## Peramalan Jumlah Pengunjung Objek Wisata Gumul Paradise Island Kabupaten Kediri Menggunakan Metode Prophet
Yudha Alif Auliya*, Yanuar Nurdiansyah **, Ari Puji Astuti *** * Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Jember ** Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Jember *** Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Jember * yudha.alif@unej.ac.id , ** yanuar_pssi@unej.ac.id, *** 172410101055@mail.unej.ac.id

## ABSTRACT
The obstacle most often faced by tourist attractions is related to the variable number of visitors where the number of visitors has decreased due to the co-19 pandemic. This variable number of visitors can be an obstacle for tourist attraction managers to be able to maximize the income earned. This study aims to develop  a  forecasting  system  for  the  number  of  visitors  to  Gumul  Paradise  Island  by  applying  the Prophet Method. The stages of the research include communication, prophet modeling, and evaluation of results. The data used as training data is visitor data from 2012 to 2021. This study used data-filling techniques to fill in the blank training data. The accuracy rate of forecasting the number of visitors is 99.387% in comparing the forecasting results of training data with test data and 90.242% in forecasting results with actual data. This can be interpreted that the forecasting model using the prophet method can predict the number of visitors to the Gumul Paradise Island tourist attraction.
Keyword: Forecasting, Prophet, Timeseries

## 1. Pendahuluan
Dewasa  ini  wisata  air  ( waterpark )  adalah  wahana  yang  paling  diminati  oleh  warga  masyarakat sehingga  hampir  di  setiap  daerah.  Pemerintah  setempat  berusaha  untuk  mengembangkan  salah  satu  jenis wisata tersebut, yang mana diharapkan bisa menjadi salah satu ikon wisata daerah setempat dan sebagai kota tujuan  wisata.  Gumul  Paradise  Island  (GPI)  merupakan  salah  satu  wisata  air  yang  terbaik  di  Jawa  Timur karena  memiliki  wahana  special  seperti  Fun Boomerang .  Kendala  yang  paling  sering  dihadapi  oleh  objek wisata GPI adalah terkait jumlah pengunjung yang tidak menentu, seperti baru-baru ini yang terjadi di  GPI dimana jumlah pengunjung mengalami penurunan dikarenakan pandemi covid-19 yang mengharuskan objek wisata  tutup  untuk  sementara  waktu.  Peningkatan  jumlah  pengunjung  mulai  terlihat  pada  awal  pembukaan setelah  pandemi  covid-19  yaitu  pada  bulan  Okboter  2021  yang  hanya  berjumlah  405  pengunjung,  menjadi 6.724 pengunjung pada November 2021 dan meningkat lagi menjadi 8.022 pengunjung pada bulan Desember 2021.  Peningkatan  jumlah  pengunjung  ini  nyatanya  tidak  berjalan  dengan  konstan,  dimana  pada  bulan Januari  2022  jumlah  pengunjung  kembali  mengalami  penurunan  menjadi  6.737  pengunjung  dan  kembali turun menjadi 4.285 pengunjung pada bulan Februari 2022.
Jumlah  pengunjung  yang  tidak  menentu  ini  dapat  menjadi  kendala  bagi  pengelola  objek  wisata untuk  dapat  memaksimalkan  pendapatan  yang  diperoleh.  metode  prediksi  merupakan  cara  untuk memaksimalkan  berbagai  aspek  pengelola  pariwisata  untuk  meningkatkan  kepuasan  dan  jumlah  kunjungan wisatawan. Prophet merupakan  prosedur  pemecahan  yang  dikembangkan  oleh Facebook ,  dapat  menangani prediksi  dengan  memanfaatkan  data  historis  sebagai  bahan  dalam  menentukan  prediksi.  Algoritma  ini memiliki perbedaan dengan metode prediksi homogen lainnya mirip ARIMA dan Long Short Term Memory (LSTM), yaitu memanfaatkan parameter holidays dalam menentukan prediksi[1].  Berdasarkan perbandingan metode forecasting pada penelitian yang dilakukan oleh [2] dan [3] algoritma Prophet sangat baik digunakan dalam  kasus  prediksi  fluktuasi  data  dengan  menjanjikan error  rate prediksi  yang  rendah  dibandingkan dengan  metode  lain.  Tidak  hanya  karena  memiliki error  rate paling  rendah  dibandingkan  metode  lainnya, tetapi  juga  karena  algoritma  ini  dapat  menggunakan  hari  libur  nasional  sebagai  salah  satu  faktor  dalam melakukan prediksi.
