Pengukuran Forecast Accuracy
Oleh: Wibisono Adhi
Forecast merupakan pilar
utama dari demand palnning dan demand
management. Forecast yang
dihasilkan dari pengolahan berbagai data mengunakan teknik forecasting perlu
diukur akurasinya sebagai evaluasi apakah forecast
tersebut akurat dan dapat digunakan di dalam proses bisnis. Terdapat beberapa
ukuran yang dapat digunakan untuk mengukur akurasi forecast. Pengunaan ukuran
dan cara penilaian dapat disesuaikan dengan kebutuhan dan tujuan forecasting.
1. Absolute Deviation
Absolute
deviasi adalah selisah antara actual
sales dengan forecast. Sesuai
namanya nilai absolute deviasi akan selalu positif. Pengukuran ini dapat
dilakukan pada semua level forecasting.
Nilai absolute deviasi dirumuskan sebagai berikut :
Dalam
Qty : Deviasi = |A-F| atau ABS(A-F)
Dalam
Persen : Deviasi = |A-F|/F atau ABS(A-F)/F
*A=
Actual Sales ; F= Forecast
Dalam
beberapa acuan pembagi yang digunakan adalah A. Saya lebih memilih F karena
akurasi yang sedang dievaluasi adalah akurasi forecast terhapap real demand.
2.
Accuracy
Akurasi
forecast adalah kebalikan dari absolute
deviasi. Nilainya berkisar antara 0 dan 100%. Dalam logis pemrograman nilai
akurasi dirumuskan sebagai berikut:
Accuracy
= Max (0, 1-Deviasi (%))
Untuk
dilai deviasi > 100% maka nilai akurasi forecast adalah 0, sedangkan untuk
nilai deviasi di antara 0-100% mengikuti rumus di atas.
3. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
MAPE
merupakan ukuran yang paling banyak digunakan untuk mengevaluasi forecast.
Motode ini adalah metode pengukuran sederhana yang diterima secara
internasional. Metode ini memudahkan perhitungan deviasi secara piramida
produk. MAPE dapat dirumuskan sebagai berikut :
MAPE
= ∑|A-F|/∑F atau ∑ ABS(A-F) / ∑F
Selain
metode penilaian di atas dikenal juga beberpa metode pengukuran yang lain
seperti mean absolute deviation (MAD),
mean absolute error (MAE), sum of squared error(SSE), mean squared error (MSE)
dan standard deviation of error. Masing-masing teknik pengukuran memiliki
focus dan untuk tujuan yang berbeda beda.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar