## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2022 Vol. 4 N o .   4 Hal:  130-135 e-ISSN: 2714-8491

## Prediksi Kunjungan Wisata Kota Payakumbuh Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Nurul Aulya 1  ,
1 Independent Researcher
nhurulaulya1304@gmail.com

## Abstract
Tourism  is  a  whole  related  elements  which  consist  of  tourists,  tourist  destinations,  travel,  industry  and  so  on  which  are tourism  activities  and  abundant  natural  wealth.  The  tourism  sector  is  a  very  important  service-based  sector.  Tourism  is  the fastest growing, vibrant and strong economic sector development, it also contributes to Gross Domestic Product (GDP), job creation,  social  and  economic  development.  Artificial  Neural  Networks  are  computer  programs  that  can  imitate  thought processes  and  knowledge  to  solve  a  specific  problem.  One  of  which  is  applied  by  the  Artificial  Neural  Network  to  predict tourist  visits.  By  using  the  Backpropagation  method,  it  will  be  known  the  prediction  of  the  number  of  tourist  visits.  The Backpropagation method is very  useful for  Artificial Neural Networks predicting the number of tourist visits the following year.  The  data  processed  in  this  study  were  12  data  sourced  from  the  tourism  section  of  the  Payakumbuh  City  Youth  and Sports  Tourism  Office.  Furthermore,  the  data  is  processed  using  Matlab  software.  The  stages  of  backpropagation  are initialization,  activation,  training  and  iteration.  The  calculation  of  the  network  pattern  used  and  the  accuracy  level  of  the expected error is continued. The result of testing this method is that it can predict tourist visits. So the level of accuracy is 95%.  The  prediction  process  has  been  carried  out  to  predict  tourist  visits  to  the  city  of  Payakumbuh.  With  the  level  of accuracy obtained is met, it can be used to help the Payakumbuh City Tourism Office increase the number of tourist visits in the future and further improve tourism management.
Keywords: Prediction, Tourist Visits, Artificial Neural Networks, Backpropagation, Matlab.

## Abstrak
Pariwisata  merupakan  suatu  keseluruhan  elemen-elemen  terkait  yang  didalamnya  terdiri  dari  wisatawan,  daerah  tujuan wisata,  perjalanan,  industri  dan  lain  sebagainya  yang  merupakan  kegiatan  pariwisata  dan  kekayaan  alam  yang  melimpah. Sektor pariwisata merupakan sektor berbasis jasa yang sangat penting. Pariwisata merupakan perkembangan sektor ekonomi yang  paling  berkembang  pesat,  bersemangat  dan  kuat,  juga  berkontribusi  terhadap  Produk  Domestik  Bruto  (PDB), penciptaan  lapangan  kerja,  sosial  dan  ekonomi  pembangunan.  Jaringan  Syaraf  Tiruan  merupakan  program  komputer  yang dapat  meniru  proses  pemikiran  dan  pengetahuan  untuk  menyelesaikan  suatu  masalah  yang  spesifik.  Salah  satu  yang diterapkan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  untuk  melakukan  prediksi  kunjungan  wisata.  Dengan  menggunakan  metode Backpropagation, maka akan diketahui prediksi jumlah kunjungan wisata. Metode Backpropagation sangat bermanfaat untuk Jaringan Syaraf  Tiruan  memprediksi jumlah jumlah kunjungan wisata tahun berikutnya. Data  yang diolah dalam penelitian ini  sebanyak  12  data  yang  bersumber  dari  bagian  pariwisata  Dinas  Pariwisata  Pemuda  dan  Olahraga  Kota  Payakumbuh. Selanjutnya data diolah menggunakan software Matlab. Tahapan backpropagation adalah inisialisasi, aktivasi, pelatihan dan iterasi. Dilanjutkan penghitungan pola jaringan yang digunakan dan tingkat akurasinya dari error yang diharapakan terpenuhi. Hasil dari pengujian terhadap metode ini adalah  dapat memprediksi kunjungan wisata. Sehingga tingkat akurasinya sebesar 95%. Proses  prediksi  telah  dilakukan  dapat  memprediksi  kunjungan  wisatawan  kota  Payakumbuh.  Dengan  tingkat  akurasi yang  didapat  terpenuhi,  sudah  dapat  digunakan  untuk  membantu  pihak  Dinas  Pariwisata  Kota  Payakumbuh  meningkatkan jumlah kunjungan wisatawan kedepannya dan pengelolaan pariwisata lebih ditingkatkan lagi.