Berdasarkan  data  kunjungan  obyek  wisata  Gumul  Paradise  Island  yang  peneliti  dapatkan  selama rentang waktu 10 tahun terakhir, diketahui jumlah kunjungan berkisar antara 91-169 ribu pengunjung setiap tahunnya. Terdapat lonjakan pengunjung pada bulan-bulan tertentu seperti pada bulan Desember dan Bulan Januari, yang mana bulan-bulan tersebut merupakan bulan dengan hari libur terbanyak dimana terdapat hari libur natal dan tahun baru. Sedangkan pada bulan-bulan biasa terjadi penurunan terutama pada bulan Juli dan Agustus.  Berdasarkan  data  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  pola  data  jumlah  kunjungan  wisatawan  di
obyek wisata memiliki pola musiman dan horizontal. Pola musiman adalah fluktuasi data yang terjadi secara teratur  dalam  satu  tahun.  Pola  horizontal  adalah  kejadian  acak  yang  tidak  terduga,  tetapi  kemunculannya dapat memengaruhi variasi data deret waktu. Hal inilah yang mendasari peneliti menganggap bahwa metode prophet cocok  untuk  digunakan  dalam  peramalan  jumlah  pengunjung  objek  wisata,  dimana  jumlah pengunjung objek wisata sangat dipengaruhi dengan adanya hari libur nasional.
Terdapat  penelitian  terdahulu  dalam  peramalan  data  yang  menggunakan  metode prophet, namun peneltian-penelitian  tersebut  belum  ada  yang  membahas  tentang  peramalan  jumlah  pengunjung.  Seperti penelitian yang dilakukan oleh [1] yang meramalkan harga pangan di Kota Bandung, [4] yang memprediksi harga saham BCA dengan menggunakan metode prophet, [5], yang membahas peramalan utilitas listrik dan gas  dengan  menggunakan prophet .  Terdapat  juga  penelitian  lain  yang  membandingkan  kinerja  algoritma prophet dan  algoritma  lain  seperti  ARIMA  yang  dilakukan  oleh  [6]  yang  membahas  tentang  peramalan jumlah  kasus  covid-19  dengan  hasil  bahwa  algoritma prophet lebih  unggul  daripada  algoritma  ARIMA. Penelitian lain yang dilakukan oleh  [7], juga membandingkan algoritma prophet dan ARIMA namun dalam fokus  berbeda,  yaitu  dalam  peramalan  penjualan  pada  supermarket.  Hasil  penelitian  tersebut  juga menunjukkan bahwa algoritma prophet lebih unggul daripada algoritma ARIMA. Berdasarkan latar belakang tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem peramalan jumlah pengunjung, meramalkan jumlah  pengunjung,  serta  mengukur  tingkat  akurasi  peramalan  jumlah  pengunjung  wisata  Gumul  Paradise Island menggunakan algoritma prophet. Manfaat dari peramalan jumlah pengunjung yaitu manajemen wisata dapat mengembangkan strategi bisnis yang sesuai berdasarkan hasil peramalan.
2. Metode Penelitian
Penelitian ini dilakukan dengan tiga tahapan, yaitu communication, pemodelan prophet dan evaluasi hasil peramalan. Masing-masing tahap penelitian dijelaskan sebagai berikut:

## 2.1.  Communication
Tahap  communication  terdiri  dari  identifikasi  masalah,  studi  literatur  dan  pengumpulan  data. Identifikasi masalah dilakukan untuk mengetahui permasalahan yang terjadi saat ini, untuk selanjutnya akan diberikan  solusi  pada  penelitian  yang  akan  dilakukan.  Permasalahan  yang  diangkat  dalam  penelitian  ini dengan  melihat  keadaan  objek  wisata  Gumul  Paradise  Island  yang  mengalami  kesulitan  perencanaan dikarenakan  belum  adanya  sistem  peramalan  jumlah  pengunjung  yang  digunakan  menjadi salah  satu  acuan dalam  penentuan  strategi  yang  dilaksanakan.  Studi  literatur  dilakukan  pengumpulan  data  dan  mengkaji literatur  mengenai  konsep  serta  metode  dalam  pengerjaan  penelitian  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah  yang  dibahas  pada  penelitian.  Pengumpulan  data  dilakukan  untuk  kebutuhan  peramalan  yang didapatkan  laporan  data  bulanan  Gumul  Paradise  Island.  Data  tersebut  berupa  data  kunjungan  selama  10 tahun  terakhir,  yaitu  dari  tahun  2012  sampai  dengan  2022.  Data  mengenai  jumlah  kunjungan  wisatawan selama 10 tahun terakhir dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Jumlah kunjungan wisatawan di GPI periode Januari 2012 – Desember 2021
Bulan 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Januari 21.659 20.252 20.230 22.547 16.779 13.666 11.025 11.978 10.036 Covid19 Februari 6.174 6.661 4.132 12.856 9.985 9.321 8.250 6.325 7.205 Covid19 Maret 8.413 10.719 8.473 14.090 11.186 14.568 9.825 11.889 2.310 Covid19 April 9.484 10.840 11.228 13.818 9.328 12.385 11.651 8.374 Covid19 Covid19 Mei 11.679 11.805 15.990 18.742 12.335 10.435 11.119 8.210 Covid19 Covid19 Juni 21.416 16.385 16.531 9.375 3.646 9.480 4.981 4.020 Covid19 Covid19 Juli 8.271 4.701 7.176 10.915 11.873 11.442 9.551 6.447 Covid19 Covid19 Agustus 10.717 14.144 12.742 9.058 7.072 8.248 6.325 6.214 Covid19 Covid19 September 5.695 4.364 7.111 10.168 7.333 7.887 5.312 6.291 Covid19 Covid19 Oktober 5.681 6.787 12.331 13.758 13.748 13.891 11.027 10.474 Covid19 405 November 7.159 6.368 11.815 11.683 10.571 10.410 9.527 10.798 Covid19 6,724 Desember 22.120 19.417 22.149 22.027 19.763 20.021 18.036 17.554 Covid19 8,022 Total 138.468 135.488 149.908 169.037 133.619 141.754 116.629 108.574 19.551 15.151

## 2.2.  Pemodelan prophet
Pemodelan  prophet  dibagi  menjadi  empat  tahapan,  yaitu data  filling , data  processing , data transformation dan  implementasi  algoritme  prophet.  Data filling adalah  kegiatan  untuk  mengisi  data  yang hilang,  rusak,  atau  tidak  sesuai  dengan  format  yang  seharusnya.  Dalam  penelitian  ini  pengisian  data  yang hilang  dilakukan  dengan  metode  mean  atau  rata-rata  data  lima  tahun  sebelumnya  pada  bulan  yang  sama. Sebelum  dilakukan  data  filling,  terlebih  dahulu  dilakukan  seleksi  data  untuk  mengelompokkan  data  sesuai dengan  bulan  masing-masing  data  sehingga  mudah  dalam  melakukan  data  filling.  Cuplikan pseudocode terkait data filling dapat dilihat pada Gambar 1
Gambar 1. Pseudocode filling data
Data  preprocessing  merupakan  proses  untuk  menyiapkan  data  yang  akan  dimasukkan  kedalam model. Timeseries  forecasting hanya  memerlukan  2  komponen  data  utama,  yaitu  komponen  waktu  dan komponen jumlah pengunjung yang dinotasikan dengan ‘ds’ dan ‘y’. Berdasarkan 2 komponen tersebut, data yang  dimiliki  akan  dipilah  sebelum  dimasukkan  kedalam  model.  Dengan  hanya  memasukkan  kedua komponen  tersebut  dan  komponen  lain  yang  ada  pada  data  tidak  diperlukan  pada  proses  ini.  Pseudocode proses forecasting dapat dilihat pada Gambar 2.
Data  transformation bertujuan  untuk  melakukan split data  menjadi  data  latih  dan  data  uji,  hal  ini dilakukan  dalam  penelitian  untuk  mengetahui  seberapa  akuratnya  hasil  prediksi  melalui  model  yang  dibuat terhadap data jumlah kunjungan asli dari jumlah kunjungan yang diprediksi. Proses ini menjadi dasar dalam melakukan evaluasi terhadap model yang telah dibuat  [8]. Berdasarkan penelitian yang dialakukan oleh  [9], pembagian  data  training  dan  data  testing  terbaik  dalam  peramalan  data  ialah  60%  untuk  data  training  dan 40%  untuk  data  testing,  berdasarkan  hal  tersebut  pembagian  data  latih  dan  data  uji  dalam  penelitian  ini menggunakan 60% dibanding 40%. Sehingga didapatkan 72 data jumlah pengunjung (60%) yang dijadikan sebagai data latih, dan 48 data jumlah pengunjung (40%) yang dijadikan sebagai data uji.
