Memprediksi jumlah pengunjung menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation (Studi Kasus: Objek Wisata Pemandian Alam Banyubiru)

Syaivudin, Mochamad (2023) Memprediksi jumlah pengunjung menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation (Studi Kasus: Objek Wisata Pemandian Alam Banyubiru). Other thesis, Universitas Merdeka Pasuruan.

	Text COVER.pdf Download (556kB)
	Text BAB-I.pdf Download (145kB)
	Text BAB-II.pdf Restricted to Repository staff only Download (473kB)
	Text BAB-III.pdf Restricted to Repository staff only Download (367kB)
	Text BAB-IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (306kB)
	Text BAB-V.pdf Restricted to Repository staff only Download (78kB)
	Text DAFTAR-PUSTAKA.pdf Restricted to Repository staff only Download (192kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (117kB)

Abstract

Pariwisata adalah suatu kegiatan dan aktivitas yang melibatkan seseorang baik individu maupun kelompok yang dapat dilakukan secara berulang kali, baik secara terencana atau tidak terencana, dengan tujuan memberikan pengalaman bagi seseorang yang melakukannya. Khususnya Dinas Pariwisata Kabupaten Pasuruan perlu memperhatikan tingkat kebutuhan yang tinggi pada salah satu objek wisata serta menjaga dan merawatnya agar memberikan kenyamanan bagi para pengunjung. Oleh karena itu, dengan adanya pembangunan infrastruktur yang tidak dapat diselesaikan maka, dana yang masuk pada tempat objek wisata Banyubiru tidak dapat diimbangi dalam memenuhi kebutuhan. Dalam hal tersebut diperlukan sebuah sistem untuk membantu dalam Memprediksi Jumlah Pengunjung Meggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation (Study Kasus: Objek Wisata Pemandian Alam Banyubiru). Sehingga memudahkan pihak wisata untuk mengetahui kebijakan terhadap perubahan jumlah pengunjung dimasa mendatang. Data pengunjung wisata yang digunakan dalam penelitian yaitu data tahun 2016 sampai 2020. Hasil pengujian menunjukkan nilai MAPE dari proses training sebesar 26.90% sedangkan, untuk proses testing sebesar 33.27%. Maka hasil dari perhitungan MAPE menunjukkan bahwa kemampuan hasil prediksi tergolong pada kriteria cukup baik dan layak

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Pariwisata, prediksi pengunjung, jaringan saraf tiruan, Backpropagation
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknologi Informasi > Informatika
Depositing User:	Perpustakaan Unmer Pasuruan
Date Deposited:	28 Aug 2023 05:45
Last Modified:	28 Aug 2023 05:45
URI:	http://repository.unmerpas.ac.id/id/eprint/397

Actions (login required)

View Item