Langsung ke konten utama

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.

Komentar

Postingan populer dari blog ini

Mencari P - Value dan Titik Kritis Uji F, Uji t, Uji Chi Square, dan Uji Z Normal dengan R

Mencari nilai p-value dan titik kritis Bagi teman-teman yang pernah mengenal statistika, pasti familier dengan istilah p-value dan titik kritis. P-value biasanya didefinisikan sebagai probabiltas atau peluang maksimal yang diamati dari hasil uji statistik, bahasa gampangnya adalah besarnya kesalahan penelitian berdasarkan uji statistik. Sebagai contoh sederhana, dari 100 orang dengan nama masing-masing dan diklasifikasikan ke dalam gender nama perempuan dan nama laki-laki, didapatkan nilai p-value uji statistiknya sebesar 0,05 atau 5%. Itu artinya, dari 100 orang, ada kemungkinan sebanyak 5 orang yang namanya salah klasifikasi. Dari namanya terdeteksi sebagai nama perempuan, padahal aktualnya yang bersangkutan bergender laki-laki. Sedangkan titik kritis atau titik uji adalah nilai batas pengujian hipotesis statistik, apakah masuk dalam wilayah tolak hipotesis, ataukah gagal menolaknya. Titik ini berkaitan erat dengan nilai p-value . Kalau biasanya kita mendapatkan kedua nilai ini da...

Cara Mendowload dan Install R serta RStudio di Windows (Step by Step)

Cara Download dan Install R serta R Studio di Windows Halo teman-teman, mohon maaf karena beberapa waktu ini, blog ini sempat vakum dari unggahan. Kali ini saya akan coba berbagai mengenai bagaimana cara mengunduh ( download ) dan menginstal ( install ) program R sekaligus R Studio khususnya di Windows. Unggahan kali ini sedikit terbalik karena semestinya saya unggah terlebih dahulu pertama kali di blog ini, namun bukan masalah, mengingat kemarin ada beberapa pihak yang meminta untuk menerangkap bagaimana tahapan mengunduh dan instalasi R dan R Studio, jadinya saya dahulukan pada unggahan ini sebelum pembahasan mengenai Data Mining , Data Science , atau bahasan Big Data kita terlampau jauh. Baik, kita akan mulai dengan bagaimana mengunduh R dan R Studio melalui mesin pencari Google. R dan R Studio ini memang beberapa waktu terakhir ini booming , apalagi dengan munculnya konsep mengenai Big Data , Data Modelling, Data Mining, dan Data Science serta Data Visualization . Sebenarnya, men...

Analisis Tipologi Klassen (Klassen Typology) dan Visualisasi Spasialnya dengan R

Tipologi Klassen dan visualisasinya dengan R Halo teman-teman, sebelumnya kita telah membahas tentang analisis Shift Share dan Location Quotient (LQ) dengan menggunakan R. Kali ini, kita akan membahas mengenai satu lagi alat analisis yang sebenarnya merupakan alat analisis tiga serangkai dari SS dan LQ, yaitu analisis Tipologi Klassen. Dalam penelitian ekonomi kewilayahan, ketiga analisis ini seringkali digunakan, baik dalam rangka melihat perkembangan dan transformasi struktur ekonomi suatu wilayah maupun melihat keunggulan kompetitif dan keunggulan komparatif wilayah satu dengan wilayah lainnya dengan mengacu wilayah referensi. Terlebih dulu, sebelum melakukan visualisasi spasial menggunakan fungsi plot(), ada baiknya kita bahas terlebih dahulu mengenai Tipologi Klassen itu sendiri. Tipologi Klassen merupakan teknik pengelompokan sektor, subsektor, lapangan usaha, atau komoditas tertentu di wilayah analisis berdasarkan pertumbuhan nilai tambah wilayah analisis terhadap nasional atau...