Analisis Data Time Series: Konsep Dasar yang Perlu Anda Ketahui oleh Peneliti

Metode statistik adalah bagian penting dari Data Science, karena 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, termasuk 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!

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.

Uji Stationer Data Time Series

Uji stasioner termasuk bagian penting dalam time series. Untuk mengetahui apakah data yang dimiliki stasioner atau tidak, kita bisa melihatnya 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.

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.

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.

Belajar Metode Statistik di Sekolah stata, Yuk!

Untuk menguasai ilmu Data Science, tentu kamu harus menguasai ilmu yang mendasarinya. Salah satunya adalah statistika. Kamu bisa mempelajari tentang basic statistika di Sekolah stata. Caranya sangat gampang, cukup bergabung untuk menjadi member Sekolah stata dengan biaya yang sangat murah. Namun, jika masih ragu, kamu juga bisa mencoba free modul yang disediakan, yaitu “Introduction to Data Science with R” dan “Introduction to Data Science with Python”. Yuk, tunggu apa lagi? Buruan gabung dan nikmati semua fasilitasnya!

Kesimpulan

Analisis Time Series merupakan metode analisis yang sangat berguna dalam mengolah data time series. Dari analisis ini, kita bisa mengetahui apa penyebab terjadinya suatu trend, sehingga bisa dipertimbangkan dalam pembuatan keputusan. Namun, guna mendapatkan hasil analisis yang akurat, kita harus mengetahui karakteristik data kita serta memilih metode yang tepat.

Baca Juga: Analisis Data Time Series Beda Level: Bulanan Campur Tahunan

FAQ

1. Apa itu time series data?
Time series data adalah data yang hanya memiliki satu variabel dengan rentang waktu tertentu.

2. Mengapa uji stationer penting dalam analisis time series?
Uji stationer penting dilakukan untuk mengetahui apakah data yang dimiliki stasioner atau tidak. Data yang tidak stasioner memerlukan tindakan khusus agar dapat digunakan dalam model.

3. Apa yang dapat dilakukan jika data time series tidak stasioner?
Jika data time series tidak stasioner, maka kita harus membuatnya stasioner terlebih dahulu dengan cara melakukan diferensiasi pada derajat d.

4. Apa saja metode yang dapat digunakan dalam analisis time series?
Beberapa metode yang dapat digunakan dalam analisis time series adalah Autoregressive (AR), Moving Average (MA), ARIMA, dan SARIMA.

5. Di mana saya bisa belajar statistika untuk data science?
Anda bisa belajar statistika untuk data science di DQLab. Ada berbagai modul yang dapat dipelajari, dari yang dasar hingga tingkat lanjutan.