ABSTRAK Bandar Udara Internasional Sultan Iskandar Muda merupakan salah satu bandara di bawah naungan PT. Angkasa Pura II yang melayani rute penerbangan domestik dan internasional. Jumlah penumpang Bandar Udara Internasional Sultan Iskandar Muda terus mengalami peningkatan setiap tahunnya, oleh karena itu peramalan penting dilakukan guna mengantisipasi kemungkinan lonjakan penumpang. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model terbaik dalam meramalkan jumlah kedatangan dan keberangkatan penumpang domestik dan internasional. Model terbaik diperoleh dengan cara membandingkan metode Holt’s exponential smoothing dan Winter’s exponential smoothing karena data jumlah penumpang membentuk pola trend dan musiman. Data yang digunakan adalah data arus lalu lintas udara (DAU) tahun 2008 s.d. 2013. Berdasarkan perbandingan nilai akurasi peramalan, model terbaik untuk meramalkan jumlah kedatangan domestik adalah metode Winter’s exponential smoothing untuk model multiplikatif dengan konstanta pemulusan α = 0.1, γ = 0.1, dan β = 0.1, dengan nilai kesalahan ramalan MAE = 1230, MSE = 3215248, MPE = 0.18, dan MAPE = 5.41. Model terbaik untuk meramalkan jumlah keberangkatan domestik adalah metode Winter’s exponential smoothing untuk model multiplikatif dengan konstanta pemulusan α = 0.3, γ = 0.1, dan β = 0.1, dengan nilai kesalahan ramalan MAE = 1220, MSE = 2671955, MPE = 0.02, dan MAPE = 5.12. Model terbaik untuk meramalkan jumlah kedatangan internasional adalah metode Winter’s exponential smoothing untuk model aditif dengan konstanta pemulusan α = 0.7, γ = 0.1, dan β = 0.1, dengan nilai kesalahan ramalan MAE = 433, MSE = 352424, MPE = -2.36, dan MAPE = 13.31. Model terbaik untuk meramalkan jumlah keberangkatan internasional adalah metode Winter’s exponential smoothing untuk model aditif dengan konstanta pemulusan α = 0.4, γ = 0.1, dan β = 0.1, dengan nilai kesalahan ramalan MAE = 402, MSE = 311022, MPE = -3.41, dan MAPE = 13.23. Hasil ramalan jumlah penumpang di tahun 2014 menunjukkan trend kenaikan dan pola musiman berulang yang bersifat multiplikatif untuk jumlah penumpang domestik dan aditif untuk jumlah penumpang internasional. Kata kunci: peramalan, Holt’s exponential smoothing, Winter’s exponential smoothing, jumlah penumpang, kesalahan ramalan ABSTRACT Sultan Iskandar Muda International Airport is one of the airport below PT. Angkasa Pura II, which was served domestic and international flights. Passenger numbers of Sultan Iskandar Muda International Airport continues to increase every year, therefore forecasting is important to anticipate the possibility of bumping number of passengers. This study aims to determine the best model to forecast the number of domestic and international passengers which is arriving and departing from Sultan Iskandar Muda International Airport. The best model is obtained by comparing the method of Holt's exponential smoothing and Winter's exponential smoothing, as data on the passenger numbers forms seasonal and trends patterns. The data which was used is the data of air traffic flow (DAU) in the year of 2008 to 2013. Based on the comparison of error measure, the best model to forecast the number of domestic arrivals is the method of Winter's exponential smoothing for multiplicative models with smoothing constant α = 0.1, γ = 0.1, and β = 0.1, the error measure MAE = 1230, MSE = 3215248, MPE = 0.18, and MAPE = 5.41. The best model to forecast the number of domestic departures is the method of Winter's exponential smoothing for multiplicative models with smoothing constant α = 0.3, γ = 0.1, and β = 0.1, the error measure MAE = 1220, MSE = 2671955, MPE = 0.02, and MAPE = 5.12. The best model to forecast the number of international arrivals is Winter's exponential smoothing method for additive models with smoothing constant α = 0.7, γ = 0.1, and β = 0.1, the error measure MAE = 433, MSE = 352424, MPE = -2.36, and MAPE = 13.31. The best model to forecast the number of international departure is Winter's exponential smoothing method for additive models with smoothing constant α = 0.4, γ = 0.1, and β = 0.1, the prediction error MAE = 402, MSE = 311022, MPE = -3.41, and MAPE = 13.23. Forecasting passenger numbers results in 2014 also show increasing trend and seasonal multiplicative for domestic and seasonal additive for internasional. Keywords: forecasting, Holt's exponential smoothing, Winter's exponential smoothing, number of passengers, error measure