Multi Time Steps Prediction dengan Recurrent Neural Network Long Short Term Memory - Ahmad Ashril Rizal; Siti Soraya (MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer, 2018)
Tidak tersedianya sumber daya alam seperti migas, hasil hutan ataupun industri manufaktur yang berskala besar di pulau Lombok menyebabkan pariwisata telah menjadi sektor andalan dalam pembangunan daerah. Kontribusi sektor pariwisata menunjukkan trend yang semakin meningkat dari tahun ke tahun. Dampak positif pengeluaran wisatawan terhadap perekonomian terdistribusikan ke berbagai sektor. Akan tetapi, pemerinatah daerah umumnya akan melakukan persiapan wisata daerah hanya pada saat even lokal saja. Padahal kunjungan wisatawan bukan hanya karena faktor adanya event lokal saja. Persiapan pemerintah daerah dan pelaku wisata sangat penting untuk meningkatkan stabilitas kunjungan wisatawan. Penelitian ini mengkaji prediksi kunjungan wisatawan dengan pendekatan Recurrent Neural Network Long Short Term Memory (RNN LSTM). LSTM berisi informasi di luar aliran normal dari recurrent nertwork dalam gate cell. Cell membuat keputusan tentang apa yang harus disimpan dan kapan mengizinkan pembacaan, penulisan dan penghapusan, melalui gate yang terbuka dan tertutup. Gate menyampaikan informasi berdasarkan kekuatan yang masuk ke dalamnya dan akan difilter menjadi bobot dari gate itu sendiri. Bobot tersebut sama seperti bobot input dan hidden unit yang disesuaikan melalui proses leraning pada recurrent network. Hasil penelitian yang dilakukan dengan membangun model prediksi kunjungan wisatawan dengan RNN LSTM menggunakan multi time steps mendapatkan hasil RMSE sebesar 6888.37 pada data training dan 14684.33 pada data testing.