PREDIKSI KEPADATAN PENUMPANG BANDARA MENGGUNAKAN LSTM DAN SARIMA: STUDI KASUS BANDARA RADIN INTEN LAMPUNG

Prasojo, Yugo Diaji and Triloka, Joko (2025) PREDIKSI KEPADATAN PENUMPANG BANDARA MENGGUNAKAN LSTM DAN SARIMA: STUDI KASUS BANDARA RADIN INTEN LAMPUNG. Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC), 9 (4). pp. 1955-1963. ISSN e-ISSN: 2548-6861

	Text Cover_Diaji Yugo Prasojo.pdf Download (289kB)
	Text Surat Pernyataan, Persetujuan, Pengesahan_Diaji Yugo Prasojo.pdf Download (1MB)
	Text Daftar Isi_Diaji Yugo Prasojo.pdf Download (383kB)
	Text Jurnal_Diaji Yugo Prasojo.pdf Download (913kB)
	Text Lampiran Artikel_Diaji Yugo Prasojo.pdf Download (891kB)

Official URL: https://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC

Abstract

Prediksi kepadatan penumpang di bandara merupakan aspek penting dalam perencanaan operasional dan pengambilan keputusan strategis. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi jumlah penumpang di Bandara Radin Inten Lampung menggunakan kombinasi model Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average (SARIMA) dan Long Short-Term Memory (LSTM), serta membandingkannya dengan model Random Forest dan XGBoost. Dataset yang digunakan mencakup jumlah penumpang harian dari Januari 2023 hingga Desember 2024. Penelitian ini meliputi tahapan eksplorasi data, preprocessing, pemodelan SARIMA dan LSTM secara terpisah, serta penggabungan keduanya melalui pendekatan residual learning. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model SARIMA memiliki performa terbaik dalam menangkap pola musiman dengan nilai MAPE sebesar 3.81%, diikuti oleh Random Forest dengan MAPE sebesar 5.81% dan XGBoost dengan MAPE sebesar 5.84%. Model LSTM menunjukkan hasil yang lebih rendah dengan MAPE sebesar 6.81%. Meskipun kombinasi SARIMA dan LSTM menjanjikan secara teoritis, hasilnya lebih buruk dengan MAPE sebesar 14.27% akibat akumulasi error pada tahap residual learning. Penelitian ini menunjukkan bahwa pemilihan model yang tepat san gat bergantung pada karakteristik data dan tujuan prediksi, serta pentingnya penggabungan multi-model untuk meningkatkan akurasi prediksi dalam aplikasi peramalan kepadatan penumpang di bandara.

Item Type:	Article
Subjects:	Ilmu Komputer eTheses
Divisions:	Pasca Sarjana > Magister Teknik Informatika
Depositing User:	Diaji Yugo Prasojo
Date Deposited:	11 Nov 2025 01:14
Last Modified:	11 Nov 2025 01:14
URI:	http://repo.darmajaya.ac.id/id/eprint/23068

Actions (login required)

View Item