Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
2.392
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer CAUCHY: Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi Matrik : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia Jurnal Bumigora Information Technology (BITe) Jurnal Teknimedia: Teknologi Informasi dan Multimedia IJISTECH Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer ( J-ICOM) Jurnal WIDYA LAKSMI (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Jurnal aplikasi IPTEK
Rizal, Ahmad Ashril
Universitas Islam Negeri Mataram
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 15 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Ilmu Komputer

 1 
PREDIKSI KUNJUNGAN WISATAWAN DENGAN RECURRENT NEURAL NETWORK EXTENDED KALMAN FILTER Ahmad Ashril Rizal
Jurnal Ilmu Komputer Vol 10 No 1 (2017): April 2017
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (845.812 KB)

Abstract

Prediksi adalah salah satu unsur yang sangat penting dalam pengambilan keputusan, sebab efektif atau tidaknya suatu keputusan umumnya tergantung dari beberapa faktor yang tidak dapat kita lihat pada waktu keputusan diambil yang didasarkan pada data yang ada pada waktu sekarang dan waktu lampau. Dalam melakukan prediksi terdapat dua pendekatan yang digunakan. Pendekatan pertama disebut dengan time-series yaitu model yang tidak memperlihatkan kecenderungan dari data masa lalu yang tersedia, sedangkan pendekatan yang kedua adalah pendekatan yang memperlihatkan hubungan sebab akibat (cause-effects method) atau pendekatan yang menjelaskan terjadinya suatu keadaan (eksplanatory method) oleh sebab-sebab tertentu. Permasalahan yang muncul kemudian adalah bagaimana melakukan prediksi. Pada awalnya untuk melakukan prediksi digunakan metode peramalan seperti Autoregressive Integrated Moving Average (Arima). Metode ini memiliki keterbatasan pada pengabaian kemungkinan hubungan non-linear serta stationeritas data dan homokedastitas residual. Metode peramalan data dengan time-series telah berkembang dengan pendekatan Neural Network. Penelitian ini mengkaji data time-series pada kunjungan wisatawan di pulau Lombok menggunakan pendekatan Recurrent Neural Network (RNN). Prediksi time series dengan RNN memberikan akurasi prediksi terbaik pada saat training sebesar 64.37% dan hasil prediksi terbaik pada saat testing sebesar 62.91%.
Co-Authors Abdurahim Abdurahim Adam Bachtiar Maulachela Adri Priadana Akbar Juliansyah Biyas Ola Tafakkur Dara Puspita Anggraeni Dedi Rosadi Dwi Ratnasari Fahrurrozi Gibran Satya Nugraha Hermansah Hermansah Ismarmiaty Jian Budiarto Jian Budiarto Jian Budiarto Khairunnazri Lalu Abd Rahman Hakim Lalu Puji Indra Kharisma Lalu Puji Indra Kharisma Lalu Puji Indra Kharisma Lalu Puji Indra Kharisma Lalu Puji Indra Kharisma M. Saleh Sofyan Maria Nuzurana Asti Mohammad Faisal Kholid Muh. Fahrurrozi Siti Soraya Syahroni Hidayat Thifal Baraas Titi Supianti Yunita Astuti