Melanjutkan pembahasan time series sebelumnya, disini saya akan membahas salah satu metode analisis time series yang cukup terkenal di era 1990 hingga kini, yakni Arima Sarima. Arima sebenarnya singkatan dari Autoregressive integrated Moving Average. Sedangkan Sarima sama dengan Arima hanya ditambah awalnya dengan kata Seasonal. Berdasarkan asal namanya, Arima sebenarnya merupakan gabungan antara autoregressive dan moving average. Model yang dibangun nantipun berdasarkan kedua kriteria ini. Apakah modelnya autoregressive murni, moving average murni, atau gabungan keduanya. Nanti kita tentukan berdasarkan pola data ACF dan PACFnya.
Arima dan Sarima ini merupakan metode analisis time series, sama seperti analisis tren, moving average, atau naïve yang sudah saya jelaskan sebelumnya. Hal yang penting yang perlu diperhatikan dalam menganalisis data time series adalah ketepatan model. Meskipun Arima dan Sarima tampaknya lebih modern dibandingkan metode lainnya, karena model persamaannya yang njlimet dan terkesan high class, namun persamaan yang diperoleh tetap harus dibandingkan dengan analisis lainnya. Model yang baik adalah model yang memiliki nilai MSE atau MSD yang paling kecil. Jadi, meskipun anda menggunakan Arima dan sarima dalam menganalisis data timeseries, tetapi hasil MSE yang diperoleh masih tidak lebih baik dibandingkan tren dan moving average, maka ibarat anda menggunakan gergaji mesin untuk memotong rumput di halaman rumah anda.
Tidak ada tools yang paling baik, tetapi tools yang tepat!
Tahapan Analisis
Adapun tahap-tahapan yang harus dilalui dalam analisis Arima dan Sarima ini adalah :
Identifikasi
Identifikasi data yang akan kita proses apakah mengandung tren, atau seasonal. Arima Sarima mensyaratkan data yang diproses harus stasioner. Stasioner dalam istilah saya artinya data berfluktuatif dalam nilai tertentu, tidak menunjukkan tren kenaikan atau penurunan. Jika ternyata data menunjukkan adanya tren, kita lakukan differencing atau pembedaan. Pembedaan pertama atau jika diperlukan pembedaan kedua. Tujuannya? Agar data menjadi stasioner.
Contoh grafik data yang sudah stasioner dan belum.
Estimasi
Setelah data kita pastikan stasioner, kita mulai mengestimasi model Arima atau Sarima. Cara estimasinya dengan cara mengamati ACF dan PACF. Apa itu? ACF merupakan singkatan dari Autocorrelation Function, yang mengindikasikan nilai autoregressive. PACF merupkan singkatan Parcial Autocorrelation Function, yang mengindikasikan nilai Moving Averagenya. Dalam menentukan data mengandung Autoregressive (AR) atau Moving Average (MA) adalah melihat pola atau perilaku ACF dan PACFnya. Hal yang perlu dipahami dalam bagian ini adalah anda harus mengerti mana pola yang dikatakan Cut Off, dan mana pola yang dikatakan dying down.
Pola cut off terjadi apabila data mendekati nilai 0 pada lag – lag awal atau terlihat gambar yang langsung menurun drastis (cut off). Sedangkan dying down biasanya terlihat menurun perlahan-lahan mendekati nilai 0. Belum ada kepastian berapa lag yang termasuk dalam lag awal, ada yang menjelaskan 5 data awal, ada juga yang menjelaskan 10 data awal. Namun biasanya kita melihat pola dari gambar sudah dapat diketahui apakah itu menurun perlahan atau langsung drastis/cut off.
Biasanya pada pola cut off, nilai |T| langsung tidak signifikan pada lag 2 atau 3, sedangkan pola dying down nilai |T| signifikan pada lag-lag awal. Data signifikan apabila nilai |T| > 2 untuk Arima, dan |T| > 1.25 untuk Sarima
Pola ACF dan PACF juga mencerminkan kestasioneran data. Data yang belum stasioner biasanya memiliki pola dying down dengan nilai |T| yang signifikan di hampir semua lag (dominan). Maka bila menjumpai data keduanya (PACF dan ACF) dying down dengan nilai |T| yang signifikan, sebaiknya melakukan identifikasi ulang dan melakukan tahap pembedaan / differencing.
Contoh pola dying down
Contoh pola cut off
Evaluasi Model
Jika anda sudah mengerti differencing atau differences atau pembedaan, tergantung software mana yang anda gunakan, maka anda sudah mengerti tehnik Arima Sarima ini. Selanjutnya adalah running software dan menentukan model yang selanjutnya tentu kita mengevaluasi model tersebut. Evaluasi model nanti sama dengan tehnik time series lainnya yakni MSE (Mean Square Error) yang dikeluarkan oleh software minitab. Selain itu dalam analisis Arima juga mengevaluasi iteration yang mengharuskan untuk convergence, residual peramalan harus bersifat acak, model harus yang paling sederhana, parameter yang disetimasi berbeda nyata dengan nol, dan kondisi stasioneritas harus terpenuhi.
Bingung? Nanti kita langsung praktekkan untuk menentukan modelnya.
