Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol 4, No 1A, Desember  (2022), pp. 8-15

## Penerapan Machine Learning Dalam Memprediksi Produksi Rute Pergerakan Pesawat Domestik di Indonesia
Rika Setiana 1 , Widya Try Taradipa 2 , Agus Perdana Windarto 3
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
Email: 1 rikasetiana957@gmail.com, 2 widyatritara3@gmail.com,
3 agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
Seiring  terjadinya  pandemi  Covid-9  di  Indonesia,  jumlah  penumpang  pesawat  di Indonesia  mengalami  penurunan.  Penurunan jumlah  penumpang  mengakibatkan  jumlah rute pergerakan domestik menurun. Perlu ada kajian yang mendalam mengenai prediksi jumlah  rute  penerbangan  domestik  ke  depan  agar  pihak  maskapai  dapat  melakukan pengaturan jadwal penerbangan domestik kembali agar tidak mengalami kerugian akibat operasional  yang  tidak  sesuai  dengan  pemasukan.  Solusi  yang  digunakan  pada permasalahan  ini  adalah  menggunakan  metode  machine  learning  untuk  memprediksi produksi rute pergerakan pesawat domestik. Algoritma yang digunakan adalah algoritma backpropagation dengan dua metode yaitu conjugate gradient fletcher reeves dan powell- beale.  Hasil  pelatihan  dan  pengujian  menggunakan  algoritma  backpropagation  dengan kedua  metode  menujukkan  bahwa  metode  powell-beale  adalah  metode  yang  terbaik dengan nilai performance pengujian terkecil adalah = 0,0010 dengan epoch 34.
Keywords: Machine  Learning,  Backpropagation,  Conjugate  Gradient,  Powell-Beale, Prediksi

## 1. Pendahuluan
Transportasi  udara  di  Indonesia  memiliki  peran  yang  sangat  penting  untuk  mobilitas barang  maupun  manusia.  Transportasi  udara  mempermudah  manusia  untuk  menjangkau wilayah-wilayah di Indonesia maupun dunia.  Wilayah-wilayah terpencil seperti di pulau Papua, Sumatera, dan Kalimantan dapat di jangkau dengan mudah dengan menggunakan transportasi  udara[1].  Berdasarkan  data  laporan  Airnav  Indonesia  tahun  2021,  produksi rute  pergerakan  pesawat  domestik  tahun  2018  sampai  dengan  tahun  2021  mengalami penurunan. Grafik produksi rute pesawat dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 . Produksi rute pergerakan pesawat domestik

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol 4, No 1A, Desember  (2022), pp. 8-15
Untuk  menerapkan  model  penjadwalan  penerbangan  pesawat  yang  optimal  perlu dilakukan  prediksi  produksi  rute  pergerakan  pesawat  domestik.  Solusi  yang  digunakan pada  permasalahan  ini  adalah  mengunakan  machine  learning.  Salah  satu  algoritma prediski pada machine learning adalah neural networks. Algoritma yag digunakan adalah backprpagation[2][3][4]  neural  networks  dengan  meggunakan  2  metode  yaitu  conjugate gradient fletcher reeves[5] dan powell-beale[6][7][8].  Penulis melakukan komparasi dari dua  metode  dengan  melihat  nilai  performance  dari  masing-masing  metode  pada  saat pelatihan. Performance terbaik pada penelitian akan digunakan untuk melakukan prediksi produksi rute pergerakan pesawat domestik.

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian dalam artikel ini dilakukan dalam dua tahap, yaitu tahap pengumpulan data dan  tahap  analisis  data.  Kegiatan  pengumpulan  data  dengan  pendekatan  survey.  Teknik pengumpulan  data  dipilih  dari  kuesioner  dengan  menggunakan  Google  Forms.  Tautan yang didistribusikan disebarluaskan melalui berbagai media sosial dan dapat diakses oleh konsumen.  Kajian  ini  juga  membutuhkan  berbagai  referensi  yang  relevan,  sehingga penulis    mengumpulkan  informasi  dari  kajian  literatur,  eksperimen,  dan  berbagai  jurnal dan  website.  Dokumen  yang  dirujuk  dalam  penelitian  ini  adalah  dokumen  yang  berisi informasi  tentang  sistem  pendukung  keputusan  terkait  pemilihan  aplikasi  belanja  online terbaik.

