Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics
Yunianto, Rahmanizar Maksum
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Penerapan Metode Hybrid LSTM dan Seasonal Decomposition untuk Peramalan Permintaan Tiket Harian PT KAI Yunianto, Rahmanizar Maksum; Muklason, Ahmad
ILKOMNIKA Vol 7 No 2 (2025): Volume 7, Number 2, August 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28926/ilkomnika.v7i2.733

Abstract

Peramalan permintaan tiket harian berperan penting dalam mendukung efisiensi operasional dan peningkatan kualitas layanan transportasi, termasuk pada kereta api. Penelitian ini membangun model peramalan permintaan tiket Kereta Api 1 Argo Bromo Anggrek dengan teknik machine learning yang menggabungkan pendekatan hibrida metode dekomposisi deret waktu dan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM). Metode dekomposisi deret waktu memisahkan data menjadi komponen trend, seasonal, dan residual yang dianalisis secara terpisah guna memahami pola permintaan secara lebih mendalam. Hasil menunjukkan bahwa komponen trend memiliki korelasi kuat terhadap permintaan dan berperan penting dalam model peramalan. Model LSTM yang dikembangkan menunjukkan performa baik dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 7,53% pada data uji. Model yang dihasilkan dapat dimanfaatkan untuk mendukung perencanaan operasional PT Kereta Api Indonesia (PT KAI). Pengembangan selanjutnya disarankan untuk mempertimbangkan variabel eksternal seperti hari libur, cuaca, dan kebijakan harga, serta diarahkan untuk mendukung sistem manajemen tarif dinamis (dynamic pricing) guna mengoptimalkan pendapatan dan efisiensi layanan.
Co-Authors Ahmad Muklason