## Optimasi Neural  Network  Dengan Menggunakan Algoritma Genetika Untuk Prediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan
(Neural  Network  Optimization Using Genetic Algorithm For Prediction Number of Tourist Visits)
Fatimatuzzahra [1]* , Rifqi Hammad [2] , Ahmad Zuli Amrullah [3] , Pahrul Irfan [4]
[1],[2] Rekayasa Perangkat Lunak, Universitas Bumigora
[3] Teknologi Informasi, Universitas Bumigora
[4] Rekayasa Perangkat Lunak Aplikasi, Universitas Bumigora
E-mail: azzahrafatima4@gmail.com, rifqi.hammad@universitasbumigora.ac.id, zuli@universitasbumigora.ac.id, irfan@universitasbumigora.ac.id

## KEYWORDS:
ABSTRACT Prediction, Optimization, Neural Network, Genetic Algorithm West  Nusa  Tenggara  is  one  of  the  tourist  attractions  in  Indonesia  which  has  a  certain attraction for tourists. With the increase in tourism in NTB, it is necessary to make adequate efforts to maintain tourist objects and attractions. In an effort to maintain a tourist attraction, the  NTB  provincial  tourism  office  needs  to  analyze  and  predict  the  arrival  of  local  and international tourists. The current analysis and prediction process is still being carried out by collecting data from each tourist attraction entrance. The processed data produces predictions of tourist arrivals, both local and international, where the data processing process takes a long time and requires high human resources. To overcome these problems, it is done by applying computational predictions. Computational predictions can minimize the prediction time and human  resources  required.  The method used is  a  neural network algorithm  with  optimized parameters  using  a  genetic  algorithm.  The  optimized  parameters  are  the  hidden  layer,  the number of neurons in the input layer, momentum and others. The data used is time series data from 1997 to 2018. From the neural network experiment, the parameters of the number of neurons in the input layer xt-7 are determined, the number of neurons in the hidden layer 10, the training cycle value is 400, the learning rate value is 0.3 and the momentum value is 0.2. From the experiment, the RMSE value of 0.050 was obtained. While the RMSE value for the neural network algorithm parameters optimized using the genetic algorithm is 0.044. Because of this, it can be stated genetic algorithm with neural network can be used to determine the hidden layer and the number of hidden nodes, the right features, momentum, initialize, and optimize the weight of the neural network.  So that the application of the genetic algorithm to optimize the parameter values of the neural network algorithm is better than the application of the neural network algorithm without optimization.

## KATA KUNCI:
ABSTRAK Prediksi, Optimasi, Neural Network, Algoritma Genetika Nusa  Tenggara  Barat  merupakan  salah  satu  objek  wisata  yang  ada  di  Indonesia  yang memiliki  daya  tarik  tertentu  bagi  para  wisatawan.  Dengan  meningkatnya  kepariwisataan NTB, maka perlu dilakukan upaya-upaya yang memadai dalam memelihara objek dan daya tarik wisata. Dalam upaya pemeliharaan objek wisata, Dinas pariwisata provinsi NTB perlu melakukan analisis dan prediksi kedatangan wisatawan lokal maupun internasional. Proses analisis dan prediksi yang saat ini masih dilakukan dengan cara mengumpulkan data dari setiap pintu masuk objek wisata. Data diolah menghasilkan prediksi kedatangan wisatawan baik  lokal  maupun  internasional  yang  mana  proses  pengolahan  data  tesebut  memerlukan waktu  yang  cukup  lama  serta  membutuhakan  sumber  daya  manusia  yang  tinggi.  Untuk mengatasi permasalahan tersebut dilakukan dengan menerapkan prediksi secara komputasi. Prediksi  komputasi  dapat  meminimalisir  waktu  prediksi  dan  sumber  daya  manusia  yang dibutuhkan.  Metode  yang  digunakan  adalah  algoritma  neural  network  dengan  parameter yang dioptimasi menggunakan algoritma genetika.  Parameter yang dioptimasi adalah hidden
layer,  jumlah  neuron  pada  input  layer,  momentum  dan  lain-lain.  Data  yang  digunakan adalah data time series mulai dari tahun 1997 sampai 2018. Dari eksperimen neural network ditentukan parameter jumlah neuron pada input layer xt-7, jumlah neuron pada hidden layer 10, nilai training cycle 400, nilai learning rate 0,3 dan nilai momentum 0,2. Dari eksperimen tersebut  diperoleh  nilai  RMSE  0,050.  Sedangkan  nilai  RMSE  untuk  allgoritma  neural network  parameter  yang  dioptimasi  menggunakan  algoritma  genetika  ialah  0,044.  Oleh karena  hal  tersebut,  dapat  dinyatakan  bahwa  algoritma  genetika  dengan  neural  network dapat  digunakan  untuk  menentukan  lapisan  yang  tersembunyi  dan  jumlah  node  yang tersembunyi,  fitur  yang  tepat,  momentum,  menginisialisasi,  serta  mengoptimalkan  bobot neural  network.  Sehingga  penerapan  algoritma  genetika  untuk  mengoptimalkan  nilai parameter  algoritma  neural  network  lebih  baik  dibandingkan  penerapan  algoritma  neural network tanpa optimasi.

