Pesawat udara sering sekali mengalami delay sehingga mengganggu para aktifitas penumpang. Terutama pada faktor cuaca yang begitu sangat berpengaruh besar terhadap penundaan penerbangan pesawat. Pada penelitian ini akan membahas tentang prediksi delay pesawat menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Dalam penelitian ini digunakan kasus kedatangan Halim Pradana Kusuma, Semarang, Surabaya, dan Yogyakarta. Pada studi ini dilakukan evaluasi terhadap penerbangan domestik yang dilayani oleh maskapai penerbangan Wings Air di bandar udara Husein Sastra Negara Bandung.
Data aktual pesawat udara diperoleh dengan menggunakan program aplikasi minitab 16 dan jadwal penerbangan harian pesawat udara diperoleh dari PT Angkasa Pura II. Evaluasi dilakukan dengan mengolah data time performance pesawat udara pada bulan September dan Oktober 2019. Adanya topik penelitian ini memberikan informasi dengan melalui web kepada para penumpang guna membantu dan mempermudah untuk melihat jadwal penerbangan jika terjadi delay pada pesawat.
Dari hasil peneletian ini menunjukkan bahwa model peramalan delay dengan bantuan minitab 16 memberikan hasil model Arima kedatangan Halim Pradana kusuma dengan kode pesawat IW 1721 HLM September Arima (2,1,2) MSE 4061,7, Oktober Arima (1,1,2) MSE 5105. Model Arima kedatangan Semarang dengan kode pesawat IW 1895 SRG September yaitu Arima (1,1,2) MSE 4421, Oktober ARIMA (0,1,1) MSE 11398, IW 1897 SRG September yaitu Arima (3,1,3) MSE 623.0, Oktober Arima (0,1,1) MSE 2805.1. Model Arima kedatangan Surabaya dengan kode pesawat IW 1971 SUB September yaitu Arima (0,1,1) MSE 660.5, Oktober Arima (2,1,2) MSE 1449.7, IW 1973 SUB September Arima (3,1,3) MSE 2852.7, Oktober Arima (3,1,3) MSE 1821.5. Model Arima kedatangan Yogyakarta IW 1907 JOG September Arima (2,1,3) MSE 1078.6, Oktober Arima (3,1,3) MSE 909.4, IW 1811 JOG September Arima (0,1,2) MSE 3136.0, Oktober Arima (0,1,1) MSE 4070.
Kata Kunci : delay, ARIMA, minitab 16, web.