| dc.contributor.author | Effendi, Arfiyansyah Rizki | |
| dc.contributor.author | Zukhronah, Etik | |
| dc.contributor.author | Sugiyanto, S | |
| dc.date.accessioned | 2019-07-06T04:12:21Z | |
| dc.date.available | 2019-07-06T04:12:21Z | |
| dc.date.issued | 2019-03 | |
| dc.identifier.citation | Airriess, C. A. 1991. Global economy and port morphology in Belawan. Indonesia. Geographical Review 81. Arunraj, N. S., Ahrens D. and Fernandes M. 2016. Application of SARIMAX Model to Forecast Daily Sales in Food Retail Industry. International Journal of Operations Research and Information Systems (IJORIS), vol. 7, issue 2, 1-21 BPS. 2018. Diakses dari https://bps.go.id/site/pilihdata Gujarati. 2004. Basic Econometrics. Edisi 4. The Mc-Graw Hill Companies. USA. Halim, S. 2006. Diktat Time Series Analysis. Surabaya. Lee, M.H., Suhartono, and Hamzah, N. A. 2010. Calender Variation Model Based on ARIMAX for Forecasting Sales Data with Ramadhan Effect, Proceedings of the Regional Conference on Statistical Sciences, 349-361. Liu, L. 1986. Identification of Time Series Models in the Presence of calender Variation. International Journal and Forecasting, 357-372 Rosadi, D. 2010. Analisis Ekonometrika dan Runtun Waktu Terapan dengan R. ANDI Yogyakarta: Yogyakarta. Soejoeti, Z. 1987. Analisis Runtun Waktu. Karunika: Jakarta. Suhartono, Lee, M.H., and Hamzah, N. A. 2010. Calender Variation Model Based on Time Series Regression for Sales Forecast The Ramadhan Effects, Proceedings of the Regional Conference on Statistical Sciences, 30-40. Wei, W. 2006. Time Series Analysis: Univariate and Multivariate Methods. Pearson Education inc. New York. | id_ID |
| dc.identifier.issn | 2656-0615 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11617/11061 | |
| dc.description.abstract | Peramalan merupakan salah satu upaya untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa mendatang berdasarkan data masa lalu. Banyak penumpang di Pelabuhan Belawan merupakan data runtun waktu. Pola data banyak penumpang di Pelabuhan Belawan sangat dipengaruhi oleh hari libur, sehingga cenderung mempunyai pola musiman. Mayoritas penduduk Indonesia beragama Islam yang mempunyai Hari Raya Idul Fitri. Penentuan Hari Raya Idul Fitri tidak mengikuti kalender masehi, tetapi berdasarkan kalender Hijriah. Perbedaan penggunaan kalender masehi dan hijriah pada suatu data runtun waktu menyebabkan adanya variasi kalender. Data yang mengandung variasi kalender dapat dianalisis menggunakan model ARIMAX. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh model ARIMAX terbaik dan meramalkan banyak penumpang dari Pelabuhan Belawan beberapa periode ke depan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ARIMAX (0,0,1) Vt, Vt+1, Ss,t ; s=1,2,...,12 merupakan model terbaik. Berdasarkan model tersebut dapat diramalkan dari bulan September 2018 sampai Agustus 2019 secara berturut turut adalah 5357, 2448, 1849, 5634, 12894, 4410, 4195, 3724, 4339, 10448, 13499, 4084 penumpang. | id_ID |
| dc.language.iso | other | id_ID |
| dc.publisher | Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya (KNPMP) IV 2019 | id_ID |
| dc.title | Peramalan Banyak Penumpang dari Pelabuhan Belawan menggunakan Model Arimax dengan Efek Variasi Kalender | id_ID |
| dc.type | Article | id_ID |
