Penerapan Data Mining Prediksi Jumlah Wisatawan Menggunakan Algoritma Regresi Linear Berganda
Hendra Di Kesuma* 1 , Robi Yanto 2 , Alfiarini 3 , Ahmadi 4
1,2 Universitas Indo Global Mandiri Palembang; Jalan Jend. Sudirman Km.4 No. 62, 20 Ilir D. IV, Kec. Ilir Tim. I, Kota Palembang
3,4 STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuk Linggau; Jalan Yos Sudarso No 97 A Telp 0733-321307
1,2 Jurusan Sistem Informasi, UIGM, Palembang
3,4 Jurusan Sistem Informasi, STMIK BNJ, Lubuk Linggau e-mail: * 1 hendra.dikesuma@uigm.ac.id , 2 pakrobibnj@gmail.com, 3 alfiarini3@gmail.com,
4 ahmadi.bnj@gmail.com

## Abstrak
Pariwisata  adalah  salah  satu  sumber  penerimaan  daerah  melalui  pajak  daerah  dan retribusi daerah, maka pemerintah dan masyarakat sekitar agar dapat mengelola dan merawat objek  wisata.  Kota  Lubuklinggau  memiliki  program  wisata  Ayo  Ngelong  Lubuklinggau  dalam upaya  meningkatkan  pendapatan  asli  daerah  di  sektor  pariwisata.  Penelitian  ini  dilakukan  di Kota Lubuklinggau pada tahun 2011-2022 selama periode 12 tahun. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis pengaruh jumlah kamar hotel, jumlah tamu hotel, dan jumlah objek wisata terhadap prediksi jumlah wisatawan yang berkunjung di Kota Lubuklinggau pada Tahun 2023 - 2025. Pendekatan yang dipakai adalah pendekatan kuantitatif. Sumber data diambil dari laporan  tahunan  Dinas  Pariwisata  dan  BPS  Kota  Lubuk  Linggau  periode  2011-2022  dengan menggunakan  jenis  data  time  series.    Teknik  yang  digunakan  dalam  pengolahan  data  adalah metode analisis regresi linier berganda dengan menggunakan software pengujian Rapid Miner. Dari Hasil yang diperoleh menyatakan bahwa jumlah kamar dan tamu hotel pada tahun 2011- 2022  sangat  berpengaruh  terhadap  peningkatan  jumlah  wisatawan  yang  berkunjung  ke  objek wisata, dengan melihat hasil prediksi jumlah wisatawan tahun 2025 sebesar 25495 orang dengan tingkat determinasi sebesar 82,6 % dan 17,4 % dipengaruhi oleh faktor lainnya, sehingga dengan meningkatnya jumlah kunjungan wisatawan dapat memberikan pengaruh terhadap pendapatan asli daerah Kota Lubuk Linggau.

## Kata kunci : Wisatawan, Regresi Linear Berganda, Prediksi, Lubuklinggau

## Abstract
Tourism is one source of regional revenue through regional taxes and regional levies, so the  government  and  surrounding  communities  can  manage  and  maintain  tourist  attractions. Lubuklinggau City has the Ayo Ngelong Lubuklinggau tourism program in an effort to increase local revenue in the tourism sector. This research was conducted in Lubuklinggau City in 2011- 2022 over a 12 year period. The aim of this research is to analyze the influence of the number of hotel rooms, number of hotel guests, and number of tourist attractions on the prediction of the number of tourists visiting Lubuklinggau City in 2023 - 2025. The approach used is a quantitative approach. The data source was taken from the annual report of the Lubuk Linggau City Tourism Office  and  BPS  for  the  2011-2022  period  using  time  series  data.  The  technique  used  in  data processing is the multiple linear regression analysis method using Rapid Miner testing software. From the results obtained, it is stated that the number of hotel rooms and guests in 2011-2022 greatly influences the increase in the number of tourists visiting tourist attractions, by looking at the predicted results of the number of tourists in 2025 of 25,495 people with a determination level of 82.6% and 17%. 4% is influenced by other factors, so that the increasing number of tourist visits can have an influence on the local income of Lubuk Linggau City.
Keywords : Travelers, Multiple Linear Regression, Prediction, Lubuklinggau.

