Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 240-254

## Model Prediksi Kunjungan Wisata: Mengoptimalkan Arsitektur Algoritma Backpropagation untuk Prediksi Kunjungan Wisata Mancanegara (ASIA)
Mayang Sari 1* , Dian Agustini 2 , Muthia Farida 3 1,2,3 Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari Banjarmasin, Kalimantan Selatan, Indonesia E-mail: mayangsari.uniska@gmail.com 1 , dianagustini.uniska@bjm.ac.id 2 , muthiafarida59.uniska@gmail.com 3

## Abstract
This  research  focuses  on  developing  a  prediction  model  for  tourist  visits  for  foreign destinations  in  the  Asian  region  using  Backpropagation  algorithm  architecture optimization. Tourism has become a crucial economic sector in Asia, and accurate tourist arrival  predictions  have  a  significant  impact  on  decision  making  in  this  industry.  The main approach used is the  Backpropagation algorithm in the context of artificial neural networks.  Although  these  algorithms  have  been  successful  in  a  variety  of  applications, optimizing  Backpropagation  architectures  for  tourism  visit  prediction  remains  a significant challenge. This research aims to improve model accuracy and performance by adjusting the Backpropagation algorithm architecture. Through careful optimization, this research  seeks  to  overcome  these  complex  dynamics  and  produce  a  model  that  can provide  more  accurate  estimates  of  tourist  visits.  This  research  presents  predictions  of foreign tourist visits to Indonesia by optimizing the artificial neural network architecture using the Backpropagation algorithm. Focusing on visit data from various nationalities in the  period  2018-2024,  the  test  results  highlight  the  performance  variations  between architectures  in  2023  and  2024.  Prediction  results  show  that  the  4-3-7-1  architecture obtains high test accuracy in 2023 (88%) , but  will decrease in 2024 to 74%. The 4-5-1 architecture  showed  good  consistency  with  test  accuracy  remaining  high  in  both  years (92%).  These  findings  provide  valuable  insights  for  optimal  architectural  selection  in predicting future tourist visits and identifying changing patterns of trends at the national level. However, it should be noted that these results are projective and may be influenced by  external  factors  that  may  change,  requiring  ongoing  evaluation  to  ensure  model accuracy and responsiveness.
Keywords :  Tourist  Visit  Prediction  Model,  Backpropagation  Algorithm,  Artificial Neural Network, Optimization, Asian Tourism .

## Abstrak
Penelitian  ini  fokus  pada  pengembangan  model  prediksi  kunjungan  wisata  untuk destinasi  mancanegara  di  kawasan  Asia  dengan  menggunakan  optimasi  arsitektur algoritma  Backpropagation.  Pariwisata  telah  menjadi  sektor  ekonomi  yang  krusial  di Asia,  dan  prediksi  kunjungan  wisata  yang  akurat  memiliki  dampak  signifikan  pada pengambilan  keputusan  dalam  industri  ini.  Pendekatan  utama  yang  digunakan  adalah algoritma Backpropagation dalam konteks jaringan saraf tiruan. Meskipun algoritma ini telah  berhasil  dalam  berbagai  aplikasi,  pengoptimalkan  arsitektur  Backpropagation untuk prediksi kunjungan wisata masih merupakan tantangan yang signifikan. Penelitian ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  akurasi  dan  kinerja  model  dengan  menyesuaikan arsitektur  algoritma  Backpropagation.  Melalui  optimasi  yang  cermat,  penelitian  ini berusaha  untuk  mengatasi  dinamika  kompleks  ini  dan  menghasilkan  model  yang  dapat memberikan perkiraan kunjungan wisata yang lebih akurat. Penelitian ini menghadirkan prediksi kunjungan wisata mancanegara ke Indonesia dengan mengoptimalkan arsitektur

