Abstrak —Dengan  perkembangan  teknologi  yang  pesat, Terminal  Bandar  Udara  Internasional  Juanda  Surabaya sudah  menggunakan  sistem  self  check-in..  Sistem  self check-in  adalah  suatu  fasilitas/tempat  yang  berfungsi untuk  menyelesaikan  berbagai prosedur dan  persyaratan keamanan dan pelayanan yang menggunakan suatu mesin. Sistem  ini  sudah  diterapkan  di  beberapa  negara  seperti Australia,  Amerika  Serikat,  dan  negara-negara  di  benua Eropa.  Sistem  self  check-in  ini  memiliki  prosedur  yang sangat  mudah,  dengan  hanya  melakukan  scan  barcode atau memasukan nomor e-ticket , kemudian memilih seat dan  print  boarding  pass.  Dikarenakan  prosedur  check-in yang  mudah,  terdapat  83%  penumpang  lebih  memilih sistem self check-in (IATA Global Passenger Survey, 2014). Studi ini akan membandingkan efektivitas penggunaan self check-in  dengan  check-in  konvensional  yang  disesuaikan dengan Peraturan Direktur Jenderal Perhubungan Udara Nomor  :  SKEP/77/VI/2005,dan    standar  Level  of  Service IATA. Perbandingan penggunaan self check-in dan check- in  konvensional  dilakukan  dengan  pentahapan  awal adalah  pengumpulan  data  waktu  antar  kedatangan penumpang  di  kedua  tipe  check-in  dan  memperkirakan kebutuhan self check-in 10 tahun kedepan. Dalam studi ini hasil  yang  didapatkan  adalah  self  check-in  sangat berpengaruh  dalam  mengurangi  panjang  antrian  paling sebesar 15 penumpang pada Skenario 1 dan 6 penumpang pada Skenario 2  saat melakukan proses check-in.
Kata  kunci —Self  Check  In,  Bandar  Udara  Internasional Juanda, Surabaya, Kinerja Pelayanan.

## I. PENDAHULUAN
OTA Surabaya merupakan ibukota Provinsi Jawa Timur, Indonesia, sekaligus kota metropolitan terbesar kedua di Indonesia setelah Jakarta. Sebagai salah satu kota yang paling berkembang di Pulau Jawa, Kota Surabaya mempunyai jumlah penduduk sebanyak 2.943.528 jiwa pada tahun 2015. Menurut PT.  Angkasa  Pura  I  (Persero),  jumlah  penumpang  yang menggunakan  jasa  transportasi  udara  sebanyak  18.911.256 jiwa pada tahun 2015.
Berdasarkan  statistik  yg  dijelaskan  sebelumnya,  maka Bandar  Udara  Internasional  Juanda  Surabaya  merupakan bandara  tersibuk  kedua  di  Indonesia  yang  dikelola  oleh  PT. Angkasa  Pura  I  (Persero).  Untuk  saat  ini,  dengan  kemajuan
teknologi  terdapat  5  jenis  sistem check-in yaitu check-in konvensional, online atau web check-in , mobile check-in, self baggage drop dan self check-in . Sistem check-in konvensional yaitu check-in melalui counter yang dilayani oleh sumber daya manusia.  Sistem  ini  masih  memiliki  kekurangan  seperti terdapat  antrian  yang  panjang  di Check-in  Counter .  Untuk online atau web  check-in dan mobile  check-in memiliki persamaan  sistematika  check-in,  namun  terdapat  perbedaan yaitu online atau web  check-in menggunakan  browser  dan mobile  check-in menggunakan  aplikasi  yang  terdapat  pada Google  Play  Store  [1]. Self  baggage  drop adalah  suatu fasilitas/tempat yang berfungsi untuk menyelesaikan berbagai prosedur  dalam check-in termasuk baggage  drop yang menggunakan mesin.
Sedangkan  sistem  teknologi self  check-in adalah  suatu fasilitas/tempat yang berfungsi untuk menyelesaikan berbagai prosedur  dan  persyaratan  keamanan  dan pelayanan  yang menggunakan  suatu  mesin  tidak  termasuk baggage  drop. Sistem self check-in ini memiliki prosedur yang sangat mudah, dengan  hanya  melakukan scan  barcode atau  memasukan nomor e-ticket ,  kemudian  memilih seat dan print  boarding pass. Dikarenakan  prosedur check-in yang  mudah,  terdapat 83% penumpang lebih memilih sistem self check-in . Untuk saat ini  sistem self  check-in di  Indonesia  hanya  bisa  digunakan untuk para penumpang yang tidak membawa bagasi.
Melihat  adanya  kondisi  tersebut,  diharapkan  penggunaan sistem self check-in dapat mempersingkat dan mempermudah proses check in . Dengan ini, penyusun ingin mengambil judul studi “ Perbandingan Kinerja Pelayanan Self Check In dengan Check In Konvensional untuk Maskapai Citilink dan AirAsia di Bandar  Udara  Internasional  Juanda,  Surabaya ”,  untuk mengetahui efektivitas penggunaan self check-in .

## Perbandingan Kinerja Pelayanan Self Check-In dengan Check-In Konvensional untuk Maskapai Citilink dan Airasia Di Bandar Udara Internasional Surabaya
Muhammad Irfan Ardiansyah dan Ervina Ahyudanari Departemen Teknik Sipil, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : ervina@ce.its.ac.id
K
Gambar 1. Lokasi Bandar Udara Internasional Juanda, Surabaya

## A. Rumusan Masalah
Berdasarkan uraian di atas, permasalahan yang akan dibahas dalam studi ini adalah :
1) Bagaimana  pola  distribusi  kedatangan  penumpang  di Bandar Udara Internasional Juanda Surabaya?
2) Bagaimana  antrian  yang  terjadi  apabila  dilakukan simulasi berdasarkan hasil survei?
3) Apakah  sistem  teknologi self  check-in lebih  efisien dibandingkan dengan sistem check-in konvensional ?

## B. Peramalan (Forecasting)  Arus Pergerakan Penumpang
1) Metode Regresi Linier
Persamaan regresi liner arus keberangkatan penumpang untuk Bandara Juanda : y = a + b.x (1) Dimana : Y(x)  = data time series periode X x       = waktu (hari,minggu,bulan,triwulan,tahun)
a,b    = bilangan konstan

## 2) Metode Prosentase Pertumbuhan
Perhitungan  peramalan  dengan  metode  prosentase pertumbuhan  ini  berdasarkan  pada  jumlah  penumpang pada Bandara Juanda seperti pada rumus berikut :
%pertumbuhan = 𝛴𝑝𝑒𝑛𝑢𝑚𝑝𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛 𝑘𝑒 𝑛−𝛴𝑝𝑒𝑛𝑢𝑚𝑝𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚 (𝑛−1)
𝛴𝑝𝑒𝑛𝑢𝑚𝑝𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚 (𝑛−1) x100%
(2)

## II. METODOLOGI
Bagan  alir  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  1 merupakan suatu  alur  kegiatan  studi  dalam  penyelesaian  studi  ini. Pengerjaan  studi  ini,  diawali  dengan  melakukan  persiapan yaitu mobilisasi, menyusun rencana survei serta rencana kerja. Kemudian  dilanjutkan  dengan  pengumpulan  data  primer  dan data  sekunder.  Pengumpulan  data  primer  dilakukan  melalui beberapa  tahapan  yaitu  pengamatan check  in  area di  Bandar Udara  Internasional  Juanda,  Surabaya,berupa  penggunaan sistem  antrian  pada check  in  area ,  serta  perhitungan  waktu pelayanan check  in dan  melakukan  data  responden  melalui Monkey  Survey untuk  mendapatkan  data  karakteristik penumpang.  Sedangkan  pengumpulan  data  sekunder  dapat dilakukan  melalui website www.flightstats.com  [2]  untuk mendapatkan  jadwal  penerbangan.  Setelah  survei  dan pengumpulan  data  dilakukan,  tahapan  selanjutnya  adalah mengolah dan menganalisis data-data yang sudah didapatkan. Data  –  data  yang  dapat  diolah  adalah  data  lama  penggunaan
self check-in dan counter check-in , data jadwal keberangkatan pesawat  dan  kapasitas  pesawat  beserta  jumlah  penumpang yang  digunakan  untuk  perhitungan  tingkat  kedatangan,  dan panjang  antrian  dengan  menggunakan  2(dua)  skenario. Kemudian  dilakukan  dilakukan  4  pembahasan  yaitu  proses analisis  distribusi  kedatangan  penumpang  [3], service  time , panjang  antrian  dengan  menggunakan  simulasi  dan  hasil perbandingan  kinerja  pelayanan  antara self  check  in dengan check in konvensional, serta peramalan menggunakan metode Regresi Linear dan metode Prosentase Pertumbuhan [4].
Gambar 2.  Bagan Alir Penyelesaian Studi
Analisis Antrian Analisis Check-In Konvensional
Skenario 2 - 86% Check-In Konvensional - 14% Self Check-In
Analisis Perbandingan :
 Panjang Antrian  Waktu Tunggu
Forecasting Panjang Antrian Kesimpulan dan Saran End A Skenario 1 - 61% Check-In Konvensional - 39% Self Check-In
Gambar 2. Bagan Alir Penyelesaian Studi (Lanjutan)

## III. ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

## A. Data Primer
Survei  dan  pengumpulan  data,  meliputi  observasi  yang  di lakukan  di check  in  area Terminal  1  dan  2    Bandar  Udara Internasional Juanda, Surabaya.  Survei yang dilakukan adalah pengamatan  penggunaan  sistem  antrian  pada check  in  area ,
serta  perhitungan  waktu  pelayanan check  in .  Berikut  hasil survei waktu pelayanan di self check-in :
Tabel 1 Hasil Survei Waktu Pelayanan SAMP LE 1 SAMP LE 2 SAMPLE 3 (2 penumpang) SAMPLE 4 (2 penumpang) PREPARATIO N (detik) 10 10 13 11 CHECK-IN (detik) 62 123 101 62 BAGGAGE DROP (detik) 0 0 122 119 TOTAL (detik) 72 133 236 192 TOTAL (menit) 1.2 2.22 3.93 3.2

## B. Data Sekunder
Data yang didapatkan dari PT. Angkasa Pura I adalah data pergerakan penumpang 10 tahun  terkahir, sedangkan jadwal penerbangan didapat dari website www.flightstats.com
C. Survei Karakteristik Penumpang
Survey karakteristik penumpang diperlukan untuk mengetahui jumlah responden yang pernah menggunakan self check-in . Berikut hasil kuisioner yang telah dibuat penulis :

## Gambar 3. Diagram Prosentase Hasil Kuisioner

## D. Analisis Antrian dengan Simulasi
Untuk  mengetahui  panjang  antrian  pada  suatu  system antrian,  dalam  hal  ini  penulis  menggunakan  simulasi  yang disesuaikan  dengan  kondisi  eksisting.  Pada  kondisi  eksisting maskapai Citilink (Terminal 1) terdapat 5 counter check-in dan 2 self check-in . Sedangkan kondisi eksisting maskapai AirAsia (Terminal  2)  terdapat  3  counter check-in dan  4 self  check-in . Berikut  contoh  pembagian  penumpang  tiap  counter,  dapat dilihat pada tabel 2 :
Tabel 2 Pembagian Penumpang tiap Counter Check-In Jumlah Penumpang Jumlah penumpang tiap counter Waktu Datang 0 0 3:00:00 AM 0 0 3:10:00 AM 2 0 3:20:00 AM 6 1 3:30:00 AM 15 3 3:40:00 AM 29 6 3:50:00 AM 56 11 4:00:00 AM 89 18 4:10:00 AM 98 20 4:20:00 AM 89 18 4:30:00 AM 88 18 4:40:00 AM
Dapat  dilihat  pada  table  2,  jumlah  penumpang  didapat berdasarkan distribusi kedatangan menurut IATA. Sedangkan jumlah penumpang tiap counter didapat sebagai berikut :
Jumlah penumpang tiap counter = Jumlah penumpang 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ counter
Perhitungan panjang antrian dapat dilihat pada tabel 3 : Tabel 3
Contoh Simulasi Counter Check-In COUNTER 1 No. Penumpang Waktu Datang Waktu Check-In Waktu Keluar Ket. 1 3:20:00 AM 3:20:00 AM 3:20:33 AM 0:00:33 2 3:30:00 AM 3:30:00 AM 3:30:33 AM 3 3:30:33 AM 3:31:06 AM 4 3:40:00 AM 3:40:00 AM 3:40:33 AM 5 3:40:33 AM 3:41:06 AM 6 3:41:06 AM 3:41:39 AM 7 3:50:00 AM 3:50:00 AM 3:50:33 AM 8 3:50:33 AM 3:51:06 AM 9 3:51:06 AM 3:51:39 AM 10 3:51:39 AM 3:52:12 AM 11 3:52:12 AM 3:52:45 AM 12 3:52:45 AM 3:53:18 AM
Sehingga didapat hasil perhitungan panjang antrian pada sebagai berikut :
Tabel 4 Hasil Rekapitulasi Panjang Antrian Check-In Konvensional AIRLINES COUNTER (penumpang) 1 2 3 4 5 CITILINK 33 33 33 32 32 AIRASIA 1 40 40 39 AIRASIA 2 28 28 27
Keterangan : -  AirAsia 1 (Senin, Rabu, Jum’at, Minggu)
- AirAsia 2 (Selasa, Kamis, Sabtu)  Skenario 1  61% penumpang menggunakan Check-In
Konvensional
Tabel 5
Hasil Panjang Antrian pada Skenario 1 ( Check-In Konvensional) AIRLINES COUNTER (penumpang) 1 2 3 4 5 CITILINK 20 20 20 20 19 AIRASIA 1 25 24 24 AIRASIA 2 17 17 17
 39% penumpang menggunakan Self Check-In
Tabel 6 Hasil Panjang Antrian pada Skenario 1 ( Self Check-In ) AIRLINES COUNTER (penumpang) 1 2 3 4 5 CITILINK 32 32 AIRASIA 1 12 12 11 11 AIRASIA 2 - - - -
 Skenario 2
 86% penumpang menggunakan Check-In Konvensional
Tabel 7 Hasil Panjang Antrian pada Skenario 2 ( Check-In Konvensional) AIRLINES COUNTER (penumpang) 1 2 3 4 5 CITILINK 28 28 28 28 28 AIRASIA 1 34 34 33 AIRASIA 2 24 24 23
 14 % penumpang menggunakan Self Check-In
Hasil panjang antrian dapat dilihat pada Tabel 8
Tabel  8 Hasil Panjang Antrian pada Skenario 2 ( Self Check-In ) AIRLINES COUNTER (penumpang) 1 2 3 4 5 CITILINK 24 24 AIRASIA 1 8 8 8 - AIRASIA 2 - - - -
Dengan hasil tersebut maka terdapat pengurangan panjang antrian di check-in konvensional, berikut hasilnya :
Tabel 9 Hasil Panjang Antrian Akibat Skenario 1 dan 2
Akibat Skenario 1 Airlines Counter (penumpang) 1 2 3 4 5 Citilink 13 13 13 12 13 AirAsia 15 16 15 AirAsia 11 11 10 Tabel 10 Hasil Panjang Antrian Akibat Skenario 1 dan 2 (Lanjutan) Akibat Skenario 2 Airlines Counter (penumpang) 1 2 3 4 5 Citilink 5 5 5 4 4 AirAsia 6 6 6 AirAsia 4 4 4 E. Peramalan (Forecasting)
1) Metode Prosentase Pertumbuhan
Perhitungan peramalan dengan metode prosentase pertumbuhan  ini  berdasarkan  pada  jumlah  penumpang  pada Bandara Juanda seperti pada rumus berikut :
%pertumbuhan = 𝛴𝑝𝑒𝑛𝑢𝑚𝑝𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛 𝑘𝑒 𝑛−𝛴𝑝𝑒𝑛𝑢𝑚𝑝𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚 (𝑛−1)
𝛴𝑝𝑒𝑛𝑢𝑚𝑝𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚 (𝑛−1) x100%
(3) Maka,  berdasarkan  rumus  diatas  didapatkan  rata-rata prosentase pertumbuhan untuk arus keberangkatan penumpang pada Bandara Juanda sebagai berikut :
%pertumbuhan rata (i) = 8%
Tabel 11 Hasil Peralaman Jumlah Penumpang tiap Maskapai Tahun Tahun ke- Bandara Citilink AirAsia 2017 1 21,139,961 2,424,240 655,200 2018 2 22,936,847 2,630,299 710,892 2019 3 24,886,468 2,853,873 771,317
2020 4 27,001,805 3,096,451 836,879 2021 5 29,296,945 3,359,648 908,013 2022 6 31,787,170 3,645,216 985,194 2023 7 34,489,064 3,955,058 1,068,935 2024 8 37,420,617 4,291,236 1,159,793 2025 9 40,601,351 4,655,989 1,258,375 2026 10 44,052,445 5,051,745 1,365,337 Tabel 12

## Prosentase TPHP Berdasarkan Volume Tahunan menurut FAA
Total Annual Passenger TPHP as a% of Annual Passenger 30 million and over 0.035 20,000,000 to 29,999,999 0.040 10,000,000 to 19,999,999 0.045 1,000,000 to 9,999,999 0.050 500,000 to 999,999 0.080 100,000 to 499,999 0.130 Under 100,000 0.200
Jadi, didapatkan prosentase TPHP pada Tabel 12 kemudian dikalikan  dengan  jumlah  penumpang  rencana  pada  Tabel  11, maka  didapatkan  jumlah  penumpang  maksimal  per  jam  dan untuk  tiap  maskapai  terdapat  penambahan  perkalian  dengan dikalikan  prosentase  jumlah  penumpang    tiap  maskapai sebagaimana pada tabel berikut :
Tabel 13
Perkiraan Peak Hour Passenger Pada Tahun ke 1 s/d 10
Tahun Tahun ke- Jumlah Penumpang Bandara TPHP as a% of Annual Passenger Peak hour passenger (penumpang/jam) Bandara   Citilink AirAsia 2017 1 21,139,961 0.040% 8,456 970 262 2018 2 22,936,847 0.040% 9,175 1,052 284 2019 3 24,886,468 0.040% 9,955 1,142 309 2020 4 27,001,805 0.040% 10,801 1,239 335 2021 5 29,296,945 0.040% 11,719 1,344 363 2022 6 31,787,170 0.035% 11,126 1,276 345 2023 7 34,489,064 0.035% 12,071 1,384 374 2024 8 37,420,617 0.035% 13,097 1,502 406 2025 9 40,601,351 0.035% 14,210 1,630 440 2026 10 44,052,445 0.035% 15,418 1,768 478
Sehingga  didapat peak  hour penumpang  pada  tahun  2026, untuk  maskapai  Citilink  adalah  1,768  penumpang/jam  dan maskapai AirAsia adalah 478 penumpang/jam.

