Stasioneritas dalam analisis deret waktu merujuk pada sifat data yang tidak menunjukkan perubahan signifikan dalam rata-rata atau varians seiring waktu. Berikut adalah perbedaan antara stasioneritas dalam rata-rata dan stasioneritas dalam varians:
1. Stasioneritas dalam Rata-rata
- Definisi: Data dikatakan stasioner dalam rata-rata jika fluktuasi data berputar di sekitar nilai rata-rata yang konstan sepanjang waktu. Dengan kata lain, tidak ada tren yang jelas naik atau turun.
- Karakteristik:
- Rata-rata (mean) dari data tetap konstan.
- Jika dilihat dari plot deret waktu, data akan berfluktuasi di sekitar garis horizontal yang menunjukkan nilai rata-rata.
- Untuk menguji stasioneritas dalam rata-rata, dapat digunakan uji seperti Augmented Dickey-Fuller (ADF). Jika hipotesis nol (data tidak stasioner) ditolak, maka data dianggap stasioner dalam rata-rata.
2. Stasioneritas dalam Varians
- Definisi: Data dikatakan stasioner dalam varians jika variasi data tetap konstan seiring waktu. Ini berarti bahwa fluktuasi di sekitar nilai rata-rata tidak berubah secara signifikan.
- Karakteristik:
- Varians dari data tetap konstan dan tidak menunjukkan pola yang meningkat atau menurun.
- Jika dilihat dari plot deret waktu, fluktuasi data akan memiliki rentang yang stabil dan tidak memperlebar atau menyempit seiring waktu.
- Untuk menguji stasioneritas dalam varians, teknik seperti transformasi Box-Cox dapat digunakan untuk menstabilkan varians jika diperlukan.
Kesimpulan
Secara ringkas, stasioneritas dalam rata-rata berfokus pada kestabilan nilai tengah data, sementara stasioneritas dalam varians berfokus pada kestabilan fluktuasi di sekitar nilai tersebut. Keduanya penting untuk memastikan bahwa model analisis deret waktu yang digunakan dapat memberikan hasil yang akurat dan dapat diandalkan. Jika data tidak stasioner dalam salah satu aspek, transformasi atau metode lain mungkin diperlukan untuk mencapai kestasioneran sebelum analisis lebih lanjut dilakukan. Luck365