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 240-254
jaringan  saraf  tiruan  menggunakan  algoritma  Backpropagation.  Berfokus  pada  data kunjungan  dari  berbagai  kebangsaan  dalam  periode  2018-2024,  hasil  pengujian menyoroti  variasi  performa  antar  arsitektur  pada  tahun  2023  dan  2024.  Hasil  prediksi menunjukkan  bahwa  arsitektur  4-3-5-1  memperoleh  akurasi  pengujian  yang  tinggi  yaitu 96%. Arsitektur 4-5-1 menunjukkan konsistensi yang baik dengan akurasi pengujian tetap tinggi  pada  kedua  tahun  (92%).  Temuan  ini  memberikan  wawasan  berharga  untuk pemilihan arsitektur yang optimal dalam memprediksi kunjungan wisata masa depan dan mengidentifikasi pola perubahan tren di tingkat nasional.
Kata kunci : Model Prediksi Kunjungan Wisata, Algoritma Backpropagation, Jaringan Saraf Tiruan, Optimasi, Pariwisata Asia.

## 1. Pendahuluan
Pariwisata  telah  menjadi  sektor  ekonomi  yang  penting  bagi  banyak  negara  di  dunia, termasuk  di  kawasan  Asia.  Perkembangan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  telah memberikan dampak signifikan pada industri pariwisata, dengan semakin banyaknya data yang dihasilkan dari berbagai sumber,  seperti reservasi hotel, penerbangan, dan  kegiatan wisata  lainnya  [1],  [2].  Oleh  karena  itu,  penting  untuk  mengembangkan  model  prediksi kunjungan  wisata  yang  dapat  memberikan  perkiraan  akurat  mengenai  jumlah  wisatawan yang akan mengunjungi suatu destinasi. Prediksi kunjungan wisata menjadi krusial dalam konteks industri pariwisata di kawasan Asia  yang terus berkembang. Dalam menghadapi dinamika  yang  cepat  dan  kompleks,  keberhasilan  destinasi  pariwisata  sangat  bergantung pada  kemampuan  untuk  meramalkan  jumlah  wisatawan  dengan  akurat  [3],[4].  Prediksi yang  tepat  tidak  hanya  memungkinkan  penyedia  layanan  pariwisata  untuk mengoptimalkan  sumber  daya  dan  infrastruktur,  tetapi  juga  memungkinkan  pengambil kebijakan  dan  pemangku  kepentingan  terkait  untuk  merancang  strategi  pemasaran  yang efektif, merespons perubahan tren pasar, dan memberikan pengalaman yang memuaskan bagi  wisatawan.  Dengan  memiliki  wawasan  mendalam  mengenai  pola  kunjungan wisatawan,  baik  secara  musiman  maupun  jangka  panjang,  destinasi  pariwisata  dapat meningkatkan  daya  saingnya,  meningkatkan  pendapatan  sektor  pariwisata,  dan  secara keseluruhan, mendukung pertumbuhan ekonomi berkelanjutan di kawasan Asia [5], [6].
Sejumlah  metode  prediksi  kunjungan  wisata  telah  dikembangkan  untuk  mengatasi tantangan kompleks dalam meramalkan perilaku wisatawan. Beberapa metode melibatkan pendekatan  statistik  tradisional  seperti  regresi  linier  dan  time  series  analysis,  yang  telah lama  digunakan  untuk  memahami  hubungan  antara  variabel-variabel  tertentu  d[7]– [12]engan  kunjungan  wisata.  Namun,  dengan  kemajuan  teknologi,  terutama  di  bidang kecerdasan  buatan,  pendekatan  berbasis  algoritma  machine  learning  dan  jaringan  saraf tiruan  juga  menjadi  popular  [13].  Metode-metode  ini  mampu  menangani  pola-pola kompleks  dan  dinamis  dalam  data  kunjungan  wisata,  memungkinkan  pengidentifikasian hubungan non-linier dan interaksi antar variable [3], [14]. Selain itu, teknik-teknik seperti ensemble  learning  dan  deep  learning  memberikan  fleksibilitas  yang  lebih  besar  dalam menangani dataset besar dan variabel-variabel yang beragam. Penelitian ini akan berfokus pada pengembangan dan optimasi arsitektur algoritma Backpropagation, yang merupakan bagian  integral  dari  jaringan  saraf  tiruan,  dengan  harapan  memberikan  peningkatan signifikan dalam akurasi prediksi kunjungan wisata di kawasan Asia .
Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh  [15] artikel ini mengusulkan metode baru  untuk  memprediksi  beban  listrik  jangka  panjang  dengan  menggunakan  algoritma optimisasi berbasis pengajaran dan pembelajaran (TLBO) untuk mengoptimalkan jaringan saraf  tiruan  Feed  Forward  Backpropagation  Neural  Network  (FFBNN).  Metode  ini berhasil  menghasilkan  nilai  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  yang  sangat rendah,  menunjukkan  efektivitasnya  dalam  memprediksi  beban  listrik  dengan  akurat. Namun  kelemahan  yang  dapat  diidentifikasi  dalam  artikel  ini  adalah  kurangnya
