Penerapan Metode Winter Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing, dan ARIMA dalam Peramalan Jumlah Penumpang Pesawat di Bandara I Gusti Ngurah Rai

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan tiga metode peramalan, yaitu Winter Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing, dan ARIMA, dalam meramalkan jumlah penumpang pesawat di Bandara Internasional I Gusti Ngurah Rai, Bali. Bandara ini memainkan peran penting dalam sektor pariwisata Indonesia, sehingga peramalan jumlah penumpang yang akurat sangat diperlukan untuk mendukung perencanaan dan pengelolaan operasional yang efektif. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data historis jumlah penumpang pesawat selama 5 tahun terakhir. Penelitian ini menggunakan 3 metode yaitu Winter Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing, dan ARIMA. Kemudian evaluasi kinerja peramalan dilakukan dengan menggunakan tiga ukuran akurasi, yaitu Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan perbedaan dalam kemampuan masing-masing metode dalam menangani pola tren dan musiman. Double Exponential Smoothing dan ARIMA adalah metode yang lebih andal, dengan ARIMA unggul pada split 90:9, sedangkan Double Exponential Smoothing lebih baik pada split 70:30.Penelitian ini memberikan wawasan mengenai pemilihan metode peramalan yang tepat untuk mengoptimalkan manajemen operasional bandara.