Peramalan Daya Listrik Jangka Pendek Pada Smart Grid Photovoltaic Menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Dengan Pengaruh Sensor Suhu Pada Mode Hybrid

Listrik merupakan suatu kebutuhan yang sangat berperan penting pada era sekarang. Tanpa listrik konsumen tidak bisa melakukan aktifitas sehari-hari. Di berbagai daerah, pemakaian listrik berbeda-beda sehingga konsumen membutuhkan tambahan penyediaan tenaga listrik dan pembangkit listrik terbarukan. Peramalan ini dimaksudkan untuk membantu para konsumen agar daya yang dihasilkan lebih optimal dan stabil serta memiliki peranan penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien. Metode peramalan yang paling umum digunakan adalah runtun waktu (time series). Runtun waktu (time series) merupakan metode peramalan untuk menganalisa dan mempertimbangkan penggunaan waktu secara beruntun. Peramalan ini juga membutuhkan suatu metode untuk menganalisa daya yang akan dihasilkan untuk kedepannya. Pada penelitian ini dilakukan peramalan daya listrik jangka pendek dengan menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average dengan adanya pengaruh sensor suhu pada mode Hybrid. Penilitian ini bertujuan untuk mengetahui daya listrik yang dihasilkan pada panel surya selama 1 jam kedepan. Kebaharuan pada penelitian ini adalah permalan beban listrik jangka pendek dengan menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dengan pengaruh sensor suhu pada mode Hybrid. Hasil penelitian peramalan daya listrik jangka pendek menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) didapatkan hasil untuk jenis kesalahan error paling kecil sebesar MAPE = 6.315%. Sehingga dengan menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) didapatkan hasil yang baik dan peramalan yang lebih akurat selama 1 jam kedepan kedepan. Hasil peramalan dalam penelitian ini menggunakan model ARIMA (2,1,2) dengan nilai Mean Square (MS) sebesar 82.0017. Untuk perbedaan antara data sebelum peramalan dan sesudah peramalan bahwa hasil dari data peramalan lebih tinggi daripada sebelum peramalan Kata Kunci: Peramalan, Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Mean Absolute Percent Error (MAPE), Mean Square (MS

Pembuatan Dashboard Peramalan Menggunakan Business Intelligence pada Cryptocurrency Guna Pengambilan Keputusan

Penggunaan mata uang kripto untuk transaksi internet yang semakin populer beberapa tahun terakhir menyebabkan banyaknya orang tertarik untuk menjadi trader atau sekedar berinvestasi. Ketiadaan lembaga seperti bank sentral untuk mengatur nilai menyebabkan mata uang kripto fluktuatif. Dikarenakan nilai mata uang kripto yang fluktuatif, maka diperlukan sebuah metode peramalan untuk memprediksi tren harga dari mata uang kripto. Pada buku ini penulis menggunakan metode peramalan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) untuk memprediksi tren harga tersebut. Dashboard peramalan dengan bantuan Business Intelligence akan memvisualisasikan data yang yang telah diolah menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) yang dimasukkan pengguna menjadi data berbentuk diagram sehingga dapat mempermudah pengguna untuk mengambil suatu keputusan dalam melakukan trading ataupun investasi mata uang kripto

MODEL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) UNTUK MERAMALKAN INFLASI INDONESIA

Inflasi merupakan kondisi perekonomian suatu negara dimana terjadi peningkatan harga barang dan jasa secara terus menerus dalam jangka waktu tertentu. Akibat dari inflasi pengeluaran masyarakat dalam memenuhi kebutuhan pokok semakin meningkat. Permasalahan inflasi harus dapat dikendalikan untuk menjaga stabilitas perekonomian negara. Oleh karena itu perlu adanya perkiraan atau peramalan mengenai tingkat Inflasi Indonesia. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk peramalan inflasi Indonesia yaitu metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Metode ARIMA merupakan suatu metode peramalan berdasarkan pola data secara historis. Hasil analisis diperoleh model ARIMA (2,1,2) untuk peramalan inflasi di Indonesia dengan nilai RMSE hasil peramalan data out-sample untuk jangka waktu 7 periode ke depan adalah 1,826864  sehingga model ARIMA (2,1,2) dapat digunakan sebagai model peramalan inflasi di Indonesia.

