## 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.v4i2.2048

## Prediksi Jumlah Kunjungan Wisata Mancanegara Dengan Algoritma Backpropagation

## Rini Sovia, Musli Yanto, Putri Melati
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Putra Indonesia YPTK, Padang, Indonesia Email: 1 rini_sovia@upiyptk.ac.id, 2 musli_yanto@upiyptk.ac.id, 3 putrimelati24061998@gmail.com
Abstrak− Kota  Bukittinggi  adalah  kota  yang  dikenal  dengan  destinasi  wisata  yang  sangat  menarik  daya  minat  wisata mancanegara. Beraneka ragam jenis wisata yang tersaji secara alami dan buatan manusia seperti keindahan gunung, lembah dan  keindahan  arsiterktur  bangunan  yang  ada  yakni  Jam  Gadang  Bukittinggi.  Tidak  hanya  itu,  jenis  wisata  kuliner  dan jajanan pasar tradisional juga menjadi daya tarik bagi turis mancanegara untuk berwisata dikota Bukittinggi. Pada penelitian ini, permasalahan yang akan dibahas adalah proses prediksi kunjungan wisata yang dilakukan oleh turis mancanegara ke kota Bukittinggi.    Proses  prediksi  menggunakan  konsep  metode  jaringan  saraf  tiruan  algoritma  backpropagation.  Data  set  yang akan  dijadikan  pembahasan  adalah  data  kunjungan  wisatawan  mancanegara  yang  tercatat  di  Dinas  Pariwisata  Kota Bukittinggi  dari  tahun  2018  hingga  2019.  Hasil  prediksi  yang  dihasilkan  dengan  konsep  metode  jaringan  saraf  tiruan algoritma backpropagation ini menghasilkan keluaran angka jumlah kunjungan dengan nilai akurasi sebesar 95,64% dan nilai tingkat  kesalahan  yang dihasilkan  sebesar  4,36%.  Manfaat  yang  dihasilkan dari  penelitian ini  adalah  membantu  pemeritah kota Bukittinggi khususnya Dinas Pariwisata dalam memberikan masukan guna mengelola sektor pariwisata.
Kata Kunci: Destinasi, Wisata, Prediksi, Jaringan Saraf Tiruan, Algoritma Backpropagation
Abstract− Bukittinggi City is  known as a tourist destination that is very attractive in foreign tourist interest. Diverse types of tours  are  presented  naturally  and  man-made  the  beauty  of  mountains,  valleys  and  the  beauty  of  the  existing  architectural buildings is Bukittinggi Clock Tower. Not only that, the type of culinary tourism and traditional market snacks are also an attraction  for  foreign  tourists  to  travel  in  the  city  of  Bukittinggi.  In  this  study,  the  problem  that  will  be  discussed  is  th e process of predicting tourist visits conducted by foreign tourists to the city of Bukittinggi. The prediction process uses the concept  of  artificial  neural  network  backpropagation  algorithm.  The  data  set  that  will  be  used  as  a  discussion  is  the  data foreign tourist visits recorded in the Tourism Office of Bukittinggi City from 2018 to 2019. The prediction results generated with the concept of artificial neural network backpropagation algorithm produce output numbers of number of visits with an accuracy value of 95,64%  and level value the resulting error is 4,36%. The benefits generated from this research are helping the government of the city of Bukittinggi especially the Tourism Office in providing input to manage the tourism sector.
Keywords : Destinations, Travel, Predictions, Artificial Neural Networks, Backpropagation Algorithms

