Proyeksi Tingkat Pertumbuhan Penumpang Domestik Dan Internasional Angkutan Udara Di Bandar Udara Polonia Medan Tahun 2009-2011

(1)

PROYEKSI TINGKAT PERTUMBUHAN PENUMPANG

DOMESTIK DAN INTERNASIONAL ANGKUTAN

UDARA DI BANDAR UDARA POLONIA

MEDAN TAHUN 2009-2001

TUGAS AKHIR

MUHAMMAD RAHIM

062407009

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

(2)

PROYEKSI TINGKAT PERTUMBUHAN PENUMPANG DOMESTIK DAN INTERNASIONAL ANGKUTAN UDARA DI BANDAR

UDARA POLONIA MEDAN TAHUN 2009-2011

TUGAS AKHIR

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Ahli Madya

MUHAMMAD RAHIM 062407009

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

(3)

PERSETUJUAN

Judul : PROYEKSI TINGKAT PERTUMBUHAN

PENUMPANG DOMESTIK DAN INTERNASIONAL ANGKUTAN UDARA DI BANDAR UDARA POLONIA MEDAN TAHUN 2009-2011

Nama : MUHAMMAD RAHIM

Nomor Induk Mahasiswa : 062407009

Program Studi : DIPLOMA (D3) STATISTIKA Departemen : MATEMATIKA

Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN

ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Diluluskan di Medan, Juni 2009

Diketahui/Disetujui oleh

Departemen Matematika FMIPA USU Pembimbing

Dr. Saib Suwilo, M.Sc. Drs.Djakaria Sebayang

(4)

PERNYATAAN

PROYEKSI TINGKAT PERTUMBUHAN PENUMPANG DOMESTIK DAN INTERNASIONAL ANGKUTAN UDARA DI BANDAR

UDARA POLONIA MEDAN TAHUN 2009-2011

TUGAS AKHIR

Saya mengakui bahwa tugas akhir ini adalah kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dari beberapa ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan, Juni 2009

(5)

PENGHARGAAN

Bismillahirrahmanirrahim,

Puji dan syukur kehadirat Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan karunia-Nya kepada seluruh alam semesta beserta seluruh isinya dan berkat kekuatan iman dari-Nya, maka Tugas Akhir dengan judul “PROYEKSI TINGKAT PERTUMBUHAN

PENUMPANG DOMESTIK DAN INTERNASIONAL ANGKUTAN UDARA DI BANDAR UDARA POLONIA MEDAN TAHUN 2009-2011” dapat diselesaikan

tepat pada waktunya. Kemudian seiring Shalawat dan salam penulis ucapkan kepada junjungan Nabi besar Muhammad SAW yang membawa umatnya ke jalan yang benar dan kesejahteraan hidup.

Penulis menyadari bahwa Tugas Akhir ini masih banyak kekurangan dan kelemahan dengan demikian penulis harapkan saran dan kritik yang sifatnya membangun demi peningkatan mutu penulisan Tugas Akhir di masa yang akan datang.

Pada kesempatan ini penulis menghanturkan terima kasih atas petunjuk dan bimbingan yang berharga yang telah diberikan kepada penulis sehingga akhirnya penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini. Maka dengan ini penulis mengucapkan terima kasih sebesar-besarnya kepada :

1. Ayahanda Arlis Sikumbang dan Ibunda tercinta Nurleli, yang membesarkan dan mendidik penulis dengan penuh kasih sayang dan cinta dari kecil hingga saat ini memberikan motivasi dan restu serta materi yang tak ternilai dengan apapun.

2. Bapak Prof. Dr. Eddy Marlianto, M.Sc, selaku Dekan FMIPA USU 3. Bapak Dr. Saib Suwilo, M.Sc, selaku ketua Departemen Matematika

4. Bapak Drs. Djakaria Sebayang, Selaku pembimbing yang memberikan bimbingan dan pengarahan dan pengalaman kepada penulis.

5. Bapak Drs. Suwarno Ariswoyo, M.Si, selaku Koordinator program studi Statistika

6. Untuk adik-adikku tersayang ( ipul, adek, desi, dan ike ) yang telah memberikan semangat, doa dan menjadi penopang setiap langkahku.

(6)

Atas segala bantuan dan budi baik semua pihak penulis ucapkan terima kasih, semoga Allah SWT memberikan rahmat dan hidayah-Nya kepada kita semua. Amin ya rabbal’alamin.

Akhirnya penulis berharap semoga Tugas Akhir ini dapat memberikan manfaat kepada semua pihak yang memerlukan.

Medan, Juni 2009

Penulis

(7)

DAFTAR ISI

Halaman

Persetujuan ii

Pernyataan iii

Penghargaan iv

Daftar Isi v

Daftar Tabel vii

Daftar Gambar viii

BAB 1 PENDAHULUAN 1

1.1 Latar Belakang 1

1.2 Identifikasi Masalah 3

1.3 Pembatasan Masalah 4

1.4 Maksud dan Tujuan Penelitian 4

1.5 Manfaat Penelitian 5

1.6 Lokasi Penelitian 5

1.7 Metodologi Penelitian 6

1.8 Metode Analisis yang Digunakan 6

1.9 Tinjauan Pustaka 8

1.10 Sistematika Penulisan 8

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 11

2.1 Peramalan 11

2.2 Jenis-Jenis Peramalan 12

2.3 Langkah-Langkah Peramalan 14

2.4 Metode Peramalan 15

2.5 Smoothing Eksponensial Linier Satu-Parameter dari Brown 15

BAB 3 GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN 18

3.1 Sejarah Singkat Perusahaan 18

3.2 Stuktur Organisasi Perusahaan 21

3.3 Tugas Pokok Perusahaan 22

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN 31

4.1 Analisis 31

4.2 Forecast dengan Doble Eksponensial Smoothing untuk

Penumpang Domestik 33

4.2.1 Forecast dengan Doble Eksponensial Smoothing (α = 0,1) 33

4.2.3 Forecast dengan Doble Eksponensial Smoothing (α = 0,3) 38 4.2.4 Forecast dengan Doble Eksponensial Smoothing (α = 0,4) 40

(8)

4.2.10 Nilai rata-rata Kesalahan (Mean Square Error) 52 4.3 Forecast dengan Doble Eksponensial Smoothing untuk

Penumpang Internasional 61

4.3.9 Forecast dengan Doble Eksponensial Smoothing (α = 0,9) 77 4.3.10 Nilai rata-rata Kesalahan (Mean Square Error) 79

BAB 5 IMPLEMENTASI SISTEM 88

5.1 Tahapan Implementasi 88

5.2 Microsoft Excel 89

5.3 Langkah-Langkah Memulai Pengolahan Data Dengan Excel 90

5.4 Penggambaran Hasil 95

BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN 97

6.1 Kesimpulan 97

6.2 Saran 98

(9)

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 4.1 Jumlah Penumpang dan Internasional di PT. (Persero)

Angkasa Pura II Bandar Udara Polonia Medan 31 Tabel 4.2.1 Jumlah Penumpang Domestik di PT.(Persero) Angkasa

Pura II Bandar Udara Polonia Medan 2006-2008 35 Tabel4.2.2 Jumlah Penumpang Domestik di PT.(Persero) Angkasa

Pura II Bandar Udara Polonia Medan 2006-2008 37 Tabel 4.2.3 Jumlah Penumpang Domestik di PT.(Persero) Angkasa

(10)

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 4.1 Jumlah Penumpang Domestik dan Internasion 32 Gambar 4.2.10 Nilai Pemulusan Eksponensial Untuk Penumpang

Domestik 58

Gambar 4.3.10 Nilai Pemulusan Eksponensial Untuk Penumpang

(11)

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Pada masa sekarang transportasi mempunyai peranan yang sangat penting dan

strategis dalam mendukung, mendorong dan menunjang segala aspek kehidupan baik

dibidang ekonomi, sosial budaya, politik dan pertahanan keamanan. Transportasi

udara menjadi kian penting akibat luasnya wilayah Negara Republik Indonesia yang

dipisahkan oleh perairan yang luas. Trasnportasi udara merupakan sarana transportasi

yang dapat menghubungkan wilayah-wilayah tersebut dengan waktu tempuh yang

cepat. Penataan sistem transportasi udara nasional yang handal, terpadu dan terarah,

perencanaan dan pengembangannya harus didukung dengan peningkatan kualitas

sumber daya manusia serta terpenuhinya data statistik transportasi udara yang tepat

waktu, dapat dipercaya dan memiliki tingkat akurasi yang tinggi.

Institusi-institusi yang terkait dalam aktifitas kedirgantaraan merupakan

sumber data statistik angkutan udara, antara lain Bandar udara dan perusahaan

penerbangan. Dari Bandar udara antara lain dikumpulkan data mengenai lalu lintas

pesawat, penumpang, bagasi, barang maupun pos/ paket. Sedangkan dari perusahaan

penerbangan diperoleh data mengenai produksi angkutan udara seperti km-pesawat,

(12)

kepadatan muatan (weight load factor) dan tingkat penggunaan tempat duduk

(passenger load factor).

