Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1844-1853 E- ISSN 2503-2933 1844

## Prediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Asing Menggunakan Algoritma Linier Regresi Multivariet
Muis Nanja* 1 , Hastuti Dalai 2 1,2 Universitas Ichsan Gorontalo; Jl.Raden Saleh No. 10, Telp. (0435) 829976, Gorontalo
3 Jurusan Teknik Informatika, FIKOM UNISAN, Gorontalo e-mail: * 1 muisnanja@unisan.ac.id , 2 hastutidalai@unisan.ac.id

## Abstrak
Pariwisata merupakan salah satu komponen yang turut berpartisipasi dalam Anggaran Pendapatan  Daerah  (APBD).[1]  Meningkat  atau  menurunnya  jumlah  kunjungan  wisatawan asing  tentunya  memberikan  efek  tertentu  bagi  pariwisata  Gorontalo,  peningkatan  jumlah pengunjug  tentunya  berimbas  positif  terhadap  pemerintahan  Gorontalo  khususnya  dibidang kepriwisataan  sebaliknya  penurunan  jumlah  kunjungan  tentunya  berimbas  negative  yang ditimbulkan  bagi  kepariwisataan.  Berfluktuatifnya  jumlah  kunjungan  wisatawan  asing  telah menjadi  permasalahan  tersendiri  bagi  dinas  pariwisata  atau  pemerintahan  dikarenakan ditmukannya suatu kesulitan untuk memperkirakan berapa jumlah kunjungan dimasa yang akan datang.  Melihat  fenomena  ketidak  stabilannya  (fluktuatifnya)  jumlah  kunjungan  wisatawan asing  telah  menjadi  bahan  utama  peneliti  untuk  melakukan  analisa  terhadap  pola  kunjungan wiasatawan  asing  untuk  dilakukan  prediksi  atau  perkiraan  jumlah  kunjungan  dengan menggunakan  Algoritma  Linier  Regresi  Berganda  (  Multivariet  )  berbasis  Forward  selection, sehingga  pemerintah  atau  dinas  pariwisata  dapat  melakukan  antisipasi  berdasarkan  hasil prediksi yang telah diperoleh. Berdasarkan hasil pengujian metode diperoleh nilai Root Mean Square  Error  (RMSE)  yaitu,  Regresi  Multivariet  2660,89,  Regresi  Multivariet  Forward Selection 556,49, Regresi Multivariet Backward Selection 2377,44. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode yang paling baik digunakan untuk melakukan prediksi yaitu Regresi Multifariet Forward Selection.
Kata kunci : Kunjungan Wisatawan , Prediksi,Regresi multivariet, fitur seleksi

## Abstract
Tourism  is  one  component  that  participates  in  the  Regional  Revenue  Budget (APBD).[1]  An  increase  or  decrease  in  the  number  of  foreign  tourist  visits  certainly  has  a certain  effect  on  Gorontalo  tourism,  an  increase  in  the  number  of  visitors  certainly  has  a positive impact on the Gorontalo government, especially in the field of tourism. The fluctuating number  of  foreign  tourist  visits  has  become  a  separate  problem  for  the  tourism  office  or government  due  to  the  difficulty  of  estimating  the  number  of  visits  in  the  future.  Seeing  the phenomenon of instability (fluctuating) the number of foreign tourist visits has become the main ingredient for researchers to analyze the pattern of foreign tourist visits to predict or estimate the number of visits by using the Multiple Linear Regression Algorithm (Multivariet) based on Forward  selection,  so  that  the  government  or  tourism  office  can  anticipate  based  on  the prediction  results  that  have  been  obtained.  Based  on  the  results  of  the  method  test,  the  Root Mean  Square  Error  (RMSE)  value  was  obtained,  namely,  Multivariet  Regression  2660.89, Forward  Selection  Multivariet  Regression  556.49,  Backward  Selection  Multivariet  Regression 2377.44.  So  it  can  be  concluded  that  the  best  method  used  to  make  predictions  is  Multifariet Forward Selection Regression.
Keywords : Tourist Visits, Predictions, Multivariate Regressi, Feature Selection
1845 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 1844-1853 E-ISSN 2503-2933

