STL Decomposition (Seasonal-Trend decomposition using Loess) adalah metode dalam analisis deret waktu yang memisahkan data menjadi tiga komponen utama: tren, musiman, dan residual. Metode ini digunakan untuk memahami pola data, memprediksi tren masa depan, dan mendeteksi anomali dalam berbagai aplikasi, seperti ekonomi, cuaca, dan bisnis.

Fitur utama:

• Ekstraksi tren jangka panjang untuk melihat arah umum data.

• Identifikasi pola musiman yang berulang secara periodik.

• Analisis residual untuk mendeteksi fluktuasi atau anomali yang tidak terduga.

• Fleksibilitas karena menggunakan metode Loess yang non-parametrik, cocok untuk data non-linear.

Contoh penerapan:

• Memprediksi penjualan bulanan dengan memperhitungkan tren dan pola musiman.

• Analisis pola suhu harian atau tahunan dalam studi klimatologi.

• Deteksi anomali trafik web atau penggunaan energi.

Slogan yang cocok:

“STL Decomposition: memecah data menjadi tren, musiman, dan residual untuk analisis yang lebih jelas.”