Analis Runtun Waktu merupakan metode analisis kuantitatif yang mempertimbangkan adanya suatu pengaruh waktu terhadap hasil analisis. Jenis data yang digunakan dalam analisis ini adalah data time series. Data time series merupakan data yang dikumpulkan secara periodik berdasarkan urutan waktu, contohnya dalam jam, hari, minggu, bulan dan tahun. Beberapa analisis runtun waktu yang digunakan untuk melakukan penelitian yaitu Moving Average, Double Moving Average, Exponential Smoothing, Double dan Triple Exponential Smoothing, Arima, Sarima, dan masih banyak lagi. Ada 4 macam jenis pola data dalam metode time series, yaitu Horizontal, Siklis, Trend dan Musiman. Pola data Horizontal adalah data observasi yang berubah-ubah di sekitar tingkatan atau rata-rata yang konstan, Contohnya adalah: penjualan setiap bulan suatu barang yang tidak meningkat atau menurun secara konsisten pada suatu waktu tertentu dapat dipertimbangkan untuk menggunakan pola horizontal. Pola data Siklis adalah pola data yang ditandai dengan adanya fluktuasi bergelombang data yang terjadi di sekitar garis trend. Pola data Trend adalah pola data yang dapat digunakan ketika data pengamatan mengalami kenaikan atau penurunan selama periode jangka panjang. Pola data Musiman diterapkan ketika suatu deret dipengaruhi oleh faktor musiman. Pola data musiman dapat mempunyai pola musim yang berulang dari periode ke periode berikutnya. Misalnya pola data yang berulang pada setiap bulan tertentu, tahun tertentu atau pada minggu tertentu.
Mean Squared Error (MSE) adalah metode untuk mengevaluasi metode perhitungan prediksi. Perhitungan tersebut dapat digunakan untuk membandingkan berbagai jenis prediksi. Model-model prediksi yang dilakukan kemudian dievaluasi menggunakan sejumlah parameter. Parameter-parameter lain yang umum digunakan adalah Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Deviation (MAD) dan Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR). Parameter-parameter tersebut juga sering digunakan untuk membandingkan hasil pengolahan suatu citra dengan citra awal atau citra asli-nya. Dalam kasus tersebut MSE dimanfaatkan untuk menghitung nilai kesalahan kuadran rata-rata antara citra asli dengan citra hasil penyelisikan (steno-image). Di bidang ilmu statistik Mean Squared Error juga disebut dengan Mean Squared Deviation. Mean Squared Error(MSE) merupakan suatu parameter untuk menguji keakuratan hasil prediksi yang telah dilakukan. Mean-Squared Error merupakan salah satu metode statistik yang digunakan untuk menganalisis atau mengukur kesalahan metode perhitungan prediksi yang banyak diterapkan di berbagai bidang. Hasil suatu proses perhitungan prediksi dapat dievaluasi menggunakan metode Mean Squared Error (MSE). Dengan menggunakan MSE, kesalahan nilai yang muncul menunjukkan perbedaan hasil perhitungan dengan hasil yang terjadi. Semakin kecil nilai Mean Squared Error(MSE) pada suatu proses analisis, dapat digunakan untuk membuat kesimpulan bahwa semakin akurat hasil perhitungan yang telah dilakukan.
Contoh penggunaan MSE ialah untuk menghitung nilai kesalahan suatu penelitian dengan metodologi Arima dan Sarima. Dari hasil perhitungan MSE kedua metodologi tersebut menunjukkan bahwa nilai MSE Sarima lebih besar dari Arima. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa Arima lebih akurat daripada metodologi Sarima. Nilai kesalahan yang ditunjukkan dari hasil perhitungan MSE tersebut menunjukkan perbedaan antara nilai hasil perhitungan dengan nilai sebenarnya yang dikarenakan adanya data acak atau karena tidak mengandung perhitungan yang akurat. Hasil perhitungan prediksi yang mendekati kenyataan merupakan perhitungan yang memiliki nilai tingkat kesalahan minimal. Hasil perhitungan tersebut dapat diperoleh dengan membandingkan metodologi yang memiliki nilai MAD dan MSE terkecil. Root Mean Squared Error (RMSE) merupakan pengakaran nilai dari nilai MSE yang sudah dicari sebelumnya. Semakin kecil nilai yang dihasilkan menunjukkan bahwa semakin bagus hasil perhitungan yang dilakukan. Untuk memastikan hasil pengukuran tingkat kesalahan perhitungan prediksi, beberapa akademisi menggunakan lebih dari satu metode untuk menghitung nilai tingkat kesalahan pada penelitian yang dilakukan. Dengan begitu nilai total yang dihasilkan menjadi lebih akurat. Jika hasil perhitungan MSE tidak relevan maka dapat mengakibatkan kesulitan menentukan kesimpulan sekaligus memberikan penilaian terhadap penelitian yang telah dilakukan.