## 1. PENDAHULUAN
Kota Bukittinggi dikenal dengan salah satu kota yang memeiliki daya tarik sangat tinggi dalam sektor pariwisata. Banyak  para  wisatawan  yang  melakukan  kunjungan  wisata  ke  kota  ini  untuk  mengisi  aktifitas liburan  mereka. Alasan lainya kota Bukittinggi ini banyak memiliki potensi, yakni kondisi alam yang tersaji dengan begitu indah, udara  dilingkungan  terasa  sangat  sejuk,  kota  ini  juga  memiliki  tempat-tempat  peninggalan  bersejarah,  serta lokasi  kota  Bukittinggi  yang  terletak  pada  posisi  strategis  sehingga    kota  ini  berpotensi  sebagai  sebuah  kota sebagai  kota  kunjungan  wisata[1].  Hal  ini  sangat  menjadi  perhatian  bagi  pemerintah  kota  Bukittinggi  dalam mengelola aset daerah yang dimiliki. Dalam kebijakan pemerintah kota Bukittinggi, dalam pengembangan sektor pariwisata  adapun  hal  yang  akan  dilakukan  diantaranya  1.  Meningkatkan  kordinasi  hubungan  dan  sinkronisasi antara  pemerintah  dengan  instansi  pelaku  industri  pariwisata,    2.  Meningkatkan  kualitas  dari  proses  promosi wisata,  3.  Mengembangkan  objek  destinasi  wisata,   4.  Meningkatkan  akses  untuk  menuju  objek  wisata,  dan  5. Sosialisasi guna menumbuhkan kesadaran dalam menjaga objek wisata yang ada lingkungan masyarakat sekitar kota Bukittinggi[2].
Mengetahui  betapa  pentingnya  dalam  pengelolaan  sektor  pariwisata  yang  sangat  menjanjikan,  maka penelitian ini ditujukan untuk memberikan sebuah hasil yang menjadi masukan bagi pihak  yang membutuhkan terutama pemerintah kota Bukittinggi  dalam pengelolaan wisata. Tidak hanya wisata lokal yang menjadi target kunjungan  destinasi  wisata,  melainkan  wisatawan  mancanegara  juga  menjadi  fokus  tersendiri  dalam  hal  ini. Dilihat dari riwayat kedatangan wisatawan mancanegara yang melakukan kunjungan wisata ke kota Bukittinggi disepanjang bulan januari hingga bulan april pada tahun 2014, tercatat mencapai 14.864 wisatawan mancanegara yang  didominasi  dari  Asia  yakni  turis  yang  berasal  dari  Malaysia  sebesar  72,94  %,  selain  itu  ada  juga  yang berasal  dari  Australia,  Hongkong,  Thailand,  Jepang,  Cina,  Singapura,  Prancis,  Inggris  dan  Amerika sekitarnya[3].
Pembahasan  yang  akan  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  prediksi  jumlah  kunjungan  wisatawan mancanegara  ke  kota  Bukittinggi.  Sudah  banyak  para  peneliti  melakukan  penelitian  yang  membahas  kasus prediksi  dengan  berbagai  metode  dan  algoritma  yang  digunakan.  Pada  penelitian  ini,  proses  prediksi  akan menggunakan metode jaringan saraf tiruan. Dilihat  dari  periode waktu, penelitian yang sama  sudah dihasilkan, diantaranya  menjelaskan  bahwa  jaringan  saraf  tiruan  merupakan  salah  satu  alternatif  dalam  melakukan peramalan[4]. Proses prediksi dengan metode jaringan saraf tiruan dalam penelitian ini, menggunakan algoritma backpropagation.  Algoritma  ini  mampu  menyelesaikan  masalah  yang  rumit  dan  berkaitan  dengan  proses

## 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.v4i2.2048
penentuan,  peramalan,  serta  pengenalan  pola[5].  Realisasi  penggunaan  algoritma  backpropagation  dalam penentuan  dapat  dilihat  berdasarkan  penelitian  yang  menjelaskan  dalam  pengenalan  huruf  jawa.  Penelitia  ini Penelitian  ini  menunjukan  hasil  pelatihan  jaringan  yang  sangat  baik  dari  beberapa  bagian  sampel  memiliki karakteristik    algoritma  backpropagation.  Hasil  keakuratan  yang  didapat  dalam  proses  penentuan  huruf  jawa, didapat  sebesar    99.563%  untuk  data  sampel  berupa  data   pelatihan,  61.359%  untuk  data  sampel  diluar  data pelatihan, dan 75% untuk data sampel data   pelatihan dan di luar data pelatihan[6].  Algoritma backpropagation dalam  pengenalan  pola,  dapat  dilihat  berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dihasilkan  menjelaskan  bahwa  Hasil penelitian  pengenalan  pola  dengan  algoritma  backpropagation  ini  dapat  berlangsung  cukup  baik  untuk mengidentifikasi  gambar  wayang  kulityang  sudah  dikenali  sebelumnya  pada  proses  training    dan  testing jaringan[7].
Dalam  proses  prediksi  jumlah  kunjungan  wisata,  algoritama  backpropagation  sudah  digunakan sebelumnya.  Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  menjelaskan  bahwa  algoritma  ini  mampu  memperkirakan jumlah  kedatangan  wisatawan  mancanegara  ke  Provinsi  Bali  dengan  hasil  tingkat  kesalahan  prediksi  yang dihasilkan sebesar 70-80%[8]. Berdasarkan penjelasan sebelumnya, penelitian guna prediksi  jumlah kunjungan wisatawan  mancanegara  ke  kota  Bukittinggi  ini  bertujuan  untuk  melihat  laju  pertumbuhan  wisata  yang  dilihat dari  kedatangan  turis  mancanegara  dan  membantu  Dinas  Pariwisata  kota  Bukittinggi  dalam  pengelolaan pariwisata.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  proses  prediksi  ini,  penulis  menggunakan  metode  penelitian  dengan  model  penelitian  secara kuantitatif  dengan  melakukan  perhitungan  terhadap  proses  prediksi  angka  jumlah  kunjungan  wisata.  Proses perhitungan  angka  yang  akan  dilakukan  sesuai  dengan  langkah-langkah  dari  algoritma  yang  digunakan.  Selain metode  penelitian  secara  kuantitatif  yang  digunakan,  penelitian  ini  juga  menyajikan  kerangka  pikir  penelitian yang dapat dilihat pada gambar.1 dibawah ini :