## I. P ENDAHULUAN
Pariwisata  merupakan  sektor  ekonomi  yang berkembang  pesat  di  Indonesia  [1].  Hal  ini dikarenakan  Indonesia  memiliki  potensi  wisata yang  besar  disetiap  daerahnya.  Keindahan  tempat wisata  Indonesia  telah  mendapat  pengakuan internasional,  menjadikan  Indonesia  sebagai  salah satu  negara  terindah  di  dunia  [2].  Nusa  Tenggara Barat  merupakan  salah  satu  tempat  wisata  di Indonesia  dan  memiliki  daya  tarik  tersendiri  bagi wisatawan. Pengunjung akan mengapresiasi keindahan  alam  dan  multikulturalisme  yang ditawarkan  NTB.  Keindahan  alam  dan  keragaman budaya  NTB  turut  mendorong  peningkatan  laju pertumbuhan  pariwisata.  Dengan  meningkatnya pariwisata NTB, perlu dilakukan upaya yang cukup untuk mempertahankan objek dan daya tarik wisata.
Dinas  Pariwisata  Provinsi  NTB  melaksanakan pemeliharaan objek wisata dengan menganalisa dan memprediksi  kedatangan  wisatawan  lokal  maupun internasional.  Informasi  yang  dihasilkan  sebagai pertimbangan  pengambil  keputusan  dalam  upaya pemeliharaan objek wisata dan menentukan langkah dalam  menghadapi  peningkatan  jumlah  wisatawan. Proses analisis dan prediksi masih dilakukan dengan cara  mengumpulkan  data  dari  setiap  pintu  masuk objek  wisata.  Data  tersebut  kemudian  diolah  untuk menghasilkan  prediksi  kedatangan  wisatawan  baik lokal maupun internasional. Proses pengolahan data tesebut  memerlukan  waktu  yang  cukup  lama  serta membutuhakan  sumber  daya  manusia  yang  tinggi. tindakan  mengatasi  permasalahan  tersebut  dapat dilakukan  dengan  menerapkan  prediksi  secara komputasi.  Prediksi  secara  komputasi  dapat meminimalisir  waktu  prediksi  dan  sumber  daya manusia yang dibutuhkan.
Penelitian  sebelumnya  menggunakan  berbagai metode  untuk  permasalahan  prediksi  di  segala bidang  kehidupan,  baik  dengan  menggunakan
analisis  statistik, soft  computing dan data  mining . Soft computing merupakan salah satu metode dalam machine  learning yang  dapat  diterapkan  untuk mengatasi  permasalah  di  dunia  nyata  [1],  salah satunya  adalah  masalah  prediksi.  Selain soft computing,  data  mining juga  digunakan  untuk melakukan  prediksi  terhadap  fenomena  dari  suatu data  [2]. Data  mining dan soft  computing sering digunakan  untuk  memprediksi  nilai  suatu variable dengan  jumlah  data  yang  banyak,  baik  data time series maupun  data non  time  series [3].  Prediksi dengan  menggunakan  algoritma neural network untuk data dengan tipe time series banyak digunakan dalam prediksi bidang keuangan dan ekonomi [4] [5]. Dari  beberapa  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa proses prediksi menggunakan data time series tidak ada  metode  peramalan  tunggal  yang  dapat menghasilkan  akurasi  yang  baik  dalam  berbagai macam  situasi  atau  keadaan  tertentu  [6].  Seperti dengan  menggunakan  NN  ( Neural Network ) prediksi dilakukan pada bidang ekonomi dan bisnis metode neural network mampu bekerja dengan baik [7].  Untuk  peningkatan  akurasi  bisa  dilakukan dengan  pencarian grid dapat  menentukan  jumlah optimum  dari node yang  tersembunyi.  Metode neural network untuk prediksi dalam dunia bisnis ini  terbukti  mampu  meningkatkan  akurasi  prediksi resiko  kredit  untuk  3  tahun  kedepan  dari  81,46% menjadi 85,5% [8].
Praktiknya terdapat beberapa kelemahan dari algoritma neural network yang banyak digunakan oleh  peneliti-peneliti  sebelumnya  [9]  yaitu:  bobot neuron  dalam  setiap layer masih  tidak  efektif. Maksudnya  penentuan  bobot  neuron  tidak  optimal dengan  cara  yang  random.  Dari  data  wisatawan mancanegara yang ada, terdapat beberapa independent variable yang mengharuskan parameter neural  network bersifat  dinamis.  Kelemahan  kedua ialah ketika ada data masukan baru, maka parameter
neural network tidak  bersifat  dinamis,  sehingga akurasi dari proses prediksi menjadi berkurang.
Pada  penelitian  ini  diusulkan  prediksi  jumlah kunjungan wisatawan mancanegara yang datang ke Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat  berdasarkan  pintu masuk  menggunakan  Algoritma  Genetika  untuk mengoptimalkan parameter algoritma neural network .  Algoritma  genetika  merupakan  salah  satu algoritma  yang  paling  banyak  digunakan  untuk permasalah  optimasi  [10]  [11].  Algoritma  tersebut merupakan  algoritma  pencarian  yang  bersifat heuristic yang  berdasarkan  pada  gagasan  evolusi seleksi  alam  [12].  Pada  penelitian  ini  algoritma genetika  digunakan  untuk  mengoptimasi  algoritma neural  network pada  prediksi  jumlah  wisatawan. Adapun parameter yang dioptimalkan pada algoritma neural network adalah  seperti  jumlah lapisan  tersembunyi,  neuron  pada  setiap  lapisan, epoch atau perulangan, learning rate dan momentum. Terdapat  beberapa  penelitian  terdahulu  yang membahas  tentang neural  network dan  juga algoritma genetika seperti penelitian yang dilakukan oleh  Salman  Alfarisi  dan  Yuhandri  Yunus  yang berjudul  “Prediksi  Tingkat  Kedatangan  Wisatawan Asing  Menggunakan  Metode Backpropagation ”. Penelitianya  menghasilkan  nilai  prediksi  optimal sebesar 0,99847 dengan menggunakan data latih dari tahun 2017-2019 [13]. Perbedaan penelitian dengan yang dilakukan penulis adalah penelitian
menggunakan
metode
neural
network backpropagation dengan data latih dari tahun 2017- 2019  pada  kunjungan  wisatawan  di  kepulauan Mentawai.  Sedangkan  penelitian  yang  akan dilakukan  adalah  untuk  mengoptimasi neural network
menggunakan
algoritma
genetika memprediksi  jumlah  wisatawan  asing.  Penelitian lainnya dilakukan oleh Dwi Ari, Dian Eka dan Budi Dharma yang berjudul “Prediksi Waktu Panen Tebu Menggunakan Metode
Backpropagation dan Algoritma Genetika”. Penelitian tersebut menggabungkan algoritma genetika untuk
mengoptimalkan hasil prediksi sedangkan Backpropagation bertujuan menghitung  nilai  MSE. Perbedaan  penelitian  dengan  penelitian  yang  akan dilakukan  adalah  terletak  pada  data  objek  yang diteliti  dan    juga  penelitian  yang  akan  dilakukan lebih  berfoks  pada  pengoptimalan  parameter algoritma neural network [10].
Manfaat penelitian digunakan oleh Badan Pusat Statistik  dan  Dinas  Pariwisata  serta  industri
parwisata lainnya sebagai  bahan  menganalisa sejak awal  terhadap  pertumbuhan  jumlah  wisatawan mancanegara di Provinsi Nusa Tenggara Barat setiap bulannya.  Informasi  yang  diperoleh  diharapkan dapat  menentukan  kebijakan  untuk  mengurangi penurunan jumlah wisatawan mancanegara.
Informasi tersebut juga dijadikan sebagai perencanaan  untuk  memenuhi  kebutuhan  para wisatawan  mancanegara  yang  dilaksanakan  dengan menambah  fasilitas  baru  yang  dibutuhkan  di  masa mendatang  sebagai  daya  tarik  wisata.  Data  yang digunakan  diperoleh  dari  Dinas  Pariwisata  dan Badan Statistik Provinsi Nusa Tenggara Barat.[14]

