ITEJ Desember-2019, Volume 4 Nomor 2 Page 89 -  98

## ITEJ
Information Technology Engineering Journals
eISSN : 2548-2157
Url : https://syekhnurjati.ac.id/journal/index.php/itej Email : itej@syekhnurjati.ac.id

## Weather Analysis of Flight Delays at Husein Sastranegara Airport
Yedi Dermadi Shinta Devi Lukitasari Annisaa Nurhayati Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung Institut Teknologi Bandung Institut Teknologi Bandung Bandung, Indonesia Bandung, Indonesia Bandung, Indonesia yedi.dermadi@students.itb.ac.id shinta.lukitasari@students.itb.ac.id annisaa.nurhayati@students.itb.ac.id
Abstract— Flight  is  an  activity  that  is  very  vulnerable  to  weather  conditions.  The  accuracy  of  weather information strongly supports flight activities. The effects of bad weather on flights include flight delays and flight cancellations. Based on data on flight delays from the Directorate General of Air Transportation of the Ministry of Transportation from January to March 2019 at Husein Sastranegara Airport, it is known that 20- 30% of flight delays are caused by weather constraints. To estimate flight delays based on weather forecasts, weather data analysis is carried out to determine the type of weather that is endangering flights and causing flight delays. The analysis was carried out using the K-NN and Random Forest algorithms.
Keywords—weather, flight delay, kNN, random forest, tree, visualization

## I. P ENDAHULUAN
Penerbangan  merupakan  aktivitas  yang  sangat  rentan  terhadap  kondisi  cuaca.  Peran cuaca dalam penerbangan sangat besar. Di satu sisi, kondisi cuaca bisa memberi dampak ekonomis  berupa efisiensi pada  pesawat  terbang  dan keselamatan    penerbangan,    di  sisi lain  cuaca memberi ancaman pada keselamatan penerbangan. Ketepatan informasi cuaca sangat mendukung kegiatan penerbangan.
Selain  cuaca,  iklim  juga  memiliki  pengaruh  terhadap  operasional  pesawat  untuk penerbangan  jauh.  Saat  perencanaan  sebuah  bandara  aka  dipelajari  kondisi  iklim  pada likasi  bandara.  Umumnya  kondisi  iklim  yang  dibutuhkan  adalah  faktor  angin  untuk mengetahui  arah  angin  yang  terbanyak  dan  untuk  menghindari cross  wind atau  angin silang yaitu angin yang memotong arah landasan.
Dampak  dari  cuaca  buruk  terhadap  penerbangan  salah  satunya  adalah  keterlambatan penerbangan dan pembatalan penerbangan. Keterlambatan penerbangan adalah terjadinya perbedaan waktu antara waktu keberangkatan atau kedatangan yang dijadwalkan dengan realisasi  waku  keberangkatan  atau  kedatangan,  sementara  pembatalan  penerbangan adalah  tidak  beroperasinya  suatu  penerbangan  sesuai  rencana  penerbangan  yang  telah ditentukan [1]
Faktor  yang  menyebabkan  keterlambatan  penerbangan  meliputi  faktor  cuaca,  faktor manajemen airline, faktor teknis operasional, dan faktor lain-lain. Faktor cuaca meliputi hujan  lebat,  banjir,  petir,  badai,  kabut,  asap,  jarak  pandang  di  bawah  standar  minimal,
atau kecepatan angin yang melampaui standar maksimal yang mengganggu keselamatan penerbangan ditentukan [1].
Berdasarkan  VFR  ( Virtual  Flight  Rule ),  pesawat  tidak  boleh  lepas  landas  dan mendarat jika ceilling yang dilaporkan kurang dari 1.000 kaki dan jarak pandangnya tidak kurang dari tiga mil statute (4,8 km). Ceilling adalah ketinggian di atas permukaan bumi dari  lapisan  awan  terendah.  Untuk  pesawat  terbang  dan  amfibi,  komponen  lintas kecepatan  angin  yang  terbukti  aman  untuk  lepas  landas  dan  mendarat  adalah  90  derajat dan kecepatan angin harus setidaknya 20 knot atau 0,2 VS0, tidak melebihi 25 knot.
Berdasarkan  data  dari  Kementerian  Perhubungan  Direktorat  Jenderal  Perhubungan Udara,  diketahui  jumlah  keterlambatan  penerbangan  karena  faktor  cuaca  di  Bandara Husein Sastranegara yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1.