## 2.1 Data Set
Berdasarkan kerangka pikir penelitian yang tersaji pada gambar.1 menjelaskan bahwa pembahasan dimulai dari proses menemukan data set yang akan digunakan dalam proses prediksi. data set yang dipakai dalam perhitungan
Data Set Prediksi Analisa Pembagian Data Data Pelatihan Data Pengujian Transformasi Data Bentuk Arsitektur Jaringan Proses Pelatihan dan Pengujian Algoritma Backpropagation Menemukan Arsitektur Jaringan Terbaik Jika MSE Besar Implementasi Arsitektur Dalam Proses Prediksi Jika MSE Kecil

## 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.v4i2.2048
berasal  dari  data  jumlah  kunjungan  wisata  mancanegara  yang  tercatat  pada  Dinas  Pariwisata  kota  Bukittinggi pada tahun 2018 dan 2019. Berikut data jumlah kunjungan wisata mancanegara ke kota Bukittingi dapat dilihat pada tabel.1 dibawah ini :
Tabel 1. Data Kunjungan Wisata Mancanegara Bukittinggi
Bulan Total Kunjungan 2018 Total Kunjungan 2019 Jan 1732 1602 Feb 2311 2214 Mar 2103 2078 Apr 1487 1782 Mei 1932 1091 Jun 3145 3089 Jul 2789 3011 Agust 1965 2172 Sep 3014 2890 Okt 3971 3471 Nop 2705 2901 Des 4105 4740
Selain  data  jumlah  kunjungan  wisata  mancanegara  yang  digunakan  sebagai  data  set  dalam  penelitian,  adapun data lain yang juga akan digunakan sebagai variabel prediktor untuk melakukan proses prediksi. berikut variabel prediktor yang akan digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel.3 dibawah ini :
Tabel 2. Variabel Prediktor Prediksi Total Kunjungan Inflansi Kurs Jumlah Object Wisata 1732 3,25 13480 3 2311 3,18 13776 3 2103 3,4 13825 3 1487 3,41 13946 3 1932 3,23 14021 3 3145 3,12 14476 3 2789 3,18 14485 3 1965 3,2 14785 3 3014 2,88 15004 3 3971 3,16 15303 3 2705 3,23 14411 3 4105 3,13 14553 3
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  =  Kurs  Dollar,  X4  =  Jumlah  Wisata,  dan  T  =  Target  Prediksi.  Berikut  pola  jaringan  dalam  melakukan prediksi dapat dilihat pada tabel.3 dibawah ini :
Tabel 3. Pola Jaringan Prediksi X1 X2 X3 X4 T 1732 3,25 13480 3 1602 2311 3,18 13776 3 2214 2103 3,4 13825 3 2078 1487 3,41 13946 3 1782 1932 3,23 14021 3 1091 3145 3,12 14476 3 3089 2789 3,18 14485 3 3011 1965 3,2 14785 3 2172 3014 2,88 15004 3 2890 3971 3,16 15303 3 3471 2705 3,23 14411 3 2901 4105 3,13 14553 3 4740