## II. M ETODOLOGI
Optimasi neural network menggunakan algoritma genetika  untuk  prediksi  dilakukan  dalam  beberapa tahapan. Adapun tahapan tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gbr. 1 Tahapan Penelitian
Gambar  1  menunjukkan  terdapat  beberapa tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini. Tahapan  tersebut  dimulai  dari  pengumpulan  data, preprocessing , optimasi, validasi dan evaluasi.
230 JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia , Vol. 3, No. 4, Pebruari 2022, hlm. 227-235

## A. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan dataset yang diperoleh dari Dinas Pariwisata dan Badan Statistik pada  Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat.  Penelitian  ini menggunakan  data  setiap  bulan  dimulai  dari  tahun 1990  sampai  tahun  2018  berhubungan  dengan jumlah  wisatawan  mancanegara  yang  datang  ke Provinsi Nusa Tenggara Barat melalui 5 pintu masuk yaitu:  Pelabuhan  Lembar/Kapal  Pesiar,  Bandara Udara,  Pelabuhan Fast  Boat ,  Pelabuhan  Sape  dan lainnya. Data yang digunakan sebanyak 336 data.

## B. Preprocessing
Tahap preprocessing ,  proses  alur  data  diimput kedalam excel kemudian  data  tersebut  diubah  dari univariate menjadi multivariate .  Setelah  proses tersebut  selesai,  hasil  yang  didapatkan  kemudian dilakukan normalisasi data. Perubahan data dari data univariate ke  data multivariate dengan  variabel  X. data  yang  diubah  ialah  mulai  dari  periode  1  (satu) sampai  dengan  periode  10  (sepuluh)[15].  Pada proses  ini Microsoft  Excel sebagai tool yang digunakan  untuk  menghitung  normalisasi  data jumlah wisatawan mancanegara.

## C. Optimasi
Parameter neural network dioptimasi  dengan menggunakan  algoritma  genetika.  Proses  yang dilakukan  pertama  kali  ialah  mengubah  data  yang digunakan  menjadi  format multivariat .  Kemudian data  yang  sudah  ada  diproses  dengan  model  yang sudah  dibuat  dan  dimodifikasi  sedemikian  rupa untuk  mendapatkan nilai  RMSE terbaik.  Data  akan diproses menggunakan x-validation. Adapun langkah-langkah pengujian menggunakan algoritma neural network ialah sebagai berikut:
1. Langkah  pertama  adalah  penentuan  jumlah neuron  pada hidden layer ,  cara  penentuan hidden layer ditentukan  dari  total input layer dan output layer atau  dapat  ditentukan  sendiri. Penentuan hidden layer ini  penting  karena berpengaruh terhadap penentuan nilai parameter.
2. Selanjutnya  penentuan Training  cycle ,  setelah diketahui hidden layer , Training  cycle adalah jumlah  pengulangan training yang  perlu dilakukan  untuk  mendapatkan error yang terkecil.  Nilai Training  cycle bervariasi  mulai dari 1 sampai dengan tak terhingga.
3. Berikutnya  adalah  penentuan  nilai  parameter learning  rate dan  momentum. Learning  rate
merupakan parameter yang ada pada algoritma pembelajaran  untuk  menentukan  bobot  dari neuron.  Nilai  yang  tinggi  menjadikan  proses pembelajaran  lebih  cepat  akan  tetapi  terdapat osilasi  bobot.  Sedangkan  nilai  yang  kecil menyebabkan pembelajaran lebih lambat. Nilai learning rate berupa nilai positif kurang dari 1. Momentum  digunakan  untuk  meningkatkan convergence dan  mengurangi  osilasi.  Nilai momentum  bervariasi  mulai  dari  0  sampai  1. Setelah  nilai  dari  kedua  parameter  tersebut ditentukan,  selanjutnya  adalah  dioptimalkan menggunakan algoritma genetika untuk mendapatan nilai dari parameter yang terbaik.
4. Melakukan  pemilihan dataset untuk training dan  dataset  untuk  testing  untuk  mendapatkan nilai error rate  secara  keseluruhan.  Dengan menggunakan  10 X-Validation , dataset akan dipisahkan  menjadi  data training dan testing secara acak dan diulang sebanyak 10 kali untuk mendapatkan  nili  akurasi  model  yang  dirata- ratakan  yaitu Root  Mean  Squared  Error (RMSE).