Perencanaan dan pengembangan angkutan udara membutuhkan informasi/ data

yang terinci dan beragam, sehingga program yang disusun dapat dilaksanakan secara

bertahap dan mencapai sasaran secara optimal. Karena dengan tersedianya informasi/

data mengenai angkutan udara selain bermanfaat bagi pemerintah dan perusahaan

penerbangan sebagai bahan perencanaan dan pengembangan angkutan udara juga

berguna bagi para pemakai data lainnya.

Untuk memperoleh gambaran mengenai angkutan udara, maka Badan Pusat

Statistik (BPS) pada tahun 2008 kembali mengadakan survey angkutan udara yang

dilakukan secara tahunan. Survey tahunan ini dimaksudkan unutk melengkapi series

data statistic angkutan udara, dengan demikian akan dapat diikuti perkembangan

angkutan udara nasional dari tahun ketahun.

Hal ini menunjukkan bahwa pihak Bandara PT. (Persero) Angkasa Pura II

Medan bekerjasama dengan Badan Pusat Statistik (BPS) untuk meningkatkan jumlah

penumpang dari tahun ketahun dengan cara pihak bandara harus tetap meningkatkan

kinerja dan pelayanan terhadap para penumpang agar penumpang tetap mau

menggunakan jasa penerbangan di Bandar Udara Polonia Medan sehingga

peningkatan jumlah penumpang penerbangan dari tahun ketahun mengalami

(13)

Untuk mengimplementasikan keadaan diatas penulis mengajukan Tugas Akhir

yang mengambil judul “PROYEKSI TINGKAT PERTUMBUHAN

PENUMPANG DOMESTIK DAN INTERNASIONAL ANGKUTAN UDARA DI BANDAR UDARA POLONIA MEDAN TAHUN 2009-2011”.

1.2 Identifikasi Masalah

Sesuai dengan judul tersebut maka yang menjadi identifikasi masalah adalah

bagaimana jumlah penumpang ditahun yang akan datang dan bagaimana pihak

bandara mengatasi jumlah penumpang ditahun yang akan datang, apakah mengalami

peningkatan atau justru mengalami penurunan. Dengan terus meningkatkan pelayanan

penerbangan dari tahun ketahun, maka diharapkan tingkat pertumbuhan penumpang di

Bandar Udara Polonia Medan pada tahun-tahun berikutnya akan mengalami

peningkatan.

Seperti halnya perkembangan transportasi yang semakin pesat dari tahun

ketahun khususnya transportasi udara, mau tidak mau pihak bandara harus terus

meningkatkan kinerja dan sistem pelayanan bandara agar para penumpang yang

menggunakan jasa penerbangan merasakan kepuasan atas kinerja dan pelayanan yang

diberikan oleh pihak bandara, sehingga otomatis bisa meningkatkan pertumbuhan

(14)

1.3 Pembatasan Masalah

Untuk lebih mudah dalam penelitian dan agar lebih terarah serta karena

keterbatasan waktu, dana, dan ilmu yang dimiliki penulis, maka penelitian ini hanya

pada masalah dengan mengumpulkan data berdasarkan penelitian yang dilakukan

penulis dengan penulis metode smoothing eksponensial linier satu-parameter dari

Brown.

1.4 Maksud dan Tujuan Penelitian

Adapun maksud dari pada penulis untuk meramalkan banyaknya jumlah penumpang

penerbangan di Bandar Udara Polonia Medan untuk tahun 2009-2011 berdasarkan

data tahun 2006-2008, adalah untuk mengetahui tingkat pertumbuhan penumpang di

Bandar Udara Polonia Medan ditahun yang akan datang dengan menganalisa data

yang diperoleh secara sistematis dan efisien untuk memecahkan suatu masalah

sehingga memperoleh suatu kesimpulan yang dapat dipakai untuk program kerja

selanjutnya.

Tujuan utama dari penulis adalah sebagai berikut :

1. Untuk melihat peningkatan atau penurunan jumlah penumpang di Bandar

Udara Polonia Medan dari tahun 2006 sampai dengan tahun 2008 dan

meramalkan di masa yang akan datang.

2. Memberikan gambaran terhadap perubahan dalam peningkatan dan penurunan

(15)

3. Memberikan gambaran dan masukan pada lembaga non-pemerintahan seperti

salah satunya PT. (Persero) Angkasa Pura II Bandar Udara Polonia Medan

tentang tingkat pertumbuhan penumpang baik Domestik maupun Internasional

pada tahun-tahun berikutnya.

1.5 Manfaat Penelitian

Adapun manfaat penelitian ini adalah :

1. Untuk menambah ilmu pengetahuan bagi penulis khususnya dalam hal

peramalan.

2. Untuk memberikan masukan dan menjadi bahan pertimbangan bagi pihak PT.

(Persero) Angkasa Pura II Bandar Udara Polonia Medan dalam upaya

peningkatan jumlah penumpang di tahun-tahun berikutnya.

3. Sebagai bahan perbandingan bagi pihak lain yang ingin melaksanakan

penelitian selanjutnya dan sebagai wahana pelatihan penulisan karya ilmiah

bagi penulis.

1.6 Lokasi Penelitian

Penelitian atau pengumpulan data mengenai tingkat pertumbuhan penumpang

Domestik dan Internasional di PT. (Persero) Angkasa Pura II Bandar Udara Polonia

(16)

1.7 Metodologi Penelitian

Metode penelitian yang digunakan penulis adalah dengan cara sebagai berikut :

1. Penelitian kepustakaan, yaitu metode pengumpulan data untuk memperoleh

data dan informasi dari perpustakaan, yaitu dengan membaca buku-buku,

referensi, dan bahan-bahan yang bersifat teoritis yang mendukung penulisan

tugas akhir.

2. Penelitian lapangan, yaitu metode pengumpulan data untuk memperoleh data

dan meneliti, menulis data yang diperlukan.

Metode pengumpulan data yang digunakan ialah data sekunder. Yang

dimaksud dengan data sekunder disini ialah data yang diolah/ diperoleh dari kantor

PT. (Persero) Angkasa Pura II Bandar Udara Polonia Medan.

1.8 Metode Analisis Yang Digunakan

Perhitungan dilakukan untuk meramalkan seberapa besar tingkat pertumbuhan

penumpang pada tahun 2009-2011 di Bandar Udara Polonia Medan dengan

menggunakan Metode Double Exponensial Smoothing (Pemulusan Eksponensial

Ganda).

Metode smoothing (metode pemulusan/pelicin) merupakan teknik meramal

dengan cara mengambil rata-rata dari nilai beberapa periode yang lalu untuk menaksir

nilai pada periode yang akan datang. Dalam metode ini data historis digunakan untuk

(17)

dilakukan dengan mengulang perhitungan secara terus-menerus dengan menggunakan

data baru. Setiap data diberi bobot, data yang lebih baru diberi bobot yang lebih besar.

Peramalan pertumbuhan penumpang di Bandar udara Polonia Medan tahun

2009-2011 yang menggunakan Double Exponensial Smoothing (Pemulusan

Eksponensial Ganda) memiliki tahap-tahap dalam menentukan ramalan.

Persamaan-persamaan yang dipergunakan dalam penerapan Metode Double Exponensial

Smoothing adalah seperti yang akan diuraikan di bawah ini. Persamaan ini terkenal

dengan nama Metode atau Teknik ”Brown’s one parameter linier Exponensial

Smoothing” yaitu sebagai berikut :

t

S ' =α +Xt (1-α)S't-1

t

S" = t-1

"

)S"

-(1 α

αS t +

a _t = 2S'_t−S"_t

bt =

(

S't S"t

)

1−α −

α

F1+m = at +btm

Dimana :

t

S ' = Smoothing eksponensial tunggal periode t

t

S" = Smoothing eksponensial ganda periode t

Xt = Nilai ril periode

t

S'₁₋ = Smoothing tunggal periode t

t

S"₁₋ = Smoothing ganda periode t

(18)

1.9 Tinjauan Pustaka

Teori-teori penunjang yang digunakan untuk mewujudkan penelitian dikutip

dari buku-buku antara lain :

1. Teknik dan Metode Peramalan, oleh Sypros Makridakis. Lembaga Penerbit

Airlangga, 1993, Jakarta. Dari buku ini dikutip rumus peramalan dengan

menggunakan metode ekponensial smoothing.

2. Teknik Metode Peramalan, oleh Sofjan Assauri. Lembaga Penerbit

Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, 1984, Jakarta. Dari buku ini

dikutip beberapa materi yang mendukung terbentuknya Tugas Akhir ini

termasuk rumus peramalan dengan menggunakan metode eksponensial

smoothing.

3. PT. (Persero) Angkasa Pura II Bandar Udara Polonia Medan, Statistik

Angkutan Udara. Dari buku buku ini dikutip hal-hal tentang angkutan

udara yang mendukung terbentuknya Tugas Akhir ini.

4. PT. (Persero) Angkasa Pura II Bandar Udara Polonia Medan, Data

Penerbangan Domestik dan Internasional tahun 2006-2008. Dari data ini

penulis bisa menyelesaikan Tugas Akhir dengan baik.

