Traffic  demand  is  an  important  factor  in  planning  the  airport  capacity and  facility.  Forecasting  future  traffic  demand  becomes  a  necessity  in determining the amount of capacity or dimension of airport facilities. There are factors that have to be considered in predicting the traffic demand. This study aimed to examine the relationship between the demand  for air traffic and the airport capacity, and discuss the relationship between the variables that  affect  traffic  demand  and  the  variables  that  affect  the  increase  in  the capacity of the airport. This study uses probabilistic causality approach. The results  of  case  study  in  Soekarno-Hatta  International  Airport  show  that,  in general,  the  increase  in  the  probability  of  the  traffic  demand  variables  can affect  the  increase  in  the  probability  of  airport  capacity  variables.  The probability  value  of  the  airport  capacity  variables  which  significantly increased are runway, apron and curbside.
Permintaan  trafik  merupakan  faktor  penting  dalam  merencanakan kebutuhan kapasitas dan fasilitas di bandara. Peramalan permintaan trafik di  masa  yang  akan  datang    menjadi  suatu  kebutuhan  dalam  menentukan besaran  atau  dimensi  fasilitas  bandara.  Banyak  faktor  yang  perlu dipertimbangkan  dalam  memprediksi  permintaan  trafik.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengkaji  hubungan  antara  permintaan  trafik  angkutan udara dengan kapasitas bandara, dan membahas hubungan antara variabel- variabel yang mempengaruhi permintaan trafik dan variabel-variabel yang mempengaruhi peningkatan kapasitas bandara. Penelitian ini
menggunakan pendekatan kausalitas probabilistik. Hasil analisis pada studi kasus Bandara Soekarno-Hatta, diperoleh bahwa secara umum peningkatan probabilitas  pada  variabel  permintaan  trafik  dapat  mempengaruhi peningkatan  probabilitas  pada  variabel  kapasitas  bandara.  Nilai probabilitas  variabel  kapasitas  yang  meningkat  secara  signifikan  adalah landas pacu, apron dan c urbside .

## WARTA ARDHIA Jurnal Perhubungan Udara
Kajian  Kausalitas  Permintaan  Trafik  Terhadap  Kapasitas  Bandara  Berdasarkan Persepsi Pengelola Bandara (Studi Kasus: Bandara Internasional Soekarno-Hatta)
Causality  Between  Traffic  Demand  and  Airport  Capacity  Based  on  The  Perception  of Airport Operator ( Case Study: Soekarno-Hatta International Airport )

## Fadrinsyah Anwar
Direktorat Jenderal Perhubungan Udara, Jl. Medan Merdeka Barat no. 8, Jakarta email: fad.anwar@gmail.com
INFO ARTIKEL

## ABSTRACT / ABSTRAK
Histori Artikel: Diterima: 13 Januari 2015 Direvisi: 23 Februari 2015 Disetujui: 18 Maret 2015
Keywords : Demand, airport capasity, causality, probabilistic network
Kata kunci: Permintaan,  kapasitas  bandara, kausalitas, jaringan probabilistik

## PENDAHULUAN
Pengguna  jasa  transportasi  udara  dunia secara  umum  terus  mengalami  peningkatan. Data  bank  dunia  menunjukan  bahwa pergerakan  pesawat  (domestik)  di  dunia selama  sepuluh  tahun  terakhir  (2000-2010) telah  mengalami  peningkatan  27,3%.  Kondisi yang sama juga terjadi di Indonesia, khususnya dalam  beberapa  tahun  terakhir.  Menurut Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  jumlah  total  lalu lintas  penerbangan  dalam  negeri  pada  tahun 2003  sebanyak  692  ribu  pesawat  per  tahun terus  mengalami  peningkatan  sampai  menjadi 1,4  juta  pesawat  per  tahun  pada  tahun  2012. Namun  demikian  peningkatan  pertumbuhan pengguna jasa transportasi  udara yang  terjadi tersebut  tidak  diimbangi  dengan  adanya peningkatan  kapasitas  di  bandara.  Sehingga pada  beberapa    bandara    komersial    yang memiliki trafik tinggi sering terjadi permasalahan  kongesti,  karena  penggunaan fasilitas  melebihi  kemampuan  kapasitas  yang ada
