Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 507-517 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Peramalan Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara Ke Bali dengan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation
Wayan Gede Suka Parwita 1 , Ni Putu Popy Sukraeni 2 1,2 Teknik Informatika, STIMIK STIKOM Indonesia
1 gede.suka@gmail.com, 2 popysukraeni7422@gmail.com

## Abstract
The Central Statistics Agency declared that the number of foreign tourist visits to Indonesia in January 2020 reached 1,272,083 visits, where the number of visits increased by 5.85 percent compared to the number  of  visits  in  January  2019.  Meanwhile,  when  compared  to  December  2019,  the  number  of foreign  tourists visiting in January  2020  decreased  by  7.62  percent.  One  of  the  areas that  become  a destination  for  foreign  tourists  in  Indonesia  is  Bali  Currently  Bali,  especially  in  the  tourism  sector, provides a major contribution to the Indonesian economy. As a form of tourism development in Bali and  to  responses  this  surge,  it  is  necessary  to  have  a  strategy  for  the  future  that  can  anticipate dynamic environmental changes and as much as possible the negative impacts such as a decrease in the number of foreign tourists to Bali. One of the ways to anticipate these obstacles can be done by forecasting the number of tourist arrival due to the need readiness of related parties. This study uses the backpropagation neural network method. The architecture used for air lines is 12-7-1 and for sea routes is 12-10-1. The results showed that the airline forecast accuracy rate was 88,137% with MSE value of 0.133751 and a sea lane accuracy rate of 42,044% with MSE value of 0.052258.
Keywords : forecasting, artificial neural networks, backpropagation

## Abstrak
Badan Pusat Statistik menyatakan bahwa jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia Januari  2020  mencapai  1.272.083  kunjungan,  dimana  jumlah  kunjungan  mengalami  kenaikan  5,85 persen dibandingkan jumlah kunjungan pada Januari 2019. Sementara itu, jika dibandingkan dengan desember  2019,  jumlah  kunjungan  wisman  pada  januari  2020  mengalami  penurunan  sebesar  7,62 persen.  Salah  satu  kunjungan  wisatwan  mancanegara  ke  Indonesia  adalah  bali.  Saat  ini  sektor pariwisata  bali  sangat  berperan  penting  dalam  perekonomian  Indonesia.  Sebagai  bentuk perkembangan  pariwisata  dibali  dan  untuk menyikapi  lonjakan  tersebut,  maka  perlu  adanya  suatu strategi yang diharapkan dapat mengantisipasi perubahan-perubahan lingkungan yang dinamis dan menghindari sejauh mungkin dampak negatif yang ditimbulkan seperti penurunan jumlah kunjungan wisatawan  mancanegara  ke  bali.  Salah  satu  cara  dalam  melakukan  antisipasi  tersebut  dapat dilakukan  dengan  melakukan  peramalan  jumlah  kunjungan  wisatawan  mancanegara  dikarena perlunya  kesiapan  dari  pihak  terkait.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation.  Arsitektur  yang  digunakan  pada  jalur  udara  adalah  12-7-1  dan  untuk  jalur  laut adalah 12-10-1. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat akurasi ramalan melalui udara sebesar 88,137% dengan nilai MSE sebesar 0.13375 dan tingkat akurasi melalui laut sebesar 42,044% dengan nilai MSE sebesar 0.052258.
Kata kunci : peramalan, jaringan syaraf tiruan, backpropagation

## 1. PENDAHULUAN
Badan Pusat Statistik (BPS) menyatakan bahwa jumlah kunjungan wisatawan mancanegara  ke  Indonesia  Januari  2020  mencapai  1.272.083  kunjungan,  dimana jumlah kunjungan mengalami kenaikan 5,85 persen dibanding jumlah kunjungan pada Januari 2019, yaitu sebanyak 1.201.735 kunjungan wisatawan mancanegara. Sementara  itu,  jika  dibandingkan  dengan  Desember  2019,  jumlah  kunjungan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 507-517 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
wisman  pada  Januari  2020  mengalami  penurunan  sebesar  7,62  persen.  Jumlah kunjungan  wisatawan  ke  Indonesia  melalui  16  Pintu  Utama  pada  bulan  Januari 2020  mencapai  796.934  kunjungan,  mengalami  kenaikan  sebesar  9,02  persen dibandingkan  jumlah  kunjungan  wisatawan  mancanegara  pada  bulan  yang  sama tahun sebelumnya.
