Forecasting: Peramalan pada Jumlah Penumpang Domestik (Studi Kasus : Yogyakarta International Airport)

Abstract

Penelitian ini dilaksanakan di PT Angkasa Pura Indonesia – Yogyakarta International Airport (YIA) dengan fokus utama pada analisis peramalan jumlah penumpang domestik periode 2025–2027. Data yang digunakan berupa jumlah penumpang bulanan sejak Januari 2020 hingga Juli 2025, yang kemudian dianalisis menggunakan metode Holt–Winters Exponential Smoothing (HWES) dengan dua pendekatan, yaitu model aditif dan model multiplikatif. Evaluasi model dilakukan melalui ukuran kesalahan Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model aditif menghasilkan nilai MAPE sebesar 29,76%, lebih rendah dibandingkan model multiplikatif dengan nilai MAPE 44%. Hal ini mengindikasikan bahwa model aditif lebih akurat dalam merepresentasikan pola musiman dan tren jumlah penumpang domestik di YIA. Proyeksi hasil peramalan memperlihatkan adanya fluktuasi musiman dengan tren peningkatan pada periode tertentu, khususnya saat libur semester dan hari raya. Temuan ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi pihak manajemen bandara dalam perencanaan kapasitas, alokasi sumber daya, serta peningkatan mutu layanan operasional.