Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI)
Alfiarin
STMIK Bina Nusantara Jaya
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Implementasi Algoritma Arima Untuk Optimasi Sistem Prediksi Pembayaran Impor Multi-Negara Berbasis Time-Series Wijang Widhiarso; Alfiarin; Deni Apriadi; Dytha Ananda Widhiarso
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 5 No. 1 (2026): Juni 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v5i1.1128

Abstract

Dalam ekosistem Keuangan Komputasi, peramalan arus kas sekuensial yang akurat merupakan tantangan komputasi yang signifikan karena tingginya volatilitas dan derau (noise) yang melekat pada data ekonomi global. Makalah ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) sebagai solusi komputasi yang tangguh untuk memprediksi beban pembayaran impor internasional. Masalah utama yang diangkat adalah terbatasnya kemampuan sistem pendukung keputusan konvensional dalam menangani data tidak stasioner yang berasal dari transaksi 11 negara mitra antara tahun 2010 dan 2023. Kontribusi makalah ini terletak pada perumusan parameter (p, d, q) yang optimal melalui pendekatan statistik komputasi, menghasilkan model yang dicirikan oleh efisiensi tinggi (kompleksitas rendah) namun tetap mempertahankan akurasi tinggi. Dengan menggunakan kumpulan data 'Import Payments - by Country (1).csv', hasil eksperimen menunjukkan bahwa model ARIMA (1,1,1) mencapai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 14,89% pada data pembayaran impor Tiongkok, yang memiliki volatilitas tertinggi. Bukti ini menegaskan bahwa algoritma ARIMA dapat berfungsi sebagai mesin inti yang andal untuk sistem peramalan keuangan otomatis, terutama di lingkungan dengan sumber daya komputasi yang terbatas.
Co-Authors Deni Apriadi Dytha Ananda Widhiarso Wijang Widhiarso