Vol. 16, No. 2,  187-198,  Januari  2020 doi: 10.20956/jmsk.v%vi%i.7864
 Program Studi Statistika, Universitas Islam Indonesia,
Email : 1 16611079@students.uii.ac.id, 2 achmadfauzan@uii.ac.id

## Comparing Naive Bayes, K-Nearest Neighbor, And Neural Network Classification Methods Of Seat Load Factor In Lombok Outbound Flights
Mega Luna Suliztia 1* , Achmad Fauzan 2*

## Abstract
Classification is the process of grouping data based on observed variables to predict new data whose  class  is  unknown.  There  are  some  classification  methods,  such  as  Naïve  Bayes,  K- Nearest Neighbor and Neural Network. Naïve Bayes classifies based on the probability value of the  existing  properties.  K-Nearest  Neighbor  classifies  based  on  the  character  of  its  nearest neighbor, where the number of neighbors=k, while Neural Network classifies based on human neural  networks.  This  study  will  compare  three  classification  methods  for  Seat  Load  Factor, which is the percentage of aircraft load, and also a measure in determining  the profit of airline. Affecting  factors  are  the  number  of  passengers,  ticket  prices,  flight  routes,  and  flight  times. Based  on  the  analysis  with  47  data,  it  is  known  that  the  system  of  Naïve  Bayes  method  has misclassifies in 14 data, so the accuracy rate is 70%. The system of K-Nearest Neighbor method with  k=5  has  misclassifies  in  5  data,  so  the  accuracy  rate  is  89%,  and  the  Neural  Network system has misclassifies in 10 data with accuracy rate 78%. The method with highest accuracy rate is the best method that will be used, which in this case is K-Nearest Neighbor method with success  of  classification  system  is  42  data,  including  14  low,  10  medium,  and  18  high  value. Based on the best method, predictions can be made using new data, for example the new data consists of Bali flight routes (2), flight times in afternoon (2), estimate of passenger numbers is 140  people,  and  ticket  prices  is  Rp.700,000.  By  using  the  K-Nearest  Neighbor  method,  Seat Load Factor prediction is high or at intervals of 80% -100%.
Keywords: Classification,  K-Nearest  Neighbor,  Naïve  Bayes,  Neural  Network,  Seat Load Factor.

## Abstrak
Klasifikasi  adalah  proses  pengelompokkan  data  berdasarkan  variabel  yang  diamati  untuk memprediksi data baru yang belum diketahui kelasnya. Beberapa metode klasifikasi antara lain Naïve  Bayes, K- Nearest  Neighbor, dan Neural  Network.  Naïve  Bayes bertujuan  untuk klasifikasi  berdasarkan  nilai  probabilitas  dari  sifat  yang  telah  ada. K-Nearest  Neighbor bertujuan untuk klasifikasi berdasarkan sifat tetangga terdekatnya, dimana jumlah tetangga =k, sedangkan Neural  Network berdasarkan  perilaku  jaringan  syaraf  manusia.  Penelitian  ini  akan membandingkan  ketiga  metode  tersebut  dalam  klasifikasi Seat  Load  Factor yang  merupakan persentase  keterisian  pesawat,  dan  juga  ukuran  dalam  menentukan  nilai  keuntungan  pada penerbangan suatu maskapai. Faktor yang mempengaruhi yaitu jumlah penumpang, harga tiket, rute,  dan  waktu  penerbangan.  Berdasarkan  analisis  yang  dilakukan  dengan  47  data  diketahui bahwa  sistem  dengan  metode Naïve  Bayes melakukan  kesalahan  klasifikasi  dalam  14  data sehingga  tingkat  akurasinya  sebesar  70%.  Sistem  dalam  metode K-Nearest  Neighbor dengan k=5  melakukan  kesalahan  klasifikasi  dalam  5  data,  sehingga  tingkat  akurasinya  sebesar  89%, dan  sistem Neural  Network melakukan  kesalahan  klasifikasi  dalam  10  data  sehingga  tingkat
akurasinya  sebesar  78%.  Metode  yang  memiliki  nilai  akurasi  tertinggi  merupakan  metode terbaik  yang akan digunakan,  yang pada kasus ini adalah  metode K-Nearest  Neighbor dengan keberhasilan  sistem  pada  klasifikasi  sebanyak  42  data,  diantaranya  14  bernilai  rendah,  10 sedang,  dan  18  bernilai  tinggi.  Berdasarkan  metode  terbaik  yang  diperoleh  dapat  dilakukan prediksi  menggunakan data baru,  misalkan diketahui suatu data dengan rute penerbangan Bali (2), waktu penerbangan siang hari (2), estimasi jumlah penumpang 140 orang, dan harga tiket sebesar  Rp.700.000.  Dengan  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor dihasilkan  prediksi Seat Load Factor yang tinggi pada interval 80%-100%.
Kata  kunci  : Klasifikasi ,  K-Nearest  Neighbor,  Naïve  Bayes,    Neural  Network,  Seat  Load Factor

## 1.  Pendahuluan
Salah satu alat transportasi yang menjadi andalan masyarakat karena dapat beroperasi secara efektif dari segi waktu adalah pesawat terbang. Namun dilansir dari Liputan 6 pada Januari lalu, Bulan Desember 2018 mengalami penurunan jumlah penumpang pesawat terbang secara nasional sebesar  9.75%  dibanding  dengan  Desember  2017  [6].  Akhirnya  sejumlah  maskapai  terpaksa mengurangi jadwal penerbangan yang ada akibat turunnya jumlah penumpang. Penurunan jumlah penumpang  juga  akan  mengurangi Seat  Load  Factor atau  SLF  yang  mana  inilah  yang  akhirnya berimbas pada pendapatan maskapai yang akhirnya anjlok hingga 60%.
Machine  learning merupakan  cabang  aplikasi  dari  kecerdasan  buatan  atau Artificial Intelligence. Dalam  menyelesaikan  masalah, machine  learning memiliki  kemampuan  belajar sendiri dan menirukan perilaku manusia berupa klasifikasi dan prediksi [2]. Menurut Agnes, dkk penerapan kecerdasan buatan dalam SLF dapat meningkatkan keefisienan dan keefektifan dalam pengambilan keputusan bagi suatu maskapai penerbangan. Sehingga dari uraian tersebut peneliti akan membandingkan beberapa metode klasifikasi seperti K- Nearest Neighbor , Naïve Bayes , dan Artificial Neural Network terhadap nilai Seat Load Factor atau SLF [1].
Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  berkaitan  dengan  analisis  dan  studi  kasus  antara  lain, Amin  [3]  menganalisis  pengaruh  tarif  penerbangan,  jumlah  penerbangan,  dan  pendapatan perkapita  dalam  meningkatkan  jumlah  penumpang.  Selanjutnya  terdapat  Pardede  [8]  yang melakukan  analisis  terkait  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  permintaan  penumpang  maskapai penerbangan  Garuda  Indonesia Airlines di  Provinsi  Sumatera  Utara.  Silitonga  [11]  pada  2018, beliau melakukan  Analisis Load Factor (L/F) Penumpang Pesawat Terbang Rute Palangkaraya. Windarti,  dkk  [13]  kemudian  melakukan  analisis  perbandingan  terkait  kinerja  6  algoritma klasifikasi  data  mining  untuk  prediksi  masa  studi  mahasiswa.  Selain  itu  Susanto  [12]  juga melakukan  penelitian  dengan  membandingkan  metode  Algoritma Neural  Network , K-Nearest Neighbor , dan Naïve Bayes untuk memprediksi pendonor darah potensial.
Penelitian  dilakukan  untuk  mengetahui  gambaran  SLF  dan  faktor  lain  yang mempengaruhinya.  Tujuan  utama  adalah  mengetahui  metode  terbaik  yang  digunakan  dalam klasifikasi SLF yang kemudian akan digunakan untuk melakukan prediksi. Dari tujuan penelitian tersebut hasil yang diperoleh dapat dimanfaatkan sebagai bahan pertimbangan dalam mengambil kebijakan untuk meningkatkan penjualan tiket guna memaksimumkan revenue perusahaan.

## 2.  Metode Penelitian
Klasifikasi  SLF  adalah  sebuah  sistem  yang  berfungsi  untuk  mengelompokkan  SLF  berupa nilai  persentase  kebeberapa  kelas.  Dalam  proses  klasifikasi  ini  digunakan  beberapa  faktor  lain yang dapat mempengaruhi nilai SLF antara lain waktu penerbangan (X 1 ), jumlah penumpang (X- 2 ),  rute  penerbangan  (X 3 ),  dan  harga  tiket  pesawat  (X 4 ).  Pada  penelitian  ini  metode  yang digunakan untuk menggambarkan data penerbangan outbound adalah statistika deskriptif. Dalam melakukan  klasifikasi  SLF,  metode  yang  digunakan  adalah K-Nearest  Neighbor,  Naïve  Bayes , dan Artificial Neural Network . Hasil klasifikasi akan mengelompokkan nilai SLF kedalam kelas tertentu  seperti  kelas  rendah,  sedang,  dan  tinggi.  Metode  terbaik  yang  akan  digunakan  adalah metode  yang  menghasilkan  tingkat  akurasi  tertinggi  dibanding  metode  lainnya.  Dengan menggunakan  metode  terbaik  tersebut  dapat  dilakukan  prediksi  SLF  atas  suatu  penerbangan. Analisis ini dilakukan menggunakan python .
Klasifikasi terdiri dari 2 proses yaitu fase training , dimana algoritma dibentuk sebagai sebuah model  klasifikasi.  Kemudian  yang  kedua  adalah fase  testing yang  digunakan  untuk memperkirakan tingkat akurasi dari model yang telah terbentuk. Hingga saat ini belum ada aturan baku  untuk  menentukan  proporsi  dari  data training dan  data testing .  Namun  proporsi  data training biasanya  lebih  besar  dibandingkan  data testing .  Para  peneliti  biasanya  menggunakan proporsi data training dan data testing sebesar 80 : 20 [4].  Pada analisis ini data yang digunakan merupakan  data  sekunder yaitu  data  SLF  penerbangan outbound pada  maskapai  Garuda branch office Lombok pada  Januari  2019  dengan  sasaran  hasil  analisis  dapat  mengrepresentasikan  sifat populasi  yaitu  seluruh  penerbangan outbound di  Indonesia  menggunakan  maskapai  Garuda. Dalam penelitian ini terdapat beberapa variabel yang akan digunakan, antara lain:
a. Seat Load Factor (Dependen)
SLF adalah persentase dari tempat duduk atau kapasitas penumpang pada suatu penerbangan yang  berupa  perbandingan  antara  kapasitas  tempat  duduk  yang  terjual  dengan  kapasitas  tempat duduk yang tersedia [11].
% 100
Pesawat
Kapasitas Penumpang Jumlah SLF x  (1)
SLF merupakan ukuran efisiensi untuk menentukan nilai keuntungan dari suatu penerbangan. Hal tersebut dikatakan efisien ketika pendapatan yang diperoleh berdasarkan SLF sesuai dengan peramalan  yang  telah  dilakukan.  Nilai  SLF  memiliki  3  kategori  yaitu  rendah jika  SLF  31-50%, sedang jika SLF 51%-80%, dan tinggi jika SLF 81%-100%.
b. Jumlah Penumpang (Independen)
Variabel ini menggambarkan banyaknya pax atau  penumpang  yang  telah  pasti  berada  dalam penerbangan tersebut. Variabel jumlah penumpang memiliki tipe data numerik.
c. Harga Tiket (Independen)
Harga  pada  data  SLF  adalah  rata-rata  harga  dihari  penerbangan  tersebut.  Variabel  ini memiliki tipe data numerik.
d. Rute Penerbangan (Independen)
Rute  penerbangan  merupakan  pergerakan  pesawat  dari  Lombok  ke  kota  lain.  Pada  data  ini rute  yang  digunakan  adalah  rute  penerbangan  dalam  negeri  atau  domestik.  Tipe  data  pada
Mega Luna Suliztia , Achmad Fauzan
variabel  ini  adalah kategorik  dengan  5  nilai,  antara  lain:  (1)  adalah  rute  penerbangan  dengan tujuan  Jakarta,  (2)  adalah  rute  penerbangan  dengan  tujuan  Bali,  (3)  adalah  rute  penerbangan dengan  tujuan  Sumbawa,  (4)  adalah  rute  penerbangan  dengan  tujuan  Bima,  dan  (5)  adalah  rute penerbangan dengan tujuan Surabaya.
e. Waktu Penerbangan (Independen)
Waktu  penerbangan  memiliki  tipe  data  kategorik.  Variabel  ini  menggambarkan  waktu  yang dipilih oleh pax saat akan melakukan penerbangan. Waktu terbagi menjadi 4 nilai, yaitu: (1) pagi dengan  rentang  pukul  04.00  –  10.00,  (2)  siang  dengan  rentang  pukul  10.00  –  14.00,  (3)  sore dengan rentang pukul 14.00 – 18.30, (4) malam dengan rentang pukul 18.30 – 04.00

## 2.1 Naïve Bayes
Metode  klasifikasi  yang  menggunakan  konsep  probabilitas    dengan  asumsi  antar  kategori yang ada bersifat independen atau tidak saling bergantung pada kategori lainnya adalah metode Naïve  Bayes. Thomas  Bayes merupakan  ilmuwan  asal  Inggris  yang  mengemukakan  metode tersebut  dan  digunakan  untuk memprediksi  peluang  suatu  peristiwa  berdasarkan  peristiwa- peristiwa sebelumnya. Persamaan dari teorema Bayes tersebut adalah :
evidence likelihood prior Posterior x  (2)
Seperti persamaan diatas, nilai dari posterior atau peluang pada kelas X dengan sifat sampel tertentu  dapat  diperoleh  dari  peluang  terjadinya  kelas  X  sebelum  terdapat  sampel  tersebut  atau disebut prior ,  dikalikan  dengan likelihood atau  peluang  terjadinya  sifat  sampel  pada  kelas  X, kemudian dibagi dengan peluang terjadinya sifat sampel secara keseluruhan atau evidence [10].

## 2.2 K-Nearest Neighbor
Sebuah  algoritma  pelatihan  untuk  mengklasifikasikan  suatu  data  baru  berdasarkan  kategori ketetanggaannya  atau  mayoritas  banyaknya  K  data  pelatihan  yang  terdekat  dengannya  ( nearest neighbor ) disebut dengan metode K-Nearest Neighbor . Sehingga dalam menggunakan metode ini untuk melakukan klasifikasi data baru, peneliti perlu menentukan jumlah k tetangga terdekat yang akan  digunakan.  Jumlah  data  dan  ukuran  dimensi  data  yang  dimiliki  akan  mempengaruhi penentuan jumlah k tetangga. Semakin besar data yang digunakan maka semakin rendah jumlah k tetangga  yang  ditentukan.  Hal  tersebut  dikarenakan  semakin  banyak  k  maka  kemampuan  untuk mengklasifikasi  akan  semakin  rendah.  Para  peneliti  biasanya  menggunakan  k  5,7  atau  9  untuk melakukan klasifikasi dengan metode K-Nearest Neighbor. Dekat atau jauhnya jarak titik dengan tetangganya bisa dihitung dengan menggunakan jarak euclidean seperti persamaan dibawah ini :
    n k k k k b a y x D 1 2 ) ( ) , ( (3)
a = titik yang telah diketahui kelasnya, b = titik baru, dan D = Jarak. D(x,y) adalah jarak antara titik yang telah diketahui klasifikasinya (a) dan titik baru (b). Jarak antara titik baru dengan titik data  training  akan  dihitung  dan  ditentukan  jumlah  tetangga  (k)  dalam  analisis.  Kemudian  titik baru tersebut diprediksi kedalam klasifikasi sesuai dengan kelas terbanyak dari titik-titik [7].
2.3 Artificial Neural Network
Artificial  Neural  Network (ANN)  atau  jaringan  syaraf  tiruan  merupakan  salah  satu  metode yang bekerja dengan cara meniru perilaku jaringan syaraf ( neuron ) atau cara kerja otak manusia.
Mega Luna Suliztia , Achmad Fauzan
Metode ini dirancang untuk memecahkan masalah yang tidak dapat diselesaikan dengan komputasi konvensional.  Jaringan-jaringan  tersebut  terdiri  atas  sekumpulan neuron yang  saling  berinteraksi untuk memecahkan kasus seperti klasifikasi dan prediksi. Dalam menggunakan metode ini, suatu neuron dapat  memiliki  beberapa input untuk  diolah  dan  hanya  memiliki  satu output yang merupakan hasil akhir. Struktur artificial neural network terdiri atas 3 lapisan yaitu lapisan input , lapisan hidden atau lapisan antara input dan output , dan lapisan terakhir adalah lapisan [5].

## 2.4 Pengukuran Akurasi Klasifikasi
Akurasi merupakan suatu ukuran untuk mengetahui seberapa baik hasil pengukuran terhadap angka  aktual  yang  ada.  Nilai  akurasi  yang  berupa  persentase  kebenaran  dapat  diperoleh  dari perbandingan antara jumlah pengukuran yang benar terhadap data aktual dengan jumlah seluruh data yang digunakan. Rumus akurasi adalah :
100% x data Jumlah benar prediksi nilai Jumlah Akurasi  (4)
Saat ini tidak ada batasan atau range untuk nilai akurasi dalam menjelaskan kebaikan model. Namun, nilai akurasi akan dikatakan baik ketika mendekati nilai 100% [9].

## 2.5 Tahapan Analisis
Dalam melakukan penelitian yang baik, diperlukan suatu tahapan agar penelitian terarah dan sesuai struktur. Tahapan atau flowchart dari penelitian disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1. FlowChart Analisis
Mega Luna Suliztia , Achmad Fauzan
Berdasarkan flowchart atau  diagram  alir  pada  gambar  1,  diketahui  langkah-langkah  yang harus dilalui dalam melakukan analisis berikut ini.
1. Peneliti memasukkan data pada python dengan format .csv .
2. Kemudian  peneliti  memilih  variabel  yang  akan  menjadi  variabel  independen  dengan  cara mengeluarkan  variabel dependen  dari  data.  Lalu  peneliti  membuat  data  baru  yang  berisikan data yang telah dikeluarkan sebagai variabel dependen.
3. Selanjutnya  peneliti  memecah  data  menjadi  dua  yaitu  data training dan  data testing .  Data training akan digunakan untuk membentuk model klasifikasi pemodelan
4. Kemudian  peneliti  akan  membentuk  data testing yang  akan  digunakan  untuk  menguji kebaikan dari model yang telah dibentuk.
5. Selanjutnya peneliti melakukan standarisasi untuk menyamakan skala atau satuan dari setiap variabel kedalam bentuk standar.
6. Setelah  itu  peneliti  akan  melakukan  analisis  klasifikasi  menggunakan  metode Naïve  Bayes , K-  Nearest  Neighbor dan Artificial  Neural  Network .  Untuk  melakukan  klasifikasi  dengan ketiga metode ini tidak ada asumsi yang harus dipenuhi. Kemudian dilakukan pembentukan model dari data train . Untuk metode K- Nearest Neighbor, peneliti harus menentukan jumlah ketetanggaan yang akan digunakan yang pada kasus ini digunakan pendekatan dengan k = 5.
7. Selanjutnya  lakukan  prediksi  atas  daya  Y test .  Kemudian  data  tersebut  akan  dibandingkan dengan data Y test aktual untuk diketahui klasifikasinya.
8. Kemudian untuk menentukan metode terbaik, peneliti akan membandingkan nilai akurasi dari ketiga metode tersebut, metode terbaik adalah metode yang  memiliki nilai akurasi tertinggi. Untuk nilai akurasi yang lebih rendah, proses klasifikasi akan terhenti. Sedangkan untuk nilai akurasi yang lebih tinggi akan digunakan untuk prediksi.
9. Saat  melakukan  prediksi,  peneliti  akan  memasukkan  data  baru  sesuai  dengan  variabel independen  yang  ada.  Kemudian  diprediksi  menggunakan  metode  terbaik  sehingga  akan diketahui nilai klasifikasi yang sesuai dengan ciri-cirinya.
10. Kemudian tahapan analisis akan selesai.

## 3.  Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Statistika Deskriptif
Berdasarkan analisis, diperoleh gambaran secara umum pada Gambar 2 sampai Gambar 4.
Gambar 2. Pie Chart Seat Load Factor
Gambar 3. Pie Chart Rute Penerbangan Gambar  4. Pie  Chart Waktu
Penerbangan

## Mega Luna Suliztia , Achmad Fauzan
Gambar  2  memberikan  informasi  bahwa  persentase Seat  Load  Factor memiliki  nilai  yang berbeda-beda, dimana 43.8% dari seluruh penerbangan outbound menghasilkan Seat Load Factor dengan  kategori  tinggi,  22.7%  termasuk  dalam  kategori  sedang,  dan  sisanya  adalah Seat  Load Factor dengan  kategori  rendah.  Dari pie chart diatas  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  sejauh ini perusahaan  mampu  menghasilkan Seat  Load  Factor yang  tinggi.    Gambar  3  memberikan informasi  bahwa  proporsi  rute  penerbangan  memiliki  persentase  yang  berbeda-beda,  dimana 26.6%  dari  seluruh  penerbangan  outbound  memiliki  tujuan  ke  Jakarta,  27.9%  penerbangan dengan  tujuan  Bali,  21%  adalah  penerbangan    dengan  tujuan  Sumbawa,  11.6%  dengan  tujuan Bima, dan 12.9% dengan tujuan Surabaya. Dari pie chart diatas maka dapat disimpulkan bahwa pesawat paling sering beroperasi dengan tujuan Bali, namun tidak dengan Bima.
Sementara  Gambar  4  memberikan  informasi  bahwa  proporsi  waktu  penerbangan  memiliki persentase yang berbeda-beda, dimana 42.5% dari seluruh penerbangan outbound berada di pagi hari,  31.3%  berada  di  siang  hari,  21.5%  adalah  penerbangan  sore  hari,  dan  4.7%  penerbangan malam hari. Dari pie chart diatas maka dapat disimpulkan bahwa penerbangan pada malam hari tergolong sedikit dan didominasi oleh penerbangan pagi hari.
Disamping deskripsi dari SLF, rute penerbangan dan waktu penerbangan, pada Gambar 5 dan Gambar 6 diberikan terkait rata-rata jumlah penumpang dan rata-rata harga tiket pesawat.
Gambar 5. Bar Chart Rata- Rata Jumlah Penumpang
Gambar 6. Bar Chart Rata- Rata Harga Tiket Pesawat
Gambar  5  memberikan  informasi  bahwa  rata-rata  penumpang  yang  berbeda-beda,  dimana penerbangan  tujuan  Jakarta  memiliki  rata-rata  mendekati  120  penumpang,  kemudian  menurun untuk  tujuan  Bali  yang  berkisar  pada  90  penumpang,  serta  Sumbawa  dan  Bima  yang  masing- masing  memiliki  rata-rata  penumpang  berkisar  antara  50  dan  30.  Sedangkan  untuk  tujuan Surabaya,  rata-rata  penumpang  pesawat  adalah  70.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  adanya perbedaan permintaan penumpang yang dipengaruhi oleh rute penerbangan.
Gambar  6  memberikan  informasi  bahwa  rata-rata  harga  tiket  pesawat  berdasarkan  rute penerbangan  memiliki  nilai  yang  berbeda-beda,  dimana  penerbangan  tujuan  Jakarta  memiliki harga tiket termahal dengan rata-rata Rp.1.600.000 , kemudian Bali dan Sumbawa memiliki harga rata-rata yang hampir sama yaitu diatas Rp.400.000. Bima memiliki harga rata-rata yang lumayan tinggi yaitu lebih dari Rp.800.000, sedangkan Surabaya lebih dari Rp. 1.000.000.
Selanjutnya adalah analisis klasifikasi, dimana sebuah model klasifikasi dibentuk berdasarkan data  yang  sudah  ada,  kemudian  model  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  dan  dilanjutkan untuk prediksi data baru yang belum ada. Dalam kasus ini peneliti akan mengklasifikasi nilai Seat Load Factor dari penerbangan outbond yang dikategorikan menjadi 3 nilai yaitu rendah, sedang,
Mega Luna Suliztia , Achmad Fauzan
dan tinggi dengan variabel dependen yaitu pengaruh waktu penerbangan, jumlah penumpang, rute penerbangan dan harga tiket. Banyaknya data (N) sebesar 233.
Pada umumnya, data dalam klasifikasi akan dibagi menjadi training set dan testing set . Data yang  ada  pada testing  set biasanya  lebih  besar  dari  yang  ada  dalam training  set .  Data training digunakan  untuk  membentuk  model  klasifikasi.  Model  tersebut  merupakan  representasi  yang digunakan  untuk  melakukan  prediksi  kelas  pada  data  baru.  Sedangkan  data testing digunakan untuk  menguji  kebaikan  dari  model  yang  telah  dibentuk  dengan  benar.  Maka  peneliti  membagi data  menjadi training  set dan testing  set dengan  proporsi  0.8  :  0.2,  186  data  tergolong  dalam training  set dan  47  lainnya  adalah testing  set .  Pembagian  dilakukan  secara random ,  sehingga diperoleh hasil berdasarkan kategori Seat Load Factor berikut ini:
Tabel 1. Proporsi Data Train dan Test Kategori Data Train Data Test Total 1 63 15 78 2 40 13 53 3 83 19 102 Total 186 47 233
Selanjutnya  melakukan  standarisasi  data  untuk  menyamakan  skala  pada  setiap  variabel  ke dalam  bentuk  standar,  sehingga  dapat  dianalisis  dengan  seragam.  Standarisasi  data  dilakukan terhadap  variabel independen.  Standarisasi tidak  dilakukan  pada  variabel  dependen  dikarenakan rentang yang ada pada variabel tersebut masih cukup kecil.

## 3.2 Hasil Klasifikasi
Metode K-Nearest  Neighbor bergantung  pada  nilai  ketetanggaan  atau  k  yang  sudah ditentukan  dalam  melakukan  klasifikasi.  Untuk  menentukan  nilai  k  terbaik  digunakan  nilai akurasi tertinggi, opsi nilai k yang akan digunakan adalah 5,7,9. Maka di dapatkan hasil sebagai berikut.
Tabel 2. Nilai Ketetanggaan K Accuracy 5 0.89 7 0.87 9 0.83
Setelah melakukan percobaan di dapatkan hasil untuk nilai k terbaik adalah 5 karena memiliki nilai akurasi 0.89 atau 89% dan merupakan nilai akurasi tertinggi dibandingkan k yang lain. Metode  klasifikasi  menggunakan Naïve  Bayes merupakan  metode  yang  menggunakan probabilitas dalam proses klasifikasinya. Sedangkan Metode klasifikasi Artificial Neural Network merupakan  metode  yang  menggunakan  sistem  syaraf tiruan  dalam  pembentukan  model.  Setelah melakukan  pembentukan  model,  dan  mencari  nilai  prediksi  untuk  nilai  y test ,  maka  diperoleh klasifikasi  yang  diukur  dalam confusion  matrix . Confusion  matrix merupakan  ukuran  yang digunakan  untuk  menganalisis  seberapa  baik  model  klasifikasi  dapat  mengenali  sampel  aktual dari kategori / kelas yang berbeda.
Mega Luna Suliztia , Achmad Fauzan
Tabel 3. Klasifikasi dengan metode Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor, dan Neural Network
Naïve Bayes K-Nearest Neighbor Neural Network Actual Predicted Class Rendah Sedang Tinggi Rendah Sedang Tinggi Rendah Sedang Tinggi Rendah 13 2 0 14 1 0 14 1 0 Sedang 7 3 3 2 10 1 2 5 6 Tinggi 0 2 17 0 1 18 0 1 18
Berdasarkan Tabel  3 diatas  dapat  di  interpretasikan  menggunakan  metode Naïve  Bayes , model memprediksi perolehan Seat Load Factor rendah sebanyak 20 kali, namun hanya 13 yang terklasifikasi  dengan  benar  atau  tepat  pada  kategori  rendah  dan  7  lainnya  berkategori  sedang. Sedangkan menggunakan metode K-Nearest Neighbor dan Neural Network , model memprediksi perolehan Seat Load Factor rendah sebanyak 16 kali, 14 diantaranya terklasifikasi dengan benar atau  tepat  pada  kategori  rendah  dan  2  lainnya  berkategori  sedang.  Metode Naïve  Bayes ,  model memprediksi  perolehan Seat  Load  Factor sedang  sebanyak  7  kali,  namun  hanya  3  kali  yang terklasifikasi dengan benar atau tepat pada kategori sedang dan masing-masing 2 lainnya berada di  kategori  rendah  dan  tinggi.  Dengan  metode K-Nearest  Neighbor ,  model  memprediksi perolehan Seat  Load  Factor sedang  sebanyak  12  kali,  10  kali  diantaranya  terklasifikasi  dengan benar atau tepat pada kategori sedang dan masing-masing 1 lainnya berada di kategori rendah dan tinggi.  Sedangkan  dengan  metode Neural  Network, model  memprediksi  perolehan Seat  Load Factor sedang  sebanyak  7  kali,  5  kali  diantaranya  terklasifikasi  dengan  benar  atau  tepat  pada kategori sedang dan masing-masing 1 lainnya berada di kategori rendah dan tinggi.
Sementara  Menggunakan  metode Naïve  Bayes ,  model  memprediksi  perolehan Seat  Load Factor tinggi sebanyak 20 kali, namun hanya 17 kali yang terklasifikasi dengan benar atau tepat pada  kategori  tinggi  dan  3  kali  lainnya  berada  di  kategori  sedang.  Dengan  metode K-Nearest Neighbor ,  model  memprediksi  perolehan Seat  Load  Factor tinggi  sebanyak  19  kali,  18  kali diantaranya  terklasifikasi  dengan  benar  atau  tepat  pada  kategori  tinggi  dan  1  lainnya  berada  di kategori sedang. Sedangkan dengan metode Neural Network, model memprediksi perolehan Seat Load  Factor tinggi  sebanyak  24  kali,  18  kali  diantaranya  terklasifikasi  dengan  benar  atau  tepat pada kategori tinggi dan 6 lainnya berada di kategori sedang
Berdasarkan  pernyataan  klasifikasi  diatas,  klasifikasi  menggunakan  metode Naïve  Bayes memiliki  tingkat  kesalahan  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  metode K-Nearest  Neighbor dan Neural  Network .  Hal  tersebut  dapat  dilihat  dari  banyaknya  kesalahan  klasifikasi  saat diprediksi oleh sistem yang dibandingkan dengan data aktual yang ada.

## 3.3 Pemilihan Metode Terbaik
Pemilihan  metode  terbaik  untuk  klasifikasi  dapat  dilakukan  berdasarkan  nilai  akurasi  yang terbentuk.  Semakin  besar  nilai  akurasi  maka  semakin  baik  metode  tersebut  untuk  digunakan dalam klasifikasi.
- Nilai akurasi metode Naïve Bayes % 70 100% x 47 17 3 13 100% x data
Jumlah benar prediksi nilai Jumlah Akurasi
     - Nilai akurasi metode K-Nearest Neighbor
% 89 100% x 47 18 10 14 100% x data Jumlah benar prediksi nilai Jumlah Akurasi
    
- Nilai akurasi metode Neural Network
% 79 100% x 47 18 5 14
100% x data
Jumlah benar prediksi nilai Jumlah Akurasi     
Pada  kasus  diatas,  diketahui  bahwa  nilai  akurasi  dengan  metode Naïve  Bayes adalah  70%, artinya  model  dengan  metode Naïve  Bayes mampu  memprediksi  klasifikasi data  dengan tingkat kebenaran  70%.  sedangkan  dengan  metode K-Nearest  Neighbor diperoleh  nilai  akurasi  sebesar 89%,  artinya  model  dengan  metode K-Neirest  Neighbor mampu  memprediksi  klasifikasi  data dengan  tingkat  kebenaran  89%.  Metode Neural  Network menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar 79%, artinya model dengan Neural Network mampu memprediksi klasifikasi data dengan tingkat kebenaran 79%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode algoritma K –Nearest Neighbor lebih baik dibandingkan metode Naïve Bayes dan Neural Network untuk mengklasifikasikan data Seat Load Factor pada penerbangan outbound .
3.4 Prediksi
Setelah  diketahui  metode  terbaik  yang  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi,  maka  metode tersebut juga dapat digunakan untuk memprediksi klasifikasi pada data baru. Contoh studi kasus: Akan  diadakan  penambahan  frekuensi  penerbangan  dengan  tujuan  Lombok  –  Bali  atas pertimbangan  banyaknya  permintaan  penumpang.  Faktor-  faktor  yang  harus  diperhatikan  untuk mengetahui klasifikasi Seat Load Factor telah dipertimbangkan sebagai berikut:
- Rute untuk penambahan penerbangan adalah Bali (Rute =2)
- Waktu penerbangan baru yang akan dibentuk adalah siang hari (Waktu = 2)
- Rata-rata jumlah penumpang dengan tujuan bali sebesar 140 orang
- Harga tiket yang akan dijual sebesar Rp. 700.000 Data diatas, kemudian akan dimasukkan kedalam program untuk dilakukan prediksi. Setelah dianalisis menggunakan metode K-Nearest Neighbor , maka diperoleh prediksi Seat Load Factor
Mega Luna Suliztia , Achmad Fauzan
untuk penerbangan baru dengan beberapa pertimbangan diatas akan bernilai tinggi, yang artinya penjualan Seat Load Factor akan berada di interval 81% - 100%.