1.10 Sistematika Penulisan

Adapun sistematika penulisan “Tugas Akhir” secara garis besar dibagi dalam 6

(19)

BAB 1 : PENDAHULUAN

Pada Bab ini berisi tentang latar belakang masalah,

identifikasi

masalah, batasan masalah, maksud dan tujuan, metode

penelitian, tinjauan pustaka, serta sistematika penulisan.

BAB 2 : TINJAUAN TEORITIS

Pada Bab ini berisi tentang pengertian peramalan, jenis-jenis

peramalan, langkah-langkah peramalan, metode peramalan,

dan metode double exponensial smoothing.

BAB 3 : GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN

Pada Bab ini menjelaskan tentang sejarah berdirinya PT.

(Persero) Angkasa Pura II Bandar Udara Polonia Medan

beserta struktur organisasinya.

BAB 4 : ANALISA DAN PEMBAHASAN

Dalam Bab ini dilakukan analisa data dengan perhitungan

Proyeksi Tingkat Pertumbuhan Penumpang Domestik dan

Internasional .

BAB 5 : IMPLEMENTASI SISTEM

Pada Bab ini menguraikan tentang penerapan hasil desain

tertulis ke dalam programing. Program yang digunakan

(20)

BAB 6 : KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini berisikan kesimpulan dari pembahasan didalam

penyelesaian Tugas Akhir serta saran-saran yang mungkin

berguna bagi kemajuan Perusahaan khususnya PT. Angkasa

Pura II Bandar Udara Polonia Medan di masa yang akan

dating, didalam menghadapi persaingan.

(21)

BAB 2

TINJAUAN TEORITIS

2.1 Peramalan

Dalam melakukan analisa penerbangan atau analisa dibidang transportasi diperkirakan

apa yang akan terjadi dalam bidang transportasi atau dalam dunia penerbangan pada

masa yang akan datang. Kegiatan memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa

yang akan datang, kita kenal dengan sebutan peramalan (forecasting). Setiap

kebijakan yang diambil dalam penerbangan tidak terlepas dari usaha untuk

meningkatkan kualitas penerbangan yang tujuannya adalah untuk meningkatkan

jumlah penumpang penerbangan baik penerbangan Domestik maupun Internasional

atau meningkatkan keberhasilan perusahan untuk mencapai tujuan pada masa yang

akan datang dimana kebijakan tersebut dilaksanakan. Usaha untuk melihat dan

(22)

2.2 Jenis-Jenis Peramalan

Pada umumnya peramalan dapat dibedakan dari beberapa segi tergantung dari

cara melihatnya. Apabila dilihat dari sifat penyusunannya, peramalan dapat dibedakan

atas dua macam, yaitu :

1. Peramalan yang subjektif, yaitu peramalan yang didasarkan atas perasaan atau

intuisi dari orang yang menyusunnya. Dalam hal ini pandangan atau

”judgement” dari orang yang menyusunnya sangat menentukan baik tidaknya

hasil ramalan tersebut.

2. Peramalan yang objektif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data yang

relevan pada masa lalu, dengan menggunakan teknik-teknik dan metode dalam

penganalisaan data tersebut.

Disamping itu, jika dilihat dari jangka waktu ramalan disusun. Maka

peramalan dapat dibedakan atas dua macam pula, yaitu :

1. Peramlan jangka panjang, yaitu peramalan yang dilakukan untuk penyusunan

hasil ramalan jangka waktunya lebih dari satu setengah tahun atau tiga

semester. Peramalan seperti ini misalnya diperlukan dalam penyusunan

rencana pembangunan suatu negara atau suatu daerah, corporate planning,

rencana investasi atau rencana ekspansi dari suatu perusahaan.

2. Peramalan jangka pendek, yaitu peramalan yang dilakukan untuk penysunan

hasil ramalan dalam jangka waktu yang kurang dari satu setengah tahun, atau

tiga semester. Peramalan seperti ini diperlukan dalam penyusunan rencana

(23)

produksi, rencana penjualan, rencana persediaan, anggaran produksi, anggaran

perusahaan.

Berdasarkan sifat ramalan yang telah disusun, maka peramalan dapat

dibedakan atas dua macam, yaitu:

1. Peramalan kualitatif, yaitu peramalan yang didasarkan atas dua kualitatif pada

masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung pada orang yang

menyusunnya. Hal ini penting karena hasil peramalan tersebut ditentukan

berdasarkan pemikiran yang bersifat intuisi, judgement atau pendapat, dan

pengetahuan serta pengalaman dari penyusunnya. Biasanya peramalan secara

kualitatif ini didasarkan atas hasil penyelidikan.

2. Peramalan kuantitatif, yaitu peramalan yang didasarkan atas dua kuantitatif

pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung pada metode

yang digunakan dalam peramalan tersebut. Dengan peramalan yang berbeda

akan diperoleh hasil peramalan yang berbeda. Adapun yang diperhatikan dari

penggunaan metode-metode adalah baik tidaknya metode yang dipergunakan,

sangat ditentukan oleh perbedaan atau penyimpangan antara hasil peramalan

dengan kenyataan yang terjadi. Metode yang baik adalah metode yang

memberikan nilai-nilai perbedaan atau penyimpangan yang mungkin terjadi.

Peramalan kuantitatif hanya dapat digunakan apabila terdapat tiga kondisi

sebagai berikut :

a. Adanya informasi tentang keadaan yang lain.

(24)

c. Dapat diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjutan pada masa

yang akan datang.

Dari uraian diatas dapatlah diketahui bahwa jenis-jenis peramalan sangat

tergantung dari segi mana kita memandangnya.

2.3 Langkah-Langkah Peramalan

Kualitas atau mutu dari hasil dari peramalan yang disusun, sangat ditentukan oleh

proses pelaksanaan penyusunannya. Peramalan yang baik adalah peramalan yang

dilakukan dengan mengikuti langkah-langkah atau prosedur penyusunan yang baik.

Pada dasarnya ada tiga langkah peramalan yang penting yaitu :

1. Menganalisa data yang lalu. Tahap ini berguna untuk pola yang terjadi pada

masa yang lalu. Analisa ini dilakukan dengan cara membuat tabulasi data,

maka dapat diketahui pola data tersebut.

2. menentukan metode yang digunakan. Masing-masing metode akan

memberikan hasil peramalan yang berbeda. Dimana metode peramalan yang

baik adalah metode yang menghasilkan penyimpangan antara hasil peramalan

dengan nilai kenyataan yang sekecil mungkin.

3. Memproyeksikan data yang lalu dengan menggunakan metode yang

dipergunakan, dan mempertimbangkan adanya beberapa faktor perubahan.

Faktor-faktor perubahan tersebut antara lain terdiri dari perubahan kebijakan

pemerintah.

Proyeksi adalah adanya suatu kecendrungan sesuatu hal pada masa yang akan

(25)

yang merupakan petunjuk tentang jumlah sesuatu hal tersebut di masa yang akan

datang.

2.4 Metode Peramalan

Peramalan adalah kegiatan memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang

akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang diperkirakan

akan terjadi pada masa yang akan datang. Metode peramalan adalah cara

memperkirakan secara kuantitatif apa yang akan terjadi pada masa depan, berdasarkan

data yang relevan pada masa lalu. Oleh karena metode peramalan didasarkan atas data

yang relevan pada masa lalu, maka metode peramalan ini dipergunakan dalam

peramalan yang objektif. Perlu diketahui bahwa, keberhasilan peramalan didasarkan

atas :

1. Pengetahuan teknik tentang informasi yang lalu yang dibutuhkan.

2. Teknik dan metode pramalan.

2.5 Smoothing Eksponensial Linier Satu-Parameter dari Brown

Dalam urusan trasportasi khususnya dibidang penerbangan sering sekali

diperlukan data untuk mengikuti rata-rata persentase tingkat perubahan sepanjang

waktu, misalnya rata-rata persentase jumlah penumpang baik penumpang Domestik

(26)

Berapa banyaknya jumlah penumpang penerbangan di Bandara Polonia yang

akan menggunakan jasa transportasi udara di Bandara Polonia Medan di masa yang

akan datang? Pertanyaan yang penting didalam dunia transportasi udara. Nilai tersebut

dapat diperoleh dengan menggunakan rumus smoothing eksponensial linier

satu-parameter dari Brown.

t

S ' =α +Xt (1-α)S't-1

Dimana :

t

S ' = Smoothing pertama periode

Xt = Nilai ril periode t

t

S'₁₋ = Smoothing pertama periode t-1

Pada metode ini proses penentuan ramalan dimulai dengan menentukan

besarnya α. Sedang tahap-tahap dalam menentukan ramalan adalah sebagai berikut :

a. Menentukan Smoothing Pertama (S’t)

t

S ' = α Xt + (1-α) S'1−t

t

S ' = Smoothing pertama periode t

Xt = Nilai periode t

t

S'₁₋ = Smoothing pertama periode t-1

b. Menentukan Smoothing Kedua (S”t)

(

)

" 1 '

"

1

= _t + − _t₋

t S S

(27)

t

S"₁₋ =Smoothing kedua periode t-1

c. Menentukan besarnya konstanta (at)

" '

2 _t _t

t S S

a = −

d. Menentukan besarnya slope/koefisien (bt)

(

' "

)

1 t t

t S S

b −

− =

α α

e. Menentukan besarnya forecast (Ft+m)

m b a

F_t₊_m = _t + _t

f. Menentukan besarnya galat/kesalahan ( e )

Dimana m adalah jangka waktu forecast.

