Author:
Setia Budi Agus,Hadi Susilo Purnomo
Abstract
Bandar udara merupakan salah satu infrastruktur penting yang diharapkan dapat mempercepat pertumbuhan ekonomi masyarakat. Bandar udara berfungsi sebagai simpul pergerakan penumpang atau barang dari transportasi udara ke transportasi darat atau sebaliknya, salah satunya adalah Bandar Udara Internasional Juanda. Namun perlu dilakukan manajemen yang baik pada bandar udara karena kurangnya penjadwalan yang tertata. Dibutuhkan sistem untuk mengurangi kesalahan yang sering terjadi dan sistem yang mendukung. Penelitian ini bertujuan untuk menangani dan memberikan solusi terbaik untuk mengatasi permasalahan perhitungan jumlah penumpang pesawat di Bandar Udara Internasional Juanda.Dalam hal ini penulis mengadakan penelitian tentang prediksi calon penumpang pesawat pada Bandar Udara Internasional Juanda menggunakan metode Double Exponential Smoothing yang nantinya diharapkan dapat memberikan solusi terhadap permasalahan perhitungan penumpang pesawat untuk memprediksi calon penumpang pesawat sehingga dapat ditentukan penjadwalan yang tepat dengan jumlah pesawat yang diperlukan.Implementasi sistem ini menggunakan website dengan framework codeigniter dengan tingkat akurasi hasil mencapai 98% didukung dengan pola data yang sesuai, dalam hal ini data jumlah penumpang pertahun memiliki pola data statis yang mengandung data trend. Tingkat akurasi data diperoleh dari metode testing menggunakan Mean Absolute Percentage Error yang hasilnya kurang dari 25%.
Publisher
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Subject
General Agricultural and Biological Sciences
Reference15 articles.
1. Lestari, R. A. (2015). Sistem Prediksi Calon Penumpang Pesawat pada Bandar Udara Internasional Juanda Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing. Jember: Universitas Jember.
2. Anita, 2015, Analisis Komparasi Logam Mulia Emas dengan Saham Perusahaan Pertambangan Di Busra Efek Indonesia 2010 - 2014, IAIN Sultan Maulana Hasanuddin, Banten
3. Annastasya Lieberty dan Radiant V. Imbar, 2015, Sistem Informasi Meramalkan Penjualan Barang Dengan Metode Double Exponential Smoothing (Studi kasus: PD. Padalarang Jaya), Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Maranatha, Bandung
4. Chang, P. C., Wang, Y. W., and Liu, C. H., 2017. The Development of a Weghted Evolving Fuzzy Neural Network for PCB Sales Forecasting. Elsevier, 32 (Expert Systems with Applications), pp. 86-96.
5. Fitria, I., 2017. Perbandingan Metode ARIMA dan Double Exponential Smoothing Pada Peramalan Harga Saham LQ45 Tiga Perusahaan Dengan Nilai Earning Per Share (EPS) Tertinggi, 14(2), pp. 113-125.