## D. Validasi dan Evaluasi
Tahapan  hasil  evaluasi  dan  validasi  berupa  nilai RMSE  dari  hasil  pengujian Rapid  Miner 5  sebagai tools menggunakan  metode  dan  algoritma  yaitu algoritma genetika dan algoritma neural network . Hasil  RMSE  dari neural network +  Algoritma Genetika dan hasil RMSE dari neural network tanpa Algoritma Genetika. Evaluasi pada tahap penelitian ini  digunakan  rumus Root  Mean  Square  Error dengan persamaan 1 [16].
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √∑ (Xn − 𝑛 𝑡=𝑖 Xt) 2 𝑛 (1)
Dengan  keterangan  bahwa n menunjukkan jumlah  data, Ʃ merupakan  Summation  (  Jumlah keseluruhan  nilai), Xn adalah  nilai  data  aktual sedangkan Xt merupakan nilai data prediksi.

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Preprocessing
Tahap preprocessing dilakukan  normalisasi terhadap data yang didapatkan. Adapun contoh hasil
normalisasi  yang  didapatkan  dapat  dilihat  pada Tabel 1.
TABEL I H ASIL N ORMALISASI No Bulan – Tahun Nilai Nilai Normalisasi 1 Januari – 2018 60665 0.2166 2 Februari – 2018 60543 0.2161 3 Maret – 2018 60434 0.2157 4 April – 2018 100544 0.3650 5 Mei – 2018 102343 0.3716 6 Juni – 2018 130543 0.4766 7 Juli – 2018 180259 0.6616 8 Agustus – 2018 160642 0.5886 9 September – 2018 94433 0.3422 10 Oktober – 2018 99253 0.3601 11 November – 2018 87454 0.3162 12 Desember - 2018 67443 0.2418
Tabel  1.  merupakan  hasil  proses  normalisasi terhadap data kedatangan wisatawan mancanegara di Nusa Tenggara Barat pada tahun 2018. Kolom “Nilai” menunjukkan  nilai  dari  data  asli  kedatangan wisatawan mancanegara. Kolom “Nilai normalisasi” menunjukkan  nilai  hasil  proses  normalisasi.  Nilai min yang ditemukan dari data ialah 0.0. Sedangkan nilai max yang  ditemukan  dari  data  ialah  1.0.  dan nilai rata-rata yang ditemukan dari data ialah 0.108.
Dari  hasil  normalisasi  data  akan  diolah  menjadi data multivariate mulai  dari  1  periode  sampai  10 periode.
Adapun  pengolahan  tersebut  dapat  dilihat  pada Tabel 2.

## TABEL II
D ATA MULTIVARIATE PELATIHAN PADA INPUT LAYER 1 SAMPAI 10 PERIODE Xn-10 Xn- 9 Xn-8 Xn-7 Xn-6 Xn-5 Xn-4 Xn-3 Xn-2 Xn-1 Xn 0.2161 0.2157 0.3650 0.3716 0.4766 0.6616 0.5886 0.3422 0.3601 0.3162 0.2418 0.2166 0.2161 0.2157 0.3650 0.3716 0.4766 0.6616 0.5886 0.3422 0.3601 0.3162 0.2538 0.2166 0.2161 0.2157 0.3650 0.3716 0.4766 0.6616 0.5886 0.3422 0.3601 0.3535 0.2538 0.2166 0.2161 0.2157 0.3650 0.3716 0.4766 0.6616 0.5886 0.3422 0.3840 0.3535 0.2538 0.2166 0.2161 0.2157 0.3650 0.3716 0.4766 0.6616 0.5886 0.6857 0.3840 0.3535 0.2538 0.2166 0.2161 0.2157 0.3650 0.3716 0.4766 0.6616 0.7176 0.6857 0.3840 0.3535 0.2538 0.2166 0.2161 0.2157 0.3650 0.3716 0.4766 0.9501 0.7176 0.6857 0.3840 0.3535 0.2538 0.2166 0.2161 0.2157 0.3650 0.3716 0.4768 0.9501 0.7176 0.6857 0.3840 0.3535 0.2538 0.2166 0.2161 0.2157 0.3650 0.3843 0.4768 0.9501 0.7176 0.6857 0.3840 0.3535 0.2538 0.2166 0.2161 0.2157 0.3831 0.3843 0.4768 0.9501 0.7176 0.6857 0.3840 0.3535 0.2538 0.2166 0.2161 0.2173 0.3831 0.3843 0.4768 0.9501 0.7176 0.6857 0.3840 0.3535 0.2538 0.2166 0.1925 0.2173 0.3831 0.3843 0.4768 0.9501 0.7176 0.6857 0.3840 0.3535 0.2538 0.2132 0.1925 0.2173 0.3831 0.3843 0.4768 0.9501 0.7176 0.6857 0.3840 0.3535 0.3292 0.2132 0.1925 0.2173 0.3831 0.3843 0.4768 0.9501 0.7176 0.6857 0.3840 … … … … … … … … … … … 0.0198 0.0198 0.0198 0.0198 0.0198 0.0198 0.0198 0.0198 0.0198 0.0198 0.0198 Tabel 2 adalah independent variable (bebas) yaitu menggunakan 10 periode, variable Xn-1 dan Xn-10. Sedangkan  Xn  adalah dependent variable (tidak bebas).

