## Original Article
Journal of Science and Applicative Technology vol. 4 (1), 2020, pp. 32-37 | 32
e-ISSN: 2581-0545 - https://journal.itera.ac.id/index.php/jsat/
Copyright © 2020 Journal of Science and Applicative Technology. Content from this work may be used under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International Licence . Any  further distribution of this work must maintain attribution to the  author(s) and the  title of the  work, journal citation and DOI. Published  under licence by Journal of Science and Aplicative Technology  (JSAT).
Received 20th April 2020 Accepted 09th June 2020 Published 15th June 2020
DOI: 10.35472/jsat.v4i1.266

## Pemodelan dan prediksi jumlah penumpang pelabuhan bakauheni selama periode tsunami Selat Sunda menggunakan autoregressive integrated moving average
Dani Al Mahkya * a , Dian Anggraini a , Andi Fitriawati a , Radot MH Siahaan a
a Program Studi Sains Aktuaria, Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia 35365
* Corresponding E-mail: dani.almahkya@at.itera.ac.id
Abstract : Bakauheni Port is a ferry port located in Bakauheni District, South Lampung. This port is one of the major ports located on Sumatera island connecting Sumatera and Java and is located in the Sunda Strait. The tsunami that occurred in the Sunda Strait on December 22, 2018 indirectly affected the sea crossing node, especially the Bakauheni-Merak route. This can lead to changes in time series data patterns. The phenomenon is expected to be captured through a  mathematical modeling that can be used as a decision making in the future. The purpose of this study was to model and predict the number of Bakauheni port  passengers  during  the  Sunda  Strait  Tsunami  period  using  the  Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA).  The ARIMA approach uses past information as a basis for modeling. Based on visual information on the number of Bakauheni Port passengers, there was an increase in December in general. Other information is that there are seasonal patterns that occur with a span of 7 days. This was indicated by the pattern of repeated increases in the number of passengers every Sunday. After the tsunami, the number of passengers decreased for 2 days. In the 3 days after the Tsunami or during the Christmas holiday on December 25, 2018, the number of passengers has increased again. Based on the analysis and discussion that has been done, the best time series model obtained is ARIMA([5],1,2)(2,1,0) 7 with a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 9.55%.
Abstrak: Pelabuhan Bakauheni merupakan sebuah pelabuhan penyebrangan yang terletak di Kecamatan Bakauheni, Lampung Selatan. Pelabuhan ini merupakan salah satu pelabuhan besar yang terdapat di pulau Sumatera yang menghubungkan antara Sumatera dan Jawa serta terletak di Selat Sunda. Tsunami yang terjadi  di selat sunda pada  22 Desember 2018 secara tidak langsung memberikan dampak pada simpul penyeberangan laut khususnya rute Bakauheni-Merak. Hal ini dapat mengakibatkan terjadinya  perubahan  pola  data  deret  waktu.  Kejadian  tersebut  diharapkan  dapat  ditangkap  melalui  sebuah  pemodelan matematika yang dapat digunakan sebagai pengambilan keputusan di masa yang akan datang. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan  pemodelan  serta  prediksi  jumlah  penumpang  pelabuhan  Bakauheni  selama  periode  Tsunami  Selat  Sunda menggunakan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) . Pendekatan ARIMA menggunakan informasi masa lampau sebagai dasar pemodelan. Berdasarkan informasi visual data jumlah penumpang pelabuhan bakauheni, secara umum terjadi kenaikan pada bulan Desember. Informasi lainnya adalah terdapat pola musiman yang terjadi dengan rentang waktu 7 hari. Hal ini  ditunjukan  dengan  adanya  pola  berulang  kenaikan  jumlah  penumpang  setiap  hari  minggu.    Setelah  kejadian  Tsunami berlangsung, jumlah penumpang mengalami penurunan selama 2 hari. Pada 3 hari setelah Tsunami atau ketika hari libur Natal 25  Desember  2018,  jumlah  penumpang  mengalami  peningkatan  kembali.  Berdasarkan  analisis  dan  pembahasan  yang  telah dilakukan, model deret waktu terbaik yang diperoleh adalah ARIMA([5],1,2)(2,1,0) 7 dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 9,55%.
Kata Kunci : analisis deret waktu, ARIMA, selat sunda, tsunami

