Penelitian ini membahas tentang prediksi alokasi slot pesawat menggunakan
metode artificial neural networks dengan algoritma backpropagation. Artificial
Neural networks yaitu sistem pemrosesan yang meniru konsep sistem saraf
biologis. Di era teknologi modern ini, business intelligence menjadi salah satu
aplikasi yang popular digunakan oleh perusahaan atau organisasi. Untuk dapat
mengoptimalkan operasi dari business intelligence diperlukan predictive analytics
dengan memanfaatkan data historis suatu organisasi yang digunakan untuk
membuat prediksi tentang suatu kejadian masa depan. Dari tujuan penggunaan
predictive analytics pada business Intelligence dapat mengatasi permasalahan pada
manajemen alokasi waktu penerbangan. Adapun permasalahan yang ada, sistem
manajemen alokasi waktu terbang tidak memperhatikan faktor cuaca sehingga pada
saat terjadi cuaca buruk menyebabkan terjadinya penumpukan pesawat (holding).
Metode predictive analytics yang digunakan adalah artificial neural networks
dengan algoritma backpropagation untuk mendapatkan prediksi alokasi slot
terbang pesawat. Slot time itu sendiri adalah salah satu sarana dalam melaksanakan
pengaturan arus lalu lintas udara yang strategis. Berdasarkan hasil penelitian dan
pembahasan, didapatkan hasil yang optimal dengan nilai akurasi tertinggi
dibanding variasi lain yaitu sebesar 99.8403%. Dengan menggunakan variasi
tersebut didapat prediksi 3 data prediksi alokasi selanjutnya secara berurutan yaitu
9,8,dan 6 pesawat.
Kata Kunci: Artificial Neural Networks, Alokasi Slot, Air Traffic Controller, cuaca