Proyek ini menampilkan simulasi data time series menggunakan model ARIMA(1,1,1) serta proses pemodelan yang meliputi identifikasi pola data, uji stasioneritas, differencing, penentuan kandidat model, dan pemilihan model terbaik berdasarkan nilai AIC. Hasil akhir menunjukkan perbandingan antara model pembangkitan dan model terbaik yang diperoleh dari proses analisis.

Tahap akhir proyek yang menyajikan evaluasi mendalam terhadap hasil simulasi. Dokumen ini memuat visualisasi fan chart, pembentukan Interval Kepercayaan (Confidence Interval) 90% untuk batasan pergerakan kurs, uji konvergensi simulasi, serta kesimpulan analitis terkait hasil proyeksi.

A Data Processing and Analysis of Storm Data with Respect to Population Health and Economic Consequences.

Implementasi teknis model Geometric Brownian Motion (GBM). Bagian ini mendokumentasikan proses estimasi parameter penting yaitu nilai drift (µ) dan volatilitas (σ) dari data empiris, serta algoritma pembangkitan simulasi Monte Carlo untuk memproyeksikan lintasan kurs ke depan.