PREDIKSI PERTAMBAHAN JUMLAH PENGGUNA MOBIL 2020 DI INDONESIA DENGAN PENDEKATAN AUTO REGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA)

Anisa Al-Fitri(1*), Salsa Billa S.A(2), Syaifullah Yusuf R(3),

(1) Program Studi Statistika, Universitas Negeri Yogyakarta
(2) 
(3) 
(*) Corresponding Author



Abstract


Indonesia merupakan negara yang tingkat pembelian kendaraan bermotor tinggi dibandingkan dengan negara-negara lain sehingga menyebabkan kemacetan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi pertambahan jumlah pengguna mobil baru pada tahun 2020. Sehingga dari hasil prediksi ini, kami dapat menyarankan kebijakan yang dapat menekan laju dari pertambahan jumlah mobil setiap tahunnya. Data yang digunakan adalah jumlah pembelian mobil pribadi setiap bulannya dari Januari 2011 hingga Maret 2020. Data dianalis dan dibentuk beberapa model ARIMA, kemudian ditentukan model ARIMA terbaik yang memenuhi. Hasil penelitian menghasilkan 3 model, yaitu ARIMA(0,1,1), ARIMA(0,1,2), ARIMA(1,1,1) yang kemudian dipilih model terbaik. Model ARIMA terbaik adalah ARIMA(0,1,1) dengan MSE terkecil 104429648, nilai AIC terkecil 2348.04, dan nilai BIC terkecil 2356.14.

 

Kata Kunci : Time Series, ARIMA, peramalan

Full Text:

PDF

References


Kurniawan, D. A. (2017, Oktober 5). Mengapa Kendaraan Pribadi Terus Bertumbuh? Diambil kembali dari Pusat Studi Transportasi dan Logistik Universitas Gadjah Mada: https://pustral.ugm.ac.id/2017/10/05/mengapa-kendaraan-pribadi-terus-bertumbuh/

Samsiah, D. N. (2008). Analisis Data Runtun Waktu Menggunakan Model Arima (p,d,q). Yogyakarta: Digilib UIN Sunan Kalijaga.

Tahir, A. (2005). ANGKUTAN MASSAL SEBAGAI ALTERNATIF MENGATASI PERSOALAN KEMACETAN LALU LINTAS KOTA SURABAYA. SMARTEK, 169-182.

Wahyudi, S. T. (2017). Statistika Ekonomi Konsep, Teori, dan Penerapan. Malang: Universitas Brawijaya Press.


Article Metrics

Abstract view : 25 times | PDF view : 4 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2021 Anisa Al-Fitri, Salsa Billa S.A, Syaifullah Yusuf R