Stasioneritas dan Nonstasioneritas Dalam ARIMA (skripsi dan tesis)

 Hal yang perlu diperhatikan adalah bahwa kebanyakan deret berkala bersifat nonstasioner dan bahwa aspek-aspek AR dan MA dari model ARIMA hanya berkenaan dengan deret berkala yang stasioner. Stasioneritas berarti tidak terdapat pertumbuhan atau penurunan pada data. Data secara kasarnya harus horizontal sepanjang sumbu waktu. Dengan kata lain, fluktuasi data Tahap 1 : Identifikasi Tahap 2 : Penaksiran dan Pengujian Tahap 3 : Penerapan Rumuskan kelompok modelmodel yang umum Penetapan model untuk sementara Penaksiran parameter pada model sementara Pemeriksaan diagnosa (apakah model memadai) Gunakan model untuk peramalan tidak ya berada di sekitar suatu nilai rata-rata yang konstan, tidak tergantung pada waktu dan varians dari fluktuasi tersebut pada pokoknya tetap konstan setiap waktu. Suatu deret waktu yang tidak stasioner harus diubah menjadi data stasioner dengan melakukan differencing. Yang dimaksud dengan differencing adalah menghitung perubahan atau selisih nilai observasi. Nilai selisih yang diperoleh dicek lagi apakah stasioner atau tidak. Jika belum stasioner maka dilakukan differencing lagi. Jika varians tidak stasioner, maka dilakukan transformasi logaritma