Gambar 2. Pseudocode transformasi data latih dan data uji
Terdapat  dua  tahapan  dalam  pengimplementasian  algoritma  prophet,  yaitu fitting data  dan  peramalan data. Fitting  data dilakukan  untuk  penyesuaian  pengaturan-pengaturan  yang  digunakan  dalam pengimplementasian  algorima  prophet.    Terdapat  penambahan  pengaturan  model holidays dengan  negara Indonesia, yang mana secara default pengaturan ini tidak disertakan. Skrip koding mengenai fitting data dan pengaplikasian algoritma prophet dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Pseudocode data fitting dan peramalan data
2.3. Evaluasi hasil
Hasil  perhitungan  kemudian  dilakukan  pengujian  dengan  uji  akurasi.  Uji  akurasi  bertujuan  untuk mengukur  nilai  error  atau  akurasi  dari  model  prediksi  yang  dibuat  dengan  menggunakan  Mean  Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil uji akurasi ini yang nantinya digunakan untuk menggambarkan keakuratan dari model yang telah dibuat. Perhitungan nilai MAPE memanfaatkan function mean_absolute_percentage_error pada  library sklearn .  Secara  detail  pseudocode  evaluasi  dengan  mape dapat dilihat pada Gambar 4.
def menyeleksi data berdasarkan bulan: data [Bulan] ← create column 'Bulan' on data based date_time Januari [ds,y] ← create new DataFrame based on Bulan '1' ... (until) Desember [ds,y] ← create new DataFrame based on Bulan '12' def mengisi data yang hilang dengan rata-rata 5 data terakhir pada bulan sama: Januari [ds,y] ← fill Nan on 'Januari [y]' with mean last 5 periode ... (until) Desember [ds,y] ← fill Nan on 'Desember [y]' with mean last 5 periode def menyusun ulang DataFrame: df ← concat (Januari, Februari, ..., Desember) df ← sort_index ascending
def transformasi data latih: data_latih ← drop df last 40% data (drop last -48 data) def transformasi data uji: data_uji ← drop df first 60% data (keep last -48 data)
def fitting data: prophet ← call prophet library prophet (country_name='ID') ← add_country_holidays ID (Indonesia) prophet.fit(df) ← fitting df dataframe on prophet model def peramalan data: future ← make_future_dataframe based on periods forcast (monthly) forcast ← predict periode based on 'future' dataframe
Gambar 4. Pseudocode perhitungan nilai MAPE

## 3. Hasil Dan Analisis
Pada tahapan ini menjelaskan hasil peramalan pengunjung wisata menggunakan metode prophet.

## 3.1.  Tahapan Peramalan Jumlah Pengunjung GPI Dengan Menggunakan Metode Prophet
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  tahapan  dalam  dalam  peramalan  jumlah  pengunjung obyek  wisata  Gumul  Paradise  Island  dilakukan  dengan  pengumpulan  data,  pengolahan  data  dan  evaluasi model.  Pengumpulan  data  merupakan  kegiatan  yang  dilakukan  untuk  mengumpulkan  data-data  yang diperlukan untuk peramalan. Data yang dikumpulkan meliputi data tanggal kunjungan dan jumlah kunjungan wisatawan Gumul Paradise Island.
