Perbandingan Metode ARIMA dan SARIMA Dalam Peramalan Jumlah Penumpang Bandara Provinsi Kepulauan Bangka Belitung

Aulia Febiola; Amelia Dewi; Fatia Maura Fazarin; Fitri Ramadhani; Muhammad Akbar Khaffi; Ridho Akbar; Desy Yuliana Dalimunthe

doi:10.37905/jjom.v6i2.25081

Perbandingan Metode ARIMA dan SARIMA Dalam Peramalan Jumlah Penumpang Bandara Provinsi Kepulauan Bangka Belitung

Aulia Febiola, Amelia Dewi, Fatia Maura Fazarin, Fitri Ramadhani, Muhammad Akbar Khaffi, Ridho Akbar, Desy Yuliana Dalimunthe

Abstract

One of the transportation that is often used by people in Bangka Belitung to travel outside the area is airplanes. Judging from the data on the number of passengers at two airports in the Bangka Belitung Islands Province, the highest number of airplane passengers departing outside the region in April 2023 was 88,511 people. If there is
an excessive increase in the number of passengers, it will have an impact on the quality of airport service levels and disrupt the stability of flight traffic. The purpose of this study is to compare the results of forecasting the number of passengers at the airport of Bangka Belitung Islands Province for the future period using the ARIMA and SARIMA methods. Based on the results of the analysis, the best method to forecast the number of passengers at the Bangka Belitung Islands Provincial Airport is the ARIMA method with the best model, namely ARIMA (0,1,1). In general, the results of forecasting the number of passengers at the Bangka Belitung Islands Provincial Airport from May 2024 to April 2026 will increase the number of passengers continuously until April 2026.

Keywords

ARIMA; SARIMA; Forecasting; Numbers of Passengers; Airport

Full Text:

PDF

References

S. Sofiana, S. Suparti, A. R. Hakim, and I. T. Utami, “Peramalan Jumlah Penumpang Pesawat di Bandara Internasional Ahmad Yani dengan Metode Holt Winter‘s Exponential Smoothing dan Metode Exponential Smoothing Event Based,” JURNAL GAUSSIAN, vol. 9, no. 4, pp. 535–545, 2020. doi: 10.14710/j.gauss.v9i4.29448.

M. P. Hidayatullah, F. Yanuar, and D. Devianto, “Pemodelan Jumlah Penumpang Pesawat di Bandara Soekarno-Hatta Menggunakan Model Hybrid SARIMA-FTSMC,” Lebesgue: Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, matematika dan Statistika, vol. 4, no. 3, pp. 1744–1755, 2023. doi: 10.46306/lb.v4i3.

D. I. Purnama and O. P. Hendarsin, “Peramalan Jumlah Penumpang Berangkat Melalui Transportasi Udara di Sulawesi Tengah Menggunakan Support Vector Regression (SVR),” Jambura Journal of Mathematics, vol. 2, no. 2, pp. 49–59, Mar. 2020. doi: 10.34312/jjom.v2i2.4458.

Badan Pusat Statistik Kepulauan Bangka Belitung, “Perkembangan Transportasi Januari 2024,” Berita Resmi Statistik, Mar. 2024, Accessed: Mar. 05, 2024. [Online]. Available: https://babel.bps.go.id/pressrelease/2024/03/01/1141/januari-2024–

kepulauan-bangka-belitung–penumpang-angkutan-udara-berangkat-63-98-ribu-dan-datang-70-00-ribu.html

Y. Farida, S. Yusi, and D. Yuliati, “Peramalan Jumlah Penumpang Pesawat di Bandar Udara Internasional Juanda Menggunakan Metode Exponential Smoothing Event-Based,” BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan, vol. 15, no. 4, pp. 709–718, Dec. 2021. doi: 10.30598/barekengvol15iss4pp709-718.

N. Desviona, “Prediksi Jumlah Penumpang Pesawat Pada PT. Angkasa Pura II Bandar Udara Sultan Thaha Jambi dengan Pemodelan ARIMA,” JIIP: Jurnal Ilmiah Ilmu Pendidikan, vol. 6, no. 5, pp. 3366–3372, 2023. doi: 10.54371/jiip.v6i5.2012.

