Studi Kasus

Perkembangan sistem transportasi ramah lingkungan seperti penyewaan sepeda menjadi salah satu solusi untuk mengurangi kemacetan dan polusi di perkotaan. Data penyewaan sepeda harian dapat dianalisis menggunakan pendekatan time series untuk melihat pola perubahan jumlah penyewaan dari waktu ke waktu.

Dalam studi kasus ini digunakan dataset Bike Sharing yang berisi informasi jumlah penyewaan sepeda setiap hari dari tahun 2011 hingga 2012. Analisis dilakukan untuk mengetahui pola tren dan fluktuasi penyewaan sepeda berdasarkan waktu.

Tujuan dari analisis ini adalah:

Memvisualisasikan data penyewaan sepeda dalam bentuk time series.
Mengidentifikasi pola tren dan fluktuasi dari jumlah penyewaan sepeda.
Memberikan gambaran perkembangan penggunaan layanan penyewaan sepeda dari waktu ke waktu.

Memuat Data dan Menjelajahi Struktur Data

Data diimpor dari file berformat CSV ke dalam R dengan menggunakan fungsi read.csv(). Pastikan lokasi atau path file disesuaikan dengan folder tempat dataset tersimpan di komputer Anda agar proses pembacaan data berjalan dengan benar. Berikut merupakan contoh kode yang digunakan untuk memuat data tersebut:

bike_data <- read.csv("C:/Users/User/Downloads/day.csv")
colnames(bike_data)

##  [1] "instant"    "dteday"     "season"     "yr"         "mnth"      
##  [6] "holiday"    "weekday"    "workingday" "weathersit" "temp"      
## [11] "atemp"      "hum"        "windspeed"  "casual"     "registered"
## [16] "cnt"

Berdasarkan output yang ditampilkan, dataset ini memiliki 16 variabel yang terdiri dari variabel numerik dan kategorik. Variabel numerik yang ada antara lain temp, atemp, hum, windspeed, casual, registered, dan cnt. Variabel-variabel tersebut memberikan informasi mengenai suhu, suhu terasa, kelembapan, kecepatan angin, jumlah penyewaan oleh pengguna casual, jumlah penyewaan oleh pengguna registered, serta total keseluruhan penyewaan sepeda.

Deskripsi Data Numerik
No	Variabel.Numerik	Keterangan
1	temp	suhu dalam skala Celsius
2	atemp	suhu yang dirasakan
3	hum	kelembapan
4	windspeed	kecepatan angin
5	casual	jumlah penyewaan sepeda oleh pengguna kasual
6	registered	jumlah penyewaan sepeda oleh pengguna terdaftar
7	cnt	total jumlah penyewaan sepeda (casual + registered)

Visualisasi Data

Line cart

bike_data$dteday <- as.Date(bike_data$dteday)

ggplot(bike_data, aes(x = dteday, y = cnt)) +
  geom_line(color = "blue") +
  labs(
    title = "Time Series Penyewaan Sepeda Harian",
    x = "Tanggal",
    y = "Jumlah Penyewaan Sepeda"
  ) +
  theme_minimal()

Grafik time series tersebut menunjukkan perkembangan jumlah penyewaan sepeda harian dari awal tahun 2011 hingga awal tahun 2013. Secara umum terlihat adanya tren meningkat pada jumlah penyewaan sepeda dari waktu ke waktu. Pada awal tahun 2011 jumlah penyewaan masih relatif rendah, yaitu sekitar 1000 hingga 2000 sepeda per hari. Seiring berjalannya waktu, jumlah penyewaan mengalami peningkatan yang cukup signifikan, terutama pada tahun 2012 yang mencapai sekitar 6000 hingga 8000 penyewaan per hari. Selain itu, grafik juga memperlihatkan adanya pola musiman, di mana jumlah penyewaan cenderung lebih tinggi pada pertengahan tahun dan menurun pada awal maupun akhir tahun. Hal ini kemungkinan dipengaruhi oleh faktor cuaca atau musim yang membuat masyarakat lebih sering menggunakan sepeda pada waktu tertentu. Di sisi lain, terlihat pula fluktuasi harian yang cukup besar, dengan beberapa penurunan dan lonjakan yang tajam pada waktu tertentu. Fluktuasi tersebut dapat disebabkan oleh berbagai faktor seperti kondisi cuaca, hari libur, akhir pekan, atau faktor operasional lainnya. Secara keseluruhan, data menunjukkan bahwa minat masyarakat terhadap penyewaan sepeda cenderung meningkat dari tahun ke tahun meskipun terdapat variasi yang cukup besar dalam jumlah penyewaan setiap harinya.

Scatter Plot

ggplot(bike_data, aes(x = dteday, y = cnt)) +
  geom_point(color = "navy", alpha = 0.6) +
  labs(
    title = "Time Series Penyewaan Sepeda Harian",
    x = "Tanggal",
    y = "Jumlah Penyewaan Sepeda"
  ) +
  theme_minimal()

Grafik scatter plot tersebut menunjukkan pola time series penyewaan sepeda harian dari tahun 2011 hingga awal 2013. Secara umum terlihat adanya tren peningkatan jumlah penyewaan sepeda dari tahun 2011 ke tahun 2012. Pada awal tahun 2011 jumlah penyewaan masih relatif rendah, berkisar sekitar 1000–2000 sepeda per hari, kemudian meningkat secara bertahap hingga mencapai sekitar 4000–5000 penyewaan pada pertengahan tahun 2011. Memasuki tahun 2012, jumlah penyewaan sepeda meningkat lebih tinggi lagi, bahkan banyak titik data yang berada pada kisaran 6000–8000 penyewaan per hari. Selain itu, terlihat adanya fluktuasi atau variasi harian yang cukup besar, yang ditunjukkan oleh penyebaran titik-titik pada grafik. Pada beberapa periode juga terlihat penurunan jumlah penyewaan, terutama di awal dan akhir tahun, yang kemungkinan dipengaruhi oleh faktor musiman seperti cuaca, hari libur, atau kondisi tertentu yang mempengaruhi aktivitas bersepeda.

Kesimpulan

Visualisasi data time series menunjukkan bahwa jumlah penyewaan sepeda harian dari tahun 2011 hingga awal 2013 mengalami perubahan dari waktu ke waktu, yang dapat diamati melalui penyebaran titik-titik pada grafik berdasarkan tanggal.
Pola tren dan fluktuasi terlihat jelas pada grafik, di mana terdapat tren peningkatan jumlah penyewaan sepeda dari tahun 2011 ke tahun 2012, disertai dengan fluktuasi harian yang cukup besar berupa kenaikan dan penurunan jumlah penyewaan pada periode tertentu.
Perkembangan penggunaan layanan penyewaan sepeda secara keseluruhan menunjukkan peningkatan dari waktu ke waktu, yang mengindikasikan bahwa minat masyarakat terhadap layanan penyewaan sepeda semakin tinggi meskipun terdapat variasi jumlah penyewaan setiap harinya.

Analisis Time Series Penyewaan Sepeda Harian

Suci Claudia Syahfitri

2026-03-11