## Prediksi Kunjungan Wisatawan dengan Reduksi Noise pada Google Trends menggunakan Hilbert-Huang Transform dan Long Short-Term Memory
Harun Mukhtar1), Yoze Rizki2), Febby Apri Wenando3) Muhammad Abdul Al Aziz4)
1,2,4) Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Muhammadiyah Riau
3)Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas
1harunmukhtar@umri.ac.id,   2yozerizki@umri.ac.id, 3febby.apri@it.unand.ac.id 4170401050@student.umri.ac.id

## Abstract
In many studies, Google trends Data is efficient to analyze and estimate as explanatory variables, including tourism predictions. However, data retrieval and tourism are always plagued by noise. Without noise processing, the predictive ability of search engine data may be weak, even invalid. As a noise processing method, Hilbert-Huang Transform (HHT) can reduce or clean noise. Forecasting is the art and science of predicting future events. LSTM is able to overcome long-term dependence. This study tries to provide  predictions  of  tourist  visits  by  processing  noise  in  search  engines  using  the  Hilbert  Huang  Transform  method.  The forecasting architecture that is built is composed of 3 hidden LSTM layers with 100 units of neurons or nerves that function to process information, which in the LSTM layer also becomes the input layer. Prediction test results on a dataset of 156 rows, resulting in RMSE values in 2019 getting RMSE LSTM 129249 results, and RMSE HHT + LSTM 653058. so that the resulting RMSE is closer to remembering 0.
Keywords: Tourism, Noise, Hilbert Huang Transform, Long Short-Term Memory, Mean Absolute Percentage Error, Root Mean Square Error .

## Abstrak
Dalam banyak penelitian, Data Google trends efisien untuk dianalisis dan diperkirakan sebagai variabel penjelas, termasuk prediksi  pariwisata.  Namun,  pencarian  data  dan  pariwisata  selalu  terganggu  oleh  kebisingan.  Tanpa  pemrosesan  noise, kemampuan prediksi data mesin pencari mungkin lemah, bahkan  tidak valid. Sebagai metode pemrosesan noise, Hilbert- Huang  Transform (HHT)  dapat  mengurangi  atau  membersihkan  noise. Forecasting adalah  seni  dan  ilmu  untuk memperkirakan kejadian di masa depan. LSTM mampu  mengatasi  ketergantungan  jangka panjang. Penelitian ini mencoba memberikan Prediksi Kunjungan Wisatawan Dengan Pengolahan Noise Pada Mesin Pencari Menggunakan Metode Hilbert Huang Transform . Arsitektur forecasting yang dibangun tersusun atas 3 hidden layer LSTM dengan 100 unit neuron atau saraf  yang  berfungsi  mengolah  informasi,  yang  mana  pada  LSTM layer sekaligus  menjadi  layer input .  Hasil  Pengujian prediksi pada dataset yang berjumlah sebanyak 156 baris, menghasilkan nilai RMSE pada tahun 2019 mendapatkan hasil RMSE LSTM 129249, dan RMSE HHT + LSTM 653058. Maka disimpulkan bahwa RMSE yang dihasilkan lebih cenderung mendekati 0.
Kata Kunci : Pariwisata, Noise , Hilbert Huang Transform , Long Short-Term Memory , Mean Absolute Percentage Error , Root Mean Square Error.
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. PENDAHULUAN
Pariwisata  adalah  kegiatan  yang  berhubungan dengan  perjalanan  untuk  rekreasi,  pelancongan, turisme [1] .  pariwisata  merupakan  salah  satu  keindahan alam maupun keunikan budaya di daerah tersebut, dengan diperhatikannya keberadaan pariwisata tentu saja banyak para  wisatawan  yang  tertarik  untuk  mengunjunginya, dengan adanya wisatawan yang datang maka pendapatan daerah  tersebut  pasti  akan  meningkat [2] .  Terdapat beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  sektor  pariwisata yaitu jumlah pengunjung wisata, jumlah objek wisata, dan tingkat hunian hotel [3] . Pariwisata sendiri dapat dilakukan di dalam maupun di luar negeri. Semakin banyak tempat pariwisata di suatu negara maka akan semakin banyak turis yang  datang.Padahal  dengan  semakin  berkembangnya zaman,  terdapat  big  data  yang  dapat  digunakan  sebagai analisis [4] .
Big data adalah kumpulan data dalam jumlah besar dari berbagai jenis sumber data di dunia, kapan saja, di mana saja, dan dapat sangat meningkat dengan cepat. Ini membuat data tersedia sebagai analitik dan alat membuat sebuah keputusan[5]. Salah satu jenis big data yang dapat digunakan  ialah Google  trends . Google  trends adalah situs  web  penyedia  layanan  untuk  memahami  seberapa sering  suatu  topik  dibicarakan,  Banyak  topik  penelitian yang mulai menggunakan Google trends . Google trends dapat digunakan sebagai analisis, namun, penggunaannya pada  penelitian  bidang  pariwisata  di  Indonesia  masih jarang  ditemui.  Padahal  adanya Google  trends dapat membantu dalam pengembangan pariwisata [6].
Google trends pada penelitian ini digunakan untuk membersihkan  noise  dan  memprediksi  pariwisata  ke indonesia.  Hal  tersebut  dapat  dilihat  dari  banyaknya pencarian kata kunci mengenai objek wisata di Indonesia dari berbagai negara yang dilakukan di Google Search [7]. Walaupun  demikian  pencarian  data  di Google  Search tentang pariwisata selalu terganggu oleh Noise [8]. Noise yang  dimaksud  pada  penelitian  ini  adalah  proses menghilangkan kebisingan dari sinyal. Tanpa pemrosesan
Noise , kemampuan data mesin pencari mungkin lemah, bahkan tidak valid.
Penelitian  sebelumnya  yang  di  lakukan  untuk membersihkan atau mengurangi Noise seperti [9] yang membahas  tentang  mengurangi Noise pada  Dataset untuk Klasifikasi  Multi  Class dengan Decision  Tree , kemudian [10] untuk  mendeteksi  kerusakan  batang rotor pada motor induksi.
Salah  satu  teknik  yang  sering  dipakai  untuk membersihkan Noise adalah  metode Hilbert  Huang Transform [11] .  HHT  terdiri  dari  dua  proses  yang berbeda.  Pertama,  sinyal  yang  akan  dianalisis didekomposisi dengan menggunakan proses Empirical Mode Decomposition (EMD) [12] untuk memperoleh komponen sinyal dalam bentuk Intrinsic Mode Function (IMF)  yang  mengandung  informasi  frekuensi  dan amplitudo dari komponen tersebut [3] .
Dalam penelitian ini, penulis mengambil judul Prediksi Kunjungan  Wisatawan  Ke  Indonesia  Dengan Pengolahan Noise Pada Mesin Pencari Menggunakan Metode Hilbert Huang Transform .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Perencanaan Penelitian
Perencanaan  Penelitian  adalah  tahapan  awal dari  sebuah  penelitian.  Pada  tahapan  ini,  Peneliti memulai dengan beberapa langkah-langkah perencanaan  penelitian  yang  yaitu  Mempelajari  studi literatur  maupun  studi  pustaka  agar  peneliti  dapat mengambil  Identifikasi  masalah  yang  dapat  diangkat untuk selanjutnya dilakukan penelitian yaitu mengenai perlunya noise  reduction data  kunjungan  wisatawan dengan  mesin  pencari[13].  Kemudian  menemukan objek  penelitian  dan  masalah  yang  terdapat  didalam penelitian ini yaitu sulitnya pihak manajemen Industri pariwisata  dalam  menentukan  pengolahan  tempat wisata,  karena  belum  di  prediksinya  kedatang wisatawan Ke Indonesia untuk tahun berikutnya, Agar
permasalahan  yang  diteliti  tidak  melebar  maka  peneliti perlu membuat batasan masalah yang akan diteliti[14].

## 2.2 Pengolahan Data
Setelah  melakukan  identifikasi  masalah,  proses selanjutnya  yaitu  Pengolahan  data  dilakukan  berdasarkan metode  yang  digunakan  yaitu  metode  HHT.  Tahapan Pengolahan data yang dilakukan sebagai berikut :
1. Dataset
pengumpulan  data  peneliti  melakukan  studi literatur  terlebih  dahulu  untuk  mempelajari  tentang penelitian  terdahulu  yang  berkaitan  dengan  topik  yang akan diteliti, dan memperoleh data dari Parawisata.

## Gambar 2. 1 Dataset Google trends
Dalam  penelitian  ini,  menggunakan  dataset  yang diperoleh  langsung  dari Google  trends dalam  file  excel dan 7 query, dengan query : indonesia, tour to indonesia, bali. Dan query recomendasi : bali indonesia, hotel bali indonesia, best hotel in bali indonesia menggunakan data dari 01-01-2008 sampai 31-12-2021.
Dataset  selanjutnya  diambil  data  Badan  Pusat
Statistik Indonesia dengan alamat
https://www.bps.go.id/indicator/16/74/2/jumlah- kunjungan-wisatawan-mancanegara-per-bulan-ke- indonesia-menurut-pintu-masuk-2008---2017.html Dan https://www.bps.go.id/indicator/16/1150/5/jumlah- kunjungan-wisatawan-mancanegara-per-bulan-ke- indonesia-menurut-pintu-masuk-2017---sekarang.html .
Gambar 2. 2 Dataset BPS
Data  tersebut  disajikan  dalam  bentuk  tabel  dengan format excel. Isi tabel dalam data ini terdiri dari Jumlah Kunjungan  Wisatawan  Mancanegara  per  bulan  ke Indonesia Menurut Pintu Masuk. Data tersebut berisi perbulan yang datang ke indonesia dari tahun 01-01- 2008 sampai 31-12-2021.
Gambar 2. 3 Hasil perhitungan dan Delay
Dan  proses  pengolahan  data,  data  dari google trends tersebut berupa popularitas atau persetase, dan tidak dapat membandingkan dengan data bps, maka di perlukan perhitungan atau rumus yaitu :
((x*y)*(x/y))*y
X = persentase popularitas google trends
Y = jumlah query
Untuk  mendapatkan  angka  yang  lebih  akurat, maka  di  lakukan  pergeseran  waktu  pencarian  untuk dibandingkan  dengan  dataset  aktual  atau  bps. Pergeseran    ini  dilakukan  karna  kecil  kemungkinan wisatawan  datang  pada  hari  yang  sama  ketika melakukan pencarian.
2. Pemrosesan Noise
Proses  pemrosesan Noise adalah  mengurangi atau membersihkan dataset menggunakan HHT[15].

## 2.3 Pengujian
Pada  tahap  ini,  data  yang  telah  diproleh sebelumnya  melalui  teknik-teknik  pengumpulan  data yang  akan  dilakukan  peneliti  kemudian  akan  dilakukan Pengujian,  menggunakan  Metode Long  Short  Term memory. Proses Pengujian  pada  penelitian  ini,  terdiri dari  beberapa  tahapan,  dimana  masing-masing  proses terdiri  dari  perhitungan  tersendiri[16].

## 2.4 Mengambil Kesimpulan
Tahapan  terakhir  dari  penelitian  ini  menjelaskan tentang kesimpulan dari pembahasan dengan memperhatikan  tujuan  yang  ingin  dicapai  dalam penelitian  dan  kemudian  memberikan  saran  yang bermanfaat  bagi  penliti  selanjutnya.  Dimana  hasil    dari pngolahan  data  dan  pengujian  data  menggunakan  teori yang  di  gunakan  dalam  penelitian  kemudian  diambil intisarinya  dan  dapat  di  diterapkan  sekaligus  di kembangkan lagi agar lebih optimal.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Data
Analisis  data  adalah  proses  pengolahan  data dengan tujuan untuk menemukan informasi yang berguna yang dapat dijadikan dasar dalam pengambilan keputusan untuk solusi suatu permasalahan. Proses analisi pertama yaitu  pengolahan  data,  dataset  BPS  dan google  trends digabungkan  dalan  1  excel  .  Data  dari google  trends tersebut  berupa  popularitas  atau  persetase,  tidak  dapat membandingkan  dengan  data  bps,maka  di  perlukan pehitungan.
Gambar 3. 1 Dataset
Dan  untuk  mendapatkan  angka  yang  lebih akurat,  maka  di  lakukan  pergeseran  waktu  pencarian untuk dibandingkan dengan dataset aktual atau bps.