Permintaan  trafik  merupakan  faktor penting  dalam  merencanakan  kebutuhan kapasitas  fasilitas  di  bandara.  Peramalan permintaan  trafik  di  masa  datang    menjadi suatu  kebutuhan  dalam  menentukan  besaran atau  dimensi  fasilitas.  Banyak  faktor  yang perlu  dipertimbangkan  dalam  memprediksi permintaan  trafik,  seperti  social-ekonomi, demografi, politik, geografi, kualitas pelayanan serta  bahan  bakar  (Horonjeff  dkk.,  2010). Model  peramalan  permintaan  trafik  telah banyak  dikembangkan.  Secara  umum  ada  dua pendekatan yang digunakan dalam pengembangan  model  peramalan  trafik penumpang  di  bandara,  yaitu Simple  Time Series (STS)  dan  Kausal  Modeling    (Karlaftis, 2008).  STS  merupakan  metode  peramalan trafik yang menganggap terjadinya pengulangan  kondisi  sebelumnya  (struktur stokastik  data  tidak  berubah).  Sedangkan kausal  modeling  adalah  metode  peramalan trafik  yang  mempertimbangkan  adanya kausalitas  dari  dua  atau  lebih  variabel  yang mempengaruhi.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk mengkaji  hubungan  antara  permintaan  trafik angkutan  udara  dengan  kapasitas  bandara.
Secara khusus hal yang digali adalah hubungan antara  variabel-variabel  yang  mempengaruhi permintaan  trafik  dan  variable-variabel  yang mempengaruhi
peningkatan kapasitas bandara. Penelitian ini menggunakan pendekatan  kausalitas  probabilistik,  dengan metode  jaringan  probabilistik  atau  dikenal dengan
Bayesian Network (BN). BN
merupakan alat analisis untuk mengeksplorasi hubungan  kausalitas  dan  digunakan  untuk menganalisis  masalah  yang  berkaitan  dengan ketidakpastian.  Dengan  memahami  hubungan antara  permintaan  trafik  dan  kapasitas bandara,  maka  dapat  membantu  dalam merencanakan pengembangan bandara.

## TINJAUAN PUSTAKA
Faktor permintaan sangat berperan mendorong terjadinya peningkatan kebutuhan kapasitas.  Banyak  literatur  yang  membahas masalah  permintaan  trafik  di  bandara. Horonjeff  dkk  (2010)  menjelaskan  beberapa faktor  yang  mempengaruhi  permintaan  trafik, yaitu  demografi,  sosial  ekonomi,  politik, geografi,  faktor  eksternal  dan  tindakan  yang dilakukan  oleh  bandara.  Selanjutnya  Ashford dkk  (2011)  menyebutkan  beberapa  indikator yang lain yang juga mempengaruhi trafik, yaitu etnik,  tiket  pesawat,  kualitas  pelayanan  di pesawat,  akses,  serta  tarif  dan  kualitas pelayanan. Kemudian, Kazda dan Caves (2007) menjelaskan enam faktor yang mempengaruhi permintaan trafik angkutan udara sebagaimana  uraian  berikut.  Pertama  adalah faktor  ekonomi  dengan  unsur-unsurnya  yaitu pendapatan  domestik  bruto  dan  nilai  tukar uang.  Pendapatan  domestik  bruto  dikaitkan bagaimana  tingkat  pendapatan  masyarakat, sedangkan nilai tukar uang akan mempengaruhi  jumlah  perjalanan.  Kedua adalah  faktor  demografi  seperti  populasi  atau jumlah  penduduk  dari  suatu  daerah  dan terjadinya  urbanisasi.  Ketiga  adalah  faktor suplai  yang  merupakan  indikator  dari penyedia  jasa  penerbangan.  Adapun  yang termasuk  faktor  suplai  adalah  biaya  angkut (penumpang  per  km),  ukuran  pesawat,  biaya bahan  bakar,  teknologi  (navigasi,  komunikasi dan sebagainya), manajemen (jaringan penerbangan,  rute  baru  dan  sebagainya),
keterbatasan  kapasitas  dan  harga  tiket pesawat.  Keempat  adalah  regulasi  ekonomi, seperti  privatisasi  maskapai  penerbangan  dan bandara,  perdagangan  bebas, open  skies , kepemilikan  asing  dan  regulasi  perpajakan. Kelima  adalah  regulasi  lingkungan.  Sebagai contoh adalah pengenaan pajak karbon dimana memberikan  dampak  tambahan  terhadap biaya  perjalanan.  Keenam  adalah  angkutan kargo,  dimana  terkait  dengan  kebutuhan angkutan logistik udara.
Perencanaan kapasitas bandara dimaksudkan  untuk  menyiapkan  fasilitas- fasilitas di bandara agar dapat mengakomodasi penumpang  dan  pesawat  sesuai  permintaan trafik  yang  ada  serta  dengan  spesifikasi standar  tertentu.    Perencanaan  kapasitas termasuk bagian dari perencanaan pengembangan  bandara  keseluruhan  yang dituangkan  dalam  bentuk  rencana  induk bandara.  Rencana  induk  bandara  merupakan suatu  konsep  pengembangan  bandara  yang bertujuan  untuk  dijadikan  sebagai  pedoman pengembangan  bandara  dimasa  datang  sesuai kebutuhan permintaan trafik penerbangan dan kelayakan  finansial,  serta  mempertimbangkan masalah  lingkungan,  sosial  dan  moda transportasi  lainnya  (Horonjeff  dkk.,  2010). Betancor  dan  Rendeiro  (1999)  menjelaskan bahwa pengembangan suatu bandara dipengaruhi banyak faktor, seperti penumpang,  barang,  fisik,  lingkungan  sosial, ekonomi,  serta  pelaku  bisnis  di  bandara  yaitu maskapai  penerbangan,  konsisioner  dan  jasa komersial. Terkait pengguna jasa penerbangan Betancor dan
Rendeiro (1999)
mengindikasikan  ada  dua  jenis  penumpang berdasarkan  keperluan  perjalanannya,  yaitu perjalanan  bisnis  dan  perjalanan leisure .  Hal pertama  yang  membedakan  adalah  terkait perilaku  pasar  yaitu  biaya  perjalanan. Penumpang yang melakukan perjalanan leisure biasanya  lebih  sensitif  terhadap  adanya perubahan biaya perjalanan dibanding penumpang yang melakukan perjalanan bisnis. Kedua  adalah    terkait  waktu  bepergian. Penumpang yang melakukan perjalanan bisnis lebih  mempunyai  jadwal  yang  lebih  fleksibel atau sering berubah-rubah. Sedang penumpang  yang  melakukan  perjalanan leisure hanya melakukan pada waktu  tertentu
misalnya  pada  saat  hari  libur.  Selanjutnya terkait  perencanaan  kapasitas  terminal,  Solak, dkk  (2009)  menjelaskan  bahwa  perencanaan kapasitas  erat  hubungannya  dengan  desain optimal,  dan  pengembangan  kapasitas  pada area-area  yang  berbeda  diterminal  untuk mengantisipasi  adanya  ketidakpastian  tingkat permintaan  di  masa  datang  dan  biaya pengembangannya.
