## Penerapan Metode Stacking Untuk Meningkatkan Akurasi Hasil Peramalan Konsumsi Listrik
Nurfia Oktaviani Syamsiah 1* , Indah Purwandani 2
Fakultas Teknik dan Informatika Universitas Bina Sarana Informatika
1 nurfia.nos@bsi.ac.id , 2 indah@bsi.ac.id

## Abstrak
Peramalan  merupakan  salah  satu  upaya  yang  sering  dilakukan  oleh  setiap  institusi dengan  berbagai  bidang  usaha.  Konsumsi  listrik  menjadi  permasalahan  yang memerlukan  penyelesaian  dalam  bentuk  sebuah  model  peramalan.  Data  konsumsi listrik  berbentuk  data  runtun  waktu  yang  ketika  digunakan  untuk  peramalan  dapat berupa data univariat maupun data multivariat. Peramalan menggunakan data univariat akan  dilakukan  dalam  penelitian  ini  dengan  memanfaatkan  metode stacking dengan harapan  dapat  menghasilkan  nilai  RMSE  yang  rendah  sehingga  akurasi  hasil penelitian menjadi lebih baik. Selain itu metode stacking juga akan diterapkan untuk tiga  interval  data  berbeda  untuk  mengetahui  tipe  interval  yang  mampu  memberikan nilai error terkecil. Berdasarkan hasil penelitian didapatkan bahwa penerapan stacking mampu menurunkan nilai RMSE sebesar 0,7%. Selain itu dihasilkan juga fakta bahwa interval  data  terpendek  lebih  mampu  memberikan  RMSE  terkecil  dengan  perbedaan sekitar 7% dengan interval yang lebih panjang.
Kata Kunci: listrik , stacking, univariat

## Abstract
Forecasting  is  one  effort  that  is  often  carried  out  by  every  institution  with  various business  fields.  Electricity  consumption  is  a  problem  that  requires  a  solution  in  the form  of  a  forecasting  model.  The  electricity  consumption  data  is  in  the  form  of  time series data which when used for forecasting can be in the form of univariate data or multivariate data. Forecasting using univariate data will be carried out in this study by utilizing the stacking method with the hope of producing a low RMSE value so that the accuracy of the research results becomes better. Besides that, the stacking method will also be applied to three different data intervals to find out the type of interval that is able to provide the smallest error value. Based on the research results, it was found that  the  application  of  stacking  was  able  to  reduce  the  RMSE  value  by  0.7%.  In addition,  the  fact  is  also  generated  that  the  shortest  data  interval  is  better  able  to provide the smallest RMSE with a difference of about 7% with a longer interval.
Key Word : electricity, stacking, univariat

## 1. Pendahuluan
Peramalan  merupakan  sebuah  usaha  untuk  memprediksi  kondisi  masa  depan dengan  akurat,  dengan  menggunakan  beberapa  hal  yakni  informasi  yang  tersedia,  data historis  serta  pengetahuan  terkait  kondisi  masa  depan  ataupun  segala  hal  yang  akan mempengaruhi hasil peramalan (Hyndman &  Athanasopoulos, 2018). Peramalan dapat pula  didefinisikan  sebagai  mekanisme  memperoleh  interval  berdasarkan  data  saat  ini maupun  data  masa  lalu,  dengan  tujuan  didapatkan  tren  masa  depan  (Ahmad  &  Chen,
2020). Singkatnya peramalan merupakan upaya memperkirakan kemungkinan peristiwa yang mungkin terjadi selama jangka waktu tertentu.
Peramalan menjadi suatu hal yang dibutuhkan dalam banyak kondisi dan situasi, seperti  keputusan  untuk  menambah  kapasitas  produksi  beberapa  tahun  ke  depan memerlukan  peramalan  konsumsi,  penentuan  lokasi  kegiatan  memerlukan  peramalan kondisi cuaca, perluasan gedung kuliah memerlukan peramalan jumlah mahasiswa dan dosen.  Beberapa  penelitian  peramalan  telah  banyak  dilakukan  sebelumnya  dengan memanfaatkan  berbagai  metode  (Petropoulos  et  al.,  2018)  (Naim  &  Mahara,  2018) (Syamsiah, 2020) (Phan, 2018) .
