PENGGUNAAN METODE ARIMA (AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE) UNTUK PRAKIRAAN BEBAN KONSUMSI LISTRIK JANGKA PENDEK (SHORT TERM FORECASTING)
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Peramalan beban listrik dapat dilakukan dengan berbagai macam cara, di antaranya dengan metode ARIMA yang menggunakan data historis beban untuk melihat suatu pola data
Dalam penyusunan metode ini hal pertama yang harus dilakukan adalah membuat plot data, setelah itu menganalisis data sehingga dapat ditentukan model yang sesuai untuk prakiraan
Penelitian terkait peramalan produksi menggunakan metode ARIMA adalah peramalan produksi telur ayam yang dilakukan oleh Sankar (2014) meramalkan data deret waktu produksi
Berdasarkan uraian diatas maka dalam penelitian ini akan dilakukan peramalan beban listrik jangka pendek yang dibutuhkan di pendistribusian listrik pada masing-masing
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
Langkah-langkah penerapan metode ARIMA yaitu, tahap pertama untuk melakukan identifikasi model sementara adalah menentukan apakah data yang digunakan adalah data runtun waktu
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
