Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Seminar Nasional Rekayasa dan Teknologi (TAU SNAR- TEK)
Dzikrina Safir, Sheila
Unknown Affiliation
Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Perbandingan Metode Support Vector Machine dan Long Short Term Memory Dalam Prediksi Pendapatan Usaha Laundry (Studi Kasus BLA Laundry, Mustika Jaya, Bekasi) Dzikrina Safir, Sheila; Muriyatmoko, Dihin; Kurniawan, Widya
Prosiding TAU SNARS-TEK Seminar Nasional Rekayasa dan Teknologi Vol. 4 No. 1 (2024): Prosiding TAU SNARS-TEK Seminar Nasional Rekayasa dan Teknologi 2024
Publisher : Fakultas Teknik dan Teknologi - TANRI ABENG UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/snarstek.v2i1.709

Abstract

Laundry merupakan usaha yang menawarkan jasa pencucian pakaian, dimana terdapat beberapa service yang dapat dipilih oleh pelanggan sesuai dengan kebutuhan. Berdasarkan Asosiasi Laundry Indonesia tingkat perkembangan usaha laundry di negeri ini dalam jangka waktu 2022 - 2023 meningkat sebanyak 50% persen. Dengan tingginya angka persaingan dan pertumbuhan usaha laundry dibutuhkan strategi usaha yang tepat. Pengambilan keputusan untuk membuat strategi bisnis yang baik berasal dari data dan informasi yang mendukung dalam pembuatan strategi bisnis. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan tingkat akurasi algoritma Support Vector Machine dan Long Short Term Memory. Pada penelitian ini algoritma Long Short Term Memory memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma Support Vector Machine dengan tingkat akurasi LSTM mencapai 83% dan SVM 64%.
Co-Authors Dihin Muriyatmoko Kurniawan, Widya