Untuk menentukan jumlah differencing yang diperlukan agar data menjadi stasioner, Anda dapat mengikuti langkah-langkah berikut:
1. Visualisasi Data
- Plot Deret Waktu: Awali dengan memplot data deret waktu untuk mengidentifikasi adanya tren atau pola musiman. Jika data menunjukkan tren yang jelas, kemungkinan besar perlu dilakukan differencing.
2. Uji Stasioneritas Awal
- Uji Akar Unit: Lakukan uji seperti Augmented Dickey-Fuller (ADF) atau Phillips-Perron (PP) untuk menguji stasioneritas data awal. Jika hasilnya menunjukkan bahwa data tidak stasioner (p-value > 0.05), maka lanjutkan ke langkah berikutnya.
3. Lakukan Differencing Pertama
- Differencing: Hitung selisih antara nilai observasi saat ini dan nilai observasi sebelumnya:Wt=Yt−Yt−1Wt=Yt−Yt−1
- Uji Stasioneritas Lagi: Setelah melakukan differencing pertama, lakukan kembali uji ADF atau PP untuk memeriksa apakah data sekarang sudah stasioner.
4. Evaluasi Hasil Uji Stasioneritas
- Jika data sudah stasioner setelah differencing pertama (p-value < 0.05), maka Anda hanya memerlukan satu kali differencing, yaitu d=1d=1.
- Jika data masih tidak stasioner, lanjutkan ke langkah berikutnya.
5. Lakukan Differencing Kedua
- Differencing Kedua: Jika diperlukan, lakukan differencing kedua dengan cara yang sama:Zt=Wt−Wt−1Zt=Wt−Wt−1
- Uji Stasioneritas Lagi: Uji kembali dengan ADF atau PP untuk melihat apakah data sudah stasioner setelah differencing kedua.
6. Tentukan Jumlah Differencing
- Jika data sudah stasioner setelah differencing kedua, maka Anda memerlukan dua kali differencing, yaitu d=2d=2.
- Jika setelah dua kali differencing data masih tidak stasioner, Anda mungkin perlu melakukan differencing lebih lanjut, tetapi hal ini jarang terjadi.
7. Catat Hasil
- Catat nilai dd yang diperlukan untuk model ARIMA Anda. Model ARIMA akan dinyatakan sebagai ARIMA(p, d, q), di mana dd adalah jumlah differencing yang diperlukan.
Dengan mengikuti langkah-langkah ini, Anda dapat menentukan jumlah differencing yang diperlukan agar data deret waktu menjadi stasioner sebelum melanjutkan ke analisis lebih lanjut menggunakan model ARIMA. Luck365