## 3.2 Pengolahan Data
Dataset yang di gunakan pada penelitian yaitu dataset Jumlah  Kunjungan  Wisatawan  Mancanegara per bulan ke Indonesia Menurut Pintu Masuk, Google trends ,  dan  hasil  perhitungan  dari google  trends ,  di unggah  ke google  drive digunakan  untuk  mengakses dataset di google colab dari google drive .
Gambar 3. 2 Contoh Dataset
3.3 Pemrosesan Noise
Pada tahap ini, dataset yang digunakan diubah dalam bentuk sinyal.
Gambar 3. 3 Dataset sinyal
Pemrosesan Noise EMD  dilakukan  untuk mengurangi  atau  membersihkan  data google  trends . Dekomposisi  tersebut  menghasilkan  empat  fungsi IMF.  Rangkaian  semua  fungsi  komponen  dan residunya.  EMD  secara  adaptif  menguraikan  sinyal menjadi  beberapa  komponen  IMF  dan  residu.  Setiap fungsi  IMF  berisi  skala  waktu  karakteristik  yang berbeda.
sinyal  dengan  solusi  multire.  Secara  khusus, ukuran resolusi bervariasi dengan sinyal yang berbeda. Pada  Gambar  3.4  memiliki  frekuensi  tertinggi. Frekuensi  semua  fungsi  IMF  menurun  secara
bergantian dan tidak tumpang tindih sementara residunya tertutup  untuk  fungsi  yang  monoton.  Sumbu  horizontal mewakili  rentang  waktu,  dan  sumbu  vertikal menunjukkan nilai fungsi masing-masing IMF.
Gambar 3. 4 HHT dalam pemprosesan Noise
Gambar 3. 5 Hasil Pembersihan Noise
Inilah hasil yang sudah dibersihkan menggunakan HHT dari tahun 2009 – 2021.
Gambar 3. 6 Nilai Dan Hasil Pembersihan Noise
Dan berdasarkan gambar Grafik diatas menunjukkan  bahwa  data  dengan  garis  warna  biru merupakan  data  google  trend  dari  pada  tahun  2009  – 2021, garis warna orange adalah hasil pembersihan HHT google  trends dari  pada  tahun  2009  -  2021,  Dan  garis
warna  oranye  putus  -  putus  adalah  data  hasil  setiap pintu masuk untuk tahun 2009 – 2021.

## 3.4 Pengujian
Pada  tahap  ini,  hasil  dari  pemprosesan  noise diprediksi  menggunakan  LSTM,  Dengan  memanggil modul Pandas dari Python, untuk  menampilkan struktur tabel (hht, bps, dan bulan).

## Gambar 3. 7 Data HHT,BPS,Bulan
Selanjutnya  mempersiapkan  dataset  sebelum digunakan untuk melatih model Classifier. Tahapan ini dibuat  dalam  sebuah  fungsi  yang  kemudian  akan prediksi ke dataset yang akan diproses.
Selanjutnya Membangun arsitektur forecasting LSTM  menggunakan  modul python keras,  kemudian import sequential model , LSTM layer , dan dense layer . Sequential  model merupakan  model  yang  memiliki susunan  satu input layer ,  beberapa hidden  layer ,  dan satu output layer. Dengan membuat variabel baru yaitu model,  arsitektur  yang  dibangun  tersusun  atas  satu hidden layer LSTM dengan 100 unit neuron atau saraf yang berfungsi mengolah input data, yang mana pada LSTM layer sekaligus  menjadi  layer input dengan shape parameter.
Selanjutnya  pelatihan  model  dilakuakn  bertujuan untuk  melihat  hasil  dari  performa  dari  hasil  kerja  yang dilakukan  oleh  metode  LSTM  dengan  pembacaan  dari history yang sudah dilakukan sebelumnya untuk melihat hasil  dari  grafik  atau  alur  performa  dari  kinerja  metode LSTM.

## Gambar 3. 9 Melatih model
Setelah  proses  model  LSTM  selesai  dilatih menghasilkan nilai loss 18.8590 yaitu tingkat kesalahan ( error )  dalam  pelatihan  model forecasting LSTM,  dan main  absolute  percentage  error  18.8590  yaitu  tingkat kesalahan  ( error )  dalam  proses  validasi,  Selanjutnya dilakukan prediksi kunjungan wisatawan tahun 2021.
Tabel 3. 1 Hasil Prediksi 2021 Bulan Aktual Prediksi LSTM 2021 Prediksi HHT- LSTM 2021 Januari- 2021 137 230 296 065 191 530 Februari- 2021 115 765 335 780 154 833 Maret- 2021 130 933 215755 223 000 April- 2021 125 001 142 610 263 365 Mei- 2021 152 604 137 468 186 840 Juni- 2021 137 247 219 536 626 128 Juli- 2021 135 438 242 268 396 613 Agustus- 2021 124 751 115 993 303 257
Septembe r- 2021 124 071 125 600 274 782 Oktober- 2021 148 645 126 954 240 446 Novembe r- 2021 153 199 114 517 141 177 Desember - 2021 163 619 159 299 415 975
Inilah hasil hasil pengujian prediksi kunjungan wisatawan tahun 2021. Selanjutnya pengukuran selisih antara data aktual dengan data hasil prediksi, Evaluasi RMSE dan MAPE.