## Pendahuluan
Pelabuhan  Bakauheni  merupakan  sebuah  pelabuhan penyebrangan  yang  terletak  di  Kecamatan  Bakauheni, Lampung  Selatan.  Pelabuhan  ini  merupakan salah satu pelabuhan besar yang terdapat di pulau Sumatera yang
menghubungkan  antara  Sumatera  dan  Jawa  serta terletak  di  selat  Sunda.  Setiap  harinya,  ratusan perjalanan  feri  melayani  arus  penumpang  maupun kendaraan  dari  dan  ke  Pulau  Sumatera  melalui pelabuhan Bakauheni dengan durasi rata-rata perjalanan  selama  dua  jam  [1].  Pelabuhan  Bakauheni
Open Access
Keywords: ARIMA, sunda strait, tsunami, time series
Copyright © 2020 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 4 (1), 2020, pp. 32-37 | 33
Published by: Lembaga Penelitian, Pengabdian Masyarakat, dan Penjaminan Mutu Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
merupakan salah satu pelabuhan yang dikelola oleh PT. Angkutan  Sungai  dan  Perairan  (PT.  ASDP)  Indonesia Ferry Persero.
Pulau  Sumatera  merupakan  pulau  yang  sangat  aktif seismisitasnya  akibat  eksistensi  zona  pertemuan lempeng  Indo-Australia  dan  lempeng  Eurasia  [2].  Pada zona  ini  terdapat  aktivitas  tektonik  maupun  aktivitas vulkanik.  Patahan  Sumatera  yang  disebabkan  oleh aktifitas  tektonik  menyebabkan  banyak  terjadinya gempa bumi besar di wilayah Sumatera  [3].  Salah  satu aktivitas  vulkanisme  yang  terjadi  adalah  terbentuknya gunung  api  Anak  Krakatau.  Gunung  api  Anak  Krakatau yang  terletak  di  Selat  Sunda  merupakan  salah  satu gunung  api  aktif  dari  129  gunung  api  di  Indonesia  [4]. Tsunami yang terjadi karena aktivitas gunung api Anak Krakatau di selat sunda pada 22 Desember 2018 secara tidak  langsung  memberikan  dampak  pada  beberapa sektor.  Dampak  bencana  tsunami  ini  melanda  daerah pesisir di pantai barat Provinsi Banten yaitu Kabupaten Pandeglang dan Kabupaten Serang, dan di pantai selatan Provinsi Lampung meliputi Kabupaten Lampung Selatan, Tanggamus,  dan  Pesawaran.  Kerugian  fisik  akibat tsunami meliputi 681 unit rumah rusak, 69 unit hotel dan villa  rusak,  420  unit  perahu  dan  kapal  rusak,  60  unit warung dan toko  rusak, dan puluhan kendaraan rusak. Berdasarkan  laporan  Badan  Nasional  Penanggulangan Bencana  yang  dikutip  .Tercatat  pada  14  Januari  2019, terdapat 473 orang meninggal dunia, 31.943 orang luka- luka, 10 orang hilang, dan 16.198 orang mengungsi [5].
Faktor ekternal maupun internal dapat mengakibatkan terjadinya  variasi  pola  data  deret  waktu.  Pola  deret waktu  tersebut  diharapkan  dapat  dianalisis  melalui sebuah  pemodelan  matematika  yang  dapat  digunakan sebagai  pengambilan  keputusan  di  masa  depan.  Salah satu metode yang dapat dilakukan untuk memodelkan serta memprediksi data deret waktu adalah Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA) . Model ARIMA dapat digunakan pada hampir semua pola data  deret  waktu.  Pendekatan  ARIMA  menggunakan informasi  masa  lampau  sebagai  dasar  pemodelan. Beberapa penelitian menggunakan ARIMA sebagai dasar pemodelan  antara  lain Prediction  of  Civil  Aviation Passenger  Transportation  Based  on  ARIMA  Model [6], Forecasting  Surabaya – Jakarta  Train  Passengers  with SARIMA model [7] dan Modelling and Forecasting of Air Traffic Passengers of Yola International Airport [8].
Data  deret  waktu  jumlah  penumpang  penyeberangan pelabuhan  bakauheni  memiliki  pola  yang  cukup bervariasi.  Hal  ini  dijelaskan  secara  visual  pada
Gambar  1 .  Berdasarkan  hal  tersebut,  perlu  adanya sebuah pemodelan matematika yang dapat menganalisis  pola  deret  waktu  jumlah  penumpang  di Pelabuhan Bakauheni. Pemodelan matematika tersebut akan digunakan untuk memperkirakan jumlah penumpang penyeberangan di masa yang akan datang. Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk memodelkan  dan  memprediksi  jumlah  penumpang Pelabuhan  Bakauheni  di  sekitar  periode  Tsunami  Selat Sunda berlangsung. Hasil pemodelan tersebut diharapkan dapat menjadi model yangdapat digunakan untuk  pemodelan  jumlah  penumpang  pelabuhan Bakaueheni.  Selain  itu,  hasil  prediksi  yang  dihasilkan dapat  dijadikan  sebagai  bahan  pertimbangan  dalam pengambilan keputusan manajemen pelabuhan.