Peramalan
Setelah mengetahui model, maka langkah terahir sesuai tujuan penelitian adalah melakukan peramalan data. Peramalan tidak hanya dilakukan untuk masa mendatang saja, melainkan bisa juga digunakan untuk menentukan berapa nilai seharusnya jika menggunakan model yang kita peroleh. Tujuannya? Untuk menentukan nilai error untuk kasus tertentu, misalnya iklim yang sudah saya gunakan pada tulisan Pengaruh Perubahan Iklim Terhadap Produksi Tanaman Pangan.
Demikianlah tahapan yang mesti anda lalui dalam metode Arima dan Sarima nantinya, terlihat memang belum runut, karena penjelasan sebelumnya merupakan definisi agar saya tidak perlu mengulangnya dan bisa memberi contoh yang runut pada tahapan Arima.
Mari kita langsung saja menuju data dan praktikum…hehehehe 🙂 . Saya menggunakan minitab 17. Oh iya, anda bisa juga mendownload data yang saya gunakan jika mau mengikuti untuk belajar bersama saya di tutorial ini. Silahkan download data mentahnya disini:
ARIMA
Arima memiliki model ARIMA = (p, d, q). p merupakan nilai Autoregressive atau ACF. D merupakan nilai differencing. Dan q merupakan nilai moving average atau PACFnya. Saya tidak menjelaskan bagaimana persamaan matematikanya, anda bisa mendownload melalui mesin pencari dan anda bisa gunakan sebagai rujukan. Karena artikel ini berupa tutorial bagimana anda mengolah data menggunakan Arima dan Sarima. Selain itu, saya juga masih bingung bagaimana menulis lambang dan rumus matematika yang cukup njilmet itu disini. 🙂
Data yang saya gunakan adalah seperti ini:
Kita gunakakan plot time series untuk melihat apakah data ini memiliki pola tren atau tidak. Pilih stat – timeseries – time series plot.
Pilih simple, kemudian Kita masukkan variabel X3 di kolom X3 dikolom series. Haislnya adalah sebagai berikut:
Terlihat sekali bahwa variabel X3 ini memiliki unsur tren. Maka kita harus melakukan pembedaan atau differences terhadap data tersebut. Namun sebelumnya, apa sih pembedaan itu? Bagaimana cara manual yang dapat dipahami?
Differencing merupakan tahapan olah data dengan menghitung nilai perbedaan antara Yt dengan Yt-1. Jadi sebenarnya kita menghitung data tersebut dengan data sebelumnya. Karena yang kita olah adalah data selisih, maka dipastikan unsur tren akan hilang. Namun ada beberapa kasus data tren belum hilang setelah dilakukan differencing. Maka yang kita lakukan adalah melakukan differencing pada data yang telah dilakukan differencing sebelumnya. Tahap ini berarti memiliki nilai difference 2, artinya data dilakukan differencing sebanyak dua kali. Bagaimana jika belum juga? Sejauh ini saya belum menjumpai differencing lebih dari dua. Namun jika memang terjadi demikian, bisa saja anda coba.
Kembali ke data. Kita lakukan differencing. Anda bisa melakukan manual atau langsung bantuan minitab. Karena saya sudah membuka minitab, maka saya pun menggunakannya untuk tahap differencing ini. Pilih stat – time series – differences
Masukkkan variabel X3 ke kolom series dengan cara mengklik 2 kali pada variabel, isi C2 pada store differences in:, dan masukkan nilai I pada kolom lag. Nilai ini berarti kita mendifference 1 lag sebelumnya. Kemudian klik OK
Akan muncul nilai difference tersebut pada kolom C2, saya beri nama variabelnya dif_1. Lalu, kita akan melihat pola ACF dan PACF mana yang dying down dan mana yang cut off. Apa itu dying down? Sudah saya jelaskan diatas ya… 🙂
Klik stat – time series – autocorrelation. Masukkan variabel dif_1 ke kolom series, number of lags kita isi 15 (bisa 20 atau 10 yang jelas jangan melebihi jumlah data yang anda miliki), klik OK. Maka akan muncul gambar ACF.
Klik stat – time series – partial autocorrelation. Masukkan variabel dif_1 ke kolom series, number of lags kita isi 15 (bisa 20 atau 10 yang jelas jangan melebihi jumlah data yang anda miliki) jangan memilih default nnumber of lags karena jumlah data yng ditampilkan biasanya hanya sedikit, sekitar 5 dan itu belum mencerminkan pola, klik OK. Maka akan muncul gambar PACF.
Gambar yang dihasilkan adalah sebagai berikut:
Sebelah kiri adalah ACF, sebelah kanan adalah PACF. Tampak pada grafik ACF langsung cut off di lag ketiga, sedangkan PACF terlihat dying down karena baru cut off di lag ke lima. Kita bisa tarik kesimpulan bahwa ACF cut off dan PACF memiliki pola dying down.
Dasar yang digunakan untuk menentukan model adalah sebagai berikut:
Jika ACF menunjukkan pola dying down, dan PACF menunjukkan cut off, maka dapat dikatakan model ARIMA berupa AR murni.
Jika ACF menunjukkan pola cut off, dan PACF menunjukkan dying down, maka dapat dikatakan model ARIMA berupa MA murni.
Jika ACF dan PACF menunjukkan dying down maka dapat dikatakan model ARIMA berupa gabungan AR dan MA.
Model ARIMA (p, d, q). karena model pada tutorial ini adalah MA murni, maka kita bisa beri nilai p = 0, d = 1 (kita melakukan differencing pertama), dan q = 1. Pola ini menunjukkan MA murni.
Bisa saja anda mencoba ARIMA (0, 1, 2), juga merupakan MA murni, pada model nantinya dan kemudian melihat nilai MSE. Kita sudah berada pada tahap estimasi model. Kita bisa mencoba beberapa model untuk kemudian dibandingkan dengan cara menaikkan nilai AR atau MA dan kemudian dibandingkan nilai MSE dan indikator lainnya. Namun tidak disarankan anda menaikkan atau menurunkan langsung keduanya (AR dan MA).
Kembali pada data, kita akan proses dengan model ARIMA (0,1,1). Klik stat – time series – ARIMA. Kemudian isikan variabel dif_1 pada series, isi 0 pada autoregressive, nilai 1 pada difference, dan 1 pada kolom moving average. Kemudian klik OK.
Hasil yang kita peroleh adalah:
- Residual sudah bersifat acak. Hal ini dibuktikan dengan indikator Box-ljung statistik yang memiliki nilai p-value > 0.05
- Kondisi invertibilitas dan stasioneritas sudah terpenuhi. Hal ini ditunjukkan dengan koefisien yang diperoleh (dalm hal ini koefisien MA) < 1. Nilai koefisien MA dan AR harus <1
- Proses iterasi sudah convergence. Ditunjukkan dengan kalimat “relative change in each estimate less than 0.0010”
- MS atau MSE yang diperoleh adalah 7.903. apakah ini merupakan nilai MS yang paling rendah, akan kita buktikan dengan membandingkan model yang lain
- Model sudah yang paling sederhana? Kita bisa buktikan dengan memproses ARIMA tanpa difference. Hasilnya tidak bisa dilakukan estimasi karena data tidak konvergence. Artinya model ARIMA dengan differencing 1 ini merupakan model yang paling sederhana, hanya kita perlu estimasi lagi untuk memenuhi point nomor 4.
Untuk memenuhi point no 4, saya running ARIMA (0,1,2) dan ARIMA (1,1,1). Hasil yang diperoleh adalah:
ARIMA (1,1,1)
MS yang dihasilkan lebih rendah yakni 6.066. namun data tidak convergence dan kondisi invertibilitas ataupun stasioneritas tidak terpenuhi karena koefisien MA >1
ARIMA (0,1,2)
MS yang dihasilkan lebih kecil, yakni 7.364. namun data tidak convergence. Sehingga kita bisa menyimpulkan bahwa ARIMA (0,1,1) merupakan model yang paling sederhana yang memenuhi kriteria pada evaluasi model.
Pada tahap terakhir kita akan mengambil nilai peramalan. Lakukan ARIMA0,1,1) sebelum klik OK, klik forecast terlebih dahulu, isikan jumlah peramalan yang akan di minta, bermula dari data keberapa (Origin), dan di tempatkan pada kolom mana saja (Storage forecast, lower limits, dan upper limits)
Dan hasilnya adalah sebagai berikut:
Atau bisa dilihat pada worksheet sudah terisi nilai forecast, batas bawah dan batas atas.
SARIMA
Hal yang membedakan SARIMA dari ARIMA adalah seasonalnya. Untuk itu, kita juga harus tau berapa pola pengulangan dari seasonal yang kita miliki. Apakah tiap 3 bulan? Tiap tahun? Dan sebagainya. Karena ini akan menentukan langkah yang kita gunakan nantinya.
Contoh data musiman:
Terlihat bahwa grafiknya melakukan pengulangan pola dalam kurun 12 lag, atau bisa dikatakan mengalami pengulangan pola tahunan.
Pada prinsipnya model sarima sama dengan model arima, yang membedakannya adalah proses pembedaannya atau difference nantinya dibedakan antara difference regular dan difference musiman atau bahasa lainnya seasonal difference.
saya punya data, bisa di download disni jika anda ingin belajar bersama saya 🙂
Data sebanyak n = 60 yang saya dapatkan dari random dan saya duga mengandung unsur seasonal sehingga cocok untuk latihan ini.
Langkah pertama saya lihat ACF. Number of lagnya saya isikan 35. Saya peroleh sebagai berikut:
Tampak sekali data tidak stasioner. Kemudian saya lakukan difference reguler pertama di kolom C2, saya beri nama difreg_1. Kemudian difreg_1 ini saya lihat pola ACFnya. Saya peroleh sebagai berikut:
Jika kita lihat nilai |T| dominasinya sudah < 2, namun pada lag 12, 24 memiliki nilai yang >2. Inilah tandanya kita harus melakukan differencing musiman. Dengan cara nilai lag saat melakukan difference yang tadinya bernilai 1, kini kita masukkan nilai 12. Nilai 12 ini disesuaikan siklus musiman yang terjadi, bisa bernilai triwulan atau sebagainya. Cara menentukannya anda bisa melihat nilai T pada differen reguler ini.
