autokorelasinya bersifat dies down ataupun cuts off. Dies down berarti bahwa grafik menurun cepat secara sinusoidal. Cuts off berarti bahwa data terputus
setelah lag ke sekian. Dies down dan cuts off inilah yang selain akan menyatakan bahwa data telah stasioner dalam mean, tetapi juga menentukan model dari
peramalan Box Jenkins, apakah model berbentuk AR, MA, ARMA, ARI, IMA, atau ARIMA.
Pada Gambar 5.4, dapat dilihat bahwa grafik berbentuk dies down. Gambar 5.5 menunjukkan bahwa gambar bersifat cuts off. Hasil pemeriksaan
menunjukkan bahwa data telah stasioner dalam mean karena grafik autokorelasi bersifat dies down dan grafik autokorelasi bersifat cuts off. Dengan demikian,
dapat disimpulkan bahwa data historis penjualan Parachetamol telah stasioner, baik stasioner dalam variansi maupun stasioner dalam mean.
5.2.1.2. Pengidentifikasian Model Parachetamol
Langkah pertama metode peramalam Box Jenkins menunjukkan bahwa data telah stasioner baik dalam variansi maupun dalam mean. Langkah kedua,
pengidentifikasian model, dapat dilakukan apabila langkah pertama telah menyatakan bahwa data telah stasioner.
Penentuan model peramalan Box Jenkins bergantung pada hasil pengidentifikasian terhadap sifat atau bentuk grafik dari autokorelasi dan
autokorelasi parsial. Untuk mempermudah penentuan model peramalan yang dihasilkan dari grafik autokorelasi dan autokorelasi parsial, dapat dilihat pada
Tabel 5.9.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.9. Pengidentifikasian Model Data Penjualan Parachetamol
Tabel 5.9 menunjukkan model yang terbentuk dari autokorelasi dan autokorelasi parsial. Adapun keterangan dari Tabel 5.9. adalah sebagai berikut:
1. Grafik autokorelasi dan grafik autokorelasi parsial dapat berbentuk dies down maupun cuts off . Kombinasi dari masing-masing bentuk autokorelasi dan
autokorelasi parsial akan memberikan model yang terdapat pada kolom 3 dan kolom 4. Pada data penjualan Parachetamol, grafik autokorelasi berbentuk
dies down dan autokorelasi parsial berbentuk cuts off, oleh karena itu, model yang mungkin terbentuk adalah model AR atau ARI.
2. Setelah ditentukan model yang mungkin terbentuk, diteliti apakah data historis mengalami proses differencing atau tidak. Jika data historis
mengalami proses differencing maka model yang terbentuk memiliki unsur I. Data penjualan Parachetamol menunjukkan bahwa data telah stasioner dalam
Grafik Autokorelasi
Grafik Autokorelasi
Parsial Model yang
terbentuk jika tidak ada I
differencing Model yang
terbentuk jika ada I
differencing
Dies down menurun
cepat secara sinusoidal
Cuts off terputus
setelah lag ke sekian
ARp ARIp,d
Cuts off terputus
setelah lag ke sekian
Dies down menurun cepat
secara sinusoidal
MAq IMAd,q
Dies down menurun
cepat secara sinusoidal
Dies down menurun cepat
secara sinusoidal
ARMAp,q ARIMAp,d,q
Universitas Sumatera Utara
mean tanpa perlu dilakukan differencing , maka model yang terbentuk adalah ARp.
Model yang terbentuk adalah model ARp. Nilai p dapat diperoleh dari pengamatan terhadap grafik autokorelasi dan autokorelasi parsial. Pada grafik
autokorelasi penjualan Parachetamol, dapat dilihat bahwa data turun secara cepat setelah lag 1. Hal yang sama juga dapat dilihat pada grafik autokorelasi parsial
yang terputus setelah lag 1. Hal ini berarti bahwa model yang terbentuk adalah AR1.
5.2.1.3. Pengestimasian Parameter Model Parachetamol
