## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6739

## Optimalisasi JST dalam Memprediksi Kunjungan Wisatawan Mancanegara Untuk Perencanaan dan Pengembangan Pariwisata yang Efektif
Riki Winanjaya * , Harly Okprana
Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1,* riki@amiktunasbangsa.ac.id, 2 harly@amiktunasbangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: riki@amiktunasbangsa.ac.id
Abstrak− Prediksi wisatawan mancanegara membantu pemerintah dan pemangku  kepentingan dalam merencanakan strategi pariwisata  jangka  panjang  dan  pendek.  Informasi  yang  akurat  tentang  perkiraan  jumlah  wisatawan  memungkinkan pengembangan infrastruktur yang sesuai, alokasi anggaran yang efisien, dan pengaturan kebijakan yang relevan. Wisatawan mancanegara yang akan dibahas pada penelitian ini adalah wisatawan mancanegara berdasarkan negara ASEAN. Penelitian ini akan  memanfaatkan  data  historis  kunjungan  wisatawan  mancanegara  yang  bersumber  dari  kementerian  pariwisata, Kementerian  Hukum  dan  HAM (Direktorat Jendral  Imigrasi) dan Mobile Positioning  Data. Data  yang telah  diperoleh akan diproses  dan  disaring  untuk  mendapatkan  data  yang  relevan  dan  akurat  sebelum  dijadikan  input  dalam  pembuatan  model Jaringan Saraf Tiruan (JST). Algoritma yang diusulkan pada penelitian ini adalah algoritma Cyclical Rule dengan optimalisasi algoritma Bayesian Regulation, yang dapat dimanfaatkan untuk menyelesaikan masalah prediksi data. Penelitian ini dianalisis menggunakan 10 (sepuluh) model arsitektur, antara lain: 4-4-1, 4-5-1, 4-8-1, 4-10-1, 4-12-1, 4-15-1, 4-16-1, 4-20-1, 4-24-1, dan  4-25-1.  Berdasarkan  analisis  diperoleh  hasil  model  4-10-1  dengan  optimalisasi  algoritma  Bayesian  Regulation  sebagai model terbaik dengan MSE pengujian yang paling kecil dibandingkan model lain nya, yakni sebesar 0,00786961. Berdasarkan hasil prediksi, kunjungan wisatawan mancanegara dari negara ASEAN di tahun 2023 diperkirakan akan mengalami penurunan dibandingkan  tahun  2022.  Para  pelaku  pariwisata  dapat  memanfaatkan  hasil  prediksi  ini  untuk  meningkatkan  kualitas  dan kuantitas layanan yang diberikan pada wisatawan, serta menyesuaikan kebutuhan wisatawan dengan sumber daya yang tersedia di destinasi wisata.
Kata Kunci: Wisatawan Mancanegara; ASEAN; Optimalisasi; Prediksi; JST
Abstract− Foreign  tourist  predictions  assist  the  government  and  stakeholders  in  planning  long-  and  short-term  tourism strategies. Accurate information on the estimated number of tourists enables appropriate infrastructure development,  efficient budget allocation and setting of relevant policies. Foreign tourists discussed in this study are foreign tourists based in AS EAN countries. This research will utilize historical data on foreign tourist arrivals from the Ministry of Tourism, the Ministry of Law and Human Rights (Directorate General of Immigration) and Mobile Positioning Data. The data that has been obtained will be processed and filtered to obtain relevant and accurate data before being used as input in the creation of an Artificial Neural Network  (ANN)  model.  The  algorithm  proposed  in  this  study  is  the  Cyclical  Rule  algorithm  with  the  optimization  of  the Bayesian Regulation algorithm, which can be used to solve data prediction problems. This study was analyzed using 10 (ten) architectural models, including 4-4-1, 4-5-1, 4-8-1, 4-10-1, 4-12-1, 4-15-1, 4-16-1, 4-20-1, 4-24-1, and 4-25-1. Based on the analysis, the results obtained from the 4-10-1 model with the optimization of the Bayesian Regulation algorithm as the best model  with the smallest testing MSE  compared to the  other  models,  equal to 0.00786961. Based on the prediction results, foreign tourist arrivals from ASEAN countries in 2023 are expected to decrease compared to 2022. Tourism actors can take advantage of the results of this prediction to improve the quality and quantity of services provided to tourists, as well as adjust the needs of tourists with the resources available at tourist destinations.
Keywords : International Tourists; ASEAN; Optimization; Predictions; ANN

