SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) adalah metode peramalan deret waktu yang memperhitungkan tren, musiman, dan komponen stokastik dalam data. Metode ini digunakan untuk memprediksi nilai masa depan dengan akurasi tinggi, terutama pada data yang memiliki pola musiman.

Fitur utama:

• Memodelkan tren dan musiman secara simultan.

• Menggabungkan komponen AR (Autoregressive), I (Integrated), dan MA (Moving Average).

• Cocok untuk data dengan fluktuasi periodik seperti penjualan bulanan atau data cuaca.

• Mendukung prediksi jangka pendek dan menengah dengan hasil yang lebih stabil.

Contoh penerapan:

• Meramalkan permintaan energi listrik setiap musim.

• Prediksi penjualan ritel yang mengikuti pola musiman tahunan.

• Analisis tren cuaca atau curah hujan bulanan.

Slogan yang cocok:

“SARIMA: peramalan cerdas dengan tren dan musiman yang diperhitungkan.”