Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 524-537 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Prediksi Turis Mancanegara ke Indonesia Menggunakan Metode EDA Time Series dan LSTM
Westlie Wiratama 1 , Lutfi Aulia Alifah 2 , Alta Gurusinga 3 , Evta Indra 4* 1,2,3,4 Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Prima Indonesia, Indonesia Email: westliewiratama10@gmail.com 1 , luthfyaulyaaa@gmail.com 2 ,  alta.grs0308@gmail.com 3 , evtaindra@unprimdn.ac.id 4*

## Abstract
Indonesia  experienced  a  decline  in  the  number  of  tourists,  with  a  74.9  percent  decrease  in tourist arrivals in 2020 compared to 2019, which had a significant impact on the country's economy. However,  in  2022,  as  Indonesia  and  the  world  were  moving  towards  a  normalization  phase,  the country began to see an increase in tourist visits. The exact number of tourists cannot be determined, but it is crucial to predict and forecast the future patterns of tourist arrivals so that the government and  travel  agencies  can  make  informed  decisions  regarding  policy  changes.  Therefore,  the  research problem  in  this  study  is  how  to  apply  the  Exploratory  Data  Analyst  (EDA)  method  and  Long  Short Term Memory (LSTM) to explore and predict the patterns of tourist arrivals in the future, providing guidance for determining appropriate policies. Based on the EDA results, the majority of tourist visits come from the Asian continent, with Malaysia contributing the highest number of tourists, followed by China  and  Timor-Leste.  On  the  other  hand,  the  LSTM  method  predicts  that  the  highest  number  of tourist arrivals will occur in August 2024, with 580,000 visitors from the Asian continent, and in May 2025, with 580,000 visitors from ASEAN countries. The Mean Absolute Percentage Error (MAPE) for the LSTM method is 13.84 for the Asian continent and 15.96 for ASEAN countries.
Kata kunci : EDA, MAPE,  LSTM, Tourist.

## Abtrak
Indonesia mengalami penurunan pada jumlah turis, dimana indonesia mengalami penurunan turis  mancanegara  sebesar  74,9  persen  pada  tahun  2020  dibandingkan  tahun  2019  yang  sangat berdampak pada perekonomian negara. kemudian pada tahun 2022 dimana indonesia bahkan dunia sedang  menuju  era  normalisasi  yang  mengakibatkan  indonesia  pun  mulai  mengalami  kenaikan kunjungan turis, jumlah wisatawan yang tidak dapat dipastikan ini harus dapat diprediksi sehingga negara  ataupun  agen  perjalanan  dapat  memutuskan  kebijakan  apa  yang  akan  diambil  terhadap perubahan  jumlah  wisatawan  pada  masa  yang  akan  datang.  maka  rumusan  masalah  dalam penelitian ini adalah bagaimana menerapkan metode Exploratory Data Analyst (EDA) dan Long Short Term Memory (LSTM) untuk exploratory data dan memprediksi  pola pergerakan jumlah wisatawan di masa depan, sehingga dapat digunakan sebagai pedoman dalam menentukan kebijakan yang akan diambil. Berdasarkan hasil EDA kunjungan turis mancanegara terbanyak adalah benua asia dengan negara  menyumbang  wisatawan  terbanyak  yaitu  malaysia  diikuti  dengan  China  dan  timor  leste. Sedangkan hasil metode LSTM memprediksi jumlah wisatawan dengan jumlah tertinggi terjadi pada tahun 2024 agustus yaitu 580 ribu pada benua asia dan tahun 2025 mei yaitu 580 ribu pada Negara ASEAN, hasil MAPE dari metode LSTM ini adalah benua asia dengan nilai 13.84 dan  negara ASEAN dengan nilai 15.96.
Keywords : EDA, MAPE,  LSTM, Turis

## 1. PENDAHULUAN
Data  time  series  merupakan  jenis  data  yang  terkumpul  secara  teratur  atau berdasarkan  interval  waktu  tertentu,  data  ini  memberikan  informasi  mengenai waktu  dan  cara  pengambilan  data  tersebut,  data  time  series  sering  digunakan untuk  melakukan  peramalan  atau  prediksi  terhadap  nilai-nilai  di  masa  depan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 524-537 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
berdasarkan  pola  dan  tren  yang  terdapat  dalam  data  historis  yang  telah  ada[1] . Menyadari  pentingnya  menganalisis  data  yang  berkaitan  dengan  waktu  dan melakukan  prediksi  terhadap  nilai  di  masa  depan  dari  data  time  series,  ini merupakan  salah  satu  tantangan  krusial  yang  dihadapi  oleh  banyak  analis  di berbagai  bidang.  Bidang-bidang  tersebut  mencakup  keuangan  dan  ekonomi, manajemen  produksi,  analisis  kebijakan  politik  dan  sosial,  serta  penelitian mengenai dampak keputusan manusia dan kebijakan yang mereka buat terhadap lingkungan[2].
Indonesia mengalami penurunan pada jumlah wisatawan, dimana indonesia mengalami  penurunan  wisatawan  sebesar  74,9  persen  pada  tahun  2020 dibandingkan tahun 2019 yang sangat berdampak pada perekonomian negara [3]. kemudian  pada  tahun  2022  dimana  indonesia  bahkan  dunia  sedang  menuju  era normalisasi  yang  mengakibatkan  indonesia  pun  mulai  mengalami  kenaikan kunjungan  wisatawan,  karena  itu  juga  banyak  agen  perjalanan  yang  mulai melancarkan  promosi.  jumlah  pengunjung  yang  tidak  dapat  dipastikan  ini  harus dapat  diprediksi  sehingga  negara  ataupun  agen  perjalanan  dapat  memutuskan kebijakan  apa  yang  akan  diambil  terhadap  perubahan  jumlah  wisatawan  pada masa  yang  akan  datang.  Contohnya  negara  atau  agen  dapat  mengatur  keuangan dengan  meningkatkan  sarana  prasarana  serta  meningkatkan  perdagangan  bila mengalami  kenaikan  jumlah  wisatawan.  Dan  dapat  menyeimbangi  keuangan  bila mengalami penurunan jumlah wisatawan Agar dapat mengatasi permasalahan di atas, maka diperlukan sebuah metode yaitu Exploratory data analysis (EDA) untuk mengidentifikasi jumlah pengunjung dalam bentuk grafis, dan dengan LSTM ( Long Short  Term  Memory )  untuk  membuat  model  prediksi,  sehingga  informasi  yang diperoleh  nantinya  dapat  mempermudah  dan  menentukan  kebijakan  apa  yang akan diambil oleh negara dan agen. sehingga dengan metode ini akan lebih mudah dalam  mengidentifikasi  informasi  yang  didapatkan  melalui  penyaringan  jumlah wisatawan mancanegara. Berdasarkan latar belakang diatas yang telah diuraikan, maka  rumusan  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah  bagaimana  menerapkan metode Exploratory  Data  Analyst (EDA)  dan Long  Short  Term  Memory (LSTM) untuk  exploratory  data  dan  memprediksi    pola  pergerakan  jumlah  wisatawan  di masa  depan,  sehingga  dapat  digunakan  sebagai  pedoman  dalam  menentukan kebijakan yang akan diambil. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memperoleh informasi  jumlah  wisatawan  mancanegara  dengan  menggunakan  metode Exploratory data analysis (EDA dan dengan LSTM ( Long Short Term Memory ) untuk memperoleh prediksi jumlah wisatawan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  dilakukan  dalam  meyelesaikan  penelitian  yaitu mengumpulkan  data  dari  library  research  dan  field  research,  setelah  data  yang dikumpulkan  sudah  terkumpul  selanjutnya  dilakukan  pembersihan  data, kemudian  dilanjutkan  dengan  menggunakan  EDA  untuk  mengeksplorasi  data untuk  mencari  informasi  jumlah  wisatawan    serta  melakukan  pemodelan mengunakan Lstm untuk memprediksi jumlah wisatawan. berikut adalah Gambar proses penelitian terdapat pada Gambar 1 berikut.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 524-537 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Pengumpulan Data Field Research Library Research Data Cleaning Exploratory data analyst (EDA) dan membuat model LSTM Hasil Prediksi Lstm
Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.1. Pengumpulan data
Peneliti mengumpulkan informasi dan data melalui library research dan field research yaitu:

## 2.1.1. Library research
Penelitian  kepustakaan  (library  research)  ialah  Penelitian  dengan menggunakan fasilitas yang ada seperti buku, jurnal, dokumen, bahan sejarah, dll di  perpustakaan  dan  memperoleh  data  informasi  [4].  Dalam  hal  ini  penulis mengumpukan  dan  meriview  beberapa  penelitian  terkait  topik  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
a) Prediksi  Jumlah  Kunjungan  Wisatawan  Asing  Menggunakan  Algoritma  Linier Regresi  Multivariet,  hasilnya  adalah  Metode  dengan  nilai  error  terendah  yaitu metode  Linier  Regresi  Multivariet  Berbasis  forward  selection,  dengan  nilai RMSE 556,49 [5]
b) Prediksi  Kunjungan  Wisatawan  Mancanegara  melalui  pintu  Udara Menggunakan  ARIMA,  Glmnet  dan  Prophet  hasilnya  adalah  model  ARIMA merupakan  model  terbaik  untuk  melakukan  prediksi  dibandingkan  model Prophet  dan  Glmnet  karena  menghasilkan  nilai  terbaik  pada  MAE  sebesar 749030.4 [6]

## 2.1.2. Field research
Metode pengamatan penelitian lapangan ( field research ) dapat didefinisikan yaitu  melakukan  observasi  langsung  untuk  mengumpulkan  informasi  yang diperlukan [7].
Pada  penelitian  ini  dataset  yang  digunakan  berasal  dari  repositori  Milik Badan Pusat Statistik. Data set ini diambil dari tahun 2017 sampai 2022, data ini memiliki  14  kolom  dan  249  baris  per  tahun  dan  bila  di  total,  data  ini  memiliki 1.494  baris.  Yang  dimana  data  ini  berisikan  kunjungan  wisatawan  mancanegara dari banyak negara. Detail data tersebut dapat dilihat pada Gambar di bawah ini.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 524-537 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 2. Data Row penelitian yang dipakai

## 2.2. Data Cleaning
Data Cleaning atau yang sering disebut  pembersihan data yakni proses yang dipakai untuk mendeteksi, memperbaiki, menghapus dataset, tabel, dan database yang    salah  atau  tidak  relevan[8].  Hal  ini  mengacu  pada  data  yang  akan  diganti, diubah  atau  dihapus  setelah  tahap  identifikasi  data  yang  tidak  lengkap.  Proses pembersihan pada  Data Cleaning ini sangat  penting untuk menghindari data yang terduplikasi, missing value dan membuat data yang  lebih terstruktur [9] . Tahapan tahapan dalam data cleaning adalah sebagai berikut [10] ;
a) Mendeteksi kesalahan data.
b) Menghapus data ganda ataupun data yang tidak diperlukan.
c) Memperbaiki kesalahan struktur.
d) Memfilter variabel yang tidak diinginkan.
e) Menangani data yang hilang.
f) Memverifikasi data.

## 2.3. Exploratory Data Analysis
Exploratory  Data  Analysis (EDA)  melibatkan  studi  dan  visualisasi  data  guna mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang  informasi  yang terkandung  dalam  data  tersebut.  Tujuan  EDA  adalah  untuk  mengungkapkan informasi dasar, memastikan integritas data [11]. Saat melakukan EDA, beberapa proses mungkin diikuti. Berikut adalah beberapa langkah umum yang dapat diikuti saat melakukan analisis data EDA [12]:
a. Memaksimalkan wawasan pada dataset.
b. Meneliti  struktur data.
c. Extract varibel penting.
d. Temukan abnormalitas dan outlier.
e. Melakukan uji asumsi.
f. Menentukan  Rasio Optimal/menentukan faktor penting.