P. F. A. Tambuwun, N. Nainggolan, and Y. A. R. Langi, “Peramalan Banyaknya Penumpang Bandar Udara Internasional Sam Ratulangi Manado Dengan Metode Winter’s Exponential Smoothing dan Seasonal ARIMA,” d’Cartesian, vol. 12, no. 1, pp. 14–20, Mar. 2023. doi: 10.35799/dc.12.1.2023.48066.

D. Yuliati, L. Ainiyah, M. N. R. Aklis, R. Mukallala, and Y. Reinaldi, “Perbandingan Metode SARIMA dan Triple Exponential Smoothing pada Kasus Jumlah Penumpang Kereta Api di Jawa Tahun 2010-2019,” Jurnal Algebra, vol. 2, no. 2, pp. 85–95, Sep. 2021.

W. F. Mujtaba, I. G. A. M. Srinadi, and I. W. Sumarjaya, “Peramalan Jumlah Penumpang Pesawat Bandara I Gusti Ngurah Rai Menggunakan Exponential Smoothing dan Ruey-Chyn Tsaur,” E-Jurnal Matematika, vol. 10, no. 4, pp. 222–228, Nov. 2021. doi: 10.24843/mtk.2021.v10.i04.p346.

L. L. Ibrahim and E. Kurniati, “Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Eksekutif di Pulau Jawa Menggunakan Model SARIMA,” Jurnal Riset Matematika, vol. 3, no. 1, pp. 73–82, Jul. 2023. doi: 10.29313/jrm.v3i1.1747.

A. Wulandari and M. Rosha, “Penerapan Model ARCH dan GARCH dalam Peramalan Jumlah Penumpang Datang di Bandara Internasional Minangkabau,” Journal Of Mathematics UNP, vol. 9, no. 1, pp. 111–120, 2024.

C. V. Hudiyanti, F. A. Bachtiar, and B. D. Setiawan, “Perbandingan Double Moving Average dan Double Exponential Smoothing untuk Peramalan Jumlah Kedatangan Wisatawan Mancanegara di Bandara Ngurah Rai,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 3, no. 3, pp. 2667–2672, 2019.

A. Yahya, “Peramalan Indeks Harga Konsumen Indonesia Menggunakan Metode Seasonal-ARIMA (SARIMA),” JURNAL GAUSSIAN, vol. 11, no. 2, pp. 313–322, 2022. doi: 10.14710/j.gauss.v11i2.35528.

A. Agustin, F. F. Rahani, and F. I. Indikawati, “Prediksi Kualitas Air Menggunakan Metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA),” Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA), vol. 12, no. 2, pp. 137–150, Oct. 2022. doi: 10.34010/jamika.v12i2.8022.

Y. S. Astutik, “Analisa Penumpang dengan Metode SARIMA (Studi Kasus: Bandar Udara Raja Haji Fisabilillah),” Unisda Journal of Mathematics and Computer Science (UJMC), vol. 5, no. 01, pp. 55–62, Jun. 2019. doi: 10.52166/ujmc.v5i01.1487.

F. I. Durrah, Yulia, T. P. Parhusip, and A. Rusyana, “Peramalan Jumlah Penumpang Pesawat Di Bandara Sultan Iskandar Muda Dengan Metode SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average),” Journal of Data Analysis, vol. 1, no. 1, pp. 1–11, 2018. doi: 10.24815/jda.v1i1.11847.

N. M. Sunariadi, P. K. Intan, D. C. R. Novitasari, and Y. Hariningsih, “Prediksi Produksi Bawang Merah di Kabupaten Nganjuk dengan Metode Seasonal ARIMA (SARIMA),” Transformasi: Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika, vol. 6, no. 1, pp. 49–60, 2022. doi: 10.36526/tr.v%vi%i.1672.

I. L. Hakim, M. Sanglise, and C. D. Suhendra, “Analisis Peramalan Harga Telur Ayam Ras Dengan Menggunakan Metode SARIMA,” Jurnal Media Informatika Budidharma, vol. 8, no. 2, pp. 966–977, 2024. doi: 10.30865/mib.v8i2.7610.

R. I. P. Negara, “Jumlah Penumpang Kapal di Pelabuhan Pantai Baru dengan Metode Sarima Dan Winter‘s Exponential Smoothing,” Jurnal Statistika Terapan, vol. 1, no. 1, pp. 63–78, 2021, doi: 10.5300/JSTAR.V1I1.5.

M. N. A. Simanjuntak, R. Tipani, Z. M. Afriyanti, Indriyanto, and N. Hidayati, “Peramalan Jumlah Kedatangan Jalur Udara di Bandara Depati Amir Menggunakan Model ARIMA,” Jurnal Fraction, vol. 3, no. 2, pp. 44–52, 2023. doi: 10.33019/fraction.v3i2.45.

D. M. Putri and Aghsilni, “Estimasi Model Terbaik Untuk Peramalan Harga Saham PT. Polychem Indonesia Tbk. dengan ARIMA,” MAP: Mathematics & Applications Journal, vol. 1, no. 2, pp. 1–12, 2019. doi: 10.15548/map.v1i2.1176.

S. Putri and A. Sofro, “Peralaman Jumlah Keberangkatan Penumpang Pelayaran Dalam Negeri di Pelabuhan Tanjung Perak Menggunakan Metode ARIMA dan SARIMA,” MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika, vol. 10, no. 1, pp. 61–67, 2022. doi: 10.26740/mathunesa.v10n1.p61-67.

M. Nur, E. N. Rizki, A. A. Karim, and R. K. Sari, “Peramalan Jumlah Penumpang Domestik Pada Bandar Udara Sultan Syarif Kasim II Dengan Menggunakan Metode Winter’s Exponential Smoothing,” Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan (JTMIT), vol. 3, no. 1, pp. 57–66, 2024. doi: 10.55826/tmit.v3iI.302.

D. A. Sari, W. P. Nurmayanti, and Kertanah, “Perbandingan Metode Fuzzy Time Series Model Chen, Lee, Dan Singh Pada Produksi Tomat Di Nusa Tenggara Barat,” in Seminar Nasional Matematika, Statistika, dan Aplikasinya 2023, 2023, pp. 231–253.

M. Y. Fathoni and S. Wijayanto, “Forecasting Penjualan Gas LPG di Toko Sembako Menggunakan Metode Fuzzy Time Series,” Jurnal JUPITER, vol. 13, no. 2, pp. 87–96, 2021. doi: 10.5281/3541.jupiter.2021.10.

S. Nurlela, A. Fanani, and H. Khaulasari, “Prediksi Harga Minyak Mentah WTI Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Markov Chain,” Jurnal Fourier, vol. 12, no. 1, pp. 10–19, Apr. 2023. doi: 10.14421/fourier.2023.121.10-19.

D. Y. Dalimunthe, “Analisis Peramalan Data Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sebagai Tolak Ukur Kinerja Perekonomian Provinsi Kepulauan Bangka Belitung,” Integrated Journal of Business and Economics, vol. 1, no. 1, pp. 19–27, 2017.

M. Rahmah and Suhartono, “Visualisasi Data Menggunakan Fungsi plot(),” RPubs. Accessed: Jul. 01, 2024. [Online]. Available: https://rpubs.com/maulidyarahmah/820966.

M. A. Fatih, “Pengertian dan Cara Interpretasi Penyajian Data

Statistik,” Zenius. Accessed: Jul. 01, 2022. [Online]. Available: https://www.zenius.net/blog/interpretasi-data.

S. Deviana, Nusyirwan, D. Azis, and P. Ferdias, “Analisis Model Autoregressive Integrated Moving Average Data Deret Waktu Dengan Metode Momen Sebagai Estimasi Parameter,” Jurnal Siger Matematika, vol. 2, no. 2, pp. 57–67, 2021. doi: 10.23960/jsm.v2i2.2812.

