Sistem Forecasting Penggunaan Daya Harian dengan Metode SARIMAX - Fauzan, Ahmad; Dalimunthe, Muhammad Erpandi; Siagian, Parlin (Politeknik Harapan Bersama Tegal, 2024)
Permintaan energi listrik yang semakin meningkat seiring dengan pertumbuhan populasi dan industrialisasi telah menjadikan pengelolaan sumber daya energi sebagai tantangan utama di berbagai negara. Efisiensi penggunaan daya serta perencanaan yang matang sangat penting untuk memastikan ketersediaan energi yang stabil dan berkelanjutan. Dalam konteks ini, sistem forecasting atau peramalan penggunaan daya harian memainkan peran krusial. Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Regressors (SARIMAX) adalah salah satu metode yang telah terbukti efektif dalam menangani data time series yang kompleks. Metode ini merupakan pengembangan dari model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), yang telah digunakan secara luas dalam peramalan data time series. Model ARIMA sendiri merupakan model yang sangat populer dalam analisis time series. Model ini terdiri dari tiga komponen utama: Autoregressive (AR), Integrated (I), dan Moving Average (MA). Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan sistem forecasting penggunaan daya harian menggunakan metode SARIMAX. Diharapkan penelitian ini dapat memberikan kontribusi signifikan dalam pengelolaan energi yang lebih efisien dan efektif, serta menyediakan dasar yang kuat bagi pengembangan sistem forecasting yang lebih canggih di masa mendatang.