10 Jenis Analisis Deret Waktu beserta Penerapannya

Sobat Exsight pernah gak nih, bertanya- tanya bagaimana para ahli meramal perubahan cuaca, memprediksi harga saham, atau bahkan tren mode yang akan datang? Jawabannya adalah melalui analisis deret waktu. Analisis deret waktu merupakan bagian dari statistika yang dapat memberikan kita pandangan jauh ke masa depan dengan cara mengurai atau melihat pola yang tersembunyi dalam data masa lalu.

Pada artikel ini akan dibahas lebih lanjut terkait analisis deret waktu, tanpa berlama-lagi, yuk simak artikel ini dengan seksama yaa!

Definisi

Analisis deret waktu atau biasa disebut juga time series analysis merupakan suatu metode statistik yang digunakan untuk memahami, mengidentifikasi, dan menganalisis pola, tren, serta sifat-sifat lainnya dari data yang diukur atau diamati dalam interval waktu tertentu. Pada time series analysis melibatkan eksplorasi, pemodelan, dan interpretasi data deret waktu untuk mengungkap informasi yang terkandung dalam data tersebut. Selain itu dalam time series analysis , data disusun dalam urutan waktu, dan analisis dilakukan untuk mengungkap hubungan antarobservasi yang terjadi dalam interval waktu tersebut.

Tujuan

Tujuan utama analisis deret waktu adalah untuk membuat prediksi, mengevaluasi tren, dan mengidentifikasi pola berulang dalam data temporal. Analisis ini dapat digunakan untuk memperkirakan nilai-nilai yang mungkin akan terjadi di masa depan. Metode yang sering digunakan dalam time series analysis diantaranya metode regresi, moving average, ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), serta berbagai metode lainnya.

Model – Model Analisis Deret Waktu

Dalam time series analysis, terdapat beberapa model dasar yang digunakan untuk memodelkan dan menginterpretasikan data deret waktu. Berikut adalah beberapa model dasar yang umum digunakan:

1. Model Moving Average (MA)
Model MA merupakan model time series yang memperhitungkan perubahan-nilai pada waktu saat ini berdasarkan sejumlah data- data sebelumnya dalam deret waktu. Model MA seringkali digunakan untuk menangani data noise dan menangani adanya fluktuasi jangka pendek dalam data.

2. Model Autoregressive (AR)
Model AR adalah model time series yang memprediksi nilai saat ini berdasarkan nilai-nilai sebelumnya dalam deret waktu dengan bobot tertentu. Model AR berguna untuk menangani data tren ataupun data dengan pola berjangka panjang.

3. Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)
Model ARIMA adalah gabungan dari model AR dan MA. Selain itu, model ARIMA juga melibatkan konsep differencing untuk mengatasi data time series yang tidak stasioner. Model ARIMA bersifat sangat fleksibel dan dapat digunakan untuk berbagai jenis data time series.

4. Model Seasonal Decomposition of Time Series (STL)
Model Seasonal Decomposition of Time Series (STL) membagi data time series menjadi tiga komponen utama: tren, musiman, dan residual. Model STL dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan mengisolasi pola musiman dalam data.

5. Model Exponential Smoothing (ES)
Model Exponential Smoothing (ES) adalah model yang memberikan bobot lebih kepada observasi terbaru dalam peramalan. Model ini sering digunakan untuk meramalkan data yang memiliki pola musiman yang kuat.

6. Model Moving Average of Autoregressive Process (ARMA)
Model Moving Average of Autoregressive Process (ARMA) adalah gabungan dari model AR dan MA yang menggabungkan elemen-elemen keduanya. Berbeda dari model ARIMA yang telah dikelaskan sebelumnya, pada model ARMA, tidak melibatkan konsep differencing sehingga model ARMA lebih sesuai untuk time series yang telah stasioner.

7. Model Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA)
Model Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) adalah pengembangan dari model ARIMA yang juga mempertimbangkan komponen musiman dalam data.