Salah satu  tujuan kunjungan wisatawan manacanegara ke  Indonesia  adalah bali. Bali sangat terkenal baik dalam negeri maupun mancanegara karena memiliki sektor ungulan yaitu sektor pariwisata. Saat ini sektor pariwisata Bali memegang sangat  berperanan  penting  dalam  perekonomian  Indonesia.  Dalam  usaha mengembangkan pariwisata di bali sangat  diperlukan program yang terarah dan tepat.  Oleh  karenanya  pihak-pihak  yang  terkait  telah  berupaya  meningkatkan kegiatan pemasaran, perbaikan berbagai fasilitas dan pelayanan yang diperlukan wisatawan mancanegara.
Mengingat  pariwisata  menjadi  sektor  ekonomi  yang  cukup  penting  bagi devisa  Negara  serta  pariwisata  memerlukan  investasi  dalam  banyak  aspek, termasuk  pembangunan  infrastruktur  lalu  lintas,  bandara  internasional,  fasilitas transportasi umum, hotel wisata, serta fasilitas rekreasi di tempat-tempat wisata, yang  semua  memerlukan  waktu  yang  lama  dalam  perencanaan  konstruksinya. Dengan  begitu,  maka  perlu  adanya  suatu  strategi  yang  diharapkan  dapat mengantisipasi  perubahan-perubahan lingkungan yang dinamis dan menghindari sejauh  mungkin  dampak  negatif  yang  ditimbulkan  seperti  penurunan  jumlah wisatawan  mancanegara  ke  Bali  [1].  Salah  satu  cara  dalam  melakukan  antisipasi tersebut  dapat  dilakukan  dengan  peramalan  jumlah  kunjungan  wisatawan mancanegara dikarena perlunya kesiapan dari pihak terkait.
Peramalan ( forecasting ) adalah kegiatan memperkirakan atau memprediksikan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang  relative  lama.  Peramalan  juga  dapat  diartikan  sebagai  seni  dan  ilmu  untuk memperkirakan  kejadian  pada  masa  yang  akan  datang  [2].  Sedangkan  ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang akan  diperkirakan akan terjadi pada masa yang  akan  datang  [3].  Untuk  memprediksi  hal  tersebut  diperlukan  data  yang akurat  di  masa  lalu,  sehingga  dapat  dilihat  prospek  situasi  dan  kondisi  di  masa yang akan datang. Salah satu Teknik yang baik digunakan Jaringan Syaraf Tiruan dengan menggunakan metode backpropagation . Backpropagation adalah pelatihan jenis  terkontrol  dimana  menggunakan  pola  penyesuaian  bobot  untuk  mencapai nilai  kesalahan  yang  minimum  antara  keluaran  hasil  estimasi  dengan  keluaran yang  nyata  [4].  Diharapkan  dengan  adanya  penggunaan  metode  ini  maka  akan didapatkan  hasil  seperti  yang  diinginkan,  karena  algoritma backpropagation memiliki tingkat error yang rendah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Tahapan Penelitian
Metodelogi  penelitian  merupakan  urutan  dalam  melakukan  penelitian. Dimaksudkan agar penelitian lebih terkonsep dan terarah sesuai tujuan yang ingin dicapai,  sehingga  menghasilkan  sistem  yang  telah  teruji  dan  dapat  memecahkan permasalahan  yang  diteliti.  Langkah-langkah  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini adalah:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 507-517 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
a) Pengumpulan Data
Pengumpulan data merupakan kegiatan yang bertujuan untuk mendapatkan dan melengkapi data yang di perlukan untuk melakukan penelitian, dalam hal ini adalah berupa data historis kunjungan wisatawan mancanegara di bali beberapa tahun  yang  lalu.  Data  tersebut  berupa  data  jumlah  kunjungan  wisatawan  yang datang ke bali melalui pintu masuk udara dalam rentang waktu dari tahun 2008- 2019 dan laut dalam rentang waktu dari tahun 2017-2019 [5]. Kedua data tersebut diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  atau www.bps.go.id .  Kedua  jenis  data historis (melaui pintu masuk udara dan pintu masuk laut) tersebut diatas adalah data bulanan.
