Analisis Time Series

Pada artikel sebelumnya kita sudah banyak belajar mengenai analisis cross section dan data panel melalui regresi OLS sederhana. Nah, sekarang kita akan membahas tentang analisis data time series yaa!

---

Apa itu analisis Time Series?

Analisis time series biasanya dilakukan pada data time series, yaitu data yang dikumpulkan selama interval waktu tertentu. Pada analisis time series, analisis dilakukan dengan melihat data pada interval yang konsisten selama waktu tertentu. Ini berbeda dengan data cross section dan panel data yang biasanya hanya berupa data acak dalam satu periode dan tidak memiliki interval yang konsisten. malwarebytes anti malware premium 2019 activation à vie

Apa yang membedakan analisis time series dari data lain adalah analisis dapat menunjukkan bagaimana sebuah variabel berubah dari waktu ke waktu. Dengan kata lain, waktu adalah variabel penting karena menunjukkan bagaimana data berubah seiring berjalannya waktu. Analisis ini bisa juga menunjukan apa penyebab perubahan suatu variabel pada suatu titik tertentu.

Analisis time series biasanya membutuhkan sejumlah besar data untuk memastikan konsistensi dan keandalan hasil analisisnya. Data yang banyak dalam rentang periode yang panjang bisa membuat sampel menjadi lebih representatif dan mendekati keadaan aslinya. Ini juga memastikan bahwa setiap tren atau pola yang ditemukan bukanlah outlier dan juga dapat menjelaskan varians musiman. Selain itu, data time series dapat digunakan untuk forecasting—memprediksi data masa depan berdasarkan data historis. how to uninstall sylenth1

Mengapa melakukan analisis time series?

Analisis time series biasa digunakan untuk memahami penyebab yang mendasari tren atau pola dari waktu ke waktu atau dalam suatu periode tertentu. Analisis time series juga dapat melihat tren musiman dan menggali lebih dalam mengapa tren ini terjadi. 

Ketika kita menganalisis data dalam interval waktu yang konsisten (misalnya harian, bulanan, dan tahunan) hasil analisis juga dapat digunakan sebagai alat forecasting untuk memprediksi kemungkinan suatu kejadian di masa depan. Forecasting time series adalah bagian dari analitik prediktif. Ini dapat menunjukkan kemungkinan perubahan dalam data, seperti perilaku musiman atau siklus, yang memberikan pemahaman yang lebih baik tentang variabel data dan membantu memperkirakan kejadiannya dengan lebih baik.

Misalnya, kita bisa memprediksi rata-rata pengeluaran untuk listrik melalui tren data permintaan listrik bulanan dengan data suhu temperatur lokal bulanan. Kita bisa melihat apakah ada tren atau hubungan antara permintaan listrik dan suhu temperatur dari waktu ke waktu. Intuisi yang bisa didapat dari analisis ini contohnya adalah pada bulan-bulan musim panas, pengeluaran untuk listrik akan lebih besar karena permintaan listrik juga besar akibat penggunaan air conditioner yang meningkat. movavi video suite 14 activation key

Contoh analisis data time series

Analisis time series digunakan untuk data non-stasioner—hal-hal yang terus berfluktuasi dari waktu ke waktu atau dipengaruhi oleh waktu. Industri seperti keuangan, ritel, dan ekonomi sering menggunakan analisis time series karena mata uang dan penjualan selalu berubah. Analisis time series juga digunakan untuk memprediksi berdasarkan data historis yang ada. Contoh analisis time series:

• Data cuaca dan prediksi cuaca
• Pengukuran curah hujan
• Pembacaan suhu
• Pemantauan detak jantung (EKG)
• Pemantauan otak (EEG)
• Penjualan triwulanan
• Harga saham
• Perdagangan saham 
• Prakiraan industri
• Suku bunga

Jenis Analisis Time Series

Analisis time series biasa dilakukan dengan menggunakan software pengolahan data untuk melihat apakah ada pengaruh antar variabel yang diamati dari waktu ke waktu. Analisis lain yang bisa dilakukan adalah melihat tren, siklus, dan pola musiman yang mungkin terjadi akibat suatu peristiwa atau pengaruh beberapa variabel dalam rentang waktu tertentu. Model analisis deret waktu meliputi:

• Klasifikasi : Mengidentifikasi dan menetapkan kategori ke data.
• Curve fitting : Memplot data pada kurva untuk mempelajari hubungan variabel dalam data.
• Analisis deskriptif: Mengidentifikasi pola dalam data time series, seperti tren, siklus, atau polamusiman.
• Analisis eksplanatif: Upaya untuk memahami data dan hubungan di dalamnya, serta sebab dan akibat.
• Analisis eksplorasi: Menyoroti karakteristik utama data time series, biasanya dalam format visual seperti grafik.
• Forecasting: Memprediksi data masa depan. Tipe analisis ini didasarkan pada tren historis. Analisis ini menggunakan data historis sebagai model untuk data masa depan, memprediksi skenario yang bisa terjadi pada masa depan.
• Analisis intervensi: Mempelajari bagaimana suatu peristiwa dapat mengubah data pada waktu tertentu.
• Segmentasi: Membagi data menjadi segmen-segmen waktu untuk memperlihatkan properti yang mendasari informasi sumber.

Klasifikasi data

Selanjutnya, data time series dapat diklasifikasikan ke dalam dua kategori utama:

Stock time series data berarti data yang mengukur variabel pada titik waktu tertentu, contohnya seperti jumlah pengangguran bulanan.

Flow time series data berarti data yang mengukur aktivitas variabel selama periode tertentu, yang umumnya merupakan bagian dari total suatu hitungan. Contohnya seperti data penjualan harian yang bisa diakumulasi menjadi data penjualan bulanan, triwulanan, dan tahunan. 

Variasi data

Dalam data deret waktu, variasi dapat terjadi di seluruh data dan berikut analisis yang bisa dilakukan untuk menelaah variasi tersebut:

Analisis fungsional dapat menghubungkan pola dan hubungan dalam data untuk mengidentifikasi peristiwa penting yang mempengaruhi adanya variasi pada data dalam suatu waktu tertentu.

Analisis tren dapat menentukan pergerakan yang konsisten pada data ke arah tertentu seiring berjalannya waktu. Ada dua jenis tren: deterministik, di mana kita dapat menemukan penyebab yang mendasarinya, dan stokastik, yang sifatnya acak dan tidak dapat dijelaskan. 

Variasi musiman menggambarkan peristiwa yang terjadi pada interval tertentu dan teratur selama setahun atau periode tertentu.

---

Jadi itu dia sekilas mengenai analisis data time series, fitur utama yang membedakannya dengan analisis data cross section dan panel data adalah adanya interval waktu yang konsisten selama rentang waktu tertentu. Analisisnya juga bisa digunakan untuk memprediksi data masa depan berdasarkan data historis yang sudah ada. Untuk melakukan analisis time series seperti regresi, prediksi, dan curve plotting kalian bisa menggunakan app pengolah data seperti Stata, Eviews, dan R. Semoga bermanfaat ya teman-teman!