## Penggunaan Variabel Event dan Libur Sekolah Dalam Memprediksi Wisatawan Dengan Metode LSTM
Candra Rusmana 1 , Kusrini 2 , Kusnawi 3 1,2,3 Magister Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta
1 candrarusmana@students.amikom.ac.id, 2 kusrini@amikom.ac.id , 3 khusnawi@amikom.ac.id

## Abstract
Events held in regions and School holiday are annuals agenda for families to go on vacations. The fluctuation of tourists has implications for the government, communities, and industry stakeholders. The aim of this research is to examine the effects of annual events and school holidays as variables. The dataset used is from website of data.ntbprov.go.id. The dataset of annual events is from disbudpar.ntbprov.go.id, while the dataset for school holiday from kalenderpendidikan.com. The data collected from  2017  to  2022.  For  prediction,  the  Long  Short-Term  Memory  algorithm  is  employed  using  the  variables  of  historical, events, and holidays. The utilization of historical, event, and holiday variables yields a MAPE performance of 20.8% using an 90/10 split for training and testing data. The results with historical and holiday variables produce a MAPE of 38.6%, using historical  and  event  variables  results  in  a  MAPE  of  23.81%.  This  research  introduces  a  novel  approach  to  predicting  the number  of  tourists  by  utilizing  annual  event  variables  and  holiday  through  the  implementation  of  the  LSTM  algorithm.  In conclusion, this study highlights the importance of considering annual events and holidays as variables for predicting tourist. This research contributes by introducing a new approach that combines event variables and holiday for tourism prediction using LSTM algorithm.
Keywords: event, holidays, LSTM, prediction, tourists

## Abstrak
Event yang diadakan diberbagai daerah menjadi daya tarik tersendiri bagi wisatawan untuk datang ketempat tersebut. Liburan musiman sekolah juga menjadi agenda tahunan keluarga untuk pergi ke tempat wisata. Naik turunnya jumlah wisatawan yang datang ke Provinsi NTB memberikan dampak kepada pemerintah daerah, masyarakat sekitar tempat wisata dan pelaku usaha bidang pariwisata. Tujuan penelitian ini untuk melakukan pengujian terhadap variabel event tahunan dan libur sekolah. Dataset yang digunakan didapatkan dari website publik Provinsi NTB yaitu data.ntbprov.go.id dataset tersebut berupa histori jumlah kunjungan wisatawan setiap bulan, dari website disbudpar.ntbprov.go.id didapatkan dataset event tahunan dan dari website kalenderpendidikan.com didapat dataset kalender akademik untuk liburan sekolah, dataset yang diambil dari setiap sumber diambil  mulai  dari  tahun  2017  sampai  tahun  2022.    Dari  semua dataset yang  didapat  bisa  dimanfaatkan  dalam  menggali informasi untuk melakukan prediksi. Dalam melakukan prediksi digunakan Algoritma LSTM dengan menggunakan variabel histori wisatwan, event dan libu sekolah. Penggunaan variabel histori, event dan liburan menghasilkan kinerja MAPE sebesar 20.8%  dengan  penggunaan data  training dan data  testing 90/10.  Hasil  kinerja  dengan  variabel  histori  dan  liburan  saja menghasilkan  kinerja  MAPE  sebesar  38,6%.  sedangkan  hasil  dengan  variabel  histori  dan  event  saja  menghasilkan  kinerja MAPE  sebesar  23,81%.  Ini  menunjukan  bahwa  variabel  event  dan  kalender  liburan  bisa  dengan  baik  digunakan  dalam melakukan  prediksi  terhadap  kedatangan  wisatawan  di  waktu  berikutnya.  Penelitian  ini  memperkenalkan  pendekatan  baru dalam  memprediksi  jumlah  wisatawan  dengan  menggunakan  variabel  event  tahunan  dan  kalender  libur  sekolah  dengan menggunakan algoritma LSTM sebagai alat prediksi yang lebih canggih, yang sebelumnya belum banyak dieksplorasi dalam konteks prediksi pariwisata di Provinsi NTB.
Kata kunci: event , liburan, LSTM, prediksi, wisatawan
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Pariwisata merupakan salah satu sektor penting dalam perekonomian  suatu  daerah  [1].  Untuk  meningkatkan daya  tarik  pariwisata  di  suatu  daerah  dan  dalam mengoptimalkan pengelolaan destinasi wisata, penting untuk  memahami  dan  melakukan  prediksi  jumlah wisatawan  yang  akan  berkunjung  pada  suatu  periode waktu  tertentu  [2][3]  .  Prediksi  yang  akurat  tentang jumlah wisatawan dapat membantu dalam perencanaan, pengelolaan sumber daya, dan pengambilan  keputusan  strategis  yang  berkaitan dengan industri pariwisata [4].
Saat  ini  tersedia  berbagai  jenis  data  yang  dapat digunakan  dalam  memprediksi  jumlah  wisatawan. Salah  satu  sumber  data  yang  akan  digunakan  dalam melakukan predisksi pada penelitian ini adalah dataset event [4],  yang  mencakup  informasi  tentang  acara tahunan  dengan  skala  nasional  dan  internasional, festival  daerah  tahunan,  atau  kegiatan  daerah  lainnya yang  dapat  menarik  minat  wisatawan.  Selain  itu, kalender  sekolah  juga  dapat  memberikan  wawasan yang  berharga,  karena  periode  liburan  sekolah  sering kali menjadi waktu yang sibuk bagi destinasi pariwisata sehingga data libur sekolah bisa dijadikan pengetahuan dalam melakukan prediksi jumlah wisatawan di Prov. NTB.