Kata kunci: Prediksi, Kunjungan Wisata, Jaringan Syaraf Tiruan , Backpropagation, Matlab.
INFEB is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Pariwisata merupakan perjalanan wisata yang dilakukan  secara  berulang-ulang  baik  terencana  atau tidak  terencana  sehingga  menghasilkan  pengalaman bagi  yang  melakukannya  [ 1 ].  Pariwisata  adalah kegiatan,  aktivitas  perjalanan  yang  dilakukan  secara perorangan  dan  berkelompok  bersifat  sementara  dan berpindah-pindah  dari  satu  tempat  ke  tempat  lain dengan  perencanaan  yang  ada  lalu  kembali  ke  tempat
awal,  tujuannya  untuk  rekreasi,refresing  dan  melepas penat setelah melakukan pekerjaan yang sangat banyak juga  mendekatkan  diri  dengan  keluarga  tercinta  [ 2 ]. Pariwisata  merupakan  suatu  keseluruhan  elemen- elemen terkait yang didalamnya terdiri dari wisatawan, daerah  tujuan  wisata,  perjalanan,  industri  dan  lain sebagainya  yang  merupakan  kegiatan  pariwisata  dan kekayaan  alam  yang  melimpah.  Sektor  pariwisata merupakan  sektor  berbasis  jasa  yang  sangat  penting [ 3 ].
Perkembangan  tempat  wisata  dapat  memberi  dampak ke  masyarakat  sekitar  atau  pemerintah.Terutama  jika pengunjung  wisatawan  dalam  kapasitas  banyak,  maka pemasukan  di  daerah  wisata  juga  meningkat.  Setiap kedatangan  wisatawan  ke  wilayah  wisata  dapat memberikan  dampak  yang  baik  masyarakat,  dapat meningkatkan ekonomi [ 4 ].
Kota Payakumbuh beragam objek wisata yang diminati lokal  dan  mancanegara,keberadaan  objek  wisatanya membuat  pengunjung  senang  dan  tidak  cepat  bosan. Termasuk  salah  satu  kota  di  Sumatera  Barat  yang objek  wisatanya  instagramable.  Menariknya  lagi  Kota Payakumbuh  termasuk  kota  yang  kaya  terkenal  bagi masyarakat  luas,  seperti  pariwisata  untuk  objek wisatanya  selalu  diperbaharui  [ 5 ].  Kota  Payakumbuh dikenal  sebagai  kota  yang  memiliki  beberapa  objek wisata  yang  terkenal,  banyak  wisatawan  melakukan kunjungan  wisata  untuk  mendapatkan  pengalaman wisata. Pengelolaan sektor pariwisata yang menjanjikan untuk hasil masukan bagi yang mengelolanya  terutama  Dinas  Pariwisata  Pemuda  dan Olahraga.  Kunjungan  wisata  Kota  Payakumbuh  juga mengalami kenaikan dari tahun ke tahun, banyak yang melakukan  prediksi  kunjungan  wisata  salah  satu dengan metode jaringan syaraf tiruan backpropagation [ 6 ].  Prediksi  adalah  proses  memperkirakan  sesuatu yang  akan  terjadi    di  masa  yang  akan  datang  dengan mempelajari  pola  data  sebelumnya.  Dapat  dilakukan dengan  melibatkan  pengambilan  data  masa  lalu  dan menempat-kannya  ke  masa  yang  akan  datang  dengan suatu  bentuk  model  matematis.  Juga  prediksi  intuisi yang  bersifat  subjektif  atau  menggunakan  kombinasi model matematis [ 7 ].
