Stasioneritas dan Nonstasioneritas

Dalam anilsis time series asumsi yang harus dipenuhi yaitu data harus stasioner baik dalam mean maupun varians. data dikatakan stasioner jika rata-rata dan variansnya konstan.

1.      Stasioneritas

Stasioneritas dalam time series adalah tidak adanya pertumbuhan atau penurunan data, dengan kata lain data tetap konstan sepanjang waktu pengamatan. Menurut Santoso (2009: 38), stasioneritas adalah keadaan rata-ratanya tidak berubah seiring dengan berubahnya waktu, dengan kata lain, data berada di sekitar nilai rata-rata dan variansssi yang konstan.

Makridakis (1999: 351) menyatakan bahwa bentuk visual dari plot time series sering menyakinkan peramal bahwa data tersebut stasioner atau nonstasioner, demikian pula plot autokorelasi dapat dengan mudah memperlihatkan ketidakstasineran data. Kebanyakan data dalam time series tidak stasioner, oleh karena itu perlu dilakukan pengujian mengenai stasioneritas pada data time series. Pengujian ini dapat dilakukan dengan menggamati plot time series. Jika plot time seriescenderung konstan tidak tedapat pertumbuhan atau penurunan disimpulkan bahwa data sudah stasioner.

Selain itu, stasioneritas dapat dilihat dari nilai-nilai autokorelasi pada plot ACF. Nilai-nilai autokorelasi dari data stasioner akan turun samapai nol sesudah time lag kedua atau ketiga.   

2.      Non stasioneritas

Nonstasioneritas suatu data time series dapat dilihat dari plot time series. Data yang tidak stasioner plot time series cenderung memperlihatkan trend searah diagonal. Selain itu, ketidakstasioneritas dapat dilihat dari plot ACF yang nilai-nilai autokorelasinya signifikan berbeda dari nol untuk beberapa periode waktu. Nonstasioneritas ada dua macam, yaitu nonstasioneritas dalam mean dan nonstasioneritas dalam varians. Jika suatu data terbukti tidak stasioner dalam mean, maka dilakukan proses differencing atau pembedaan, sedangkan jika data tidak stasioner dalam varianss maka dilakukan proses transformasi.

Ref.

Makridakis, S., Wheelwright, S.C., & McGee, V.E. 1999. Metode dan Aplikasi Peramalan Jilid 1 Edisi Kedua. Terjemahan Ir. Untung S. Andriyanto dan Ir. Abdul Basith. Jakarta: Erlangga.

Santoso, S. 2009. Bussiness Forecasting Metode Peramalan Bisnis Masa Kini dengan Minitab dan SPSS. Jakarta: PT Elex Media Komputindo.