SIMULASI MONTE CARLO DALAM MEMPREDIKSI TINGKAT LONJAKAN PENUMPANG DI BANDARA INTERNASIONAL MINANGKABAU

Devi Yuliana, Purjumatin Purjumatin

Abstract


Abstract: Minangkabau International Airport (BIM) serves as one of the main air terminals in West Sumatra, located in Ketaping, Batang Anai District, Padang Pariaman Regency, approximately 23 km from the center of Padang City. During holidays, there is often an increase in the number of passengers that is difficult to predict. This study aims to predict the surge in passengers at Minangkabau International Airport (BIM), thus facilitating management in making decisions when there is an increase in passengers in the future. The data used in this study includes the number of passengers for the Padang-Jakarta route in 2023 and 2024. The data was then analyzed using the Monte Carlo method. The Monte Carlo method is a simulation technique that utilizes random processes to solve complex mathematical, statistical, or computational problems that are difficult to analyze directly. This method is widely applied to estimate numerical values, predict probabilities, and optimize decision-making in various sectors, including finance (such as stock price forecasting), risk management, industrial and manufacturing engineering, physics and chemistry, as well as informatics and artificial intelligence. Simulation results using the Monte Carlo method predict a surge in passengers in September, with an average accuracy of 90%. With this high level of accuracy, the Monte Carlo method can be recommended as a tool for predicting passenger surges and improving passenger service at Minangkabau International Airport.

Keywords: Modeling and Simulation, Monte Carlo, Prediction, Passengers, Airports.


Abstrak: Bandara Internasional Minangkabau (BIM) berfungsi sebagai salah satu terminal udara utama di Sumatera Barat, berlokasi di Ketaping, Kecamatan Batang Anai, Kabupaten Padang Pariaman, yang berjarak sekitar 23 km dari pusat Kota Padang. Pada hari-hari libur, seringkali terjadi peningkatan jumlah penumpang yang sulit diprediksi. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi lonjakan penumpang di Bandara Internasional Minangkabau (BIM), sehingga memudahkan manajemen dalam mengambil keputusan saat terjadi peningkatan penumpang di masa mendatang. Data yang digunakan dalam penelitian ini mencakup jumlah penumpang untuk rute Padang-Jakarta pada tahun 2023 dan 2024. Data tersebut kemudian dianalisis dengan menggunakan metode Monte Carlo. Metode Monte Carlo adalah teknik simulasi yang memanfaatkan proses acak untuk menyelesaikan masalah matematis, statistik, atau komputasi yang kompleks dan sulit untuk dianalisis secara langsung. Metode ini banyak diterapkan untuk memperkirakan nilai numerik, memprediksi probabilitas, dan mengoptimalkan pengambilan keputusan di berbagai sektor, termasuk keuangan (seperti peramalan harga saham), manajemen risiko, teknik industri dan manufaktur, fisika dan kimia, serta informatika dan kecerdasan buatan. Dari hasil simulasi menggunakan metode Monte Carlo, diprediksi bahwa pada bulan September akan terjadi lonjakan penumpang dengan tingkat akurasi rata-rata mencapai 90%. Dengan akurasi yang cukup tinggi ini, penerapan metode Monte Carlo dapat direkomendasikan sebagai alat untuk memprediksi lonjakan penumpang dan juga untuk meningkatkan pelayanan kepada calon penumpang diBandara Internasional Minangkabau.

Kata kunci: Sistem Pakar, Identifikasi, Penyakit Kandungan, Teorema Bayes.


Full Text:

PDF

References


Muhazir, A. (2022). Penerapan Metode Monte Carlo dalam Memprediksi Jumlah Penumpang Kereta Api (Studi Kasus: PT. Kai Wilayah Sumatra). Journal of Science And Social Research, 5(1), 151-158.

Darnis, R., Nurcahyo, G. W., & Yunus, Y. (2020). Simulasi Monte Carlo untuk Memprediksi Persediaan Darah. Jurnal Informasi Dan Teknologi, 139-144.

