# Data suhu udara rata-rata bulanan Kota Cilegon (°C)
suhu <- c(27.8,27.9,28.3,28.9,29.1,28.6,28.0,28.1,28.4,28.7,28.2,27.9,
          28.0,28.1,28.6,29.2,29.4,28.8,28.2,28.3,28.6,28.9,28.4,28.1)

1. Objek ts dan Plot runtun waktu

suhu_ts <- ts(suhu, start = c(2023,1), frequency = 12)

plot(suhu_ts, main = "Suhu Udara Rata-rata Bulanan Kota Cilegon",
     ylab = "Suhu (°C)", xlab = "Tahun")

2. Rata-rata & variansi per tahun

tahun <- rep(2023:2024, each = 12)
tapply(suhu, tahun, mean); tapply(suhu, tahun, var)
##   2023   2024 
## 28.325 28.550
##      2023      2024 
## 0.1784091 0.2045455

3. ACF & correlogram

acf(suhu_ts, lag.max = 12)

  • Pola berulang periodik, bukan turun cepat: tinggi positif di lag 1 (0,54) dan lag 12 (0,43), negatif kuat di sekitar lag 3 (−0,50).

  • Ciri khas musiman 12 bulan (lag 1, 3, dan 12 menembus garis batas ±0,40 = signifikan).

4. uji signifikansi 𝑟𝑘 dan Box-Pierce

Box.test(suhu, lag = 12, type = "Box-Pierce")
## 
##  Box-Pierce test
## 
## data:  suhu
## X-squared = 27.653, df = 12, p-value = 0.006215
library(tseries); adf.test(suhu)
## Warning: package 'tseries' was built under R version 4.5.3
## Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
##   method            from
##   as.zoo.data.frame zoo
## 
##  Augmented Dickey-Fuller Test
## 
## data:  suhu
## Dickey-Fuller = -2.6421, Lag order = 2, p-value = 0.3278
## alternative hypothesis: stationary

Kesimpulan: “Data suhu Cilegon menunjukkan autokorelasi signifikan (bukan white noise) karena pola musiman kuat, tapi ini tidak menunjukkan non-stasioner. Rata-rata dan variansi per tahun relatif stabil (28,325 vs 28,550; variansi 0,178 vs 0,205). Namun uji ADF gagal menolak H₀ (p-value = 0,3278, jauh di atas 0,05), sehingga belum ada bukti statistik kuat bahwa data ini stasioner dari sisi mean.