Pada saat melakukan seasonal difference, variabel yang di difference adalah variabel difreg_1 dengan nilai lag 12. Pembedaan ini dinamakan pembedaan reguler pertama dan pembedaan musiman pertama. Saya letakkan di kolom C3 dan saya beri nama difmus_1. Selanjutnya saya kembali lihat pola ACF dari variabel difmus_1 ini. Hasilnya adalah:
Penentuan dying down atau PACF untuk Sarima adalah sebagai berikut:
pola dikatakan cut off apabila :
- koefisien korelasi tidak signifikan pada lag 2 atau kurang untuk lag non musiman. Dikatakan tidak signifikan jika |t| < 2 untuk non musiman, dan
- tidak signifikan pada lag + 2 atau kurang untuk lag musiman. Dikatakan tidak signifikan jika |t| < 1,25.
Jika dilihat dari ciri ciri yang diperoleh, maka pola ACF adalah dying down. Artinya nilai ada unsur AR pada seasonal.
Kemudian kita lihat nilai PACF pada variabel X (data sebelum dilakukan pembedaan). Kemudian PACF pada nilai difreg_1, dan difmus 1. Hasilnya saya peroleh berturut2 adalah:
Jika dilihat dari pola PACF, maka dapat dikatakan PACF memiliki nilai cut off karena nilai lag +2 atau kurang signifikan < 1.25.
Estimasi modelnya adalah : [ARIMA (0,1,0) (1,1,0)12]
pada kurung pertama adalah nilai non musiman, dan kurung kedua adalah nilai musiman dengan lag 12. Caranya adalah klik stat – time series – ARIMA.
Kemudian isikan beri ceklist pada fit seasonal model dan isikan sebagaimana gambar berikut:
Dan hasilnya adalah sebagai berikut:
Nilai MS atau MSE yang didapat 9.409. kemudian kita coba dengan model pembandingnya [ARIMA (0,1,0) (1,1,1)12] hasil yang diperoleh nilai MS lebih besar dan tidak convergence. Sehingga masih baik model pertama yakni
[ARIMA (0,1,0) (1,1,0)12]
Selanjutnya silahkan anda bereksplorasi dengan data yang anda miliki.
Terima kasih sudah berkunjung
Assalamualaikum wr.wb. Selamat sore, Pak. Saya izin bertanya terkait dengan lower limit dan upper limit dalam peramalan metode ARIMA itu berfungsi sebagai apa dan bagaimana cara interpretasinya? Kemudian untuk lower limit yang hasilnya negatif maksudnya bagaimana ya, Pak?
Terima kasih sebelumnya, Pak
wa alaikum salam. lower dan upper adalah batas atas dan batas bawah dari nilai peramalan. klo di statistik biasanya dikenal dengan standar deviasi. batas atas adalah nilai peramalan ditambah dengan std deviasi. begitu juga sebaliknya. lower bisa saja menghasilkan negatif tergantung range dan ketepatan dari model yang diolah. terima kasih
Baik, terima kasih Pak. Kemudian saya ingin bertanya lagi. Saya misalkan untuk prediksi jumlah kasus penyakit pada periode X hasil forecast 40 kasus dengan batas bawah 33,8 dan batas atas 44,9. Apakah batas bawah tersebut berarti perkiraan kasus terendah yang terjadi pada periode X adalah 33 kasus dan batas atas berarti perkiraan kasus tertinggi yang terjadi pada periode tersebut 44 kasus?
Iya..benar begitu.
Baik, terima kasih penjelasannya Pak
Assalamualaikum, Selamat pagi Pak Agung. Saya izin bertanya. Setelah melakukan prediksi menggunakan ARIMA di python saya mendapatkan hasil prediksi bernilai negatif. Hal tersebut kenapa ya pak? Bagaimana cara memperbaiki pada metode ARIMA tersebut agar saya mendapatkan hasil prediksi yang bernilai positif? Terima kasih
Nilai negatif kemungkinan disebabkan adanya trend terus menerus tanpa diketahui titik balik.
Coba transformasi dulu datanya dengan log atau ln kemudian kembalikan setelah ada nilai forecast. Terima kasih
Baik, terima kasih pak atas penjelasan dan solusinya.
Pak, apakah bapak punya artikel pembahasan khusus tentang uji stasioneritas?
Terima kasih banyak
saya sedang menulis arima dengan python. salah satunya uji stasioneritas. ditunggu ya… insha allah klo tidak hari ini, besok saya publish. pakai python kita langsung tau dengan angka stasioner or not.
Pak, saya menggunakan ARIMA dan hasil dari peramalannya bernilai negatif, maksudnya bagaimana nggih dan mungkin cara memperbaikinya? Terimakasih
hasil peramalannya negatif? mbak isti bisa menggunakan model regresi unlinear dengan menggunakan constraint. saya belum menuliskannya di blog sih..
terimakasih atas penjelasannya, pak. sangat membantu. ada satu pertanyaan yg ingin saya tanya. tapi lebih ke minitabnya. untuk estimasi & diagnosa, di penjelasan atas untuk bagian ‘series’ dimasukkan data diff-1 (karena ada proses diff 1). Berarti kalau tidak ada d, pake data awal dan kalau sampe diff 2 kali, ‘series’ nya pake data diff-2? terimakasih banyak pak
pribadi saya cari di yt, untuk bagian kolom ‘series’ beda2. ada yg memasukkan data awal, ada yg pakai data diff terakhir. padahal di tutorialnya dia melakukan differencing 1 kali
assalamualaikum, kak izin bertanya, untuk hasil peramalan dengan menggunakan program dengan hasil peramalan dengan menggunakan persamaan atau rumus itu apakah akan sama atau akan berbeda kak. terima kasih kak
assalamualaikum
kak izin bertanya, untuk hasil peramalan dengan menggunakan program dengan hasil peramalan dengan menggunakan persamaan atau rumus itu apakah akan sama atau akan berbeda kak. terima kasih kak
Izin bertanya, untuk order AR maksimal berapa ya ? Apakah bisa 3?
Apakah ada model arima (3,1,2)
Terimakasih
tidak ada maksimal ordo AR, tapi temukan yang paling kecil MSEnya.. biasanya diatas 3 ARIMA sudah memberikan hasil yang menurun / tidak baik dibandingkan orde 2 atau 1. terima kasih
izin bertanya, saya melakukan forecast menggunakan SARIMA pada periode 2021m9-2022m2 dengan observation sample dari 2003m1-2021m8. Setelah mendapatkan hasil forecastnya, bagaimana caranya untuk mengetahui tingkat akurasi dari hasil forecast ya? Berhubung tidak bisa menggunakan MSE, MAPE dll karena yang diforecast tidak dari awal sample data tersedia. Terimakasih..
MSE dan MAPE adalah penilaian model berdasarkan history. jadi tidak bisa menghitung MSE dan MAPE untuk forecasting, Kecuali jika anda mau menunggu nilai realnya. Terima kasih
tolong dijelasin untuk model ARDL pak. Terimakasih
Maaf pak, mau bertanya. Bagaimana jika hasil peramalan sarima bernilai negatif? Padahal model yg dipakai telah memenuhi syarat. Terimakasih
Pak mau bertanya, apakah memang tidak dilakukan transformasi terlebih dahulu untuk stasioneritas terhadap varians?
Sebenarnya tahap differencing termasuk salah satu transformasi data agar terpenuhi stasioneritas. Terima kasih
Maaf pak, mau nanya lagi. Sya punya data yg blum stasioner dalam varians dari hasil box Cox sehingga di transformasi. Setelah transformasi datanya telah stasioner dalam varians. Nah dari data hasil transformasi tersebut sya cek plot ACF nya, dan sdh stasioner terhdap mean. Jdi sya tdk differencing lagi. Jdi untuk plot ACF musimannya bagaimana pak? Krn kan tdk dilakukan differencing musiman. Bagaimana cara menentukan model sementara dari musimannya? Sedangkan tutorial yg bapak jelaskan yaitu melihat plot Acf pacf non musiman dan musimannya
Terimakasih
untuk memperhatikan pola acf dan pacf sarima silahkan baca artikel yang lain sebagai berikut:
https://agungbudisantoso.com/memahami-pola-acf-dan-pacf-di-sarima/
Terima kasih
Pak saya masih bingung kenapa model yang dihasilkan varima (0 1 0)(1 1 0), gimana cara ngeliatnya pak? Saya masih bener-bener bingung dalam penentuan orde
Pak saya masih bingung dalam penentuan orde yang dilihat langsung dari gambar plotnya? Kira-kira cara mudah untuk melihat ordenya bagaimana ya pak?
Terimakasih sebelumnya, materinya sangat bermanfaat
penentuan orde dilihat dari dominan mana antara AR dan MA.. simple aja sebenarnya.. coba baca lagi baik baik ya..
Pak, untuk nilai |T| itu dari ketentuan ya? kalau boleh tau referensi nya dari mana pak? Agar bisa saya tambahkan kedalam referensi laporan.
Terima kasih pakk
silahkan membaca buku tentang Arima ya.. seharusnya ada disana. buku yang saya baca penulisnya prof firdaus.
Pak maaf mau tanya.. nilai |T| itu nilai apa ya pak
Terimakasih
nilai |T| adalah koefisien autokorelasi dari lag yang telah ditentukan.
Pak saya ingin bertanya, syarat minimum jumlah input data untuk model arima berapa ya Pak? Apakah bisa menggunakan metode ini dengan jumlah input data kurang dari 50?
Tergantung siklus data mbak. Sudah sering saya jelaskan, Nanti saya jelaskan di video selanjutnya. Insha allah minggu depan.
Pak, kira kira video pembahasan minimum data yang mana ?
jika mse nya sekitar 14342,2 untuk arima apakah menjadi msalah ya kak ? lalu untuk mengetahui model2 nya berapa aja gmn ya ?
Lebih semangat lagi baca artikel dan nonton youtube di blog ini ya mbk… Pertanyaan itu sudah dijawab gamblang disini..
