Time series forecast adalah metode prediksi yang digunakan untuk memperkirakan nilai di masa depan berdasarkan data historis yang diurutkan secara kronologis. Dalam jenis analisis ini, data yang digunakan adalah data yang dikumpulkan secara berkala dari waktu ke waktu, seperti harian, bulanan, atau tahunan. Tujuan utama dari time series forecast adalah memodelkan pola yang ada di data masa lalu agar bisa memperkirakan tren atau perubahan yang mungkin terjadi di masa depan.
Contoh data time series termasuk suhu harian, harga saham, penjualan bulanan, atau konsumsi energi harian. Model yang baik akan membantu kita memahami pola musiman, tren jangka panjang, atau bahkan fluktuasi mendadak yang dapat memengaruhi data di masa depan.
Bagaimana Membuat Model Time Series Forecast?
Proses pembuatan model time series forecast umumnya terdiri dari beberapa langkah utama:
1. Pengumpulan Data
Langkah pertama adalah mengumpulkan data yang relevan. Data ini harus memiliki stempel waktu yang konsisten, misalnya data harian, bulanan, atau tahunan. Pastikan data mencakup periode yang cukup lama untuk mengidentifikasi pola dan tren.
2. Preprocessing Data
Sebelum memulai pemodelan, data perlu dibersihkan dan diproses. Hal ini meliputi:
– Menangani data yang hilang (*missing data*).
– Normalisasi data untuk membuat skala variabel yang konsisten.
– Resampling jika data memiliki interval yang tidak teratur.
3. Identifikasi Pola
Data time series sering kali memiliki komponen musiman (pola yang berulang pada periode tertentu) dan tren (pola naik atau turun jangka panjang). Mengidentifikasi pola ini akan membantu dalam memilih model yang tepat.
4. Pemilihan Model
Ada berbagai model yang dapat digunakan dalam *time series forecasting*, di antaranya:
– ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average): Digunakan untuk menangkap tren dan pola musiman dalam data time series.
– SARIMA (Seasonal ARIMA): Perluasan dari ARIMA yang mampu menangani komponen musiman.
– LSTM (Long Short-Term Memory): Model *deep learning* yang unggul dalam memprediksi data time series yang memiliki ketergantungan jangka panjang.
– Prophet**: Model yang dikembangkan oleh Facebook yang khusus digunakan untuk forecast dengan tren dan musiman yang jelas.
5. Training dan Evaluasi Model
Setelah memilih model, data dibagi menjadi training dan testing set. Model dilatih menggunakan data historis, kemudian diuji pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya untuk mengevaluasi akurasinya. Metrik evaluasi yang umum digunakan adalah Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Square Error (RMSE).
6. Penggunaan Model untuk Prediksi
Setelah model dievaluasi dan hasilnya memadai, model dapat digunakan untuk memprediksi nilai di masa depan. Model yang akurat akan memberikan prediksi yang bisa diandalkan untuk membantu pengambilan keputusan.
Di Padepokan NEXT SYSTEM Bandung terdapat sejumlah topik pelatihan terkait dengan Time Series Forecast. Untuk keterangan lebih lanjut, silahkan menghubungi kontak WA 085102238024.