## Prediksi Pola Kedatangan Turis Mancanegara dan Menganalisis Ulasan Tripadvisor dengan LSTM dan LDA

## FAHIRA, CAHYO PRIANTO
Universitas Logistik Bisnis Internasional, Indonesia Email: 1204044@std.ulbi.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  ini  menggunakan  model  LSTM  dan  LDA  untuk  meramalkan  pola kedatangan  wisatawan  mancanegara  dan  menganalisis  ulasan  Tripadvisor  di Jakarta.  LSTM  memproyeksikan  pola  kedatangan  berdasarkan  data  historis  dan menunjukkan  peningkatan  jumlah  wisatawan  dalam  periode  satu  tahun mendatang, sedangkan LDA mengidentifikasi topik utama dalam ulasan dengan tujuan rekomendasi spesifik untuk kota Jakarta. Rekomendasi penelitian meliputi peningkatan  pelayanan,  kebersihan,  infrastruktur,  promosi  tempat  wisata alternatif,  dan  komunikasi yang  jelas kepada wisatawan.  Evaluasi menunjukkan performa  yang  baik,  dengan  MAPE  2,69%  dalam  memprediksi  kedatangan wisatawan.  Penelitian  ini  menjadi  dasar  untuk  pengambilan  keputusan  dan perencanaan  industri  pariwisata  Jakarta.  Secara  keseluruhan,  penelitian  ini memberikan wawasan berharga untuk pengembangan industri pariwisata Jakarta dengan prediksi akurat dan analisis ulasan wisatawan.
Kata kunci : LSTM, LDA, Wisatawan, Ulasan Tripadvisor, Industri pariwisata

## ABSTRACT
This study uses the LSTM and LDA models to predict arrival patterns of foreign tourists  and  analyze  Tripadvisor  reviews  in  Jakarta.  The  LSTM  projects  arrival patterns based on historical data and shows an increase in the number of tourists in  the  coming  one  year  period,  while  the  LDA  identifies  the  main  topics in  the review with specific recommendation objectives for the city of Jakarta. Research recommendations  include  service  improvement,  cleanliness,  infrastructure, promotion of alternative tourist attractions, and clear communication to tourists. Evaluation  shows  good  performance,  with  MAPE  2.69%  in  predicting  tourist arrivals. This research forms the basis for decision making and planning for the Jakarta tourism industry. Overall, this research provides valuable insights for the development of Jakarta's tourism industry with accurate predictions and analysis of tourist reviews.
Keywords : LSTM, LDA, Tourist, Tripadvisor reviews,Tourism industry

## 1. PENDAHULUAN
Pariwisata merupakan sektor ekonomi yang penting bagi banyak negara di dunia. Keberhasilan suatu destinasi pariwisata bergantung pada jumlah kedatangan wisatawan yang tinggi serta pengalaman positif yang diberikan kepada mereka (Yakup, 2019) . Oleh karena itu, penting untuk memiliki pemahaman yang mendalam tentang pola kedatangan turis dan ulasan yang diberikan oleh wisatawan terkait destinasi pariwisata (Simanjuntak et al., 2017) . Dalam era digital saat ini, ulasan Tripadvisor telah menjadi sumber informasi yang sangat berharga bagi  para  calon  wisatawan.  Informasi  ini  mencakup  pengalaman  wisatawan,  rekomendasi, serta  penilaian  terhadap  aspek-aspek  tertentu  dalam  suatu  destinasi  pariwisata.  Namun, jumlah ulasan yang sangat besar dan beragam mempersulit analisis manual terhadap ulasan tersebut. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan komputasional yang dapat mengidentifikasi topik utama dalam ulasan serta memprediksi pola kedatangan turis secara efisien (Asnawi, 2023) .
Penelitian ini mengusulkan penggunaan dua metode yaitu Long Short-Term Memory (LSTM) dan Latent  Dirichlet  Allocation  (LDA)  untuk  menganalisis  pola  kedatangan  turis dan  ulasan Tripadvisor terkait destinasi pariwisata (Puteri, 2023) . LSTM adalah jenis arsitektur jaringan saraf  rekurensi  yang  mampu  mengolah  data  dengan  urutan  dan  mempelajari  pola  jangka panjang dari data historis (Bogaerts et al., 2020) . Sedangkan LDA adalah metode analisis topik yang dapat mengidentifikasi topik utama yang muncul dalam koleksi dokumen (Farkhod et al., 2021) . Model LSTM digunakan untuk memprediksi pola kedatangan turis berdasarkan data  historis  jumlah  kedatangan  turis  sebelumnya.  Dengan  memanfaatkan  pola  yang  telah dipelajari, model ini dapat memberikan prediksi yang akurat tentang jumlah turis yang akan datang  di  masa  depan (Adil  et  al.,  2021) .  Sementara  itu,  LDA  digunakan  untuk mengidentifikasi  topik  utama  yang  sering  dibicarakan  dalam  ulasan  Tripdvisor.  Dengan mengetahui topik yang paling relevan dalam ulasan, pihak berkepentingan dapat memahami kekuatan dan kelemahan suatu destinasi pariwisata, serta mengambil langkah-langkah yang tepat untuk meningkatkan pengalaman wisatawan (Putri & Kusumaningrum, 2017) .
Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan berharga bagi industri pariwisata dalam  meningkatkan  pengalaman  wisatawan  dan  mengoptimalkan  potensi  destinasi pariwisata. Dengan memahami pola kedatangan turis dan topik yang sering dibicarakan dalam ulasan, pengambilan keputusan dan perencanaan di industri pariwisata dapat dilakukan secara lebih efektif dan efisien.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 CRISP-DM
CRISP-DM  adalah  suatu  metode  yang  umum  digunakan  dalam  proses  data  mining  yang melibatkan  serangkaian  langkah  terstruktur,  mulai  dari  pemahaman  bisnis  hingga  evaluasi hasil. Berikut CRISP-DM dapat diterapkan dalam penelitian ini:

## a. Business Understanding
Tahap ini mencakup pemahaman terhadap tujuan penelitian dan kebutuhan industri pariwisata. Tujuannya adalah untuk memahami aspek bisnis yang terkait dengan penelitian  dan  mengidentifikasi  tujuan  yang  ingin  dicapai (Martínez-Plumed et al.,  2019) .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  pola  kedatangan  turis mancanegara  dan  menganalisis  ulasan  Tripadvisor  untuk  meningkatkan pengalaman wisatawan dan mengoptimalkan potensi destinasi pariwisata .
b. Data Understanding
Tahapan ini memberikan informasi tentang data yang digunakan dalam penelitian. Hal  ini  meliputi  mempelajari  sumber  data,  mengeksplorasi  struktur  data,  dan memahami  karakteristik  serta  kualitas  data  yang  ada.  Memahami  data    menjadi penting  untuk  memastikan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  sesuai  dengan tujuan yang ingin dicapai (Feblian & Daihani, 2016) .
Terdapat  2  sumber  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Pertama,  data diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  dengan  kategori  pariwisata.  Data  ini memiliki judul "Kunjungan Wisatawan Mancanegara per bulan Menurut Kebangsaan (Kunjungan),  2023"  dan  rentang  data  yang  digunakan  mencakup  periode  tahun 2017  hingga  2023.  Sumber  data  kedua  berasal  dari  TripAdvisor  melalui  proses scraping, yaitu pengambilan ulasan wisatawan dari situs web TripAdvisor.
c. Data Preparation
Tahapan ini mencakup persiapan dan pemrosesan data sebelum melakukan analisis. Langkah-langkah  dalam  tahap  ini  meliputi  pembersihan  data,  transformasi  data, integrasi data, dan pemilihan atribut yang relevan. Persiapan data yang baik sangat penting  untuk  memastikan  data siap digunakan dalam  proses analisis yang  akan dilakukan (Urva et al., 2023) .
d. Modeling
Pada tahapan ini dilakukan pengembangan model prediktif atau model analisis yang sesuai dengan  tujuan  penelitian.  Pada  tahap  ini,  teknik-teknik  pemodelan  seperti algoritma machine  learning,  statistik,  atau  teknik  lainnya  digunakan  untuk membangun  model  yang  dapat  menganalisis  atau  memprediksi  data  yang  ada (Wiemer, Drowatzky, & Ihlenfeldt, 2019) .
e. Evaluation
Tahapan ini dilakukan untuk mengevaluasi kinerja model LSTM dalam memprediksi pola  kedatangan  turis  serta  hasil  analisis  topik  menggunakan  model  LDA  dalam mengidentifikasi topik utama dalam ulasan Tripadvisor (Clark, 2018) .
f. Deployment / Kesimpulan
Tahap ini melibatkan penerapan hasil penelitian untuk pengambilan keputusan dan perencanaan  di  industri  pariwisata.  Hasil  penelitian  ini  dapat  digunakan  sebagai dasar  untuk  pengambilan  keputusan  dan  perencanaan  yang  lebih  baik  dalam industri pariwisata (Septiani & Budi, 2022) .

## 2.2  Data Scraping Selenium
Data Scraping menggunakan Python Selenium merupakan sebuah metode yang digunakan untuk  mengambil  ulasan  turis  dari  website TripAdvisor secara  otomatis. TripAdvisor  adalah salah satu sumber informasi yang sangat berharga bagi para calon wisatawan yang mencari ulasan dan rekomendasi tentang destinasi pariwisata. Namun, mengumpulkan ulasan secara manual dari website TripAdvisor yang memiliki jumlah ulasan yang sangat besar dapat menjadi tugas yang melelahkan dan memakan waktu. Dengan  menggunakan scraping, peneliti dapat mengambil ulasan turis secara otomatis dari website TripAdvisor (Han, S., & Anderson, C. K., 2021) .