## 1. PENDAHULUAN
Pentingnya sektor pariwisata sebagai salah satu sektor ekonomi yang strategis di Indonesia  [1]–[3], menjadikan penelitian terkait hal ini sangat dibutuhkan, karena Indonesia memiliki potensi wisata alam dan budaya yang kaya [4]–[8]. Pada era globalisasi dan kemajuan teknologi, prediksi kunjungan wisatawan mancanegara menjadi salah satu hal yang penting bagi perencanaan dan pengembangan pariwisata yang efektif. Sehingga diusulkan proposal ini,  dengan  tujuan  untuk  memprediksi  kunjungan  wisatawan  mancanegara  berdasarkan  kebangsaan  negara ASEAN, hal ini karena negara ASEAN yang paling banyak mengunjungi Indonesia. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk  memprediksi kunjungan wisatawan  mancanegara adalah dengan  menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST) atau Artificial Neural Network (ANN). JST merupakan suatu model komputasi yang terinspirasi dari cara kerja otak manusia dalam  memproses  informasi dan belajar dari data yang ada  [9]–[11]. JST telah banyak digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk prediksi dalam bidang pariwisata [12]–[17]. Namun, meskipun JST telah  banyak  digunakan  dalam  prediksi  kunjungan  wisatawan  mancanegara,  terdapat  potensi  untuk mengoptimalkan  performa  JST  tersebut.  Beberapa  masalah  yang  dihadapi  dalam  penggunaan  JST  dalam memprediksi kunjungan wisatawan mancanegara antara lain ketidakakuratan prediksi, kesalahan dalam pemilihan variabel input dan output, serta pemilihan arsitektur JST yang kurang optimal [18]. Oleh karena itu, penelitian ini akan  mengusulkan  algoritma  JST  Cyclical  Rule  dengan  optimalisasi  algoritma  Bayesian  Regulation  dalam memprediksi  kunjungan  wisatawan  mancanegara  untuk  perencanaan  dan  pengembangan  pariwisata  yang  lebih efektif. Algoritma Bayesian Regulation (Bayesian Regularization) mampu memberikan kesalahan standar empiris, melalui pendekatan ilmu pengetahuan yang berfokus pada pengamatan, pengalaman langsung, dan data yang dapat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6739
diamati. Pendekatan empiris ini didasarkan pada bukti-bukti konkret yang dapat dilihat, diukur, atau diobservasi [19]. Penelitian  ini  juga  akan  menggali  data  historis  kunjungan  wisatawan  mancanegara  yang  ada,  baik  dalam bentuk data statistik maupun data time series, untuk mengembangkan model JST yang lebih akurat dan efektif. Sebagai langkah mengoptimalkan JST, penelitian ini juga akan mempertimbangkan pemilihan variabel input dan output yang tepat, serta pemilihan arsitektur JST yang sesuai, seperti jumlah neuron, fungsi aktivasi, dan metode pembelajaran yang optimal. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi bagi perencanaan dan  pengembangan  pariwisata  yang  lebih  efektif,  dengan  menghasilkan  model  JST  yang  akurat  dalam memprediksi  kunjungan  wisatawan  mancanegara.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  diharapkan  dapat  memberikan pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  perkembangan  kunjungan  wisatawan  mancanegara  di  Indonesia,  sehingga dapat  digunakan  sebagai  dasar  dalam  pengambilan  kebijakan  dan  strategi  pengembangan  pariwisata  di  masa depan.
Berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik  Indonesia yang  bersumber  dari Kementerian  Hukum  dan  HAM (Direktorat  Jenderal  Imigrasi)  dan  Mobile  Positioning  Data,  pada  tahun  2020  jumlah  kunjungan  wisatawan mancanegara dari negara ASEAN yang datang ke Indonesia sangat turun drastis dibandingkan tahun 2019. Lebih parah  lagi  penurunan  jumlah  wisatawan  mancanegara terjadi  pada  tahun  2021  yang  tidak  sampai  1  juta orang. Kendati  demikian  di  tahun  2022  jumlah  wisatawan  sudah  semakin  meningkat  dengan  tidak  kurang  dari  2  juta wisatawan  yang  datang  ke  Indonesia  [20].  Grafik  perbandingan  jumlah  kunjungan  wisatawan  mancanegara  ke Indonesia menurut kebangsaan (Negara ASEAN) dapat dilihat pada gambar 1 berikut.
Gambar 1. Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara ke Indonesia Menurut Kebangsaan (ASEAN) [20]
Berdasarkan  gambar  1  terlihat  bahwa  tren  kunjungan  wisatawan  tahun  207  hingga  tahun  2019  semakin meningkat, akan tetapi saat wabah covid-19 melanda di tahun 2019 hingga tahun 2021 tren nya berubah sehingga kunjungan  wisatawan  sangat  merosot  drastis  hingga  hanya  500  ribuan  wisatawan  saja  yang  berkunjung  ke Indonesia.  Pada tahun  2022  kondisi  ini  semakin  membaik  seiring  mulai  reda  nya  pandemic  Covid-19, terbukti jumlah wisatawan yang berkunjung ke Indonesia di tahun tersebut lebih dari 2 juta wisatawan. Akan tetapi kondisi ini bisa saja berubah kembali apabila sektor pariwisata tidak segera dibenahi.
State of the art terkait penelitian ini diantaranya: Penelitian yang dilakukan oleh (Hu, Li, Song, Li, & Law, 2022)  untuk  meramalkan  kedatangan  turis  internasional  ke  Hong  Kong  dari  tujuh  negara  berbahasa  Inggris menggunakan  teknik  Mixed  Data  Sampling  (MIDAS).  Perbedaan  penelitian  ini  dengan  penelitian  yang  akan dilakukan  terletak  pada  algoritma  yang  digunakan  dan  model  yang  dihasilkan.  Penelitian  ini  menggunakan MIDAS,  sedangkan  penelitian  yang  diusulkan  menggunakan  algoritma  JST  standard  seperti  back-propagation yang di optimalisasi dengan menggunakan kombinasi teknik JST lain nya seperti Bayesian Regulation [21].
(Dong,  Xiao,  Wang,  &  Wang,  2023)  mengusulkan  model  baru  untuk  peramalan  permintaan  pariwisata berdasarkan perhatian yang dipandu oleh mekanisme yang dikembangkan. Penelitian ini membandingkan model SARIMA, ARIMAX [22], Grey-based Model [23], ANN-based model [24], RNN-based model [25], dan model yang mereka usulkan [26]. Berdasarkan perbandingan dari keseluruhan model, model yang diusulkan (Extreme Learning  Machine  /  ELM)  menjadi  model  yang  terbaik.  Perbedaan  penelitian  ini  dengan  penelitian  yang  akan dilakukan  terletak  pada  algoritma  yang  digunakan  dan  model  yang  dihasilkan.  Penelitian  ini  menggunakan algoritma JST Extreme Learning Machine, sedangkan penelitian yang diusulkan menggunakan algoritma JST yang berbeda yang dioptimasi dengan menggunakan kombinasi algoritma JST yang berbeda pula.
(Mu’minin & Gunaryati, 2022) melakukan penelitian dengan membandingkan algoritma ARIMA, Glmnet, dan  Prophet  untuk  memprediksi  kunjungan  wisatawan  mancanegara.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  model ARIMA  merupakan  model  terbaik  untuk  melakukan  prediksi  dibandingkan  model  Prophet  dan  Glmnet  karena menghasilkan nilai terbaik pada MAE, MAPE, MASE, SMAPE, dan RMSE [27]. Perbedaan penelitian ini dengan penelitian yang diusulkan terletak pada algoritma yang digunakan dan dibandingkan. Penelitian yang diusulkan akan  menggunakan  algoritma  JST  Cyclical  Rule  yang  akan  di  optimalisasi  dengan  menggunakan  algoritma Bayesian Regulation dengan tolak ukur pemilihan model terbaik untuk melakukan prediksi dilihat dari nilai Mean Square Error (MSE) yang terendah.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6739
Penelitian  lain  yang  menjadi  rujukan,  diantaranya:  (Mukhtar,  Gunawan,  Hariyanto,  Syahril,  &  Wide Mulyana, 2022) melakukan peramalan kedatangan wisatawan dengan SVM [28], (Ridla, Azise, & Rahman, 2023) membandingkan metode SARIMA, LSTM, dan Prophet berdasarkan data times series untuk prediksi kedatangan wisatawan  [29],  (Riestiansyah,  Damayanti,  Reswara,  &  Susetyoko,  2022)  menggunakan  perbandingan  metode ARIMA dan  ARIMAX  [30], dan (Fatimatuzzahra, Hammad, Amrullah, & Irfan, 2022)  menggunakan optimasi algoritma Genetika untuk memprediksi jumlah kunjungan wisatawan [31].
Berdasarkan  resume  dari  penelitian-penelitian  tersebut,  maka  kebaruan  yang  ditawarkan  dari  usulan penelitian  ini  yaitu  Optimalisasi  JST  Cyclical  Rule  dengan  algoritma  Bayesian  Regulation  dalam  memprediksi kunjungan wisatawan mancanegara. Penggunaan teknik atau pendekatan optimalisasi dalam menggabungkan atau meningkatkan  kinerja  JST  dalam  memprediksi  kunjungan  wisatawan  mancanegara.  Optimalisasi  JST  dapat membantu dalam meningkatkan akurasi dan efektivitas prediksi kunjungan wisatawan mancanegara, yang pada gilirannya  dapat  digunakan  sebagai  informasi  awal  agar  perencanaan  dan  pengembangan  pariwisata  yang  akan dilakukan menjadi lebih efektif.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian Mulai Normalisasi Data Pengumpulan Data Studi Literatur Pembagian Data (Data Latih dan Data Uji) Pelatihan JST Standard / Optimalisasi JST (Penerapan Fungsi pelatihan)
1. Menentukan Model Awal 2. Input data pelatihan
2. Membangkitkan nilai bobot & bias 3. Inisialisasi Parameter Jaringan 4. Kovergensi Selesai Evaluasi  Akhir (Pemilihan Model Akhir Terbaik) Pengujian Data Prediksi Kunjungan Wisatawan Gambar 2. Tahapan Penelitian
Masing-masing tahapan dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Studi Literatur
Mengumpulkan dan menelaah literatur, artikel, jurnal, buku, dan sumber-sumber informasi lain yang berkaitan dengan topik penelitian.
b. Pengumpulan Data
Tahap awal dalam penelitian ini adalah mengumpulkan data jumlah kunjungan wisatawan di Indonesia. Data tersebut akan digunakan sebagai masukan untuk proses selanjutnya.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6739
c. Normalisasi Data
Dataset penelitian akan di normalisasi terlebih dahulu sebelum di proses menggunakan algoritma JST.
d. Pembagian Data (Data Latih dan data Uji)
Data pelatihan dan pengujian merujuk pada dua jenis data yang digunakan dalam proses pengembangan dan evaluasi  model  machine  learning  (JST).  Data  pelatihan  digunakan  untuk  melatih  model  JST.  Data  ini digunakan untuk mengajar model bagaimana harus melakukan prediksi atau tugas tertentu dengan baik. Data pengujian adalah data yang digunakan untuk menguji kinerja model setelah proses pelatihan selesai. Data ini digunakan untuk mengukur seberapa baik model dapat melakukan prediksi.
e. Pelatihan JST Standard / Optimalisasi JST (Penerapan Fungsi pelatihan) Tahap ini merupakan proses di mana model JST awal dibangun, kemudian diberikan input data pelatihan untuk mempelajari  pola-pola  yang  ada  dalam  data tersebut.  Salah  satu  aspek  penting  dalam  pelatihan  JST  adalah pemilihan fungsi pelatihan atau algoritma optimisasi yang digunakan untuk mengoptimalkan bobot dan bias dalam jaringan sara tiruan.
f. Pengujian Data
Tujuan dari pengujian data adalah untuk memastikan bahwa model atau sistem yang telah dilatih dengan data pelatihan  mampu  meng-generalisasi  dan  bekerja  dengan  baik  pada  data  baru  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya.
g. Evaluasi Akhir (Pemilihan Model Akhir Terbaik) Tahap ini merupakan Tahap terakhir dalam proses optimalisasi model atau algoritma JST, setelah melalui tahap pelatihan, validasi, dan pemilihan model.
h. Prediksi Kunjungan Wisatawan Mancanegara
Tahap  terakhir  dalam  penelitian  ini  adalah  melakukan  prediksi  kunjungan  wisatawan  mancanegara  ke Indonesia menggunakan model JST yang terbaik.

