TY  - THES
N1  - Pembimbing : Sri Utami Zuliana, S.Si.,M.Sc.,Ph.D.
ID  - digilib53728
UR  - https://digilib.uin-suka.ac.id/id/eprint/53728/
A1  - Muhammad Rizal, NIM.: 18106010035
Y1  - 2022///
N2  - SARIMA dan Bayesian Structural Time Series merupakan metode runtun
waktu yang dapat digunakan untuk data yang mengandung musiman. Data jumlah
penumpang kereta api commuter wilayah Jabodetabek memiliki pola musiman dan
tidak stasioner. Penelitian ini bertujuan mengetahui langkah-langkah model SARIMA
dan Bayesian Structural Time Series, mengaplikasikan model SARIMA dan
Bayesian Structural Time Series, memperoleh hasil dan akurasi peramalan model
SARIMA dan Bayesian Structural Time Series dengan pengukuran MAPE. Metode
penelitian yang digunakan adalah metode kuantitatif yang diterapkan pada data
jumlah penumpang kereta api PT KAI Commuter wilayah Jabodetabek periode
2012-2019. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model terbaik untuk peramalan
jumlah penumpang kereta api PT KAI Commuter wilayah Jabodetabek periode
2012-2019 adalah SARIMA (2,1,0)(0,1,1)[12] dengan nilai MAPE sebesar 3.16%
dibandingkan dengan metode Bayesian Structural Time Series [12] yaitu sebesar
3.74%.
PB  - UIN SUNAN KALIJAGA YOGYAKARTA
KW  - SARIMA
KW  -  Bayesian Structural Time Series
KW  -  Peramalan
M1  - skripsi
TI  - PERBANDINGAN PERAMALAN METODE SARIMA DAN
BAYESIAN STRUCTURAL TIME SERIES UNTUK DERET
WAKTU MUSIMAN
(STUDI KASUS : JUMLAH PENUMPANG KERETA API PT. KAI
COMMUTER WILAYAH JABODETABEK PERIODE 2012-2019)
AV  - restricted
EP  - 133
ER  -