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  akan  menjelajahi penggunaan dataset event dan kalender sekolah dalam memprediksi  jumlah  wisatawan.  Peneliti  akan menganalisis hubungan antara jenis acara atau kegiatan tertentu  serta  liburan  sekolah  dengan  peningkatan kunjungan wisatawan.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menggali pengetahuan  tentang  penggunaan dataset  event dan kalender  libur  sekolah  dalam  melakukan  model prediksi  jumlah  wisatawan  yang  di  Provinsi  Nusa Tenggara  Barat.  Dari  hasil  penggalian  pengetahuan tersebut kedepannya dapat digunakan bagi pihak-pihak terkait dalam industri pariwisata. Dengan menggunakan dataset event dan kalender sekolah, kami berharap  dapat  memberikan  panduan  yang  lebih  baik dalam  perencanaan  dan  pengelolaan  destinasi  wisata, sehingga  meningkatkan  pengalaman  wisatawan  dan memaksimalkan potensi ekonomi yang dihasilkan oleh sektor pariwisata [5].
Dalam  penelitian  ini  metode  yang  akan  digunakan dalam menguji dataset event dan kalender libur sekolah adalah  metode Long  Short  Time  Series (LSTM). Beberapa  penelitian  dalam  melakukan  prediksi wisatawan  menggunakan  metode Long  Short  Time Series (LSTM)  sudah  banyak  dilakukan,  seperti penelitian yang dilakukan oleh (Jian-Wu Bi, Yang Liu, dan  Hui  Li,2020)  dengan  penelitian  yang  berjudul Daily  Tourism  Volume  Forecasting  For  Tourist Attractions menghasilkan  pengujian  data  historis, mesin  pencari  dan  cuaca  menghasilkan  kekuatan peramalan  yang  sangat  bagus  dibandingan  dengan hanya  menggunakan  satu  variabel  saja,  hal  ini menunjukan bahwa dataset mesin pencari dan dataset cuaca sangat baik dan penting untuk digunakan dalam peramalan wisatawan [6].
Selanjutnya  penelitian  (Harun  Mukhtar,  Yoze  Rizki, Febby  Apri  Wenando,  Muhammad  Abdul  Al  Aziz, 2022) tentang Prediksi Kunjungan Wisatawan dengan Reduksi  Noise pada Google  Trends menggunakan Hilbert-Huang Transform dan Long  Short-Term Memory menghasilkan  RMSE  LSTM  129249  dan RMSE HHT + LSTM 653058 dengan jumlah dataset 156 baris dan jumlah neuron 100 unit [7].
Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (YiFei  Li dan  Han  Cao,  2018)  tentang Prediction  for  Tourism Flow  Based  on  LSTM  Neural  Network. Dalam penelitian ini hasil yang didapatkan menunjukan bahwa metode  LSTM  tampil  lebih  baik  jika  dibandingkan dengan metode prediksi ARIMA dan Back Propagation  Neural  Network (BPNN).  Menurut penulis  metode Long  Short  Term  Memory  Neural Network (LSTM NN) merupakan metode yang pertama kali  diterapkan  dalam  melakukan  prediksi  arus wisatawan [8].

## 2. Metode Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  variabel  yang  akan  digunakan berjumlah tiga variabel yaitu data event , data kalender
pendidikan dan data histori wisatawan, ketiga variabel tersebut  akan  dijadikan  variabel  input LSTM dalam mempelajari pola untuk prediksi wisatawan. Data yang akan diujikan didapat dari data publik yaitu untuk data event didapat  dari  Dinas  Kebudayaan  dan  Pariwisata Provinsi Nusa Tenggara Barat dari tahun 2017 sampai dengan tahun 2022, sedangkan untuk dataset kalender pendidikan  didapat  dari  data  publik  kalender pendidikan dari tahun ajaran 2016/2017 sampai dengan tahun  ajaran  2021/2022,  dan  untuk  data  histori wisatawan sebelumnya didapat dari website resmi NTB Satu Data dari tahun 2017 sampai dengan tahun 2022.
Hasil  dari  pengumpulan dataset  even t,  kalender pendidikan dan hitrori wisatawan kemudian dilakukan konversi data menjadi data numerik dengan melakukan penghitungan  jumlah even t,  liburan  sekolah  pada kalender  pendidikan  dan  histori  jumlah  wisatawan yang  terjadi  pada  setiap  bulannya.  Data  yang  telah dikonversi kedalam angka tersebut kemudian dimasukan kedalam tabel dataset seperti terlihat pada tabel 1 dibawah, dengan data variabel atau kolom yang terdiri  dari  variabel  tanggal  yang  berisi  data  bulan untuk tiap tahun nya, variabel jumlah wisatawan yang berisi data jumlah pengunjung untuk setiap bulannya, variabel kalender event yang berisi jumlah event setiap bulan yang diadakan di Provinsi Nusa Tenggara Barat, variabel  libur  sekolah yang  berisi  jumlah  liburan  dari kalender  pendidikan  yang  diambil  untuk  setiap bulannya. Dataset yang  telah  disusun  dari  ketiga variabel dapat dilihat pada tabel 1 berikut :
Tabel 1. Dataset Event , Libur Sekolah dan Histori Jumlah
Wisatawan Tanggal Jumlah Wisatawan Kalender event Libur Sekolah 01/01/2017 148.252 0 8 01/02/2017 162.279 1 0 01/03/2017 158.614 1 1 01/04/2017 221.701 3 2 01/05/2017 235.889 1 5 : : : : : : : : : : : : : : : : 01/08/2022 127.042 6 1 01/09/2022 121.794 2 0 01/10/2022 125.265 4 1 01/11/2022 129.427 6 0 01/12/2022 154.209 4 15
Dari tabel 1 diatas data pada kolom 1 berisi data tanggal perbulan dalam tiap tahunnya, pada kolom kedua berisi data  jumlah  wisatawan  yang  merupakan  histori  data untuk tiap bulan pertahun nya dari tahun 2017 sampai dengan  tahun  2022,  pada  kolom  ketiga  berisi  data kalender event yaitu  jumlah even t  yang  terjadi  pada setiap bulan, dan pada kolom yang terakhir berisi data liburan  sekolah  yang  berisi  jumlah  liburan  sekolah yang dihitung pada setiap bulannya.
