Bandara Internasional Soekarno-Hatta sebagai bandara utama di Indonesia yang dikelola oleh PT Angkasa Pura II memiliki tingkat kepadatan dan jumlah penumpang domestik yang sangat tinggi, diperlukan prediksi terhadap jumlah penumpang pada masa yang akan datang agar dapat menjadi acuan dan penunjang bagi perusahaan penyedia jasa bandara (PT Angkasa Pura II) untuk penyesuaian terhadap kapasitas layanan sesuai kebutuhan dengan harapan dapat meningkatkan kepuasan pengguna. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode jaringan syaraf tiruan backpropagation. Kemudian dilakukan prediksi untuk 24 bulan kedepan. Dalam penelitian ini data dibagi menjadi 2 bagian yaitu 80% sebagai data latih dan 20% sebagai data uji. Dari hasil prediksi model yang telah dilakukan didapat nilai Mean Square Error (MSE) terkecil (minimum) adalah sebesar 2,14519, dengan nilai parameter learning rate 0,9.

Soekarno-Hatta International Airport as the main airport in Indonesia managed by PT Angkasa Pura II has a very high density and number of domestic passengers, it is necessary to predict the number of passengers in the future so that it can become a reference and support for airport service providers ( PT Angkasa Pura II) for adjustments to service capacity as needed in the hope of increasing user satisfaction. The method used in this research is backpropagation neural network method. Then predictions are made for the next 24 months. In this study the data is divided into 2 parts, 80% as training data and 20% as test data. From the results of model predictions that have been made, the smallest (minimum) Mean Square Error (MSE) value is 2.14519, with a learning rate parameter value of 0.9.