## Metode
Deret waktu adalah urutan  pengamatan yang biasanya diurutkan  berdasarkan  waktu  dan  beberapa  diurutkan berdasarkan interval waktu [9]. Salah satu aspek penting dalam  membangun  sebuah  model  deret  waktu  adalah dapat memprediksi nilai deret waktu untuk masa depan [10].
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  jumlah penumpang  pelabuhan  bakauheni  yang  diperoleh  dari ASDP Indonesia Ferry cabang Bakauheni. Rentang waktu data  yang  digunakan  dari  1  Oktober  2018  sampai  31 Januari  2019.  Alat  bantu  pemodelan  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah SAS University Edition.

## Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)
Secara  umum  terdapat  tiga  proses  dalam  membangun suatu model ARIMA yaitu sebagai berikut [11]:

## 1. Identifikasi model ARIMA
Terdapat  beberapa  tahapan  dalam  melakukan  proses identifikasi  model  deret  waktu  [9].  Tahap  pertama adalah dengan membuat plot deret waktu dari data yang akan digunakan. Plot deret waktu yang dihasilkan akan memberikan  beberapa  informasi  seperti  ada  tidaknya pola  tren  maupun  musiman,  serta  kestasioneritasan data deret waktu yang digunakan. Jika data deret waktu tidak  stasioner,  maka  proses  differencing  dapat dilakukan.  Setelah  informasi  berdasarkan  plot  deret waktu diperoleh, tahap selanjutnya adalah menentukan Autocorrelation Function (ACF) dan Partial
Autocorrelation  Function  (PACF) dari  data  deret  waktu
e-ISSN: 2581-0545
Pemodelan dan prediksi jumlah penumpang pelabuhan bakauheni selama periode tsunami selat sunda menggunakan autoregressive integrated moving average
yang  digunakan.  ACF  dari  sampel  didefiniskan  sebagai berikut:
𝜌̂ 𝑘 = ∑ (𝑍 𝑡 − 𝑍̅)(𝑍 𝑡+𝑘 − 𝑍̅) 𝑛−𝑘 𝑡=1 ∑ (𝑍 𝑡 − 𝑍̅) 2 𝑛 𝑡=1 , 𝑘 = 0,1, .. (1)
serta PACF sampel yang didefinisikan sebagai berikut :
∅ ̂ 𝑘+1,𝑘+1 = 𝜌̂ 𝑘+1 − ∑ ∅ ̂ 𝑘𝑗 𝜌̂ 𝑘+1−𝑗 𝑘 𝑗=1 1 − − ∑ ∅ ̂ 𝑘𝑗 𝜌̂ 𝑗 𝑘 𝑗=1 (2) ∅ ̂ 𝑘+1,𝑗 = ∅ ̂ 𝑘𝑗 −   ∅ ̂ 𝑘+1,𝑘+1 ∅ ̂ 𝑘,𝑘+1−𝑗 (3)
dengan 𝑍 𝑡 : Data deret waktu 𝜌̂ 𝑘 : ACF pada lag ke- k ∅ ̂ 𝑘𝑘 : PACF pada lag ke- k
Setelah ACF dan PACF data deret waktu diketahui, tahap selanjutnya adalah menetukan model deret waktu yang sesuai dengan ketentuan yang tertera pada Tabel 1 [9] :
Tabel 1 . Karakteristik ACF dan PACF
Proses ACF PACF AR( p ) Menurun secara eksponensial atau pola gelombang sinus Terpotong pada lag ke p
MA( q ) Terpotong pada lag ke p Menurun secara eksponensial atau pola gelombang sinus ARMA( p,q )
Menurun setelah lag ( q – p ) Menurun setelah lag ( p – q )

## 2. Estimasi parameter
Penelitian  ini  menggunakan  metode  estimasi Least Square. Prinsip  dasar  metode least  square adalah dengan  meminimumkan  Jumlah  Kuadrat  Galat  (JKG) yang ditampilkan pada Persamaan 4 [10].
𝐽𝐾𝐺 = ∑(𝑍 𝑡 − 𝑍̂ 𝑡 ) 2 𝑛 𝑡=1 (4)
𝑍 𝑡 merupakan  observasi  aktual  deret  waktu  dan 𝑍̂ 𝑡 merupakan observasi prediksi deret waktu.