## 1. PENDAHULUAN
Pariwisata  merupakan  salah  satu  sektor  yang  yang  turut  membantu  preekonomian Negera secara signifikan, pariwisata memberikan sumbangsi untuk kemajuan ekonomi Negara karena industri tersebut mampu memberikan dan meningkatkan lapangan kerja, taraf hidup serta mampu  memicu tumbuhnya produksi lain yang berhubungan dengan wisatawan.[2] Pariwisata memberikan  dampak  positif  bagi  negara-negara  yang  sedang  berkembang.  Dampak  positif  itu ditandai dengan pertumbuhan ekonomi yang cukup signifikan, seperti meningkatkan pendapatan pemerintah yang tentunya dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan dan memperkenalkan suatu Negara.[3]  Menurut  Ekanayake,[1]  Pemerintah  negara-negara  berkembang  harus    fokus    pada kebijakan  ekonomi  untuk  mempromosikan  pariwisata  sebagai  sumber  potensi  pertumbuhan ekonomi.Beraneka ragamnya obyek wisata yang terdapat di provinsi Gorontalo berdampak pada semakin meningkatnya jumlah wisatawan yang datang ke Provinsi Gorontalo. perkembangan  industri  pariwisata[4],  maka  perlu  diperhatikan  oleh  dinas  pariwisata  dalam mengetahui  kunjungan  wisatawan  yang  akan  datang  di  provinsi  Gorontalo  khususnya Wisatawan Manca Negara (Wisman) karena dinas pariwisata dihadapkan dengan masalah yakni berflutuatifnya  jumlah  pengunjung  wisatawan  asing  sehingga  sulitnya  pemerintah  atau  dinas pariwisata  untuk  mengetahui  kunjungan  wisatawan  asing  yang  datang  di  provinsi  Gorontalo, karena jumlah pengunjung setiap bulannya selalu berubah-ubah  atau tidak dapat diprediksi dan kondisi  tersebut  juga  memberikan  kesulitan  bagi  pemerintah  atau  dinas  pariwisata  untuk mengantisipasi  kemungkanian-kemungkinan  yang  akan  terjadi  perihal  jumlah  kunjungan wisatawan asing.[5]
Melihat  dari  permasalahan  yang  ada  yaitu  tidak  menentunya  jumlah  pengunjung wisatawan  asing  yang  datang  ke  Gorontalo,  maka  dibutuhkan  suatu  komputerisasi  yang  dapat membantu pihak pemerintah dalam memprediksi kunjungan wisatawan Asing  yang berkunjung di  Provinsi  Gorontalo,  adapun  metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode Linier Regresi Multivariet .  Metode  ini  merupakan  salah  satu  metode  yang  sangat  baik  dalam pengolahan data time series atau data musiman.
Kualitas dari metode tersebut telah dibuktikan oleh beberapa peneliti sebelumya seperti penelitian  yang  dilakukan  oleh  Edriani lestari dkk  dengan  judul penelitiannya  yaitu  Pemilihan Model Regresi Linier Multivariat Terbaik  Dengan  Kriteria Mean  Square  Error  Dan  Akaike’s Information  Criterion dengan  hasil  yang  diperoleh  yaitu  pengujian  antar  variabel  respon memiliki  hubungan  yang  cukup  kuat  dengan  nilai  korelasi  sebesar  0,425,[6]  penelitian  yang dilakukan oleh Indri puspitasari dkk dengan penelitiannya pemodelan Regresi Linier Multivariat dengan  metode  pemilihan  model Forward  Selection dan all  Possible  Subset  Selection pada jumlah kematian bayi dan indeks pembangunan manusia (IPM), hasil penelitian yang diperoleh yaitu  model Linier Regresi terbaik  diperoleh  dari Forward Selection ,[7]  penelitian  yang dilakukan  oleh  Novelysa  Samosir  dkk  dengan  judulnya  analisa  metode Backward dan  metode Forward untuk  menentukan  persamaan Regresi Linier berganda  nilai  Persentase  yang didapatkan dengan Backward dan Forward sebesar 88,07 %.[8] berdasarkan dari permasalahan yang  dikemukakan  sebelumnya  maka  peneliti  akan  melakukan  pemnelitian  yaitu  prediski jumlah  kunjungan  wisata  asing  menggunakan Algoritma  Linier  Regresi Multivariet disamping itu  peneliti  juga  akan  menggunakan  fiture  seleksi  untuk  mendapatkan  model  terbaik  untuk melakukan  prediksi . dari  hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  sumbangsi  bagi dalam hal pengembangan tempat wisata, sehingga dapat menarik kunjungan wisatawan manca Negara  dan  wisatawan  nusantara,  untuk  berkunjung  ke  Provinsi  Gorontalo.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  diaharapkan  dapat  membantu  pihak  terkait  (pemerintah  atau  dinas pariwisata)  agar  dapat  mengambil  kebijakan  perihal  dari  hasil  penelitian  yang  diperoleh  guna untuk mengembangkan atau mingktakatkan sector pariwisata Provinsi Gorontalo.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1844-1853 E- ISSN 2503-2933 1846

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode
Metode  Penelitian  pada  tahapan  ini  untuk  menjawab  pertanyaan  penelitian,  serta  untuk mencapai tujuan penelitian.
Gambar 1. Metode yang Diusulkan
Sebelum  melakukan  pengujian  model  atau  melakukan  eksperiment  peneliti  melakukan prapengolahan  data  sebagai  tahap  pertama,  hal  ini  dilakukan  karena  data  yang  diperoleh merupakan  data  time  series  dengan  satu  variabel  (univariet)  untuk  itu  peneliti  mengolah menjadai data lebih dari satu variabel atau 10 variabel (multivariet) dengan teknik pengubahan data  dari  univariet  ke  multivariet.  Tahap  kedua  peneliti  melakukan  pengujian  model  Linier Regresi Multivariet dengan memasukan atribut atau variabel satu persatu sampai variabel bebas habis diinput dengan melihat hasil masing-masing pada hasil root means square error (RMSE) yang dihasilkan dan melihat nilai RMSE yang paling kecil. Tahap ketiga melakukan pengujian model  Linier  Regresi  Multivariet  berbasis  forward  selection  dengan  cara  memasukkan  atribut satu  persatu  kedalam  model  dan  melihat  hasil  pengolahan  datanya  berupa  nilai  RMSE.  Tahap keempat melakukan pengujian model Linier Regresi Multivariet berbasis backward elimination dengan melakukan pengimputan atribut sama dengan pada tahap ketiga.
Dataset Univariet ke Multivariet Dataset Multivariet Data Testing Data Training Seleksi Fiture
(Forward Selection) Cross Validasi Regresi Linier Berganda (Multivariet) Model Terbaik Hasil Prediksi
1847 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 1844-1853 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 2.2 Pengolahan Data
Sumber data pada penelitian ini diambil dari Dinas Pariwisata  Provinsi Gorontalo. Data yang  diperoleh  berupa  data  tahunan  time  series  univariat,  berupa  data  jumlah  kunjungan wisatawan asing  yaitu data set dari tahun 2002-2018.
Time  series multivariate  memodelkan  peubah-peubah  yang  berkorelasi  dan  tercatat  dari waktu ke waktu. Peubah tersebut dinotasikan dalam gambar dan tabel sebagai berikut:
Gambar 1. Skema Data Univariet ke Multivariet [9]
Tabel 1. Data univariet time series untuk Algoritma Regresi Linier Multivariet [9] Pattern               Input lag                                                               Output/
Target 1                         x1, x2, x3, x4, ..., xp                                            xp+1 2                         x2, x3, x4, x5,..., xp+1                                         xp+2 3                         x3, x4, x5, x6,..., xp+2                                         xp+3 ...                         ...                                                                          ..... m-p                     xm-p, xm-p+1, xm-p+2, ..., xm-1                       xm
Berdasarkan  Tabel.  1  merupakan  pola  yang  bisa  digunakan  dalam  mengubah  data univariet menjadi multivariet,  pola atau modelnya sebagai berikut: m-p      :  Nilai Pattern xm-p : Input lag xm : Output/Target model    : xm= xm-p, xm-p+1, xm-p+2, ..., xm-1
Tabel 2. Data Univariat Kunjungan Wisatawan Asing Tahun Jumlah WISMAN 2002 282 2003 333 2004 551 2005 656
Target(m) Target(1) Target(2 ) Target(3 )
x1 x2 x 3 xp Xp +1 xp +2 xp +3 x Time series data for training
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1844-1853 E- ISSN 2503-2933 1848
Muis Nanja, et., al [Prediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Asing Menggunakan Algoritma Linier Regresi Multivariet ] 2006 937 2007 31379 2008 19471 2009 1817 Tahun Jumlah WISMAN 2010 455 2011 1989 2012 2060 2013 3238 2014 4092 2015 3634 2016 5923 2017 6240 2018 8532 Dinas pariwisata provinsi Gorontalo 2018[10]
Dalam  pengolahan  dari  data  univariat  ke  dalam  bentuk  multivariat  dapat  digunakan model berikut:
Tabel 3. Data Multivariat 10 Periode Inputan x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 y 282 333 551 656 937 31379  19471  1817 455 1989  2060 333 551 656 937 31379  19471 1817 455 1989  2060  3238 551 656 937 31379  19471 1817 455 1989  2060  3238  4092 656 937 31379  19471 1817 455 1989 2060  3238  4092  3634 937 31379  19471 1817 455 1989 2060 3238  4092  3634  5923 31379  19471 1817 455 1989 2060 3238 4092  3634  5923  6240 19471 1817 455 1989 2060 3238 4092 3634  5923  6240  8532

