## PENERAPAN ALGORITMA ADABOOST UNTUK OPTIMASI PREDIKSI KUNJUNGAN WISATAWAN KE BALI DENGAN METODE DECISSION TREE
Nyoman Purnama 1 , Nengah Widya Utami 2
1 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Primakara
2 Program Studi Sistem Informasi Akutansi, Universitas Primakara e-mail: 1 purnama@primakara.ac.id , 2 widya@primakara.ac.id

## Abstrak
Bali merupakan salah satu pulau di Indonesia yang memiliki keindahan alam yang cukup memukau.  Dimana  pariwisata  berkontribusi  penuh  terhadap  perekonomian  warga  yang  ada  di Bali.  Semenjak  terjadinya  pandemi  covid  19  yang  berkepanjangan,  mengakibatkan  turunnya perekonomian  masyarakat  di  Bali  pada  umumnya.  Hal  ini  disebabkan  kunjungan  wisatawan yang berkurang secara signifikan tiap harinya. Prediksi kunjungan wisatawan menjadi suatu hal yang  penting  bagi  pemerintah  ataupun  industry  pariwisata  untuk  memberikan  kebijakan- kebijakan  yang  berhubungan  dengan  perekonomian  masyarakat  Bali.  Metode  Decission  Tree Regression(DTR) merupakan salah satu metode yang digunakan untuk memprediksi kunjungan wisatawan.  Metode  ini  merupakan  salah  satu  metode  regresi  yang  bisa  digunakan  untuk  data time series serta mudah digunakan. Namun DTR memiliki kelemahan yang rentan terhadap over fitting  dan  sensitif  terhadap  derau.  DTR  kemudian  digabungkan  dengan  ensemble  learning untuk  meningkatkan  stabilitas  dan  akurasi  prediksi.  Salah  satu  metode  ensemble  yang  bisa digunakan  yakni  ADABOOST.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  optimasi  prediksi  kunjungan wisatawan  ke  Bali  dengan  metode  Decision  tree,  dan  dihasilkan  nilai  MAE  yang  lebih  baik setelah dilakukan optimasi dengan Adaboost yaitu sebesar 59492.583.
Kata kunci — Prediksi; Kunjungan; Wisatawan; Optimasi; Adaboost

## Abstract
Bali  is  one  of  the  islands  in  Indonesia  which  has  quite  stunning  natural  beauty.  Where tourism  fully  contributes  to  the  economy  of  the  people  in  Bali.  Since  the  prolonged  Covid-19 pandemic, it has resulted in a decline in the economy of Balinese people in general. This is due to tourist visits decreasing significantly every day. Predicting tourist visits is an important thing for  the  government  or  the  tourism  industry  to  provide  policies  related  to  the  economy  of  the Balinese  people.  The  Decission  Tree  Regression  (DTR)  method  is  one  of  the  methods  used  to predict tourist visits. This method is a regression method that can be used for time series data and is easy to use. However, DTR has the weakness that it is susceptible to over fitting and is sensitive to noise. DTR is then combined with ensemble learning to improve prediction stability and  accuracy.  One  ensemble  method  that  can  be  used  is  ADABOOST.  In  this  research, prediction of tourist visits to Bali  was optimized using the Decision Tree method, and a better MAE value was produced after optimization with Adaboost, namely 59492.583 Keywords — Predictions; Visits; Tourists; Optimization; Adaboost

## I. PENDAHULUAN
Kunjungan  wisatawan  adalah  salah satu  sektor  ekonomi  yang  penting  bagi Indonesia. Setiap tahunnya, jumlah wisatawan  yang  berkunjung  ke  Indonesia terus
meningkat.
Wisatawan
dari
mancanegara  dan  domestik  memberikan kontribusi yang signifikan terhadap perekonomian Indonesia. Kunjungan wisatawan  juga  membawa  dampak  positif bagi  masyarakat  lokal,  seperti  peningkatan
lapangan kerja dan pengembangan
infrastruktur[1].
Bali  merupakan  suatu  wilayah  yang memiliki  keindahan  alam  dan  budaya.  Bali juga  merupakan  salah  satu  provinsi  di Indonesia  yang  mengandalkan  kegiatan perekonomiannya pada
pariwisata.
Kunjungan wisatawan ke Bali  diperkirakan akan  terus  meningkat  pasca  pandemi  yang melanda  beberapa  tahun  lalu.  Bali  telah menjadi  destinasi  wisata  yang  populer  di seluruh  dunia,  terutama  bagi  wisatawan yang  mencari  liburan  yang  santai  dan eksotis.  Selain  keindahan  alamnya  yang memukau,  Bali  juga  menawarkan  berbagai kegiatan  wisata  yang  menarik  seperti surfing, snorkeling, dan hiking[2].
Badan Pusat Statistik mencatat kunjungan  wisatawan  ke  Bali  pada  tahun sebelum pandemi (2019) terdapat 5.224.882 kunjungan, kemudian
mengalami penurunan  pada  2020  dan  2021[3].  Pada tahun  2022,  kunjungan  mulai  meningkat menjadi  1.491.073,  dan  pada  tahun  2023 sudah  mencapai  4.388.698  kunjungan. Lima negara dengan kunjungan tertinggi ke Bali  pada  Oktober  2023  adalah  Australia
(119.273 kunjungan), India (35.488
kunjungan),  Tiongkok  (25.148  kunjungan), Prancis  (23.036  kunjungan),  dan  Inggris (22.446 kunjungan).
Prediksi kunjungan wisatawan sangat penting  untuk  memperkirakan  dampak ekonomi  yang  akan  terjadi  di  Bali.  Dengan memperkirakan  jumlah  wisatawan  yang akan  datang,  pemerintah  dan  pelaku  usaha dapat  menyiapkan  strategi  dan  rencana yang tepat untuk meningkatkan perekonomian Bali. Dampak ekonomi yang dihasilkan dari kunjungan wisatawan meliputi peningkatan pendapatan, pembukaan lapangan kerja, dan pengembangan infrastruktur[4]. Salah satu contoh metode
regresi/peramalan  yang  banyak  digunakan yakni  Decision  Tree.  Decision  tree  adalah
sebuah  model  pembelajaran  mesin  yang digunakan  untuk  memprediksi  nilai  target dengan  membangun  sebuah  struktur  pohon keputusan[5].  Pohon  keputusan  ini  terdiri dari simpul-simpul yang merepresentasikan keputusan dan cabang-cabang yang merepresentasikan  hasil  dari  keputusan tersebut.  Pohon  Keputusan  dapat  memiliki beberapa  kelemahan,  seperti  cenderung overfitting  dan  sensitif  terhadap  perubahan data.  Overfitting  terjadi  ketika  akurasi tertinggi  diperoleh  karena  proses  pelatihan yang terlalu berlebihan[6].
Solusi  untuk  mengatasi  masalah overfitting  pada  Decision  tree  adalah dengan  pembelajaran ensemble .  Teknik  ini menggabungkan beberapa metode pembelajaran  untuk  memperoleh  tingkat akurasi  yang  baik  tanpa  mengalami overfitting.    Oleh  karena  itu,  teknik ensemble dapat digunakan untuk meningkatkan performa Pohon Keputusan[7].
Ada  dua  metode  ensemble  yang digunakan  untuk  model  prediksi  yakni XGBoost  dan  ADAboost.  XGBoost  dan AdaBoost  adalah  dua  teknik  ensemble learning  yang  berbeda  dengan  pendekatan yang  sedikit  berbeda  dalam  cara  mereka membangun  model  ensemble.  XGBoost memiliki  kinerja  tinggi  dengan  kustomisasi nilai parameter dan dataset yang digunakan sangat  besar.  Sedangkan  AdaBoost  lebih sederhana dan tidak memerlukan kustomisasi  nila  parameter  yang  terlalu rumit[8].  Selain  itu  pemilihan  dua  metode ensemble  ini  didasarkan  pada  kasus  yang dihadapi. Dalam hal prediksi menggunakan data  time  series/  urutan  waktu  yang sederhana  maka  lebih  tepat  menggunakan AdaBoost.
Penelitian mengenai prediksi kunjungan wisatawan di Bali telah dilakukan  oleh  Purnama[9],  menggunakan metode  CNN,  LSTM  dan  GRU.  Pada penelitian  ini  digunakan  data  kunjungan
wisatawan  dari  tahun  2018-2022,  dan menghasilkan nilai MAE 285874
menggunakan  metode  LSTM.  Prediksi temperatur  pada  akuarium  berbasis  IOT telah  dilakukan  dengan  menggunakan Decision Tree dan dioptimasi menggunakan adaboost[10].
Pada penelitian ini
menghasilkan  nilai  prediksi  adaboost  lebih baik  dibandingakn  dengan  decision  tree, dengan nilai MSE 0.0454. Prediksi penyakit jantung  dengan  menggunakan  Decission tree yang telah dioptimasi dengan menggunakan Adaboost juga telah dilakukan oleh Abdul Rohman[11]. Dimana nilai  akurasi  yang  dihasilkan  setelah dioptimasi  dnegan  adaboost  lebih  baik sebesar 92.24%,
Pada penelitian ini dilakukan optimasi  prediksi  kunjungan  wisatawan dengan  metode  decision  tree  menggunakan teknik  ensemble  Adaboost.  Data  yang digunakan  berasarl  dari  Badan  Pusat Statistik  berupa  data  kunjungan  wisatawan ke  Bali  dari  tahun  2019  sampai  dengan pertengahan  2023.  Hasil  dari  prediksi  akan dievaluasi  dengan  menggunakan  metode Mean Absolute Error.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Untuk      mendukung      penelitian yang  dilakukan,perluadanya  teori  –teori atau  kajian  –kajian    yang    berhubungan dengan  penelitianyang  dapat    dijadikan landasan atau dasar dilakukannya penelitian

## 2.1 Data time series
Time  series  atau  runtun  waktu merupakan  suatu  pengamatan  terhadap variabel  dari  waktu  lampau  dan  dicatat secara beruntut sesuai urutan waktu dengan periode  waktu  yang  tetap  (Hanke  dan
Winchern, 2004). Pada umumnya
pencatatan  ini  dilakukan  dalam  periode tertentu  misalnya  harian,  bulanan,  tahunan dan  sebagainya,  metode  time  series  juga merupakan  metode  peramalan  dengan menggunakan  analisa  hubungan  anatara
variabel  yang  akan  diperkirakan  dengan variabel waktu.
Peramalan  suatu  data  times  series perlu  memperhatikan  tipe  atau  pola  data. Terdapat  empat  macam  pola  data  time series yaitu horizontal, musiman, siklis dan trend  (Makridakis  et  al,  1995).  Pola horizontal  terjadi  bilamana  nilai  data fluktuasi  disekitar  nilai  rata-rata  yang konstan.  Pola  musiman  terjadi  bilamana suatu deret dipengaruhi oleh faktor musiman  (misalnya  kuartal  tahun  tertentu, bulanan,  atau  hari-hari  pada  minggu tertentu).  Pola  siklis  terjadi  bilamana datanya  dipengaruhi  oleh  fluktuasi  jangka panjang.  Sedangkan  pola  trend  terjadi bilamana terdapat  kenaikan  atau penurunan sekuler jangka panjang dalam data.
2.2 ADABOOST
Adaptive boosting (AdaBoost) merupakan  salah  satu  dari  beberapa  varian pada algoritma boosting. AdaBoost merupakan  ensemble  learning  yang  sering digunakan pada algoritma boosting. Boosting  bisa  dikombinasikan  dengan classifier  algoritma  yang  lain  untuk meningkatkan performa
klasifikasi.
Tentunya  secara  intuitif,  penggabungan beberapa model akan membantu jika model tersebut berbeda satu sama lain (Listiana & Muslim,  2017).  AdaBoost  salah  satu metode boosting yang mampu menyeimbangkan kelas dengan memberikan  bobot  pada  tingkat  error klasifikasi  yang  dapat  merubah  distribusi data.  Algortima ini  ditujukan untuk supervised  learning  yang  memberikan  nilai atribut pada dataset yang digambarkan oleh koleksi atribut dan termasuk salah satu dari serangkaian  kelas  yang saling berhubungan (Agustin,  Yoga  Handoko,  Kusrini,  Luthfi, 2017).

## 2.3 MAE
Mean  Absolute  Error  (MAE)  adalah metode  yang  digunakan  dalam  pengukuran tingkat  keakuratan  model  prediksi.Nilai
MAE  menunjukan  rata-rata  kesalahan absolut  antara  hasil  prediksi  dengan  nilai riil  [15].  Berikut  adalah  rumus  Mean Absoute Error

## MAE= ∑
Dimana n adalah ukuran sampel Ai adalah nilai data aktual ke- i Fi adalah nilai data peramalan ke- i
Karena  pada  rumus  MAE  di  atas  terdapat tanda  mutlak  (|  |),  maka  nilai  MAE  akan selalu bernilai positif.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## 3. 1 Dataset
Pada  penelitian  ini  menggunakan dataset  yang  diperoleh  dari  Badan  pusat Statistik dengan alamat website di https://bali.bps.go.id/ . Dimana pada penelitian  ini  menggunakan  2  variabel yakni  tanggal  dan  jumlah  kunjungan wisatawan  tiap  bulannya.  Data  kunjungan diambil  dari  tahun  Januari  2019  sampai dengan  November  2023.  Total  keseluruhan data  yang  digunakan  sebesar  59  data.  Data yang  digunakan  dalam  bentuk  deret waktu/time  series.  Pada  bagian  tanggal menggunakan  tipe  data Date dan  jumlah menggunakan  tipe  data  numerik.  Berikut contoh data yang digunakan pada penelitian ini : Tanggal,Jumlah 1/1/2019,455570 2/1/2019,437456 3/1/2019,449569 4/1/2019,477069 5/1/2019,486602 10/1/2019,567967 11/1/2019,497925 12/1/2019,552403 Data yang diperoleh di preprocessing  terlebih  dahulu,  supaya  data yang  digunakan  pada  model  decession  tree
dan  adaboost  lebih  optimal.  Data  time series bisa
diungkapkan sebagai pembelajaran yang diawasi(Supervised learning).  Metode  Slidding  window  bisa digunakan  untuk  membingkai  dataset.  Kita dapat  melakukan  ini  dengan  menggunakan langkah waktu sebelumnya sebagai variabel masukan  dan  menggunakan  langkah  waktu berikutnya sebagai variabel keluaran. Kolom  waktu  pada  dataset  di  buang/  drop. Berikut  contoh  data  yang  telah  diproses degan metode slidding window :
x,y ?,455570 455570,437456 437456,449569 449569,477069 477069,486602 486602,567967 567967,497925 497925,552403 552403, ? Setelah dataset berhasil dibangkitkan  dengan  metode  sliding window. Model algoritma akan
melakukan  pelatihan  pada  data  yang lampau  dan  memprediksi  masa  depan. Metode  yang  mengacak  dataset  selama proses evaluasi seperti K-cross validation tidak  bisa  digunakan.  Metode  yang digunakan  utnuk  membagi  data  utuk pelatihan  dan  pengujian  pada  penelitian ini  yakni. Dimana  dengan  metode
walk  forward  validation  dataset  dibagi menjadi  data  latih  dan  data  uji  dengan mengambil titik potong(cut point). Contohnya  semua  data  kecuali  12  hari terakhir  digunakan  untuk  pelatihan  dan 12 hari terakhir digunakan untuk pengujian.  Berikutnya  data  ini  akan digunakan pada proses prediksi mengunakan  metode  Decsion  tree  dan dioptimasi dengan adaboost
3.2 Decission tree dan ADABoost Model yang digunakan pada penelitian  ini  yaitu  Decission  tree  untuk regresi/peramalan.  Pada  penelitian  ini metode decision tree dioptimasi menggunakan Adaboost. Secara garis besar proses prediksi menggunakan model decision  tree  dan  adaboost  digambarkan pada diagram alir gambar 1.:
Gambar 1. Alur penelitian
Adapun  penjelasan  dari  gambar  1 diatas  yakni.  Pada  tahap  awal  data  yang telah  dikumpulkan  melalui  website  badan pusat  statistik  berupa  jumlah  kunjungan wisatawan  ke  bali  dari  bulan  januari  2019 sampai dengan November 2023. Hanya ada 2  atribut  dalam  data  tersebut  yakni  tanggal dan  jumlah  kunjungan.  Pada  bagian berikutnya akan dilakukan proses pengolahan  data.  Data  yang  dikumpulkan berupa  nilai  teks  dirubah  menjadi  nilai numerik.  Sedangkan  data  yang  tidak  sesuai kriteria  dibuat  menjadi  nol.  Data  yang berhasil  dikumpulkan  yakni  sebanyak  59 data. Proses selanjutnya melakukan pembingkaian  data  untuk  proses  prediksi.