## 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.v4i2.2048

## 2.2 Data Processing
Data Processing merupakan proses pengolahan data yang digunakan sebelum proses prediksi dilakukan, langkah yang dilakukan diawali dengan melakukan proses transformasi terhadap data pola jaringan prediksi yang sudah terbentuk. Adapun persamaan transformasi data dapat dilihat pada persamaan 1 dibawah ini :
Y = 0.8 (𝑋−𝑋𝑚𝑖𝑛) 𝑋𝑚𝑎𝑥−𝑋𝑚𝑖𝑛 + 0.1                                                                    (1)
Setelah proses transformasi terhadap data sudah dilakukan dengan perhitungan menggunakan persamaan 1, maka hasil dari proses transformasi dapat dilihat pada tabel.4 dibawah ini :
Tabel 4. Hasil Tranformasi Data X1 X2 X3 X4 T 0,1904 0,1000 0,8047 0,1000 0,1836 0,2207 0,1000 0,8202 0,1000 0,2156 0,2098 0,1000 0,8227 0,1000 0,2085 0,1776 0,1000 0,8290 0,1000 0,1930 0,2009 0,1000 0,8330 0,1000 0,1569 0,2643 0,1000 0,8568 0,1000 0,2614 0,2457 0,1000 0,8572 0,1000 0,2573 0,2026 0,1000 0,8729 0,1000 0,2134 0,2574 0,1000 0,8844 0,1000 0,2510 0,3075 0,1000 0,9000 0,1000 0,2813 0,2413 0,1000 0,8534 0,1000 0,2515 0,3145 0,1000 0,8608 0,1000 0,3477
Hasil  data  yang  telah  ditransformasi  yang  terdapat  pada  tabel.1,  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 dibawah ini :
Tabel 5. Tabel Data Pelatihan Jaringan X1 X2 X3 X4 T 0,1904 0,1000 0,8047 0,1000 0,1836 0,2207 0,1000 0,8202 0,1000 0,2156 0,2098 0,1000 0,8227 0,1000 0,2085 0,1776 0,1000 0,8290 0,1000 0,1930 0,2009 0,1000 0,8330 0,1000 0,1569 0,2643 0,1000 0,8568 0,1000 0,2614 Tabel 6. Tabel Data Pengujian Jaringan X1 X2 X3 X4 T 0,2457 0,1000 0,8572 0,1000 0,2573 0,2026 0,1000 0,8729 0,1000 0,2134 0,2574 0,1000 0,8844 0,1000 0,2510 0,3075 0,1000 0,9000 0,1000 0,2813 0,2413 0,1000 0,8534 0,1000 0,2515 0,3145 0,1000 0,8608 0,1000 0,3477

## 2.3 Jaringan Saraf Tiruan dan Algoritma Backpropagation
Dalam  konsep  teori,  jaringan  saraf  tiruan  memeliki  3  lapisan  jaringan  yang  terbentuk  diantaranya  lapisan jaringan input, lapisan jaringan tersembuyi dan lapisan jaringan output[9]. Secara defenisi jaringan syaraf tiruan merupakan  sebuah  proses  pengelolaan  informasi  yang  mempunyai  sifat  dan  karakteristik  seperti  jaringan biologis manusia.   Berdasarkan impelementasi  yang sudah dihasilkan beberapa penelitian, jaringan saraf tiruan juga merupakan salah satu metode dalam peramalan[10].
Algoritma  backpropagation  adalah  sebuah  algoritma  yang  dapat  diterapkan  pada  jaringan  saraf  tiruan dengan  proses  kerja  melatih  jaringan  yang  terbentuk.  Algoritma  ini  termasuk  dalam  supervised learning dimana  ciri  dari  metode  ini  adalah  meminimalkan error pada output yang  dihasilkan  oleh  jaringan. Algoritma backpropagation untuk  neural  network  umumnya  diterapkan  pada  jaringan  berlapis  banyak (multi layer ). Algoritma ini paling tidak mempunyai bagian input , bagian output dan beberapa lapis yang berada di  antara input dan output [11].  Jaringan  saraf  ini dapat  ditentukan  oleh  3  hal  yakni  arsitektur  jaringan,  metode dalam menentukan bobot jaringan dan fungsi aktivasi yang digunakan[12].
Algoritma backpropagation ini memiliki 3 fase diantarnya adalah fase pertama yakni fase maju (propagasi maju)  ini  dilakukan  untuk  setiap  unit  lapisan  input  jaringan  akan  dihitung  dengan  setiap  unit  lapisan  hidden jaringan  dengan  menggunakan  nilai  bobot  dan  bias  serta  menghitung  nilai  aktvasi  yang  akan  dikirim  pada

