Analisis Time Series: Langkah dan Contohnya

Pendahuluan

Analisis data telah menjadi bagian penting di banyak bidang, mulai dari ekonomi, keuangan, kesehatan, sampai ilmu sosial, terutama ketika kita mempunyai data yang dikumpulkan secara berulang dari waktu ke waktu. Namun, data dengan “dimensi waktu” seperti ini membutuhkan penanganan khusus: model statistik dan analisis yang bisa mempertimbangkan ketergantungan temporal, tren, fluktuasi musiman, dan sebagainya. Itulah fungsi dari analisis time series. Dengan melakukan analisis time series, kita bisa tidak hanya memahami pola historis dari suatu variabel, tapi juga membuat prediksi (forecast) nilai di masa depan dengan tingkat keyakinan tertentu, sehingga membantu pengambilan keputusan berdasarkan data.

Analisis ini menjadi semakin relevan di era data science saat ini, di mana data historis tersedia melimpah dan kebutuhan pemodelan, baik untuk peramalan penjualan, permintaan, jumlah penduduk, hingga harga komoditas, semakin tinggi. Artikel ini akan membahas definisi, dasar teori, langkah-langkah melakukan analisis time series, serta contoh penerapannya berdasarkan penelitian-penelitian aktual.

Definisi Analisis Time Series

Definisi Time Series – Secara Umum

Time series (runtun waktu) adalah sekumpulan observasi terhadap suatu variabel yang diambil secara berkala dalam interval waktu tertentu, misalnya harian, mingguan, bulanan, kuartal, atau tahunan, dan disusun menurut urutan waktu. [Lihat sumber Disini - arna.lecturer.pens.ac.id]

Data time series memungkinkan kita untuk melihat bagaimana variabel berubah seiring waktu: apakah ada tren meningkat/menurun, apakah ada pola musiman, fluktuasi acak, atau siklus jangka panjang. Dengan demikian, analisis time series memiliki tujuan untuk mengidentifikasi pola-pola tersebut serta melakukan prediksi (forecast) ke masa depan berdasarkan data historis. [Lihat sumber Disini - dqlab.id]

Definisi Time Series dalam KBBI

Menurut definisi dalam arti umum di literatur bahasa Indonesia (mewakili konsep runtun waktu), “deret berkala” atau “runtun waktu” merujuk pada seri pengamatan terhadap peristiwa/variabel yang diambil secara berurutan menurut waktu. [Lihat sumber Disini - arna.lecturer.pens.ac.id]

Dengan demikian, istilah “time series” dalam konteks statistik setara dengan “deret waktu” atau “data runtun waktu”, yaitu data yang memiliki pengurutan berdasarkan waktu, bukan data acak tanpa urutan.

Definisi Time Series Menurut Para Ahli

Beberapa definisi dari para ahli dan literatur akademik terkait:

• Menurut D. Santi dkk. (2021), analisis deret waktu adalah analisis yang mempelajari hubungan antar waktu, yakni bagaimana nilai suatu variabel pada satu waktu berkorelasi dengan nilai pada waktu sebelumnya. [Lihat sumber Disini - repository.lppm.unila.ac.id]
• Menurut putusan di modul statistika dari suatu perguruan tinggi: data deret waktu adalah “runtun pengamatan terhadap peristiwa atau variabel” yang dicatat secara berkala sesuai urutan waktunya, dan analisis deret waktu bertujuan memahami pola perkembangan dan membuat peramalan. [Lihat sumber Disini - arna.lecturer.pens.ac.id]
• Dalam konteks peramalan (forecasting), analisis time series adalah metode objektif yang menggunakan data historis atas interval waktu tertentu untuk memprediksi nilai masa depan dari variabel yang sama. [Lihat sumber Disini - e-journal.unair.ac.id]
• Dalam literatur pembelajaran statistika, analisis deret waktu dipandang sebagai “metode peramalan berdasarkan data historis”, di mana pola tren, musiman, siklus, dan komponen residual dianalisis untuk memproyeksikan masa depan. [Lihat sumber Disini - repository.ub.ac.id]

Dengan demikian, definisi umum dan definisi menurut para ahli konsisten: time series adalah data yang terurut berdasarkan waktu, dan analisis time series adalah serangkaian teknik untuk memahami pola temporal dan memproyeksikan masa depan dari data tersebut.

