Prediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara Pada Negara Singapura Menggunakan Algoritme Extreme Learning Machine
| Main Author: | Libianto, M. Sanzabi |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2020
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/180541/1/M.%20Sanzabi%20Libianto.pdf http://repository.ub.ac.id/180541/ |
Daftar Isi:
- Pariwisata merupakan salah satu aspek penting penyumbang pemasukan bagi negara, khususnya negara Singapura. Singapura merupakan negara berperingkat ke-2 pada benua asia dan menduduki peringkat ke-13 di dunia pada sektor kepariwisatanya. Pendapatan negeri Singapura salah satunya dihasilkan pada sektor pariwiswatanya yaitu sebesar 14,8%. Lebih dari 16 juta wisatawan mancanegara datang ke Singapura setiap tahunnya. Namun, Jumlah kunjungan wisatawan tersebut mengalami kenaikan dan penurunan setiap bulannya. Perubahan nilai yang fluktuatif tersebut, dapat menyebabkan kurang maksimalnya industri pariwisata yang ada di Singapura, khususnya sektor infrastruktur. Hal tersebut dikarenakan akomodasi yang terbatas dalam menampung banyaknya jumlah wisatawan yang datang. Maka dari itu, diperlukan sebuah prediksi jumlah kunjungan wisatawan pada negara Singapura sehingga menjadi sebuah bahan pertimbangan dalam mempersiapkan akomodasi yang lebih baik. Salah satu algoritme prediksi yang dapat digunakan adalah Extreme Learning Machine (ELM). Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, parameter algoritme (ELM) yang optimal adalah jumlah fitur data: 5, ratio data training dan data testing: 80%:20%, dan hidden neuron: 10 dengan data jumlah kunjungan wisatawan pada bulan januari hingga desember pada tahun 2010 sampai dengan 2016, diperoleh nilai error dengan menggunakan MAPE sebesar 7,41%.