Time Series Data Adalah: Pengertian, Jenis, dan Contohnya

Time Series Data adalah jenis data yang dicatat berdasarkan urutan waktu—misalnya suhu harian, penjualan bulanan, atau trafik website. 

Data ini penting banget buat melihat pola dan perubahan dari waktu ke waktu, ya, Warga Bimbingan!

Bareng MinDi, kita bakal bahas mulai dari pengertian, jenis-jenis, manfaat, sampai contoh nyata dari time series data yang sering banget muncul di sekitar kita. Yuk, simak bareng!

Apa Itu Time Series Data?

Time series data adalah data yang dikumpulkan atau dicatat secara berurutan berdasarkan titik waktu tertentu, seperti per hari, per minggu, atau per bulan. 

Data ini fokus pada bagaimana suatu nilai berubah dari waktu ke waktu, bukan hanya nilainya di satu titik. 

Karena bersifat kronologis, time series data sangat berguna untuk melihat pola, tren, atau perubahan dalam jangka waktu tertentu. 

Jenis data ini sering digunakan dalam berbagai bidang seperti bisnis, keuangan, cuaca, dan ilmu data.

Baca juga : Panduan Memilih Bootcamp Data Science Terbaik di 2025

Karakteristik Time Series Data

Sumber: Canva

Agar lebih mudah mengenali dan menganalisis time series data, penting untuk memahami karakteristik khasnya. Berikut lima ciri utama yang membedakannya dari jenis data lain:

1. Berurutan Berdasarkan Waktu

Time series data dicatat dalam urutan waktu tertentu, seperti harian, mingguan, atau bulanan. 

Urutan ini sangat penting karena memungkinkan kita melihat perubahan dari waktu ke waktu. Tanpa urutan yang konsisten, pola dalam data tidak bisa dianalisis secara akurat.

2. Saling Bergantung antar Waktu

Nilai data pada suatu waktu biasanya dipengaruhi oleh nilai sebelumnya. Artinya, apa yang terjadi hari ini seringkali berkaitan dengan apa yang terjadi kemarin. Ketergantungan ini menjadi dasar dalam membuat prediksi jangka pendek maupun panjang.

3. Memiliki Tren

Time series data sering menunjukkan arah perubahan yang konsisten dalam jangka waktu tertentu, baik itu naik maupun turun. 

Tren ini bisa mencerminkan pertumbuhan, penurunan, atau perubahan kebiasaan. Mengenali tren membantu dalam pengambilan keputusan berbasis data.

4. Bisa Mengandung Pola Musiman 

Beberapa data menunjukkan pola berulang setiap periode tertentu, seperti mingguan, bulanan, atau tahunan. 

Misalnya, penjualan yang cenderung meningkat saat liburan akhir tahun. Pola musiman ini penting untuk dipertimbangkan agar analisis lebih akurat.

5. Fluktuatif atau Mengandung Noise

Data time series tidak selalu mulus; seringkali ada fluktuasi acak atau gangguan yang tidak mengikuti pola tertentu. 

Komponen ini disebut noise dan bisa disebabkan oleh faktor eksternal. Memahami dan memisahkan noise dari pola utama sangat penting dalam analisis lanjutan.

Baca juga : Panduan Cara Belajar Python untuk Data Scientist, Lengkap!

Manfaat Analisis Time Series

Analisis time series membantu memahami perubahan data dari waktu ke waktu dan menghasilkan insight yang berguna. Berikut empat manfaat utamanya:

1. Prediksi Masa Depan (Forecasting)

Analisis time series memungkinkan kita memprediksi nilai di masa depan berdasarkan data historis. 

Misalnya, perusahaan bisa memperkirakan penjualan bulan depan dengan melihat tren sebelumnya. Ini sangat berguna dalam perencanaan bisnis dan pengambilan keputusan.

2. Mengidentifikasi Tren Jangka Panjang

Dengan analisis ini, kita bisa melihat apakah data menunjukkan arah naik, turun, atau stabil dalam jangka waktu tertentu. 

Informasi tren ini membantu dalam menyusun strategi jangka panjang. Selain itu, tren juga dapat menjadi indikator perubahan kondisi pasar atau lingkungan.

3. Mengenali Pola Musiman

Time series analysis membantu mendeteksi pola musiman yang berulang dalam periode tertentu, seperti lonjakan penjualan saat hari raya. 

Mengenali pola ini memungkinkan penyesuaian strategi berdasarkan waktu tertentu. Hal ini penting untuk efisiensi operasional dan pemasaran.

