Sistem Deteksi Posisi Pengunjung Museum Berbasis Backpropagation Neural Network

Deteksi posisi pengunjung menggunakan metode Backpropagation Neural Network (BPNN) dapat dilakukan dengan memanfaatkan model neural network untuk memprediksi lokasi berdasarkan data yang tersedia. Proses ini melibatkan pelatihan model untuk mengenali pola dalam data dan menghasilkan prediksi posisi dengan akurasi tinggi. Dalam pengujian model BPNN untuk deteksi posisi pengunjung, hasil evaluasi diukur dengan Euclidean Distance dari error Euclidean dan presisi. Presisi yang dihasilkan bernilai 27,25% yang berarti mengindikasikan seberapa akurat model dalam melakukan prediksi posisi berdasarkan batas toleransi error yang telah ditentukan. Secara keseluruhan, presisi sebesar 27.25% ini
menunjukkan bahwa model hanya berhasil memberikan hasil yang cukup akurat pada sekitar 1 dari 5 prediksi, yang mengindikasikan bahwa ada ruang untuk perbaikan dalam meningkatkan akurasi model.
Kata Kunci: Deteksi, posisi pengunjung, Backpropagation Neural Network, Euclidean Distance