## 2.2 Flowchart Penelitian
Start
Pemisahan data untuk pelatihan dan pengujian Normalisasi data pelatihan dan pengujian Pelatihan JST Standard / Optimalisasi JST (Penerapan Fungsi pelatihan) Membangkitkan nilai bobot dan bias
Inisialisasi parameter jaringan
Melakukan proses pelatihan dan melihat hasil saat performance ditemukan
Evaluasi Simulasi data uji berdasarkan hasil pelatihan End Konvergensi Input data pelatihan Input data pengujian Yes No Model Terpilih Prediksi Studi Literatur Pengumpulan Data
Gambar 3. Flowchart Penelitian
Pada  Gambar  3  dapat  dijelaskan  bahwa  langkah  pertama  yang  dilakukan  dari  tahapan  penelitian  adalah melakukan studi pustaka dan mengumpulkan dataset penelitian (berdasarkan tabel 1). Tahapan selanjutnya adalah memisahkan data penelitian menjadi 2 (dua) bagian, yakni bagian pelatihan dan pengujian. Tahapan berikutnya melakukan normalisasi data pelatihan dan pengujian dengan menggunakan rumus persamaan 1 [32]–[35].
x ′ = 0.8 (x−a) b−a + 0.1 (1)
Dimana : x’ adalah hasil data yang sudah di normalisasi, 0.8 dan 0.1 adalah nilai default, x (data yang akan di normalisasi), a  dan b adalah nilai terendah dan nilai tertinggi dari data penelitian yang digunakan. Selanjutnya dimasukkan data pelatihan yang sudah di normalisasi agar diproses menggunakan aplikasi Matlab untuk di proses, tahapan  berikutnya  membuat  multi  layer  jaringan  saraf  dengan  menerapkan  JST  standard  setelah  itu  dilakukan optimasi  dengan  pemilihan  fungsi  pelatihan  atau  aktivasi.  Model  arsitektur  jaringan  untuk  proses  pelatihan menggunakan  input  layer,  hidden  layer  dan  1  layer  keluaran.  Pembuatan  multi  layer  jaringan  saraf  tiruan tradisional pada layer tersembunyi direncanakan menggunakan fungsi aktivasi tansig (sigmoid tangen) dan layer keluaran  menggunakan  logsig (sigmoid biner), sedangkan Pembuatan  multi  layer  jaringan saraf untuk optimasi pada layer tersembunyi  menggunakan  fungsi aktivasi tansig (sigmoid tangen) dan  layer keluaran menggunakan purelin (fungsi linier). Pada bagian ini juga menerapkan fungsi pelatihan, dengan data pelatihan masing-masing

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6739
akan dilatih secara silih berganti. Tahapan berikutnya adalah membangkitkan nilai IW dan LW (bobot) dan bias (b). Selanjutnya berdasarkan fungsi pelatihan yang digunakan dilakukan inisialisasi parameter jaringan. Kemudian memasukkan perintah untuk dilakukan proses pelatihan dan melihat hasil saat ditemukan kinerja (performance). Apabila hasil pelatihan mencapai konvergensi, maka akan dilanjutkan memasukkan data pengujian yang sudah di normalisasi. Tetapi jika hasil pelatihan belum mencapai konvergensi, maka kembali ke tahap pembuatan jaringan saraf standard dan optimasi jaringan. Tahapan berikutnya dilanjutkan dengan simulasi data uji berdasarkan hasil pelatihan. Apabila semua sudah dilakukan, tahapan akhir adalah dilakukan evaluasi untuk melihat kinerja metode JST apakah dapat melakukan optimasi pelatihan yang sebelumnya telah dilakukan dengan menggunakan algoritma standard, hasil evaluasi nantinya akan memperoleh model jaringan terbaik yang akan digunakan untuk melakukan prediksi.

## 2.3 Dataset Penelitian
Dataset  penelitian  merupakan  data  historis  kunjungan  wisatawan  mancanegara  dari  negara  ASEAN  yang bersumber dari kementerian pariwisata, Kementerian Hukum dan HAM (Direktorat Jendral Imigrasi) dan Mobile Positioning Data yang dipublikasikan pada website Badan Pusat Statistik Indonesia [20].
Tabel 1. Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara ke Indonesia Menurut Kebangsaan (ASEAN)
No Kebangsaan 2017 2018 2019 2020 2021 2022 1  Brunei Darussalam 23.455 17.279 19.278 2.701 144 4.798 2  Malaysia 2.121.888  2.503.344  2.980.753 980.118  480.723  1.212.574 3  Philippines 308.977 217.874 260.980 50.413 9.375 78.436 4  Singapore 1.554.119  1.768.744  1.934.445 280.492 18.704 736.797 5  Thailand 138.235 124.153 136.699 21.303 3.992 61.128 6  Vietnam 77.466 75.816 96.024 19.608 2.008 68.067 7  Myanmar 48.133 28.612 46.381 12.669 3.093 22.637 8  Asean Lainnya 252.373 717.508 682.630 154.143 10.187 223.661 Total ASEAN 4.524.646  5.453.330  6.157.190  1.521.447  528.226  2.408.098

## 2.4 Algoritma Cyclical Rule
Metode  Cyclical  Rule  /  Cyclical  Order  weight/bias  merupakan  salah  satu  metode  dari  Jaringan  Saraf  Tiruan. Metode Cyclical Order weight/bias merupakan metode jaringan saraf tiruan yang melatih jaringan dengan aturan pembelajaran  berat dan  bias dengan pembaharuan tambahan  setelah  data  yang disajikan di  input. Data yang di input disajikan dalam urutan yang tersusun secara melingkar [36].
Syntax umum metode Cyclical Rule / Cyclical Order weight/bias (trainc) yaitu :
[net,TR] = trainc(net,TR,trainV,valV,testV) (2) info = trainc('info') (3) Keterangan :
trainc tidak dipanggil secara langsung. Sebaliknya dipanggil dengan pelatihan (train) untuk membangun jaringan yang properti net.trainFcn nya diatur ke 'trainc'.
[net,TR] = trainc(net,TR,trainV,valV,testV) : Perintah untuk membangun jaringan Net : Jaringan Syaraf TR : Catatan pelatihan awal dibuat dengan train trainV  : Data pelatihan dibuat dengan train valV : Data validasi dibuat dengan train testV : Uji data yang dibuat dengan train dan kembali, net : Jaringan yang terlatih TR : Catatan pelatihan berbagai nilai selama Epoch berlangsung.