## B. Optimasi
Pada  peenelitian  ini  dilakukan  penerapan algoritma  dalam  menentukan  parameter neural network yang  diterapkan  untuk  menemukan  model terbaik  menggunakan  10  (sepuluh)  parameter sebagai  jumlah neuron pada input  layer . Parameter tersebut bernilai 1 hidden layer , 7 neuron pada input layer dan 10 neuron pada hidden layer . Sedangkan untuk Training cycle didapatkan jumlah terbaik ialah 400. Nilai dari learning rate yang didapat ialah 0.3 dan  nilai  momentum  yang  didapat  ialah  0.2. Penentuan nilai bobot awal jaringan menuju hidden
layer menggunakan  nilai  yang  ditentukan  secara random .
Dalam tahap prediksi diterapkan algoritma neural network guna mendapatkan nilai yang akurat. Hasil dari  proses  sebelumnya  yaitu preprocessing digunakan  untuk  menentukan  data  masukan  yang terbaik.  Berikut  disebutkan  hasil  eksperimen berdasarkan  jumlah neuron pada input  layer yang dapat dilihat pada Tabel 3.

## TABEL III

## H ASIL EKSPERIMEN DATA BERDASARKAN JUMLAH NEURON
PADA INPUT LAYER Jumlah Neuron Pada Input Layer Jumlah Neuron Pada Hidden Layer Traini ng cycle Mome ntum Lear ning rate RMSE Xn-1 dan Xn-2 1 500 0.2 0.3 0.066 Xn-1 s/d Xn-3 1 500 0.2 0.3 0.072 Xn-1 s/d Xn-4 1 500 0.2 0.3 0.073 Xn-1 s/d Xn-5 1 500 0.2 0.3 0.059 Xn-1 s/d Xn-6 1 500 0.2 0.3 0.077 Xn-1 s/d Xn-7 1 500 0.2 0.3 0.053 Xn-1 s/d Xn-8 1 500 0.2 0.3 0.058 Xn-1 s/d Xn-9 1 500 0.2 0.3 0.055 Xn-1 s/d Xn-10 1 500 0.2 0.3 0.070
Tabel  3  menunjukkan  jumlah  neuran  terbaik adalah dari Xn-1 sampai dengan Xn-7 setelah diuji coba dari jumlah neuron pada input layer dari Xn-1 sampai  dengan  Xn-10  ditentukan  Jumlah neuron pada input  layer terbaik  ialah  7  periode  dan  nilai default jumlah neuron pada hidden  layer 1,  nilai default Training cycle 500, nilai default momentum 0.2  dan  nilai default  learning  rate 0.3  dengan  nilai RMSE terbaik ialah 0.053.
Tahapan  selanjutnya  adalah  hasil  eksperimen berdasarkan  nilai  jumlah hidden  layer .  Adapun hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4 .

## TABEL IV

## H ASIL EKSPERIMEN DATA BERDASARKAN JUMLAH NEURON PADA HIDDEN LAYER
Jumlah Neuron Pada Input Layer Jumlah Neuron Pada Hidden Layer Train ing cycle Mome ntum Learn ing rate RMSE Xn-1 s/d Xn-7 1 500 0.2 0.3 0.075 Xn-1 s/d Xn-7 2 500 0.2 0.3 0.062 Xn-1 s/d Xn-7 3 500 0.2 0.3 0.055 Xn-1 s/d Xn-7 4 500 0.2 0.3 0.061 Xn-1 s/d Xn-7 5 500 0.2 0.3 0.053 Xn-1 s/d Xn-7 6 500 0.2 0.3 0.052 Xn-1 s/d Xn-7 7 500 0.2 0.3 0.051 Xn-1 s/d Xn-7 8 500 0.2 0.3 0.058 Xn-1 s/d Xn-7 9 500 0.2 0.3 0.053 Xn-1 s/d Xn-7 10 500 0.2 0.3 0.051
Tabel  4  menunjukkan  hasil  prediksi  berdasarkan jumlah neuron pada hidden layer . Dengan dilakukan uji coba jumlah neuron dari range 1 sampai dengan 10.  Dari  tabel  tersebut  ditunjukkan  bahwa  jumlah neuron pada hidden  layer terbaik  ialah  10. Sebelumnya  didapatkan  hasil  jumlah neuron pada input layer 7 periode yaitu Xn-1 sampai dengan Xn-
7  dengan  nilai default  Training  cycle 500,  nilai default momentum 0.2 dan nilai default learning rate 0.3. Sedangkan nilai RMSE terbaik ialah 0.051.
Tahapan selanjutnya adalah menggunakan parameter Training  cycle. Adapun  hasilnya  dapat dilihat pada Tabel 5.
TABEL V

## H ASIL EKSPERIMEN DATA BERDASARKAN JUMLAH TRAINNING
CYCLE Jumlah Neuron Pada Input Layer Jumlah Neuron Pada Hidden Layer Train ing cycle Momen tum Learn ing rate RMSE Xn-1 s/d Xn-7 10 100 0.2 0.3 0.061 Xn-1 s/d Xn-7 10 200 0.2 0.3 0.053 Xn-1 s/d Xn-7 10 300 0.2 0.3 0.051 Xn-1 s/d Xn-7 10 400 0.2 0.3 0.050 Xn-1 s/d Xn-7 10 500 0.2 0.3 0.051 Xn-1 s/d Xn-7 10 600 0.2 0.3 0.051 Xn-1 s/d Xn-7 10 700 0.2 0.3 0.050 Xn-1 s/d Xn-7 10 800 0.2 0.3 0.051 Xn-1 s/d Xn-7 10 900 0.2 0.3 0.051 Xn-1 s/d Xn-7 10 1000 0.2 0.3 0.051 Tabel 5 menunjukkan hasil percobaan berdasarkan jumlah Training cycle terbaik terhadap data  yaitu  dilakukan  percobaan  dari range 100 sampai  dengan  1000  ditentukan  nilai  terbaik  untuk Training cycle adalah 400, dengan jumlah neuron 7 periode  yaitu  Xn-1  sampai  dengan  Xn-7,  jumlah neuron pada hidden  layer 10,  nilai default momentum 0.2  dan  nilai default  learning  rate 0.3. Berdasarkan  percobaan  yang  dilakukan  tersebut menghasilkan  nilai  RMSE  terbaik  ialah  0.050. Tahapan  selanjutnya  adalah  berdasarkan  parameter momentum.  Berikut  hasil  eksperimen  berdasarkan momentum dapat dilihat pada Tabel 6.

