Untuk mengetahui prakiraan cuca, tren pasar dan lain sebagainya, analisis time series bisa dimanfaatkan. Analisis ini mengecek titik data dari kumpulan waktu agar bisa memperlihatkan pola yang bisa digunakan untuk memprediksi suatu fenomena.
Artikel ini akan membantu Anda memahami time series analysis dalam data science.
Time Series Analysis & Data Science
Analisis ini memakai model prediktif agar bisa menavigasi fenomena ketidakpastian sehingga bisa menentukan keputusan paling ideal. Dalam penggunaan analisis time series, terdapat berbagai metode statistik yang diandalkan untuk memprediksi hasil. Kita bisa mengetahui juga faktor-faktor yang berubah lambat laun melalui analisis ini.
Analisis ini sering diandalkan dalam kebutuhan data science. Ahli data bisa memproduksi kebijakan atau keputusan cerdas melalui prediksi tren. Bukan hanya digunakan untuk menunjang kebutuhan finansial atau bisnis saja, analisis time series juga diandalkan untuk bidang kesehatan dan lain sebagainya.
Menganalisis deret waktu bisa memprediksi fenomena sesuai dengan waktu yang terus berjalan. Fungsi time series analysis atau TSA ini bisa mengidentifikasi data yang sebelumnya didapat untuk ditemukan pola-pola. Kondisi sekarang bisa dibandingkan dengan masa lalu melalui pola tersebut.
Jika didapat faktor-faktor yang penting dari deret waktu, maka bisa dioptimalkan. Data science pada dasarnya dimanfaatkan untuk pengambilan keputusan. Time series inilah yang menjadi metode andal untuk membantu pengambilan keputusan tersebut.
Memang meramal masa depan itu adalah hal yang cukup kompleks. Tapi dengan perpaduan data science dengan analisis time series, hal tersebut bisa saja terjadi. Setidaknya kita punya kemungkinan apa yang bisa terjadi ke depannya melalui analisis ini.
Memahami time series analysis dalam data science dapat membantu perusahaan untuk menentukan pilihan paling cerdas dan ideal. Mereka juga bisa lebih bersiap untuk berbagai perubahan yang akan terjadi. Dengan pendekatan analisis TSA ini dan implementasi data science lainnya, sumber daya bisa digunakan secara efisien.
Organisasi yang menerapkan analisis time series bukan hanya bisa merencanakan saja, tapi bisa mencegah masalah yang bisa merugikan mereka. Lebih dari itu, analisis ini bermanfaat untuk menemukan peluang agar organisasi bisa lebih sukses ke depannya. Seperti halnya data science, TSA bisa diimplementasikan untuk berbagai macam bidang.
Intinya adalah dengan menguasai time series ini dalam prosedur data science, bisa mengoptimalkan fungsi data.
Baca Juga: 5 Metode Pengumpulan Data Paling Populer
Cara Melakukan Time Series Analysis
Agar bisa memahami time series analysis dalam data science secara menyeluruh, Anda perlu mengetahui cara-cara analisisnya. Lalu bagaimana cara menerapkan analisis deret waktu tersebut, Anda bisa simak beberapa poin di bawah ini:
- Mengumpulkan beberapa titik data, titik data tersebut harus relevan sesuai dengan tujuan analisis
- Optimalkan data yang ada dengan memastikan interval waktu sudah konsisten dan mengisi jika ada nilai data kosong/hilang
- Identifikasi keseluruhan data untuk mencari tahu pola memakai bagan/grafik
- Tentukan model yang paling bisa menyesuaikan jenis data, saat memilih model, perlu pertimbangan terhadap musim maupun tren
- Gunakan model berdasarkan data yang didapat dari masa lalu agar bisa memahami pola paling relevan
- Cek performa model dengan memakai metrik-metrik relevan seperti RMSE, MAE atau metrik lainnya
- Implementasikan model hasil akhir untuk meramal atau memprediksi data masa depan. Buatlah keputusan sesuai dengan prediksi dari implementasi model tersebut. Pada akhirnya Anda bisa memahami keseluruhan data dengan optimal. Lalu pemahaman data tersebut bisa dimanfaatkan untuk menentukan keputusan terbaik.
Apa Saja Komponen Utama pada TSA?