b) Praproses Data
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  tercipta  sebagai  suatu  generalisasi  model matematis  dari  pemahaman  manusia  ( human  cognition )  [6].  Praproses  data dimaksudkan  untuk  mempersiapkan  dan  memperlakukan  data  melalui  pintu masuk  udara  dan  pintu  masuk  laut  agar  dapat  diperoses  atau  diterapkan  pada model JST yang akan dikembangkan, beberapa tahapan dapat disampaikan sebagai berikut:
1) Koreksi Data
Koreksi  terhadap  data  perlu  dilakukan,  baik  terhadap record data  pintu masuk  udara  maupun  laut  yang  hilang  ( missing  value )  dengan  cara  yang dapat dibenarkan yaitu dengan mengganti nilai tersebut dengan nilai rata- rata.
2) Normalisasi Data Normalisasi  data  dilakukan  dengan  maksud  untuk  mempermudah  proses perhitungan  yaitu  dengan  mentrasformasi  nilai  data  kedalam range atau rentang nilai tertentu. Misalnya range data ditransformasi menjadi 0 dan 1, artinya  data  minimal  adalah  0  dan  data  maksimum  adalah  1.  Hal  ini disesuaikan  dengan  kebutuhan  ataupun  metode  aktivasi  yang  diterapkan pada model JST yang di kembangkan.
c) Data Training dan data Testing
Membagi  data  menjadi  2  bagian,  untuk  keperluan  pelatihan  (data  training) dan  pengujian  (data testing )  agar  menjadi  data  sebagai input (vektor input ) maupun sebagai terget ( output ) yang sesuai dengan model JST yang dikembangkan [7].
d) Rancangan model dengan Jaringan Syaraf Tiruan Sebuah JST dikonfigarisikan untuk aplikasi tertentu, seperti pengenalan pola atau aplikasi data, melalui proses pembelajaran. Integrasi JST ke dalam hardware bahkan membuka peluang dalam area seperti sistem kontrol, robotic, and navigasi [8][9].  Belajar  dalam  sistem  biologis  melibatkan  penyesuaian  terhadap  koneksi synaptic yang ada antara neuron. Hal ini berlaku juga untuk JST [10]. Rancangan model  peramalan  jumlah  kunjungan  wisatawan  ke  Bali  dilakukan  dengan membangun  JST  dengan  metode  pembelajaran backpropagation ,  kemudian melakukan  perubahan  pada learning  rate dan  jumlah  neuron  pada hidden  layer
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 507-517 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dengan trial and error , dengan harapan agar terjadinya konvergen menjadi cepat. Jaringan akan menyesuaikan nilai bobotnya sebagai tanggapan atas pola masukan dan sasaran yang disajikan tersebut [11].

## e) Pengujian Model
Model JST dibuat untuk memberikan kemampuan jaringan mengenali pola. Model  JST  dibentuk  sesudah  menetapkan  data  latih  dan  data  uji  [12].  Pengujian pada  model  JST  dilakukan  untuk  mengetahui  ketepatan  atau  akurasi  hasil  atau output dari  peramalan  yang  dibangun,  dibandingkan  dengan  jumlah  kunjungan wisatawan  mancanegara  yang  sebenarnya.  Metodologi  penelitian  digambarkan kedalam bentuk sebuah kerangka kerja. Penelitian dimulai dari mengidentifikasai masalah, menganalisa masalah, menentukan tujuan, studi literatur, mengumpulan data,  analisis  data  dan  penentuan  pola,  pengolahan  data  dengan  algoritma backpropagation ,  pengolahan  data  dengan  aplikasi  MATLAB  sampai  pada mengevaluasi  akhir.  Penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  peramalan dengan  JST  Backpropagation  dapat  menghasilkan  hasil  ramalan  yang  cukup  baik [13][14][15][16][17][18].

## 2.2. Sampling Data
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  jumlah  kunjungan  wisatawan mancanegara  ke  bali,  sedangkan  sampel  pada  penelitian  ini  adalah  jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke bali melalui pintu masuk udara pada tahun 2008-2019  dan  pintu  masuk  laut  pada  tahun  2017-2019  yang  di  peroleh  dari Badan Pusat Statistik atau www.bps.go.id .

