Apa itu Data Time Series?

Data time series adalah sekumpulan data yang diakumulasi dan dicatat dalam interval (selang waktu) yang teratur. 

Lebih lanjut, data time series berisi informasi yang dikumpulkan dari waktu ke waktu dan umumnya digunakan di bidang-bidang tertentu, seperti keuangan, pemrosesan sinyal, dan meteorologi. 

Dalam data time series, Anda mungkin akan menemukan istilah analisis regresi data time series, atau analisis yang dilakukan ketika variabel respon berautokorelasi (signifikan) sehingga dapat memunculkan hubungan yang fungsional. 

Biasanya, hubungan fungsional berbentuk regresi linier. Meskipun begitu, proses perhitungan nilai penaksir parameter pada analisis regresi linier tidak selalu bisa dijadikan patokan. 

Mengapa Analisis Data Time Series Penting?

Seperti yang dijelaskan sebelumnya, data time series adalah informasi yang bisa digunakan di berbagai bidang. Anda mungkin membutuhkan analisis time series untuk mengetahui informasi dari data interval waktu, seperti pola musiman, variabilitas, dan tren musiman. 

Kemudian, analisis data time series adalah penjabaran urutan titik data yang terkumpul dalam selang waktu tertentu sehingga dapat membantu memproyeksikan perubahan harga, perubahan nilai, prediksi harga saham, dan lain sebagainya. 

Kapan Anda Perlu Menggunakan Analisis Data Time Series?

Terdapat berbagai tujuan menggunakan analisis data time series. Secara umum, tujuan analisis data time series adalah untuk mengetahui pola data yang berbentuk siklus atau musiman serta memprediksi nilai di masa depan berdasarkan pola nilai saat ini dan sebelumnya. 

Oleh karena itu, analisis ini cocok digunakan untuk bisnis di bidang keuangan yang sering terdampak tren musiman. Adapun tujuan lainnya dari analisis data time series adalah sebagai berikut:

1. Memitigasi Risiko

Tujuan dilakukannya analisis data time series adalah untuk memahami pola historis sehingga bisa mengetahui potensi risiko yang mungkin terjadi di masa sekarang dan masa depan. Dengan begitu, Anda dapat mengambil langkah pencegahan dan keputusan yang tepat. 

2. Mengenali Pola Data

Tujuan selanjutnya adalah untuk mengenali pola data. Analisis ini membantu Anda mengamati data historis sehingga dapat mengenali pola berulang dari waktu ke waktu. 

3. Mengambil Keputusan

Analisis data time series adalah metode yang sesuai untuk mengambil keputusan berdasarkan pola data untuk rentang waktu tertentu. Dengan memahami pola musiman, Anda bisa menyusun strategi yang tepat. 

4. Memprediksi Nilai

Tujuan terakhir dari analisis data time series adalah untuk memprediksi nilai, di mana Anda bisa memperkirakan pola data yang muncul di masa depan berdasarkan data sebelumnya. Data ini akan membantu Anda mengatur alokasi sumber daya dan penjualan di perusahaan. 

Jenis Analisis Time Series

Karena analisis time series menggunakan beragam kategori data, seorang analis harus menyelaraskan data dengan jenis analisisnya. Adapun jenis analisis data time series adalah sebagai berikut:

1. Curve Fitting

Jenis pertama adalah curve fitting yang menggunakan fungsi matematika pada data time series untuk membuat model dan mempelajari hubungan antarvariabel dalam data. 

2. Classification

Selanjutnya, classification adalah jenis analisis time series yang mengkategorikan data berdasarkan kriteria tertentu sehingga pola data dapat dianalisis dengan baik. 

3. Segmentation

Segmentation adalah jenis analisis yang membagi data time series ke subkategori-subkategori sesuai dengan kriterianya. Metode analisis ini dapat menunjukkan karakteristik informasi yang tidak terlihat secara langsung. 

4. Descriptive Analysis

Jenis analisis data time series adalah descriptive analysis, atau jenis analisis yang bertujuan untuk mendeskripsikan pola data. Jenis ini cocok untuk menganalisis tren atau siklus musiman.

5. Forecasting

Jenis ini dapat membantu Anda memperhitungkan pola data di masa depan berlandaskan siklus data historis. Anda bisa melakukan forecasting dengan ekstrapolasi, algoritma machine learning, atau Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). 

6. Explanative Analysis

Jenis analisis ini lebih dalam dari descriptive analysis karena menjabarkan mengapa pola data tertentu dapat terjadi pada interval waktu terkait. Untuk melakukan analisis ini, Anda memerlukan variabel di luar data yang dapat memengaruhi data time series. 

7. Intervention Analysis

Intervention analysis mempelajari pengaruh intervensi, seperti perubahan kebijakan, faktor eksternal, atau peristiwa lain yang terjadi pada deretan waktu yang diteliti, dengan data time series.

8. Exploratory Analysis

Exploratory Analysis mempelajari karakteristik fundamental dari data time series sehingga bisa memahami data, mengidentifikasi pola pada data, serta menemukan anomali pada data. 

Metode Analisis Data Time Series

Data time series adalah pola data yang terkumpul pada interval waktu tertentu. Untuk menganalisisnya, terdapat beberapa metode yang bisa digunakan. Adapun metode analisis data time series adalah sebagai berikut. 

1. Metode Holt-Winters

Metode analisis data time series adalah Holt-Winters atau teknik pemulusan eksponensial. Data ini dapat memperkirakan data yang memiliki tren musiman sehingga cocok untuk menganalisis pola musiman jangka pendek. 

2. Metode Model ARIMA Box-Jenkins

ARIMA atau Autoregressive Integrated Moving Average adalah model yang dapat menganalisis dan memprediksi data time series yang memiliki satu variabel. Model ARIMA cocok digunakan untuk menganalisis data stasioner, dimana kovariansi dan variansinya konsisten. 

3. Metode Model Multivariate Box-Jenkins

Metode Multivariat dapat menganalisis data time series yang memiliki lebih dari satu variabel sehingga Anda bisa mengetahui dinamika interaksi dan hubungan antarvariabel pada rentang waktu tertentu. 

Contoh penggunaan model ini adalah analisis hubungan penjualan sepatu dengan cuaca yang dipengaruhi waktu.