Peramalan Jumlah Penumpang Bandara Internasional Ahmad Yani Semarang Dengan Neural Network Conjugate Gradient Beale-Powell Restarts

Bandara merupakan sarana transportasi udara yang paling banyak diminati saat ini. Awalnya sarana transportasi ini hanya untuk kalangan menengah atas. Seiring berjalannya waktu sarana transportasi ini sudah banyak diminati seluruh kalangan menengah atas maupun bawah. Peramalan terhadap jumlah penumpang ini digunakan untuk memberikan informasi kepada manajamen Bandara Internasional Ahmad Yani Semarang. Informasi yang diberikan dapat dijadikan sebagai bahan pertimbangan dalam melakukan pengelolaan dari segi infrastrukur sarana dan prasarana dari pihak bandara. Data yang digunakan dalam karya tulis ini adalah data sekunder jumlah penumpang keberangkatan domestik maupun internasional dari Bandara Internasional Ahmad Yani Semarang dari bulan Januari 2014 hingga Desember 2018. Hasil analisis deskriptif untuk jumlah penumpang tertinggi pada bulan Juli 2018 sebesar 262.939 orang. Penerapan algoritma Neural Network menjadi salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk melakukan peramalan data time series jumlah penumpang keberangkatan domestik maupun internasional dari Bandara Internasional Ahmad Yani Semarang. Algoritma pelatihan yang digunakan adalah Conjugate Gradient Beale-Powell Restarts (traincgb) untuk melakukan optimasi, sehingga dapat memperkecil nilai Mean Squared Error (MSE). Nilai MSE yang didapat pada penelitian ini yaitu untuk data training sebesar 0,00099 dan data testing sebesar 0,0195, dengan arsitektur jaringan terbaik yaitu 12-13-1. Kemudian diperoleh hasil peramalan tahun 2019 dari bulan Januari sampai dengan bulan Desember, dengan nilai tertinggi jumlah penumpang pada bulan Juli sebesar 251.247 orang dan rata-rata jumlah penumpang di tahun 2019 yaitu 226.888 orang.