Langkah-Langkah Melakukan Analisis Time Series

Dalam praktek, ada beberapa tahapan umum yang lazim dilakukan ketika seseorang hendak menganalisis data time series. Berikut urutannya secara umum:

1. Pengumpulan & Persiapan Data

Pertama, kumpulkan data observasi secara periodik dengan interval waktu konsisten (misalnya data bulanan penjualan, data harian cahaya, data kuartalan produksi, dsb.). Penting bahwa data yang dikumpulkan memiliki frekuensi yang sama dan konsisten dalam rentang waktu. [Lihat sumber Disini - arna.lecturer.pens.ac.id]

Kemudian lakukan pembersihan data (jika perlu): periksa apakah ada missing value, outlier, atau anomali, karena hal-hal tersebut bisa memengaruhi hasil analisis dan prediksi.

2. Visualisasi Data Time Series

Langkah awal analisis biasanya dengan mem-plot data ke grafik (line chart) berdasarkan waktu, agar dapat langsung dilihat pola keseluruhan, tren, fluktuasi, outlier, serta indikasi musim atau siklus. [Lihat sumber Disini - dqlab.id]

Visualisasi membantu menentukan metode analisis yang tepat, misalnya, apakah data menunjukkan tren stabil, musiman, siklus panjang, atau sangat acak.

3. Identifikasi Karakteristik / Komponen Deret Waktu

Setelah divisualisasi, pemahaman terhadap komponen-komponen deret waktu sangat penting. Umumnya, data time series dapat dibagi menjadi:

• Komponen tren (trend), pola jangka panjang naik atau turun. [Lihat sumber Disini - rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com]
• Komponen musiman (seasonal), fluktuasi yang berulang dalam periode reguler (misalnya bulanan, kuartalan, tahunan). [Lihat sumber Disini - arna.lecturer.pens.ac.id]
• Komponen siklik (cyclical), fluktuasi jangka panjang yang mungkin tidak memiliki periode tetap seperti musiman (tergantung faktor eksternal seperti siklus ekonomi). [Lihat sumber Disini - dosen.yai.ac.id]
• Komponen residual (noise / random / irregular), variasi acak yang tidak dijelaskan oleh tren, musiman, atau siklus. [Lihat sumber Disini - rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com]

Identifikasi ini penting supaya model yang dibangun bisa sesuai dengan karakter data, misalnya jika ada musiman, pilih metode yang bisa menangani seasonality.

4. Pemilihan & Pemodelan dengan Metode Time Series

Setelah karakteristik diketahui, pilih model yang sesuai. Beberapa metode umum:

• Moving Average / Simple Moving Average (SMA): Teknik smoothing untuk menghaluskan fluktuasi acak dan melihat tren dasar pada data. Cocok jika pola sederhana. [Lihat sumber Disini - arna.lecturer.pens.ac.id]
• Exponential Smoothing: Teknik pemulusan yang memberi bobot lebih pada data terbaru, berguna ketika data memiliki tren atau musiman. [Lihat sumber Disini - repository.ub.ac.id]
• Model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average): Salah satu metode paling populer; dapat menangani data stasioner maupun non-stasioner, dengan kemampuan memodelkan autoregression, differencing (integrated), dan moving average. Parameter umum pada ARIMA adalah p, d, dan q. [Lihat sumber Disini - e-journal.unair.ac.id]
• Metode lain tergantung kompleksitas: bisa model multivariat (VAR), model dengan penyesuaian musiman (SARIMA), dsb. [Lihat sumber Disini - journal.universitaspahlawan.ac.id]

5. Evaluasi Model & Validasi

Setelah model dibangun, penting untuk mengevaluasi performanya, menggunakan ukuran error seperti RMSE, MAE, MAPE, atau indikator lain tergantung model, agar kita tahu seberapa akurat prediksi. Banyak penelitian menggunakan ARIMA, VAR, smoothing, dan membandingkan performa dalam meramalkan variabel seperti penjualan, populasi, atau harga komoditas. [Lihat sumber Disini - journal.universitaspahlawan.ac.id]

Jika performa model kurang baik, bisa dilakukan penyesuaian: misalnya transformasi data, differencing, memilih model lain, atau menambahkan komponen musiman.

