VERIFIKASI MODEL ARIMA PADA PERAMALAN JUMLAH KECELAKAAN LALU LINTAS KOTA PONTIANAK MENGGUNAKAN STATISTICAL PROCESS CONTROL - Canseria Yuli Ismayanti; Dadan Kusnandar; Nurfitri Imro’ah (Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya, 2019)
Peramalan adalah alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien. Salah satu langkah setelah peramalan adalah melakukan verifikasi model untuk memeriksa apakah model yang didapat sudah baik atau tidak untuk peramalan pada periode ke depan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Statistical Process Control (SPC) untuk memverifikasi model ARIMA terbaik dengan grafik pengendali Individual Moving Range (IMR). Grafik pengendali yang digunakan untuk menentukan perubahan dalam pola data menggunakan nilai errornya. Data yang digunakan dalam  penelitian ini  merupakan data bulanan jumlah kecelakaan lalu lintas Kota Pontianak dari tahun 2012 hingga tahun 2016 yang diperoleh dari Kepolisian Daerah Kalimantan Barat. Berdasarkan identifikasi model didapat model terbaik yaitu model ARIMA  dengan hasil verifikasinya menunjukkan bahwa semua nilai error dalam keadaan terkendali. Perolehan nilai  MAPE pada model ARIMA adalah 14,88% dan BIC sebesar 4,23 artinya model ARIMA  baik untuk meramalkan jumlah kecelakaan lalu lintas Kota Pontianak satu tahun ke depan. Kata Kunci: Peramalan, SPC, grafik pengendali IMR