## Volume 7
Juli No 2 2024

## Prediksi Jumlah Wisatawan Mancanegara Ke Sumatera Utara Berdasarkan Pintu Masuk Utama Menggunakan Algoritma Backpropagation Neural Network
Putri Aisyah Nulhakim 1 , Chairunisah 2 , Arnita 3 , Sudianto Manullang 4
Fakultas Matematika Dan Ilmu Penghetauan Alam Program Studi Ilmu Komputer Universitas Negeri Medan Putriaisyah2302@gmail.com

## Abstrak
Sumatera  Utara  merupakan  provinsi  yang  populer  untuk  wisatawan  mancanegara karena banyak potensi wisata yang menarik, seperti Danau Toba, Brastagi, Bukit Lawang, dan Kota Medan Sendiri. Berdasarkan data yang bersumber dari BPS terdapat peningkatan jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Sumatera Utara pada tahun 2021-2022 sebesar 99,6%. Memprediksi    jumlah  kunjungan  wisatawan  mancanegara  ke  Sumatera  Utara    penting dilaksanakan  agar  perencanaan  dan  pengembangan  pariwisata  internasional  dapat dikembangan  secara  optimal.  Pada  penelitian  ini,  dilakukan  prediksi  jumlah  wisatawan mancanegara yang berkunjung ke Sumatera Utara  menggunakan algoritma Backpropagation Neural Network. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini ialah data tahun 2016 hingga 2023, dengan variabel yang digunakan meliputi Kurs, Nilai Inflasi, dan suku bunga. Adapun tahapan penelitian ini dimulai dari input data, normalisasi data, training data , testing data dan prediksi  untuk  tahun  2024.  Dilakukan  beberapa  pengujian  training  data  dengan  berbagai learning rate dan epoch untuk menentukan model terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang baik diperoleh pada learning rate 0.0001 dan epoch  200. Evaluasi model dilakukan menggunakan  Mean  Squared  Error  (MSE)  sebagai  metrik  evaluasi.  Model  terbaik menunjukkan  nilai  MSE  sebesar  4.4551.Penelitian  ini  memberikan  wawasan    mengenai penggunaan  algoritma  Backpropagation  Neural  Network  dalam  memprediksi  jumlah wisatawan  mancanegara  serta  memberikan  panduan  untuk  pengambilan  keputusan  dalam sektor pariwisata di Sumatera Utara.
Kata kunci: Wisatawan Mancanegara, Backpropagation Neural Network, Sumatera Utara

## Abstract
North  Sumatra  is  a  popular  province  among  foreign  tourists  because  it  has  many interesting attractions such as Lake Toba, Brastagi, Bukit Lawang, and Medan City. According to BPS, the number of foreign tourists in North Sumatra will increase by 99.6% in 2021-2022. Forecasting the number of foreign tourists visiting North Sumatra is important for planning and developing international tourism for its optimal development. This study made predictions about the number of foreign tourists visiting North Sumatra using a Backpropagation Neural Network algorithm. This work uses material from the years 2016-2023, whose variables are for example exchange rates, inflation and interest rates. The stages of this research start from data  entry,  data  normalization,  training  data,  data  testing,  and  forecasting  until  2024.  To determine the best model, several experiments were conducted with training data with different learning rates and periods. Research results showed a good model was obtained with learning rate  0.0001 and an epoch 200. Model evaluation was performed using the evaluation metric MSE  (Mean  Squared  Error).  The  MSE  of  the  best  model  is  4.4551.  This  study  provides  an overview  of  the  use  of  the  Backpropagation  Neural  Network  algorithm  in  forecasting  the
number  of  foreign  tourists  and  provides  decision-making  guidelines  for  the  North  Sumatra tourism industry.
Keywords: International tourists, Backpropagation Neural Network, North Sumatera

## PENDAHULUAN
Saat ini, perkembangan industri pariwisata  di  Indonesia  meningkat  dengan sangat  tinggi,  pengembangan  industri pariwisata penting dilakukan dengan tujuan meningkatkan tingkat perekonomian, meningkatkan reputasi
Indonesia,
meningkatkan kesempatan kerja, meningkatkan peluang bisnis yang ada dan meningkatkan  kesejateraan.  Konstribusi pariwisata  juga  berpengaruh  terhadap pendapatan  devisa  negara  dari  kunjungan wisatawan mancanegara, memperkuat identitas  bangsa,  menambah    nilai  tambah PDRB dan meningkatkan kesadaran masyarakat kepada kekayaan budaya yang ada, kekayan ini berupa kekayaan alam dan budaya tradisional di Indonesia (Aisyah et al., 2023).
Sumatera  Utara  merupakan  provinsi yang  cukup  populer  untuk  wisatawan mancanegara karena banyak potensi wisata yang  menarik,  seperti  Danau  Toba, Brastagi,  Bukit  Lawang,  dan  Kota  Medan Sendiri.  Pada  tahun  2022,  pintu  masuk utama  Sumatera  Utara  menerima  74,498 ribu turis,  sedangkan  di  tahun  2021  hanya terdapat 230 wisatawan mancanegara yang berkuncung  ke  Sumatera  Utara.  Hal  ini berarti terjadi peningkatan jumlah wisatawan sebanyak 99,6% jumlah wisatawan  yang  datang  dari  tahun  2021- 2022.  Akan  tetapi  berdasarkan  data  yang terdapat dari Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara terdapat penurunan jumlah akomodasi  dan  kamar  hotel  yang  terdapat pada  Provinsi  Sumatera  Utara  dari  tahun 2021-2022 yaitu dari 34.638 ke 33.590 atau terdapat penurunan sebesar 0,015.
Memprediksi jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Sumatera Utara sangat penting dilaksanakan agar perencanaan dan pengembangan pariwisata internasional  dapat  dikembangan  secara optimal. Prediksi jumlah kunjungan wisatawan  mancanegara  tidak  hanya dibutuhkan    oleh    pemerintah    saja    akan tetapi juga  oleh  pihak  swasta. Bagi pihak swasta  bertujuan  untuk        merancang infrastruktur pariwisata seperti     hotel dan rencana pengembangan transportasi.
Sementara    bagi  pemerintah        seperti perencanaan jumlah penerbangan pesawat, fasilitas untuk wisatawan  dan  juga sumber daya  manusia  yang  dibutuhkan  (Chang  & Liao, 2010).
Prediksi  merupakan  suatu  metode untuk  menggambarkan  suatu  nilai  pada masa yang akan datang dengan mempertimbangkan  informasi  masa  lalu dan  masa  kini.  Peramalan  sangat  penting untuk perencanaan yang efektif dan efisien. (Fauziah et  al., 2016).    Salah  satu  metode yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi yaitu Artificial  Neural  Network (ANN). Artificial  Neural  Network merupakan sebuah  metode softcomputing atau  Data Mining  yang  banyak  digunakan  untuk melakukan pengklasifikasian dan prediksi .
Artificial Neural Networks (ANN) pertama kali  dikembangkan  oleh  McCulloch  dan Pitts  pada  tahun  1943,  dan  sekarang  ini telah  banyak  dikembangkan  menjadi bentuk  ANN  yang  bermacam-macam (Musliyanto dan Defit, 2015 ).
Salah  satu  algoritma  yang  cukup efektif  dalam Artificial  Neural  Network
(ANN) adalah backpropagation. Backpropagation adalah  sebuah  metode
pembelajaran yang termasuk dalam kategori supervised learning , yang bertujuan  untuk  mencari  nilai  bobot  yang optimal. Keunggulan dari backpropagation neural  network adalah  kemampuannya dalam  pembelajaran  yang  iteratif,  yang memungkinkannya untuk mengembangkan sistem  yang  tangguh  dan  konsisten  dalam kinerjanya  (Anwar,  2011).  Algoritma backpropagation telah  terbukti  sebagai salah  satu  yang  terbaik  di  antara  sebelas algoritma pelatihan, dengan akurasi Backpropagation Neural Network (BPNN) mencapai  98,72%  dan  97,93%  (Novita et all., 2021).
Berdasarkan  dari  latar  belakang masalah  yang  ada  dan  hasil  penelitian terkait,  maka  peneliti  akan  menganalisis tentang  “Prediksi  Jumlah  Wisatawan
Mancanegara Ke Sumatera Utara Berdasarkan Pintu Masuk Utama Menggunakan Algoritma Backpropagation Neural  Network ”.  Dari  penelitian  ini nantinya dapat melihat bagaimana backpropagantion  neural  network dalam memprediksi  jumlah  kedangan  wisatawan mancanegara serta dapat membantu pemerintah dan pengusaha dibidang pariwisata  dalam  meningkatkan  aspek aksebilitas dan fasilitas yang ada.

## Rumusan Masalah
Berdasarkan  penjelasan  dari  latar belakang masalah yang ada, dapat dirumuskan   masalah  pada  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
1. Bagaimana  metode Backpropagation neural  network mampu  memprediksi jumlah kunjungan wisatawan di Provinsi Sumatera Utara?
2. Bagaimana  nilai Mean  Squared  Error dalam    prediksi  jumlah  kedatangan wisatawan  mancanegara  ke  provinsi
Sumatera  Utara    berdasarkan  pintu masuk utama menggunakan Backpropagation Neural Network ?