Perangkat lunak yang biasa digunakan untuk menghitung nilai MSE adalah Matlab, Rstudio dan Octave. Matlab sudah digunakan oleh ilmuwan dan akademisi sejak tahun 1970, perangkat lunak tersebut dikembangkan oleh perusahaan swasta asal Amerika bernama MathWorks. Website perusahaan MathWorks yang dapat di akses pengguna Matlab sekaligus mendapatkan berkas instalasi perangkat lunak Matlab memiliki alamat https://www.mathworks.com. Perangkat lunak Rstudio dapat dimanfaatkan oleh pengguna komputer sejak tanggal 28 Februari 2011. Perangkat lunak tersebut dikembangkan oleh perusahaan yang memiliki nama sama dengan nama perangkat lunak tersebut, yaitu perusahaan Rstudio yang berlokasi di negara Amerika Serikat. Website perusahaan tersebut dapat di akses melalui alamat https://www.rstudio.com. Berbeda dengan Octave yang merupakan bagian dari proyek GNU, istilah GNU sendiri merupakan suatu istilah yang diciptakan oleh Richard Stallman pada tanggal 27 September 1983. Website Octave dapat di akses melalui alamat https://www.gnu.org/software/octave. Ketiga perangkat lunak tersebut dapat dimiliki oleh siapa saja. Diantara ketiga perangkat lunak tersebut hanya Matlab yang memberi tuntutan kepada pengguna untuk membayar lisensi menggunakan perangkat lunak. Sedangkan Octave dan Rstudio dapat dimanfaatkan pengguna dengan bebas tanpa tuntutan untuk membayar biaya lisensi menggunakan perangkat lunak tersebut.
Agar suatu hasil prediksi dapat memberikan hasil akurat maka data yang digunakan harus relevan dan metode atau metodologi yang digunakan juga harus tepat. Dengan begitu nilai MSE atau parameter kesalahan yang muncul bernilai kecil. Akurasi hasil perhitungan prediksi akan memperlancar proses membuat rencana aktivitas atau suatu kegiatan. Selain itu tingkat akurasi suatu prediksi secara tidak langsung akan memengaruhi risiko kegagalan melakukan suatu aktivitas atau rencana yang hendak dilaksanakan. Dengan begitu kerugian yang mungkin terjadi akan dapat dihindari sejak sebelum rencana tersebut dilaksanakan. Sebaiknya perangkat lunak yang ingin digunakan untuk melakukan analisis dan melakukan evaluasi terhadap perhitungan prediksi ditentukan di awal kegiatan untuk menghindari kemungkinan kegagalan yang disebabkan oleh perangkat lunak yang tidak sesuai dengan kebutuhan analisis yang dilakukan. Perangkat lunak yang tersedia gratis seperti Octave dan Rstudio telah berhasil dimanfaatkan ilmuwan dan akademisi dari berbagai penjuru dunia untuk melakukan berbagai analisis.
Mean Squared Error (MSE) adalah metode untuk mengevaluasi metode perhitungan prediksi. Perhitungan tersebut dapat digunakan untuk membandingkan berbagai jenis prediksi. Model-model prediksi yang dilakukan kemudian dievaluasi menggunakan sejumlah parameter. Parameter-parameter lain yang umum digunakan adalah Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Deviation (MAD) dan Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR). Parameter-parameter tersebut juga sering digunakan untuk membandingkan hasil pengolahan suatu citra dengan citra awal atau citra asli-nya. Dalam kasus tersebut MSE dimanfaatkan untuk menghitung nilai kesalahan kuadran rata-rata antara citra asli dengan citra hasil penyelisikan (steno-image). Di bidang ilmu statistik Mean Squared Error juga disebut dengan Mean Squared Deviation. Mean Squared Error(MSE) merupakan suatu parameter untuk menguji keakuratan hasil prediksi yang telah dilakukan. Mean-Squared Error merupakan salah satu metode statistik yang digunakan untuk menganalisis atau mengukur kesalahan metode perhitungan prediksi yang banyak diterapkan di berbagai bidang. Hasil suatu proses perhitungan prediksi dapat dievaluasi menggunakan metode Mean Squared Error (MSE). Dengan menggunakan MSE, kesalahan nilai yang muncul menunjukkan perbedaan hasil perhitungan dengan hasil yang terjadi. Semakin kecil nilai Mean Squared Error(MSE) pada suatu proses analisis, dapat digunakan untuk membuat kesimpulan bahwa semakin akurat hasil perhitungan yang telah dilakukan.