## 2) Panjang Antrian 10 Tahun Mendatang
Panjang  antrian  pada  10  tahun  mendatang  didapatkan  dari perhitungan  peak  hour  pada  tahun  2026  dari  Tabel  4.32. Setelah mendapatkan peak hour penumpang pada tahun 2026, kemudian melakukan perhitungan panjang antrian jika jumlah counter check-in konvensional dan self check-in sesuai dengan kondisi  sekarang  yaitu  untuk  maskapai  Citilink  (Terminal  1) terdapat  5  counter check-in dan  2 self  check-in .  Sedangkan kondisi  eksisting  maskapai  AirAsia  (Terminal  2)  terdapat  3 counter check-in dan  4 self  check-in . Kemudian  peak  hour penumpang pada tahun 2026 dianalisi menggunakan simulasi untuk mendapatkan panjang antrian, terlebih dahulu peak hour
tersebut dilakukan perubahan menjadi per 10 menit agar dapat disimulasikan. Berikut hasil rekapitulasi panjangng antrian 10 tahun mendatang.
Tabel 14 Hasil Rekapitulasi Panjang Antrian 10 Tahun Mendatang AIRLINES COUNTER (penumpang) 1 2 3 4 5 CITILINK 54 53 53 53 53 AIRASIA 25 25 24
3) Kebutuhan Counter Check-In 10 Tahun Mendatang
Kebutuhan counter  check-in direncanakan  jika  kondisi eksisting tidak dapat menampung panjang antrian yang terjadi. Maka dengan hasil panjang antrian 10 tahun mendatang pada Tabel  4.14  ,  diperlukan  kebutuhan counter  check-in sebagai berikut :
 Check-In Konvensional
Rekapitulasi hasil dapat dilihat pada Tabel 15
Tabel 15 Kebutuhan Counter Check-In Konvensional 10 Tahun Mendatang
 Self Check-In Tabel 16 Kebutuhan Self Check-In 10 Tahun Mendatang AIRLIN ES Tingkat Kedatangan (λ) Waktu Pelayan an Tingkat Pelayanan (μ ) Kebutuhan Counter Skena rio 1 Skena rio 2 (penumpang/ jam) (menit) (penumpang/ jam) CITILI NK 1,768 1.2 50 14 5 AIRASI A 478 1.2 50 4 1
Jadi,  kebutuhan counter  check-in konvensional  10  tahun mendatang untuk maskapai Citilink adalah  44 counter (tanpa self  check-in),  27 counter (skenario  1),  dan  38 counte r (skenario  2),  sedangkan  untuk  maskapai  AirAsia  adalah  12 counter (tanpa  self  check-in),  7 counter (skenario  1),  dan  10 counte r (skenario 2). Kebutuhan counter self check-in 10 tahun mendatang  untuk  maskapai  Citilink  adalah  14 counter (skenario 1), dan 5 counte r (skenario 2), sedangkan maskapai AirAsia adalah 4 counter (skenario 1), dan 1 counte r (skenario 2) sehingga maskapai AirAsia tidak memerlukan penambahan
counter self  check-in karena  pada  kondisi  eksisting  sudah memiliki 4 counter self check-in.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Adapun hal-hal  yang dapat disimpulkan dari perbandingan kinerja  pelayanan self  check-in dan check-in konvensional dalam studi ini antara lain sebagai berikut:
1) Hasil distribusi kedatangan penumpang, yaitu :
 Maskapai Citilink
Dikarenakan  jadwal  penerbangan  dalam  1(satu) minggu  adalah  sama,  maka  memiliki peak  hour penumpang maskapai Citilink adalah 833
penumpang/jam pada pukul 5:50 AM.
 Maskapai AirAsia AirAsia  memiliki peak  hour penumpang  maksimum pada AirAsia 1 (Senin, Rabu, Jum’at, Minggu)  pada pukul 4:10 AM dengan 487 penumpang/jam 2) Dari hasil perhitungan panjang antrian dengan menggunakan simulasi, yaitu :
 Tanpa Self Check-In
 Maskapai Citilink Memiliki  panjang  antrian  maksimum  yaitu  33 penumpang
 Maskapai  AirAsia  1  (Senin,  Rabu,  Jum’at, Minggu)
Memiliki  panjang  antrian  maksimum  yaitu  40 penumpang
 Maskapai AirAsia 2 (Selasa, Kamis, Sabtu) Memiliki  panjang  antrian  maksimum  yaitu  28
penumpang
 Skenario 1  61% penumpang menggunakan Check-In Konvensional Memiliki panjang antrian maksimum sebesar : - Citilink    =20 penumpang
- AirAsia 1 = 25 penumpang
- AirAsia 2 = 17 penumpang
 39% penumpang menggunakan Self Check-In Memiliki panjang antrian maksimum sebesar :
- Citilink = 32 penumpang
- AirAsia 1 = 12 penumpang
- AirAsia 2 tidak ada antrian
 Skenario 2
 86% penumpang menggunakan Check-In Konvensional
Memiliki panjang antrian maksimum sebesar :
- Citilink = 28 penumpang
- AirAsia 1 = 34 penumpang
- AirAsia 2 = 24 penumpang
 14% penumpang menggunakan Self Check-In Memiliki panjang antrian maksimum sebesar - Citilink = 24 penumpang
- AirAsia 1= 8 penumpang
- AirAsia 2 tidak ada antrian
3) Dari  hasil  perhitungan  simulasi  panjang  antrian  tersebut, maka self  check-in sangat  efektif dalam  mengurangi AIRL INES Tingkat Kedatang an (λ) Wakt u Pelay anan Tingkat Pelayana n (μ ) Kebutuhan Counter Check- In Konven sional Sken ario 1 Sken ario 2 (penumpa ng/jam) (meni t) (penumpa ng/jam) CITIL INK 1,768 1.49 40 44 27 38 AIRA SIA 478 1.49 40 12 7 10
panjang antrian di check-in konvensional. Pada Skenario 1 dapat  mengurangi  antrian  sebesar  13  penumpang  untuk maskapai  Citilink  dan  15  penumpang  untuk  maskapai AirAsia,  sedangkan  pada  Skenario  2  dapat  mengurangi antrian sebesar 5 penumpang untuk maskapai Citilink dan 6 penumpang untuk maskapai AirAsia.

