PEMODELAN FORECASTING CONTAINER THROUGHPUT DENGAN METODE ARIMA-BOX JENKINS, JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN HYBRIDA ARIMA-BOX JENKINS-JARINGAN SYARAF TIRUAN

Abstract

Untuk memperkirakan throughput container di pelabuhan dengan akurat, diperlukan metode peramalan/forecasting yang sesuai dan cocok dalam pemodelan data throughput container pada suatu periode. Pemodelan yang sesuai dan cocok akan menghasilkan suatu nilai peramalan yang akurat dan akan membantu pihak manajer dan supervisor dalam mengambil keputusan terbaik untuk mengatasi masalah penumpukan container.

Dalam penelitian ini akan dikembangkan sebuah metode peramalan untuk data runtun waktu throughput container dengan metode ARIMA-Box Jenkins, Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network) dan metode hybrid ARIMA-Box Jenkins dan Jaringan Syaraf Tiruan. Nilai akurasi peramalan digunakan sebagai parameter penilaian model. Berdasarkan nilai rata-rata akurasi maka diperoleh model dengan metode ARIMA-Box Jenkins memiliki rata-rata akurasi 88,73%, model dengan metode Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network) memiliki rata-rata akurasi 57,47%, model hybrid ARIMA-Box Jenkins dan Jaringan Syaraf Tiruan dengan input adalah hasil dari metode ARIMA-Box Jenkins memiliki rata-rata akurasi 76,43%, dan yang terakhir, model hybrid ARIMA-Box Jenkins dan Jaringan Syaraf Tiruan dengan input adalah hasil dari metode Jaringan Syaraf Tiruan memiliki rata-rata akurasi 80,68%.

Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa model yang paling sesuai dan cocok untuk data runtun waktu throughput container adalah model ARIMA-Box Jenkins, yaitu ARIMA (0,0,18).