Verifikasi Hasil Peramalan Dengan Grafik Pengendalian Movting Range Terhadap Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Menggunakan Metode Arima
Kode Repository :SKM17/DES/19
NPM :064114038
Nama :Desliasti Shobariah
Pembimbing 1 :-Dr. Sri Setyaningsih,Dra.,M.Si.
Pembimbing 2 :-Ani Andriyati, M.Si
Abstrak :-VERIFIKASI HASIL PERAMALAN DENGAN GRAFIK PENGENDALI MOVING RANGE TERHADAP PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG KERETA API MENGGUNAKAN METODE ARIMA
(Studi Kasus: PT. Kereta Commuter Indonesia)
Desliasti Shobariah1, Sri Setyaningsih2, Ani Andriyati3
Program Studi Matematika
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Universitas Pakuan
Bogor
ABSTRAK
KRL Commuter Line merupakan sarana transportasi massal yang sudah sangat diperlukan di lingkungan masyarakat. Volume penumpang KRL Commuter Line terus meningkat serta berbagai sarana dan prasarana telah diperbaiki, namun transportasi KRL Commuter Line Jabodetabek masih diwarnai berbagai persoalan yang kompleks. Sehubungan dengan kondisi KRL Commuter Line, untuk menghadapi berbagai permasalahan yang ada saat ini maka PT. KCI membutuhkan suatu metode peramalan yang sesuai untuk data jumlah penumpang kereta api periode selanjutnya. Salah satu metode peramalan suatu data deret waktu adalah metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Kemudian dalam hal ini peneliti akan memverifikasi hasil peramalan berdasarkan metode ARIMA terbaik menggunakan grafik pengendali moving range dengan tujuan untuk mengetahui apakah mencerminkan data masa lalu dan adanya perubahan pola data dari hasil peramalan jumlah penumpang kereta api dengan metode ARIMA ini. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder berupa jumlah penumpang kereta api Commuter Line Jabodetabek pada Januari 2013 sampai dengan Desember 2018. Hasil dari penelitian ini diperoleh model terbaik yaitu model ARIMA (2,1,1) peramalan untuk beberapa periode selanjutnya dengan grafik pengendali Moving Range pada model ARIMA (2,1,1) diperoleh bahwa nilai batas atas (UCL) sebesar 904, nilai batas bawah (LCL) sebesar 0 dan nilai tengah (CL) sebesar 277. Sehingga menunjukkan hasil proses peramalan telah terkendali secara statistik karena tidak ada titik yang keluar dari batas pengendali. Maka dari itu, verifikasi dari peramalan menggunakan grafik pengendali bernilai baik dan benar bahwa hasil peramalan jumlah penumpang kereta api Commuter Line menggunakan model ARIMA (2,1,1) ini merupakan hasil terbaik sesuai dengan grafik pengendali yang melihat kualitas karakteristik dari hasil peramalan tersebut
Kata Kunci: Jumlah penumpang, ARIMA, Verifikasi, Grafik Pengendali Moving Range.