## ANALISIS KAPASITAS FASILITAS APRON DAN REKOMENDASI PENGEMBANGAN BANDAR UDARA INTERNASIONAL SIM ACEH
Milla Al-Barrah 1,* Yusria Darma 2 Lulusi 3
1 Mahasiswa, Jurusan Teknik Sipil, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh 23111, Indonesia
2,3 Jurusan Teknik Sipil, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh 23111, Indonesia. *corresponding author, email: millabarrah@gmail.com

## Abstract
Both  passengers  of  domestic  and  international  flights  in  SIM  airport  continues  to  experience  an  increase.  In 2015,  the  number  of  passengers  was  709.902  and  in  2016  the  number  increased  by  36%  to  968.487.  PT. Angkasa Pura II as SIM International Airport management will do re-layout and expansion of the terminal. This will have an impact  on the layout of  the apron, taxiway and also possibly the runway, so it is essential  to  have the development that meets the standards. This study aimed to  analyze the existing capacity, and to  do forecasting of the number of passengers by using ARIMA method, to know the needs of the runway, taxiway, and apron on the planned year. The type  of  data  used  was  obtained  from  PT.  Angkasa  Pura  II.  The  analysis  data  used  the  method  of  ICAO,  FAA  and JICA.The results for obtained the 4 gates were insufficient since 2017. Meanwhile the vast apron of 80.000 m2 was still able to show optimal performance.
Keywords : Capacity, Development, Apron, SIM Airport.

## Abstrak
Jumlah  penumpang  domestik  dan  internasional  pada  Bandara  SIM  terus  mengalami  peningkatan.  Tahun  2015 jumlah  penumpang  berangkat  mencapai  709.902  dan  di  tahun  2016  mengalami  kenaikan  sebesar  36%  menjadi 968.487.  PT.  Angkasa  Pura  II  selaku  pengelola  akan  melakukan  relayout  dan  perluasan  terminal.  Hal  ini  akan berdampak  pada  layout  apron,  taxiway  dan  mungkin  runway,  sehingga  perlu  diketahui  pengembangan  yang memenuhi  standar.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  kapasitas  eksisting,  melakukan  forecasting  jumlah penumpang  menggunakan  metode  ARIMA  untuk  mengetahui  kebutuhan  runway,  taxiway,  dan  apron  pada  tahun rencana. Jenis data  yang digunakan diperoleh dari PT. Angkasa Pura II. Analisis data  menggunakan  metode ICAO, FAA dan JICA. Hasilnya  diperoleh  gate sebanyak 4 buah  sudah  tidak  mencukupi  sejak  tahun 2017. Sedangkan  luas apron sebesar 80.000 m 2 masih menunjukkan kinerja yang optimal.
Kata kunci: Kapasitas, Pengembangan, Apron, Bandara SIM

## 1.       Pendahuluan
Bandara  SIM  terletak  di  wilayah  Kecamatan Blang  Bintang,  Kabupaten  Aceh  Besar,  Provinsi  Aceh dengan  luas  lahan  sekitar  261  Ha.  Bandara  ini  memiliki landasan  pacu  dengan  dimensi  3.000  m  x  45  m  yang mampu  melayani  pergerakan  pesawat  udara  sejenis Airbus  380,  serta  melayani  26-30  pergerakan  pesawat udara/hari.  Bandara  SIM  memiliki  apron  yaitu  tempat penempatan pesawat udara dengan dimensi 400 m x 200 m  dengan  kapasitas  7  tempat  parkir,  serta  memiliki taxiway yang  menghubungkan runway dengan  apron dengan dimensi 175 m x 23 m.
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari website Bandara  SIM,  jumlah  penumpang  terus  mengalami kenaikan  dari  tahun  ke  tahun.  Peningkatan  jumlah penumpang  akan  mengakibatkan  terjadinya  peningkatan penggunaan land  side dan air  side bandar  udara.  Untuk mengantisipasi  kenaikan  jumlah  penumpang,  PT. Angkasa  Pura  II  selaku  pengelola  Bandara  SIM  akan melakukan relayout dan  perluasan  terminal  penumpang. Hal  ini  akan  berdampak pada layout apron , taxiway dan mungkin runway, sehingga perlu diketahui pengembangan yang memenuhi standar.
Tujuan    dari  penelitian  ini  adalah    mengetahui kapasitas  eksisting  apron  Bandara  SIM,  apakah  fasilitas
yang  tersedia  mampu  memenuhi  permintaan  di  tahun rencana (2032) atau perlu dilakukan pengembangan.
Selanjutnya, melakukan peramalan kebutuhan apron pada  bandara  tersebut  untuk  masa  yang  akan  datang  guna mengantisipasi lonjakan arus penumpang yang terjadi.

