Tugas akhir ini menjelaskan tentang sebuah model yang dapat
memprediksi demand dalam penerbangan dengan periode per bulan. Model ini
juga untuk menginvestigasi variabel ekonometrika yang mempengaruhi demand.
Selain itu juga untuk mengidentifikasi faktor yang mempengaruhi kapasitas
penerbangan serta rekomendasi untuk memenuhi demand 18 tahun ke depan
sehingga mengetahui payback period-nya. Dengan menggunakan data per bulan,
metode statistik, serta analysis of variance (ANOVA), ditemukan bahwa jumlah
turis, bisnis, populasi penduduk, laju ekonomi, dan hari libur mempengaruhi
demand dengan adjusted R2 = 0,378. Performansi model dievaluasi menggunakan
mean absolute scaled error (MASE) dan mean absolute percentage error
(MAPE) untuk in-sample (Juli 2014 – September 2015) dan out-of-sample
(Oktober 2015 – Februari 2016) data. Hasil tersebut menyatakan model valid
untuk memprediksi. Terdapat metode payback period untuk hasil prediksi. Hasil
alternatif terbaik adalah dengan menginvestasikan 3 kapasitas untuk 20 tahun
dengan payback period 14 tahun 5 bulan
====================================================================================================
This research explains a model that predict monthly Besides that, the
model is used to investigate econometric variabel affect the demand, identify
factor that influence flight capacity. By using monthly, statistic method, and
analysis of variance (ANOVA), the research found that tourist, bussiness,
population, economic rate, and holiday affect demand with value of adjusted R2
=0,378. Performance of model then valuated with mean absolute scaled error
(MASE) andmean absolute percentage error (MAPE) to in-sample (July 2014 –
September 2015) and out-of-sample (October 2015 – Pebruari 2016). The result
shows that model performance was valid and could be predict flight demand.
Payback period method is used to decide the best alternatif for Jember –
Surabaya flight route investment. The best alternative is investing three capacity
for 15 years with payback period of 10 years 6 mont
