Tutorial ini menjelaskan cara menggunakan Excel FORECAST dan fungsi terkait lainnya dengan contoh-contoh rumus.

Di Microsoft Excel, ada beberapa fungsi yang dapat membantu Anda membuat prakiraan perataan linear dan eksponensial berdasarkan data historis seperti penjualan, anggaran, arus kas, harga saham, dan sejenisnya.

Fokus utama tutorial ini adalah pada dua fungsi peramalan utama, tetapi kami akan menyentuh secara singkat fungsi-fungsi lain juga untuk membantu Anda memahami tujuan dan penggunaan dasarnya.

Fungsi peramalan Excel

Dalam versi terbaru Excel, ada enam fungsi peramalan yang berbeda.

Kedua fungsi tersebut melakukan linier perkiraan:

• FORECAST - memprediksi nilai masa depan dengan menggunakan regresi linier; fungsi warisan untuk kompatibilitas mundur dengan Excel 2013 dan sebelumnya.
• LINEAR - identik dengan fungsi FORECAST; bagian dari rangkaian fungsi peramalan baru di Excel 2016 dan Excel 2019.

Keempat fungsi ETS dimaksudkan untuk pemulusan eksponensial Fungsi-fungsi ini hanya tersedia di Excel untuk Office 365, Excel 2019, dan Excel 2016.

• ETS - memprediksi nilai di masa depan berdasarkan algoritma pemulusan eksponensial.
• ETS.CONFINT - menghitung interval keyakinan.
• ETS.SEASONALITY - menghitung panjang pola musiman atau pola berulang lainnya.
• ETS.STAT - mengembalikan nilai statistik untuk peramalan deret waktu.

Fungsi FORECAST Excel

Fungsi FORECAST di Excel digunakan untuk memprediksi nilai masa depan dengan menggunakan regresi linier Dengan kata lain, FORECAST memproyeksikan nilai masa depan di sepanjang garis yang paling sesuai berdasarkan data historis.

Sintaks dari fungsi FORECAST adalah sebagai berikut:

Di mana:

• X (wajib) - nilai x numerik yang ingin Anda prediksi nilai y baru.
• Known_y (wajib) - sebuah array dari nilai y dependen yang diketahui.
• Known_x (wajib) - sebuah array dari nilai x independen yang diketahui.

Fungsi FORECAST berfungsi di semua versi Excel untuk Office 365, Excel 2019, Excel 2016, Excel 2013, Excel 2010, Excel 2007, Excel 2003, Excel XP, dan Excel 2000.

Catatan. Di Excel 2016 dan 2019, fungsi ini telah diganti dengan FORECAST.LINEAR, tetapi masih tersedia untuk kompatibilitas mundur.

Excel Fungsi FORECAST.LINEAR

Fungsi FORECAST.LINEAR adalah padanan modern dari fungsi FORECAST. Fungsi ini memiliki tujuan dan sintaks yang sama:

Fungsi ini tersedia di Excel untuk Office 365, Excel 2019, dan Excel 2016.

Bagaimana FORECAST dan FORECAST.LINEAR menghitung nilai masa depan

Kedua fungsi tersebut menghitung nilai y di masa depan dengan menggunakan persamaan regresi linier:

y = a + bx

Di mana a konstanta (intersep) adalah:

Dan koefisien b (kemiringan garis) adalah:

Nilai-nilai x̄ dan ȳ adalah rata-rata sampel (rata-rata) dari nilai x dan nilai y yang diketahui.

Fungsi FORECAST Excel tidak berfungsi:

Jika rumus FORECAST Anda mengembalikan error, kemungkinan besar hal ini disebabkan oleh alasan berikut:

1. Jika rentang known_x dan known_y memiliki panjang yang berbeda atau kosong, kesalahan #N/A! terjadi.
2. Jika nilai x bukan numerik, rumus mengembalikan kesalahan #VALUE!
3. Jika varians dari known_x adalah nol, kesalahan #DIV/0! terjadi.

Cara menggunakan fungsi FORECAST di Excel - contoh rumus

Seperti yang telah disebutkan, fungsi Excel FORECAST dan FORECAST.LINEAR ditujukan untuk peramalan tren linier. Mereka bekerja paling baik untuk kumpulan data linier dan dalam situasi ketika Anda ingin meramalkan tren umum dengan mengabaikan fluktuasi data yang tidak signifikan.

