Simulasi Back Propagation Dalam Prediksi Data Kunjungan Kapal Dalam dan Luar Negeri Sumatera Selatan Tahun 2019 sampai 2021

Fadhila Firdausa, Ibrahim Ibrahim, Andi Herius, Hakas Prayuda
{"title":"Simulasi Back Propagation Dalam Prediksi Data Kunjungan Kapal Dalam dan Luar Negeri Sumatera Selatan Tahun 2019 sampai 2021","authors":"Fadhila Firdausa, Ibrahim Ibrahim, Andi Herius, Hakas Prayuda","doi":"10.18196/bce.v2i2.15618","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Kondisi Sumatera Selatan yang memiliki sungai musi yang panjang dan berbatasan dengan. Kepulauan Bangka Belitung membuat perjalanan lalu lintas keairan menjadi perhatian penting. Selain itu hasil sumber daya Sumatera Selatan berupa minyak, gas alam, dan batu bara dan lain-lain menjadi pusat industri yang pemasarannya melalui jalur darat dan laut. Berdasarkan hasil ekspor import pelabuhan Boom Baru merupakan akses ekspor import terbesar di Sumatera Selatan. Oleh karena hal itu kunjungan keluar masuk kapal dalam dan luar negeri harus dilakukan dengan seksama dan terekam secara baik. Back Propagation merupakan simulasi buatan yang dibuat berdasarkan system kerja jaringan syaraf tiruan. Simulasi ini meniru data input yang dimasukkan sehingga menghasilkan data output yang mendekati hasil dari data input. Simulasi ini juga memiliki kecanggihan berupa menirukan data range yang berada diantara data input. Sehingga memudahkan dalam memprediksi data yang tidak ada didalam data input. Data kunjungan kapal dalam dan luar negeri diambil dari data Badan Pusat Statistik Sumatera Selatan dari tahun 2019 sampai 2021. Hasil simulasi Back Propagation untuk data kunjungan dalam negeri yang menghasilkan eror terkecil 0,92% dengan trial epoch sebanyak  175693 dan mengalami eror data di 53%. untuk data kunjungan luar negeri yang menghasilkan eror terkeci 1,44% dengan trial epoch sebanyak 189367 dan mengalami eror data di 73%. Dapat disimpulkan bahwa simulasi Back Propagation mampu memprediksi data kunjungan kapal dalam  dan luar negeri.","PeriodicalId":430468,"journal":{"name":"Bulletin of Civil Engineering","volume":"41 10","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-01-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Bulletin of Civil Engineering","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.18196/bce.v2i2.15618","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Kondisi Sumatera Selatan yang memiliki sungai musi yang panjang dan berbatasan dengan. Kepulauan Bangka Belitung membuat perjalanan lalu lintas keairan menjadi perhatian penting. Selain itu hasil sumber daya Sumatera Selatan berupa minyak, gas alam, dan batu bara dan lain-lain menjadi pusat industri yang pemasarannya melalui jalur darat dan laut. Berdasarkan hasil ekspor import pelabuhan Boom Baru merupakan akses ekspor import terbesar di Sumatera Selatan. Oleh karena hal itu kunjungan keluar masuk kapal dalam dan luar negeri harus dilakukan dengan seksama dan terekam secara baik. Back Propagation merupakan simulasi buatan yang dibuat berdasarkan system kerja jaringan syaraf tiruan. Simulasi ini meniru data input yang dimasukkan sehingga menghasilkan data output yang mendekati hasil dari data input. Simulasi ini juga memiliki kecanggihan berupa menirukan data range yang berada diantara data input. Sehingga memudahkan dalam memprediksi data yang tidak ada didalam data input. Data kunjungan kapal dalam dan luar negeri diambil dari data Badan Pusat Statistik Sumatera Selatan dari tahun 2019 sampai 2021. Hasil simulasi Back Propagation untuk data kunjungan dalam negeri yang menghasilkan eror terkecil 0,92% dengan trial epoch sebanyak  175693 dan mengalami eror data di 53%. untuk data kunjungan luar negeri yang menghasilkan eror terkeci 1,44% dengan trial epoch sebanyak 189367 dan mengalami eror data di 73%. Dapat disimpulkan bahwa simulasi Back Propagation mampu memprediksi data kunjungan kapal dalam  dan luar negeri.
苏门答腊南部的情况,穆尔西河很长,与之接壤。邦邦里翁群岛使沿海的交通旅行成为一个重要问题。此外,南苏门答腊石油、天然气、煤炭等资源成为通过陆路和海上销售的工业中心。基于进口港口繁荣的新出口结果,是南苏门答腊最大的进出口。因此,对国内外船只的访问应仔细记录。备份宣传是一种基于模拟神经系统工作的人工模拟。它模仿输入数据,从而产生接近输入数据结果的输出数据。该模拟还具有复制输入数据之间的路数数据的复杂程度。这样就可以很容易地预测输入数据中不存在的数据。在2019年至2021年期间,来自南苏门答腊中央统计中心175693年的epoch试验和53%的数据eror。有关访问数据显示,eror受创为144%,具有189367年的epoch试验和73%的数据eror。可以得出结论,模拟再宣传可以预测国内外船只访问数据。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信