Pengembangan Dashboard Revenue untuk Prediksi Pendapatan Penerbangan dengan Moving Average

Abstract

The aviation industry faces the challenge of high revenue volatility due to daily demand fluctuations. This study aims to transform passive revenue dashboards into proactive decision-making tools by integrating forecasting features. The Simple Moving Average method was chosen due to its ability to smooth data to identify long-term trends. The implementation was carried out using two granularity scenarios: an annual model and a daily model based on the DAX language in Microsoft Power BI. The results showed that the annual model performed very reliably with an average Mean Absolute Percentage Error of 3.22%. However, the daily model showed limited response to extreme data anomalies with Mean Absolute Percentage Error spikes in certain periods, although it maintained high accuracy below 1% under stable operational conditions. The development of this feature successfully provided an objective predictive basis for the management of PT Nieve Aplikasi Mandiri in planning future business strategies.

Industri penerbangan menghadapi tantangan volatilitas pendapatan yang tinggi akibat fluktuasi permintaan harian. Penelitian ini bertujuan untuk mentransformasi dashboard revenue pasif menjadi instrumen pengambilan keputusan proaktif dengan mengintegrasikan fitur forecasting. Metode Simple Moving Average dipilih karena kemampuannya dalam melakukan perataan data untuk mengidentifikasi tren jangka panjang. Implementasi dilakukan menggunakan dua skenario granularitas: model tahunan dan model harian berbasis bahasa DAX pada Microsoft Power BI. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model tahunan memiliki performa sangat andal dengan rata-rata Mean Absolute Percentage Error sebesar 3,22%. Namun, model harian menunjukkan keterbatasan respons terhadap anomali data ekstrem dengan lonjakan Mean Absolute Percentage Error pada periode tertentu, meskipun tetap mempertahankan akurasi tinggi di bawah 1% pada kondisi operasional stabil. Pengembangan fitur ini berhasil memberikan landasan prediktif yang objektif bagi manajemen PT Nieve Aplikasi Mandiri dalam merencanakan strategi bisnis di masa depan.