## 2.       Tinjauan Kepustakaan

## 2.1     Apron
Apron  adalah  suatu  area  tertentu  di  permukaan bandar  udara  ( aerodrome ) yang bertujuan  untuk mengakomodasi  pesawat  menaik-turunkan  penumpang, barang  atau  kargo,  mengisi  bahan  bakar,  parkir  dan perawatan pesawat ICAO[1].

## 2.2     Kapasitas Apron
Data  yang  dibutuhkan  dalam  penentuan  kapasitas apron  antara  lain  dimensi  pesawat,  penentuan wing  tips clearance sesuai  dengan  lebar  pesawat ,  gate  occupancy time dan  jarak  bebas  antar  pesawat  di  apron . Dalam menentukan  jumlah gate pada  suatu  apron diperlukan beberapa  faktor  yaitu  faktor  utilitas,  waktu  penggunaan
gate dan volume desain untuk kedatangan/keberangkatan. Kemudian  untuk  menghitung  jumlah gate digunakan persamaan sebagai berikut :
V T G U   ..................................................................  1)
Dimana :
G = Gate ;
V =   Jumlah  pesawat  campuran  pada  jam  sibuk, operasi/jam;
T =   Rata-rata gate occupancy time , menit;
U   =   Faktor utilitas.
Tabel 1. Kebebasan  ujung  sayap  pesawat  ( wing  tip clearance )
Kode Huruf Aircraft Wing Span Wing Tip Clearance Wing Tip Clearance to terminal building A < 15 m 3,0 m 12 m B 15 - 24 m 3,0 m 16,5 m C 24 - 36 m 4,5 m 24,5 m D 36 m - 52 m 7,5 m 36 m E 52 - 60 m 7,5 m 42,5
Sumber  : Perencanaan  dan  perancangan  bandar  udara. Horonjeff[2].
Selanjutnya  dapat  dihitung  panjang  dan  lebar apron dengan persamaan sebagai berikut :
 Panjang apron
       
1 2 P G W G C Pb        …..…2)
Dimana :
W =   Bentang sayap pesawat rencana (m);
Pb   =   Panjang badan pesawat rencana (m); G   =   Jumlah gate; dan C = Wing tip clearance (m) .
 Lebar apron
l Pb W Cb Cw     ........................................  3)
Dimana :
Pb   =   Panjang badan pesawat rencana (m); W =   Bentang sayap pesawat rencana (m);
Cb  = Wing tip clearance to terminal building (m);
Cw   = Wing tip clearance to other aircraft (m).
Setelah  diperoleh  hasil  terhadap  panjang  dan lebar apron , maka selanjutnya luas apron dapat dihitung dengan menggunakan persamaan sebagai berikut :
L P l   . .................................................................  4)
Dimana :
L =  Luas, m 2 ;
P =   Panjang apron, m;
l =   Lebar apron, m .
2.3    Peramalan Jumlah Penumpang dan Pergerakan Pesawat Perhitungan peramalan ( forecasting ) jumlah penumpang    dilakukan  untuk  mengetahui  jumlah pergerakan  penumpang    15  tahun  mendatang  (2032) menggunakan  data  pergerakan  penumpang  7  tahun terakhir  (2010-2017).  Sedangkan  untuk  memperkirakan jumlah  pergerakan  pesawat  dapat  ditentukan  dengan menggunakan  data  jumlah  penumpang  tahunan  yang diperoleh dari  hasil peramalan  yang kemudian dikonversi menjadi  jumlah  pesawat  menggunakan  dua  faktor,  yaitu 70% load  factor penerbangan  domestik  yang  mengacu pada hasil studi JICA, dan 80,1% load factor penerbangan internasional yang diperoleh dari hasil observasi lapangan.

## 2.3.1    Peramalan (forecasting)
Menurut      Peramalan  adalah  suatu  usaha  yang dilakukan perusahaan untuk dapat meramalkan, memprediksikan keadaan masa datang dengan menggunakan  data  historis  yang  telah  dimiliki  untuk diproyeksikan  ke  dalam  sebuah  model  dan  menggunakan model  tersebut  untuk  memperkirakan  keadaan  di  masa datang. Gitosudarmo[3].
Rosidi[4] melakukan peramalan jumlah penumpang  di  Bandara  Juanda  tahun  2008-2016.  dengan menggunakan metode Box-Jenkins. Eliza[5] menggunakan metode Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA) untuk melakukan peramalan jumlah penumpang airlines pada  dua    kasus  yaitu  jumlah  penumpang  yang datang dan berangkat pada Bandara Sultan Syarif Kasim II Pekanbaru.
Munawaroh[6] melakukan permalan jumlah penumpang  menggunakan  data time  series dari  jumlah total  tahunan  penumpang  yang  datang  dan  berangkat  di Bandar  Udara  Internasional    Adisutjipto  Yogyakarta  9 tahun terakhir (2001-2009), dengan menggunakan metode Winter’s Exponential Smoothing dan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Dari  kajian-kajian  sebelumnya  seperti  yang disebutkan  diatas  dapat  disimpulkan  metode terbaik  yang digunakan untuk peramalan ( forecasting ) jumlah penumpang  adalah  metode Autoregressive  Integrated Moving Average (ARIMA).

## 2.3.2   Analisis deret waktu (time series)
Time  Series  Analysis merupakan  suatu  metode peramalan  dengan  menggunakan pendekatan deret waktu ( Time Series ) sebagai dasar  peramalan, yang memerlukan data aktual, yang kemudian diramalkan untuk mengetahui pola  data  yang  diperlukan  untuk  menentukan  metode peramalan  yang  sesuai.  Markdakis[7].  Sedangkan  data runtun waktu (data time series ) adalah suatu data statistik yang  disusun  berdasarkan  waktu  kejadian.  Dapat  berupa tahun, kuartal, bulan, minggu, dan sebagainya. Soedjoti[8].
2.3.3  ARIMA  (Autoregressive  Integrated  Moving Average)
Teknik analisis data menggunakan metode ARIMA merupakan  teknik  untuk  mencari  pola  yang  paling  cocok
dari sekelompok data ( curve fitting ). ARIMA memanfaatkan  sepenuhnya  data  masa  lalu  dan  sekarang untuk  melakukan  peramalan  jangka  pendek  yang  akurat, Sugiarto dan Harijono[9].
Secara  umum  notasi  ARIMA  adalah  ARIMA (p,d,q) yang memiliki arti bahwa p adalah orde koefisien autokorelasi,  d  adalah  orde/jumlah  diferensiasi  yang dilakukan  (hanya  digunakan  apabila  data  bersifat  non- stasioner),  Sugiarto  dan  Harijono[9]  dan  q  adalah  orde dalam koefisien rata-rata bergerak ( moving average) .  Bentuk  persamaan  umum  dari  metode ARIMA adalah sebagai berikut:
q t n t t p t n t t t e e e Y Y Y Y                 
    2 2 1 1 2 2 1 1 0 ... ..5) Dimana : B =  Koefisien Regresi Y T =  Variabeldependen pada waktu t Y t-1 … Y t-p =   Variabel lag
e t =   Residual term W1…Wq =  Bobot E t-1 …e t-p =  Nilai sebelumnya atau residual