## 2.4. Long Short Term Memory
Salah  satu  metode  deep  learning  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan prediksi dan mengolah  data time series adalah long short-term memory (LSTM) dimana  metode  ini  merupakan  bentuk  pengembangan  dari  recurrent  neural network (RNN) [13].
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 524-537 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
LSTM ( Long Short Term Memory ) adalah sistem penyimpanan data yang dapat memproses, memprediksi dan mengklasifikasikan data dalam jangka  waktu yang panjang [14] .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Masalah  yang  dihadapi  dalam  penelitian  ini  adalah  kesulitan  dalam memprediksi  jumlah  wistawan  mancanegara  serta  minimnya  informasi,  sehingga hal ini dapat mempengaruhi keputusan pemerintah dalam menentukan kebijakan mengenai wisatawan seperti contohnya penyediaan fasilitas, akomodasi, promosi dan  lain-lain.  Oleh  karena  itu,  rumusan  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah bagaimana  menerapkan  metode Exploratory  Data  Analyst (EDA)  dan Long  Short Term Memory (LSTM) untuk exploratory data dan memprediksi  pola pergerakan jumlah  wisatawan  di  masa  depan,  sehingga  dapat  digunakan  sebagai  pedoman dalam menentukan kebijakan yang akan diambil.

## 3.1. Identifikasi Data
Data diambil melalui situs resmi BPS (Badan Pusat Statistik), data ini adalah data  kunjungan  wisatawan  mancanegara  ke  Indonesia  dari  tahun  Januari  -  2016 sampai Desember - 2022. Dimana setiap data tersebut memiliki Jumlah Kunjungan Wisatawan dari 244 Negara.
Gambar 3. Dataset pada Website Resmi

## 3.2. Pengolahan Data
Pada  sub  bab  ini  membahas  tentang  tahapan  penelitian  yaitu  dari  import Libraries,  data  cleaning,  Exploratory  Data  Analysis  untuk  mencari  berbagai informasi  penting,  dan  membuat  Model  Prediksi  serta  memvisualisasikan  dalam bentuk  grafik  untuk  mempermudah  dalam  membaca  prediksi.  Peneliti  mengolah data menggunakan bahasa pemrograman Python melalui Google Collab.

## 3.3. Libraries
Membuat  kolom  baru  Tahunan  hasil  gabungan  Beberapa  libraries  ini diperlukan  untuk  melakukan  visualisasi  data  EDA,  dan  melakukan  pemodelan LSTM.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 524-537 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 4. Libraries yang dipakai untuk penelitian
Dalam  Gambar  4  merupakan  potongan  kode  untuk  mengimport  libraries seperti  libraries  numpy  yang  digunakan  untuk  mengolah  data  array,  pandas digunakan  untuk  mengolah  data  terstruktur,  libraries  re  (Reguler  Expression) digunakan  untuk  menyediakan  fungsi  fungsi  ekspresi  reguler,  libraries  string digunakan  untuk  memproses  data  string,  libraries  math  digunakan  untuk melaukan operasi matematika, matplotlib dan seaborn digunakan untuk visualisasi data  dan  untuk  membuat  visualisasi  data  yang  lebih  bagus,  dan  terakhir  sklearn dan keras digunakan untuk membuat model prediksi.

## 3.4. Hasil Data Cleaning
Membuat kolom baru Tahunan hasil gabungan kolom Januari sampai kolom desember,  dikarenakan  data  yang  didapat  adalah  data  time  series  dari  6  data tahunan  yang berbeda, maka dari itu diperlukan penggabungan data data tersebut menjadi  1  data  secara  vertikal  dengan  fungsi  pd.concat.  Kemudian  setelah digabung  data  tersebut  dilakukan  Data  Cleaning  dengan  mengganti  data  yang kosong  menjadi  angka  0  dan  menghilangkan  tanda  “-“  serta  mengubah  data kebangsaan  menjadi  huruf  kecil  sehingga  dapat  mempermudah  dalam mengexplorasi dan pembuatan model.
Gambar 5. Potongan Kode Data cleaning
Gambar 6. Data Setelah dilakukan Cleaning
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 524-537 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3.5. Exploratory Data Analyst (EDA)
Pada tahap ini dilakukan analisis EDA untuk melakukan Exploratory  jumlah wisatawan  dari  tahun  2017  sampai  2022  untuk  menemukan  berbagai  informasi valid.

## A. Grand total turis
Berdasarkan Gambar 7 didapatkan informasi bahwa turis terbanyak terdapat pada tahun 2019 yaitu sebanyak 16 juta turis diikuti tahun 2018 yaitu sebanyak 15 juta  dengan  perbandingan  1  juta  turis  serta  2017  yaitu  sekitar  14  juta  turis sedangkan turis paling sedikit adalah pada tahun 2020 sampai 2021  yaitu hanya sekitar 4 juta sampai 1,5 juta dan jumlah wisatawan kembali naik pada tahun 2022 menjadi sekitar 5,5 juta turis.
Jumlah wisatawan  mengalami  penurunan  yang  signifikan  dimulai  dari  awal tahun  2020,  hal  ini  disebabkan  banyak  negara  melakukan  Lockdown  dan menghentikan  penerbangan  di  wilayahnya  akibat  dari  kasus  pandemi  Covid-19 [15], Penyebaran virus ini bahkan dibicarakan oleh banyak kalangan masyarakat termasuk  dalam  sosial  media,    bahkan  hingga  saat  ini  virus  Corona  menjadi perhatian dunia internasional hingga saat ini [16]. Namun jika dilihat berdasarkan Gambar  3.5  meskipun  sudah  diberlakukannya  Lockdown  masih  banyak  jumlah kunjungan  wisatawan  pada  tahun  2020  dan  2021,    dimana  kemungkinan    salah satu  alasan  ini  terjadi  karena  banyaknya  pekerja  asing  atau  TKA  yang  datang  ke Indonesia baik itu secara legal maupun ilegal  sehingga berpotensi bertambahnya isu  pelanggaran  keimigrasian  dan  ketenagakerjaan  [17].  Kemudian  pada  akhir tahun 2022 sudah mulai diberlakukannya New normal sehingga jumlah kunjungan wisatawan perlahan meningkat.
Gambar 7. Grand Total Turis selama 6 tahun
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 524-537 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## B. Total Turis berdasarkan 4 Benua
Berdasarkan  Gambar  diatas  dapat  diambil  informasi  jumlah  wisatawan menurut  benua  adalah  bahwa  turis  dari  Benua  Asia  lah  yang  paling  banyak mengunjungi Indonesia diikuti turis dari Benua Eropa, Benua Amerika dan paling sedikit  adalah  Benua  Afrika,  yang  dimana  pada  tahun  2018  Indonesia  mendapat kunjungan  turis  terbanyak  dari  Benua  Asia  yaitu  sebanyak  sekitar  5  juta wisatawan.
Gambar 8. Total turis berdasarkan benua (exclude ASEAN)

## C. Top 10 negara dengan kunjungan wisatawan terbanyak
Berdasarkan  Informasi  dari  Gambar  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa Malaysia adalah negara dengan jumlah wisatawan terbanyak dengan total 10 juta wisatawan diikuti oleh negara China dengan total 674 ribu wisatawan, Timor Leste 641 ribu wisatawan, Singapore 622 ribu wisatawan, Australia 485 ribu wisatawan, India  217  ribu wisatawan,  Jepang 179  ribu wisatawan,  USA  147  ribu wisatawan, UK 140 ribu wisatawan dan terakhir Korea Selatan 137 ribu wisatawan.
Gambar 9. Top 10 negara dengan wisatawan terbanyak

## 3.6. Membuat Model LSTM

## A. Pemilihan Data Baru
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pemilihan  data    baru  yaitu  benua  Asia  (tidak termasuk negara ASEAN), dan negara ASEAN. Data tersebut diambil berdasarkan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 524-537 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
data  dengan  jumlah  wisatawan  terbanyak,  dimana  setiap  data  dimasukkan kedalam dataframe baru.
Gambar 10. dataframe baru
B. Membuat kolom baru, memformat, replace dan pengambilan kolom
Membuat  data  kolom  baru  yaitu  kolom  Tahun-Bulan  dari  hasil  gabungan kolom  Tahun  dan  Bulan,  kolom  Tahun-Bulan  tersebut  kemudian  di  format  ke Datetime  sehingga  data  tersebut  dapat  dikenali  sebagai  tanggal  yang  nantinya dapat mempermudah dalam  mengurutkan data.
Gambar 11. Potongan kode replace, membuat kolom baru, memformat dan pengambilan kolom

## C. Preprocessing data
Data tersebut kemudian scaling menggunakan MinMaxScaler dengan tujuan untuk  menormalisasi  data  dan  mengatur  rentang  data  antara  0  dan  1  untuk menstabilkan data agar mudah dan cepat untuk dilatih kemudian dataset tersebut dibagi ke dalam data train 75 persen dan data test 25 persen.
Gambar 12. Potongan kode preprocessing data
dan  terakhir    mengambil  kolom  yang  diperlukan  saja  yaitu  kolom  Tahun- Bulan dan Jumlah.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 524-537 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 13. Hasil dataset setelah pengambilan kolom

## D. Menentukan timestamp dan reshape data
Timestamp  digunakan  sebagai  urutan  waktu  yang  digunakan  untuk pemodelan  data  dalam  kasus  ini  timestamp  yang  digunakan  adalah  1,  kemudian setelah menentukan timestamp dilanjutkan dengan mengubah data menjadi array 3 dimensi dengan reshape agar sesuai dengan format yang digunakan untuk input dalam pemodelan LSTM.
Gambar 14. Potongan kode timestamp dan reshape data

## E. Melatih dataset
Memakai  fungsi  sequential  untuk  membuat  model  secara  berurutan kemudian diikuti dengan menambahkan layer LSTM ke dalam model, dalam hal ini jumlah  unit  yang  ditambahkan  adalah  10,  input_shape  digunakan  untuk menentukan  dimensi    input  yang  diharapkan  oleh  layer  LSTM,  Dense  digunakan untuk  mengubah  output  dari  LSTM  menjadi  output  tunggal,  compile  digunakan untuk  menentukan  fungsi  loss,  optimizer,  dan  matrik  evaluasi  dan  terakhir menentukan  jumlah  epoch  yaitu  berapa  banyak  data  tersebut  dilatih  serta menentukan batch size untuk menentukan ukuran batch size saat melatih model.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 524-537 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 15. Potongan kode untuk melatih dataset

## F. Hasil prediksi dataset
Semakin rendah nilai MAPE, maka kemampuan model tersebut semakin baik [18], untuk lebih jelas mengenai pengukuran nilai MAPE dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 1. Pengukuran nilai MAPE [19] Mape Keterangan <10% Sangat akurat 10% - 20% Pemodelan Baik 10% - 50% pemodelan Layak >50% pemodelan Buruk
Gambar 16. Potongan kode pengukuran MAPE
Berdasarkan  dua  data  yang  diuji,  nilai  MAPE  yang  ditunjukkan  melalui Potongan  kode  kedua  variabel  menunjukkan  keterangan  Model  Pemodelan  baik dikarenakan  semakin  rendah  nilai  MAPE  maka  akan  lebih  sedikit  error  hasil prediksii dengan data aktual.
Penilaian pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 2. Hasil Nilai MAPE Penelitian Nama Data MAPE Keterangan Benua Asia 13.84 Pemodelan Baik Negara ASEAN  15.96 Pemodelan Baik
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 524-537 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 17. Hasil grafik Prediksi Benua asia dan Negara ASEAN
Gambaran  hasil  visualisasi  prediksi  Benua  Asia  dapat  dilihat  pada  Gambar 3.15  diatas  dimana  data  aktual  ditampilkan  dengan  garis  biru,  data  pelatihan prediksi  diGambarkan  dengan  garis  merah  dan  data  pelatihan  pengujian ditampilkan dengan garis hijau, terlihat pada Gambar 3.15 jumlah wisatawan dari Benua  Asia  ke  Indonesia  dengan  jumlah  terendah  adalah  pada  bulan  ke  10  atau tahun 2023 Oktober yaitu sekitar  320 ribu wisatawan sedangkan jumlah tertinggi adalah  pada  bulan  ke  20  atau  tahun  2024  Agustus  yaitu  sekitar  580  ribu  dan apabila terjadinya wabah seperti tahun 2019-2020 jumlah pengunjung wisatawan akan mencapai titik terendah yaitu hanya sekitar 50 ribu pengunjung.
Gambar 18. Hasil grafik Prediksi Negara ASEAN
Sedangkan  pada  prediksi  jumlah  wisatawan  Negara  ASEAN  jumlah wisatawan dari Negara ASEAN ke Indonesia dengan jumlah terendah adalah pada bulan  Januari  -  Oktober  yaitu  sekitar  390  ribu  wisatawan  sedangkan  jumlah tertinggi adalah pada bulan ke 30 atau tahun 2025 mei yaitu sekitar 580 ribu dan apabila terjadinya wabah seperti tahun 2019-2020 jumlah pengunjung wisatawan akan mencapai titik terendah yaitu hanya sekitar 50 ribu pengunjung.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 524-537 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  EDA  dan  pelatihan  model  LSTM  jumlah wisatawan  terdapat  beberapa  kesimpulan  bahwa  puncak  Jumlah  wisatawan terjadi  pada  tahun  2019  yang  mencapai  diatas  15  juta  wisatawan.  Dan  benua dengan  jumlah  wisatawan  paling  banyak  adalah  Benua  Asia.  Malaysia  adalah negara  dengan  jumlah  wisatawan  terbanyak  dengan  total  10  juta  wisatawan diikuti  oleh negara  China  dengan  total  674  ribu wisatawan  dan  Timor  Leste  641 ribu  wisatawan.  Nilai  MAPE  yang  ditunjukkan  melalui  Pelatihan  kedua  variabel yaitu Benua Asia dan Negara ASEAN menunjukkan keterangan Model Pemodelan Baik dengan nilai 13.84 untuk Benua Asia dan 15.96 untuk Negara ASEAN dimana semakin kecil nilai MAPE maka semakin akurat model tersebut. Berdasarkan hasil prediksi  jumlah  wisatawan  dengan  jumlah  tertinggi  terjadi  pada  tahun  2024 agustus yaitu 580 ribu pada benua asia dan tahun 2025 mei yaitu 580 ribu pada Negara ASEAN.
Saran  dari  penelitian  ini  yaitu  dilakukannya  Pemantauan  secara  berkala dengan memperbarui data secara teratur memberikan informasi yang terkini dan akurat  serta  relavan.  Selain  itu,  menyediakan  data  per  hari  memberikan  tingkat detail  yang  lebih  tinggi,  memungkinkan  kita  untuk  menganalisis  tren  dan  pola secara  lebih  mendalam  serta.  Dengan  demikian,  pembaruan  data  secara  teratur dan  memberikan  data  per  hari  dapat  meningkatkan  informasi  yang  disajikan dengan  memberikan  Gambaran  yang  lebih  lengkap  dan  aktual.  Dan  Hasil  dari prediksi  LSTM  EDA  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memicu  inovasi  dan pengembangan penelitian lebih lanjut seperti implementasi applikasi promosi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. Lisnawati, “Model exponential  smoothing holt-winter dan model  SARIMA untuk peramalan tingkat hunian hotel di provinsi DIY,” UNY J. , pp. 6–25, 2019.
[2]  N. Angraeny, “Penerapan Metode Arch Garch Untuk Analisis Peramalan Nilai Ekspor
Indonesia,” p. 53, 2019, [Online]. Available: https://lib.unnes.ac.id/37556/1/4112316006.pdf