Pak, data saya saat blum diferencing ACFnya membentuk pola sinus tetapi hanya signifikan di lag 12, pola PACF jg membentuk pola sinus dan signifikan hanya di lag ke 7, jadi model mana yang harus saya ambil?
diferencing = 1 ,pola Acf dan Pacf membentuk pola dying down saat lag ke 6
Untuk ini AR dan MA nya berimbang. Misal gunakan (1,1,1). Klo ga liat gmbarnya memang susah ya… Tentukan dying down atau cut offnya dulu
Coba lebih menonjolkan AR nya..misal ARIMA (1,0,0)
pak, saya ingin bertanya kalo datanya ada variabel yang mempengaruhi apakah bisa menggunakan metode ini.
saya ingin memforcase nilai inflasi dengan variabel yang mempengaruhi nilai rupiah dan harga BBM, apakah metode ini bisa digunakan?
kalo tidak aplikasi yang cocok untuk itu apa ya pak
terimakasih
Klo bicara mempengaruhi dan dipengaruhi biasanya itu membahas hubungan, forecastnya juga bisa dilakukan dari model regresi yang dibuat.
maaf mau tanya, bisa jelaskan tentang seasonal arfima?
Assalamualaikum pak, maaf mau bertanya, mungkinkah nilai pacf=0 (tidak ada lag yang keluar dari batas signifikan), untuk data yang sudah stasioner terhdap ragam dan varian? Sebelumnya terimakasih banyak pak
wa alaikum salam. bisa saja terjadi seperti itu.
Assalamulaikum kak, maaf mau tanya, dibeberapa jurnal menjelaskan bahwa model ARIMA sering digunakan karena memiliki fleksibilitas yang tinggi dalam menganalisis berbagai data deret waktu. Apakah model ARIMA juga bisa digunakan untuk menganalisis data deret waktu yang bertipe trend? Karena menurut beberapa pendapat model ARIMA tidak bisa digunakan untuk data bertipe trend, tapi berdasarkan defisini diatas ARIMA memiliki fleksibilitas yang tinggi dlm menganalisis “berbagai” data deret waktu. Sebelumnya terimakasih kak
yang dimaksud ARIMA tidak bisa digunakan data bertipe trend adalah bahwa data tersebut tidak stasioner dan perlu di defferencing agar stationer. Tapi bukan berarti tidak bisa digunakan untuk peramalan trend karena justru ARIMA itu untuk trend, sedangkan SARIMA untuk seasional. jadi pengertian data trend itu harus dihilangkan untuk ARIMA bukan berarti tidak bisa digunakan untuk data yang bersifat TREND, itu hanya prosedur identifikasi data yang selanjutnya akan digunakan modelnya. semoga mbak mengerti, saya juga bingung baca komentar saya sendiri. hehe
intinya bisa ya mbak…banyak kok artikel jurnal yang menggunakan ARIMA untuk trend. terima kasih
Maaf kak, saya ingin bertanya tentang kestasioneran data, data dikatakan stasioner apabila E(Zt)=miu , dan Var (Zt)=sigma^2. Ini maksudnya gimana ya kak?
maaf mei, klo informasi sepenggal saja begitu saya jadi tidak paham maksudnya.
Assalamualaikum pak, maaf saya mau bertanya, Apakah dalam membandingkan beberapa metode peramalan time series ada syarat khususnya atau karakteristik tertentu? Sebelumnya terimakasih
Wa alaikum salam mbak.. biasanya dibandingkan nilai MSE. Model yang memiliki nilai MSE terbaik yang dipilih. Ada juga yang melengkapinya dengan R square. Syarat atau kriteria khusus sepertinya tidak ada. Hanya sebaiknya penggunaan model dikaitkan dengan karakteristik datanya. Misalnya diduga trendnya kuat atau musimannua kuat. Atau ada juga yang variasi variansnya tinggi, dsb
Maaf mas, izin bertanya. Adakah batas maksimal untuk melakukan differencing terhadap data yang belum stasioner terhadap mean?
Terima kasih
tidak ada batas selama tidak error proses ARIMA nya mbk.. terima kasih
Assalamualaikum pak. perkenalkan saya difla. mahasiswi politeknik pos indonesia. saya tadi sudah membaca blog bapak mengenai sarima dan arima dan juga sudah mengikuti video tutorial dari bapak. saya ingin menanyakan pak, apabila nilai p-value yang dihasilkan di ljung box itu lebih dari o.o5 bagaimana pak ?
terima kasih difla.. ini sudah dijawab lewat whatsapp ya.. pada intinya informasi tersebut memberikan informasi bahwa model yang diperoleh masih memiliki simpangan yang tinggi dan dinyatakan belum tepat mewakili data yang ada. sebaiknya cari model yang lain. terima kasih
Terima kasih banyak pak atas penjelasannya, sangat membantu. Saya ingin bertanya di kasus saya, data sudah saya differencing. Namun ketika saya lihat pola ACF dan PACF nya, pada lag pertama dying down dan pada lag kedua cut off kemudian lag ketiga hingga lag 10 dying down, dst. Sy tidak bisa menyimpulkan pola pada ACF dan PACFnya. Bisa dibantu pak? Terima kasih banyak.
Berbicara tentang pola saya sudah membahasnya diartikel lain di kategori yang sama, time series. Juga bisa dilihat channel youtube catatan budi. Terima kasih
Mohon izin bertanya, saya masih kurang memahami perihal pola pada ACF dan PACF. saya mengalami masalah pada saat memplotkan pada ACF dan PACF itu tidak ada 1 pun lag yang signifikan (yang keluar batas) sehingga saya kesulitan dalam membaca orde arima. apakah data tersebut tidak cocok menggunakan analisis ARIMA?