4. Deteksi Perubahan Tak Terduga

Dengan memahami pola normal dari suatu data, kita bisa lebih mudah mendeteksi nilai yang menyimpang atau tidak biasa. 

Anomali ini bisa menunjukkan masalah atau peluang yang perlu ditindaklanjuti. Contohnya, lonjakan mendadak dalam trafik website bisa jadi sinyal kampanye yang berhasil.

Baca juga : Panduan Analisis Data dengan Python Pandas, Mudah Dipelajari

Jenis-Jenis Time Series

Sumber: Canva

Warga Bimbingan, Time Series Data adalah data yang dicatat berdasarkan urutan waktu dan terbagi menjadi dua jenis utama: stock series dan flow series.

1. Stock Series

Stock series adalah data yang menunjukkan nilai pada satu titik waktu tertentu. Contohnya seperti jumlah persediaan barang pada tanggal 31 Desember atau saldo kas di akhir bulan. 

Data ini bersifat statis dan menggambarkan kondisi saat itu tanpa mempertimbangkan perubahan sebelumnya. Stock series sangat berguna untuk menilai posisi atau keadaan pada waktu tertentu.

2. Flow Series

Flow series mencatat jumlah atau aktivitas yang terjadi selama periode waktu tertentu, misalnya pendapatan selama satu bulan. 

Data ini bersifat dinamis karena mencerminkan akumulasi atau total dari suatu kejadian dalam rentang waktu. 

Contoh lainnya adalah jumlah penjualan mingguan atau volume produksi tahunan. Flow series membantu memahami seberapa besar aktivitas atau perubahan yang terjadi dalam suatu periode.

Baca juga : Python untuk Data Analyst: Arti, Manfaat, Library, dan Tips

Contoh Time Series Data

Warga Bimbingan, Time Series Data adalah data yang dicatat berdasarkan urutan waktu dan sering muncul di kehidupan sehari-hari. Berikut beberapa contoh nyatanya di berbagai bidang.

1. Harga Saham Harian

Harga saham yang berubah setiap hari merupakan contoh klasik time series data. Data ini dicatat berdasarkan tanggal dan bisa menunjukkan tren naik, turun, atau fluktuasi harga. Informasi ini penting untuk analisis pasar dan pengambilan keputusan investasi.

2. Penjualan Bulanan Toko

Data penjualan yang dicatat setiap bulan membantu pemilik bisnis melihat pola pembelian konsumen. 

Dari sini bisa terlihat tren penjualan, pola musiman, hingga periode penurunan atau kenaikan. Data ini juga digunakan untuk merencanakan stok dan strategi pemasaran.

3. Suhu Harian

Pengukuran suhu setiap hari termasuk time series karena dicatat secara kronologis. Data ini sering digunakan dalam analisis cuaca, prediksi iklim, dan pemantauan perubahan lingkungan. Tren jangka panjang pada suhu juga bisa memberi sinyal perubahan iklim global.

4. Lalu Lintas Kendaraan Per Jam

Data jumlah kendaraan yang melewati suatu titik setiap jam digunakan dalam perencanaan transportasi. 

Informasi ini membantu mengetahui jam-jam sibuk atau pola kemacetan. Time series ini juga penting untuk kebijakan pengaturan lalu lintas

Baca juga : Panduan Memilih Bootcamp Data Analyst untuk Karier Impianmu

Ingin Jadi Data Analyst Profesional?

Setelah memahami Time Series Data adalah jenis data yang penting dalam analisis tren dan prediksi, sekarang saatnya kamu melangkah lebih jauh untuk menguasainya secara mendalam!

Yuk, ikuti Bootcamp Data Analyst di dibimbing.id! Di sini, kamu akan belajar langsung dari mentor berpengalaman tentang cara mengolah time series data, membuat visualisasi yang informatif, dan menerapkannya dalam dunia kerja nyata menggunakan tools seperti Excel, SQL, dan Python.

Kurikulumnya dirancang aplikatif dan praktis, cocok untuk pemula maupun yang ingin upgrade skill. 

Dengan 840+ hiring partner dan tingkat keberhasilan alumni hingga 96%, peluangmu untuk berkarier di dunia data semakin besar!

Jadi, tunggu apa lagi? Hubungi kami dan daftar sekarang di sini. Wujudkan mimpimu jadi Data Analyst profesional! #BimbingSampeJadi

Referensi

1. Time Series Analysis: Definition, Types, Techniques, and When It's Used [Buka]
2. What is Time Series Analysis? [Buka]