ANALISIS PERAMALAN VOLUME BARANG KERETA API MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING DAN MOVING AVERAGE DI STASIUN KALIMAS

ANALISIS PERAMALAN VOLUME BARANG KERETA API MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING DAN MOVING AVERAGE DI STASIUN KALIMAS

PT Kereta Api Indonesia (PT KAI) merupakan perusahaan yang bergerak dibidang angkutan jasa baik angkutan orang maupun angkutan barang. PT KAI memiliki wilayah operasi di Pulau Jawa yang biasa disebut Daerah Operasi (DAOP) dan di Pulau Sumatera yang biasa disebut Divisi Regional (DIVRE). Stasiun Kalimas merupakan stasiun kereta api yang berada di Perak Utara, Pabean Cantikan, Surabaya. Stasiun Kalimas adalah salah satu stasiun barang dimana stasiun ini hanya bergerak pada angkutan jasa barang. Pada Stasiun Kalimas terdapat tiga komoditi barang yang diangkut yaitu peti kemas, baja koil, dan semen. Berdasarkan data volume barang Stasiun Kalimas tahun 2021 pada bulan September sampai Desember terjadi kenaikan yang melebihi program dari Stasiun. Oleh karena itu penulis melakukan penelitian ini memiliki tujuan untuk meramalkan jumlah volume barang di Stasiun Kalimas pada tahun 2026 dan mengetahui nilai kesalahan peramalan volume barang Stasiun Kalimas. Berdasarkan data yang didapat pada penelitian ini, penelitian menggunakan metode peramalan moving average dan exponential smoothing. Data yang didapat pada penelitian ini berjenis time series. Dengan jenis data tersebut sebelum dilakukan peramalan, data tersebut dilakukan uji stasioneritas dengan grafik dan uji stasioneritas dengan korelogram. Setelah data tersebut stasioner dilakukan peramalan dengan dua metode. Tujuan menggunakan dua metode tersebut untuk membandingkan metode yang tepat digunakan untuk meramalkan volume barang Stasiun kalimas. Metode dikatakan tepat untuk meramalkan dengan melihat nilai kesalahan melaui Mean Absolut Deviation (MAD) dan Mean Square Error (MSE). Peramalan ini dilakukan pada setiap ekspeditur yang ada di Stasiun Kalimas. Terdapat empat Ekspeditur di Stasiun Kalimas yaitu Buana Kontenindo Expres (BKE), Bumi Wijaya Indorail (BWI), Jatim Petrolouem Transport (JPT), dan Kereta Api Logistik (KALOG). Berdasarkan perhitungan peramalan menggunakan metode moving average dan exponential smoothing didapat nilai kesalahan terkecil untuk ekspeditur BKE terdapat di metode moving average 6 periode dan nilai kesalahan terkecil di ekspeditur BWI, JPT dan KALOG Terdapat di metode moving average 9 periode. Dengan menggunakan metode tersebut dilakukan peramalan di tahun 2026. Peramalan tersebut menghasilkan nilai konstan setiap bulannya. Nilai konstan tersebut dipengaruhi nilai data masa lalu yang stasioner. Yang berarti nilai varian dan nilai rata-rata bergerak konstan sepanjang waktu. Nilai konstan tersebut dapat berubah sesuai dengan nilai kesalahan yang didapat.

Kata kunci : Peramalan volume barang, moving average, exponential smoothing, Mean Absolut Deviation (MAD), dan Mean Squqre Error (MSE)