Penerapan Metode Regresi Linier untuk Prediksi Jumlah Penumpang Kereta Api - Cahyo, Septian Dwi; Murtopo, Aang Alim; Santoso, Bayu Aji (RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, 2025)
Transportasi kereta api memainkan peran penting dalam mobilitas masyarakat, namun perencanaan kapasitas yang tidak akurat sering menyebabkan inefisiensi operasional. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi jumlah penumpang kereta api pada masing-masing kelas layanan menggunakan metode regresi linier sederhana. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif deskriptif-prediktif, dengan data sekunder dari PPID PT KAI tahun 2022–2024, dianalisis menggunakan Excel dan Python. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model regresi linier mampu menangkap tren peningkatan jumlah penumpang pada hampir semua kelas layanan selama tahun 2025, dengan akurasi tertinggi pada kelas Lokal Eksekutif (MAE: 5.309) dan kesalahan terbesar pada kelas Ekonomi (MAE: 117.010), karena perbedaan volume penumpang yang signifikan. Implikasi dari penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan prediksi berdasarkan kelas layanan memberikan hasil yang lebih terperinci dan dapat digunakan sebagai acuan dalam perencanaan operasional yang berbasis data, serta membuka peluang pengembangan model dengan pendekatan machine learning yang lebih kompleks di masa mendatang.