Fungsi FORECAST.ETS.SEASONALITY

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

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

Deskripsi

Pengertian fungsi FORECAST.ETS.SEASONALITY adalah fungsi microsoft excel untuk mencari panjang pola waktu berdasarkan data yang ada dan history waktu / timeline.

Mudahnya fungsi ini untuk melihat pola waktu yang terjadi, misal dalam penjualan akan naik setiap 4 bulan sekali, setelah itu akan turun, dst.

Mengetahui pola ini sangat penting untuk melakukan efisiensi pengeluaran perusahaan, misal penjualan sepatu sekolah akan naik di ajaran baru sekitar bulan Juni-Agustus.

Untuk itu, pengeluaran marketing dan promo lebih efektif dimaksimalkan di bulan tersebut untuk menaikkan penjualan.

Penggunaan

Mencari pola waktu trend / musim.

Nilai yang Dihasilkan

Panjang pola dalam satuan waktu (harian / mingguan / tahunan).

Sintaksis

Berikut adalah syntax penulisan fungsi FORECAST.ETS.SEASONALITY:

=FORECAST.ETS.SEASONALITY(values; timeline; [data_completion]; [aggregation])

Argumen

Fungsi FORECAST.ETS.SEASONALITY memiliki argumen berikut:

• values wajib – histori data (nilai y).
• timeline wajib – histori tanggal dalam numerik (nilai x).
• data_completion tidak wajib – pengolahan data yang tidak lengkap (0 diisi 1, 1 diisi rata-rata), defaultnya 1.
• aggregation tidak wajib – penentuan fungsi untuk melakukan agregasi (baca tabel), default 1 (AVERAGE / rata-rata).

Catatan

Berikut catatan penggunaan rumus fungsi FORECAST.ETS.SEASONALITY:

• values disebut juga nilai y yang berisikan data array dependen, values menjadi dasar perhitungan utama untuk memprediksi pola.
• timeline disebut juga nilai x berupa array independen atau range yang berisikan data numerik. Pola waktu dalam timeline harus konsisten, misal tiap tahun, tiap semester, tiap hari.
• data_completion adalah cara untuk mengisi / memanipulasi data yang tidak lengkap / kosong. Maksimal data hilang yang bisa didukung adalah 30%. Jika data_completion diisi 0 maka data yang kosong diisi 0, jika data_completion diisi 1 maka data yang kosong diisi dengan rata-rata dari data sebelum dan sesudahnya.
• aggregation digunakan untuk menentukan fungsi apa yang digunakan jika ada duplikasi data pada timeline yang sama, defaultnya 1 (AVERAGE) lihat pada tabel 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 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.

Contoh

Berikut example dari fungsi FORECAST.ETS.SEASONALITY:

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

=FORECAST.ETS.SEASONALITY(B2:B6;A2:A6)
Hasil: 2

Diberikan data values (B2:B6) dan data timeline (A2:A6), data_completion dan aggregation tidak diisi karena memang tidak wajib.

Hasilnya adalah 2, maksudnya stok barang akan mengalami kenaikan setiap 2 hari.