## Prediksi Tingkat Kepenuhan Penumpang Pesawat dari Bandara Hang Nadim Batam
You Ari Faeni Nyanwar Eko Pribadi Jackson Bobby Rom ano Daba BPS Kabupaten  OKU Timur Badan Pengusahaan BPS Kabupaten Bengkayang Provinsi Sumatera Selatan Batam Provinsi Kalimantan Barat) M artapura, Indonesia Batam , Indonesia Bengkayang, Indonesia you@bps.go.id nyanwar@bpbatam .go.id jackson@bps.go.id
Abstract—  Batam is  a  very strategic area located in the Indonesia M alaysia Singapore Growth Triangle region.  Transportation  is  an  important  factor  in  the  economic  growth  of  Batam  City,  especially  air transportation. Various types of data are collected, but only a few are analyzed so that they can generate new knowledge. This research  will analyze flight data from Hang Nadi m Bat am airport to predict the fullness of aircraft from Batam to various destinations. The results showed that the support vector machine (SVM) model showed a higher level of accuracy than decision tree in predicting the fullness of the aircraft.
Keywords—  support vector machine, decision tree, predictive analytic, data mining

## I.    P ENDAHULUAN
Pembangunan  Batam  diharapkan  mampu  menjadi  kawasan  berdaya  saing  di  dalam perkembangan  global  sehingga  dapat  memberikan  nilai  tambah  bagi  Indonesia.  Batam Rempang Galang atau disingkat Barelang di desain agar menjadi salah satu kawasan baru yang  maju.  Posisi  Batam  merupakan  lokasi  yang  strategis,  berada  di  jalur  pelayaranan internasional paling ramai ke dua di dunia setelah Selat Dover di Inggris. Pulau Batam juga berada  di  kawasan  Segitiga  Pertumbuhan  Indonesia  M alaysia  Singapura  (Indonesian- M alaysia-Singapore Growth Triangle, IMS-GT). Wilayah Batam tidak perlu dipagar karena sudah terpisah dengan sendirinya dari daratan lainnya oleh lautan. Dengan topografi seperti itu, semua akses dan kegiatan yang ada di pulau tersebut menjadi sangat mudah diawasi dan diarahkan.
Posisi  strategis  Batam  itulah  yang  mendorong  pemerintah  menetapkan  Batam  untuk dikembangkan   sebagai   kawasan   industri   (industrial  zone)   berteknologi   tinggi   untuk Indonesia.  Batam  diharapkan  mampu  menjadi  pionir  gerakan  industrialisasi  nasional. Bahkan,  Batam  tidak  hanya  menjadi  kawasan  industri  yang  berdaya  saing,  tetapi  juga menjadi pusat perdagangan bebas di kawasan Asia Pasifik.
Untuk  dapat  memanfaatkan  peluang  mata  rantai  perdagangan  dunia  tersebut, pemerintah pusat melalui BP Batam telah membangun sarana infrastruktur yang memadai seperti  pelabuhan  transshippment  yang  terintegrasi  dalam  FTZ  Batam  dan  juga  bandara internasional.  Bandara  internasional  Hang  Nadim  M emberikan  layanan  pesawat  (datang, berangkat,  lokal),  penumpang  (datang,  berangkat,  transit),  dan  cargo  (bongkar,  muat, transit).   Dengan   Fasilitas   Pelayanan   antara   lain   :   Operator   Penerbangan,   Operator Lapangan,  Pos, Kurir,  dan Kargo,  Operator  Bagasi, Transportasi Darat, Asuransi, Tour & Travel, Bank dan Tempat Penukaran Uang, Executive Lounge, Pemerintah dan Pelayanan Umum,  Katering,  Agen  Iklan  Dalam  dan  Luar  Ruangan,  Koneksi  Internet  berbasis  Wifi, Cafe, Restoran, Toko. Dan Fasilitas Bandara berupa: Runway, Apron, Terminal, Aircraft, Terminal Capacity, Freight Storage, Fuel Storage.
Dalam rangka  meningkatkan  daya  saing  bandara  hang  nadim,  maka  perlu  dilakukan sebuah langkah – langkah strategis dalam melakukan transformasi digital sehingga mampu meningkatkan layanan  – layanan bandara Hang Nadim . salah satunya adalah menjadikan data sebagai dasar analisa dalam pengambilan keputusan baik dalam rangka meningkatkan efektifitas  dan  efisiensi  operasional  bandara  maupun  inovasi  layanan  bandara.      Dalam makalah ini, kami melakukan kegiatan analisa data penumpang bandara berasal dari data
manifest yang disediakan oleh maskapai. Dari data penumpang tersebut, dilakukan prediksi tingkat kepenuhan pesawat pada hari dan bulan tertentu sehingga dapat dijadikan informasi manajemen bandara dalam meningkatkan efektifitas dan efisiensi operasional bandara hang Nadim.

