Implementasi Data Analytics untuk Evaluasi Penerbangan pada Bandar Udara Internasional Juanda

Peningkatan jumlah penumpang setiap tahun di Bandar Udara Internasional Juanda menimbulkan tantangan operasional, khususnya dalam menjaga ketepatan waktu penerbangan. Keterlambatan dan pembatalan penerbangan tidak hanya merugikan penumpang, tetapi juga berdampak pada citra maskapai dan efektivitas manajemen bandara. Untuk menjawab tantangan tersebut, penelitian ini menerapkan metode data analytics dengan algoritma K-Means Clustering guna mengevaluasi performa maskapai berdasarkan tiga parameter utama: persentase tepat waktu (on time), keterlambatan (delay), dan pembatalan (cancel). Data yang dianalisis merupakan data historis penerbangan periode Januari hingga September 2024 yang diperoleh dari PT. Angkasa Pura Indonesia. Proses analisis mencakup pembersihan data, normalisasi menggunakan MinMaxScaler, serta evaluasi model menggunakan Elbow Method dan Silhouette Score untuk menentukan jumlah cluster optimal. Hasil analisis membagi maskapai ke dalam tiga kategori performa, yaitu BAIK, SEDANG, dan BURUK, yang kemudian divisualisasikan dalam sistem berbasis web menggunakan framework Streamlit. Sistem ini memungkinkan pengguna untuk mengunggah data penerbangan dan melihat hasil evaluasi dalam bentuk visualisasi interaktif. Dengan adanya sistem ini, diharapkan pihak pengelola Bandara Juanda dapat dengan mudah memantau performa maskapai, menyusun strategi mitigasi keterlambatan, serta meningkatkan efisiensi operasional secara keseluruhan. Penelitian ini memberikan kontribusi terhadap pemanfaatan data analytics sebagai solusi praktis dalam mendukung pengambilan keputusan berbasis data di lingkungan bandar udara.