IMPLEMENTASI MODEL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) UNTUK PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG KERETA API DI PULAU SUMATERA

Abstract

Pemodelan dan peramalan runtun waktu saat ini sering digunakan di berbagai bidang termasuk di bidang transportasi, baik transportasi darat, laut maupun transportasi udara. Akhir-akhir ini masyarakat banyak menggunakan transportasi darat dengan menggunakan jasa layanan dari PT. Kereta Api Indonesia. Terkait hal tersebut, penelitian ini membahas tentang pemodelan dan peramalan jumlah penumpang PT. Kereta Api Indonesia secara khusus untuk wilayah operasi di Pulau Sumatera dengan menggunakan pendekatan metode Box-Jenkins, yaitu model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Pemodelan dan peramalan dalam penelitian ini 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. Model ARIMA terbaik untuk peramalan adalah model yang memenuhi syarat signifikansi parameter, white noise dan memiliki nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error) yang terkecil. Hasil analisis menunjukkan model terbaik untuk peramalan jumlah penumpang PT. Kereta Api Indonesia di Pulau Sumatera adalah model ARIMA (1,1,1) dengan nilai MAPE in sample sebesar 12.28% dan nilai 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 Indonesia di Pulau Sumatera.