## 2.5 Algoritma Bayesian Regulation
Algoritma Bayesian Regulation merupakan fungsi pelatihan jaringan yang memperbarui bobot dan nilai bias sesuai dengan optimasi  Levenberg-Marquardt.  Hal  Ini  dengan  meminimalkan  kombinasi  kesalahan  kuadrat  dan  bobot,  dan  kemudian menentukan  kombinasi  yang  benar  sehingga  menghasilkan  jaringan  yang  digeneralisasi  dengan  baik.  Teknik  Bayesian Regulation dapat dirumuskan sebagai berikut:
[net,TR] = trainbr(net,TR,trainV,valV,testV) (4) Keterangan : net = Pembentukan Jaringan Syaraf TR
= Catatan pelatihan awal yang dibuat berdasarkan data latih trainV   = Data pelatihan yang dibuat berdasarkan data latih valV = Data validasi yang dibuat berdasarkan data latih

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6739
testV = Data uji yang dibuat berdasarkan data latih

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Normalisasi untuk Pelatihan dan Pengujian Kinerja
Dataset  penelitian  berdasarkan  tabel  1  dinormalisasi  terlebih  dahulu  menggunakan  persamaan  (1).  Selanjutnya dibagi menjadi 2 bagian, yakni untuk data latih dan data uji. Data latih diambil dari tahun 2017-2020 dengan target pelatihan  tahun  2021.  Sedangkan  untuk  data  pengujian  berdasarkan  data tahun  2018-2021  dengan target  tahun 2022. Hasil Normalisasi data dapat dilihat pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Hasil Normalisasi Data Training Target (2021) Testing Target (2022) 2017 2018 2019 2020 2018 2019 2020 2021 1 0,10626  0,10460  0,10514  0,10069  0,10000 0,10460  0,10514  0,10069  0,10000  0,10125 2 0,66948  0,77186  0,90000  0,36303  0,22899 0,77186  0,90000  0,36303  0,22899  0,42542 3 0,18289  0,15844  0,17001  0,11349  0,10248 0,15844  0,17001  0,11349  0,10248  0,12101
4 0,51709  0,57469  0,61917  0,17525  0,10498
0,57469  0,61917  0,17525  0,10498  0,29772
5 0,13706  0,13328  0,13665  0,10568  0,10103
0,13328  0,13665  0,10568  0,10103  0,11637
6 0,12075  0,12031  0,12573  0,10522  0,10050
0,12031  0,12573  0,10522  0,10050  0,11823
7 0,11288  0,10764  0,11241  0,10336  0,10079
0,10764  0,11241  0,10336  0,10079  0,10604
8 0,16770  0,29254  0,28318  0,14133  0,10270 0,29254  0,28318  0,14133  0,10270  0,15999

## 3.2  Hasil Pelatihan dan Kinerja
Proses  pelatihan  untuk  melihat  kemampuan  /  kinerja  dari  agoritma  Cyclical  Rule  yang  di  optimalisasi  dengan algoritma  Bayesian  Regulation,  dilakukan  dengan  memanfaatkan  aplikasi  MATLAB  2011b  menggunakan  10 (sepuluh) model arsitektur, antara lain: 4-4-1, 4-5-1, 4-8-1, 4-10-1, 4-12-1, 4-15-1, 4-16-1, 4-20-1, 4-24-1, dan 4- 25-1. Karena banyaknya model yang digunakan, maka pada makalah ini akan dituliskan 4 (empat) model saja yang mewakili keseluruhan model yang digunakan, yakni: 4-4-1, 4-10-1, dan 4-15-1. a. Model Arsitektur 4-4-1
1. Algoritma Cyclical Rule
Tampilan  hasil  training  algoritma  Cyclical  Rule  dengan  arsitektur  4-4-1  dapat  dilihat  pada  Gambar  4. Pelatihan algoritma Cyclical Rule dengan fungsi aktivasi tansig dan purelin pada arsitektur ini mengalami over fitting dan tidak konvergensi, karena sampai batas epoch (2000) yang ditentukan, Performance nya tidak dapat menyelesaikan training dengan baik.
Gambar 4. Hasil Training Cyclical Rule dengan Arsitektur 4-4-1
Hasil pelatihan dan pengujian terhadap arsitektur 4-4-1 pada algoritma Cyclical Rule (trainc), dapat dilihat pada  Tabel  3.  Target  pelatihan  dan  pengujian  diperoleh  dari  tabel  normalisasi.  Output  diperoleh  dari perhitungan  Matlab.  Error  diperoleh  dari  Target-Output.  SSE  diperoleh  dari  Error  ^  2.  Jumlah  SSE diperoleh dari Total SSE secara keseluruhan. MSE/Perf diperoleh dari Jumlah SSE dibagi banyaknya data (Jumlah  SSE  /  8).  Sehingga  menghasilkan  Jumlah  SSE  training  0,00408905  dan  MSE/Perf  sebesar 0,00051113. Sedangkan Jumlah SSE Testing 1,07206956 dan MSE/Perf sebesar 0,13400869.
Tabel 3. Pelatihan Arsitektur 4-4-1 pada Algoritma Cyclical Rule (trainc)
Data Pelatihan Data Pengujian Data  Target  Output Error SSE Target Output Error SSE 1 0,10000  0,07800  0,02200  0,00048400 0,10125  0,07210  0,02915  0,00084967

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6739
Data Pelatihan Data Pengujian Data  Target  Output Error SSE Target Output Error SSE 2 0,22899  0,22780  0,00119  0,00000141 0,42542  -0,37130  0,79672  0,63475967 3 0,10248  0,14590  -0,04342  0,00188550 0,12101  0,10510  0,01591  0,00025325 4 0,10498  0,10600  -0,00102  0,00000104 0,29772  -0,33340  0,63112  0,39831092 5 0,10103  0,12140  -0,02037  0,00041482 0,11637  0,09700  0,01937  0,00037513 6 0,10050  0,10270  -0,00220  0,00000484 0,11823  0,08830  0,02993  0,00089584 7 0,10079  0,08780  0,01299  0,00016878 0,10604  0,07530  0,03074  0,00094477 8 0,10270  0,06910  0,03360  0,00112866 0,15999  -0,02890  0,18889  0,03568030 Jumlah SSE 0,00408905 Jumlah SSE 1,07206956 MSE / Perf 0,00051113 MSE / Perf 0,13400869
2. Algoritma Bayesian Regulation
Tampilan hasil training algoritma Bayesian Regulation dengan arsitektur 4-4-1 dapat dilihat pada Gambar 5.  Pelatihan  algoritma  Bayesian  Regulation  dengan  fungsi  aktivasi  tansig  dan  logsig  pada  arsitektur  ini menghasilkan epoch sebesar 1291 iterasi (konvergensi) dengan waktu selama 6 (enam) detik.
Gambar 5. Hasil Training Bayesian Regulation dengan Arsitektur 4-4-1
Hasil pelatihan dan pengujian terhadap arsitektur 4-4-1 pada algoritma Bayesian Regulation (trainbr), dapat dilihat  pada  Tabel  4.  Jumlah  SSE  pada  data  pelatihan  sebesar  0,00000011  dan  MSE/Perf  0,00000001. Sedangkan Jumlah SSE data pengujian sebesar 0,07232127 dan MSE/Perf 0,00904016.
Tabel 4. Pelatihan Arsitektur 4-4-1 pada Algoritma Bayesian Regulation (trainbr)
Data Pelatihan Data Pengujian Data  Target  Output Error SSE Target Output Error SSE 1 0,10000  0,10010  -0,00010  0,00000001 0,10125  0,10020  0,00105  0,00000110 2 0,22899  0,22900  -0,00001  0,00000000 0,42542  0,22080  0,20462  0,04186855 3 0,10248  0,10250  -0,00002  0,00000000 0,12101  0,10420  0,01681  0,00028270 4 0,10498  0,10500  -0,00002  0,00000000 0,29772  0,13280  0,16492  0,02719821 5 0,10103  0,10090  0,00013  0,00000002 0,11637  0,10240  0,01397  0,00019511 6 0,10050  0,10070  -0,00020  0,00000004 0,11823  0,10130  0,01693  0,00028665 7 0,10079  0,10060  0,00019  0,00000004 0,10604  0,10060  0,00544  0,00002956 8 0,10270  0,10270  0,00000  0,00000000 0,15999  0,11040  0,04959  0,00245940 Jumlah SSE 0,00000011 Jumlah SSE 0,07232127 MSE 0,00000001 MSE 0,00904016
b. Model Arsitektur 4-10-1
1. Algoritma Cyclical Rule