## 2.3  Interpolasi Linear
Metode interpolasi linear adalah metode yang memanfaatkan hubungan linier antara titik data yang diketahui untuk mengisi nilai-nilai yang hilang atau mengubah interval waktu data. Dalam penelitian ini, data kunjungan wisatawan per bulan dari tahun 2017 hingga 2022 digunakan sebagai  titik  data  yang  diketahui.  Dalam  proses  interpolasi,  setiap  bulan  dipecah  menjadi jumlah hari yang sesuai dengan bulan tersebut, dan nilai per hari diisi berdasarkan interpolasi linear antara nilai kunjungan wisatawan per bulan yang diketahui (Andiojaya & Demirhan, 2019) . Hasil dari proses interpolasi linear adalah data per hari yang mencerminkan tren dan
fluktuasi data asli dengan  lebih  rinci.  Dengan  menggunakan  data per  hari yang  dihasilkan, analisis  yang  lebih  detail  tentang  pola  kunjungan  wisatawan  harian  dapat  dilakukan (Jermsittiparsert & Chankoson, 2019) .

## 2.4 Long Short-Term Memory (LSTM)
Long  Short-Term  Memory  (LSTM)  adalah  jenis  arsitektur  jaringan  saraf  rekurensi  yang digunakan  untuk  memprediksi  pola  kedatangan  turis  berdasarkan  data  historis.  Dalam penelitian  ini,  model  LSTM  digunakan  untuk  mengidentifikasi  pola  dan  tren  dari  jumlah kedatangan turis mancanegara pada periode sebelumnya (Yang et al., 2020) .

## Gambar 1. Arsitektur LSTM
Formula umum yang digunakan dalam LSTM adalah sebagai berikut:
𝑓_𝑡  =  𝜎(𝑊_𝑓 . [ℎ_𝑡 − 1, 𝑥_𝑡]   +  𝑏_𝑓) 𝑖_𝑡  =  𝜎(𝑊_𝑖 . [ℎ_𝑡 − 1, 𝑥_𝑡]   +  𝑏_𝑖) 𝑜_𝑡  =  𝜎(𝑊_𝑜 . [ℎ_𝑡 − 1, 𝑥_𝑡]   +  𝑏_𝑜) 𝑐_𝑡  =  𝑓_𝑡  ⊙  𝑐_𝑡 − 1  +  𝑖_𝑡  ⊙  𝑔(𝑊_𝑐 . [ℎ_𝑡 − 1, 𝑥_𝑡]   +  𝑏_𝑐) ℎ_𝑡  =  𝑜_𝑡  ⊙  𝑡𝑎𝑛ℎ(𝑐_𝑡)
Keterangan:
f_t adalah gate "forget" i_t adalah gate "input"
o_t adalah gate "output" c_t adalah cell state h_t adalah output
Dalam penelitian ini, model LSTM dilatih menggunakan data historis jumlah kedatangan turis. Dengan  memanfaatkan  pola-pola  yang  telah  dipelajari,  model  LSTM  dapat  memberikan prediksi akurat tentang jumlah turis yang kemungkinan akan datang di masa depan. Prediksi ini dapat digunakan oleh industri pariwisata dalam perencanaan dan pengambilan keputusan terkait pengelolaan destinasi pariwisata (Wu et al., 2021) .

## 2.5 Latent Dirichlet Allocation (LDA)
Latent  Dirichlet  Allocation  (LDA)  adalah  sebuah  model  probabilistik  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi  topik  utama  dalam  koleksi  dokumen.  Tujuan  dari  LDA  adalah  untuk mengklasifikasikan  setiap  dokumen  ke  dalam  beberapa  topik  berdasarkan  distribusi probabilitas kata-kata yang muncul dalam dokumen tersebut (Jelodar et al., 2019) .
Rumus LDA : Inisialisasi variabel: D: Jumlah dokumen dalam koleksi. K: Jumlah topik yang diinginkan. V: Jumlah kata yang ada dalam kamus.
w: Matriks kata dengan ukuran D x N, yang berisi kata-kata dalam setiap dokumen. Langkah-langkah dalam algoritma LDA:
a. Inisialisasi:
Inisialisasi distribusi probabilitas topik dalam dokumen (θ) secara acak dan Inisialisasi distribusi probabilitas kata dalam topik (φ) secara acak.
b. Iterasi
- Untuk setiap dokumen d : Hitung probabilitas topik dalam dokumen (θ).
- Untuk setiap kata w dalam dokumen d: Hitung probabilitas topik dalam kata (φ).
- Gunakan probabilitas topik dalam dokumen dan probabilitas topik dalam kata untuk mengestimasi probabilitas topik dalam kata-kata di dokumen tersebut.
- Gunakan  hasil  iterasi  untuk  memperbarui  distribusi  probabilitas  topik  dalam dokumen (θ) dan distribusi probabilitas kata dalam topik (φ).
c. Lakukan iterasi hingga konvergensi atau mencapai jumlah iterasi maksimum.
Penelitian  ini  melibatkan  pengumpulan  dan  pra-pemrosesan  data  dokumen,  pembentukan kamus kata yang unik, pembentukan representasi vektor dokumen, inisialisasi parameter LDA, estimasi  probabilitas  menggunakan  metode  iteratif,  evaluasi  model  menggunakan  metrik seperti perplexity  dan  coherence,  interpretasi  hasil  yang  melibatkan  identifikasi  kata-kata kunci,  dan  penggunaan  model  LDA  dalam  pengklasifikasian  dokumen  dan  pengambilan keputusan di industri pariwisata.