## 3.       Metode Penelitian
Penelitian dilakukan pada Bandar  Udara Internasional  Sultan  Iskandar  Muda  yang  terletak  di Desa  Cot  Mancang,  Kecamatan  Blang  Bintang, Kabupaten Aceh Besar, Provinsi Aceh.
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  PT.  Angkasa Pura  II.  Beberapa  data  yang  dibutuhkan  dalam melakukan  pengolahan  data  adalah  data  total  jumlah penumpang domestik dan internasional dari tahun 2010- 2017  (84  bulan),  data  pergerakan  pesawat  tahun  2017 (12 bulan), dan data jadwal dan jenis pesawat.
Kegiatan  analisis  merupakan  penilaian  terhadap berbagai keadaan yang dilakukan berdasarkan peraturan- peraturan yang berlaku dan relevan dengan metode serta teknis  analisis  studi  yang  dapat  dipertanggungjawabkan secara  ilmiah. Langkah-langkah  dari  proses  analasis data adalah sebagai berikut:
a. Menganalisis  kapasitas  eksisting  apron  Bandara SIM.
b. Melakukan peramalan ( forecasting ) jumlah penumpang  untuk  mengetahui  kebutuhan  apron Bandara  SIM  untuk  tahun  rencana  (2032)  datang dengan  menggunakan  metode  ARIMA.  Adapun langkah-langkah  perhitungan  peramalan  adalah sebagai berikut:
1. Membuat  plot time  series data  jumlah penumpang keberangkatan domestik dan internasional.
2. Identifikasi model atau
identifikasi kestasioneran  data  ( mean )  menggunakan  plot uji  statistik,  untuk  memastikannya  digunakan uji ADF.
3. Jika  data  belum  stasioner  dalam mean ,  maka akan dilakukan differencing .
4. Identifikasi  model  sementara  yang  dilakukan dengan  melihat  pola  yang  terbentuk  pada  plot ACF dan PACF.
5. Pemodelan  menggunakan  fungsi auto.arima yang terdapat dalam package forecast . Kemudian  dipilih  model  terbaik  yang  diseleksi berdasarkan nilai AIC, BIC dan AICc terkecil.
6. Selanjutnya dilakukan uji diagnostik  model  yang terdiri dari 2 (dua) pengujian, yaitu uji normalitas dan uji white noise .
7. Setelah  model  terbaik  diperoleh,  selanjutnya peramalan dapat dilakukan.
c. Tahapan  analisis  selanjutnyaadalah  menentukan jumlah  penumpang  dan  pergerakan  pesawat  pada bulan,  hari,  dan  jam  puncak.  Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut :
1. Penentuan  jumlah  penumpang  dan  pergerakan pesawat  pada  bulan  rencana  menggunakan  rasio yang  diperoleh  dari  jumlah  penumpang  tahun rencana  dibagi  dengan  jumlah  penumpang  bulan tersibuk.
2. Berdasarkan   rasio   bulan   rencana maka   dapat ditentukan    nilai    rasio    hari    rencana    dengan mengasumsikan  rasio  rata-rata  hari  dalam  satu bulan adalah 1/30,5.
 Rasio penumpang hari rencana
1 30, 5  x rasio penumpang bulan rencana
 Rasio pergerakan pesawat hari rencana
1 30, 5  x rasio  pergerakan  pesawat  bulan rencana
3.  Untuk  mendapatkan  rasio  penumpang  dan pergerakan  pesawat  pada  jam  sibuk  adalah dengan  menggunakan  persamaan  berdasarkan metode  JICA  ( Japan  International  Corporation Agency ).