2.1 Alur Penelitian
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  dalam  pengujian data event dan  liburan  sekolah  berdasarkan  kalender pendidikan untuk melakukan prediksi terhadap jumlah
wisatawan  di  Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat  dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini :

## Gambar 1. Diagram Alur Penelitian
Pada  gambar  1  diatas  penelitian  dimulai  dari melakukan  study  literatur  kemudian  melakukan identifikasi  masalah  dan  dilanjutkan  ketahapan pengumpulan  data,  setelah  data  berhasil  dikumpulan pada gambar 1 diatas dilanjutkan ketahap preprosessing data dengan menggunakan MinMaxScaller  Preprocessing, tahapan  ini  dilakukan untuk  melakukan  normalisasi  terhadap  data  yang terkadang  data  tersebut  mengalami missing  value, kesalahan  pengukuran  atau  data  yang  ada  mengalami outlier [9] . Setelah  itu  baru  kemudian  dilakukan implementasi  pengujian dataset yang  akan  diuji menggunakan Algoritma yang dipilih yaitu Long Short Term Memory (LSTM) . Hasil dari pengujian algoritma kemudian  dilakukan  pengujian  kinerja  model  dengan menggunakan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE), Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Square Error (RMSE).

## 2.2 Normalisasi Data
Dataset yang  telah  dimiliki  harus  dilakukan preprocessing agar  nilai  variabel  dalam dataset menjadi rentang yang lebih terstandarisasi [10]. Dalam melakukan pre-processing data ada dua tahapan yang harus  dilakukan  yaitu  tahapan  pembersihan  data  dan tahapan  normalisasi  data  [11].  Dalam  melakukan normalisasi dataset pada  penelitian  ini  menggunakan normalisasi MinMaxScaller ,  teknik  ini  merubah  nilai yang  ada  menjadi  nilai  interval  antara  0  dan  1  [12]. Adapun  persamaan  nya  seperti  pada  persamaan  1 berikut.
X_scaled = 𝑋−𝑋 𝑚𝑖𝑛 𝑋 𝑚𝑎𝑥 −𝑋 𝑚𝑖𝑛 (1)
Pada persamaan 1 diatas X_scaled merupakan variabel input  sedangkan  X  merupakan matrix dataset yang akan dinormalisasi, X min merupakan nilai minimun dari setiap  kolom  dalam  matrix dataset ,  dan X max
merupakan  nilai  maksimum  dari  setiap  kolom  dalam matrix dataset [13].

## 2.3 Pengujian Data
Long  Short  Term  Memory  (LSTM) merupakah  salah satu  metode  hasil  modifikasi  dari Recurrent  Neural Network (RNN) . Diantara hasil modifikasi RNN yang ada metode LSTM merupakah metode hasil modifikasi yang  popular  [14],  LSTM  dikembangkan  untuk melengkapi  kekurangan  dari  RNN  yang  tidak  dapat melakukan  prediksi  berdasarkan  informasi  masa  lalu yang  disimpan  dalam  jangka  waktu  yang  lama  [15]. Dengan  adanya  LSTM  kekurangan  tersebut  bisa dihindari, karena LSTM mampu mengingat kumpulan informasi yang telah disimpan dalam waktu yang lama, bahkan mampu menghapus informasi yang sudah tidak relevan lagi. Perbedaan yang paling utama antara RNN dan LSTM adalah pada LSTM memiliki empat lapisan modul  jaringan  dan  informasi  dipertukarkan  dengan cara  khusus  [16].  Keunggulan LSTM lainnya  adalah metode ini mampu mengontrol overfitting [17]
Prediksi jumlah wisatawan dengan menggunakan data histori  wisatawan  telah  terbukti  memiliki  tren  yang tinggi,  dan  variabel  histori  wisatawan  telah  menjadi prediktor  umum  yang  digunakan  dalam  melakukan prediksi  wisatawan.  Namun,  beberapa  penelitian menyarankan penggunaan variabel prediktor tambahan guna  meningkatkan  akurasi  prediksi  [18].  Salah  satu variabel  tambahan  yang  dapat  digunakan  adalah data event yang  diadakan  di  suatu  daerah  secara  bertahap, karena  menjadi  sumber  informasi  pariwisata  yang signifikan  [19].  Selain  itu,  data  libur  juga  memiliki dampak  yang  besar  terhadap  jumlah  wisatawan, terutama dengan adanya kegiatan mengisi waktu libur yang ramai dalam setiap tahunnya [20]. Pada penelitian sebelumnya,  metode  linear  telah  digunakan  untuk melakukan  prediksi  menggunakan  variabel  kalender libur,  pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan menggunakan  metode  terkini  yaitu Long  Short  Term Memory (LSTM).

