metode peramalan yang sesuai: Pilihteknik peramalan yang sesuai berdasarkan karakteristik data, pola, dan sifat khusus dari masalah yang dihadapi.
- Pertimbangkan faktor eksternal:Pertimbangkan faktor eksternal seperti indikator ekonomi, perubahan, dan tren pasar yang dapat memengaruhi hasil perkiraan.
- Peramalan ensambel: Pertimbangkan untukmenggunakan peramalan ensambel, yang menggabungkan beberapa model peramalan untuk memanfaatkan kelebihan masing-masing model dan mengurangi bias model.
- Pengumpulan data cepat: Memungkinkanakses ke data yang relevan, akurat, dan berkualitas tinggi yang mencakup periode historis yang luas; kesalahan dan ketidakkonsistenan data dapat menyebabkan perkiraan yang tidak akurat.
- Pendapatahli: Gabungkanperamalan data dengan wawasan dari ahli bidang terkait. Tinjauan ahli memungkinkan identifikasi fitur kualitatif dan peristiwa potensial yang mungkin tidak terdeteksi.
- Analisis skenario rutin: Pertimbangkananalisis skenario untuk mengeksplorasi berbagai kemungkinan masa depan dan dampaknya terhadap perkiraan.
