Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Wilayah Daerah Operasi 8 Surabaya Dengan Metode Intervensi

Yulianti, May (2024) Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Wilayah Daerah Operasi 8 Surabaya Dengan Metode Intervensi. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 2043201093-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 July 2026. Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Kereta api merupakan salah satu transportasi umum yang banyak digunakan oleh Masyarakat karena kereta api memiliki keunggulan dibandingkan dengan trasnportasi umum lainnya. Upaya untuk peningkatan pelayanan kereta api, PT Kereta Api Indonesia (Persero) membuat kebijakan baru yaitu Grafik Perjalanan Kereta Api (GAPEKA) 2023. Kebijakan ini berisi tentang efisiensi perjalanan kereta api dengan waktu tempuh lebih cepat, pertambahan perjalanan kereta api, penambahan kereta api baru, dan juga penyesuaian tarif. Kebijakan tersebut diduga memberikan dampak terhadap kenaikan dan penurunan penumpang kereta api. Dalam melihat dampak tersebut, dilakukan analisis dengan menggunakan metode peramalan. Analisis dengan peramalan dapat digunakan beberapa metode, tergantung dengan kasus yang akan dianalisis. Dalam penelitian ini digunakan peramalan metode intervensi untuk melihat dampak dari penerapan kebijakan GAPEKA 2023. Hal ini karena terdapat kejadian eksternal berupa penerapan kebijakan yang mempengaruhi jumlah penumpang kereta api. Berdasarkan uraian tersebut, tujuan dari penelitian ini adalah untuk meramalkan jumlah penumpang kereta api di wilayah Daerah Operasi (DAOP) 8 Surabaya menggunakan metode intervensi fungsi step. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder mengenai jumlah penumpang kereta api yang diperoleh dari PT Kereta Api Indonesia (Persero) Daerah Operasi 8 Surabaya. Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan diperoleh model terbaik ARIMA ([5,7],0,[1,2]) dengan model intervensi orde b,s,r (25,4,0). Akurasi model tersebut dilakukan menggunakan RMSE sebesar 0,0083 dan MAPE sebesar 1,205% sehingga akurasi model ini dikatakan sangat baik. Hasil ramalan dengan metode intervensi dilakukan untuk periode bulan Oktober 2023 dengan pendugaan jumlah penumpang kereta api kelas eksekutif wilayah Daerah Operasi 8 Surabaya mengalami fluktuatif.
==================================================================================================================================
The train is one of the public transportation widely used by the community because trains have advantages compared to other public transportation. In an effort to improve train services, PT Kereta Api Indonesia (Persero) has implemented a new policy called the Railway Travel Schedule (GAPEKA) 2023. This policy includes efficiency in train travel with faster travel times, an increase in train journeys, the addition of new trains, and tariff adjustments. The policy is believed to have an impact on the increase and decrease of train passengers. To assess these impacts, an analysis is conducted using forecasting methods. Various forecasting methods can be employed depending on the specific case being analyzed. In this study, the intervention forecasting method is used to examine the impact of the GAPEKA 2023 policy. This is because there is an external event involving the implementation of a policy that affects the number of train passengers. Based on the description, the objective of this study is to forecast the number of train passengers in the Daerah Operasi (DAOP) 8 Surabaya region using the intervention function step method. The data used in this study are secondary data on the number of train passengers obtained from PT Kereta Api Indonesia (Persero) Daerah Operasi 8 Surabaya. The analysis results reveal that the best model is ARIMA ([5,7],0,[1,2]) with an intervention model of order b,s,r (25,4,0). The accuracy of this model is assessed using an RMSE of 0.0083 and MAPE of 1.205%, indicating that the accuracy of this model is considered very good. The forecast results with the intervention method are conducted for the month of October 2023, estimating that the number of executive class train passengers in the Daerah Operasi 8 Surabaya region will experience fluctuations.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Fungsi Step, Metode Intervensi, Penumpang Kereta Api, Peramalan; Time Series, Step Function, Intervention Method, Train Passengers, Forecasting, Time Series
Subjects:	H Social Sciences > HA Statistics H Social Sciences > HA Statistics > HA30.3 Time-series analysis
Divisions:	Faculty of Vocational > 49501-Business Statistics
Depositing User:	May Yulianti
Date Deposited:	10 Feb 2024 15:32
Last Modified:	10 Feb 2024 15:32
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/106724

Actions (login required)

View Item