Permintaan  trafik  angkutan  udara  yang terjadi  sering  tidak  sesuai  dengan  hasil prediksi  yang  telah  dibuat.  Kondisi  ini  dapat menimbulkan  permasalahan  jika  dikaitkan dengan  pemanfaatan  fasilitas  bandara  sesuai kapasitas  yang  telah  dipersiapkan.  Niemeier (2009)  menjelaskan  ada  dua  kemungkinan yang  berpotensi  menimbulkan  kerugian  bagi pengelola  bandara.  Pertama  adalah  kondisi permintaan  trafik  yang  melebihi  kapasitas ( excess  capacity )  berpotensi  kehilangan  pasar yang  potensial  apabila  kapasitas  yang  ada tidak  dikembangkan.  Kedua  adalah  kondisi permintaan  trafik  yang  rendah  dibanding kapasitas yang tersedia ( lower capacity ) dapat menimbulkan  kerugian  akibat  biaya  modal serta  biaya  operasional  yang  ada  tidak  dapat dikurangi.  Demikian  pula  adanya  peningkatan trafik  angkutan  udara  dapat  menyebabkan permasalahan  pada  infrastruktur  bandara, khususnya  pada  bandara  yang  memiliki keterbatasan untuk melakukan pengembangan (Le, 2006).

## METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah metode  kuantitatif.  Jenis  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  merupakan  data  primer yang dikumpulkan melalui instrumen kuesioner.  Tujuan  yang  diharapkan  dalam pengumpulan data ini adalah untuk memperoleh  persepsi  kondisional  dari  para manajer  bandara.  Teknik  sampling  yang digunakan  adalah  sampling  purposive,  yaitu teknik penentuan sampel dengan pertimbangan  tertentu  (Sugiyono,  1999). Adapun    lokasi    survei    adalah    bandara Soekarno-Hatta,  yang  merupakan    bandara komersil  terbesar  di  Indonesia.  Responden dalam  survei  adalah  manajer/pakar  yang terkait dengan proses penyusunan strategi dan
kebijakan  peningkatan  kapasitas  bandara Soekarno-Hatta. Pertanyaan-pertanyaan disusun  mengacu  kepada  operasonalisasi variabel-variabel  penelitian.  Skala  penilaian yang digunakan dalam kuisioner menggunakan skala  linkert.  Skala  likert  digunakan  untuk mengukur  persepsi  seseorang  tentang  suatu fenomena  yang  terumuskan  dalam  variabel penelitian (Sugiyono, 1999).
Hasil pengumpulan  data  survei  selanjutnya  diolah dan  dianalisis.  Hasil  analisis  kemudian diinterpretasikan  untuk  dapat  menjawab rumusan  masalah  penelitian.  Prosesnya meliputi  beberapa  tahap  yaitu  pengecekan data, validasi dan reliabilitasi data, diskretisasi, membangun  model,  validasi  mode  serta analisis (Gambar 2.).
Dalam proses pengolahan data, model atau pendekatan yang digunakan untuk menganalisis  data  persepsi  adalah  model jaringan  probabilistik  atau  Bayesian  Network (BN).  BN  merupakan  metode  analisis  yang menggabungkan  antara  teori  grafis  dan probabilistik.  Prinsip-prinsip  yang  digunakan pada  metode  BN  bersumber  pada  prinsip Bayesian  Inference  (BI),  yang  memberikan kerangka  yang  sistimatik  untuk  dapat mengambil  keputusan  (inferensi)  terhadap model  yang  dibangun  berdasarkan  data observasi (Hofman, 2009). Proses membangun jaringan  probabilistik  meliputi  pembelajaran struktur dan pembelajaran parameter. Pembelajaran  struktur  dimaksudkan  untuk membangun  jaringan  probabilistik  hubungan kausalitas berdasarkan data. Struktur jaringan dibangun berdasarkan tes independen bersyarat terhadap variabel-variabel yang ada Pada  penelitian  ini,  pembelajaran  struktur menggunakan algoritma
BN Power
Constructor  (BNPC).  Pembelajaran  parameter dimaksudkan untuk
menentukan nilai probabilitas
bersyarat
(conditional probability)  dari  hubungan  antara  dua  node atau lebih. Parameter dari masing-masing node ditentukan  berdasarkan  data  dan  struktur jaringan  yang  telah  terbentuk  dari  proses pembelajaran  struktur.  Estimasi  perhitungan parameter  menggunakan  konsep  maximum likelihood.  Hasil  akhir  proses  pembelajaran parameter  adalah  tabel  probabilitas  bersyarat dari  masing-masing  node.  Khusus  untuk  node
yang  tidak  memiliki  parent,  bentuknya  adalah tabel probabilitas marjinal.
Analisis  pengaruh  dilakukan  terhadap jaringan  hubungan  kausalitas  yang  terbangun melalui  penarikan  kesimpulan  (inferensi) probabilistik  dengan  menggunakan  teori probabilitas.  Bentuk  inferensi  probabilistik yang  dilakukan  yaitu  causal  reasoning.  Causal reasoning  merupakan  konsep  penalaran  yang bersifat  top-down,  dimana  bukti  (evidence) diberikan  pada  variabel  kausal.  Inferensi probabilistik  yang  dilakukan  dalam  penelitian ini  menggunakan  perangkat  lunak  Netica  4.16 dari Norsys Software Corp.
Pada  penelitian  ini  akan  dibatasi  hanya pada faktor-faktor dominan yang diasumsikan mempengaruhi permintaan trafik pada bandara-bandara
di
Indonesia. Faktor permintaan  trafik  tersebut  meliputi  faktor ekonomi,  populasi,  deregulasi,  tiket  pesawat dan  rute  penerbangan.  Pertama,  faktor ekonomi  merupakan  penggerak  utama  dari niat  orang  untuk  melakukan  perjalanan. Meningkatnya  kemampuan  finasial  seseorang dapat  mendorong  orang  untuk  bepergian. Secara  makro,  pengaruh  faktor  ekonomi ditunjukan  dengan  melihat  adanya  hubungan antara pertumbuhan permintaan trafik penerbangan  dengan  pertumbuhan  ekonomi nasional,  yang  sama-sama  menunjukan  tren positif.  Kedua,  populasi  adalah  menyangkut jumlah  dan  penyebaran  penduduk.  Indonesia sebagai negara kepulauan dan memiliki jumlah penduduk  yang  besar  menimbulkan  adanya potensi besar bagi pertumbuhan jasa angkutan udara. Sebagai contoh meningkatnya hubungan dagang antara wilayah-wilayah yang ada  dapat    menimbulkan  perjalanan- perjalanan  bisnis  baru.  Ketiga,  regulasi  dapat memberikan  dampak  positif  maupun  negatif terhadap  dunia  penerbangan.  Regulasi  seperti memberikan  kemudahan  bagi  maskapai penerbangan  untuk  pengadaan  pesawat  dapat menjadi  insentif  yang  baik  bagi  pertumbuhan dunia penerbangan. Namun sebaliknya pemberlakuan  regulasi  lingkungan  di  suatu bandara  dapat  mempengaruhi  maskapai penerbangan, terutama terkait dengan pemberlakuan  peraturan  terkait  proteksi terhadap dampak operasional pesawat terhadap  lingkungan  di  sekitar  bandara.  Di
Sumber: hasil analisis
Gambar 2 .  Model Jaringan Hubungan Kausalitas
Inferensi Probabilitas :
Netica 4.16 Norsys Software Corp.
Pembelajaran Jejaring dan Parameter : Belief Network PowerConstiuctor version: 2.2 Beta Designed and developed by: Jie Cheng
Indonesia,  pengaruh  deregulasi  di  bidang penerbangan  sipil  ditandai  dengan  banyak munculnya  perusahaan  baru.  Hal  yang dirasakan  adalah  adanya  peningkatan  jumlah penerbangan yang siknifikan dalam dasawarsa terakhir  ini.  Keempat,  harga  tiket  pesawat dapat mempengaruhi jumlah perjalanan. Tiket pesawat  yang  mahal  dapat  mengurangi  minat seseorang  untuk  bepergian  dengan  pesawat terbang, dan demikian pula sebaliknya. Adanya penerbangan low cost carrier  di Indonesia ikut mendorong  pertumbuhan  trafik  angkutan udara.  Kelima.  rute  penerbangan  juga mempengaruhi pertumbuhan pergerakan penumpang.
