Mengenal Analisis Data Time Series, Metode dalam Pemodelan Statistik

Metode statistik merupakan bagian penting dari sebuah Data Science. Banyak metode pengolahan terhadap data yang dimanfaatkan untuk big data serta machine learning. Nyatanya, mereka memakai dasar dari ilmu statistik. Salah satu metode yang dipakai adalah analisis data time series. 

Analisis data ini merupakan salah satu dari tiga jenis data. Dua jenis lainnya adalah data cross section dan data panel (gabungan data cross section dan time series).

Definisi Metode Analisis Data Time Series

Analisis Runtun Waktu, atau yang lebih dikenal sebagai Analisis Time Series, adalah metode analisis yang digunakan untuk memproses data runtun waktu. Pada analisis ini, data runtun waktu digunakan untuk membentuk model yang akan menjadi dasar peramalan. 

Dengan menggunakan metode ini, kita dapat mengidentifikasi faktor-faktor apa yang mungkin menyebabkan terjadinya tren. Baik itu dipengaruhi oleh sentimen tertentu atau faktor-faktor lainnya. Informasi-informasi semacam ini dapat menjadi pertimbangan penting dalam proses pengambilan keputusan.

Pengujian Stasioner Time Series

Uji Stasioner merupakan aspek krusial dalam analisis time series. Untuk menentukan apakah data bersifat stasioner atau tidak. Tiga metode yang dapat digunakan meliputi observasi grafik, pemeriksaan correlogram, dan pelaksanaan uji unit root menggunakan ADF-Test serta Phillips-Perron Test. Suatu data time series dianggap stasioner apabila nilai mean dan variansinya tetap konstan atau tidak mengalami perubahan secara sistematis sepanjang periode waktu tertentu.

Tindakan yang Diperlukan Jika Data Tidak Stasioner

Ketidakstasioneran pada data time series menjadi permasalahan yang signifikan. Jika data tidak bersifat stasioner, hal ini mungkin disebabkan oleh fenomena regresi semu (Spurious regression). Di mana regresi menunjukkan nilai r-squared yang tinggi, tetapi tidak mencerminkan hubungan yang signifikan. Untuk mengatasi permasalahan data yang tidak stasioner dalam model, langkah pertama yang perlu diambil adalah menjadikannya stasioner melalui proses diferensiasi pada tingkat derajat d.

Model Time Series yang Tersedia

Seperti halnya pada analisis regresi, analisis data time series juga melibatkan berbagai jenis metode yang dapat diterapkan. Peneliti harus menyesuaikan pemilihan metode tersebut dengan karakteristik data dan tujuan analisis. Karena meskipun keduanya merupakan jenis data time series, situasi tertentu mungkin menuntut penggunaan metode yang berbeda. Beberapa model time series yang dapat dipertimbangkan mencakup Autoregressive (AR), Moving Average (MA), ARIMA, dan SARIMA.

Baca Juga:

Mengenal Ilmu Statistika Dan Jenis-Jenisnya Secara Detail