## Tujuan Penelitian
Berdasarkan  penjelasan  dari  latar belakang  masalah  yang  ada,  maka  tujuan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Tujuan  dalam  penelitian  ini  adalah untuk  mengetahui  hasil  dari  metode Backpropagation  neural  Network dalam memprediksi jumlah kunjungan wisatawan mancanegara di Provinsi Sumatera Utara.
2. Bagaimana nilai Mean Squared Error dalam    prediksi  jumlah  kedatangan wisatawan  mancanegara  ke  provinsi Sumatera  Utara    berdasarkan  pintu masuk utama menggunakan Backpropagation Neural Network ?

## Manfaat Penelitian
Berdasarkan  tujuan  penelitian  di  atas, maka manfaat penelitian ini adalah setelah mendapatkan  prediksi  jumlah  wisatawan mancanegara  ke  Provinsi  Sumatera  Utara menggunakan  metode Backpropagation neurak  network maka  dapat  memberikan informasi  bagi  pemerintah  dan  pengusaha dibidang  pariwisata  untuk  meningkatkan fasilitas yang ada agar dapat meningkatkan pendapatan.

## Tinjauan Pustaka
Pada  penelitian  sebelumnya,  telah banyak  pihak  yang  mengembangkan  studi mengenai jaringan syaraf tiruan menggunakan  metode backpropagation ,
Salah  satunya  adalah  penelitian  oleh Komang Triantina Neti Lestari (2019) yang berjudul
“Penerapan Metode
Backpropagation Dalam Memprediksi
Jumlah Kunjungan Wisatawan Ke Provinsi
Nusa  Tenggara  Barat  (NTB)”.  Penelitian tersebut  berhasil  menyimpulkan  bahwa prediksi  jumlah  kunjungan  wisatawan  ke Provinsi  NTB,  meskipun  data  mengalami fruktuasi  setiap  bulanya,  menggunakan metode backpropagation dapat memberikan  hasil  prediksi  yang  baik dengan  nilai MSE sebesar  0,003901, yang mendekati nol. Hal ini menunjukan bahwa metode  backpropagation  ini  cukup  efektif untuk  diguanakan  dalam  kasus  prediksi tersebut.
Penelitian  oleh  Salimu  dan  Yunus
(2020)  dengan  judul  "Prediksi  Tingkat Kedatangan Wisatawan Asing
Menggunakan  Metode Backpropagation "
menyimpulkan bahwa metode Backpropagation dapat  digunakan  untuk memprediksi jumlah
kedatangan Wisatawan Asing di Kepulauan Mentawai, dengan tingkat akurasi mencapai 91,5%.

## LANDASAN TEORI Peramalan
Peramalan  adalah  suatu  proses  yang bertujuan  untuk  memperkirakan  besaran atau  jumlah  suatu  hal  di  masa  depan berdasarkan analisis data dari masa lampau dengan  menggunakan  metode  statistika (Lewis, n.d.). Tujuan utama dari peramalan adalah  untuk  mengurangi  ketidakpastian terhadap apa yang mungkin terjadi di masa depan. Metode peramalan digunakan untuk memberikan  gambaran  besar  tentang  apa yang mungkin terjadi di masa mendatang.

## Wisatawan Mancanegara
Wisatawan  mancanegara,  menurut Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  didefinisikan sebagai  pengunjung  yang  mengunjungi negara lain untuk satu atau beberapa tujuan tanpa maksud untuk memperoleh penghasilan  di  negara  tersebut,  dengan
kunjungan  berlangsung  kurang  dari  12 bulan.  Mereka  dapat  dibagi  menjadi  dua jenis: wisatawan wisata, yang datang untuk tujuan  liburan,  rekreasi,  atau  aktivitas pariwisata  lainnya,  dan  wisatawan  non- wisata,  yang  berkunjung  untuk  keperluan bisnis, pendidikan, kesehatan, atau kunjungan  keluarga,  dengan  tujuan  yang tidak  secara  langsung  terkait  dengan pariwisata.

## Artificial Intelligence
Menurut  H.  A.  Simon  (1987), kecerdasan  buatan  (AI)  merujuk  pada bidang  penelitian,  aplikasi,  dan  instruksi yang terfokus pada penggunaan pemrograman
komputer untuk mengeksekusi  tugas-tugas  yang,  dalam konteks manusia, dianggap cerdas.

## Machine Learning
Menurut  Hindrayani  et  al.,  (2021) Machine learning merupakan sebuah studi tentang  algoritma untuk  mempelajari sesuatu  dalam  melakukan  beberapa  hal tertentu  yang  dilakukan  oleh  manusia secara  otomatis.  Penggunaan machine learning jika lebih sering digunakan, maka tingkat akurasinya semakin baik dibanding di awal-awal. Hal ini dikarenakan machine learning telah banyak belajar seiring waktu dari  pemakaian machine  learning oleh pengguna (Hariyono, 2020).

## Artificial neural network
Menurut  Haykin  (2009),  Jaringan Saraf  Tiruan  (JST)  atau Artificial  Neural Network  (ANN) adalah  sebuah  jaringan yang  dirancang  untuk  menyerupai  otak manusia yang bertujuan untuk melaksanakan suatu tugas tertentu. Jaringan  ini  biasanya  diimplementasikan dengan menggunakan komponen
elektronik atau disimulasikan pada aplikasi komputer.

## Algoritma Backpropagation
Algoritma backpropagation
merupakan  algoritma  yang  menggunakan algoritma supervised learning , yaitu metode  sistematik  untuk  meniru  jaringan saraf  tiruan.  Ini  biasanya  digunakan  oleh perceptron  dengan  banyak  layar  lapisan untuk  mengubah  nilai  bobot  di  lapisan tersembunyi.  Algoritma  backpropagation, sebagai  bagian  dari  multilayer  perceptron, memperhatikan  struktur  jaringan  yang terdiri  dari  hidden  layer.  Jumlah  hidden layer  ini  memiliki  dampak  signifikan terhadap  nilai  galat  yang  dihasilkan  dari proses  training  dan  testing.  Terkadang, hanya  dengan  menggunakan  satu  hidden layer  saja  sudah  cukup  untuk  mencapai output  yang  sesuai  dengan  target  yang diinginkan.  Namun,  penggunaan  dua hidden  layer  dapat  menghasilkan  akurasi yang  berbeda  karena  menambah  iterasi dalam proses looping atau proses backward (Fausett, 1994).
Gambar 1. Arsitektur Artificial neural network MultiLayer
Metode backpropagation awalnya dibuat untuk menggunakan neural network
feedforward ,
tetapi kemudian dikembangkan  untuk  belajar  pada  model neural  network lainnya  (Astuti,  2009).
Adapun perancangan system dalam backpropagation terdapat  pada  gambar  1 berikut.
Gambar 2. Flowchart Sistem Pelatihan dan Pengujian Algoritma Backpropagation.

## METODE PENELITIAN
Gambar  3  adalah  skema  kerja penelitian  untuk  memprediksi  jumlah kunjungan  wisatawan  mancanegara  ke Provinsi  Sumatera  Utara  melalui  pintu masuk utama. Skema tersebut menjelaskan tahap pengambilan data, Normalisasi Data, pembagian  data  hingga  implementasi metode  Backpropagation  neural  network dan evaluasi hasil dan analisis. Secara garis besar skema ini memvisualisasikan langkah demi  langkah  metode  penelitian  agar penelitian dapat berjalan secara terstruktur sampai pada pencapaian tujuan akhir yaitu memprediksi jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Provinsi Sumatera Utara.

## Gambar 3. Skema Penelitian

## ANALISIS DAN PERANCANGAN
Data  jumlah  kunjungan  wisatawan cenderung bersifat nonlinear dan
mengalami fluktuasi, dengan naik turunnya jumlah kunjungan pada bulan-bulan tertentu,  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor. Setelah  analisis  dilakukan  dan  pola  data diidentifikasi,  langkah  selanjutnya  adalah memproses  data  menggunakan  metode backpropagation.  Proses  prediksi  dimulai dengan mengambil data masukan, melakukan  normalisasi,  proses  pelatihan (training), pengujian (testing), dan akhirnya melakukan  prediksi.  Tahapan-tahapan  ini dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 . Tahapan Sistem
Backpropagation
Berikut  adalah  penjelasan  dari  tahapan penelitian:
1. Masukan Data
Terdiri  dari  96  dataset.  Data  ini diperoleh  dari  Badan  Pariwisata  dan Ekonomi  Kreatif  Republik  Indonesia dan Bank Indonesia. 2. Preprocessing Data Data masukan melalui proses preprocessing dengan penskalaan untuk standarisasi data agar hasil lebih optimal  dalam  interval  [0,1].  Fungsi aktivasi yang digunakan adalah Fungsi Aktivasi  Rectifed  Linear  Unit (ReLU),
ReLU  adalah  lapisan  aktivasi  pada model pengaplikasian fungsi (x) = max (0, x).
3. Pembagian Data Data yang sudah melalui preprocessing dibagi  menjadi  data  latih  dan  data  uji. Yaitu 80% data training dan 20% data t esting .
4. Tahap Pelatihan
Proses  pelatihan  dilakukan  hingga proses iterasi diulang sebanyak jumlah epoach yang  telah  ditentukan.  Proses ini menghasilkan bobot baru yang akan digunakan pada tahap pengujian.
5. Tahap Pengujian Data  yang  sudah  dilatih  akan  diuji dengan  memasukkan  data  baru  yang belum  pernah  digunakan  sebelumnya.
Tujuannya  adalah  untuk  menguji keakuratan sistem yang dibuat. Pengujian dilakukan dengan mengubah parameter  seperti  jumlah  hidden  layer, epoach (Iterasi maksimum) dan learning  rate.  Hasil  prediksi  akan dibandingkan dengan data aktual untuk menentukan tingkat akurasi. Pengujian dilakukan  dengan  variasi  parameter epoach (iterasi  maksimum)  (50,  100,
150, 200) dan learning rate (0.01, 0.001,
0.0001).  Tingkat  akurasi  dievaluasi menggunakan  MSE  dari  kombinasi ketiga parameter tersebut.

## IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN

## Hipotesis Data
Penelitian  ini  memanfaatkan  dataset yang bersumber dari Badan Pariwisata dan Ekonomi Kreatif Republik Indonesia, yang mencakup periode  dari tahun 2016 hingga tahun  2023.  Total  dataset  yang  digunakan berjumlah  96  buah,  yang  mencakup beragam  variabel  termasuk  nilai  inflasi, kurs  rupiah,  suku  bunga,  dan  jumlah wisatawan.
Tabel 1. Describe Data

## Normalisasi Data
Dataset dilakukan normalisasi
bertujuan  untuk  mencegah  bias  dalam model selama pelatihan dan juga memperbaiki  stabilitas  numerik  (Agasta 2018). Normalisasi membantu mengurangi risiko  ini  dengan  memastikan  nilai  fitur berada dalam rentang yang dapat ditangani. Data input (X) dinormalisasi menggunakan persamaan Min and Max 4.1 berikut:
𝑥 ′ = 0,8 (𝑥−𝑎) 𝑏−𝑎 + 0,1
Keterangan:
x′ = Nilai data ternormalisasi
x = asli
𝑎 = Data terendah 𝑏 = Data tertinggi

## Visualisasi dan Analisis Data
Gambar 5. Visualisasi Data
Pada  gambar  5  visualisasi  data menampilkan  semua  fitur  yang  relevan. Dari data inflasi, terlihat bahwa tahun 2023 mencatat tingkat inflasi tertinggi, sementara  tahun  2020  memiliki  tingkat inflasi terendah. Fluktuasi ini mengindikasikan perubahan yang signifikan  dalam  kondisi  ekonomi  dari tahun  ke  tahun.  Data  kurs  rupiah menunjukkan penurunan tajam pada tahun 2020,  yang  diikuti  oleh  pemulihan  yang lebih stabil pada tahun 2021.

## Training Model
Dalam  melakukan training model digunakan split dataset  80:20,  yaitu  80% untuk  training  dan  20%  untuk  testing. Digunakan pula niali epoach 50,100,150,200  dan learning  rate 0.01,
0.001, 0.0001 pada penelitian ini.
Tahap  –  tahap  dari  t rainin g  model Backpropagation  Neural  Network adalah sebagai berikut :
1. Inilisasi Bobot dan Bias
2. Feedforward
a. Input Layer
Data  input (X) dinormalisasi menggunakan persamaan berikut:
𝑥 ′ = 0,8 (𝑥−𝑎) 𝑏−𝑎 + 0,1
b. Hidden Layers
Setiap neuron pada  hidden  layer menerima  input,  lalu  kalikan dengan  bobot  ( 𝑤 ),  dan menerapkan fungsi ReLU :
ℎ 𝑖 = 𝑅𝑒𝐿𝑈(∑ 𝑗 𝑤 𝑖𝑗 𝑋 𝑗 + 𝑏 𝑖 ) Fungsi ini memetakan nilai negatif menjadi  0  dan  nilai  positif  tetap pada nilai aslinya.
c. Output Layer Hasil dari hidden layers
diteruskan  ke  output  layer  untuk menghasilkan output prediksi.
𝑌ˆ = 𝑅𝑒𝐿𝑈 (∑ 𝑖 𝑤 𝑖 ℎ 𝑖 + 𝑏)