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 240-254
penjelasan  yang  mendalam  tentang  parameter  dan  konfigurasi  spesifik  dari  algoritma Teaching-Learning-Based  Optimization  (TLBO)  yang  digunakan  untuk  mengoptimalkan Feed  Forward  Backpropagation  Neural  Network  (FFBNN)  dalam  memprediksi  beban listrik jangka panjang.
Sedangkan pada penelitian berikutnya yang dilakukan oleh [16] Artikel ini membahas pengembangan  model  kecerdasan  buatan  yang  menggunakan  jaringan  saraf  belakang (BPNN)  untuk  memprediksi  keandalan  sistem  rekayasa.  Pendekatan  yang  diusulkan menawarkan  solusi  yang  lebih  akurat  dalam  memprediksi  keandalan  sistem  rekayasa, dengan  potensi  aplikasi  praktis  dalam  memprediksi  kegagalan  sistem  dan  pengambilan keputusan  perawatan  tepat  waktu.  Selain  itu,  artikel  ini  memberikan  kontribusi  dalam pengembangan teknik lanjutan untuk memprediksi keandalan, dengan implikasi potensial untuk berbagai industri, termasuk otomotif, manufaktur, dan robotika. Namun kurangnya akses  data  tentang  keandalan  dalam  masalah  rekayasa  lainnya,  yang  menjadi  salah  satu batasan  utama  dari  penelitian  ini.  Oleh  karena  itu,  implementasi  BMA-BPNN  dalam masalah  rekayasa  tambahan  dan  penggunaan  algoritma  yang  diusulkan  dalam  masalah data berukuran besar dapat menjadi subjek untuk penelitian masa depan.
Dari  hasil  uji  kajian  Pustaka  dengan  pendekatan  yang  telah  banyak  digunakan  dalam pengembangan  model  prediksi  adalah  algoritma  Backpropagation,  yang  merupakan bagian integral dari jaringan saraf tiruan (neural networks). Meskipun algoritma ini telah berhasil di berbagai bidang, namun pengoptimalkan arsitektur algoritma Backpropagation khususnya untuk prediksi kunjungan wisata mancanegara di kawasan Asia masih menjadi tantangan[17]–[19].  Dengan  optimasi  yang  tepat,  model  prediksi  ini  dapat  memberikan hasil  yang  lebih  akurat  dan  relevan,  membantu  pemerintah,  perusahaan  pariwisata,  dan pihak terkait untuk mengambil keputusan yang lebih informasional dan efektif[20].
Selain  itu,  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kunjungan  wisata  sangat  kompleks  dan dinamis, termasuk perubahan tren ekonomi, faktor cuaca, peristiwa global, dan perubahan perilaku  konsumen.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  pendekatan  yang  canggih  dan  dapat beradaptasi  untuk  mengatasi  kompleksitas  ini.  Model  prediksi  yang  dioptimalkan  dapat membantu mengidentifikasi pola dan tren tersembunyi dalam data, sehingga memberikan wawasan  yang  lebih  mendalam  mengenai  faktor-faktor  yang  memengaruhi  kunjungan wisata.
Dengan  mengoptimalkan  arsitektur  algoritma  Backpropagation,  penelitian  ini bertujuan  untuk  meningkatkan  akurasi  dan  kinerja  model  prediksi  kunjungan  wisata mancanegara  di  kawasan  Asia.  Hal  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  positif terhadap  pengembangan  strategi  pemasaran,  perencanaan  infrastruktur  pariwisata,  dan pengelolaan destinasi wisata di tingkat regional. Dengan demikian, penelitian ini memiliki dampak potensial dalam mendukung pertumbuhan dan keberlanjutan sektor pariwisata di kawasan Asia.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Wisata Indonesia
Indonesia,  dengan  kekayaan  alam  dan  budaya  yang  melimpah,  menawarkan pengalaman wisata yang luar biasa. Destinasi wisata Indonesia mencakup keindahan alam mulai  dari  pantai-pantai  tropis  seperti  Bali  dan  Labuan  Bajo  yang  menakjubkan,  hingga keberagaman  lanskap  di  Pulau  Jawa,  Sumatra,  dan  Kalimantan.  Selain  itu,  situs  budaya dan  sejarah  seperti  Candi  Borobudur  dan  Prambanan  di  Yogyakarta  menunjukkan keagungan  peradaban  masa  lalu.  Para  pengunjung  juga  dapat  mengeksplorasi  kekayaan bawah  laut  Indonesia  yang  luar  biasa  dengan  menyelam  di  Taman  Nasional  Bunaken  di Sulawesi atau Raja Ampat di Papua. Makanan yang lezat, keramahan penduduk lokal, dan berbagai tradisi seni membuat Indonesia menjadi destinasi yang mengagumkan bagi para pelancong yang mencari pengalaman yang tak terlupakan [21]–[23].

