Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Menggunakan Metode Arima dan Grey System Theory - Ria Susilawati; Siti Sunendiari (Jurnal Riset Statistika, 2022)
Abstract. Quantitative forecasting methods are divided into three types, its time series methods, causal methods, and combination methods of time series and causal methods (Makridakis, 1999). The time series method is a method that predicts the future based on the past value of a variable or past errors. One of the time series methods that is being developed and commonly used is the ARIMA method. Although the calculation process is quite complex, the ARIMA method will give better results than other forecasting methods, because this method does not ignore time series rules such as stationary testing, parameter estimation, and diagnostic testing. Unlike the ARIMA method, Grey System Theory does not require all historical data, but only requires a minimum of four historical data and in the same interval. In this study, we will discuss the Forecasting of the Number of Railway Passengers in the Java Region (Jabodetabek and Non Jabodetabek) using the ARIMA Method and Grey System Theory. From the modeling that has been done, it is found that the GM model (1,1) is the most suitable model to be used to predict the number of train passengers in the Java region. Abstrak. Metode peramalan kuantitatif dibagi menjadi tiga jenis, yaitu metode deret waktu, metode kausal, dan metode kombinasi metode deret waktu dan metode kausal (Makridakis, 1999). Metode deret waktu adalah sebuah metode yang memperkirakan masa depan berdasarkan nilai masa lalu dari suatu variabel atau kesalahan masa lalu. Salah satu metode deret waktu yang sedang berkembang dan umum digunakan adalah metode ARIMA. Meskipun proses perhitungannya cukup kompleks, metode ARIMA akan memberikan hasil yang lebih baik dari metode-metode peramalan lainnya, karena metode ini tidak mengabaikan kaidah-kaidah pada deret waktu seperti pengujian stasioner, penaksiran parameter, dan pemeriksaan diagnostik. Berbeda dengan metode ARIMA, Grey System Theory tidak memerlukan seluruh data historis, namun hanya membutuhkan minimal empat data historis dan dalam interval yang sama. Dalam penelitian ini akan dibahas Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Wilayah Jawa (Jabodetabek dan Non Jabodetabek) menggunakan Metode ARIMA dan Grey System Theory. Dari pemodelan yang telah dilakukan diperoleh hasil bahwa model GM (1,1) menjadi model yang paling cocok digunakan untuk meramalkan jumlah penumpang kereta api wilayah Jawa.