## Data Keterlambatan Penerbangan Januari-Maret 2019 di Bandara Husein Sastranegara
No Maskapai Keterlambatan Berdasarkan Cuaca Pembatalan Berdasarkan Cuaca 1 PT. Garuda Indonesia, TBK 5% 0% 2 PT. Lion Mentari Airlines 5% 0% 3 PT. Wings Abadi Airlines 8% 0% 4 PT. Indonesia Air Asia 1% 0% 5 PT. Citilink Indonesia 4% 0% 6 PT. Travel Express 1% 0% 7 PT. Nam Air 1% 0%
Oleh  karena  itu,  untuk  memperkirakan  keterlambatan  penerbangan  berdasarkan prakiraan  cuaca,  dilakukan  analisis  data  cuaca  untuk  mengetahui  tipe  cuaca  yang membahayakan  penerbangan  dan  mengakibatkan  keterlambatan  penerbangan.  Analisis dilakukan menggunakan algoritma K-NN, Random Forest dan Tree.

## II. P ENELITIAN T ERKAIT
Terdapat  penelitian-penelitian  yang  berfokus  pada  permasalahan  keterlambatan penerbangan menggunakan data cuaca, diantaranya sebagai berikut.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Choi  dkk.  [2]  memprediksi  keterlambatan  maskapai yang  disebabkan  oleh  kondisi  cuaca  buruk  menggunakan  data  mining  dan  algoritma supervised  machine  learning.  Data  penerbangan  domestik  AS  dan  data  cuaca  dari  2005 hingga 2015 diekstraksi dan digunakan untuk model latih. Untuk mengatasi dampak data latih  yang  tidak  seimbang,  teknik  pengambilan  sampel  diterapkan.  Pohon  keputusan, Random  forest,  AdaBoost  dan  k-Nearest-Neighbors  diimplementasikan  untuk membangun  model  yang  dapat  memprediksi  keterlambatan  penerbangan  individu, kemudian  masing-masing  dari  akurasi  algoritma  prediksi  dan  kurva Receiver  Operating Characteristic (ROC)  dibandingkan.  Pada  langkah  prediksi,  jadwal  penerbangan  dan prakiraan  cuaca  dikumpulkan  dan  dimasukkan  ke  dalam  model.  Dengan  menggunakan data tersebut, model yang teruji melakukan klasifikasi biner untuk memperkirakan apakah penerbangan yang dijadwalkan akan terlambat atau tepat waktu.
Penelitian  [3]  menyajikan  sebuah  model  estimasi Departure  Rate  Decline (DRD) berdasarkan analisis empiris disajikan untuk estimasi penurunan kapasitas bandara udara dalam  berbagai  kondisi  cuaca.  Kemudian,  masalah  pengambilan  keputusan  untuk pembatalan  penerbangan  keberangkatan  dirumuskan  sebagai  model  pemrograman  linier integer  dengan  pertimbangan  efisiensi  bandara  global  dan  prioritas  maskapai penerbangan.  Studi  eksperimental  menggunakan  data  nyata  dari  Beijing  Capital International Airport menunjukkan kemanjuran metode yang diusulkan.
[4] melakukan penelitian untuk menganalisis keterlambatan penerbangan karena cuaca di Bandara Ahmad Yani Semarang dengan algoritma C4.5. Teknik ini menggunakan data cuaca  dan  daftar  penerbangan  penundaan  penerbangan  pada  tahun  2013  di  Bandara
Ahmad  Yani  di  Semarang,  sehingga  data  tersebut  dapat  digunakan  sebagai  referensi untuk  memprediksi  apakah  akan  ada  penundaan  penerbangan  atau  tidak.  Rekomendasi kelayakan  penerbangan  dipengaruhi  oleh  arah  angin,  angin  kecepatan,  suhu,  tekanan udara, jarak pandang, cuaca. Dan diperoleh hasil bahwa algoritma C4.5 diterapkan pada set  data  penerbangan  Delay  pada  tahun  2013,  data  menghasilkan  nilai  akurasi  matriks kebingungan 94,55% dan akurasi dalam interval 0,815 AOC 0 detik.

