Dalam analisis data yang dilakukan, ditemukan bahwa rata-rata dan ragam dari data tidak bersifat stasioner. Untuk mengatasi masalah ketidakstasioneran dalam rata-rata, langkah awal yang diambil adalah melakukan proses differencing. Differencing adalah teknik yang digunakan untuk menghilangkan tren atau pola yang mungkin ada dalam data sehingga membuat rata-rata menjadi lebih stabil. Namun, perlu diperhatikan bahwa ketidakstasioneran dalam ragam data masih belum ditangani dalam kasus ini. Ini mengindikasikan bahwa variasi (ragam) dari data mungkin tetap bervariasi sepanjang waktu dan tidak memiliki sifat stasioner. Untuk menangani ketidakstasioneran dalam ragam, akan dibahas pada tulisan berikutnya.

alam analisis deret waktu, pemodelan AR (AutoRegressive), MA (Moving Average), dan ARMA (AutoRegressive Moving Average) adalah langkah penting untuk memahami dan memprediksi perilaku deret waktu. Dalam artikel ini, saya akan memandu Anda melalui proses pembentukan model AR, MA, dan ARMA menggunakan R. Pada artikel ini, kita akan menjelajahi dua metode utama untuk membentuk model ini: secara manual dan menggunakan fungsi bawaan di R. Saya akan membahas langkah-langkah yang diperlukan untuk mengidentifikasi dan membangun model AR, MA, dan ARMA secara manual, serta cara efisien menggunakan fungsi-fungsi R yang telah tersedia. Pembentukan model deret waktu adalah langkah awal yang penting dalam analisis deret waktu. Dengan pemahaman yang baik tentang cara membuat dan mengevaluasi model AR, MA, dan ARMA, Anda akan dapat menghasilkan prediksi yang lebih baik dan memahami tren serta pola dalam data deret waktu Anda. Saya akan memberikan contoh konkret tentang bagaimana Anda dapat menerapkan kedua metode ini dengan langkah-langkah yang jelas dan contoh kode R yang dapat Anda ikuti. Artikel ini dirancang untuk membantu Anda memahami konsep dasar dan praktik terbaik dalam pembentukan model AR, MA, dan ARMA sehingga Anda dapat mengaplikasikannya dalam analisis data deret waktu Anda sendiri. Jadi, mari mulai menjelajahi dunia pemodelan deret waktu dengan AR, MA, dan ARMA di R, baik secara manual maupun menggunakan fungsi-fungsi R yang memudahkan!

Dilakukan perbandingan ketiga metode regresi dengan peubah lag meliputi: Model Koyck, Ditributed Lag Model (DLM), dan Model Autoregressive Distributed Lag (ARDL) menggunakan data kualitas udara di New Delhi yang bersumber dari: https://www.kaggle.com/datasets/anuragbantu/new-delhi-air-quality

Metode Cochrane-Orcutt dan Hildreth-Lu terbukti efektif dalam mengatasi autokorelasi.