## 4.       Hasil dan Pembahasan

## 4.1     Analisis Kapasitas Eksisting Apron
Data  yang  dibutuhkan  dalam  penentuan  kapasitas apron  antara  lain  dimensi  pesawat,  penentuan wing  tips clearance sesuai dengan lebar pesawat sebagaimana yang ditampilkan pada Tabel 2 , penentuan gate occupancy time sebagaimana  yang  ditampilkan  pada  Tabel  3  dan  jarak bebas antar pesawat di apron.
Tabel 2. Wing tips clearance
Kode Huruf Bentang Sayap (m) Cleareance (m) A <15 3,0 B 15-24 3,0 C 24-36 4,5 D 36-52 7,5 E 52-60 7,5 Sumber : FAA[10]
Tabel 3. Rata-rata gate occupancy time tahun 2017
Jenis Pesawat Time Occupancy A 320 23 A 330-300 45 ATR 72 17 B 737-900 ER 23 B 737-800 NG 20 Rata-rata 25,6 Sumber : PT. Angkasa Pura II[11] Tabel 4. Campuran pesawat pada jam sibuk tahun 2017 Jenis Pesawat Jumlah Pergerakan Per Jam Sibuk Landing Speed (Knot) Kategori Pesawat A 320 4 134 C A 330-300 1 136 D ATR 72 1 110 B B 737-900 ER 1 155 C B 737-800 NG 1 155 C
Sumber : PT. Angkasa Pura II[11]
Pada  Bandar  Udara  SIM, gate digunakan bersama-sama  baik  pesawat  kecil  maupun  besar sehingga  faktor  utilitas rata-rata gate occupancy time sesuai dengan Tabel 3 (T) = 25,6 menit dan  jumlah  pesawat  campuran  pada  jam  sibuk  sesuai pada  Tabel  4  (V)  =  8  operasi/jam.  Maka  diperoleh jumlah gate yang dibutuhkan adalah sebagai berikut:
  8 25, 6 / 60 0, 6 5, 69 6 V T G U G G buah      
Konsep apron yang digunakan pada Bandara SIM adalah  konsep  linier  dengan  bentuk  konfigurasi  yang digunakan  adalah nose  in, dimana  pesawat  diparkir tegak  lurus  gedung  terminal  dan  bagian  depan  pesawat berhadapan  langsung  serta  berjarak  dekat  dengan gedung  terminal.  Pesawat  yang  akan  dipakai  sebagai pesawat  rencana  adalah  pesawat          B  737-800,  hal  ini dikarenakan  pesawat  tersebut  adalah  pesawat  dengan kategori C yang mempunyai frekuensi pergerakan paling tinggi pada Bandara SIM.
Data  teknis  yang  digunakan  dalam  menghitung luas  apron  adalah  jumlah gate yang  telah  dihitung sebelumnya  yaitu  6  buah, clearance seperti  yang ditampilkan  pada  Tabel  2  yaitu  4,5  m,  dan  juga karakteristik pesawat rencana (B737-800) pada Tabel 5.
Tabel 5. Jenis dan karakteristik pesawat
Tipe Pesawat Bentang Sayap (m) Panjang Badan (m) A 320 34,1 37,6 A 330-300 60,30 63,69 ATR 72 24,57 22,67 B 737-900 ER 34,3 42,1 B737-800 NG 35,79 38,02 Sumber : Website :  PT Garuda Indonesia, PT Lion  Air,
Citilink, dan Wings Air
Setelah  data  untuk  menghitung  panjang,  lebar  dan luas  apron  diketahui,  maka  dapat  dihitung  panjang,  lebar dan luas apron sebagai berikut :
 Panjang Apron
P  =  (G x W) + [(G-1) x C] + (2 x Pb)
P  =  (6 x 35,79) + [(6-1) x 4,5] + (2 x 38,02)
P  =  313,28 m
 Lebar Apron
l  =  Pb + W + Cb + Cw
l  =  38,02 + 35,79 + 24,5 + 7,5
l  =  105,81 m
 Luas Apron L  =  P x l
L  =  313,28 x 105,81 L  =  33.148,2 m 2  33.149 m 2 (Tahun 2017)
4.2. Analisis Data Menggunakan Metode

## ARIMA
Prediksi  ( Forecasting) jumlah  penumpang  pada tahun  rencana  (2032)  dilakukan  dengan  menggunakan metode  ARIMA  dengan  bantuan software  R  studio , dengan 4 tahapan sebagai berikut :