## 2.3. Normalisasi Data
Sebelum diproses, data dinormalisasi terlebih dahulu. Normalisasi terhadap data  dilakukan  agar  keluaran  jaringan  sesuai  dengan  fungsi  aktivasi  yang digunakan.  Fungsi  aktivasi  yang  peneliti  gunakan  dalam  penelitian  ini  adalah fungsi aktivasi sigmoid . Merupakan  fungsi pengolah jumlahan data input menjadi data output .  Karakteristik  yang  harus  ada  pada    fungsi  aktivasi Backpropagation kontinue, dapat diturunkan,  kontinue dan tidak menurun secara monoton, fungsi aktivasi  merupakan  lengkung sigmoit [14].  Fungsi  aktivasi  pada  lapisan output mengikuti  fungsi  aktivasi  pada  lapisan  sebelumnya.  Arsitektur  terbaik  dipilih berdasarkan pada nilai mean square error (MSE) yang terkecil dari hasil pelatihan dan validasi [13]. Fungsi sigmoid adalah fungsi asimtotik (tidak pernah mencapai 0 atau 1), maka normalisasi data akan dilakukan pada interval yang lebih kecil yaitu (0,1; 0,9), ditunjukkan dengan persamaan (1)
+ 0.1 (1) Keterangan : 0.8 = ketetapan x = Nilai data ke-n
a = Nilai data terendah
b = Nilai data tertinggi
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 507-517 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Data  yang  telah  dinormalisasi  digunakan  dalam  proses  perhitungan algoritma backpropagation .  Hasil  normalisasi  data  yang  telah  dihitung  dapat dilihat pada Tabel 1 untuk data jalur udara dan Tabel 2 untuk data jalur laut.
Tabel 1. Hasil Normalisasi Data Berdasarkan Udara
Tabel 2. Hasil Normalisasi Data Berdasarkan Laut

## 2.4. Pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan
Proses  pelatihan  dilakukan  sebagai  proses  pembelajaran  bagi  JST Backpropagation yang bertujuan untuk mengenali pola data. Pada proses pelatihan ini  akan  melatih  bobot  sehingga  mampu  mengenali  pola  data.  Hasil  dari  proses pelatihan  ini  adalah  bobot  V,  bobot  W,  dan  bias  yang  terlatih.  Pada  proses pelatihan  dibagi  menjadi  2  yaitu  pelatihan  berdasarkan  udara  dan  pelatihan berdasarkan laut.

## 2.4.1. Pelatihan JST Melalui Udara
Pada proses pelatihan berdasarkan pintu masuk udara data yang digunakan yaitu data dari tahun 2008 hingga 2015 dengan total data pelatihan sebanyak 96 data.  Adapun  parameter  yang  digunakan  untuk  mencari  model  terbaik  adalah sebagai berikut :
a) Epoch maksimum : 20.000.
b) Target Error : 0.001.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 507-517 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Dari parameter diatas, akan dilakukan pemodelan sebanyak 63 kali dengan neuron  hidden  layer dan learning  rate yang  berbeda  sehingga  mampu  di  peroleh bobot  yang  sesuai  untuk  prediksi.  Setelah  dilakukan  perhitungan,  nilai  MSE terkecil didapat pada proses ke-18 dengan parameter pelatihan alpha 0.9, hidden neuron 7 dan jumlah epoch 1700 epoch memperoleh nilai MSE sebesar 0.00099787 dengan  waktu  komputasi  5,615  detik.  Gambar  1  merupakan  grafik  konvergensi proses pelatihan yang menghasilkan nilai MSE terkecil.
Gambar 1. Grafik Konvergensi Pelatihan Berdasarkan Udara

## 2.4.2. Pelatihan JST Melalui Laut
Pada proses pelatihan berdasarkan pintu masuk laut data yang digunakan yaitu data dari tahun 2017 hingga 2018 dengan total data pelatihan sebanyak 24 data.  Adapun  parameter  yang  digunakan  untuk  mencari  model  terbaik  adalah sebagai berikut :
a) Epoch maksimum : 300.000.
b) Target Error : 0.001.