## 2.1. Sumber Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  AirVav  Indonesia  berupa produksi  rute  harian  pergerakan  pesawat  domestik  harian  tahun  2016  sampai  dengan 2021.  Berikut  adalah  data  produksi  rute  harian  pergerakan  pesawat  Indonesia  yang disajikan menggunakan grafik.
Gambar 2. Grafik Produksi Rute Harian Pergerakan Pesawat Domestik Di Indonesia

## 2.2. Kerangka Kerja Penelitian
Dalam  penyelesaian  penelitian  ini,  penulis  menyusun  kerangka  kerja  penelitian sebagai berikut :
0 200,000 400,000 600,000 800,000 1 12 23 34 45 56 67 78 89 100 111 122 133 144 155 166 177 188 199 210 221 232 243 254 265 276 287 298 309 Data Produksi Rute Harian Pesawat Domestik
Tahun 2016-2021
Series1 Series2 Series3 Series4 Series5 Series6 Series7
Gambar 3. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.3. Perancangan Arsitektur
Arsitektur  yang  digunakan  terdiri  dari  1  blok  input  layer,  1  blok  hidden  layer  dan  1 blok output layer. Berikut contoh arsitektur 5-3-1
Gambar 4. Arsitektur 5-3-1

## 3. Hasil Dan Pembahasan
3.1 . Normalisasi Data
Rumus normalisasi yang digunakan
(1)
Keterangan : x ’ = data hasil normalisasi
x = data asli/data awal
a = nilai maksimum data awal
b = nilai terkecil dari data awal
Hasil normalisasi data dapat dilihat pada tabel 1 :
Tabel 1. Normalisasi Data
No X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7
1 0.4362  0.5215  0.4362  0.5215  0.4362  0.5055  0.5215
2 0.4362  0.5055  0.5215  0.5055  0.5055  0.4362  0.5055
3 0.4362  0.4362  0.5215  0.5055  0.5055  0.4362  0.5055
4 0.5055  0.5055  0.5215  0.5055  0.5055  0.4362  0.5055
5 0.5055  0.4362  0.5215  0.4396  0.5055  0.4380  0.5055
6 0.5055  0.4380  0.5055  0.5055  0.5055  0.5055  0.4380
7 0.5055  0.4380  0.5055  0.4380  0.5055  0.5055  0.4380
Awal Dataset Data Pengujian Data Pelatihan Backpro Metode
Conjugate
Gradient Backpro Metode Powell-Beale Evaluasi Prediksi (Performance) Awal
No X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 8 0.5055  0.4380  0.5055  0.5055  0.4380  0.5055  0.5055 9 0.4380  0.5055  0.4380  0.5055  0.5048  0.5055  0.5048
10 0.5055  0.5055  0.5055  0.5048  0.5055  0.5055  0.5048
11 0.5055  0.5215  0.5048  0.5055  0.5048  0.5055  0.5215
12 0.5055  0.5048  0.5215  0.5055  0.5215  0.5055  0.5215
13 0.5055  0.5215  0.5055  0.5215  0.5048  0.5055  0.5055
14 0.5016  0.5055  0.5055  0.5016  0.5055  0.5055  0.5016
15 0.5055  0.5016  0.5055  0.5016  0.5215  0.5016  0.5055
16 0.5215  0.5055  0.5215  0.5055  0.5215  0.5016  0.5215
17 0.5016  0.5215  0.5215  0.5215  0.5215  0.5055  0.5215
18 0.5055  0.5055  0.5055  0.5055  0.5055  0.5055  0.5055
19 0.5055  0.5055  0.5055  0.5055  0.5055  0.5055  0.5103
20 0.5055  0.5055  0.5055  0.5103  0.5055  0.5103  0.5055
21 0.5055  0.5055  0.5103  0.5055  0.5055  0.5055  0.5055
22 0.5103  0.5055  0.5055  0.5103  0.5055  0.5055  0.5055
23 0.5055  0.5055  0.5055  0.5055  0.5055  0.5055  0.5055
24 0.5055  0.5215  0.5215  0.5055  0.5215  0.5215  0.5215
25 0.5215  0.5215  0.5055  0.5215  0.5055  0.5055  0.5215
26 0.5055  0.5215  0.5215  0.5215  0.5055  0.5215  0.5055
27 0.5055  0.5055  0.5055  0.5055  0.5055  0.5055  0.5055
28 0.5055  0.5055  0.5055  0.5055  0.5055  0.5215  0.5055
29 0.5055  0.5215  0.5055  0.5215  0.5215  0.5055  0.5215
30 0.5055  0.5215  0.5215  0.5055  0.5215  0.5215  0.5215
31 0.5215  0.5215  0.5055  0.5016  0.5055  0.5055  0.5016
32 0.5055  0.5055  0.5016  0.5055  0.5055  0.5071  0.5050
33 0.5071  0.5103  0.5055  0.5050  0.5071  0.5055  0.5050
34 0.5103  0.5071  0.5050  0.5055  0.5103  0.5055  0.5050
35 0.5215  0.5071  0.5050  0.5055  0.5050  0.5055  0.5055
36 0.5055  0.5055  0.5055  0.5055  0.5055  0.5055  0.5055
37 0.5055  0.5055  0.5055  0.5055  0.5215  0.5055  0.5055
38 0.5055  0.5215  0.5055  0.5055  0.5055  0.5215  0.5215
39 0.5055  0.5215  0.5215  0.5215  0.5215  0.5215  0.5215
40 0.5055  0.5055  0.5055  0.5055  0.5055  0.5055  0.5055
41 0.5055  0.5055  0.5055  0.5055  0.5050  0.5215  0.5215
42 0.5215  0.5215  0.5215  0.5215  0.5050  0.5055  0.5215
43 0.5050  0.5215  0.5055  0.5050  0.5215  0.5055  0.5050
44 0.5055  0.5050  0.5055  0.5055  0.5215  0.5055  0.5055
45 0.5215  0.5055  0.5055  0.5215  0.5055  0.5055  0.5215
46 0.5055  0.5215  0.5215  0.5215  0.5055  0.5055  0.5215
47 0.5055  0.5055  0.5055  0.5215  0.5215  0.5055  0.5055
48 0.5215  0.5055  0.5215  0.5071  0.5215  0.5071  0.5103
49 0.5055  0.5103  0.5055  0.5055  0.5103  0.5055  0.5055
50 0.5103  0.5055  0.5055  0.5215  0.5055  0.5071  0.5104
51 0.5055  0.5231  0.5104  0.5055  0.5055  0.5104  0.5215
52 0.5057  0.5055  0.5055  0.5055  0.5215  0.5103  0.5055
53 0.5912  0.5912  0.5912  0.5912  0.5912  0.5912  0.5912 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 311  0.5912  0.5912  0.5912  0.5912  0.5912  0.5912  0.5912
312  0.5912  0.5912  0.5912  0.5912  0.5912  0.5912  0.5912
Data pelatihan dan pengujian terdiri dari 1190 data, dalam 1 tahun diambil 52 minggu yang  terdiri  dari  x 1, x 2, x 3, x 4, x 5, x 6, dan x 7. Data  dibagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu  data
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol 4, No 1A, Desember  (2022), pp. 8-15
pelatihan dan data pengujian. Data pelatihan terdiri dari 5 input yaitu x 1, x 2, x 3, x 4, x 5 dan target x 6. Sedangkan pengujian terdiri dari 5 input yaitu x 2, x 3, x 4, x 5, X6 dan target x 7.

