Setelah data deret waktu dinyatakan stasioner, ada beberapa langkah yang dapat diambil untuk melanjutkan analisis. Berikut adalah langkah-langkah tersebut:
1. Identifikasi Model
- Model ARIMA: Langkah pertama adalah mengidentifikasi model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) yang sesuai. Ini melibatkan penentuan parameter pp, dd, dan qq:
- pp: Orde dari komponen autoregressive (AR).
- dd: Tingkat differencing yang telah dilakukan (biasanya 1 jika sudah stasioner setelah differencing pertama).
- qq: Orde dari komponen moving average (MA).
- Analisis ACF dan PACF: Gunakan plot Autocorrelation Function (ACF) dan Partial Autocorrelation Function (PACF) untuk membantu dalam menentukan nilai pp dan qq.
2. Estimasi Parameter Model
- Setelah model diidentifikasi, langkah selanjutnya adalah melakukan estimasi parameter model. Ini dapat dilakukan menggunakan metode seperti Maximum Likelihood Estimation (MLE) untuk mendapatkan nilai parameter yang paling sesuai dengan data.
3. Uji Diagnostik Model
- Pemeriksaan Residual: Lakukan analisis residual untuk memastikan bahwa model yang dibangun memadai. Residual harus bersifat acak dan tidak menunjukkan pola yang sistematis.
- Uji Normalitas: Periksa apakah residual mengikuti distribusi normal, yang dapat dilakukan dengan menggunakan uji Shapiro-Wilk atau visualisasi seperti Q-Q plot.
4. Peramalan
- Setelah model diuji dan dianggap memadai, Anda dapat menggunakan model tersebut untuk melakukan peramalan nilai di masa depan berdasarkan data historis.
5. Evaluasi Model
- Metrik Evaluasi: Gunakan metrik evaluasi seperti Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), atau Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk menilai akurasi model dalam meramalkan data.
6. Kointegrasi (Jika Diperlukan)
- Jika Anda bekerja dengan beberapa deret waktu yang mungkin memiliki hubungan jangka panjang, lakukan uji kointegrasi untuk menentukan apakah ada hubungan antara deret waktu tersebut.
Kesimpulan
Dengan mengikuti langkah-langkah ini setelah data menjadi stasioner, Anda dapat membangun model analisis deret waktu yang efektif dan melakukan peramalan yang akurat berdasarkan data historis. Setiap langkah penting untuk memastikan bahwa model yang digunakan adalah valid dan dapat diandalkan dalam aplikasi praktis. Luck365