Peramalan Penumpang Angkutan Laut Rute Surabaya-Jayapura di PT. Pelayaran Nasional Indonesia (Persero) Cabang Surabaya

Farri, Eliya Ainul (2019) Peramalan Penumpang Angkutan Laut Rute Surabaya-Jayapura di PT. Pelayaran Nasional Indonesia (Persero) Cabang Surabaya. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

	Text 06211745000017-Undergraduate_Thesis.pdf Download (2MB)
	Text 06211745000017-Paper.pdf Restricted to Repository staff only Download (777kB) | Request a copy

Abstract

Laut Indonesia memiliki peranan penting bagi kehidupan bangsa dan negara. Salah satunya dalam hal transportasi. Indonesia memiliki beberapa pelabuhan utama, salah satunya adalah Pelabuhan Tanjung Perak. Sejak tahun 2010 Pelabuhan Tanjung Perak menaungi 2 perusahaan kapal, salah satunya adalah PT Pelni (Persero). Sebesar 41% dari total penumpang angkutan laut di Indonesia pada tahun 2017 menggunakan jasa PT Pelni (Persero). Tingginya kebutuhan pelayanan di PT Pelni (Persero) mengharuskan perusahaan memiliki database yang baik. Namun dikarenakan human error, data perusahaan tahun 2017 hilang. Pada penelitian ini akan didapatkan model terbaik untuk peramalan jumlah penumpang angkutan laut rute Surabaya-Jayapura di PT Pelni (Persero) untuk tahun 2017 dengan menggunakan metode ARIMA Box-Jenkins dan regresi time series efek variasi kalender dengan residual data dilanjutkan dengan ARIMA Box-Jenkins. Efek variasi kalender digunakan karena pergeseran bulan terjadinya Hari Raya Idul Fitri. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peramalan dengan menggunakan regresi time series memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan metode ARIMA Box-Jenkins karena nilai MAPE dan AIC yang dihasil-kan cendrung lebih kecil.
================================================================================================================================
Indonesian’s seas have an important role for the nation and state. Indonesia has several main ports, one of which is Tanjung Perak Port. Since 2010 Tanjung Perak Port has 2 ship transportation companies, one of which is PT Pelni (Persero). The high demand for services at PT Pelni (Persero) requires companies to have a good database. But, because the company’s human error data in 2017 is gone. In this study the best model wil be obtained for forecasting the number of sea transport passengers Surabaya-Jayapura route in 2017 at PT Pelni (Persero) using ARIMA method and time series regression with calendar variation effect with data residuals modeled with ARIMA. The results showed that forecasting using time series regression with calendar variation effect gave better result then ARIMA method because MAPE and AIC are smaller.

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	RSSt 519.535 Far p-1 2019
Uncontrolled Keywords:	ARIMA Method, Calendar Variaton Effect, Time Series Regression.
Subjects:	H Social Sciences > HA Statistics Q Science > QA Mathematics > QA280 Box-Jenkins forecasting T Technology > TE Highway engineering. Roads and pavements > TE7 Transportation--Planning
Divisions:	Faculty of Mathematics, Computation, and Data Science > Statistics > 49201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Eliya Ainul Farri
Date Deposited:	11 Jul 2023 03:16
Last Modified:	11 Jul 2023 03:16
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/64523

Actions (login required)

View Item