## 2.4 Validasi Pengujian
Setelah pengujian model dengan menggunakan metode LSTM  didapatkan  hasilnya,  selanjutnya  adalah melakukan  validasi  terhadap  model  yang  telah  diuji dengan  melihat  seberapa  besar  tingkat error dari pengujian  yang  telah  dilakukan  adapun  validasi pengujian  menggunakan  beberapa  metode  yaitu root mean  square  error  (RMSE),  mean  absolute  error (MAE), dan mean absolute percentage error (MAPE). Adapun rumus perhitungan dari tiap pengujian kinerja dapat  dilihat  pada  persamaan  2,  persamaan3,  dan persamaan 4 berikut.
MAE = 1 𝑛 ∑ |𝑦 − 𝑦 1 | 𝑛 𝑗=1 (2)
Pada  persamaan  2  diatas n merupakan  jumlah  data, j merupakan  indeks  yang  dimulai  dari  1, y merupakan nilai aktual, dan y 1 merupakan nilai prediksi.
MAPE = 1 𝑛 ∑ |𝑒𝑡| 𝑦 𝑥100 𝑛 𝑡=1 (3)
Pada  persamaan  3  diatas 1 𝑛 menunjukkan  pembagian dengan jumlah total data atau observasi agar diperoleh rata-rata  kesalahan  mutlak, n  adalah jumlah  data, t merupakan indeks yang dimulai dari 1, |et| Merupakan kesalahan  absolut  pada  setiap  observasi,  dihitung dengan mengambil selisih antara nilai aktual dan nilai prediksi dan y merupakan nilai aktual.
RMSE = √ 1 𝑛 ∑ (𝑒𝑡) 2 𝑛 𝑡=1 (4)
Pada  persamaan  4  diatas 1 𝑛 menunjukkan  pembagian dengan jumlah total data atau observasi agar diperoleh rata-rata  kesalahan  mutlak, n  adalah jumlah  data, t merupakan indeks yang dimulai dari 1, |et| Merupakan kesalahan absolut pada setiap observasi.

## 3.   Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Pengolahan Data
Dataset yang  telah  dikumpulkan  untuk  penelitian terdiri dari variabel jumlah wisatawan perbulan, event dan  juga  libur  sekolah. Dataset tersebut  kemudian diunggah  ke folder  content pada google  colab untuk bisa diakses oleh google colab.
Gambar 2. Dataset
Pada gambar 2 diatas dataset yang tadinya berupa file xlsx  kemudian  dilakukan  pembacaan (load) data  dari google  colab kemudian  hasil  dari  pemanggilan  data tersebut  menghasilkan  struktur  data  dengan dataset yang  ada  berisi  variabel  tanggal  perbulan,  hisotri jumlah wisatawan, calender of event (COE) yang ada di  Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat dan  kolom  terakhir adalah variabel libur yang diambil dari kalender liburan sekolah.
3.2 Pengujian
Dalam  melakukan  perhitungan  proses  komputasi metode LSTM menggunakan beberapa bagian tahapan perhitungan, adapun persamaan LSTM adalah sebagai berikut :
𝑖 𝑡 =   𝜎 1 (𝑊 𝑖 𝑥 𝑡 +   𝑈 𝑖 𝑐 𝑡−1 + 𝑏 𝑖 ) (5)
Pada  persamaan  5  diatas i t merupakan input  gate,  σ merupakan sigmoid, W i merupakan matrix bobot untuk input gate,  x t merupakan vektor input pada waktu, U i merupakan matrix bobot untuk cell stat, c t-1 merupakan cell  state pada  waktu  sebelumnya,  dan b i merupakan bias yang diberikan pada input gate.
𝑓 𝑡 =   𝜎 1 (𝑊 𝑓 𝑥 𝑡 +   𝑈 𝑓 𝑐 𝑡−1 + 𝑏 𝑓 ) (6)
Pada  persamaan  6  diatas f t merupakan vector  forget gate,  σ merupakan sigmoid,  W f merupakan  matrix bobot untuk input gate, x t merupakan vektor input pada waktu, U f merupakan matrix bobot untuk cell stat, c t-1 merupakan cell  state pada  waktu  sebelumnya,  dan b f merupakan bias yang diberikan pada input gate.
𝑜 𝑡 =   𝜎 1 (𝑊 𝑜 𝑥 𝑡 +   𝑈 𝑜 𝑐 𝑡−1 + 𝑏 𝑜 ) (7)
Pada  persamaan  7  diatas o t merupakan output  gate,  σ merupakan sigmoid, W o merupakan matrix bobot untuk input gate, x t merupakan vektor input pada waktu, U o merupakan matrix bobot untuk cell stat, c t-1 merupakan cell  state pada  waktu  sebelumnya,  dan b o merupakan bias yang diberikan pada input gate.
𝑐 𝑡 =   𝑓 𝑡 ∗ 𝑐 𝑡−1 + 𝑖 ∗ 𝜎 1 (𝑊 𝑐 𝑥 1 + 𝑏 𝑐 ) (8)
Dari persamaan 8 diatas c t merupakan state sel memory, f t merupakan vector forget gate, i merupakan input, 𝜎 merupakan sigmoid W c merupakan matrix bobot untuk input gate, x t merupakan vektor input pada waktu dan b c merupakan vector bias.
