PREDIKSI JEMAAH HAJI KEMENTERIAN AGAMA KOTA BANDUNG MENGGUNAKAN METODE LSTM

Jumlah pendaftar jemaah haji di Indonesia, khususnya Kota Bandung, terus meningkat setiap tahun sehingga menimbulkan tantangan bagi Kementerian Agama dalam pengelolaan kuota, fasilitas, dan administrasi. Sistem SISKOHAT yang ada belum mampu memprediksi jumlah pendaftar di masa depan, sehingga diperlukan sistem prediktif untuk mendukung perencanaan kebijakan. Penelitian ini membangun sistem prediksi jumlah calon jemaah haji menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM) dengan Data historis pendaftar Kota Bandung tahun 2014–2024. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan Data, preprocessing, normalisasi, transformasi time series, pemisahan Data, pembangunan model LSTM, evaluasi dengan RMSE, MAPE, dan MSE, serta pengembangan sistem berbasis web menggunakan Python dan Flask. Hasil pengujian menunjukkan model LSTM memiliki akurasi prediksi yang cukup tinggi. Sistem telah divalidasi dengan metode black box dan kuesioner, menghasilkan nilai rata-rata 70,6%, yang menunjukkan sistem berfungsi baik dan layak digunakan Kementerian Agama Kota Bandung sebagai solusi digitalisasi layanan publik berbasis AI.