Prediksi Tren Penggunaan Mobil Listrik Toyota di Washington Menggunakan Model Prophet Berbasis Python
Abstrak
Penggunaan kendaraan listrik dan hybrid terus meningkat sebagai upaya mengurangi emisi karbon dan ketergantungan terhadap bahan bakar fosil. Di Amerika Serikat, khususnya negara bagian Washington, adopsi kendaraan listrik menunjukkan pertumbuhan yang konsisten seiring dukungan kebijakan pemerintah dan meningkatnya kesadaran lingkungan masyarakat. Toyota sebagai produsen otomotif global menerapkan strategi Multi-Pathway dengan mengembangkan kendaraan Hybrid Electric Vehicle (HEV), Plug-in Hybrid Electric Vehicle (PHEV), dan Battery Electric Vehicle (BEV) untuk menyesuaikan kebutuhan pasar. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tren penggunaan kendaraan listrik dan hybrid merek Toyota di Washington serta memprediksi perkembangan penggunaannya pada tahun-tahun berikutnya. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif deskriptif dengan data sekunder yang diperoleh dari dataset Kaggle periode 2020–2025. Analisis data dilakukan menggunakan pemodelan deret waktu dengan algoritma Prophet berbasis Python untuk mengidentifikasi pola tren dan melakukan prediksi pertumbuhan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah kendaraan listrik dan hybrid Toyota mengalami peningkatan yang signifikan selama periode penelitian, dengan pertumbuhan tertinggi terjadi pada tahun 2023–2024. Meskipun terdapat penurunan data pada tahun 2025 akibat keterbatasan kelengkapan data, hasil prediksi menunjukkan bahwa tren pertumbuhan kendaraan listrik Toyota diperkirakan akan terus meningkat hingga tahun 2028. Temuan ini mendukung hipotesis penelitian bahwa terdapat tren peningkatan signifikan penggunaan kendaraan listrik dan hybrid Toyota di Washington dari tahun ke tahun. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi pengembangan kebijakan transportasi berkelanjutan dan strategi industri otomotif berbasis kendaraan listrik.
Kata Kunci
Cari jurnal yang tepat untuk naskah Anda
MatchMind AI mencocokkan abstrak naskah Anda dengan ribuan jurnal terakreditasi dan menampilkan rekomendasi terbaik beserta alasannya.
Coba MatchMindLihat profil lengkap jurnal ini
Waktu review, biaya APC, statistik sitasi, indeksasi Scopus, dan banyak lagi.
Buka Jurnal Minfo PolganArtikel ini juga tersedia di situs resmi jurnal.