## B. Saran
Adapun hal-hal yang diperlukan dalam studi ini antara lain :
1) Pada  studi  ini,  memiliki  kekurangan  pada  data  survei karena tidak mendapatkan izin dari instansi terkait, maka pada penelitian selanjutnya diharapkan mendapatkan izin dari instansi terkait.
2) Metode peramalan yang digunakan pada studi ini hanya 2 metode  yaitu  metode  Regresi  Linear  dan  metode Prosentase Pertumbuhan. Maka pada penelitian selanjutnya  diharapkan  mengunakan  metode  peramalan yang lain, sehingga mendapatkan metode alternatif untuk menghasilkan peramalan yang lebih baik .
3) Memberikan  saran  kepada  instansi  terkait  mengenai sosialisasi  kepada  pengguna  moda  transportasi  pesawat terbang  untuk  meningkatkan  penggunaan self  check-in dan    pengembangan self  check-in dengan  penambahan baggage  drop ,  sehingga  penumpang  tidak  perlu melakukan antrian di counter check-i n untuk memasukkan bagasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] “https://play.google.com/store?hl=en,”  2017.  [Online].  Available: https://play.google.com/store?hl=en.
[2] “http://www.flightstats.com,” 2016. [Online]. Available: http://www.flightstats.com. [3]
I.  A.  T.  Association, Airport  Development  Reference  Manual  9th Edition.Montreal: Airports and Infrastructure Consultancy Services International Air Transport Association . 2004.
[4]
S. et al Makridakis, Metode dan Aplikasi Peramalan , 2nd ed. Jakarta: Erlangga, 1988.