Untuk menentukan apakah differencing pertama sudah cukup untuk mencapai stasioneritas, Anda dapat mengikuti langkah-langkah berikut berdasarkan informasi yang tersedia:
1. Visualisasi Data
- Plot Deret Waktu: Setelah melakukan differencing pertama, buat plot dari data yang telah didifferensiasi. Perhatikan apakah data berfluktuasi di sekitar garis horizontal yang menunjukkan rata-rata konstan. Jika pola terlihat lebih stabil dan tidak menunjukkan tren yang jelas, ini adalah indikasi awal bahwa data mungkin sudah stasioner.
2. Uji Stasioneritas
- Uji Augmented Dickey-Fuller (ADF): Lakukan uji ADF untuk menguji hipotesis nol bahwa data memiliki unit root (tidak stasioner). Jika p-value dari uji ADF lebih kecil dari level signifikansi (misalnya, 0.05), maka hipotesis nol dapat ditolak, yang berarti data sudah stasioner setelah diterapkan differencing pertama.
- Contoh: Hasil uji ADF menunjukkan p-value sebesar 0.010, yang berarti data sudah stasioner karena p-value kurang dari 0.05.
3. Analisis Autokorelasi
- Plot ACF dan PACF: Setelah differencing, analisis fungsi autokorelasi (ACF) dan autokorelasi parsial (PACF). Jika tidak ada lag yang signifikan di luar batas kepercayaan pada plot ACF dan PACF, ini menunjukkan bahwa data sudah stasioner.
- Contoh: Jika semua nilai ACF dan PACF berada dalam batas kepercayaan, ini mengindikasikan tidak ada pola yang tersisa dalam data yang menunjukkan ketidakstasioneran.
4. Pemeriksaan Residual Model
- Analisis Residual: Jika Anda telah membangun model ARIMA berdasarkan data setelah differencing pertama, periksa residual model tersebut. Residual harus bersifat acak dan tidak menunjukkan pola yang sistematis jika model sudah baik dan data sudah stasioner.
5. Perbandingan dengan Differencing Kedua
- Jika setelah semua langkah di atas Anda masih ragu apakah data sudah sepenuhnya stasioner, Anda bisa melakukan differencing kedua. Namun, biasanya differencing pertama sudah cukup untuk mencapai stasioneritas dalam mean.
Kesimpulan
Dengan mengikuti langkah-langkah ini—melakukan visualisasi, uji stasioneritas seperti ADF, analisis ACF/PACF, dan pemeriksaan residual—Anda dapat menentukan apakah differencing pertama sudah cukup untuk membuat data deret waktu menjadi stasioner. Jika semua indikator menunjukkan bahwa data sudah stabil, Anda dapat melanjutkan ke tahap pemodelan dengan percaya diri. Luck365