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 240-254
Indonesia  menjadi  tujuan  utama  kunjungan  wisata  mancanegara  bagi  wisatawan  dari berbagai  negara  di  Asia.  Dengan  pesona  alamnya  yang  memukau  dan  keberagaman budayanya,  Indonesia  menarik  perhatian  pelancong  dari  Asia,  termasuk  negara-negara seperti  Singapura,  Malaysia,  Tiongkok,  dan  Korea  Selatan.  Wisatawan  dari  Asia seringkali  tertarik  untuk  menjelajahi  keindahan  pulau-pulau  tropis  seperti  Bali, menyaksikan  keagungan  Candi  Borobudur  di  Yogyakarta,  dan  menikmati  keunikan kehidupan laut di berbagai destinasi menyelam, seperti Raja Ampat di Papua.  Selain itu, kuliner  Indonesia  yang  lezat  dan  keramahan  penduduk  lokal  juga  menjadi  daya  tarik utama  bagi  wisatawan  asal  Asia  yang  ingin  merasakan  kekayaan  dan  keanekaragaman Indonesia.  Dengan  konektivitas  yang  semakin  baik  dan  layanan  pariwisata  yang berkembang pesat, kunjungan wisata dari negara-negara Asia ke Indonesia terus menjadi kontributor penting terhadap pertumbuhan industri pariwisata di tanah air[24].

## 2.2. Dasar Dasar Teori
a. Kecerdasan Buatan
Kecerdasan  Buatan  atau  Intelegensi  Artifisial  (bahasa  Inggris: Artificial  Intelligence atau hanya disingkat AI ) didefinisikan sebagai kecerdasan entitas ilmiah[25]. Sumbangan terbesar  di  bidang AI diawali  oleh  tulisan  dari  Alan  Turing  pada  tahun  1950  berjudul Computing  Machinery  and  Intelligence mendiskusikan  syarat  sebuah  mesin  di  anggap cerdas.  Kecerdasan  yang  dimaksud  di  sini  merujuk  pada  mesin  yang  mampu  berpikir, menimbang  tindakan  yang  akan  diambil  dan  mampu  mengambil  keputusan  seperti  yang dilakukan manusia. Kecerdasan buatan diciptakan dan dimasukkan ke dalam suatu mesin (komputer)  agar  dapat  melakukan  pekerjaan  seperti  yang  dapat  dilakukan  manusia. Beberapa macam bidang yang menggunakan kecerdasan buatan antara lain sistem pakar, permainan komputer ( games ), logika fuzzy , Jaringan saraf tiruan dan Robotika [26], [27].
b. Definisi Jaringan saraf tiruan
Jaringan  saraf  tiruan  (JST)  ( artificial    neural  network  (ANN )  / simulated    neural network  (SNN) / neural network(NN) )  merupakan  jaringan  yang  terdiri  atas  sekelompok unit pemroses kecil yang dimodelkan berdasarkan jaringan saraf manusia  [25], [28]. JST tercipta  sebagai  suatu  generalisasi  model  matematis  dari  pemahaman  manusia  ( human cognition )  yang  didasarkan  atas  asumsi  pemerosesan  informasi  terjadi  pada  elemen sederhana  yang  disebut neuron ,  sinyal  mengalir  diantara  sel  saraf/ neuron melalui  suatu sambungan penghubung, setiap sambungan penghubung memiliki bobot yang bersesuaian [29].  Bobot  ini  untuk  menggandakan/  mengalihkan  sinyal  yang  dikirim,  setiap  sel  saraf akan menerapkan fungsi aktivasi terhadap sinyal hasil penjumlahan berbobot yang masuk kepadanya untuk mennetukan sinyal keluarannya[27].

## 2.3. Model Jaringan Backpropagation
Model jaringan Backpropagation merupakan suatu teknik pembelajaran  atau pelatihan supervised  leaning yang  paling  banyak  digunakan.  Algoritma  ini  merupakan  salah  satu algoritma  yang  sangat  baik  dalam  menangani  masalah  pengenalan  pola-pola kompleks[30],  [29].  Didalam  jaringan Backpropagation ,  setiap  unit  yang  berada  di lapisan input berhubungan  dengan  setiap  unit  yang  ada  di  lapisan  tersembunyi.  Setiap unit  yang  ada  di  lapisan  tersembunyi  terhubung  dengan  setiap  unit  yang  ada  di  lapisan output .  Jaringan  ini  terdiri  dari  banyak  lapisan  ( multilayer network ).  Ketika  jaringan  ini diberikan  pola  masukan  sebagai  pola  pelatihan,  maka  pola  tersebut  menuju  unit-unit lapisan  tersembunyi  untuk  selanjutnya  diteruskan  pada  unit-unit  dilapisan  keluaran. Kemudian  unit-unit  lapisan  keluaran  akan  memberikan  respon  sebagai  keluaran  jaringan saraf tiruan. Saat hasil keluaran tidak sesuai dengan yang diharapkan, maka keluaran akan disebarkan  mundur  ( backward )  pada  lapisan  tersembunyi  kemudian  dari  lapisan tersembunyi menuju lapisan masukan [31].

