Peramalan Jumlah Penumpang di Pelabuhan Tanjung Perak Menggunakan Gated Recurrent Unit

Pelabuhan Tanjung Perak merupakan salah satu pelabuhan tersibuk di Indonesia, setelah Pelabuhan Tanjung Priok Jakarta. Data dari BPS tahun 2024 menunjukkan bahwa Pelabuhan Tanjung Perak memiliki kecenderungan dominan dalam jumlah penumpang. Ditahun 2019 – 2021 jumlah penumpang mencapai 15.000 – 40.000 orang. Kemudian mengalamin lonjakan penumpang di tahun 2022 – 2023 mencapai lebih dari 60.000 orang. Kondisi lonjakan ini terkadang menyebabkan penumpang terlantar karena kurangnya infrastruktur atau sumber daya yang memadai. Oleh karena itu, Pemerintah dan Industri memerlukan proyeksi yang akurat terkait volume penumpang yang tiba dan berangkat untuk mengantisipasi peningkatan tersebut. Oleh sebab itu, analisis data menggunakan metode peramalan diperlukan. Penelitian ini memanfaatkan salah satu metode jaringan saraf tiruan yaitu Gated Recurrent Unit (GRU). Terdapat 6 skenario pengujian dalam penelitian ini untuk mencari hyperparameter terbaik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa dengan pembagian data 70% pelatihan dan 30% pengujian, batch size 64, dropout 0.1, hidden unit 64, learning rate 0.001, dan optimizer Adam selama 1000 epoch menghasilkan MAE sebesar 706.19 dan MAPE sebesar 2.44% waktu komputasi 11141.08 detik. Hasil ini menunjukkan bahwa model GRU, dengan konfigurasi hyperparameter yang tepat, mampu memberikan prediksi yang andal untuk pengelolaan jumlah penumpang di Pelabuhan Tanjung Perak.