[3]  Candra, “Strategi Pemulihan Pasar Pariwisata Di Kawasan Amerika Pasca Pandemi Covid-  19,” Pancanaka ,  vol.  7,  no.  04,  p.  14,  2022,  [Online].  Available: https://kebijakankesehatanindonesia.net/images/2019/policy_brief_penguatan_kb k_dalam_meningkatkan_mutu_rujukan_non_spesialistik.pdf
[4]  M. Sari and Asmendri, “Penelitian Kepustakaan (Library Research) dalam Penelitian Pendidikan IPA,” Nat. Sci. [Diakses 11 Juli 2022] , vol. 6, no. 1, pp. 41–53, 2020, doi: 10.15548/nsc.v6i1.1555.
[5]  M.  Nanja,  “Prediksi  Jumlah  Kunjungan  Wisatawan  Asing  Menggunakan  Algoritma Linier Regresi Multivariet,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 8, no. 4, pp. 1844–1853, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i4.1017.
[6]  A.  G.  Fakhrul  Mu’minin,  Fauziah,  “Prediksi  Kunjungan  Wisatawan  Mancanegara Melalui  Pintu  Udara  Menggunakan  ARIMA,  Glmnet,  dan  Prophet  Prediction  of Foreign Tourist Visits via Airline using ARIMA, Glmnet, and Prophet,” Techno.COM , vol. 21, no. 1, pp. 149–156, 2022.
[7]  Aslamiyah, “Implementasi Akad Mudharabah Pada Produk-Produk Asuransi Syari’ah Studi  Kasus  Pada  PT.  Asuransi  Bumi  Putera  Pemuda  Syari’ah  Cabang  Kapten Tendean,” Taraadin  J. Ekon. dan Bisnis Islam , vol. II, 2021.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 524-537 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
[8]  N.  P.  A.  Widiari,  I.  M.  A.  D.  Suarjaya,  and  D.  P.  Githa,  “Teknik  Data  Cleaning Menggunakan Snowflake untuk Studi Kasus Objek Pariwisata di Bali,” J. Ilm. Merpati (Menara  Penelit.  Akad.  Teknol.  Informasi) ,  vol.  8,  no.  2,  p.  137,  2020,  doi: 10.24843/jim.2020.v08.i02.p07.
[9]  D. T. Husni et al. , “Analisis Big Data Penjualan Video Games Mengunakan Eda,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5, no. 1, p. 43, 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i1.517.
[10]  F. Ridzuan and W. M. N. Wan Zainon, “A review on data cleansing methods for big data,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  161,  pp.  731–738,  2019,  doi: 10.1016/j.procs.2019.11.177.
[11]  G.  Wang,  B.  Zhao,  B.  Wu,  C.  Zhang,  and  W.  Liu,  “Intelligent  prediction  of  slope stability based on visual exploratory data analysis of 77 in situ cases,” Int. J. Min. Sci. Technol. , vol. 33, no. 1, pp. 47–59, 2022, doi: 10.1016/j.ijmst.2022.07.002.
[12]  M. Radhi, A. Amalia, D. R. H. Sitompul, S. H. Sinurat, and E. Indra, “Analisis Big Data Dengan  Metode  Exploratory  Data  Analysis  (Eda)  Dan  Metode  Visualisasi Menggunakan  Jupyter  Notebook,” J.  Sist.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.  Prima(JUSIKOM
PRIMA) , vol. 4, no. 2, pp. 23–27, 2022, doi:
10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v4i2.2475.
[13]  R. Akbar, R. Santoso, and B. Warsito, “Prediksi Tingkat Temperatur Kota Semarang Menggunakan Metode Long Short-Term Memory (Lstm),” J. Gaussian , vol. 11, no. 4, pp. 572–579, 2023, doi: 10.14710/j.gauss.11.4.572-579.
[14]  M. Owen, V. Vincent, R. Br Ambarita, and E. Indra, “Implementasi Metode Long Short Term  Memory Untuk  Memprediksi  Pergerakan  Nilai  Harga  Emas,” J.  Tek.  Inf.  dan Komput. , vol. 5, no. 1, p. 96, 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i1.507.
[15]  I. Dwina, “Melemahnya Ekonomi Indonesia Akibat Covid-19,” Progr. Stud. Pendidik. IPS,  FKIP  Univ.  Lambung  Mangkurat ,  pp.  1–5,  2020,  [Online].  Available: https://www.kompasiana.com/dewilst08/5ebcb675097f3659853413b3/ekonomi- indonesia-menanggung-beban-covid-19
[16]  K.  Kelvin,  J.  Banjarnahor,  E.  I.  -,  and  M.  NK  Nababan,  “Analisis  perbandingan sentimen Corona Virus Disease-2019 (Covid19) pada Twitter Menggunakan Metode Logistic  Regression  Dan  Support  Vector  Machine  (SVM),” J.  Sist.  Inf.  dan  Ilmu Komput.  Prima(JUSIKOM  PRIMA) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  47–52,  2022,  doi: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v5i2.2365.
[17]  R.  P.  Sari,  “Rangka  Menangkal  Masuknya  Tenaga  Kerja  Asing  Ilegal  Di  Indonesia Menurut Undang- Undang Nomor 6 Tahun 2011 Tentang Keimigrasian,” Lex LATA , no. 06, pp. 252–262, 2021.
[18]  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.
[19]  R.  K.  Klimberg,  G.  P.  Sillup,  K.  J.  Boyle,  and  V.  Tavva,  “Forecasting  performance measures - What are their practical meaning?,” Adv. Bus. Manag. Forecast. , vol. 7, pp. 137–147, 2010, doi: 10.1108/S1477-4070(2010)0000007012.