## 3. Uji signifikansi parameter
Uji signifikansi parameter digunakan untuk mengetahui apakah  parameter  yang  telah  diestimasi  memiliki peranan yang signifikan terhadap model deret waktu. Uji signifikansi  paramater  menggunakan  statistik  uji t
dengan  hipotesis  alternatif  yang  menyatakan  bahwa parameter signifikan dalam model.

## 4. Uji diagnosa model
Tahap selanjutnya pada pemodelan deret waktu adalah melakukan  pengujian  asumsi.  Asumsi  dasar  yang digunakan adalah galat 𝑎 𝑡 merupakan deret yang White Noise . Deret White Noise yaitu deret waktu yang tidak berkorelasi  dengan  rata-rata  bernilai  nol  dan  variansi bernilai konstan [9]. Pada uji diagnosa model, digunakan Ljung-Box  Test dengan  hipotesis  nol  adalah  tidak terdapat  autokorelasi  pada  deret  galat 𝑎 𝑡 dengan Statistik Uji Chi-Square (𝑋 2 ) sebagai berikut :
𝑄 = 𝑛(𝑛 + 2) ∑(𝑛 − 𝑘) −1 𝜌̂ 𝑘 2 𝐾 𝑘−1 (5)
Keterangan: n : Ukuran galat yang diamati 𝜌̂ 𝑘 : ACF Galat pada lag ke- k
Setelah  beberapa  tahapan  pemodelan  deret  waktu dilakukan, maka model ARIMA terbaik dapat diperoleh dengan  persamaan  umum  ARIMA  (p,  d,  q)  sebagai berikut [9]:
(1 − 𝜙 1 𝐵 − ⋯ − 𝜙 𝑝 𝐵 𝑝 )(1 − 𝐵) 𝑑 𝑍 𝑡 = (1 − 𝜃 1 𝐵 − ⋯ − 𝜃 𝑞 𝐵 𝑞 )𝑎 𝑡 (6)
Keterangan: 𝑍 𝑡 : Data deret waktu p : Orde Autoregressive d : Orde Differencing q : Orde Moving Average 𝜙 𝑝 : Koefisien Autoregressive orde tertinggi p 𝜃 𝑞 : Koefisien Moving Average orde tertinggi q 𝐵 : Operator backshift 𝑑 : Orde tertinggi proses differencing 𝑎 𝑡 : Galat proses deret waktu

## Ukuran Ketepatan Model
Ukuran ketepatan model yang digunakan adalah Mean Absolut  Percentage  Error  (MAPE) dengan  persamaan sebagai berikut [12]:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ | 𝑍 𝑡 − 𝑍̂ 𝑡 𝑍 𝑡 | 𝑛 𝑛 𝑡=1 (7)
Keterangan:
𝑍 𝑡 : Data deret waktu;
Copyright © 2020 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 4 (1), 2020, pp. 32-37 | 35
Published by: Lembaga Penelitian, Pengabdian Masyarakat, dan Penjaminan Mutu Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
𝑍̂ 𝑡 : Data prediksi deret waktu; 𝑛 : Banyaknya data deret waktu

## Hasil dan Pembahasan

## Identifikasi Model
Plot  deret  waktu  jumlah  penumpang  pelabuhan Bakauheni  dari  Oktober  2018  hingga  Januari  2019 ditampilkan pada Gambar 1 .
Gambar  1. Plot  Deret  Waktu  Jumlah  Penumpang  dari  Oktober  2018 sampai Januari 2019
Berdasarkan Gambar 1, jumlah penumpang mengalami peningkatan ketika memasuki bulan Desember 2018 dan puncak jumlah penumpang terjadi pada hari libur natal 2018. Jumlah penumpang penyeberangan dari pelabuhan bakauheni membentuk pola musiman setiap 7  hari.  Hal  ini  dapat  diketahui  berdasarkan  Gambar  1 yang menunjukan bahwa terdapat  peningkatan jumlah penumpang yang berulang setiap hari minggu.Plot ACF dan PACF dari data jumlah penumpang penyeberangan ditampilkan pada Gambar 2 dan Gambar 3 .
Gambar 2 . ACF Data Jumlah Penumpang Penyeberangan setelah Diffrencing 1 dan 7.
Gambar  3. PACF  Data  Jumlah  Penumpang  Penyeberangan  setelah Diffrencing 1 dan 7.
Berdasarkan Gambar  2 dan Gambar  3 ,  terdapat beberapa  dugaan  awal  dari  model  deret  waktu  yang mungkin terbentuk yaitu ARIMA(2,1,2)(2,1,1) 7 , ARIMA(2,1,2)(2,1,0) 7 , ARIMA([5],1,2)(2,1,0) 7 , dan
ARIMA(2,1,[5])(2,1,0) 7 .