Penelitian  ini  mengkaji  kapasitas  bandara berdasarkan alir atau  pergerakan yang terjadi baik  di  sisi  udara  (pesawat)  maupun  di terminal  (penumpang).  Untuk  sisi  udara, fasilitas  yang  dipilih  menjadi  variabel penelitian adalah Runway, Taxiway dan Apron. Fasilitas-fasilitas ini merupakan fasilitas pokok di sisi airside, yang sangat mempengaruhi
pergerakan  pesawat.  Selanjutnya  untuk terminal, fasilitas yang dipilih menjadi variabel penelitian adalah gate, baggage-claim, curbside,  check-in,  security  screening ,  dan departure  lounge .  Fasilitas-fasilitas  ini  sudah banyak  digunakan  sebagai  obyek  pada penelitian  kapasitas  di  terminal.  Dengan demikian ada sepuluh variabel penelitian yang diasumsikan  dapat  mempengaruhi  kapasitas bandara.  Pergerakan  atau  alir  pesawat  dan penumpang dikaitkan dengan variabel penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Sumber: hasil olahan Gambar 1. Alir Pergerakan GATE CURBSIDE CHECKIN SECURITYSCREENING DEP. LOUNGE RUNWAY TAXIWAY APRON BAGGAGECLAIM
Tabel  1 .    Perubahan  Nilai  Probabilitas  Kapasitas  Bandara  (Bukti  High=100%  Diberikan  Pada  Masing- masing Variabel Kelompok Faktor Permintaan)
PERUBAHAN PROBABILITAS POPULASI→High=1  TIKET→High=1  RUTE→High=1  EKONOMI→High=1  DEREGULASI→High=1 Apron High 3.34% 1.36% 3.74% 6.75% 2.06% Mid -1.41% -0.59% -1.52% -2,77% -0.85% Low -1.93% -0.77% -2.22% -3.99% -1.21% BaggageClaim High 0.24% 0.10% 0.27% 0.48% 0.15% Mid -0.12% -0.05% -0.14% -0.25% -0.08% Low -0.11% -0.05% -0.13% -0.23% -0.07% CheckIn High 1.15% 0.13% 2.37% 0.37% 4.48% Mid -0.85% -0.10% -1.75% -0.26% -3.34% Low -0.30% -0.04% -0.61% -0.11% -1.14% Curbside High 2.47% 0.26% 4.87% 0.65% 9.54% Mid -0.85% -0.06% 0.70% -0.11% -1.90% Low -1.85% -0.21% -4.17% -0.54% -7.64% Deplounge High 0.07% 0.03% 0.08% 0.15% 0.05% Mid -0.03% -0.01% -0.03% -0.05% -0.02% Low -0.05% -0.02% -0.06% -0.10% -0.03% Gate High 0.55% 0.22% 0.63% 1.13% 0.34% Mid -0.14% -0.06% -0.16% -0.29% -0.09% Low -0.41% -0.17% -0.47% -0.84% -0.26% Ruway High 3.90% 0.37% 9.59% 0.73% 4.42% Mid -2,38% -0.23% -5.83% -0.45% -2.69% Low -1.52% -0.15% -3.76% -0.28% -1.73% SecurityScreen High 0.51% 0.06% 1.05% 0.16% 1.98% Mid -0.21% -0.02% -0.44% -0.07% -0.83% Low -0.30% -0.04% -0.61% -0.10% -1.15% Taxiway High 1.32% 0.53% 1.49% 2.68% 0.81% Mid -0.49% -0.20% -0.55% -1.00% -0.30% Low -0.83% -0.34% -0.93% -1.68% -0.51% Sumber: hasil analisis

## PEMBAHASAN
Berdasarkan pembelajaran
struktur, diperoleh  hasil  grafik  hubungan  kausal  yang terdiri  dari  14  node  dan  18  arc.  Arc menunjukkan  bagaimana suatu  node  memiliki hubungan  langsung  dengan  node  lain  atau hubungan  dependen,  yang  menunjukkan adanya  suatu  hubungan  yang  kuat  diantara dua node. Hubungan antar node ini selanjutnya digunakan dalam proses pembelajaran parameter guna menentukan nilai probabilitas bersyarat  dari  masing-masing  node.  Hasil proses  pembelajaran  parameter  adalah  tabel probabilitas  bersyarat  dari  masing-masing node.  Nilai  probabilitas  yang  ditampilkan tersebut  menunjukan  probabilitas  gabungan dari  node  dan  parent  nodenya.  Untuk melakukan  penarikan  kesimpulan  (inferensi) probabilitas dari jaringan hubungan kausalitas yang telah terbentuk ini, perlu ditentukan nilai probabilitas  marjinal  dari  masing-masing node.  Bentuk  akhir  model  jaringan  hubungan kausalitas  yang  merupakan  bentuk  jaringan probabilistik dapat dilihat pada Gambar 2.