Sugar Production Forecasting System in PTPN XI Semboro Jember using Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Method

There is a lot of entrepreneurial competition in the production of goods or services in the world, especially in Indonesia, especially the production of staple goods, namely sugar. The problem that is often faced at Sugar Factory PTPN XI Semboro Jember is the lack of management that is neatly organized and efficient, which makes this company less working optimally. Often there is a lack and excess of sugar production which makes the sugar does not have the maximum value, the sugar has been damaged, and sales at a reduced price because the sugar is not as efficient as the initial product. From these various problems, it can reduce profits from the company. From these problems it can be concluded that the company needs a system that can organize the management of the company, and is able to forecast production in the future. In this research will make a forecasting system using the method of Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), where this method is divided into three methods, namely the Autoregressive (AR) method, the Moving Average (MA) method, and the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) method, which preceded by checking stationary data, and modeling the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) method. Forecasting is done using production data for the previous 12 years from the company. The system is made to facilitate management that is less organized and displays predictions for the next production period. The results of this forecasting system are to determine the amount of production each year needed in this company. From the results of the ARIMA method modeling, the right ARIMA method is obtained by the ARIMA / AR (1,0,0), ARIMA / MA (0,0,1), and ARIMA (1,0,1) methods. The test results found that the average value of Mean Absolute Percentage Error (MAPE) in the Autoregressive (AR) method was 17%, the Moving Average (MA) method was 19%, and the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) method was 15%

PERAMALAN PRODUKSI BANGGAI CARDINALFISH MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA)

The ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) method is a very appropriate method to use for the short term because the ARIMA method has very accurate accuracy. And also determine a good relationship between the variables to be forecasted with the value used for forecasting. This study uses the ARIMA method. The purpose of the study was to predict the production of Banggai Cardinalfish (Pterapogon kauderni) which is an ornamental fish commodity that is in great demand. High market demand and production predictions are able to provide the market, becoming important information so that potentials and opportunities can be exploited. The accuracy of the resulting forecast is calculated using the MSE (Mean Squared Error) and MAE (Mean Absolute Error) values. Forecasting results from Banggai Cardinalfish production using the ARIMA method were 830.33 in May 2017 with the resulting MAPE value of 176.93 and MAE of 975.23

PENERAPAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) UNTUK PREDIKSI BILANGAN SUNSPOT

Peristiwa magnetik pada matahari ditandai dengan salah satu tanda yaitu munculnya sunspot atau bintik matahari. Sunspot terletak di fotosfer matahari yang memiliki warna lebih gelap dari pancaran sekitarnya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi bilangan sunspot dengan menggunakan metode ARIMA. Metode ARIMA dilakukan dengan melihat plot ACF dan PACF untuk mendapatkan model yang akan digunakan dalam prediksi. Penelitian ini menggunakan data bilangan sunspot yang dimulai dari bulan Januari tahun 1987 hingga bulan Desember 2019 sebanyak 396 data. Dari data tersebut didapatkan 4 model ARIMA yaitu ARIMA(3,1,2), ARIMA(3,1,1), ARIMA(2,1,2), ARIMA(2,1,1). Dari keempat model tersebut, model terbaik yang digunakan untuk prediksi yaitu ARIMA(2,1,2) dengan nilai AIC sebesar -884,87

Improving Demand Modeling in California\u27s Rail Transit System

This paper analyzes urban rail-fare elasticity and compares the results across four California transit systems. A method of Internet search is adopted to collect monthly transit-fare records from 2002 to 2013. This paper contributes towards improving demand modeling for public transit using more precise and monthly data and applies econometric techniques involving autoregressive integrated moving average (ARIMA) and panel data models. Results show that demand for public transit in California is very inelastic. Any ridership promotion policy may have a heterogeneous impact across transit systems

Autoregressive Integrated Moving Average Model(Arima)For Forecasting Wind Speed.

For proper planning and efficient utilization of wind energy, wind speed predictions are important. In the present study the hourly wind speed data from 1995 to 2001 at three meteorological stations at a height of 14 m above the ground level have been analysed for fitting autoregressive integrated moving average (ARIMA) models