Untuk mentransformasi data agar stasioner dalam mean, Anda dapat mengikuti beberapa langkah dan metode berikut:
1. Differencing
- Definisi: Differencing adalah metode yang paling umum digunakan untuk menghilangkan tren dalam data deret waktu. Ini melibatkan pengurangan nilai saat ini dengan nilai sebelumnya.
- Cara Melakukan:
- Jika YtYt adalah nilai pada waktu tt, maka differencing pertama dapat dihitung sebagai:Yt′=Yt−Yt−1Yt′=Yt−Yt−1
- Lanjutkan proses ini jika data masih menunjukkan tren (differencing kedua, ketiga, dll.).
2. Transformasi Logaritma
- Definisi: Menggunakan logaritma dapat membantu menstabilkan varians dan mengurangi dampak dari tren eksponensial.
- Cara Melakukan:
- Terapkan logaritma pada setiap nilai:Yt′=log(Yt)Yt′=log(Yt)
3. Transformasi Box-Cox
- Definisi: Transformasi Box-Cox adalah metode yang lebih umum yang memungkinkan penyesuaian berdasarkan parameter λλ untuk menstabilkan varians dan menghilangkan tren.
- Cara Melakukan:
- Transformasi dinyatakan sebagai:T(Yt)={Ytλ−1λjika λ≠0log(Yt)jika λ=0T(Yt)={λYtλ−1log(Yt)jika λ=0jika λ=0
- Nilai λλ dapat ditentukan untuk memaksimalkan normalitas residual.
4. Detrending
- Definisi: Detrending adalah proses menghilangkan tren dari data dengan cara menghitung rata-rata bergerak atau regresi linier.
- Cara Melakukan:
- Hitung rata-rata bergerak dan kurangi dari data asli untuk mendapatkan data detrended.
5. Uji Stasioneritas
- Setelah melakukan transformasi, penting untuk menguji apakah data sekarang stasioner dalam mean menggunakan uji seperti Augmented Dickey-Fuller (ADF).
- Jika nilai p dari uji ADF kurang dari level signifikansi (misalnya, 0.05), maka hipotesis nol (data tidak stasioner) dapat ditolak, menunjukkan bahwa data sekarang stasioner dalam mean.
Kesimpulan
Dengan mengikuti langkah-langkah ini, Anda dapat mentransformasi data deret waktu agar stasioner dalam mean. Proses ini penting sebelum menerapkan model analisis deret waktu seperti ARIMA, karena model tersebut mengharuskan data bersifat stasioner untuk menghasilkan prediksi yang akurat. Luck365