## II.   T INJAUAN P USTAKA
Untuk mendapatkan solusi penelitian, maka diperlukan analisa data manifest bandara Hang  Nadim  Batam  melalui  proses  data  mining  yang  dikenal  dengan  framework  Cross Industry  Standard  Process  Model  for  Data  M ining  (CRISP -DM ).  Selain  itu  untuk melakukan  Predictive  Analytics  menggunakan  2  metode  yaitu  Support  Vector  Machine (SVM ), dan Decision Tree

## A.  Data Mining
Data   Mining  adalah   proses   menganalisis   pola   data  untuk  dikategorisasi   menjadi informasi   yang  berguna,   yang  dikumpulkan   dari   berbagai  sumber   data   seperti   data warehouse  dan  data  informasi  yang  digunakan  untuk  memotong  biaya  pengeluaran  dan mendapatkan  penghasilan.  Data  Mining  digunakan  untuk  memfasilitasi  kinerja  organisasi dalam membuat keputusan berdasarkan historis data.
Gam bar 1. Proses Data M ining (CRISP-DM)
Proses pada Data Mining yang dikenal dengan CRISP-DM :
1.  Business Understanding
Fase  ini  untuk  memahami  tujuan  bisnis  dengan  jelas  dan  mencari  tahu  apa  kebutuhan bisnis. Dari tujuan bisnis dan situasi saat ini, buat tujuan Data M ining untuk mencapai tujuan bisnis dalam situasi saat ini.
2.  Data Understanding Fase  ini  dimulai  dengan  pengumpulan  data  awal,  yang  dikumpulkan  dari  sumber  data yang  tersedia,  untuk  membantu  membiasakan  diri  dengan  data.  Beberapa  kegiatan penting  harus  dilakukan  termasuk  memuat  data  dan  integrasi  data  agar  pengumpulan data berhasil. Data perlu dieksplorasi dengan menangani pertanyaan Data M ining, yang dapat diatasi dengan menggunakan kueri, pelaporan, dan visualisasi.
3.  Data Preparation
Hasil  dari  fase  persiapan  data  adalah set  data  akhir. Setelah  sumber  data  yang  tersedia diidentifikasi,  mereka  perlu  dipilih,  dibersihkan,  dibangun  dan  diformat  ke  dalam formulir yang diinginkan. Tugas eksplorasi data pada kedalaman yang lebih besar dapat dilakukan selama fase ini untuk memperhatikan pola berdasarkan pemahaman bisnis.
4.  Modeling Teknik pemodelan harus dipilih untuk digunakan untuk set data yang disiapkan. M odel perlu dinilai secara hati-hati yang melibatkan pemangku kepentingan untuk memastikan bahwa model yang dibuat dipenuhi inisiatif bisnis
5.  Evaluation Pada fase evaluasi, hasil model harus dievaluasi dalam konteks tujuan bisnis pada fase pertama. Dalam fase ini, persyaratan bisnis baru dapat dinaikkan karena pola baru yang telah  ditemukan  dalam  hasil  model  atau  dari  faktor  lain.  M endapatkan  pemahaman bisnis adalah proses berulang dalam Data M ining. Keputusan akhir harus dibuat dalam langkah ini untuk pindah ke fase Deployment.
6.  Deployment Pengetahuan atau informasi, yang diperoleh melalui proses Data M ining, perlu disajikan sedemikian rupa sehingga  pemangku kepentingan dapat menggunakannya saat mereka menginginkannya.  Berdasarkan  persyaratan  bisnis,  fase  deployment  bisa  sesederhana membuat laporan atau serumit proses Data M ining yang berulang di seluruh organisasi. Dalam  fase  deployment,  rencana  deployment,  pemeliharaan,  dan  pemantauan  harus dibuat untuk implementasi dan juga dukungan di masa mendatang. Dari sudut pandang proyek, laporan akhir proyek perlu meringkas pengalaman proyek dan meninjau proyek untuk melihat apa yang perlu untuk meningkatkan pelajaran yang telah dipelajari.