Perkembangan  pada  zaman  sekarang  ini  cenderung untuk  mengembangkan  teknologi  yang  cerdas  dengan memiliki  kemampuan  untuk  berpikir  dan  mengambil keputusan  layaknya  manusia.  Kecerdasan  teknologi diharapkan  mampu  membantu  berbagai  persoalan dalam  kehidupan  sehari-hari  dengan  cepat  dan  akurat. Banyak  kecerdasan  buatan  yang  dapat  diterapkan dalam  banyak  bidang  dalam  kehidupan.  Para  ahli mencoba  untuk  mengadaptasi  otak  manusia  ke  dalam sistem  komputer  sehingga  diharapkan  di  masa  yang akan  datang  kecerdasan  buatan  tersebut  dapat mendekati kerja otak manusia. Kecerdasan buatan atau Artificial  Intelligence  (AI)  adalah  simulasi  dari kecerdasan  yang  dimiliki  manusia  dimodelkan  di dalam mesin dan diprogram untuk bisa berpikir seperti halnya manusia [ 8 ]. Penerapan kecerdasan buatan yang sering diaplikasikan dalam berbagai persoalan dikehidupan  salah  satunya  adalah  jaringan  syaraf tiruan  [ 9 ].  Jaringan  syaraf  tiruan  bagian  dari  sistem kecerdasan buatan AI merupakan salah satu representasi  buatan  dari  otak  manusia  yang  selalu mencoba  untuk  mensimulasikan  proses  pembelajaran pada otak manusia tersebut. Tiruan atau buatan  karena jaringan  syaraf  ini  di  implementasikan  dengan menggunakan  program  komputer  yang  mampu
menyelesaikan  sejumlah  proses  perhitungan  selama proses pembelajaran. Jaringan syaraf tiruan digunakan untuk  membuat  model  sistem  komputasi  yang  bisa menirukan  cara  kerja  jaringan  syaraf  biologis  dan Backpropagation  atau  Propagasi  balik  adalah  metode yang sering di gunakan untuk memecahkan permasalahan  yang  cukup  kompleks.  .  Cara  kerja jaringan adalah memasukan data input kepada jaringan maka  jaringan  ini  akan  menghasilkan  output, perbedaan  output  aktual  dengan  output  target dipropagasi  balik  (dikembalikan)  lagi  ke  hidden  layer sebagai  input  untuk  memodifikasi  bobot  sehingga outputjaringan semakin mendekati output target [ 10 ].
Metode  Backpropagation  mampu  menyelesaikan permasalahan  yang  rumit.  Karena  jaringan  algoritma ini  dilatih  dengan  menggunakan  metode  belajar supervise  yang  terbimbing    sehingga  dapat  mengenali pola  masukan  suatu  data  dengan  tingkat  akurasi  yang tinggi.  Sangat  cocok  digunakan  memecahkan  masalah pengenalan  pola  yang  komplek  [ 11 ].  Masalah  yang akan diselesaikan dengan penggunaan algoritma   pada penelitian  ini  adalah  untuk  melakukan  prediksi kunjungan  wisata  kota  Payakumbuh  untuk  melihat tingkat  pengunjung  wisata  tahun  ke  tahun  apakah mengalami  peningkatan  dan  juga  meningkatkan pengelolaan pariwisata  kedepannya. Penelitian dengan algoritma  backpropagation  sudah  beragam  dilakukan, dalam  memprediksi  jumlah  kunjungan  wisatawan  ke Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat  (NTB)  dengan pengujian  menggunakan  tiga  parameter  yakni  iterasi maksimum,  learning  rate  dan  hidden  layer  di  peroleh hasil  yang terbaik adalah dengan  menggunakan  iterasi maksimum  1500,  0.3  learning  rate  dan  21  layer tersembunyi  dengan  MSE  0.003901  [ 12 ].  Prediksi Tingkat  Inflasi  dengan  Metode  Backpropagation  juga pernah  dilakukan  dalam  Pengukuran  akurasi  prediksi algoritma  BPNN  menggunakan  metode  mean  square error  (MSE).  Berdasarkan  hasil  percobaan,  parameter arsitektur 5-5-5-1, fungsi pembelajaran adalah trainlm, fungsi  aktivasi  adalah  logsig  dan  purelin,  laju pembelajaran adalah 0.1 mampu menghasilkan tingkat kesalahan  prediksi  yang  baik  dengan  nilai  MSE sebesar 0.00000424 [ 13 ].