## 3.2. Pelatihan dan pengujian dengan metode Fradient Fletcher Reeves
Data  pelatihan  dan  pengujian  prediksi  produksi  rute  pergerakan  pesawat  domestik menggunakan  aplikasi  mathlab  2011a  dengan  algortima  backpropagation  metode conjugate  gradient  fletcher  reeves.  Hasil  pelatihan  dan  pengujian  dapat  dilihat  pada Gambar 5, 6, dan 7.
Gambar 5. Hasil Pelatihan dan Pengujian 5-2-1
Gambar 6. Hasil Pelatihan dan Pengujian 5-3-1
Gambar 7. Hasil Pelatihan dan Pengujian 5-4-1
3.3. Pelatihan dan pengujian dengan metode powel Beale
Data  pelatihan  dan  pengujian  prediksi  produksi  rute  pergerakan  pesawat  domestik menggunakan aplikasi mathlab 2011a dengan algoritma backpropagation metode Powell- Beale Hasil pelatihan dan pengujian dapat dilihat pada Gambar 8, 9 dan 10.
Gambar 8. Hasil Pelatihan dan Pengujian 5-2-1
Gambar 9. Hasil Pelatihan dan Pengujian 5-3-1
Gambar 10. Hasil Pelatihan dan Pengujian 5-3-1
3.4. Perbandingan  Hasil  Pelatuhan  dan  Pengujian  dengan  Metode  Conjugate Gradient Fletcher Reeves dan Powerbeale
Tabel 2. Perbandingan Kedua Metode
No  Metode Arsitektur  Epoch Performance Pengujian 1 Conjugate Gradient Fletcher Reeves  05/02/2001  54 0.0011 2 Conjugate Gradient Fletcher Reeves  05/03/2001  63 0.0013 3 Conjugate Gradient Fletcher Reeves  05/04/2001  45 0.0011 4 Powell-Beale 05/02/2001  43 0.0011 5 Powell-Beale 05/03/2001  45 0.0012 6 Powell-Beale 05/04/2001  34 0.0010
Gambar 11. Perbandingan Epoch
Gambar 12. Perbandingan Performance Pengujian

