Author – Oliver P. Kusumo, MBT Presales
Data Forecasting Dengan ARIMA Model
Data memiliki andil yang sangat besar di keseharian kita saat ini. Data tidak hanya berfungsi sebagai benda statis yang kita akses hanya ketika dibutuhkan untuk mencari informasi. Misalkan saya membutuhkan untuk membantu saya ketika saya lapar, maka data yang sangat membantu bagi saya adalah menu makanan. Namun saat ini data dapat digunakan untuk prediksi atau forecasting. Ketika saya lapar, data yang akan sangat membantu bagi saya bukan hanya menu makanan, tapi juga informasi apakah makanan tersebut bermanfaat bagi saya berdasarkan historical data kesehatan saya dan cara saya makan, juga kebiasaan asupan makanan keseharian saya, sehingga dapat membantu saya memutuskan makanan apa yang baik baik tubuh saya dengan rasa yang lezat. Fenomena yang fantastis!
Melakukan prediksi data atau forecasting ada bermacam-macam metode atau model. ARIMA merupakan metode atau model yang cukup banyak dipakai pada berbagai industri dan segmen usaha, seperti investasi saham, prediksi pemakaian listrik, prediksi penjualan barang, prediksi dalam penyebaran virus atau wabah, dan lain-lainnya. ARIMA yang merupakan singkatan dari Auto Regressive Integrated Moving Average sangat baik ketepatannya untuk peramalan jangka pendek, sedangkan untuk peramalan jangka panjang ketepatan peramalannya kurang baik.
ARIMA Model Pada Oracle Analytics Server
Oracle Analytics Server adalah platform analytic terbaik untuk melakukan self-service visualization dan augmented artificial intelligence (AI). Oracle Analytics Server dapat memberikan insight melalui sejumlah besar dataset yang kita sediakan, juga dapat memberikan data enrichment yang dapat membantu kita melakukan analisis, memiliki machine learning (ML) secara tradisional maupun advance, dan dilengkapi data visualizations yang mudah dipahami dengan reporting yang sangat detail.
Oracle Analytics Server memiliki fitur forecasting dengan 3 pilihan terbaik, yaitu:
- ARIMA: Autoregressive Integrated Moving Average Models. Mengambil pola-pola dari data historical, dengan lebih memperhatikan anomali atau
- ETS: Exponential Triple Smoothing, lebih less sensitive terhadap anomali atau spike. Semakin smooth data history, semakin smooth pula forecasting yang dihasilkan.
- Seasonal ARIMA
Menggunakan forecasting-nya sangat mudah, dengan memilih menu forecasting pada kiri bawah, dashboard-nya akan seperti di bawah ini.
Seiring berganti era, kompleksitas dan kapasitas data semakin besar. Pada akhirnya kualitas analytics paling baik bergantung pada kualitas data dan kelihaian kita dalam menggunakan analytics tool. Oracle Analytics Server dapat menjadi pilihan terbaik utk membantu kita membuat analisa forecasting yang detil.
Untuk mengenal lebih lanjut mengenai Oracle Analytics, bisa visit url ini:
https://bit.ly/30gLSLu (Get Started With Oracle Analytics)
Mengenal Oracle Analytics Bersama MBT
Mega Buana Teknologi (MBT) memiliki team yang berpengalaman dan bersertifikasi untuk membantu Anda kenal lebih dekat dengan Oracle Analytics. Kirimkan pertanyaan Anda melalui marketing@megabuana.id untuk informasi Oracle Analytics lebih jauh.