## B.  Support Vector Machine
SVM  atau  Support Vector M achine adalah model  linier  untuk  masalah  klasifikasi  dan regresi. Itu dapat memecahkan masalah linear dan non-linear dan bekerja dengan baik untuk banyak  masalah  praktis.   Support  Vector  Machine  (SVM )  melakukan  klasifikasi  dengan menemukan  hyperplane  yang  memaksimalkan  margin  antara  dua  kelas. Vektor  (kasus) yang menentukan hyperplane adalah vektor dukungan.
Gam bar 2. Support Vector M achine
Algoritma pada Support Vector M achine sebagai berikut : 1.  M endefinisikan hyperplane optimal dengan cara memaksimalkan margin
2.  M emperluas definisi di atas untuk masalah yang dapat dipisah secara non-linear dengan melihat data yang tidak terklasifikasi.
3.  M emetakan data ke vector machine di mana lebih mudah untuk diklasifikasikan dengan permukaan  keputusan  linier  dengan  merumuskan  kembali  masalah  sehingga  data dipetakan secara implisit ke vector machine.

## C.  Decision Tree
M etodologi  Decision  Tree  adalah  metode  Data  Mining  yang  umum  digunakan  untuk membangun sistem klasifikasi berdasarkan beberapa kovariat atau untuk mengembangkan algoritma prediksi untuk variabel target. Metode ini mengklasifikasikan populasi menjadi segmen seperti cabang yang membangun tree terbalik dengan simpul akar, simpul internal, dan  simpul  daun.  Algoritma  ini  non-parametrik  dan  dapat  secara  efisien  menangani kumpulan  data  yang  besar  dan  rumit  tanpa  memaksakan  struktur  parametrik  yang  rumit. Ketika  ukuran  sampel  cukup  besar,  data  studi  dapat  dibagi  menjadi  set  data  pelatihan (training)  dan  validasi  (testing).  M enggunakan  dataset training untuk membangun  model Decision  Tree  dan  dataset  testing  untuk  memutuskan  ukuran  tree  yang  sesuai  yang diperlukan   untuk   mencapai   model   akhir   yang   optimal.   Penggunaan   Umum   metode Decision Tree :
1.  Pemilihan variable
Pemilihan  variabel  bertahap  dalam  analisis  regresi,  metode  Decision  Tree  dapat digunakan  untuk  memilih  variabel  input  paling  relevan  yang  harus  digunakan  untuk membentuk  model  pohon  keputusan,  yang  selanjutnya  dapat  digunakan  untuk merumuskan hipotesis dan menginformasikan penelitian selanjutnya
2.  M enilai kepentingan relatif variabel Setelah satu set variabel yang relevan diidentifikasi, peneliti mungkin ingin tahu variabel mana  yang  memainkan  peran  utama.  Secara  umum,  variabel  penting  dihitung berdasarkan pengurangan akurasi model (atau dalam kemurnian simpul di pohon) ketika variabel  dihapus.  Dalam  sebagian  besar  keadaan,  semakin  banyak  catatan  variabel berpengaruh, semakin besar pentingnya variabel.
3.  Penanganan nilai yang hilang
M etode  umum  dalam  menangani  data  yang  hilang  adalah  untuk  mengecualikan  kasus dengan nilai yang hilang; ini tidak efisien dan berisiko menimbulkan bias dalam analisis. Analisis  Decision  Tree  dapat  menangani  data  yang  hilang  dengan  dua  cara:  itu  dapat mengklasifikasikan  nilai  yang  hilang  sebagai  kategori  terpisah  yang  dapat  dianalisis dengan  kategori  lain  atau  menggunakan  model  Decision  Tree  yang  dibangun  dengan mengatur  variabel  dengan  banyak  nilai  yang  hilang  sebagai  variabel  target  untuk membuat prediksi dan mengganti yang hilang ini dengan nilai prediksi.
4.  Prediksi.
Ini  adalah  salah  satu  penggunaan  paling  penting  dari  model  Decision  Tree. M enggunakan  model  tree  yang  berasal  dari  data  historis,  mudah  untuk  memprediksi hasil untuk catatan di masa mendatang.
5.  M anipulasi data
Terlalu  banyak  kategori  dari  satu  variabel  kategorikal  atau  data  kontinu  adalah  umum dalam  penelitian.  Dalam  keadaan  ini,  model  Decision  Tree  dapat  membantu  dalam memutuskan  bagaimana  cara  terbaik  menentukan  variabel  kategori  menjadi  jumlah kategori  yang  lebih  mudah  dikelola  atau  bagaimana membagi  variabel  dalam rentang angka tertentu.

