Zerlinda, Adelia Stephanie (2016) Analisa Perbandingan Dari Perilaku Harga Tiket Garuda Airlines Antara Waktu Keberangkatan Peak Dan Non-Peak Berdasarkan Hari Pembelian. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
2512100087-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Download (1MB) | Preview |
Abstract
Globalisasi dan pertumbuhan teknologi yang cepat membawa banyak dampak positif pada kehidupan manusia. Salah satu contoh dampak positifnya adalah perkembangan teknologi transportasi. Perkembangan transportasi membuat manusia semakin mudah untuk berpergian. Salah satu bentuk perkembangan transportasi adalah adanya transportasi udara yang mampu menempuh jarak jauh dengan cepat dan nyaman. Menurut catatan dari Badan Pusat Statistic, penggunaan transportasi udara terus meningkat dari tahun 1999 sampai 2014, baik penerbangan dalam maupun luar negeri. Kenyamanan menggunakan transportasi udara juga didukung dengan mudahnya mendapatkan tiket maskapai. Saat ini, calon penumpang dapat dengan mudah membeli tiket penerbangan melalui biro perjalanan secara (online) melalui website mereka. Bahkan saat ini, tidak tiket penerbangan yang bisa didapat dari biro perjalanan, melainkan juga berbagai hal lain. Penelitian ini berfokus pada data tiket penerbangan maskapai dari biro perjalanan (online) untuk mendapatkan informasi lain yang berguna untuk pengguna jasa penerbangan. Informasi ini didapat dengan 2 cara yaitu descriptive analysis dan multiple regression. Descriptive analysis digunakan untuk mengetahui dan membandingkan perilaku/karakteristik data pada hari Senin hingga Kamis untuk maskapai Garuda Indonesia. Software R-Project digunakan dalam menyelesaikan multiple regression untuk mengetahui pengaruh dari perubahan harga suatu waktu penerbangan ke waktu penerbangan yang lain. Penelitian ini dapat mengidentifikasi pola dan pengaruh dari penetapan harga tiket untuk setiap waktu keberangkatan ke waktu keberangkatan lain. Harga tiket pada waktu keberangkatan non-peak berubah mengikuti harga tiket pada waktu keberangkatan peak namun harga tiket pada waktu keberangkatan peak berubah tidak mengikuti harga tiket pada waktu keberangkatan non-peak.
======================================================================================================
The globalization and rapid development of technology bring many positive impacts to the human life. One of the examples is the development of transportation facilities. The development of transportation facilities makes people easy to travel. One of the example is the develepment of air transportation facilities as a transportation mode that can facilitates people with fast moving and comfortable transportation. The statistics recorded by Badan Pusat Statistic shows that the flight demand trend from year 1999 to 2014 is increasing for both domestic and international flights. Furthermore, the development of technology also makes it easier to obtain the airline tickets. Nowadays, people can easily purchase the airlines tickets trough online travel agent websites which is very helpful for human life. However, there are many things that could be obtained from the online travel agent websites, not only the airline tickets. This research focused on mining the airline ticket prices data from online travel agent website to find some useful information for the customer. The useful information is obtained through two ways, which are descriptive analysis and multiple regression. The descriptive analysis is done to know the behaviour of the data and compare the data behaviour of Monday and Thursday for Garuda Indonesia Airlines. The multiple regression is done by using R-Project software to know whether there is influence of each departure time‟s price changes to other departure time‟s price changes. A departure time as the dependent variable of the multiple regression is regressed to the lag departure times as the independent variables. From this research, the behaviour of Monday and Thursday flights by days of purchase and the influence of each departure time‟s price changes to other departure time‟s price changes are identified. The non-peak departure time price changes correspond to the peak departure time prices but the peak departure time price changes incorrespond to the non-peak departure prices.
Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
---|---|
Additional Information: | RSI 658.816 Zer c-1 |
Uncontrolled Keywords: | Airline Pricing Behaviour, Airfare Mining, Descriptive Analysis, Multiple Regression, R-Project. |
Subjects: | H Social Sciences > HF Commerce > HF5658.5 Price fluctuations |
Divisions: | Faculty of Industrial Technology > Industrial Engineering > 26201-(S1) Undergraduate Thesis |
Depositing User: | Yeni Anita Gonti |
Date Deposited: | 16 Apr 2020 22:28 |
Last Modified: | 16 Apr 2020 22:28 |
URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/75799 |
Actions (login required)
View Item |