METODOLOGI PENELITIAN Penggunaan Metode Support Vector Machine (SVM) Untuk Mengklasifikasi dan Memprediksi Angkutan Udara dan Jenis Penerbangan Domestik dan Internasional di Banda Aceh

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

III.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan di Bandara Internasional Sultan Iskandar Muda Blang Bintang, Kantor Dinas Pariwisata dan Kebudayaan Pemerintah Kota Banda Aceh, Kantor Imigrasi Wilayah I Aceh, Biro Perjalanan Wisata, Hotel berbintang III yang ada di kota banda aceh. Lamanya waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan penelitian ini yaitu selama 3 bulan yang dimulai pada awal Maret 2011 sampai dengan awal bulan Mei 2011. Data yang diperoleh merupakan data primer dan data sekunder dari Instansi terkait. III.2 Perangkat yang digunakan dalam Penelitian Adapun hardware dan software yang digunakan dalam penelitian ini adalah : 1. Laptop dengan spesifikasi : Processor intel CORE 2 Duo Memory 1 GB Hard disk 350 GB 2. Sistem Operasi Windows XP 3. Software Open Source R Statistical version 2.13.1 4. Software Notepad ++ III.3 Metode Pengumpulan Data Sedangkan metode yang digunakan dalam pengumpulan data adalah : 1. Metode Pengambilan Langsung Data Yaitu dengan melakukan pengambilan langsung data ke instansi dan dinas terkait untuk mendapatkan data yang dibutuhkan dalam penelitian ini. 2. Metode Wawancara Yaitu dengan mengadakan wawancara langsung dengan pihak-pihak yang berkaitan langsung dengan permasalahan yang sedang di bahas. Universitas Sumatera Utara 3. Metode Studi Literatur Pustaka Yaitu dengan memperoleh sumber dari literatur pustaka yang bisa dijadikan rujukan dari literature dan browsing internet bahan-bahan serta rujukan dari permasalahan. III.4 Variabel Penelitian Yang menjadi variabel-variabel dalam penelitian ini adalah variabel bebas Y dan variabel terikat X, yaitu : Y = Jenis Penerbangan domestik dan internasional X1 = Pesawat yang datang X2 = Pesawat yang berangkat X3 = Pesawat lokal X4 = Penumpang yang datang X5 = Penumpang yang berangkat X6 = Bagasi dari kedatangan pesawat X7 = Bagasi dari pesawat yang berangkat X8 = Kargo dari pesawat yang datang X9 = Kargo dari pesawat yang berangkat X10 = Pos dari pesawat yang datang X11 = Pos dari pesawat yang berangkat III.5 Analisis Data dan Diagram Alir Kerja Penelitian Data primer dan data sekunder yang ada dilakukan analisis data. Analisis data dilakukan dengan menggunakan software open source yaitu software Perangkat Lunak R version 2.13.1. Copyright © 2011 The R Foundation for Statistical Computing. Kerangka kerja penelitian adalah dengan melihat diagram alir berikut : Universitas Sumatera Utara Data belum normal Gambar 3.1 Diagram Alir Kerja Penelitian Dari gambar 3.1 diatas, langkah awal yang harus dilakukan adalah dengan menentukan dan menginisialisasi variabel-variabel yang ada dari data penerbangan, baik dari data penerbangan domestik maupun dari data penerbangan internasional Start Inisialisasi Variabel Data Penerbangan Proses Penormalan Data Penerbangan Proses Train Data Penerbangan Proses Test Data Penerbangan Output : Kurva ROC, Support Vector Selesai Universitas Sumatera Utara yang melalui bandara sultan iskandar muda sejak dari bulan januari 2010 hingga bulan maret 2011, dimana untuk kedua kategori jenis penerbangan domestik dan penerbangan internasional terdapat sebelas variabel yang mempengaruhi kedua jenis penerbangan tersebut. Data-data tersebut diolah dengan menggunakan software R- Project open source, yaitu dilakukan proses penormalan data penerbangan apabila belum sesuai. Apabila data tersebut cukup valid maka dilakukan proses training data penerbangan dan selanjutnya proses training data untuk menghasilkan keluaran berupa support vector pada garis hyperplane untuk mendapatkan support vector pada model penerbangan domestik dan support vector pada model penerbangan internasional dari proses training data. Tahap untuk mengklasifikasi data penerbangan dengan menggunakan model dari training data penerbangan angkutan udara yang menghasilkan prediksi. Sedangkan langkah selanjutnya pada proses testing data akan dilakukan untuk mendapatkan keakuratan data yang berdasarkan dari tampilan keluaran pada program diperoleh kurva ROC yang harus di atas 50 guna untuk mendapatkan keakuratan model testing data penerbangan. Dengan telah dihasilkan keluaran berupa support vector dan kurva ROC maka langkah pada diagram alir untuk proses mengklasifikasi dan memprediksi angkutan udara jenis penerbangan domestik dan penerbangan internasional dengan menggunakan metode support vector machine telah selesai dikerjakan. Universitas Sumatera Utara

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN