English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Zendy Pro

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Presents AI Discovery search usage as a premium feature

AI Discovery

Presents AI Discovery explain and summary usage as a premium feature

Content Analysis

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

1500 Top-up

3000 Top-up

Zendy Basic

2500 Top-up

Zendy Unlimited

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Teknik peramalan merupakan salah satu komponen yang penting dalam pengambilan keputusan karena bertujuan untuk memperkirakan nilai dari sebuah data di masa datang. Banyak metode peramalan yang ada hanya meramalkan data yang mempunyai satu variabel saja, sehingga tidak memperhitungkan hubungan antara variabel tersebut dengan variabel lainnya dalam suatu data. Dalam tugas akhir ini akan diajukan salah satu metode peramalan yang digunakan untuk meramalkan data dengan jumlah variabel lebih dari satu yaitu Vector Autoregressive Moving Average (VARMA). Metode ini merupakan metode yang menggabungkan konsep regresi yaitu autoregressive (VAR) dan metode moving average (VMA) untuk data variabel banyak. Metode VARMA ini dapat meramalkan semua variabel dalam data sekaligus. Model VARMA mempunyai orde yang menentukan bentuk model yang sesuai dengan data. Kemudian sesuai langkah-langkah dalam permodelan VARMA akan didapatkan hasil peramalan dari data yang digunakan tersebut. Hasil peramalan metode VARMA ini mengandung nilai random, namun nilai evaluasi kesalahannya tetap berada pada interval tertentu. Interval nilai evaluasi kesalahan tersebut berada di bawah 10% sehingga model ini sangat bagus dalam meramalkan data

PERAMALAN MENGGUNAKAN METODE VECTOR AUTOREGRESSIVE MOVING AVERAGE (VARMA)