ℎ 𝑡 = 𝑜 𝑡 ∗ 𝜎 2 ( 𝑐 𝑡 ) (9)
Pada  persamaan  9  diatas h t merupakan hidden  state waktu saat ini, o t merupakan output dari output gate 𝜎 2 sigmoid untuk fungsi aktivasi tangen hiperbolik.
Selanjutnya  pada  tahap  pengujian,  struktur  data  yang telah diload oleh google  colab Selanjutnya  dilakukan normalisasi  dengan  menggunakan MinMax-Scaller supaya  data  siap  digunakan  dan  dimasukan  kedalam model.  Dengan  menggunakan  rumus MinMaxScaller pada persamaan 1, data pada gambar 3 yaitu var1,var2 dan var3 yang  tadinya  masih  berupa  bilangan  ribuan dikonversi  menjadi  nilai  rentang  0  sampai  1,  dari gambar  3  dibawah  ini  bisa  dilihat  hasil  dari  tiap variabel.

## Gambar 3. Hasil Normalisasi
Pada  gambar  3  diatas  data  dinormalisasi  dengan melakukan konversi menjadi rentang nilai antara 0 dan 1.  Setelah  data  dilakukan  normalisasi  selanjutnya dilakukan pemilihan variabel tujuannya untuk menguji perbandingan  nilai  kinerja  kesalahan  menggunakan pengukuran MAE, MAPE dan RMSE dari tiap variabel
ataupun gabungan variabel itu sendiri. Adapun variabel yang akan digunakan dalam memprediksi dimulaidari pemilihan  dan  pengujian  variable  histori  wisatawan dan event kemudian dilakukan pengukuran kesalahannya,  setelah  itu  variabel  histori  wisatawan dan  libur  sekolah  sama  juga  seperti  pengujian  pada variabel  sebelumnya,  serta  yang  terakhir  pengujian variabel  histori  wisatawan, event dan  libur  sekolah yang digunakan secara bersamaan sama juga dilakukan pengujian sampai tahap didapatkan nilai dari kesalahan menggunakan pengukuruan mae, mape dan rmse. Pada gambar 4 dibawah ini adalah contoh pemilihan variabel kesatu  (histori  wisatawan)  dan  kedua  ( event )  yang digunakan untuk pengujian
Gambar 4. Pemilihan Variabel Hisori Wisatawan dan Event
Dari  gambar  4  diatas  data  yang  digunakan  dalam melakukan  prediksi  wisatawan  hanya  menggunakan variabel histori wisatawan yaitu var1, dan juga variabel event yaitu var2.
Gambar 5. Pemilihan Variabel Histori Wisatawan dan Liburan

## Sekolah
Dari  gambar  5  diatas  data  yang  digunakan  dalam melakukan  prediksi  wisatawan  hanya  menggunakan variabel histori wisatawan yaitu var1, dan juga variabel liburan sekolah yaitu var3.
Gambar 6 pemilihan Variabel Histori Wisatawan,E event , dan Libur

## Sekolah
Sedangakan pada gambar 6 diatas data yang digunakan dalam  melakukan  prediksi  wisatawan  menggunakan semua variabel yang digunakan yaitu histori wisatawan sebagai var1, variabel event sebagai  var2 dan variabel liburan sekolah sebagai var3. Ketiga pemilihan variabel tersebut digunakan untuk melihat kinerja pada masing- masing variabel pada dataset yang digunakan.
Tahapan selanjutnya setelah data dinormalisasi adalah melakukan  pelatihan  model,  tahapan  ini  dilakukan dengan  tujuan  supaya  bisa  melihat  hasil  performa
kinerja  yang  dilakukan  oleh  metode  LSTM,  adapun hasil  pelatihan  model  yang  telah  dilakukan  adalah seperti berikut.

## Gambar 7. Melatih Model Neuron 20 Epoch 200 Batch Size 32
Dari gambar 7 bisa dilihat nilai loss dari epoch 200/200 menunjukan  nilai  0,2762  dan  nilai  val_loss  adalah 0,0462  ini  menunjukan  bahwa  model  dalam mempelajari dataset memiliki  performa  yang  baik dalam mempelajari dan memprediksi data. Selanjutnya kita bandingkan dengan model dengan jumlah neuron 40,  epoch  150 dan batch  size  16 dapat  dilihat  pada gambar 8 dibawah.
Gambar 8. Melatih Model Neuron 40 Epoch 200 Batch Size 32
Pada  gambar  8  diatas  hasil loss pada epoch terakhir memiliki  nilai  lebih  kecil  dibanding  dengan  model pertama dan nilai val loss juga menghasilkan nilai yang lebih  kecil  sehingga  model  ini  memiliki  model  lebih baik.  Untuk  membuktikan  model  terbaik  digunakan metode  pencarian  hyperparameter  dalam  menemukan kombinasi  terbaik  untuk  menghasilkan  kinerja  model yang  optimal.  Pada  gambar  9  dibawah  dapat  dilihat hyperparameter  terbaik  untukmenghasilkan  kinerja model.
Gambar 9. Metode RandomizedSearch Dalam Mencari Hyperparameter Terbaik
Setelah  model  dilatih  tahapan  selanjutnya  adalah pengujian variable, Dalam pengujian variabel event dan
libur  kalender  pendidikan  untuk  melakukan  prediksi terhadap  jumlah  kedatangan  wisatawan  ke  Provinsi Nusa  Tenggara  Barat  dilakukan  beberapa  kali pengujian  dengan  menguji  variabel  independen  yaitu variabel event dan  libur  sekolah  serta  variabel dependen yaitu jumlah wisatawan.
