Hello Kaum Berotak!
Apakah Anda pernah merasa bingung ketika harus mengevaluasi tingkat kesalahan prediksi dalam sebuah model? Jangan khawatir, karena ada sebuah rumus yang dapat membantu Anda untuk menghitungnya dengan mudah, yakni rumus MAPE. Dalam artikel ini, kita akan membahas lebih lanjut mengenai rumus tersebut.
Rumus MAPE adalah singkatan dari Mean Absolute Percentage Error. Dalam bahasa Indonesia, rumus ini biasa disebut dengan tingkat kesalahan prediksi rata-rata persentase absolut. Rumus ini digunakan untuk menghitung tingkat kesalahan prediksi dalam suatu model, terutama dalam bidang statistika dan ekonomi.
Untuk menghitung rumus MAPE, pertama-tama kita harus mengetahui nilai aktual atau observed value (O) dan nilai prediksi atau predicted value (P). Kemudian, rumusnya adalah:
MAPE = (Σ|O – P| / ΣO) x 100%
Dalam rumus tersebut, tanda | | menunjukkan nilai mutlak atau absolute value. Sedangkan, Σ menunjukkan jumlah atau sum. Dalam hal ini, kita harus menjumlahkan selisih antara nilai aktual dan nilai prediksi yang diambil nilai mutlaknya, kemudian dibagi dengan jumlah nilai aktual dan dikalikan dengan 100%.
Contoh sederhana penggunaan rumus MAPE adalah ketika kita ingin mengevaluasi tingkat kesalahan prediksi dalam penjualan suatu produk selama 12 bulan terakhir. Jika nilai aktual penjualan pada bulan pertama adalah 1000 unit dan nilai prediksi adalah 900 unit, maka tingkat kesalahan prediksinya adalah:
MAPE = (|1000 – 900| / 1000) x 100% = 10%
Artinya, tingkat kesalahan prediksi pada bulan pertama adalah 10%. Jika kita sudah memiliki data penjualan selama 12 bulan, maka kita dapat menghitung tingkat kesalahan prediksi rata-rata persentase absolut dari seluruh data tersebut, menggunakan rumus MAPE.
Keuntungan dari penggunaan rumus MAPE adalah mudahnya penghitungan dan interpretasi hasilnya. Selain itu, rumus ini juga lebih sensitif terhadap perubahan nilai yang besar, sehingga dapat memberikan informasi yang lebih akurat mengenai tingkat kesalahan prediksi.
Namun, ada juga kekurangan dari rumus MAPE. Salah satunya adalah ketidakmampuannya untuk menangani nilai yang sama dengan nol atau mendekati nol. Selain itu, rumus ini juga kurang cocok digunakan pada data yang variabilitasnya rendah atau memiliki nilai yang sangat besar.
Dalam kesimpulannya, rumus MAPE adalah sebuah cara mudah untuk menghitung tingkat kesalahan prediksi dalam suatu model. Dengan menggunakan rumus ini, kita dapat mengevaluasi kualitas prediksi dan membuat perbaikan yang diperlukan untuk meningkatkan akurasi model. Namun, kita harus tetap berhati-hati dalam menginterpretasikan hasil dari rumus ini, terutama dalam menghadapi data yang kompleks dan bervariasi.
Sampai jumpa kembali di artikel menarik lainnya!
