Jenis Data Statistik dalam Time Series Analysis

Jenis data statistik banyak sekali digunakan untuk analisis time series adalah cara khusus untuk menganalisis urutan titik data yang dikumpulkan selama interval waktu tertentu. Dalam analisis time series, analis merekam titik data pada interval yang konsisten selama periode waktu tertentu daripada hanya merekam titik data secara intermiten atau acak. Namun, jenis analisis ini bukan hanya tindakan mengumpulkan data dari waktu ke waktu. Apa yang membedakan data time series dari data lain adalah bahwa analisis dapat menunjukkan bagaimana variabel berubah dari waktu ke waktu. 

Dengan kata lain, waktu adalah variabel penting karena menunjukkan bagaimana data menyesuaikan selama titik data serta hasil akhir. Ini menyediakan sumber informasi tambahan dan urutan ketergantungan antar data. Analisis time series biasanya membutuhkan sejumlah besar titik data untuk memastikan konsistensi dan keandalan. Kumpulan data yang ekstensif memastikan sahabat data memiliki ukuran sampel yang representatif dan analisis itu dapat memotong data yang bising. Ini juga memastikan bahwa tren atau pola apa pun yang ditemukan bukanlah outlier dan dapat menjelaskan varians musiman. Selain itu, data time series dapat digunakan untuk peramalan”memprediksi data masa depan berdasarkan data historis.

Analisis time series membantu organisasi memahami penyebab yang mendasari tren atau pola sistemik dari waktu ke waktu. Menggunakan visualisasi data, pengguna bisnis dapat melihat tren musiman dan menggali lebih dalam mengapa tren ini terjadi. Dengan platform analitik modern, visualisasi ini dapat melampaui grafik garis. Ketika organisasi menganalisis data dalam interval yang konsisten, mereka juga dapat menggunakan peramalan time series untuk memprediksi kemungkinan kejadian di masa depan. Peramalan time series adalah bagian dari analitik prediktif. 

Ini dapat menunjukkan kemungkinan perubahan dalam data, seperti perilaku musiman atau siklus, 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 sejumlah besar data setiap hari dan lebih mudah dari sebelumnya untuk mengumpulkan data yang cukup konsisten untuk analisis komprehensif.

Lalu kapan harus menerapkan time series analysis?

1. Kapan Analisis Time Series Digunakan dan Kapan Tidak

Analisis time series bukanlah studi baru, meskipun teknologi membuatnya lebih mudah untuk diakses. Banyak dari teks yang direkomendasikan yang mengajarkan teori dan praktik dasar subjek telah ada selama beberapa dekade. Dan metode itu sendiri bahkan lebih tua dari itu. Kami telah menggunakan analisis time series selama ribuan tahun, sepanjang perjalanan kembali ke studi kuno tentang pergerakan dan navigasi planet. Analisis time series digunakan untuk data non-stasioner”hal-hal yang terus berfluktuasi dari waktu ke waktu atau dipengaruhi oleh waktu. Industri seperti keuangan, ritel, dan ekonomi sering menggunakan analisis time series karena mata uang dan penjualan selalu berubah. Analisis pasar saham adalah contoh yang sangat baik dari analisis time series dalam tindakan, terutama dengan algoritme perdagangan otomatis. Demikian juga, analisis time series sangat ideal untuk meramalkan perubahan cuaca, membantu ahli meteorologi memprediksi semuanya, mulai dari laporan cuaca besok hingga tahun-tahun mendatang perubahan iklim.

Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik

2. Klasifikasi dan Pertimbangan

Sementara data time series adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu, ada berbagai jenis data yang menjelaskan bagaimana dan kapan data tersebut direkam. Sebagai contoh:

• Data time series adalah data yang direkam selama interval waktu yang konsisten.

• Data cross-sectional terdiri dari beberapa variabel yang dicatat pada waktu yang bersamaan.

• Pooled data adalah kombinasi dari kedua data time series dan data cross-sectional.

  
  

Selanjutnya, data time series dapat diklasifikasikan ke dalam dua kategori utama:

• Data time series stok berarti mengukur atribut pada titik waktu tertentu, seperti snapshot statis dari informasi apa adanya.