Dari parameter tersebut, akan dilakukan pemodelan sebanyak 63 kali dengan neuron  hidden  layer dan learning  rate yang  berbeda  sehingga  mampu  di  peroleh bobot  yang  sesuai  untuk  prediksi.  Setelah  dilakukan  perhitungan,  maka didapatkan  nilai  MSE  terkecil  pada  proses  ke-38  dengan  parameter  pelatihan alpha 0.2, hidden  neuron 10  dan  jumlah epoch 300.000 epoch memperoleh  nilai MSE  sebesar  0.0023407  dengan  waktu  komputasi  991,4825  detik.  Gambar  2 merupakan  grafik  konvergensi  proses  pelatihan  yang  menghasilkan  nilai  MSE terkecil.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 507-517 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui  akurasi  atau  tingkat  kesalahan  dari data  peramalan  yang  dihasilkan.  Perhitungan  peramalan  pada  tahap  pengujian dilakukan menggunakan bobot-bobot yang telah didapatkan dari proses pelatihan. Tahap  pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  kesalahan  data  peramalan yang yang dihasilkan menggunakan bobot-bobot yang didapatkan dari hasil tahap pelatihan terbaik. Proses pengujian jaringan syaraf tiruan terbagi menjadi 2 yaitu proses pengujian jaringan syaraf tiruan berdasarkan udara dan proses pengujian jaringan syaraf tiruan berdasarkan laut.

## 3.1. Pengujian JST Melalui Udara
Pada proses pengujian berdasarkan pintu masuk udara, akan diperoleh suatu data  prediksi  dari  tahun  2009  sampai  dengan  tahun  2019.  Tabel  3  merupakan hasil  pengujian  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation kunjungan  wisatawan mancanegara melalui udara.
Tabel 3. Prediksi Kunjungan Wisman Melalui Udara Tahun  Prediksi Aktual Eror Akurasi MSE
2009
212337 173919  0.3459  81.907 0.08486 207610 146192  0.5530  70.417 207531 168036  0.3556  80.969 209498 188189  0.1919  89.829 204643 190697  0.1256  93.185 200426 200503  0.0007  99.962 195726 235042  0.3540  83.273 193842 232164  0.3450  83.494 196255 218245  0.1980  89.924 196294 225606  0.2639  87.007 202525 184622  0.1612  91.160 200948 221604  0.1860  90.679
2010 213943 178358  0.3860  83.367 0.18336 223976 191362  0.3538  85.439 212821 191125  0.2353  89.806 204375 184230  0.2185  90.143 199715 199401  0.0034  99.843 193145 224695  0.3422  85.959 181282 252110  0.7683  71.906 181348 243222  0.6712  74.561 185489 232516  0.5101  79.775 183596 229651  0.4996  79.946 200977 196856  0.0447  97.950 186388 222497  0.3917  83.771
2011 238227 208337  0.3075  87.453 0.1677
247954 201457  0.4783  81.248 236196 202539  0.3463  85.750 227805 224423  0.0348  98.515 222143 208832  0.1369  94.008 214439 245248  0.3170  87.438 202501 279219  0.7893  72.524 202751 252698  0.5138  80.235 206834 252855  0.4735  81.799 205113 244421  0.4044  83.918 223624 220341  0.0338  98.532 207914 248336  0.4159  83.723 2012 244262 249728  0.0703  97.811 0.15061 249706 209160  0.5214  83.763 240309 222950  0.2232  92.776 240222 222657  0.2259  92.688
Tahun  Prediksi Aktual Eror Akurasi MSE 229492 220508  0.1155  96.085 230393 241108  0.1378  95.556 219453 271371  0.6676  80.868 214984 253970  0.5013  84.649 221197 255717  0.4439  86.501 217236 252716  0.4563  85.961 234040 237874  0.0493  98.388 222302 264366  0.5409  84.089 2013 237109 229561  0.0760  96.817 0.27652