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 240-254
Tahap pelatihan ini merupakan langkah untuk melatih suatu jaringan saraf tiruan, yaitu dengan  cara  melakukan  perubahan  bobot,  sedangkan  penyelesaian  masalah  akan dilakukan jika proses pelatihan tersebut telah selesai, fase ini disebut fase pengujian.
(1)

## 2.3.1. Arsitektur Jaringan Backpropagation
Setiap unit dari layer input pada jaringan Backpropagation selalu terhubung dengan setiap  unit  yang  berada  pada layer tersembunyi,  demikian  juga  setiap  unit layer tersembunyi  selalu  terhubung  dengan  unit  pada layer output [27].  Jaringan Backpropagation terdiri dari banyak lapisan (multi layer network ) yaitu: a. Lapisan input (1 buah), yang terdiri dari 1 hingga n unit input .
b. Lapisan  tersembunyi  (minimal  1  buah),  yang  terdiri  dari  1  hingga  p  unit tersembunyi.
c. Lapisan output (1 buah), yang terdiri dari 1 hingga m unit output .
X j X i 1 X n Z j Z i 1 Z n Y k Y 1 Y m
Gambar 1. Arsitektur Jaringan Backpropagation

## 2.3.2. Pelatihan Jaringan Backpropagation
Aturan  pelatihan  jaringan Backpropagation terdiri  dari  2  tahapan,  feedforward  dan backward  propagation.  Pada  jaringan  diberikan  sekumpulan  contoh  pelatihan  yang disebut  set  pelatihan.  Set  pelatihan  ini  diGambarkan  dengan  sebuah  vektor feature yang disebut  dengan  vektor input yang  diasosiasikan  dengan  sebuah output yang  menjadi target  pelatihannya.  Dengan  kata  lain  set  pelatihan  terdiri  dari  vektor input dan  juga vektor output target.  Keluaran  dari  jaringan  berupa  sebuah  vektor output aktual. Selanjutnya  dilakukan  perbandingan  antara output aktual  yang  dihasilkan  dengan output target  dengan  cara  melakukan  pengurangan  diantara  kedua output tersebut.  Hasil  dari pengurangan berupa Error . Error dijadikan sebagai dasar dalam melakukan perubahan dari setiap bobot dengan mempropagationkannya kembali[30]. Setiap  perubahan  bobot  yang  terjadi  dapat  mengurangi Error .  Siklus  perubahan  bobot ( epoch )  dilakukan  pada  setiap  set  pelatihan  sehingga  kondisi  berhenti  dicapai,  yaitu  bila mencapai jumlah epoch yang diinginkan atau hingga sebuah nilai ambang yang ditetapkan terlampaui  [32],  [29].  Algoritma  pelatihan  jaringan Backpropagation terdiri  dari  3 tahapan yaitu:
a. Tahap umpan maju ( feedforward ).
b. Tahap umpan mundur ( Backpropagation ).
c. Tahap pengupdatean bobot dan bias[31]

## 2.3.3. Pengujian Jaringan Backpropagation
Setelah bobot yang terbaik pada tahap pelatihan didapat, maka nilai pembobot tersebut digunakan untuk mengolah data masukan untuk menghasilkan  keluaran yang  sesuai. Hal ini  digunakan  untuk  menguji  apakah  JST  dapat  bekerja  dengan  baik  yaitu  dapat memprediksi pola data yang  telah dilatihkan dengan tingkat kesalahan yang kecil[30].

## 2.4. Konvergensi
Konvergensi merupakan nilai data yang akan semakin mengecil, dimana jaringan akan pada  kondisi  stabil  di  nilai  minimum.  Dapat  dibuktikan  pada  tiap  unit  pengolahan  nilai akan selalu berkurang atau tetap, sebagai hasilnya unit pengolahan nilai berada pada nilai minimum untuk konvergen.

