Prediksi Kunjungan Wisatawan Taman Nasional Gunung Merbabu dengan Time Series Forecasting dan LSTM

Manullang, Josua and Santoso, Albertus Joko and Emanuel, Andi Wahju Rahardjo (2020) Prediksi Kunjungan Wisatawan Taman Nasional Gunung Merbabu dengan Time Series Forecasting dan LSTM. Jurnal Teknik Sipil, 11 (2). pp. 132-140. ISSN 1411-660X

Preview

Text (Josua Manullang, Albertus Joko Santoso dan Andi Wahju Rahardjo Emanuel) 21. Prediksi Kunjungan Wisatawan Taman Nasional Gunung Merbabu.pdf Download (1MB) | Preview

Abstract

Prediksi kunjungan wisatawan Taman Nasional Gunung Merbabu (TNGMb) perlu dilakukan untul pengendalian jumlah pengunjung dan menjaga kelestarian taman nasional. Gabungan metode antara time series forecasting (TSF) dan deep learning telah menjadi alternatif baru untuk melakukan prediksi. Studi kasus ini dilakukan untuk mengimplementasi gabungan dari beberapa macam metode antara TSF dan Long-Short Term Memory (LSTM) untuk memprediksi kunjungan pada TNGMb. Pada studi kasus ini, terdapat 18 skenario pemodelan sebagai objek penelitian untuk menentukan model terbaik, dengan memanfaatkan data jumlah kunjungan wisatawan di TNGMb mulai dari tahun 2013 sampai dengan tahun 2018. Hasil prediksi menunjukkan pemodelan dengan menerapkan metode lag time dapat meningkatakan kemampuan model untuk menangkap pola pada data deret waktu. Besar nilai kesalahan diukur menggunakan root mean square error (RMSE), dengan nilai terkecil sebesar 3,7 pada arsitektur LSTM, menggunakan tujuh lag sebagai feature dan satu lag sebagai label

Actions (login required)

View Item