Lompat ke konten Lompat ke sidebar Lompat ke footer

Cara Menghitung Mean Squared Error (MSE)

 Apa Itu Mean Squared Error? 

Mean Squared Error (MSE) adalah Rata-rata Kesalahan kuadrat diantara nilai aktual dan nilai peramalan. Metode Mean Squared Error secara umum digunakan untuk mengecek estimasi berapa nilai kesalahan pada peramalan. Nilai Mean Squared Error yang rendah atau nilai mean squared error mendekati nol menunjukkan bahwa hasil peramalan sesuai dengan data aktual dan bisa dijadikan untuk perhitungan peramalan di periode mendatang. Metode Mean Squared Error biasanya digunakan untuk mengevaluasi metode pengukuran dengan model regressi atau model peramalan seperti Moving Average, Weighted Moving Average dan Analisis Trendline

Bagaimana Cara Menghitung Menghitung Mean Squared Error?

Cara menghitung Mean Squared Error (MSE) adalah melakukan pengurangan nilai data aktual dengan data peramalan dan hasilnya dikuadratkan (squared) kemudian dijumlahkan secara keseluruhan dan membaginya dengan banyaknya data yang ada. 

Rumus Mean Squared Error (MSE) sebagai berikut :

Rumus Mean Squared Error
Gambar 1.0 Rumus Mean Squared Error

Dimana :

At = Nilai Aktual permintaan

Ft =Nilai hasil peramalan

n = banyaknya data

Supaya lebih mudah dalam memahami cara menghitung rumus Mean Squared Error (MSE) dalam menyelesaikan permasalahan anda, silahkan lihat contoh Soal dan penyelesaiannya sebagaimana tertulis di bawah 

Contoh Soal Mean Squared Error

Berikut adalah contoh soal tentang perhitungan Mean Squared Error (MSE) dengan data permintaan aktual dan hasil peramalan 4 bulan menggunakan metode Moving Average, maka berapakah nilai Mean Squared Error (MSE) dalam metode peramalan tersebut

Tabel perhitungan mean square error (MSE)
Tabel 1.0. Permintaan Aktual dan Hasil Peramalan

Jawaban Soal Mean Squared Error (MSE)

Lakukan perhitungan berdasarkan rumus Mean Squared Error yang tertulis pada gambar 1.1 di bawah :

Rumus Mean Squared Error
Gambar 1.1

Lakukan perhitungan dengan melakukan pengurangan nilai aktual dengan nilai peramalan dan kuadratkan hasilnya begitu seterusnya sampai nilai aktual dan peramalan terkahir, kemudian jumlahkan hasil kuadrat keseluruhan dan bagi dengan jumlah banyaknya data yang ada. sebagaimana tertulis pada gambar di bawah 

Perhitungan Mean Squared Error
Gambar 1.2 Rumus Perhitungan Mean Squared Error (MSE)

Cara Menghitung Mean Squared Error (MSE) di Excel

Berikut beberapa langkah yang diperlukan untuk menghitung mean squared error di Excel sebagai berikut :
1. Tulislah tabel sebagaimana terlihat pada tabel di bawah berurutan mulai dari kolom indeks (t), Permintaan Aktual (At), Peramalan (Ft), Error (e), Error Kuadrat (e)², 
Tabel perhitungan Mean Squared Error di Excel
Tabel 1.1 Perhitungan Mean Squared Error di Excel

2. Lakukan perhitungan untuk mencari nilai di kolom Error dengan melakukan pengurangan nilai permintaan aktual dengan peramalan dengan mengetik rumus di excel sebagai berikut, 
Perhitungan nilai Error MSE
Gambar 1.3 Pengurangan nilai Aktual dengan peramalan
3. Lakukan perhitungan untuk mencari nilai di kolom error kuadrat dengan mengkuadratkan nilai di kolom error dengan mengetikkan rumus di excel sebagai berikut .
Mencari Nilai Kuadrat Error
Gambar 1.4. Mengkuadratkan nilai Error
4. Hitung nilai total dengan menggunakan rumus sebagai berikut =sum(range nilai kolom error kuadrat) :
Nilai total mean squared error
Gambar 1.5, Mencari nilai Total Error Kuadrat

5. Hitung nilai Mean Squared Error (MSE) dengan membagi nilai total dengan banyaknya n. sebagaimana tertulis di bawah.  
nilai MSE di Excel
Gambar 1.6, Mencari nilai MSE

Sehingga hasil keseluruhan metode perhitungan Mean Squared Error (MSE) tertulis pada gambar di bawah :
hasil perhitungan MSE di Excel
Tabel 1.2 Hasil Perhitungan Mean Squared Error
Apabila saudara membutuhkan file perhitungan Excel di atas, saudara bisa mengklik link berikut :

1 komentar untuk "Cara Menghitung Mean Squared Error (MSE)"

ِِِArtikel Pilihan:



Contoh Soal Simple Past Pilihan Ganda dan Jawabannya

close