## III. M ETODE
Untuk memperkirakan tipe cuaca yang mempengaruhi keterlambatan atau pembatalan penerbangan, kami melakukan analisis terhadap data cuaca penerbangan di Bandara. Dari hasil analisis, akan diketahui cuaca pada waktu tertentu masuk ke dalam kategori „Aman‟, „Sedang‟, atau  „Bahaya‟. Pengkategorian dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Pengkategorian Cuaca. Kategori Indikator Keterangan Aman Jenis cuaca Jarak pandang Kecepatan Angin Sedang Jenis cuaca Jarak pandang Kecepatan Angin Bahaya Jenis cuaca Hujan disertai guntur Jarak pandang Kecepatan Angin
Data  yang  telah  diklasifikasikan  akan  disandingkan  dengan  data  keterlambatan penerbangan  sehingga  dapat  diketahui  keterhubungan  informasi  cuaca  dengan keterlambatan penerbangan.

## A. Teknik Pengumpulan Data
1) Data cuaca
Data  cuaca  didapatkan  dari  Kementerian  Perhubungan  Direktorat  Jenderal Perhubungan  Udara  dan  Pusat  Meteorologi  Penerbangan  Badan  Meteorologi, Klimatologi,  dan  Geofisika  (BMKG).  Data  cuaca  merupakan  hasil  pengumpulan  data yang  dilakukan  BMKG  dengan  menggunakan  sensor-sensor  yang  ditempatkan  di  lokasi tertentu  untuk  mengukur  kondisi  cuaca  dalam  berbagai  parameter.  Selain  menghasilkan data pengukuran real time tentang kondisi cuaca saat itu, BMKG juga menghasilkan data prediksi kondisi cuaca pada beberapa waktu ke depan.
Pengamatan cuaca dilakukan setiap jam, namun untuk pelaporan dan pertukaran data cuaca secara internasional, dilakukan setiap 3 jam sekali, yaitu jam 00,03,06,09,12,15,18,21 UTC. Untuk wilayah WIB jam 00 UTC adalah jam 07.00 WIB. Pengamatan  Cuaca  dilakukan  sejak  H-10  jam  pengamatan,  unsur-unsur  yang  diamati meliputi  Suhu  Udara,  titik  embun,  tekanan  udara,  jumlah  curah  hujan,  keadaan  cuaca, Awan, dan juga jarak pandang terjauh ( Visibility ). Dalam melakukan pengamatan cuaca , digunakan  alat-alat  meteorologi,  seperti  Sangkar  Meteorologi,  Barometer,  Anemometer, Alat Penangkar Hujan (Ombrometer), Campbell Stokes, dan Panci Penguapan.  Alat-alat tersebut  diletakkan  pada  suatu  tempat  yang  disebut  Taman  Alat.  Setiap  bandara  pasti memiliki  taman  alat.  Taman  Alat  berisi  beberapa  alat  untuk  mengamati  unsur  cuaca  di tempat tersebut [5].

## 2) Data keterlambatan penerbangan
Data  yang  didapatkan  merupakan  data  rekapitulasi  laporan  rutin  masing-masing maskapai  yang  dihimpun  oleh  pihak  Angkasa  Pura  dan  dilaporkan  kepada  Direktorat Jenderal Perhubungan Udara Kementrian Perhubungan.

## B. Deskripsi Data
Data  yang  didapatkan  dari  Kementerian  Perhubungan  Direktorat  Jenderal Perhubungan  Udara  berupa  data  rekapitulasi  waktu  ketepatan  terbang  atau  On  Time Performance (OTP) dari setiap maskapai di Bandara Husein Sastranegara per bulan pada periode waktu Januari – Maret 2019. Deskripsi data dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3.

## Deskripsi Data dari Kementrian Perhubungan
No. Nama Kolom Keterangan 1. Maskapai 2. Total Penerbangan
3. Jumlah Tepat Waktu
4. Persentase Tepat Waktu
5. Jumlah Keterlambatan
6. Persentase Keterlambatan
7. Jumlah Pembatalan 8. Persentase Pembatalan 9. Jumlah Keterlambatan Berdasarkan Kategori Keterlambatan I. (16-30) Menit TO NTO CUA
LAIN II. (31-120) Menit TO
NTO CUA LAIN
III. (121-240) Menit TO
NTO CUA LAIN
IV. (>240) Menit TO
NTO CUA LAIN 10. Jumlah Pembatalan TO NTO CUA LAIN
Data  yang  didapatkan  dari  Pusat  Meteorologi  Penerbangan  berupa  data  cuaca penerbangan  di  Bandara  Husein  Sastranegara  periode  waktu  Januari  –  Maret  2019. Deskripsi data dapat dilihat pada Tabel 4. Jumlah data sebanyak 994 record.
Tabel 4.
Deskripsi Data dari Pusat Meteorologi Penerbangan
No. Nama Kolom 1. Waktu pengisian
2. Waktu pengamatan
3.
Angin
4. Jarak pandang
5. Cuaca
6. Awan 7. Suhu
8. Titik embun
9. Tekanan udara
10. Jenis trend

## C. Pemrosesan Data
Tahap  pertama  yang  dilakukan  adalah  mencari  batas  ambang  dari  faktor  cuaca  yang menentukan  apakah  penerbangan  ditunda  atau  dibatalkan.  Lalu,  melakukan  pelabelan data  cuaca  berdasarkan  batas  ambang  tersebut.  Pelabelan  yang  dberikan  yaitu  „Aman‟, „Sedang‟,  dan  „Bahaya‟.  Sedangkan  data  keterlambatan  penerbangan  dinormalisasi dengan mengabaikan informasi durasi keterlambatan dan menghapus data keterlambatan penerbangan yang bukan disebabkan oleh cuaca.
Setelah memiliki sejumlah data, data dibagi ke dalam 2 golongan. Yaitu data training sebesar  80%  dan  data testing sebesar  20%.  Data training digunakan  untuk  membuat model klasifikasi. Sedangkan data testing digunakan untuk mengevaluasi hasil klasifikasi.

## D. Teknik Analisis Data
1) Teknik Klasifikasi
Teknik  klasifikasi  yang  kami  gunakan  adalah supervised  learning . Supervised learning adalah sebuah pendekatan dimana sudah terdapat data yang dilatih, dan terdapat variable  yang  ditargetkan  sehingga  tujuan  dari  pendekatan  ini  adalah  mengkelompokan suatu data ke data yang sudah ada.
2) Algoritma
Algoritma  yang  kami  gunakan  adalah K-Nearest  Neighbor (K-NN), Random  Forest , dan Tree .  Algoritma  K-NN  adalah  sebuah  metode  klasifikasi  terhadap  sekumpulan  data berdasarkan pembelajaran  data yang sudah terklasifikasikan sebelumya. Termasuk dalam supervised learning , dimana hasil query instance yang baru diklasifikasikan berdasarkan mayoritas kedekatan jarak dari kategori yang ada dalam K-NN. Algoritma K-NN sangat sederhana,  bekerja  berdasarkan  jarak  terdekat  antara  data  uji  dengan  data  latih  untuk mengetahui tetangga terdekat. KNN memiliki beberapa kelebihan, yaitu fleksibel dengan penambahan data dan efektif ketika data latih besar. Sementara kelemahan algoritman ini jika ada data uji yang sedang diuji, maka data uji akan tetap dikenali sebaga anggota kelas di database latih [6].
Algoritma Random Forest (RF) merupakan algoritma yang dapat meningkatkan hasil akurasi,  karena  dalam  membangkitkan  simpul  anak  untuk  setiap node dilakukan  secara acak.  Metode  ini  digunakan  untuk  membangun  pohon  keputusan  yang  terdiri  dari  root node, internal node , dan leaf node dengan mengambil atribut dan data secara acak sesuai ketentuan yang diberlakukan. Root node merupakan simpul yang terletak paling atas, atau biasa  disebut  sebagai  akar  dari  pohon  keputusan. Internal  node adalah  simpul percabangan, dimana node ini mempunyai output minimal dua dan hanya ada satu input. Sedangkan leaf node atau terminal node merupakan simpul terakhir yang hanya memiliki satu  input  dan  tidak  mempunyai  output.  Pohon  keputusan  dimulai  dengan  cara menghitung  nilai entropy sebagai  penentu  tingkat  ketidakmurnian  atribut  dan  nilai information gain [7].
3) Evaluasi Rancangan
Evaluasi  model  yang  dihasilkan  dilakukan  menggunakan  data  testing.  Data  testing merupakan  20%  dari  keseluruhan  data.  Parameter  evaluasi  diperoleh  dari  nilai  akurasi model dalam mengklasifikasi data test tersebut.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Analisis Data
Data  cuaca  dibersihkan  dari  informasi  yang  tidak  digunakan  dan  hanya  menyisakan informasi  yang  dibutuhkan  untuk  menentukan  kategori  keamanan  cuaca  terhadap penerbangan .Variabel yang digunakan sebagai parameter berjumlah 7, yaitu:
a. Arah angin
b. Kecepatan angin
c. Visibility
d. Cuaca
e. Suhu
f. Titik embun
g. Tekanan udara
Data keterlambatan penerbangan dibersihkan dari informasi keterlambatan yang tidak disebabkan  oleh  cuaca,  dan  dijumlahkan  nilai  kejadiannya  per  bulan.  Data  penerbangan ini  tidak  dapat  dikorelasikan  secara  langsung  dengan  data  cuaca  yang  ada,  karena  data yang  diperoleh  hanya  berupa  rekapitulasi  tidak  terdapat  informasi  waktu  kejadian keterlambatan penerbangan.

