## PREDICTION OF FUTURE FLIGHT DELAYS BASED ON CURRENT DATA ANALYSIS USING MACHINE LEARNING
1 Rena Nainggolan  , 2 Fenina A. T. Tobing, 1 Gortap Lumbantoruan,
1 Eva J. G. Harianja, 1 Resianta Perangin-angin
1 Universitas Methodist Indonesia, Medan, Indonesia
2 Universitas Multimedia Nusantara, Tanggerang, Indonesia Email: renanainggolan@methodist.ac.id
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol8No1.pp110-116

## ABSTRACT
Airplane transportation has many advantages compared to other means of transportation, where this means of transportation  is  able  to  cover  long  distances  in  a  short  time.  Besides  having  advantages,  of  course,  air transportation often experiences flight delays which can be caused by several things, including delayed flights due to late arrival (Arrival Delay), delays of the airline itself (Carrier Delay), previously late arrivals (Late Aircraft Delay),  air  traffic  congestion  (Nas  Delay),  security  issues  (Security  Delay)  and  weather  conditions  (Weather Delay). The tests carried out were 101,315 US flight delay data from 2017 to 2022. By using the Machine Learning method, the results obtained were that the largest flight delays were caused by late arrivals, namely 386,124,672, where the largest flight delays were by airlines. The airline, namely Southwest Airlines, is 61,474,379 of the total airlines, which is 20, and the biggest departure delay is at Chicago O'Hare International airport, which is in the city of Chicago, IL province, which is 20,912,928 of the total airports, which is 596. This research aims to predict future  flights  by  analyzing  current  flight  data,  so  that  future  flights  can  be  better  by  overcoming  or  avoiding previous flight delay problems.
Keyword: Predict, Flight, Delay, Data Analisys.

## ABSTRAK
Alat transportasi pesawat mempunyai banyak kelebihan dibandingkan dengan alat transportasi yang lain, dimana alat  transportasi  ini  mampu  menjangkau  jarak  tempuh  dengan  waktu  yang  singkat.  Disamping  mempunyai kelebihan tentunya alat transportasi udara sering mengalami penundaan penerbangan yang bisa disebabkan oleh beberapa  hal  diantaranya  yaitu  penerbangan  yang  tertunda  disebabkan  keterlambatan  kedatangan  (Arrival Delay),  keterlambatan  maskapainya sendiri  (Carrier  Delay), Kedatangan  sebelumnya  terlambat  (Late  Aircraft Delay),  lalu  lintas  Udara  yang  padat  (Nas  Delay),  masalah  keamanan  (Security  Delay)  dan  kondisi  cuaca (Weather Delay). Pegujian yang dilakukan adalah sebanyak 101.315 US data flight delay dari tahun 2017 s/d tahun 2022. Dengan menggunakan metode Mesin Learning, maka hasil yang diperoleh adalah bahwa penundaan penerbangan  yang  paling  besar  disebabkan  oleh  keterlambatan  tiba  yaitu  sebesar  386,124,672  dimana penundaan  penerbangan  yang  terbesar  oleh  maskapai  penerbanga  yaitu  Southwest  Airlines  yaitu  sebanyak 61.474,379 dari total maskapai yaitu sebesar 20 dan penundaan keberangkatan yang terbesar yaitu berada di airport Chicago O’Hare International yang berada di kota Chicago provinsi IL yaitu sebanyak 20.912.928 dari total airport  yaitu berjumlah 596. Penelitian in bertujuan untuk memprediksi penerbangan di masa depan dengan menganalisis data penerbangan sekarang, sehingga penerbangan masa depan bisa lebih baik dengan mengatasi atau menghindari masalah-masalah penundaan penerbangan yang ada sebelumnya.
Kata Kunci: Prediksi, Penerbangan, Delay, Data Analisis.