(28)

BAB 3

GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN

3.1 Sejarah Singkat Perusahaan

Bandar Udara Polonia Medan dikelola oleh Perusahaan Umum Angkasa Pura II yang

sebelumnya Bandar Udara Polonia dikelola dibawah naungan PT. (Persero) Angkasa

Pura II. Perusahaan Angkasa Pura merupakan salah satu BUMN yang didirikan

berdasarkan Peraturan Pemerintah (PP) Nomor : 33 Tanggal 15 November 1962,

dengan nama Perusahaan Negara Angkasa Pura ”Kemayoran”.

Berdasarkan PP No. 21 Tahun 1965 tanggal 17 Mei 1965, diadakan perubahan

nama perusahaan negara Angkasa Pura dengan nama Kantor Pusat di Jakarta.

Selanjutnya berdasarkan PP No. 37 tahun 1974, ditetapkan perubahan bentuk

perusahaan dari perusahaan negara menjadi Perusahaan Umum Angkasa Pura. Hal ini

dimaksudkan untuk meningkatkan sistem pelayanan angkutan udara.

Berdasarkan PP No. 30 tahun 1984 dan PP No. 14 tahun 1992 tentang

perubahan bentuk Perusahaan Umum menjadi Perusahaan Perseroan (Persero) dengan

(29)

pengelolaannya dari Direktorat Perhubungan Udara ke dalam Perusahaan Umum

Angkasa Pura II (PAP), bersama dengan beroperasinya Bandar Udara Soekarno Hatta

Cengkareng sesuai dengan PP No. 20 tahun 1984 yang mengalami perkembangan

yang cukup pesat hingga saat ini. Berdasarkan Peraturan Pemerintah No. 26 tahun

1986 nama Perum Pelabuhan Udara Internasional Cengkareng diubah menjadi Perum

Angkasa Pura II.

Pemerintah menunjuk Perum Angkasa Pura II untuk mengelola Bandar Udara

yang berada di luar Jakarta, yaitu Bandar Udara SN Badaruddin II Palembang No. 10/

tahun 1991. Sejalan dengan perkembangan perusahaan melalui PP No. 14/ tahun 1992

tanggal 17 Maret 1992 Perum Angkasa Pura II.

Secara bertahap berdasarkan Surat Keputusan Menteri Keuangan Nomor 533/mk/94

tanggal 22 Januari 1994, PT. (Persero) Angkasa Pura II mendapat tambahan tugas

untuk mengelola Bandar Udara Polonia Medan. Kemudian dengan Surat Keputusan

Menteri Perhubungan No. 278/AU.001/SKJ/94 tanggal 9 April 1994, untuk tahun

1999 mengelola Bandar Udara Iskandar Muda-Banda Aceh dan pada tahun 2000

Bandar Kijang Tanjung Pinang masuk jajaran PT. (Persero) Angkasa Pura II menjadi

10 Bandar Udara.

Pada awalnya Bandar Udara Polonia Medan dibangun tahun 1982 oleh Baron

M Ischalsky, seorang bangsa Polandia yang mendapat konsesi dari pemerintah Hindia

Belanda untuk membuka perkebunan tembakau di Sumatera Timur di daerah Medan.

Kemudian beliau menamakan daerah konsesinya dengan nama “Polandia”. Tahun

(30)

landasan pacu sepanjang 600 meter terletak pada 10-18 (100 derajat LU-200 derajat

LS). Pada tahun 1948, sesudah masa kemerdekaan negara Republik Indonesia,

kembali dibeli oleh Pemerintah Hindia Belanda setelah dikuasai oleh sekutu dari tahun

1946 dan landasan pacu diperpanjang menjadi 1000 meter. Pada tahun 1949,

pemerintah Hindia Belanda kembali memperpanjang landasan pacu menjadi 1200 m.

Pada tahun 1950, Bandar Udara Polonia dikelola oleh TNI AU dan landasan pacu

kembali diperpanjang menjadi 1800 m dengan lebar 45 m, Bandar Udara Polonia

terletak kira-kira 1 km dari pusat kota Medan.

Pada periode 1959 hingga tahun 1982, pengelola Bandar Udara Polonia

dilaksanakan oleh dua instansi, yaitu TNI-AU dan Jawatan Penerbangan Sipil. Tahun

1982 sampai sekarang, pengelola Bandar Udara Polonia dibagi menjadi dua daerah

kegiatan militer dan penerbangan sipil dengan batas penguasaan dan pengelolaan

adalah landasan pacu (Run Way). Kantor Cabang PT. (Persero) Angkasa Pura II

Bandar Udara Polonia Medan mempunyai kegiatan di bidang jasa pelayanan operasi

lalu lintas udara dan jasa Bandar Udara, pemeliharaan fasilitas Bandar Udara serta

kegiatan atau tugas-tugas lain sesuai dengan kebijaksanaan yang digariskan direksi.

Kantor cabang PT. (Persero) Angkasa Pura II Bandar Udara Polonia Medan

bertugas menyiapkan, melaksanakan dan mengendalikan kegiatan pelayanan operasi

keselamatan lalu lintas udara, memelihara teknik elektronika dan listrik serta

(31)

Visi dan Misi

1. Visi

Visi perusahaan adalah menjadi perusahaan pengelola jasa kebandarudaraan dan

pelayanan lalu lintas udara yang mengutamakan penerbangan dan kepuasan

pelanggan, dalam upaya memberikan manfaat utama pemegang saham, mitra kerja,

pegawai, masyarakat dan lingkungan dengan memegang teguh etika bisnis.

2. Misi

Misi perusahaan adalah menjadi bandar uadara bertaraf internasional yang mampu

bersaing di kawasan regional.

3.2 Struktur Organisasi Perusahaan

Struktur organisasi perusahaan merupakan salah satu faktor yang turut mendukung

suatu perusahaan dalam mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Dalam suatu struktur

organisasi terdapat kerangka kerja yang menggambarkan wewenang, tanggung jawab

dan hubungan tiap bagian-bagian yang ada didalamnya. Dari struktur organisasi

terlihat jenjang wewenang dan tanggung jawab atasan hingga bawahan dalam

(32)

3.3 Tugas Pokok Perusahaan

Dalam melaksanakan tugas pokok Perusahaan, Kepala Cabang, para Kepala

Divisi, Kelompok Petugas Operasi dan para Kepala Dinas serta Kepala Satuan

Organisasi lainnya wajib menerapkan prinsip-prinsip koordinasi, integrasi,sinkronisasi

dan simplikasi baik dalam lingkungan masing-masing maupun dengan satuan

organisasi lain diluar Perusahaan sesuai dengan tugas pokok atau tata kerja

masing-masing.

1. Setiap Kepala Satuan di Lingkungan Kantor Cabang Perusahaan bertanggung

jawab memimpin dan mengkoordinasi bahwa masing-masing serta

memberikan bimbingan, petunjuk bagi pelaksanaan tugas serta pengendalian

produktivitas, efektivitas dan efisien kerja.

2. Setiap Kepala Satuan Organisasi di Lingkungan Kantor Cabang Perusahaan

wajib mengikuti dan mematuhi petunjuk-petunjuk serta bertanggung jawab

kepada atasan masing-masing, menyampaikan laporan tepat pada waktunya

dan menyiapkan masukan untuk pengembangan perusahaan.

3. Setiap laporan yang diterima oleh Kepala Satuan Organisasi dari bawahan,

wajib diolah dan dipergunakan sebagai bahan penyusunan laporan lebih lanjut

serta memberikan petunjuk kepada bawahan.

4. Dalam meyampaikan laporan kepada atasan, tembusan laporan wajib

disampaikan pula kepada satuan-satuan organisasi lain yang secara fungsional

mempunyai hubungan kerja.

5. Dalam melaksanakan tugasnya para Kepala Satuan Organisasi dibantu oleh

kepala-kepala Satuan Organisasi dibawahnya dan dalam rangka memberikan

(33)

6. dalam melaksanakan tugas pembinaan dan pengawasan, Kepala Satuan

Organisasi di Kantor Pusat berkewajiban mengadakan penilaian atas

pelaksanaan tugas satuan-satuan organisasi di Kantor Cabang sesuai dengan

fungsinya masing-masing dan dapat mengusulkan saran-saran pelaporan

kepada Kepala Cabang melalui direksi.

Dalam struktur organisasi PT. (Persero) Angkasa Pura II Bandar Udara

Polonia Medan terdapat pembagian tugas dan tanggung jawab yang berbeda-beda.