Untuk  pengujian  prediksi  tiap  variabel  yaitu  variabel histori, event dan liburan, histori dan event saja, serta histori  dan  liburan  saja  disajikan  berdasarkan  dua parameter pengujian seperti terlihat pada gambar grafik berikut yaitu gambar 10 pengujian dengan parameter 1 dan gambar 11 merupakan pengujian dengan paramater 2.
Gambar 10. Prediksi Dengan Paramter Neuron : 40, Epoch :150, Batch _ size : 16
Pada  gambar  10  diatas  untuk  bagian  gambar  yang paling atas hasil pengujian semua variabel dengan data split 80/20 untuk  yang  kiri,  dan  untuk  yang  kanan menggunakan data split 90/10. Sedangkan pada bagian yang  tengah  yaitu  gambar  kedua  pada  hasil  gambar yang kiri adalah hasil pengujian variabel event dengan data  split 80/20  sedangkan  bagian  kanan  pengujian variabel event dengan data  split 90/10.  Pada  gambar paling  bawah  untuk  bagian  kanan  adalah  hasil pengujian  untuk  variabel  libur  sekolah  dengan pembagian data  split 80/20  dan  untuk  bagian  kanan dengan pembagian data split 90/10.
Adapun  untuk  pengujian  dengan  menggunakan parameter  kedua  dengan  menggunakan  parameter neuron  :  20,  epoch  :  200, dan batch_size  :  32, hasil pengujian dapat dilihat seperti pada gambar 11 dibawah ini.
Gambar 11. Prediksi Dengan Paramter Neuron : 20, Epoch :200, Batch _ size : 32
Setelah  itu  kemudian  dilakukan  pengujian  untuk melihat hasil prediksi dan aktual, hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini.
Tabel 2. Hasil Prediksi Parameter 1 spliting 90/10 Bulan Variabel Prediksi Aktual 2022-08-01 semua 160180.12 127042.01 2022-09-01 Semua 150496.44 121794 2022-10-01 Semua 175510.52 125265.01 2022-11-01 Semua 165454.45 129427 2022-12-01 Semua 153400.08 154209.02 2022-08-01 Liburan 164489.05 127042.01 2022-09-01 Liburan 181958.03 121794 2022-10-01 Liburan 180499.02 125265.01 2022-11-01 Liburan 181129.1 129427 2022-12-01 Liburan 184060. 154209.02 2022-08-01 Event 172533.22 127042.01 2022-09-01 Event 155672.56 121794 2022-10-01 Event 169616.19 125265.01 2022-11-01 Event 165008.25 129427 2022-12-01 Event 156856.47 154209.02
Data  pada  tabel  2  diatas  menunjukan  hasil  pengujian prediksi wisatawan 5 bulan terakhir dengan menggunakan Neuron  :  20,  Epoch  :200,  Batch_size  : 32 dengan splitting dataset 90/10.
Hasil  prediksi  dengan  menggunakan  parameter  yang sama  dan  dengan splitting  dataset  80/20 dapat  dilihat pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Hasil prediksi Parameter 1 spliting 8 0/20 Bulan Variabel Prediksi Aktual 2022-08-01 Semua 144938.34 127042.01 2022-09-01 Semua 194207.97 121794 2022-10-01 Semua 192103.48 125265.01 2022-11-01 Semua 193268.92 129427 2022-12-01 Semua 198750.64 154209.02 2022-08-01 Liburan 161003.53 127042.01 2022-09-01 Liburan 196712.92 121794
2022-10-01 Liburan 196552.06 125265.01 2022-11-01 Liburan 195847.23 129427 2022-12-01 Liburan 200293.16 154209.02 2022-08-01 Event 192220.53 127042.01 2022-09-01 Event 197312.25 121794 2022-10-01 Event 194311.39 125265.01 2022-11-01 Event 198427.17 129427 2022-12-01 Event 198344.6 154209.02
Adapun hasil prediksi dengan menggunakan parameter lain yaitu jumlah neuron 40, epoch 150 dan batch size 16 bisa dilihat pada tabel 4 dan tabel 5 dibawah ini.
Tabel 4. Hasil prediksi Parameter 2 splitting 90/10 Bulan Variabel Prediksi Aktual 2022-09-01 Semua 150789.4 121794 2022-10-01 Semua 177136.02 125265.01 2022-11-01 Semua 166674.64 129427 2022-12-01 Semua 153963.38 154209.02 2022-09-01 Liburan 183097.03 121794 2022-10-01 Liburan 180402.39 125265.01 2022-11-01 Liburan 182205.08 129427 2022-12-01 Liburan 184229.61 154209.02 2022-09-01 Event 152726.36 121794 2022-10-01 Event 176348.55 125265.01 2022-11-01 Event 166807.48 129427 2022-12-01 Event 153946.97 154209.02
Dan terakhir parameter 2 dengan splitting 80/20 dapat dilihat pada tabel 5 berikut.