## Estimasi Parameter
Berdasarkan  identifikasi  model,  diperoleh  beberapa dugaan  model  deret  waktu.  Tahap  selanjutnya  adalah melakukan  estimasi  parameter,  pengujian  signifikansi parameter  serta  pemilihan  model  terbaik  dijelaskan pada Tabel 2 .
Tabel 2. Pemilihan model terbaik
Model Signfikansi Parameter MAPE ARIMA(2,1,2)(2,1,1)7 Parameter tidak Signifikan dalam Model 8,73% ARIMA(2,1,2)(2,1,0)7 Parameter tidak Signifikan dalam Model 9,49% ARIMA([2],1,2)(2,1,0)7 Parameter Signifikan dalam Model 9,55% ARIMA(2,1,[2])(2,1,0)7 Parameter Signifikan dalam Model 9,58% Berdasarkan Tabel  2 ,  diperoleh  kesimpulan  bahwa model terbaik yang terbentuk adalah ARIMA([5],1,2)(2,1,0) 7 dengan  nilai  koefisien  yang ditampilkan  pada Tabel  3 dan  model  matematis  pada persamaan (8).
e-ISSN: 2581-0545
Pemodelan dan prediksi jumlah penumpang pelabuhan bakauheni selama periode tsunami selat sunda menggunakan autoregressive integrated moving average
(1 + 0,93𝐵 2 )(1 + 0,81𝐵 7 + 0,48𝐵 14 )(1 − B)(1 − 𝐵 7 )𝑍 𝑡 = (1 − 0,15𝐵 + 0,82𝐵 2 )𝑎 𝑡 (8)
Table 3. Nilai Koefisien Model Terbaik Parameter Koefisien t-value P-value 0,15 2,54 0,0125 -0,82 -9,78 <0,0001 -0,93 -16,21 <0,0001 -0,81 -8,50 <0,0001 -0,48 -5,27 <0,0001

## Uji diagnosa model
Uji diagnosa model ARIMA digunakan untuk memastikan bahwa  asumsi white  noise pada  galat  terpenuhi.  Hasil pengujian  menggunakan Ljung-Box  Test ditampilkan pada Tabel 4 .
Tabel 4. Uji Diagnosa Model dengan Ljung-Box Test Lag Chi-Square P-value MAPE 6 3,12 0,0775 9,55% 12 5,36 0,6166 18 16,79 0,2091 24 28,08 0,0820
Berdasarkan  Tabel  4,  diperoleh  kesimpulan  bahwa kecukupan  model  pada  uji  diagnosa  telah  terpenuhi dengan nilai MAPE sebesar 9,55%.  Hal ini dapat dilihat dari  nilai P-Value yang  lebih  besar  dari  nilai α yang digunakan  yaitu  5%  yang  artinya  bahwa  hipotesis  nol gagal ditolak.

## Forecasting
Setelah  dugaan  model  terbaik  diperoleh,  tahap selanjutnya  dalah  menggunakan  model  tersebut  untuk melakukan  proses forecasting .  Proses forecasting ini akan  menghasilkan  data  jumlah  penumpang  pada periode  ke  depan  setelah  tahap  pemodelan.  Hasil forecasting ini akan menjadi bahan pertimbangan dalam aspek  pengambilan  keputusan.  Hasil forecasting untuk 14 hari ke depan menggunakan model ARIMA([5],1,2)(2,1,0) 7 ,  diperoleh  hasil  yang  cantum pada Gambar 4 dan Tabel 5 .
Tabel 5 . Hasil Forecasting 14 Hari ke Depan Bulan Tanggal Prediksi Jumlah Penumpang (Orang) Februari 1 21528 2 23012 3 28166 4 20415 5 19605 6 20820 7 20770 8 21231 9 23429 10 28346 11 21292 12 19270 13 20822 14 21817
Gambar 4 . Plot Deret Waktu Perbandingan Data Asli dengan Data Hasil Forecasting

