Langkah-Langkah Time Series Analysis Memprediksi Kondisi Masa Depan
Ketika dihadapkan dengan data yang dikumpulkan secara berkala dalam rentang waktu tertentu, seperti data harian, mingguan, bulanan, atau tahunan, banyak dari kita yang masih kebingungan apa yang harus dilakukan untuk mengolah data tersebut. Tentunya dalam mengolah data dengan tipe tersebut kita dapat menggunakan teknik Time Series Analysis.
Sebagai seorang Data Scientist yang berada di belakang banyak produk digital Telkom, Time Series Analysis mungkin bukan suatu hal yang asing. Saya sendiri saat ini bekerja di Chapter Data Scientist Telkom sejak tahun 2020. Pada artikel ini, saya akan mencoba menuliskan mengenai bagaimana penerapan Time Series Analysis dan seperti apa manfaat yang diberikan.
Time Series Analysis (TSA) dapat digunakan dalam berbagai bidang, seperti ekonomi, keuangan, meteorologi, ilmu sosial, dan lain-lain. Contohnya, dalam ekonomi, Time Series Analysis digunakan untuk memodelkan dan memprediksi pergerakan harga saham, tingkat inflasi, dan pertumbuhan ekonomi. Dalam meteorologi, TSA digunakan untuk memodelkan dan memprediksi kondisi cuaca serta perubahan iklim.
Penggunaan TSA juga dapat membantu dalam pengambilan keputusan dan perencanaan di masa depan. Misalnya, dalam bisnis, TSA dapat membantu memprediksi permintaan pasar, penjualan produk, atau persediaan yang diperlukan. Contoh lain di pemerintahan, TSA dapat membantu memprediksi perkembangan ekonomi atau memperkirakan angka kejahatan.
TSA juga digunakan dalam pengembangan model prediktif yang lebih kompleks, seperti neural network yang digunakan untuk memprediksi pergerakan harga saham atau tingkat inflasi di masa depan.
Mengenal Forecasting
Forecasting adalah suatu proses peramalan atau prediksi terhadap suatu peristiwa atau nilai yang akan terjadi di masa depan. Hal ini dilakukan dengan menggunakan metode statistik dan matematika guna menghasilkan estimasi yang akurat terhadap hasil yang akan datang. Forecasting dapat diterapkan dalam berbagai bidang seperti bisnis, ekonomi, keuangan, meteorologi, dan lain-lain.
Terdapat beberapa hal yang dapat di forecast dengan akurat, antara lain:
1. Penjualan produk atau jasa
2. Pergerakan harga saham dan nilai tukar mata uang
3. Kondisi cuaca dan bencana alam
4. Tingkat inflasi dan suku bunga
5. Konsumsi energi dan sumber daya alam
Namun, ada juga beberapa hal yang sulit untuk di-forecast dengan akurat, antara lain:
1. Perubahan kebijakan pemerintah
2. Perilaku konsumen yang tidak dapat diprediksi
3. Perkembangan teknologi yang cepat
4. Kemungkinan terjadinya perang atau konflik internasional
5. Perubahan tiba-tiba dalam kondisi alam seperti gempa bumi atau tsunami
Langkah-Langkah Analysis Time Series
Langkah awal dalam identifikasi time series adalah memahami dan mempelajari data time series yang akan dianalisa. Beberapa langkah yang dapat dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Mengumpulkan data time series yang akan dianalisis. Data ini dapat diperoleh dari sumber publik, seperti lembaga pemerintah atau institusi akademis, atau dari sumber internal perusahaan atau organisasi.
2. Membuat plot grafik untuk memvisualisasikan data time series. Plot ini dapat membantu dalam memahami pola dan karakteristik data, seperti trend, musiman, dan fluktuasi dalam data.
3. Melakukan analisis deskriptif pada data, seperti menghitung rata-rata, standar deviasi, dan korelasi antar variabel. Analisis deskriptif ini dapat memberikan gambaran awal tentang karakteristik data.
4. Memeriksa stasioneritas data. Data stasioner adalah data yang memiliki statistik yang konstan seiring waktu, seperti rata-rata dan varians. Stasioneritas data penting untuk memastikan bahwa data dapat dimodelkan dan diprediksi dengan akurat.
5. Memilih model time series yang tepat. Terdapat beberapa model time series yang dapat digunakan, seperti ARIMA, exponential smoothing, machine Learning Model ataupun Neural Network model. Pemilihan model yang tepat akan bergantung pada karakteristik data, seperti stasioneritas, trend, musiman, dan fluktuasi.
Dengan langkah-langkah di atas, identifikasi time series dapat dilakukan dengan tepat dan akurat, sehingga memungkinkan untuk melakukan analisis dan prediksi terhadap data time series dengan efektif.
Metode Forecasting dalam Time Series Analysis
Forecasting memiliki beberapa jenis metode, antara lain:
- Metode Baseline Average: metode ini menggunakan rata-rata dari data historis untuk memprediksi nilai yang akan datang.
2. Metode Exponential Smoothing: metode ini menghitung rata-rata bergerak eksponensial dari data historis untuk memprediksi nilai yang akan datang.
3. Statistika Model: Metode ini menggunakan teknik statistika yang digunakan untuk memprediksi nilai masa depan dari suatu variabel berdasarkan data historis. Model ini mengasumsikan bahwa data masa lalu dapat memberikan informasi tentang pola atau tren yang mungkin terjadi di masa depan.
4. Machine Learning: metode ini menggunakan hubungan antara dua atau lebih variabel untuk memprediksi nilai yang akan datang.
5. Metode Neural Network: metode ini menggunakan jaringan syaraf tiruan untuk memprediksi nilai yang akan datang.
Dalam penggunaannya, forecast yang akurat dapat memberikan manfaat besar bagi sebuah organisasi atau individu. Diantaranya, membantu dalam pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik, mengurangi risiko kegagalan investasi, meningkatkan efisiensi operasional, dan lain-lain. Namun, perlu diingat bahwa forecast hanyalah sebuah prediksi dan dapat berubah seiring dengan perkembangan situasi dan kondisi di masa depan.
Bagi yang ini bergabung di Telkom Indonesia sebagai Data Scientist seperti saya, bisa cek lowongan yang tersedia di Careers Telkom, yaa!