## 3. Loss Fuction
Hitung error atau loss antara output yang  diprediksi  dengan  nilai  yang sebenarnya  menggunakan  fungsi loss Mean Squared Error (MSE)
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑁 ∑ 𝑖 (𝑌 𝑖 − 𝑌ˆ 𝑖 ) 2
4. Backward Pass
a. Output Layer Hitung  gradien  dari  fungsi loss terhadap output layer : 𝛿 𝑗 = (𝑌̌ − 𝑌 𝑖 ). 𝑓 , (𝑛𝑒𝑡 𝑗 )
b. Hidden Layers Gradient dari loss terhadap  bobot dihitung untuk setiap layer menggunakan rantai aturan.
∂Loss
∂𝑗 = ∂Loss ∂𝑌ˆ ⋅ ∂𝑌ˆ ∂𝑖 ⋅ ∂𝑖 ∂𝑗
5. Update Bobot dan Bias
Update  bobot  dan  bias  berdasarkan gradien  yang  dihitung  menggunakan metode  gradient  descent  dan  learning rate:
𝑤 𝑖𝑗 (baru) = 𝑤 𝑖𝑗 (lama) − 𝜂. ∂Loss ∂𝑗 . ℎ𝑖.
𝑏 𝑗 (baru) = 𝑏 𝑗 (lama) − 𝜂. ∂Loss ∂𝑗
6. Iterasi
Proses  f eedforward dan backward diulang untuk setiap batch dari dataset (epoch)  hingga error keseluruhan jaringan  berada  di  bawah  syarat minumum yang ditentukan atau setelah sejumlah  iterasi  tertentu.  Uji  kondisi berhenti  (akhir  iterasi)  dengan  melihat apakah  target epoch dan  target error telah tercapai.
7. Validasi dan Evaluasi Evaluasi  model  menggunakan  data validasi  untuk  menghindari overfitting dan  memastikan  performa  yang  baik pada data baru.

## Evaluasi Model
Evaluasi model yang digunakan pada penelitian  ini  adalah Mean  Square  Error ,
Mean Squared Error (MSE) adalah metrik yang digunakan untuk  mengukur seberapa baik  model  regresi  memprediksi  nilai kontinu. MSE dihitung dengan mengambil selisih antara nilai aktual dan nilai prediksi untuk setiap data sampel, mengkuadratkan setiap  selisih  tersebut  untuk  memastikan semua nilai positif , dan kemudian menghitung  rata-rata  dari  kuadrat  selisih tersebut.  Proses  ini  memberikan  penalti yang  lebih  besar  untuk  kesalahan  yang lebih  besar, membuat  MSE  sangat  sensitif terhadap outliers .  Dengan  demikian,  MSE memberikan  gambaran  seberapa  jauh prediksi model berada dari nilai sebenarnya, dengan fokus pada meminimalkan  kesalahan  besar  (Priya
Varshini e t al . 2021).]
Tabel 2 . Evaluasi Model Dengan Learning
Rate 0.01
Tabel  2  menjelaskan  hasil  pelatihan model  dengan  learning  rate  sebesar  0.01 selama  empat interval  epoch ,  yaitu  dari epoch ke-50  hingga epoch ke-200.  Pada epoch ke-50 , training loss mencapai 0.2477 dan validation  loss sebesar  0.4213,
sedangkan MSE
adalah
0.5574.
Selanjutnya,  pada  e poc h  ke-100,  terjadi penurunan training  loss menjadi  0.1846 dan validation loss menjadi 0.3462, dengan MSE  turun  sedikit  menjadi  0.5484.  Pada epoch ke-150, training  loss menurun menjadi 0.1558 dan validation loss menjadi 0.3166,  sedangkan  MSE  menjadi  0.5344.
Pada epoch terakhir,  ke-200, training  loss mencapai 0.1383 sementara validation loss adalah  0.2997,  dengan  MSE  turun  lagi menjadi 0.5270.
Tabel 3 . Evaluasi Model Dengan Learning Rate 0.001
Tabel  3  menjelaskan  hasil  pelatihan model  dengan  learning  rate  sebesar  0.001 selama  empat interval  epoch ,  yaitu  dari epoch ke-50  hingga epoch ke-200.  Pada epoch ke-50, training loss mencapai 1.4322 dan validation  loss sebesar  1.0518,
sedangkan
MSE adalah 2.6000.
Selanjutnya,  pada epoc h  ke-100,  terjadi
penurunan training  loss menjadi  0.7592 dan validation loss menjadi 0.8569, dengan
MSE turun menjadi 1.6252. Pada epoch ke-
150, training loss menurun menjadi 0.5377
dan validation  loss menjadi  0.7949,
sedangkan MSE menjadi 1.963. Pada epoch terakhir,  ke-200, training  loss mencapai
0.4388  sementara validation  loss adalah 0.7479,  dengan  MSE  turun  lagi  menjadi 1.1051.
Tabel 4 . Evaluasi Model Dengan
Learning Rate 0.0001
Tabel 4 menjelaskan hasil pelatihan model dengan learning rate sebesar 0.0001 selama  empat interval  epoch ,  yaitu  dari epoch ke-50  hingga epoch ke-200.  Pada epoch ke-50, training  loss mencapai 29.1178  dan validation  loss sebesar 30.2459,  sedangkan  MSE  adalah  37.5994.
Selanjutnya,  pada epoch ke-100,  terjadi penurunan training  loss menjadi  8.6053 dan validation loss menjadi 6.5968, dengan MSE  turun  menjadi  11.6255.  Pada epoch ke-150, training  loss menurun  menjadi 4.0917 dan validation loss menjadi 2.1877, sedangkan  MSE  menjadi  5.9755.  Pada epoch terakhir,  ke-200, training  los s mencapai 2.8818 sementara validation loss adalah  1.4013,  dengan  MSE  turun  lagi menjadi 4.4552.
Berdasarkan  hasil  tersebut,  model yang  dipilih  adalah  model  pada epoch ke- 200  dengan learning  rate 0.0001  sebagai model  yang  cocok.  Model  ini  dipilih karena pada epoch ini tercapai nilai training loss dan validation  loss terendah,  masing-
masing  sebesar  2.8818  dan  1.4013,  yang menunjukkan  model  mampu  mempelajari pola dengan baik tanpa overfitting.

## Prediksi Model
Dengan  menggunakan  model  latih learning  rate  0.0001  dan  epoch  200  yang telah  dilatih  sebelumnya,  didapatkan  hasil prediksi  model  12  bulan  kedepan  sebagai berikut

## Gambar 6. Grafik Prediksi Wisatawan 12 Bulan Kedepan

## Interprestasi Hasil Penelitian
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang telah  dilakukan  dengan  menggunakan metode backpropagation  neural  network dalam melakukan prediksi jumlah wisatawan,  didapatkan  hasil  prediksi bahwa  model  mendapatkan  nilai  MSE sebesar 4.45. Hyperparameter model yang dipilih  pada  penelitian  ini  adalah  learning rate sebesar 0.0001 dengan epoch sebanyak 200.  Penggunaan learning  rate sebesar 0.0001  dan epoch sebanyak  200  dipilih berdasarkan  evaluasi  nilai  loss  yang diperoleh,  dimana  nilai  loss  pada training set adalah sebesar 2.8818 dan nilai val loss adalah sebesar 1.4013 . Perbandingan antara nilai val loss dan loss menunjukkan bahwa model ini tidak mengalami overfitting atau underfitting . Selain itu, hasil prediksi untuk tahun 2024 menunjukkan tren menarik, di
mana  jumlah  wisatawan  mengalami peningkatan bertahap setiap bulannya.
Pada  Januari  2024,  diprediksi jumlah wisatawan mencapai 13.411 orang. Jumlah  ini  sedikit  menurun  pada  Februari menjadi  13.339  orang.  Namun,  mulai Maret,  jumlah  wisatawan  diprediksi mengalami  peningkatan  bertahap,  dengan 14.014  wisatawan  pada  Maret  dan meningkat lagi menjadi 14.703 pada April. Tren peningkatan ini terus berlanjut setiap bulan,  dengan  jumlah  wisatawan  yang diprediksi  mencapai  15.403  pada  Mei,
16.104  pada  Juni,  dan  16.804  pada  Juli. Puncak  jumlah  wisatawan  terjadi  pada akhir  tahun,  dengan  angka  prediksi mencapai 20.306 wisatawan pada Desember  2024.  Peningkatan  bertahap  ini menunjukkan  tren  kenaikan  yang  stabil dalam  jumlah  wisatawan  sepanjang  tahun 2024,  mengindikasikan  optimisme  dalam industri pariwisata yang mungkin didorong oleh  berbagai  faktor  seperti  peningkatan infrastruktur,  promosi  pariwisata,  dan stabilitas ekonomi.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan menggunakan metode backpropagation neural network didapatkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Hasil Prediksi Model
Tabel 5. Hasil prediksi jumlah
wisatawan
Tabel 5 hasil prediksi jumlah wisatawan untuk tahun 2024 memberikan estimasi bulanan  dari  Januari  hingga  Desember. Selain  itu,  metode  prediksi  yang digunakan,  dengan  model  yang  dilatih menggunakan  200 epoch dan learning rate 0.0001,  menghasilkan  nilai Mean Squared Error (MSE) sebesar 4.4551.
2. Berdasarkan prediksi jumlah wisatawan yang telah dilakukan mampu menghasilkan  prediksi  dengan.  Nilai mean  squared  error sebesar  4.4551.
Nilai  mse  yang  rendah  menunjukan bahwa  perbedaan  antara  nilai  yang diprediksi  dan  nilai  data  actual  adalah keci, yang berarti model prediksi cukup akurat.