Tabel 5. Hasil prediksi Parameter 2 splitting 80/20 Bulan Variabel Prediksi Aktual 2022-08-01 Semua 184150.5 127042.01 2022-09-01 Semua 195997.52 121794 2022-10-01 Semua 197384.86 125265.01 2022-11-01 Semua 198216.25 129427 2022-12-01 Semua 198187. 154209.02 2022-08-01 Liburan 155651.08 127042.01 2022-09-01 Liburan 194614.52 121794 2022-10-01 Liburan 194273.39 125265.01 2022-11-01 Liburan 193681. 129427 2022-12-01 Liburan 198289.4 154209.02 2022-08-01 Event 193871.14 127042.01 2022-09-01 Event 178293.1 121794 2022-10-01 Event 192476.98 125265.01 2022-11-01 Event 188946.81 129427 2022-12-01 Event 179531.12 154209.02
Setelah  hasil  prediksi  dihasilkan  kemudian  dilakukan pengujian kinerja untuk mengukur tingkat akurasi dari model  yang  dibuat,  dalam  melakukan  pengukuran kienerja  digunakan  tiga  pengukuran  yaitu  MAPE, RMSE  dan  MAE  dengan  perhitungan  seperti  pada persamaan  2,  persamaan  3  dan  persamaan  4  .  Hasil pengukuran dapat dilihat pada tabel 6 berikut :
Tabel 6. Pengujian dengan parameter Neuron : 40, Epoch :150, Batch _ size : 16 No Variabel Splitting MAPE RMSE MAE 1 Histori & Libur 90/10 38.65 51198.03 49809.77 2 Histori & Event 90/10 23.81 35226.79 29914.60 3 Histori, Even & Liburan 90/10 20.84 30211.36 26445.22 4 Histori & Libur 80/10 72.7 79538.18 75682.73 5 Histori & Event 80/10 62.84 69177.28 64527.26
6 Histori, Even & Liburan 80/10 67.63 74121.67 69817.51
Pada  tabel  6  diatas  nilai  MAPE  terkecil  didapatkan pada pengujian semua variabel yaitu wisatawan, event dan liburan dengan nilai MAPE sebesar 20,84 dengan data training 90%  dan data  testing 10%.  Sedangkan pada tabel 7 dibawah menggunakan jumlah neuron 20, epoch 200 dan batch size 32.
Tabel 7. Pengujian parameter neuron: 20, epoch:200, batch_size : 32
No Variabel Split MAPE RMSE MAE 1 Histori, Even & Liburan 90/10 23 33897.5 29784.5 2 Histori & libur 90/10 36.17 48234.2 46551.4 3 Histori & Event 90/10 25.6 35936.8 32389.9 4 Histori, Even & Liburan 80/10 55.93 64337.2 56060.5 5 Histori & libur 80/10 61.68 68906.8 62841.2 6 Histori & Event 80/10 69.9 76253.1 72496.2
Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  menggunakan berbagai parameter didapatkan hasil terbaik menggunakan  data splitting 90%  untuk training dan 10%  untuk testing, dengan  paramater  terbaik  jumlah neuron 40, jumlah epoch 150 dan batch size 16. Hal ini sesuai  dengan  hasil  pencarian  hyperparameter  terbaik menggunakan random size search.

## 4.   Kesimpulan
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  terhadap  variabel independen event dan  libur  sekolah  terhadap  variabel dependen  wisatawan  menggunakan  metode  LSTM maka dapat disimpulkan, dataset yang digunakan dari tahun  2017  sampai  dengan  2022,  akan  tetapi dikarenakan  pada  tahun  2020  dan  2021  mengalami Covid-19  sehingga  pemerintah  setempat  menerapkan Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (PSBB)  maka dataset pada  tahun  tersebut  tidak  digunakan  untuk menghindari overfitting pada model.
Pengujian  menggunakan dataset sebanyak  47  data dengan  melakukan  berbagai  pengujian  dengan kombinasi variabel yang berbeda, serta penggunaan 2 paramater  yang  berbeda  dan  juga splitting yang berbeda,  didapatkan  nilai  terbaik  pada  pengujian gabungan  variabel  histori, event ,  dan  liburan splitting 90/10 pada  parameter neuron  :  40,  epoch  :150, batch_size  :  16 dengan  nilai  kinerja  MAE  26445.22 MAPE 20.84%, dan RMSE 30211.36. Dengan hasil ini menunjukan bahwa LSTM dapat meningkatkan akurasi pada prediksi dan memberikan nilai prediksi yang lebih mendekati dengan nilai aktual.
Penelitian  ini  menunjukan  bahwa  LSTM  dapat mempelajari  hubungan  kompleks  antara  variabel histori  wisatawan,  variabel event dan  liburan  sekolah sehingga  LSTM  dapat  mengintegrasikan  variabel-
variabel  tersebut  kedalam  model  prediksi  dengan sangat baik.
Untuk  mendapatkan  tingkat  kinerja MAE,  MAPE, RMSE yang  lebih  kecil  diharapkan  pada  penelitian berikutnya dataset yang  digunakan  bisa  lebih  banyak lagi,  dan  bisa  menggunakan  metode non  linear lain supaya  mendapatkan  tingkat error yang  lebih  kecil dalam melakukan prediksi wisatawan.

## Daftar Rujukan
[1] N. P. N. Hendayanti, I. K. P. Suniantara, and M. Nurhidayati, “Penerapan  Support  Vector  Regression  (Svr)  Dalam Memprediksi  Jumlah  Kunjungan  Wisatawan  Domestik  Ke Bali,” Jurnal Varian , vol. 3, no. 1, pp. 43–50, 2019.
[2] J.  L.  Chen,  G.  Li,  D.  C.  Wu,  and  S.  Shen,  “Forecasting seasonal tourism demand using a multiseries structural time series method,” J Travel Res , vol. 58, no. 1, pp. 92–103, 2019.
[3] M.  A.  Ridla,  N.  Azise,  and  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, pp. 1– 14, 2023.