Susunan Organisasi Kantor Cabang terdiri dari :

a. Kepala Cabang

b. Divisi Pelayanan Operasi Lalu Lintas Udara

c. Divisi Pelayanan Operasi Bandar Udara

d. Divisi Teknik Elektronika dan Listrik

e. Divisi Teknik Umum dan Peralatan

f. Divisi Administrasi dan Komersial

3.3.1 Kantor Cabang

Kantor cabang mempunyai tugas menyelenggarakan usaha jasa kebandarudaraan dan

jasa keselamatan penerbangan dalam arti seluas-luasnya dan usaha lain yang

mempunyai hubungan dengan usaha jasa kebandarudaraan di bandar udara yang

bersangkutan sesuai dengan pedoman dan kebijakan yang digariskan direksi.

(34)

a. Penyediaan, Pengelolaan, pengusahaan dan pelayanan jasa kebandarudaraan

dan jasa keselamatan penerbangan.

b. Penyediaan, pengelolaan, pengusahaan bidang usaha lain yang mempunyai

hubungan dengan usaha jasa kebandarudaraan.

Kelompok Petugas Operasi (Officer In Charge)

a. Kelompok Petugas Operasi dari sebanyak-banyaknya 5 (lima) orang, setingkat

kepala Divisi yang merupakan pelaksana nonstruktural dalam menanggulangi

permasalahan operasional tingkat pertama di bandar udara, bertugas bergantian

mengkoordinir tersebut.

b. Dalam melaksanakan tugas sebagaimana dimaksud dalam ayat (1) pasal ini,

kelompok petugas Operasi bertanggung jawab kepada Kepala Cabang.

3.3.2 Divisi Pelayanan Operasi Lalu Lintas Udara

Divisi Pelayanan Operasi Lalu Lintas Udara Mempunyai tugas :

a. Menyiapkan dan melaksanakan kegiatan pelayanan aerodrome dan approach

control/ terminal control area.

b. Menyiapkan dan melaksanakan kegiatan pelayanan area control.

c. Menyiapkan dan melaksanakan kegiatan bantuan operasi penerbangan/

(35)

Untuk menyelenggarakan tugas tersebut, Divisi Pelayanan Operasi Lalu Lintas

Udara mempunyai fungsi :

a. Penyimpanan dan pelaksanaan kegiatan aerodrome dan approach/ terminal

control area.

b. Penyimpanan dan pelaksanaan kegiatan pelayanan area control.

c. Penyimpanan dan pelaksanaan kegiatan bantuan operasi penerbangan/

penerangan aeronoutika.

Divisi Pelayanan Operasi Lalu Lintas Udara terdiri dari :

1. Dinas Pelayanan Aerodrome dan Approach Control/ Terminal Control Area

(ATC-APP/TMA) yang mempunyai tugas melaksanakan kegiatan

pengendalian dan pengawasan operasi lalu lintas udara Terminal Control Area,

di wilayah udara pendekatan termasuk control Zone.

2. Dinas Pelayanan Area Control (ACC) yang mempunyai tugas melaksanakan

kegiatan pelayanan pengendalian dan pengawasan operasi keselamatan lalu

lintas udara yang menjadi tanggung jawabnya.

3. Dinas Pelayanan Bantuan Operasi Penerbangan/ Penerbangan Aeronoutika

(BOP/RANGTIKA) yang mempunyai tugas melaksanakan kegiatan

pengiriman dan penerimaan berita-berita penerbangan melalui hubungan

stasiun komunikasi penerbangan serta melakukan kegiatan pengolahan,

(36)

3.3.3 Divisi Pelayanan Operasi Bandar Udara

Divisi Pelayanan Operasi Bandar Udara mempunyai tugas :

a. Menyediakan dan melaksanakan kegiatan pelayanan tugas.

b. Menyediakan dan melaksanakan kegiatan pertolongan kecelakaan

penerbangan dan pemadaman kebakaran.

c. Menyediakan dan melaksanakan kegiatan pengamanan bandar udara.

Untuk menyelenggarakan tugas tersebut, Divisi Pelayanan Operasi Bandar

Udara mempunyai tugas :

a. Penyiapan dan pelaksanaan kegiatan pelayanan bandar udara.

b. Penyiapan dan pelaksanaan kegiatan pertolongan kecelakaan penerbangan dan

pemadaman kebakaran.

c. Penyiapan dan pelaksanaan kegiatan pengamanan bandar udara.

Divisi Pelayanan Operasi Bandar Udara terdiri dari :

1. Dinas pelayanan Bandar Udara mempunyai tugas melaksanakan pengaturan

pelayanan di sisi udara (airside), pengaturan pelayanan di terminal dan

fasilitasnya, sisi darat (landside), pelayanan penerbangan dan komunikasi

umum yang berhubungan dengan penerbangan dan pariwisata untuk pemakai

jasa bandar udara serta sistem informasi operasional bandar udara.

2. Dinas pertolongan kecelakaan Penerbangan dan Pemadam Kebakaran

(PKP-PK) mempunyai tugas melaksanakan pemberian pertolongan kecelakaan

penerbangan dan pemadaman kebakaran serta penanggulangan keadaan gawat

(37)

3. Dinas pengamanan bandr udara mempunyai tugas melaksanakan kegiatan

pengamanan di lingkungan kerja bandar udara.

3.3.4 Divisi Teknik Elektronika dan Listrik

Divisi Teknik Elektronika dan Listrik mempunyai tugas :

a. Mempunyai dan melaksakan kegiatan pengoperasian, pemeliharaan dan

pelaporan fasilitas teknik elektronika.

b. Menyediakan dan melaksanakan kegiatan pengoperasian, pemeliharaan dan

pelaporan fasilitas teknik listrik.

c. Menyiapkan dan melaksanakan kegiatan pengoperasian, pemeliharaan dan

pelaporan fasilitas navigasi udara dan radar.

d. Membantu pelaksanaan pembangunan fasilitas teknik elektronika dan listrik

sesuai pelimpahan kewenangan yang diberikan Direksi.

Untuk menyelenggarakan tugas tersebut, Divisi Teknik Elektronika dan Listrik

mempunyai tugas :

a. Penyiapan dan pelaksanaan kegiatan pengoperasian, pemeliharaan dan

pelaporan fasilitas teknik elektronika.

b. Penyiapan dan pelaksanaan kegiatan pengoperasian, pemeliharaan dan

pelaporan fasilitas navigasi udara dan radar.

c. Penyiapan dan pelaksanaan kegiatan pengoperasian, pemeliharaan dan

(38)

d. Pelaksanaan pembangunan fasilitas teknik elektronika dan listrik sesuai

pelimpahan kewenangan yang diberikan Direksi.

Divisi Teknik Elektronika dan Listrik terdiri dari :

1. Dinas Teknik Telekomunikasi dan Elektronika Bandara mempunyai tugas

melaksanakan kegiatan pengoperasian, pemeliharaan dan pelaporan fasilitas

telekomunikasi penerbangan, elektronika bandar udara dan komputer.

2. Dinas Teknik Navigasi Udara dan Radar mempunyai tugas melaksanakan

kegiatan pengoperasian, pemeliharaan dan pelaporan fasilitas navigasi udara

dan radar.

3. Dinas Teknik Listrik mempunyai tugas melaksanakan kegiatan pengoperasian,

pemeliharaan dan pelaporan fasilitas listrik.

3.3.5 Divisi Teknik Umum dan Peralatan

Divisi Teknik Umum dan Peralatan mempunyai tugas :

a. Menyiapkan pengoperasian, pemeliharaan dan pelaporan fasilitas bangunan.

b. Menyiapkan dan melaksanakan kegiatan pengoperasian, pemeliharaan dan

pelaporan fasilitas landasan dan lingkungan bandar udara.

c. Menyiapkan dan melaksanakan kegiatan pengoperasian, pemeliharaan dan

pelaporan fasilitas teknik mekanikal dan peralatan.

d. Membantu pelaksanaan pembangunan fasilitas teknik umum dan peralatan

(39)

Divisi Teknik Umum dan Peralatan terdiri dari :

1. Divisi Teknik Bangunan mempunyai tugas melaksanakan kegiatan

pengoperasian, pemeliharaan dan pelaporan fasilitas bangunan terminal,

bangunan operasional dan bangunan umum.

2. Dinas Teknik Landasan dan Tata Lingkungan mempunyai tugas melaksanakan

pengoperasian, pemeliharaan, pelaporan fasilitas dan lingkungan bandar udara.

3. Dinas Teknik Mekanikal dan Peralatan mempunyai tugas melaksanakan

kegiatan pengoperasian, pemeliharaan dan pelaporan fasilitas mekanikal dan

peralatan.

3.3.6 Divisi Administrasi dan Komersial

Divisi Administrasi dan Komersial mempunyai tugas :

a. Menyiapkan dan melaksanakan kegiatan pengelolaan usaha komersial.

b. Menyiapkan dan melaksanakan kegiatan pengelolaan keuangan.

c. Menyiapkan dan melaksanakan kegiatan akuntansi.

d. Menyiapkan dan melaksanakan kegiatan administrasi kepegawaian,

ketatausahaan dan umum.

