Uji Stasioneritas merupakan salah satu uji dalam analisis deret waktu yang bertujuan untuk menguji apakah data deret waktu stasioner dalam rata-rata maupun varians. Beberapa metode deret waktu (time series) mensyaratkan data deret waktu harus stasioner dalam rata-rata maupun varians seperti pada link berikut:
Tutorial : Analisis Deret Waktu ARIMADalam artikel ini akan dibahas uji stasioneritas dengan menggunakan metode Augmented Dickey-Fuller dan alat bantu R. Untuk tutorial R lainnya dapat mengunjungi link berikut :
Tutorial R
Data contoh yang digunakan dalam artikel ini dapat didownload disini, atau mengunjungi halaman Data Contoh website ini dan pilih Data Contoh Uji Stasioneritas.
Dalam melakukan uji stasioneritas, terdapat beberapa tahapan yang harus diselesaikan. Tahapan-tahapan tersebut dijelaskan sebagai berikut:
1. Siapkan Data
Data dalam artikel ini dapat didownload pada link berikut :Data Contoh Uji Stasioneritas (Time Series)
atau kunjungi halaman Data Contoh website ini dan pilih Data Contoh Uji Stasioneritas
atau dapat menyiapkan data sendiri yang telah pindahkan kedalam notepad dengan format *.txt.
Tampilan data yang telah didownload seperti berikut :
Setelah data didownload maupun disiapkan, simpan pada folder dan catatlah lokasi folder tersebut untuk digunakan pada tahap 2.
2. Merubah Direktori
Sebelum melakukan load data, sebaiknya rubah direktori R dan tempatkan di lokasi data tersimpan yang telah dicatat pada tahap 1 dengan cara berikut:
Klik File - Change dir... - Pilih lokasi folder tempat data tersimpan. - Klik Oke
3. Install & Load Packages
Dalam melakukan uji stasioneritas, digunakan packages dengan nama "tseries". Oleh karena itu sebelum melakukan tahap pengujian, silahkan instal terlebih dahulu dengan perintah berikut dengan catatan harus tersedia koneksi internet:
install.packages("tseries")Ketika muncul kotak dialog pilihan mirror, pilih dan klik "Indonesia". Kemudian klik OK
Tunggu sampai proses instalasi selesai. Setelah packages terinstal, selanjutnya memanggil packages tersebut dengan perintah:
library(tseries)
Untuk memahami tahap instal maupun pemanggilan data, dapat membaca artikel-artikel sebelumnya seperti:
Setelah packages dapat dipanggil, proses dapat dilanjutkan pada tahap selanjutnya.
4. Masukan Perintah
Setelah packages dijalankan seperti pada tahap 3, selanjutnya memasukan kedua perintah berikut untuk melakukan uji stasioneritas dengan Augmented Dickey-Fuller (ADF) test.
x=scan("Data ADF.txt")
Perintah ini digunakan untuk memanggil data pada direktori yang telah dipilih dengan nama datanya adalah "Data ADF" dan format *.txt dan mendefinisikannya pada variabel x.
adf.test(x)Perintah ini digunakan untuk menjalankan Uji ADF dengan hasil sebagai berikut:
5. Membaca Hasil
Berdasarkan hasil pada tahap 4, diperoleh nilai P-Value = 0,0323 dengan hipotesis yang digunakan sebagai berikut:
H0 : data deret waktu tidak stasioner
H1 : data deret waktu stasioner
alpha : 0,05 (5%) *penentuan nilai alpha sepenuhnya menjadi keputusan peneliti.
Keputusan:
H0 ditolak karena nilai P-Value (0,0323) < alpha (0,05)
Kesimpulan:
Berdasarkan nilai alpha 5% diperoleh kesimpulan bahwa data deret waktu yang digunakan adalah stasioner.
Berdasarkan Tutorial Uji Stasioneritas menggunakan R yang telah kita lakukan, diketahui bahwa data contoh yang digunakan adalah stasioner.
Penjelasan lebih lengkap dapat ditemukan pada buku-buku Time Series seperti buku :
Time Series Analysis Univariate and Multivariate Methods dari William W.S. WeiDemikian Tutorial Uji Stasioneritas menggunakan R. Semoga dapat bermanfaat.
I like this post, it's a very useful lot to me and this is a very excellent post. I hope it will more helpful in my future. I expect more updates in your blog...
ReplyDeleteExcel Training in Chennai
Advanced Excel Training in Chennai
Tableau Training in Chennai
Pega Training in Chennai
Oracle DBA Training in Chennai
Unix Training in Chennai
Power BI Training in Chennai
Oracle Training in Chennai
Excel Training in Chennai
Advanced Excel Training in Chennai
The article you have shared here very good. This is really interesting information for me. Thanks for sharing!
ReplyDeleteAngular JS Training in Chennai
Uipath Training in Chennai
jadi uji adf itu untuk uji stasioner dalam mean ata dalam varians? mohon penjelasannya
ReplyDeletedigunakan untuk kestasioneritasan mean
DeleteUntuk scan data nya bagaimana ya?
ReplyDeletesesuaikan dgn tahap 2, beri nama data yg formatnya notepad (*.txt) dan simpan sesuai tahap 2
DeleteKalau 0,2345 stasioner gak
ReplyDeleteH0 gagal ditolak (diterima) maka tidak stasioner
Delete