Pengolahan  data  terdapat  empat  tahapan,  yaitu  data filling ,  data processing , transformation dan pengimplementasian algoritma prophet . Masing-masing tahapan dijelaskan sebagai berikut: 1) Data filling
Kegiatan data filling digunakan untuk mengisi data yang hilang atau dalam kasus ini adalah data yang  tidak  terdapat  jumlah  pengunjung.  Tidak  adanya  jumlah  pengunjung  pada  obyek  wisata disebabkan  karena  pembatasan  sosial  berskala  besar  (PSBB)  pada  masa  pandemi  covid-19  yang menyebabkan obyek wisata tidak beroperasi. Secara umum terdapat dua cara penanganan terhadap data hilang  yaitu  dengan  menghapusnya  atau  menggantinya  dengan  nilai  lain.  Fungsi dropna() dapat digunakan untuk menghapus data yang hilang, sedangkan fungsi fillna() dapat digunakan untuk mengisi data  yang  hilang  dengan  nilai  yang  kita  kehendaki  (ngodingdata.com).  Dalam  penelitian  ini    fungsi fillna() dipilih  untuk  menangani  data  yang  hilang,  hal  ini  dikarenakan  menghapus  data  yang  hilang dapat membuat hasil peramalan data menjadi tidak akurat.
Dikutip  dari  pandas.pydata.org,  funsi fillna() digunakan  untuk  mengisi  nilai NA/NaN dengan metode  yang  spesifik.  Fungsi fillna() terdiri  dari  beberapa  metode  yang  dapat  dikombinasikan  seperti mean,  median,  mode,  bfill dan ffill .  Metode mean digunakan  untuk  mengisi  data  yang  hilang  dengan nilai rata-rata, median digunakan untuk mengisi data yang hilang dengan nilai tengah, mode digunakan untuk mengisi data yang hilang dengan menggunakan nilai yang sering muncul, sedangkan bfill dan ffill digunakan untuk mengisi data yang hilang dengan data sebelum atau sesudah data yang hilang [10].
Metode yang dipilih dalam penelitian ini menggunakan metode mean dengan nilai rata-rata data tiga  periode  terakhir.  Metode  pengisian  data  dalam  penelitian  ini  memanfaatkan  fungsi rolling() dan fungsi mean() pada library pandas untuk menentukan periode data yang dihitung dan untuk menghitung nilai  rata-rata  data  yang  diinginkan.  s Filling data  banyak  digunakan  dalam  beberapa  penelitian, khususnya  yang  menyangkut  data timeseries. Seperti  yang  dilakukan  oleh  [1],  yang  memanfaatkan resampling dengan metode interpolasi dan resampling dengan metode pad filling . 2) Data processing
Proses ini menyeleksi dan membentuk dataframe sesuai dengan yang dibutuhkan oleh algoritma prophet untuk  peramalan,  yaitu  data  ds  yang  merupakan  tanggal  dan  data  y  yang  merupakan  jumlah kunjungan.  Selain  format  ds  dan  y,  data  juga  diurutkan  menurut  tanggal  kunjungan,  agar  didapatkan hasil peramalan yang runtut.
3) Transformation
Transformasi  data  dilakukan  untuk  membagi  data  menjadi  data  latih  dan  data  uji,  hal  ini bertujuan  untuk  menguji  apakah  model  peramalan  telah  sesuai  dengan  yang  diharapkan  atau  belum. Pembagian  data  dalam  peneletian  ini  menggunakan  patokan  dari  [11],  yaitu  60%  data  latih  dan  40% data uji. Pemilihan transformasi data ini dikarenakan pembagian ini mendapatkan hasil peramalan yang lebih akurat dibandingkan dengan proporsi lain.
4) Pegimplementasian algoritma prophet Pengimplementasian  algoritma prophet dilakukan  dengan  melakukan  pengaturan  parameter algoritma prophet , fitting data  kedalam  algoritma prophet ,  dan  peramalan  data  dengan  menggunakan algoritma prophet .  Pengaturan  paramater  dilakukan  dengan  penambahan holidays dengan  negara Indonesia  sebagai  tambahan  pengaturan  yang  mana  secara  default  parameter holidays diatur  dengan any. Hasil  peramalan  data  dengan  menggunakan  data  training  dan  data  testing  dapat  dilihat  pada Gambar 5.
def menghitung nilai MAPE: mape ← call function mean_absolute_percentage_error based y and y2 write mape value
Gambar 5. Perbandingan hasil peramalan data dengan data asli periode Januari 2018 - Desember 2021
Tahapan  selanjutnya  ialah  evaluasi  model,  tahapan  ini  digunakan  untuk  menentukan  kelayakan  dari model  peramalan.  Penentuan  kelayakan  ditentukan  dengan  menggunakan  nilai  MAPE  ( mean  absolute percentage  error ).  Berdasarkan  hasil  peramalan  data  training  dibandingkan  dengan  data  testing  diketahui bahwa  nilai mean  absolute  percentage  error sebesar  0,613%. Nilai  MAPE  memberikan  informasi  seberapa besar  kesalahan  peramalan  dibandingkan  dengan  nilai  sebenarnya  dari  series  tersebut.  Semakin  kecil  nilai presentasi kesalahan (percentage error) pada MAPE maka semakin akurat hasil peramalan tersebut. Beberapa analisa menyebutkan variasi nilai Mean Absolute Percentage Error memiliki arti yang berbeda, menurut [12] nilai MAPE kurang dari 10% maka kemampuan model peramalan sangat baik.