Untuk menyelenggarakan tugas tersebut, Divisi Administrasi dan Komersial

mempunyai tugas :

a. Penyiapan dan pelaksanaan kegiatan pengelolaan usaha komersial.

b. Penyiapan dan pelaksanaan kegiatan administrasi keuangan.

(40)

d. Penyiapan dan pelaksanaan kegiatan pengelolaan administrasi perlengkapan.

e. Penyiapan dan pelaksanaan kegiatan administrasi kepegawaian, ketatausahaan

dan umum.

Divisi Administrasi dan Keuangan terdiri dari :

1. Dinas komersial mempunyai tugas menyiapkan pengembangan dan

melaksanakan kegiatan komersial yang meliputi pengumpulan data produksi,

perhitungan dan pembuatan surat tagihan untuk jasa-jasa aeronautika dan non

aeronautika maupun usaha-usaha lain yang mempunyai hubungan dengan

usaha jasa kebandarudaraan.

2. Dinas Keuangan mempunyai tugas melaksanakan kegiatan administrasi

keuangan dan anggaran.

3. Dinas Akuntansi mempunyai tugas melaksanakan kegiatan akuntansi.

4. Dinas Kepegawaian dan Umum mempunyai tugas melaksanakan kegiatan

pengadaan, pergudangan dan administrasi perlengkapan.

5. Dinas Kepegawaian dan Umum mempunyai tugas melaksankan kegiatan

administrasi kepegawaian, kesejahteraan dan pelayanan kesehatan pegawai,

kegiatan ketatausahaan, kerumahtanggaan, penyelenggaraan informatika

(41)

BAB 4

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

4.1 Analisis

Analisis data dilakukan agar diperoleh hasil sesuai dengan yang diinginkan. Dalam

bab ini akan dicoba menganalisa tentang perkembangan jumlah penumpang

penerbangan Domestik maupun Internasional di Bandar Udara Polonia Medan untuk

periode tahun 2009-2011 berdasarkan data tahun 2006-2008 di PT. (Persero) Angkasa

Pura II Bandar Udara Polonia Medan.

Tabel 4.1 Jumlah Penumpang Domestik dan Internasional di PT. (Persero) Angkasa Pura II Bandar Udara Polonia Medan

Periode DOMESTIK INTERNASIONAL

2006 2007 2008 2006 2007 2008

(42)

Dari tabel di atas dapat kita lihat bahwasanya jumlah penumpang Domestik

dan Internasional di Bandar Udara Polonia Medan pertumbuhannya tidak merata

setiap bulannya. Dan kita bisa perhatikan dari tabel bahwa pada akhir tahun menjelang

tahun baru khususnya di bulan Desember ke Januari penumpang mengalami

peningakatan bila dibandingkan dengan bulan-bulan yang lainnya ini berarti hari-hari

besar sangat mempengaruhi jumlah penumpang di Bandar Udara Polonia Medan.

Untuk lebih jelasnya kita bisa lihat pertumbuhan penumpang Domestik dan

Internasional melalui grafik sebagai berikut :

Jumlah Penumpang Domestik dan Internasional

0 100.000 200.000 300.000 400.000 500.000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Periode

J

u

m

la

h

P

e

n

u

m

p

a

n

g

2006 2007 2008 2006 2007 2008

Dalam proses analisa data ini secara sistematis akan dilakukan langkah-langkah

sebagai berikut :

Besarnya forecast bila ditentukan α sebesar 0,1 adalah sebagai berikut :

Bulan 1 : S ' ditentukan sebesar jumlah penumpang bulan pertama, yaitu untuk _t

penumpang Domestik sebesar 353.727 dan untuk penumpang

Internasional sebesar 70.884

t

S" ditentukan sebesar jumlah penumpang bulan pertama, yaitu untuk

(43)

Internasional sebesar 70.884

t

a belum bisa ditentukan

bt belum ditentukan

Ft+m forecast bulan ke tiga ditentukan sebesar jumlah penumpang bulan

kedua, yaitu sebesar untuk penumpang Domestik sebesar 198.104 dan

penumpang Internasional sebesar 57.304

4.2 Forecast dengan Doble Exponensial Smoothing untuk Penumpang Domestik

4.2.1 Forecast dengan Doble Exponensial Smoothing (α = 0,1)

Untuk α = 0,1 kita ambil sebagai sample pada bulan kedua, dengan menggunakan

langkah-langkah seperti di atas, sehngga dapat dihitung :

Bulan 2 :

Xt = 262.399

1. S ' =_t α +X_t (1-α)S'_t_-₁

= 0,1(262.399) + (0,9) 317.693

= 312.163,6

2.S" = _t " _t_-₁

)S"

-(1 α

αS t +

= 0,1(312.163,6) + (0,9)317.693

= 317.140,06

3. a = _t 2S't−S"t

= 2(312.163,6) - 317.140,06

(44)

94

(45)

Tabel 4.2.1 jumlah Penumpang Domestik di PT. (Persero) Angkasa Pura II Bandar Udara Polonia Medan Periode 2006-2008

Bulan Periode Jumlaah

penumpang S 't S"t at

bt Forecast (m=1) Januari 1 317693 317693,000 317693

Februari 2 262399 312163,600 317140,060 307187,140 -552,940

Maret 3 250465 305993,740 316025,428 295962,052 -1114,632 306634,200 April 4 296908 305085,166 314767,920 295402,412 -1075,862 294847,420 Mei 5 288737 303450,349 313636,163 293264,535 -1131,757 294326,550 Juni 6 294128 302518,114 311685,347 293350,881 -1018,581 294396,292 Juli 7 337314 305997,703 311116,582 300878,824 -568,764 294369,463 Agustus 8 311797 306577,633 310662,687 302492,579 -453,895 301447,588 September 9 293032 305223,069 310118,726 300327,412 -543,962 302946,474 Oktober 10 285932 303293,962 309436,249 297151,675 -682,476 300871,374 Nopember 11 331132 306077,766 309100,401 303055,131 -335,848 297834,151 Desember 12 329845 308454,490 309035,810 307873,170 -78,098 303390,979 Januari 13 326424 310251,441 309157,373 311345,509 121,563 307951,268 Februari 14 263058 305532,097 308794,845 302269,349 -362,528 311223,946 Maret 15 306916 305670,487 308482,409 302858,565 -312,436 302631,876 April 16 304820 305585,438 308192,712 302978,164 -289,697 303171,000 Mei 17 309035 305930,394 307966,481 303894,307 -226,232 303267,861 Juni 18 345236 309860,955 308155,928 311565,982 189,447 304120,539 Juli 19 391278 318002,659 309140,601 326864,717 984,673 311376,535 Agustus 20 353177 321520,094 310378,550 332661,638 1237,949 325880,044 September 21 309030 320271,084 311367,804 329174,364 989,253 331423,688 Oktober 22 362161 324460,076 312677,031 336243,121 1309,227 328185,111 Nopember 23 336467 325660,768 313975,405 337346,131 1298,374 334933,894 Desember 24 355296 328624,291 315440,293 341808,289 1464,889 336047,758 Januari 25 369510 332712,862 317167,550 348258,174 1727,257 340343,400 Februari 26 314028 330844,376 318535,233 343153,519 1367,683 346530,917 Maret 27 336344 331394,338 319821,143 342967,533 1285,911 341785,837 April 28 305705 328825,405 320721,569 336929,241 900,426 341681,622 Mei 29 301147 326057,564 321255,169 330859,959 533,599 336028,814 Juni 30 304423 323894,108 321519,063 326061,590 263,894 330326,360 Juli 31 320900 323594,697 321726,626 325462,768 207,563 325797,696 Agustus 32 316475 322882,727 321842,236 323923,218 115,610 325255,204 September 33 250020 315596,455 321217,658 309975,252 -624,578 323807,608 Oktober 34 310832 315120,009 320607,893 309632,125 -609,765 310599,830 Nopember 35 289487 312556,708 319802,775 305310,641 -805,119 310241,890 Desember 36 312050 312506,037 319073,101 305938,973 -729,674 306115,760

(46)

4.2.2 Forecast dengan Double Exponensial Smoothing (α = 0,2)

Langkah-langkah yang dilakukan sama dengan langkah-langkah sebelumnya,

perbedaanya hanya pada penggunaan α = 0,2

Bulan 2 :

(47)

Tabel 4.2.2 Jumlah Penumpang Domestik di PT. (Persero) Angkasa Pura II Bandar Udara Polonia Medan Periode 2006-2008

Bulan Periode Jumlah

bt Forecast (m=1)

