Penerapan Arsitektur Model Hybrid Convolutional Neural Network-Gated Recurrent Unit Dalam Melakukan Prediksi Harga Jual Paket Internet

Saat ini internet terus bergulir sehingga mulai dirasakan sebagai suatu kebutuhan pokok untuk memperoleh informasi yang baru dan lengkap. Banyak orang mulai dari anak-anak hingga orang dewasa terdorong untuk mengakses internet untuk bermacam-macam keperluan mereka. Hal ini menjadi penyebab membanjirnya penjualan data internet dengan harga yang bermacam macam. Banyak paket internet berbasis kuota ditawarkan oleh perusahaan operator seluler. Pasalnya internet berbasis kuota sangat cocok dan diminati oleh masyarakat yang memiliki beragam kepentingan yang berkaitan dengan penggunaan internet, permintaan paket internet semakin meningkat dengan harga yang berbeda beda setiap operator. Dan penelitian ini memliki permasalahan yang terjadi saat ini yaitu belum pernah dilakukan prediksi harga paket setiap operator seluler dikarenakan harga yang beraneka ragam dan berubah rubah. Prediksi pada harga paket intenet menjadi sangat penting ketika hasil prediksi yang akurat dapat membantu perusahaan seluler dan pedagang dalam menetapkan harga. maka dari itu dalam penelitian ini menggunakan Metode Deep Learning GRU (Gated Recurrent Unit) untuk Time Series Forecasting atau Peramalan Seri Waktu dari perubahan harga paket internet. Berdasarkan pada penelitian dengan menggunakan Metode GRU menghasilkan Jumlah neuron hidden layer dengan hasil paling optimal yaitu dengan 256 neuron hidden layer. Hal ini karena jumlah 256 neuron hidden layer memiliki tingkat error yang paling rendah yaitu pada data train sebesar 12.247 dan pada data test sebesar 11.481. Kata Kunci : internet,prediksi,GRU

URI :
https://www.scribd.com/document/699739979/TemplateCoSIE

Collections :
Skripsi [1281]
View/Open
Peer Review
Author
Arif, Muhammad
Asih, Munjiat Setiani
Metadata
Show Full Item Record