Cara Cerdas Membangun Alur Kerja Peramalan Multi-Model dengan GluonTS

Oleh Ramones

Senin, 25 Agustus 2025 - 23.21 WIB

Cara Cerdas Membangun Alur Kerja Peramalan Multi-Model dengan GluonTS

Alur Kerja Peramalan GluonTS (Foto oleh Erik Mclean di Unsplash).

VOXBLICK.COM - Dunia peramalan data deret waktu atau time series forecasting seringkali terasa seperti medan pertempuran yang kompleks. Kamu tidak hanya berhadapan dengan satu model, tetapi puluhan model potensial yang masing-masing memiliki kekuatan dan kelemahan.

Pertanyaannya bukan lagi 'model mana yang terbaik?', melainkan 'bagaimana cara membangun sistem yang bisa menguji, membandingkan, dan memilih model terbaik secara efisien?'. Di sinilah pentingnya memiliki alur kerja peramalan (forecasting workflow) yang solid. Dengan menggunakan library canggih seperti GluonTS, kamu bisa merancang sebuah alur kerja peramalan yang tidak hanya fleksibel tetapi juga sangat informatif. Artikel ini akan menjadi pemandumu.

Kita akan membedah langkah demi langkah cara membangun alur kerja peramalan multi-model yang tangguh. Kita akan mulai dari nol: menciptakan data kita sendiri, melatih beberapa model secara paralel, mengevaluasinya dengan metrik yang tepat, dan yang terpenting, menyajikan hasilnya dalam visualisasi data yang mudah dipahami.

Anggap saja ini sebagai resep untuk menciptakan 'pabrik' peramalan pribadimu.

Kenapa Membangun Alur Kerja Peramalan yang Fleksibel Itu Penting?

Sebelum masuk ke bagian teknis, mari kita pahami dulu filosofinya. Mengapa kita perlu repot-repot membangun alur kerja peramalan yang rumit? Kenapa tidak memilih satu model saja dan selesai? Jawabannya terletak pada prinsip 'tidak ada peluru perak' dalam machine learning.

Sebuah model yang hebat untuk meramal penjualan ritel mungkin tidak akan berdaya saat dihadapkan pada data trafik jaringan. Alur kerja peramalan yang fleksibel memberimu kekuatan super. Pertama, kamu bisa melakukan eksperimen dengan cepat. Ingin mencoba model DeepAR melawan model yang lebih sederhana seperti SimpleFeedForward? Alur kerja yang baik memungkinkanmu melakukannya hanya dengan beberapa baris perubahan kode.

Kedua, ini adalah tentang objektivitas. Dengan proses evaluasi model yang terstandarisasi, kamu bisa membandingkan performa secara adil. Ketiga, ini tentang ketahanan. Alur kerja yang baik dirancang untuk menangani kegagalan, misalnya jika salah satu library model tidak terpasang, proses tetap berjalan dengan model yang tersedia.

Di sinilah GluonTS, sebuah toolkit open-source yang dikembangkan oleh Amazon Web Services (AWS), berperan besar. Library ini dirancang khusus untuk time series forecasting, terutama untuk peramalan probabilistik yang memberimu rentang kemungkinan hasil, bukan hanya satu angka tebakan.

Dengan GluonTS, membangun alur kerja peramalan yang canggih menjadi jauh lebih mudah diakses.

Langkah Demi Langkah: Membangun Alur Kerja Peramalan dengan GluonTS

Sekarang, mari kita masuk ke bagian intinya. Kita akan membangun alur kerja peramalan ini selangkah demi selangkah, menjelaskan 'mengapa' di balik setiap tindakan.

Langkah 1: Menciptakan Dunia Sendiri dengan Data Sintetis

Untuk menguji sebuah sistem, kita butuh data.

Namun, menggunakan data riil sejak awal bisa jadi merepotkan. Data riil seringkali berantakan, memiliki nilai yang hilang, atau polanya tidak jelas. Solusinya? Ciptakan duniamu sendiri dengan data sintetis. Data sintetis adalah data yang kita buat secara artifisial namun meniru karakteristik data dunia nyata. Ini adalah taman bermain yang aman untuk menguji alur kerja peramalan kita.