## 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.v4i2.2048
keluaran  jaringan  atau  lapisan  output  jaringan.  Pada  fase  kedua  yakni  pelatihan  balik  (propagasi  balik), menerima  semua  target  untuk  dibandingkan  dengan  unit  lapisan  output  yang  dihasilkan.  Setelah  melakukan perbandingan, fase dilanjutkan untuk menghitung total kesalahan dari keluaran jaringan. Fase ketiga adalah fase terakhir yakni fase perubahan bobot, dimana dalam fase ini, merupakan fase menghitung nilai perubahan bobot dan  bias  yang  terjadi  berdasarkan  hasil  perhitungan  kesalahan  jaringan  yang  dihasilkan.  Ketiga  fase  ini  akan terus  menerus  berulang  sampai  mendapatkan  nilai  kesalahan  mendekati  nilai  kesalahan  yang  telah  dibatasi (Toleransi  Error)[12].  Adapun  langkah-langkah  proses  perhitungan  algoritma  backpropagation  sebagai berikut[13]:
Langkah 0  : inisialisasi bobot dengan bilangan acak kecil. Langkah 1  : jikakondisi penghentian belum terpenuhi, lakukan langkah 2-9 Langkah 2  : untuk setiap pasang pada data pelatihan, lakukan langkah 3-8 Langkah 3  : tiap unit masukan menerima sinyal dan meneruskannya ke unit tersembunyi diatasnya. Langkah 4  : hitung semua keluaran di unit tersembunyi Langkah  5    :  Pada  setiap  unit  di  lapisan  tersembunyi z j (dari  unit  ke-1  sampai  unit  ke-n  ke- p;  i=1,……,n; j=l,....p )  sinyal output lapisan  tersembunyinya  dihitung  dengan  menerapkan  fungsi  aktivasi terhadap penjumlahan sinyal-sinyal input berbobot x i pada persamaan.2 :
Z j = 𝑓 (𝑉𝑜 𝑗 +  ∑ 𝑋 𝐼 𝑉 𝑖𝑗 ) 𝑖=1 𝑛 (2)
Langkah  6  :  Setiap  unit  di  lapisan outputy k (dari  unit  ke-1  sampai  unit  ke-m;  i=1,….n;  k=1,……m)  dihitung sinyal output -nya dengan menerapkan fungsi aktivasi terhadap penjumlahan sinyal-sinyal input berbobot Z j bagi lapisan ini pada persamaan.3 :
Y = (3)
Langkah  7    :  Setiap  unit outputYk (dari  unit  ke-1sampai  unit  ke-m  ;  j=1,……,p;  k=1,……..m)  menerima  pola target tk lalu informasi kesalahan lapisan output ( 𝛿 ) dihitung 𝛿 k dikirim ke lapisan dibawahnya dan digunakan untuk  menghitung  besar  koreks  bobot  dan bias (∆w jk dan  ∆w ok )  antara  lapisan  tersembunyi  dengan  lapisan output pada persamaan.4:
𝛿 K = (t k - y k ) f’ ∆𝑊 jk = 𝛼 𝛿 k Z j (4) ∆𝑊 0k = 𝛼 𝛿 k
Langkah  8  :  Pada  setiap  unit  di  lapisan  tersembunyi  (dari  unit  ke-1  sampai  unit  ke- p ; i =1,…., n ; j =1….. p ; k =1….m)  dilakukan  perhitungan  informasi  kesalahan  lapisan  tersembunyi  ( 𝛿 j ). 𝛿 j kemudian  digunakan  untuk menghitung  besar  koreksi  bobot  dan bias (∆V ij dan  ∆V oj )  antara  lapisan input dan  lapisan  tersembunyi  pada persamaan.5:
𝛿𝑗 = (∑ 𝛿𝑘𝑊𝑗𝑘) 𝑘=1 𝑚 f’ (𝑉 𝑜𝑗 +   ∑ 𝑋 𝑖 𝑉 𝑖𝑗 ) 𝑖=1 𝑛 ∆𝑉 ij = 𝛼𝛿 j X i ∆𝑉 0j = 𝛼𝛿 j (5) Tahap Perubahan bobot dan bias Tahap  9  :  Pada  setiap  unit outputYk (dari  unit  ke-1  sampai  unit  ke-m)  dilakukan  perubahan bias dan  bobot ( j =0,…., p ; k =1,…., m ) sehingga bias dan bobot yang baru menjadi pada persamaan.6 :
W jk (baru) = W jk (lama) + ∆𝑉𝑖𝑗 (6)
dari  unit  ke-1  sampai  unit  ke- p di  lapisan  tersembunyi  juga  dilakukan  perubahan  pada bias dan  bobotnya ( i =0,…., n ; j =1,…., p ) pada persamaan.7: V jk (baru) = W jk (lama) + ∆𝑉𝑖𝑗 (7)
Langkah 10 : Tes kondisi berhenti