Rosyidah and R. Sukmana, “Aplikasi Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) pada Peramalan Stabilitas Bank Syariah di Indonesia,” Jurnal Ekonomi Syariah Teori dan Terapan, vol. 5, no. 3, p. 200, Jun. 2019. doi: 10.20473/vol5iss20183pp200-215.

M. I. Rizki and T. A. Taqiyyuddin, “Penerapan Model SARIMA untuk Memprediksi Tingkat Inflasi di Indonesia,” Jurnal Sains Matematika dan Statistika, vol. 7, no. 2, Aug. 2021. doi: 10.24014/jsms.v7i2.13168.

I. Ernawati, W. Somayasa, Arman, and Alfian, “Pemilihan Model Regresi Linier Berganda dengan Kriteria AIC,” Jurnal Matematika, Komputasi dan Statistika, vol. 3, no. 1, pp. 233–237, 2023.

P. Ningsih, Maiyastri, and Y. Asi, “Peramalan Jumlah Kedatangan Wisatawan Mancanegara ke Sumatera Barat Melalui Bandara Internasional Minangkabau dengan Model SARIMA,” Jurnal Matematika UNAND, vol. 8, no. 2, pp. 128–134, 2019. doi: 10.25077/jmu.8.2.128-134.2019.

A. Iswari, Y. Angraini, and M. Masjkur, “Comparison of The SARIMA

Model and Intervention in Forecasting The Number of Domestic Passengers at Soekarno-Hatta International Airport,” Indonesian Journal of Statistics and Its Applications, vol. 6, no. 1, pp. 132–146, May 2022. doi: 10.29244/ijsa.v6i1p132-146.

N. Sunengsih, “Seleksi Variabel Dalam Analisis Regresi Multivariat Multipel,” in Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika , 2009, pp. 567–580.

M. A. Erdianto, “Perancangan Model Peramalan Jangka Pendek Harga Komoditas Pertanian di Indonesia Menggunakan Machine Learning,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, vol. 3, no. 4, pp. 338–346, 2023.

I. Fahria, D. Y. Dalimunthe, R. Amelia, I. Sulistiana, and B. D. A. Prayanti, “Prediksi Spot Price Komoditas Emas Berjangka dengan Pendekatan Vector Error Correction Model,” Jambura Journal of Mathematics, vol. 5, no. 2, pp. 339–350, Aug. 2023. doi: 10.34312/jjom.v5i2.18737.

Nurfitri, Yundari, and S. Martha, “Pemodelan Data Runtun Waktu dengan ARIMAX,” Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya, vol. 9, no. 1, Jan. 2020. doi: 10.26418/bbimst.v9i1.38667.

S. Aktivani, “Uji Stasioneritas Data Inflasi Kota Padang Periode 2014-2019,” Jurnal Statistika dan Komputasi, vol. 6, no. 1, pp. 26–33, Jan. 2021.

S. Deviana, Nusyirwan, D. Azis, and P. Ferdias, “Analisis Model Autoregressive Integrated Moving Average Data Deret Waktu Dengan Metode Momen Sebagai Estimasi Parameter,” Jurnal Siger Matematika, vol. 02, no. 02, pp. 57–67, 2021. doi: 10.23960/jsm.v2i2.2812.

R. Yuliyanti and E. Arliani, “Peramalan Jumlah Penduduk Menggunakan Model ARIMA,” Jurnal Kajian dan Terapan Matematika, vol. 8, no. 2, pp. 114–128, 2022.

U. L. R. Daryanti, Sugianti, and I. P. Astuti, “Prediksi Harga Cabai Menggunakan Fuzzy Time Series Model Chen,” Jurnal Rekayasa Teknologi dan Komputasi, vol. 1, no. 2, pp. 1–16, 2022.

D. W. Lestari, “Peramalan Harga Bawang Merah dan Cabai Merah Menggunakan ARIMAX,” Universitas Islam Indonesia, 2023. Accessed: Jul. 05, 2024. [Online]. Available: https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/44487.

DOI: https://doi.org/10.37905/jjom.v6i2.25081