Salah  satu  hal  yang  sangat  terakit  dengan  proses  peramalan  adalah  data  runtun waktu.  Data  jenis  ini  dicatat  berdasarkan  urutan  waktu  dan  terbagi  menjadi  dua  jenis yakni,  runtun waktu  multivariat  dan runtun waktu  univariat. Runtun  waktu multivariat memiliki  beberapa  variabel  yang  diamati,  tetapi  runtun  waktu  univariat  memiliki  satu variabel  yang  diamati.  Pada  dasarnya  data  runtun  waktu  memiliki  karakteristik  unik seperti jumlah data yang besar, adanya noise secara acak, dan hubungan non linier pada elemen  data.  Jenis  data  ini  dihasilkan  secara  kronologis  dan  memiliki  karakteristik berdimensi  tinggi  dengan  ketergantungan  temporal.  Yang  dimaksud  dimensi  tinggi disini  adalah  bahwasanya  setiap  titik  waktu  akan  menjadi  sebuah  dimensi,  sedangkan maksud dari ketergantungan temporal adalah jika terdapat dua titik yang identik secara numerik  maka  bisa  saja  termasuk  dalam  kelas  yang  berbeda  atau  dapat  juga memprediksi perilaku yang berbeda.
Data runtun waktu telah banyak dipelajari dan diteliti dan salah satunya adalah dalam  bidang  peramalan.  Peramalan  yang  akurat  akan  membawa  banyak  keuntungan seperti  kinerja  perencanaan  produksi  yang  baik,  penurunan  biaya  operasi  atau perencanaan untuk melindungi masalah masa depan secara efisien (Chuentawat & Kan- ngan,  2018).  Peramalan  runtun  waktu  univariat  dapat  menjadi  tantangan,  terutama karena  ada  perbedaan  antara  kehidupan  nyata  dengan  asumsi  yang  biasanya  muncul karena  penerapan  suatu  model  dalam  sistem  pendukung  peramalan.  Peramalan  runtun waktu  telah  menjadi  sebuah  sub  bidang  penelitian  di  beberapa  dekade  ini,  kondisi tersebut diikuti dengan berbagai model statistik dan algoritma komputasi canggih yang telah  dikembangkan  untuk  meningkatkan  akurasinya.  Untuk  prediksi  jangka  pendek, runtun  waktu  univariat  lebih  unggul  daripada  multivariat,  sedangkan  untuk  prediksi jangka  panjang  atau  dengan  tingkat  gangguan  pengamatan  yang  besar,  prediksi multivariat bekerja lebih baik daripada prediksi univariate (Chayama & Hirata, 2016).
Dua  metode  yang  banyak  digunakan  dalam  peramalan  adalah  statistik  dan Machine  Learning (ML),  terdapat  perbedaan  mendasar  pada  keduanya  yaitu  ML memanfaatkan algoritma non-linear sedangkan statistik bersifat linier (Makridakis et al., 2018).  Selain  itu  jika  peramalan  bertujuan  mengurangi  nilai  kesalahan,  maka pendekatan  ML  lebih  efektif  untuk  digunakan  (Cecaj  et  al.,  2020).  Penelitian  ini  akan menggunakan  metode stacking ,  dimana  mekanisme  yang  ada  pada stacking yakni menggabungkan  hasil  peramalan  beberapa  algoritma  dasar  untuk  kemudian  hasil  ini digunakan  oleh  algoritma  lainnya  untuk  peramalan  lanjutan. Stacking telah  terbukti memiliki  kemampuan  melampaui  beberapa  metode  lain  (Jiang  et  al.,  2019)  (Izonin  & Tkachenko, 2021) (Zhai & Chen, 2018).