Januari 1 317693 317693,000 317693,000

Februari 2 262399 306634,200 315481,240 297787,160 -2211,760

Maret 3 250465 295400,360 311465,064 279335,656 -4016,176 295575,400 April 4 296908 295701,888 308312,429 283091,347 -315,264 275319,480 Mei 5 288737 294308,910 305511,725 283106,096 -2800,704 282776,084 Juni 6 294128 294272,728 303263,926 285281,531 -2247,799 280305,392 Juli 7 337314 302880,983 303187,337 302574,628 -76,589 283033,732 Agustus 8 311797 304664,186 303482,707 305845,665 295,370 302498,040 September 9 293032 302337,749 303253,715 301421,782 -228,992 306141,035 Oktober 10 285932 299056,599 302414,292 295698,906 -839,423 301192,791 Nopember 11 331132 305471,679 303025,770 307917,589 611,477 294859,483 Desember 12 329845 310346,343 304489,884 316202,803 1464,115 308529,067 Januari 13 326424 313561,875 306304,282 320819,467 1814,398 317666,917 Februari 14 263058 303461,100 305735,646 301186,554 -568,637 322633,865 Maret 15 306916 304152,080 305418,933 302885,227 -316,713 300617,917 April 16 304820 304285,664 305192,279 303379,049 -226,654 302568,514 Mei 17 309035 305235,531 305200,929 305270,133 8,650 303152,395 Juni 18 345236 313235,625 306807,868 319663,381 1606,939 305278,783 Juli 19 391278 328844,100 311215,115 346473,085 4407,246 321270,320 Agustus 20 353177 333710,680 315714,228 351707,132 4499,113 350880,331 September 21 309030 328774,544 318326,291 339222,797 2612,063 356206,245 Oktober 22 362161 335451,835 321751,400 349152,270 3425,109 341834,860 Nopember 23 336467 335654,868 324532,093 346777,643 2780,694 352577,379 Desember 24 355296 339583,094 327542,294 351623,895 3010,200 349558,336 Januari 25 369510 345568,476 331147,530 359989,421 3605,236 354634,095 Februari 26 314028 339260,380 332770,100 345750,661 1622,570 363594,657 Maret 27 336344 338677,104 333951,501 343402,708 1181,401 347373,231 April 28 305705 332082,684 333577,738 330587,630 -373,763 344584,109 Mei 29 301147 325895,547 332041,299 319749,794 -1536,438 330213,866 Juni 30 304423 321601,037 329953,247 313248,828 -2088,052 318213,356 Juli 31 320900 321460,830 328254,764 314666,896 -1698,483 311160,776 Agustus 32 316475 320463,664 326696,544 314230,784 -1558,220 312968,413 September 33 250020 306374,931 322632,221 290117,641 -4064,322 312672,564 Oktober 34 310832 307266,345 319559,046 294973,644 -3073,175 286053,319 Nopember 35 289487 303710,476 316389,332 291031,620 -3169,714 291900,469 Desember 36 312050 305378,381 314187,142 296569,620 -2202,190 287861,906

(48)

4.2.3 Forecast dengan Double Exponensial Smoothing (α = 0.3)

Bulan 2 :

(49)

bt Forecast (m=1)

Januari 1 317693 317693 317693

Februari 2 262399 301104,8 312716,54 289493,06 -4976,46

Maret 3 250465 285912,86 304675,436 267150,284 -8041,104 284516,6 April 4 296908 289211,402 300036,226 278386,578 -4639,21 259109,18

Mei 5 288737 289069,081 296746,082 281392,08 -3290,143 273747,368 Juni 6 294128 290586,757 294898,285 286275,229 -1847,798 278101,937 Juli 7 337314 304604,93 297810,278 311399,581 2911,994 284427,431 Agustus 8 311797 306762,551 300495,96 313029,142 2685,682 314311,575 September 9 293032 302643,386 301140,188 304146,584 644,228 315714,823 Oktober 10 285932 297629,97 300087,122 295172,817 -1053,065 304790,811 Nopember 11 331132 307680,579 302365,159 312995,999 2278,037 294119,752 Desember 12 329845 314329,905 305954,583 322705,227 3589,424 315274,036 Januari 13 326424 317958,134 309555,648 326360,619 3601,065 326294,651 Februari 14 263058 301488,094 307135,382 295840,805 -2420,266 329961,684 Maret 15 306916 303116,466 305929,707 300303,224 -1205,675 293420,539 April 16 304820 303627,526 305239,053 302015,999 -690,654 299097,549 Mei 17 309035 305249,768 305242,267 305257,269 3,215 301325,345 Juni 18 345236 317245,638 308843,278 325647,997 3601,011 305260,484 Juli 19 391278 339455,346 318026,899 360883,794 9183,62 329249,008 Agustus 20 353177 343571,842 325690,382 361453,303 7663,483 370067,414 September 21 309030 333209,29 327946,054 338472,525 2255,672 369116,786 Oktober 22 362161 341894,803 332130,679 351658,927 4184,625 340728,198 Nopember 23 336467 340266,462 334571,414 345961,51 2440,735 355843,551 Desember 24 355296 344775,323 337632,587 351918,06 3061,173 348402,245 Januari 25 369510 352195,726 342001,529 362389,924 4368,942 354979,233 Februari 26 314028 340745,408 341624,693 339866,124 -376,836 366758,866 Maret 27 336344 339424,986 340964,781 337885,191 -659,912 339489,288 April 28 305705 329308,99 337468,043 321149,937 -3496,737 337225,279 Mei 29 301147 320860,393 332485,748 309235,038 -4982,295 317653,2 Juni 30 304423 315929,175 327518,776 304339,574 -4966,972 304252,743

Juli 31 320900 317420,423 324489,27 310351,575 -3029,506 299372,602 Agustus 32 316475 317136,796 322283,528 311990,064 -2205,742 307322,069 September 33 250020 297001,757 314698,997 279304,517 -7584,531 309784,321 Oktober 34 310832 301150,83 310634,547 291667,113 -4064,45 286889,049 Nopember 35 289487 297651,681 306739,687 288563,675 -3894,86 295731,563 Desember 36 312050 301971,177 305309,134 298633,219 -1430,553 292458,535

(50)

4.2.4 Forecast dengan Double Exponensial Smoothing (α = 0.4)

Bulan 2 :

(51)

bt Forecast (m=1)

Januari 1 317693 317693 317693

Februari 2 262399 295575,4 308845,96 282304,84 -8847,04

Maret 3 250465 277531,24 296320,072 258742,408 -12525,888 273457,8 April 4 296908 285281,944 291904,821 278659,067 -4415,251 246216,52

Mei 5 288737 286663,966 289808,479 283519,454 -2096,342 274243,816 Juni 6 294128 289649,58 289744,919 289554,24 -63,56 281423,112 Juli 7 337314 308715,348 297333,091 320097,605 7588,171 289490,681 Agustus 8 311797 309948,009 302379,058 317516,96 5045,967 327685,776 September 9 293032 303181,605 302700,077 303663,134 321,019 322562,927 Oktober 10 285932 296281,763 300132,751 292430,775 -2567,325 303984,153 Nopember 11 331132 310221,858 304168,394 316275,322 4035,643 289863,449 Desember 12 329845 318071,115 309729,482 326412,747 5561,088 320310,964 Januari 13 326424 321412,269 314402,597 328421,941 4673,115 331973,835 Februari 14 263058 298070,561 307869,783 288271,34 -6532,814 333095,055 Maret 15 306916 301608,737 305365,364 297852,109 -2504,418 281738,526 April 16 304820 302893,242 304376,515 301409,969 -988,849 295347,691 Mei 17 309035 305349,945 304765,887 305934,003 389,372 300421,12 Juni 18 345236 321304,367 311381,279 331227,455 6615,392 306323,375

Juli 19 391278 349293,82 326546,296 372041,345 15165,016 337842,847 Agustus 20 353177 350847,092 336266,614 365427,57 9720,319 387206,361 September 21 309030 334120,255 335408,071 332832,44 -858,544 375147,889 Oktober 22 362161 345336,553 339379,464 351293,643 3971,393 331973,896 Nopember 23 336467 341788,732 340343,171 343234,293 963,707 355265,036 Desember 24 355296 347191,639 343082,558 351300,72 2739,387 344198

Januari 25 369510 356118,983 348297,128 363940,839 5214,57 354040,107 Februari 26 314028 339282,59 344691,313 333873,867 -3605,815 369155,409 Maret 27 336344 338107,154 342057,649 334156,659 -2633,664 330268,052 April 28 305705 325146,292 335293,107 314999,478 -6764,543 331522,995 Mei 29 301147 315546,575 327394,494 303698,657 -7898,612 308234,935 Juni 30 304423 311097,145 320875,555 301318,736 -6518,94 295800,044 Juli 31 320900 315018,287 318532,648 311503,927 -2342,907 294799,796 Agustus 32 316475 315600,972 317359,977 313841,967 -1172,67 309161,02 September 33 250020 289368,583 306163,42 272573,747 -11196,558 312669,297

Oktober 34 310832 297953,95 302879,632 293028,268 -3283,788 261377,189 Nopember 35 289487 294567,17 299554,647 289579,693 -3324,985 289744,48 Desember 36 312050 301560,302 300356,909 302763,695 802,262 286254,708

(52)

Bulan 2 :

(53)

bt Forecast (m=1)

Januari 1 317693 317693 317693

Februari 2 262399 290046 303869,5 276222,5 -13823,5

Maret 3 250465 270255,5 287062,5 253448,5 -16807 262399 April 4 296908 283581,75 285322,125 281841,375 -1740,375 236641,5

