OPTIMASI PARAMETER NEURAL NETWORK DENGAN GENETIC ALGORITHM UNTUK PREDIKSI KEDATANGAN WISATAWAN MANCANEGARA DI JAWA TENGAH

Categorie(s):
   Tesis
Author(s):
   Fenty Tristanti Julfia
Tahun:
   2015
Nama Penulis:
 Fenty Tristanti Julfia
Item Type:
 Karya iImiah Mahasiswa (Tesis, KIAN, Skripsi, KTI, laporan PKL)
Keyword(s):
Tesis Fenty Tristanti Julfia
Abstract :
Kedatangan wisatawan disuatu tempat tujuan wisata di suatu daerah dapat menambah
pendapatan daerah tersebut. Kedatangan wisatawan tergantung pada beberapa faktor seperti
faktor ekonomi. Oleh sebab itu pemerintah daerah di Jawa Tengah mengalami kesulitan
dalam memprediksi jumlah kunjungan atau kedatangan wisatawan. Banyak peneliti
sebelumnya yang menggunakan Backpropagation Neural Network (BPNN) untuk
memprediksi kedatangan wisatawan suatu negara. hasilnya diperoleh bahwa BPNN
memberikan hasil yang baik, tetapi akurasi masih kurang optimal. Pada penelitian ini
menggunakan dataset seri dari kedatangan wisatawan mancanegara di Jawa Tengah :
Magelang, Solo, dan Wonosobo dari tahun 1991 sampai tahun 2013. Algoritma genetika
digunakan untuk mengoptimalkan parameter Backpropagation Neural Network seperti
learning rate, training cycle dan momentum. Algoritma genetika terbukti mampu
mengoptimalkan parameter BPNN.
Kata kunci : Neural Network, Genetic Algorithm, Wisatawan, Time series, Prediksi
xv + 57 halaman; 20 gambar; 27 tabel
Daftar acuan: 37 (1992 2015)