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6739
Tampilan  hasil  training  algoritma  Cyclical  Rule  dengan  arsitektur  4-10-1  dapat  dilihat  pada  Gambar  6. Pelatihan  algoritma  Cyclical  Rule  dengan  fungsi  aktivasi  tansig  dan  purelin  pada  arsitektur  ini  tidak mengalami over fitting seperti pada arsitektur 4-4-1. Arsitektur ini menghasilkan epoch sebesar 714 iterasi (konvergensi) dengan waktu selama 8 (delapan) detik.
Hasil pelatihan dan pengujian terhadap arsitektur 4-10-1 pada algoritma Cyclical Rule (trainc), dapat dilihat pada Tabel 5. Output diperoleh dari hasil perhitungan menggunakan Matlab. Error diperoleh dari Target- Output. SSE diperoleh dari Error ^ 2. Jumlah SSE diperoleh dari Total SSE secara keseluruhan. MSE/Perf diperoleh dari Jumlah SSE dibagi banyaknya data (Jumlah SSE / 8). Sehingga data pelatihan menghasilkan Jumlah  SSE  0,00079933  dan  MSE/Perf  sebesar  0,00009992.  Sedangkan  data  pengujian  menghasilkan Jumlah SSE 1,09606293 dan MSE/Perf sebesar 0,13700787.
Tabel 5. Pelatihan Arsitektur 4-10-1 pada Algoritma Cyclical Rule (trainc)
Data Pelatihan Data Pengujian Data  Target  Output Error SSE Target Output Error SSE 1 0,10000  0,10420  -0,00420  0,00001764 0,10125  0,10630  -0,00505  0,00002551 2 0,22899  0,22870  0,00029  0,00000008 0,42542  -0,26260  0,68802  0,47336885 3 0,10248  0,07730  0,02518  0,00063391 0,12101  0,08690  0,03411  0,00116374 4 0,10498  0,10620  -0,00122  0,00000148 0,29772  -0,35260  0,65032  0,42291453 5 0,10103  0,10510  -0,00407  0,00001654 0,11637  0,10490  0,01147  0,00013152 6 0,10050  0,11040  -0,00990  0,00009800 0,11823  0,11190  0,00633  0,00004008 7 0,10079  0,10130  -0,00051  0,00000026 0,10604  0,11270  -0,00666  0,00004439 8 0,10270  0,10830  -0,00560  0,00003141 0,15999  -0,28540  0,44539  0,19837430 Jumlah SSE 0,00079933 Jumlah SSE 1,09606293 MSE / Perf 0,00009992 MSE / Perf 0,13700787
2. Algoritma Bayesian Regulation
Tampilan hasil training algoritma Bayesian Regulation dengan arsitektur 4-10-1 dapat dilihat pada Gambar 7.  Pelatihan  algoritma  Bayesian  Regulation  dengan  fungsi  aktivasi  tansig  dan  logsig  pada  arsitektur  ini menghasilkan epoch sebesar 885 iterasi (konvergensi) dengan waktu selama 5 (lima) detik.
Gambar 7. Hasil Training Bayesian Regulation dengan Arsitektur 4-10-1
Hasil  pelatihan  dan  pengujian  terhadap  arsitektur  4-10-1  pada  algoritma  Bayesian  Regulation  (trainbr), dapat  dilihat  pada  Tabel  6.  Pada  data  pelatihan  menghasilkan  Jumlah  SSE  0,00000011  dan  MSE/Perf sebesar 0,00000001. Sedangkan pada data pengujian menghasilkan Jumlah SSE 0,06295690 dan MSE/Perf sebesar 0,00786961.
Tabel 6. Pelatihan Arsitektur 4-10-1 pada Algoritma Bayesian Regulation (trainbr)
Data Pelatihan Data Pengujian Data  Target  Output Error SSE Target Output Error SSE 1 0,10000  0,10010  -0,00010  0,00000001 0,10125  0,10030  0,00095  0,00000090 2 0,22899  0,22900  -0,00001  0,00000000 0,42542  0,23560  0,18982  0,03603090 3 0,10248  0,10250  -0,00002  0,00000000 0,12101  0,10560  0,01541  0,00023758 4 0,10498  0,10500  -0,00002  0,00000000 0,29772  0,14260  0,15512  0,02406184 5 0,10103  0,10090  0,00013  0,00000002 0,11637  0,10310  0,01327  0,00017605 6 0,10050  0,10070  -0,00020  0,00000004 0,11823  0,10180  0,01643  0,00026997 7 0,10079  0,10060  0,00019  0,00000004 0,10604  0,10080  0,00524  0,00002743 8 0,10270  0,10270  0,00000  0,00000000 0,15999  0,11360  0,04639  0,00215225 Jumlah SSE 0,00000011 Jumlah SSE 0,06295690 MSE 0,00000001 MSE 0,00786961

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6739
c. Model Arsitektur 4-15-1
1. Algoritma Cyclical Rule
Tampilan  hasil  training  algoritma  Cyclical  Rule  dengan  arsitektur  4-15-1  dapat  dilihat  pada  Gambar  8. Pelatihan algoritma Cyclical Rule dengan fungsi aktivasi tansig dan purelin pada arsitektur ini juga tidak mengalami over fitting. Arsitektur ini menghasilkan epoch sebesar 985 iterasi (konvergensi) dengan waktu selama 13 (tiga belas) detik.
Gambar 8. Hasil Training Cyclical Rule dengan Arsitektur 4-15-1
Hasil pelatihan dan pengujian terhadap arsitektur 4-15-1 pada algoritma Cyclical Rule (trainc), dapat dilihat pada Tabel 7. Pada Tabel 7 dapat dilihat bahwa Target diperoleh dari tabel normalisasi. Output diperoleh dari hasil perhitungan menggunakan Matlab. Error diperoleh dari Target-Output. SSE diperoleh dari Error ^ 2. Jumlah SSE diperoleh dari Total SSE secara keseluruhan. MSE/Perf diperoleh dari Jumlah SSE dibagi banyaknya data (Jumlah SSE / 8). Sehingga menghasilkan Jumlah SSE data pelatihan sebesar 0,00079840 dan MSE/Perf sebesar 0,00009980. Sedangkan pada data pengujian menghasilkan Jumlah SSE 0,21111510 dan MSE/Perf sebesar 0,02638939.
Tabel 7. Pelatihan Arsitektur 4-15-1 pada Algoritma Cyclical Rule (trainc)
Data Pelatihan Data Pengujian Data  Target  Output Error SSE Target Output Error SSE 1 0,10000  0,08810  0,01190  0,00014161 0,10125  0,08480  0,01645  0,00027057 2 0,22899  0,22930  -0,00031  0,00000010 0,42542  0,61120  -0,18578  0,03451493 3 0,10248  0,10570  -0,00322  0,00001038 0,12101  0,07540  0,04561  0,00208061 4 0,10498  0,10250  0,00248  0,00000616 0,29772  0,70180  -0,40408  0,16328163 5 0,10103  0,10160  -0,00057  0,00000032 0,11637  0,07650  0,03987  0,00158947 6 0,10050  0,09790  0,00260  0,00000676 0,11823  0,08160  0,03663  0,00134180 7 0,10079  0,09060  0,01019  0,00010387 0,10604  0,08480  0,02124  0,00045102 8 0,10270  0,12570  -0,02300  0,00052920 0,15999  0,07290  0,08709  0,00758507 Jumlah SSE 0,00079840 Jumlah SSE 0,21111510 MSE / Perf 0,00009980 MSE / Perf 0,02638939
2. Algoritma Bayesian Regulation
Tampilan hasil training algoritma Bayesian Regulation dengan arsitektur 4-15-1 dapat dilihat pada Gambar 9.  Pelatihan  algoritma  Bayesian  Regulation  dengan  fungsi  aktivasi  tansig  dan  logsig  pada  arsitektur  ini menghasilkan epoch sebesar 465 iterasi (konvergensi) dengan waktu selama 3 (tiga) detik.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6739
Hasil  pelatihan  dan  pengujian  terhadap  arsitektur  4-15-1  pada  algoritma  Bayesian  Regulation  (trainbr), dapat  dilihat  pada  Tabel  8.  Pada  data  pelatihan  menghasilkan  Jumlah  SSE  0,00000035  dan  MSE/Perf sebesar  0,00000004.  Sedangkan  data  pengujian  menghasilkan  Jumlah  SSE  0,09105582  dan  MSE/Perf sebesar 0,01138198.
Tabel 8. Pelatihan Arsitektur 4-15-1 pada Algoritma Bayesian Regulation (trainbr)
Data Pelatihan Data Pengujian Data  Target  Output Error SSE Target Output Error SSE 1 0,10000  0,10020  -0,00020  0,00000004 0,10125  0,10020  0,00105  0,00000110 2 0,22899  0,22900  -0,00001  0,00000000 0,42542  0,19190  0,23352  0,05453068 3 0,10248  0,10260  -0,00012  0,00000001 0,12101  0,10220  0,01881  0,00035396 4 0,10498  0,10500  -0,00002  0,00000000 0,29772  0,11700  0,18072  0,03265928 5 0,10103  0,10050  0,00053  0,00000028 0,11637  0,10140  0,01497  0,00022405 6 0,10050  0,10060  -0,00010  0,00000001 0,11823  0,10070  0,01753  0,00030732 7 0,10079  0,10080  -0,00001  0,00000000 0,10604  0,10040  0,00564  0,00003178 8 0,10270  0,10270  0,00000  0,00000000 0,15999  0,10570  0,05429  0,00294765 Jumlah SSE 0,00000035 Jumlah SSE 0,09105582 MSE 0,00000004 MSE 0,01138198