## 1. PENDAHULUAN
Kota Lubuklinggau adalah salah satu kota yang terletak di bagian barat Provinsi Sumatera Selatan,  kota  ini  terbentuk  pada  tahun  2001  sesuai  Undang  Undang  Nomor  7  Tahun  2001[1]. Seiring  dengan  peningkatan  jumlah  objek  wisata  yang  ada  di  Kota  Lubuklinggau,  pemerintah telah  menyiapkan  kebijakan  dan  program  diantaranya  dengan  pemberian  insentif  untuk menunjang  pemulihan  sektor  pariwisata  dan  ekonomi  kreatif.  Maka  dari  itu  pemerintah  Kota Lubuklinggau  memiliki  program  wisata  yang  dikenal  dengan  “Ayo  Ngelong  Lubuk  Linggau”. Melalui program tersebut pemerintah telah meningkatkan jumlah objek wisata baik wisata alam maupun buatan. Targetkan peningkatan jumlah wisatawan dari tahun 2020 sampai dengan tahun 2022 sebesar 50 %[2] sehingga dapat membantu dalam peningkatan pendapatan asli daerah. Pada tahun 2020 jumlah wisatawan sebesar 7625 orang dan di tahun 2022 sebesar 17932 wisatawan[3]. Seiring  dengan  bertambahnya  jumlah  objek  wisata  di  Kota  Lubuk  Linggau,  pihak  Dinas Pariwisata belum melakukan analisa terhadap jumlah wisatawan yang akan berkunjung, sehingga pemerintah  tidak  dapat  melakukan  peningkatan  fasilitas  pendukung  objek  wisata  yang  ada, permasalahan  ini  akan  berdampak  pada  minat  wisatawan  untuk  berkunjung  dan  dapat mempengaruhi target pendapatan daerah dari sektor pariwisata.
Maka dari itu perlu dilakukan analisa prediksi jumlah wisatawan, sehingga pemerintah dapat melakukan strategi peningkatan jumlah pasilitas pendukung terutama penambahan jumlah hotel  dengan  ketersediaan  kamar  yang  sesuai  dengan  jumlah  wisatawan  sebagai  fasilitas akomodasi, sehingga dapat memberikan kualitas layanan yang baik kepada wisatawan dan dapat membantu  meningkatkan  pendapatan  asli  daerah.  Dari  permasalahan  tersebut  perlu  dilakukan analisa  data  mining  menggunakan  model  estimasi  yaitu  menggunakan  algoritma  regresi  linear berganda. algoritma ini merupakan metode prediksi untuk mencari tahu hubungan antara variabel yang  mempengaruhi  dengan  variabel  dipengaruhi[4].  berdasarkan  persamaan  regresi  yang variabel  peubahnya  berbentuk  skala  untuk  mengetahui  nilai  prediksi[5]  dan  melihat  tingkat seberapa besar determinasi atau pengaruh pada variabel bebas terhadap variabel terkait atau hasil prediksi[6].
Dalam  penelitian  alfanda  tentang  prediksi  kerugian  negara  berdasarkan  tindak  pidana korupsi  menggunakan  algoritma  regresi  linier  berganda,  dari  jumlah  kasus  sebanyak  629 diperoleh hasil analisa tingkat determinasi variabel yaitu 0,579 dengan tingkat hubungan variabel cukup  kuat  sehingga  dapat  membantu  dalam  mengambil  kebijakan  terhadap  permasalahan korupsi[7]. Fifi Nurainina juga melakukan penelitian tentang pengaruh jumlah wisatawan,hotel dan ojek wisata terhadap pendapatan asli daerah dimana dari hasil penelitian menyatakan bahwa jumlah  kunjungan  wisatawan  memiliki  pengaruh  yang  sedikit  terhadap  pendapatan  asli daerah dibandingkan  dengan  jumlah  hotel  dan  objek  wisata[8].  Selain  itu  dalam  penelitian  tentang estimasi  ketersediaan  lahan  pembuangan  sampah  juga  menggunakan  metode  algoritma  regresi linier  dimana  pada  penelitian  ini  dapat  membantu  untuk  mengetahui  ketersediaan  lahan pembuangan sampah sampai dengan tahun 2025 dengan memperhatikan pertumbuhan penduduk dan peningkatan produksi sampah setiap tahunnya[9].
Berdasarkan  analisa  penelitian  terdahulu,  maka  penulis  melakukan  penelitian  tentang penerapan  data mining  dalam memprediksi  jumlah  wisatawan  dengan  menggunakan algoritma regresi  linear  berganda  yang  bertujuan  untuk  membantu  pihak  pengambilan  keputusan  dalam mengatasi  permasalahan  dalam  menyediakan  fasilitas  pendukung  objek  wisata  serta  dapat membantu dalam merekomendasikan jumlah wisatawan yang berkunjung ke Kota Lubuk Linggau pada periode waktu yang akan datang sehingga dapat membantu dalam peningkatan pendapatan asli daerah pada sektor pariwisata.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan-tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini,  yaitu  dimulai  dari  analisa kebutuhan  data,  model  pengembangan  dan  kemudian  menerapkan  model  yang  dihasilkan. Tahapan metode penelitian yang digunakan ditunjukkan pada Gambar 1[10].
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Tahapan Penelitian
1. Pada  tahapan  analisa  kebutuhan  dilakukan  pengumpulan  data  menggunakan  teknik observasi, wawancara dan studi literatur, dimana pada tahapan ini diperoleh data objek wisata,  data  kamar  hotel,  data  tamu  hotel  dan  data  wisatawan  yang  dapat  dilihat  pada tabel  1  diamana  data  diperoleh  dari  Dinas  Pariwisata  dan  Badan  Pusat  Statistik  Kota Lubuklinggau.  Selain  itu  data  pendukung  berkenaan  metode  dan  sumber  penelitian diperoleh melalu artikel ilmiah.
2. Pada tahap kedua adalah menganalisa kebutuhan data yang akan digunakan pada proses analisa  prediksi  jumlah  wisatawan.  Dimana  data  set  yang  digunakan  diproses  dengan menerapkan  tekning  mining  yaitu  Merupakan  bidang  ilmu  yang  bertujuan mengeksplorasi  dan  eksploitasi  pengetahuan  dari  suatu  informasi[11].  Data  mining merupakan  tenik  pencarian  pola  pada  suatu  database  untuk  membantu  menetapkan keputusan pada periode tertentu. Text mining mendeskripsikan pola yang bermanfaat dari data  teks  dengan  menemukan  pola  tertentu[12].  Beberapa  pola  dapat  dikenali  oleh perangkat tertentu berdasarkan hasil analisa data yang dapat dipelajari secara tepat, yang dapat  digunakan  sebagai  perangkat  pendukung  keputusan[13].  Adapun  tahapan  data mining sebagai berikut[14]:
a. Pembersihan data adalah Proses menghilangkan data yang tidak konsisten.
b. Integrasi data adalah Penggabungan data dari berbagai basis data pada satu data baru.
230  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 1 Bulan April Tahun 2024, Hal. 227 - 237
c. Seleksi  data adalah  data  penyesuaian  data  pada  basis  data  dari  hasil  analisis  yang akan digunakan.
d. Transformasi data, Data diubah atau digabung ke dalam format tertentu yang dapat diproses dalam Data Mining.
e. Proses Mining, Proses utama saat metode diterapkan untuk menemukan pengetahuan berharga dan tersembunyi dari data.
f. Evaluasi pola, untuk mengidentifikasi pola-pola menarik ke dalam knowledge based yang ditemukan.
g. Presentasi  pengetahuan  adalah  penyajian  pengetahuan  dari  suatu  metode  untuk memperoleh pengetahuan.
3. Pada tahapan ketiga adalah menganalisa data latih yang digunakan untuk memprediksi peningkatan  jumlah  kamar  hotel  dan  tamu  hotel  dengan  menggunakan  persamaan geometri yang akan diterapkan pada tahapan ke 4. Pada kegiatan proses analisis prediksi jumlah  wisatawan  dibutuhkan  data  pendukung  yaitu  data  ketersediaan  kamar  dan  data tamu  hotel  dimana  data  ketersediaan  kamar  merupakan  fasilitas  akomodasi  yang dibutuhkan  wisatawan  dalam  memperoleh  tempat  tinggal  sementara  dalam  berpergian atau kunjungan, sedangkan tamu hotel merupakan orang atau wisatawan yang melakukan kunjungan  suatu  tempat  dengan  memanfaatkan  fasilitas  akomodasi[15].  Untuk mengetahui  jumlah  wisatawan  yang  berkunjung  di  Kota  Lubuk  Linggau,  maka  perlu diketahui  peningkatan jumlah  kamar  dan tamu  hotel,  dengan  menggunakan  persamaan metode gemometrik sebagai berikut :[9]
𝑃𝑛 = 𝑃𝑎 (1 + 𝑟 ) 𝑛 (1)
Keterangan : Pn = Jumlah kamar dan tamu hotel Tahun n
Pa = Jumlah kamar dan tamu hotel Tahun Awal
R = Rata-rata Pertumbuhan Pertahun (%) N = Interval Waktu Proyeksi (Tahun)
Mengetahui  peningkatan  jumlah  ketersedian  kamar  dan  tamu  hotel  pertahun  dengan menggunakan persamaan sebagai berikut :
𝑟𝑘𝑎𝑚𝑎𝑟 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑚𝑎𝑟 𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛 𝑛−𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑚𝑎𝑟 𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛 𝑎𝑤𝑎𝑙 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑚𝑎𝑟 𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛 𝑎𝑤𝑎𝑙 𝑋 100% (2) 𝑟𝑡𝑎𝑚𝑢ℎ𝑜𝑡𝑒𝑙 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑎𝑚𝑢 ℎ𝑜𝑡𝑒𝑙 𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛 𝑛−𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑎𝑚𝑢 ℎ𝑜𝑡𝑒𝑙 𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛 𝑎𝑤𝑎𝑙 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑎𝑚𝑢 ℎ𝑜𝑡𝑒𝑙 𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛 𝑎𝑤𝑎𝑙 𝑋 100% (3)
Untuk mengetahui rata-rata peningkatan kamar dan tamu hotel pertahun menggunakan persamaan sebagai berikut :
𝑟 = 𝑥 1 +𝑥 2 +𝑥 3 +𝑥 4 +𝑥 𝑛 𝑛 (4)
4. Pada  tahapan  keempat  dilakukan  analisa  prediksi  menggunakan  persamaan  geometri untuk mengetahui jumlah kamar dan tamu hotel dari tahun 2023 sampai dengan 2025.
5. Pada tahapan kelima dilakukan analisa menggunakan algoritma regresi linear berganda untuk memprediksi jumlah wisatawan yang akan berkunjung sampai pada periode tahun 2025.  Regresi  merupakan  salah  satu  teknik  yang  ada  dalam  data  mining  yang  dapat dimanfaatkan untuk memprediksi nilai-nilai numerik yang ada dalam range sekumpulan data  yang  diketahui[16].  Regresi  linear  berganda  merupakan  metode  yang  digunakan untuk  melakukan  prediksi  dengan  konsep  garis  lurus.  Pada  regresi  linear  berganda
Hendra Di Kesuma., dkk, Penerapan Data Mining Prediksi Jumlah Wisatawan … 231
digunakan untuk menguji hubungan variabel faktor penyebab (X) lebih dari satu terhadap variabel  akibat  (Y).  dengan  penambahan lebih  banyak  variabel  penyebab    akan  sangat meningkatkan  kompleksitas  prediksi[17].  Analisis  regresi  linier  berganda  merupakan analisis  yang  mencakup  beberapa  variabel  independen.  Menentukan  apakah  ada hubungan yang signifikan antara keduanya atau lebih variabel bebas (X1, X2, X3,…, Xn) dan  variabel  terikat  (Y)  dengan  menggunakan  linear  berganda  teknik  regresi.  Berikut persamaan regresi linear berganda[18] :
𝑏 1 = (∑ 𝑥 2 2 ).(∑ 𝑥 1 𝑦)−(∑ 𝑥 1 𝑥 2 ).(∑ 𝑥 2 𝑦) (∑ 𝑥 1 2 ).(∑ 𝑥 2 2 )−(𝑥 1 𝑥 2 ) 2 𝑏 2 = (∑ 𝑥 1 2 ).(∑ 𝑥 2 𝑦)−(∑ 𝑥 1 𝑥 2 ).(∑ 𝑥 1 𝑦) (∑ 𝑥 1 2 ).(∑ 𝑥 2 2 )−(𝑥 1 𝑥 2 ) 2 𝑎 = ∑ 𝑌 𝑛 − 𝑏 1 ( ∑ 𝑥 1 𝑛 ) − 𝑏 2 ( ∑ 𝑥 2 𝑛 ) 𝑦 ′ 𝑎 + 𝑏 1 𝑥 1 + 𝑏 2 𝑥 2 + …….. + 𝑏 𝑛 𝑥 𝑛 (5)
Informasi: Y : Variabel Dependen (nilai yang diprediksikan) X1, X2, ….Xn   : Variabel Independen a : Konstanta b : Koefisien Regresi (nilai peningkatan atau penurunan)
Korelasi  linear  berganda  merupakan  alat  ukur  mengenal  hubungan  yang  terjadi  antara variabel  yang  terkait  (Y)  dan  dua  atau  lebih  variabel  bebas  (X1,  X2,  ….Xn),  analisa korelasi  dengan  menerapkan  koefisien  determinasi  berganda.  Adapun  persamaan koefisien determinasi dan korelasi berganda yang digunakan untuk mengetahui tingkat pengaruh variabel mempengaruhi pada variabel dipengaruhi adalah sebagai berikut :
𝐾𝑃𝐵 𝑦 12 = 𝑏 1 ∑ 𝑥 1 𝑦+𝑏 2 ∑ 𝑥 1 𝑦 ∑ 𝑦 2 (6)
𝑅 𝑦. 12 = √ 𝑏 1 ∑ 𝑥 2 𝑦+𝑏 2 ∑ 𝑥 2 𝑦 ∑ 𝑦 2 (7)
Untuk  mengetahui  tingkat  pengaruh  variabel  maka  berdasarkan  pedoman  pemberian interpretasi koefisien dapat di kelompokan sebagai berikut[7] :
0,00 – 0,199 = Sangat Rendah 0,20 – 0,399 = Rendah 0,40 – 0,599 = Sedang 0,60 – 0,799 = Kuat 0,80 – 1,000 = Sangat Kuat
6. Pada tahapan kelima dilakukan pengujian dengan menerapkan software pengujian yaitu Rapid Miner. Dimana tahapan ini dilakukan untuk mengetahui tingkat akurasi hasil dari analisa prediksi jumlah wisatawan menggunakan algoritma regresi linear berganda.