Prediksi  umur  harapan  hidup  dengan  JST  juga dilakukan  menggunakan  lima  sampel    dari  kelima sampel  yang  mendapatkan  hasil  terbaik  pada  data  3- 10-1  nilai  MSE  adalah  0,00026375  dan  sudah mendapatkan akurasi yang tinggi dan nilai performance  terendah  dengan  bantuan  tools  Matlab [14]. Prediksi jumlah kunjungan wisatawan mancanegara  ke  Bali  dengan  JST  Backpropagation mendapatkan hasil pada nilai variabel pelatihan dengan jumlah  hidden  neuron  7  maksimal  epoch  1700  epoch dengan  toleransi  error  0,0001  akurasi  model  prediksi yang dihasilkan sebesar 88,137% [ 15 ].
Maka  dari  itu  dilakukan  penelitian  dengan  judul Prediksi  Kunjungan  Kota  Payakumbuh  Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation menggunakan
konfigurasi aristektur neural network yang dikembangkan  melalui  penelitian  diharapkan  dapat menghasilkan  akurasi  prediksi  yag  lebih  baik  untuk peningkatan  objek  wisata  kedepannya  dan  tingkat kunjungan wisata meningkat dari tahun ke tahun.

## 2. Metodologi Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  metode kuantitatif,  dimana  metode  ini  melalukan  proses perhitungan  prediksi  angka  jumlah  kunjungan  wisata berdasarkan  algoritma  dengan  variabel  data  yang digunakan. Proses perhitungan angka dilakukan sesuai dengan  langkah-langkah  metode  algoritma  yang digunakan.  Penelitian  dilakukan  di  Dinas  Pariwisata Pemuda  dan  Olahraga  kota  Payakumbuh  dengan tahapan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Prediksi Kunjungan Wisata dengan Backpropagation

## 2.1. Mengumpulkan Data
Data yang dipakai dalam perhitungan berasal dari data jumlah  kunjungan  wisata  yang  tercatat  di  Dinas Pariwisata  Pemuda  dan  Olahraga  Kota  Payakumbuh pada tahun 2018 dan 2019.
2.2. Menganalisis Data
2.2.1 Proses Transformasi Data
Langkah  yang  dilakukan  diawali  dengan  melakukan proses  transformasi  terhadap  data  pola  jaringan prediksi  yang  sudah  terbentuk.  Setelah  proses transformasi  terhadap  data  sudah  dilakukan  dengan perhitungan menggunakan persamaan yang ada.
2.2.2 Menentukan  Data  Pelatihan  dan  Pengujian Jaringan
Hasil  data  yang  telah  ditransformasi,  akan  dibagi menjadi  data  pelatihan  dan  pengujian  jaringan  yang bertujuan  untuk  melihat  apakah  data  sesuai  dengan metode dan algoritma yang digunakan.
2.3. Rancang Arsitektur Jaringan
2.3.1  Proses  Pelatihan  dan  Pengujian  Jaringan Backpropagation
Proses  pelatihan  dan  pengujian  dengan  algoritma backpropagation  yang  akan  dilakukan  pada  penelitian ini  dengan  penggunaan  alat  bantu  berupa  software matlab.  Pada  proses  ini,  langkah  langkah  kerja  dari
algoritma  akan  diimplementasikan  kedalam  sistem yang  bertujuan  untuk  melakukan  perhitungan  dengan cepat dan membantu peneliti untuk mengetahui apakah pola  yang  jaringan  yang  terbentuk  sudah  memberikan hasil  keluaran  yang  memiliki  tingkat  akurasi  yang tinggi.
2.3.2 Menentukan Arsitektur Jaringan Terbaik
Setelah  proses  pelatihan  dan  pengujian  jaringan dilakukan , selanjutnya menentukan arsitektur jaringan terbaik yang akan digunakan.
2.3.3 Proses Prediksi
Nilai  target  diambil  berdasarkan  data  kunjungan wisatawan  yang  sudah  ditransformasi.  Maka  hasil prediksi  yang  masih  dalam  bentuk  bilangan  berkoma tersebut  mesti  di  denormalisasi  kembali  guna  melihat hasil prediksi kedalam bentuk angka yang sebenarnya.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Prediksi  jumlah  kujungan  wisata  menggunakan algoritma backpropagation dilakukan dengan mengolah data kunjungan wisata kota Payakumbuh.
3.1. Data
Dari  data  jumlah  kunjungan  wisata  yang  tercatat  di Dinas  Pariwisata  Pemuda  dan  Olahraga  Kota Payakumbuh  pada  tahun  2018  dan  2019.  Berikut adalah  data  jumlah  kunjungan  wisata  ke  kota Payakumbuh  pada Tabel 1.
Tabel  1. Jumlah Kunjungan Wisata (orang) Bulan 2018 2019 Januari 15.753 24.146 Februari 11.378 13.063 Maret 10.616 6.532 April 12.277 12.479 Mei 19.323 25.283 Juni 17.472 19.785 Juli 25.543 27.647 Agustus 9.378 16.427 September 12.322 19.994 Oktober 16.806 26.516 November 13.666 15.694 Desember 19.408 54.625
Data  dalam  penelitian  juga  menggunakan  variabel prediktor  untuk  melakukan  proses  prediksi.  Variabel prediktor  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Prediktor Kunjungan Inflansi Iklim Masa Libur 15.753 4.30 0 1 11.378 3.89 0 1 10.616 4.10 1 1 12.277 4.37 1 1 19.323 4.5 1 1 17.472 3.87 1 1 25.543 4.45 1 0 9.378 4.27 1 1 12.322 3.93 1 1 16.806 4.16 0 0 13.666 4.80 0 1
Setelah  menemukan  variabel  prediktor,  maka  langkah selanjutnya  melakukan  proses  pembentukan  pola jaringan  yang  akan  digunakan  dalam  proses  prediksi pada penelitian ini. Adapun X1= Total Kunjungan, X2 =  Inflansi,  X3  =  Iklim,  X4  =  Masa  Libur,  dan  T  = Target  Prediksi.  Berikut  pola  jaringan  dalam melakukan prediksi dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Pola Jaringan Prediksi X1 X2 X3 X4 T 15.753 4.3 0 1 24.146 11.378 3.89 0 1 13.063 10.616 4.10 1 1 6.532 12.277 4.37 1 1 12.479 19.323 4.5 1 1 25.283 17.472 3.87 1 1 19.785 25.543 4.45 1 0 27.647 9.378 4.27 1 1 16.427 12.322 3.93 1 1 19.994 16.806 4.16 0 0 26.516 13.666 4.8 0 1 15.694 19.408 4.41 0 1 54.625

## 3.2. Proses Transformasi Data
Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  untuk  mengolah  data adalah  fungsi  sigmoid  (biner),  maka  data  harus ditransformasikan  dulu  karena  range  keluaran  fungsi aktivasi  sigmoid  adalah  [0.1].  Data  ditransformasikan ke  interval  yang  lebih  kecil,  misalnya  pada  interval [0.1, 0.8] yang disajikan pada Rumus (1).
(      )
(1)
Proses  transformasi  data  terhadap  variabel  data dilakukan  perhitungan,  dan  berikut  adalah  hasil transformasi data pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Transformasi X1 X2 X3 X4 T 0,4154 0,4698 0,1 0,9 0,3929 0,1989 0,1172 0,1 0,9 0,2086 0,1612 0,2978 0,9 0,9 0,1 0,2434 0,5301 0,9 0,9 0,1989 0,5921 0,6419 0,9 0,9 0,4119 0,5005 0,1000 0,9 0,9 0,3204 0,9000 0,5989 0,9 0,1 0,4482 0,1000 0,4440 0,9 0,9 0,2645 0,2456 0,1516 0,9 0,9 0,3239 0,4676 0,3494 0,1 0,1 0,4324
3.3.  Menentukan  Data  Pelatihan  dan  Pengujian Jaringan
Hasil  data  yang  telah  ditransformasi  yang  terdapat pada  tabel.4,  akan  dibagi  menjadi  data  pelatihan  dan pengujian  jaringan  yang  bertujuan  untuk  melihat apakah data sesuai dengan metode dan algoritma yang digunakan.  Berikut  hasil  pembagian  data  dalam  Tabel 5 dan Tabel 6.
