Peramalan Volume Bongkar Muat Non Petikemas Domestik di Empat Terminal Pelabuhan Tanjung Perak Menggunakan Metode Univariate dan Multivariate Time Series

Lindasari, Devi (2017) Peramalan Volume Bongkar Muat Non Petikemas Domestik di Empat Terminal Pelabuhan Tanjung Perak Menggunakan Metode Univariate dan Multivariate Time Series. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img] Text
1313100069-Undergraduate_Theses.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Pelabuhan Tanjung Perak menjadi salah satu pintu gerbang Indonesia yang berfungsi sebagai kolektor dan distributor barang dari dan ke Kawasan Timur Indonesia. Salah satu pelayanan jasa yang diberi-kan oleh Pelabuhan Tanjung Perak adalah bongkar muat non petikemas domestik. Pelabuhan Tanjung Perak mengelola empat terminal besar yaitu Terminal Jamrud, Terminal Nilam, Terminal Mirah, dan Terminal Kalimas. Gambaran mengenai volume bongkar muat non petikemas di masing-masing terminal Pelabuhan Tanjung Perak pada masa men-datang dapat diperoleh dengan menggunakan metode peramalan. Dalam penelitian ini digunakan metode univariate dan multivariate time series untuk mendapatkan model time series terbaik dalam meramalkan volume bongkar muat non petikemas domestik di masing-masing terminal Pelabuhan Tanjung Perak. Data yang digunakan adalah data bulanan volume bongkar muat non petikemas domestik dalam satuan ton dari tahun 2012 hingga 2016 yang diperoleh dari PT. Pelabuhan Indonesia III (Persero) Cabang Tanjung Perak. Peramalan secara univariate (ARIMA) dilakukan pada masing-masing terminal, sedangkan peramalan secara multivariate (VAR) di-lakukan pada terminal yang memiliki hubungan kausalitas berdasarkan uji Granger causality yaitu Terminal Jamrud dan Terminal Nilam. Berdasarkan hasil analisis diperoleh kesimpulan bahwa volume bongkar muat non petikemas di Terminal Jamrud dan Nilam lebih baik jika diramalkan dengan metode VAR, yaitu model VAR (3). Sedangkan model ARIMA terbaik untuk meramalkan Terminal Mirah adalah ARIMA ([1,9],0,0) dan model ARIMA terbaik untuk Terminal Kalimas adalah ARIMA ([3],0,0). ========================================================= ================== Tanjung Perak Port becomes one of the gateways of Indonesia that serves as collectors and distributors of goods to and from Eastern Indonesia. One of the services provided by Tanjung Perak Port is domestic non-container loading and unloading. Tanjung Perak Port manages four major terminals namely Jamrud, Nilam, Mirah, and Kalimas. Description of the volume of domestic non-container loading and unloading at each terminal of Tanjung Perak Port in the future may be obtained by using forecasting methods. This research used univariate and multivariate time series method to get the best time series model for forecasting the volume of domestic non-container loading and unloading in each terminal of Tanjung Perak Port. This research used monthly data of domestic non-container loading and unloading volume in tonnes from 2012 to 2016 obtained from PT. Pelabuhan Indonesia III (Persero) Cabang Tanjung Perak. Univariate forecasting (ARIMA) is used for each terminal, whereas multivariate forecasting (VAR) is used for Jamrud and Nilam Terminal that have causality relationship based on Granger causality result. Based on the analysis result, it can be concluded that the volume of domestic non-container loading and unloading at Terminal Jamrud and Nilam is better if predicted by VAR model, that is VAR(3). While the best ARIMA model for predicting Mirah Terminal is ARIMA ([1,9], 0,0) and the best ARIMA model for Kalimas Terminal is ARIMA ([3], 0,0).

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: ARIMA, domestic non-container, loading and unloading volume, VAR.
Subjects: H Social Sciences > HA Statistics
H Social Sciences > HB Economic Theory > Economic forecasting--Mathematical models.
Divisions: Faculty of Mathematics and Science > Statistics > (S1) Undergraduate Theses
Depositing User: Lindasari Devi
Date Deposited: 15 Jan 2018 02:42
Last Modified: 15 Jan 2018 02:42
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/48472

Actions (login required)

View Item View Item