Ramal Masa Depan dengan Time Series Analysis
Temukan bagaimana Time Series Analysis dapat membantu Anda memahami tren data dari waktu ke waktu dengan lebih baik dan mengidentifikasi pola dalam data, serta memprediksi tren dan pola di masa depan. Baca artikel lengkapnya di sini.
Table of Contents
Umumnya kita pernah membayangkan sebuah kondisi ketika kita mampu mengetahui apa yang akan terjadi di masa depan. Tentu saja ini akan menguntungkan kita karena dapat lebih mempersiapkan berbagai kondisi dengan baik sehingga dapat memperoleh benefit sebesar mungkin. Misalnya dengan kita mengetahui harga sebuah saham di masa depan, kita dapat mengambil keputusan untuk membeli saham sebanyak mungkin ketika mengetahui harga saham ke depan akan meningkat dan melakukan sebaliknya jika harga saham akan menurun. Hal ini jelas akan menguntungkan bagi pihak yang mengetahui apa yang akan terjadi di masa depan.
Benefit mengetahui masa depan tersebut tentu saja sudah dipahami banyak orang sehingga mereka berusaha mengembangkan teknik memprediksi suatu nilai pada waktu tertentu (Forecasting). Melalui berbagai teknik tersebut perusahaan berhasil memperoleh berbagai benefit dalam hal membuat keputusan secara komprehensif (mempertimbangkan masa lalu, kini dan depan). Pada artikel kali ini kita akan mempelajari Time Series Analysis secara komprehensif, Yuk pahami bersama!
Apa itu Time Series Analysis?
Sebelum memahami Time Series Analysis, kita mesti memahami dahulu apa itu Time Series? Time Series sederhananya merupakan serangkain data yang diurutkan dalam periode waktu. Kemudian Time Series Analysis merupakan cara/metode mempelajari (menganalisis) kumpulan poin data selama periode waktu tertentu.
Time Series Analysis berusaha mempelajari keterkaitan karakteristik waktu sebagai variable independen dengan variabel target berupa nilai yang ingin diprediksi alias melakukan forecasting atau peramalan. Melalui analisis ini dapat menunjukkan bagaimana variabel target berubah dari waktu ke waktu. Dengan demikian, waktu adalah variabel penting karena menunjukkan bagaimana data menyesuaikan sepanjang titik data serta hasil akhir. Ini menyediakan sumber informasi tambahan dan urutan ketergantungan antara data.
Pentingnya Melakukan Time Series Analysis
Kita sudah menyadari Time Series Analysis bertujuan untuk memperkirakan suatu nilai di masa depan berdasarkan variabel waktu (forecasting). Melalui tujuan tersebut tentunya akan membantu organisasi memahami penyebab mendasar dari tren atau pola sistemik dari waktu ke waktu. Dengan menggunakan visualisasi data, pengguna bisnis dapat melihat tren musiman dan menggali lebih dalam mengapa tren tersebut terjadi.
Saat organisasi menganalisis data dalam interval yang konsisten, mereka juga dapat menggunakan peramalan deret waktu untuk memprediksi kemungkinan kejadian di masa mendatang. Peramalan deret waktu adalah bagian dari analitik prediktif. Ini dapat menunjukkan kemungkinan perubahan dalam data, seperti musiman atau perilaku siklik, yang memberikan pemahaman yang lebih baik tentang variabel data dan membantu memperkirakan dengan lebih baik.
Misalnya, Sekolah Umum Des Moines menganalisis data prestasi siswa selama lima tahun untuk mengidentifikasi siswa yang berisiko dan melacak kemajuan dari waktu ke waktu. Teknologi saat ini memungkinkan kami mengumpulkan data dalam jumlah besar setiap hari dan lebih mudah dari sebelumnya untuk mengumpulkan data konsisten yang cukup untuk analisis komprehensif.
Time Series Analysis memiliki berbagai aplikasi dalam statistik, penjualan, ekonomi, dan banyak bidang lainnya. Poin umum adalah teknik yang digunakan untuk memodelkan data selama periode waktu tertentu.
Komponen Time Series Analysis
- Trend
Komponen ini berusaha menunjukkan kecenderungan kumpulan data, entah itu naik atau turun. Dengan demikian, trend dapat berupa Trend Negatif atau Positif atau Null (Stabil). Istilah "trend" mengacu pada rata-rata, jangka panjang, kecenderungan secara keseluruhan. Umumnya data yang kita miliki tidak selalu menaik, menurun atau stabil. Namun, tetap ada kecenderungannya/dominan lebih ke arah meningkat, menurun atau stabil.
