Analisis Jumlah Kedatangan Kapal terhadap Hasil Tangkapan Ikan di Pelabuhan Perikanan Samudera Kutaraja Banda Aceh - Rizwan Thaib; Edi Saputra; Muhammad Shiddiq; Zulfan; Rasudin; Nazaruddin; Munawar; Marzuki (Department of Statistics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Universitas Islam Bandung, 2023)
ABSTRAK Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan analisis deskriptif terhadap 2 variabel yaitu jumlah kedatangan kapal dan hasil tangkapan ikan serta melihat korelasi antara kedua variabel tersebut. Tujuan lainnya adalah memprediksi hasil tangkapan ikan di PPS Kutaraja dengan metode ARIMA. Penelitian ini menggunakan 2 variabel, yaitu jumlah kedatangan kapal dan hasil tangkapan ikan selama 84 bulan (Tahun 2015 hingga 2021). Hasil penelitian menunjukkan bahwa korelasi antara hasil tangkapan ikan dan jumlah kapal berangkat di PPS Kutaraja Banda Aceh adalah sebesar 53,16%. Hubungan linier sederhana tidak terjadi antara kedua variabel ini sebab ada faktor-faktor lain yang mempengaruhi hasil tangkapan ikan. Ramalan hasil tangkapan ikan di PPS Kutaraja Banda Aceh dapat mengunakan model ARIMA (2,1,1) sedangkan ramalan jumlah kedatangan kapan bulanan dapat menggunakan model ARIMA (1,1,1). Ramalan dilakukan untuk 24 bulan (Tahun 2022 hingga 2023). ABSTRACT The purpose of this study is to conduct descriptive analysis of 2 variables, namely the number of boat arrivals and fish catches and see the correlation between the two variables. Another goal is to predict fish catch at PPS Kutaraja using the ARIMA method. This study uses 2 variables, namely the number of boat arrivals and fish catches for 84 months (Years 2015 to 2021). The results showed that the correlation between fish catch and the number of vessels departing at PPS Kutaraja Banda Aceh was 53.16%. A simple linear relationship does not exist between these two variables because there are other factors that affect fish catch. Forecasting fish catch at PPS Kutaraja Banda Aceh can use the ARIMA (2,1,1) model while forecasting the number of arrivals when monthly can use the ARIMA (1,1,1) model. Forecasting is done for 24 months (Year 2022 to 2023).