Aplikasi Model ARIMA dan Modifikasinya dalam Peramalan Jumlah Penumpang di Pelabuhan Tanjung Perak

Pada artikel ini, ditampilkan hasil pemodelan data deret waktu jumlah penumpang dari kapal edatangan di pelabuhan Tanjung Perak untuk periode obeservasi 2012-2023. Model deret waktu yang diaplikasikan adalah Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) beserta modifikasinya, seperti ARIMA engan menambahkan variabel eksogen (ARIMAX), ARIMA dengan menambahkan unsur musiman (SARIMA), dan ARIMA dengan menambahkan unsur musiman dan variabel eksogen (SARIMAX). Pada model RIMAX dan SARIMAX, faktor eksternal seperti jumlah hari libur turut dipertimbangkan, karena diasumsikan faktor tersebut dapat mempengaruhi fluktuasi jumlah penumpang. Penelitian ini bertujuan memberikan prediksi jumlah penumpang kapal kedatangan di pelabuhan Tanjung Perak untuk beberapa bulan di tahun 2024, sehingga otoritas pelabuhan dapat mengoptimalkan sumber daya untuk meningkatkan efisiensi dan manajemen operasional. Kriteria pemilihan model terbaik dari keempat model yang diaplikasikan didasarkan pada nilai AIC, BIC, MAPE, RMSE, dan MAE terkecil, serta memperhatikan juga prilaku dari error model yang dihasilkan oleh masing-masing model, seperti sifat kebebasan dan kenormalan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model deret waktu terbaik untuk memodelkan jumlah penumpang adalah SARIMAX (1,1,0)(1,1,1)12. Dari model ini, dapat dikatakan bahwa pola musiman dan faktor eksternal, yakni jumlah hari libur, memainkan peran penting dalam mempengaruhi fluktuasi jumlah penumpang kapal di pelabuhan Tanjung Perak.