Dekomposisi Rangkaian Waktu adalah metode memecah rangkaian waktu yang kompleks menjadi konstituen atau komponennya seperti tren, musiman, dan kebisingan. Deret waktu adalah rangkaian titik data dalam serangkaian waktu. Deret waktu yang kompleks dapat dipecah menjadi beberapa bagian komponennya untuk mengidentifikasi pola yang mendasarinya dan membuat model perkiraan. Dekomposisi deret waktu sering digunakan dalam analisis bisnis, perkiraan keuangan, dan tugas terkait perkiraan lainnya.
Dekomposisi deret waktu dapat digunakan untuk mengidentifikasi berbagai komponen yang membentuk deret waktu. Komponen-komponen ini dapat membantu mengidentifikasi berbagai pola dan hubungan seperti tren yang mendasari dan musiman. Tren adalah arah umum suatu deret waktu, musiman adalah kecenderungan suatu deret waktu berulang secara berkala, dan noise adalah fluktuasi acak deret waktu di sekitar tren dan musiman. Dengan menguraikan deret waktu menjadi berbagai bagian komponen, pola yang mendasarinya dapat diidentifikasi dan dianalisis dan digunakan untuk prakiraan serta memahami perilaku data.
Metode paling umum untuk menguraikan deret waktu adalah model aditif, yang membagi deret waktu menjadi empat komponen: tren, musiman, siklik, dan tidak teratur. Model aditif mengasumsikan bahwa komponen deret waktu bersifat aditif. Artinya, deret waktu dapat direpresentasikan sebagai jumlah dari komponen-komponennya. Model aditif berguna dalam memperkirakan tren masa depan dan dapat memberikan wawasan tentang pola mendasar dalam data.
Dekomposisi deret waktu juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi periode waktu tertentu yang menunjukkan pola yang sama. Periode ini dapat digunakan untuk membuat perkiraan yang lebih akurat dan membangun model yang lebih baik. Selain itu, dekomposisi deret waktu dapat digunakan untuk mengidentifikasi outlier dan perilaku tak terduga dalam data.
Dekomposisi deret waktu adalah alat yang berharga untuk analisis dan perkiraan data. Dengan memecah rangkaian waktu yang kompleks menjadi komponen-komponen penyusunnya, pemahaman yang lebih baik tentang pola dan hubungan yang mendasarinya dapat diperoleh. Hal ini dapat menghasilkan perkiraan yang lebih baik dan model yang lebih akurat.
