ANALISIS PERAMALAN KLAIM TABUNGAN HARI TUA MENGGUNAKAN METODE ARIMA PADA PT. ASABRI CABANG MAKASSAR
##plugins.themes.academic_pro.article.main##
Abstract
The Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) method was used in this study to forecast the number of Old Age Savings (THT) insurance claims at PT ASABRI (Persero) Makassar Branch. The data used consisted of 37 monthly observations of THT claims from May 2022 to May 2025. The model identification results indicate that the ARIMA (1,1,0) model is appropriate, with a p-value <0.05 and residuals similar to white noise. This forecast was made for June to December 2025. According to the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value of 17,7123%, this model has a fairly high level of accuracy. It is hoped that the results of this study will assist businesses in making financial decisions and strategic planning.
##plugins.themes.academic_pro.article.details##
How to Cite
Issan, Indri Mita Pagasing, Andi Harmin, & Sitti Arni. (2025). ANALISIS PERAMALAN KLAIM TABUNGAN HARI TUA MENGGUNAKAN METODE ARIMA PADA PT. ASABRI CABANG MAKASSAR. Jurnal Informatika Progres, 17(1), 70-76. Retrieved from https://www.jurnal.stmikprofesional.ac.id/index.php/Progress/article/view/428
References
[1] M. Thamrin and A. Demmarua, “Abraham Demmarua 3)-Prediksi Peluang Kerja,” Musdalifa Thamrin, vol. 1, pp. 1–10.
[2] A. Kurniawati and A. Arima, “Analisis Prediksi Harga Saham PT. Astra International Tbk Menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Support Vector Regression (SVR),” vol. 20, no. September, pp. 417–423, 2021.
[3] B. Aulia, “Jurnal Pepadun Komparasi Peramalan ARIMA dan RNN pada Tunggakan Peserta BPJS Kesehatan Cabang Jambi,” Jurnal Pepadun, vol. 5, no. 3, pp. 262–274, 2024.
[4] F. A. Kurnia, M. Hardianti, M. Sinurat, and L. Cahyadi, “Analisis Prediksi Harga Saham PT. BCA Dengan Menggunakan Metode ARIMA,” eCo-Fin, vol. 7, no. 2, pp. 880–896, 2025. doi:10.32877/ef.v7i2.2373.
[5] E. N. Faida and L. Syaipudin, “Ekonomi Modern dan Tradisional Analisis Cadangan Premi Asuransi Jiwa Menggunakan Metode ARIMA,” vol. 1, no. 1, pp. 39–46, 2024.
[6] J. Hari, T. Jht, and M. Metode, “Peramalan Total Nominal Klaim pada Program,” vol. 13, no. 6, 2024.
[7] L. Hablinawati and J. Nugraha, “Peramalan Nilai Tukar Petani di Daerah Istimewa Yogyakarta Menggunakan Metode ARIMA,” Emerging Statistics and Data Science Journal, vol. 2, no. 1, pp. 85–96, 2024. doi:10.20885/esds.vol2.iss.1.art9.
[8] R. S. Lubis, A. Fadhliyah, L. Ananda, and S. R. Pohan, “Penerapan Model ARIMA Untuk Peramalan Jumlah Orang Yang Melakukan Pembayaran Program Jaminan Hari Tua Pada BPJS Ketenagakerjaan Cabang Tanjung Morawa,” Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat, vol. 5, no. 1, pp. 2603–2611, 2024.
[9] Ahmad, F. (2020). Penentuan metode peramalan pada produksi part New Granada Bowl ST di PT.X. JISI: Jurnal Integrasi Sistem Industri, 7(1), 31–39. doi:https://dx.doi.org/10.24853/jisi.7.1
[10] Monica, S. &. (2022). Penerapan regresi linier untuk peramalan penjualan. Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK), 6(2), 777–788. doi:https://doi.org/10.59697/jtik.v6i2.285
[11] Alfida Tegar Nurani, A. S. (2023). Perbandingan Kinerja Regresi Decision Tree dan Regresi Linear Berganda untuk Prediksi BMI pada Dataset Asthma. Jurnal Sains dan Edukasi Sains, 6(1), 34–43. doi:https://doi.org/10.24246/juses.v6i1p34-43
[2] A. Kurniawati and A. Arima, “Analisis Prediksi Harga Saham PT. Astra International Tbk Menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Support Vector Regression (SVR),” vol. 20, no. September, pp. 417–423, 2021.
[3] B. Aulia, “Jurnal Pepadun Komparasi Peramalan ARIMA dan RNN pada Tunggakan Peserta BPJS Kesehatan Cabang Jambi,” Jurnal Pepadun, vol. 5, no. 3, pp. 262–274, 2024.
[4] F. A. Kurnia, M. Hardianti, M. Sinurat, and L. Cahyadi, “Analisis Prediksi Harga Saham PT. BCA Dengan Menggunakan Metode ARIMA,” eCo-Fin, vol. 7, no. 2, pp. 880–896, 2025. doi:10.32877/ef.v7i2.2373.
[5] E. N. Faida and L. Syaipudin, “Ekonomi Modern dan Tradisional Analisis Cadangan Premi Asuransi Jiwa Menggunakan Metode ARIMA,” vol. 1, no. 1, pp. 39–46, 2024.
[6] J. Hari, T. Jht, and M. Metode, “Peramalan Total Nominal Klaim pada Program,” vol. 13, no. 6, 2024.
[7] L. Hablinawati and J. Nugraha, “Peramalan Nilai Tukar Petani di Daerah Istimewa Yogyakarta Menggunakan Metode ARIMA,” Emerging Statistics and Data Science Journal, vol. 2, no. 1, pp. 85–96, 2024. doi:10.20885/esds.vol2.iss.1.art9.
[8] R. S. Lubis, A. Fadhliyah, L. Ananda, and S. R. Pohan, “Penerapan Model ARIMA Untuk Peramalan Jumlah Orang Yang Melakukan Pembayaran Program Jaminan Hari Tua Pada BPJS Ketenagakerjaan Cabang Tanjung Morawa,” Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat, vol. 5, no. 1, pp. 2603–2611, 2024.
[9] Ahmad, F. (2020). Penentuan metode peramalan pada produksi part New Granada Bowl ST di PT.X. JISI: Jurnal Integrasi Sistem Industri, 7(1), 31–39. doi:https://dx.doi.org/10.24853/jisi.7.1
[10] Monica, S. &. (2022). Penerapan regresi linier untuk peramalan penjualan. Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK), 6(2), 777–788. doi:https://doi.org/10.59697/jtik.v6i2.285
[11] Alfida Tegar Nurani, A. S. (2023). Perbandingan Kinerja Regresi Decision Tree dan Regresi Linear Berganda untuk Prediksi BMI pada Dataset Asthma. Jurnal Sains dan Edukasi Sains, 6(1), 34–43. doi:https://doi.org/10.24246/juses.v6i1p34-43