## 3.5 Hasil
Setelah melakukan semua tahapan pembesihan data,akan di analisis dengan dua ukuran yaitu RMSE untuk mengukur akurasi hasil peramalan dengan data history dan MAPE untuk mengetahui persentase error pada hasil peramalan. Implementasi model RMSE dan MAPE.
Tabel 3. 2 Hasil MAPE Dan RMSE 2021 Nama MAPE RMSE LSTM 2021 48.679688686 475 63376.516927 083336 HHT + LSTM 2021 109.51706130 290886 149457.65885 416666
Berdasarkan  tabel  di  atas  dapat  di  lihat  hasil RMSE  dan  MAPE,  secara  keseluruhan  trends  dari HHT mengikuti trends dari bps walaupun tingkat error dari  RMSE  dan  MAPE  pada  2  tahun  terakhir  cukup tinggi.  Hal  ini  di  karnakan  trends  yang  di  mulai  dari januari  2020  mengalami  penurunan  drastis  sehingga pengolahan  HHT  berlawanan  dengan  trends  pada  2 tahun terakhir. Hasil dari evaluasi menunjukan bahwa dataset hasil HHT tidak bisa di gunakan sepenuhnya, untuk itu agar dataset hasil HHT dapat digunakan maka data  dari  januari  2020  hingga  desember  2021  hasil HHT harus di buang.inilah Hasil Prediksi Tahun 2019.
Tabel 3. 3 Hasil MAPE Dan RMSE 2019 Nama MAPE RMSE LSTM 2019 9.4845799855 27526 129249.34375 HHT + LSTM 2019 46.06793205 653058.23958 333

## 4  PENUTUP

## 4.1 Kesimpulan
Berasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka dapat diambil kesimpulan antara lain bahwa dataset hasil HHT  tidak  bisa  digunakan  semuanya  dikarnakan  error yang  sangat  besar  dan  berlawanan  dengan  trends  pada januari  2020  sampai  desember  2021,  dan  dengan membuang  atau  tidak  digunakan  data  dari  januari  2020 sampai  desember  2021  pada  dataset  hasil  HHT,maka dataset hasil HHT bisa digunakan untuk prediksi. (Dataset dan  sistem  yang  dibangun  dapat  dilihat  pada  link https://github.com/harunmukhtar/Prediksi-Kunjungan- Wisatawan-Ke-Indonesia .)
Selanjutnya, Pengujian prediksi pada dataset yang berjumlah sebanyak 156 baris data dari tahun 2009 sampai 2019,  menghasilkan  nilai  RMSE  LSTM    129249  ,  dan RMSE HHT + LSTM  653058, dan hasil MAPE HHT + LSTM yang tinggi disebabkan  karena selisih data aktual berjumlah  16.106.954  dan  data  hasil  prediksi  berjumlah 9.176.497 selisih nya adalah 6.930.457 membuat kelipatan yang  banyak  sehingga  membuat  hasil  persentase  pada MAPE menjadi besar.

