Proyek pertama bekerja dengan data cross-sectional; proyek kedua berpindah ke wilayah yang menuntut cara berpikir berbeda: data yang terurut waktu. Harga beras dua belas bulan yang menemani Section Analisis Deret Waktu kini diperpanjang menjadi dua puluh empat bulan penuh, dan disandingkan dengan dua komoditas baru — gula pasir dan minyak goreng — sehingga tren tiga barang bisa dibandingkan dalam satu analisis. Data kali ini juga sengaja datang tidak sempurna: satu sel kosong dan satu nilai anomali menyala di dalamnya, karena itulah wujud data dunia nyata yang paling sering diterima analis.
Dataset yang Dianalisis #
Dataset berbentuk satu berkas CSV dengan 24 baris — Januari 2025 sampai Desember 2026 — dan empat kolom:
| Kolom | Isi | Tipe data |
|---|---|---|
bulan | penanda bulan, format 2025-01 | teks |
beras | harga rata-rata beras per kilogram (Rp) | bilangan bulat |
gula_pasir | harga rata-rata gula pasir per kilogram (Rp) | bilangan bulat |
minyak_goreng | harga rata-rata minyak goreng per kilogram (Rp) | bilangan bulat |
Baris beras tahun 2025 adalah deret lama yang sudah dihitung pada chapter Pengenalan Time Series — mean 13516.67 Rp/kg dan kenaikan 15.2 persen sepanjang tahun — sehingga angka-angka itu akan muncul kembali dan tumbuh menjadi analisis dua tahun. Gula pasir dan minyak goreng dibuat dengan tren dan gejolak tersendiri. Dua kejutan sengaja ditanam sebagai bahan latihan: satu sel kosong pada kolom gula pasir (Februari 2026) dan satu anomali pada kolom minyak goreng (Agustus 2026) — keduanya harus ditangani sebelum analisis apa pun layak dipercaya. Seluruh data fiktif, dibuat untuk latihan dengan pola yang meniru rilis harga pasar; data resmi yang sesungguhnya dirilis BPS .
Peta Pengerjaan #
Empat bagian berurutan mengikuti alur kerja deret waktu yang benar — bersihkan dulu, barulah analisis:
| Bagian | Fokus | Hasil utama |
|---|---|---|
| Bagian 1 | Menyiapkan data | interpolasi sel kosong, deteksi dan perbaikan anomali, dataset bersih |
| Bagian 2 | Analisis perubahan | perubahan bulanan persen, kenaikan tahunan, MA(3), banding dua tahun |
| Bagian 3 | Visualisasi | line chart tiga komoditas, histogram perubahan beras, box plot |
| Bagian 4 | Menyusun temuan | skrip temuan_lengkap.py dan ringkasan temuan |
Urutan bagian kali ini mengikuti ketergantungan yang nyata: seluruh statistik, grafik, dan temuan pada Bagian 2 sampai 4 dihitung dari dataset bersih hasil Bagian 1, sehingga melewatkan pembersihan berarti mewarisi dua masalah ke setiap langkah berikutnya. Mari mulai dari data mentahnya.
Baca deret harga 24 bulan, temukan sel kosong dan anomali lewat inspeksi pandas dan z-score, lalu bersihkan dengan interpolasi dan penggantian nilai tetangga.
Buka → # Bagian 2: Menganalisis Perubahan HargaHitung perubahan bulanan dalam persen untuk tiap komoditas, bandingkan kenaikan tahunan 2025 dan 2026, redam gejolak beras dengan MA(3), dan ukur pergeseran level antar tahun.
Buka → # Bagian 3: Membuat VisualisasiGambar line chart tiga komoditas, histogram perubahan bulanan beras, dan box plot perbandingan harga dengan matplotlib, lalu baca setiap gambar bersama angka yang dihitung ulang.
Buka → # Bagian 4: Menyusun TemuanRangkai pembersihan data dan seluruh analisis menjadi skrip temuan mandiri: statistik per komoditas, kenaikan dua tahun, kestabilan lewat koefisien variasi, dan kesimpulan.
Buka →