6. Peramalan (Forecasting) & Interpretasi Hasil

Jika model sudah teruji dan valid, lakukan forecasting untuk periode masa depan. Interpretasikan hasil sesuai konteks: apakah tren yang diprediksi naik/turun, apakah ada seasonality, dsb. Kemudian gunakan hasil untuk mendukung pengambilan keputusan: misalnya perencanaan persediaan, estimasi kebutuhan, prediksi risiko, analisis ekonomi, dll. [Lihat sumber Disini - e-journal.unair.ac.id]

Contoh Penerapan Analisis Time Series

Berikut ini beberapa studi/penelitian dari literatur yang menggambarkan bagaimana analisis time series diaplikasikan dalam berbagai konteks:

Prediksi Kepesertaan Program (Keluarga Berencana)
Sebuah penelitian di provinsi tertentu menggunakan model ARIMA untuk meramalkan jumlah peserta program KB pasca persalinan. Hasil forecast menunjukkan bahwa jumlah peserta meningkat dari awal tahun ke akhir tahun; metode ARIMA dipilih karena mampu menangani data historis dan variabilitas temporal. [Lihat sumber Disini - e-journal.unair.ac.id]

Prediksi Jumlah Penduduk Miskin di Kabupaten Kota
Dalam studi lain, data jumlah penduduk miskin selama periode 2005–2022 dianalisis dengan metode Moving Average, Weighted Moving Average, dan Exponential Smoothing. Hasil menunjukkan bahwa metode smoothing (tergantung α) menghasilkan prediksi dengan error terbatas, sehingga relatif akurat untuk memproyeksikan jumlah penduduk miskin tahun berikutnya. [Lihat sumber Disini - ejournal.unkhair.ac.id]

Prediksi Harga Komoditas Pangan
Penelitian terbaru menggunakan model ARIMA pada data historis harga komoditas pangan untuk meramalkan harga masa depan, membantu perusahaan atau pemerintah dalam perencanaan produksi, stok, dan kebijakan. [Lihat sumber Disini - djournals.com]

Perencanaan Kebutuhan Tenaga Kerja di Industri Manufaktur
Dalam konteks manajemen industri, analisis deret waktu digunakan untuk memperkirakan kebutuhan tenaga kerja di masa depan agar perusahaan bisa merencanakan rekrutmen atau alokasi sumber daya dengan lebih efisien. [Lihat sumber Disini - jurnal.wastukancana.ac.id]

Contoh-contoh di atas menunjukkan bahwa analisis time series tidak terbatas pada satu domain saja, dari sosial, ekonomi, demografi, hingga manajemen industri, selama data historis tersedia dan variabel dapat diobservasi secara periodik.

Manfaat dan Keterbatasan Analisis Time Series

Manfaat

• Memberi kemampuan prediksi berdasarkan data historis, sehingga membantu perencanaan dan pengambilan keputusan.
• Dapat menangkap pola tren, musiman, dan siklus, memberi insight lebih mendalam dibanding analisis data sederhana.
• Fleksibel, dapat diterapkan di banyak domain: ekonomi, demografi, keuangan, kesehatan, lingkungan, industri, dan lain-lain.
• Dengan metode yang tepat dan data cukup, bisa menghasilkan prediksi dengan tingkat akurasi yang memadai.

Keterbatasan

• Membutuhkan data historis yang konsisten dan berkualitas, jika data tidak lengkap atau tidak teratur, hasil bisa bias.
• Model perlu pemilihan dan penyesuaian: salah model atau parameter bisa menghasilkan prediksi yang buruk.
• Tidak semua fluktuasi di masa depan bisa dijelaskan, terutama jika ada kejadian eksternal tak terduga (misalnya krisis, bencana, perubahan kebijakan).
• Untuk data dengan komponen kompleks (musiman, siklus, noise), model bisa menjadi rumit atau sulit diinterpretasikan.

Kesimpulan

Analisis time series, sering disebut analisis deret waktu, adalah metode analisis statistik dan peramalan yang dirancang khusus untuk menangani data berurutan berdasarkan waktu. Dengan memperhatikan karakteristik temporal seperti tren, musiman, siklus, dan noise, analisis time series memungkinkan kita tidak hanya memahami pola historis, tapi juga memproyeksikan masa depan.

Melalui langkah-langkah: pengumpulan data, visualisasi, identifikasi komponen, pemodelan, evaluasi, hingga forecasting, analisis ini telah banyak diterapkan dalam berbagai bidang, dari demografi, ekonomi, keuangan, hingga manajemen industri. Meskipun memiliki keterbatasan, apabila data dan metode dikelola dengan baik, analisis time series menjadi alat yang sangat berguna dalam data-driven decision making.