<![CDATA[Produksi barang angkutan kereta api merupakan salah satu indikator utama dalam mendukung sistem logistik dan transportasi nasional. Pola volume angkutan barang yang cenderung berfluktuasi menuntut adanya metode peramalan yang akurat sebagai dasar perencanaan operasional dan pengambilan kebijakan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi produksi barang angkutan kereta api nasional pada periode 2019–2026 dengan menggunakan model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Data yang digunakan berupa data sekunder deret waktu bulanan produksi barang angkutan kereta api nasional dari Januari 2019 hingga September 2025 yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS). Tahapan analisis mengikuti prosedur Box–Jenkins, yang meliputi pengujian stasioneritas menggunakan Augmented Dickey-Fuller (ADF), identifikasi model berdasarkan pola Autocorrelation Function (ACF) dan Partial Autocorrelation Function (PACF), estimasi parameter, serta pengujian diagnostik residual. Hasil analisis menunjukkan bahwa data awal bersifat tidak stasioner dan menjadi stasioner setelah dilakukan proses differencing. Model ARIMA terpilih memenuhi seluruh kriteria diagnostik dan menghasilkan residual yang bersifat white noise. Hasil peramalan memperlihatkan bahwa produksi barang angkutan kereta api nasional diperkirakan mengalami tren peningkatan yang stabil hingga tahun 2026 dengan tingkat ketidakpastian yang relatif rendah. Dengan demikian, model ARIMA dapat digunakan sebagai alat peramalan yang andal dalam mendukung perencanaan dan pengembangan transportasi logistik berbasis kereta api.]]>
Copyrights © 2025