8. Model Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Regressors (SARIMAX)
Model Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Regressors (SARIMAX) merupakan model dalam time series analysis yang memungkinkan penggunaan variabel eksternal (regresor) untuk memperbaiki peramalan deret waktu.

9. Model Holt-Winters Exponential Smoothing (Triple Exponential Smoothing)
Model Holt-Winters Exponential Smoothing (Triple Exponential Smoothing) adalah model dalam time series analysis yang menggabungkan beberapa komponen seperti tren, musiman, dan efek siklus pada data peramalan.

10. Model Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH) dan Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH)
Model Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH) dan model Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) merupakan model time series analysis yang digunakan untuk memodelkan volatilitas dalam time series keuangan dan ekonometrika.

Pemilihan model tergantung pada sifat data time series serta tujuan analisis yang ingin dicapai. Model-model yang telah dipaparkan di atas merupakan dasar untuk memulai time series analysis . Dalam hal ini, penggunaan model deret waktu dapat disesuaikan dengan kebutuhan spesifik dalam berbagai konteks.

Asumsi – Asumsi

Dalam time series analysis, terdapat beberapa asumsi yang sering digunakan dan harus dipenuhi sebelum dilakukan analisis. Beberapa asumsi umum dalam time series analysis diantaranya meliputi:

A. Stasioneritas (Stationarity)
Salah satu asumsi yang paling mendasar dalam time series analysis adalah stasioneritas. Data time series dianggap stasioner jika nilai statistik dasar seperti rata-rata (mean) dan varians (variansi) tetap konstan sepanjang waktu. Asumsi stasioneritas memudahkan pemodelan time series karena data bersifat tetap.

Terdapat beberapa cara untuk menguji stasioneritas data, sebelum dilakukan time series analysis lebih lanjut, diantaranya:
1.) Menggunakan statistika deskriptif, dengan cara membuat plot time series untuk melihat apakah rata-rata, varians, dan kovarians berubah seiring waktu.
2.) Melalui uji ADF (Augmented Dickey-Fuller Test) dan Uji KPSS (Kwiatkowski-Phillips Schmidt-Shin).

Apabila data time series tidak memenuhi syarat stasioneritas, maka sebelum dilakukan analisis, data tersebut perlu diubah atau ditransformasikan menjadi data yang stasioner. Pada data yang belum stasioner secara rata-rata maka dapat dilakukan proses differencing, yakni dengan mengurangi data dengan data itu sendiri namun dengan lag yang berbeda sesuai dengan kebutuhan. Apabila data belum stasioner secara rata-rata maupun varian maka dilakukan transformasi data dan dilanjutkan dengan proses differencing. Transformasi yang umum digunakan untuk menangani data runtun waktu yang tidak stasioner dalam varian adalah transformasi box cox.

B. Independen (Independence)
Asumsi ini mensyaratkan bahwa data observasi time series bersifat saling independen satu sama lain. Artinya, nilai pada waktu t tidak dipengaruhi oleh nilai pada waktu sebelumnya atau setelahnya. Dalam prakteknya, data time series sering memiliki unsur-unsur autokorelasi, yang berarti nilai pada waktu t bisa dipengaruhi oleh nilai pada waktu sebelumnya.

C. Normalitas (Normality)
Pada beberapa model time series analysis , mengasumsikan bahwa data terdistribusi secara normal. Namun, asumsi normalitas tidak selalu terpenuhi, dan time series analysis dapat diterapkan pada data yang tidak memenuhi asumsi ini.

D. Homoskedastisitas (Homoskedasticity)
Asumsi homoskedastisitas mengasumsikan bahwa varians dari nilai residual dalam model time series adalah konstan sepanjang waktu. Ketika nilai varians dari residual bervariasi seiring waktu, maka deret waktu dikatakan mengalami heteroskedastisitas.

