Analisis Time Series   »   Uji Stasioneritas   ›  Pemeriksaan Stasioneritas Data Time Series Menggunakan Grafik

Uji Stasioneritas

Pemeriksaan Stasioneritas Data Time Series Menggunakan Grafik

Salah satu cara untuk mengetahui stasioneritas data yaitu berdasarkan grafik. Jika dari grafik tersebut terlihat rata-rata dan variansnya konstan, maka data time series dikatakan stasioner.

---

Salah satu cara untuk mengetahui stasioneritas data time series yaitu berdasarkan grafik. Grafik dibuat dengan melakukan plot antara nilai observasi dengan variabel waktu (\(t\)).

Jika dari grafik tersebut, terlihat rata-rata dan variansnya konstan, maka data time series dikatakan stasioner. Sebaliknya, jika grafik tidak menunjukkan rata-rata dan varians konstan, maka data time series tidak stasioner.

Hal penting yang perlu menjadi catatan adalah bahwa pemeriksaan stasioneritas menggunakan grafik bersifat subjektif. Dengan kata lain, penentuan apakah data time series termasuk stasioner atau tidak stasioner bisa saja berbeda antara individu yang satu dengan yang lainnya.

Data Time Series Stasioner

Berikut ini diberikan beberapa contoh grafik yang menunjukkan data time series yang stasioner.

Gambar 1. Pharmaceutical product sales

Pada Gambar 1 di atas terlihat jelas bahwa rata-rata dan varians dari data pharmaceutical product sales adalah konstan sepanjang waktu. Dengan demikian, data tersebut adalah stasioner.

Hal yang sama juga dapat dilihat pada Gambar 2 di mana tampak bahwa rata-rata dan varians data chemical process viscosity readings adalah konstan, walaupun pada beberapa periode akhir terlihat rata-rata dan varians mengalami peningkatan. Namun, secara keseluruhan masih dapat dikatakan bahwa rata-rata dan variannya adalah konstan.

Gambar 2. Chemical process viscosity readings

Data Time Series Nonstasioner

Perhatikan beberapa grafik yang menunjukkan data time series yang tidak stasioner berikut ini:

Gambar 3. S&P500 index weekly close from 1995 to 1998.

Jika kita perhatikan Gambar 3 di atas, terlihat jelas bahwa ada tren menaik sehingga rata-rata menjadi tidak konstan sepanjang waktu. Selain itu, juga tampak adanya peningkatan varians terutama menjelang akhir periode data tersebut. Dengan demikian, data tersebut tidak stasioner pada rata-rata dan varians.

Sementara itu, pada Gambar 4 terlihat bahwa rata-ratanya tidak konstan sepanjang waktu. Pada periode awal, rata-rata tampak konstan, tetapi kemudian tampak adanya tren peningkatan. Walapun rata-ratanya tidak konstan, tetapi variansnya terlihat konstan. Data seperti ini tidak stasioner pada rata-rata.

Gambar 4. Global mean surface air temperature annual anomaly.

Selanjutnya, Gambar 5 berikut menunjukkan data time series yang tidak stasioner pada rata-rata dan varians. Sementara itu, pada Gambar 6 terlihat jelas adanya tren dan pengaruh musiman. Gambar 7 juga menunjukkan adanya tren dan pengaruh musiman, tetapi pengaruh musimannya tidak terlihat begitu jelas seperti yang ada pada Gambar 6.

Gambar 5. Whole foods market stock price.

Gambar 6. The US beverage manufacturer monthly product shipments.

Gambar 7. The US annual production of blue and gorgonzola cheeses.

Cukup sekian ulasan singkat mengenai penggunaan grafik untuk pemeriksaan stasioneritas data time series dalam artikel ini. Terima kasih telah membaca artikel ini sampai selesai. Jika Anda merasa artikel ini bermanfaat, boleh dibantu share ke teman-temannya, supaya mereka juga bisa belajar dari artikel ini.

Sumber:

Box, George E.P., et al. (2016). Time Series Analysis - Forecasting & Control, 5th ed. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.