Memahami time series analysis dalam data science juga perlu mengetahui apa saja komponen-komponennya. Berikut beberapa komponen utama yang harus ada pada analisis time series:
Ketidakpastian
Irregularity merupakan hal tidak terduga berdasarkan rentang waktu. Irregularity tersebut termasuk komponen pergerakan variabel data yang pada dasarnya tidak bisa dijelaskan komponen lain. Anda bisa anggap ketidakpastian ini sebagai variabel error karena sifatnya yang tidak mampu dijelaskan komponen apa pun.
Musiman atau Seasonality
Komponen lainnya adalah musiman, tujuannya yaitu menentukan pola berdasarkan interval waktu. Untuk mempermudah pemahaman komponen ini, misal kasusnya pada saat tahun baru. Saat-saat tersebut menjadi momen peningkatan penjualan petasan atau kembang api.
Setiap musim, pola yang unik ini terjadi bahkan seperti yang kita tahu peningkatan penjualan produk tersebut bisa secara signifikan. Biasanya komponen ini direpresentasikan melalui persamaan matematika regresi yang sederhana. Maka dari itu, pendekatan komponen ini biasa disebut dengan ‘regresi musiman’.
Tren
Sama pentingnya dengan komponen musiman, tren merupakan komponen utama lainnya. Komponen ini bertujuan memperlihatkan kecenderungan data-data baik itu meningkat atau pun menurun. Jadi, kita bisa tren ini bisa dalam sifat yang stabil atau pun negatif.
Lalu apa definisi dari tren tersebut dalam lingkup analisis time series. Inilah keseluruhan kecenderungan secara rata-rata. Suatu data tidak mesti meningkat, stabil, maupun menurun nilainya. Meski begitu, tren inilah yang menjelaskan mengenai kecenderungan atau dominan.
Jadi, data bisa diketahui lebih condong meningkat, null/stabil atau malah menurun.
Komponen Cyclical
Lalu yang terakhir adalah komponen cyclical. Lalu apa fungsi dari cyclical? Komponen ini memperlihatkan pola naik-turun dalam periode waktu yang umumnya lebih dari setahun. Dengan kata lain periode waktu menengah maupun jangka panjang.
Memahami Berbagai Keterbatasan dalam Time Series Analysis
Untuk kebutuhan data science, analisis TSA ini sangatlah berharga. Meski berperan penting, tapi terdapat keterbatasan yang perlu diantisipasi. Anda harus memahami time series analysis dalam data science termasuk dari keterbatasannya juga. Dengan begitu, analisis bisa dilakukan secara lebih optimal dan presisi. Berikut beberapa keterbatasan yang dimaksud:
Keterbatasan kinerja prediksi
Menganalisis time series akan memprediksi sesuai apa yang ada di masa lalu. Meski begitu, terdapat keterbatasan kinerja prediksi saat ada kejadian yang benar-benar baru. Peristiwa tidak terduga tersebut yang bisa membuat hasil prediksi dari analisis ini menjadi kurang presisi.
Keterbatasan interpretasi
Kita bisa saja menemukan pola data melalui TSA, tapi mungkin interpretasinya tidak mesti optimal. Dengan kata lain, kita mungkin tidak pasti bisa menjelaskan detail mengapa pola yang didapat tersebut bisa terjadi. Agar bisa memahami alasannya, perlu baik itu tambahan analisis maupun pemahaman ekstra.
Keberadaan data
Salah satu kebutuhan analisis time series yaitu data historis. Masalah bisa terjadi saat data tersebut kurang lengkap, keliru atau pun malah hilang. Jika kualitas data tidak cukup andal, maka analisis menjadi tidak kredibel dan hasilnya bisa menjadi bias.
Efek dari anomali
Hasil analisis bisa terganggu karena anomali atau titik yang tidak biasa. Anomali tersebut bisa mengarahkan analisis terhadap kesimpulan yang keliru. Dengan kata lain terdapat tantangan tersendiri dari sensitivitas data terhadap anomali tersebut.
Memahami time series analysis dalam data science sangat penting bagi Anda yang tertarik menjadi data scientist. Untuk menguasai lebih lanjut seputar data science, Anda bisa ikuti kursus dan bootcamp data science dari Course-Net. Dapatkan sertifikasi terbaik data science dan metode belajar yang optimal.