Tahapan peramalan jumlah pengunjung dengan menggunakan metode prophet meliputi pengumpulan data,  data filling ,  data processing ,  data transformation ,  implementasi  algritma prophet ,  dan  evaluasi  model [1].  Pendapat  serupa  juga  disebutkan  oleh  [4],  dalam  penelitiannya  yang  meramalkan  harga  saham  BCA menggunakan prophet ,  tahapan  yang  dilakukan  meliputi  memuat  data,  menyiapkan  data,  memasukkan  data ( fit ), memprediksi ( predict ), dan mengukur kesalahan ( error ).

## 3.2. Hasil Peramalan Jumlah Pengunjung GPI tahun 2022
Hasil  peramalan  jumlah  pengunjung  tahun  2022  dengan  menggunakan  metode prophet dapat  dilihat pada  Tabel  2.  ada  saat  penelitian  ini  berlangsung,  terdapat  beberapa  periode  berjalan  yang  mana  jumlah pengunjung  aktual  pada  tahun  2022  berjalan  sampai  bulan  Agustus  2022.  Hasil  peramalan  2022  dengan menggunakan algoritma prophet dapat dibandingkan dengan data aktual yang berjalan sampai Agustus 2022 sebagai berikut:
Tabel 2. Perbandingan hasil peramalan 2022 dengan data aktual 2022 berjalan
No. Bulan Data peramalan 2022 Data aktual 2022 1 Januari 13.570 6.737 2 Februari 5.457 4.285 3 Maret 7.625 7.506 4 April 8.422 111 (puasa) 5 Mei 9.662 8.496 6 Juni 4.129 9.687 7 Juli 6.260 6.473 8 Agustus 6.300 2.940
Hasil  perbandingan  peramalan  dan  data  aktual  pada  Tabel  2,  dapat  diubah  atau  ditampilkan  dalam bentuk  grafik  dengan  bantuan  fungsi pyplot() pada  library matplotlib. Hasil  ploting  perbandingan  hasil peramalan dan data aktual 2022 berjalan dapat dilihat pada Gambar 6. berikut:
Gambar 6. Perbandingan hasil peramalan 2022 dan data asli berjalan 2022
Berdasarkan  Gambar  6  dapat  diketahui  bahwa  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  pada  hasil peramalan  dan  data  kunjungan  asli  bulan  April  2022.  Perbedaan  hasil  peramalan  dengan  data  asli  ini disebabkan karena pada praktiknya objek wisata Gumul Paradise Island pada bulan April 2022 lebih banyak tidak  beroperasi  dikarenakan  adanya  bulan  puasa  ramadhan.  Namun  selebihnya  hasil  peramalan  dapat mengikuti  pola  trend  jumlah  pengunjung  dengan  hasil  yang  mendekati  nilai  jumlah  pengunjung  asli  di lapangan.
Berdasarkan  hasil  perbandingan  data  hasil  peramalan  dengan  data  asli  jumlah  kunjungan  berjalan dapat  dihitung  nilai  MAPE  yang  dapat  digunakan  untuk  evaluasi  model  peramalan  lebih  lanjut.  Hasil perhitungan  nilai  MAPE  data  peramalan  dan  data  asli  kunjungan  2022  sebesar  9,758.  Berdasarkan  hasil perhitungan  nilai  MAPE  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  model  peramalan  memiliki  kemampuan  yang sangat baik karena memiliki nilai MAPE kurang dari 10%.

## 3.3. Tingkat Akurasi Peramalan Jumlah Pengunjung GPI
Tingkat  akurasi  model  dapat  dihitung  dengan  menghitung  nilai  MAPE  pada  model  hasil  peramalan jumlah  pengunjung.  Dalam  pengujian  hasil  peramalan  dengan  menggunakan  data  uji  dan  data  latih didapatkan  nilai  MAPE  0,613%.  Sedangkan  pengujian  hasil  peramalan  dengan  menggunakan  model  yang telah  ditetapkan  terhadap  nilai  kunjungan  asli  2022  didapatkan  nilai  MAPE  9,758%.  Perhitungan  akurasi dapat  dihitung  dengan  mengurangkan  100%  dengan  nilai  MAPE  [13].  Berdasarkan  perhitungan  tersebut didapatkan nilai akurasi sebagai berikut:
Tabel 3 Tingkat akurasi peramalan data No. Tingkat akurasi peramalan data Data uji dengan data testing Hasil peramalan dengan data asli 2022 1 MAPE 0,613% 9,758% 2 Tingkat akurasi 99,387% 90,242%
Berdasarkan Tabel 3, dapat diketahui bahwa tingkat akurasi peramalan data berdasarkan data uji dan data  testing  sangat  baik  dimana  mencapai  99,387%.  Namun  dalam  praktiknya  terdapat  penurunan  akurasi peramalan  menjadi  90,242%  pada  perbandingan  hasil  peramalan  dengan  data  kunjungan  asli  2022.  Hal  ini terdapat  faktor  lain  yang  tidak  dapat  diprediksi  oleh  model  peramalan  yang  disebabkan  oleh  hal-hal  yang tidak terduga sehingga menyebabkan lonjakan ataupun penurunan jumlah pengunjung yang sangat signifikan. Seperti  yang  terlihat  pada  peramalan  bulan  April  2022  dimana  berdasarkan  hasil  peramalan  seharusnya terdapat  lonjakan  pengunjung  sebesar  8.422  pengunjung,  namun  pada  kenyataannya  hanya  mencapai  111 pengunjung  saja.  Hal  ini  disebabkan  karena  kebijakan  dari  pihak  pengelola  yang  menutup  obyek  wisata selama  periode  bulan  ramadhan  2022,  sehingga  tidak  terdapat  penambahan  jumlah  pengunjung  selama periode tersebut.
Berdasarkan hasil peramalan data secara keseluruhan didapati trend penurunan jumlah pengunjung Gumul  Paradise  Island.  Hal  ini  dapat  dijadikan  perhatian  bagi  pihak  pengelola  Gumul  Paradise  Island  agar dapat  meningkatkan  jumlah  pengunjung,  sehingga  objek  wisata  Gumul  Paradise  Island  tetap  eksis  dan semakin  berkembang.  mengingat  berdasarkan  hasil  peramalan  terlihat  tren  menurun  terhadap  jumlah kunjungan objek wisata sepuluh tahun terakhir.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang didapatkan, dapat disimpulkan sebagai berikut:
a. Tahapan peramalan data jumlah pengunjung obyek wisata Gumul Paradise Island menggunakan metode prophet dapat  dilakukan  dengan  tiga  tahapan  yang  meliputi  pengumpulan  data,  pengolahan  data  dan evaluasi  hasil.  Tahapan  pengolahan  data  meliputi  data filling ,  data processing , transformation dan pengimplementasian algoritma prophet .
b. Hasil peramalan data jumlah pengunjung obyek wisata Gumul Paradise Island periode 2022 didapatkan hasil  pengunjung  pada  bulan  Januari  sebanyak  13.570  pengunjung,  Februari  sebanyak  5.457 pengunjung, Maret sebanyak 7.625 pengunjung, April sebanyak 8.422 pengunjung, Mei sebanyak 9.662 pengunjung,  Juni  sebanyak  4.129  pengunjung,  Juli  sebanyak  6.260  pengunjung,  Agustus  sebanyak 6.300  pengunjung,  September  sebanyak  4.233  pengunjung,  Oktober  sebanyak  7.624  pengunjung, November sebanyak 7.185 pengunjung, dan Desember sebanyak 16.194 pengunjung.
c. Tingkat akurasi peramalan jumlah pengunjung obyek wisata Gumul Paradise Island ditunjukkan dengan nilai  MAPE  sebesar  0,613%  pada  perbandingan  hasil  peramalan  data  training  dan  data  testing,  serta nilai MAPE sebesar 9,758% pada data hasil ramalan dibandingkan dengan data asli 2022. Hal ini dapat diartikan  bahwa  tingkat  akurasi  peramalan  sebesar  99,387%  pada  perbandingan  hasil  peramalan  data training  dengan  data  testing  dan  dan  90,242%    pada  hasil  peramalan  dengan  data  aktual,  yang  artinya model  peramalan  menggunakan  metode prophet memiliki  memiliki  kemampuan  yang  sangat  baik dalam meramalkan jumlah pengunjung obyek wisata Gumul Paradise Island.

