Received June1 st ,2012; Revised June25 th , 2012; Accepted July 10 th , 2012

## Prediksi Kapasitas Kargo Pada Bandara Deo Sorong
Muhammad Surahmanto* 1 , Ema Utami 2 , Hanif Al Fatta, 3
1,2 Prodi Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta; Yogyakarta
3 Prodi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah, Sorong e-mail: * 1 surahmanto.1203@students.amikom.ac.id , 2 ema.u@amikom.ac.id ,
3 hanif.a@amikom.ac.id
Abstrak
Kota  Sorong  memiliki  letak  yang  strategis  sehingga  menjadi  pintu  keluar  masuk  dan transit ke Provinsi Papua Barat. Kota Sorong memiliki Bandara Domine Eduard Osok (DEO)  yang  melayani  penerbangan  berjadwal  domestik  dan  Penerbangan  perintis. Aktiftas  pengiriman  barang  yang  akan  keluar  ataupun  menuju  kota  sorong  dan sekitarnya  otomatis  akan  terpusat  di  Bandara  DEO.  Untuk  memastikan  kelancaran aktifitas  Kargo  di  Bandara  DEO,  pihak  bandara  harus  memastikan  kesiapan  fasilitas layanan  Kargo  termasuk  mengantisipasi  jika  kedepannya  volume  kargo  semkin meningkat.  Untuk  itu  diperlukan  penelitian  mengenai  peramalan  kapasitas kargo.  Hal ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  suatu  sistem  prediksi  kapasitas  kargo  di  bandara DEO  dengan  hasil  data  numerik.  Metode  ARIMA  (Autoregressive  Integrated  Moving Average  )  merupakan  salah  satu  metode  prediksi  atau  peramalan  yang  dapat menghasilkan  ramalan-ramalan  berdasarkan  sintesis  dari  pola  data  secara  historis. Metode  ini  memiliki  tingkat  kedekatan  yang  tinggi  serta  nilai  kesalahan  yang  kecil dikarenakan  proses  perhitungan  secara  bertahap.  Dengan  menggunkan  data  volume kargo harian pada Bandara DEO tahun 2018, peneliti mencoba melakukan permodelan prediksi  meggunakan  model  ARIMA.  Dengan  melakukan  pengujian  uji  t  ADF  serta melakukan visualisasi menggunakan koefisien  Autocorrelation  Function  (ACF)  dan  Partial Autocorrelation  Function  (PACF).  Untuk  melihat  performa  model  menggunakan  nilai  RSS. Dari  hasil  penelitian, didapatkan bahwa  model  yang  dibuat  dapat melakukan  prediksi  dengan baik.
Kata kunci : Arima, Prediksi, Volume Karga

## 1. PENDAHULUAN
ota Sorong adalah salah satu kota terbesar dan termaju dikawasan papua barat. Letaknya strategis sehingga menjadi pintu keluar masuk dan transit ke Provinsi Papua Barat. Kota Sorong  memiliki  Bandara  Domine  Eduard  Osok  (DEO)  yang  melayani  penerbangan berjadwal  domestik  dan  Penerbangan  perintis.  Berdasarkan  dari  data  website  dephub.go.id, status Bandara DEO lebih tinggi dari bandara papua sekitarnya, yaitu Kelas I, sehingga aktiftas pengiriman barang yang akan keluar ataupun menuju kota sorong dan sekitarnya otomatis akan terpusat di Bandara DEO.
Untuk  memastikan  kelancaran  aktifitas  Kargo  di  Bandara  DEO,  pihak  bandara  harus memastikan kesiapan fasilitas layanan Kargo termasuk mengantisipasi jika kedepannya volume kargo  semkin  meningkat.  Adanya  kenaikan  maupun  penurunan  volume  kapasitas  kargo  di
K
59
bandara DEO, maka diperlukan adanya penelitian mengenai peramalan kapasitas kargo. Hal ini bertujuan  untuk  menghasilkan  suatu  sistem  prediksi  kapasitas  kargo  di  bandara  DEO  dengan hasil data numerik.
Metode  ARIMA  ( Autoregressive  Integrated  Moving  Average )  merupakan  salah  satu metode  prediksi  atau  peramalan  yang  menghasilkan  ramalan-ramalan  berdasarkan  sintesis  dari pola  data  secara  historis.  Metode  ini  memiliki  tingkat  kedekatan  yang  tinggi  serta  nilai kesalahan  yang  kecil  dikarenakan  proses  perhitungan  secara  bertahap.  Untuk  mendapatkan sebuah  model  terbaik  menggunakan  ARIMA,  diperlukan beberapa  tahapan  diantaranya  seperti identifikasi,  penaksiran  dan  pengujian.  Metode  ARIMA  telah  banyak  digunakan  dalam  proses peramalan  diantaranyaSilviatul  Hasanah,yang  melakukan  peramalan  Jumlah  Penumpang  di Bandara Internasional Juanda dengan tiga metode yaitu ARIMA, Regresi Time Series, TBATS, dengan  hasilnya  adalah  Model  terbaik  dengan  menggunakan  model  ARIMA.  [1].  Penelitian oleh Irma Elisa [2] juga melakukan penelitian dengan model time series menggunakan ARIMA untuk  melakukan  prediksi  jumlah  penumpang airlines. Hasil  peramalan  yang  dilakukan  pada data training sudah mendekati data aktual, sedangkan dengan data testing diperoleh hasil kurang mendekati data aktual, Meskipun dengan hasil yang seperti itu peramalan secara  keseluruhan  mempunyai  pola  yang  sama  dengan  pola  data  aktual . Dengan  adanya  pola data time series yang digunakan akan serupa, yaitu menggunakan data kargo harian yang masuk maka  pada  penelitian  ini  juga  akan  menggunakan  pemodelan  ARIMA  dalam  melakukan prediksi kapasitas kargo pada bandara DEO sorong.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode ARIMA
Model Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA)  merupakan  model peramalan  linier  yang  dihasilkan  dari  kombinasi  model Autoregressive (AR)  dan Moving Average (MA).  Model  ini  seringkali  digunakan  dalam  peramalan  data time  series dan  untuk peramalan  jangka  pendek  (Wei,  2006).  Bentuk  umum  model  ARIMA  orde  ( 𝑝 , 𝑑 , 𝑞 )  dengan differencing sebanyak 𝑑 yaitu:
( 𝐵 )(1 - 𝐵 ) 𝑑𝑌𝑡 = 𝜃 0 + ( 𝐵 ) at ………………………... (1)
Untuk  data  yang  mengandung  pola  musiman,  model  ARIMA  yang  digunakan dapatdinotasikan sebagai ARIMA ( 𝑃 , 𝐷 , 𝑄 ). Untuk pola datanya dapat dirumuskan(Wei, 2006):
( 𝐵𝑆 )(1 - 𝐵𝑆 ) 𝐷𝑌𝑡 = 𝜃 0 + Θ( 𝐵𝑆 ) at………………………... (2)
Model gabungan musiman dan non musiman ARIMA ( 𝑝 , 𝑑 , 𝑞 ) ( 𝑃 , 𝐷 , 𝑄 )merupakan model multiplikatif musiman Box-Jenkins (Wei, 2006), secara umumdituliskan seperti:
𝑝 ( 𝐵 )Φ 𝑃 ( 𝐵𝑆 )(1 - 𝐵 ) 𝑑 (1 - 𝐵𝑆 ) 𝐷𝑌𝑡 = 𝜃 0 + 𝜃𝑞 ( 𝐵 )Θ 𝑄 ( 𝐵𝑆 )………………... (3) Dengan: 𝜃 0 adalah rata-rata dari data stasioner (dengan atau tanpa differencing ) 𝑝 ( 𝐵 ) adalah koefisien komponen AR tanpa periode musiman orde 𝑝 , ( 𝐵𝑆 ) adalah koefisien komponen AR periode musiman 𝑆 orde 𝑃 , ( 𝐵 ) adalah koefisien komponen MA tanpa periode musiman orde 𝑞 , ( 𝐵𝑆 ) adalah koefisien komponen MA periode musiman 𝑆 orde 𝑄 , 𝑎𝑡 adalah residual white noise dengan mean 0 dan varians 𝜎𝑎 2 atau 𝑎𝑡 ~ 𝑊𝑁 (0, 𝜎𝑎 2),
(1 - 𝐵 ) 𝑑 adalah differencing tanpa musiman dengan orde 𝑑 , 12
60
(1 - 𝐵𝑆 ) 𝐷 adalah differencing musiman 𝑆 dengan orde 𝐷 .

## 2.2 Uji Nonlinieritas pada Data Time Series
Sebelum menerapkan model nonlinier terlebih dahulu dilakukan uji nonlinieritas  pada  data time  series ,  hal  ini  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa metode yang digunakan sudah sesuai dengan datanya. Ada beberapa uji nonlinieritas  yang  sudah  dikembangkan,  salah  satunya  uji  Terasvirta.  Uji  Terasvirta adalah  uji  deteksi  nonlinearitas  yang  dikembangkan  dari  model Neural  Network dan termasuk  dalam  kelompok  uji  tipe Lagrange  Multiplier (LM)  yang  dikembangkan dengan ekspansi Taylor [3].
Implementasi  praktis  dari  uji  linieritas,  yang  dikenalkan  oleh  Teräsvirta, Lin,  dan  Granger  (1993),  dapat  dilakukan  melalui  dua  statistik  uji,  yaitu  uji 𝜒 2  atau uji 𝐹 . prosedur uji 𝜒 2 untuk uji linieritas ini sebagai berikut:
• Meregresikan 𝑦𝑡 pada 𝑋𝑡 , maka diperoleh model linier: 𝑦𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋𝑡 + 𝑢𝑡 ………………... (4) Kemudian diperoleh nilai residual
𝑢𝑡 = 𝑦𝑡 - 𝑦 ̂ 𝑡 . ………………...............(5)
• Menambahkan variabel independen misalkan 𝑋 ̂ 𝑡 2, sehingga diperoleh modelnonlinier: 𝑦𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋𝑡 + 𝜃 1 𝑋 ̂ 𝑡 2 + 𝑣𝑡 ………………... (6)
dengan 𝑣𝑡 merupakan komponen nilai residual.
• Untuk  ukuran  sampel  besar,  perhitungan  statistik  uji  secara  asimtotis  mengikuti 𝜒 2. Maka perhitungan statistik uji dapat dilakukan
𝜒 2 = 𝑛𝑅 2 ………………... (7) dengan 𝑛 adalahbanyaknya pengamatan yang digunakan
𝑅 2 merupakan koefisiendeterminasi dari model regresi persamaan (6)
• Dibawah  hipotesis  linieritas 𝐻 0: 𝜃 1  =  0, 𝜒 2  mendekati  distribusi 𝜒 2( 𝑚 ),dengan 𝑚 adalah banyaknya prediktor, untuk persamaan (2.38) maka 𝑚 = 2Daerah penolakan 𝐻 0, apabila 𝜒 2 hitung lebih besar 𝜒 2( 𝑚 ), atau nilai p-value kurang  dari  taraf  uji 𝛼 =  0,05.  Sehingga  dapat  dikatakan  suatu  model  linier belum  cukup  untuk  memodelkan  hubungan  antara  prediktor  dengan  respon karena  ada  komponen  nonlinier  yang  belum  masuk  dalam  model  (terabaikan) atau  dikatakan  sebagai neglected  nonlinearity .  Pada  kondisi  tersebut  maka  perlu dibangun model nonlinier untuk estimasi model yang
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Dataset
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  volume  kargo  di  bandara  DEO pada  tahun  2018.  Data  yang  diambil  merupakan  data  harian  selama  setahun.  Terdiri  atas  dua variabel  yaitu  tanggaldan  berat,  dengan  jumlah  data  sebanyak  366  data.  Berikut  adalah  Tabel dataset penelitian yang digunakan
Table. 1 Dataset
No Tanggal Berat (kg)
61 1 2018-01-01 5449 2 2018-01-02 3636 3 2018-01-03 4829 4 2018-01-04 9713 5 2018-01-05 8706 …… 2018-01-06 9051 ...... 2018-01-07 7585 365 2018-12-30 11479 366 2018-12-31 4243

## 3.2. Analisis Data
3.2.1. Visualisasi Graph
Berikut Gambar 1. adalah representasi dari jumlah volume kargo terhadap tanggal.
Dapat lihat, bahwa volume kargo mengalami fluktuatif tiap harinya. Jumlah volume kargo tertinggi tejadi pada bulan Mei 2018 dan Desember pada 2018.
Gambar 1 Visualisasi Data Volume Kargo pada Tahun 2018
Gambar 2 berikut adalah hasil unit root test menggunakan metode Dickey Fuller Test. Dimana nilai kritis pada α=5% adalah -3.449227 yang bila dimutlakkan lebih besar dari pada nilai statistik uji t ADF sebesar -3.398525. Hal tersebut menunjukkan bahwa data tidak stationer
62

## Gambar 2 uji t ADF
Karena data tidak stationer maka akan distationerkan terlebih dahulu dengan mendiferen 1 lag. Hasil korelogram dan unit root test disajikan pada Gambar 1 Hasil Kolegram dan Gambar 2.
Gambar 1 Hasil Kolegram Lag 2
Hasil  dari  unit  root  atau  uji  t  ADF  sebesar  -6.167  ,nilai  yang  jauh  lebih  kecil  dari  nilai  kritis α=5%  bahkan  dengan  α=1%.  Sehinnga  didapatkan  hipotesi  bernilai  nol  dan  mengambil kesimpulan bahwa data sudah tidak mengandung root dan data sudah stasioner
Gambar 4 uji t ADF Lag 2
Berikut adalah Gambar 4 mengenai Plot decompose, yaitu penguraian data deret waktu menjadi komponen tren, musiman, dan residu.
63

