Misalnya, kita mempunyai penjualan produk tertentu selama tiga bulan pertama tahun ini:<\/span> <\/p>\n Perkiraan penjualan bulan April sama dengan penjualan aktual bulan Maret sebelumnya:<\/span> <\/p>\n Meskipun metode ini sederhana, namun dalam praktiknya cenderung bekerja dengan sangat baik.<\/span><\/p>\n Tutorial ini memberikan contoh langkah demi langkah tentang cara melakukan perkiraan naif di R.<\/span><\/p>\n Pertama, kita akan memasukkan data penjualan selama periode 12 bulan di perusahaan imajiner:<\/span><\/p>\n Selanjutnya, kita akan menggunakan rumus berikut untuk membuat perkiraan naif setiap bulan:<\/span><\/p>\n Perhatikan bahwa kami hanya menggunakan NA<\/strong> untuk nilai prediksi pertama.<\/span><\/p>\n Terakhir, kita harus mengukur keakuratan perkiraan tersebut. Dua metrik umum yang digunakan untuk mengukur akurasi meliputi:<\/span><\/p>\n Kita dapat menggunakan kode berikut untuk menghitung kedua metrik:<\/span><\/p>\n Rata-rata persentase kesalahan mutlak sebesar 9,898%<\/strong> dan rata-rata kesalahan mutlak sebesar 3,45.<\/strong><\/span><\/p>\n Untuk mengetahui apakah ramalan ini berguna, kita dapat membandingkannya dengan model ramalan lainnya dan melihat apakah akurasi pengukurannya lebih baik atau lebih buruk.<\/span><\/p>\n Terakhir, kita dapat membuat plot garis sederhana untuk memvisualisasikan perbedaan antara penjualan aktual dan perkiraan penjualan naif selama setiap periode:<\/span> <\/p>\n Perhatikan bahwa garis jual yang diprediksi pada dasarnya adalah versi pergeseran dari garis jual sebenarnya.<\/span><\/p>\n Hal ini persis seperti yang kita harapkan karena perkiraan naif hanya memperkirakan bahwa penjualan pada periode saat ini akan sama dengan penjualan pada periode sebelumnya.<\/span><\/p>\n Cara menghitung MAE di R<\/a> Ramalan naif adalah ramalan yang ramalannya pada periode tertentu sama dengan nilai yang diamati pada periode sebelumnya. Misalnya, kita mempunyai penjualan produk tertentu selama tiga bulan pertama tahun ini: Perkiraan penjualan bulan April sama dengan penjualan aktual bulan Maret sebelumnya: Meskipun metode ini sederhana, namun dalam praktiknya cenderung bekerja dengan sangat baik. Tutorial ini memberikan […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/naive_forecast1.png\")
<\/p>\n![\"Contoh](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/naive_forecast2.png\")
<\/p>\n Langkah 1: Masukkan datanya<\/strong><\/span><\/h3>\n
#create vector to hold actual sales data<\/span>\nactual <- c(34, 37, 44, 47, 48, 48, 46, 43, 32, 27, 26, 24)\n<\/strong><\/pre>\n Langkah 2: buat perkiraan naif<\/strong><\/span><\/h3>\n
#generate naive forecasts<\/span>\nforecast <- c(NA, actual[- length<\/span> (actual)])\n\n#view naive forecasts<\/span>\nforecast\n\n[1] NA 34 37 44 47 48 48 46 43 32 27 26\n<\/strong><\/pre>\n Langkah 3: Ukur keakuratan perkiraan<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
#calculate MAPE\n<\/span>mean(abs((actual-forecast)\/actual), na. rm<\/span> = T<\/span> ) * 100\n\n[1] 9.898281\n\n#calculate MAE\n<\/span>mean(abs(actual-forecast), na. rm<\/span> = T<\/span> )\n\n[1] 3.454545\n<\/strong><\/pre>\n Langkah 4: Visualisasikan ramalan cuaca<\/strong><\/span><\/h3>\n
#plot actual sales\n<\/span>plot(actual, type=' l<\/span> ', col = ' red<\/span> ', main=' Actual vs. Forecasted Sales<\/span> ',\n xlab=' Sales Period<\/span> ', ylab=' Sales<\/span> ')\n\n#add line for forecasted sales\n<\/span>lines(forecast, type=' l<\/span> ', col = ' blue<\/span> ')\n\n#add legend\n<\/span>legend(' topright<\/span> ', legend=c(' Actual<\/span> ', ' Forecasted<\/span> '),\n col=c(' red<\/span> ', ' blue<\/span> '), lty=1)\n<\/strong><\/pre>\n![\"Peramalan](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/naifr1.png\")
<\/p>\n Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h3>\n
Cara menghitung MAPE di R<\/a>
Apa yang dianggap sebagai nilai bagus untuk MAPE?<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"