Pelabuhan dalam aktivitasnya mempunyai peran penting dan strategis untuk pertumbuhan perekonomian serta merupakan segmen usaha yang dapat memberikan kontribusi bagi pembangunan nasional. Pada saat musim libur lebaran, besarnya jumlah penumpang kapal akan mengalami peningkatan. Dalam hal ini, peramalan data jumlah penumpang kapal perlu dilakukan untuk membantu perusahaan dalam menyusun strategi agar tidak terjadi penumpukan penumpang di dramaga. Terdapat beberapa metode peramalan yang digunakan seperti Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Seasonal ARIMA (SARIMA) dan sebagainya. ARIMA dipandang lebih populer dalam melakukan peramalan karena lebih fleksibel dan mampu mewakili banyak variasi data pada deret waktu tertentu. Adapun SARIMA merupakan pengembangan model ARIMA yang memiliki efek musiman. Pada skripsi ini, akan dibahas prakiraan total kedatangan penumpang dari Pelabuhan Tanjung Perak dari Januari 2006 sampai dengan Januari 2022 menggunakan model SARIMA. Karena pada residual model SARIMA memiliki kondisi heterokedastisitas, maka ditambahkan model ARCH untuk memenuhi asumsi homokedastisitas. Hasil menunjukkan bahwa model runtun waktu terbaik yaitu SARIMA(1,1,0)(0,0,1)12-ARCH(1) dengan nilai Mean Absolute Precentage Error (MAPE) sebesar 39.7%. Hasil prakiraan total kedatangan penumpang kapal di Pelabuhan Tanjung Perak selama 5 bulan kedepan yaitu Februari 2022 sebanyak 21683.89 penumpang, Maret 2022 sebanyak 11931.65, April 2022 sebanyak 22115.98 orang, Mei 2022 23793.87 orang, dan Juni 2022 sebanyak 17990.21 orang.
Kata Kunci : SARIMA-ARCH, heterokedastisitas, musiman