PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG DI STASIUN KEDIRI MENGGUNAKAN MODEL ARIMA

Abstract

Peramalan jumlah penumpang kereta api memiliki peranan penting dalam mendukung perencanaan operasional dan peningkatan kualitas layanan transportasi publik. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi jumlah penumpang kereta api di Stasiun Kediri menggunakan model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Data yang digunakan merupakan data historis jumlah penumpang dengan periode tertentu yang kemudian dianalisis melalui tahapan uji stasioneritas, identifikasi pola menggunakan fungsi autokorelasi (ACF) dan autokorelasi parsial (PACF), estimasi parameter, serta pemilihan model optimal berdasarkan kriteria performa model. Hasil analisis menunjukkan bahwa model terbaik yang terpilih adalah ARIMA (5,1,5) dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MSE) sebesar 0,05% dan Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 0,20, yang mengindikasikan tingkat akurasi peramalan berada dalam kategori reasonable forecast. Model tersebut kemudian digunakan untuk melakukan peramalan jumlah penumpang kereta api pada periode Januari 2024 hingga September 2025. Hasil peramalan menunjukkan adanya kecenderungan peningkatan jumlah penumpang pada periode mendatang. Dengan demikian, model ARIMA (5,1,5) dapat digunakan sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan terkait penyediaan fasilitas, penjadwalan perjalanan, serta strategi peningkatan pelayanan transportasi di Stasiun Kediri.