Model Auto-regresif, juga dikenal sebagai Model AR, adalah kelas teknik prediktif yang digunakan dalam analisis deret waktu. Istilah auto-regresif berasal dari model matematika, dan mengacu pada properti seorang prediktor yang mampu memprediksi keluarannya sendiri. Teknik khusus ini didasarkan pada asumsi bahwa keluaran suatu sistem saat ini dapat diprediksi berdasarkan perilaku masa lalunya.
Model auto-regresif sering kali beroperasi dengan menggunakan model matematika yang mengasumsikan setiap keluaran dalam suatu sistem selama periode waktu tertentu terkait dengan keluaran pada periode waktu sebelumnya. Model AR mungkin memerlukan masukan pasar saham selama 200 hari terakhir atau angka penjualan bulanan selama periode penjualan. Model tersebut kemudian membuat prediksi atau perkiraan numerik dari data, yang dapat digunakan untuk mengembangkan strategi prediksi di masa depan.
Penerapan model auto-regresif sangat luas, seperti dalam pengenalan suara, prakiraan ekonomi, dan prakiraan cuaca. Karena jangkauannya yang luas, model ini menjadi populer di dunia ilmu komputer. Secara khusus, model AR telah digunakan untuk menyeimbangkan penawaran dan permintaan dalam sistem inventaris multi-eselon.
Singkatnya, model auto-regresif adalah teknik ilmu data di mana keluaran suatu sistem saat ini diprediksi berdasarkan perilakunya di masa lalu. Hal ini dicapai dengan menggunakan model matematika yang mengasumsikan setiap keluaran dalam suatu sistem selama periode waktu tertentu berhubungan dengan keluaran pada periode waktu sebelumnya. Model auto-regresif telah digunakan di berbagai industri, mulai dari manufaktur hingga ekonomi dan prakiraan cuaca, dan menjadi semakin populer karena jangkauan dan penerapannya yang luas di bidang ilmu komputer.