Secara umum data konsumsi listrik terbagi menjadi empat jenis yakni peramalan jangka panjang, peramalan jangka menengah, peramalan jangka pendek dan peramalan jangka  sangat  pendek  (Zheng  et  al.,  2017).  Penelitian  tentang  konsumsi  listrik  telah banyak dilakukan, seperti penelitan (Divina et al., 2018) (Shi et al., 2018) (Kuo, 2018)
(Luy et al., 2018). Perbedaan antara penelitian tersebut dengan penelitian ini terakit dua hal yakni metode dan jenis data. Terkait metode, penelitian ini akan menerapkan metode stacking menggunakan 4 algoritma yakni RF, SVM, NN dan Generalized Linier Model (GLM).  Di  sisi  lain,  penelitian-penelitian  yang  sudah  disebutkan  sebelumnya menggunakan  jenis  data  multivariate  ataupun  jika  menggunakan  data  univariate  maka hanya  menggunakna  satu  interval  data  saja.  Sedangkan  pada  penelitian  ini  akan menggunakan  data  univariate  dengan  interval  waktu  yang  berbeda  yakni  data  per  15 menit,  data  per  30  menit  dan  data  per  jam.  Pengunaan  data  univariat  didasarkan  pada penelitian  sebelumnya  yang  menyatakan  bahwa  data  runtun  waktu  univariat,  akan menunjukkan  hasil  yang  lebih  baik  ketika  menggunakan  data  dengan  interval  yang pendek (Sreehari et al., 2021).
Penelitian  ini  bermaksud  untuk  meningkatkan  akurasi  peramalan  konsumsi listrik.  Secara  umum  peningkatan  akurasi  hasil  peramalan  menjadi  hal  yang  sangat penting,  karena  penurunan  nilai  akurasi  yang  bahkan  sangat  kecil  merupakan keuntungan  yang  signifikan  (Petropoulos  &  Spiliotis,  2021).  Perusahaan  kelistrikan  di negara  mana  pun  harus  siap  untuk  memenuhi  konsumsi  di  masa  depan  tanpa mengetahui apa yang akan terjadi sebelumnya. Peramalan konsumsi listrik memainkan peran  penting  dalam  industri  listrik,  karena  memberikan  dasar  untuk  membuat keputusan dalam perencanaan dan pengoperasian sistem perusahaan. Model peramalan yang baik tentang konsumsi listrik sangat penting untuk berfungsinya sistem kelistrikan salah  satu  alasannya  adalah  karena  biaya  listrik  merupakan  faktor  penentu  daya  saing suatu  negara.  Penelitian  ini  berupaya  mengusulkan  sebuah  model hybrid dengan memanfaatkan  metode stacking untuk  mengintegrasikan  beberapa  metode  guna meningkatkan  akurasi  peramalan  konsumsi  listrik.  Selain  itu  juga  bertujuan  untuk melihat interval data yang manakah yang akan memberikan akurasi terbaik.

## 2.  Metode Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  konsumsi  listrik  dengan interval  15  menit,  30  menit  dan  1  jam.  Data  tersebut  diperoleh  dari https://www.entsoe.eu namun hanya mengambil data dari dua negara saja yakni Inggris dan  Jerman.  Jumlah  konsumsi  menjadi  variabel  independen  sedangkan  waktu  dipilih sebagai  variabel  dependen.  Ketiga  data  dengan  interval  berbeda  tersebut  akan  diuji stasioner  dengan  pengujian  ADF  menggunakan  perangkat  lunak  R.  Pada  tahap  pra proses selanjutnya dilakukan normalisasi data dengan menggunakan Z-T ransformation karena  merupakan  metode  yang  cocok  dengan  semua  data  stasioner.  Normalisasi  data memiliki dampak signifikan pada performa model sehingga kualitas data pun terjamin. Proses normalisasi hingga validasi hasil peramalan akan memanfaatkan perangkat lunak Rapidminer Studio.
Sebagian  besar  penelitian  runtun  waktu  menghasilkan  kesimpulan  bahwa menggabungkan  beberapa  metode  akan  meningkatkan  akurasi  dibandingkan  hanya mengguankan  satu  metode  saja  (Lee  et  al.,  2020).  Penelitian  yang  pernah  dilakukan dengan cara penggabungan beberapa metode biasanya dilakukan dengan cara mengubah satu  atau  beberapa  hal  yang  ada  pada  metode  tersebut  contohnya  membagi  kelompok data  sesuai  dengan  fitur  temporal  (Cheung  et  al.,  2018),  menggabungkan  hasil perbandingan  beberapa  metode  guna  menghasilkan  prediksi  akhir  dari  variabel  tujuan (Liapis  et  al.,  2020),  mendinamisasikan  nilai  bobot  (Doudkin  et  al.,  2019), memanfaatkan  penggabungan  beberapa  metode bagging-boosting (Lee  et  al.,  2020)
Vol. 4 No. 1 Januari 2023
(Khwaja et al., 2020) ataupun stacking (Divina et al., 2018) (Jiang et al., 2019) (Ma et al., 2018).
Penerapan stacking dilakukan  dengan  membangun  model  menggunakan beberapa  bentuk  algoritma  yang  berbeda  di  level  dasar,  kemudian  algoritma  di  level atasnya  dilatih  untuk  membuat  peramalan  akhir  menggunakan  peramalan  yang dihasilkan  oleh  algoritma  di  level  dasar.  Karena stacking digunakan  untuk  menyusun secara  betumpuk  beberapa  algoritma  yang  berbeda,  maka  akan  ada  dua  jenis  model, yakni  model  dasar  (model  level-0)  dan  satu  model  meta  (model  level-1).  Inti  dari stacking adalah  menggunakan  model  level-1  untuk  belajar  dari  model  peramalan  yang dihasilkan  di  level-0.  Umumnya,  dengan  memanfaatkan stacking akan  memberikan hasil yang lebih akurat dibandingkan dengan model terbaik yang ada pada level-0. Salah satu hal penting lainnya adalah dengan mendapatkan data pelatihan untuk model level- 1,  dalam  hal  ini  dilakukan Cross  Validation .  Nilai  K  dalam  penelitian  ini  ditentukan sebesar 10.
Metode stacking dapat dijelaskan dengan suatu kondisi bahwa terdapat satu set N yang terdiri dari beberapa algoritma pembelajaran  berbeda , k = 1,..., N. Terdapat persamaan  lain  untuk  mewakili  nilai  yang  akan  direkam  yakni  x  dan  y,  dimana  x  = ( ,.., )    sedangkan  w  dan  y  =  ( +1,..,
+h)  dimana  peramalan  bertujuan  untuk melihat nilai dari h. Sebagai contoh jika terdapat sebuah model , dimana k= 1,...,N
dan  j=1,...,h  merupakan  model  yang  diperoleh  dari  algoritma  pembelajaran pada  x untuk  memprediksi ,  serta merupakan  fungsi  generalisasi  yang  akan menggabungkan model  guna meramal  nilai  yang ingin dicari.  Maka nilai ramalan dari dapat dilihat pada persamaan 1:
(1)
Penelitian  ini  menggunakan Random  Forest (RF), Neural  Network (NN)  dan Suport  Vector  Machine (SVM)  di  level-0  dan Generalized  Linear  Model (GLM)  di level-1. RF adalah metode klasifikasi yang terdiri dari beberapa pohon keputusan yang tidak  berkorelasi  (Altinçöp  &  OKTAY,  2018).  Semua  pohon  keputusan  tumbuh  di bawah jenis pengacakan tertentu selama proses pembelajaran. RF juga dapat digunakan untuk  regresi,  karenanya  dimungkinkan  untuk  menggunakan  RF  untuk  prediksi  deret waktu.  Dalam  penggunaan Stacking ,  RF  telah  terbukti  memiliki  performa  yang  lebih baik dibandingkan dengan hanya menggunakan RF saja (Varshini et al., 2021). Support Vector  Machine (SVM)  seringkali  digunakan  sebagai  metode  klasifikasi  seperti  RF tetapi dapat juga digunakan untuk regresi, yang berarti keduanya dapat digunakan untuk peramalan deret  waktu  (Zimmermann &  Howlett, 2021).  NN merupakan  metode yang paling sering digunakan untuk peramalan konsumsi listrik. Mulai dari penggunaan NN sebagai  metode  tunggal  maupun  penerapan  NN  yang  teroptimasi  oleh  metode  lainnya (Kapustina  et  al.,  2020)  (Leite  et  al.,  2022)  (Barić  et  al.,  2019).  Mayoritas  peramalan yang menerapkan NN memberikan hasil yang signifikan, baik dalam performa maupun rendahnya nilai error .
Pada  level-1  digunakan  GLM,  metode  ini  dapat  digunakan  sebagai  pengganti model  regresi  linier.  GLM  sering  juga  digunakan  pada  struktur  data  dengan  variabel ekspalanatori tetapi juga dapat digunakan untuk peramalan deret waktu (Fleurke, 2017). Perpaduan  antara  RF  dan  GLM  menjadi  salah  satu  pilihan  terbaik  karena  mampu meningkatkan  performa  peramalan  (Han  et  al.,  2021).  Penelitian  lainnya  telah
Vol. 4 No. 1 Januari 2023
menghasilkan  performa  terbaik  untuk  meramalkan  jumlah  konsumsi  listrik,  namun seringkali yang digunakan adalah data multivariat (Kaytez et al., 2015). Sedangkan pada penelitian ini seperti yang sudah dipaparkan sebelumnya, yang akan digunakan adalah data  univariat.  Adapun  Secara  umum  proses  keseluruhan  dari  penelitian  ini  dapat terlihat pada gambar 1.
Gambar 1. Proses Penelitian

## 3.  Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Uji Stasioner
Tahap  awal  yang  dilakukan  adalah  memeriksa  stasioneritas  data  dengan melakukan  uji  ADF,  yang  hasilnya dapat  terlihat  pada  gambar  2. Hipotesis  yang diberlakukan adalah:
H0: data runtun waktu belum stasioner
H1: data runtun waktu sudah stasioner α= 5%
Berdasarkan  hasil  uji,  didapatkan  nilai  p-value  sebesar  0.01  yakni  lebih  kecil dari  5%  maka  dapat  dikatakan  bahwa  dataset  sudah  bersifat  stasioner,  sehingga  data sudah langsung dapat digunakan untuk peramalan runtun waktu.

## Gambar 2. Hasil Uji ADF

## 3.2. Pra Proses
Tahap  pertama  dalam  Pra  Proses  yang  dilakukan  adalah  normalisasi  dalam  hal ini  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Z- Transformation .  Normalisasi  dengan metode ini menghasilkan nilai baru berdasarkan perbedaan nilai rata–rata dan juga nilai standar  deviasi.  Adapun  sebagian  kecil  dari  data  yang  belum  dan  sudah  dinormalisasi dapat terlihat pada tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan data asli dan data hasil transformasi
No  Data Asli Data Hasil Transformasi 1 41517.72 -1.5909746743939028 2 41179.17 -1.6267177838035298 3 40756.4 -1.6713525921482582 4 40617.76 -1.6859897940048543 5 40312.25 -1.7182446377671794 6 39984.39 -1.75285912853971 7 39626.17 -1.7906789384724129 8 39472.35 -1.806918799909095 9 39217.12 -1.8338652297263123 10 38953.62 -1.8616847817258297
Tahap berikutnya dari pra proses adalah sebuah  prosedur yang sudah diketahui secara  luas  bahwasanya  saat  memproses  data  univariat  runtun  waktu,  maka  akan dilakukan re-shaping sehingga  data  menjadi  multivariat.  Mekanisme  yang  dilakukan adalah  dengan  konsep windowing .  Pada  dataset  dengan  interval  15  menit  dilakukan windowing dengan jumlah window 4, sedangkan pada dataset dengan interval 30 menit maka windowing yang  dilakukan  adalah  dengan  jumlah window 48,  kemudian  pada dataset  terakhir  yang  memiliki  interval  satu  jam,  maka windowing dilakukan  dengan jumlah window 24.

## 3.3. Proses Peramalan
Dataset  konsumsi  listrik  yang  telah  dilakukan  pra  proses  kemudian  dibagi menjadi  data  training  dan  testing.  Pembagian  dataset  ini  akan  digunakan  dalam
Vol. 4 No. 1 Januari 2023
peramalan hingga  validasi.  Dalam  penelitian ini digunakan K- Fold Validation , dengan nilai k=10. Tampilan penggunaan Rapidminer Studio dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Arsitektur Stacking pada Rapidminer Studio
Tampilan  pra-proses  data  seperti  yang  telah  dijelaskan  di  bagian  3.2  pada Rapidminer Studio terlihat pada gambar 4.