Afif, A., & Mulia, J. R. (2024). Simulasi Monte Carlo Untuk Memprediksi Tingkat Kesehatan Masyarakat. Jurnal Responsive Teknik Informatika, 8(01), 55-61.

Lestari, P. A. I. (2022). Simulasi Monte Carlo Untuk Prediksi Jumlah Klaim Asuransi Di BPJS Ketenagakerjaan Cabang Bojonegoro. Jurnal Statistika dan Komputasi, 1(2), 93-100.

Dewi, D. C. (2021). Simulasi Monte Carlo dalam Mengidentifikasi Peningkatan Penjualan Tanaman Mawar. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 60-65.

Anggraini, S. D., & Nurcahyo, G. W. (2021). Prediksi Peningkatan Jumlah Pelanggan dengan Simulasi Monte Carlo. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 95-100.

Santony, J., & Yunus, Y. (2019). Simulasi Monte Carlo untuk Memprediksi Hasil Ujian Nasional (Studi Kasus di SMKN 2 Pekanbaru). Jurnal Informasi Dan Teknologi, 1-6.

Adisalam, B. G., Gunawan, P. H., & Imrona, M. (2017). Deteksi Kemacetan Lalu Lintas dengan Menggunakan Algoritma Monte Carlo. Indonesian Journal on Computing (Indo-JC), 2(2), 23-36.

Rahmawati, R., Rusgiyono, A., Hoyyi, A., & Maruddani, D. A. I. (2019). Expected shortfall dengan simulasi monte-carlo untuk mengukur risiko kerugian petani jagung. Media Statistika, 12(1), 117-128.

Zalmadani, H., Santony, J., & Yunus, Y. (2020). Prediksi Optimal dalam Produksi Bata Merah Menggunakan Metode Monte Carlo. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 13-20.

Mustaqim, A., & Syaiful, S. (2024). Pelatihan penerapan aplikasi Berbasis Web Prediksi Permintaan Produk Dengan Metode Simulasi Monte Carlo. Gotong Royong, 1(1), 6-16.

Habdillah, H., & Naam, J. (2024). SIMULASI MONTE CARLO UNTUK ESTIMASI PENGADAAN ATK (STUDI KASUS DI INSTITUT TEKNOLOGI PADANG). Jurnal Teknoif Teknik Informatika Institut Teknologi Padang, 12(1), 56-61.

Fazri, U., Fitri, M., & Harma, B. (2024). Pengendalian Persediaan Bahan Baku Untuk Produksi Es Krim Menggunakan Simulasi Monte Carlo. Jurnal Rekayasa Industri, 1(1), 33-39.

Trisna, N., Mahessya, R. A., & Yenila, F. (2025). Analisa Simulasi Antrian Monte Carlo menggunakan metode Multi Channel Single Phase. Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer), 5(1), 227-232.

Yuliana, D., Ayu, F., Masud, I., Hidayat, F., & Alfadri, S. (2022). Application of Decision Support System For Employees Bonus Using Analitycal Hierarchy Process Method. J. Appl. Eng. Technol. Sci, 4(1), 441-450.

Yuliana, D., Suwarti, S., Ayu, F., & Purnomo, N. (2025). SISTEM INFORMASI KEBUTUHAN GIZI PADA IBU HAMIL DENGAN METODE COOPER PADA PUSKESMAS ULAK KARANG BERBASIS WEB. INFORMATIKA, 16(1), 165-170.

Yuliana, D. (2019). Model Antrian Multi Channel Single Phase Berdasarkan Pola Kedatangan Pasien Untuk Pengambilan Obat Di Apotik (Studi Kasus Di Rumah Sakit Ibnu Sina Padang) (Doctoral dissertation, Universitas Putra Indonesia YPTK).




DOI: https://doi.org/10.54314/jssr.v8i3.4151

Article Metrics

Abstract view : 79 times
PDF - 21 times

Copyright (c) 2025 Devi Yuliana, Purjumatin Purjumatin

Jurnal Goretan Pena