Data sintetis yang baik untuk time series forecasting harus mengandung tiga elemen utama: tren (kecenderungan naik atau turun dalam jangka panjang), musiman (pola berulang, misalnya harian atau tahunan), dan noise (fluktuasi acak). Dengan menggabungkan ketiganya, kita bisa menciptakan data deret waktu yang cukup kompleks untuk menguji kemampuan model kita secara serius.

Menggunakan data sintetis memastikan bahwa alur kerja kita bisa diulang dan hasilnya konsisten, ini sangat penting untuk pengembangan dan debugging.

Langkah 2: Menyiapkan 'Medan Perang' untuk Model Kamu

Setelah data siap, langkah selanjutnya adalah menyiapkannya untuk GluonTS. Library ini memiliki format datanya sendiri yang dioptimalkan untuk time series. Untungnya, proses konversinya sangat mudah jika datamu sudah dalam format DataFrame Pandas.

Kamu hanya perlu membungkus DataFrame tersebut ke dalam objek PandasDataset. Bagian terpenting di sini adalah membagi data menjadi set pelatihan (training) dan set pengujian (testing). Untuk time series forecasting, pembagian ini tidak bisa dilakukan secara acak seperti pada masalah klasifikasi biasa. Kita harus menjaga urutan waktu.

Caranya adalah dengan mengambil data dari awal hingga titik waktu tertentu sebagai data pelatihan, dan sisa data setelahnya sebagai data pengujian. Ini mensimulasikan skenario nyata di mana kita menggunakan data masa lalu untuk meramal masa depan yang belum kita lihat.

Proses ini memastikan evaluasi model kita benar-benar mengukur kemampuannya dalam meramal.

Langkah 3: Memanggil Para 'Jagoan': Menginisialisasi Beberapa Model Sekaligus

Inilah inti dari alur kerja peramalan multi-model. Alih-alih hanya mengandalkan satu model, kita akan menyiapkan beberapa 'kontestan' untuk bersaing. Dalam ekosistem GluonTS, kita bisa dengan mudah menggunakan model dari backend yang berbeda, seperti PyTorch dan MXNet.

Sebagai contoh, kita bisa menyiapkan:

DeepAR: Model canggih yang dikembangkan oleh Amazon, yang sangat populer untuk peramalan probabilistik. Model ini belajar pola musiman dan dependensi lain dari data secara otomatis.

Seperti yang dijelaskan dalam riset aslinya, keunggulan DeepAR adalah kemampuannya menangani banyak time series yang saling terkait secara bersamaan.
SimpleFeedForward: Model jaringan saraf yang lebih sederhana, yang bisa menjadi baseline yang bagus untuk dibandingkan dengan model yang lebih kompleks.

Alur kerja yang cerdas juga harus bisa menangani situasi di mana salah satu backend (misalnya PyTorch) tidak terinstal di lingkunganmu.

Dengan penanganan error yang baik, alur kerja akan secara otomatis melewati model yang tidak bisa dimuat dan melanjutkan proses dengan model yang tersedia. Fleksibilitas ini sangat berharga dalam lingkungan produksi atau kolaborasi tim.

Langkah 4: Latih, Prediksi, dan Ulangi!

Dengan data dan model yang siap, proses selanjutnya adalah melatih setiap model pada data pelatihan. GluonTS menyederhanakan proses ini secara signifikan.

Kamu hanya perlu memanggil metode .train() pada setiap estimator model. Hasil dari pelatihan adalah sebuah 'predictor', yaitu objek model yang sudah terlatih dan siap digunakan untuk membuat peramalan. Setelah semua model dilatih, kita gunakan predictor tersebut untuk membuat peramalan pada data pengujian. Satu hal yang keren dari GluonTS adalah ia menghasilkan peramalan probabilistik.

Artinya, outputnya bukan hanya satu nilai prediksi, tetapi distribusi kemungkinan nilai di masa depan. Ini jauh lebih informatif karena juga memberitahu kita tentang tingkat ketidakpastian dari ramalan tersebut.

Langkah 5: Mengukur Kemenangan: Evaluasi Model yang Objektif

Bagaimana kita tahu model mana yang 'menang'? Tentu dengan mengukurnya. Alur kerja peramalan yang baik harus memiliki langkah evaluasi model yang otomatis dan objektif.

GluonTS menyediakan kelas Evaluator yang sangat membantu.

