Pemodelan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) untuk Meramalkan Volume Angkutan Barang Kereta Api di Pulau Jawa Tahun 2021
Memberikan prediksi volume angkutan barang kereta api di pulau jawa untuk masa mendatang
Keywords:
Forecasting ; Rail freight transportation ; Time Series ;Abstract
Tujuan penelitian ini untuk meramalkan jumlah angkutan barang menggunakan kereta api di Pulau Jawa. Metode yang digunakan yakni pendekatan kuantitatif dengan memanfaatkan sumber data sekunder dari situs resmi Badan Pusat Statistik (bps.go.id). Hasil penelitian memberikan gambaran jika terdapat prediksi penurunan pada bulan November 2021, yang disertai oleh peningkatan pada periode berikutnya. Dalam upaya peramalan, digunakan model SARIMA(0,1,1)(0,2,0)12. Keputusan menggunakan model ini didasarkan pada parameter yang signifikan serta pemenuhan asumsi terkait residu white noise. Model ini dipilih sebagai model terbaik karena memiliki nilai AIC yang paling rendah dibandingkan dengan model SARIMA lain yang telah melalui uji diagnostik residual