The repository administrator has not yet configured an RDF license.
PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG PESAWAT DI BANDARA INTERNASIONAL SOEKARNO-HATTA MENGGUNAKAN METODE HYBRID SEASONAL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (SARIMA) – SUPPORT VECTOR REGRESSIVE (SVR)
Transportasi memiliki peranan penting bagi pembangunan dan pengembangan infrastruktur suatu wilayah atau kawasan. Salah satu jenis transportasi yang dapat digunakan adalah transportasi udara. Transportasi udara selalu mengalami kenaikan setiap tahunnya terutama kenaikan pada jumlah penumpang. Perkiraan jumlah penumpang setiap bulannya sangat dibutuhkan guna mengetahui perencanaan dan pengoptimalan pengoperasian bandara agar dapat mengatasi kenaikan jumlah penumpang pada masa yang akan datang khususnya PT. Angkasa Pura II (Persero) selaku pengelola bandara. Maka dari itu dibutuhkan teknik peramalan jumlah penumpang yang tepat agar hasil yang dicapai optimal. Karena pola data yang tidak stasioner, memiliki pola musiman data runtun waktu, dan terdapat pola linear dan nonlinear maka diperlukan metode peramalan yang tepat untuk mengatasi masalah tersebut di mana dalam penelitian skripsi kali ini menggunakan model hybrid SARIMA-SVR. model SARIMA digunakan sebagai komponen linear sedangkan model SVR dengan menggunakan fungsi kernel RBF metode grid search dengan tahapan loose grid dan finer grid digunakan sebagai komponen nonlinear dengan data yang digunakan adalah data jumlah penumpang pesawat periode Januari 2006 sampai Januari 2021. Oleh karena itu, gabungan dari kedua model ini digunakan untuk meramalkan jumlah penumpang pesawat penerbangan domestik di bandara internasional Soekarno-Hatta yang memiliki pola data linear dan nonlinear. Ketepatan model dan hasil peramalan model hybrid SARIMA-SVR dibandingkan dengan model SARIMA melalui perhitungan hasil nilai MAPE dan membandingkan nilainya. Hasil akhir menunjukan jika model hybrid SARIMA-SVR memiliki hasil dan ketepatan yang lebih baik dibandingkan dengan model SARIMA. Transportation has an important role for the development and infrastructure development of a region or region. One type of transportation that can be used is air transportation. Air transportation always increases every year, especially the increase in the number of passengers. Estimates of the number of passengers each month are needed in order to know the planning and optimization of airport operations in order to overcome the increase in the number of passengers in the future, especially PT. Angkasa Pura II (Persero) as the airport manager. Therefore we need the right number of passengers forecasting techniques so that optimal results are achieved. Because the data patterns are not stationary, have seasonal patterns of time series data, and there are linear and nonlinear patterns, an appropriate forecasting method is needed to overcome these problems where in this thesis research using the SARIMA-SVR hybrid model. The SARIMA model is used as a linear component, while the SVR model using the RBF kernel function, the grid search method with the stages of loose grid and finer grid is used as a nonlinear component with the data used is data on the number of aircraft passengers for the period January 2006 to January 2021. Therefore, the combination of These two models are used to predict the number of passengers on domestic flights at Soekarno-Hatta international airport which have linear and nonlinear data patterns. The accuracy of the model and the forecasting results of the SARIMA-SVR hybrid model are compared with the SARIMA model by calculating the MAPE value results and comparing their values. The final result shows that the SARIMA-SVR hybrid model has better results and accuracy than the SARIMA model.
S_MAT|D5051#Matematika, Universitas Pendidikan Indonesia
PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG PESAWAT DI BANDARA INTERNASIONAL SOEKARNO-HATTA MENGGUNAKAN METODE HYBRID SEASONAL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (SARIMA) – SUPPORT VECTOR REGRESSIVE (SVR) (Text)
HTML Summary of #64938 PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG PESAWAT DI BANDARA INTERNASIONAL SOEKARNO-HATTA MENGGUNAKAN METODE HYBRID SEASONAL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (SARIMA) – SUPPORT VECTOR REGRESSIVE (SVR)
L Education (General)
QA Mathematics