## 4.2.1    Identifikasi model
Pada  tahap  ini  ditentukan  nilai  d  untuk  data  yang tidak stasioner yang ditandai dengan  nilai p-value >    = 0,05.  Data  jumlah  penumpang  domestik  diperoleh p- value =  0.9545, sehingga  perlu  dilakukan differencing data . Setelah  melakukan  d ifferencing sebanyak  1  kali dengan  menggunakan Augmented  Dickey-Fuller  Test , diperoleh p-value =  0.01,  sehingga  data  jumlah penumpang domestik Bandara SIM sudah stasioner.
Pada  data  jumlah  penumpang  internasional diperoleh p-value =  0.2022, sehingga  perlu  dilakukan differencing data . Setelah  melakukan  d ifferencing sebanyak  1  kali  dengan  menggunakan Augmented Dickey-Fuller  Test ,  diperoleh p-value =  0.01,  sehingga data  jumlah  penumpang  internasional  Bandara  SIM sudah stasioner.

## 4.2.2    Estimasi model
Model  terbaik  yang  terpilih  untuk  meramalkan jumlah  penumpang  domestik  di  Bandara  SIM  dari November 2017-Desember 2032 adalah ARIMA (0,1,1)(0,1,1) [12 ] dengan  nilai  MAPE  model  tersebut adalah    sebesar  7,7%.  Adapun nilai  AIC  terkecil  yang diperoleh adalah 1669,34.
Sedangkan  model  terbaik  yang  terpilih  untuk meramalkan  jumlah  penumpang  internasional  di  Bandara SIM dari November 2017-Desember 2032 adalah ARIMA (1,1,1) with  drift ,  dengan  nilai  MAPE  model  tersebut adalah  sebesar  15%.  Adapun  nilai  AIC  terkecil  yang diperoleh adalah 1740.52.

## 4.2.3   Diagnostic checking
Pada tahap ini diuji apakah spesifikasi model sudah benar  atau  belum.  Pengujian  kelayakan  ini  dapat dilakukan  dengan  dua  cara,  yaitu  dengan  uji  normalitas dan  uji white  noise. Untuk  data  jumlah  penumpang domestik, diperoleh hasil p-value (3.478) > α (0,05) pada uji  normalitas,  sehingga  model  ARIMA  (0,1,1)(0,1,1) [12] berdistribusi  normal.  Dan  pada  uji white  noise, diperoleh p-value (0,7985)  >  α  (0,05),  sehingga  residual  model ARIMA (0,1,1)(0,1,1) [12] memenuhi syarat white noise . Sedangkan untuk data jumlah penumpang internasional,  diperoleh  hasil p-value (1.665)  >  α  (0,05) pada uji  normalitas, sehingga  model  ARIMA (1,1,1) with drift berdistribusi  normal.  Dan  pada  uji white  noise, diperoleh p-value (0,7161)  >  α  (0,05),  sehingga  residual model  ARIMA  (1,1,1) with  drift memenuhi  syarat white noise .

## 4.2.4   Peramalan (forecasting)
Hasil prediksi jumlah penumpang ditampilkan pada Tabel 6 sebagai berikut :
Tabel 6. Rekapitulasi  Ha s il  Prediksi  Jumlah
Penumpang Domestik dan Internasional No Tahun Jumlah Penumpang Keberangkatan Domestik Jumlah Penumpang Keberangkatan Internasional 1 2018 1.186.927 200054 2 2019 1.375.468 215884 3 2020 1.564.004 231924 4 2021 1.752.546 247964 5 2022 1.841.085 264005 6 2023 2.129.622 277460 7 2024 2.318.161 293079 8 2025 2.506.699 308696 9 2026 2.695.242 324315 10 2027 2.883.778 339928 11 2028 3.072.318 355551 12 2029 3.260.857 371169 13 2030 3.449.394 386787 14 2031 3.637.935 402404 15 2032 3.826.473 418023

