Text
Prediksi Jumlah Penumpang Kereta Api Menggunakan Model Variasi Kalender Dengan Deteksi Outlier (Studi Kasus : PT. Kereta Api Indonesia DAOP IV Semarang)
ABSTRAK
Transportasi merupakan suatu bagian yang tidak dapat dipisahkan dan sangat
dibutuhkan masyarakat dalam kehidupan sehari-hari. Kereta api menjadi salah satu
transportasi yang diminati masyarakat, terutama pada saat momen Hari Raya Idul
Fitri. Pergeseran bulan terjadinya Idul Fitri membentuk sebuah pola yang disebut
variasi kalender. Model variasi kalender adalah model yang mengkombinasikan
model regresi dummy dengan model ARIMA. Pada model runtun waktu terkadang
terdapat outlier yang dapat mempengaruhi kesesuaian model. Sehingga pemodelan
dan metode peramalan yang dilakukan menggunakan model variasi kalender
dengan deteksi outlier. Berdasarkan analisis yang telah dilakukan pada data jumlah
penumpang kereta api Argo Bromo Anggrek maka didapatkan model ARIMA
([11], 0, 1), Dt, Dt-2,t dengan penambahan 4 buah outlier sebagai model terbaik dan
peramalan yang dihasilkan menunjukkan kenaikan jumlah penumpang kereta api
meningkat pada bulan-bulan menjelang Idul Fitri.
Kata kunci: Kereta api, variasi kalender, deteksi outlier
ABSTRACT
Transportation is an inseparable and indispensable part of society in everyday life.
Trains became one of the most popular public transportation, especially during the
Eid. The shifting of the lunar month of Eid forms a pattern called calendar variation.
The calendar variation model is a model that combines the dummy regression
model with the ARIMA model. In time series models sometimes there are outliers
that can affect the suitability of the model. So that modeling and forecasting method
is done using model of calendar variation with outlier detection. Based on the
analysis that has been done on the data of the number of passengers of Argo Bromo
Anggrek railway, we get the ARIMA model ([11], 0, 1), Dt, Dt-2, t with the addition
of 4 outliers as the best model and the resulted forecasting shows increase Railway
passengers increase in the months leading up to Eid.
Keywords: Train, calendar variations, outlier detection
571E17III | 519.536 ANI p | Perpustakaan FSM Undip (Referensi) | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain