Apa itu Time Series Machine Learning Model?

Ada banyak model machine learning yang tentunya bisa digunakan sesuai dengan tujuan analisis kalian. Begitu juga untuk keperluan time series analysis, ML juga memiliki model khusus yang mampu menghasilkan prediksi sesuai data periodik yang tersedia. Dengan menggunakan model yang tepat, hasil analisis akan lebih akurat dan bisa dijadikan acuan untuk mengambil keputusan di masa mendatang.

Apa saja model machine learning untuk keperluan time series analysis? Dalam artikel ini kita akan eksplorasi bersama mulai dari konsep time series, model-model untuk time series, dan juga studi kasus penerapan ML untuk keperluan analisis tersebut. Yuk, tanpa berlama-lama langsung simak pembahasan di bawah ini!

1. Mengenal Konsep Time Series

Time series merupakan konsep statistik yang fokus pada pengumpulan dan analisis data yang terkait dengan waktu. Data time series diperoleh dengan mengamati atau mengukur variabel-variabel tertentu pada interval waktu yang diinginkan. 

Contoh umum dari time series yaitu pengukuran suhu harian, harga saham harian, atau penjualan bulanan. Analisis time series penting dalam berbagai bidang, termasuk ekonomi, meteorologi, atau ilmu sosial. Dengan memahami pola dan tren dalam data sepanjang waktu, kita dapat membuat prediksi atau membuat keputusan yang lebih baik untuk masa depan.

Dalam analisis time series, terdapat konsep-konsep dasar seperti tren, musiman, dan komponen acak. Tren mengacu pada perubahan umum atau arah jangka panjang dalam data, sementara musiman adalah pola berulang yang terjadi pada interval waktu tertentu, seperti musim panas atau musim liburan. 

Komponen acak mencakup fluktuasi acak atau ketidakpastian dalam data. Metode analisis time series melibatkan pemodelan dan prediksi berdasarkan pola-pola ini, seperti menggunakan model regresi waktu atau model ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average).

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

2. Machine Learning untuk Time Series Analysis

Machine learning (ML) memiliki peran yang signifikan dalam analisis time series, memungkinkan kita untuk membuat model yang dapat memahami pola-pola kompleks dalam data sepanjang waktu dan membuat prediksi untuk masa depan. Dalam konteks time series analysis, terdapat beberapa machine learning yang umum digunakan.

Salah satu metode umum adalah model regresi waktu, yang mencoba memahami hubungan antara variabel waktu dan variabel target yang diamati. Selain itu, terdapat model khusus untuk time series seperti ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) dan SARIMA (Seasonal ARIMA), yang memperhitungkan unsur-unsur autoregressive, moving average, dan musiman untuk membuat prediksi.

Selain itu, teknik machine learning lainnya, seperti algoritma pengklasifikasi dan regresi, dapat diadaptasi untuk time series analysis. Algoritma seperti Random Forests, Support Vector Machines (SVM), dan Neural Networks dapat digunakan untuk memprediksi nilai masa depan berdasarkan pola yang ditemukan dalam data historis.

Dalam machine learning untuk time series, perlu ada pemisahan data menjadi training set dan test set. Data historis digunakan untuk melatih model, sementara data masa depan digunakan untuk menguji seberapa baik model tersebut dapat membuat prediksi. Penggunaan fitur-fitur seperti lag values (nilai-nilai sebelumnya) dan teknik-teknik preprocessing khusus time series, seperti differencing atau smoothing, juga dapat meningkatkan kinerja model.

3. Studi Kasus Time Series Machine Learning Model

Studi kasus berikut ini akan membahas penerapan machine learning untuk memprediksi penjualan bulanan sebuah toko retail berdasarkan data historisnya. Kita akan mengembangkan model time series yang dapat memberikan perkiraan penjualan bulanan yang akurat, sehingga toko bisa mengoptimalkan persediaan dan strategi penjualannya.

Data yang digunakan mencakup informasi penjualan bulanan selama beberapa tahun terakhir. Setiap entri data berisi informasi tentang jumlah produk yang terjual, harga rata-rata, dan beberapa faktor eksternal seperti musim dan promosi penjualan yang mungkin memengaruhi penjualan. Data ini mencakup tren dan musiman yang dapat diidentifikasi.

Langkah-langkah analisis yang perlu dilakukan yaitu:

• Pemahaman data: Pertama-tama, kita harus memahami struktur data dan mengeksplorasi pola waktu yang mungkin ada, seperti tren jangka panjang atau musiman bulanan. Proses ini memerlukan visualisasi data dan analisis deskriptif.

• Pra-pemrosesan data: Tahap ini meliputi pengisian nilai yang hilang, mengubah format tanggal, dan melakukan transformasi data seperti differencing untuk menghilangkan tren atau musiman yang mungkin.

• Pembagian data: Data akan dibagi menjadi training set dan test set. Set pelatihan digunakan untuk melatih model, sedangkan set pengujian digunakan untuk menguji kinerja model dengan data baru.

• Pemilihan model: Pilih model machine learning yang sesuai untuk time series analysis. Model ARIMA, SARIMA, atau model machine learning seperti Random Forests atau LSTM (Long Short-Term Memory) neural networks bisa menjadi pilihan.

• Pelatihan model: Lakukan pelatihan model menggunakan data pelatihan, dan tuning parameter model jika diperlukan untuk meningkatkan kinerja.

• Evaluasi model: Gunakan set pengujian untuk mengevaluasi kinerja model, menggunakan metrik seperti Mean Squared Error (MSE) atau Mean Absolute Error (MAE).

• Prediksi dan optimasi: Setelah model dianggap memuaskan, gunakan model tersebut untuk membuat prediksi penjualan bulanan ke depan. Informasi ini dapat digunakan untuk merencanakan persediaan, mengoptimalkan strategi penjualan, dan mengidentifikasi tren pasar.

  
  

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

Time series analysis hanya salah satu contoh yang bisa dilakukan oleh model machine learning. Masih banyak proses olah data yang bisa kalian lakukan dengan menggunakan machine learning. Dimana ya bisa belajar semua materi tersebut? Tenang, DQLab solusinya.

Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menguasai machine learning dengan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya