## PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PADA PEMODELAN PENUMPANG PESAWAT
Agus Muldiyanto 1* , Mudjiastuti Handajani 2 1,2 Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Semarang *email : agusmul@usm.ac.id

## ABSTRACT
There is a desire from the City Government of Jember to develop Notohadinegoro airport into a Hajj Embarkation airport, so the researchers conducted a study on the demand for aircraft passengers at the airport, because for Haj, it is only used once a year. To find out the demand or growth prediction of  airplane  passengers,  modeling  is  needed.  This  study  uses  two  methods  of  modeling  analysis, namely regression and artificial neural networks, then the results are compared and to determine the strengths and weaknesses of the analysis. With a single independent variable PDRB, the results of the equation obtained from the regression analysis, for arriving passengers are Y1 = 2669,038 X - 100694,375, and for departing passengers Y2 = 2693,266 X - 101150,266, and the total passenger aircraft Y3 = 5362,062 X - 201844,641 Whereas from the analysis of neural networks with a single independent variable PDRB, there is no equation for both arriving and departing passengers, this is probably because the amount of data and variables is only one / single, so that for studies with neural network analysis need further study.
Keywords: regression; artificial neural network; prediction.

## ABSTRAK
Adanya keinginan dari Pemerintah Kota Jember untuk mengembangkan bandara Notohadinegoro menjadi bandara Embarkasi Haji, maka peneliti melakukan kajian tentang permintaan penumpang pesawat dibandara tersebut, karena untuk haji setahun hanya digunakan sekali. Untuk mengetahui permintaan  atau  prediksi  pertumbuhan  penumpang  pesawat  diperlukan  pemodelan,  penelitian  ini dengan  menggunakan  dua  metode  analisis  pemodelan  yaitu  dengan  regresi  dan  jaringan  syaraf tiruan, kemudian dibandingkan hasilnya serta untuk mengetahui kelebihan dan kekurangannya pada analisis tersebut. Dengan viabel bebas tunggal PDRB, hasil persamaan yang didapat dari analisis regresi,  untuk  penumpang  datang  adalah  Y 1 =  2669,038  X  –  100694,375,  dan  untuk  penumpang berangkat  Y 2 =  2693,266  X  –  101150,266,  dan  total  penumpang  pesawat  Y 3 =  5362,062  X  – 201844,641  Sedangkan  dari  analisis  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  variabel  bebas  tunggal  PDRB tidak didapatkan persamaan baik untuk penumpang datang maupun berangkat, hal ini kemungkinan karena  jumlah  data  maupun  variabel  yang  hanya  satu/tunggal,  sehingga  untuk  kajian  dengan analisis jaringan syaraf perlu kajian lebih lanjut.
Kata Kunci : regresi; jaringan syaraf tiruan; prediksi.

## PENDAHULUAN
Pengertian  bandara  menurut  (Anna,  2012),  adalah  kawasan  di  daratan  dan/atau perairan  dengan  batas-batas  tertentu  yang  digunakan  sebagai  tempat  pesawat  udara mendarat dan lepas landas, naik turun penumpang, bongkar muat barang, dan tempat perpindahan  intra  dan  antar  moda  transportasi,  yang  dilengkapi  dengan  fasilitas keselamatan  dan  keamanan  penerbangan.  Bandara  merupakan  simpul  penting  dalam sistem transportasi dan dapat memiliki peran penting dalam mendukung pembangunan sosial  ekonomi  daerah  kota  (Paolina,  2016).  Bandara  Notohadinegoro  Jember, merupakan prasarana transportasi penting dalam usaha pengembangan perekonomian
Jember  dan  sekitarnya  dalam  rangka  memeratakan  pembangunan  secara  regional maupun  nasional.  Pembangunan  ekonomi  harus  didukung  adanya  prasarana perhubungan udara yang dapat mempersingkat waktu tempuh perjalanan bagi kalangan dunia  usaha  maupun  isata  lainnya  yang  akan  datang  ke  Kota  Jember.  Bandara Notohadinegoro  saat  ini  hanya  melayani  penerbangan  berjadwal  dari  dan  ke  baik Surabaya maupun Jakarta.
Bandara Notohadinegoro saat ini melayani untuk jenis pesawat yang lebih ATR 72 kapasitas  penumpang  70  orang,  sedangkan  pemerintah  daerah  kota  Jember berkeinginan  untuk bandaranya menjadi bandara embarkasi haji hal ini tentunya perlu ada  kajian  yang  baik  dalam  rangka  dapat  melayani  penumpang  maupun  untuk  jenis pesawat  yang  lebih  besar,  maka  dalam  hal  ini  tentunya  perlu  adanya  kajian  tentang prediksi penumpang komersial maupun penumpang khusus yang akan diberangkatkan haji  tiap  tahunnya,  hal  ini  akan  mempengaruhi  sarana  dan  prasarana  Bandara Notonegoro perlu ditingkatkan sesuai kebutuhan, terutama dari sisi demand penumpang pesawat. Menurut Tito (2015), prediksi ( forecasting ) merupakan tahapan penting dalam perencanaan  dan  manajemen bandara,  sebagai  alat  untuk  menentukan  apakah  perlu pengembangan prasaran infrastruktur bandara, landasan diperlukan seberapa panjang, seberapa luas, seberapa banyak dan kapan diperlukan. Dengan jaringan saraf ini Gross Domestic  Product (GDP)  memberikan  risiko  yang  besar  terhadap  pengembangan bandara. Kinerja bandara tidak saja terbatas pada masalah lalu lintas udara, tetapi juga mencakup  infrastruktur  dasar  dan  rencana  tata  letak  bandara  termasuk  didalamnya desain bandara, infrastruktur yang terdiri dari beberapa ruang fungsional dan fasilitas dan terintegrasi  dengan  wilayah  sekitarnya  (Paolina,  2016),  sedangkan  hubungan  antara kelancaran  lalu  lintas  udara  dan  volumenya,  memungkinkan  penggunaan  konsep kelancaran  untuk  menentukan  kapasitas  sektor  kontrol  dan  mendukung  layanan manajemen lalu lintas udara (Piotr dan Jacen, 2016).
Sejalan dengan hasil penelitian terdahulu, tentang pemodelan prediksi/peramalan maka perlu kajian model peramalan yang sesuai dengan kondisi yang ada, penelitian ini direncanakan menggunakan metode ekonometrik dengan membandingkan model hasil analisis regresi dengan jaringan syaraf tiruan. Ada beberapa faktor aktivitas penerbangan antara  lain;    ekonomi,  sosial,  pasar  kompetisi  antar  moda  dan  faktor  operasional (Wardani,  et  al,  2015).  Dampak  perencanaan  transportasi  yang  tidak  ditentukan  oleh kesesuaian  fasilitas  transportasi  termasuk  jaringan  jalan,  area  parkir,  bandara  hal  ini mempengaruhi relativitas aksesibilitas serta peningkatan biaya perjalanan di lokasi yang berbeda  (Yoanita,  et  al,  2016),  sehingga  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk membandingkan  model  prediksi  penumpang  pesawat  antara  analisis  regresi  dengan jaringan syaraf tiruan, untuk mengetahui kelebihan dan kekurangan dari masing-masing model,  sehingga  diharapkan  mendapatkan  model  yang  baik  dan  teliti.  Difinsi jaringan syaraf  tiruan  ( Artificial  Neural  Network )  adalah  suatu  metode  komputasi  yang  meniru sistem  jaringan  syaraf  biologis,  adapun  jenisnya  dibedakan  menjadi  single  layer  dan multilayer. Metode ini menggunakan elemen perhitungan non-linier dasar yang disebut neuron yang diorganisasikan sebagai jaringan yang saling berhubungan, sehingga mirip dengan jaringan syaraf manusia (Oni, et al, 2015). Konsep jaringan syaraf tiruan disusun dengan asumsi yang sama seperti jaringan saraf biologis, sinyal informasi yang terdapat di antara 2 buah node diteruskan melalui sebuah hubungan dan setiap hubungan antara 2  buah  node  mempunyai  nilai  bobot  lalu  dengan  menggunakan  fungsi  aktivasi  nilai
keluaran  node  ditentukan.  Adapun  batasan  penelitian  dilakukan  di  Bandara Notohadinegoro,  Jember  ,  dengan  data  sekunder.  Untuk  penumpang  pesawat  didapat dari  dinas  UPT  bandara  dan  untuk  PDRB  didapatkan  dari  Badan  Statistik  Kabupaten jember. Hal yang diteliti sebatas pemintaan penumpang pesawat baik datang, berangkat dan  total  dari  maupun  ke  Bandara  Notohadinegoro,  diharapkan  dari  hasil  persamaan untuk  prediksi  ini  dapat  dijadikan  salah  satu  acuan  untuk  pengembangan  sarana prasarana bandara tersebut.

## METODOLOGI
Model yang digunakan pada penelitian ini tertera pada Gambar 1 berikut ini.
Gambar 1.  Model Penelitian

## Sumber : Peneliti, 2019
Metode  analisis  melalui  beberapa  tahapan  yaitu  :  tahap  pertama,  data  yang diperoleh di analisis Regresi dan Jaringan Syaraf Tiruan. Analisis kuantitatif digunakan untuk  membuktikan  adanya  hubungan  antar  variabel  yang  kuat  dan  membuat  model prediksi dengan Regresi dan Jaringan Syaraf Tiruan; tahap kedua, Berdasarkan temuan hasil tahap pertama, langkah selanjutnya  membuat model permintaan angkutan udara dengan  analisa  regresi  dan  jaringan  syaraf  tiruan;  tahap  ketiga,  adalah  menghitung jumlah penumpang angkutan udara dengan model permintaan yang telah didapat diatas dan  diambil  kelebihan  dan  kekurangan  dari  kedua  analisa  tersebut  diatas,  kemudian meramalkan jumlah penumpang baik 5 tahun dan 10 tahun; tahap ke empat, dari hasil peramalan sesuai rencana (5 dan10 ) tahun maka dan penggunaan jenis pesawat yang direncanakan maka dapat diusulkan pengembangan infrastruktur bandara.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Karena  Bandara  Notohadinegoro  baru  mulai  beroperasi  pada  bulan  Juni  2014, maka data yang disajikan meliputi data penumpang pesawat di Bandara Notohadinegoro dari tahun 2014 sampai dengan tahun 2018 yang dapat dilihat pada Tabel 1 berikut ini.
Tabel. 1. Jumlah Penumpang Pesawat Tahun 2014 - 2018 TAHUN DATANG BERANGKAT TOTAL %/Th KETERANGAN 2014 14.045 14.717 28.762 12 bln 2015 15.768 16.396 32.164         10,58 12 bln 2016 20.605 21.059 41.664         22,80 12 bln 2017 29.820 30.420 60.240         30,84 12 bln Kebutuhan infrastruktur bandara
Potensi demand angkutan udara Analisa jenis pesawat
2018 38.480 39.438 77.918         22,69 12 bln

## Sumber: UPT Dinas Perhubungan Udara Jember dan Pengolahan Data, 2019
Dari Tabel. 1 di atas dapat diketahui bahwa rata-rata pertumbuhan penumpang pesawat pertahun di Bandara Notohadinegoro untuk penumpang datang sebesar 21,95 %, untuk penumpang berangkat berangkat sebesar 21,51 %, dan untuk total penumpang pesawat adalah  sebesar  21,73  %.  Pertumbuhan  rata-rata  diatas  20  %  inilah  yang  perlu diperhatikan dalam penyelenggaraan fasilitas infrastruktur yang ada di bandara tersebut. Pertumbuhan penumpang pesawat untuk lebih jelasnya, dapat dilihat pada Gambar 2 di bawah ini.
Gambar 2. Grafik Pertumbuhan Jumlah Penumpang Pesawat 2014-2018

## Sumber : Peneliti, 2019
Data PDRB atas dasar nilai konstan untuk Kabupaten Jember, sumber BPS Jember tertera pada Tabel 2.
Tabel 2. PDRB Jember, Atas Dasar Harga Konstan TAHUN RUPIAH DALAM JUTAAN RP 2014 41.971.678,44 41,9717 2015 44.222.564,36 44,2226 2016 46.533.559,96 46,5336 2017 48.912.959,78 48,9130 2018 51.472.979,11 51,4730