Tambahan: saya sudah melakukan stasioneritas ragam dan saya uji juga dengan uji dickey fuller untuk mengecek stasioneritas rata-rata, hasilnya sudah stasioner terhadap rata-rata, sehingga tidak saya lakukan differencing.
datanya sudah stasioner namun tidak berpola dying down ataupun cut off? apakah ini datanya durasinya terlalu pendek? misalnya per jam? jika iya, arima tidak lagi tepat karena variannya sangat beragam. bisa menggunakan arch and garch. terima kasih
Mohon jawaban pak
pertanyaan pertama:
pada rumus ARIMA terdapat
1. koefisien regresi
2. residual
nilai tersebut didapat dengan cara bagaimana?
pertanyaan kedua:
jika kita menemukan model, semisal (0, 1, 1) atau (1, 1, 1)
penerapannya secara hitung manual seperti apa pada rumus peramalan ARIMA, jadi nilai p, d, dan q diterapkan pada rumus yang mana?
*jika boleh dibuatkan video perhitungan manual
menurut saya pertanyaan ini adalah next level dari semua yang pernah saya tulis. andaikan saya dosen, pastinya saya tertarik sekali membahas sampai ke rumus manual. banyak yang meminta ini, tetapi kebutuhan saya selaku peneliti belum mengarah kesana mas. tapi terima kasih sarannya.
Maaf Mas, saya ingin bertanya mengenai SARIMA. Adapun pertanyaannya, yaitu:
1. Bagaimanakah cara mengidentifikasi p, q dan P, Q. Apakah orde non musiman dan orde musiman tersebut diidentifikasi berdasarkan PACF dan ACF hasil differencing non musiman dan musiman (dalam tulisan ini dilambangkan dengan “difmus_1”)? Atau orde p, q diidentifikasi berdasarkat differencing non musiman (dalam tulisan ini dilambangkan “difreg_1”), sedangkan orde P, Q diidentifikasi berdasarkan differencing musiman (dalam tulisan ini dilambangkan “difmus_1”)?
2. Berapakah nilai p, q dan P, Q jika diketahui pada plot ACF/PACF lag 1 nya keluar dari batas signifikan (bernilai negqtif), lag 2 tidak keluar dari batas signifikan (namun bernilai positif), lag 3 s.d. lag 10 tidak keluar dari batas signifikan, lag 11 keluar dari batas signifikan (bernilai negatif), lag 12 keluar dari batas signifikan (bernilai positif), lag 13 keluar dari batas signifikan (bernilai negatif), lag 14 dan lag 15 tidak keluar dari batas signifikan, lag 16 keluar batas signifikan (bernilqi negatif), lag 17 s.d. lag 23 tidak keluar garis signifikan, dan garis ke 24 keluar dari garis signifikan, serta lag-lag selanjutnya tidak keluar batas signifikan?
Terima kasih.
1. Masing masing non musiman dan musiman dianalisis terpisah. Non musiman dilihat ada indikasi trend atau tidak, kemudian differencing perlu atau tidak, baru dilihat pola acf dan pacfnya.
Begitu juga musiman, terpisah dari analisis nonmusiman meskipun data sama krna yang dilihat disini adalah siklus atau seasional. Apakah seasionalnya sudah stasionernya atau belum. Perlu didifferencing atau tidak barulah melihat pola acf pacf.
Coba lihat video di yutube yang sudah saya buat sekaligus menjadi masukan untuk pertanyaan no 2. Terima kasih
Maaf saya mau bertanya lagi. Di tulisan ini disebutkan bahwa “Pada saat melakukan seasonal difference, variabel yang di difference adalah variabel difreg_1 dengan nilai lag 12. Pembedaan ini dinamakan pembedaan reguler pertama dan pembedaan musiman pertama. Saya letakkan di kolom C3 dan saya beri nama difmus_1”, jadi maksudnya series yg digunakan untuk melakukan differencing musimannya menggunakan data pada C2?
Namun di video dijelaskan bahwa series yg digunakan untuk melakukan differencing musimannya adalah data pws yg berada pada C1.
Dan bagaimana cara menentukan orde maksimal yg akan kita gunakan untuk melakukan estimasi parameter?
Terima kasih
Difference pertama adalah mendifferencing data awal. Differencing kedua adalah mendifferencing data diffirencing data pertama. Masalah nama kolom dan letak kolom itu fleksibel. Video dan artikel tidak membahas data yang sama. Beda data beda lokasi dan beda situasi.
Ordo mencerminkan jumlah lag yang berulang (musiman). Saya justru bingung dengan istilah maksimal?
Jika yanh dimaksud ordo disini adalah nilai p dan q, maka nilai maksimal ditentukan dengan simulasi beberapa model dan dipilih yanh memiliki nilai error terendah.
Okee, terima kasih banyak ats penjelasannya
Mohon jawaban pak
Apakah model yang ditentukan pada data awal, bisa berlaku juga pada data baru yang akan d tambahkan?
