Implementasi Time Series Dalam Prediksi Jumlah Keberangkatan Penumpang di Pelabuhan Tanjung Perak
Abstract
Tanjung Perak Port has an important position in the transportation network, this causes Tanjung Perak Port to have busy activities and operations. The need for the number of passenger seats is very important to support passenger comfort. To overcome this problem, the port of Tanjung Perak requires predictions of the number of passengers who will depart. This research aims to predict the number of passenger departures from Tanjung Perak Port for a period from January 2024 to December 2024 by analyzing previous data from January 2006 to December 2023. This research applies the Time Series Triple Exponential Smoothing (Holt-Winters) method. Multiplicative model in predicting the number of passengers departing on domestic cruises at Tanjung Perak Port, Surabaya. The results of this research predict that there will be an increase in the number of passengers departing from Tanjung Perak Port in July 2024 by 60,042 people and in August 2024 by 68,210 people, and a decrease in the number of passengers in April 2024 by 33,921 people.
Keyword: Prediction; Time Series; Marine Transportation
Abstrak
Pelabuhan Tanjung Perak memiliki posisi penting dalam jaringan transportasi, hal ini menyebabkan Pelabuhan Tanjung Perak memiliki aktivitas dan operasional yang padat. Kebutuhan jumlah kursi penumpang sangat penting untuk menunjang kenyamanan para penumpang. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, pelabuhan Tanjung Perak membutuhkan prediksi jumlah penumpang yang akan melakukan keberangkatan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi jumlah keberangkatan penumpang dari Pelabuhan Tanjung Perak dengan jangka waktu dari bulan Januari 2024 hingga bulan Desember 2024 dengan melakukan analisis data sebelumnya pada Januari 2006 sampai Desember 2023. Penelitian ini menerapkan metode Time Series Triple Exponential Smoothing (Holt-Winters) model Multiplikatif dalam memprediksi banyak penumpang yang berangkat pada pelayaran domestik di Pelabuhan Tanjung Perak, Surabaya. Hasil penelitian ini memperoleh prediksi mengalami kenaikan jumlah penumpang yang berangkat dari Pelabuhan Tanjung Perak di bulan Juli 2024 sebanyak 60.042 orang dan bulan Agustus 2024 sebanyak 68.210 orang, dan mengalami penurunan jumlah penumpang pada bulan April 2024 sebanyak 33.921 orang.
Keywords
References
E. Akhyary, H. Bekti, O. Sinaga, and A. Buchori, “Analisis Sumber Daya Dalam Implementasi Kebijakan Transportasi Laut Wilayah Perbatasan Provinsi Kepulauan Riau,” Jurnal Ilmu Administrasi Publik, vol. 7, no. 1, pp. 12–29, 2019.
T. D. Andini and R. M. Sunyoto, “Sistem Peramalan Jumlah Penumpang Kapal Laut Di Pelabuhan Tanjung Perak Surabaya Menggunakan Triple Eksponensial Smoothing Berbasis Android,” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi, vol. 4, no. 2, p. 113, 2018, doi: 10.31961/positif.v4i2.582.
U. Masruroh Kusman, A. Hamid, D. Candra Rini Novitasari, W. Dianita Utami, and I. Ariyanto Wijaya, “Optimasi Model Penugasan Berdasarkan Peramalan Layanan Kapal Tunda Di Pelabuhan Tanjung Perak Menggunakan Metode Backpropagation,” Jurnal MNEMONIC, vol. 6, no. 1, pp. 41–47, 2023, doi: 10.36040/mnemonic.v6i1.6008.
M. Kristiyanti, S.Kom, M.M, K. Kundori, and R. Hermawati, “Membangun Sumber Daya Manusia Dan Teknologi Informasi Sebagai Dasar Kejayaan Maritim Di Indonesia,” Jurnal Saintek Maritim, vol. 23, no. 2, pp. 109-118, 2023, doi: 10.33556/jstm.v23i2.337.
M. Sinaga, D. . Mamahit, and Yusnaldi, “Pembangunan Infrastruktur Maritim Untuk Mendukung Program Tol Laut Dalam Mewujudkan Poros Maritim Dunia (PMD),” Jurnal Keamanan Maritim, vol. 6, pp. 01–16, 2020.
H. Mandaku and M. Rasyid, “Desain Pengembangan Jaringan Transportasi Penyeberangan Untuk Mendukung Distribusi General Cargo Antar-Pulau Di Provinsi Maluku,” Jurnal Ilmiah Teknik Industri, vol. 11, no. 1, pp. 1–13, 2023, doi: 10.24912/jitiuntar .v11i1.22992.
B. P. Pitri, Risna Dewi, Isrina Siregar, “Kontribusi Pelabuhan Talang Duku Terhadap Sektor Perekonomian Masyarakat Kabupaten Muaro Jambi,” Journal of Indonesian History, vol. 8, no. 2, pp. 177–185, 2023.
Siswanto Rusdi, “Arus Mudik Lebaran 2022 dan Redupnya Moda Transportasi Laut”, CNBC Indonesia, 18 Mei 2022, [Online]. Tersedia di: https://www.cnbcindonesia.com /opini/20220518122754-14-339815/arus-mudik-lebaran-2022-dan-redupnya-moda-transpor tasi-laut [Diakses : 21 Juni 2024].
E. A. Farri and I. Irhamah, “Peramalan Penumpang Angkutan Laut Rute Surabaya-Jayapura di PT Pelayaran Nasional Indonesia (Persero) Cabang Surabaya,” Jurnal Sains Dan Seni ITS, vol. 8, no. 2, 2020, doi: 10.12962/j23373520.v8i2.43498.
M. M. Kasawehi, D. Hatidja, and Y. A. R. Langi, “Prediksi Jumlah Penumpang Kapal Laut di Pelabuhan Tagulandang Dengan Menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing (TES),” Jurnal Ilmiah Sains, vol. 23, no. 2, pp. 108–117, 2023, doi: 10.35799/jis.v23i2. 48886.
D. Winarsih and A. Nugroho, “Peramalan Jumlah Penumpang Travel dengan Metode Triple Exponential Smoothing (Kasus Day Trans Tour dan Travel Kota Semarang),” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI), vol. 7, no. 1, pp. 408–414, 2023.
A. S. Anggraeni, R. C. Utama, and D. C. Wati, “Penghalusan eksponensial dan dekomposisi saham Apple.Inc,” Jurnal Sintak, vol. 1, no. 1, pp. 24–30, 2022.
S. Putri and A. Sofro, “Peramalan 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/math unesa.v10n1.p61-67.
N. D. Maharani, I. G. A. Gunadi, and K. Setemen, “Prediksi Jumlah Penumpang Bus Trans Metro Dewata di PT. Satria Trans Jaya Menggunakan Double Exponential Smoothing dan Weighted Moving Average,” Jurnal Serambi Engineering, vol. VIII, no. 2, pp. 5246–5255, 2023.
A. Waldira, A. Hoyyi, and D. Ispriyanti, “Prediksi Jumlah Keberangkatan Penumpang Pesawat Terbang Menggunakan Model Variasi Kalender Dan Deteksi Outlier (Studi Kasus di Bandara Soekarno-Hatta),” Jurnal Gaussian, vol. 9, no. 3, pp. 336–345, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.28914.
How To Cite This :
Refbacks
- There are currently no refbacks.
