SISTEM PREDIKSI JUMLAH PELANGGAN BARU INDIHOME UNTUK JENIS LAYANAN 3P (TRIPLE PLAY) MENGGUNAKAN METODE EXTREME LEARNING MACHINE (ELM)(STUDI KASUS: PT. TELKOM SIDOARJO)

• Main Author: DIAN RAMADANI, 081411633007
• Format: Theses and Dissertations NonPeerReviewed
• Language: Indonesian; Indonesian
• Published: 2018
• Subjects: QA76.9.D3 Database management and System design; T58.5-58.64 Information technology
• Online Access: http://repository.unair.ac.id/77916/1/ST%20SI%2045-18%20RAM%20S%20-%20ABSTRAK.pdf; http://repository.unair.ac.id/77916/2/ST%20SI%2045-18%20RAM%20S%20-%20FULLTEXT.pdf; http://repository.unair.ac.id/77916/; http://www.lib.unair.ac.id
• Institution: Universitas Airlangga

Dalam perusahaan PT. Telkom khususnya di wilayah sidoarjo belum mempunyai sistem untuk memprediksi jumlah pelanggan baru indihome. Di Telkom juga memiliki target yang digunakan sebagai dasar untuk pencapaian perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem prediksi jumlah pelanggan baru indihome untuk jenis layanan 3P (triple-play) menggunakan metode Extreme Learning Machine (ELM). Dalam membangun sistem ini terdapat lima tahapan. Tahap pertama yaitu dengan melakukan pengumpulan data. Tahap kedua adalah penyelesaian masalah menggunakan metode Extreme Learning Machine (ELM). Tahap ketiga dilanjutkan dengan perancangan sistem dengan menggunakan sysflow dan usecase diagram. Tahap keempat ialah tahap implementasi pada sistem berbasis web dan tahap terakhir adalah evaluasi sistem. Pada evaluasi sistem dilakukan dengan cara membandingkan data sebenarnya dengan hasil output dari perhitungan sistem. Hasil penelitian berupa sistem prediksi jumlah pelanggan baru indihome yang didapat dari uji coba menggunakan 195 data testing berdasarkan jumlah hidden layer dan epoch. pengujian menunjukkan bahwa akurasi optimal didapat dari uji coba fungsi aktivasi sigmoid biner dengan menggunakan jumlah hidden layer sebanyak 7 unit dan epoch 664.