## Sumber: Badan Pusat Statistik Kabupaten Jember, 2019
Dari  Tabel  2  tersebut  di  atas,  dapat  diketahui  bahwa  pertumbuhan  rata-rata  PDRB  di Kabupaten Jember adalah sebesar 4,97 %.
Proses  analisa  pada  penelitian  ini  menggunakan  software  SPSS-23,  adapun hasilnya adalah sebagai berikut:
a. Korelasi variabel bebas dengan diagram scatter-plot .
Pada penelitian sebagai variabel bebasnya adalah PDRB Kabupaten Jember, Gambar hasil scatter-plot dapat dilihat pada Gambar 3 di bawah ini.
Gambar 3. Hasil Scatter-Plot Sumber : Hasil Analisis Peneliti, 2019
Dari Gambar 3 dapat dilihat bahwa trend untuk PDRB Kabupaten Jember adalah naik, rata-rata  pertumbuhan  PDRB  sebesar  4,97  %.  Adapun  nilai  PDRB  korelasinya  (r) terhadap  penumpang  pesawat  datang  adalah  sebesar  97,4  %,  sehingga  PDRB signifikan  mempengaruhi  jumlah  penumpang  pesawat  datang  di  Bandara Notohadinegoro,  untuk  penumpang  pesawat  berangkat  korelasinya  terhadap  PDRB adalah  sebesar  97,2  %  hal  ini  PDRB  signifikan  mempengaruhi  jumlah  penumpang pesawat berangkat di Bandara Notohadinegoro, dan untuk penumpang pesawat total korelasinya  terhadap  PDRB  adalah  sebesar  97,3  %  hal  ini  PDRB  signifikan mempengaruhi jumlah penumpang pesawat total di Bandara Notohadinegoro.
b. Persamaan model
Dari  hasil  analisa  regresi  dengan software SPSS-23,  untuk  masing-masing  model penumpang datang, berangkat maupun total adalah sebagai berikut: a. Model penumpang pesawat datang di Bandara Notohadinegoro, yaitu: Y 1 = 2669,038 X – 100694,375
(1)
Persamaan  ini  mempunyai  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 )  =  0,947,yang  dapat diartikan  bahwa  94,7  %  variasi  kedatangan  penumpang  pesawat  dapat  diwakili dengan persamaan ini. Dengan derajat kebebasan 5, nilai F = 53,359 > F tabel, hal ini diartikan  bahwa  95  %  variasi  yang  terjadi  pada  penumpang  kedatangan  ini  dapat dijelaskan oleh nilai PDRB.
c.  Model penumpang pesawat berangkat di Bandara Notohadinegoro, yaitu:
Y 2 = 2693,266 X – 101150,266 Persamaan  ini  mempunyai  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 )  =  0,944,yang  dapat diartikan  bahwa  94,4  %  variasi  keberangkatan  penumpang  pesawat  dapat  diwakili dengan persamaan ini. Dengan derajat kebebasan 5, nilai F = 50,934 > F tabel, hal ini diartikan bahwa 95 % variasi yang terjadi pada penumpang keberangkatan ini dapat dijelaskan oleh nilai PDRB.
d. Model penumpang pesawat total di Bandara Notohadinegoro, yaitu:
Y 3 = 5362,062 X – 201844,641 Persamaan  ini  mempunyai  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 )  =  0,947,yang  dapat diartikan  bahwa  94,7  %  variasi  total  penumpang  pesawat  dapat  diwakili  dengan persamaan ini. Dengan derajat kebebasan 5, nilai F = 53,359 > F tabel, hal ini diartikan
bahwa 95 % variasi yang terjadi pada penumpang total ini dapat dijelaskan oleh nilai PDRB.
Dimana: Y 1 = Jumlah penumpang datang Y 2 = Jumlah penumpang berangkat Y 3 = Jumlah penumpang total X  = PDRB berdasarkan harga konsta e. Menghitung prediksi penumpang pesawat 5 – 10 tahun yang akan datang
Persamaan  model  dari  hasil  analisa  regresi  tersebut  dapat  digunakan  untuk memprediksikan jumlah penumpang pesawat baik untuk: kedatangan, keberangkatan dan  total  di  bandara  Notohadinegoro,  dengan  terlebih  dahulu  kita  proyeksikan  nilai PDRB pada 5 sampai 10 tahun yang akan datang (sesuai yang direncanakan). Pada perhitungan  prediksi  untuk  penumpang  pesawat  tersebut  sekaligus  dihitung  nilai proyeksi  dari  PDRB  sesuai  dengan  yang  di  rencanakan dalam  hal  ini  direncanakan sampai dengan 10 tahun yang akan datang. Sedangkan untuk hasil perhitungan yang digunakan sesuai tahapan perencanaan biasanya menggunakan per 5 tahunan, hasil perhitungan prediksi dimulai pada 2019 hingga pada tahun 2028. Hasil proyeksi PDRB dan prediksi penumpang pesawat dapat dilihat pada Tabel 3 dan Gambar 4 di bawah ini.
Tabel 3. Proyeksi PDRB Dan Prediksi Penumpang Pesawat
Tahun ( 1+i ) Proyeksi PDRB Prediksi Penumpang ( Jutaan Rupiah ) Datang Berangkat Total 2019 1,0497 54,0312 43517 44370 87887 2020 1,1019 56,7165 50684 51602 102287 2021 1,1566 59,5353 58208 59194 117402 2022 1,2141 62,4943 66105 67163 133269 2023 1,2745 65,6002 74395 75529 149924 2024 1,3378 68,8606 83097 84310 167407 2025 1,4043 72,2829 92231 93527 185758 2026 1,4741 75,8754 101820 103202 205022 2027 1,5473 79,6464 111885 113359 225243 2028 1,6242 83,6048 122450 124020 246470
Sumber: Hasil Perhitungan 2019
Gambar 4 . Grafik Prediksi Penumpang Pesawat
Sumber : Hasil Analisis Peneliti, 2019
Gambar 4. Prediksi Penumpang Pesawat Sumber : Hasil Analisis Peneliti, 2019
Dari Tabel 3 dan Gambar 4, dapat dijelaskan bahwa: 1. Proyeksi PDRB pada tahun 2023 adalah sebesar 65.6002 dalam jutaan rupiah.
2. Proyeksi PDRB pada tahun 2028 adalah sebesar 83.6048 dalam jutaan rupiah. 3. Prediksi jumlah penumpang pesawat pada tahun 2023:
a. Prediksi penumpang datang sebesar 74.395 pnp.
b. Prediksi penumpang berangkat sebesar 75.529 pnp.
c. Prediksi penumpang datang sebesar 149.924 pnp.
4. Prediksi jumlah penumpang pesawat pada tahun 2028: a. Prediksi penumpang datang sebesar 122.450 pnp. b. Prediksi penumpang datang sebesar 124.020 pnp.
c.  Prediksi penumpang datang sebesar246.470 pnp.

