Model prediksi alokasi slot pesawat menggunakan metode artificial neural network

Model prediksi alokasi slot pesawat menggunakan metode artificial neural network

Abstrak

Penelitian ini membahas tentang prediksi alokasi slot pesawat menggunakan metode artificial neural networks dengan algoritma backpropagation. Artificial Neural networks yaitu sistem pemrosesan yang meniru konsep sistem saraf biologis. Di era teknologi modern ini, business intelligence menjadi salah satu aplikasi yang popular digunakan oleh perusahaan atau organisasi. Untuk dapat mengoptimalkan operasi dari business intelligence diperlukan predictive analytics dengan memanfaatkan data historis suatu organisasi yang digunakan untuk membuat prediksi tentang suatu kejadian masa depan. Dari tujuan penggunaan predictive analytics pada business Intelligence dapat mengatasi permasalahan pada manajemen alokasi waktu penerbangan. Adapun permasalahan yang ada, sistem manajemen alokasi waktu terbang tidak memperhatikan faktor cuaca sehingga pada saat terjadi cuaca buruk menyebabkan terjadinya penumpukan pesawat (holding). Metode predictive analytics yang digunakan adalah artificial neural networks dengan algoritma backpropagation untuk mendapatkan prediksi alokasi slot terbang pesawat. Slot time itu sendiri adalah salah satu sarana dalam melaksanakan pengaturan arus lalu lintas udara yang strategis. Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan, didapatkan hasil yang optimal dengan nilai akurasi tertinggi dibanding variasi lain yaitu sebesar 99.8403%. Dengan menggunakan variasi tersebut didapat prediksi 3 data prediksi alokasi selanjutnya secara berurutan yaitu 9,8,dan 6 pesawat.

Kata Kunci: Artificial Neural Networks, Alokasi Slot, Air Traffic Controller, cuaca

Ketersediaan

Informasi Detil

Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain