Identifikasi Ke-tidak-stasioner-an Data Deret Waktu (skripsi dan tesis)

Suatu data pengamatan dikatakan stasioner apabila proses tidak mengalami perubahan seiring dengan waktu yang berubah, dengan kata lain, proses stasioner untuk suatu {Zt}, mempunyai : Mean 𝐸(𝑧𝑡)=𝜇 , Var (𝑍𝑡)=𝐸(𝑍𝑡−𝜇)2=𝜎2 yang konstan dan kovarian yang merupakan fungsi dari perbedaan waktu |t – s|

Dalam kondisi tertentu maka di dapatkan data yang tidak stationer. Dimaksud dengan  ketidak-stasioneran data secara visual, tahap pertama dapat dilakukan pada peta data atas waktu, karena biasanya “mudah” dan jika belum mendapatkan kejelasan, maka tahap berikutnya ditelaah pada gambar ACF dan PACF. Telaahan pada gambar pada peta data atas waktu, ACF dan PACF, jika data tidak stasioner maka gambarnya akan membangun pola diantaranya :

1. Menurun, jika data tidak stasioner dalam rata-rata hitung (trend naik atau turun).

Gambar 1. Data tidak stasioner dalam rata-rata hitung

Gambar 2. ACF data tidak stasioner dalam rata-rata hitung

Gambar 3. PACF data tidak stasioner dalam rata-rata hitung

2. Alternating, jika data tidak stasioner dalam varians.

Gambar 1. Data tidak stasioner dalam varians

Gambar 2. ACF data tidak stasioner dalam varians

Gambar 3. PACF data tidak stasioner dalam varians

3. Gelombang, jika data tidak stasioner dalam rata-rata hitung dan varians