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Arsitektur Pola Jaringan
Pada  pembahasan  proses  prediksi  pada  penelitian  ini,  pembahasan  diawali  dengan  membentuk  arsiterktur  pola jaringan  berdasarkan  variabel  prediktor.  Arsirektur  jaringan  ini  akan  menjadi  gambaran  jarigan  sarag  tiruan

## 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.v4i2.2048
dalam  proses  prediksi  jumlah  kunjungan  wiasata  mancanegara  ke  kota  Bukittinggi.  Berikut  gambar  arsitektur jaringan dapat dilihat pada gambar.2 dibawah ini:
Output Layer
Input Layer

## Hidden Layer
Gambar 2. Arsitektur Pola Jaringan

## 3.2 Pelatihan dan Pengujian Jaringan Algoritma Backpropagation
Proses pelatihan dan pengujian dengan algoritma backpropagation yang akan dilakukan pada penelitian ini akan dibantu dengan penggunaan alat bantu  berupa software matlab 6.1. 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.  Berikut  hasil  pelatihan  yang  sudah  dilakukan  dengan menggunakan software matlab 6.1 dapat dilihat pada tabel 7 dan tabel 8 dibawah ini :
Tabel 7. Hasil Pelatihan Jaringan T Y Error Performance MSE 0,1836 -1.2668 1.4504 1.0278 -0.5769 0,2156 -0.3773 0.5929 12.5136 0.3223 0,2085 -0.2578 0.4663 1.2297 4.8327 0,1930 0.8207 -0.6277 24.9286 0.2865 0,1569 -0.2174 0.3743 45.9062 -6.3996 0,2614 -1.1555 1.4169 8.1314 0.8168 Tabel 7. Hasil Pengujian Jaringan T Y Error Performance MSE 0,2573 0.2573 0.3382 -0.0809 1.8054 0,2134 0.2134 -0.3537 0.5671 1.4546 0,2510 0.2510 -3.8001 4.0511 12.6501 0,2813 0.2813 -0.9801 1.2614 1.7953 0,2515 0.2515 2.0461 -1.7946 12.4095 0,3477 0.3477 -2.7364 3.084 4.6616
Berdasarkan  hasil  dari  kedua  tabel  diatas,  berdasarkan  nilai  MSE  yang  didapat,  maka  perlu  dibentuk  kembali pola jaringan untuk dilatih kembali yang bertujuan menemukan pola jaringan yang terbaik guna prediksi jumlah kunjungan wisata mancanegara ke kota Bukittinggi. Berikut hasil perbandingan pola jaringan yang dibentuk dari beberapa pola dapat dilihat pada tabel 8 dibawah ini :
Tabel 8. Hasil Perbandingan Arsitektur Pola Jaringan Pola Jaringan MSE MAPE Akurasi Pelatihan Pengujian Pelatihan Pengujian 4-9-1 -0.5769 -1.0039 -0.0586 -0.0443 79.835 4-18-1 2.7679 1.0266 0.0122 0.0433 100.9367 4-27-1 0.3223 2.2937 0.105 0.0194 100.9468 4-36-1 4.8327 0.2079 0.007 0.214 99.2325 4-45-1 0.2865 -3.3095 0.1181 -0.0134 102.2445 4-54-1 -6.3996 1.8815 -0.0052 0.0236 99.3155 4-63-1 0.8168 0.5266 0.0414 0.0845 97.4335 4-72-1 -3.4082 0.5617 -0.0099 0.0792 114.5313 4-81-1 -0.2681 1.0217 -0.1262 0.0435 86.544
X1 X2 X3 X4 Z1 Z2 Z3 Z4 Z5 Y