Gambar 4. ETL pada Rapidminer Studio

## 4. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  diawali  dengan  melakukan  peramalan  menggunakan  tiga  algoritma secara  tunggal  yaitu  NN,  RF,  SVM  dan  GLM.  RMSE  yang  dihasilkan  dari  peramalan dengan algoritma tunggal ini dapat terlihat di tabel 2. Berdasarkan tabel tersebut dapat terlihat  bahwa  pada  untuk  semua  interval  NN  memberikan  hasil  RMSE  yang  lebih rendah.  Dengan  perbedaan  interval  data  maka  dapat  terlihat  juga  perbedaan  urutan tingkat error dari algoritmanya. Untuk data dengan interval 15 menit setelah NN diikuti SVM, RF dan GLM. RMSE NN, RF dan SVM memang tidak begitu jauh yakni hanya berbeda sekitar 0.003 hingga 0.006. Namun dari hasil ini dapat disimpulkan bahwa NN sebagai metode yang paling rendah nilai error nya ketika digunakan untuk data interval
sangat pendek. Sedangkan pada data dengan interval 30 menit urutan tingkat error dari terendah hingga tertinggi adalah NN, GLM, SVM dan RF. Kemudian pada data dengan interval  60  menit  urutan  tingkat  errornya  yakni  NN,  RF,  SVM  dan  terakhir  adalah GLM.
Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  NN  menjadi  algoritma yang  menghasilkan  RMSE  terkecil  untuk  semua  interval  data.  Selain  itu  data  dengan interval  15  menit  memberikan  nilai  RMSE  yang  lebih  kecil  daripada  interval  data lainnya.
Tabel 2.Perbandingan RMSE Algoritma Tunggal Interval Data RMSE NN RF SVM GLM 15 menit 0.044 0.048 0.047 0.050 30 menit 0.130 0.168 0.162 0.157 60 menit 0.144 0.157 0.176 0.177
Proses  utama  dari  peramalan  di  penelitian  ini  karena  menggunakan  metode stacking maka prosesnya terbagi menjadi dua, yakni di level dasar (level-0) dan di level stacking (level-1)  seperti  terlihat  pada  gambar  5.  Proses  di  level-0  memanfaatkan  tiga algoritma  yang  sama  dengan  peramalan  tunggal  yakni  NN,  RF  dan  SVM.  Kecuaali GLM akan digunakan pada level-1.
Hasil  peramalan  tersebut  menghasilkan  RMSE  yang  terlihat  pada  tabel  4. Berdasarkan  hasil  tersebut stacking memberikan  nilai  RMSE  terkecil  dibandingkan dengan penggunaan algoritma tunggal. Interval data yang menghasilkan RMSE terkecil adalah interval 15 menit. Berdasarkan hasil tersebut dapat dikatakan bahwa interval data terkecil memberikan dilai  RMSE yang lebih baik serta stacking memberikan performa yang lebih baik daripada penggunaan algoritma tunggal.
Tabel 3. Perbandingan RMSE Stacking Interval Data RMSE Stacking 15 menit 0.037 30 menit 0.113 60 menit 0.115

## 4.  Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  peramalan  yang  telah  dilakukan,  pemanfaatan stacking terbukti  dapat  memberikan  nilai error yang  lebih  kecil  dibandingkan  menggunakan algoritma  tunggal  dengan  perbedaan  sekitar  0,7%.  Sedangkan  interval  data  terbaik dengan nilai error yang paling kecil adalah interval data konsumsi listrik per 15 menit yakni  dengan  perbedaan error senilai  7%  dibandingkan  dengan  interval  30  menit maupun  60  menit.  Sedangkan  penggunaan  interval  data  30  dan  60  menit  tidak memberikan perbedaan error yang cukup signifikan.

## Daftar Pustaka
Ahmad, T., & Chen, H. (2020). A review on machine learning forecasting growth trends and their real-time applications in different energy systems. Sustainable Cities and Society , 54 , 102010. https://doi.org/10.1016/j.scs.2019.102010
Altinçöp, H., & OKTAY, A. B. (2018). Air Pollution Forecasting with Random Forest Time Series Analysis. International Conference on Artificial Intelligence and Data Processing (IDAP) , 8–12. https://doi.org/10.1109/IDAP.2018.8620768
Barić,  I.,  Grbić,  R.,  &  Nyarko,  E.  K.  (2019).  Short-Term  Forecasting  of  Electricity Consumption  Using  Artificial  Neural  Networks  -  an  Overview. 2019  42nd International  Convention  on  Information  and  Communication  Technology, Electronics and Microelectronics (MIPRO) , 1076–1081.