## 3.5. Hasil Pengujian Arsitektur Terbaik
Setelah  penulis  mendapat  arsitektur  terbaik  dari  2  metode  yang  ada  dengan  3  jenis arsitektur, dilanjutkan dengan prediksi produksi rute harian pergerakan pesawat domestik. Hasil  prediksi  produksi  rute  harian  pergerakan  peswat  domestik  dapat  dilihat  pada Gambar 13 :
Gambar 13. Prediksi Produksi Rute Pergerakan Pesawat Domestik
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol 4, No 1A, Desember  (2022), pp. 8-15
Hasil prediksi produksi rute harian pergerakan pesawat domestik di denormalisasikan dengan rumus dibawah ini :
i = ( ) (max (X) – min (X)) + min (X) + min (X) (2) = Nilai prediksi dengan range nilai asli
= Nilai prediksi dari hasil data yang dinormalisasi
X = Data aktual

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  dijelaskan  diatas,  maka  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  metode  backpropagation  metode  conjugate  gradient  fletcher  reeves dan  powel-beae  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  prediksi  produksi  rute  harian pergerakan pesawat domestik sebagai salah satu upaya membantu pihak maskapai dalam memberikan  informasi  tentang  produksi  rute  haraian  mendatang    ,  agar  pihak  maskapai dapat  membuat  model  penjadwalan  rute  pesawat  yang  optimal.  Hasil  komparasi  dari  2 metode  menunjukkan  metode  powell-beale  memiliki  performance  terbaik  dengan arsitektur 5-4-1 yaitu 0,0010 dengan epoch 34. Rata-rata produksi rute harian pergerakan pesawat  domestik  adalah  353737.  Saran  dari  penelitian  ini  adalah  perlu  dilakukan pelatihan  dan  pengujian  prediksi  rute  harian  pergerakan  pesawat  domestik  dengan algoritma  lain  untuk  menghasilkan  performance  yang  lebih  baik  sehingga  hasil  prediksi lebih akurat.

## Daftar Pustaka
[1] A. Nurrahman, “Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penutupan Rute Penerbangan Batam-Rengat  dengan  karakteristik  moda  transportasi  udara  tersebut  .  Disisi  lain moda transportasi udara Rute Batam  – Rengat merupakan salah satu rute perintis yang mendapatkan 2018 . Rute perinti,” vol. 3, no. 1, pp. 14–27, 2022.
[2] A. Revi, S. Solikhun, and I. Parlina, “Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Memprediksi Tingkat  Pertumbuhan  Industri  Mikro  Dan Kecil  Berdasarkan  Provinsi,” Teknika , vol. 7, no. 2, pp. 129–137, 2018.
[3] D. Monika, A. Ahmad, S. Wardani, and Solikhun, “Model Jaringan Syaraf Tiruan Dalam  Memprediksi  Ketersediaan  Cabai  Berdasarkan  Provinsi,” Teknika ,  vol.  8, no. 1, pp. 17–24, 2019.
[4] Z.  M.  Siallagan,  “Implementation  of  Backpropagation  ANN  in  Predicting  Long Bean  Crop  Production  in  Sumatra  Island  Province,”  vol.  11,  no.  2,  pp.  78–84, 2022.
[5] H.  F.  Tampubolon  and  S.  Solikhun,  “Predicting  the  Amount  of  Pineapple Production  in  Sumatra  Using  the  Fletcher-Reeves  Algorithm,” Int.  J.  Mech. Comput. Manuf. Res. , vol. 11, no. 2, pp. 60–68, 2022.
[6] P.  Anggara,  “Perbandingan  Model  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Dengan  Algoritma Levenberg-Marquadt  Dan  Powell-Beale  Conjugate  Gradient  Pada  Kecepatan Angin Rata-Rata Di Kota Semarang,” vol. 8, no. 2, 2020.
[7] N. Arminarahmah, S. D. Rizki, O. A. Putra, U. Islam, K. Muhammad, and A. Al, “Performance  Analysis  and  Model  Determination  for  Forecasting  Aluminum Imports Using the Powell-Beale Algorithm,” vol. 5, no. 158, pp. 624–632, 2022.
[8] M.  Mbp  and  P.  Beale,  “Analisis  reduksi  dimensi  pada  klasifikasi  microarray menggunakan mbp powell beale,” vol. 7, no. 1, pp. 17–24, 2018.