Fungsi FORECAST.ETS.STAT

Tutorial kelas excel ini membahas tentang fungsi FORECAST.ETS.STAT lengkap dengan syntax dan contohnya.

Fungsi FORECAST.ETS.STAT ini termasuk dalam kategori fungsi statistik excel.

Deskripsi

Pengertian fungsi FORECAST.ETS.STAT adalah fungsi microsoft excel untuk menghitung nilai statistik dari peramalan deret waktu (time series forecasting).

Fungsi ini dapat menghitung dengan 8 jenis perhitungan statistik.

Penggunaan

Menghitung nilai statistik untuk peramalan / prediksi.

Nilai yang Dihasilkan

Nilai statistik yang diinginkan.

Sintaksis

Berikut adalah syntax penulisan fungsi FORECAST.ETS.STAT:

=FORECAST.ETS.STAT(values; timeline; statistic_type; [seasonality]; [data_completion]; [aggregation])

Argumen

Fungsi FORECAST.ETS.STAT memiliki argumen berikut:

• values wajib – data yang ada / history data (nilai y).
• timeline wajib – waktu history tanggal dalam numerik (nilai x).
• statistic_type wajib – perhitungan statistik yang digunakan, nilai numeri 1-8.
• seasonality tidak wajib – perhitungan pola / trend / musim (0 = tanpa pola, 1 = otomatis, n = pola waktu yang diingkan)
• data_completion tidak wajib – olah data yang tidak lengkap / data kosong (0 = data kosong diisi 0, 1 = diisi rata-rata), defaultnya 1.
• aggregation tidak wajib – fungsi agregasi, default 1 (lihat tabel).

Catatan

Berikut catatan penggunaan rumus fungsi FORECAST.ETS.STAT:

• Jumlah data pada values harus sama dengan timeline.
• values atau nilai y, nilai data history yang telah ada digunakan untuk dasar perhitungan prediksi. values berupa dependen array atau range data.
• timeline atau nilai x, pola / trend yang digunakan dalam satuan waktu. Pola ini harus konsisten, misal tahunan, 1/3 tahun, 2 bulanan, dll. timeline berupa independen array atau range data.
• statistic_type jenis perhitungan statistika yang digunakan. Berikut ini adalah 9 statistc_type yang dapat Anda gunakan:

Nilai	Hasil / Statistik	Keterangan
1	Alpha	Menghasilkan nilai parameter dasar, lebih besar nilainya maka lebih besar bobotnya di data terbaru
2	Beta	Menghasilkan trend nilai parameter, lebih besar nilainya maka lebih besar bobotnya di trend terbaru.
3	Gamma	Menghasilkan nilai parameter musiman / season, lebih besar nilainya maka lebih besar bobot di periode sesason terbaru.
4	MASE	Menghasilkan error metrik dari nilai rata-rata absolut yang diukur – digunakan untuk mengukur akurasi prediksi
5	SMAPE	Menghasilkan error metrik dari presentase rata-rata absolut simetris – tingkat akurasi diukur berdasarkan presentase error.
6	MAE	Menghasilkan error metrik dari presentase rata-rata absolut simetris – tingkat akurasi diukur berdasarkan presentase error.
7	RMSE	Menghasilkan error metrik dari akar kuadrat rata-rata – menghitung perbedaan nilai prediksi dengan yang diamati.
8	Step size	Mendeteksi pola dalam history data di timeline

• seasonality adalah pola yang ada pada timeline, misal jika data per semester maka nilai seasonality adalah 2.
  • 0 = tanpa pola / musim.
  • 1 = menghitung pola musim otomatis.
  • 2 ≤ seasonality ≤ 8784 = nilai pola yang digunakan.
• data_completion adalah fungsi bagaimana Excel mengelola data yang hilang / kurang lengkap. Jika diisi 0 maka yang datanya tidak lengkap diisi 0, jika 1 maka diisi dengan rata-rata dari data sebelum dan sesudahnya. Maksimal data missing atau data hilang yang bisa dihandle adalah 30%.
• aggregation adalah fungsi agregrasi untuk mengelola data yang duplikat pada timeline yang sama. Berisikan nilai 1-7 sebagai berikut:

Nilai aggregation	Fungsi yang Digunakan
1 (or omitted)	AVERAGE
2	COUNT
3	COUNTA
4	MAX
5	MEDIAN
6	MIN
7	SUM

• Error #VALUE! jika target_date, seasonality, data_completion, aggregation berisi non numerik.
• Error #N/A jika timeline dan values memiliki panjang jumlah data yang berbeda.
• Error #NUM jika:
  • Nilai data pada timeline semuanya sama.
  • timeline polanya tidak teratur / tidak terdefinisi.
  • Nilai aggregation tidak 1-7.
  • Nilai data_completion tidak 0 atau 1.
  • Nilai seasonality tidak  0-8784.
  • Nilai statistic_type tidak 1-8.

Contoh

Berikut example dari fungsi FORECAST.ETS.STAT:

Cara menggunakan rumus FORECAST.ETS.STAT di atas sebagai berikut:

=FORECAST.ETS.STAT(B2:B6;A2:A6;1)
Hasil: 0,501

Diberikan data values (B2:B6), timeline (A2:A6) dan statistic_type (1) yaitu Alpha parameter, dan hasilnya 0,501.

Jika statistic_type diganti 8 yaitu step size maka hasilnya 1.