Untuk melihat data stationer atau tidak stationer dapat dilihat pada plot data deret waktu, demikian pula plot autokorelasi dapat dengan mudah memperlihatkan stationeritas
dari data. Karena kebanyakan dari data deret waktu atau time series tidak stationer maka perlu dilakukan pengujian mengenai stationaritas pada data time series tersebut.
2.3 Uji kestationeran data
Uji yang sangat sederhana untuk melihat kestationeran data adalah dengan analisis grafik, yang dilakukan dengan menggunakana log korelogram. Korelogram memberikan nilai auto
correlation AC dan Partial Auto Correlation PAC Ade Irma Suryani: 2014. Auto korelasi merupakan suatu korelasi pada data deret waktu atau time series antara X
t
dengan X
t+k
. Untuk menentukan auto korelasi diperlukan auto kovarian. Auto korelasi dan auto kovarian dapat dirumuskan pada persamaan 1 auto kovarian sebagai berikut Wei: 2006:
= � ,
+
= � − �
+
− � 1
Serta persamaan 2 auto korelasi sebagai berikut:
� = � =
� ,
+
� � � �
+
=
2 dengan:
= Pengamatan pada waktu ke-t
+
= Pengamatan pada waktu ke-t+k Dimana Var
= Var
+
= dan
� =1. Sebagai fungsi dari k,
disebut fungsi auto kovariansi dan
� disebut sebagai fungsi auto korelasi autocorrelation function atau ACF, yang mewakili kovarians dan korelasi antara
dan
+
dari proses yang sama, hanya dipisahkan oleh time lag-k. Jika
dan
+
independen maka =
� ,
+
= 0 tetapi tidak berlaku sebaliknya.
dan
+
dikatakan tidak berkolerasi jika � = 0. Dua
variabel dengan hubungan negatif sempurna memiliki koefisien korelasi sebesar -1. Di lain kasus, dua variabel dengan hubungan positif sempurna memiliki koefisien korelasi sebesar
+1. Dengan demikian, koefisien korelasi bervariasi antara -1 dan +1 HankeWinchern: 2004
Universitas Sumatera Utara
Hipotesis untuk menguji signifikansi auto korelasi dirumuskan sebagai berikut:
H :
� = 0 auto korelasi pada lag ke-k tidak signifikan H
1
: � ≠ 0 auto korelasi pada lag ke-k signifikan
Uji signifikansi menggunakan distribusi t, dengan statistik uji pada persamaan 3 sebagai berikut:
=
��
3
Standar error dan koefisien auto korelasi menggunakan rumus pada persamaan 4 sebagai berikut HankeWinchern: 2004:
�� =
1+2
1 2
−1 −1
4
dengan: �� = standar error koefisien korelasi pada lag ke-k
= koefisien pada lag ke-k N
= banyaknya pengamatan
Koefisien korelasi pada lag ke-k dikatakan signifikan jika
−1
� 2
atau -
−1
� 2
. Signifikansi koefisien auto korelasi juga dapat dilihat dari selang kepercayaan dengan pusat
= 0 yang apabila dilihat dari tampilan plot fungsi berupa garis putus-putus.
2.4 Jaringan Syaraf Tiruan
