Implementasi Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dalam Peramalan Jangka Pendek (Short Term Forecasting) terhadap Jumlah Penumpang Kapal dengan EViews

Rohmah, Sofiatur (2018) Implementasi Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dalam Peramalan Jangka Pendek (Short Term Forecasting) terhadap Jumlah Penumpang Kapal dengan EViews. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
04211340000020-Undergraduate_Theses.pdf

Download (7MB) | Preview

Abstract

Adanya penurunan terhadap jumlah penumpang kapal laut pada jalur-jalur tertentu di Indonesia ditengarai sebagai konsekuensi adanya peningkatan daya beli masyarakat sebagai pencerminan peningkatan ekonomi. Selama satu decade, terjadi penurunan di beberapajalur pelabuhan besar di Indonesia. Dikutip dari harian Kompas, penurunan terjadi pada Pelabuhan Tanjung Perak sebesar 13,23% dan pada Pelabuhan Tanjung Priok sebesar 12,88%. Hal ini menjadi sangat riskan bagi perusahaan pelayaran angkutan penumpang dalam negeri, baik yang berbadan hukum BUMN maupun swasta PT. PELNI mengalami penurunan drastis sebesar 50% sehingga berimbasnya terjadappendapatan perusahaan. Maka dari itulah, dibutuhkan perkiraan jumlah penumpang di masa yang akan datang untuk dapat melihat pangsa pasar di sektor ini, mengingat tren yang turun setiap tahunnya. Perkiraan jumlah penumpang dari tahun ke tahun dapat dilakukan dengan menggunakan metode ARIMA Box-Jenkins. ARIMA merupakan kepanjangan dari Auto Regressive Integrated Moving Average, yaitu metode peramalan berdasarkan data time series atau kurun waktu. Dengan metode ini akan diberikan pemodelan terbaik yang nantinya dapat menginterpretasikan keadaan di masa yang akan datang, khususnya untuk jumlah penumpang angkutan laut di Pelabuhan Tanjung Priok, Jakarta Utara. Model terbaik yang didapatkan yaitu MA(1) dan MA(12) menghasilkan rata-rata error 14% dengan error paling besar terjadi pada bulan Januari dan bulan Agustus yaitu sebesar 25%.==============================================================================================================A decrease in the number of seafarers on certain routes in Indonesia is suspected as a consequence of increasing public purchasing power as a reflection of economic improvement. For a decade, there has been a decline in some of Indonesia's major ports. Quoted from Kompas daily, the decrease occurred at Tanjung Perak Port at 13.23% and at Tanjung Priok Port at 12.88%. This becomes very risky for domestic passenger shipping companies, both state-owned and private companies PT. PELNI has decreased drastically by 50% so that the impact of the company's revenue. Therefore, it takes an estimate of the number of passengers in the future to be able to see market share in this sector, given the downward trend each year. Estimated number of passengers from year to year can be done using ARIMA Box-Jenkins method. ARIMA is an extension of Auto Regressive Integrated Moving Average, that is forecasting method based on time series data or time frame. With this method will be given the best modeling that will be able to interpret the situation in the future, especially for the number of sea transport passengers at the Port of Tanjung Priok, North Jakarta. The best models obtained were MA (1) and MA (12) resulting in an average error of 14% with the greatest error occurring in January and August at 25%.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: ARIMA, error, jumlah penumpang
Subjects: H Social Sciences > H Social Sciences (General)
H Social Sciences > HA Statistics
Divisions: Faculty of Marine Technology > Marine Engineering > (S1) Undergraduate Theses
Depositing User: Sofiatur Rohmah
Date Deposited: 27 Mar 2018 03:24
Last Modified: 27 Mar 2018 03:24
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/50150

Actions (login required)

View Item View Item