276034 236971  0.3931  85.848 251933 247024  0.0494  98.051 250724 239400  0.1140  95.483 241487 244874  0.0341  98.617 231728 275452  0.4400  84.126 224789 297723  0.7340  75.503 224193 309051  0.8540  72.542 225577 305429  0.8036  73.856 224663 266453  0.4206  84.316 235181 296990  0.6221  79.188 224851 292961  0.6855  76.751 2014 273839 278685  0.0428  98.261 0.29261
311288 269367  0.3706  86.533 281926 268418  0.1194  95.209 283038 277925  0.0452  98.194 274140 285965  0.1045  95.865 262844 329654  0.5907  79.733 259413 358907  0.8796  72.279 259100 336628  0.6854  76.969 259484 352017  0.8181  73.713 260288 339200  0.6976  76.736 262608 293858  0.2763  89.366 259524 341111  0.7213  76.082 2015 292006 288755  0.0217  98.887
0.0009347
335107 333072  0.0136  99.393 287672 294758  0.0474  97.596 306486 309888  0.0227  98.902 290226 287141  0.0206  98.937 365142 357712  0.0497  97.965 387861 381890  0.0399  98.467 305625 298638  0.0467  97.714
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 507-517 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tahun  Prediksi Aktual Eror Akurasi MSE 376131 379397  0.0218  99.139 364579 366759  0.0146  99.406 265106 262180  0.0196  98.896 362562 363780  0.0081  99.665
2016 379558 343663  0.2073  90.543 0.056722 428192 367024  0.3532  85.715 371227 354778  0.0950  95.569 395021 367370  0.1597  93.000 375940 394443  0.1068  95.309 473116 405686  0.3894  85.748 493101 482201  0.0629  97.789 406089 437929  0.1839  92.729 485252 442304  0.2480  91.149 475686 423140  0.3034  88.954 347422 396150  0.2814  87.700 474627 437946  0.2118  92.272
2017 392482 455930  0.1738  86.084 0.097506
502240 448157  0.1481  89.232 374439 424134  0.1361  88.283 436248 477408  0.1127  91.378 403342 488698  0.2338  82.534 605398 505976  0.2723  83.577 632312 594238  0.1043  93.979 526392 601553  0.2058  87.506 624135 551968  0.1976  88.437 612547 464703  0.4049  75.864
Tahun  Prediksi Aktual Eror Akurasi MSE 332717 360043  0.0748  92.410 614082 309440  0.8343  50.391
2018
466555 345191  0.3479  73.987 0.062676
563147 443805  0.3421  78.808 436489 484846  0.1386  90.026 513645 516143  0.0072  99.516 486200 526281  0.1149  92.384 639341 540462  0.2834  84.534 655782 624263  0.0904  95.194 609024 571380  0.1079  93.819 651360 555888  0.2737  85.343 642893 515181  0.3661  80.135 380445 406679  0.0752  93.549 638118 495641  0.4084  77.672
2019
512930 451708  0.2915  88.064 0.09776
574172 436266  0.6565  75.982 501021 441707  0.2824  88.161 557182 476104  0.3860  85.449 542000 483928  0.2765  89.286 619328 549483  0.3325  88.722 624147 604310  0.0944  96.822 611713 602457  0.0441  98.487 622796 589984  0.1562  94.732 619987 565966  0.2572  91.287 464658 492904  0.1345  94.269 618080 544726  0.3492  88.132
Berdasarkan  tabel  4,  dapat  diketahui  bahwa  nilai error terkecil  antara  data prediksi  dan  data  aktual  yang  diperoleh  adalah  sebesar  0.0007,  kunjungan  ini  terjadi pada  tahun  2009  bulan  Juni.  Sedangkan,  untuk  nilai error terbesar  terjadi  pada  tahun 2014  bulan  Juli  yaitu  sebesar  0.8796.  Dimana,  nilai  rata-rata error yang  dihasilkan adalah  sebesar  0.2874  dengan  nilai  rata-rata  MSE  sebesar  0.133751  dan  rata-rata tingkat akurasi sebesar 88,137%.

## 3.2. Pengujian JST Melalui Laut
Pada  proses  pengujian  berdasarkan  pintu  masuk  laut,  akan  diperoleh  suatu  data prediksi dari tahun 2018 sampai dengan tahun 2019.