## 2.5. Ukuran Ketepatan
Ukuran  Ketepatan  yang  sering  digunakan  untuk  mengetahui  ketepatan  suatu  metode yaitu sebagai berikut
a. Nilai Tengah Galat (Mean Squared Error) MSE = ∑ dimana , (2) b. Jumlah Kuadrat Galat (Sum of Squard  Error) SSE = ∑ dimana , (3)

## 2.6. Rancangan Penelitian
Rancangan atau model penelitian disajikan dalam rancangan Flowchart Gambar 1.
Dataset Data Training Data Testing Normalisasi Pemilihan Model Arsitekketur (random) Training Testing Parameter Gradient Dscent dan funsgi Aktivasi Hasil Training dan Testing Hasil Analisa Gambar 2. Rancangan Penelitian
Pada Gambar 2 dapat dijelaskan bahwa hal pertama yang dilakukan pada pengusulan makalah  ini  adalah  menyiapkan  dataset,  yakni  data  Indeks  Pembangunan  Manusia  di Indonesia.  Selanjutnya  dataset  tersebut  dibagi  menjadi  2  bagian,  untuk  data  training training) dan data testing (Testing). Langkah berikutnya melakukan normalisasi terhadap data  training  dan  data  testing.  Setelah  data  dinormalisasi,  selanjutnya  memilih  atau menentukan  model  arsitektur  jaringan  yang  akan  digunakan  untuk  proses  training  dan Testing dengan menggunakan aplikasi Matlab 2016a dan Microsoft Excel. Proses training dan  Testing  dilakukan  dengan  menggunakan  parameter  gradient  descent  (traingd, traingdm,  traingda,  dan  traingdx)  dan  fungsi  aktivasi/fungsi  transfer  (tansig,  purelin, logsig).  Matlab  akan  memberikan  hasil  perhitungan  (output)  dari  data  yang  sudah  di masukkan  dan  diproses  pada  training  dan  testing  dengan  menggunakan  model  arsitektur yang  sudah  ditentukan  secara  random.  Hasil  output  dari  Matlab  ini  nantinya  akan

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 240-254
dimasukkan  kedalam  Microsoft  Excel  untuk  diolah  dan  dihitung  kembali  serta  dianalisa sampai  memperoleh  model  arsitektur  yang  terbaik.  Model  arsitektur  yang  terbaik ditentukan  berdasarkan  perbandingan  beberapa  model  arsitektur  yang  sudah  ditentukan secara random.
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  gabungan  antara  analisis  data  historis kunjungan  wisata  dari  negara-negara  Asia  ke  Indonesia  dengan  pengembangan  model prediksi  menggunakan  algoritma  Backpropagation  dalam  konteks  jaringan  saraf  tiruan (neural  networks).  Data  kunjungan  wisata  yang  diperoleh  melibatkan  serangkaian variabel, termasuk musim, kondisi ekonomi, peristiwa global, dan faktor-faktor lain yang dapat  memengaruhi  pola  kunjungan.  Langkah  pertama  melibatkan  pre-processing  data, termasuk  normalisasi  dan  pemilihan  fitur  yang  relevan.  Selanjutnya,  dilakukan  pelatihan model menggunakan algoritma Backpropagation dengan variasi arsitektur jaringan untuk mengoptimalkan  performa  prediksi.  Pengujian  dan  validasi  model  dilakukan  dengan menggunakan  data  yang  tidak  terlibat  dalam  pelatihan  untuk  mengevaluasi  akurasi  dan keandalan prediksi.

