Dalam forecasting atau peramalan, ada satu teknik atau metode yang mungkin cukup sering kamu dengar, yakni metode runtut waktu (time series).
Namun, sering denger aja belum cukup buat memahaminya. Mau ngerti tentang ini? Saya akan sajikan penjelasan mengenai time series.
Kalau sekarang, banyak loh yang bisa menggunakan time series buat forecasting. Apa pun industrinya, metode ini tetap laku.
Termasuk dalam bidang human resource atau sumber daya manusia. Jadi, para HRD itu bukan menganalisis pakai feeling aja, tapi pake data!
Nah, data yang mereka punya itu biasanya menggunakan time series. Terutama buat mengetahui pola dan tren serta juga perubahan variabel dari waktu ke waktu.
Misalnya, kapan banyak terjadi turnover, mengetahui kapan karyawan lebih produktif, dan lainnya. Hasilnya yakni pengambilan keputusan yang akan jauh lebih akurat karena sudah ada datanya.
Apa Itu Metode Runtut Waktu (Time Series)?
Sebelum membahas lebih lanjut, penting untuk paham metode ini dulu. Jadi, metode time series mengacu pada metode khusus analisis kumpulan titik data pada rentang jangka waktu tertentu.
Dalam analisis ini, setiap orang yang melakukannya akan mencatat titik data di interval yang konsisten dalam periode waktu yang sudah mereka berikan.
Tidak hanya mencatat titik data secara acak, soalnya bukan metode buat ngumpulin data.
Hal yang membedakan metode lain dengan data runtun waktu adalah dari hasil analisisnya.
Hasil yang muncul, juga sekaligus menunjukkan perubahan variabel yang terjadi seiring waktu. Inilah yang nantinya jadi sumber informasi tambahan serta membuat analisnya memahami keterkaitan antar data atau variabel.
Mengapa Banyak Perusahaan yang Menggunakan Time Series?
Metode time series adalah sesuatu yang jika perusahaan menerapkannya, bisa memberi manfaat besar.
Dengan ini, perusahaan akan terbantu untuk paham penyebab atas suatu tren atau pola dari waktu ke waktu.
Apalagi dengan tambahan visualisasi data, setiap perusahaan dapat memahami tren musiman sekaligus mencari tahu lebih lanjut atas penyebab terjadinya tren yang ada.
Nah, karena salah satu fungsi analisis time series adalah forecasting atau peramalan, maka adanya metode ini juga bermanfaat untuk memprediksi suatu kemungkinan di masa depan.
Bukan menebak-nebak seperti dukun, melainkan ramalan berdasarkan data atau tren. Sifatnya memang prediktif, tapi efektivitasnya dalam pembuatan strategi pastinya sangat tinggi. Apalagi untuk strategi preventif atas kejadian di masa depan. Ini berguna!
Ada contoh analisis runtun waktu sederhana dari Des Moines Public School. Mereka melakukan analisis pada data prestasi siswa dalam lima tahun.
Tujuan melakukannya yakni mengetahui siswa yang berisiko dan bisa melacak perkembangan dari waktu ke waktu.
Kalau dulu, sebelum teknologi sebaik saat ini, mungkin merepotkan. Namun, sekarang teknologi telah memungkinkan perusahaan lebih mudah mengumpulkan data, menganalisis, hingga mendapatkan hasil dengan visual yang memudahkan.
Baca juga: Definisi Internal Talent Marketplace, Manfaat, dan Contohnya
Apa Tujuan Utama Analisis Time Series?
Penting untuk membahas ini sebagai pintu utama untuk lebih dalam mengenal metode runtut waktu (time series). Setiap penerapan metode, pasti punya tujuan tertentu. Begitu juga dengan analisis time series. Mau tahu? Ini tujuannya:
1. Mengenali Pola
Analisis time series bisa membantu melakukan identifikasi terhadap tren sekaligus pola yang ada dalam data.
Dengan pengamatan terhadap pola historis, adanya perubahan variabel akan lebih mudah dipahami dari waktu ke waktu.
Akhirnya, seorang analis atau pihak yang menggunakannya bisa mendeteksi terjadinya pola berulang seperti tren, musiman, atau siklus.
2. Peramalan/Forecasting
Tak hanya memahami tren dari waktu ke waktu, analisis time series juga membantu analis dan pelakunya untuk melakukan forecasting atau peramalan.
Analisis ini bisa membantu untuk memperkirakan apa saja yang akan muncul di masa depan, tentu saja dengan dasar pola historis atau pola data masa lalu.
Bagian ini, sangat berguna utamanya di penjualan, pasar keuangan, dan juga alokasi sumber daya.
3. Memudahkan Pengambilan Keputusan
Yap, seperti yang sudah saya bilang tadi, analisis time series atau runtun waktu bisa memudahkan proses pengambilan keputusan.
Keputusan yang nanti akan diambil, tentunya berdasarkan data historis yang ada. Nantinya, perusahaan mampu membuat rencana-rencana strategis.
4. Manajemen Risiko
Metode ini akan membuat analis atau pelakunya mendapatkan data berupa fluktuasi dan pola data historis.
Sehingga nantinya jika ada potensi risiko, bisa lebih awal diidentifikasi. Maka dari itu, perusahaan atau pihak yang menerapkannya mampu melakukan strategi preventif demi mitigasi risiko lebih awal.
Jenis-Jenis Analisis Time Series
Sama halnya dengan alat analisis lain, time series juga punya berbagai jenis. Berikut ini jenis-jenisnya:
1. Classification
Pertama yakni classification. Maksudnya adalah memberikan label atau kategori pada data yang mendasarkannya pada kriteria tertentu.
Analisis ini tujuannya yakni mengkategorikan data menjadi kelompok yang berbeda. Akhirnya, ada pola yang bisa menjadi bahan untuk analisis yang lebih mendalam.
2. Curve Fitting
Setiap akan mengolah data, sudah jadi rahasia umum bagi para analis, peneliti, atau siapa pun yang melakukannya untuk mencari keterkaitan antar data.
Nah, itulah fungsi dari curve fitting. Sesuai namanya, jenis ini memakai kurva bahkan fungsi matematika pada data runtun waktu.
Tujuan jenis ini adalah memahami adanya model atau hubungan antar variabel yang ada dalam data.
3. Analisis Deskriptif
Setelah ada data, sangat tidak mungkin jika membiarkannya jadi angka-angka tidak berguna. Maka, hadirlah analisis deskriptif sebagai salah satu jenis metode analisis time series.
Tujuannya tentu sesuai istilah, memberikan deskripsi pada pola data historis. Dengan ini, akan ada beberapa karakteristik yang muncul: siklus, tren, dan variasi musiman.
4. Analisis Explanatif
Banyak juga yang menyebutnya sebagai analisis yang lebih mendalam. Sebelumnya, hanya deskripsi saja.
Namun, untuk mengambil keputusan tentu saja tak cukup deskripsi. Maka, di sinilah analisis eksplanatif memainkan peran.
Bagian inilah yang menjelaskan mengapa ada pola khusus yang terjadi, atau mengapa siklus ini terjadi dalam waktu-waktu tertentu.
5. Exploratory Analisis
Kalau yang ini, umumnya menggunakan format visual. Tujuannya yakni memperoleh pemahaman awal mengenai data.
6. Forecasting
Memang, kita punya keterbatasan untuk meramalkan masa depan. Namun, dengan adanya analisis time series, siapa pun yang menerapkannya bisa melakukan teknik forecasting.
Intinya, analis yang menggunakan time series bisa memprediksi daya yang akan terjadi di masa mendatang. Tentu saja, masih berdasarkan hasil pola dan data historis.
Baca juga: Design Thinking: Pengertian, Tahapan, dan Karakternya
7. Intervention Analysis
Selanjutnya, ada jenis lain dari metode runtut waktu (time series) yang tidak kalah penting, yakni intervention analysis.
Pada jenis ini, peneliti akan mencari tahu berbagai faktor dapat mempengaruhi data time series.
Misalnya, faktor seperti perubahan kebijakan, faktor eksternal, atau peristiwa-peristiwa tertentu yang muncul dalam data deret waktu.
8. Segmentasi
Saat akan mengungkap karakteristik dari sumber informasi data historis, maka terakhir adalah segmentasi. Di sini, data time series akan terbagi menjadi sub kategori yang didasarkan pada sejumlah kriteria.
Memang, sangat banyak jenis metode runtut waktu (time series) yang perlu kamu pahami. Namun, menerapkannya adalah langkah terbaik menuju perkembangan yang lebih signifikan.