## B. Pembangunan Model yang Diusulkan
Model  yang  dibangun  adalah  model  prediksi  keamanan  cuaca  untuk  penerbangan sesuai  nilai  parameter  yang  dimasukkan.  Model  dibangun  dengan  menggunakan algoritma k-Nearest  Neighbor , Random  Forest ,  dan Decision  Tree dengan  bantuan Orange Analytic Tools dengan menggunakan data latih yang telah disiapkan sebelumnya.

## C. Model Visualisasi
Visualisasi  model  yang  dihasilkan  Orange Analytic  Tools ,  terdiri  dari  visualisasi distribusi  parameter  cuaca  dan  distribusi  kategori  „aman‟,  „sedang‟,  dan  „bahaya‟ menggunakan tiga algoritma yang dapat dilihat pada gambar-gambar dibawah ini.

## 1) Distribusi Parameter Cuaca
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
(7)
Gambar 1. Distribusi parameter cuaca. (1) Arah angin; (2) Kecepatan angin; (3) Visibility; (4) Tipe cuaca; (5) Suhu; (6) Titik embun; dan (7) Tekanan udara.

## 2) Distribusi Kategori Cuaca
(1) (2) (3)
Gambar 2. Distribusi kategori cuaca menggunakan Random Forest. (1) Kategori cuaca ‘AMAN’; (2) Kategori cuaca ‘BAHAYA’; dan (3) Kategori cuaca ‘SEDANG’.
(1)
(2) (3)
Gambar  3.  Distribusi  kategori  cuaca  menggunakan  kNN.  (1)  Kategori  cuaca  ‘AMAN’;  (2)  Kategori cuaca ‘BAHAYA’; dan (3) Kategori cuaca ‘SEDANG’..
(1)
(2)
Gambar 4. Distribusi kategori cuaca menggunakan Tree. (1) Kategori cuaca ‘AMAN’; dan (2) Kategori cuaca  ‘SEDANG’.

## 3) Scatter Plot
(1) (2) (3)
Gambar 5. Scatter Plot menggunakan Random Forest. (1) Kategori cuaca ‘AMAN’; (2) Kategori  cuaca ‘BAHAYA’; dan (3) Kategori cuaca ‘SEDANG’;

## D. Evaluasi Model
Model  yang  telah  dihasilkan  kemudian  dievaluasi  untuk  mengetahui  tingkat akurasinya.  Berdasarkan  hasil  evaluasi  menggunakan  Orange Analytic  Tools pada Gambar  6.  dapat  diketahui  bahwa  akurasi  model  sebesar  0.963  dengan  menggunakan kNN  dan  Tree  dan  0.989  menggunakan  Random  Forest.  Sementara  akurasi  hasil  dapat dilihat pada confusion matrix yang dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 6. Evaluasi Model
(1)
(2) (3)
Gambar 7. Confusion matrix menggunakan  (1) Random forest; (2) kNN; dan (4) Tree

