Widyaningsih, Puji Astuti (2020) PREDIKSI JUMLAH PENGUNJUNG WISATA SUNRISE DI CANDI BOROBUDUR MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN (STUDI KASUS : MANOHARA RESTO). S1 thesis, Skripsi, Universitas Muhammadiyah Magelang.

Preview	PDF (Skripsi) cover+halaman depan+bab 1+bab2+bab3+bab 6 + daftar putaka.pdf - Published Version Download (1MB) | Preview
	PDF (Skripsi) cover+Bab 4+ bab 5.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	PDF (Skripsi) FULL TEX.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB)
	PDF (Skripsi) cover+Lampiran.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (660kB)
Preview	PDF (Skripsi) cover+pernyataan pubikasi.pdf - Published Version Download (316kB) | Preview

Abstract

Peningkatan jumlah pengunjung yang tidak terduga pada kunjungan wisata
sunrise di Candi Borobudur dapat menyebabkan kesulitan bagi pihak pengelola
pariwisata untuk memberikan fasilitas terbaik kepada pengunjung. Jaringan syaraf
tiruan merupakan salah satu teknologi komputer dalam bidang kecerdasan buatan
yang mampu memahami pola data yang rumit. Pada penelitian ini, JST akan
mencoba memprediksi jumlah pengunjung wisata sunrise di Candi Borobudur.
Backpropagation merupakan algoritma pembelajaran terawasi yang dapat
memperbaiki bobot pada masing-masing lapisan penghubung hingga diperoleh
bobot terbaik dengan minimum error yang telah diberikan. Aplikasi ini memiliki
struktur jaringan yang terdiri dari 12 neuron masukan, 10 neuron pada lapisan
tersembunyi, dan 1 neuron pada lapisan keluaran. Jumlah keseluruhan data yakni
36 data, 26 data digunakan untuk data pelatihan, dan 10 digunakan untuk data
pengujian. Proses pelatihan ini menggunakan iterasi maksimal sampai 1000
epochs, konstanta pembelajaran 0.5, momentum 0.9, serta tingkat error minimum
0,0001. Berdasarkan hasil pengujian terhadap 14 data pengujian, prosentase
tingkat keakuratan sistem adalah 60%. Pengurangan konstanta pembelajaran dan
penambahan data pelatihan dapat diaplikasikan untuk keakuratan sistem dalam
melakukan prediksi output.

Item Type:	Karya Ilmiah (S1)
Pembimbing:	Mukhtar Hanafi, ST.., M.Cs dan Endah Ratna A, S.,Kom., M.Cs
Uncontrolled Keywords:	JST, Wisata Sunrise, Prediksi JST
Subjects:	T Technology > T2 Information Technology
Divisions:	Fakultas Teknik > Teknik Informatika (S-1)
Depositing User:	Atin Istiarni
Date Deposited:	28 Sep 2020 07:10
Last Modified:	17 Mar 2025 06:55
URI:	http://repositori.unimma.ac.id/id/eprint/1557

Actions (login required)

View Item