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 kita 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 : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik
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.
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.
Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika
5. Belajar Metode Statistik di DQLab, Yuk!
Untuk menguasai ilmu Data Science, tentu kamu harus menguasai ilmu yang mendasarinya. Salah satunya adalah statistika. Kamu bisa mempelajari tentang basic statistika di DQLab loh. Caranya sangat gampang, kamu cukup bergabung untuk menjadi member DQLab dengan biaya yang sangat murah. Namun jika kamu masih ragu, kamu juga bisa mencoba free modul yang disediakan, yaitu œIntroduction to Data Science with R dan œIntroduction to Data Science with Python. Yuk, tunggu apa lagi? Buruan gabung dan nikmati semua fasilitasnya!
Penulis: Gifa Delyani Nursyafitri