## 4.3. Analisis  Penumpang  dan  Pergerakan Pesawat Pada Jam Puncak
Hasil  analisis  penumpang  dan  pergerakan pesawat  bulan,  hari  dan  Jam  Puncak  diperlihatkan pada Tabel 7 dan Tabel 8 sebagai berikut :
Tabel 7. Jumlah Penumpang pada Jam Sibuk
(Domestik+Internasional)
Keterangan Tahun 2017 2022 2027 2032 Tahunan 3,484 6,400 9,732 12,782 Hari Rencana  1,154 1,527 1,855 2,115 Tabel 8. Jumlah Pergerakan Pesawat pada Jam Sibuk (Domestik+Internasional) Keterangan Tahun 2017 2022 2027 2032 Tahunan 32 60 91 119 Hari Rencana 10 14 17 19

## 4.4     Kebutuhan dan Keperluan Pengembangan Apron
Diketahui jumlah gate eksisting adalah sebanyak  4 buah  dengan  luas  apron  eksisting  adalah  80.000  m 2 .  Dari perhitungan  dengan  menggunakan  Persamaan  (1)  – Persamaan  (4)  pada  bab  II,  maka  diperoleh  jumlah gate, panjang,  lebar,  dan  luas  apron  untuk  tahun  2022  adalah sebagai berikut :
 Jumlah Gate
  14 25, 6 / 60 0, 6 9, 96 10 V T G U G G buah        Panjang Apron
P  =  (G x W) + [(G-1) x C] + (2 x Pb)
P  =  (10 x 35,79) + [(10-1) x 4,5] + (2 x 38,02)
P  =  474,44 m
 Lebar Apron
l  =  Pb + W + Cb + Cw
l  =  38,02 + 35,79 + 24,5 + 7,5
l  =  105,81 m
 Luas Apron
L  =  P x l L  =  474,44 x 105,81 L  =  50.200,5 m 2  50.201 m 2 (Tahun 2022)
Selanjutnya dengan persamaan yang sama diperoleh panjang, lebar, dan luas apron untuk tahun 2027 adalah sebagai berikut :
 Jumlah Gate
  17 25, 6 / 60 0, 6 12, 0 12 V T G U G G buah      
 Panjang Apron
P  =  (G x W) + [(G-1) x C] + (2 x Pb)
P  =  (12 x 35,79) + [(12-1) x 4,5] + (2 x 38,02)
P  =  552,02 m
 Lebar Apron
l  =  Pb + W + Cb + Cw
l  =  38,02 + 35,79 + 24,5 + 7,5
l  =  105,81 m
 Luas Apron
L  =  P x l L  =  552,02 x 105,81 L  =  58.726,67 m 2  58.727 m 2 (Tahun 2027)
Dan  diperoleh  panjang,  lebar,  dan  luas  apron untuk tahun 2032 adalah sebagai berikut :
 Jumlah Gate
  19 25, 6 / 60 0, 6 13, 51 14 V T G U G G buah      
 Panjang Apron
P  =  (G x W) + [(G-1) x C] + (2 x Pb)
P  =  (14 x 35,79) + [(14-1) x 4,5] + (2 x 38,02)
P  =  635,6 m
 Lebar Apron
l  =  Pb + W + Cb + Cw
l  =  38,02 + 35,79 + 24,5 + 7,5
l  =  105,81 m
 Luas Apron
L  =  P x l L  =  635,6 x 105,81 L  =  67.252,84 m 2  67.253 m 2 (Tahun 2032)
Rekapan  hasil  perhitungan  jumlah gate dan  luas apron  dari  tahun  2017  sampai  tahun  2032  dengan interval waktu 5 tahun, beserta keperluan pengembangannya adalah sebagaimana yang ditampilkan pada Tabel 9 dan Tabel 10 sebagai berikut :
Tabel 9. Keperluan Pengembangan Gate
Tahun Jumlah Gate yang Tersedia Kebutuhn Jumlah Gate Keperluan Pengembang an Gate (Ya/Tidak) 2017 4 buah 6 buah Ya 2022 4 buah 10 buah Ya 2027 4 buah 12 buah Ya 2032 4 buah 14 buah Ya
Tabel 10. Keperluan Pengembangan Apron Bandar Udara
Internasional SIM Tahun Luas Apron yang Tersedia Kebutuhn Luas Apron Keperluan Pengembang an Luas Apron (Ya/Tidak) 2017 80.000 m 2 33.149 Tidak 2022 80.000 m 2 50.201 Tidak 2027 80.000 m 2 58.727 Tidak 2032 80.000 m 2 67.253 Tidak
Dari  hasil  perhitungan  yang  ditampilkan  dalam Tabel 9 di atas, dapat dilihat bahwa jumlah gate eksisting sebanyak 4  buah tidak  mencukupi kebutuhan jumlah gate yang  dibutuhkan  pada  tahun  2017-2032.  Sedangkan  luas apron  eksisting  sebesar  80.000  m 2 masih  mampu menunjukkan  kinerja yang  optimal seperti yang ditampilkan pada Tabel 10.

## 5.      Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan, maka  dapat  ditarik  kesimpulan  sesuai  dengan  tujuan penelitian yang ingin dicapai, antara lain :
1. Jumlah gate eksisting  sebanyak  4  buah  tidak mencukupi kebutuhan jumlah gate yang dibutuhkan pada tahun 2017-2032.
2. Luas  apron  eksisting  sebesar  80.000  m 2 masih mampu  menunjukkan  kinerja  yang  optimal  hingga tahun rencana (2032).

## 6.       Daftar Pustaka
[1]     ICAO,  2013. Aerodrome,  Annex  14  to  the
Convention on International Civil Aviation,  Vol 1: Aerodrome  Design  and  Operations, International
Civil Aviation Organization. Monteral. Canada.
[2] Horonjeff  Robert/X.  McKelvey  Francis,  1998, “Perencanaan  dan  Perancangan  Bandar  Udara”,
Third Edition, Part 1 dan 2, Jakarta.
[3] Gitosudarmo  I,  Mulyono  A,  1998, Manajemen Bisnis Logistik, BPFE-Yogyakarta, Yogyakarta.
[4] Rosidi, R, 2017. Pembandingan Metode Penghalusan  Eksponensial  Ganda  Dua  Parameter Holt  dan  Metode  Box-jenkins  Pada  Peramalan Data  Deret  Waktu  Trend. Skripsi,  Bandar
Lampung: Jurusan Matematika Universitas Lampung.
[5] Eliza,  I,  2011. Peramalan  Jumlah  Penumpang Airlines  PT.  Angkasa  Pura  II  Bandara  Sultan Syarif  Kasim  II  Pekanbaru  Dengan  ARIMA (0,1,1)(0,1,1) 12 . Tugas  Akhir,  Pekanbaru  :  Jurusan Matematika Universitas Islam Negeri Sultan Syarif
Kasim Riau.
[6] Munawaroh,  A.N,    2010. Peramalan  Jumlah Penumpang  Pada  PT.  Angkasa  Pura    I  (Persero) Kantor  Cabang  Bandar  Udara  Internasional
Adisutjipto  Yogyakarta  Dengan  Metode  Winter’s Exponential  Smoothing  dan  Seasonal  ARIMA.
Skripsi,
Yogyakarta: Jurusan Pendididkan
Matematika Universitas Negeri Yogyakarta.
[7] Makridakis, S. dkk. (Alih bahasa Ir. Hari Suminto). (1999). Metode  dan  Aplikasi  Peramalan. Jakarta: Binarupa Aksara.
[8] Soejoeti, Z. 1987. Analisis Runtun  Waktu. Jakarta:
Karunika, Universitas Terbuka.
[9] Sugiarto  dan  Harijono.  (2000). Peramalan  Bisnis. PT Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.
[10] FAA,  2014.  Airport  Design. FAA  Advisory
Circular  AC-150/5300-13A, Washington,  DC: Federal  Aviation  Administration.  February  26 2014.
[11] Angkasa  Pura  II,  2010-2017. Laporan  Bulanan Pergerakan  Pesawat  dan  Penumpang .  Banda
Aceh:  Angkasa  Pura  II  Cabang  Bandar  Udara Internasional Sultan Iskandar Muda.