## Saran
Berikut  adalah  beberapa  saran  dari penulis untuk penelitian yang akan dating.
1. Melakukan  analisis  lebih  lanjut  dan penyesuaian  model  terhadap  variabel- variabel yang relevan dan dinamis.
2. Menggunakan  Jumlah Epoch yang lebih banyak
3. Menggunakan Metode yang lain seperti Long Short Term Memory (LSTM) atau Gated Recurrent Unit (GRU)
4. Menambah  dataset  lebih  banyak  dan fitur yang lebih kompleks.

## DAFTAR PUSTAKA
Aisyah,  M.,  Saffa,  S.,  Mardiyyah,  R., Wulandari, S., Ekonomi, F., Islam, B., Utara,  S.,  Muslim,  U.,  &  Al Washliyah,  N.  (2023). Peran  Sektor Parisiwata Dalam Meningkatkan
Pertumbuhan Ekonomi Sumatera
Utara. 4 (6), 1629.
Anwar,    B.    2011. Penerapan    Algoritma
Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Dalam
Memprediksi   Tingkat   Suku   Bunga
Bank . Jurnal SAINTIKOM, Vol. 10 / No. 2.
Azise, N., Andono, P. N., & Pramunendar,
R.  A.  (2019). Prediksi  Pendapatan Penjualan Obat Menggunakan Metode Backpropagation Neural
Network  dengan  Algoritma  Genetika Sebagai Seleksi Fitur . Jurnal Cyberku , 15 , 142– 154.
http://research.pps.dinus.ac.id/index.p hp/Cyberku/arti cle/view/91
Chang,  Y.  W.,  &  Liao,  M.  Y.  (2010). A Aeasonal  ARIMA  model  of  Tourism Forecasting:  The  Case  of  Taiwan. Asia  Pacific  Journal  of  Tourism Research , 15(2), 215–221.
Desiani,  A.,  &  Arhami,  M.  2006. Konsep Kecerdasan Buatan. Yogyakart a: Andi Offset. document . (n.d.).
Fausett,  L.  1994. Fundamentals  of  Neural Networks:  Architectures,  Algorithms, and Applications . New Jersey: Prentice-Hall.
Fauziah, N., Wahyuningsih, S., & Nasution,  Y.  N.  (2016). Peramalan Menggunakan  Fuzzy  Time  Series Chen (Studi Kasus: Curah Hujan Kota Samarinda) (Vol. 4, Issue 2).
Hariyono,  F.  P.  P.  (2020). Penerapan Machine  Learning  Untuk  Prediksi Penyakit Jantung Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  Dan  Decision Tree . UNIVERSITAS AIRLANGGA.
Hindrayani, K. M., Anjani, A., & Nurlaili,
A.L.  (2021). Penerapan  Machine Learning  pada  Penjualan  Produk UMKM:  Studi  Literatur.SENADA , 1(01), 19–23.
Heaton,  J.  2008. Introduction  to  Neural Networks  with  Java  Second  Edition .
Heaton  Research,  United  States  of Amerika.
Lestari, K.T.N., Albar, M.A., dan Afwani,
R. 2019. Penerapan Metode
Backpropagation Dalam Memprediksi
Jumlah  Kunjungan  Wisatawan  Ke Provinsi Nusa Tenggara Barat (NTB). J-Cosine. 3(1): 39-48. Lewis, N. D. C. (n.d.). Neural networks for time  series  forecasting  with  R :  an intuitive  step  by  step  blueprint  for beginners.
Puspitaningrum,
Diyah.
(2006). “ Pengantar Jaringan Syaraf Tiruan ”. Yogyakarta : Penerbit Andi. 125-138.
Sallimu,  S.  A.,  &  Yunus,  Y.  (2020).
Prediksi Tingkat Kedatangan Wisatawan Asing Menggunakan Metode Backpropagation (Studi Kasus: Kepulauan Mentawai) . Jurnal
Informatika Ekonomi Bisnis , 98–103. Suyanto.  (2007).  “ Articial  Intelligence ”.
Bandung : Penerbit Informatika. 163- 205. 1601-3967-1-SM . (n.d.).
Wiliansa,  G.,  Kusumawati,  R.,  Studi
Matematika, P., Pendidikan Matematika, J., & Negeri Yogyakarta, U. (2017). Optimasi Fuzzy
Backpropagation  Neural  Network Dengan  Algoritma  Genetika  Untuk
Memprediksi  Nilai  Tukar  Rupiah Terhadap  Dollar  Amerika .  In Jurnal Matematika (Vol. 6).