(untitled) (Indonesian Journal of Applied Statistics and Data Science, 2025)
Permasalahan dalam peramalan jumlah kedatangan penumpang domestik menjadi penting mengingat fluktuasi dan pola musiman yang kerap terjadi, seperti yang terpantau di Bandara APT Pranoto Samarinda. Data semacam ini membutuhkan pendekatan yang mampu menangkap tren jangka panjang sekaligus perubahan cepat. Penelitian ini menggunakan metode Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform (MODWT) yang merupakan modifikasi dari Discrete Wavelet Transform (DWT) dan dapat diterapkan pada semua ukuran data. MODWT memecah data menjadi koefisien wavelet dan koefisien skala, yang selanjutnya digunakan untuk membentuk model Multiresolution Autoregressive (MAR) pada setiap tingkat wavelet Daubechies. Metode ini digunakan sebagai perlakuan awal untuk meningkatkan akurasi peramalan. Model terbaik dipilih berdasarkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) terkecil. Hasil analisis menunjukkan bahwa model terbaik adalah model peramalan menggunakan wavelet Daubechies 6 dengan nilai MAPE in-sample sebesar 13,758% dan MAPE out-sample sebesar 9,525% serta diperoleh hasil peramalan jumlah kedatangan penumpang domestik di Bandara APT Pranoto Samarinda periode Oktober 2024 sampai Desember 2024 menunjukkan pola data yang mengikuti tren.