- Seasonality
Komponen ini berusaha menemukan sebuah pola unik dalam suatu interval waktu tertentu (musiman). Sebagai contoh untuk memperjelas Seasonality adalah setiap tahun baru penjualan kembang api meningkat signifikan. Pola unik peningkatan penjualan signifikan tersebut terjadi setiap musim mendekati tahun baru. Dalam banyak aplikasi, komponen musiman dapat direpresentasikan dengan persamaan regresi sederhana. Pendekatan ini terkadang disebut sebagai "regresi musiman" atau "regresi bimodal".
- Cyclical
Komponen ini menjelaskan pola pergerakan naik-turun pada periode menengah hingga panjang, biasanya lebih dari satu tahun. Untuk memperjelasnya berikut contohnya, umumnya dalam siklus bisnis terdapat 4 fase yang terdiri dari fase kemakmuran, resesi, depresi, dan pemulihan. Dengan demikian, Cyclical disebut efek jangka panjang (Long Period) atau proses boom (meningkat) - bust (menurun).
- Irregularity
Situasi/peristiwa/skenario tak terduga dan lonjakan dalam rentang waktu tertentu. Komponen ini merupakan bagian dari pergerakan variabel yang tidak dapat dijelaskan oleh ketiga komponen sebelumnya (Trends, Seasonality, Cyclical). Dengan kata, lain dapat dikatakan sebagai error karena tidak dapat di jelaskan oleh ketiga komponen sebelumnya.
Apa Saja Jenis-jenis Time Series Analysis?
Model analisis deret waktu meliputi:
- Classification: Mengidentifikasi dan menetapkan kategori ke data.
- Curve fitting: Memvisualisasikan data menjadi grafik untuk mempelajari hubungan variabel dalam data.
- Descriptive analysis: Mengidentifikasi pola dalam data time series, seperti trend, cycles, atau seasonal variation.
- Explanative analysis: Upaya untuk memahami data dan hubungan di dalamnya, serta sebab dan akibat.
- Exploratory analysis: Menyoroti karakteristik utama data time series, biasanya dalam format visual.
- Forecasting: Memprediksi data masa depan yang didasarkan pada tren historis. Ini menggunakan data historis sebagai model untuk data masa depan, memprediksi skenario yang bisa terjadi di sepanjang titik plot di masa depan.
- Intervention analysis: Mempelajari bagaimana suatu peristiwa dapat mengubah data.
- Segmentation: Membagi data menjadi segmen-segmen untuk menunjukkan properti dasar dari informasi sumber.
Contoh Penerapan Time Series Analysis
Time Series Analysis umumnya dimanfaatkan pada data non-stasioner (hal-hal yang terus berfluktuasi dari waktu ke waktu alias dipengaruhi oleh waktu). Industri seperti keuangan, ritel, dan ekonomi sering menggunakan Time Series Analysis karena mata uang dan penjualan selalu berfluktuasi. Salah satu tindakan nyata Time Series Analysis yang populer adalah analisis pasar saham yang dikaitkan dengan algoritma perdagangan otomatis. Demikian pula, Time Series Analysis sangat ideal untuk meramalkan perubahan cuaca, membantu ahli meteorologi memprediksi segalanya mulai dari laporan cuaca besok hingga perubahan iklim tahun-tahun mendatang. Contoh analisis deret waktu dalam tindakan meliputi:
- Data cuaca
- Pengukuran curah hujan
- Pembacaan suhu
- Pemantauan detak jantung (EKG)
- Pemantauan otak (EEG)
- Penjualan triwulanan
- Harga saham
- Perdagangan saham otomatis
- Prakiraan industri
- Suku bunga
Kesimpulan
Kita telah membahas banyak hal terkait Time Series Analysis yang dapat memberikan insight dalam rangka membuat keputusan yang lebih komprehensif. Memang kita tidak dapat mengetahui dengan pasti apa yang akan terjadi di masa depan tetapi setidaknya kita memiliki dasar yang jelas dan terukur karena menggunakan data historis dan pendekatan Time Series Analysis. Melalui pemahaman terkait apa yang akan terjadi pada waktu tertentu, perusahaan dapat mempersiapkan strategi untuk mengantisipasi berbagai kondisi buruk dan mengoptimalkan peluang. Dengan demikian, Time Series Analysis menjadi sarana perusahaan untuk lebih unggul dibandingkan perusahaan lain.
Tentu saja Anda sudah menyadari begitu banyak kebermanfaatan data dan Time Series Analysis. Anda juga dapat memiliki dan mengasah kemampuan berbagai pengolahan data terkini termasuk Time Series Analysis dengan bergabung bersama kelas yang disediakan oleh Algoritma Data ScienceSchool. Anda akan mendapatkan pengalaman belajar pengolahan data terbaik dengan instruktur yang telah teruji di bidang ini. Segera daftarkan diri Anda dan ikuti kelasnya!