[4] K. T. N. Lestari, M. A. Albar, and R. Afwani, “Penerapan Metode  Backpropagation  Dalam  Memprediksi  Jumlah Kunjungan  Wisatawan  Ke  Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat (NTB),” Journal  of  Computer  Science  and  Informatics Engineering (J-Cosine) , vol. 3, no. 1, pp. 39–48, 2019.
[5] R. Rahmawati, Y. Yuniza, A. N. Rahma, and Z. Zukrianto, “PREDIKSI  JUMLAH  WISATAWAN  DI  KOTA PEKANBARU  PADA  TAHUN  2019-2023  DENGAN MENGGUNAKAN  METODE  FUZZY  TIME  SERIES CHEN,” THETA: Jurnal Pendidikan Matematika , vol. 2, no. 1, pp. 36–44, 2020.
[6] J.-W.  Bi,  Y.  Liu,  and  H.  Li,  “Daily  tourism  volume forecasting for tourist attractions,” Ann Tour Res , vol. 83, p. 102923, 2020.
[7] H.  Mukhtar,  Y.  Rizki,  F.  A.  Wenando,  and M.  A.  Al  Aziz, “Prediksi Kunjungan Wisatawan dengan Reduksi Noise pada Google Trends menggunakan Hilbert-Huang Transform dan Long Short-Term Memory,” JURNAL FASILKOM , vol. 12, no. 3, pp. 152–159, 2022.
[8] Y.  Li  and  H.  Cao,  “Prediction  for  tourism  flow  based  on LSTM neural network,” Procedia Comput Sci , vol. 129, pp. 277–283, 2018.
[9] V. R. Prasetyo, B. Hartanto, and A. A. Mulyono, “Penentuan pembimbing  tugas  akhir  mahasiswa  jurusan  teknik informatika  universitas  surabaya  dengan  metode  dice coefficient,” Teknika , vol. 8, no. 1, pp. 44–51, 2019.
[10]  K. Dewi, P. P. Adikara, and S. Adinugroho, “Prediksi Indeks Harga Konsumen (IHK) Kelompok Perumahan, Air, Listrik, Gas Dan Bahan Bakar Menggunakan Metode Support Vector Regression,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN , vol. 2548, p. 964X, 2018.
[11]  R. Firdaus and H. Mukhtar, “Prediksi Indeks Harga Produsen Pertanian Karet Di Indonesia Menggunakan Metode LSTM,” JURNAL FASILKOM , vol. 13, no. 01, pp. 1–6, 2023.
[12]  D. Heksaputra, “Prediksi Rerata Harga Beras Tingkat Grosir Indonesia  dengan  Long  Short  Term  Memory,” JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) , vol. 7, no. 2, pp. 163–174, 2020.
[13]  H.  Mukhtar,  R.  Gunawan,  A.  Hariyanto,  and  W.  Mulyana, “Peramalan  Kedatangan  Wisatawan  ke  Suatu  Negara Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine  (SVM),” Jurnal  CoSciTech  (Computer  Science  and  Information Technology) , vol. 3, no. 3, pp. 274–282, 2022.
[14]  R.  F.  Hidayat,  B.  Irawan,  and  M.  Nasrun,  “Implementasi Klasifikasi  Gambar  Untuk  Industri  Pakaian  Menggunakan Image  Search  Engine  Berbasis  Website,” eProceedings  of Engineering , vol. 10, no. 1, 2023.
[15]  J. Manullang, A. J. Santoso, and A. W. R. Emanuel, “Prediksi Kunjungan  Wisatawan  Taman  Nasional  Gunung  Merbabu dengan Time Series Forecasting dan LSTM,” Jurnal Teknik Sipil , vol. 11, no. 2, pp. 132–140, 2020.
[16]  A.  Nilsen,  “Perbandingan  Model  RNN,  Model  LSTM,  dan Model  GRU  dalam  Memprediksi  Harga  Saham-Saham LQ45,” Jurnal Statistika dan Aplikasinya , vol. 6, no. 1, pp. 137–147, 2022.
[17]  M.  Rizki,  S.  Basuki,  and  Y.  Azhar,  “Implementasi  Deep Learning  Menggunakan  Arsitektur  Long  Short  Term Memory  (LSTM)  Untuk  Prediksi  Curah  Hujan  Kota Malang,” Jurnal Repositor , vol. 2, no. 3, pp. 331–338, 2020.
[18]  Y. P. Adiwiguna, H. Purbaseno, H. Syuhara, F. J. Pribadi, A. Sarbani,  and  A.  D.  Kusuma,  “MEMBANGUN  TOOL PREDIKSI YANG
KOMPREHENSIF GUNA MENINGKATKAN AKURASI PRODUK AKHIR PENCAMPURAN KUALITAS BATUBARA MENERAPKAN PERBANDINGAN
KOLABORATIF PADA  ALGORITMA  REGRESI  HINGGA  NEURAL NET,” Indonesian Mining Professionals Journal , vol. 4, no. 2, pp. 111–122, 2022.
[19]  S.  Lionetti,  D.  Pfäffli,  M.  Pouly,  T.  vor  der  Brück,  and  P. Wegelin, “Tourism Forecast with Weather, Event , and Cross- industry Data.,” in ICAART (2) , 2021, pp. 1097–1104.
[20]  N.  A.  Jauhariyah,  H.  Habibulloh,  and  A.  A.  Yazid,  “Potret Pertumbuhan Kunjungan Wisatawan Dalam Perspektif Islam Di  Kabupaten  BANYUWANGI,” Jurnal  Ekonomi  Syariah Darussalam , vol. 2, no. 1, pp. 86–99, 2021.