Apa yang dimaksud dengan Data Time Series?

Data Time Series

Data time series atau runtun waktu adalah himpunan observasi data yang terurut dalam waktu. Apa yang dimaksud dengan Data time series ?

Time series merupakan serangkaian pengamatan terhadap suatu peristiwa, kejadian, gejala atau perubahan yang terjadi dari waktu ke waktu. Sebagai contoh yaitu data yang dikumpulkan terkait dengan satuan waktu yaitu jam, hari, minggu, bulan, tahun, maupun semester dan data yang diamati sepanjang waktu. Pola gerakan data dapat diketahui dengan adanya data time series. Pola data time series digunakan untuk menganalisis data masa lalu yang akan digunakan untuk meramalkan suatu nilai atau kejadian pada masa yang akan datang.

Referensi

http://eprints.uny.ac.id/28799/2/BAB%20II.pdf

Data Time Series (Runtun waktu) merupakan jenis data yang dikumpulkan menurut urutan waktu dalam suatu rentang waktu tertentu. Jika waktu dipandang bersifat diskrit (waktu dapat dimodelkan bersifat kontinu), maka frekuensi pengumpulan datanya selalu sama (equidistant). Dalam kasus diskrit, frekuensi dapat berupa misalnya detik, menit, jam, hari, minggu, bulan atau tahun.

Salah satu contoh data time series adalah nilai indeks harga saham, yang dicatat dalam jangka waktu yang berurutan.

Analisis data time series adalah analisa yang menerangkan dan mengukur berbagai perubahan atau perkembangan data selama satu periode (Hasan, 2002). Analisis time series dilakukan untuk memperoleh pola data time series dengan menggunakan data masa lalu yang akan digunakan untuk meramalkan suatu nilai pada masa yang akan datang. Dalam time series terdapat empat macam tipe pola data, yaitu:

  1. Horizontal
    Tipe data horizontal ialah ketika data observasi berubah-ubah di sekitar tingkatan atau rata rata yang konstan. Sebagai contoh penjualan tiap bulan suatu produk tidak meningkat atau menurun secara konsisten pada suatu waktu.

  2. Musiman (Seasonal)
    Tipe data seasonal ialah ketika observasi dipengaruhi oleh musiman, yang ditandai dengan adanya pola perubahan yang berulang secara otomatis dari tahun ke tahun. Sebagai contoh adalah pola data pembelian buku baru pada tahun ajaran baru.

  3. Trend
    Tipe data trend ialah ketika observasi naik atau menurun pada perluasan periode suatu waktu. Sebagai contoh adalah data populasi.

  4. Cyclical
    Tipe data cyclical ditandai dengan adanya fluktuasi bergelombang data yang terjadi di sekitar garis trend. Sebagai contoh adalah data-data pada kegiatan ekonomi dan bisnis.

Dengan adanya data time series, maka pola gerakan data dapat diketahui. Dengan demikian, data time series dapat dijadikan sebagai dasar untuk:

  • Pembuatan keputusan pada saat ini.
  • Peramalan keadaan perdagangan dan ekonomi pada masa yang akan datang.
  • Perencanaan kegiatan untuk masa depan.