PREDIKSI JUMLAH PENUMPANG KERETA API DENGAN MENGGUNAKAN METODE ARIMA

  • maria letisia ria Universitas PGRI Adi Buana Surabaya
  • artanti indrasetianingsih

Abstract

         Kereta api merupakan sub sektor perhubungan darat yang dianggap penting didalam usaha melayani jasa perhubungan masyarakat. Tujuan dari penelitian ini untuk mendapatkan  model ARIMA terbaik dan prediksi jumlah penumpang kereta api untuk satu tahun kedepan. Analisis yang digunakan adalah analisis runtun waktu yaitu model ARIMA. Berdasarkan hasil analisis adalah model ARIMA(1,1,0)(0,1,1)12, dengan nilai MSE =551425, nilai RMSE= 872,9009 dan MAPE 9,8%.  Model ARIMA (1,1,0)(0,1,1)12  adalah


Didapat hasil  peramalan jumlah penumpang kereta api dari bulan Maret tahun 2015 hingga bulan Februari tahun 2016. Dari hasil peramalan jumlah penumpang yang tertinggi adalah pada bulan Desember tahun 2015 yaitu 27.134 penumpang

References

Hadi, S. 2000. Metodologi Research. Yogyakarta:Andi Offset

Makridarkis, S., S. C. Wheelwright, and V. E. Mc Gee. 1993. Metode dan Aplikasi Peramalan. Jilid I. Edisi ke-2. Erlangga. Jakarta. Diterjemahkan oleh Untung Sus Andriyanto dan Abdul Basith. Hlm 391-491.

Miro, Fidel.2005. Pengantar Sistem Transportasi.Erlangga .Jakarta

Nasution, M. N. 2002. Manajemen Transportasi. Edisi ke-2. Ghalia Indonesia.

Jakarta. Hlm 70-72.

Nazir.Moh.1988.Metode Penelitian. Jakarta:   Ghalia Indonesia

Sandik,R.(2003). Analisis Deret Waktu Untuk Meramalkan  Jumlah Penumpang Kereta Api Matarmaja  Jurusan Tulungagung. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Soejoeti, Zanzawi. 1987. Materi Pokok Analisis Runtun Waktu. Jakarta: Karunika.

Sudjana. (1986). Metode Statistika. Bandung: Tarsito.

Subagyo, P. 2003. Statistik Deskriptif. BPFE. Yogyakarta. Hlm 97-114.

Susanto,Hari.(2009).Diaksesdarihttp://haribogel.blogspot.com/2009/02/kereta-api.html.Hari ; Senin,14April2015

Salamah, M., Suhartono, dan Sri P.W. 2003. Analisis Time Series. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Lembaga Penelitian Institut teknologi Sepuluh Nopember. Surabaya.

Wei, W. 2006. Time Series Analysis. Canada: Addison-Wesley Publishing Company.

http://www.bps.go.id/linkTabelStatis/view/id/1417. tanggal unduh 20 April 2015

Published
2015-12-29