Optimasi Peramalan Metode Backpropagation Menggunakan Algoritme Genetika Pada Jumlah Penumpang Kereta Api Di Indonesia
| Main Author: | Akbar, M. Birky Auliya |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/167138/7/M.%20Birky%20Auliya%20Akbar.pdf http://repository.ub.ac.id/167138/ |
Daftar Isi:
- Kereta api merupakan salah satu moda transportasi umum yang memiliki segmentasi peminat yang sangat tinggi, hal ini terjadi karena tingkat layanan perkeretaapian Indonesia memiliki nilai yang baik, yakni mencapai indeks 4.09 dari 5, pada tahun 2014, selain itu juga dukung denga fakta yang diungkap harian tempo (www.bisnis.tempo.co) yang menyatakan bahwa pengguna kereta api dari tahun ke tahun terus mengalami peningkatan. Namun dengan peningkatan jumlah penumpang kereta api tanpa adanya prediksi akan berakibat buruk bagi perkeretaapian di Indonesia. Untuk itu dibutuhkan suatu metode peramalan dengan hasil yang dapat dipertanggungjawabkan, dengan menggunakan metode yang populer seperti jaringan saraf tiruan backpropagation dan dilakukan optimasi dalam penentuan inisialisasi bobot (w) dengan menggunakan variabel jumlah populasi sebesar 800, jumlah generasi sebesar 20, kombinasi nilai Cr = 0.7 dan Mr = 0.3, dengan variabel utama dari jaringan saraf tiruan backpropagation yang terdiri dari jumlah iterasi sebesar 100 dan nilai alpha sebesar 0.9, juga dengan mengguanakan dataset berupa data bulanan dari bulan januari 2006 sampai dengan bulan juni 2017 berupa data timeseries, dengan data latih 100 pola data awal dan data uji 10 pola data akhir. Sehingga menghasilkan tingkat akurasi berdasarkan nilai error (MSE) sebesar 0.065869861 dari hasil hibridisasi metode jaringan sarat tiruan backpropagation dengan menggunakan algoritme genetika, sedangkan jika tanpa menggunakan hibridisasi nilai error yang didapat sebesar 0.072517977.