Peramalan deret waktu (time series peramalan) adalah suatu metode meramalkan peristiwa masa depan berdasarkan data historis. Ini melibatkan analisis titik data dari kumpulan data deret waktu dan membuat prediksi tentang masa depan. Peramalan deret waktu sering digunakan dalam analisis bisnis, ekonomi, dan keuangan.
Peramalan deret waktu digunakan untuk mengidentifikasi tren, musiman, dan anomali dalam data. Analisis tren memeriksa arah data secara keseluruhan dan digunakan untuk memprediksi perubahan di masa depan. Analisis musiman mencari pola dalam data yang terjadi secara berkala seperti data penjualan mingguan atau data suhu bulanan. Deteksi anomali mencari pola abnormal atau tidak terduga dalam data.
Peramalan deret waktu dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai metode matematika dan statistik. Metode umum termasuk model rata-rata bergerak terintegrasi autoregresif (ARIMA), regresi linier, dan jaringan saraf tiruan (ANN).
Model ARIMA adalah salah satu metode peramalan deret waktu yang paling populer. Mereka digunakan untuk mengidentifikasi dan mengukur komponen rangkaian waktu, seperti tren, musiman, dan kebisingan. Model tersebut kemudian dapat digunakan untuk memperkirakan nilai masa depan.
Regresi linier digunakan untuk peramalan deret waktu ketika titik data tidak bergantung satu sama lain. Model regresi linier digunakan untuk mengidentifikasi dan memodelkan hubungan antara satu prediktor dan variabel respon.
ANN digunakan untuk peramalan deret waktu ketika titik data bergantung satu sama lain dan ketika data memiliki hubungan dan pola yang kompleks. ANN menggunakan lapisan node yang terhubung untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam data.
Peramalan deret waktu dapat digunakan untuk memprediksi dan menganalisis harga saham, penjualan, pola suhu, permintaan energi, dan banyak lagi. Hal ini dapat memberi organisasi wawasan yang sangat berharga dan membantu mereka mengambil keputusan yang tepat.