## 4.  Kesimpulan
Berdasarkan hasil yang telah dijelaskan oleh penulis pada bab pembahasan sebelumnya, maka diperoleh beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Diketahui 43.8% nilai SLF dari seluruh penerbangan bernilai tinggi dengan rute penerbangan terbanyak menuju Bali sebesar 27.9% dan 42.5% dari seluruh penerbangan terjadi pada pagi hari dan juga rata-rata penumpang terbanyak menuju Jakarta sebanyak lebih dari 100 dengan rata- rata harga tiket mencapai Rp.1.600.000.
2. Berdasarkan  hasil  penelitian,  diperoleh  hasil  dari  metode  klasifikasi Naïve  Bayes nilai prediksi  data  yang  sesuai  dengan  data  aktual  berjumlah  33  kali  dimana  13  diantaranya bernilai  rendah,  3  sedang,  dan  17  bernilai  tinggi.  s  metode  klasifikasi K-Nearest  Neighbor dan  nilai  k=5,  diketahui  bahwa  prediksi  data  yang  sesuai  dengan  data  aktual  berjumlah  42 dimana 14 diantaranya bernilai rendah, 10 sedang, dan 18 bernilai tinggi, metode klasifikasi Neural Network , diketahui bahwa prediksi data yang sesuai dengan data aktual berjumlah 37 dimana  14  diantaranya  bernilai  rendah,  5  sedang,  dan  18  bernilai  tinggi  sementara  nilai akurasi  yang  diperoleh  untuk  masing-masing  metode  dengan  metode Naïve  Bayes sebesar 70%, K-Nearest  Neighbor sebesar  89%  dan Neural  Network sebesar  79%,  maka  dapat disimpulkan  bahwa metode K  –  Nearest  Neighbor adalah  metode  terbaik  untuk  digunakan dalam  memprediksi  klasifikasi  suatu  data  karena  memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi dibandingkan 2 metode lainnya.

## 5. Saran
Penelitian  selanjutnya  dapat  melakukan  perbandingan  dengan  metode  –  metode  klasifikasi lainnya dan menggunakan beberapa perbandingan proporsi data training dan testing yang berbeda ataupun  melakukan  analisis  lain  dengan  data  yang  sama  seperti  analisis  regresi  ordinal  untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi nilai SLF.

## Daftar Pustaka
[1]  Agnes, K. (2010). Analisis Dan Perancangan Business Intelligence Untuk Seat Load Factor Pada Pt. Garuda Indonesia. DKI Jakarta: Universitas Bina Nusantara.
[2]  Ahmad, A. (2017). Mengenal Artificial Intelligence, Machine Learning, Neural Network, dan Deep Learning. Jurnal Teknologi Indonesia .
[3]  Amin,  A.  P.  (2013).  Analisis  Pengaruh  Tarif  Penerbangan,  Jumlah  Penerbangan  dan Pendapatan  Perkapita  dalam  Meningkatkan  Jumlah  Penumpang. Jurnal  Bisnis  Strategi ,  56- 60.
[4 ] Badu, Z. S. (2016). Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Dana Desa. Jurnal Informatika, Gorontalo , 8.
Mega Luna Suliztia , Achmad Fauzan
[5]  Effendi, A. (2013). Penggunaan Arificial Neural Network Untuk Mendeteksi Kelainan Mata Miopi pada Manusia dengan Metode Backpropagation. Malang: Universitas Negeri Maulana Malik Ibrahim.
[6]    Liputan6.  (2019, Januarii  15). Liputan  6 .  Dipetik  Maret  16, 2019,  dari  Harga  Tiket Mahal,
Jumlah Penumpang Pesawat Turun di 2018:
https://www.liputan6.com/bisnis/read/3871737/harga-tiket-mahal-jumlah-penumpang- pesawat-turun-di-2018
[7]  Naufal,  M.  A.  (2017). Implementasi  Metode  Klasifikasi  K-Nearest  Neighbor  untuk Pengenalan Pola Batik Lampung. Bandar Lampung: Universitas Lampung.
[8]  Perdede, R. P. (2013). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Permintaan Penumpang Maskapai  Penerbangan  Garuda  Indonesia  Airlines  di  Provinsi  Sumatera  Utara. Medan: Universitas Negeri Medan .
[9]  Rahman, M. A. (2018). Komparasi Metode Data Mining K-Nearest Neighbor Dengan Naive Bayes Untuk Klasifikasi Kualitas Air Bersih. Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 6348.
[10]  Saleh,  A.  (2015). Penerapan  Data  Mining  dengan  Metode  Klasifikasi  Naive  Bayes  untuk Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa  dalam  Mengikuti  English  Proficiency  Test. Medan  : Universitas Potensi Utama.
[11]  Silitonga,  S.  P.  (2018).  Analisis  Load  Factor  (L/F)  Penumpang  Pesawat  Terbang  Rute Palangkaraya- Jakarta. Jurnal Teknika .
[12]  Susanto,  W.  E.  (2016).  Komparasi  Algoritma  Neural  Network,  K-Nearest  Neighbor  dan Naive  Bayes  untuk  Memprediksi  Pendonor  Darah  Potensial. Journal  Speed-Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi , 20.
[13]  Windarti,  M.  A.  (2019).  Perbandingan  Kinerja  6  Algoritme  Klasifikasi  Data  Mining  untuk Prediksi Masa Studi Mahasiswa. Jurnal Telematika Vol. 1, No. 1 Februari 2019 , 26 .