## PENDAHULUAN
Adanya  perbedaan  waktu  antara  kedatangan yang  dijadwalkan  dengan  waktu  keberangkatan dengan  relasi  antara  kedatangan  dan  keberangkatan disebut  dengan  penundaan  keterlambatan  atau  (Flight Delay). (Ardhana et al., 2022). Banyak kerugian yang terjadi  jika  terjadi  penundaan  penerbangan(Wahyuda,
2022).  Pada  penelitian  ini    akan  dilakuan  prediksi penerbagan yang akan terjadi pada masa depan dengan melakukan  analisys  pada  big  data  penerbangan  masa sekarang  dengan  menggunakan  Mesin  Learning. Dengan adanya penundaan penerbangan akan mengakibatkan  ketidak  nyamanan  perjalanan  karena merugikan  dari  sisi  waktu  dan  biaya  (Utami  et  al.,
2020).  Bagi  pihak  pengelola  bandara  penundaan penerbangan  akan  sangat  mempengaruhi  operasional Bandar udara. Bagi maskapai penerbangan, penundaan penerbangan  membuat  manajemen  operasional  tidak sesuai  dengan  jadwal  penerbangan  yang  sudah ditentukan sebelumnya sehingga berpengaruh terhadap reputasi  maskapai  penerbangan  yang  mengakibaktan berdampak terhadap kerugian ekonomi atau pendapatan (Zámková et al., 2017).
Pengurangan  penundaan  keberangkatan  adalah fokus utama dari pihak pengoperasian bandara (Mining et  al.,  2017),  maskapai  penerbangan  maupun  pihak penjadwalan kontrol lalu lintas udara  (Setiawan et al., 2017).  Namun  saat  ini  urutan  atau  factor  yang mempengaruhi penundaan penerbangan belum tergambar  dengan  jelas  (Wang  et  al.,  2020),  sehingga kurangnya  perbaikan  atau  peningkatan  kualitas pelayanan    dari  industry  penerbangan  (Cheng  et  al., 2019),  dengan  semakin  berkembangnya  teknologi sehingga  menuntut  di  semua  sektor  harus  bergerak dengan cepat (Cao et al., 2019) untuk bertahan secara kompetitif  di  era  globalisasi  saat  ini  sehingga  alat transportasi  udara  merupakan  salah  satu  pilihan  yang paling tepat  untuk  melakukan perjalanan  karena  jarak jauh bisa ditempuh dengan relatif sangat cepat (Zhou et al.,  2022).  Oleh  karena  itu  menuju  pesatnya perkembangan indsutri penerbangan, sangatkah penting  untuk  mengeksplorasi  atau  menganalisis  apa yang mendasari penundaan penerbangan dan bagaimana  mengurangi  penundaan  keberangkatan  (Yi et  al.,  2021)  sehingga  memperoleh  pelayanan penumpang  lebih  berkualitas  (Mining  et  al.,  2017). Fitur  fitur  yang  berhubungan  dengan  penundaan penerbangan dapat digabungan sebagai model prediksi penundaan  penerbangan  menggunakan  Data  Mining. Penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  dapat memberikan  hasil  prediksi  yang  real  time  dan  cepat melalaui  porses  pembelajran  dan  pelatihan  yang efisien.(Zámková et al., 2017)
Teknik Kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran Mesin (ML) semakin banyak digunakan untuk  mengatasi  masalah  penundaan  penerbangan  di industry penerbangan, karena kemampuannya menyelesaikan berbagai masalah di dunia nyata (Utami et  al.,  2020),  pendekatan  berbasis  mesin  learning melibatkan penggunaan data historis untuk membangun  model  yang  prediktif  yang  dapat memprediksi potensi penundaan penerbangan (Roihan et  al.,  2020).      Mesin  learning  dapat  menghasilkan prediksi dimasa yang akan datang. Ada 2 tahap proses pembelajaran  pada  mesin  learing  yaitu  latihan  atau training dan pengujian atau testing.(Lv et al., 2022)

