Apa yang dimaksud dengan uji parameter pada ARIMA dan apa dampaknya jika uji parameter tersebut tidak signifikan?
Uji parameter pada model ARIMA digunakan untuk menentukan apakah setiap parameter model ARIMA (misalnya, parameter autoregressive, parameter moving average, dan parameter diferensi) signifikan atau tidak signifikan dalam menjelaskan data.
Uji parameter ini umumnya dilakukan dengan menguji hipotesis nol bahwa parameter tertentu sama dengan nol terhadap hipotesis alternatif bahwa parameter tersebut tidak sama dengan nol.
Hasil uji parameter ini kemudian dapat digunakan untuk memutuskan apakah parameter tersebut harus disertakan dalam model ARIMA atau tidak.
Jika uji parameter pada model ARIMA tidak signifikan, ini berarti bahwa parameter tersebut tidak memberikan kontribusi yang signifikan dalam menjelaskan data dan dapat dihapus dari model.
Namun, jika parameter tersebut dihapus dari model, ini dapat menyebabkan model menjadi kurang akurat dalam memprediksi nilai-nilai masa depan. Oleh karena itu, penting untuk mempertimbangkan efek dari penghapusan parameter yang tidak signifikan pada kinerja model secara keseluruhan sebelum memutuskan untuk menghapusnya dari model.
Namun, jika uji parameter pada model ARIMA menunjukkan bahwa semua parameter tidak signifikan, ini dapat menunjukkan bahwa model ARIMA yang diusulkan tidak tepat dalam menjelaskan data./p>
Dalam hal ini, perlu untuk mempertimbangkan penggunaan model ARIMA yang berbeda atau bahkan pendekatan model yang berbeda untuk memodelkan data.
Pada model ARIMA mana yg lebih baik, parameternya tidak signifikan tapi RMSE kecil atau parameter signifikan tapi RMSE besar?
Dalam konteks model ARIMA, penting untuk mempertimbangkan kedua nilai parameter dan nilai RMSE (Root Mean Square Error) sebagai ukuran kinerja model.
Parameter yang tidak signifikan menunjukkan bahwa variabel tidak memberikan kontribusi signifikan dalam menjelaskan data dan dapat dihapus dari model. Namun, jika nilai RMSE kecil, ini menunjukkan bahwa model memberikan prediksi yang akurat.
Di sisi lain, parameter yang signifikan menunjukkan bahwa variabel memiliki efek yang signifikan pada data dan harus disertakan dalam model. Namun, jika nilai RMSE besar, ini menunjukkan bahwa model tidak memberikan prediksi yang akurat.
Karena tujuan dari model ARIMA adalah untuk memberikan prediksi yang akurat, maka RMSE yang kecil lebih penting daripada parameter yang signifikan. Oleh karena itu, dalam kasus ini, model dengan parameter yang tidak signifikan tetapi RMSE kecil akan lebih baik daripada model dengan parameter signifikan tetapi RMSE besar. Namun, idealnya, model ARIMA yang baik harus memiliki kedua nilai parameter dan RMSE yang signifikan.
Apa package R untuk ARIMA?
Di R, ada beberapa paket yang dapat digunakan untuk menerapkan model ARIMA. Beberapa paket populer untuk model ARIMA di R adalah:
- stats: Paket bawaan R yang menyediakan fungsi untuk membangun model ARIMA, seperti arima() dan auto.arima().
- forecast: Paket yang menyediakan fungsi yang lebih canggih untuk membangun model ARIMA, termasuk fungsi Arima() yang dapat menangani model multiplicative dan seasonal ARIMA.
- TSA: Paket yang menyediakan fungsi dan dataset untuk Time Series Analysis, termasuk model ARIMA dan uji statistik untuk model ARIMA.
- urca: Paket yang berfokus pada uji keberlanjutan dan integrasi deret waktu, termasuk uji untuk menentukan jenis model ARIMA yang paling cocok.
- astsa: Paket yang menyediakan buku teks gratis "Analisis Deret Waktu dan Proses Stokastik" oleh Eric A. Suess, bersama dengan fungsi R untuk membangun model ARIMA.