## Analisa Jaringan Saraf Tiruan
Dari  hasil  pemrosesan  dengan  menggunakan software SPSS-23  dan  Matlab, dengan  data  yang  ada  (tersedia),  model  tidak  diperoleh.  Hal  ini  dimungkinkan  karena tersedianya data yang relatif sedikit ataupun karena variabel bebas nya hanya tunggal, dengan  tidak  ada  variabel  kovariat,  sehingga  model  yang  dipakai  adalah  yang menggunakan analisa regresi.

## KESIMPULAN
Kesimpulan yang diperoleh untuk analisis regresi adalah antara lain : persamaan model prediksi penumpang di Bandara Notohadigoro untuk penumpang datang adalah Y 1 = 2669,038 X – 100694,375, persamaan untuk prediksi penumpang berangkat adalah Y 2 = 2693,266 X – 101150,266 dan persamaan untuk prediksi penumpang total adalah Y 3 =  5362,062  X  –  201844,641.  Adapun  dari  hasil  analisis  jaringan  syaraf  tiruan  tidak didapatkan persamaan model, hal ini karena variabel yang digunakan hanya tunggal yaitu PDRB dan jumlah data yang relatif sedikit.

## SARAN
Perlu  diteliti  lebih  lanjut  dengan  menambah  variabel  lain  yang  mungkin mempengaruhi dalam pemodelan ini, sehingga diharapkan hasilnya lebih akurat/teliti dan dapat dibandingkan dengan metode yang digunakan di atas.

## DAFTAR PUSTAKA
Anna. H. (2012). Analisis Pengembangan Runway dan Fasilitas Alat Bantu Pendaratan di  Bandar  Udara  Depati  Amir  Bangka ,  Sekolah  Tinggi  Teknologi  Adisutjipto Yogyakarta.
Aubin.  L.  (2016). Vulnerability  of  Airports  on  Climate  Change:  An  Assessment Methodology , Transportation Research Procedia, 14, 24 – 31. Oni. S., Arfan. E.F., Dodon. T. N. (2015). Optimasi Learning Radial Basis Function Neural Network dengan Extended Kalman Filter , Kumpulan Jurna Ilmu Komputer (KLIK), Volume 03, No.02 September 2015. ISSN: 2406-7857.
Paolina.  F.  (2016). Green  Airport  Design  Evaluation  (GrADE)  –  Methods  and  Tools Improving  Infrastructure  Planning ,  Transportation  Research  Procedia,  14,  3781  – 3790.
Piotr. A.D and Jacen. S. (2016). Air Traffic Smoothness as A Universal Measure for Air Traffic Quality Assessment , Procedia Engineering, 134, 237 – 244. Sugiyono.  2009. Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif  dan  R&D ,  Bandung:  Penerbit CV. Alfabeta, ISBN: 979-8433-64-0. Cetakan ke 6.
Tito.  M.  (2014). Airport  Passenger  Demand  Forecasting  Using  Radial  Basis  Function Neural Networks: Juanda International Airport Case , Tesis UGM. Wardhani. S.,  Deani dan Taqia.  R.  (2015). Bandar  Udara,  Cetakan  1, Penerbit: Gajah Mada University,2016.
Yoanita.  E.R.,  Ervina,  A.,  dan  Nursakti.  A.P.  (2016). Land  Use  Development  and  Its Impact on Airport Access Road , Procedia - Social and Behavioral Sciences, 227, 31 – 37.