## Prediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Kabupaten Lombok Barat Menggunakan Algoritma Long Short Term Memory
M. Imam Budi Laksamana 1 , Ema Utami 2 , Hanif Al Fatta 3
1,2,3 Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta

## ABSTRAK
Kabupaten  Lombok  Barat  merupakan  salah  satu  wilayah  di  Indonesia  yang memiliki  daya  tarik  tersendiri  bagi  wisatawan  lokal  maupun  internasional.  Salah satu  sektor  yang  paling  terdampak  besar  terhadap  intensitas  kunjungan  wisata adalah hotel. Untuk meningkatkan diperlukan upaya yang tepat untuk memelihara objek  wisata  sehingga  dapat  menjadi  daya  tarik  bagi  wisatawan.  Dalam  upaya pemeliharaan  objek  wisata,  Dinas  Pariwisata  Lombok  Barat  perlu  melakuakan analisa  dan  prediksi  kedatangan  wisatawan  lokal  maupun  internasional,  dalam prosesnya  analisa  dan  prediksi,  pemerintah  kabupaten  Lombok  Barat  melakukan pengumpulan  data  kunjungan  wisatawan  dari  setiap  pintu  masuk  objek  wisata yang  dimana  pada  prosesnya  memerlukan  waktu  yang  cukup  lama  dan membutuhkan  sumber  daya  manusia  yang  cukup  tinggi.  Untuk  mengatasi permasalahan tersebut dilakukan proses prediksi  menggunakan  sistem komputasi dengan machine learning agar nantinya waktu yang dibutuhkan dalam analisa dan prediksi  menjadi  lebih  singkat  dan  kebutuhan  akan  sumber  daya  manusia  yang tinggi  bisa  teratasi.  Metode  yang  akan  diterapkan  dalam  prediksi  adalah Long Short Term Memory (LSTM), atribut dan nilai yang digunkan dalam model LSTM adalah nilai input layer 1, lalu nilai epochs 100 dan batch size 1, berdasarkan hasil pengujian  yang dilakukan pada penelitian ini, Long Short Term Memory (LSTM) memiliki  performa  yang  kurang  baik  dalam  memprediksi  jumlah  kunjungan wisata  kabupaten  Lombok  Barat  menggunakan  data  rentang  waktu  bulanan  dari tahun  2017-2021,  hal  ini  dibuktikan  dengan  hasil  uji  evaluasi  yang  dilakukan dengan  mencari  nilai Root  Mean  Square  Error (RMSE),  dimana  hasil  model prediksi  akan  dikatakan  baik  jika  memiliki  nilai  error  yang  lebih  kecil.  dimana nilai Root  Mean  Square  Error (RMSE)  yang  dihasil  dalam  penelitian  ini  cukup tinggi yaitu 10479,30.
Kata kunci : Prediksi , kunjungan wisata, long short term memory .
M. Imam Budi Laksamana Ema Utami
Hanif Al Fatta
http://ejournal.kopertais4.or.id/sasambo/index.php/tafaqquh Print ISSN: 2528-3162
Online ISSN: 2580-4839 Vol. 6 No. 2 (2021): Desember

## Pendahuluan
Pariwisata  merupakan  sektor  ekonomi  yang  memiliki  perkembangan cukup  pesat  di  Indonesia,  perkembangan  sektor  ini  mengakibatkan  pariwisata sebagai  sektor  penyumbang  pamasukan  yang  cukup  berperan  bagi  negara  [1]. Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat  merupakan  salah  satu  provinsi  di  Indonesia  yang memiliki  daya  tarik  tersendiri  bagi  wisatawan.  Salah  satu  kabupaten  di  Nusa Tenggara  Barat  yang  memiliki  tingkat  kunjungan  pariwisata  yang  cukup  tinggi adalah  kabupaten  Lombok  Barat,  tingkat  kunjungan  pariwisata  sangat berpengaruh  terhadap  kunjungan  hotel  di  kabupaten  Lombok  Barat.  Di  klaim sebelum pandemi tingkat kunjungan  hotel di kabupaten Lombok Barat mencapai 98  persen,  namun  pada  awal  wabah  corona  menyerang  tingkat  kunjungan  hotel menurun 10 persen hingga 30 persen pada akhir tahun 2020 [2]. Kunjungan hotel yang  menurun  menjadi  hal  yang  perlu  diperhatikan  oleh  pemerintah  setempat, dikarenakan  hal  ini  akan  sangat  berpengaruh  terhadap  PAD  (Pendapatan  Asli Daerah)  setempat  [2].  Penurunan  jumlah  kunjungan  yang  terjadi  pada  hotel menyebabkan  puluhan  hotel  berhenti  beroperasi  sehingga  menyebabkan terjadinya pemberhentian karyawan  [3].  Untuk meningkatkan kunjungan  hotel di kabupaten  Lombok  Barat  pemerintah  perlu  melakukan  upaya  yang  cukup  untuk mempertahakan  kunjungan  wisatawan  sehingga  dapat  mempengaruhi  tingkat kunjungan hotel di kabupaten Lombok Barat.
Dinas  Pariwisata  Lombok  Barat  melakukan  analisa  jumlah  kunjungan wisata  di  kabupaten  Lombok  Barat  dengan  mengumpulkan  data  kunjungan  dari pintu-pintu objek wisata  yang terdapat  di daerah Kabupaten Lombok Barat. Data yang  didapatkan  kemudian  diolah  untuk  melakukan  prediksi  jumlah  kunjungan wisatawan  baik  lokal  maupun  internasional.  Proses  pengolahan  data  akan  sangat membutuhkan  proses  pengolahan  yang  lama,  dan  akan  membutuhkan  sumber daya  manusia  yang  tinggi.  Untuk  mengatasi  masalah  tersebut  proses  pengolahan data  untuk  melakukan  prediksi  dapat  dilakukan  secara  komputasi  menggunakan machine learning sehingga dapat meminimalisir waktu dan sumber daya manusia yang dibutuhkan.
Pada  penelitian  terdahulu  sudah  banyak  metode machine  learning yang digunakan  dalam  menuntaskan  permasalah  dalam  berbagai  kasus  dan  bidang kehidupan.  Sebagai  contoh  penelitian  yang  dilakukan  untuk  memprediksi  harga saham  menggunakan data harga saham dari tahun 2017-2019, penelitian prediksi harga  saham  yang  dilakukan  menggunakan  metode Support  Vector  Regression (SVR)  dan  LSTM,  tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  terdiri  dari pengumpulan  data, preprocessing data,  pembagian  data,  perancangan  model, pelatihan  dan  pengujian  model.  Berdasarkan  hasil  pengujian  LSTM  berhasil melakukan  prediksi  dengan  hasil  yang  lebih  baik  serta  memiliki  nilai loss yang lebih rendah dibandingkan dengan SVR[4].
Dalam  penggunaannya  LSTM  juga  digunakan  untuk  melakukan  prediksi harga  saham non-linear dan  tidak  teratur,  untuk  menanggulangi  hal  tersebut dilakukanlah  normalisasi  data,  selain  LSTM  penelitian  ini  juga  menggunakan metode  RNN  ( Recurrent  Neural  Networks ),  setelah  dilakukan  pengujian  hasil hasil  score  (MAE,  MSE,  dan  MAPE)  yang  didapatkan  oleh  metode  LSTM
M. Imam Budi Laksamana Ema Utami
Hanif Al Fatta
http://ejournal.kopertais4.or.id/sasambo/index.php/tafaqquh Print ISSN: 2528-3162
Online ISSN: 2580-4839 Vol. 6 No. 2 (2021): Desember
memiliki nilai yang lebih kecil jika dibandingkan dengan metode RNN ( Recurrent Neural  Network ),  sehingga  hasil  penelitian  ini  menyebutkan  bawa  LSTM memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  akurat  jika  dibandingkan  dengan  metode RNN [5].
Penelitian untuk melakukan prediksi menggunakan machine learning juga dilakukan untuk prediksi  jumlah kunjungan wisata  musium di Jakarta, data yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  kunjungan  musium  2015.  Metode yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  SVM  ( Support  Vector Machine ), penelitian ini menghasilkan bahwa SVM memiliki tingkat akurasi yang rendah, ini dibuktikan dengan hasil selisih dari data nyata dan data prediksi yang tinggi, dan nilai error yang dihasil sangat tinggi 2838303,5 [6].
Penelitian memprediksi jumlah kunjungan wisata provinsi Nusa Tenggara Barat juga dilakukan menggunakan machine learning, penelitian ini menggunakan data kunjungan wisata dari tahun 2004 sampai 2020, penelitian ini menggunakan metode  SVR  (Support  Vector  Regression)  dan  menghasilkan  aplikasi  prediksi jumlah  kunjungan  wisata  yang  diharapkan  dapat  menjadi  acuan  pemerintah provinsi  Nusa  Tenggara  Barat  dalam  mempersiapkan  infrastruktur  yang  dapat meningkatkan pertumbuhan pariwisata di provinsi Nusa Tenggara Barat.
Penelitian  yang  digunakan  untuk  memprediksi  jumlah  kunjungan  wisata juga  dilakukan  oleh  Tarigan  dkk,  penelitian  ini  memprediksi  jumlah  kunjungan wisata menggunakan data kunjungan pariwisata bali dari tahun 2007 sampai 2019. Penelitian ini menggunakan dua metode machine learning yaitu metode SVM dan Backpropagation ,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menemukan  model  yang  paling baik  diantara  kedua  model.  Setelah  dilakukan  pengujian  didapatkan  nilai  MSE 0,0009, MAE 0,0186, dan MAPE 0,0276 dihasilkan oleh metode SVM sedangkan Backpropagation menghasilkan  nilai  MSE  0,0170,  MAE  0,1066,  dan  MAPE 0,0276.  Sehingga  disimpulkan  bahwa  SVM  memiliki  nilai  akurasi  yang  lebih tinggi dibandingkan Backpropagation dalam melakukan prediksi [7].
Metode  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini  adalah Long  Short  Term Memory (LSTM).  Dalam  penerapannya  metode  LSTM  akan  membuat  hasil prediksi  yang  akurat  terhadap  suatu  variable.  Dimana  prediksi  yang  baik  adalah jika  tingkat  kesalahan  yang  dihasilkan  lebih  kecil  maka  tingkat  akurasi  yang dihasilkan akan lebih akurat [8]. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data  kunjungan  kabupaten  Lombok  Barat  dari  tahun  2017-2021,  dan  metode pengujian  untuk  menghitung  tingkat  kesalahan  menggunakan Root  Mean  Square Error (RMSE) dan Mean Absolute Percent Error (MAPE).
Penelitian  yang  dilakukan  diharapkan  dapat  digunakan  oleh  dinas Pariwisata  Lombok  Barat  serta  industry  pariwisata  lainnya  sebagai  salah  satu acuan  dalam  melakukan  analisa  jumlah  kunjungan  wisata  di  Kabupaten  Lombok Barat, sehingga diharapkan informasi yang diperoleh dapat meningkatkan  jumlah kunjungan wisatawan dan mengurangi jumlah penurunan wisatawan di kabupaten Lombok Barat. Selain itu diharapkan informasi yang didapat dapat dijadikan salah
M. Imam Budi Laksamana Ema Utami
Hanif Al Fatta
http://ejournal.kopertais4.or.id/sasambo/index.php/tafaqquh Print ISSN: 2528-3162
Online ISSN: 2580-4839 Vol. 6 No. 2 (2021): Desember
satu  acuan  untuk  memenuhi  fasilitas  yang  dibutuhkan  pada  objek  wisata  agar menambah daya tarik objek wisata yang ada di Kabupaten Lombok Barat [1].

## Metodologi
Prediksi  jumlah kunjungan wisata kabupaten Lombok Barat akan  melalui beberapa tahapan. Tahapan tersebut adalah.
Gambar 1 Tahapan Penelitian
Pada  gambar  diatas  terdapat  tahapan  yang  akan  dilalui  dalam  penelitian  ini, diantaranya  adalah  proses  pengumpulan  data, preprocessing data,  perancangan model dan yang terakhir adalah evaluasi.

## A. Pengumpulan Data
Penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  data  jumlah  kunjungan  wisata kabupaten  Lombok  Barat  yang  diproleh  langsung  dari  Dinas  Pariwisata Kabupaten Lombok Barat. Penelitian ini menggunakan data  rentang waktu setiap bulan dari tahun 2017 sampai 2021. Data yang ada didapatkan dari daerah wisata yang  ada  di  Kabupaten  Lombok  Barat  yaitu  :  Senggigi,  Lingsar,  Narmada,  dan Sekotong yang dimana total dari keseluruhan data berjumlah 240 data.

## B. Preprocessing Data
Pada proses ini data yang didapatkan dimasukkan ke dalam excel lalu diproses menggunakan  google  colabs,  pada  google  colabs  dilakukan  pencarian missing value lalu mengisi value menggunakan nilai rata-rata kolom tersebut, selanjutnya dilakukan  penambahan  kolom  baru  yang  merupakan  hasil  penjumlahan  dari kolom  masing-masing  lokasi  wisata,  selanjutnya  setelah  itu  dilakukan  proses normalisasi data untuk menseragamkan range data dari 0-1 menggunakan metode min-max scaller.

## C. Perancangan model LSTM
Perancangan  model  LSTM  dimulai  dengan  inisialisai  parameter  yang digunakan  dalam  model  LSTM  seperti hidden  layer,  lapisan  neuron,  epoch dan batch size .setelah model siap kita dapat melakukan proses prediksi menggunakan LSTM.
M. Imam Budi Laksamana Ema Utami
Hanif Al Fatta
http://ejournal.kopertais4.or.id/sasambo/index.php/tafaqquh Print ISSN: 2528-3162
Online ISSN: 2580-4839 Vol. 6 No. 2 (2021): Desember

## D. Evaluasi
Setelah  malakukan  pelatihan  data  maka  akan  dilakukan  evaluasi  dengan mencari  nilai Root  Mean  Square  Error (RMSE)  yang  dihasilkan  oleh  data prediksi dan data training. Rumus RMSE adalah sebagai berikut .

## Gambar 2 Rumus RMSE
Rumus  diatas  memiliki  keterangan  Ʃ  merupakan  jumlah  keseluruhan  nilai,  n adalah  jumlah  data,  Xn  adalah  nilai  dari  data  sebenarnya  sedangkan  Xt  adalah data  prediksi,  hasil  prediksi  akan  dikatakan  baik  jika  nilai  RMSE  yang  dihasil memiliki nilai yang kecil.

## Hasil dan Pembahasan

## A. Preprocessing
Pada  tahap  ini  dilakukan  pencarian missing  value dan  diganti  menjadi  nilai rata-rata  kolom  tersebut,  setelah  itu  dilakukan  penambahan  kolom  dengan  nama
jumlah  yang  berisi  jumlah  kunjungan  wisata  dengan  rentang  data  bulanan, sehingga data yang ada menjadi seperti yang terlihat pada Gambar 3 .
Gambar 3 Data Setelah Dilakukan Pencarian Missing Value dan Penambahan Kolom Jumlah
Setelah itu dilakukan pengambilan data pada kolom jumlah dan dilakukan normalisasi data menggunakan metode min-max scaller sehingga menjadi seperti yang terlihat pada Gambar 4 .
M. Imam Budi Laksamana Ema Utami
Hanif Al Fatta
http://ejournal.kopertais4.or.id/sasambo/index.php/tafaqquh Print ISSN: 2528-3162 Online ISSN: 2580-4839 Vol. 6 No. 2 (2021): Desember

## Gambar 4 Data Setelah Dilakukan Normalisasi
Tahapan selanjutnya adalah melakukan pembagian data untuk data training dan data test, data dibagi menjadi 80% untuk data training dan 20% untuk data test.

## B. Perancangan Model LSTM
Pada penelitian ini digunakan atribut pada LSTM dengan nilai input layer 1, lalu nilai epochs 100 dan batch size 1. Berikut kualitas dari kombinasi nilai atribut yang digunkan setelah dijalankan.
Gambar 5 Hasil Kualitas Model Prediksi LSTM Pada Penelitian
M. Imam Budi Laksamana Ema Utami
Hanif Al Fatta
http://ejournal.kopertais4.or.id/sasambo/index.php/tafaqquh Print ISSN: 2528-3162
Online ISSN: 2580-4839 Vol. 6 No. 2 (2021): Desember

## C. Prediksi dan Evaluasi
Setelah  model  selesai  dibuat  selanjutnya  dilakukan  proses  prediksi,  prediksi menggunakan  data  training  dan  data  test  untuk  mengetahui  kualitas  dari  model LSTM,  berikut  adalah  hasil  dari  dari  prediksi  jumlah  kunjungan  wisatawan menggunakan metode LSTM yang di buat dalam bentuk grafik.
Gambar 6 Grafik Hasil Prediksi dan Data Aktual
Jika  dilihat  pada Gambar  6 ,  hasil  prediksi  yang  dihasilkan  berbeda dengan  data  aktual,  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  dari  hasil  model  prediksi yang digunakan, perlu dilakukan evaluasi, untuk evaluasi dapat dilakukan dengan mencari  nilai  RMSE,  nilai  RMSE  yang  memiliki  nilai  yang  lebih  kecil  memiliki arti  bahwa  tingkat  akurasi  metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  memiliki tingkat akurasi yang lebih baik, nilai RMSE yang dihasilkan dalam penelitian ini adalah 10479,30.

## Kesimpulan
Kesimpulan secara garis besar tingkat akurasi yang dihasilkan oleh metode LSTM dalam memprediksi jumlah kunjungan wisata di Kabupaten Lombok Barat dengan  data  kunjungan  wisata  rentang  waktu  bulanan  dari  tahun  2017-2021 memiliki nilai RMSE yang cukup besar, sehingga disimpulkan bahwa metode ini memiliki tingkat akurasi yang rendah dalam kasus yang diselesaikan dalam tulisan ini.
M. Imam Budi Laksamana Ema Utami
Hanif Al Fatta
http://ejournal.kopertais4.or.id/sasambo/index.php/tafaqquh Print ISSN: 2528-3162
Online ISSN: 2580-4839 Vol. 6 No. 2 (2021): Desember

## Daftar Pustaka
R. Hammad, A. Zuli Amrullah, dan P. Irfan, “ Optimasi  Neural  Network Dengan Menggunakan  Algoritma  Genetika  Untuk  Prediksi  Jumlah  Kunjungan Wisatawan  (Neural  Network  Optimization  Using  Genetic  Algorithm  For Prediction Number of Tourist Visits ),” vol. 3, no. 4, hal. 227–235, 2022.
S.  Hadi  dan  A.  Eikman,  “ Kontribusi  Pajak  Hotel  Dan  Restoran  Sebelum  Dan Sesudah  Pandemi  Covid  19  Terhadap  Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD) Kabupaten  Lombok  Barat, ” J.  Ilmu  Sos.  dan  Pendidik. ,  vol.  5,  no.  4,  hal. 2598–9944, 2021, doi: 10.36312/jisip.v5i4.2642/http.
I.  Budastra,  “ Dampak  Sosial  Ekonomi  Covid-19  Dan  Program  Potensial  Untuk Penanganannya:  Studi  Kasus  Di  Kabupaten  Lombok  Barat  Socio- Economic Impacts Of Covid-19 And Potential Programs For Mitigation: A Case Study In Lombok Barat District Oleh,” 2020.
A.  Arfan  dan  L.  ETP,  “ Perbandingan  Algoritma  Long  Short-Term  Memory dengan  SVR  Pada  Prediksi  Harga  Saham  di  Indonesia, ” PETIR ,  vol.  13, no. 1, hal. 33–43, Mar 2020, doi: 10.33322/petir.v13i1.858.
R.  Wang  dan  Z.  Zuo,  “ Stock  Price  Prediction  with  Long-short  Term  Memory Model,” in  Proceedings  - 2021 3rd International Conference on Machine Learning,  Big  Data  and  Business  Intelligence,  MLBDBI  2021 ,  2021,  hal.
274–279, doi: 10.1109/MLBDBI54094.2021.00058.
F.  A.  Najib  dan  N.  Nafi’iyah,  “ Algoritma  SVM  untuk  Memprediksi  Pengunjung Wisata Musium di Jakarta Article History ABSTRAK,” 2020.
I.  A.  Tarigan,  I.  P.  A.  Bayupati,  dan  G.  A.  A.  Putri,  “ Comparison  of  support vector machine and backpropagation models in  forecasting the number of foreign tourists in Bali province, ” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 9, no. 2, hal. 90–95, Apr 2021, doi: 10.14710/jtsiskom.2021.13847.
L.  Wiranda  dan  M.  Sadikin,  “ Penerapan  Long  Short  Term  Memory  Pada  Data Time Series Untuk Memprediksi Penjualan Produk Pt. Metiska Farma ,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 8, no. 3, hal. 184–196, 2019.