## 4.2 Saran
Setelah dilakukannya penelitian ini maka adapaun saran untuk penelitian selanjutnya sebagai berikut:
1. Disarankan  untuk  menambah  query  dari google trends sehingga  hasil  perhitungan  korelasi  lebih bagus.
2. Jika ingin menggunakan HHT untuk dataset hingga 2021 disarankan untuk menunggu beberapa tahun
3. Disarankan  menggunakan  dataset  rentang  waktu perhari.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J. Mariyono, “Determinants of Demand for
Foreign Tourism in Indonesia,” Jurnal Ekonomi Pembangunan: Kajian Masalah Ekonomi dan Pembangunan , vol. 18, no. 1, p. 82, 2017, doi: 10.23917/jep.v18i1.2042. [2] A. S. Chan, “Prediksi Kedatangan Wisatawan Pada Pariwisata Kota Batam Dengan
Menggunakan Teknik Knowledge Data Discovery,” Jurnal Ilmiah Informatika , vol. 6, no. 01, p. 11, 2018, doi: 10.33884/jif.v6i01.432.
[3] M. J. Afroni and O. Melfazen, “Deteksi Sinyal Flicker Mengandung Noise Berbasis Hilbert Huang Transform,” Prosiding SENIATI , pp. 43–49, 2018.
[4] M. P. Raharyani, R. R. M. Putri, and B. D. Setiawan, “Implementasi Algoritme Support Vector Regression Pada Prediksi Jumlah Pengunjung Pariwisata,” Jurnal Teknologi
Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 2, no. 4, pp. 1501–1509, 2018.
[5] N. N. Lingga and A. A. Rohmawati, “Pemodelan dan Peramalan Kedatangan Wisatawan ke Tempat Wisata dengan Google trends Menggunakan Metode Variasi Kalender ARIMAX,” Proceeding of Engineering , vol. 8, no. 2, pp. 3361–3372, 2021.
[6] H. K. Nafah and E. Purnaningrum, “Penggunaan Big Data Melalui Analisis
Google trends Untuk Mengetahui Perspektif Pariwisata Indonesia Di Mata Dunia,” Snhrp , vol. 3, no. (2021), pp. 430–436, 2021.
[7] D. Kurniadi and A. Mulyani, “Pengaruh Teknologi Mesin Pencari Google Terhadap
Perkembangan Budaya dan Etika Mahasiswa,” Jurnal Algoritma , vol. 14, no. 1, pp. 19–25,
2017, doi: 10.33364/algoritma/v.14-1.19.
[8] X. Li, H. Li, B. Pan, and R. Law, “Machine
Learning in Internet Search Query Selection for Tourism Forecasting,” Journal of Travel Research , vol. 60, no. 6, pp. 1213–1231, 2021, doi: 10.1177/0047287520934871.
[9] A. R. Khadafy, “Penerapan Naive Bayes untuk Mengurangi Data Noise pada Klasifikasi Multi Kelas dengan Decision Tree,” Journal of Intelligent Systems , vol. 1, no. 2, pp. 136–142, 2015.
[10] I. Qomah, D. A. Asfani, and D. C. Riawan, “Deteksi Kerusakan Batang Rotor Pada Motor Induksi Menggunakan Analisis Arus Mula Berbasis Hilbert Transform,” Jurnal Teknik ITS , vol. 5, no. 2, 2016, doi:
10.12962/j23373539.v5i2.16054.
[11] A. Atbi, S. M. Debbal, F. Meziani, and A. Meziane, “Separation of heart sounds and heart murmurs by Hilbert transform envelogram,” vol. 1902, no. 6, pp. 375–387, 2013, doi:
10.3109/03091902.2013.816379.
[12] R. Muhammad, S. A. Putra, and S. Si, “Wireless Sensor Network Untuk Menganalisis Perilaku Jembatan Single Degree Of Freedom Dengan Menggunakan Metode Hilbert Huang Transform,” vol. 8, no. 2, pp. 3606–3620, 2021.
[13] A. T. M. Farid, “Prediction of unknown deep foundation lengths using the Hilbert Huang Transform (HHT),” HBRC Journal , vol. 8, no. 2, pp. 123–131, 2012, doi:
10.1016/j.hbrcj.2012.09.008.
[14] 2010. George S. Spais, “Search Engine Optimization ( SEO ) as a dynamic online promotion technique : the implications of activity theory for promotion managers,” Innovative Marketing , vol. 6, no. 1, pp. 7–24, 2010.
[15] A. P. Hidayati, F. T. Elektro, and U. Telkom, “Perancangan Sistem Brain Computer Interface Untuk Klasifikasi Metode Hilbert Huang Transform The Design Of Brain Computer Interface System For Classification Of Dementia ’ S Electroenchephalograph Signal Using Hilbert Huang Transform Method,” vol. 7, no. 3, pp. 9145–9151, 2020.
[16] I. Nabillah and I. Ranggadara, “Mean Absolute Percentage Error untuk Evaluasi Hasil Prediksi Komoditas Laut,” JOINS (Journal of Information System) , vol. 5, no. 2, pp. 250–255, 2020, doi: 10.33633/joins.v5i2.3900.