IMPLEMENTASI METODE GATED RECURRENT UNIT UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PENUMPANG KAPAL TANJUNGPINANG-BATAM DI PELABUHAN SRI BINTAN PURA
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Maritim Raja Ali Haji
Author
PUTRA, REZKI JULIANDO
Ritha, Nola
Hayaty, Nurul
Ritha, Nola
Hayaty, Nurul
Subject
004.6782 Cloud Computing, Cloud Technology/Komputasi Awan
Datestamp
2024-01-26 02:59:42
Abstract :
Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi jumlah penumpang kapal rute Tanjungpinang-Batam dengan menerapkan metode Gated Recurrent Unit (GRU). Data yang digunakan merupakan data sekunder jumlah penumpang harian sepanjang tahun 2022 yang diperoleh dari Pelabuhan Sri Bintan Pura. Data tersebut kemudian dibagi menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan 70%:30%. Parameter yang divariasikan dalam penelitian ini meliputi jumlah hidden node (10, 20, 30, 40, 50) dan epoch (100, 200, 300, 400, 500). Berdasarkan 25 percobaan, diperoleh konfigurasi parameter terbaik pada neuron hidden 30 dan epoch 500. Model ini menghasilkan nilai RMSE 10.06, MAPE 14.86%, dan akurasi 85.14% pada data uji. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode GRU mampu memprediksi jumlah penumpang kapal dengan akurasi yang cukup tinggi. Model GRU yang dikembangkan diharapkan dapat membantu manajemen Pelabuhan Sri Bintan Pura dalam mempersiapkan fasilitas guna mengoptimalkan pelayanan terhadap penumpang.
Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi jumlah penumpang kapal rute Tanjungpinang-Batam dengan menerapkan metode Gated Recurrent Unit (GRU). Data yang digunakan merupakan data sekunder jumlah penumpang harian sepanjang tahun 2022 yang diperoleh dari Pelabuhan Sri Bintan Pura. Data tersebut kemudian dibagi menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan 70%:30%. Parameter yang divariasikan dalam penelitian ini meliputi jumlah hidden node (10, 20, 30, 40, 50) dan epoch (100, 200, 300, 400, 500). Berdasarkan 25 percobaan, diperoleh konfigurasi parameter terbaik pada neuron hidden 30 dan epoch 500. Model ini menghasilkan nilai RMSE 10.06, MAPE 14.86%, dan akurasi 85.14% pada data uji. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode GRU mampu memprediksi jumlah penumpang kapal dengan akurasi yang cukup tinggi. Model GRU yang dikembangkan diharapkan dapat membantu manajemen Pelabuhan Sri Bintan Pura dalam mempersiapkan fasilitas guna mengoptimalkan pelayanan terhadap penumpang.
File :
REZKI JULIANDO PUTRA_190155201012_TEKNIK INFORMATIKA_Cover.pdf
REZKI JULIANDO PUTRA_190155201012_TEKNIK INFORMATIKA_Abstrak.pdf
REZKI JULIANDO PUTRA_190155201012_TEKNIK INFORMATIKA_BAB 1.pdf
REZKI JULIANDO PUTRA_190155201012_TEKNIK INFORMATIKA_Daftar Pustaka.pdf
REZKI JULIANDO PUTRA_190155201012_TEKNIK INFORMATIKA_Full Teks.pdf
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