• Aliran data time series berarti mengukur aktivitas atribut selama periode tertentu, yang umumnya merupakan bagian dari keseluruhan total dan merupakan sebagian dari hasil.

  
  

Dalam data time series, variasi dapat terjadi secara sporadis di seluruh data:

• Analisis fungsional dapat memilih pola dan hubungan dalam data untuk mengidentifikasi peristiwa penting.

• Analisis tren berarti menentukan pergerakan yang konsisten ke arah tertentu. Ada dua jenis tren: deterministik, di mana kita dapat menemukan penyebab yang mendasarinya, dan stokastik, yang acak dan tidak dapat dijelaskan.

• Variasi musiman menggambarkan peristiwa yang terjadi pada interval tertentu dan teratur selama setahun. Ketergantungan serial terjadi ketika titik data yang berdekatan dalam waktu cenderung terkait.

• Analisis time series dan model peramalan harus menentukan jenis data yang relevan untuk menjawab pertanyaan bisnis. Setelah analis memilih data relevan yang ingin mereka analisis, mereka memilih jenis analisis dan teknik apa yang paling sesuai.

  
  

3. Jenis Analisis Time Series

Bahkan dalam analisis time series, ada berbagai jenis dan model analisis yang akan mencapai hasil yang berbeda.

• Klasifikasi: Mengidentifikasi dan menetapkan kategori ke data.

• Curve fitting: Memplot data sepanjang kurva untuk mempelajari hubungan variabel dalam data.

• Analisis deskriptif: Mengidentifikasi pola dalam data time series, seperti tren, siklus, atau variasi musiman.

• Analisis eksplanatif: Upaya untuk memahami data dan hubungan di dalamnya, serta sebab dan akibat.

• Analisis eksplorasi: Menyoroti karakteristik utama data time series, biasanya dalam format visual.

• Peramalan: Memprediksi data masa depan. Tipe ini didasarkan pada tren historis. Ini menggunakan data historis sebagai model untuk data masa depan, memprediksi skenario yang bisa terjadi di sepanjang titik plot masa depan.

• Analisis intervensi: Mempelajari bagaimana suatu peristiwa dapat mengubah data.

• Segmentasi: Membagi data menjadi segmen-segmen untuk memperlihatkan properti yang mendasari informasi sumber.

4. Teknik dan Alat Utama Untuk Analisis Time Series

Karena jenis dan modelnya banyak, metode untuk mempelajari data juga beragam. Berikut adalah tiga yang paling umum.

• Model ARIMA Box-Jenkins: Model univariat ini digunakan untuk lebih memahami variabel tunggal yang bergantung pada waktu, seperti suhu dari waktu ke waktu, dan untuk memprediksi titik data variabel di masa mendatang. Model-model ini bekerja dengan asumsi bahwa datanya stasioner. Analis harus memperhitungkan dan menghapus sebanyak mungkin perbedaan dan musim di titik data sebelumnya. Untungnya, model ARIMA mencakup istilah untuk memperhitungkan rata-rata bergerak, operator perbedaan musiman, dan istilah autoregresif dalam model.

• Model Multivariat Box-Jenkins: Model multivariat digunakan untuk menganalisis lebih dari satu variabel tergantung waktu, seperti suhu dan kelembaban, dari waktu ke waktu.

• Metode Holt-Winters: Metode Holt-Winters adalah teknik penghalusan eksponensial. Ini dirancang untuk memprediksi hasil, asalkan titik data mencakup musiman.

  
  

Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika

5. Belajar Data Otodidak dan Mandiri Bersama DQLab

Halo sahabat data, Yuk Belajar dirumah aja bersama DQLab. Nikmati modul interaktif dan pembelajaran aplikatif bersama DQLab dan tentunya kamu tidak perlu melakukan instalasi environment anti ribet. DQLab sudah menyediakan semua yang kamu butuhkan untuk belajar. Mulai dari Modul sampai ke sertifikat Completion. Yuk Mulai Karir Datamu bersama DQLab.

Tags