## 2.6 Model Evaluasi
Setelah  melakukan  pemodelan,  evaluasi model diperlukan  untuk  menentukan  sejauh  mana model tersebut cocok dibandingkan dengan kondisi aktual atau referensi. Evaluasi model dapat dilakukan  dengan  beberapa  metode,  termasuk  menghitung  nilai Root  Mean  Squared  Error (RMSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), dan Mean Absolute Error (MAE) (Al Muluk, 2021) .

## a. MAPE
Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  merupakan  metrik  evaluasi  yang  umum digunakan untuk mengukur tingkat kesalahan pada model prediksi, khususnya dalam kasus time  series  seperti  LSTM  (Long  Short-Term  Memory). MAPE  menggambarkan kesalahan  rata-rata  dalam  bentuk  persentase  antara  nilai  aktual  dan  nilai  prediksi. Dengan  menggunakan  rumus  MAPE,  setiap  nilai  prediksi  dibandingkan  dengan  nilai aktual yang sebenarnya ( Meliana, 2021) . Rumus MAPE adalah:
𝑀𝐴𝑃𝐸  =   ( 1 /𝑛)   ∗  𝛴(|(𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙  −  𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡)/𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙|)   ∗ 100% Keterangan: n adalah jumlah observasi dalam dataset Actual adalah nilai aktual Forecast adalah nilai prediksi
Tabel 1. Range MAPE Range MAPE Arti Nilai <10% Kemampuan model peramalan sangat baik 10 - 20% Kemampuan model peramalan baik 20 - 50% kemampuan model peramalan layak >50% kemampuan model peramalan buruk

## b. Interpretasi Topic Clustering
Interpretasi topic clustering sangat penting dalam proses evaluasi hasil clustering yang dilakukan.  Dalam  konteks  evaluasi,  interpretasi topic  clustering  membantu  dalam mengevaluasi  kualitas  dan  interpretabilitas  kelompok  topik  yang  terbentuk.  Dengan melakukan interpretasi topic clustering, kita dapat menganalisis apakah kelompok topik yang terbentuk secara intuitif dan konsisten dengan apa yang diharapkan. Kita dapat memeriksa apakah kata-kata kunci yang muncul dalam setiap kelompok topik benar- benar  mencerminkan  tema  atau  konsep  yang  relevan.  Jika  kelompok  topik  tidak menghasilkan interpretasi yang jelas dan bermakna, maka dapat menunjukkan bahwa algoritma  clustering  atau  parameter  yang  digunakan  mungkin  perlu  disesuaikan (Quatrini et al., 2022) .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Business Understanding Dalam  tahap Business  Understanding,  tujuan  penelitian  dan  kebutuhan  industri  pariwisata dipahami. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi pola kedatangan turis mancanegara dan menganalisis  ulasan  Tripadvisor  untuk  meningkatkan  pengalaman  wisatawan  dan mengoptimalkan potensi destinasi pariwisata.

## 3.2 Data Understanding
Pada tahap Data Understanding, data yang digunakan dalam penelitian dijelaskan. Terdapat dua sumber data yang digunakan: data kunjungan wisatawan dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan data ulasan wisatawan dari TripAdvisor yang diambil menggunakan teknik scraping data dengan library  selenium  python.  Data  kunjungan  wisatawan  dari  BPS  mencakup  informasi jumlah kunjungan wisatawan dari Indonesia per bulan dari tahun 2017 hingga 2023 dimana kolom Indonesia sebagai jumlah kunjungan wisatawan ke Indonesia. Data ulasan wisatawan dari TripAdvisor mencakup ulasan wisatawan mengenai destinasi pariwisata di Jakarta, Bali, dan Lombok. Pada penelitian akan dianalisa terutama pada wisata di kota Jakarta.
Tabel 2. Contoh data mentah kunjungan wisatawan 2017 tahun bulan Indonesia Januari 2017 22339 Februari 2017 16982 Tabel 3. Contoh data mentah kunjungan wisatawan 2023 tahun bulan Indonesia Januari 2017 40141 Februari 2017 27226
Tabel 4. Contoh data mentah ulasan wisatawan TripAdvisor
review rating a big square full of people having picnic taking photos. some stalls at the entrance. we did not go up as we were feeling the night before and it was a Sunday and super busy. we will add it to the list to go again when we come again. 5

## 3.3 Data Preparation
Pada  tahap Data  Preparation,  langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk  mempersiapkan  data sebelum analisis dilakukan adalah sebagai berikut:
a. Pembersihan Data : Data yang diperoleh dari sumber seperti BPS dan TripAdvisor sering  kali  mengandung noise,  duplikasi,  atau  informasi  yang  tidak  relevan.  Oleh karena itu, langkah pertama dalam Data Preparation adalah melakukan pembersihan data.  Ini  melibatkan  penghapusan  data  yang  tidak  lengkap  atau  tidak  valid, penanganan nilai yang hilang, dan penghapusan duplikasi data.
b. Transformasi  Data :  Pada  tahap  ini,  data  yang  telah  dibersihkan  dan  valid  perlu diubah  atau  disesuaikan  agar  sesuai  dengan  kebutuhan  analisis  selanjutnya.  Dalam penelitian  ini,  data  kunjungan  wisatawan  dari  BPS  telah  mengalami  transformasi melalui interpolasi linear. Interpolasi linear digunakan untuk mengubah interval waktu data  dari  per  bulan  menjadi  per  hari.  Dengan  menggunakan  interpolasi  linear,  nilai kunjungan wisatawan per hari diisi berdasarkan hubungan linier antara nilai kunjungan wisatawan per bulan yang diketahui.
c. Integrasi Data : Jika penelitian menggunakan lebih dari satu sumber data, langkah selanjutnya  adalah  mengintegrasikan  data  dari  berbagai  sumber  tersebut.  Dalam penelitian  ini,  data  kunjungan  wisatawan  dari  BPS  dan  data  ulasan  wisatawan  dari TripAdvisor merupakan dua sumber data yang digunakan.
d. Pemilihan Atribut yang Relevan : Dalam proses Data Preparation, pemilihan atribut yang  relevan  juga  menjadi  langkah  penting.  Pemilihan  atribut  yang  tepat  dapat mempengaruhi  kualitas  analisis  yang  dilakukan.  Dalam  penelitian  ini,  atribut  yang relevan dari data kunjungan wisatawan dari BPS adalah jumlah kunjungan wisatawan per hari. Sedangkan dari data ulasan wisatawan dari TripAdvisor, atribut yang relevan adalah ulasan wisatawan mengenai destinasi pariwisata di Jakarta, Bali, dan Lombok.
Setelah langkah-langkah Data Preparation selesai dilakukan, data telah siap untuk digunakan dalam tahap analisis berikutnya. Persiapan data yang baik menjadi penting untuk memastikan kualitas dan kebersihan data serta relevansi dengan tujuan penelitian.
Tabel 5. Contoh data bersih kunjungan wisatawan tahun bulan Indonesia Januari 2017 22339 Februari 2018 49318 Juni 2019 75120 Agustus 2020 571 September 2021 571 Oktober 2022 27316 Maret 2023 31521
Pada Tabel 5 di atas, keseluruhan data berjumlah 76 baris dan 3 kolom
Tabel 6. Contoh data bersih ulasan wisatawan TripAdvisor
review rating big square full people having picnic taking photos. stalls entrance. not go up feeling night before Sunday super busy. will add list go again when come again. 5 lot of good national information presented inside MONAS take time read chronological order. there scheduled short moment where protected door opened to display independent declaration. 4
Pada Tabel 6 di atas, untuk data ulasan TripAdvisor setelah data dibersihkan menggunakan library NLTK, Lemmatization serta penghapusan kata-kata yang tidak memiliki makna secara topik. Total data ada 3 file csv mengenai destinasi pariwisata di Jakarta, Bali, dan Lombok yang secara keseluruhan berjumlah 3060 baris dan 2 kolom.

## 3.4 Modeling
Pada tahap  Modeling,  dua  model  utama  digunakan  dalam  penelitian  ini,  yaitu  model  LSTM ( Long  Short-Term  Memory)  dan  model  LDA  (Latent  Dirichlet  Allocation).  Kedua  model  ini bertujuan  untuk  menganalisis  dan  memahami  data  kunjungan  wisatawan  serta  ulasan wisatawan terkait destinasi pariwisata.

## 3.4.1 Model LSTM ( Long Short-Term Memory)
Model LSTM digunakan untuk memprediksi pola kedatangan turis berdasarkan data historis kunjungan wisatawan dari BPS. Dalam model LSTM, data kunjungan wisatawan telah melalui proses interpolasi linear untuk mengubah interval waktu data menjadi per hari. Berikut adalah langkah-langkah dalam penerapan model LSTM:
a. Membangun  model  LSTM :  Menggunakan  Sequential()  untuk  membuat  model sequential,  Menambahkan  lapisan  LSTM  dengan  jumlah  unit  yang  ditentukan (misalnya,  50)  dan  fungsi  aktivasi  ReLU,  Menambahkan  lapisan  Dense  dengan  satu neuron  dan  Mengompilasi  model  dengan  optimizer  Adam  dan  loss  function mean_squared_error.
b. Definisikan Early  Stopping  callback :  Menggunakan EarlyStopping()  untuk menghentikan  pelatihan  jika  terjadi  overfitting  atau  tidak  ada  peningkatan  yang signifikan dalam loss function pada tahap validasi.
c. Melatih model dengan menggunakan callback Early Stopping : Menggunakan fungsi fit() untuk melatih model pada data latihan dengan jumlah epoch, batch size, dan parameter lain yang ditentukan.
Dengan langkah-langkah ini, model LSTM akan dilatih menggunakan data time series untuk memprediksi pola kedatangan turis. Callback early stopping akan memantau performa model pada data validasi dan menghentikan pelatihan jika diperlukan. Data hasil interpolasi bulanan ke harian tahun 2017 - 2021 digunakan sebagai data training dan sisanya 2021 - 2023 bulan April digunakan sebagai data testing untuk perbandingan score MAPE. Hasil time series yang dihasilkan sebagai berikut :
Gambar 2. Perbandingan nilai actual dan predicted
Dari Gambar 2, dapat dilihat bahwa model LSTM yang dihasilkan dapat mengikuti pola dari nilai aktual atau nilai sebenarnya. Dengan ini maka model memiliki nilai error yang begitu kecil dan bisa untuk memprediksi masa depan di tahun-tahun berikutnya.

## Gambar 3. Prediksi 2023 bulan juni - 2024 bulan Mei
Berdasarkan  Gambar  3,  model  LSTM  memberikan  prediksi  jumlah  kunjungan  wisatawan mancanegara ke Indonesia dari bulan Juni 2023 hingga Mei 2024. Dari hasil prediksi tersebut, terlihat bahwa terjadi kecenderungan peningkatan kunjungan wisatawan mancanegara selama periode  tersebut.  Hal  ini  menunjukkan  adanya  potensi  peningkatan  kunjungan  wisatawan mancanegara ke Indonesia dalam waktu yang akan datang. Pola kenaikan yang terlihat pada hasil  prediksi  memberikan  indikasi  bahwa  industri  pariwisata  Indonesia  dapat  mengalami pertumbuhan  yang  signifikan  dalam  periode  tersebut.  Kenaikan  kunjungan  wisatawan mancanegara dapat memberikan dampak positif bagi sektor pariwisata, seperti peningkatan pendapatan dari sektor perhotelan, restoran, objek wisata, dan sektor terkait lainnya.

## 3.4.2 Model LDA ( Latent Dirichlet Allocation)
model  LDA  dilakukan  untuk  menganalisis  terhadap  ulasan  wisatawan  yang  berasal  dari TripAdvisor  untuk  mendapatkan  wawasan  tentang  pengalaman  wisatawan  dan mengidentifikasi topik-topik utama yang muncul dalam ulasan tersebut. Langkah-langkah yang dilakukan meliputi:
a. Persebaran Rating dan Review : Menunjukkan jumlah rating yang diberikan oleh wisatawan dan melakukan visualisasi grafik batang untuk melihat persebaran rating.

## Gambar 4. Persebaran Rating dan Review
b. Visualisasi Word Cloud : Membuat word cloud untuk memvisualisasikan kata-kata yang paling umum dalam ulasan. Word cloud ini menyoroti kata-kata yang paling sering muncul dalam ulasan dengan ukuran kata yang berbeda-beda.

## Gambar 5. Word Cloud
c. Topic  Modeling  dan  Analisis  Rating  Sentimen  pada  Setiap  Review :  Rating wisatawan diubah menjadi sentimen yang sesuai (4-5 maka positif, 3 maka netral, dan 1-2  maka  negatif).  Selanjutnya,  model  LDA  diterapkan  pada  setiap  sentimen  untuk mengidentifikasi topik-topik utama yang muncul dalam ulasan.  Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:
- Menggunakan representasi vektor dokumen yang telah dibuat sebelumnya.
- Menginisialisasi model LDA dengan jumlah topik yang diinginkan.
- Mengestimasi  distribusi  probabilitas  topik  dalam  kata-kata  dan  probabilitas topik  dalam  dokumen  menggunakan  metode  Gibbs  Sampling  atau  metode iteratif lainnya.
- Mengidentifikasi  topik  utama  yang  muncul  dalam  ulasan  wisatawan berdasarkan distribusi probabilitas kata-kata dalam topik.
- Membuat  daftar  kata-kata  yang  paling  relevan  untuk  setiap  topik  yang diidentifikasi.
d. Topic  Modelling  untuk  keseluruhan  rating  pada  ulasan  wisata  di  kota Jakarta : Model LDA diterapkan untuk mengidentifikasi topik-topik utama yang muncul dalam ulasan TripAdvisor di kota jakarta.

