Pada artikel sebelumnya kita sudah membahas konsepsi transformasi data yang tujuannya untuk menstabilkan varians (keragaman) pada data, khususnya pada pembahasan data deret waktu. Sekali lagi langkah transformasi ini penting untuk dilakukan untuk dapat mendukung stasioneritas data dalam tahap awal pemodelan dengan menggunakan data deret waktu. Beberapa konsepsi transformasi yang sudah dibahas dalam arikel sebelumnya diantaranya perlakuan terhadap data pengamatan yaitu dengan cara di-logaritma natural-kan, di-akar kuadrat-kan dan di-satu per data pengamatan-kan. Selain itu, dengan menggunakan metode yang lebih umum (power transformation) dalam penggunaannya yaitu dengan pendekatan transformasi Box-Cox, yang identik dengan pendekatan pencarian nilai λ sebagai parameter transformasi (Artikel : Transformasi Stabilitas Varians).
Pada kesempatan kali ini kita akan coba aplikasikan pemahaman kita tentang konsep transformasi stabilitas varians pada data, dengan harapan dapat mengasah sensitifitas penilaian secara kasat mata atas data deret waktu yang dimiliki, apakah data yang dimiliki telah memiliki varians yang relatif stabil ataukah belum. Dikarenakan proses transformasi data menggunakan formulasi matematik yang sederhana maka kali ini kita hanya menggunakan Microsoft Excel untuk menghasilkan data hasil transformasi dan akan diperjelas pula dengan bentuk visualisasi atas data hasil transformasi. Adapun tahapan-tahapannya adalah sebagai berikut :
- Buka file data deret yang kita miliki pada microsoft excel seperti tampak pada gambar berikut.
- Tambahkan setidaknya 3 kolom untuk menenpatkan data hasil transformasi diantaranya : Ln (Xt), √Xt dan 1/Xt. Seperti tampak pada gambar berikut.
- Selanjutnya dengan menggunakan rumus masing-masing transformasi seperti disebutkan pada poin 2, maka akan terlihat data hasil transformasi seperti tampak pada gambar berikut.
- Langkah selanjutnya adalah menggabarkan masing-masing data hasil transformasi dengan memakai jenis gambar Line agar terlihat aplitude dari pergerakan data, seperti tampak pada gambar berikut.
- Untuk memastikan dan mengkonfirmasikan dari hasil amatan terhadap pola garis aplitude data pada gambar yang dihasilkan pada poin 4, kita hitung juga nilai keragaman baku (varians) dari masing-masing data hasil transformasi, seperti tampak pada gambar berikut.
- Dari hasil pengamatan baik itu pada model grafik yang dihasilkan dan dikonfirmasikan dengan nilai varians yang dihasilkan, maka dapat diperoleh gambaran bahwa dari ketiga bentuk transformasi stabilitas varians untuk data, transformasi logaritma natural (Ln) yang paling baik, karena memberikan nilai koefisien variansi yang paling kecil. Jika diinginkan variansi yang lebih kecil lagi, maka gunakan transformasi Box-Cox, dengan memilih bermacam-macam nilai λ atau menaksirnya berdasarkan data sampel.
Jika kita telah yakin bahwa data yang kita miliki sudah memiliki varians yang stabil (menurut hasil transformasi yang paling baik dan mungkin), maka tahapan selanjutnya adalah melakukan proses diferensi untuk memastikan bahwa data yang kita miliki memiliki hasil akhir stasioner baik itu dalam rata-rata maupun varians. Sehingga untuk proses pembentukan model regresi data deret waktu kita dapat yakin dengan kebagusan model data deret waktu yang dihasilkan nantinya. SEMANGAT MEMPELAJARI!!!
———————————————————————————————————————————————————-
- Jika rekan peneliti memerlukan bantuan Survey Lapangan, Survey Online ataupun Olah Data dapat menghubungi mobilestatistik.com di :
- WhatsApp : 081321709749
- Email : welcome@mobilestatistik.com
- Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian.
- “1st Kirim Pertanyaan, Kami Jawab . . . InsyaAllah”
———————————————————————————————————————————————————-