Cecaj,  A.,  Lippi,  M.,  Mamei,  M.,  &  Zambonelli,  F.  (2020).  Comparing  deep  learning and  statistical  methods  in  forecasting  crowd  distribution  from  aggregated  mobile phone data. Applied Sciences (Switzerland) , 10 (18).
https://doi.org/10.3390/APP10186580
Chayama, M., & Hirata, Y. (2016). When univariate model-free time series prediction is better than multivariate. Physics Letters A , 1 , 1–7.
https://doi.org/10.1016/j.physleta.2016.05.027
Cheung, C. M., Kannan, R., & Prasanna, V. K. (2018). Temporal Ensemble Learning of Univariate Methods for Short Term Load Forecasting. 2018 IEEE Power & Energy Society Innovative Smart Grid Technologies Conference (ISGT) . Chuentawat,  R.,  &  Kan-ngan,  Y.  (2018).  The  Comparison  of  PM2  .  5  forecasting methods  in  the  form  of  multivariate  and  univariate  time  series  based  on  Support Vector  Machine  and  Genetic  Algorithm. 2018  15th  International  Conference  on Electrical Engineering/Electronics, Computer, Telecommunications and Information Technology (ECTI-CON) , 572–575.
Divina,  F.,  Gilson,  A.,  Vela,  F.  G.,  Torres,  M.  G.,  &  Torres,  J.  F.  (2018).  Stacking Ensemble Learning for Short-Term Electricity Consumption Forecasting. Energies , 11 (4), 1–31. https://doi.org/10.3390/en11040949
Doudkin,  A.,  Marushko,  Y.,  Owsinski,  J.,  &  Pawlowski,  T.  (2019).  Spacecraft Telemetry  Time  Series  Forecasting  with  Ensembles  of  Neural  Networks. Proceedings  of  the  2019  10th  IEEE  International  Conference  on  Intelligent  Data Acquisition  and  Advanced  Computing  Systems:  Technology  and  Applications,
Vol. 4 No. 1 Januari 2023
IDAACS 2019 , 2 (3), 752–756. https://doi.org/10.1109/IDAACS.2019.8924252
Fleurke,  S.  (2017). Forecasting  Automobile  Sales  using  an  Ensemble  of  Methods . 16 , 329–337.
Han, S., Williamson, B. D., & Fong, Y. (2021). Improving random forest predictions in small datasets from two  ‑ phase sampling designs. BMC Medical Informatics and Decision Making , 3 , 1–9. https://doi.org/10.1186/s12911-021-01688-3 Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2018). Forecasting : Principles and Practice . Izonin, I., & Tkachenko, R. (2021). Stacking-based GRNN-SGTM Ensemble Model for Prediction Tasks . 326–330.
Jiang,  M.,  Liu,  J.,  &  Zhang,  L.  (2019).  An  improved  Stacking  framework  for  stock index  prediction  by  leveraging  tree-based  ensemble  models  and  deep  learning algorithms. Physica A , 122272. https://doi.org/10.1016/j.physa.2019.122272
Kapustina,  E.,  Shutov,  E.,  Barskaya,  A.,  &  Kalganova,  A.  (2020). Predicting  Electric Energy Consumption for a Jerky Enterprise . 396–406.
https://doi.org/10.4236/epe.2020.126024
Kaytez, F., Taplamacioglu, M. C., Cam, E., & Hardalac, F. (2015). Electrical Power and Energy Systems Forecasting electricity consumption : A comparison of regression analysis , neural networks and least squares support vector machines. International Journal of Electrical Power and Energy Systems , 67 , 431–438.