Tabel  5. Data Pelatihan Jaringan X1 X2 X3 X4 T 0,4154 0,4698 0,1 0,9 0,3929 0,1989 0,1172 0,1 0,9 0,2086 0,1612 0,2978 0,9 0,9 0,1 0,2434 0,5301 0,9 0,9 0,1989
0,5921 0,6419 0,9 0,9 0,4119 0,5005 0,1000 0,9 0,9 0,3204 Tabel 6. Data Pengujian Jaringan X1 X2 X3 X4 T 0,9000 0,5989 0,9 0,1 0,4482 0,1000 0,4440 0,9 0,9 0,2645 0,2456 0,1516 0,9 0,9 0,3239 0,4676 0,3494 0,1 0,1 0,4324 0,3122 0,9000 0,1 0,9 0,2524 0,5963 0,5645 0,1 0,9 0,9000 3.4 Jaringan Saraf Tiruan dan Algoritma
Backpropagation
Dengan menggunakan algoritma backpropagation serta variabel yang digunakan adalah
X1 = Total Kunjungan X2 = Inflansi X3 = Iklim X4 = Masa Libur
T   = Target Prediksi Total Kunjungan
Berikutnya adalah langkah-langkah algoritma backpropagation adalah:
a. Langkah  awal  Inisialisasi  bobot  dengan  bilangan nilai acak kecil.
b. Langkah  pertama  Selama  kondisi  berhenti  bernilai salah, lakukan langkah 2 sampai 9.
c. Langkah  kedua  Untuk  setiap  pasangan  pelatihan, kerjakan langkah 3 sampai 8.
d. Langkah ketiga Tiap unit masukan menerima sinyal dan meneruskan keunit tersembunyi diatasnya.
e. Langkah  keempat  Hitung  keluaran  di  unit tersembunyi  Xj  (j=  1,2,…p)  yang  disajikan  pada Rumus (2).
= + ∑ (2)
f. Langkah  kelima  Hitung  keluaran  unit  Zk  ,  karena jaringan  hanya  memiliki  sebuah  unit  keluaran  z maka z_net k yang disajikan pada Rumus (3).
= + ∑ (3)
g. Langkah  keenam  Hitung  vektor  β  diunit  keluaran Wk yang disajikan pada Rumus (4).
( ) ∫ ( )= ( ) (1- )  (4)
h. Langkah  ketujuh  Hitung  penjumlahan  kesalahan dari  unit  tersembunyi  (β)  yang  disajikan  pada Rumus (5).
β_ = ∑ k (5)
i. Langkah kedelapan Hitung semua perubahan bobot unit keluaran  yang disajikan pada Rumus (6).
∆ (    ) =∆ (    ) (6)
3.4.1 Arsitektur dan Algoritma Pemrosesan
Arsitektur  Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang  digunakan untuk  prediksi  total  kunjungan  wisata  dengan menggunakan  algoritma  backpropagation  yang  terdiri dari:
a. Lapisan Input
Dengan  4  simpul  masing-masing  untuk  nilai  Total Kunjungan  (x1),  Inflansi  (x2),  Iklim  (x3),  dan  Masa Libur (x4)
b. Lapisan Output
Dengan  1  simpul,  yaitu  hasil  akhirnya  berupa  total kunjungan  (pola  yang  didapatkan)  (T)  sebagai  nilai yang  menjadi  prediksi  menentukan  total  kunjungan wisata Kota Payakumbuh.
c. Lapisan Tersembunyi
Dengan jumlah simpul yang ditentukan oleh pengguna bentuk  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruannya  dapat dilihat pada Gambar.2.