Sebagai contoh, kita akan mencoba memprediksi lalu lintas situs web kita untuk 7 hari ke depan berdasarkan data selama 3 minggu sebelumnya.

Dengan nilai y yang diketahui (jumlah pengunjung) di B2:B22 dan nilai x yang diketahui (tanggal) di A2:A22, rumus peramalannya adalah sebagai berikut.

Excel 2019 - Excel 2000 :

=RAMALAN(A23, $B$2:$B$22, $A$2:$A$22)

Excel 2016 dan Excel 2019 :

=FORECAST.LINEAR(A23, $B$2:$B$22, $A$2:$A$22)

Di mana A23 adalah nilai x baru yang ingin Anda prediksi nilai y di masa depan.

Bergantung pada versi Excel Anda, masukkan salah satu rumus di atas ke dalam sel kosong mana pun di baris 23, salin ke bawah ke sebanyak mungkin sel yang diperlukan dan Anda akan mendapatkan hasil ini:

Harap perhatikan bahwa kami mengunci rentang dengan referensi sel absolut (seperti $ A $ 2: $ A $ 2) untuk mencegahnya berubah saat menyalin rumus ke sel lain.

Diplot pada grafik, prakiraan linear kami terlihat sebagai berikut:

Langkah-langkah rinci untuk membuat grafik seperti itu dijelaskan dalam grafik peramalan regresi linier.

Jika Anda ingin memprediksi nilai masa depan berdasarkan pada pola berulang diamati dalam data historis Anda, kemudian gunakan FORECAST.ETS alih-alih fungsi FORECAST Excel. Dan bagian selanjutnya dari tutorial kami menunjukkan bagaimana melakukan ini.

Fungsi Excel FORECAST.ETS

Fungsi FORECAST.ETS digunakan untuk melakukan pemulusan eksponensial prakiraan berdasarkan serangkaian nilai yang ada.

Lebih tepatnya, ini memprediksi nilai masa depan berdasarkan versi AAA dari Pemulusan Tiga Kali Lipat Eksponensial (Algoritma ini menghaluskan penyimpangan yang tidak signifikan dalam tren data dengan mendeteksi pola musiman dan interval kepercayaan. "AAA" adalah singkatan dari additive error, additive trend dan additive seasonality.

Fungsi FORECAST.ETS tersedia di Excel untuk Office 365, Excel 2019, dan Excel 2016.

Sintaks dari Excel FORECAST.ETS adalah sebagai berikut:

Di mana:

• Target_date (wajib) - titik data untuk meramalkan nilai. Ini dapat diwakili oleh tanggal/waktu atau angka.
• Nilai-nilai (wajib) - rentang atau larik data historis yang ingin Anda prediksi nilai masa depannya.
• Garis waktu (wajib) - array tanggal/waktu atau data numerik independen dengan langkah konstan di antara mereka.
• Musiman (opsional) - angka yang mewakili panjang pola musiman:
  • 1 atau dihilangkan (default) - Excel mendeteksi musiman secara otomatis dengan menggunakan bilangan bulat positif.
  • 0 - tidak ada musiman, yaitu prakiraan linier.

  Musim maksimum yang diperbolehkan adalah 8.760, yang merupakan jumlah jam dalam setahun. Angka musim yang lebih tinggi akan menghasilkan kesalahan #NUM!

• Penyelesaian data (opsional) - akun untuk poin yang hilang.
  • 1 atau dihilangkan (default) - mengisi titik-titik yang hilang sebagai rata-rata dari titik-titik yang berdekatan (inrerpolasi liner).
  • 0 - memperlakukan titik-titik yang hilang sebagai nol.
• Agregasi (opsional) - menentukan cara mengumpulkan beberapa nilai data dengan cap waktu yang sama.
  • 1 atau dihilangkan (default) - fungsi AVERAGE digunakan untuk agregasi.
  • Pilihan Anda yang lain adalah: 2 - COUNT, 3 - COUNTA, 4 - MAX, 5 - MEDIAN, 6 - MIN dan 7 - SUM.

5 hal yang harus Anda ketahui tentang FORECAST.ETS

1. Untuk pekerjaan yang benar dari fungsi FORECAST.ETS, garis waktu harus memiliki interval reguler - per jam, harian, bulanan, triwulanan, tahunan, dll.
2. Fungsi ini paling cocok untuk set data non-linear dengan musiman atau lainnya. pola berulang .
3. Ketika Excel tidak dapat mendeteksi pola , fungsi tersebut kembali ke perkiraan linear.
4. Fungsi ini bisa bekerja dengan dataset yang tidak lengkap di mana hingga 30% titik data hilang. Titik-titik yang hilang diperlakukan sesuai dengan nilai dari penyelesaian data argumen.
5. Meskipun garis waktu dengan langkah yang konsisten diperlukan, mungkin ada duplikat Nilai-nilai dengan timestamp yang sama diagregasi seperti yang didefinisikan oleh agregasi argumen.