Contoh kasus saya punya data 5 tahun, dan model yang baik sdah ditemukan, semisal Arima (0, 1, 1).
Lalu saya tambah data 1 tahun, apakah model ARIMA (0, 1, 1) masih relevan atau masih bisa d gunakan
Dilihat dulu nilai errornya atau MSE. Jika nilai errornya sudah kecil, kemungkinan masih bisa digunakan. Tapi jika mse nya besar, baiknya dievaluasi lagi.
Kemudian lihat pola datanya ya..klo saya lihat ini kan arima. Artinya hanya nilai trend. Berarti datanya dilihat lbh panjang masanya. Bisa tahunan. Beda halnya jika data musiman misalnya bulanan, karna siklusnya bertambah.
Poin penting terakhir saya sampaikan bahwa model yang baik adalah model yang selau di update. Terima kasih
selamat siang pak, perkenalkan nama saya abdi, saya ingin bertanya. saya memiliki data yg terdapat nilai 0 di dalamnya. terdapat 11 nilai 0 dari 36 data. pertanyaan saya, apakah data saya tersebut harus di transformasi. bila iya, transformasi apa yg harus saya gunakan. terimakasih sebelumnya pak.
Klo di time series biasanya bisa menggunakan metode naive (disamakan dengan periode sblmnnya), atau moving average (rata rata dari bbrp data sebelumnya), atau center moving average (rata rata dari data sebelum dan sesudah data yang nol).
Tapi perlu dianalisa dulu, nilai nol apakah mmg benar nol, atau karna data itu hilang atau tidak ter record.
Hello thankyou utk tutorial yg mudah dipahami ini wueheheh
Mau tanya mas, semisal terjadi pola ACF dan PACF sama-sama menunjukkan pola cut-off, apakah memungkinkan?
Jika memungkinkan, apakah masuk ke model ARIMA gabungan?
Yup…bisa memungkinkan seperti itu mas. Ada gabungan. Artinya fungsi arima (1,0,1) atau (1,1,1) juga sering muncul kok. Makasih komennya. Klo bermanfaat jangan sungkan buat bantu share ya… makasiih..
Halo mas mau tny lg nih,
Semisal nilai Ljung box tdk >0,05 apakah kita “sama sekali” tidak dapat menggunakan model tersebut?
Mantap sekali mas tutorialnya, saya nyari dimana2 isinya rumus yang ruwet2… ini lebih mudah buat memahami rumusnya. Oh ya, untuk pengerjaan dengan Minitab dan Eviewer apakah ada perbedaan hasilnya
terima kasih mas nasyiin. untuk pertanyaannya, mohon maaf saya belum pernah pakai eview jadi belum bisa membandingkan hasilnya. insha allah kapan kapan saya coba pake eview
Bukannya pacf itu untuk menentukan ar dan acf untuk menentukan ma?
Trus untuj yang acf lying down pacf cut of berarti ar(p) dan acf cut off pacf lying down maka ma(q)?
Kan yg dibutuhkan untuk menentukan p dan q nya itu cut off tersebut. Saya diajarin dosen kek gini. Yg bener yg mana yak?
maaf mas raden, pernyataan kita sebenarnya sama. coba baca lagi di tengah artikel yang saya beri tanda bold.
“JIKA ACF MENUNJUKKAN POLA DYING DOWN, DAN PACF MENUNJUKKAN CUT OFF, MAKA DAPAT DIKATAKAN MODEL ARIMA BERUPA AR MURNI.”
mungkin yang berbeda adalah dosen mas raden fokus kepada signifikan pada n ke- atau yang disebut sebagai cut off, sedangkan saya menjelaskan justru fokus kepada pola dying down-nya. silahkan dibaca kembali. atau agar lebih jelas coba baca artikel “memahami acf dan pacf di sarima” masih di blog ini.
terima kasih
maaf boleh minta refrence nya dari buku atau paper mana yang menjelaskan, dari penjelasan dying down dan cut off tersebut, karena yang di jelaskan sangat jelas jadi saya tertarik untuk membaca lebih dalam lgi,,, trima kasih
terima kasih atas komentarnya. saya memang mengusahakan membuat sejelas mungkin karena ini bersumber dari mata kuliah yang pernah saya peroleh. jadi, tulisan ini dari catatan2 kuliah selama 1 semester tentang peramalan bisnis. tentang buku, dosen saya pernah membuat buku berjudul analisis deret waktu satu ragam, di tulis oleh prof M. firdaus. Terima kasih.
bukannya itu harusnya utk arima pola acf dying down dan untuk pacf pola nya cut off?
Maaf dara, tolong diperjelas kembali maksud dari pertanyaan ini. Karena saya sudah menulis sama dgn dara tanyakan.
“JIKA ACF MENUNJUKKAN POLA DYING DOWN, DAN PACF MENUNJUKKAN CUT OFF, MAKA DAPAT DIKATAKAN MODEL ARIMA BERUPA AR MURNI.”
Jadi dying down dan cut off menunjukkan pola AR atau MA. Sedangkan pola arima dan sarima ditunjukkan dari trend grafik acf dan pacf. Lebih jelas coba baca artikel “memahami acf dan pacf di sarima”. Terima kasih