## TABEL VI H ASIL EKSPERIMEN DATA BERDASARKAN JUMLAH MOMENTUM
Jumlah Neuron Pada Input Layer Jumlah Neuron Pada Hidden Layer Train ing cycle Momen tum Learn ing rate RMSE Xn-1 s/d Xn-7 10 400 0.1 0.3 0.052 Xn-1 s/d Xn-7 10 400 0.2 0.3 0.050 Xn-1 s/d Xn-7 10 400 0.3 0.3 0.054 Xn-1 s/d Xn-7 10 400 0.4 0.3 0.055 Xn-1 s/d Xn-7 10 400 0.5 0.3 0.062 Xn-1 s/d Xn-7 10 400 0.6 0.3 0.080 Xn-1 s/d Xn-7 10 400 0.7 0.3 0.084 Xn-1 s/d Xn-7 10 400 0.8 0.3 0.074 Xn-1 s/d Xn-7 10 400 0.9 0.3 0.148
Tabel
6. menunjukkan hasil percobaan berdasarkan jumlah momentum terbaik terhadap data yaitu  dilakukan  percobaan  dari range 0.1  sampai dengan 0.9 ditentukan nilai terbaik untuk momentum adalah  0.2,  dengan  jumlah neuron 7  periode  yaitu Xn-1  sampai  dengan  Xn-7,  jumlah neuron pada hidden  layer 10,  nilai Training  cycle 400,  nilai default  learning  rate 0.3.  Berdasarkan  percobaan yang  dilakukan  tersebut  menghasilkan  nilai  RMSE terbaik  ialah  0.050.  Tahapan  selanjutnya  adalah berdasarkan parameter learning rate. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 7.
TABEL VII

## H ASIL EKSPERIMEN DATA BERDASARKAN JUMLAH LEARNING RATE
Jumlah Neuron Pada Input Layer Jumlah Neuron Pada Hidden Layer Trai ning cycl e Momen tum Learn ing rate RMSE Xn-1 s/d Xn-7 10 400 0.2 0.1 0.052 Xn-1 s/d Xn-7 10 400 0.2 0.2 0.053 Xn-1 s/d Xn-7 10 400 0.2 0.3 0.050 Xn-1 s/d Xn-7 10 400 0.2 0.4 0.059 Xn-1 s/d Xn-7 10 400 0.2 0.5 0.078 Xn-1 s/d Xn-7 10 400 0.2 0.6 0.084 Xn-1 s/d Xn-7 10 400 0.2 0.7 0.071 Xn-1 s/d Xn-7 10 400 0.2 0.8 0.088 Xn-1 s/d Xn-7 10 400 0.2 0.9 0.87
Tabel 7 menunjukkan hasil percobaan berdasarkan jumlah learning  rate terbaik  terhadap  data  yaitu dilakukan percobaan dari range 0.1 sampai dengan 0.9  ditentukan  nilai  terbaik  untuk learning  rate adalah  0.3,  dengan  jumlah neuron 7  periode  yaitu Xn-1  sampai  dengan  Xn-7,  jumlah neuron pada hidden  layer 10,  nilai trainng  cycle 400  dan  nilai momentum 0.2.  Berdasarkan  percobaan  yang dilakukan tersebut menghasilkan nilai RMSE terbaik ialah 0.050.
Dalam tahap prediksi kedua diterapkan algoritma neural  network dengan  juga  menerapkan  algoritma genetika  sebagai  Teknik  untuk  mengoptimalkan parameter  dari neural  network dengan  tujuan  akhir ialah untuk mendapatkan nilai yang akurat dan nilai RMSE  yang  kecil.  Hasil  dari  proses  sebelumnya yaitu preprocessing digunakan  untuk  menentukan data  masukan  yang  terbaik.  Berikut  ini  disebutkan hasil  eksperimen  berdasarkan  parameter  algoritma genetika  berdasarkan  nilai population  size dapat dilihat pada Tabel 8.
TABEL VIII

## H ASIL EKSPERIMEN GA BERDASARKAN NILAI POPULATION SIZE
Jumlah Neuron Pada Input Layer Traini ng cycle Lear ning rate Mo men tum Jumlah Neuron Pada Hidden Layer Pop ulati on size RMS E Xn-1 s/d Xn-7 400 0.3 0.2 10 1 0.078 Xn-1 s/d Xn-7 400 0.3 0.2 10 2 0.057 Xn-1 s/d Xn-7 400 0.3 0.2 10 3 0.056 Xn-1 s/d Xn-7 400 0.3 0.2 10 4 0.056 Xn-1 s/d Xn-7 400 0.3 0.2 10 5 0.055 Xn-1 s/d Xn-7 400 0.3 0.2 10 6 0.054 Xn-1 s/d Xn-7 400 0.3 0.2 10 7 0.056 Xn-1 s/d Xn-7 400 0.3 0.2 10 8 0.044 Xn-1 s/d Xn-7 400 0.3 0.2 10 9 0.045 Xn-1 s/d Xn-7 400 0.3 0.2 10 10 0.046
Dari  hasil  eksperimen  algoritma neural  network dengan optimasi algoritma genetika dalam penelitian ini  ditemukan  nilai population  size terbaik  yaitu  8 dari  hasil  uji  coba range 1  sampai  dengan  10. Dengan  jumlah neuron pada input  layer 7  periode yaitu Xn-1 sampai dengan Xn-7, jumlah neuron pada hidden  layer 10,  nilai Training  cycle 400,  nilai momentum  0.2  dan  nilai learning  rate 0.3. Sedangkan  nilai  RMSE  terbaik  yang  dicapai  ialah 0.044.
Dalam  tahap  sebelumnya  sudah  ditentukan  hasil eksperimen  berdasarkan  parameter neural  network dengan  hasil  arsitektur  terbaik.  Berikut  ini disebutkan hasil eksperimen berdasarkan parameter algoritma genetika berdasarkan nilai initialize yang dapat dilihat pada Tabel 9.