https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2014.12.036
Khwaja,  A.  S.,  Anpalagan,  A.,  Naeem,  M.,  &  Venkatesh,  B.  (2020).  Joint  bagged- boosted  artificial  neural  networks:  Using  ensemble  machine  learning  to  improve short-term  electricity  load  forecasting. Electric  Power  Systems  Research , 179 (October 2019), 106080. https://doi.org/10.1016/j.epsr.2019.106080 Kuo,  P.  (2018). A  High  Precision  Artificial  Neural  Networks  Model  for  Short-Term Energy Load Forecasting . 1–13. https://doi.org/10.3390/en11010213
Lee, S., KC, B., & Choeh, J. Y. (2020). Comparing performance of ensemble methods in predicting movie
box office revenue. Heliyon , 6 (6). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e04260
Leite,  F.,  Costa,  K.,  Rodrigues,  P.  C.,  &  López-gonzales,  J.  L.  (2022). Statistical  and Artificial Neural Networks Models for Electricity Consumption Forecasting in the Brazilian Industrial Sector . 1–12.
Liapis, C. M., Karanikola, A., & Kotsiantis, S. (2020). An ensemble forecasting method using  univariate  time  series  COVID-19  data. ACM  International  Conference Proceeding Series , 50–52. https://doi.org/10.1145/3437120.3437273
Luy,  M.,  Ates,  V.,  Barisci,  N.,  Polat,  H.,  &  Cam,  E.  (2018).  Short-Term  Fuzzy  Load Forecasting Model Using Genetic–Fuzzy and Ant Colony–Fuzzy Knowledge Base Optimization. Applied Sciences , 8 (6). https://doi.org/10.3390/app8060864
Ma,  Z.,  Wang,  P.,  Gao,  Z.,  Wang,  R.,  &  Khalighi,  K.  (2018).  Ensemble  of  machine learning  algorithms  using  the  stacked  generalization  approach  to  estimate  the warfarin dose. PLOS ONE .
Makridakis,  S.,  Spiliotis,  E.,  &  Assimakopoulos,  V.  (2018).  Statistical  and  Machine Learning forecasting methods: Concerns and ways forward. PLoS ONE , 13 (3), 1– 26. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0194889
Naim,  I.,  &  Mahara,  T.  (2018). Comparative  Analysis  of  Univariate  Forecasting Techniques for Industrial Natural Gas Consumption . May . https://doi.org/10.5815/ijigsp.2018.05.04
Petropoulos, F., & Spiliotis, E. (2021). The Wisdom of the Data : Getting the Most Out
of Univariate Time Series Forecasting. Forecasting , 3 , 478–497.
Petropoulos,  F.,  Wang,  X.,  &  Disney,  S.  M.  (2018).  The  inventory  performance  of forecasting  methods :  Evidence  from  the  M3  competition  data. International Journal of Forecasting . https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2018.01.004 Phan,  T.  (2018). Comparative  Study  on  Univariate  Forecasting  Methods  for Meteorological Time Series . 2380–2384.
Shi, H., Xu, M., & Li, R. (2018). Deep Learning for Household Load Forecasting — A Novel  Pooling  Deep  RNN. IEEE  Transactions  on  Smart  Grid , 9 (5),  5271–5280. https://doi.org/10.1109/TSG.2017.2686012
Sreehari,  K.,  Adham,  M.,  Cheriya,  T.  D.,  &  Sheik,  R.  (2021).  A  Comparative  Study between  Univariate  and  Multivariate  Time  Series  Models  for  COVID-19 Forecasting. International Conference on Computational  Performance Evaluation (ComPE) , 485–491. Syamsiah,  N.  O.  (2020). PERAMALAN  HARGA  TELUR  AYAM  RAS  DI  JAKARTA TIMUR . 5 (1).
Varshini,  A.  G.  P.,  Kumari,  A.  K.,  &  Varadarajan,  V.  (2021).  Estimating  Software Development Efforts Using a Random Forest-Based Stacked Ensemble Approach. Electronics , 10 , 1–21.
Zhai,  B.,  &  Chen,  J.  (2018).  Science  of  the  Total  Environment  Development  of  a stacked  ensemble  model  for  forecasting  and  analyzing  daily  average  PM  2  .  5 concentrations in Beijing , China. Science of the Total Environment , 635 , 644–658. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.04.040
Zheng, J., Xu, C., Zhang, Z., & Li, X. (2017). Electric Load Forecasting in Smart Grids Using Long-Short-Term-Memory based Recurrent Neural Network . 1–6.
Zimmermann, A., & Howlett, R. J. (2021). Human Centred Intelligent Systems .