Prediksi jumlah penumpang pelayaran Ketapang-Lembar menggunakan metode Neural Network Backpropagation

INDONESIA:

Banyaknya pengguna jasa yang akan menuju pulau Nusa Tenggara Barat memilih menggunakan kapal lintas, hal tersebut tentu berpotensi terjadinya lonjakan penumpang seperti saat musim liburan, akhir pekan, dan hari-hari besar keagamaan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi jumlah penumpang kapal pada berbagai kelompok dengan menggunakan metode Neural Network Backpropagation. Data yang digunakan pada penelitian ini menggunakan data penumpang kapal lintasan ketapang-lembar pada bulan desember tahun 2022 dan data penumpang kapal lintasan ketapang-lembar pada bulan januari tahun 2023 yang diperoleh dari PT ASDP Indonesia Ferry (Persero). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa prediksi jumlah penumpang menghasilkan akurasi terbaik dengan nilai RMSE 0.24630432602045008 pada pengujian arsitektur jaringan rasio 70:30 menggunakan epoch sebesar 10000. Dapat disimpulkan bahwa sistem dapat dijadikan acuan untuk melihat prediksi jumlah penumpang periode selanjutnya berdasarkan data jumlah penumpang pada bulan sebelumnya.

INGGRIS:

The number of service users who will travel to the island of West Nusa Tenggara choose to use cross-country ships, which certainly has the potential for passenger surges during holiday seasons, weekends, and religious holidays. This research aims to predict the number of ship passengers in various groups using the Neural Network Backpropagation method. The data used in this research consists of passenger data for the Ketapang-Lembar ferry route in December 2022 and January 2023, obtained from PT ASDP Indonesia Ferry (Persero). The results of this research show that the prediction of passenger numbers achieves the best accuracy with an RMSE value of 0.24630432602045008 in testing the 70:30 network architecture ratio using 10000 epochs. It can be concluded that the system can be used as a reference to predict the number of passengers in the next period based on the passenger data from the previous month.

ARAB:

ختار العديد من مستخدمي الخدمة الذين ينوون الذهاب إلى جزيرة نوسا تينجارا بارات استخدام القوارب المتعددة، وهذا بالطبع يؤدي إلى احتمال حدوث زيادة في عدد الركاب في فترات العطلات ونهاية الأسبوع والأيام الدينية الكبيرة. يهدف هذا البحث إلى توقع عدد الركاب على القوارب في مجموعات مختلفة باستخدام طريقة الشبكة العصبية التراجعية. يتم استخدام بيانات الركاب على القوارب التي تعبر بين كيتابانج ولمبار في شهر ديسمبر 2022 وبيانات الركاب على القوارب التي تعبر بين كيتابانج ولمبار في شهر يناير 2023 والتي تم الحصول عليها من شركة PT ASDP Indonesia Ferry (Persero) في هذا البحث. تشير نتائج هذا البحث إلى أن توقع عدد الركاب يؤدي إلى أفضل دقة مع قيمة RMSE تبلغ 0.24630432602045008 في اختبار هندسة الشبكة بنسبة 70:30 باستخدام 10000 حقبة. يمكن الاستنتاج من ذلك أنه يمكن استخدام النظام كمرجع لتوقع عدد الركاب في الفترات التالية استنادًا إلى بيانات عدد الركاب في الشهر السابق.