Peramalan Penumpang Pelabuhan Terbesar Indonesia Efek Pandemi COVID-19: Pendekatan Pemodelan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average dan Intervensi

Abstract

Peramalan terhadap pergerakan penumpang pelabuhan yang cenderung fluktuatif dan tidak menentu diperlukan untuk meningkatkan ketepatan pengembangan pelabuhan. Pemodelan dan peramalan jumlah penumpang pelabuhan membutuhkan metode yang dapat menangkap efek kebijakan pembatasan pergerakan manusia selama masa pandemi COVID-19, salah satunya model intervensi. Model peramalan SARIMA dibangun dari data jumlah penumpang secara bulanan di pelabuhan utama dalam negeri mulai periode Januari 2006 hingga Februari 2023. Pembentukan fungsi intervensi ditetapkan pada Maret 2020 sesuai pemberlakuan kebijakan pembatasan pergerakan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terjadi penurunan drastis pada ke-empat pelabuhan pada bulan Mei 2020 akibat pembatasan sosial. Analisis intervensi mampu mengetahui besar dan juga efek pandemi Covid-19 terhadap jumlah penumpang pelabuhan. Model Intervensi SARIMA merupakan penerapan analisis intervensi yang tepat untuk menjelaskan dinamika dan dampak interupsi dan perubahan deret waktu secara lebih rinci dan tepat dengan pola musiman pada data.