Memahami Grangerizing: Panduan Mempersiapkan Data Rangkaian Waktu

Grangerizing adalah proses transformasi data deret waktu menjadi proses stasioner, yang berarti sifat statistik data tetap konstan sepanjang waktu. Hal ini dilakukan dengan menghilangkan komponen tren dan musiman dari data, sehingga hanya menyisakan variasi sisa yang tidak dapat diprediksi.

Istilah “grangerizing” berasal dari nama uji kausalitas Granger, yaitu uji statistik yang digunakan untuk menentukan apakah suatu saat deret waktu dapat digunakan untuk memprediksi deret waktu lainnya. Uji kausalitas Granger didasarkan pada gagasan bahwa jika suatu deret waktu dapat digunakan untuk memprediksi deret waktu yang lain, maka pasti ada hubungan antara keduanya. Dengan melakukan grangerisasi data, pada dasarnya kita menghilangkan hubungan apa pun yang mungkin ada di antara data deret waktu dan membuatnya lebih sulit untuk diprediksi.

Ada beberapa metode untuk melakukan grangerisasi data deret waktu, antara lain:

1. Detrending: Ini melibatkan penghapusan tren keseluruhan dari data dengan menyesuaikan garis tren linier atau logaritmik dan kemudian mengurangkannya dari data asli.
2. Dekomposisi musiman: Ini melibatkan penguraian data menjadi bagian-bagian komponennya, seperti pola musiman, dan menghapusnya dari data.
3. Pembedaan: Hal ini melibatkan pengambilan perbedaan antara observasi berturut-turut dalam rangkaian waktu, yang dapat membantu menghilangkan tren atau musiman apa pun yang mungkin ada dalam data.
4. Pemodelan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA): Ini melibatkan penyesuaian model statistik pada data yang mencakup komponen tren, musiman, dan variasi acak. Model tersebut kemudian dapat digunakan untuk menghilangkan komponen-komponen ini dari data, sehingga hanya menyisakan variasi yang tersisa.

Secara keseluruhan, grangerizing adalah teknik yang berguna untuk mempersiapkan data deret waktu untuk dianalisis, karena dapat membantu menghilangkan variabel atau hubungan perancu yang mungkin mempengaruhi hasil analisis.