## 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.v4i2.2048
Pola Jaringan MSE MAPE Akurasi Pelatihan Pengujian Pelatihan Pengujian 4-90-1 3.3162 -2.7058 0.0102 -0.0164 100.5505
Berdasarkan  perbandingan  beberapa  pola  yang  terlihat  pada  tabel  diatas,  pola  dengan  4-81-1  merupakan  pola jaringan  yang  terbaik  untuk  melakukan  proses  prediksi  jumlah  kunjungan  wisata  mancanegara.  Dari  pola tersebut didapat nilai MSE sebesar 0.043561 dan pesetase nilai MAPE sebesar 4,36% serta tingkat nilai akurasi dari  hasil  yang  akan  diberikan  sebesar  95,64%.  Pada  tahap  berikutnya,  pembahasan  pada  penelitian  ini  akan dilanjutkan kedalam proses prediksi.

## 3.3 Proses Prediksi Algoritma Backpropagation
Proses  prediksi  yang  akan  dilakukan  pada  pembahasan,  data  yang  akan  digunakan  dapat  dilihat  pada  tabel  9 dibawah ini :
Tabel 9. Tabel Data Prediksi X1 X2 X3 X5 T 0,1904 0,1000 0,8047 0,1000 0,1836 0,2207 0,1000 0,8202 0,1000 0,2156 0,2098 0,1000 0,8227 0,1000 0,2085 0,1776 0,1000 0,8290 0,1000 0,1930 0,2009 0,1000 0,8330 0,1000 0,1569 0,2643 0,1000 0,8568 0,1000 0,2614 0,2457 0,1000 0,8572 0,1000 0,2573 0,2026 0,1000 0,8729 0,1000 0,2134 0,2574 0,1000 0,8844 0,1000 0,2510 0,3075 0,1000 0,9000 0,1000 0,2813 0,2413 0,1000 0,8534 0,1000 0,2515 0,3145 0,1000 0,8608 0,1000 0,3477
Data  yang  terlihat  didalam  tabel  9,  dimana  nilai  target  diambil  berdasarkan  data  kunjungan  wisatawan mancanegara  pata  tahun  2019  yang  sudah  ditransformasi.  Proses  yang  akan  dilakukan  pada  tahap  ini  masih menggunakan alat bantu software matlab 6.1 untuk proses prediksi. berikut hasil yang didapat pada tabel 10 dan gambar 3 yang terlihat dibawah ini:
Tabel 10. Hasil Prediksi X1 X2 0.1836 0.1812 0.2156 0.194 0.2085 0.2348 0.1930 0.1907 0.1569 0.154 0.2614 0.2607 0.2573 0.2593 0.2134 0.215 0.2510 0.2511 0.2813 0.2802 0.2515 0.2493 0.3477 0.3483

## 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.v4i2.2048
Proses yang akan dilakukan setelah dilakukan proses prediksi yang dibantu dengan penggunaan software matlab 6.1,  maka  hasil  prediksi  yang  masih  dalam  bentuk  bilangan  berkoma  tersebut  mesti  di  denormalisasi  kembali guna melihat hasil prediksi kedalam bentuk angka yang sebenarnya.  Berikut persamaan 8 yang digunakan dalam proses denormalisasi hasil prediksi:
Denormalisasi = Y * (Xmax – Xmin) + Xmin
(8)
Dari  hasil  denormalisasi  tersebut  makan  hasil  yang  didapat  mampu  memberikan  sebuah  masukan  bagi pemerintah kota Bukittinggi untuk mengelola wisatawan dan juga melihat pertumbuhan grafik peningkatan dan penuruan angka jumlah wisawan mancanegara yang akan terjadi pada periode waktu berikutnya.

