Ginting, Andriyan (2025) ANALISA PERFORMA ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DAN LINEAR REGRESSION DALAM MEMPREDIKSI JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA DI SUMATERA UTARA. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text Cover.pdf Download (47kB)
	Text Abstrak.pdf Download (16kB)
	Text Bab 1.pdf Download (217kB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (155kB)
	Text Full-text.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)

Abstract

Sumatera Utara merupakan provinsi dengan potensi besar dalam sektor pariwisata, terutama sebagai destinasi wisatawan mancanegara. Namun, fluktuasi jumlah kunjungan wisatawan, terutama akibat pandemi Covid-19, menjadi tantangan utama dalam pengelolaan sektor ini. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa algoritma Support Vector Machine (SVM) dan linear regression dalam memprediksi jumlah kunjungan wisatawan mancanegara di Sumatera Utara menggunakan data historis dari tahun 2019 hingga 2023. Data diolah melalui tahapan preprocessing untuk memastikan kualitasnya, dan model dievaluasi menggunakan metrik Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan Root Mean Squared Error (RMSE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM memiliki performa lebih baik pada model evaluasi MAPE dengan nilai sebesar 6.46% dibandingkan linear regression yang mendapatkan nilai MAPE 6.77%. Namun pada model evaluasi RMSE, linear regression lebih unggul dibandingkan SVM. RMSE yang diperoleh oleh linear regression sebesar 1.616 sedangkan yang diperoleh SVM sebesar 1.748. Hasil ini menunjukkan bahwa metode SVM lebih akurat dibandingkan metode linear regression, jika dilihat dari MAPE pada algoritma tersebut. Namun pada kasus meminimalkan kesalahan absolut metode linear regression lebih unggul. Temuan ini memberikan panduan bagi pemerintah daerah dan pelaku industri pariwisata untuk memilih metode prediksi yang lebih tepat guna dalam perencanaan strategis. Kata Kunci: Linear Regression, Pariwisata, Prediksi, Support Vector Machine (SVM)

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	Andriyan Ginting
Date Deposited:	06 Mar 2025 07:30
Last Modified:	06 Mar 2025 07:30
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/10626

Actions (login required)

View Item