## Gambar 5. Topic Modeling untuk keseluruhan rating di kota Jakarta
e. Topic Modelling untuk rating 4-5 yang dikategorikan sentimen positif pada ulasan wisata di kota Jakarta :
Gambar 6. Topic Modeling untuk sentimen positif di kota Jakarta
f. Topic  Modelling  untuk  rating  3  yang  dikategorikan  sentimen  netral  pada ulasan wisata di kota Jakarta:

## Gambar 7. Topic Modeling untuk sentimen netral di kota Jakarta
g. Topic Modelling untuk rating 1-2 yang dikategorikan sentimen negatif pada ulasan wisata di kota Jakarta:

## Gambar 8. Topic Modeling untuk sentimen negatif di kota Jakarta

## 3.5 Evaluation
Hasil pelatihan model LSTM terlihat dalam beberapa epoch dengan mencatat loss dan val_loss. Val_loss yang lebih kecil menunjukkan performa yang lebih baik pada data validasi. Selain itu, dilakukan perhitungan MAPE pada data validasi yang mengukur tingkat kesalahan rata-rata dalam  persentase.  Contohnya,  MAPE  yang  diberikan  sekitar  2.69%.  Topic  Modeling  LDA digunakan untuk evaluasi hasil clustering topik dan mengevaluasi koherensi antara topik-topik dalam kelompok. Menganalisis serta mengambil insight dari masing-masing kelompok topik dan memastikan di masing-masing kelompok topik tidak ada yang serupa atau saling tumpang tindih,  hal  tersebut  dapat  mengindikasikan  adanya  masalah  dalam  pengelompokan  atau representasi topik.