## Acknowledgements
Penelitian ini didukung oleh Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Jember.

## Daftar Pustaka
[1] M.  A.  Muzakki,  M.  A.  Sabila,  S.  Sundari,  and  B.  Wisnuadhi,  “Analisis  Algoritma  Prophet  untuk  Memprediksi Harga Pangan di Kota Bandung,” Pros. Ind. Res. Work. Natl. Semin. , vol. 12, pp. 659–664, 2021.
[2] S. Siami-Namini, N. Tavakoli, and A. Siami Namin, “A Comparison of ARIMA and LSTM in Forecasting Time Series,” Proc.  -  17th  IEEE  Int.  Conf.  Mach.  Learn.  Appl.  ICMLA  2018 ,  pp.  1394–1401,  2019,  doi: 10.1109/ICMLA.2018.00227.
[3] S. J. Taylor and B. Letham, “Business Time Series Forecasting at Scale,” PeerJ Prepr. 5e3190v2 , vol. 35, no. 8, pp. 48–90, 2017.
[4] B. Jange, “Prediksi Harga Saham Bank BCA Menggunakan Prophet,” J. Trends Econ. Account. … , vol. 2, no. 1, pp. 1–5, 2021, [Online]. Available: https://journal.fkpt.org/index.php/jtear/article/view/168
[5] A. Bahauddin, A. D. Darmawan, S. A. Ihsani, and N. J. Izdihar, “Peramalan Utilitas Listrik dan Gas menggunakan Bahasa Pemrograman Python dan FBProphet,” J. Ind. Serv. , vol. 6, no. 2, p. 93, 2021, doi: 10.36055/62002.
[6] C.  B.  Aditya  Satrio,  W.  Darmawan,  B.  U.  Nadia,  and  N.  Hanafiah,  “Time  series  analysis  and  forecasting  of coronavirus disease in Indonesia using ARIMA model and PROPHET,” Procedia Comput. Sci. , vol. 179, no. 2020, pp. 524–532, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.01.036.
[7] B. Kumar Jha and S. Pande, “Time Series Forecasting Model for Supermarket Sales using FB-Prophet,” Proc. - 5th Int.  Conf.  Comput.  Methodol.  Commun.  ICCMC  2021 ,  no.  Iccmc,  pp.  547–554,  2021,  doi: 10.1109/ICCMC51019.2021.9418033.
[8] R. Chopra, A. England, and M. N. Alaudeen, Data Science with Python . Birmingham: Packt Publishing, 2019.
[9] Y. Rismaati, R. Wasono,  and  A. Karim,  “Peramalan  Nilai Tukar  Rupiah terhadap  Dolar  Amerika  Menggunakan Feedforward  Neural  Network  dengan  algoritma  Backpropagation,” Fak.  Mat.  dan  Ilmu  Pengetah.  Alam.  Univ. Muhammadiyah Semarang , pp. 1–13, 2022.
[10]  I. Omisola,  “How  to  Fill  In  Missing  Data  Using  Python  pandas,” makeuseof.com , 2022. https://www.makeuseof.com/fill-missing-data-with-pandas/
[11]  H. S. Hota, A. K. Shrivas, and S. K. Singhai, “Artificial Neural Network, Decision Tree and Statistical Techniques Applied  for  Designing  and  Developing  E-mail  Classifier,” Int.  J.  Recent  Technol.  Eng. ,  no.  16,  pp.  2277–3878, 2013.
[12]  C. D. Lewis, Industrial and business forecasting methods . London: Butterworths, 1982.
[13]  I. Nabillah and I. Ranggadara, “Mean Absolute Percentage Error untuk Evaluasi Hasil Prediksi Komoditas Laut,” JOINS (Journal Inf. Syst. , vol. 5, no. 2, pp. 250–255, 2020, doi: 10.33633/joins.v5i2.3900.