Prediksi Jumlah Penumpang Light Rail Transit (LRT) Palembang Menggunakan Metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA)

Transportasi massal, terutama Light Rail Transit (LRT), memainkan peran dalam mendukung mobilitas masyarakat Palembang di era modern, dengan pertumbuhan kota berorientasi transit dan kepadatan tinggi, namun peningkatan penggunaan LRT menghadirkan tantangan, seperti penumpukan pada waktu libur dan acara khusus, memerlukan solusi efektif untuk mengantisipasi perubahan jumlah penumpang. Dalam penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menerapkan model prediksi menggunakan Metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) guna mengantisipasi dan memprediksi jumlah penumpang Light Rail Transit (LRT) Palembang. Metode SARIMA diharapkan dapat menjadi alat yang efektif dalam manajemen transportasi publik untuk merencanakan keberlanjutan operasional, dan memastikan pelayanan yang optimal bagi masyarakat Palembang. Hasil prediksi menggunakan model parameter (0,1,1)(0,1,0) mendapakan nilai RMSE sebesar 57.683 dan nilai MAPE sebesar 16.69% dengan demikian, tingkat akurasi yang didapat adalah sebesar 83.31%. Kata Kunci: Deret waktu, Light Rail Transit (LRT), Prediksi, Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA)