DOI: https://doi.org/10.14710/jtsiskom.2021.13847

Komparasi Model Support Vector Machine dan Backpropagation dalam Peramalan Jumlah Wisatawan Mancanegara di Provinsi Bali Menggunakan R Studio

*Imelda Alvionita Tarigan, I Putu Agung Bayupati, Gusti Agung Ayu Putri | Detail
*Imelda Alvionita Tarigan  -  Department of Information Technology, University of Udayana, Indonesia
I Putu Agung Bayupati orcid publons scopus  -  Department of Information Technology, University of Udayana, Indonesia
Gusti Agung Ayu Putri  -  Department of Information Technology, University of Udayana, Indonesia
Received: 28 Jul 2020; Revised: 7 Dec 2020; Accepted: 26 Feb 2021; Published: 30 Apr 2021; Available online: 20 Apr 2021.
Fulltext
Open Access Copyright (c) 2021 Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer under http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0.

Citation Format:
Abstract
Pariwisata merupakan salah satu industri besar yang penting dalam perkembangan ekonomi global di Indonesia. Bali dikenal sebagai pulau dengan ragam budaya dan kekayaan alam yang menjadi daya tarik wisatawan mancanegara. Namun, jumlah wisatawan bisa berubah sewaktu-waktu. Peramalan merupakan cara untuk memprediksi jumlah wisatawan mancanegara berdasarkan informasi pada masa lalu sehingga tingkat kesalahannya dapat diperkecil. SVM adalah metode yang mencari hyperplane terbaik pada klasifikasi dua kelas untuk memecahkan masalah. SVM mampu bekerja pada data non-linear dengan menggunakan pendekatan kernel yaitu Radial, Linear, dan Polynomial. Backpropagation adalah metode yang menggunakan struktur dan fungsi otak manusia sebagai model untuk ditiru. Hasil penelitian ini menunjukkan metode peramalan paling baik adalah SVM. Tingkat akurasi memperoleh nilai kesalahan terendah, MSE 0,0009, MAE 0,0186, dan MAPE 0,0276.
Keywords: Pariwisata; SVM; Kernel; Backpropagation

Article Metrics:

Last update: 2021-05-07 14:16:11

No citation recorded.

Last update: 2021-05-07 14:16:12

No citation recorded.