Penerapan Support Vector Regression (Svr) dalam Memprediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Domestik ke Bali
Ni Putu Nanik Hendayanti 1 , I Ketut Putu Suniantara 2 , Maulida Nurhidayati 3
Institut Teknologi Dan Bisnis STIKOM Bali 1,2
Institut Agama Islam Negeri Ponorogo 3
1 nanik@stikom-bali.ac.id, 2 suniantara@stikom-bali.ac.id, 3 nurhidayatimaulida@gmail.com

## Abstrak
Bali  merupakan  salah  satu  sektor  pariwisata  yang  terpopuler  di  Indonesia.  Dalam  kancah pariwisata  internasional,  pulau  Bali  terbilang  sebagai  destinasi  nasional  yang  paling  tenar dibandingan  destinasi-destinasi  lainnya.  Tingginya  tingkat  kunjungan  pariwisata  domestik  ke Bali setiap tahunnya harus sangat diperhatikan terutama bagi pemerintah daerah maupun dinas pariwisata  provinsi  Bali  dalam  mengoptimalkan  fasilitas,  sarana-prasarana  hingga  keamanan wisatawan  yang  berkunjung.  Maka  dari  itu,  diperlukan  suatu  metode  yang  dapat  memprediksi jumlah  kunjungan  wisatawan  ke  Bali  tiap  tahunnya.  Salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk memprediksi  jumlah  kunjungan  wisatawan  ke  Bali  adalah Support  Vector  Regression (SVR). SVR  adalah  metode  untuk  mengestimasi  sebuah  fungsi  yang  dipetakan  dari  objek  input  ke jumlah  riil  berdasarkan  data  pelatihan.  SVR  memiliki  properti  yang  sama  tentang memaksimalkan  margin  dan  trik  kernel  untuk  memetakan  data  yang nonlinier .  Hasil  dari penelitian  ini.  Berdasarkan  peramalan  menggunakan  data  training  nilai  MAPE  yang  diperoleh sebesar  11,34%  sedangkan  meggunakan  data  testing  nilai  MAPE  yang  diperoleh  7,30%. Berdasarkan  nilai  MAPE  yang  dihasilkan  dapat  dikategorikan  baik  untuk  pemprediksi  jumlah pengunjung pariwisata.
Kata Kunci: Support Vector Regression (SVR), Wisatawan Domestik, Prediksi

## Abstract
Bali  is  one  of  the  most  popular  tourism  sectors  in  Indonesia.  In  the  arena  of  international tourism, the island of Bali is considered as the most famous national destination compared to other  destinations.  The  high  level  of  domestic  tourism  visits  to  Bali  annually  must  be  strictly noted  especially  for  local  governments  and  Bali  provincial  tourism  agencies  in  optimizing facilities,  infrastructure  to  the  safety  of  tourists  Visit.  Therefore,  it  takes  a  method  that  can predict the number of tourists visiting Bali annually. One method used to predict the number of tourists visiting Bali is Support Vector Regression (SVR). SVR is a method to estimate a mapped function  from  an input  object to  a real  amount  based  on  the  training data.  SVR  has  the  same properties about maximizing margins and kernel tricks for mapping nonlinear data. Results of this research. Based on forecasting using MAPE value training data obtained by 11.34% while use data testing of MAPE value obtained by 7.30%. Based on the resulting MAPE value can be categorized well for the number of tourism visitors.
Keywords: Support Vector Regression (SVR), Domestic Tourist, Prediction

## I. PENDAHULUAN
Pariwisata  merupakan  industri  gaya  baru yang  mampu  memacu  pertumbuhan  ekonomi  yang cepat  dalam  hal  kesempatan  kerja,  pendapatan, taraf hidup, dan dalam mengaktifkan sektor lain di dalam negara penerima wisatawan [1]. Di samping itu pariwisata sebagai suatu sektor yang kompleks, mampu  menghidupkan  sektor-sektor  lain  meliputi industri-industri  seperti  industri  kerajinan  tangan, industri  cinderamata,  penginapan,  dan  transportasi [2].  Disebutkan  pula  bahwa  pariwisata  sebagai industri  jasa  yang  digolongkan  sebagai  industri  ke tiga  cukup  berperan  penting  dalam  menetapkan kebijaksanaan  mengenai  kesempatan  kerja,  dengan alasan  semakin  mendesaknya  tuntutan  akan kesempatan  kerja  yang  tetap  sehubungan  dengan selalu  meningkatnya  wisata  pada  masa  yang  akan datang.
Pariwisata termasuk dalam program pembangunan  nasional  di  Indonesia  sebagai  salah satu sektor pembangunan ekonomi [3]. Oleh karena itu,  pembangunan  pariwisata  di  Indonesia  perlu ditingkatkan. Melalui pariwisata pemerintah berusaha untuk menambah penghasilan atau devisa negara, terutama dengan masuknya para wisatawan.  Indonesia  merupakan  sebuah  negara kepulauan  yang  memiliki  banyak  potensi  besar dalam  sektor  kepariwisataanya  baik  itu  potensi alam,  bahari  maupun  wisatanya.  Selain  potensi tersebut  Indonesia  juga  memiliki  beragam  tradisi, agama serta budaya. Segala bentuk kekayaan yang dimiliki  oleh  pulau  –  pulau  di  Indonesia  dapat dinikmati oleh wisatawan.
Pulau  Bali  adalah  salah  satu  bagian  dari Indonesia  yang  terkenal  akan  pariwisata  budaya dan  alamnya,  banyak  wisatawan  yang  berkunjung untuk menikmati atraksi wisata di pulau Bali mulai dari pantai, pegunungan, pedesaan, budaya, sejarah hingga  makanan  tradisional  [4][5].  Pulau  ini banyak  dikunjungi  oleh  wisatawan  baik  domestik maupun wisatawan mancanegara.
Bali  juga  dikenal  dengan  sebutan  Pulau Dewata, Pulau Seribu Pura, atau Pulau Surga. Bagi para  wisatawan,  Pulau  Bali  adalah  surga  wisata yang tiada duanya. Karena disamping pantai-pantai Bali  yang  memang  sudah  sangat  terkenal keindahannya,  Bali  juga  memiliki  keindahan  alam yang luar biasa dan lengkap, seperti gunung berapi,
sawahnya  yang  bersusun  ( Terasering  Ceking ) menghampar  hijau  memberikan  rasa  damai  dan ketenangan,  butiran  pasir  dan  keindahan  alam bawah lautnya yang mengagumkan seolah menjadi persembahan  keindahan  alam  yang  tiada  habisnya, serta  keunikan  seni  budayanya  dan  berbagai  hasil kerajinan  tangan  yang  khas  dan  fantastis  dari  para pengrajinnya.
Tingginya  jumlah  kunjungan  wisatawan yang  datang  ke  Bali  tiap  tahunnya  harus diperhatikan  karena  sangat  penting  terutama  bagi pemerintah  daerah  maupun  dinas  pariwisata Provinsi  Bali  dalam  mengoptimalkan  fasilitas, sarana-prasarana hingga keamanan wisatawan yang berkunjung dan meningkatkan sektor perekonomian  masyarakat  Bali  maupun  negara. Maka  dari itu  diperlukan  suatu  metode  yang  dapat digunakan  untuk  memprediksi  jumlah  kunjungan wisatawan  domestik  dan  mancanegara  datang  ke Bali.
Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan untuk  memprediksi  jumlah  kunjungan  wisatawan domestik  ke  Bali  yaitu  Support  Vector  Regression (SVR). Support  Vector  Regression (SVR)  adalah hasil  pengembangan Support  Vector  Machine (SVM)  dengan  metode  regresi  sehingga  dapat digunakan  untuk  peramalan  layaknya  metode regresi  pada  pendekatan  statistik.  Peramalan dengan  pendekatan  statistik  terdiri  dari  metode pertimbangan, metode regresi, metode kecenderungan,  metode input output ,  dan  metode ekonometrika [6]. Metode regresi adalah salah satu metode  peramalan  yang  sering  digunakan  karena dapat  diaplikasikan  untuk  peramalan  dengan  data yang  memiliki  variabel  yang  banyak.  Proses komputasi pada metode regresi dapat menjadi lama karena  metode  regresi  adalah  metode  yang memiliki  ketergantungan  antara  variasi  dan  relasi dari tiap variabel [7].
[8]  meneliti  tentang  “Prediksi  Jumlah Kunjungan  Wisatawan  Mancanegara  Ke  Bali Menggunakan  Support  Vector  Regression  dengan Algoritma  Genetika”.  Hasil  penelitian  tersebut adalah  metode  GA-SVR  pada  data  kunjungan wisatawan  mancanegara  ke  Bali  sesuai  untuk prediksi jangka pendek.
[9]  meneliti  tentang  “  Implementasi Algoritme Support Vector Regression Pada Prediksi
Jumlah  Pengunjung  Pariwisata”.  Hasil  penelitian tersebut  adalah  rata-rata  nilai  MAPE  minimum yang  dihasilkan  adalah  9,16%  dan  nilai  MAPE terbaik yang didapatkan adalah 6,98% yang berarti rata-rata  selisih  antara  hasil  prediksi  dengan  data aktual sebesar 115 jumlah pengunjung.
[10]  meneliti  tentang  “  Analisis Support Vector Regression (SVR) dalam Memprediksi Kurs Rupiah  Terhadap  Dollar  Amerika  Serikat”.  Hasil penelitiannya  adalah  prediksi  Kurs  Jual  Rupiah menggunakan  fungsi  kernel  Linier  dan polynomial menghasilkan  hasil  yang  tidak  jauh  berbeda, keduanya  memberikan  akurasi  yang  bagus  dan error yang kecil.
Dengan  mempertimbangkan  hal  tersebut, maka  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  penggunaan Analisis Support  Vector  Regression (SVR)  dalam memprediksi  jumlah  wisatawan  domestik  dan  ke Bali.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
1. Support Vector Regression (SVR)
Support  Vector  Regression (SVR)  adalah penerapan  dari Support  Vector  Machine (SVM) yang  diperkenalkan  oleh  [11]  untuk  kasus  regresi. Konsep  SVR  didasarkan  pada risk minimization , yaitu untuk mengestimasi suatu fungsi dengan cara meminimalkan batas atas dari generalization error , sehingga  SVR  mampu  mengatasi overfitting . Output dari  SVR  adalah  berupa  bilangan  riil  dan kontinyu. Dimisalkan terdapat training data sebagai berikut:
{(𝑥 1 , 𝑦 1 ), (𝑥 2 , 𝑦 2 ), … , (𝑥 ℓ , 𝑦 ℓ )} ⊂ 𝒳  ×  ℝ (1)
dimana 𝒳 merupakan input vector dari ℝ 𝑑 . Dalam konsep  -SV Regresion , Vapnik menjelaskan bahwa  tujuan  dari  -SV.  Regresion  ini  adalah mencari  fungsi 𝑓(𝑥) yang  mempunyai  deviasi maksimal sebesar  untuk mendapatkan nilai target 𝑦 𝑖 dari semua data training , dimana kesalahan akan diterima  selama  kurang  dari  nilai  .  Dan  nilai kesalahan  tidak  diterma  apabila  nilainya  melebihi sebesar  . Fungsi  linear  secara  umum  dapat dituliskan  sebagai  fungsi f yang  dijelaskan  pada rumus 2 dibawah ini,
f(x) = 〈w, x〉 + b          w ∈ 𝒳 , b ∈ ℝ (2)
dimana 〈 .  , . 〉 merupakan hasil dari dot product di
𝒳 .  Fungsi  1  merupakan flatness sehingga tujuannnya adalah mencari nilai kecil dari w . Salah satu  cara  untuk  mencari  nilai  tersebut  adalah meminimalkan  bentuk Euclidean ‖𝑤‖ 2 secara matematis  hal  tersebut  dapat  ditulis  dengan permasalahan convex  optimization yang  dijelaskan pada rumus 3 dibawah ini,
Minimize 1 2 ‖w‖ 2
Subject t o: y i − 〈w, x〉 − b   ≤ ε (3)
〈w, x〉 + b −   y i ≤ ε
Konstanta C > 0 menentukan trade  of antara flatness dari  fungsi  f  dan  seberapa  besar  tingkat deviasi  kesalahan  dari  batas ε yang  dapat ditoleransi.  Jika  dilihat  dari  sudut  pandang matematika  masalah  yang  terdapat  pada SVR adalah Convex Linear Programing NLP optimation problem dimana terdapat masalah untuk meminimalkan  fungsi  kuadratik  untuk  diubah menjadi sebuah batasan. Batasan- batasan ini  dapat diselesaikan  dengan dual  problem  formulation yang  mana  untuk  menyelesaikan  kondisi  dual problem  ini  digunakan  persamaan Lagrange Multiplier. Dari  proses  matematis  tersebut  maka didapatkan  rumus  seperti  yang  dijelaskan  pada rumus 4 dibawah ini,
𝑓(𝑥) = ∑ (𝛼 𝑖 − 𝛼 𝑖 ∗ ). 〈𝑥 𝑖 . 𝑥〉 ℓ 𝑖=1 + 𝑏 (4)
Fungsi  diatas  adalah  fungsi  untuk  yang digunakan  untuk  menghitung  permasalahan  linear. Sedangkan  untuk  permasalahan non linear nilai 𝒙 𝒊 dan 𝒙 terlebih  dahulu  ditransformasikan  kedalam space  feature yang  berdimensi  tinggi  dengan  cara memetakan  vektor 𝒙 𝒊 dan 𝒙 ke  dalam  fungsi Φ . Fungsi Φ merupakan fungsi kernel. Dengan begitu persamaan akhirnya adalah sebagai berikut.
𝑓(𝑥) = ∑ (𝛼 𝑖 − 𝛼 𝑖 ∗ ) ℓ 𝑖=1 . 𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥) + 𝑏 (5)

## 2. Fungsi Kernel
Menurut [12] banyak teknik data mining atau machine  learning yang  dikembangkan  dengan asumsi  kelinieran,  sehingga  algoritma  yang dihasilkan  terbatas  untuk  kasus-kasus  yang  linier. Dengan  metode  kernel  suatu  data  x  di input  space
dipetakan  ke feature  space dengan  dimensi  yang lebih tinggi melalui φ.
: ( ) x x    (6)
Fungsi kernel yang digunakan dlaam penelitian ini adalah:
1. Kernel Linier ( ) T x x x   (7)
2. Kernel Polynomial ( ) (( ) 1) , 1, 2,... T p x x x p
    (8)
3. Ukuran Error
Menurut [13] ukuran-ukuran error yang sering dipakai untuk menilai performansi suatu peramalan adalah sebagai berikut:
1. Mean Absolut Percentage Error (MAPE):
1 1 ( ) X100% n i i i e MAPE n y    (9)
2. Mean Squared Error (MSE):
2 1 1 n i i MSE e n    (10)
3. Mean Absolut Error (MAE):
1 1 n i i MAE e n    (11)
Dimana i e adalah selisih i y dan ˆ , i i y y adalah data aktual dengan i=1, 2, …,n dan ˆ i y adalah data ramalan dengan  i=1, 2, …,n.

## III. METODOLOGI
Pada penelitian ini digunakan Support Vector Regression (SVR)  untuk  mengetahui  jumlah kunjungan wisatawan domestik ke Bali dari Januari 2004 hingga Desember 2018 yang merupakan data sekunder dari Badan Pusat Statistik Bali. Penelitian ini menggunakan data jumlah kunjungan wisatawan  domestik  ke  Bali.  Data  jumlah kunjungan  wisatawan  tersebut  kemudian  dijadikan variabel  prediktor  (x)  dan  variabel  respon  (y) melalui plot PACF.
Adapun  tahap  penelitian  yang  digunakan adalah sebagai berikut
a. Pengujian normalitas data kunjungan wisatawan domestik ke Bali.
b. Membagi data jumlah kunjungan wisatawan  domestik  ke  Bali  menjadi  data training dan data testing .
c. Menentukan tipe kernel yang digunakan.
d. Menentukan  parameter  dari  kernel  yang dipilih.
e. Pemilihan  model  terbaik  melalui grid- search.
f. Melakukan peramalan terhadap data testing .

## IV. HASIL dan PEMBAHASAN

## 1. Deskripsi data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah data kunjungan wisatawan domestik ke Bali dari  Januari  2004  sampai  dengan  Desember  2018. Data  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  Bali melalui laman www.bali.bps.go.id dan ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1 . Time Series Plot Jumlah Kunjungan Wisatawan Domestik Ke Bali
Gambar  1  menunjukkan  perkembangan kunjungan wisata ke Bali dari Januari 2008 hingga Desember  2018.  Gambar  tersebut  menunjukkan bahwa jumlah kunjungan wisata memiliki tren yang naik di setiap bulannya meskipun pada bulan-bulan tertentu  mengalami  penurunan  yang  sangat  besar seperti  pada  Maret  2014  yang  mengalami penurunan  dibandingkan  bulan-bulan  yang  lain serta  pada  Juli  2016  yang  mengalami  peningkatan sangat  tajam  disusul  Juni  2018.  Hal  ini  dapat dimaklumi  mengingat  Juni-Juli  mayoritas  siswa  di Indonesia memasuki waktu liburan sekolah.

## 2. Pengujian normalitas data
Pengujian normalitas dilakukan untuk mengetahui  apadah  data  yang  dianalisis  dalam  hal ini  data  jumlah  kunjungan  wisatawan  domestik  ke Bali  mengikuti  distribusi  normal  atau  tidak.
180 162 144 126 108 90 72 54 36 18 1 1200000 1000000 800000 600000 400000 200000 0 Index Ju m la h K un ju ng an W is at a Time Series Plot of Jumlah Kunjungan Wisatawan Domestik Ke Bali
Pengujian  normalitas  dilakukan  dengan  bantuan software Minitab 17 dan hasilnya ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Pengujian Normalitas Jumlah Kunjungan Wisata Domestik Ke Bali
Gambar  2  menunjukkan  hasil  pengujian normalitas  dengan Anderson  Darling .  Hasil tersebut menunjukkan bahwa data jumlah kunjungan  wisatawan  ke  Bali  tidak  berdistribusi normal.  Hal  ini  dikarenakan  nilai P-Value <0,005. Karena data tidak berdistribusi normal, selanjutnya dilakukan  transformasi  dengan  menggunakan metode Box-Cox. Hasil  pengujiannya  ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Pengujian Box-Cox
Berdasarkan Gambar 3 hasil pengujian Box- Cox  diperoleh  nilai 𝜆 =0,00  yang  menunjukkan bahwa transformasi Log dibutuhkan agar data yang dimiliki berdistribusi normal.
3. Data training dan data testing Setelah dilakukan transformasi dengan menggunakan operasi hitung Logaritma, selanjutnya  data  dibagi  menjadi  data training dan data testing .  Presentase  data training dan testing
adalah 70:30 untuk selanjutnya dilakukan pemodelan dengan menggunakan SVR. Pembagian datanya adalah data dari bulan Januari 2004 hingga Juni  2014  sebagai  data training sisanya  yaitu  data bulan  Juli  2014  hingga  Desember  2018  sebagai data testing .

## 4. Membangun model SVR dengan R
Untuk  dapat  membuat  model  SVR  dengan software R  diperlukan package tambahan  yaitu e1071. Selanjutnya membuat model SVR berdasarkan  data training yang  telah  disiapkan. Model  SVR  yang  digunakan  adalah  model defaut yang  disediakan  sistem  tanpa  mengubah  kernel yang ada.
Dengan  menggunakan  sintax  tersebut  nilai cost=1,  gamma=1,  dan  epsilon-0,1  dengan  kernel yang digunakan adalah radial basis yang merupakan  nilai defaut yang  disediakan  oleh  SVR pada software R dengan package e1017. Selanjutnya  dilakukan  prediksi  dan  hasilnya ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Prediksi Plot dengan defaut SVR
Gambar  4  menunjukkan  hasil  prediksi  data training dengan  menggunakan defaut SVR  yang ada pada software R. Gambar tersebut menunjukkan  bahwa  prediksi  yang  dilakukan  oleh SVR  belum  memberikan  hasil  yang  optimal.  Hal ini dikarenakan hasil tersebut tidak bisa menjangkau  secara  keseluruhan  data  yang  ada  dan belum menunjukkan hasil yang optimal.
model_training<-svm(Y~X,dataset) predictedY<-predict(model_training,dataset) plot(X,Y)
points(X, predictedY, col = "red",pch=4)
Berdasarkan hal tersebut, selanjutnya akan dilakukan  prediksi  data  dengan  mencari  model terbaik  dengan  menggunakan  metode Grid  Search Optimization(GSO) yang  telah  tersedia  pada software R.
Pada  penelitian  ini,  kernel  yang  digunakan adalah radial  basis  function dengan  nilai epsilon adalah 0, 0.1, 0.2, …, 1 dan cost =2 -5 , 2 -4 , …,2 5 serta nilai gamma 2 -5 ,  2 -4 ,  …,2 5 sehingga  dibutuhkan waktu  untuk  memperoleh  pasangan  model  yang memberikan  nilai  paling  optimal.  Hasil  parameter terbaik pada model adalah sebagai berikut
Dari  hasil  tersebut  diketahui  bahwa  model  terbaik adalah  model  dengan  nilai epsilon adalah  0, cost adalah  32,  dan gamma adalah  16.  Selanjutnya dilakukan  prediksi  data  dan  hasilnya  ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Prediksi Plot model terbaik data training
Gambar  5  menunjukkan  hasil  prediksi  data training berdasarkan model terbaik yang diperoleh. Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  nilai  prediksi mengikuti  pola  data  yang  ada  sehingga  prediksi yang  dilakukan  menjadi  lebih  sesuai  dengan  data training .
Nilai  prediksi  yang  diperoleh  merupakan nilai  prediksi  untuk  data  yang  telah  ditransformasi kedalam fungsi Log. Untuk mendapatkan nilai asli, maka  nilai  prediksi  ditransformasikan  kedalam fungsi  EXP  yang  merupakan  kebalikan  dari  fungsi Log.  Setelah  dilakukan  transformasi  selanjutnya dilakukan  perhitungan  MAPE,  MSE,  dan  MAE. Hasil  perhitungan  MAPE,  MSE,  dan  MAE ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Uji Performa Model Data Training
Uji Performa Model Nilai MAPE 11.34% MSE 5188645009 MAE 40563.29 Setelah  diperoleh  model  SVR  yang  optimal, nilai parameter
tersebut selanjutnya diimplementasikan pada data testing. Hasil prediksi dan data testing ditunjukkan pada Gambar
Gambar 6. Prediksi Plot data testing Gambar  6  menunjukkan  hasil  prediksi  data testing berdasarkan  model  terbaik  yang  diperoleh pada  model  SVR.  Hasil  tersebut  menunjukkan bahwa nilai prediksi mengikuti pola data yang ada. Nilai  prediksi  yang  diperoleh  merupakan  nilai prediksi  untuk  data  yang  telah  ditransformasi kedalam  fungsi  Log.  Untuk  mendapatkan  nilai yang  asli,  maka  nilai  prediksi  ditransformasikan kedalam  fungsi  EXP  yang  merupakan  kebalikan dari  fungsi  Log.  Setelah  dilakukan  transformasi selanjutnya  dilakukan  perhitungan  MAPE,  MSE, dan  MAE.  Hasil  perhitungan  MAPE,  MSE,  dan MAE ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Uji Performa Model Data Testing Uji Performa Model Nilai MAPE 7.30% MSE 7920192837 MAE 52922.09
tuneResult <- tune(svm,Y ~
X,kernel="radial",ranges = list(epsilon =seq(0,1,0.1),cost = 2^(-5:5), gamma = 2^(-5:5)))
print(tuneResult)
tunedModel <- tuneResult$best.model tunedModelY <- predict(tunedModel, dataset) points(X,tunedModelY,col = "grey",pch=4)
Parameter tuning of ‘svm’:
- sampling method: 10-fold cross validation
- best parameters:
epsilon cost gamma
0   32    16
- best performance: 0.03831236

## 5. Peramalan periode selanjutnya
Pada  tahap  ini  dilakukan  peramalan  jumlah kunjungan  wisatawan  domestik  ke  Bali  untuk  satu periode  kedepan  atau  12  bulan  di  tahun  2019. Peramalan  satu  periode  kedepan  dilakukan  dengan menggunakan  data testing .  Hasil  peramalannya adalah sebagai berikut
Hasil  peramalan  yang  diperoleh  selanjutnya dirubah  melalui  fungsi  EXP  dan  diperoleh  hasil sebagai berikut
Tabel 3. Prediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan
Bulan Jumlah Kunjungan Jan-19 1112736.616 Feb-19 1194669.034 Mar-19 1156918.546 Apr-19 1038829.598 May-19 913223.9681 Jun-19 821025.724 Jul-19 766988.6189 Aug-19 740421.7901 Sep-19 729321.3531 Oct-19 725373.6346 Nov-19 724178.2039 Dec-19 723869.4282
Tabel  3  menunjukkan  prediksi  jumlah kunjungan  wisatawan  domestik  ke  Bali  periode 2019.  Berdasarkan  hasil  tersebut  diketahui  bahwa jumlah  kunjungan  wisata  mengalami  peningkatan pada bulan februari 2019 dan mulai menurun untuk bulan-bulan selanjutnya.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Evaluasi  yang  digunakan  pada  penelitian ini adalah Mean Absolute Percentage Error
(MAPE). Semakin kecil nilai MAPE maka
semakin baik akurasi sistem yang dihasilkan.
2. Berdasarkan  peramalan  menggunakan  data training  nilai  MAPE  yang  diperoleh sebesar  11,34%  sedangkan  meggunakan data  testing  nilai  MAPE  yang  diperoleh 7,30%.  Berdasarkan  nilai  MAPE  yang dihasilkan  dapat  dikategorikan  baik  untuk pemprediksi jumlah pengunjung pariwisata.
3. Peramalan  jumlah  kunjungan  wisatawan domestic  ke  Bali  untuk  satu  periode kedepan  atau  12  bulan  di  tahun  2019 dengan menggunakan data testing
menunjukkan  bahwa  jumlah  wisatawan mengalami peningkatan pada bulan Februari  dan  mengalami  penurunan  pada bulan-bulan berikutnya.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Sowwam,  Riyanto,  D.  Anindita,  S.  A. Riyadi,  and  R.  M.  Qibthiyyah,  “Kajian
Dampak Sektor Pariwisata Terhadap Perekonomian Indonesia,” Kementrian Pariwisata  Republik  Indones. ,  pp.  1–126, 2018.
[2] “Hubungan  Pertumbuhan  Ekonomi  dengan Sektor  Pariwisata,” JEJAK  J.  Ekon.  dan Kebijak. , vol. 9, no. 1, 2016.
[3] M.  A.  Nizar,  “Pengaruh  Pariwisata Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di
Indonesia” J. Kepariwisataan Indones. , vol. 6, no. 2, pp. 195 – 211, 2011.
[4] D.  P.  E.  P.  N.  D.  P.  C.  AYOMI,  “Balinese Arts and Culture as Tourism Commodity in Bali  Tourism  Promotion  Videos,” Mudra , pp. 299–307, 2017.
[5] W.  Himawan,  S.  Sabana,  and  A.  R. Kusmara,  “Pengaruh  Pariwisata  pada Keberagaman  Seni  Rupa  sebagai  Modal Kultural  Bali :  Studi  pada  Komunitas  dan Perhelatan Seni,” J. Urban Soc. Arts , vol. 3, no. April, pp. 96–101, 2016.
[6] J. Supranto, “Statistik teori dan aplikasi jilid 1  /  oleh  J.  Supranto,” Stat.  Teor.  dan  Apl. jilid  1  /  oleh  J.  Supranto ,  vol.  2000,  no. 2000, pp. 1–99, 2000.
[7] “Methods  of  Statistical  Forecasting,”  in Business Forecasting , 2016, pp. 81–141.
[8] L.  Surtiningsih,  M.  T.  Furqon,  and  S.
Adinugroho,  “Prediksi  Jumlah  Kunjungan Wisatawan Mancanegara Ke Bali Menggunakan  Support  Vector  Regression dengan  Algoritma  Genetika,” J.  Pengemb.
Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 8, pp. 2578–2586, 2018.
[9] A.  Pratama,  R.  C.  Wihandika,  and  D.  E. Ratnawati, “Implementasi
Algoritme Support  Vector  Machine  (  SVM  )  untuk Prediksi Ketepatan Waktu Kelulusan
Mahasiswa,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan Ilmu  Komput.  e-ISSN,  2548,  964X ,  vol.  2, no. 4, pp. 1704–1708, 2018.
[10] R.  Amanda,  H.  Yasin,  and  P.  Alan, “Analisis Support Vector Regression (SVR) dalam  Memprediksi  Kurs  Rupiah  Terhadap Dollar  Amerika  Serikat,” J.  Gaussian ,  vol.
3, no. 4, pp. 849–857, 2014.
[11] M.  Jändel,  “A  neural  support  vector machine,” Neural  Networks ,  vol.  23,  no.  5, pp. 607–613, 2010.
[12] S.  Budi, Data  Mining  Teknik  Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis . 2007.
[13] S. Makridakis, S. Wheelwright C, and V. E. McGee, Metode  dan  Aplikasi  Peramalan . 1999.