## III. D ATA P RE -P ROCESSING

## A.  Pengumpulan Data
Bagian  ini  memaparkan  poin-poin  pengumpulan  data,  data  manifest  dikumpulkan melalui 2 metode yaitu :
1.    upload dokumen  csv harian  oleh  maskapai  ke  cloud storage  yang disiapkan  oleh pihak bandara Hand Nadim Batam.
2.    konsumsi  API  manifest  yang  telah  disediakan  pihak  mas kapai  oleh  server  API consumer bandara Hang Nadim Batam.
data yang tersimpan dilakukan proses konversi, transformasi dan agregasi sehingga data yang  diterima  memiliki  format  data  sesuai  standar  aplikasi,  database  dan  operasional bandara  Hang  nadim  Batam.  terlampir  diagram  pengumpulan  data  manifest  penerbangan bandara hang nadim Batam.
Gam bar 3. Proses Pengum pulan Data

## B.  Cleaning Data
Data  yang  digunakan  merupakan  data  log  dari  aktivitas  pesawat  pada  bandara  Hang Nadim, Batam. Data berasal dari perusahaan penerbangan dan dikumpulkan oleh BP Batam. Data  semula  dalam  database  oracle  dan  kemudian  dikonversi  menjadi  bentuk  excel (TBAR_M ANIFEST_AIRCRAFT.xls).  Data  berisi  informasi  nama  maskapai,  nomor penerbangan, tanggal  departure,   tanggal  arrival, jenis pesawat,  kapasitas pesawat, jumlah penumpang (dewasa, anak dan  bayi), jumlah  bagasi, jumlah  kargo  dsb.   Data terdiri  dari 14218 record yang berisi manifest pesawat dari bulan oktober 2018-april 2019.
Tahap  selanjutnya  adalah  data  preparation  yang  terdiri  dari  proses  pemilihan  variable yang akan dipakai dan menghilangkan data anomaly serta missing data. pemilihan variable disesuaikan dengan tujuan analisis. Dalam makalah ini dipilih beberapa variabel yang akan digunakan antara lain:
1.    Nama maskapai
2.    Asal bandara
3.    Tujuan bandara
4.    Waktu keberangkatan
5.    Kapasitas maksimal pesawat
6.    Jumlah penumpang

## Table 1: Data Overview
Selanjutnya  dilakukan  cleaning  data  dengan  menghilangkan  missing  value  dan  data pencilan.  Beberapa  informasi  hilang  yang  masih  bisa  dicari  nilainya  seperti  kapasitas maksimal,  nama  maskapai  dilakukan  imputasi  data.  selanjutnya  dilakukan  cleaning  data, dari 14218 record ditemukan:
●    198 blank data pada data penumpang
●    6 data outlayer
Data  yang  sudah  clean  kemudian  dilakukan  pengolahan  awal  data  dengan  membuat variable baru dari variable yang sudah ada antara lain: pembuatan variable hari dan jumlah penumpang.   Hari   digenerate   dari   ETD(estimated   time   departure)   dengan   rumus “=text(ETD,”dddd”)”. Jumlah penumpang dihitung dari penjumlahan penumpang dewasa dan anak.
Table 2:Pem buatan Variabel Baru

## C.  Visualisasi Data
Untuk  dapat  lebih  memahami  data  maka  akan  di  tampilakn  visualisasi  terhadap  data setelah  di  lakukan  pengolahan  seperti  summary,  counting  ataupun  grouping.  Visualisasi yang ditampilkan antara lain :
1.    Jumlah penumpang selama 6 bulan terakhir menuju bandara Hang Nadim Batam
2.    Jumlah penumpang selama 6 bulan terakhir dari bandara Hang Nadim Batam
3.    Persentase Jumlah penumpang berdasarkan maskapai dari bandara Hang Nadim Batam
4.    Jumlah penerbangan setiap maskapai dari bari bandara Hang Nadim Batam
5.    Rata – rata jumlah penumpang setiap maskapai dari bandara Hang Nadim Batam
Gam bar 4. Jumlah penum pang selam a 6 bulan terakhir menuju bandara Hang Nadim  Batam
Gam bar 6. Persentase Jumlah penum pang berdasarkan m askapai dari bandara Hang Nadim  Batam
Gambar 5. Jumlah penumpang selam a 6 bulan terakhir dari bandara Hang Nadim  Batam
Gam bar  7.  Jumlah  penerbangan  setiap  maskapai dari Bandara Hang Nadim Batam
Gambar 8. Rata – rata jumlah penum pang setiap maskapai dari bandara Hang Nadim Batam

## D.  Data Pre-Modeling
Pada bagian ini dilakukan  proses pengolahan data melalui beberapa tahapan sehingga didapatkan hasil pengujian berupa prediksi tingkat kepenuhan pesawat.
a.    IV.1. Pre-M odelling Task Dalam tahap ini data pada variable mulai dikategorikan sesuai dengan kebutuhan. Data waktu dikategorikan menjadi 3 kategori :
●    kategori 1 (pagi: pukul 04.00 - 11.59),
●    kategori 2 (siang: pukul 12.00 - 17.59), ●    kategori 3 (malam: pukul 18.00 – 03.59) Data  hari  diubah  menjadi  integer  1- 7  berurutan  dari  minggu-sabtu.  M askapai  diubah menjadi  integer  dengan  nilai  1=citilink,  2=lion  air,  3=garuda,  dan  4=sriwijaya  air.  Data tujuan diklasifikasikan menjadi 4 antara lain:
●    Kategori 1 ( tujuan CGK)
●    Kategori 2 (tujuan jawa, selain Jakarta)
●    Kategori 3 (tujuan sumatera)
●    Kategori 4 ( tujuan selain jawa, sumatera dan Jakarta)
Selanjutnya untuk variable yang akan diestimasi adalah tingkat kepenuhan pesawat yang didapatkan  dari  hasil  bagi  dari  jumlah  penumpang  dengan  kapasitas  pesawat.  Pesawat dianggap penuh apabila hasil bagi jumlah penumpang dengan kapasitas pesawat lebih dari 90%. Hasil dari data sebelum dilakukan pemodelan adalah sebagai berikut:
Table 3: Hasil data prem odeling task sebelum pem buatan m odel

## IV. E KSPERIMEN DAN H ASIL

## A.  Data Modeling
Data modeling menggunakan 2 metode yaitu support vector machine(SVM ) dan decision tree. Data diolah menggunkan software R dan rapid miner. Data tingkat kepenuhan pesawat akan diprediksi menggunakan beberapa predictor anatara lain maskapai, hari, bulan, waktu dan tujuan. Software rapid miner menggunakan metode decision tree sedangka software R mengunakan metode svm.
Gam bar 9. Decision Tree dengan Rapid M iner
Decision  Tree  dibuat  menggunakan  software  rapid  miner  dimulai  dengan  melakukan import  data  penumpang  kemudian  membuat  aturan  validasi.  Data  displit  menjadi  2  80% data  training  dan  20%  data  uji.  Setelah  itu  dibuat  model  menggunakan  decision  tree  dan kemudian dilihat bagaimana performancenya.

## Gam bar 10. Support Vector M achine dengan R
Model SVM  dibangun menggunakan software R dengan membagi data menjadi 2 80% data  training  dan  sisanya  untuk  data  testing.  Library  yang  digunakan  adalah  e1071.  Svm menggunakan kernel radial dengan cost 10 dan gamma=5.

