Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science

Perbandingan Performa Algoritma RNN dan LSTM dalam Prediksi Jumlah Jamaah Umrah pada PT. Hajar Aswad: Comparison of RNN and LSTM Algorithm Performance in Predicting the Number of Umrah Pilgrims at PT. Hajar Aswad Al Kiramy, Razanul; Permana, Inggih; Marsal, Arif; Munzir, Medyantiwi Rahmawita; Megawati, Megawati
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 4 No. 4 (2024): MALCOM October 2024
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v4i4.1373

Abstract

Secara bahasa umrah bermakna ziarah atau berkunjung, sedangkan secara istilah umrah adalah perjalanan ke Baitullah di luar waktu haji dengan tujuan melaksanakan ibadah tertentu dan memenuhi syarat-syarat khusus. PT Hajar Aswad merupakan sebuah perusahaan travel umrah yang beroperasi di Indonesia. PT Hajar Aswad bertanggung jawab untuk mengatur perjalanan, akomodasi, transportasi, dan berbagai keperluan lainnya bagi para jemaah umrah, untuk itu perlu memiliki pemahaman yang baik mengenai pola dan tren jumlah jemaah umrah agar dapat mengoptimalkan operasional dan memberikan pelayanan yang memuaskan kepada jamaah. Oleh karena itu penelitian ini dilakukan untuk memprediksi jumlah jamaah umrah pada PT Hajar Aswad menggunakan algoritma RNN dan LSTM agar PT Hajar Aswad. . Hasil perbandingan kedua algoritma menunjukkan bahwa LSTM mampu memberikan hasil prediksi yang sedikit lebih baik dibandingkan RNN dengan parameter window size 7, optimizer Adam, batch size 8, dan learning rate 0,01. Model ini memiliki nilai RMSE sebesar 0,1758, MAPE sebesar 0,4846, dan R2 sebesar 0,5198.