Gambar 2. Arsitektur Pola Jaringan
3.4.2 Arsitektur Pola Jaringan
Pola  proses  pelatihan  ini  menggunakan  beberapa  pola yang  mana  sesuai  dan  akurat,  dimana  pola  yang digunakan  adalah  pola  yang  ke  9  yang  mempunyai nilai error MSE terkecil dengan bentuk 4-27-1. Pola 9 tersebut yaitu sebagai berikut :
Pola 9
a.Jumlah neuron pada input layer sebanyak 4 neuron b.Jumlah  neuron  pada  hidden  layer  sebanyak  27 neuron
c.Jumlah Output layer 1 d.Learning Rate sebesar 0.1 e.Max epoch sebanyak 7.000
f.Max fail sebanyak 3.000
3.4.3 Proses Prediksi
Proses prediksi yang akan dilakukan pada pembahasan, data yang akan digunakan dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Data Prediksi X1 X2 X3 X4 T 0,4154 0,4698 0,1 0,9 0,3929 0,1989 0,1172 0,1 0,9 0,2086 0,1612 0,2978 0,9 0,9 0,1000 0,2434 0,5301 0,9 0,9 0,1989
0,5921 0,6419 0,9 0,9 0,4119 0,5005 0,1000 0,9 0,9 0,3204 0,9000 0,5989 0,9 0,1 0,4482 0,1000 0,4440 0,9 0,9 0,2645 0,2456 0,1516 0,9 0,9 0,3239 0,4676 0,3494 0,1 0,1 0,4324
Dimana  nilai  target  diambil  berdasarkan  data kunjungan  wisatawan  yang  sudah  ditransformasi sebelumnya.  Berikut  adalah  hasil  yang  didapat  dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Prediksi

## 4. Kesimpulan
Proses  prediksi  yang  sudah  dilakukan  untuk  melihat jumlah  kunjungan  wisata  kota  Payakumbuh    dengan menggunakan jaringan saraf tiruan algoritma backpropagation  memperoleh  tingkat  kesalahan  yang sangat kecil nilai error MSE yaitu 0,00991 dengan pola 9  dengan  bentuk  4-27-1.  Dan  jaringan  syaraf  tiruan mampu  melakukan  proses  prediksi  jumlah  kunjungan wisata  kota  Payakumbuh    dengan  variabel  prediktor  : total  kunjungan,  inflansi,  iklim  dan  masa  libur.  Dan hasil  prediksi  dapat  digunakan  bagi  pihak  yang berkepentingan dalam pengelolaan pariwisata khususnya  Dinas  Pariwisata  Pemuda  dan  Olahraga kota Payakumbuh.

## Daftar Rujukan
[1] Pandy,  I.  P.  G.  A.  (2021).  Desain  Interior  pada  Akomodasi Nomadic  Tourism  dalam  Perspektif  Postmodern.  Ars: Jurnal Seni Rupa dan Desain, 24(2), 51-58 . https://doi.org/10.24821/ars.v24i2.3707 [2] Wati,  R.  F.  (2020).  Daya  Tarik  Batu  Caves  Sebagai  Salah  Satu Obyek Wisata Unggulan Di Malaysia. https://doi.org/10.31219/osf.io/kcm8t [3] Salimu,  S.  A.,  &  Yunus,  Y.  (2020).  Prediksi  Tingkat Kedatangan Wisatawan Asing Menggunakan Metode Backpropagation  (Studi  Kasus:  Kepulauan  Mentawai). Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 98-103 .