## TABEL IX

## H ASIL EKSPERIMEN GA BERDASARKAN NILAI POPULATION SIZE
Jumlah Neuron Pada Input Layer Trai ning cycl e Lear ning rate Mo men tum Jumla h Neuro n Pada Hidde n Layer Po pu lat io n siz e Initi alize RMS E Xn-1 s/d Xn-7 400 0.3 0.2 10 8 0.1 0.056 Xn-1 s/d Xn-7 400 0.3 0.2 10 8 0.2 0.057 Xn-1 s/d Xn-7 400 0.3 0.2 10 8 0.3 0.055 Xn-1 s/d Xn-7 400 0.3 0.2 10 8 0.4 0.052 Xn-1 s/d Xn-7 400 0.3 0.2 10 8 0.5 0.044
Dari  hasil  eksperimen  algoritma neural  network dengan optimasi algoritma genetika dalam penelitian ini ditemukan nilai initialize yaitu 0.5 dari hasil uji coba range 0.1  sampai  0.5.  Dengan  jumlah population size terbaik yaitu 8, jumlah neuron pada input layer 7 periode yaitu Xn-1 sampai dengan Xn- 7,  jumlah neuron pasa hidden  layer 10,  nilai Training  cycle 400,  nilai momentum 0.2  dan  nilai learning  rate 0.3.  Sedangkan  nilai  RMSE  terbaik yang dicapai ialah 0.044.
Dari  hasil  eksperimen  dalam  penelitian  ini ditemukan  fungsi  aktivasi  terbaik  dari  pada penerapan eksperimen neural network menggunakan teknik  optimasi  algoritma  genetika  yaitu  fungsi aktivasi  yang  diterapkan  pada  lapisan  tersembunyi dan keluaran ialah sigmoid .

## C. Evaluasi
Berdasarkan  hasil  eksperimen  pada  metode  yang diusulkan adalah neural  network dengan parameter yang  dioptimasi  menggunakan  algoritma  genetika untuk  memprediksi  jumlah  kunjungan  wisatawan mancanegara  pada  bulan  selanjutnya,  maka diperoleh  hasil  arsitektur  terbaik  dari  parameter neural    network yaitu:  jumlah neuron pada input layer yaitu 7 periode dari Xn-1 sampai Xn-7, jumlah neuron pada hidden layer 10, jumlah Training cycle 400,  nilai learning  rate 0.3,  nilai momentum 0.2. Nilai  dari  parameter  algoritma  genetika  yaitu  nilai population size 8, nilai initialize 0.5, dan hasil RMSE 0.044.Maka diperoleh hasil hasil perbandingan nilai RMSE yang ditunjukkan pada Tabel 10.

## TABEL X H ASIL PERBANDINGAN NILAI
RMSE Algoritma Root mean squared error Neural Network 0.050 Neural Network dengan optimasi GA 0.044 Dari semua hasil eksperimen
terdapat perbandingan yaitu dengan metode neural network dengan  mengubah  beberapa  parameter neural network menghasilkan  RMSE  terbaik  yaitu  0.050 sedangkan  metode  algoritma  genetika  sebagai optimasi neural network didapatkan  hasil  RMSE terbaik 0.044 dengan mengubah beberapa parameter algoritma  genetika  dari  nilai  default  dan  penetuan range parameter secara acak.
Tabel 10 merupakan hasil prediksi dari penerapan model neural network pada pelatihan dan pengujian yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan tools Rapidminer . Data yang digunakan untuk
memprediksi jumlah kunjungan wisatawan berdasarkan    1  bulan  mendatang  pada  tahun  2019 adalah  sebanyak  336 record data.  Sebagai  contoh predikisi 1 record data untuk satu bulan mendatang yaitu 66278.

## IV. K ESIMPULAN
Dari proses penelitian terhadap data pelatihan dan pengujian  dalam  penelitian  ini  dapat  disimpulkan beberapa point bahwa:  penelitian  ini  menerapkan algoritma neural  network dengan  parameter  yang dioptimasi menggunakan algoritma genetika. Penelitian ini menggunakan data jumlah kunjungan wisatawan mancanegara di provinsi Nusa Tenggara Barat.  Tahap  pertama  yaitu preprocessing dengan mengubah  data  dari  univariate  ke  multivariat  yaitu mengubah 1 atribut menjadi 10 atribut kemudian di normalisasi dengan metode min-max dengan range 0 sampai  1  selanjutnya  Hasil  eksperimen  terhadap parameter  terbaik  dari  algoritma neural  network yang  didapatkan  ialah  jumlah neuron pada input layer yaitu 7 periode dari Xn-1 sampai Xn-7, jumlah hidden layer 10, training cycle 400, nilai momentum 0.2, learning  rate 0.3  dan  nilai  RMSE  0.050. sedangkan  nilai  terbaik  dari  parameter  algoritma genetika ialah training cycle 400, learning rate 0.3, momentum 0.2, population  size 8, initialize 0.5. Sehingga  diperoleh  nilai  RMSE  ialah  0.044.  dari hasil  eksperimen  yang  dilakukan  membuktikan bahwa nilai RMSE dari penerapan algoritma neural
network menggunakan  algoritma  genetika  sebagai optimasi parameter neural  network ialah lebih baik dari  pada  hanya  menerapkan  algoritma neural network tanpa optimasi.
Adapun  untuk  penelitian  selanjutnya  diharapkan untuk menerapkan pendekatan optimasi lain sebagai pembanding  dalam  bidang  prediksi  seperti  metode particle  swarm  optimization , Support  Vector Machine dan sebagainya