## Tabel 4. Kunjungan Wisman Melalui Laut
Tahun  Perdiksi  Target Eror Akurasi MSE
2018 4633 4626 0.0007  99.849 0.0090586
8584 8616 0.0030  99.629 1871 4254 0.2217  43.982 1447 634 0.0756  43.815 1437 2231 0.0739  64.411 2993 4088 0.1019  73.214 213 29 0.0171  13.615 2418 1315 0.1026  54.384 410 15 0.0367  36.585 1614 2030 0.0387  79.507 1593 46 0.1439  2.888 3828 3178 0.0605  83.020 2019 1375 3862 0.2534  35.603 0.095457 5790 1190 0.4688  20.553 1412 7862 0.6574  17.960
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 507-517 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tahun  Perdiksi  Target Eror Akurasi MSE 1214 53 0.1184  4.366 1093 37 0.1076  3.385 2997 33 0.3021  1.101 220 13 0.0211  5.909 2143 1679 0.0473  78.348 403 28 0.0383  6.948 1288 2001 0.0727  64.368 1391 5021 0.3700  27.704 3678 7677 0.4076  47.909
Dimana, data yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik berdasarkan pintu masuk laut  terkait  kunjungan  wisatawan  mancanegara  bersifat  tidak  stabil.  Sehingga mempengaruhi  hasil  prediksi  berdasarkan  dengan  perolehan  data  tersebut.  Tabel  4 merupakan  hasil  pengujian  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation kunjungan wisatawan mancanegara melalui laut. Berdasarkan tabel 4, dapat diketahui bahwa nilai error terkecil  antara  data  prediksi  dan  data  aktual  yang  diperoleh  adalah  sebesar 0.0007,  kunjungan  ini  terjadi  pada  tahun  2018  bulan  Januari.  Sedangkan,  untuk  nilai error terbesar terjadi pada tahun 2019 bulan Maret yaitu sebesar 0.6574. Dimana, nilai rata-rata error yang  dihasilkan  adalah  sebesar  0.1559  dengan  nilai  rata-rata  MSE sebesar 0.052258 dan rata-rata tingkat akurasi sebesar 42,044%.

## 4.  SIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari hasil penelitian adalah sebagai berikut :
a) Pada kunjungan wisatawan mancanegara melalui udara pelatihan dengan nilai MSE terendah  pada  model  prediksi  berada  pada  nilai  variabel  pelatihan  alpha  0.9, dengan  jumlah  hidden  neuron  sebanyak  7,  maksimal  epoch  1700  epoch  dengan toleransi  error  0.001.  Lamanya  waktu  pelatihan  tersebut  membutuhkan  durasi 5,615 detik MSE pelatihan yang dihasilkan sebesar 0.00099787 dan MSE pengujian sebesar 0.133751 dengan akurasi model prediksi yang dihasilkan sebesar 88,137%.
b) Pada  kunjungan  wisatawan  mancanegara  melalui  laut  pelatihan  dengan  nilai  MSE terendah  pada  model  prediksi  berada  pada  nilai  variabel  pelatihan  alpha  0.2, dengan jumlah hidden neuron sebanyak 10, maksimal epoch 300.000 epoch dengan toleransi  error  0.001.  Lamanya  waktu  pelatihan  tersebut  membutuhkan  durasi 991,4825  detik  MSE  pelatihan  yang  dihasilkan  sebesar  0.0023407  dan  MSE pengujian sebesar 0.052258 dengan akurasi model prediksi yang dihasilkan sebesar 42,044%.
c) Berdasarkan  proses  pengujian  jumlah  kunjungan  melalui  udara,  kunjungan terendah  terjadi  pada  bulan  juli  tahun  2010  dengan  jumlah  kunjungan  sebanyak 181282  kunjungan  dan  kunjungan  tertinggi  terjadi  pada  bulan  juli  tahun  2018 dengan  jumlah  kunjungan  sebanyak  655782  kunjungan.  Sedangkan  jumlah kunjungan melalui jalur laut  terendah  terjadi pada bulan juli 2018 dengan jumlah kunjungan  sebanyak  213  kunjungan  dan  kunjungan  tertinggi  terjadi  pada  bulan februari 2018 dengan jumlah kunjungan sebanyak 8584 kunjungan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] C. J. Lin and T. S. Lee, “Tourism Demand Forecasting: Econometric Model based on
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 507-517 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Multivariate Adaptive Regression Splines, Artificial Neural Network and Support Vector Regression,” Adv. Manag. Appl. Econ. , 2013.
