PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG PENERBANGAN DOMESTIK DI BANDARA INTERNASIONAL JENDERAL AHMAD YANI SEMARANG MENGGUNAKAN METODE HYBRID SINGULAR SPECTRUM ANALYSIS-NEURAL NETWORK (SSA-NN)

TRESIANI, YUNITASARI (2023) PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG PENERBANGAN DOMESTIK DI BANDARA INTERNASIONAL JENDERAL AHMAD YANI SEMARANG MENGGUNAKAN METODE HYBRID SINGULAR SPECTRUM ANALYSIS-NEURAL NETWORK (SSA-NN). Sarjana / Sarjana Terapan (S1/D4) thesis, Universitas Muhammadiyah Semarang.

Preview	Text HALAMAN DEPAN.pdf Download (1MB) | Preview
Preview	Text ABSTRAK.pdf Download (452kB) | Preview
Preview	Text BAB I.pdf Download (594kB) | Preview
Preview	Text BAB II.pdf Download (662kB) | Preview
	Text BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (559kB) | Request a copy
	Text BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (910kB) | Request a copy
Preview	Text BAB V.pdf Download (451kB) | Preview
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Repository staff only Download (569kB) | Request a copy
	Text FULL TEXTS SKRIPSI.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

ABSTRAK Tresiani Yunitasari, 2023, Peramalan Jumlah Penumpang Penerbangan Domestik Menggunakan Di Bandara Internasional Jenderal Ahmad Yani Semarang Metode Hybrid Singular Spectrum Analysis-Neural Network (SSA-NN). Skripsi, Program Studi Statistika, Universitas Muhammadiyah Semarang. Pembimbing: I. M. Al Haris, M.Si, II. Prizka Rismawati Arum, S.Si, M.Stat. Transportasi merupakan sarana yang sangat penting dalam menunjang pertumbuhan ekonomi masyarakat dan pembangunan ekonomi suatu negara. Dampak pandemi covid-19 yang terjadi pada tahun 2020 kemarin mengakibatkan pergerakan jumlah penumpang di Bandara Internasional Jenderal Ahmad Yani Semarang mengalami penurunan yang cukup drastis. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pemodelan dan peramalan jumlah penumpang yang mana nantinya dapat digunakan sebagai bahan acuan dalam pengambilan kebijakan dengan menggunakan metode Hybrid SSA-NN. Metode SSA diharapkan mampu mendekomposisikan berbagai pola pada data jumlah penumpang ke dalam sub pola trend, musiman dan noise, sedangkan metode NN digunakan untuk menganalisis data yang mempunyai pola hubungan nonlinear pada jumlah penumpang di Bandara Internasional Jenderal Ahmad Yani Semarang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode terbaik adalah gabungan metode SSA dengan windows length 40 dan metode NN dengan arsitektur jaringan 6-8-1 (6 neuron input, 8 neuron hidden dan 1 neuron output) untuk komponen trend, 11-15-1 (11 neuron input, 15 neuron hidden dan 1 neuron output) untuk komponen musiman, serta 10-15-1 (10 neuron input, 15 neuron hidden dan 1 neuron output) untuk komponen noise. Tingkat kesalahan prediksi berdasarkan nilai MAPE sebesar 0,54% atau akurasi sebesar 99,46%. Kata Kunci: Hybrid SSA-NN, Penumpang, Peramalan, Transportasi

Actions (login required)

View Item