Javascript must be enabled to continue!
Penerapan Metode ARIMA dalam Memprediksi Jumlah Impor Mobil di Indonesia pada Tahun 2023
View through CrossRef
Sektor industri transportasi terus berkembang secara masif, tidak terkecuali untuk transportasi roda empat yang banyak diminati yaitu mobil. Menurut data dari laman Gabungan Industri Kendaraan Bermotor Indonesia (GAIKINDO) tahun 2022, total penjualan mobil secara keseluruhan sebanyak 1.048.040 unit, total produksi dalam negeri mencapai 1.470.146 unit, dengan jumlah ekspor sebanyak 473.602 unit, dan jumlah impor sebanyak 83.298 unit. Hal itu menunjukkan bahwa angka produksi dalam negeri sudah dapat mencukupi kebutuhan pembeli tanpa melakukan impor dari luar negeri. Namun, terdapat alasan-alasan penting yang menjadikan impor mobil tetap diperlukan setiap tahun. Salah satu alasan utamanya adalah ketersediaan model dan jenis mobil tertentu yang tidak diproduksi secara lokal. Berdasarkan hal tersebut, dibutuhkan metode untuk memprediksi jumlah impor mobil pada tahun 2023. Berkaitan dengan itu, pada penelitian ini dilakukan prediksi jumlah impor mobil menggunakan metode ARIMA. Model ARIMA terbaik yang digunakan untuk peramalan adalah ARIMA(2,1,2). Hasil peramalan yang diperoleh untuk bulan Juli s.d. Desember 2023 secara berturut-turut adalah 8073,926; 10001,218; 11337,540; 11070,056; 9753,595; dan 8719,446 dengan nilai MAPE yaitu 26,61.
Universitas Negeri Yogyakarta
Title: Penerapan Metode ARIMA dalam Memprediksi Jumlah Impor Mobil di Indonesia pada Tahun 2023
Description:
Sektor industri transportasi terus berkembang secara masif, tidak terkecuali untuk transportasi roda empat yang banyak diminati yaitu mobil.
Menurut data dari laman Gabungan Industri Kendaraan Bermotor Indonesia (GAIKINDO) tahun 2022, total penjualan mobil secara keseluruhan sebanyak 1.
048.
040 unit, total produksi dalam negeri mencapai 1.
470.
146 unit, dengan jumlah ekspor sebanyak 473.
602 unit, dan jumlah impor sebanyak 83.
298 unit.
Hal itu menunjukkan bahwa angka produksi dalam negeri sudah dapat mencukupi kebutuhan pembeli tanpa melakukan impor dari luar negeri.
Namun, terdapat alasan-alasan penting yang menjadikan impor mobil tetap diperlukan setiap tahun.
Salah satu alasan utamanya adalah ketersediaan model dan jenis mobil tertentu yang tidak diproduksi secara lokal.
Berdasarkan hal tersebut, dibutuhkan metode untuk memprediksi jumlah impor mobil pada tahun 2023.
Berkaitan dengan itu, pada penelitian ini dilakukan prediksi jumlah impor mobil menggunakan metode ARIMA.
Model ARIMA terbaik yang digunakan untuk peramalan adalah ARIMA(2,1,2).
Hasil peramalan yang diperoleh untuk bulan Juli s.
d.
Desember 2023 secara berturut-turut adalah 8073,926; 10001,218; 11337,540; 11070,056; 9753,595; dan 8719,446 dengan nilai MAPE yaitu 26,61.
Related Results
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MORTALITAS PADA PASIEN DENGAN FRAKTUR COSTA: Literature Review
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MORTALITAS PADA PASIEN DENGAN FRAKTUR COSTA: Literature Review
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MORTALITAS PADA PASIEN DENGAN FRAKTUR COSTA: Literature Review Anna Tri Wahyuni1), Masfuri2), Liya Arista3)1,2,3 Fakultas Ilmu Keperawatan Univers...
ANALISIS KORELASI ANTARA JUMLAH PENDUDUK DENGAN IMPOR BERAS INDONESIA
ANALISIS KORELASI ANTARA JUMLAH PENDUDUK DENGAN IMPOR BERAS INDONESIA
Perkembangan impor beras di Indonesia sudah dimulai pada awal kemerdekaan yaitu pada 1945 sampai 1960. Impor beras Indonesia mencapai 0,3 sampai 1 juta ton per tahun. Setelah itu t...
Peramalan Harga Saham BBRI Menggunakan Metode Hybrid ARIMA-SVR
Peramalan Harga Saham BBRI Menggunakan Metode Hybrid ARIMA-SVR
Abstract. PT Bank Rakyat Indonesia (BBRI) is one of the most popular investment instruments, but it has high stock price volatility due to global and domestic economic factors. Thi...
Analisis Data Mining Menggunakan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Harga Pasar Mobil Bekas
Analisis Data Mining Menggunakan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Harga Pasar Mobil Bekas
Tingginya minat masyarakat terhadap mobil bekas membuat bisnis jual beli mobil bekas semakin meningkat, hal ini ditandai dengan banyaknya showroom mobil bekas yang ada di beberapa ...
DAMPAK TEKNOLOGI TERHADAP PROSES BELAJAR MENGAJAR
DAMPAK TEKNOLOGI TERHADAP PROSES BELAJAR MENGAJAR
DAFTAR PUSTAKAAditama, M. H. R., & Selfiardy, S. (2022). Kehidupan Mahasiswa Kuliah Sambil Bekerja di Masa Pandemi Covid-19. Kidspedia: Jurnal Pendidikan Anak Usia Dini, 3(...
Catatan Editor: Langkah JPS dalam situasi pandemi dan pengantar Vol. 18 (3) tentang budaya, identitas, dan relasi antarkelompok
Catatan Editor: Langkah JPS dalam situasi pandemi dan pengantar Vol. 18 (3) tentang budaya, identitas, dan relasi antarkelompok
Salam sejahtera,
Tahun 2020 ini merupakan tahun yang menantang bagi kita semua. Awal tahun diwarnai dengan berbagai peristiwa, diantaranya politik global yang memanas serta perist...
Comparison of ARIMA model, ARIMA-BPNN model and ARIMA-ERNN model in predicting incidence of dengue in China
Comparison of ARIMA model, ARIMA-BPNN model and ARIMA-ERNN model in predicting incidence of dengue in China
Abstract
Background
Dengue remains an enduring public health concern across tropical and subtropical regions of China, with a d...