Mei 5 288737 286159,375 285740,75 286578 418,625 280101 Juni 6 294128 290143,688 287942,219 292345,156 2201,469 286996,625

Juli 7 337314 313728,844 300835,531 326622,156 12893,313 294546,625 Agustus 8 311797 312762,922 306799,227 318726,617 5963,695 339515,469 September 9 293032 302897,461 304848,344 300946,578 -1950,883 324690,313 Oktober 10 285932 294414,73 299631,537 289197,924 -5216,807 298995,695 Nopember 11 331132 312773,365 306202,451 319344,279 6570,914 283981,117 Desember 12 329845 321309,183 313755,817 328862,548 7553,366 325915,193 Januari 13 326424 323866,591 318811,204 328921,979 5055,387 336415,914 Februari 14 263058 293462,296 306136,75 280787,841 -12674,454 333977,366 Maret 15 306916 300189,148 303162,949 297215,347 -2973,801 268113,387 April 16 304820 302504,574 302833,761 302175,386 -329,187 294241,546 Mei 17 309035 305769,787 304301,774 307237,8 1468,013 301846,199 Juni 18 345236 325502,893 314902,334 336103,453 10600,56 308705,813 Juli 19 391278 358390,447 336646,39 380134,503 21744,056 346704,013 Agustus 20 353177 355783,723 346215,057 365352,39 9568,667 401878,56 September 21 309030 332406,862 339310,959 325502,764 -6904,098 374921,056

Oktober 22 362161 347283,931 343297,445 351270,417 3986,486 318598,667 Nopember 23 336467 341875,465 342586,455 341164,476 -710,99 355256,902 Desember 24 355296 348585,733 345586,094 351585,371 2999,639 340453,486 Januari 25 369510 359047,866 352316,98 365778,753 6730,886 354585,01 Februari 26 314028 336537,933 344427,457 328648,41 -7889,523 372509,639

Maret 27 336344 336440,967 340434,212 332447,722 -3993,245 320758,886 April 28 305705 321072,983 330753,597 311392,369 -9680,614 328454,477 Mei 29 301147 311109,992 320931,795 301288,189 -9821,803 301711,755 Juni 30 304423 307766,496 314349,145 301183,846 -6582,649 291466,386 Juli 31 320900 314333,248 314341,197 314325,299 -7,949 294601,197 Agustus 32 316475 315404,124 314872,66 315935,588 531,464 314317,351 September 33 250020 282712,062 298792,361 266631,763 -16080,299 316467,051 Oktober 34 310832 296772,031 297782,196 295761,866 -1010,165 250551,464 Nopember 35 289487 293129,515 295455,856 290803,175 -2326,34 294751,701 Desember 36 312050 302589,758 299022,807 306156,709 3566,951 288476,835

(54)

Bulan 2 :

(55)

Bulan Periode Jumlah S 't S"t at b_t Forecast

Penumpang (m=1)

Januari 1 317693 317693,000 317693,000

Februari 2 262399 284516,600 297787,160 271246,040 -19905,840

Maret 3 250465 264085,640 277566,248 250605,032 -20220,912 251340,200 April 4 296908 283779,056 281293,933 286264,179 3727,685 230384,120 Mei 5 288737 286753,822 284569,867 288937,778 3275,934 289991,864 Juni 6 294128 291178,329 288534,944 293821,714 3965,077 292213,712 Juli 7 337314 318859,732 306729,817 330989,647 18194,873 297786,791 Agustus 8 311797 314622,093 311465,182 317779,003 4735,366 349184,519 September 9 293032 301668,037 305586,895 297749,179 -5878,287 322514,369 Oktober 10 285932 292226,415 297570,607 286882,223 -8016,288 291870,892 Nopember 11 331132 315569,766 308370,102 322769,430 10799,495 278865,935 Desember 12 329845 324134,906 317828,985 330440,828 9458,882 333568,925 Januari 13 326424 325508,363 322436,611 328580,114 4607,627 339899,710 Februari 14 263058 288038,145 301797,532 274278,758 -20639,080 333187,740 Maret 15 306916 299364,858 300337,927 298391,789 -1459,604 253639,679 April 16 304820 302637,943 301717,937 303557,950 1380,009 296932,184 Mei 17 309035 306476,177 304572,881 308379,473 2854,944 304937,959 Juni 18 345236 329732,071 319668,395 339795,747 15095,514 311234,418 Juli 19 391278 366659,628 347863,135 385456,122 28194,740 354891,261 Agustus 20 353177 358570,051 354287,285 362852,818 6424,150 413650,862 September 21 309030 328846,021 339022,526 318669,515 -15264,759 369276,968 Oktober 22 362161 348835,008 344910,015 352760,001 5887,489 303404,756 Nopember 23 336467 341414,203 342812,528 340015,878 -2097,487 358647,490 Desember 24 355296 349743,281 346970,980 352515,583 4158,452 337918,391 Januari 25 369510 361603,313 355750,380 367456,246 8779,399 356674,034 Februari 26 314028 333058,125 342135,027 323981,223 -13615,353 376235,645 Maret 27 336344 335029,650 337871,801 332187,499 -4263,226 310365,870 April 28 305705 317434,860 325609,636 309260,084 -12262,164 327924,273 Mei 29 301147 307662,144 314841,141 300483,147 -10768,495 296997,919 Juni 30 304423 305718,658 309367,651 302069,664 -5473,490 289714,652 Juli 31 320900 314827,463 312643,538 317011,388 3275,887 296596,174 Agustus 32 316475 315815,985 314547,006 317084,964 1903,468 320287,275 September 33 250020 276338,394 291621,839 261054,949 -22925,167 318988,432 Oktober 34 310832 297034,558 294869,470 299199,645 3247,631 238129,782 Nopember 35 289487 292506,023 293451,402 291560,644 -1418,068 302447,276 Desember 36 312050 304232,409 299920,006 308544,812 6468,604 290142,576

(56)

Bulan 2 :

(57)

bt Forecast (m=1)

Januari 1 317693 317693 317693

Februari 2 262399 278987,2 290598,94 267375,46 -27094,06

Maret 3 250465 259021,66 268494,844 249548,476 -22104,096 240281,4 April 4 296908 285542,098 280427,922 290656,274 11933,078 227444,38

Mei 5 288737 287778,529 285573,347 289983,712 5145,425 302589,352 Juni 6 294128 292223,159 290228,215 294218,102 4654,868 295129,137 Juli 7 337314 323786,748 313719,188 333854,307 23490,973 298872,971 Agustus 8 311797 315393,924 314891,503 315896,345 1172,315 357345,28 September 9 293032 299740,577 304285,855 295195,299 -10605,648 317068,661

Oktober 10 285932 290074,573 294337,958 285811,189 -9947,897 284589,651 Nopember 11 331132 318814,772 311471,728 326157,816 17133,77 275863,291 Desember 12 329845 326535,932 322016,67 331055,193 10544,943 343291,586 Januari 13 326424 326457,579 325125,307 327789,852 3108,636 341600,135 Februari 14 263058 282077,874 294992,104 269163,644 -30133,203 330898,489 Maret 15 306916 299464,562 298122,825 300806,3 3130,721 239030,441 April 16 304820 303213,369 301686,205 304740,532 3563,381 303937,021 Mei 17 309035 307288,511 305607,819 308969,202 3921,614 308303,913 Juni 18 345236 333851,753 325378,573 342324,933 19770,754 312890,816 Juli 19 391278 374050,126 359448,66 388651,592 34070,087 362095,687 Agustus 20 353177 359438,938 359441,854 359436,021 -6,806 422721,679 September 21 309030 324152,681 334739,433 313565,929 -24702,421 359429,216 Oktober 22 362161 350758,504 345952,783 355564,226 11213,35 288863,508 Nopember 23 336467 340754,451 342313,951 339194,952 -3638,832 366777,576 Desember 24 355296 350933,535 348347,66 353519,411 6033,709 335556,12

Januari 25 369510 363937,061 359260,24 368613,881 10912,58 359553,12 Februari 26 314028 329000,718 338078,575 319922,862 -21181,666 379526,461

Maret 27 336344 334141,015 335322,283 332959,748 -2756,292 298741,196 April 28 305705 314235,805 320561,748 307909,861 -14760,535 330203,456 Mei 29 301147 305073,641 309720,073 300427,209 -10841,675 293149,326 Juni 30 304423 304618,192 306148,757 303087,628 -3571,317 289585,535 Juli 31 320900 316015,458 313055,447 318975,468 6906,691 299516,311 Agustus 32 316475 316337,137 315352,63 317321,644 2297,183 325882,159 September 33 250020 269915,141 283546,388 256283,894 -31806,242 319618,827 Oktober 34 310832 298556,942 294053,776 303060,109 10507,388 224477,652 Nopember 35 289487 292207,983 292761,721 291654,245 -1292,055 313567,497 Desember 36 312050 306097,395 302096,693 310098,097 9334,972 290362,189

(58)

perbedaanya hanya pada penggunaan α = 0,8s

Bulan 2 :