Pembingkaian  data  menggunakan  metode sliding window.
Setelah data selesai diproses,
berikutnya  data  ini  akan  dimasukkan kedalam  model  Decission  tree.  Hasil  dari proses  ini  dioptimasi  dengan  metode  Ada boost. Dari masing-masing tahapan pemodelan dihitung evaluasinya menggunakan Mean Absolute Error(MAE). Nilai dari masing-masing Mae dibandingkan  untuk  melihat  pengaruh  dari metode optimasi Adaboost. IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Pemrosesan data
Semua  proses  pengolahan  data dilakukan  dengan  library  pandas,  sklearn dan  numpy  pada  pemrograman  phyton. Lingkungan pemrosesan data dan pembuatan  model  dilakukan  pada  Google Colabs.  Selama  proses  pemrosesan  data,
berkas  yang  digunakan  untuk  menyimpan data  kunjungan  wisatawan  berbentuk  csv. Data  ini  kemudian  diupload  pada  Google Colabs.  Dengan  menggunakan  library Mathplotlib  dataset  kunjungan  wisatawan ke  Bali  bisa  ditampilkan  pada  gambar  2. berikut ;
Gambar 2. Grafik kunjungan wisatawan
Terdapat  penurunan  data  yang cukup  drastis  pada  bulan  ke  12-39,  dimana pada  saat  ini  terjadi  pandemi  yang  cukup Panjang. Hal ini berpengaruh pada menurunnya  kunjungan  wisatawan  ke  Bali.
Tidak  ada  data  kosong  yang  diperoleh  dari sumber penelitian.
Untuk  membuat  urutan  data  (time series) menjadi data berbingkai atau sliding window,  peneliti  menggunkan  fungsi  shift pada  library  pandas.  Dengan  menggunakan library  ini  secara  otomatis  akan  membuat bingkai/frame dari urutan waktu berdasarkan  panjang  dari  input  dan  urutan output.  Dengan  menggunakan  metode  ini memungkinkan kita untuk mngetahui
bingkai waktu untuk menghasilkan performa prediksi yang lebih baik.  Inti dari bagian pemrosesan data adalah menghasilkan  data  urutan  waktu  untuk model  decision  tree  dengan  metode  sliding window.

## 4.2 Analisa Pemodelan
Setelah  proses  pemrosesan  dataset selesai, selanjutnya data ini akan dimasukkan  kedalam  proses  pemodelan menggunakan  metode  Decission  Tree. Perbandingan  dilakukan  dengan  menguji optimasi hasil prediksi kunjungan wisatawan  dengan  metode  Decission  tree menggunkan algoritma Adaboost.
Kemudian  hasil  prediksi  ini  dievaluasi dengan metode MAE. Untuk  melakukan  proses  prediksi dengan model Decission tree, pada penelitian  ini  menggunkan  Pustaka/library sklearn.tree, sedangkan untuk proses
optimasi  Adaboost  menggunakan  pustaka sklearn.ensemble. Pengujian dilakukan dengan  membandingkan  data  hasil  prediksi selama 12 bulan terakhir.
