Interpretasi hasil differencing bergantung pada tujuan differencing itu sendiri, yaitu untuk membuat data deret waktu menjadi stasioner. Berikut adalah beberapa poin penting dalam menginterpretasikan hasil differencing:
- Memahami Tujuan Differencing: Differencing dilakukan untuk menghilangkan tren dari data sehingga data menjadi stasioner. Data stasioner adalah data yang memiliki rata-rata dan varians yang konstan sepanjang waktu.
- Order Differencing:
- Differencing Pertama: Jika differencing pertama sudah cukup membuat data stasioner, artinya data awal memiliki tren linier yang dapat dihilangkan dengan menghitung selisih antara setiap nilai dengan nilai sebelumnya.
- Differencing Kedua: Jika differencing pertama belum cukup, differencing kedua dilakukan. Ini mengindikasikan bahwa data awal memiliki tren yang lebih kompleks atau musiman.
- Mengevaluasi Stasioneritas:
- Visualisasi: Setelah melakukan differencing, plot data untuk melihat apakah data berfluktuasi di sekitar rata-rata yang konstan dan tidak menunjukkan tren yang jelas.
- Uji Statistik: Gunakan uji Augmented Dickey-Fuller (ADF) untuk menguji stasioneritas. Jika p-value dari uji ADF lebih kecil dari tingkat signifikansi (misalnya, 0.05), maka data dianggap stasioner.
- Autokorelasi (ACF dan PACF):
- Setelah differencing, analisis fungsi autokorelasi (ACF) dan fungsi autokorelasi parsial (PACF) dapat memberikan informasi tambahan tentang stasioneritas. Jika tidak ada lag yang signifikan di luar batas kepercayaan pada plot ACF dan PACF, ini menunjukkan bahwa data sudah stasioner.
- Pola cut off pada ACF dan dying down pada PACF mengindikasikan data sudah stasioner.
- Komponen ARIMA:
- Dalam model ARIMA (p, d, q), nilai ‘d’ menunjukkan berapa kali differencing dilakukan. Jika data stasioner setelah differencing pertama, maka d=1. Jika stasioner setelah differencing kedua, maka d=2.
Dengan demikian, interpretasi hasil differencing melibatkan evaluasi visual dan statistik untuk memastikan bahwa data telah menjadi stasioner, yang merupakan langkah penting sebelum menerapkan model deret waktu seperti ARIMA. Luck365