Dekomposisi deret waktu

Dekomposisi deret waktu adalah metode analisis data yang digunakan untuk menganalisis data temporal yang terdiri dari titik-titik data yang berurutan. Ini dapat digunakan untuk mengungkap pola dan tren dalam serangkaian pengukuran tertentu selama periode waktu tertentu. Dekomposisi deret waktu dapat digunakan untuk mendeteksi anomali atau outlier, dan dapat membantu mengungkap pola musiman.

Dekomposisi deret waktu adalah proses yang melibatkan pemisahan deret waktu menjadi komponen atau sub-deret. Komponen-komponen tersebut meliputi komponen tren, komponen musiman, dan komponen sisa. Komponen tren menggambarkan variasi jangka panjang dari rangkaian waktu, komponen musiman mencerminkan pergerakan musiman dalam data, dan residu adalah komponen sisa dari rangkaian waktu setelah tren dan komponen musiman diperhitungkan. Dekomposisi deret waktu dapat membantu mendeteksi pola siklus dalam deret waktu dan merupakan alat yang berharga untuk menganalisis data berbasis waktu.

Dekomposisi deret waktu dapat dilakukan dengan berbagai cara, seperti menggunakan dekomposisi klasik, dekomposisi rata-rata bergerak, dan dekomposisi filter Hodrick-Prescott. Dekomposisi klasik melibatkan penguraian data menjadi komponen-komponennya dengan menyesuaikan polinomial, sedangkan dekomposisi rata-rata bergerak memerlukan penyesuaian rata-rata bergerak tertimbang. Dekomposisi filter Hodrick-Prescott menggunakan filter parametrik yang mengevaluasi data dan mengembalikan komponen tren optimal untuk rangkaian tersebut.

Dekomposisi deret waktu sering digunakan dalam analisis keuangan untuk memahami perilaku harga saham, nilai tukar mata uang asing, dan harga komoditas. Hal ini juga berguna untuk memprediksi tren masa depan dengan menganalisis pola dari data masa lalu. Selain itu, dekomposisi deret waktu dapat digunakan untuk menganalisis tren medis dan mengoptimalkan kinerja sistem energi.

Dekomposisi deret waktu adalah teknik penting dalam bidang analisis data, dan memiliki penerapan yang luas di banyak industri berbeda. Hal ini dapat digunakan untuk mengungkap pola dan tren dalam data temporal, dan dapat membantu mengungkap anomali atau outlier dalam suatu rangkaian waktu. Dekomposisi deret waktu adalah alat yang berharga bagi analis dan merupakan komponen penting dalam analisis data.