Fungsi FORECAST.ETS tidak berfungsi:

Jika rumus Anda menghasilkan error, kemungkinan besar ini adalah salah satu dari yang berikut ini:

1. #N/A terjadi jika nilai dan garis waktu array memiliki panjang yang berbeda.
2. Kesalahan #VALUE! akan dikembalikan jika musiman , penyelesaian data atau agregasi argumen adalah non-numerik.
3. Kesalahan #NUM! bisa terjadi karena alasan-alasan berikut ini:
   • Ukuran langkah yang konsisten tidak dapat dideteksi dalam garis waktu .
   • The musiman nilai berada di luar kisaran yang didukung (0 - 8,7600).
   • The penyelesaian data nilai selain 0 atau 1.
   • The agregasi nilai berada di luar kisaran yang valid (1 - 7).

Cara menggunakan fungsi FORECAST.ETS di Excel - contoh rumus

Untuk melihat bagaimana nilai masa depan yang dihitung dengan pemulusan eksponensial berbeda dari ramalan regresi linier, mari kita buat rumus FORECAST.ETS untuk kumpulan data yang sama dengan yang kita gunakan pada contoh sebelumnya:

Di mana:

• A23 adalah tanggal target
• $B$2:$B$22 adalah data historis ( nilai )
• $A$2:$A$22 adalah tanggal ( garis waktu )

Dengan menghilangkan tiga argumen terakhir ( musiman , penyelesaian data atau agregasi ) kita mengandalkan default Excel. Dan Excel memperkirakan tren dengan sempurna:

Excel Fungsi FORECAST.ETS.CONFINT

Fungsi FORECAST.ETS.CONFINT digunakan untuk menghitung interval kepercayaan untuk nilai yang diperkirakan.

Interval kepercayaan adalah semacam ukuran akurasi prediksi. Semakin kecil intervalnya, semakin percaya diri dalam prediksi untuk titik data tertentu.

FORECAST.ETS.CONFINT tersedia di Excel untuk Office 365, Excel 2019, dan Excel 2016.

Fungsi ini memiliki argumen berikut:

Seperti yang Anda lihat, sintaks FORECAST.ETS.CONFINT sangat mirip dengan fungsi FORECAST.ETS, kecuali argumen tambahan ini:

Confidence_level (opsional) - angka antara 0 dan 1 yang menentukan tingkat keyakinan untuk interval yang dihitung. Biasanya, angka ini diberikan sebagai angka desimal, meskipun persentase juga diterima. Misalnya, untuk menetapkan tingkat keyakinan 90%, Anda memasukkan 0,9 atau 90%.

• Jika dihilangkan, nilai default 95% digunakan, yang berarti bahwa 95% dari waktu titik data yang diprediksi diharapkan berada dalam radius ini dari nilai yang dikembalikan oleh FORECAST.ETS.
• Jika tingkat kepercayaan berada di luar kisaran yang didukung (0 - 1), rumus mengembalikan kesalahan #NUM!

Contoh rumus FORECAST.ETS.CONFINT

Untuk melihat bagaimana cara kerjanya dalam praktik, mari kita hitung interval kepercayaan untuk kumpulan data sampel kita:

=FORECAST.ETS.CONFINT(A23, $B$2:$B$22, $A$2:$A$22)

Di mana:

• A23 adalah tanggal target
• $B$2:$B$22 adalah data historis
• $A$2:$A$22 adalah tanggalnya

4 argumen terakhir dihilangkan, memberi tahu Excel untuk menggunakan opsi default:

• Tetapkan tingkat keyakinan ke 95%.
• Mendeteksi musim secara otomatis.
• Lengkapi titik-titik yang hilang sebagai rata-rata dari titik-titik yang berdekatan.
• Agregasi beberapa nilai data dengan cap waktu yang sama dengan menggunakan fungsi AVERAGE.

Untuk memahami apa arti sebenarnya dari nilai yang dikembalikan, silakan lihat tangkapan layar di bawah ini (beberapa baris dengan data historis disembunyikan demi ruang).