E. White Noise
White noise pada data time series memiliki beberapa karakteristik, diantaranya yaitu tidak ada pola atau struktur yang jelas dalam data, sehingga data acak dan tidak beraturan, rata-rata dari data bernilai nol, variansi dari data konstan dan tidak berubah dari waktu ke waktu. Selain itu, tidak ada korelasi antara nilai-nilai pada waktu yang berbeda.

White noise berperan sangat penting dalam time series analysis. Hal ini dikarenakan white noise digunakan sebagai asumsi dasar dalam banyak model time series yang lebih kompleks, seperti model ARIMA dan model regresi linier. Jika data tidak memenuhi asumsi white noise, maka terlebih dahulu bisa dilakukan transformasi data atau menggunakan model time series yang lebih kompleks, seperti model ARCH dan GARCH. Selain itu pengujian asumsi white noise pada data time series dapat dilakukan pula dengan menggunakan uji statistik seperti uji Ljung-Box atau uji Breusch-Godfrey

F. Tidak Ada Outlier (No Outliers)
Asumsi ini mengasumsikan bahwa tidak ada data ekstrem (outlier) yang signifikan dalam data time series. Outlier dapat memengaruhi analisis dan peramalan, sehingga perlu diperhatikan.

G. Linearitas (Linearity)
Beberapa model time series, seperti model ARIMA, mengasumsikan bahwa hubungan antara nilai data time series adalah linear. Namun, dalam beberapa kasus, hubungan antar data time series bisa saja bersifat non-linier.

Aplikasi Penerapan Analisis Deret Waktu

Analisis deret waktu merupakan metode statistik yang serbaguna serta dapat diterapkan dalam berbagai bidang khusnya yang berkaitan dengan data temporal. Berikut beberapa contoh penerapan time series analysis di berbagai bidang:

A. Peramalan Harga Saham
Dalam bidang keuangan, time series analysis dapat digunakan untuk meramal pergerakan harga saham dan mengidentifikasi tren di pasar saham.

B. Cuaca dan Iklim
Time series analysis dapat diterapkan dalam peramalan cuaca diantaranya meliputi: meramalkan suhu, curah hujan, dan cuaca ekstrem dalam jangka pendek hingga panjang. Selain itu, analisis ini juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi tren perubahan iklim jangka panjang dan dampaknya.

C. Transportasi
Kegunaan lain dari time series analysis yaitu dapat diterapkan dalam meramalkan pola lalu lintas di jalan raya dan transportasi umum. Masih dalam bidang transportasi, time series analysis bisa digunakan dalam memprediksi permintaan bahan bakar, suku cadang, dan komponen lain dalam industri transportasi.

D. Manufaktur
Time series analysis dapat pula diterapkan dalam bidang manufaktur, dalam hal ini digunakan untuk memprediksi tingkat produksi, permintaan bahan baku, dan perubahan dalam rantai pasokan. Selain itu time series analysis dapat digunakan untuk menjadwalkan pemeliharaan mesin berdasarkan pola kerusakan.

Dalam setiap bidang, time series analysis dapat sangat membantu untuk pengambilan keputusan yang lebih baik, perencanaan yang lebih efisien, serta prediksi yang lebih akurat. Kemampuannya untuk mengungkap pola dan tren data yang tidak selalu terlihat secara langsung menjadikan time series analysis sebagai salah satu metode statistik yang mengagumkan.

Referensi

Dewanti, D. (2023). Metode Statistika Populer untuk Penelitian. Bogor: EXSIGHT.

Cryer, J., & Chan, K.-S. (2008). Time Series Analysis With Application in R. Springer.

Wei, W. (2006). Time Series Analysis Univariate and Multivariate Methods Second Edition.

Sekian penjelasan tentang Analisis Deret Waktu atau time series analysis . Jika masih ada yang dibingungkan bisa langsung saja ramaikan kolom komentar atau hubungi admin melalui tombol bantuan di kanan bawah. Stay tuned di website https://exsight.id/blog/ agar tidak ketinggalan artikel-artikel menarik lainnya.