home work

Analisis runtun waktu terhadap data penjualan bulanan periode 2018–2022 menggunakan model ARIMA dan SARIMA untuk mengidentifikasi pola tren dan musiman serta melakukan peramalan 12 periode ke depan. Hasil menunjukkan adanya tren meningkat dan pola musiman tahunan, dengan model terbaik dipilih berdasarkan kriteria AIC.

https://opendataphilly.org/datasets/taking-care-of-business/

Lewat studi kasus ini, kita seolah diajak menyelidiki sebuah pertanyaan sederhana: apa sebenarnya yang sedang diceritakan oleh data transaksi ini? Di balik ratusan ribu baris data, tentu ada pola yang bisa dibaca. Mungkin ada negara tertentu yang menjadi pasar utama, mungkin pelanggan lebih sering membeli dalam jumlah kecil, atau mungkin ada waktu-waktu tertentu ketika transaksi meningkat tajam. Untuk itulah analisis ini dilakukan, yaitu untuk menjawab cerita besar di balik data: siapa yang paling aktif bertransaksi, bagaimana pola pembeliannya, dan kapan aktivitas penjualan mencapai puncaknya.