Analisis Time Series: Kenali Komponen Data Time Series!

Teknik analisis data menjadi bagian terpenting untuk mengubah data mentah menjadi sumber informasi. Hingga saat ini, ada banyak sekali jenis teknik analisis data yang bisa digunakan. Tentunya setiap teknik analisis data hanya bisa digunakan untuk data dengan kriteria tertentu saja.

Misalkan untuk melihat pengaruh antar variabel dan untuk meramalkan keadaan selanjutnya, sementara data yang digunakan hanya ada satu waktu pengambilan namun memiliki banyak variabel, maka bisa menggunakan analisis regresi. 

Analisis Time Series merupakan salah satu jenis analisis yang sering dijadikan pilihan. Analisis ini bisa digunakan jika data yang dimiliki merupakan data yang diambil dalam rentang waktu tertentu dan tujuannya adalah untuk melakukan peramalan untuk periode selanjutnya.

Beberapa contoh data time series ini adalah seperti data harga saham selama 1 tahun. Dalam artikel ini akan dibahas mengenai komponen-komponen yang dimiliki oleh data Time Series. Apa saja sih? Yuk, simak pembahasannya!

1. Trend Data

Trend data menunjukkan pergerakan data time series dalam jangka waktu yang lama. Nantinya kita bisa melihat apakah terjadi kenaikan atau penurunan pada trend nya. Dari trend data ini, kita akan bisa melihat pola, biasanya pola ini akan terus berulang.

Sayangnya, kita memerlukan waktu yang cukup lama agar pola tersebut bisa terlihat, bisa sampai 15 atau 20 tahun. Pada dasarnya, trend data ini tidak selalu liniear atau lurus, sehingga kita bisa menggunakan perhitungan matematika untuk melihat trend datanya.

Baca juga: Catat 4 Tips Penting Implementasikan Teknik Analisis Data

2. Siklus

Jika dibandingkan dengan trend, siklus ini memiliki jangka waktu yang lebih pendek, sekitar 2 sampai dengan 10 tahun. Pada dasarnya, siklus ini merupakan fluktuasi bisnis. Lama dan besarnya fluktuasi tentu akan berbeda pada masing masing perusahaan dan juga industri.

Untuk melakukan analisis siklus, kita bisa melihat dengan menghitung persentase trend:

% Trend = Y/Yt x 100

Dimana Y merupakan data aktual tahunan (data sesungguhnya), sementara Yt merupakan data trend yang dihitung berdasarkan persamaan trend.

3. Musiman

Musiman merupakan fluktuasi data yang terjadi namun dalam rentang waktu yang lebih singkat dibandingkan trend dan juga siklus, dimana hanya akan membutuhkan waktu dalam lingkup satu tahun. Ada beberapa faktor yang membuat fluktuasi musiman ini terjadi, misalnya karena peristiwa tertentu (lebaran, natal, tahun baru, dll) atau karena cuca (musim hujan dan musim kemarau).

Analisis musiman dilakukan dapat dilakukan untuk beberapa hal, seperti mengatur alokasi anggaran penjualan dalam kuartalan yang mungkin akan dipengaruhi oleh musim.

4. Ketidakteraturan

Komponen data time series yang selanjutnya adalah ketidakteraturan. Fluktuasi jenis biasanya terjadi dalam waktu jangka pendek, dan tidak begitu jelas polanya. Faktor-faktor yang menyebabkan fluktuasi jenis ini juga munculnya tidak teratur, misalkan tiba-tiba ada masalah dalam perusahaan yang tidak bisa diprediksi seperti kebakaran atau ada masalah pada pimpinan yang diketahui publik. Tentu hal ini akan sangat mempengaruhi keuntungan dari perusahaan.

Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif

Belajar untuk mengolah data bisa dilakukan oleh siapa saja, meskipun tidak berasal dari background pendidikan STEM (Science Technology, Engineering, & Math). Mengingat kemampuan mengolah data menjadi salah satu kemampuan yang harus kamu kuasai di era perkembangan teknologi digital saat ini. Dengan memiliki kemampuan ini, kamu akan dibutuhkan oleh semua industri. 

Salah satu cara yang bisa kamu lakukan untuk belajar proses pengolahan data jika kamu sudah lulus dari background pendidikan non IT adalah dengan mengambil kursus. Salah satu lembaga kursus yang harus kamu coba adalah DQLab. Tenang saja, DQLab akan membantumu untuk belajar analisis data dari tahap dasar. 

Tunggu apalagi? Yuk langsung bergabung dengan cara signup di DQLab kemudian nikmati pembelajaran modul gratis “Introduction to Data Science with Python” atau “Introduction to Data Science with R”.

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Tags