## 4. KESIMPULAN
Proses  prediksi  yang  sudah  dilakukan  dalam  melihat  jumlah  kunjungan  wisatawan  mancanegara  ke  kota Bukittingi  dengan  menggunakan  jaringan  saraf  tiruan  algoritma  backpropagation  memperoleh  hasil  dengan tingkat kesalahan yang sangat kecil sebesar 4,36% dan tingkat nilai akurasi hasil yang didapat sebesar 95,64 %. Hal ini menunjukan bahwa jaringan saraf tiruan mampu melakukan proses prediksi jumlah kunjugan wisatawan mancanegara ke kota Bukittinggi dengan menggunakan variabel prediktor diantaranya : jumlah kunjungan yang terjadi pada periode sebelumnya, angka tingkat inflansi  yang terjadi, nilai  tukar Rupiah terhadap Dollar (Kurs) dan jumlah objek wisata yang tersaji di kota Bukittiggi tersebut. Hasil prediksi akan digunakan bagi pihak yang berkepentingan  dalam  pengelolaan  pariwisata  khususnya  meningkatkan  jumlah  kunjungan  wisata  bagi  turis mancanegara di kota Bukittinggi.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terima kasih kami sebesar-besarnya kepada Bapak H. Herman Nawas dan Ibu Dr. Hj.Zerni Melmusi, SE, MM,  Ak,  CA  selaku  Yayasan  Perguruan  Tinggi  Komputer  (YPTK)  Padang  yang  telah  membantu  dalam penelitian ini. Selanjutnya kepada Bapak Rektor Universitas Putra Indonesia YPTK Padang Prof. Dr. H. Sarjon Devit,  S.Kom,  M.Sc  yang  telah  memberikan  kesempatan  untuk  waktu  dan  pengarahan  kepada  kami  selaku peneliti.

## REFERENCES
[1] Arianti, Desi, 2014, Pengaruh Sektor Pariwisata Terhadap Perekonomian dan Keruangan Kota Bukittinggi (Pendekatan Analisis Input Output), Jurnal Wilayah dan Lingkungan, Vol.2 No.3.
[2] Sanesta, Aldian, 2015, Strategi Pengembangan Kepariwisataan di Kota Bukittinggi, Jurnal FISIP Volume 1 No. 2.
[3] Ahyuni dan Mariya, Sri, 2015, minat wisatawan asing berkunjung ke objek wisata di wilayah bagian selatan provinsi sumatera barat, Jurnal Geografi fakultas ilmu sosial Unversitas Negeri Padang, Vol.4, No.2.
[4] Chang-Jui Lin, Hsueh-Fang Chen, Tian-Shyug Lee, 2011, Forecasting Tourism Demand Using Time Series, Artificial Neural  Networks  and  Multivariate  Adaptive  Regression  Splines:  Evidence  from  Taiwan,  nternational  Journal  of Business Administration Vol. 2, No. 2;
[5] Eka  Pandu  Cynthia1,  Edi  Ismanto,  2017,  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Algoritma  Backpropagation    Dalam  Memprediksi Ketersediaan  Komoditi  Pangan    Provinsi  Riau  eminar  Nasional  Teknologi  Informasi,  Komunikasi  dan  Industri (SNTIKI) 9.
[6] Nazla  Nurmila, Aris  Sugiharto,  Eko  Adi  Sarwoko, 2006,  Algoritma  Back  Propagation  Neural  Network  Untuk Pengenalan Pola Karakter Huruf Jawa, Jurnal Masyarakat Informatika, Vol: 1, No: 1.
[7]   Kristian  Adi  Nugraha,  Albertus  Joko  Santoso,  Thomas  Suselo,  2013,  algoritma  backpropagation  pada  jaringan saraftiruan untuk pengenalan pola wayang kulit, Seminar Nasional Informatika (semnasIF 2013).
[8] Wayan Oger Vihikan, I Ketut Gede Darma Putra, I Putu Arya Dharmaadi, 2017, Foreign Tourist Arrivals Forecasting Using Recurrent Neural Network Backpropagation Through Time, TELKOMNIKA, Vol.15, No.3.
[9]   Yue-Gang Songa, Yu-Long Zhou, Ren-Jie Han, 2018, Neural networks for stock price prediction , journal of Difference Equations and Applications.
[10]  Jamal,  A.,  Suripto,  S.,  Syahputra,  R.  (2015).  MultiBand  Power  System  Stabilizer  Model  for  Power Flow  Optimization  in  Order  to  Improve  Power  System  Stability.  Journal  of  Theoretical  and  Applied Information Technology (JATIT), 80(1), pp. 116-123.
[11] Nabilla  Putri  Sakinah,  Imam  Cholissodin,  Agus  Wahyu  Widodo,  2018,  Prediksi  Jumlah  Permintaan  Koran Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan  Backpropagation , Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 2, No.7.
[12]  Rini Sovia, Musli Yanto, Widya Nursanty, 2016, Implementation Of Signature Recognition By Using Backpropagation, UPI YPTK Journal of Computer Science and Information Technology.
[13] J. J. Siang, Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemrograman menggunakan MATLAB, Yogyakarta: ANDI, 2005