## 3.6 Deployment / Kesimpulan
Setelah  melalui  pelatihan  dan  evaluasi,  model  LSTM  siap  digunakan  dalam  praktik  untuk memprediksi nilai berdasarkan data masukan baru. Model ini berhasil dilatih dengan baik dan memiliki performa yang tinggi dalam memprediksi nilai. Pelatihan melibatkan data latihan dan validasi,  di  mana  model  belajar  pola  dan  hubungan  dalam  data  untuk  melakukan  prediksi akurat. Evaluasi menggunakan data validasi menunjukkan val_loss dan MAPE yang rendah, menunjukkan  performa  yang  baik  dalam  memprediksi  nilai  pada  data  baru.  Analisis  topic modeling  LDA  dalam  ulasan  wisatawan  TripAdvisor  juga  penting  untuk  industri  pariwisata, memahami pandangan dan pengalaman wisatawan, serta mengidentifikasi aspek yang perlu diperbaiki atau ditingkatkan.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini menggunakan model LSTM untuk memprediksi jumlah wisatawan di Indonesia dan memberikan rekomendasi kepada industri pariwisata terkait destinasi wisata di Jakarta. Prediksi  peramalan  menunjukkan  peningkatan  jumlah  wisatawan dalam periode  satu  tahun mendatang. Selain itu, penelitian ini juga menggunakan metode cluster sentimen dan topic modeling  LDA  untuk  memberikan  rekomendasi  spesifik  untuk  kota  Jakarta.  Rekomendasi tersebut  termasuk  peningkatan  pelayanan,  perbaikan  kebersihan,  infrastruktur,  promosi tempat wisata alternatif, dan komunikasi informasi yang jelas kepada wisatawan. Penelitian ini memberikan  wawasan  berharga  bagi  industri  pariwisata di  Jakarta  dalam  meningkatkan pengalaman  wisatawan  dan  mengoptimalkan  potensi  destinasi  wisata.  Rekomendasi  yang dihasilkan dapat menjadi panduan dalam pengambilan keputusan dan perencanaan yang lebih baik untuk memajukan industri pariwisata di Jakarta.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis ingin mengungkapkan rasa terima kasih kepada seluruh civitas  akademik di Universitas Logistik  dan  Bisnis  Internasional,  khususnya  program  studi  D4  Teknik  Informatika,  serta kepada  teman  dan  partner  yang  telah  memberikan  bantuan  dan  berdiskusi  selama  proses penelitian ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Adil, M., Wu, J. Z., Chakrabortty, R. K., Alahmadi, A., Ansari, M. F., & Ryan, M. J. (2021). Attention-based  STL-BiLSTM  network  to  forecast  tourist  arrival. Processes,  9(10),
1759.
Andiojaya, A., & Demirhan, H. (2019). A bagging algorithm for the imputation of missing values in time series. Expert Systems with Applications, 129, 10-26.
Asnawi, M. A. (2023). Pengaruh Media Sosial, Citra Destinasi, Dan Produk Destinasi Melalui Keputusan  Berwisata  Terhadap  Sustainability  Tingkat  Kunjungan  Wisatawan  Di Daerah  Tujuan  Wisata  (DTW)  Provinsi  Sulawesi  Utara  (Studi  Empiris  Pada  Empat Kabupaten  Di  Provinsi  Sulawesi  Utara)=  The  Effect  Of  Social  Media,  Destination Image, And Destination Products Through Travel Decisions On The Level Of Tourist Visits In The Tourist Destination Area (DTW) Of North Sulawesi Province (An Empirical Study  In  Four  Districts  In  North  Sulawesi)  (Doctoral  dissertation,  Universitas Hasanuddin).
Bogaerts, T., Masegosa, A. D., Angarita-Zapata, J. S., Onieva, E., & Hellinckx, P. (2020). A graph CNN-LSTM neural network for short and long-term traffic forecasting based on trajectory data. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 112, 62-77.
Clark, A. (2018). The machine learning audit — crisp-dm framework. Isaca Journal, 1, 42-47.
Farkhod,  A.,  Abdusalomov,  A.,  Makhmudov,  F.,  &  Cho,  Y.  I.  (2021).  LDA-based  topic modeling  sentiment  analysis  using  topic/document/sentence  (TDS)  model. Applied Sciences, 11(23), 11091.
Feblian, D., & Daihani, D. U. (2016). Implementasi Model Crisp-Dm Untuk Menentukan Sales Pipeline Pada Pt X. Jurnal Teknik Industri, 6(1).
Han,  S.,  &  Anderson,  C.  K.  (2021).  Web  scraping  for  hospitality  research:  Overview, opportunities, and implications. Cornell Hospitality Quarterly, 62(1), 89-104.
Jelodar, H., Wang, Y., Yuan, C., Feng, X., Jiang, X., Li, Y., & Zhao, L. (2019). Latent Dirichlet allocation (LDA) and topic modeling: models, applications, a survey. Multimedia Tools and Applications, 78, 15169-15211.
Jermsittiparsert, K., & Chankoson, T. (2019). Behavior of tourism industry under the situation of environmental threats and carbon emission: Time series analysis from Thailand. International Journal of Energy Economics and Policy, 9(6), 366.
Martínez-Plumed,  F.,  Contreras-Ochando,  L.,  Ferri,  C.,  Hernández-Orallo,  J.,  Kull,  M., Lachiche, N., ... & Flach, P. (2019). CRISP-DM twenty years later: From data mining processes  to  data  science  trajectories. IEEE  Transactions  on  Knowledge  and  Data Engineering, 33(8), 3048-3061.
Meliana, C. (2021). Perbandingan Metode Long Short Term Memory (LSTM) DAN Genetic Algorithm-Long  Short  Term  Memory  (GA-LSTM)  Pada  Peramalan  Polutan  Udara (Doctoral dissertation, Universitas Muhammadiyah Semarang).
Puteri, D. I. (2023). Implementasi Long Short Term Memory (LSTM) dan Bidirectional Long
Short  Term  Memory  (BiLSTM)  Dalam  Prediksi  Harga  Saham  Syariah. Euler:  Jurnal Ilmiah Matematika, Sains dan Teknologi, 11(1), 35-43.
Putri,  I.  R.,  &  Kusumaningrum,  R.  (2017).  Latent  Dirichlet  allocation  (LDA)  for  sentiment analysis toward tourism review in Indonesia. Journal of Physics: Conference Series, 801(1), 012073). IOP Publishing.
Quatrini, E., Colabianchi, S., Costantino, F., & Tronci, M. (2022). Clustering application for condition-based  maintenance  in  time-varying  processes:  A  review  using  latent dirichlet allocation. Applied Sciences, 12(2), 814.
Septiani,  A.,  &  Budi,  I.  (2022).  Klasifikasi  Ulasan  Pengguna  Aplikasi:  Studi  Kasus  Aplikasi Ipusnas  Perpustakaan  Nasional  Republik  Indonesia  (PNRI). JIPI  (Jurnal  Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 7(4), 1110-1120.
Simanjuntak,  B.  A.,  Tanjung,  F.,  &  Nasution,  R.  (2017).  Sejarah  pariwisata:  menuju perkembangan pariwisata Indonesia. Yayasan Pustaka Obor Indonesia.
Urva, G., Albanna, I., Sungkar, M. S., Gunawan, I. M. A. O., Adhicandra, I., Ramadhan, S., ... & Junaidi, S. (2023). Penerapan Data Mining Di Berbagai Bidang: Konsep, Metode, dan Studi Kasus. PT. Sonpedia Publishing Indonesia.
Wiemer, H., Drowatzky, L., & Ihlenfeldt, S. (2019). Data mining methodology for engineering applications (DMME) — A holistic extension to the CRISP-DM model. Applied Sciences, 9(12), 2407.
Wu, D. C. W., Ji, L., He, K., & Tso, K. F. G. (2021). Forecasting tourist daily arrivals with a hybrid Sarima – Lstm approach. Journal of hospitality & tourism research, 45(1), 52- 67.
Yakup,  A.  P.  (2019).  Pengaruh  Sektor  Pariwisata  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  di Indonesia (Doctoral dissertation, Universitas Airlangga).
Yang, C. H., Wu, C. H., & Hsieh, C. M. (2020). Long short-term memory recurrent neural network for tidal level forecasting. IEEE Access, 8, 159389-159401.