4.3 Hasil evaluasi Peramalan
1. Hasil pengujian dengan metode Decission tree
Untuk  melakukan  proses  prediksi dengan  metode  decission  tree,  digunakan fungsi  DecisionTreeRegressor  pada  library sklearn.tree. Berikut hasil prediksi dan nilai
kunjungan sebenarnya dengan menggunkan metode decision tree :
>expected=377276.0, predicted=305244.0 >expected=331912.0, predicted=377276.0 >expected=323623.0, predicted=331912.0
>expected=370695.0, predicted=323623.0 >expected=411510.0, predicted=323623.0 >expected=439475.0, predicted=331912.0 >expected=478198.0, predicted=439475.0 >expected=541353.0, predicted=478198.0 >expected=522141.0, predicted=604323.0 >expected=508350.0, predicted=604323.0 >expected=461441.0, predicted=536611.0 >expected=401870.0, predicted=606412.0 Dengan menggunakan pustaka mathplotlib,  perbandingan  hasil  prediksi dan  nilai  sebenarnya  dapat  digambarkan pada gambar 3. :
Gambar 3 Perbandingan prediksi dengan sebenarnya dnegan metode Decission tree
Berdasarkan  hasil  prediksi  diperoleh nilai MAE sebesar 77329.333. Dimana dari hasil grafik terlihat hasil prediksi menggunkan  decision  tree  cukup  jauh dengan nilai sebenarnya.
2. Hasil pengujian dengan metode optimasi Decission tree dengan Adaboost.
Untuk  melakukan  proses  optimasi prediksi  pada  metode  decission  tree, menggunakan  Adaboost  digunakan  fungsi
AdaBoostRegressor pada library sklearn.ensemble. Berikut hasil prediksi dan nilai kunjungan sebenarnya dengan menggunakan optimasi pada metode
decision tree :
>expected=377276.0, predicted=287398.0
>expected=331912.0, predicted=377276.0
>expected=323623.0, predicted=377276.0 >expected=370695.0, predicted=331912.0 >expected=411510.0, predicted=370695.0 >expected=439475.0, predicted=377276.0
>expected=478198.0, predicted=411510.0 >expected=541353.0, predicted=439475.0 >expected=522141.0, predicted=541353.0 >expected=508350.0, predicted=522141.0 >expected=461441.0, predicted=508350.0 >expected=401870.0, predicted=536611.0
Pada  gambar  4  diperlihatkan perbandingan  hasil  prediksi  dan  nilai sebenarnya  dari  kunjungan  wisatawan selama 12 bulan terakhir dengan menggunakan optimasi pada metode decision tree.
Gambar 4. Perbandingan prediksi dengan sebenarnya dengan optimasi metode Decission tree Berdasarkan hasil prediksi diperoleh  nilai  MAE  sebesar  59492.583.
Dimana  dari  hasil  grafik  terlihat  hasil prediksi  menggunakan  optimasi  adaboost pada  metode  decision  tree  menghasilkan nilai  yang  cukup  baik  dengan  nilai  MAE yang  lebih  rendah  dibandingkan  dengan tanpa  optimasi.  Nilai  MAE  memberikan ukuran  rata-rata  dari  seberapa  besar kesalahan  absolut  prediksi  model  dari  nilai sebenarnya.  Nilai  MAE  yang  lebih  rendah menunjukkan  bahwa  model  cenderung membuat prediksi yang lebih akurat.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang telah  dilakukan,  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa: 1. Hasil prediksi kunjungan wisatawan ke Bali dengan optimasi Adaboost  pada  metode  decision tree, mampu meningkatkan keakuratan hasil prediksi. 2. Pada  penelitian  ini  digunakan pengujian  evaluasi  prediksi  dengan metode Mean Absolute Error(MAE). 3. Nilai  MAE  hasil  prediksi  dengan metode  Decission  tree  sebesar 77329.333. Sedangkan nilai prediksi  setelah  dioptimasi  dengan algoritma ensemble adaboost sebesar 59492.583. VI. SARAN Untuk kedepannya diharapkan metode  ini  dapat  memprediksi  kunjungan wisatawan  dalam  waktu  yang  lebih  lama. Metode ensemble  lainnya diharapkan dapat digunakan  sebagai  perbandingan  dengan metode Adaboost, seperti metode XGboost

## VII. DAFTAR PUSTAKA
[1] L.  Surtiningsih,  M.  Tanzil  Furqon, and  S.  Adinugroho,  ―Prediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara Ke Bali Menggunakan Support  Vector  Regression  dengan Algoritma Genetika,‖ 2018. [Online]. Available: http://j- ptiik.ub.ac.id [2] T. T. Sukraini, ―Peramalan Kunjungan  Wisatawan  Ke  Uluwatu Dengan Menggunakan Model Autoregressive  Integrated  Moving Average,‖ Matrix Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika ,  vol.  6,  no.  1,  p.  47, 2017. [3] ―Badan  Pusat  Statistik  Provinsi Bali.‖  Accessed:  Jan.  10,  2024.
[Online]. Available: https://bali.bps.go.id/ [4] A. A. Rizal and S. Hartati, ―Prediksi Kunjungan  Wisatawan  di  Pulau
Lombok dengan Menerapkan Recurrent  Neural  Network  dengan Algoritma Training Extended Kalman  Filter.,‖ Jurnal  Ilmiah ILMU  KOMPUTER ,  vol.  X,  no.  1,
pp. 7–18, 2017.
[5] R.  Latifah,  E.  Setia  Wulandari,  and dan Priadhana Edi Kreshna, ―Model
Decision Tree untuk Prediksi Jadwal Kerja  menggunakan  Scikit-Learn,‖ 2019. [6] A.  Taufiqurrahman,  A.  G.  Putrada, and  F.  Dawani,  ―Decision  Tree Regression with AdaBoost Ensemble Learning for Water Temperature Forecasting in Aquaponic  Ecosystem,‖  in 6th International Conference on Interactive  Digital  Media,  ICIDM 2020 ,  Institute  of  Electrical  and Electronics  Engineers  Inc.,  Dec. 2020. doi: 10.1109/ICIDM51048.2020.933966 9.
[7] T.  A.  Assegie,  R.  L.  Tulasi,  and  N. K. Kumar, ―Breast cancer prediction model  with  decision  tree  and adaptive boosting,‖ IAES International  Journal  of  Artificial Intelligence , vol. 10, no. 1, pp. 184– 190, 2021, doi: 10.11591/ijai.v10.i1.pp184-190.
[8] M.  Li,  X.  Fu,  and  D.  Li,  ―Diabetes Prediction Based on XGBoost Algorithm,‖  in IOP  Conference Series: Materials Science and Engineering ,  Institute  of  Physics Publishing, Mar. 2020. doi: 10.1088/1757-899X/768/7/072093.
[9] N.  Purnama,  ―Comparison  of  Deep Neural Network Architectural Models for Predicting  Tourist Visits to Bali during the Pandemic Period,‖ J.  Intell.  Comput.  Health  Inform ,
vol.  3,  no.  2,  p.  2022,  doi: 10.26714/jichi.v3i2.11168.
[10] A.  Taufiqurrahman,  A.  G.  Putrada, and  F.  Dawani,  ―Decision  Tree Regression with AdaBoost Ensemble Learning for Water Temperature Forecasting in Aquaponic  Ecosystem,‖  in 6th International Conference on Interactive  Digital  Media,  ICIDM 2020 ,  Institute  of  Electrical  and Electronics  Engineers  Inc.,  Dec. 2020. doi: 10.1109/ICIDM51048.2020.933966 9. [11] A. Rohman, ―PENERAPAN ALGORITMA  C4.5  BERBASIS ADABOOST  UNTUK  PREDIKSI PENYAKIT JANTUNG.‖