Kenali Analisis Time Series, Salah Satu Metode Statistika yang Sering Digunakan

Metode statistik menjadi salah satu bagian penting dari Data Science. Berbagai metode pengolahan data yang digunakan untuk mengolah big data dan machine learning, ternyata menggunakan dasar ilmu statistik. Metode statistik yang beragam akan cocok dengan berbagai jenis data yang ada dari big data. Dalam metode statistik ini, ada tiga jenis data yang bisa digunakan dalam analisis, yaitu data cross section, data time series, dan data panel (gabungan cross section dan time series).

Data time series merupakan data yang biasanya hanya memiliki satu variabel dengan rentang waktu tertentu, misalnya data saham. Untuk mengolah data time series, tentu data analyst membutuhkan metode analisis yang tepat. Kita bisa menggunakan metode Analisis Time Series yang terbagi menjadi beberapa metode seperti MA, ARMA, dll.

Tidak jarang metode ini akan digunakan oleh para trader saham untuk meramalkan kapan harus membeli dan menjual sahamnya. Dalam artikel ini akan dijelaskan lebih lanjut mengenai analisis Time Series, yuk simak artikelnya!

1. Pengertian Analisis Time Series

Analisis Time Series atau Analisis Runtun Waktu merupakan analisis yang digunakan untuk mengolah data time series. Dimana analisis ini akan melibatkan penggunaan data tersebut untuk membuat model yang akan digunakan sebagai dasar peramalan. Dengan analisis ini, kita dapat mengetahui apa yang menyebabkan terjadinya suatu trend, apakah karena sentimen tertentu atau karena hal lain. Hal-hal inilah yang bisa kita jadikan pertimbangan dalam pembuatan keputusan.

Baca Juga: Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Uji Stationer Data Time Series

Uji stasioner termasuk bagian penting dalam time series. Untuk mengetahui apakah data yang dimiliki stasioner atau tidak, kita bisa melihat nya dengan tiga cara, yaitu dengan mengamati grafik, melihat correlogram, serta uji unit root yang bisa menggunakan ADF-Test dan Phillips-Perron Test. Data time series akan stasioner jika nilai mean dan variansi nya konstan atau tidak mengalami perubahan sepanjang waktu secara sistematik.

3. Apa yang Harus Dilakukan Jika Tidak Stasioner?

Data time series yang tidak stasioner merupakan salah satu masalah besar. Jika terjadi ketidak stasioneran data, kemungkinan disebabkan karena adanya Spurious regression, dimana regresi memiliki nilai r-squared yang tinggi namun tidak memiliki hubungan yang cukup berarti. Untuk mengatasi data yang tidak stasioner di dalam model, tentu kita harus membuatnya stasioner terlebih dahulu dengan cara melakukan diferensiasi pada derajat d.

Baca Juga: Data Analyst vs Data Scientist

4. Model yang Time Series yang Bisa Digunakan

Sama halnya dengan regresi, analisis time series juga memiliki berbagai jenis metode yang bisa digunakan. Pemilihan metode tentu harus disesuaikan dengan data yang dimiliki serta tujuan analisis, karena meskipun sama-sama merupakan data time series, ada keadaan tertentu yang membuat kita bisa menggunakan metode yang berbeda-beda. Model time series yang bisa dijadikan pilihan adalah Autoregressive (AR), Moving Average (MA), ARIMA, dan SARIMA.

FAQ:

1. Apa itu analisis time series?

Analisis time series adalah metode statistika yang digunakan untuk menganalisis data berdasarkan urutan waktu, sehingga kamu bisa memahami pola, tren, dan peramalan di masa depan.

2. Di mana analisis time series sering digunakan?

Analisis ini sering digunakan dalam bidang ekonomi, keuangan, cuaca, dan bisnis untuk memprediksi harga saham, permintaan pasar, hingga perubahan iklim.

3. Apa perbedaan analisis time series dengan metode statistika lainnya?

Berbeda dengan metode statistika lain yang fokus pada hubungan antar variabel, analisis time series lebih menekankan pada perubahan nilai suatu variabel dari waktu ke waktu.

Jika kamu ingin mempercepat karirmu di dunia data, bergabunglah dengan Bootcamp Data Analyst with SQL and Python di DQLab! Di sini, kamu akan mendapatkan pelatihan intensif yang siap membawamu ke level berikutnya. Jangan lewatkan kesempatan ini, daftarkan dirimu sekarang! DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan. Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id dan nikmati belajar data science!

Penulis: Reyvan Maulid