Kita bisa menggunakan beberapa metrik standar untuk time series forecasting, seperti:

sMAPE (Symmetric Mean Absolute Percentage Error): Metrik persentase error yang populer, memberikan gambaran seberapa jauh rata-rata kesalahan prediksi dari nilai sebenarnya.
MASE (Mean Absolute Scaled Error): Metrik yang membandingkan error model kita dengan error dari model naif (yang hanya meramal nilai terakhir sebagai nilai berikutnya).

Nilai MASE di bawah 1 menunjukkan model kita lebih baik dari tebakan naif.
wQuantileLoss (Weighted Quantile Loss): Metrik yang sangat penting untuk mengevaluasi kualitas peramalan probabilistik.

Metrik ini mengukur seberapa akurat rentang prediksi (misalnya, interval kepercayaan 80%) yang dihasilkan model.

Dengan menjalankan evaluasi ini untuk setiap model, kita akan mendapatkan tabel skor yang jelas, memungkinkan kita membuat keputusan berbasis data tentang model mana yang terbaik untuk kasus penggunaan spesifik kita.

Lebih dari Sekadar Angka: Seni Visualisasi Data Peramalan

Angka dan metrik memang penting, tetapi seringkali sebuah gambar bisa bercerita lebih banyak.

Visualisasi data adalah komponen krusial dalam alur kerja peramalan. Ini bukan hanya tentang membuat grafik yang cantik, tetapi tentang mendapatkan wawasan yang lebih dalam tentang performa model.

Membandingkan Ramalan dengan Kenyataan

Visualisasi paling dasar namun paling kuat adalah memplot data historis, data masa depan yang sebenarnya (dari set pengujian), dan hasil peramalan dari setiap model dalam satu grafik.

Dengan ini, kamu bisa langsung melihat:

Seberapa baik rata-rata prediksi (garis tengah) mengikuti data sebenarnya.
Seberapa lebar atau sempit rentang ketidakpastian (area yang diarsir).

Rentang yang terlalu lebar mungkin menunjukkan model kurang percaya diri, sementara rentang yang terlalu sempit dan meleset bisa berbahaya.
Di mana saja model-model tersebut cenderung membuat kesalahan terbesar.

Menganalisis Kesalahan (Residual)

Residual adalah selisih antara nilai prediksi dan nilai aktual. Menganalisis residual bisa mengungkap banyak hal tentang kelemahan model. Salah satu cara terbaik adalah dengan membuat histogram dari residual.

Jika modelmu bagus, distribusi residual seharusnya terpusat di sekitar nol dan terlihat seperti lonceng (distribusi normal). Jika distribusinya miring atau memiliki lebih dari satu puncak, itu bisa menjadi pertanda adanya bias sistematis dalam peramalanmu.

Dashboard Performa Model

Untuk perbandingan langsung, membuat diagram batang yang menampilkan metrik evaluasi (seperti sMAPE atau MASE) untuk setiap model adalah cara yang sangat efektif.

Dengan sekali lihat, kamu dan timmu bisa langsung mengidentifikasi model mana yang menjadi juara berdasarkan metrik yang paling penting bagi bisnismu. Visualisasi data seperti ini membuat hasil analisis lebih mudah dikomunikasikan kepada pemangku kepentingan yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis.

Perlu diingat bahwa semua analisis dan hasil yang didapat dari data sintetis ini merupakan langkah validasi awal yang sangat baik. Performa sebenarnya tentu harus diuji lebih lanjut pada data dunia nyata yang relevan dengan masalahmu, karena data riil seringkali membawa kompleksitas dan anomali yang tidak terduga. Membangun alur kerja peramalan yang fleksibel dan informatif adalah sebuah investasi.

Ini mengubah proses time series forecasting dari serangkaian tebakan acak menjadi proses ilmiah yang sistematis dan dapat diulang. Dengan alat seperti GluonTS, kamu tidak lagi dibatasi oleh satu pendekatan. Kamu diberdayakan untuk bereksperimen, mengukur, dan memvisualisasikan dengan cara yang cerdas.

Kemampuan untuk mengelola alur kerja peramalan multi-model ini bukan hanya keterampilan teknis, tetapi juga aset strategis yang dapat memberikan keunggulan kompetitif dalam pengambilan keputusan berbasis data.