## 3.3  Analisis dan Evaluasi
Berdasarkan hasil pelatihan dan pengujian dari  arsitektur 4-4-1, 4-5-1, 4-8-1, 4-10-1, 4-12-1, 4-15-1, 4-16-1, 4- 20-1, 4-24-1, dan 4-25-1 dengan menggunakan algoritma Cyclical Rule (trainc) dengan fungsi aktivasi tansig dan purelin,  serta  algoritma  Bayesian  Regulation  (trainbr)  dengan  fungsi  aktivasi  tansig  dan  logsig  dapat  dilihat kemampuan dan kinerja dari masing-masing algoritma dan arsitektur, seperti yang tersaji pada tabel 9 berikut.
Tabel 9. Analisis dan Evaluasi kemampuan dan kinerja dari masing-masing algoritma dan arsitektur
Algoritma Model  Iterasi  Waktu Fungsi MSE Training  MSE Testing Cyclical Rule (traingd) 4-4-1 2000 00.26 tansig, purelin 0,00051113 0,13400869 4-5-1 2000 00.23 0,00015745 0,10447841 4-8-1 63 00.01 0,00009778 0,36139732 4-10-1 714 00.08 0,00009992 0,13700787 4-12-1 151 00.02 0,00009862 0,06642131 4-15-1 985 00.13 0,00009980 0,02638939 4-16-1 2000 00.27 0,00012877 0,30913154 4-20-1 1082 00.14 0,00010039 0,02188269 4-24-1 2000 00.27 0,00023334 0,31702260 4-25-1 2000 00.27 0,00021162 0,21807218 Bayesian Regulation (trainc) 4-4-1 1291 00.06 tansig, logsig 0,00000001 0,00904016 4-5-1 1299 00.06 0,00000001 0,00863179 4-8-1 376 00.02 0,00000003 0,01134779 4-10-1 885 00.05 0,00000001 0,00786961 4-12-1 468 00.03 0,00000004 0,01137614 4-15-1 465 00.03 0,00000004 0,01138198 4-16-1 547 00.03 0,00000004 0,01138650 4-20-1 602 00.04 0,00000004 0,01139234 4-24-1 746 00.05 0,00000004 0,01139991 4-25-1 665 00.05 0,00000004 0,01140443
Berdasarkan data yang tersaji pada Tabel 9 dan Gambar 10, dapat dijelaskan bahwa nilai rata-rata kuadrat kesalahan  /  Mean  Square  Error  (MSE)  data  training  dan  data  testing  dari  masing-masing  10  arsitektur  yang digunakan menggunakan algoritma Bayesian Regulation (trainbr) lebih optimal dibandingkan algoritma Cyclical Rule  (trainc).  MSE  Testing  dari  arsitektur  4-10-1  menggunakan  algoritma  Bayesian  Regulation  (trainbr)  lebih rendah dibandingkan arsitektur  4-4-1, 4-5-1, 4-8-1, 4-12-1, 4-15-1, 4-16-1, 4-20-1, 4-24-1, dan 4-25-1, dengan nilai MSE Testing sebesar 0,00786961. Sebagaimana perlu diketahui, bahwa semakin rendah nilai kesalahan maka hasilnya  semakin  baik.  Sehingga  disimpulkan  bahwa  arsitektur  4-10-1  pada  algoritma  Bayesian  Regulation (trainbr), terpilih sebagai arsitektur yang terbaik dibandingkan dengan arsitektur yang lain. Berdasarkan arsitektur ini  akan  dilakukan  prediksi  jumlah  kunjungan  wisatawan  mancanegara  (Negara  ASEAN)  untuk  membantu memberikan informasi agar pihak terkait memaksimalkan perencanaan dan pengembangan pariwisata yang lebih efektif.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6739
Gambar 10. Perbandingan MSE Testing

## 3.4  Prediksi
Prediksi akan dihitung berdasarkan arsitektur terbaik (4-10-1) dengan menggunakan rumus persamaan (5) berikut ini [37]–[40].
Prediksi = (x−0,1)(b−a) 0,8 + a (5)
Dimana  :  x  merupakan  target  yang  akan  di  prediksi,  a  merupakan  data  terendah  berdasarkan  dataset penelitian, b merupakan data tertinggi berdasarkan dataset penelitian, 0.1 dan 0.8 merupakan nilai default untuk melakukan prediksi.
Tabel 10. Hasil Prediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara (Negara ASEAN)
Kebangsaan Data Sebelumnya / Tahun Prediksi 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 Brunei Darussalam 23.455 17.279 19.278 2.701 144 4.798 15.668 Malaysia 2.121.888  2.503.344  2.980.753 980.118  480.723  1.212.574 496.212 Philippines 308.977 217.874 260.980 50.413 9.375 78.436 38.012 Singapore 1.554.119  1.768.744  1.934.445 280.492 18.704 736.797 303.270 Thailand 138.235 124.153 136.699 21.303 3.992 61.128 26.689 Vietnam 77.466 75.816 96.024 19.608 2.008 68.067 22.160 Myanmar 48.133 28.612 46.381 12.669 3.093 22.637 17.480 Asean Lainnya 252.373 717.508 682.630 154.143 10.187 223.661 94.928 Total ASEAN 4.524.646  5.453.330  6.157.190  1.521.447  528.226  2.408.098  1.014.418
Berdasarkan Tabel 10 dapat dilihat perbedaan antara data jumlah kunjungan wisatawan mancanegara dari negara-negara ASEAN sebelumnya (tahun 2017 hingga tahun 2022) dan data prediksi tahun 2023. Hasil nya di prediksi  pada  tahun  2023  kemungkinan  terjadi  penurunan  jumlah  kunjungan  wisatawan  dibandingkan  dengan tahun 2022. Tolak ukur prediksi ini diperoleh dari jumlah kunjungan wisatawan pada tahun-tahun sebelumnya.

## 4. KESIMPULAN
Penggunaan  model  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  dan  menerapkan  algoritma  Cyclical  Rule  dengan  optimalisasi algoritma  Bayesian  Regulation,  hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  model  dengan  arsitektur  4-10-1  memiliki performa terbaik dalam memprediksi kunjungan wisatawan mancanegara dari negara-negara ASEAN. Model ini berhasil mencapai nilai Mean Squared Error (MSE) pengujian sebesar 0,00786961, yang merupakan yang terendah dibandingkan dengan model-model lain yang diuji . Berdasarkan hasil prediksi kunjungan wisatawan mancanegara dari negara-negara ASEAN pada tahun 2023 mengindikasikan kemungkinan penurunan kunjungan dibandingkan dengan tahun 2022. Hasil prediksi ini memberikan informasi penting bagi para pelaku pariwisata untuk mengambil langkah-langkah  strategis  guna  mengatasi  penurunan  ini,  dengan  memanfaatkan  prediksi  ini,  pelaku  pariwisata dapat  meningkatkan  kualitas  layanan  yang  disediakan  kepada  wisatawan,  menyesuaikan  kebutuhan  wisatawan dengan  sumber  daya  yang  tersedia  di  destinasi,  serta  mengoptimalkan  penggunaan  anggaran.  Kesimpulan  ini menggarisbawahi  pentingnya  penggunaan  model  prediksi  dalam  perencanaan  strategis  pariwisata.  Informasi akurat  mengenai  prediksi  kunjungan  wisatawan  membantu  pemerintah  dan  pemangku  kepentingan  untuk mengambil keputusan yang tepat, seperti alokasi anggaran yang efisien, pengembangan infrastruktur yang sesuai, dan penyusunan kebijakan yang relevan. Meskipun prediksi menunjukkan penurunan kunjungan wisatawan, hal

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6739
ini dapat menjadi dasar bagi upaya lebih lanjut dalam mengatasi tantangan yang mungkin timbul dalam industri pariwisata di masa mendatang.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  yang  sebesar-besarnya  kami  ucapkan  kepada  Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  dan Teknologi Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, atas pendanaan Penelitian Dosen Pemula (PDP) tahun pelaksanaan 2023.

