SKRIPSI DIGITAL
Penerapan Data Mining untuk Peramalan Jumlah Pergerakan Pesawat Pada Masa Angkutan Lebaran Tahun 2027 (Studi Kasus Airnav Indonesia Cabang Semarang) = Application of Data Mining for Forecasting Aircraft Movement Volume During The 2027 Eid Al-Fitr Transportation Period ( A Case Study at Airnav Indonesia Semarang Branch)
Marisa Diah Utami,”Penerapan Data Mining untuk Peramalan Jumlah Pergerakan Pesawat pada Masa Angkutan Lebaran Tahun 2027 (Studi Kasus Airnav Indonesia Cabang Semarang)”, Skripsi Jurusan Akuntansi, Politeknik Negeri Semarang, dibawah bimbingan Agus Suwondo, S. Kom., M. Kom. dan Dra. Budhi Adhiani Christina, M.T. Juli 2025, 65 halaman.
Perum Lembaga Penyelenggara Pelayanan Navigasi Penerbangan Indonesia (AirNav Indonesia) Cabang Semarang menghadapi peningkatan jumlah pergerakan pesawat pada masa Angkutan Lebaran sehingga diperlukan perencanaan operasional yang lebih optimal. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan data mining dalam meramalkan jumlah pergerakan pesawat pada masa Angkutan Lebaran tahun 2027 serta membandingkan kinerja algoritma Decision Tree dan Random Forest. Metode penelitian menggunakan CRISP-DM dengan memanfaatkan data historis jumlah pergerakan pesawat tahun 2023–2026. Proses pemodelan dilakukan menggunakan RapidMiner dan akurasi model dievaluasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest dengan komposisi data 80% latih dan 20% uji memberikan kinerja terbaik, menghasilkan tingkat akurasi yang tergolong "Baik" dengan nilai MAPE sebesar 11,25%. Hasil peramalan tersebut dapat menjadi acuan berbasis data bagi AirNav Indonesia Cabang Semarang dalam mendukung penyusunan strategi operasional yang lebih efisien.
Kata kunci: Data Mining, Peramalan, Decision Tree, Random Forest, Pergerakan Pesawat, Airnav Indonesia.
Tidak tersedia versi lain
Karya Umum 
Filsafat 
Agama 
Ilmu-ilmu Sosial 
Bahasa 
Ilmu-ilmu Murni 
Ilmu-ilmu Terapan 
Kesenian, Hiburan, dan Olahraga 
Kesusastraan 
Geografi dan Sejarah