https://doi.org/10.37034/infeb.v2i4.50
[4] Salim,  K.  A.,  Nafi'iyah,  N.,  &  Mujilahwati,  S.  (2021). Backpropagation  untuk  Memprediksi  Jumlah  Wisatawan Mancanegara  ke  Indonesia. Smatika  Jurnal,  11(02),  146-152 . https://doi.org/10.32664/smatika.v11i02.622
[5] Ian,  Y.  J.,  &  Frinaldi,  A.  (2022).  Pengembangan  Batang  Agam Sebagai  Kawasan  Olahraga  Dalam  Peningkatan  Kunjungan Masyarakat  (Studi  Kawasan  Batang  Agam  Kota  Payakumbuh). Journal Of Policy, Governance, Development and Empowerment, 2(1), 103-120 . https://doi.org/10.24036/pgde.v2i2.113
[6] Sovia,  R.,  Yanto,  M.,  &  Melati,  P.  (2020).  Prediksi  Jumlah Kunjungan Wisata Mancanegara dengan Algoritma
Backpropagation. Jurnal  Media  Informatika  Budidarma,  4(2), 355-362 . http://dx.doi.org/10.30865/mib.v4i2.2048
[7] Aulia,  R.  (2018).  Penerapan  Metode  Backpropagation  Untuk Memprediksi  Jumlah  Kunjungan  Wisatawan  Berdasarkan Tingkat Hunian Hotel. JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi),4(2),115-122 . https://doi.org/10.33330/jurteksi.v4i2.45
[8] Ayunda,  R.,  &  Rusdianto,  R.  (2021).  Perlindungan  Data Nasabah  Terkait  Pemanfaatan  Artificial  Intelligence  dalam Aktifitas  Perbankan  di  Indonesia. Jurnal  Komunikasi  Hukum (JKH), 7(2), 663-677 . https://doi.org/10.23887/jkh.v7i2.37995
[9] Achmalia,  A.  F.,  Walid,  W.,  &  Sugiman,  S.  (2020).  Peramalan penjualan semen   menggunakan backpropagation
neural network  dan  recurrent  neural  network. UNNES  Journal  of Mathematics, 9(1), 6-21 .
https://doi.org/10.15294/ujm.v8i1.29323
[10] Rohman,  F.,  Al  Amin,  M.  S.,  &  Emidiana,  E.  (2022).  Prediksi Beban  Listrik  Dengan  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Metode  Backpropagation. Jurnal  Surya  Energy,  5(2),  55-60 . https://doi.org/10.32502/jse.v5i2.3092
[11] Furqan, M., Nasution, Y. R., & Hasibuan, R. A. (2021). Prediksi Pemilihan  Jurusan  Siswa  Kelas  1  SMK  Menggunakan  Jaringan
Syaraf  Tiruan  dengan  Metode  Backpropagation. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 8(6), 294-299 . http://dx.doi.org/10.30865/jurikom.v8i6.3695
[12] Lestari, K. T. N., Albar, M. A., & Afwani, R. (2019). Penerapan Metode Backpropagation Dalam Memprediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Ke   Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat (NTB). Journal  of  Computer  Science  and  Informatics Engineering(J-Cosine), 3(1), 39-48 .
https://doi.org/10.29303/jcosine.v3i1.236
[13] Wong,  K.,  Wibawa,  A.  P.,  Pakpahan,  H.  S.,  Prafanto,  A.,  & Setyadi,  H.  J.  (2019).  Prediksi  tingkat  inflasi  dengan menggunakan metode backpropagation  neural  network. Sains, Aplikasi,  Komputasi  dan  Teknologi  Informasi,  1(2),813 . http://dx.doi.org/10.30872/jsakti.v1i2.2600
[14] Manurung,  S.  F.,  Andriansya,  A.,  Permana,  J.,  &  Pangestu,  R. (2022).  Pemanfaatan  Algoritma  JST  untuk  Menentukan  Model Prediksi  Umur  Harapan  Hidup  Saat  Lahir. Hello  World  Jurnal IlmuKomputer,1(1),19-35 . https://doi.org/10.56211/helloworld.v1i1.9
[15] Parwita,  W.  G.  S.,  &  Sukraeni,  N.  P.  P.  (2022).  Peramalan Jumlah  Kunjungan  Wisatawan  Mancanegara  Ke  Bali  dengan Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation .  J-SAKTI  (Jurnal  Sains
Komputer dan Informatika), 6(1), 507-517 . http://dx.doi.org/10.30645/j-sakti.v6i1.464