## Kesimpulan
Penelitian ini menggunakan pemodelan Autoregressive Integrated  Moving  Average  (ARIMA) .  Hasil  penelitian menunjukan model yang terbaik adalah
ARIMA([5],1,2)(2,1,0) 7 dengan  nilai  MAPE  sebesar 9,55%.  Model  ARIMA([5],1,2)(2,1,0) 7 memberikan  hasil prediksi  yang  hampir  menyerupai  pola  data  asli  pada rentang  periode  Oktober  2018  sampai  Januari  2019. Sedangkan  untuk  hasil  prediksi  14  periode  ke  depan,
𝜃 1
𝜃 2 𝜙 2 𝛩 1 𝛩 2
Copyright © 2020 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 4 (1), 2020, pp. 32-37 | 37
Published by: Lembaga Penelitian, Pengabdian Masyarakat, dan Penjaminan Mutu Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
pola  yang  terbentuk  hampir  sama  dengan  data pemodelan  yaitu  pola  konstan  dan  musiman  setiap  7 hari.  Diharapkan  hasil  prediksi  pada  periode  ke  depan dapat dimanfaatkan sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan maupun perencanaan.

## Konflik Kepentingan
Dengan ini penulis menyatakan bahwa tidak ada konflik kepentingan dalam penelitian ini.

## Penghargaan
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  dukungan  dari  Institut Teknologi  Sumatera  melalui  hibah  penelitian  ITERA Smart  2019  dengan  Kontrak  Nomor  B  /  308  /  IT9.C1  / PT.01.03  /  2019.  Penulis  mengucapkan  terimakasih kepada  Lembaga  Penelitian,  Pengabdian  Masyarakat, dan  Penjaminan  Mutu  (LPPM)  ITERA  serta  ASDP Indonesia  Ferry  cabang  Bakauheni  atas  nama  Bapak Ahmad Budiono sebagai Narasumber Data Penelitian.

## Pustaka
[1] Listantari, “Evaluasi Pelayanan Angkutan Lanjutan di Pelabuhan Penyeberangan Merak,” Jurnal Penelitian Transportasi Multimedia, vol. 14, pp. 84-94, 2016.
[2] Akmam, “Subduksi Lempeng Indo -Australia pada
Lempeng Eurasia di Pantai Bara t Sumatera Barat,”
Jurnal Saintek, vol. 3, no. 1, pp. 52-59, 2011.
[3] S. M. Alif and A. Pratama, “Analysis of Southern Segment of Sumatran Fault Monitoring Bench Mark as Preliminary Approach in Updating Earthquake
Hazard Map,” in Journal of Science and Applicative
Technology in ICOSITER 2018 , 2018.
[4] I. S. Sutawidjaja, “Pertumbuhan Gunung Api Anak Krakatau setelah Letusan Katastrofis 1883,” Jurnal Geologi Indonesia, vol. 1, no. 3, pp. 143-153, 2006.
[5] P. D. I. d. Humas, “BNPB (Badan Nasional
P enanggulangan Bencana),” 14 02 2019. [Online].
Available: https://bnpb.go.id/berita/tsunami-selat- sunda. [Accessed 3 Juny 2020].
[6] X. Tang and G. Deng, “Prediction of Civil Aviation Passenger Transportation Based on ARIMA Model,”
Open Journal of Statistics, vol. 6, pp. 824-834, 2016.
[7] S. W. Astuti and Jamaludin, “Forecasting Surabaya – Jakarta Train Passengers with SARIMA model,” IOP Conference Series, vol. 407, 2018.
[8] F. S. Gaya, Mbaga and Y. Vandi, “Modelling and Forecasting of Air Traffic Passengers of Yola
International Airport,” Journal of Scientific and Engineering Research, vol. 5, pp. 155-161, 2019.
[9] W. W. S. Wei, Time Series Analysis Univariate and Multivariate Method, New York: Pearson Education, 2006.
[10] J. D. C. a. K. Chan, Time Series Analysis with Applications in R, Lowa City: Springer, 2008.
[11] D. C. Montgomery, C. Jennings and M. Kulachi, Introduction to Time Series Analysis and Forecasting, New Jersey: Willey, 2008.
[12] S. Makridakis, S. C. Wheelright and V. E. McGee, Metode dan Aplikasi Peramalan. Bahasa Indonesia, Jakarta: Erlangga, 1999.