7. Pada tahapan akhir merupakan hasil yang diperoleh dari analisa prediksi menggunakan algoritma dan pengujian hasil. Dimana tahapan ini akan menggambarkan kebenaran hasil yang diperoleh dari kegiatan penelitian dan dapat disimpulkan sebagai rekomendasi bagi pihak pengambil keputusan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data aset.
Data diperoleh dari Dinas Pariwisata dan Badan Pusat Statistik Kota Lubuklinggau. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data jumlah tamu hotel dan jumlah ketersedian kamar hotel  serta  data  wisatawan  baik  asing  maupun  domestik  yaitu  dari  tahun  2011  sampai  dengan 2022. Adapun data seperti pada tabel 1 sebagai berikut :
Tabel 1 Data Analisa Ketersedian Kamar, Tamu Hotel dan Wisatawan
No Tahun Jumlah Kamar Jumlah Tamu Hotel Jumlah Wisatawan 1 2011 676 8908 8449 2 2012 689 9481 9011 3 2013 701 9451 8021 4 2014 734 9500 8120 5 2015 750 9678 9104 6 2016 789 9780 9210 7 2017 791 10347 10142 8 2018 801 11192 10234 9 2019 818 13883 12188 10 2020 655 7665 7265 11 2021 955 12485 15701 12 2022 1705 21225 17932
Berdasarkan data ketersediaan kamar di kota lubuklinggau pada tahun 2011-2022 pada tabel  1  dapat  diketahui  rata-rata  peningkatan  jumlah  kamar  yang  terjadi  di  kota  lubuklinggau sebesar  10,212  %  dimana  rata  rata jumlah  kamar  dapat  diperoleh dengan  persamaan  4  dengan hasil seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Rata Rata Peningkatan Jumlah Kamar Hotel Tahun 2011-2022
No Tahun Jumlah Kamar Peningkatan Kamar % 1 2011 676 - 2 2012 689 13 1,92 3 2013 701 12 1,74 4 2014 734 33 4,71 5 2015 750 16 2,18 6 2016 789 39 5,20 7 2017 791 2 0,25 8 2018 801 10 0,01 9 2019 818 17 2,12 10 2020 655 -163 -19,92 11 2021 955 300 45,80 12 2022 1705 750 78,53 Jumlah Peningkatan 122,54 Rata Rata 10,212
Dari hasil perhitungan rata rata peningkatan jumlah kamar hotel menggunakan persamaan 4 pada tabel 2 diatas sebesar 10,212 %, maka dapat dijadikan acuan dalam melakukan prediksi peningkatan jumlah kamar pada tahun 2023-2025 sebagai data training untuk mengetahui jumlah wisatawan  pada  tahun  2023-2025,  dimana  pada  tahun  2025  diperkirakan  jumlah  kamar  yang tersedia sebesar 2282 Kamar dengan menggunakan persamaan 1.
Sedangkan  perhitungan  jumlah  tamu  hotel  pada  tabel  3  menggunakan  persamaan  3 diperoleh  rata  rata  peningkatan  sebesar  11,306  %,  maka  dapat  dijadikan  sumber  data  untuk
melakukan  prediksi  jumlah  tamu  hotel  dari  tahun  2023-2025  sebagai  data  traning  untuk mengetahui peningkatan jumlah wisatawan. Dengan hasil pada tabel 2 dimana pada tahun 2025 diperkirakan jumlah tamu hotel sebesar 29265 orang.
Tabel 3. Rata Rata Peningkatan Jumlah Tamu Hotel 2011-2022
No Tahun Jumlah Tamu Peningkatan Orang % 1 2011 8908 2 2012 9481 573 6.43 3 2013 9451 -30 -0.32 4 2014 9500 49 0.52 5 2015 9678 178 1.87 6 2016 9780 102 1.05 7 2017 10347 567 5.80 8 2018 11192 845 8.17 9 2019 13883 2691 24.04 10 2020 7665 -6218 -44.79 11 2021 12485 4820 62.88 12 2022 21225 8740 70.00 Jumlah Peningkatan 135.67 Rata Rata 11.306

## 3.2 Hasil Analisa Regresi Linear Berganda.
Prediksi jumlah wisatawan dilakukan dengan proses penggunaan data aktual  terdiri dari 15  yang  dianalisa  sehingga  ditetapkan  data  latih  sebesar  80  %  dan  data  testing  20  %.  Adapun prediksi ketersedian kamar sampai dengan tahun 2025 sebesar 2282  Kamar, prediksi jumlah tamu hotel sampai dengan tahun 2025 adalah sebesar 29265 orang. sehingga dapat dilakukan analisa untuk memprediksi jumlah wisatawan sampai dengan tahun 2025. Adapun hasil analisa sebagai berikut berdasarkan persamaan ke-5 :
Tabel 4. Data Matriks Analisis Regresi Linear Berganda
X1 X2 Y X1^2 X2^2 Y^2 X1Y X2Y X1X2 676 8908 8449 456976 79352464 71385601 5711524 75263692 6021808 689 9481 9011 474721 89889361 81198121 6208579 85433291 6532409 701 9451 8021 491401 89321401 64336441 5622721 75806471 6625151 734 9500 8120 538756 90250000 65934400 5960080 77140000 6973000 750 9678 9104 562500 93663684 82882816 6828000 88108512 7258500 789 9780 9210 622521 95648400 84824100 7266690 90073800 7716420 791 10347 10142 625681 107060409 102860164 8022322 104939274 8184477 801 11192 10234 641601 125260864 104734756 8197434 114538928 8964792 818 13883 12188 669124 192737689 148547344 9969784 169206004 11356294 655 7665 7265 429025 58752225 52780225 4758575 55686225 5020575 955 12485 15701 912025 155875225 246521401 14994455 196026985 11923175 1705 21225 17932 2907025 450500625 321556624 30574060 380606700 36188625 10064 133595 125377 9331356 1628312347 1427561993 114114224 1512829882 122765226 𝑏 1 = (141010344,9)−(8964713,3)−(10723552,7).(117018189,1) (891014,7).(141010344,9)−(10723552,7) 2 = 0,870291464
𝑏 2 = (891014,7).(117018189,1)−(10723552,7).(8964713,3)
(891014,7).(141010344,9)−(107723552,7) 2 = 0,763671437
234  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 1 Bulan April Tahun 2024, Hal. 227 - 237
𝑎 = 125373 12 − 0,870291464 ( 10064 12 ) − 0,763671437 ( 133595
12 ) = 1216,31
Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan algoritma regresi linear berganda diperoleh nilai  a  =  1216,31  artinya  tanpa  dipengaruhi  oleh  variabel  apapun,  jumlah  wisatawan  adalah sebesar 1216,31 sedangkan nilai b 1 = 0,87 artinya setiap kenaikan jumlah kamar sebesar 1 satuan, maka jumlah wisawatan akan naik sebesar 0,87 dengan variabel tamu hotel dianggap konstan dan b 2 = 0,76 artinya setiap kenaikan tamu hotel sebesar 1 orang , maka jumlah wisatawan akan naik sebesar 0,76 orang jika jumlah kamar dianggap konstan. Dari hasil prediksi ketersediaan kamar pada tahun 2025 sebesar 2282 Kamar dan tamu hotel sebesar 29260 orang maka dapat dilakukan diprediksi jumlah wisatawan pada tahun 2025 sebagai berikut.
𝑦 ′ = 1216,31 + 0,870291464(2282) + 0,763671437(29265) = 𝟐𝟓𝟒𝟗𝟓, 𝟎𝟗𝟎
Maka  dapat  diprediksi  jumlah  wisatawan  yang  akan  berkunjung  ke  Kota  Lubuklinggau  pada tahun 2025 sebesar 25495 Wisatawan.
Kemudian untuk mengukur keterhubungan yang terjadi antar variabel jumlah wisatawan (Y) dan variabel jumlah kamar dan tamu hotel (X) maka dilakukan analisa koefisien determinasi berganda  (KPB)  dan  koefisien  korelasi  berganda  (Ry.12).  dimana  berdasarkan  persamaan  6 diperoleh hasil bahwa KPB mempunyai kemampuan pada variabel jumlah kamar dan tamu hotel mempengaruhi  peningkatan  jumlah  wisatawan  sebesar  82,6  %  sedangkan  sisanya  17,4  % dipengaruhi oleh faktor lainnya, dan berdasarkan persamaan 7 dihasilkan nilai Ry yaitu hubungan antara variabel pegaruh jumlah kamar dan tamu hotel terhadap jumlah wisatawan adalah positif sangat kuat dengan nilai 0,908.

## 3.3 Hasil Uji Validasi menggunakan Aplikasi Rapidminer.
Dari hasil pengujian menggunakan aplikasi rapidminer dengan menerapkan data analisis menggunakan  algoritma  regresi linier  berganda  didapatkan  validitas  hasil  yaitu  diketahui  hasil prediksi jumlah wisatawan pada tahun 2025 sebesar 25495 orang seperti pada gambar 3 dan 4, dimana  hasil  prediksi  tersebut  dipengaruhi  oleh  peningkatan  jumlah  kamar  dan  tamu  hotel berdasarkan prediksi menggunakan persamaan geometri.
Gambar 2. Meta Data hasil Prediksi Jumlah Wisatawan Tahun 2025
Berdasarkan  hasil  analisa  menggunakan  algoritma  regresi  linear  berganda  dengan menerapkan aplikasi pengujian rapidminer diperoleh hasil yang sama, dimana jumlah wisatawan cenderung  meningkat  dari  data  sebelumnya  seperti  pada  gambar  4  Adapun  jumlah  wisatawan diprediksi  akan  meningkat  dari  tahun  2022  sampai  dengan  2025  yaitu  sebesar  42,18  %  yaitu dengan jumlah wisatawan 25495 orang.
Gambar 3. Plot View Hasil Prediksi Jumlah Wisatawan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisa dan pengujian yang telah dilakukan pada penelitian ini maka diperoleh kesimpulan yaitu
1. Diperoleh  Hasil  prediksi  ketersedian  kamar  dan  tamu  hotel  menggunakan  persamaan geometri  yaitu  pada  tahun  2025  di  perkirakan  peningkatan  jumlah  kamar  sebesar  2282 Kamar dan tamu hotel sebesar 29265 Orang.
2. Diperoleh  hasil  prediksi  wisatawan  Kota  Lubuklinggau  sampai  dengan  tahun  2025 menggunakan  algoritma  regresi  linear  berganda  adalah  sebesar  25495  atau  meningkat sebesar  42,18  %,  dimana  pengaruh  variabel  ketersedian  kamar  dan  tamu  hotel  sangat mempengaruhi  yaitu  sebesar  82,6  %    dan  17,4  %  dipengaruhi  variabel  lainnya,  dan dihasilkan nilai variabel pegaruh jumlah kamar dan tamu hotel terhadap jumlah wisatawan adalah positif sangat kuat dengan nilai 0,908, Sehingga dengan hasil prediksi tersebut dapat membantu pihak pengambil keputusan untuk meningkatkan fasilitas pendukung bagi objek wisata dan dapat mengukur target pencapaian pendapatan asli daerah pada sektor pariwisata.

## 5. SARAN
Saran untuk penelitian selanjutnya adalah perlu dilakukan analisa penggunaan variabel lebih dari 2 variabel dan telah dilakukan pengujian validitas terhadap variabel yang digunakan. Selain itu perlu dilakukan analisa tingkat pengaruh setiap variabel bebas terhadap variabel tetap sehingga dapat diketahui  seberapa besar  tingkat pengaruh variabel  bebas yang sangat berperan penting dalam peningkatan jumlah wisatawan yang berkunjung di Kota Lubuklinggau.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Civitas  Akademika  Universitas  IGM Palembang  dan  STMIK  Bina  Nusantara  Jaya  yang  telah  memberikan  support  atas  selesainya kegiatan  penelitian  yang  kami  lakukan.  Serta  terima  kasih  pada  Badan  Pusat  Statistik  Kota
Lubuklinggau  yang  telah  menyediakan  data  secara  Online  sehingga  dapat  membantu  kegiatan penelitian ini sesuai dengan tujuan penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y. Eluis Bali Mawartika, H. Di Kesuma, S. Informasi STMIK Bina Nusantara Jaya Jl Yos Sudarso,  and  K.  Lubuklinggau  Sumatera  Selatan,  “Implementasi  Simple  Linear Regression Untuk Meramalkan Perkembangan Pelanggan PLN Implementation of Simple Linear  Regression  to  Predict  PLN  Customer  Development,” J.  Ilm.  Bin.  STMIK  Bina Nusant. Jaya , vol. 0, no. 01, pp. 2657–2117, 2022.
[2] B.  Informasi,  “Dewan  Apresiasi  Tingkat  Kunjungan  Wisatawan,” Bintang  Informasi ,
2022. https://www.bintanginformasi.co.id/dewan-apresiasi-peningkatan-jumlah-
kunjungan-wisatawan/?amp=1
[3] B.P.S.K, Lubuklinggau  Dalam  Angka  2022 .  BPS  Kota  Lubuklinggau,  2023.  [Online]. Available: https://lubuklinggaukota.bps.go.id/
[4] S. Lailiyah, A. Yusnita, and L. Hariri, “Prediksi Persediaan Bahan Baku Untuk Produksi Makanan  Olahan  ‘Sanggar  Krispi’  Menggunakan  Metode  Regresi  Linear  Berganda,” Simkom , vol. 8, no. 2, pp. 84–94, 2023, doi: 10.51717/simkom.v8i2.141.
[5] E.  D.  Sri  Mulyani et  al. , “Estimasi Pertumbuhan Penduduk Di Kabupaten Tasikmalaya Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda,” Infosys (Information Syst. J. , vol. 6, no. 1, p. 1, 2021, doi: 10.22303/infosys.6.1.2021.1-11.
[6] Hendra Di Kesuma, D. Apriadi, H. Juliansa, and E. Etriyanti, “Implementasi Data Mining Prediksi Mahasiswa Baru Menggunakan Algoritma Regresi Linear Berganda,” J. Ilm. Bin. STMIK  Bina  Nusant.  Jaya  Lubuklinggau ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  62–66,  2022,  doi: 10.52303/jb.v4i2.74.
[7] A. N. Maharadja, I. Maulana, and B. A. Dermawan, “Penerapan Metode Regresi Linear Berganda untuk Prediksi Kerugian Negara Berdasarkan Kasus Tindak Pidana Korupsi,” J.  Appl.  Informatics  Comput. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  95–102,  2021,  doi: 10.30871/jaic.v5i1.3184.
[8] F.  Nurainina  and  K.  Asmara,  “Jumlah  Wisatawan,  Jumlah  Hotel,  dan  Jumlah  Objek Wisata terhadap Pendapatan Asli Daerah Kabupaten Tuban,” J. Ekobistek , vol. 11, no. 3, pp. 245–250, 2022, doi: 10.35134/ekobistek.v11i3.364.
[9] R.  Yanto,  “Penerapan  Data  Mining  Estimasi  Ketersedian  Lahan  Pembuangan  Sampah Menggunakan Algoritma Regresi Linear Sederhana,” Resti , vol. 1, no. 1, pp. 19–25, 2018.
[10] K. Puteri and A. Silvanie, “Machine Learning untuk Model Prediksi Harga Sembako,” J. Nas. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 82–94, 2020.
[11] D.  S.  O.  Panggabean,  E.  Buulolo,  and  N.  Silalahi,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Pemesanan  Bibit  Pohon  Dengan  Regresi  Linear  Berganda,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 7, no. 1, p. 56, 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i1.1947.
[12] M.  Edi,  E.  Utami,  and  A.  Yaqin,  “Prediksi  Harga  pada  Trading  Forex  Pair  USDCHF Menggunakan Regresi Linear,” J. Manaj. Inform. , vol. 13, no. 2, pp. 109–119, 2023, doi: 10.34010/jamika.v13i2.9826.
[13] E.  Lette,  M.  Zunaidi,  and  W.  R.  Maya,  “Prediksi  Penjualan  Crude  Palm  Oil  (CPO) Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda,” J.  Sist.  Inf.  Triguna  Dharma  (JURSI TGD) , vol. 1, no. 3, p. 128, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i3.5106.
[14] R. Yanto, H. Di Kesuma, J. S. Informasi, and R. Assosiasi, “Pemanfaatan Data Mining Untuk Penempatan Buku Di Perpustakaan Menggunakan Metode Association,” Jatisi , vol. 4,  no.  1,  pp.  1–10,  2017,  [Online].  Available:  http://jatisi.mdp.ac.id/wp- content/uploads/2017/09/4.-PDF-Robi-Hendra.pdf
[15] KBBI, “Akomodasi,” 2023. https://kbbi.web.id/akomodasi
[16] I. L. L. Gaol, S. Sinurat, and E. R. Siagian, “Implementasi Data Mining Dengan Metode Regresi Linear Berganda Untuk Memprediksi Data Persediaan Buku Pada Pt. Yudhistira Ghalia  Indonesia  Area  Sumatera  Utara,” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 130–133, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1579.
[17] Nadiah  Ratnaduhita et  al. ,  “Pengaruh  Pelatihan  dan  Pengembangan  SDM  Pada  ABA Collection Terhadap Kinerja Pegawai Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda,” J. Adv. Inf. Ind. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 19–30, 2021, doi: 10.52435/jaiit.v3i1.87.
[18] E. Hartati, R. Indriyani, and I. Trianingsih, “Analisis Kepuasan Pengguna Website SMK Negeri 2 Palembang Menggunakan Regresi Linear Berganda,” MATRIK  J. Manajemen, Tek.  Inform.  dan  Rekayasa  Komput. ,  vol.  20,  no.  1,  pp.  47–58,  2020,  doi: 10.30812/matrik.v20i1.736.