Untuk menentukan apakah data deret waktu stasioner atau tidak, Anda dapat mengikuti langkah-langkah berikut:
1. Visualisasi Data
- Plot Deret Waktu: Buat grafik deret waktu untuk melihat pola data. Jika data berfluktuasi di sekitar garis horizontal yang konstan (rata-rata), ini adalah indikasi awal bahwa data mungkin stasioner. Namun, jika terlihat tren naik atau turun yang jelas, atau fluktuasi yang tidak stabil, maka data mungkin tidak stasioner.
2. Uji Stasioneritas
- Uji ADF (Augmented Dickey-Fuller): Ini adalah uji statistik yang umum digunakan untuk menguji stasioneritas. Hipotesis nol dari uji ini adalah bahwa data memiliki unit root (tidak stasioner). Jika nilai p dari uji ADF kurang dari level signifikansi (misalnya, 0.05), maka hipotesis nol ditolak dan data dianggap stasioner.
- Uji KPSS (Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin): Berbeda dengan ADF, uji KPSS menguji hipotesis nol bahwa data adalah stasioner. Jika nilai p lebih besar dari level signifikansi, maka hipotesis nol tidak dapat ditolak, dan data dianggap stasioner.
3. Analisis Autokorelasi
- Plot ACF dan PACF: Autocorrelation Function (ACF) dan Partial Autocorrelation Function (PACF) dapat memberikan informasi tambahan tentang stasioneritas. Jika ACF menunjukkan decay yang cepat dan kembali ke nol, ini dapat menunjukkan bahwa data mungkin stasioner. Jika ada pola yang terlihat dalam ACF pada lag yang lebih tinggi, ini bisa menjadi indikasi non-stasioneritas.
4. Transformasi Data
- Differencing: Jika data tidak stasioner, lakukan differencing untuk menghilangkan tren. Ini melibatkan menghitung selisih antara nilai saat ini dan nilai sebelumnya. Lakukan ini sampai data menjadi stasioner.
- Transformasi Lain: Dalam beberapa kasus, transformasi seperti logaritma atau Box-Cox juga dapat digunakan untuk menstabilkan varians dan membuat data lebih stasioner.
5. Dekomposisi Data
- Dekomposisi Musiman: Pisahkan komponen tren, musiman, dan residual dari data untuk melihat apakah komponen tren atau musiman menyebabkan non-stasioneritas. Jika setelah dekomposisi komponen residual tampak stasioner, maka model yang tepat dapat diterapkan pada komponen tersebut.
Kesimpulan
Dengan mengikuti langkah-langkah ini, Anda dapat menentukan apakah data deret waktu stasioner atau tidak. Menggunakan kombinasi visualisasi, pengujian statistik, dan analisis autokorelasi akan memberikan gambaran yang lebih jelas mengenai sifat stasioneritas dari data deret waktu Anda. Luck365