## B.  Hasil dan Pembahasan
M etode  decision  tree  menghasilkan  best  fit  sebesar  79.36%  sesuai dengan Tabel dibawah ini:
Gam bar 11. Hasil Akurasi Dari Decision Tree (Rapid Miner)
Tabel  4  menunjukan  bahwa  persentase  keseluruhan  dari  akurasi  model adalah  79.36%  dengan  komposisi  yang  presisi  adalah  nilai  asli  yes  dan diprediksi  1347,  nilai  asli  no  diprediksi  no  5974.  Nilai  kesalahan  dapat dilihat yaitu nilai asli yes tapi diprediksi model tidak sebanyak 1350, nilai asli  no  tapi  diprediksi  yes  sebanyak  554.  Tree  yang  dihasilkan  seperti gambar dibawah ini:
Gam bar 12. Tree Yang Dihasilkan Dari Rapid Miner
M ethod SVM  menghasilkan best fit sebesar 81.2%  sesuai dengan tabel 5 dibawah ini. Tabel 5 menunjukan bahwa persentase keseluruhan dari akurasi model  adalah  81.78%  dengan  komposisi  yang  presisi  adalah  nilai  asli  yes dan  diprediksi  311, nilai  asli  no diprediksi no  1198.  Nilai  kesalahan dapat
dilihat yaitu nilai asli yes tapi diprediksi model tidak sebanyak 238, nilai asli no tapi diprediksi yes sebanyak 98
Tabel 1. Hasil Akurasi SVM  m enggunakan aplikasi R
True No True Yes Persentase Pred No 1198 238 83,42% Pred Yes 98 311 76, 04% Persentase 92,43% 56,67% 81.78%

## C.  Evaluasi Model
Model     decision     Tree     diuji     menggunakan     data     asli     dengan     parameter predictor(maskapai,hari,bulan,waktu  dan  tujuan)  semua  bernilai  1.  Hasil  decision  Tree menunjukan akan bernilai yes pada tingkat kepenuhan pesawat. Setelah dilihat dengan data asli maka hasil ditemukan dari 16 data 14 bernilai yes dan 2 bernilai no.
Gam bar 13. Evaluasi Decision Tree
Untuk model  SVM  langsung diuji menggunakan  data asli  dimasukan  dalam syntax  R. dari  4  jenis  data  uji  dihasilkan  3  no  dan  1  yes.  Setelah  dilihat  pada  table  awal  ditemukan bahwa hasil dari model sudah sesuai dengan data asli. Hasil uji dari svm dapat dilihat dari gambar dibawah ini:
Gam bar 14. Syntax R Untuk Pengujian M odel
.

## V.   K ESIMPULAN
Dari penjelasan diatas dapat disimpulkan bahwa dalam membuat suatu model prediktif diperlukan beberapa tahapan dan asumsi yang harus dipenuhi. Hasil menunjukkan bahwa dengan   menggunakan   metode   SVM    akurasi   data  menjadi   81,7%.   Sedangkan   untuk penggunaan metode Decision Tree akurasi data menjadi 79,36%. Kasus yang dibahas pada makalah  ini  untuk  pembuatan  model  tingkat  kepenuhan  pesawat,  model  SVM   memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan metode Decision Tree.
M anfaat  dari  hasil  penelitian  ini  anatara  lain;  Pihak  bandara  dalam  mengalokasikan jumlah pegawai yang menunggu pada tiap2 terminal penerbangan; Pihak rekanan penjual bandara dapat mengalokasikan waktu buka dan tutup; Pihak maskapai dapat mengkaji ulang jadwal dan rute penerbangan.

## R EFERENCES
[1]    Abbott,  D.,  2014.  Applied  Predictive  Analytics:  Principles  and  Techniques  for  the Professional Data Analyst. Hoboken, New Jersey: Wiley.
[2]   Cichosz,  P.,  2015.  Data  M ining  Algorithm: Explained Using R. WIley.
[3]   Lantz,  B.,  2015.  M achine  Learning  With  R.  2nd  ed.  Birmingham:  Packt  Publishing Ltd
[4]   Wessler,   M .,   2014.   Predictive   Analytics   For  Dummies.  Hoboken,  New  Jersey: Wiley.
[5]  Rachmat, Arif. 2019 . Survei Penerapan Model Machine Learning Dalam  Bidang Keamanan Informasi . Bandung: Jurnal Sistem  Cerdas 2019 Volume 02  No 01 ISSN
: 2622-8254 Hal :47  -60.