Contoh penggunaan MSE ialah untuk menghitung nilai kesalahan suatu penelitian dengan metodologi Arima dan Sarima. Dari hasil perhitungan MSE kedua metodologi tersebut menunjukkan bahwa nilai MSE Sarima lebih besar dari Arima. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa Arima lebih akurat daripada metodologi Sarima. Nilai kesalahan yang ditunjukkan dari hasil perhitungan MSE tersebut menunjukkan perbedaan antara nilai hasil perhitungan dengan nilai sebenarnya yang dikarenakan adanya data acak atau karena tidak mengandung perhitungan yang akurat. Hasil perhitungan prediksi yang mendekati kenyataan merupakan perhitungan yang memiliki nilai tingkat kesalahan minimal. Hasil perhitungan tersebut dapat diperoleh dengan membandingkan metodologi yang memiliki nilai MAD dan MSE terkecil. Root Mean Squared Error (RMSE) merupakan pengakaran nilai dari nilai MSE yang sudah dicari sebelumnya. Semakin kecil nilai yang dihasilkan menunjukkan bahwa semakin bagus hasil perhitungan yang dilakukan. Untuk memastikan hasil pengukuran tingkat kesalahan perhitungan prediksi, beberapa akademisi menggunakan lebih dari satu metode untuk menghitung nilai tingkat kesalahan pada penelitian yang dilakukan. Dengan begitu nilai total yang dihasilkan menjadi lebih akurat. Jika hasil perhitungan MSE tidak relevan maka dapat mengakibatkan kesulitan menentukan kesimpulan sekaligus memberikan penilaian terhadap penelitian yang telah dilakukan.
Perangkat lunak yang biasa digunakan untuk menghitung nilai MSE adalah Matlab, Rstudio dan Octave. Matlab sudah digunakan oleh ilmuwan dan akademisi sejak tahun 1970, perangkat lunak tersebut dikembangkan oleh perusahaan swasta asal Amerika bernama MathWorks. Website perusahaan MathWorks yang dapat di akses pengguna Matlab sekaligus mendapatkan berkas instalasi perangkat lunak Matlab memiliki alamat https://www.mathworks.com. Perangkat lunak Rstudio dapat dimanfaatkan oleh pengguna komputer sejak tanggal 28 Februari 2011. Perangkat lunak tersebut dikembangkan oleh perusahaan yang memiliki nama sama dengan nama perangkat lunak tersebut, yaitu perusahaan Rstudio yang berlokasi di negara Amerika Serikat. Website perusahaan tersebut dapat di akses melalui alamat https://www.rstudio.com. Berbeda dengan Octave yang merupakan bagian dari proyek GNU, istilah GNU sendiri merupakan suatu istilah yang diciptakan oleh Richard Stallman pada tanggal 27 September 1983. Website Octave dapat di akses melalui alamat https://www.gnu.org/software/octave. Ketiga perangkat lunak tersebut dapat dimiliki oleh siapa saja. Diantara ketiga perangkat lunak tersebut hanya Matlab yang memberi tuntutan kepada pengguna untuk membayar lisensi menggunakan perangkat lunak. Sedangkan Octave dan Rstudio dapat dimanfaatkan pengguna dengan bebas tanpa tuntutan untuk membayar biaya lisensi menggunakan perangkat lunak tersebut.
Agar suatu hasil prediksi dapat memberikan hasil akurat maka data yang digunakan harus relevan dan metode atau metodologi yang digunakan juga harus tepat. Dengan begitu nilai MSE atau parameter kesalahan yang muncul bernilai kecil. Akurasi hasil perhitungan prediksi akan memperlancar proses membuat rencana aktivitas atau suatu kegiatan. Selain itu tingkat akurasi suatu prediksi secara tidak langsung akan memengaruhi risiko kegagalan melakukan suatu aktivitas atau rencana yang hendak dilaksanakan. Dengan begitu kerugian yang mungkin terjadi akan dapat dihindari sejak sebelum rencana tersebut dilaksanakan. Sebaiknya perangkat lunak yang ingin digunakan untuk melakukan analisis dan melakukan evaluasi terhadap perhitungan prediksi ditentukan di awal kegiatan untuk menghindari kemungkinan kegagalan yang disebabkan oleh perangkat lunak yang tidak sesuai dengan kebutuhan analisis yang dilakukan. Perangkat lunak yang tersedia gratis seperti Octave dan Rstudio telah berhasil dimanfaatkan ilmuwan dan akademisi dari berbagai penjuru dunia untuk melakukan berbagai analisis.