Peramalan Jumlah Penumpang Kapal Laut Menggunakan Metode Time Series Machine Learning di PT Pelabuhan Indonesia (Persero) Ragional 4 (Studi Kasus Pada Pelabuhan Soekarno Hatta Makassar) - Rismawati; Alwi, Wahidah; Sauddin, Adnan; Adiatma (Jurnal MSA (Matematika dan Statistika serta Aplikasinya), 2024)
ABSTRAK, Penelitian ini membahas tentang Peramalan Jumlah Penumpang Pelabuhan Soekarno Hatta Makassar pada PT Pelabuhan Indonesia (Persero) Ragional 4. Jumlah penumpang Pelabuhan Soekarno Hatta Makassar sering mengalami lonjakan jumlah penumpang ketika musim libur, hari raya maupun akhir tahun. Metode yang digunakan dalam menyelesaikan masalah peramalan jumlah penumpang yaitu menggunakan Long Short Term Memory. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model Long Short Term Memory yang kemudian digunakan untuk meramalkan jumlah penumpang keberangkatan pada kapal PELNI, serta mengetahui tingkat akurasi hasil prediksi menggunakan metode Long Short Term Memory. Berdasarkan hasil penelitian model LSTM yang diperoleh yaitu model sequential 3 layer terdiri dari dua layer LSTM dan satu layer dense dengan jumlah neuron hidden layer yaitu 10, jumlah batch size yaitu 1 dan jumlah epoch yaitu 100, serta menggunakan optimasi Adam dengan learning rate 0,01 di dapatkan Hasil peramalan dari Januari 2023 sebanyak 33.143 penumpang hingga Desember 2023 sebanyak 25.151 penumpang. Tingkat akurasi nilai MAPE yaitu sebesar %. Berdasarkan aturan range nilai MAPE yang didapatkan, dapat dikatakan bahwa akurasi peramalan yang dilakukan termasuk kedalam kategori baik karena nilai MAPE 10-20%.