Deret waktu
Dalam statistika dan pemrosesan sinyal, deret waktu adalah rangkaian data yang berupa nilai pengamatan (pengamatan) yang diukur selama kurun waktu tertentu, berdasarkan waktu dengan interval yang uniform sama. Beberapa Contoh data deret waktu adalah produksi total tahunan produk pertanian indonesia, harga penutupan harisan sebuah saham di pasar modal untuk kurun waktu satu bulan, suhu udara per jam, dan penjualan total bulanan sebuah pasar swalayan dalam waktu satu tahun.
Analisis deret waktu (Bahasa Inggris: "time series analysis") merupakan metode yang mepelajari deret waktu, baik dari segi teori yang menaunginya maupun untuk membuat peramalan (prediksi). Prediksi / Peramalan deret waktu adalah penggunaan model untuk memprediksi nilai di waktu mendatang berdasar peristiwa yang telah terjadi. Di dunia bisnis, data deret waktu digunakan sebagai bahan acuan pembuatan keputusan sekarang, untuk proyeksi, maupun untuk perencanaan pada masa depan. Contoh penggunaannya adalah pada harga pembukaan harga saham di bursa efek berdasar performa sebelumnya.
Ada beberapa asumsi penting yang harus dipenuhi agar data deret waktu dapat digunakan dalam keperluan proyeksi/peramalan. Beberapa diantaranya adalah adanya ketergantungan antara kejadian masa mendatang terhadap masa sebelumnya atau lebih dikenal dengan istilah adanya autokorelasi antara Z dan Z. Asumsi berikutnya adalah aktivitas pada masa depan mengikuti pola yang terjadi pada masa lalu dan hubungan/keterkaitan pada masa lalu dapat ditentukan dengan pengamatan atau penelitian.
Akurasi yang dihasilkan dari peramalan deret waktu, sangat ditentukan oleh seberapa jauh asumsi-asumsi diatas dipenuhi.
Model klasik deret waktu yang biasa digunakan adalah perkalian dari 4 komponen deret waktu.
Ada sejumlah metode pemulusan untuk deret waktu. Dua jenis model yang banyak digunakan adalah model "rataan bergerak" ("moving average") (MA) dan model "autoregresif" (AR). Kedua model ini bergantung pada data sebelumnya secara linier dan dibahas lebih detail pada artikel "autoregressive moving average models" (ARMA).
Ahli ekonomi menggunakan analisis deret waktu sebagai alat bantu perencanaan baik jangka pendek maupun jangka panjang. Perusahaan energi misalnya, akan melakukan peramalan konsumsi daya baik jangka panjang maupun jangka pendek (musiman).
= Analisis Deret Waktu dengan RStudio =
Analisis deret waktu bertujuan untuk membuat model yang dapat berguna untuk memprediksi nilai pada waktu akan datang berdasarkan observasi-observasi untuk memprediksi nilai pada waktu yang akan datang berdasarkan observasi-observasi yang telah ada. Ada beberapa langkah untuk membangun model deret waktu sebagai berikut :Pada tahap ini, kita memiliki model dengan "prinsip parsimony" (model sederhana) dengan jumlah parameter yang sedikit. Prosesnya dengan membuat plot observasi terhadap waktu kemudian diamati apakah grafiknya sudah stasioner, memiliki tren naik atau turun, dan mengandung unsur musiman.Pada tahap ini, kita menemukan estimasi atau taksiran terbaik dari parameter yang tidak diketahui.Disini kita akan menganalisa kualitas model, apakah model cukup layak dengan melihat plot error dan plot normal.
Terdapat dua model deret waktu stasioner yaitu model AR ("Auto Regressive"), model MA ("Moving Average"), dan gabungan keduanya, yaitu model ARMA.Cara membedakan model yang digunakan tersebut, kita dapat membuat grafik ACF dan PACF
library(forecast)
library(tseries)
x