Mengenal Analisis Time Series: Teknik dan Tools yang Perlu Dikuasai

Pernah melihat grafik penjualan harian atau suhu udara mingguan? Data seperti ini dikenal sebagai data time series, dan punya peran penting dalam banyak bidang. Mulai dari bisnis, keuangan, hingga teknologi. Dengan teknik analisis yang tepat, kita bisa memahami pola, memprediksi tren, bahkan mengambil keputusan yang lebih akurat.

Buat kamu yang mulai tertarik belajar data science atau pengembangan AI, memahami analisis time series adalah langkah penting. Yuk, kita bahas teknik-tekniknya dan tools apa saja yang bisa kamu pelajari!

1. Apa Itu Data Time Series?

Data time series adalah kumpulan data yang dicatat atau diukur berdasarkan urutan waktu tertentu, misalnya harian, mingguan, bulanan, atau tahunan. Contoh sederhananya adalah jumlah pengunjung situs web setiap hari atau nilai tukar mata uang dari waktu ke waktu.

Yang membuat time series unik adalah adanya dependensi antar waktu, artinya nilai hari ini bisa sangat dipengaruhi oleh hari-hari sebelumnya. Karena itu, teknik analisisnya pun berbeda dengan data biasa. Analisis time series bisa membantu mengidentifikasi tren, pola musiman, atau fluktuasi acak dalam data.

Baca juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Teknik Dasar dalam Analisis Time Series

Sebelum masuk ke teknik prediksi, ada beberapa pendekatan dasar yang wajib dipahami:

a. Visualisasi Data Time Series

Langkah awal paling penting adalah plotting data. Dengan memvisualisasikan data dalam bentuk grafik, kamu bisa langsung melihat tren umum, pola musiman, atau outlier. Ini juga membantu menentukan teknik analisis yang sesuai nantinya.

b. Decomposisi Time Series

Time series biasanya terdiri dari beberapa komponen yaitu trend (arah umum data), seasonality (pola berulang), dan residual (noise). Teknik dekomposisi memisahkan ketiga komponen ini, sehingga kita bisa fokus menganalisis bagian-bagian yang penting.

c. Autokorelasi dan Partial Autokorelasi

Autokorelasi menunjukkan sejauh mana nilai dalam data saling mempengaruhi antar waktu. Sementara partial autocorrelation menunjukkan hubungan langsung antar lag. Dua grafik ini sering digunakan untuk memilih parameter dalam model lanjutan seperti ARIMA.

3. Teknik Lanjutan dalam Time Series

Setelah memahami dasar-dasarnya, kamu bisa mulai eksplorasi model prediktif yang lebih kompleks:

a. ARIMA

ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) adalah model klasik dalam time series. Cocok untuk data yang menunjukkan tren tapi tidak punya pola musiman. ARIMA menggabungkan elemen autoregresi, perataan (moving average), dan integrasi (penghilangan tren).

b. SARIMA

Kalau datamu punya pola musiman yang konsisten (misalnya penjualan naik tiap akhir tahun), SARIMA adalah pengembangan ARIMA yang mempertimbangkan faktor musiman. Model ini jauh lebih fleksibel dalam menangani fluktuasi tahunan, bulanan, atau mingguan.

c. Prophet

Dikembangkan oleh Facebook, Prophet sangat populer karena mudah digunakan dan bagus untuk data bisnis. Prophet bekerja dengan pendekatan aditif, mempertimbangkan tren dan musiman secara otomatis. Cocok untuk kamu yang butuh hasil cepat tanpa banyak tweaking parameter.

Baca juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

4. Tools & Library Populer untuk Analisis Time Series

Banyak tools bisa digunakan untuk time series, baik untuk eksplorasi maupun prediksi. Berikut beberapa yang paling populer:

• Python (pandas, statsmodels, scikit-learn): Cocok untuk analisis statistik dan machine learning.

• Prophet (Facebook): Mudah digunakan, bagus untuk analisis bisnis dan forecasting cepat.

• R (forecast, tsibble): Sangat kuat untuk modeling time series dengan pendekatan statistik konvensional.

• Tableau/Power BI: Untuk visualisasi interaktif dan dashboard time series.

• Google Colab & Jupyter Notebook: Tempat kerja yang fleksibel dan mudah diakses untuk eksperimen time series.

Analisis time series bukan cuma tentang grafik naik turun, tapi tentang memahami maksud di balik data tersebut. Dari memprediksi penjualan, tren media sosial, sampai pola cuaca, semuanya bisa dianalisis lebih akurat dengan pendekatan yang tepat.

Dan kabar baiknya, kamu nggak harus jadi data scientist dulu buat mulai belajar. Kalau kamu penasaran dan ingin coba masuk ke dunia data tanpa komitmen langsung, DQLab punya program belajar yang bisa kamu akses gratis selama 1 bulan. Cocok banget buat kamu yang baru mulai dan pengin eksplor topik seperti analisis data, visualisasi, sampai machine learning.

Apa saja manfaatnya?

• Akses modul interaktif seputar data science & Python

• Belajar dari studi kasus nyata dan latihan langsung

• Tanpa perlu pengalaman coding sebelumnya

• Bisa belajar fleksibel sesuai waktu luangmu

FAQ:

1. Apa bedanya data time series dengan data biasa?

Data time series memiliki urutan waktu yang jelas dan bersifat kronologis. Artinya, tiap data point dipengaruhi oleh waktu sebelumnya. Sementara data biasa (cross-sectional) tidak mempertimbangkan urutan waktu.

2. Apakah analisis time series hanya digunakan untuk prediksi?

Tidak. Selain prediksi, time series juga digunakan untuk eksplorasi data, memahami pola musiman, mendeteksi anomali, dan membantu pengambilan keputusan berbasis tren historis.

3. Tool mana yang paling cocok untuk pemula dalam analisis time series?

Untuk pemula, Prophet dari Facebook sangat direkomendasikan karena user-friendly. Selain itu, Python dengan library seperti pandas dan statsmodels juga banyak digunakan dan punya komunitas belajar yang besar.