Sistem rekomendasi wahana wisata Coban Rondo menggunakan metode Neural Network Backpropagation

INDONESIA:

Adanya teknologi itu sendiri sebagai sarana prasarana penunjang yang dapat memberikan sebuah bentuk gambaran simulasi lingkungan, informasi, bahkan dapat mempermudah pengunjung dalam pemilihan wahana, dengan memberikan tampilan menarik dan menyenangkan, seperti halnya menggunakan media permainan atau dalam bentuk website. Dalam website tersebut terdapat system pendukung yakni salah satu dari penerapan teknologi ini adalah Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) sebagai algoritma yang dikenal oleh komputer. Dengan suatu pendekatan yang kurang lebih fleksibel dan efisien digunakan untuk keperluan menyelesaikan masalah sesuai kebutuhan.
Salah satu pengembangan arsitektur Neural Network adalah Backpropagation yaitu algoritma pembelajaran tersupervisi dan terutama digunakan oleh Multi Layer Perceptron (MLP) untuk mengubah bobot yang terhubung dengan neuron layer tesembunyi jaringan. Algoritma backpropagation menggunakan hitungan error output untuk mengubah nilai bobot dalam arah mundur. Pada penelitian ini akan membahas rekomendasi wahana wisata dari pendekatan sistem rekomendasi menggunakan Neural Network. Dari input data yang diperoleh yang dapat diolah sebagai preferensi pengguna yakni, umur, rombongan, status, hobi. Output yang diperoleh berupa rekomendasi destinasi wisata yang sebelumnya telah diberikan kepada responden dalam kumpulan data preferensi pengguna pada saat mengunjungi wahana wisata Coban Rondo. Hasil rekomendasi yang diberikan sistem berjumlah 7 wahana wisata dan pengujian yang dilakukan pada pengunjung sebanyak 668 orang.

ENGLISH:

The existence of technology it self as a supporting infrastructure that can provide a form of environmental simulation picture, information, can even facilitate visitors in choosing a vehicle, by providing an attractive and fun appearance, such as using game media or in the form of a website. On the website there is a support system that is one of the applications of this technology is Artificial Intelligence (Artificial Intelligence) as an algorithm known by computers. With a more or less flexible and efficient approach used for the purposes of solving problems as needed. One of the architectural developments Neural Network is Backpropagation namely the supervised learning algorithm and is mainly used by Multi-Layer Perceptron (MLP) to change the weights associated with the hidden layer neurons of the network. Algorithm backpropagation uses the output error count to change the weight values in the backward direction. In this study, we will discuss recommendations for tourist rides from the recommendation system approach using the Neural Networks. From the input data obtained which can be processed as user preferences, namely, age, group, status, hobbies. The output obtained is in the form of recommendations for tourist destinations that have previously been given to respondents in the user preference data collection when visiting the Coban Rondo tourist vehicle. The results of the recommendations given by the system amounted to 7 tourist rides and the tests carried out on visitors were 668 people.

ARABIC:

إن وجود التكنولوجيا نفسها كبنية تحتية داعمة يمكن أن توفر شكلاً من أشكال المحاكاة البيئية والمعلومات ، ويمكن حتى أن يسهل على الزائرين اختيار السيارة ، من خلال توفير مظهر جذاب وممتع ، مثل استخدام وسائط الألعاب أو في شكل موقع على شبكة الإنترنت . يوجد على الموقع نظام دعم وهو أحد تطبيقات هذه التقنية وهو الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) كخوارزمية تعرفها أجهزة الكمبيوتر. مع نهج أكثر أو أقل مرونة وكفاءة يستخدم لأغراض حل المشاكل حسب الحاجة.
أحد التطورات المعماريةالشبكة العصبيةهوالتكاثر العكسيوهي خوارزمية التعلم الخاضع للإشراف ويستخدمها بشكل أساسيمتعدد الطبقات المستقبلات (MLP) لتغيير الأوزان المرتبطة بالخلايا العصبية للطبقة المخفية للشبكة. الخوارزميةانتشار عكسييستخدم عدد أخطاء الإخراج لتغيير قيم الوزن في الاتجاه الخلفي. في هذه الدراسة ، سنناقش التوصيات الخاصة بالرحلات السياحية من نهج نظام التوصية باستخدامالشبكات العصبية.من بيانات الإدخال التي تم الحصول عليها والتي يمكن معالجتها حسب تفضيلات المستخدم ، وهي العمر ، والفئة ، والحالة ، والهوايات. المخرجات التي تم الحصول عليها في شكل توصيات للوجهات السياحية التي سبق تقديمها للمستجيبين في جمع بيانات تفضيل المستخدم عند زيارة سيارة كوبان روندو السياحية. وبلغت نتائج التوصيات التي قدمها النظام 7 جولات سياحية والاختبارات التي أجريت على الزوار 668 شخصا.