Perpustakaan Digital ITB

Keterlambatan pendaratan pesawat terbang merupakan masalah dalam industri penerbangan Indonesia yang sedang tumbuh. Keterlambatan menyebabkan kepadatan lalu lintas yang tidak dijadwalkan serta menyebabkan turunnya level of service pada air traffic controller. Penelitian ini ditujukan untuk membuat model prediksi penerbangan dengan menggunakan machine learning. Metode dalam penelitian ini adalah perbandingan implementasi 11 algoritma machine learning pada data penerbangan menuju Bandung untuk mendapatkan hasil prediksi keterlambatan serta analisis model meggunakan Local Interpretable Model- Agnostic Explanations (LIME). Hasil terbaik dari pemodelan dengan machine learning menunjukkan tingkat capaian nilai akurasi sebesar 91,5% dan nilai AUC pada grafik ROC sebesar 0,966 pada model bagging classifier dengan basis decision trees. Analisis terhadap hasil feature importance menunjukkan faktor terpenting penyebab keterlambatan adalah lalu lintas pada bandara asal penerbangan. Hasil penelitian ini dapat digunakan untuk membuat sistem prediksi keterlambatan kedatangan penerbangan.