[2] S. Wardah and I. Iskandar, “Analisis Peramalan Penjualan Produk Keripik Pisang Kemasan Bungkus (Studi Kasus : Home Industry Arwana Food Tembilahan),” J@ti Undip  J. Tek. Ind. , 2017.
[3] S.  Herawati,  “Peramalan  Kunjungan  Wisatawan  Mancanegara  Menggunakan Generalized  Regression  Neural  Networks,” J.  INFOTEL  -  Inform.  Telekomun. Elektron. , 2016.
[4] M. Agustin and T. Prahasto, “Penggunaan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk  Seleksi  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Pada  Jurusan  Teknik  Komputer  Di Politeknik Negeri Sriwijaya,” J. Sist. Inf. BISNIS , 2012.
[5] Badan Pusat Statistik, “Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara per Bulan ke Indonesia Menurut Pintu Masuk,” 2019. [Online]. Available: https://www.bps.go.id/dynamictable/2018/04/05 00:00:00/1296/jumlah- kunjungan-wisatawan-mancanegara-per-bulan-ke-indonesia-menurut-pintu- masuk-2017-2019.html. [Accessed: 24-Jan-2020].
[6] M.  D.  Wuryandari  and  I.  Afrianto,  “Perbandingan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation  Dan  Learning  Vector  Quantization  Pada  Pengenalan  Wajah,” Komputa , 2012.
[7] A.  P.  Hadi  and  E.  Riksakomara,  “Artificial  Neural  Malang  Ann  Method Implementation  To  Predict  Rainfall  in  Case  of  Dengue  Fever  Anticipation  in Malang District,” Institut Teknologi Surabaya, Surabaya, 2018.
[8] S.  Kuninti  and  S.  Rooban,  “Backpropagation  Algorithm  and  its  Hardware Implementations: A Review,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1804, no. 1, 2021.
[9] J.  Renteria-Cedano,  J.  Rivera,  F.  Sandoval-Ibarra,  S.  Ortega-Cisneros,  and  R.  Loo- Yau,  “Soc  design  based  on  a  FPGA  for  a  configurable  neural  network  trained  by means of an EKF,” Electron. , vol. 8, no. 7, pp. 1–19, 2019.
[10]  Nasri, “Kecerdasan buatan ( Artificial Intelligence ),” Artif. Intell. , 2014.
[11]  G. Amaral et al. , Time Series Analysis Forecasting and Control , vol. 369, no. 1. 2013.
[12]  L. S. Lubis and A. Buono, “Pemodelan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Awal Musim Hujan Berdasarkan Suhu Permukaan Laut Artificial Neural Network Modeling  To  Predict  The  Beginning  of  Rainy  Season  Based  On  Sea  Surface Temperature,” J. ilmu Komput. Agri-inforatika , vol. 1, pp. 52–61, 2012.
[13]  M.  N.  D.  Sawitri,  I.  W.  Sumarjaya,  and  N.  K.  T.  Tastrawati,  “Peramalan Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network,” E-Jurnal Mat. , vol. 7, no. 3, pp. 264–270, Sep. 2018.
[14]  A.  Sudarsono,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi  Laju  Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode,” Media Infotama , 2016.
[15]  T.  W.  Khusniyah  and  S.  Sutikno,  “Prediksi  Nilai  Tukar  Petani  Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,” Sci. J. Informatics , vol. 3, no. 1, pp. 11– 18, 2016.
[16]  D.  Monika,  A.  Ahmad,  S.  Wardani,  and  Solikhun,  “Model  Jaringan  Syaraf  Tiruan Dalam Memprediksi Ketersediaan Cabai Berdasarkan Provinsi,” Teknika , vol. 8, no. 1, pp. 17–24, 2019.
[17]  S.  P.  Sinaga,  A.  Wanto,  and  S.  Solikhun,  “Implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan Resilient Backpropagation dalam Memprediksi Angka Harapan Hidup Masyarakat
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 507-517 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Sumatera Utara,” Infomedia , vol. 4, no. 2, pp. 81–88, 2019.
[18]  S.  Setti  and  A.  Wanto,  “Analysis  of  Backpropagation  Algorithm  in  Predicting  the Most Number of Internet Users in the World,” J. Online Inform. , vol. 3, no. 2, p. 110, 2019.