## E. Analisis Prediksi
Untuk  mengetahui  apakah  model  yang  dihasilkan  telah  sesuai,  maka  data  uji  yang telah  disiapkan  sebelumnya  diinputkan  ke  dalam  model.  Hasilnya  dapat  dilihat  pada Gambar 8, 9, dan 10.
Gambar 8. Hasil prediksi menggunakan kNN
Gambar 9. Hasil prediksi menggunakan Random Forest
Gambar 10. Hasil prediksi menggunakan Tree

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  data  keterlambatan  penerbangan  dari  Direktorat  Jenderal  perhubungan Udara  Kementrian  Perhubungan  periode  Januari  s.d.  Maret  2019  di  Bandara  Husein SASTRANEGARA  diketahui  bahwa  20  –  30%  keterlambatan  penerbangan  disebabkan oleh kendala cuaca. Oleh karena itu penelitian ini dilakukan untuk menghasilkan sistem yang  dapat  memberikan  prediksi  keterlembatan  penerbangan  berdasarkan  kondisi prakiraan  cuaca.  Dengan  data  cuaca  yang  dimiliki  dan  informasi  mengenai  kriteria keamanan  cuaca  untuk  penerbangan  dibuat  model  klasifikasi  keamanan  cuaca  tersebut menggunakan  algoritma machine  learning .  Berdasarkan  model  tersebut  dapat  dibuat prediksi  keamanan  cuaca  untuk  penerbangan  dari  parameter  cuaca  yang  diberikan. Prediksi  keterlambatan  penerbangan  belum  dapat  dilakukan  dengan  keterbatasan  data yang  diperoleh.  Untuk  dapat  menghasilkan  sistem  yang  lebih  akurat,  dibutuhkan  data kejadian keterlambatan penerbangan yang lebih presisi untuk dapat diagregasikan dengan data cuaca.

## R EFERENSI
[1] “Peraturan  Menteri  Perhubungan  Republik  Indonesia  Nomor  9  Tahun  2015,” 2015.
[2] S.  Choi,  Y.  J.  Kim,  S.  Briceno,  dan  D.  Mavris,  “Prediction  of  Weather-induced Airline  Delays  Based  on  Machine  Learning  Algorithms,” 2016  IEEE/AIAA  35th Digit. Avion. Syst. Conf. , hal. 1–6, 2016.
[3] X. Mao, Y. Yang, K. Q.  Cai, dan W. H. Yang, “A decision support method for flight cancellations in adverse weather: An airport perspective,” AIAA/IEEE Digit. Avion. Syst. Conf. - Proc. , hal. 1E21-1E29, 2015.
[4] M.  N.  Sholikhin  dan  Y.  Rahayu,  “Analisis  Delay  Penerbangan  Akibat  Cuaca  di Bandara  Ahmad  Yani  Semarang  dengan  Algoritma  C4  .  5,”  vol.  5,  hal.  1–10, 2013.
[5] Unknown, “Taman Alat Meteorologi.” [Daring]. Tersedia pada: http://bagiankecilmeteorologi.blogspot.com/2014/01/taman-alat-meteorologi.html.
[6] A.  D.  Saputra,  B.  Irawan,  dan  R.  A.  Nugrahaeni,  “DETECTION  OF  SKIN CANCER M ELANOM A USING EXPERT SYSTEM FORW ARD CHAINING M  ETHOD  AND  IM  AGE  PROCESSING  OF  K  -NEAREST  NEIGHBOR ( KNN ) M ETHOD BASED ON ANDROID,” vol. 01, no. 02, hal. 27–36, 2018.
[7] Y.  S.  Nugroho  dan  N.  Emiliyawati,  “Sistem  Klasifikasi  Variabel  Tingkat Penerimaan Konsumen Terhadap Mobil Menggunakan Metode Random Forest,” Sci. J. Informatics UNNES , vol. 9, no. 1, 2017.