Nabila Asyahidah
Universitas Jambi

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

ANALISIS MODEL SEASONAL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (SARIMA) UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PENUMPANG KEBERANGKATAN DOMESTIK DI BANDARA SOEKARNO-HATTA Nabila Asyahidah; Gusmi Kholijah; Gusmanely Z
MUST: Journal of Mathematics Education, Science and Technology Vol 7 No 1 (2022): JULY
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30651/must.v7i1.13688

Abstract

Indonesia adalah negara kepulauan terbesar di dunia yang memiliki letak geografis yang berjauhan antar pulaunya. Banyaknya pulau yang tersebar di Indonesia menyebabkan mobilitas penduduk yang tinggi. Sehingga dibutuhkan suatu transportasi yang efektif dan efisien. Salah satunya yakni transportasi udara melalui Bandara Soekarno-Hatta yang termasuk sebagai bandara di dunia dengan jumlah penumpang yang meningkat ketika periode tertentu. Sehingga menyebabkan adanya ketidakseimbangan antara jumlah tiket keberangkatan dengan penumpang yang akan berangkat dari Bandara Soekarno-Hatta. Sehingga diperlukan suatu prediksi untuk memaksimalkan penjualan tiket ketika periode lonjakan penumpang dengan metode Seasonal Autoregresive Integrated Moving Average (SARIMA), sehingga dapat membantu pihak terkait dalam mengambil keputusan. Data yang dipakai yakni data sekunder yang bersumber dari Badan Pusat Statistik Indonesia (BPS) dari bulan Januari 2016 sampai bulan Desember 2021. Model terbaik yang didapatkan yakni 12. Berdasarkan model didapatkan prediksi jumlah penumpang keberangkatan domestik di Bandara Soekarno-Hatta meningakat dari periode sebelumnya yakni di tahun 2021, dengan jumlah penumpang tertinggi terjadi pada bulan Desember.