## REFERENCES
[1] I. Murapi, D. Ayu, O. Astarini, U. Bumigora, dan S. Pariwisata, “Potensi Sektor Pariwisata sebagai Strategi Pemulihan Ekonomi  Provinsi  NTB,”  Riset  Ekonomi,  Akuntansi  dan  Perpajakan,  vol.  3,  no.  1,  hal.  43–54,  2022,  doi: 10.30812/rekan.v3i1.1844.
[2] A. S. Sitanggang, D. S. Yusuf, M. A. Aridho, S. Wijaya, R. T. Bimantara, dan S. Yuda, “Penggunaan E-Tourism Sebagai Strategi Mempromosikan Pariwisata di Majalengka,” Altasia : Jurnal Pariwisata Indonesia, vol. 4, no. 2, hal. 52–60, 2022, doi: http://dx.doi.org/10.37253/altasia.v4i2.6782.
[3] I.  A. dwi Pratiwi, M.  I. Fasa, dan Suharto, “Perspektif Ekonomi  Islam Terhadap Pariwisata Halal  Di  Era,”  Youth & Islamic Economic Journal, vol. 03, no. 01, hal. 14–27, 2022, [Daring]. Tersedia pada: http://jurnalhamfara.ac.id/index.php/yie/article/view/150
[4] V. S. D. Soedarwo, I. R. Fuadiputra, M. R. Bustami, dan G. K. Jha, “Participatory Action Research (PAR) Model for Developing A Tourism Village in Indonesia,” Journal of Local Government Issues, vol. 5, no. 2, hal. 193–206, 2022, doi: 10.22219/logos.v5i2.21279.
[5] Suwarni, U. L. S.  Khadijah, dan H. Rachmat, “The Development Strategy  of  Educational Tourism  At Rumah Atsiri Indonesia In The Era of Adapting to A New Normal,” Sosiohumaniora: Jurnal Ilmu-ilmu Sosial dan Humaniora, vol. 23, no. 1, hal. 97–106, 2021, doi: 10.24198/sosiohumaniora.v23i1.31668.
[6] M. S. Sholehuddin, “Islamic T radition And Religious Culture in Halal T ourism : Empirical Evidence from Indonesia,” IBDA’: Jurnal Kajian Islam dan Budaya, vol. 19, no. 1, hal. 79–100, 2021, doi: 10.24090/ibda.v19i1.4470.
[7] S. Wahyuni dan Rahmawati, “Point of View Research Economic Development Analysis of the Potential Sharia Tourism in West Nusa Tenggara,” Point of View Research Economic Development, vol. 2, no. 2, hal. 59–67, 2021, [Daring]. Tersedia pada: http://www.journal.accountingpointofview.id/index.php/POVRED/article/view/165
[8] J. Sosial, I. Ayu, M. Sri, I. N. D. Astawa, I. Bagus, dan N. Mantra, “The Roles of English in the Development of Tourism and  Economy  in  Indonesia,”  SOSHUM :  Jurnal  Sosial  dan  Humaniora,  vol.  11,  no.  3,  hal.  305–313,  2021,  doi: https://doi.org/10.31940/soshum.v11i3.305-313.
[9] S. Mouloodi, H. Rahmanpanah, S. Gohari, C. Burvill, K. Ming, dan H. M. S. Davies, “Journal of the Mechanical Behavior of Biomedical Materials What can artificial intelligence and machine learning tell us ? A review of applications to equine biomechanical research,” Journal of the Mechanical Behavior of Biomedical Materials, vol. 123, hal. 104728, 2021, doi: 10.1016/j.jmbbm.2021.104728.
[10]  P. Singh, P. Dimri, P. Gupta, dan G. P. Saroha, “Resource provisioning in scalable  cloud  using bio-inspired  artificial neural network model,” Applied Soft Computing Journal, vol. 99, hal. 106876, 2021, doi: 10.1016/j.asoc.2020.106876.
[11]  M. Doborjeh dkk., “Personalised predictive modelling with brain-inspired spiking neural networks of longitudinal MRI neuroimaging  data  and  the  case  study  of  dementia,”  Neural  Networks,  vol.  144,  hal.  522–539,  2021,  doi: 10.1016/j.neunet.2021.09.013.
[12]  A. Kontogianni, E. Alepis, dan C. Patsakis, “Promoting smart tourism personalised services via a combination of deep learning  techniques,”  Expert  Systems  with  Applications,  vol.  187,  no.  October  2021,  hal.  115964,  2022,  doi: 10.1016/j.eswa.2021.115964.
[13]  K. Kaya, Y. Yılmaz, Y. Yaslan, Ş. G. Öğüdücü, dan F. Çıngı, “Demand forecasting model using hotel clustering findings for  hospitality  industry,”  Information  Processing  and  Management,  vol.  59,  no.  1,  hal.  102816,  2022,  doi: 10.1016/j.ipm.2021.102816.
[14]  A.  Kulshrestha,  V.  Krishnaswamy,  dan  M.  Sharma,  “Bayesian  BILSTM  approach  for  tourism  demand  forecasting,” Annals of Tourism Research, vol. 83, hal. 102925, 2020, doi: 10.1016/j.annals.2020.102925.
[15]  G. Xie, Y. Qian, dan S. Wang, “Forecasting Chinese cruise tourism demand with big data: An optimized machine learning approach,” Tourism Management, vol. 82, hal. 104208, 2021, doi: 10.1016/j.tourman.2020.104208.
[16]  G. Li, D. C. Wu, M. Zhou, dan A. Liu, “The combination of interval forecasts in tourism,” Annals of Tourism Research, vol. 75, hal. 363–378, 2019, doi: 10.1016/j.annals.2019.01.010.
[17]  C.  Zhang,  S.  Wang,  S.  Sun,  dan  Y.  Wei,  “Knowledge  mapping  of  tourism  demand  forecasting  research,”  Tourism Management Perspectives, vol. 35, no. 28, hal. 100715, 2020, doi: 10.1016/j.tmp.2020.100715.
[18]  M.  Cuhadar,  “Modelling  and  Forecasting  Inbound  Tourism  Demand  to  Croatia  using  Artificial  Neural  Networks:  A Comparative Study,” Journal of Tourism and Services, vol. 11, no. 21, hal. 55–70, 2020, doi: 10.29036/jots.v11i21.171.
[19]  S. M. Chen, D. J. Bauer, W. M. Belzak, dan H. Brandt, “Advantages of Spike and Slab Priors for Detecting Differential Item Functioning Relative to Other Bayesian Regularizing Priors and Frequentist Lasso,” Structural Equation Modeling, vol. 29, no. 1, hal. 122–139, 2022, doi: 10.1080/10705511.2021.1948335.
[20]  BPS, “Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara ke Indonesia Menurut Kebangsaan (Kunjungan),” Publikasi Statistik Indonesia,  2023.  https://www.bps.go.id/indicator/16/1821/1/jumlah-kunjungan-wisatawan-mancanegara-ke-indonesia- menurut-kebangsaan.html (diakses 15 Juni 2023).
[21]  M. Hu, H. Li, H. Song, X. Li, dan R. Law, “Tourism demand forecasting using tourist-generated online review data,” Tourism Management, vol. 90, no. January, hal. 104490, 2022, doi: 10.1016/j.tourman.2022.104490.
[22]  R. Ye dan Q. Dai, “A relationship-aligned transfer learning algorithm for time series forecasting,” Information Sciences,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6739
vol. 593, hal. 17–34, 2022, doi: 10.1016/j.ins.2022.01.071.
[23]  W. Wei dan J. Chuan, “A combination forecasting method of grey neural network based on genetic algorithm,” Procedia CIRP, vol. 109, hal. 191–196, 2022, doi: 10.1016/j.procir.2022.05.235.
[24]  S.  Sun,  Z.  Du,  C.  Zhang,  dan  S.  Wang,  “Improving  multi-step  ahead  tourism  demand  forecasting:  A  strategy-driven approach,” Expert Systems with Applications, vol. 210, no. April, hal. 118465, 2022, doi: 10.1016/j.eswa.2022.118465.
[25]  K. He, L. Ji, C. W. D. Wu, dan K. F. G. Tso, “Using SARIMA–CNN–LSTM approach to forecast daily tourism demand,” Journal  of  Hospitality  and  Tourism  Management,  vol.  49,  no.  September,  hal.  25–33,  2021,  doi: 10.1016/j.jhtm.2021.08.022.
[26]  Y.  Dong,  L.  Xiao,  J.  Wang,  dan  J.  Wang,  “A  time  series  attention  mechanism  based  model  for  tourism  demand forecasting,” Information Sciences, vol. 628, no. January, hal. 269–290, 2023, doi: 10.1016/j.ins.2023.01.095.
[27]  F.  Mu’minin  dan  A.  Gunaryati,  “Prediksi  Kunjungan  Wisatawan  Mancanegara  Melalui  Pintu  Udara  Menggunakan ARIMA, Glmnet, dan Prophet,” Februari, vol. 21, no. 1, hal. 149–156, 2022, doi: 10.33633/tc.v21i1.5695.
[28]  H.  Mukhtar,  R.  Gunawan,  A.  Hariyanto,  Syahril,  dan  Wide  Mulyana,  “Peramalan  Kedatangan  Wisatawan  ke  Suatu Negara Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM),” Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information Technology), vol. 3, no. 3, hal. 274–282, 2022, doi: 10.37859/coscitech.v3i3.4211.
[29]  M. A. Ridla,  N. Azise, dan M. Rahman, “Perbandingan Model Time Series Forecasting Dalam Memprediksi  Jumlah Kedatangan Wisatawan Dan Penumpang Airport,” Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer, vol. 8, no. 1, hal. 1– 14, 2023, doi: 10.51717/simkom.v8i1.103.
[30]  F. Riestiansyah, D. Damayanti, M. Reswara, dan R. Susetyoko, “Perbandingan metode ARIMA dan ARIMAX dalam Memprediksi  Jumlah  Wisatawan  Nusantara  di  Pulau  Bali,”  Jurnal  Infomedia:  Teknik  Informatika,  Multimedia  & Jaringan, vol. 7, no. 2, hal. 58–62, 2022, doi: 10.30811/jim.v7i2.3336.
[31]  F.  Fatimatuzzahra,  R.  Hammad,  A.  Z.  Amrullah,  dan  P.  Irfan,  “Optimasi  Neural  Network  Dengan  Menggunakan Algoritma Genetika Untuk Prediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan,” JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia, vol. 3, no. 4, hal. 227–235, 2022, doi: 10.35746/jtim.v3i4.190.
[32]  W.  Saputra  dkk.,  “Implementation  of  ANN  for  Predicting  the  Percentage  of  Illiteracy  in  Indonesia  by  Age  Group,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1255, no. 012043, hal. 1–6, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012043.
[33]  M. K. Z. Sormin, P. Sihombing, A. Amalia, A. Wanto, D. Hartama, dan D. M. Chan, “Predictions of World Population Life Expectancy Using Cyclical Order Weight / Bias,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1255, no. 012017, hal. 1–6, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012017.
[34]  S. Setti dan A. Wanto, “Analysis of Backpropagation Algorithm in Predicting the Most Number of Internet Users in the World,” JOIN (Jurnal Online Informatika), vol. 3, no. 2, hal. 110–115, 2018, doi: 10.15575/join.
[35]  A.  Wanto,  S.  Defit,  dan  A.  P.  Windarto,  “Algoritma  Fungsi  Perlatihan  pada  Machine  Learning  berbasis  ANN  untuk Peramalan Fenomena Bencana,” RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 5, no. 2, hal. 254–264, 2021, doi: https://doi.org/10.29207/resti.v5i2.3031.
[36]  M.  O.  Shabani  dan  A.  Mazahery,  “Prediction  Performance  of  Various  Numerical  Model  Training  Algorithms  in Solidification Process of A356 Matrix Composites,” Indian Journal of Engineering and Materials Sciences, vol. 19, no. 2, hal. 129–134, 2012, [Daring]. Tersedia pada: file:://WOS:000305550200006
[37]  M.  Julham,  S.  Sumarno,  F.  Anggraini,  A.  Wanto,  dan  S.  Solikhun,  “Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dalam Memprediksi Tingkat Kriminal di Kabupaten Simalungun Menggunakan Algoritma Backpropagation,” BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan, vol. 1, no. 1, hal. 64–73, 2019, doi: 10.30645/brahmana.v1i1.9.
[38]  N. Z. Purba, A. Wanto, dan I. O. Kirana, “Implementation of ANN for Prediction of Unemployment Rate Based on Urban Village in 3 Sub-Districts of Pematangsiantar,” International Journal of Information System & Technology, vol. 3, no. 1, hal. 107–116, 2019.
[39]  I. C. Saragih, D. Hartama, dan A. Wanto, “Prediksi Perkembangan Jumlah Pelanggan Listrik Menurut Pelanggan Area Menggunakan Algoritma Backpropagation,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 2, no. 1, hal. 48–54, 2020.
[40]  M. Syafiq, D. Hartama, I. O. Kirana, I. Gunawan, dan A. Wanto, “Prediksi Jumlah Penjualan Produk di PT Ramayana Pematangsiantar Menggunakan Metode JST Backpropagation,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 7, no. 1, hal. 175, 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i1.1963.