Untuk hubungan antara faktor demand dan kapasitas  bandara  terdapat  tiga  hubungan langsung yaitu Deregulasi  Curbside, Rute  Runway dan Ekonomi  Apron .  Variabel- variabel  faktor  demand  lainnya  terhubung secara  tidak  langsung  (independen)  dengan variabel-variabel  keputusan  kapasitas  lainnya melalui  ke  tiga  hubungan  langsung  tersebut. Arc yang ada ini sangat menentukan kekuaran pengaruh, namun demikian gambaran- gambaran  hubungan  yang  terjadi  tersebut belum  menjelaskan  seberapa  besar  kekuatan pengaruhnya.  Pengaruh  dari  node parent terhadap  node child tergambar  dari  distribusi probabilitas  bersyaratnya.  Grafik  jaringan hubungan
kausalitas ini dapat
menggambarkan  secara  umum  hubungan variabel-variabel untuk mengidentifikasi apakah  bentuknya  hubungan  dependen, ataupun  hubungan  indenpenden.  Berdasarkan grafik  hubungan  kausal  dapat  dinyatakan bahwa variabel kelompok faktor demand yang paling  mempengaruhi  Kapasitas  Bandara adalah Rute, Regulasi dan Ekonomi.
Diagram 1 .   Perubahan Nilai Probabilitas Keputusan Kapasitas (Bukti High=100% Diberikan Pada Seluruh Variabel Kelompok Faktor Permintaan)
Sumber : Hasil Analisis
Apron Baggage Claim Check In Curbside DepLounge Gate Runway Security Screening Taxiway High 10.5% 0.8% 5.4% 11.3% 0.2% 1.8% 9.6% 2.4% 4.2% Mid -4.0% -0.4% -4.0% -2.3% -0.1% -0.5% -5.8% -1.0% -1.6% Low -6.4% -0.4% -1.4% -9.0% -0.2% -1.3% -3.8% -1.4% -2.6% -10% -8% -6% -4% -2% 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% P e ru b ah an P ro b ab ilit as ( % )
Analisis  pengaruh  dilakukan  melalui penarikan kesimpulan (inferensi) probabilistik terhadap model jaringan probabilistik dilakukan  melalui  konsep  penalaran.  Untuk menguji  pengaruh  antara  variabel-variabel suatu  kelompok  dengan  kelompok  lainnya menggunakan  konsep  penalaran  yang  bersifat top-down. Pada  umumnya  faktor  demand memberikan  pengaruh  pada  variabel-variabel kapasitas  bandara  Hasil  analisis  pengaruh variabel-variabel  faktor  permintaan  terhadap variabel-variabel kapasitas bandara berdasarkan konsep penalaran top-down dapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel  1  menjelaskan  perubahan  nilai probabilitas  kapasitas  bandara  apabila  bukti (High=100%)  diberikan  pada  masing-masing variabel kelompok faktor permintaan. Berdasarkan  skenario-skenario  yang  dibuat, terlihat  bahwa  peningkatan  probabilitas  rute ( high =100%) menyebabkan peningkatan probabilitas Runway (  high )  sebesar  9,59%. Sedangkan untuk Curbside terjadi peningkatan probabilitas  (  high )  sebesar  9,54%  akibat peningkatan probabilitas
deregulasi ( high =100%).
Selanjutnya
peningkatan probabilitas  faktor  ekonomi  ( high =100%) menyebabkan peningkatan probabilitas Apron
(  high )  sebesar  6,75%.    Adapun  variabel kapasitas bandara yang paling kecil (pengaruh)  perubahan  probabilitasnya  adalah Dep.lounge, dimana  rata-rata  peningkatan probabilitas  yang  dihasilkan  adalah  kurang dari 0,1%.
Selanjutnya diagram 1 menjelaskan perubahan nilai probabilitas kapasitas bandara apabila  bukti  (High=100%)  diberikan  pada seluruh  variabel  kelompok  faktor  permintaan. Berdasarkan  skenario  ini  terlihat  bahwa peningkatan  probabilitas  tertinggi  juga  terjadi pada  tiga  variabel  sebagaimana  pada  Tabel  1, namun  dengan  posisi  urutan  yang  bebeda. Perubahan atau peningkatan nilai probabilitas tertinggi terjadi pada Curbside (  high =11,3%), disusul  dengan Apron (  high =10,5%)  dan Runway (  high =9,6%).  Adapun  peningkatan probabilitas  terendah  terjadi  pada Dep.lounge (  high =0,2%).

## KESIMPULAN
Kebijakan  dalam  penanganan  masalah kongesti bandara membutuhkan adanya suatu pemahaman  lengkap  dan  jelas  terhadap permasalahan dan alternatif-alternatif pemecahan-nya. Bagi penyelenggara bandara,
gambaran tentang hubungan kausalitas antara faktor  pemintaan  trafik  dengan  kapasitas bandara dapat memberikan suatu pemahaman yang  terjadi  akibat  adanya  peningkatan pemintaan  trafik  terhadap  peningkatan kapasitas  fasilitas  di  bandara.  Pada  kasus Bandara
Soekarno-Hatta,
peningkatan probabilitas  pada  masing-masing  variabel faktor permintaan trafik memberikan pengaruh  yang  berbeda  terhadap  masing- masing variabel kapasitas bandara. Berdasarkan  analisis  pengaruh,  peningkatan probabilitas  yang  terjadi  secara  umum menunjukan  ada  tiga  variabel  kapasitas bandara  yang  nilai  probabilitasnya  meningkat yang  cukup  siknifikan,  yaitu Runway,  Curbside dan Apron. Hal  ini  menggambarkan  bahwa ketiga  fasilitas  memiliki  peran  yang  penting dalam meningkatkan kapasitas bandara.

## DAFTAR PUSTAKA
Ashford, Norman J; Mumayiz, Saleh; Wright, Paul H. (2011). Airport  Engineering  Planning,  Design, and  Development  of  21st  Century  Airports .  John Wiley & Sons, Inc.
Betancor,  Ofelia;  Rendeiro,  Robert.  (1999). Regulating Privatized Infrastructures and Airport Services .
Hofman, Jake. (2009). Bayesian Inference: Principles and Practice .
Horonjeff,    Robert;    McKelvey,  Francis  X.;    Sproule, William J.;  Young,  Seth B. (2010). Planning and Design of Airports , The McGraw-Hill Companies, Inc.
Karlaftis,  Matthew G. (2008). Demand Forecasting in Regional  Airports:    Dynamic  Tobit  Models  with Garch Errors .
Kazda,  Antonín;  Caves,  Robert  E.  (2007). Airport Design and Operation , Elsevier.
Le,  Loan  Thanh.  (2006). Demand  Management  at Congested  Airports:  How  Far  Are  We  From Utopia? , Disertasi, George Mason University.
Niemeier,  Hans-Martin.  (2013). Expanding  Airport Capacity under Constraints in Large Urban Areas:
The German Experience .
Solak,  Senay;  Clarke,  John-Paul  B.;  Johnson,  Ellis  L.
(2009). Airport  Terminal  Capacity  Planning, Transportation Research Part B 43, pp. 659–676.
Sugiyono.  (1999). Metode  Penelitian  Bisnis . Bandung: CV Alfabeta. .