## METODE PENELITIAN
Metodologi  dan  tahapan  penelitian  dan penyelesaian  masalah  dapat  diuraikan  dalam  gambar berikut ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## Data Set
Data  diambil  dari www.kaggle.com yaitu  data delay penerbangan di Amerika Serikat dari tahun 2017- 2022  dimana  data  tersebut  berisi  data  delay penerbangan    yang diantaranya  yaitu  penerbangan yang  tertunda disebabkan  keterlambatan  kedatangan (Arrival  Delay),  keterlambatan  maskapainya  sendiri (Carrier  Delay),  Kedatangan  sebelumnya  terlambat (Late Aircraft Delay), lalu lintas Udara yang padat (Nas Delay),  masalah  keamanan  (Security  Delay)  dan kondisi cuaca (Weather Delay)

## Transform Data
Pada transform data kita mengubah tipe data csv menjadi data dalam berbentuk excel dimana data terdiri dari    masing  masing  kolom  atau  field  dan  baris. Misalnya  untuk  tahun  yaitu  number,  month  yaitu number, carrier yaitu string atau teks,
a. Cleansing Data
Pada  Proses  cleansing  data  dilakukan  untuk membersihkan  data  dari  spasi  atau  karakter  yang lain serta melakukan penggabungan dan pemisahan field sesuai kebutuhan.
b. Penggabungan Field Data  disesuaikan  dengan  kebutuhan,  seperti  tahun dan bulan pada data set dibuat terpisah yakn idi buat dalam  2  kolom,  sebaiknya  digabung  dengan  fied name adalah date dan tipe data adalah date
Preprocessing Data (latihan dan pengujian) Mesin Learning Analisa Data Data set Delay Flight Fli flight Pengumpulan Data Evaluasi
c. Pemisahan Field
Pemisahan  field  yang  sebelumnya  nama  airport name, Austin nama Kota, TX adalah nama provinsi. Data  sebaiknya  dipisah  menjadi  2  kolom  supaya bisa dianalisa secara tersendiri.
d. Cleansing spasi berlebih Ada  beberapa  data  dalam  field  yang  mempunyai spasi  diawal,  maka  dilakukan  penghapusan  spasi berlebih.

## Visualisasi Data
1.   Data Dimension
Apabila  terdapat  data  yaitu  Data  yang  tidak  untuk diagregasikan atau dijumlahkan atau dirata-ratakan Misalnya: Month
Gambar 2. Contoh Data Dimension
2.   Data Measure
Data  yang  bisa  dilakukan  untuk  penjumlahan  atau agregasi
Misalnya: Sum Arrival Delay
Gambar 3. Contoh Data Measure

## Nama Maskapai Penerbangan
Berdasarkan  data  set  yang  tersedia  yaitu  dari 101.315 data penundaan penerbangan ada 20 maskapai penerbangan yaitu seperti yang dijelaskan dalam table dibawah ini.
Tabel 1. Maskapai Penerbangan
No Nama Maskapai 1 Southwest Airlines 2 American Airlines 3 Skywest Airlines 4
Delta Airlines
5
United Airlines
6 JetBlue Airlines
7 Republic Airlines 8 Spirit Airlines 9 PSA Airlines 10 Mesa Airlines 11 Envoy Airlines 12 Frontier Airlines 13 Endeavor Airlines 14 Alaska Airlines 15 ExpressJet Airlines 16 Allegiant Airlines 17 ExpressJet Airlines LLC 18 Hawaiian Airlines 19 Virgin Airlines 20 Horizon Airlines

## Penyebab Penundaan Penerbangan
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  uji  coba  factor penyebab penundaan sebanyak 6 kriteria yaitu Arrival Delay  (Keterlambatan  disebabkan  keterlambatan kedatangan), Carrier Delay (Keterlambatan disebabkan keterlambatan  maskapainya  sendiri),  Late  Aircraft Delay  (Kedatangan  sebelumnya  terlambat),  Nas Delay/system penerbangan (Keterlambatan
disebabkan  lalu  lintas  Udara  yang  padat),  Security Delay (Keterlambatan disebabkan masalah keamanan). Weather Delay (Keterlambatan karena kondisi cuaca).
Tabel 2. Faktor Delay
No  Faktor Penyebab Penundaan 1 Arrival Delay 2 Carrier Delay 3 Late Aircraft Delay
4 Nas Delay
5 Security Delay
6 Weather Delay

