Cara Menghitung MAD, MSE, MAPE untuk Analisis Data

Admin TeknoBgt 11 Juni 2023MENGHITUNG1,131 Views

Hello Sobat TeknoBgt! Dalam dunia bisnis dan keuangan, analisis data merupakan hal yang sangat penting untuk menentukan arah perusahaan atau bisnis kita. Salah satu metode yang sering digunakan adalah dengan menghitung MAD, MSE, dan MAPE. Di artikel ini, kita akan membahas cara menghitung ketiga metode tersebut dengan mudah. Yuk simak!

Pendahuluan: Apa itu MAD, MSE, dan MAPE?

Sebelum kita memulai perhitungan, mari kita bahas terlebih dahulu apa itu MAD, MSE, dan MAPE.

Metode	Keterangan
MAD	Mean Absolute Deviation, yaitu perbedaan absolut antara data aktual dan data yang diprediksi.
MSE	Mean Squared Error, yaitu rata-rata dari kuadrat perbedaan antara data aktual dan data yang diprediksi.
MAPE	Mean Absolute Percentage Error, yaitu perbedaan persentase antara data aktual dan data yang diprediksi.

Dalam menghitung MAD, MSE, dan MAPE, kita membutuhkan data aktual dan data yang diprediksi. Data aktual adalah data yang telah terjadi secara real, sedangkan data yang diprediksi adalah hasil analisis yang telah kita lakukan. Dengan menghitung ketiga metode tersebut, kita dapat mengetahui seberapa akurat hasil analisis yang telah kita lakukan.

Cara Menghitung MAD

Langkah pertama dalam menghitung MAD adalah dengan mencari selisih absolut antara data aktual dan data yang diprediksi. Berikut adalah rumus untuk menghitung MAD:

MAD = (|Aktual – Diprediksi|) / Jumlah Data

Untuk memperjelasnya, mari kita ambil contoh data sebagai berikut:

Bulan	Aktual	Diprediksi
Januari	100	90
Februari	200	190
Maret	300	310
April	400	390

Pertama, kita hitung selisih absolut antara data aktual dan data yang diprediksi:

Bulan	Aktual	Diprediksi	Selisih Absolut
Januari	100	90	10
Februari	200	190	10
Maret	300	310	10
April	400	390	10

Selanjutnya, kita hitung rata-rata dari selisih absolut tersebut:

MAD = (10 + 10 + 10 + 10) / 4

MAD = 10

Jadi hasil perhitungan MAD untuk contoh data di atas adalah 10.

Cara Menghitung MSE

Selanjutnya, kita akan menghitung MSE. Rumus untuk menghitung MSE adalah sebagai berikut:

MSE = Σ(Aktual – Diprediksi)² / Jumlah Data

Untuk contoh data yang sama, mari kita hitung MSE-nya:

Bulan	Aktual	Diprediksi	Selisih Kuadrat
Januari	100	90	100
Februari	200	190	100
Maret	300	310	100
April	400	390	100

MSE = (100 + 100 + 100 + 100) / 4

MSE = 100

Hasil perhitungan MSE untuk contoh data di atas adalah 100.

Cara Menghitung MAPE

Terakhir, kita akan menghitung MAPE. Rumus untuk menghitung MAPE adalah sebagai berikut:

MAPE = Σ(|Aktual – Diprediksi| / Aktual) x 100 / Jumlah Data

Untuk contoh data yang sama, mari kita hitung MAPE-nya:

Bulan	Aktual	Diprediksi	Persentase
Januari	100	90	10%
Februari	200	190	5%
Maret	300	310	3.33%
April	400	390	2.5%

MAPE = (10% + 5% + 3.33% + 2.5%) / 4 x 100

MAPE = 5.208%

Jadi hasil perhitungan MAPE untuk contoh data di atas adalah 5.208%.

FAQ

Apa penggunaan dari MAD, MSE, dan MAPE?

MAD, MSE, dan MAPE digunakan untuk mengukur seberapa akurat hasil analisis data yang telah kita lakukan. Semakin kecil nilai MAD, MSE, dan MAPE, semakin akurat hasil analisis kita.

Apakah MAD, MSE, dan MAPE memiliki batas tertentu yang harus dipenuhi?

Tidak ada batas
tertentu untuk nilai MAD, MSE, dan MAPE. Namun, semakin kecil nilai ketiga metode tersebut, semakin akurat hasil analisis kita.

Apakah nilai MAD, MSE, dan MAPE sama untuk setiap jenis data?

Tidak, nilai MAD, MSE, dan MAPE berbeda-beda tergantung jenis dan kompleksitas data yang kita analisis. Namun, cara perhitungan tetap sama seperti yang telah dijelaskan di atas.

Kesimpulan

Dalam artikel ini, kita telah mempelajari cara menghitung MAD, MSE, dan MAPE. Ketiga metode tersebut merupakan salah satu cara untuk mengukur seberapa akurat hasil analisis kita. Dengan menggunakan rumus dan contoh data yang telah dipaparkan, kita dapat dengan mudah menghitung ketiga metode tersebut. Semoga artikel ini bermanfaat bagi kita semua dalam melakukan analisis data. Terima kasih sudah membaca, Sobat TeknoBgt!