KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan Informatika
Vol 1, No 1 (2020)

Algoritma SVM untuk Memprediksi Pengunjung Wisata Musium di Jakarta

Nur Nafi'iyah (Scopus ID: 57212561277, Universitas Islam Lamongan)



Article Info

Publish Date
06 Nov 2020

Abstract

Berbagai macam tempat wisata yang ada di Jakarta menjadi tujuan berlibur atau bermain, mulai dari wisata alam, mall, bioskop, taman hiburan, atau musium. Setiap individu mempunyai aktivitas dan rutinitas bermacam-macam, sehingga membutuhkan hiburan dan waktu untuk melepaskan kejenuhan. Dari website data.jakarta.go.id didapatkan dataset kunjungan wisata musium baik dari wisatawan Indonesia maupun luar Indonesia. Dari dataset tersebut dapat dimanfaatkan untuk diolah dan digali informasinya. Menggali dan mengolah dataset adalah suatu kegiatan data mining, yaitu menerapkan suatu algoritma untuk menggali pengetahuan. Algoritma SVM digunakan untuk memprediksi kunjungan wisata musium di Jakarta, di mana terdapat variabel tempat destinasi, bulan, jenis pengunjung dan jumlah pengunjung. Tempat destinasi ada 10 jenis wisata, dan jenis pengunjung ada 2, yaitu wisatawan dalam negeri dan luar negeri. Di mana hasil prediksi dari SVM pada data 222 baris pengunjung wisata musium di Jakarta jelek. Dibuktikan dari nilai selisih data nyata dengan hasil prediksi sangat tinggi, dan nilai errornya sangat tinggi 2838303,5.

Copyrights © 2020






Journal Info

Abbrev

kernel

Publisher

Subject

Computer Science & IT Other

Description

1. Teknologi Informasi 2. Rekayasa Perangkat Lunak: a. Rekayasa Kebutuhan b. Pengembangan Game dan Realitas Virtual c. Management Proyek Perangkat Lunak d. User Interface / User Experience 3. Jaringan Komputer: a. Sekuritas Jaringan b. Internet Of Things c. Wireless Network d. Cloud Computing e. ...