## Gambar 3 Plot decompose of additive time series
Setelah data telah stasioner langkah selanjutnya, dilakukan visualisasi plot menggunakan model ARIMA. Untuk hasil dari pemodelan menggunakan algoritma Arima dapat dilihat pada Gambar 5  dan  Gambar  6  yaitu  melalui  plot  koefisien  Autocorrelation  Function  (ACF)  dan  Partial Autocorrelation Function (PACF)
Gambar 4 Fungsi Autokorelasi Data Volume Kargo Bandara DEO Tahun 2018
Gambar 5 Fungsi Autokorelasi Parsial Data Volume Kargo Bandara DEO Tahun 2018
Dari  grafik  ACF  diatas,  kita  dapat  melihat  bahwa  kurva  menyentuh  garis  y=0,0  pada x=1. Jadi, dari teori, Q = 2. Sedangkan dari grafik PACF, kita melihat bahwa kurva menyentuh garis y=0.0 pada x=1. Jadi, dari teori, P = 2. Dari gambar 5 dan 6 dapat dilihat koefisien  ACF dan  PACF  menurun  secara  eksponensial.  Jadi,  apabila  nilai  koefisien  ACF  dan  PACF  turun secara eksponensial maka hal tersebut menunjukkan bahwa model ARIMA yang bisa digunakan adalah  model  ARIMA  (p,d,q).  Model  ARIMA  ini  akan  menghasilkan  nilai  RSS.  Dimana
64
penurunan nilai RSS menunjukkan model yang lebih baik. Berikut adalah hasil penurunan yang dapat dilihat pada
Gambar 6 Gambar 7

## Gambar 8
Nilai  RSS  mengalami  perubahan  nilai  mulai  dari  38.0039,  33.5878  dan  menjadi  32.8979. Selanjutnya  dilakukan  prediksi.  Berikut  adalah  Tabel  2  Hasil  prediksi  Volume  Kargo menggunakan model yang telah dibuat
Tabel 2. Prediksi Volume Kargo Bandara DEO Tahun 2018
Tanggal Prediksi 2018-01-01 8.603187
65 2018-01-02 8.603263 2018-01-03 8.767860 2018-01-04 8.731404 2018-01-05 8.306048
Untuk  eksplorasi  data  jumlah  kargo  harian  maksimun  pada  Bandara  DEO  tahun  2018  dapat dilihat pada Gambar 10 di bawah ini
Gambar 9 Plot Data Volume Kargo harian pada Bandara DEO pada tahun 2018
Dari plot di atas, kita dapat melihat bahwa perkiraan perkiraan kami sangat dekat dengan nilai deret  waktu  nyata.  Hanya  saja  pada  sekitar  bulan  6  dan  8  mengalami  kenaikan yang  membuat model  tidak  terlalu  akurat.  Selanjutnya  dilakukan  testing.  Data  yang  di  memiliki  adalah  364 (data  yang  ada  selama  12  bulan),  ini  dapat  memperkirakan  untuk  tambahan  1  tahun kedepan(1x12bulan = 12 titik data). Berikut adalah plot hasil prediksi menggunakan data testing
Gambar 10 Plot Prediksi Volume Kargo menggunakan Data Testing

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  model  ARIMA yang telah dibuat dapat digunakan untuk memprediksi volume kargo harian pada bandara DEO dimasa yang akan datang.
5. SARAN
Agar  model  lebih  baik  dalam  melakukan  prediksi,  disarankan  untuk  menambahkan jumlah  data  harian  nya  untuk  proses  training.  Selain  itu,  penelitian  lainnya  juga  dapat berkeksplorasi terkait featur yang dapat mempengaruhi volume kargo.
66

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Hasanah,  “Peramalan  Jumlah  Penumpang  di  Bandara  Internasional  Juanda Menggunakan  Metode  ARIMA,  Regresi  Time  Series,  TBATS,” Justek    J.  Sains  dan
Teknol. , vol. 2, no. 1, p. 27, 2019, doi: 10.31764/justek.v2i1.3720.
[2] I.  Eliza,  “Peramalan  Jumlah  Penumpang  Airlines  PT.  Angkasa  Pura  II  Bandara  Sultan Syarif Kasim II Pekanbaru Dengan ARIMA (0, 1, 1)(0, 1, 1) 12,” 2011.
[3] C.  W.  J.  Terasvirta,  T.,  Lin,  C.  F.,  dan  Granger,  “Power  of  The  Neural  Network Linearity Test,” Time Ser. Anal. , vol. Vol. 14(2), 1993.