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian  ini  dapat dilaksanankan  berkat dukungan  berbagai  pihak.  Oleh  karena  itu  penulis berterimakasih  kepada  rekan-rekan  yang  telah membantu  dalam  menyelesaikan  penelitian  ini. Penulis  juga  mengucapkan  terimakasih  kepada pengelola  jurnal  JTIM  karena  telah  bersedia menerbeitkan artikel penelitian ini.

## R EFERENSI
[1] M. D. Nguyen et al. , “Soft-computing techniques for prediction of soils consolidation coefficient,” Catena , vol. 195, 2020, doi:
10.1016/j.catena.2020.104802.
[2] A.  Dinesh  Kumar,  R.  Pandi  Selvam,  and  K. Sathesh Kumar, “Review on prediction algorithms in  educational  data  mining,” Int.  J.  Pure  Appl. Math. , vol. 118, no. Special Issue  8, 2018.
[3] E.  Frank,  M.  A.  Hall,  and  I.  H.  Witten,  “The WEKA  Workbench  Data  Mining:  Practical Machine  Learning  Tools  and  Techniques,” Morgan Kaufmann, Fourth Ed. , p. 128, 2016.
[4] I.  Ghalehkhondabi,  E.  Ardjmand,  W.  A.  Young, and  G.  R.  Weckman,  “A  review  of  demand forecasting models and methodological developments  within  tourism  and  passenger transportation industry,” J. Tour. Futur. , vol. 5, no. 1, pp. 75–93, 2019.
[5] E.  Işığıçok,  R.  Öz,  and  S.  Tarkun,  “Forecasting and Technical Comparison of Inflation in Turkey With  Box_Jenkins  (ARIMA)  Models  and  the Artificial Neural Network,” Int. J. Energy Optim. Eng. , vol. 9, no. 4, pp. 84–103, 2020.
[6] T.  Šestanovi´c  and  J.  Arneri´c,  “Can  Recurrent Neural Networks Predict Inflation in Euro Zone as Good as Professional Forecasters?,” Mathematics , vol. 9, no. 2486, 2021.
[7] A. K. Petrova, “Application of Neural Networks in the HR Tasks,” 2021.
[8] A. F. Atiya, “Bankruptcy prediction for credit risk using neural networks: A survey and new results,” IEEE Trans. Neural Networks , vol. 12, no. 4, 2001, doi: 10.1109/72.935101.
[9] G.  A.  Vasilakis,  K.  A.  Theofilatos,  E.  F. Georgopoulos,  A.  Karathanasopoulos,  and  S.  D. Likothanassi, “A Genetic Programming Approach for  EUR/USD  Exchange  Rate  Forecasting  and Trading,” Comput.  Econ. ,  vol.  42,  pp.  415–431, 2013.
[10] D. A. Suryaningrum, D. E. Ratnawati, and B. D. Setiawan,  “Prediksi  Waktu  Panen  Tebu
Menggunakan Gabungan Metode
Backpropagation  dan  Algoritma  Genetika,” J. Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.  Univ. Brawijaya , vol. 1, no. 11, 2017.
[11] D.  I.  Puspitasari,  “Penerapan  Data  Mining Menggunakan  Perbandingan  Algoritma  Greedy Dengan Algoritma Genetika Pada Prediksi Rentet Waktu  Harga  Crude  Palm  Oil,” Elinvo (Electronics, Informatics, Vocat. Educ. , vol. 2, no. 1, 2017, doi: 10.21831/elinvo.v2i1.13033.
[12] D.  Setiawan,  R.  N.  Putri,  and  R.  Suryanita, “Implementasi  Algoritma  Genetika  Untuk Prediksi  Penyakit  Autoimun,” Rabit    J.  Teknol. dan  Sist.  Inf.  Univrab ,  vol.  4,  no.  1,  2019,  doi: 10.36341/rabit.v4i1.595.
[13] S.  A.  Salimu  and  Y.  Yunus,  “Prediksi  Tingkat Kedatangan  Wisatawan  Asing  Menggunakan Metode Backpropagation (Studi Kasus:
Kepulauan  Mentawai),” J.  Inform.  Ekon.  Bisnis , 2020, doi: 10.37034/infeb.v2i4.50.
[14] S.  S.  M.  S.  H.Lalu  Moh  Fauzal, Statistik Pariwisata  Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat , 2018th ed. Mataram: Pesona Lombok Sumbawa, 2017.
[15] M.  Nanja  and  P.  Purwanto,  “Metode  K-Nearest Neighbor  Berbasis  Forward  Selection  Untuk Prediksi Harga Komoditi Lada,” Pseudocode , vol. 2, no. 1, 2015, doi: 10.33369/pseudocode.2.1.53- 64.
[16] W.  Wang  and  Y.  Lu,  “Analysis  of  the  Mean Absolute Error (MAE) and the Root Mean Square Error (RMSE) in Assessing Rounding Model,” in IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering ,  2018,  vol.  324,  no.  1,  doi: 10.1088/1757-899X/324/1/012049.