Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Informatics, Electrical and Electronics Engineering
Muh. Yusuf Syam
Universitas Hasanuddin, Makassar
Aerospace Engineering Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Prediksi Flight Delay Berbasis Algoritma Neural Network Valian Yoga Pudya Ardhana; Muh. Yusuf Syam; Eka Fitri Ramadani; Eliyah A M Sampetoding; Mohammad Syahril; Esther Sanda Manapa; Rahmat Mardzuki
Journal of Informatics, Electrical and Electronics Engineering Vol. 2 No. 1 (2022): September 2022
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pada penerbangan komersial salah satu masalahyang tidak dapat dihindari adalah keterlambatan penerbangan. Keterlambatan penerbangan (flight delay) adalah terjadinya perbedaan waktu antara waktu keberangkatan atau kedatangan yang dijadwalkan dengan realisasi waktu keberangkatan atau kedatangan. Dengan terjadinya keterlambatan penerbangan, maka secara langsung akan menyebabkan banyak kerugian. Pada penelitian ini dibangun sebuah model untuk memprediksi keterlambatan penerbangan yang akan terjadi kedepannya dengan menggunakan metode pengenalan pola yaitu neural network. Neural network atau biasa disebut juga jaringan syaraf tiruan adalah suatu metode komputasi yang meniru sistem jaringan syaraf biologi. Metode ini menggunakan elemen perhitungan non-linear dasar yang disebut neuran yang diorganisasikan sebagai jaringan yang saling berhubungan, sehingga mirip dengan jaringan saraf manusia. Dengan menerapkan model neural network pada data latih sebanyak 20 epichs dalam waktu 11 menit. Akurasi akhir dari data latih yaitu 81,89%, sementara akurasi pada data tes yaitu 81,59%.
Co-Authors Eka Fitri Ramadani Eliyah Acantha Manapa Sampetoding Esther Sanda Manapa Mohammad Syahril Rahmat Mardzuki Valian Yoga Pudya Ardhana