## Nama Airport dan Kota
Dari  101.315  US  data  flight  delay  dari  tahun 2017 s/d tahun 2022  ada 596 airport, untuk beberapa
contoh nama airport dapat dilihat pada Tabel 3 dibawah ini:
Tabel 3. Daftar Nama Airport No Nama Airport Nama Kota 1 Lehigh Valley International Allentown 2 Southwest Georgia Regional Albany 3 Nantucket Memorial Nantucket 4 Alexandria International Alexandria 5 Augusta Regional at Bush Field Augusta 6 Albany International Albany 7 Hartsfield-Jackson Atlanta International Atlanta 8 Appleton International Appleton 9 Austin - Bergstrom International Austin 10 Asheville Regional Asheville 11 Kalamazoo/Battle  Creek International Kalamazoo 12 Greater Binghamton/Edwin A. Link Field Binghamton 13 Bangor International Bangor 14 Birmingham- Shuttlesworth International Birmingham 15 Central  Regional  Airport at Bloomington Bloomingto n/Normal 16 Nashville International Nashville 17 Logan International Boston 18 Brunswick Golden Isles Brunswick .. 596 Tucson International Tucson

## Carrier Name (Maskapai Penerbangan)
Uji Coba dalam data set sebanyak 101.315 data, terdapat 20 maskapai penerbangan, untuk daftar nama maskapai  penerbangan  dapat  dilihat  seperti  tabel dibawah ini:
Tabel 4. Daftar Maskapai Penerbangan
No Nama Maskapai Total Delay 1 Southwest Airlines 61,474,379 2 American Airlines 55,238.907 3 Skywest Airlines 51,236,138 4 Delta Airlines 41,803,228 5 United Airlines 36,745,645 6 JetBlue Airlines 26,044,693 7 Republic Airlines 13,776,790 8 Spirit Airlines 12,770,142
9 PSA Airlines 11,220,158 10 Mesa Airlines 11,170,124 11 Envoy Airlines 11,080,592 12 Frontier Airlines 10,804,370 13 Endeavor Airlines 9,638,400 14 Alaska Airlines 9,386,123 15 ExpressJet Airlines 8,857,800 16 Allegiant Airlines 8,039,038 17 ExpressJet Airlines LLC 2,487,859 18 Hawaiian Airlines 1,830,964 19 Virgin Airlines 1,369,519 20 Horizon Airlines 1,149,803

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk melihat jumlah data yang paling banyak delay  dalam  bentuk  Maps  yaitu  seperti  digambar dibawah  ini,  yaitu  di  map  menunjukkan  warna  green dan  gold,  semakin  gelap  warnanya  (green)  semakin tinggi delaynya dan apabila semakin terang warnanya (gold) maka semakin rendah delaynya.
Gambar 4. Jumlah Sum Arrival Delay   berdasarkan peta
Texas adalah kota yang paling tinggi delaynya yaitu  sebesar  42.559.790.  Kemudian  kita  akan menampikan data point untuk kotanya

## Carrier Name (Airlines)
Pada Gambar berikut ditampilkan grafik untuk nama  maskapai  penerbangan  dengan  jumlah  total delay. Uji Coba dalam data set sebanyak 101.315 data delay. Bisa dilihat dari data yang paling banyak delay adalah Southwest Airlines yaitu sebanyak 61.474,379, kemudian  American  Airlines  dan  yang  paling  rendah delay adalah Horizon Airlines
Gambar 5. Jumlah Carrier Name Delay
Jika  dilihat  dalam  grafik  hasilnya  akan ditampilkan seperti gambar berikut ini.
Gambar 6. Grafik Carrier Name Delay

## Airport Name
Uji Coba dalam data set sebanyak 101.315 data delay.  Ada  596  airport,  airport  yang  mengalami penundaan  pesawat  yang  terbesar  yaitu  berada  di airport  Chicago  O’Hare  International  yang  berada  di kota Chicago provinsi IL yaitu sebanyak 20.912.928
Gambar 7. Grafik Delay berdasarkan Airport

## Name

## Visualisasi Date (Percentage)
Untuk  persentase  yang  paling  tinggi  tingkat delay  yang  disebabkan  maskapai  penerbangan  yaitu ada di tahun 2020 yaitu 46,3%, kemudian, pada tahun 2022 sebesar 44,2%, pada tahun 2021 sebesar 43,9 %, pada tahun 2017 sebesar 38,8 %, 2018 sebesar 35,8 % kemudian  pada  tahun  2018  sebesar  35,  8%.  Dapat dilihat pada gambar berikut ini:
Gambar 8. Jumlah Delay Berdasarkan Tahun
Dapat digambarkan dalam bentuk grafik seperti dibawah ini
Gambar 9. Percentage Carrier Delay Berdasarkan Per Tahun
Untuk  memunculkan  setiap  data  tiap  tiap pointnya,  untuk  percentage  tiap  bulan,  rata-rata persentase    perquarter  pada  setiap  tahunnya  dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 10. Percentage Carrier Delay Per Quarter

## Total Delay
Untuk  Total  Delay  secara  keseluruhan  dapat dilihat pada gambar dibawah ini yaitu:
ISSN: 2620-4339 (media online)
Gambar 11. Total Delay
Penundaan  keberangkatan  yang  paling  besar disebabkan  oleh  tiba  keterlambatan  yaitu  sebesar 386,124,672, terbesar kedua yaitu penundaan keberangkatan disebabkan oleh keterlambatan pesawat terlambat  yaitu  133,453,066  penyebab  penundaan keberangkatan  terbesar  ketiga  yaitu  penundaan operator  sebesar  145,618,944,  kemudian  penundaan terbesar  keempat  yaitu  disebabkan  oleh  masalah  lalu lintas udara yaitu 84,779,404, penundaan keberangkatan  pada  posisi  kelima  yaitu  disebabkan oleh  cuaca  yaitu  sebesar  21,506,968  kemudian  yang terakhir yaitu penundaan keberangkatan yang disebabkan  oleh  masa  masalah  keamanan  yaitu 745,567.
Tabel 5. Total Delay No Faktor Penyebab Penundaan Jumlah 1 Arrived Delay 386,124,672 2 Late Aircraft Delay 145,618,944 3 Carrier Delay 133,453,066 4 Nas Delay 84,799,404 5 Weather Delay 21,506,968 6 Security Delay 745,567
Dalam bentuk grafik bisa dilihat seperti gambar dibawah ini:
Gambar 12. Grafik Total Delay
Untuk  informasi  secara  keseluruhan  bisa  kita lihat di dashboard pada gambar dibawah ini.
Gambar 13. Dasboard

## KESIMPULAN
Dari  hasil  analisa  data  diatas  Uji  Coba  dalam data  set sebanyak  101.315  US  data  flight  delay  dapat disimpulkan bahwa penundaan penerbangan disebabkan oleh Penundaan keberangkatan yang paling besar disebabkan oleh keterlambatan tiba yaitu sebesar 386,124,672, terbesar kedua yaitu penundaan keberangkatan disebabkan oleh keterlambatan pesawat terlambat  yaitu  133,453,066    penyebab  penundaan keberangkatan  terbesar  ketiga  yaitu  penundaan operator  sebesar  145,618,944,  kemudian  penundaan terbesar  keempat  yaitu  disebabkan  oleh  masalah  lalu lintas udara yaitu 84,779,404, penundaan keberangkatan  pada  posisi  kelima  yaitu  disebabkan oleh  cuaca  yaitu  sebesar  21,506,968  kemudian  yang terakhir yaitu penundaan keberangkatan yang disebabkan  oleh  masa  masalah  keamanan  yaitu 745,567.  Dimana  maskapai  penerbangan  yang  paling banyak  melakukan  penundaan  penerbangan  yaitu Southwest  Airlines  yaitu  sebanyak  61.474,379  dari total maskapai yaitu sebesar 20 maskapai penerbangan dimana  maskapai  penerbangan  yang  paling  banyak mengalami  penundaan  pesawat  yang  terbesar  yaitu berada  di  airport  Chicago  O’Hare  International  yang berada  di  kota  Chicago  provinsi  IL  yaitu  sebanyak 20.912.928 dari total airport yaitu berjumlah 596.

