Dekomposisi deret waktu mengacu pada proses memecah kumpulan data deret waktu menjadi bagian-bagian konstituen untuk memahami pola dan perilaku yang mendasarinya. Komponen-komponen ini biasanya mencakup komponen tren, musiman, siklus, dan tidak teratur atau acak. Menganalisis komponen-komponen ini secara terpisah dapat memberikan wawasan tentang struktur dasar data dan memfasilitasi perkiraan dan analisis yang lebih baik.
Sejarah Asal Usul Dekomposisi Deret Waktu dan Penyebutan Pertama Kalinya
Dekomposisi deret waktu berakar pada awal abad ke-20, khususnya pada karya ekonom seperti WS Jevons dan Simon Kuznets. Ide ini dikembangkan lebih lanjut pada tahun 1920an dan 1930an oleh ekonom seperti Wesley C. Mitchell. Tujuannya adalah untuk mengisolasi pergerakan siklus data ekonomi dari tren dan fluktuasi lainnya.
Informasi Lengkap Tentang Dekomposisi Rangkaian Waktu. Memperluas Dekomposisi Rangkaian Waktu Topik
Dekomposisi deret waktu melibatkan penguraian data deret waktu menjadi beberapa komponen dasar, yang dapat dianalisis secara terpisah. Ini biasanya:
- Kecenderungan: Pergerakan data jangka panjang.
- Musiman: Pola yang berulang dalam jangka waktu tertentu, misalnya satu tahun atau satu minggu.
- Berhubung dgn putaran: Fluktuasi yang terjadi pada interval yang tidak teratur, sering kali berkaitan dengan siklus ekonomi.
- Tidak teratur: Pergerakan data yang acak atau tidak dapat diprediksi.
Dekomposisi dapat dicapai melalui berbagai metode seperti rata-rata bergerak, pemulusan eksponensial, dan pemodelan statistik seperti ARIMA.
Struktur Internal Dekomposisi Rangkaian Waktu. Cara Kerja Dekomposisi Rangkaian Waktu
Dekomposisi deret waktu bekerja dengan mengisolasi berbagai komponen deret waktu:
- Komponen Tren: Sering diekstraksi menggunakan rata-rata bergerak atau pemulusan eksponensial.
- Komponen Musiman: Dideteksi dengan mengidentifikasi pola berulang dalam periode tertentu.
- Komponen Siklus: Diidentifikasi dengan menganalisis fluktuasi yang terjadi pada interval yang tidak teratur.
- Komponen Tidak Beraturan: Apa yang tersisa setelah ekstraksi komponen lain, sering kali dianggap sebagai noise atau error.
Analisis Fitur Utama Dekomposisi Rangkaian Waktu
- Ketepatan: Memungkinkan perkiraan dan pemahaman yang lebih tepat.
- Keserbagunaan: Dapat diterapkan pada berbagai bidang seperti ekonomi, keuangan, ilmu lingkungan.
- Kompleksitas: Mungkin memerlukan metode dan keahlian statistik yang canggih.
Jenis Dekomposisi Deret Waktu
Pada dasarnya ada dua jenis:
- Model Aditif
- Tren + Musiman + Siklus + Tidak Teratur
- Model Perkalian
- Tren × Musiman × Siklus × Tidak Teratur
| Jenis | Cocok untuk |
|---|---|
| Aditif | Tren linier dan variasi musiman |
| Perkalian | Tren eksponensial dan perubahan persentase |
Cara Penggunaan Dekomposisi Deret Waktu, Permasalahan dan Solusinya Terkait Penggunaannya
Kegunaan
- Memprediksi tren masa depan.
- Mengidentifikasi pola yang mendasarinya.
- Mendeteksi anomali.
Masalah dan Solusi
- Keterlaluan: Hindari penggunaan model yang terlalu rumit.
- Masalah Kualitas Data: Memastikan data bersih dan dipersiapkan dengan baik.
Ciri-ciri Utama dan Perbandingan Lain dengan Istilah Serupa
| Ciri | Dekomposisi Rangkaian Waktu | Analisis Fourier | Analisis Gelombang |
|---|---|---|---|
| Fokus | Tren, Musiman | Frekuensi | Waktu dan Frekuensi |
| Kompleksitas | Sedang | Kompleks | Sangat Kompleks |
| Aplikasi | Ekonomi, Bisnis | Pemrosesan Sinyal | Analisis Gambar |
Perspektif dan Teknologi Masa Depan Terkait Dekomposisi Rangkaian Waktu
Perspektif masa depan mencakup integrasi teknik pembelajaran mesin, analisis real-time, dan otomatisasi dalam dekomposisi deret waktu.
Bagaimana Server Proxy Dapat Digunakan atau Diasosiasikan dengan Dekomposisi Rangkaian Waktu
Server proxy seperti OneProxy dapat memfasilitasi pengumpulan data real-time untuk analisis rangkaian waktu. Mereka memungkinkan pengambilan data secara aman dan anonim dari berbagai sumber online, memastikan kumpulan data yang kaya dan beragam untuk dianalisis.
tautan yang berhubungan
- Situs Web OneProxy
- Analisis Rangkaian Waktu – Wikipedia
- Pengantar Peramalan Rangkaian Waktu – Menuju Ilmu Data
Tautan ini memberikan wawasan yang lebih mendetail tentang dekomposisi deret waktu dan teknologi terkait.