Rumus dalam D23 memberikan hasil 6441,22 (dibulatkan ke 2 titik desimal). Artinya, 95% dari waktu, prediksi untuk 11-Mar diperkirakan akan berada dalam 6441,22 dari nilai yang diperkirakan 61.075 (C3). Yaitu 61.075 ± 6441,22.

Untuk mengetahui kisaran di mana nilai yang diperkirakan kemungkinan besar akan jatuh, Anda dapat menghitung batas interval kepercayaan untuk setiap titik data.

Untuk mendapatkan batas bawah , kurangi interval kepercayaan dari nilai yang diperkirakan:

= C23-D23

Untuk mendapatkan batas atas , tambahkan interval kepercayaan ke nilai yang diperkirakan:

= C23 + D23

Di mana C23 adalah nilai prediksi yang dikembalikan oleh FORECAST.ETS dan D23 adalah interval kepercayaan yang dikembalikan oleh FORECAST.ETS.CONFINT.

Salin rumus di atas ke bawah, plot hasilnya pada bagan, dan Anda akan memiliki representasi visual yang jelas dari nilai prediksi dan interval kepercayaan:

Tip. Untuk membuat grafik seperti itu untuk Anda secara otomatis, manfaatkan fitur Excel Forecast Sheet.

Excel Fungsi FORECAST.ETS.SEASONALITY

Fungsi FORECAST.ETS.SEASONALITY digunakan untuk menghitung panjang pola berulang dalam garis waktu yang ditentukan. Ini terkait erat dengan FORECAST.ETS karena kedua fungsi menggunakan algoritma yang sama untuk mendeteksi musiman.

Fungsi ini tersedia di Excel untuk Office 365, Excel 2019, dan Excel 2016.

Sintaks dari FORECAST.ETS.SEASONALITY adalah sebagai berikut:

Untuk kumpulan data kita, rumusnya berbentuk sebagai berikut:

=FORECAST.ETS.SEASONALITY(B2:B22, A2:A22)

Dan mengembalikan musiman 7, yang secara sempurna sesuai dengan pola mingguan data historis kami:

Fungsi Excel FORECAST.ETS.STAT

Fungsi FORECAST.ETS.STAT dalam mengembalikan nilai statistik tertentu yang berkaitan dengan peramalan pemulusan eksponensial deret waktu.

Seperti fungsi ETS lainnya, ini tersedia di Excel untuk Office 365, Excel 2019, dan Excel 2016.

Fungsi ini memiliki sintaksis berikut ini:

The statistic_type argumen menunjukkan nilai statistik mana yang akan dikembalikan:

1. Alpha (nilai dasar) - nilai pemulusan antara 0 dan 1 yang mengontrol pembobotan titik data. Semakin tinggi nilainya, semakin banyak bobot yang diberikan pada data terbaru.
2. Beta (nilai tren) - nilai antara 0 dan 1 yang menentukan kalkulasi tren. Semakin tinggi nilainya, semakin banyak bobot yang diberikan pada tren terkini.
3. Gamma (nilai musiman) - nilai antara 0 dan 1 yang mengontrol musiman prakiraan ETS. Semakin tinggi nilainya, semakin banyak bobot yang diberikan pada periode musiman terkini.
4. MASE (mean absolute scaled error) - ukuran akurasi prakiraan.
5. SMAPE (kesalahan persentase absolut rata-rata simetris) - ukuran akurasi berdasarkan persentase atau kesalahan relatif.
6. MAE (mean absolute error) - mengukur besarnya rata-rata kesalahan prediksi, terlepas dari arahnya.
7. RMSE (root mean square error) - ukuran perbedaan antara nilai yang diprediksi dan yang diamati.
8. Ukuran langkah terdeteksi - ukuran langkah yang terdeteksi dalam garis waktu.

Misalnya, untuk mengembalikan parameter Alpha untuk set data sampel kita, kita menggunakan rumus ini:

=FORECAST.ETS.STAT(B2:B22, A2:A22, 1)

Tangkapan layar di bawah ini menunjukkan rumus untuk nilai statistik lainnya:

Itulah cara Anda melakukan peramalan deret waktu di Excel. Untuk menyelidiki semua rumus yang dibahas dalam tutorial ini, Anda dipersilakan untuk mengunduh Buku Kerja Sampel Prakiraan Excel kami. Saya berterima kasih telah membaca dan berharap dapat melihat Anda di blog kami minggu depan!