STUDI PERAMALAN (FORECASTING) KURVA BEBAN HARIAN LISTRIK JANGKA PENDEK MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE(ARIMA)
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) dapat digunakan untuk meramalkan beban listrik jangka pendek untuk 1 hari (24 jam) kedepan dalam waktu dan operasi
Metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) adalah metode yang digunakan untuk peramalan jangka pendek.. Penggunaan metode ARIMA dalam peramalan jangka
Setelah didapatkan fungsi keanggotaan mana yang paling baik untuk meramalkan beban listrik jangka pendek Kota Pekanbaru berdasarkan data beban histori dan
Diharapkan dengan mengaplikasikan metode ARIMA dapat memberikan masukan atau solusi yang lebih baik dari kegiatan peramalan kebutuhan distribusi produk sekaligus menentukan
MAPE yang dihasilkan adalah 1,18% dan untuk peramalan 7 hari kedepan, model yang paling sesuai adalah model dua level Hibrida ARIMA-ANFIS dengan menggunakan
Penelitian ini mengenai peramalan deret waktu (time series) dengan penerapan model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) untuk meramalkan nilai harga
Oleh karena itu pada penelitian ini dilakukan deteksi outlier pada model ARIMA musiman ganda yaitu pada data beban listrik jangka pendek di Jawa Timur menggunakan prosedur
Implementation of ARIMA Method The implementation of the ARIMA method in forecasting Indonesian oil prices consists of the ADF testing stationarity test, differencing process,