## 2.2 Parameter Linier Regresi Multivariet
Berdasarkan  dari  tahapan-tahapannya,  pada  tahap  ini  peneliti  akan  melakukan  uji  coba untuk  menentukan model yang terbaik antara data 1 variabel priode sampai dengan 10 variabel denagan mengujikan pada 10 fold cross validation.
Tabel 4. Percobaan Pemilihan Model Regresi Linier
Multivariet Berbasis Forward Selection Untuk Data Kunjungan Wisatawan Asing Nilai Variabel Periode Number of Validation RMSE 1 10 7064.393 2 10 7745.180 3 10 5877.327
1849 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 1844-1853 E-ISSN 2503-2933
Muis Nanja, et., al [Prediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Asing Menggunakan Algoritma Linier Regresi Multivariet ] Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author) 4 10 7871.912 5 10 27948.180 6 10 8362.086 7 10 9026.426 8 10 2660.899 9 10 147491.942 10 10 11127.723
Berdasarkan  pada  Tabel  4  yaitu  percobaan  penentuan  model  dengan  1  periode  sapai dengan  10  periode  untuk  data jumlah  kunjungan  wisatawan  asing  dengan  menggunakan cross validation 10 yang dipilih berdasarkan nilai root mean square error (RMSE) terkecil. Dari hasil percobaan  yang  dilakukan  dengan  algoritma  Regresi  Linier  Multivariet,  maka  diperoleh  error terkecil senilai 2660.899, yaitu pada nialai variabel periode 8.
Tabel 5. Percobaan Pemilihan Model Regresi Linier
Multivariet Berbasis Forward Selection Untuk Data Kunjungan Wisatawan Asing Nilai Variabel Periode Number of Validation RMSE Forward Selection 1 10 7064.393 2 10 7147.93 3 10 5719.722 4 10 6267.965 5 10 6195.114 6 10 3935.604 7 10 2132.222 8 10 1498.359 9 10 936.453 10 10 556.491
Berdasarkan  pada  Tabel  5  yaitu  percobaan  penentuan  model  dengan  1  periode  sapai dengan  10  periode  untuk  data jumlah  kunjungan  wisatawan  asing  dengan  menggunakan cross validation 10 yang dipilih berdasarkan nilai root mean square error (RMSE) terkecil. Dari hasil percobaan  yang  dilakukan  dengan  algoritma  Regresi  Linier  Multivariet  berbasis Forward Selection , maka diperoleh error terkecil senilai 556,491, pada niali variabel 10 dengan x1,x3,x8 dan x9 merupakan variabel yang signivikan.
Tabel 6. Percobaan Pemilihan Model Regresi Linier Multivariet Berbasis Backward Elimination Untuk Data Kunjungan Wisatawan Asing Nilai Variabel Periode Number of Validation RMSE Bacward Elimination 1 10 7064.393 2 10 6980.835
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1844-1853 E- ISSN 2503-2933 1850
Muis Nanja, et., al [Prediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Asing Menggunakan Algoritma Linier Regresi Multivariet ] 3 10 5719.722 4 10 6267.965 5 10 6584.000 6 10 3016.219 7 10 4647.062 8 10 2660.899 9 10 2426.610 10 10 2377.449
Berdasarkan pada Tabel 6 yaitu percobaan penentuan model dengan 1 sampai dengan 10 periode  untuk  jumlah  kunjungan  wisatawan  asing  dengan  menggunakan cross  validation 10 yang  dipilih  berdasarkan  nilai root  mean  square  error (RMSE)  terkecil.  Dari  hasil  percobaan yang  dilakukan  dengan  algoritma  Regresi  Linier  Multivariet  berbasis Backward  Elimination , maka  diperoleh  error  terkecil  senilai  2377.449,  pada  niali  variabel  10  dengan x1,x2,x4,x5,x7,x8,x9 dan x10 merupakan variabel yang signivikan.
Tabel 7. Perbandingan Hasil Percobaan Metode Model Regresi Linier Multivariet Dengan Fiture Seleksi dan Tanpa Fitur Seleksi.
Nilai Variabel Periode RMSE RMSE Forward Selection RMSE Bacward Elimination 1 7064.393 7064.393 7064.393 2 7745.180 7147.93 6980.835 3 5877.327 5719.722 5719.722 4 7871.912 6267.965 6267.965 5 27948.180 6195.114 6584.000 6 8362.086 3935.604 3016.219 7 9026.426 2132.222 4647.062 8 2660.899 1498.359 2660.899 9 147491.942 936.453 2426.610 10 11127.723 556.491 2377.449
Berdasarkan  Tabel  7  yang  merupakan  tabel  perbandingan  model  terbaik  untuk  data jumlah Kunjungan wisatwan asing, antara Regresi Linier Multivariet, Regresi Linier Multivariet berbasis Forward  Selection dan  Regresi  Linier  Multivariet  berbasis Backward  Elimination menunjukkan  bahwa  model  yang  paling  baik  terdapat  pada  nilai  variabel  periode  10  dengan menggunakan forward selection yaitu nilai rms -nya sebesar 556.491.

## 2.3  Evaluasi
Model  yang  dipilih  berdasarkan  nilai root  mean  square  error (RMSE)  terkecil  yang diperoleh.  Berdasarkan  hasil  percobaan  yang  dilakukan,  maka  ditentukan  model  yang  akan digunakan  untuk  melakukan  prediksi  jumlah  kunjungan  wisatawan  asing  yaitu  model  dengan tingkat error terkecil yang dapat dilihat pada tabel berikut:
1851 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 1844-1853 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Tabel 8. Hasil Pengujian Metode Regresi Multivariet Algoritma RMSE Regresi Multivariet 2660.89 Regresi Multivariet Forward 556.49 Regresi Multivariet Bacward 2377.44
Berdasarkan  dari  hasil  pengujian  metode  yang  telah  dilakukan  seperti  pada  table  3. Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  yang  memiliki  nilai  error  terkecil  (RMSE)  adalah metode Linier Regresi Multivariet Berbasis Forward Selection.

## 2.4  Implementasi
Pada tahap ini yaitu tahap pengaplikasian model terbaik yang telah didapatkan dari hasil eksperiment yang telah peneliti lakukan yaitu mengimplementasikan dataset sebanyak 2 record untuk prediksi jumlah kunjungan wisatawan asing selama 2 tahun kedepan, hasil prediksi dapat dilihat pada gambar grafik berikut:
Tabel 9. Hasil Prediksi Jumlah
Kunjungan Wisatawan Asing No  Tahun Jumlah WISMAN 1 2016 5923 2 2017 6240 3 2018 8532 4 2019 19279 5 2020 16559

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  dari  penerapan  model  terbaik  untuk  melakukan  prediksi  jumlah  kunjungan wisatawan asing untuk 2 tahun kedepan 2019 dan 2020 diperoleh nilai prediksi sebagai berikut:
Gambar 2. Hasil Prediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Asing
0 5000 10000 15000 20000 Jumlah Wisatawan Asing Jumlah Wisatawan Asing
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1844-1853 E- ISSN 2503-2933 1852
Tabel 8. Hasil Prediksi 2 Tahun Mendatang No Tahun Jumlah WISMAN 1 2016 5923 2 2017 6240 3 2018 8532 4 2019 19279 5 2020 16559

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari hasil pengujian yang telah dilakukan , dapat disimpulkan bahwa metode yang  memiliki  nilai  error  terkecil  adalah  metode  Linier  Regresi  Multivariet  Berbasis  forward selection dengan nilai RMSE yang diperoleh sebesar  556,49 lebih kecil dari perolehan tingkat error  dari  metode  Linier  Regresi  Multivariet  sebesar  2660,89,  Linier  Regresi  Multivariet Berbasis  Backward  Elimination  sebesar    2377,  sehingga Linier  Regresi  Multivariet  berbasis forward Selection adalah model yang terbaik.

## 5. SARAN
Penelitian  ini  perlu  dikembangan  lebih  lanjut  guna  memperoleh  nilai  error  lebih  kecil agar peneliti berikutnya dapat melakukan perbandingan dengan metode lainnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  LLDikti  IX  yang  telah  memberi  dukungan financial terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  M.  Ekanayake  and  A.  E.  Long, “Tourism  Development  and  Economic  Growth  in Developing Countries,” No. September, 2014.
[2] N.  L.  G.  A.  Pertiwi,  2014. “Pengaruh  Kunjungan  Wisatawan,  Retribusi  Obyek  Wisata dan Phr Terhadap Pad Kabupaten Gianyar,” E-Jurnal Ekon. Pembang. Univ. Udayana , Vol. 3, No. 3, pp. 115–123,
[3] N.  Palladino,  1981. “Regulatory  Reform,” Chem.  and  Engineering  News ,  Vol.  59,  No. 50, p. 5,
[4] A. Maulana et al. , 2016. “Sektor Pariwisata Di Indonesia The Influence of International and  Domestic  Tourist  Addin  Maulana  Peneliti  pada  Asisten  Deputi  Penelitian  dan Pengembangan  Kebijakan  Kepariwisataan,  Kementerian  Pariwisata  Gd.  Sapta  Pesona, Jl. Medan Merdeka Barat No . 1,” pp. 119–143,
1853 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 1844-1853 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
[5] Badan Pusat Statistik, 2018, Gorontalo Dalam Angka 2018 .
[6] E.  Lestari,  R.  Goejantoro,  and  M.  N.  Hayati,  2016. “Pemilihan  Model  Regresi  Linier Multivariat  Terbaik  Dengan  Kriteria  Mean  Square  Error  dan  Akaike  ’  s  Information Criterion,” pp. 3–7,
[7] J. Kematian, B. Dan, I. Pembangunan, and M. Ipm, 2015 “1 , 2 , 3,” Vol. 4, No. 2014, pp. 907–916,.
[8] N.  Samosir,  P.  Siagian,  and  P.  Bangun,  2014, “Analisa  Metode  Backward  dan  Metode Forward Untuk Menentukan,” Vol. 2, No. 4, pp. 345–360.
[9] C.  Eswaran  and  R.  Logeswaran,  2011. “Improved  Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference System for HIV / AIDS Time Series Prediction,” pp. 1–13.
[10]  Badan Pusat Statistik, 2018, Gorontalo Dalam Angka 2018 .