## DAFTAR PUSTAKA
Ardhana, V. Y. P., Syam, Muh. Y., Ramadani, E. F., Sampetoding, E. A. M., Syahril, M., Manapa, E. S., & Mardzuki, R. (2022). Prediksi Flight
Delay Berbasis Algoritma Neural Network. Journal of Informatics, Electrical and
Electronics Engineering , 2 (1), 26–30. https://doi.org/10.47065/jieee.v2i1.429 Cao, Y., Zhu, C., Wang, Y., & Li, Q. (2019). A Method of Reducing Flight Delay by Exploring Internal Mechanism of Flight Delays. Journal of Advanced Transportation , 2019 (5), 22–25. https://doi.org/10.1155/2019/7069380
Cheng, S., Zhang, Y., Hao, S., Liu, R., Luo, X., & Luo, Q. (2019). Study of Flight Departure Delay and Causal Factor Using Spatial Analysis.
Vol. 8 No. 1 (April 2024)
Journal of Advanced Transportation , 2019 . https://doi.org/10.1155/2019/3525912 Lv, Q., Zhang, S., & Wang, Y. (2022). Deep Learning Model of Image Classification Using Machine Learning. Advances in Multimedia , 2022 . https://doi.org/10.1155/2022/3351256 Mining, D., Data, P., Access, Q., Keselamatan, P., & Sadono, M. (2017). Jurnal Perhubungan Udara Penerbangan The Data Mining on Quick Access Recorder for Flight Safety Improvement . 1–12. Roihan, A., Sunarya, P. A., & Rafika, A. S. (2020).
Pemanfaatan Machine Learning dalam Berbagai
Bidang: Review paper. IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) , 5 (1), 75–82. https://doi.org/10.31294/ijcit.v5i1.7951 Setiawan, I., Majid, S. A., & Yuliantini, Y. (2017). Airport Factor in Flight Delays in Indonesia. Jurnal Manajemen Transportasi Dan Logistik , 2 (3), 365. https://doi.org/10.25292/j.mtl.v2i3.115 Utami, B. M., Latuconsina, R., & ... (2020). Prediksi Delay Pesawat Menggunakan Metode Exponential Smoothing. EProceedings … , 7 (2), 4891–4901. Wahyuda, D. V. (2022). Pengaruh Delay Karena Penanganan Flight Operation Dan Teknik Terhadap on Time Performance Di Maskapai Lion Air Di Bandar Udara Adi Soemarmo. Flight Attendant Kedirgantaraan : Jurnal Public Relation, Pelayanan, Pariwisata , 4 (1), 116–122. https://doi.org/10.56521/attendant- dirgantara.v4i1.417 Wang, Y., Zheng, H., Wu, F., Chen, J., & Hansen, M. (2020). A Comparative Study on Flight Delay Networks of the USA and China. Journal of Advanced Transportation , 2020 . https://doi.org/10.1155/2020/1369591 Yi, J., Zhang, H., Liu, H., Zhong, G., & Li, G. (2021). Flight Delay Classification Prediction Based on Stacking Algorithm. Journal of Advanced Transportation , 2021 . https://doi.org/10.1155/2021/4292778 Zámková, M., Prokop, M., & Stolín, R. (2017). Factors influencing flight delays of a European airline. Acta Universitatis Agriculturae et
Silviculturae Mendelianae Brunensis , 65 (5), 1799–1807. https://doi.org/10.11118/actaun201765051799 Zhou, F., Jiang, G., Lu, Z., & Wang, Q. (2022). Evaluation and Analysis of the Impact of Airport Delays. Scientific Programming , 2022 (1). https://doi.org/10.1155/2022/7102267