Nomor indeks menyediakan cara sederhana, mudah dicerna untuk menyajikan berbagai jenis data dan menganalisis perubahan dari waktu ke waktu. Buat indeks dengan serangkaian informasi waktu, menggunakan pembagian dan perkalian sederhana untuk menghitung angka indeks dan mengonversi berbagai jenis data ke dalam format yang seragam. Gunakan output untuk berbagai analisis, termasuk mengukur pertumbuhan subjek Anda dan membandingkan dan kontras dengan set data lainnya.
Gunakan Indeks untuk Penyederhanaan
Indeks mengukur perubahan terhadap nilai dasar dengan cara yang disederhanakan. Beberapa contoh terkenal termasuk Indeks Harga Konsumen (CPI) dan indeks saham Standard & Poor 500, lebih dikenal sebagai S&P 500. Bekerja dengan sekelompok angka besar kadang-kadang tidak efisien dan membingungkan, dan indeks memungkinkan Anda untuk menggunakan yang disederhanakan nilai untuk dengan mudah membandingkan dan melacak poin data lainnya dari waktu ke waktu.
Misalnya, A.S. secara keseluruhan menyediakan sekitar 140 juta pekerjaan. Menggunakan indeks untuk menyederhanakan angka, Anda dapat dengan mudah membandingkan persentase pertumbuhan pekerjaan dari waktu ke waktu dengan negara bagian Texas, meskipun Texas hanya memiliki sekitar 20 juta pekerjaan. Mengubah data menjadi nilai indeks memudahkan untuk melihat persentase perubahan setiap tahun ketika membandingkan dua set data secara berdampingan, meskipun besarnya pekerjaan untuk seluruh AS mengecilkan jumlah pekerjaan di Texas.
Indeks dimulai dengan nilai dasar, biasanya ditetapkan pada 100, terlepas dari apakah indeks mengukur unit data dalam dolar, euro, atau jumlah karyawan, misalnya. Setiap nilai selanjutnya dalam indeks kemudian dinormalisasi ke nilai dasar ini. Saat melihat perubahan persentase antara nilai indeks terhitung yang berbeda, Anda akan menemukan bahwa itu persis sama dengan perubahan persentase data yang tidak dinormalisasi atau non-indeks. Menggunakan indeks untuk mengukur perubahan dalam data memungkinkan Anda untuk menghitung persentase perubahan antara titik-titik dalam indeks tanpa perlu mengetahui nomor data aktual. Poin indeks menjadi dinormalisasi ketika membagi setiap angka dengan nilai dasarnya, yang berarti bahwa nilai pada skala yang berbeda diubah menjadi skala umum untuk kemudahan perbandingan.
Hitung Nilai Indeks
Langkah pertama dalam membangun indeks melibatkan pengaturan nilai dasar. Untuk rangkaian waktu penjualan perusahaan tahunan, misalnya, katakanlah tahun pertama, penjualan adalah $ 150.000. Jumlah tahun dasar ini disetel untuk menyamakan dengan nilai indeks awal 100. Setiap nilai tambah dinormalisasi terhadap nilai dasar. Untuk menghitung nilai titik data berikutnya dalam rangkaian waktu yang diindeks ini, katakanlah tahun kedua penjualan tahunan sama dengan $ 225.000. Anda akan membagi titik data baru ($ 225.000) dengan yang asli ($ 150.000), mengalikan hasilnya dengan 100 sebagai berikut untuk mendapatkan nilai indeks tahun 2 167.
(Tahun 2 penjualan $ 250.000 / penjualan tahun Base $ 150.000) * 100 = 167
Setiap tahun data baru kemudian dinormalisasi terhadap tahun dasar $ 150.000 dengan cara yang sama. Jika tahun 3, 4 dan 5 memiliki penjualan $ 325.000, $ 385.000 dan $ 415.000, nilai indeks yang dihitung masing-masing adalah 217, 257 dan 277.
Masalah Interpretasi
Saat menggunakan indeks untuk melacak perubahan dari waktu ke waktu, Anda mungkin menemukan bahwa data berubah dan menjadi kurang sebanding dengan yang asli, atau data dasar. Misalnya, saat melacak penjualan unit suatu produk dari waktu ke waktu, harga mungkin mengalami kenaikan permanen. Meskipun penjualan unit produk belum benar-benar tumbuh, indeks menunjukkan pertumbuhan karena harga produk yang baru dan lebih tinggi. Dalam hal indeks yang mengukur perubahan dari waktu ke waktu menggunakan sekeranjang pasar barang dan jasa, seperti CPI, beberapa barang atau produk mungkin mengalami kenaikan harga, perubahan kualitas atau fitur-fitur lain yang membuatnya tidak dapat dibandingkan dengan nilai dasar asli dari indeks atau titik data sebelumnya. Kompensasi untuk masalah ini, meskipun bukan solusi yang sempurna, akan membutuhkan pembaruan keranjang barang dan poin data sebelumnya secara berkala untuk mencerminkan dan mengkompensasi jenis perubahan ini.
