• Beranda
  • Website Perpustakaan
  • Panduan
  • Area Anggota
  • Pilih Bahasa :
    Bahasa Arab Bahasa Bengal Bahasa Brazil Portugis Bahasa Inggris Bahasa Spanyol Bahasa Jerman Bahasa Indonesia Bahasa Jepang Bahasa Melayu Bahasa Persia Bahasa Rusia Bahasa Thailand Bahasa Turki Bahasa Urdu

Pencarian berdasarkan :

SEMUA Pengarang Subjek ISBN/ISSN Pencarian Spesifik

Pencarian terakhir:

{{tmpObj[k].text}}
Penanda Bagikan

SKRIPSI DIGITAL

Implementasi Algoritma Metaheuristik dalam Optimalisasi Parameter Model AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) untuk Prediksi Arus Kas (Cash Flow) = Implementation Metaheuristic Algorithms to Optimization Parameters Model AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) for Cash Flow Prediction

DENY WISNU SAPUTRO SUKISNO - Nama Orang; PRAYITNO - Nama Orang; Nurseno Bayu Aji - Nama Orang;

Deny Wisnu Saputro Sukisno, "Implementasi Algoritma Metaheuristik dalam Optimalisasi Parameter Model AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) untuk Prediksi Arus Kas (Cash Flow)", Skripsi DIV Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Semarang, di bawah bimbingan Prayitno, S.ST., M.T., Ph.D. dan Nurseno Bayu Aji, S.Kom., M.Kom., Juli 2025.
Akurasi prediksi arus kas sangat penting dalam perencanaan keuangan, namun metode optimasi parameter AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) tradisional cenderung memerlukan komputasi yang intensif dan hasilnya kurang optimal. Penelitian ini mengusulkan pendekatan metaheuristik untuk mengoptimalkan parameter model ARIMA guna meningkatkan akurasi prediksi arus kas bersih. Studi ini mengimplementasikan algoritma Simulated Annealing (SA) untuk secara otomatis menentukan parameter ARIMA terbaik (p,d,q) dan mengevaluasi kinerjanya menggunakan dataset keuangan. Model hybrid ARIMA-SA menunjukkan peningkatan signifikan, dengan akurasi naik sebesar 9,21%, nilai MAPE turun dari 11,26% menjadi 2,05%, serta waktu komputasi hanya 27 detik. Model yang telah dioptimasi ini mampu mencapai konvergensi secara efisien dalam 70 iterasi dan menunjukkan kinerja yang kuat dalam prediksi arus kas harian. Namun, akurasi prediksi jangka panjang menurun akibat akumulasi kesalahan pada komponen moving average. Kerangka kerja ini mengotomatisasi proses tuning parameter ARIMA, sehingga meningkatkan akurasi prediksi dan efisiensi komputasi untuk peramalan arus kas bersih jangka pendek dalam konteks keuangan.

Kata Kunci: Peramalan Deret Waktu, Arus Kas, Algoritma Metaheuristik, ARIMA, Keuangan


Fulltext
  • Harap masuk untuk melihat lampiran
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
RK 027 2025
Penerbit
Semarang : Politeknik Negeri Semarang., 2025
Deskripsi Fisik
xiv; 61 hal.; ilus., 30 cm
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
NONE
Tipe Isi
text
Tipe Media
computer
Tipe Pembawa
online resource
Edisi
-
Subjek
ARIMA
Info Detail Spesifik
-
Pernyataan Tanggungjawab
DENY WISNU SAPUTRO SUKISNO
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Komentar

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar

  • Panduan
  • Area Anggota

Tentang Kami

Si-Repo adalah platform digital yang dikelola oleh UPA Perpustakaan Politeknik Negeri Semarang, menyimpan karya ilmiah seperti Tugas Akhir, Skripsi, dan Tesis dari sivitas akademika Polines, untuk mendukung kebutuhan akademik, penelitian, dan pengembangan.

Pengunjung Web

Hari ini : Minggu ini : Bulan ini : Total :

© 2025 — Perpustakaan Politeknik Negeri Semarang

Ditenagai oleh SLiMS
Pilih subjek yang menarik bagi Anda
  • Karya Umum
  • Filsafat
  • Agama
  • Ilmu-ilmu Sosial
  • Bahasa
  • Ilmu-ilmu Murni
  • Ilmu-ilmu Terapan
  • Kesenian, Hiburan, dan Olahraga
  • Kesusastraan
  • Geografi dan Sejarah
Icons made by Freepik from www.flaticon.com
Pencarian Spesifik
Kemana ingin Anda bagikan?