6 Keunggulan Model Prophet Pada Data Time Series

Ilustrasi Model Prophet

Model Prophet adalah software opensource yang di-development oleh Facebook. Prophet ini memili mampu memprediksi perihal data time series. Adapun cara kerjanya yaitu kolaborasi antara model non-linear dan linear.

Di samping itu, model prophet ini dapat kita gunakan di berbagai bidang bisnis. Sebagai contoh, di bidang perhotelan, tranportasi, dan masih banyak lagi. Selain memiliki fungsionalitas yang baik, juga memiliki keunggulan yang apik. Keunggulan tersebut penulis himpun seperti di bawah ini.

Memiliki Akurasi dan Fleksibelitas yang Baik

Pada keunggulan model prophet yang pertama ini adalah perihal akurasi. Dalam penggunaannya, model ini dapat memberikan hasil akurasi yang baik. Sebagai contoh, baik dalam mengatasi missing pada data set-nya. Adapun bagian missing tersebut seperti values, trend, dan outliers. 

Dengan demikian, model prophet dapat diandalkan untuk data time series. Untuk contoh data time series-nya dapat dilihat dalam business plan. Lalu, selain dapat diandalkan, model prophet ini juga cukup fleksibel. Jadi, tidak heran jika model prophet ini populer.

Prosesnya Tidak Memakan Waktu Lama

Selain unggul pada akurasi dan fleksibelitas, juga cepat dalam prosesnya. Kecepatan itu pula yang menjadikannya dikenal secara luas. Terutama dalam mengatur degree of smothness. Jika dibandingkan dengan AR(F)IMA, model prophet masih jauh lebih baik.

Dengan begitu, sangat cocok digunakan untuk menghasilkan prediksi jangka panjang. Terlebih lagi tidak membutuhkan waktu yang lama dalam peramalaman. Bisa kita katakan, memberikan efisiensi yang cukup baik pada prosesnya. 

Bersifat Otomatis Sehingga Memudahkan

Keunggulan model prophet berikutnya adalah kemudahan dalam penggunaan. Kemudahan penggunaan ini tak lepas dari sifat otomatisnya. Yang mana model ini dapat menyesuaikan data yang strukturnya berantakan. Dengan kemampuan tersebut, user dapat memperoleh prediksi dengan mudah.

Selain otomatis, model prophet juga menawarkan fitur edit yang memanjakan user. Pada fitur tersebut user dapat mengubah/mengatur parameternya. Dengan begitu, dapat memberikan hasil yang lebih manusiawi. Di samping itu, hasil juga dapat kita pahami dengan jelas.

Dapat Dilakukan Dalam R atu Python

Menganalisa data time series dengan model prophet terdapat dua pilihan. Pilihan yang pertama menggunakan bahasa pemrograman R. Lalu, pilihan yang kedua menggunakan bahasa pemrograman Python. Dengan adanya dua pilihan tersebut kita dapat memilih salah satunya.

Sebagai saran, pastikan pilih bahasa pemrograman yang sudah kita kenal atau familiar. Tujuannya agar memudahkan dalam proses menganalisanya. Dalam artian, memanfaatkan kemudahan akses berdasarkan kemampuan yang kita miliki.

Mampu Mengatasi Variabilitas Seasonality dan Outlier

Satu lagi keuntungan yang kita dapatkan ketika menggunakan model prophet. Terutama pada melakukan analisa data time series. Keuntungan tersebut yaitu kita tidak perlu dengan banyak variasi seasonal. Hal ini karena model prophet memiliki kemampuan untuk menanganinya.

Apalagi jika seasonal atau efek musimannya kuat, tentu cocok digunakan. Di samping itu, seasonal ini berkaitan dengan business time series. Yang mana kerap kali memiliki seasonality dengan beragam periode atau masa. Lalu, keberagaman periode tersebut merupakan efek dari keputusan manusia. Dengan menggunakan model prophet, kita dapat menyesuaikannya.

Berikutnya, keuntungan model prophet terakhir ini adalah terkait mengatasi outlier. Pastinya dapat diatasi dengan kualitas hasil yang baik. Ada pun jika ada outlier, prophet mampu menghapusnya. Dengan begitu, hasil prediksi dapat kita peroleh tanpa dipengaruhi outlier.

Penutup

Demikian artikel mengenai keunggulan-keunggulan dari model prophet. Kesimpulannya, model prophet adalah tools yang menawarkan kemudahan. Terutama dalam membantu menganalisa dan menangkap data deret yang kompleks. Yang mana memungkinkan user untuk mengetahui prediksi time series. Sebagai contoh, seperti seasonal, trend, dan holidays.

Bagaimana Cara Scrape Definisi Hari Buruh dari Gambar PNG dengan R?

Scrape Definisi Buruh dari Gambar PNG

Hari buruh merupakan salah satu hari libur nasional dan bahkan menjadi hari libur internasional. Hari buruh yang biasa diperingati pada 1 Mei ini mengandung simbol kemerdekaan para buruh atau serikat buruh dalam berkontribusi pada perekonomian dunia.

Di Indonesia, sudah menjadi budaya bahwa pada tanggal 1 Mei, sejumlah demonstrasi oleh para buruh dan serikat buruh biasa dilakukan. Demonstrasi tersebut selain menyalakan alarm bagi pemerintah mengenai kebijakan yang menyangkut kesejahteraan buruh juga disisipi pula dengan orasi-orasi kebangsaan dan kenegaraan agar seluruh buruh memiliki jiwa persatuan dan kesatuan untuk ikut andil dalam menuntut hak-haknya.

Menyoal mengenai buruh, sebenarnya apa itu buruh? seperti apa definisi buruh? dan bagaimana kita bekerja dengan bahasa pemrograman R untuk melakukan scrape serta ekstraksi data teks mengenai pengertian dari buruh.

Pada unggahan kali ini, saya memang sedikit unik dalam membawa kita belajar mengenai teknik scrape dan ekstraksi data teks dari sebuah gambar berekstensi *PNG. Tetapi, esensinya adalah unggahan ini dapat menjadi bahan pembelajaran mengenai teknik lain bagi pembaca untuk mampu mengumpulkan data-data yang kebetulan bersumber dari gambar. Berikut tahapan dalam melakukan scrape definisi buruh pada gambar PNG:

# aktivasi package
library(tesseract)
library(magick)

# import data gambar dari komputer
imageku <- image_read("C:\\Users\\Joko Ade\\Documents\\hariburuh.png")
imageku