IMPLEMENTASI MODEL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) UNTUK PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG KERETA API DI PULAU SUMATERA - Isop Siti Nurjanah; Dadang Ruhiat; Dini Andiani (Universitas Galuh, 2018)
Pemodelan dan peramalan runtun waktu saat ini sering digunakan di berbagai bidang termasuk dibidang transportasi, baik transportasi darat, laut maupun transportasi udara. Akhir-akhir inimasyarakat banyak menggunakan transportasi darat dengan menggunakan jasa layanan dari PT.Kereta Api Indonesia. Terkait hal tersebut, penelitian ini membahas tentang pemodelan danperamalan jumlah penumpang PT. Kereta Api Indonesia secara khusus untuk wilayah operasi diPulau Sumatera dengan menggunakan pendekatan metode Box-Jenkins, yaitu modelAutoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Pemodelan dan peramalan dalam penelitianini menggunakan data jumlah penumpang PT. Kereta Api Indonesia di Pulau Sumatera selama 11(sebelas) tahun terakhir yaitu dari periode Januari 2006 sampai dengan Desember 2016. ModelARIMA terbaik untuk peramalan adalah model yang memenuhi syarat signifikansi parameter, whitenoise dan memiliki nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error) yang terkecil. Hasil analisismenunjukkan model terbaik untuk peramalan jumlah penumpang PT. Kereta Api Indonesia diPulau Sumatera adalah model ARIMA (1,1,1) dengan nilai MAPE in sample sebesar 12.28% dannilai MAPE out of sample untuk kalibrasi model sebesar 5.11%. Dengan demikian model ARIMA(1,1,1) cocok dan layak digunakan untuk peramalan jumlah penumpang PT. Kereta Api Indonesiadi Pulau Sumatera.