.svg)
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.
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.
Akurasi prakiraan sangat penting dalam berbagai hal:
Untuk menghitung akurasi perkiraan, ada beberapa langkah berikut:
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|)]
Kesalahan umum dalam prakiraan adalah sebagai berikut:
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:
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.
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).
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 (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.
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.