## 2.7. Metode Penelitian
Proses  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  arsitektur  optimal  untuk algoritma  Backpropagation  dalam  konteks  prediksi  kunjungan  wisata  mancanegara  dari negara-negara Asia ke Indonesia. Metodologi ini diharapkan memberikan kontribusi pada peningkatan  akurasi  dan  ketepatan  model  prediksi  kunjungan  wisata,  mendukung pengambilan  keputusan  yang  lebih  efektif  di  bidang  pariwisata.  Berikut  flowchart penelitian yang digunakan oleh peneliti. Rancangan atau model penelitian disajikan dalam rancangan Flowchart pada Gambar 3:
Dataset Data Training Data Testing Normalisasi Pemilihan Model Arsitekketur (random) Training Testing Parameter Gradient Discent dan funsgi Aktivasi Hasil Training dan Testing Hasil Analisa Pengembangan Model
Gambar 3. Rancangan Penelitian
Pada Gambar 3 dapat dijelaskan bahwa hal pertama yang dilakukan pada pengusulan makalah  ini  adalah  menyiapkan  dataset,  yakni  data  Indeks  Pembangunan  Manusia  di Indonesia.  Selanjutnya  dataset  tersebut  dibagi  menjadi  2  bagian,  untuk  data  training training) dan data testing (Testing). Langkah berikutnya melakukan normalisasi terhadap data  training  dan  data  testing.  Setelah  data  dinormalisasi,  selanjutnya  memilih  atau menentukan  model  arsitektur  jaringan  yang  akan  digunakan  untuk  proses  training  dan Testing dengan menggunakan aplikasi Matlab 2016a dan Microsoft Excel. Pengembangan Model dengan Inisialisasi model jaringan saraf tiruan dengan algoritma Backpropagation, kemudian  tentukan  arsitektur  awal  jaringan  setelah  itu  melakukan  pelatihan  model menggunakan  data  historis  dan  variasikan  arsitektur  jaringan  untuk  mencari  konfigurasi optimal.  Evaluasi  Modeldengan  mengunakan  data  yang  tidak  terlibat  dalam  pelatihan untuk  pengujian  dan  validasi  model  dan  hitung  metrik  evaluasi  seperti  akurasi  prediksi.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 240-254
Bandingkan  hasil  dengan  metode  prediksi  lainnya  (regresi  linier,  time  series analysis).Proses training dan Testing dilakukan dengan menggunakan parameter gradient descent  (traingd,  traingdm,  traingda,  dan  traingdx)  dan  fungsi  aktivasi/fungsi  transfer (tansig,  purelin,  logsig).  Matlab  akan  memberikan  hasil  perhitungan  (output)  dari  data yang  sudah  di  masukkan  dan  diproses  pada  training  dan  testing  dengan  menggunakan model  arsitektur  yang  sudah  ditentukan  secara  random.  Hasil  output  dari  Matlab  ini nantinya  akan  dimasukkan  kedalam  Microsoft  Excel  untuk  diolah  dan  dihitung  kembali serta dianalisa  sampai memperoleh model arsitektur  yang terbaik. Model arsitektur  yang terbaik  ditentukan  berdasarkan  perbandingan  beberapa  model  arsitektur  yang  sudah ditentukan secara random.

## 3. Hasil Dan Pembahasan

## 3.1. Hasil
Objek  penelitian  ini,  yakni  pengembangan  model  prediksi  kunjungan  wisata  dengan mengoptimalkan  arsitektur  algoritma  Backpropagation,  menandai  langkah  signifikan dalam  memperkuat  kapabilitas  prediksi  di  sektor  pariwisata  Indonesia.  Fokus  pada kunjungan  wisata  dari  negara-negara  Asia  memberikan  pemahaman  mendalam  tentang pola  dan  dinamika  yang  memengaruhi  keputusan  perjalanan  wisatawan.  Melalui pendekatan berbasis jaringan saraf tiruan dan pengoptimalan algoritma Backpropagation, penelitian ini tidak hanya menjawab tantangan kompleksitas data  yang berkaitan dengan kunjungan wisata, tetapi juga mengeksplorasi potensi teknologi kecerdasan buatan dalam memberikan  hasil  prediksi  yang  lebih  akurat.  Objek  penelitian  ini  bukan  hanya menyediakan  kerangka  kerja  analisis  yang  kuat  bagi  pihak-pihak  terkait  dalam  industri pariwisata,  tetapi  juga  memberikan  landasan  untuk  pengembangan  strategi  pemasaran yang  lebih  terfokus  dan  kebijakan  yang  lebih  responsif  terhadap  tren  wisata  global  dan regional.  Berikut  merupakan  dataset  yang  digunakan  untuk  pengujian  yang  diambil  dari BPS.
Tabel 1. Data Set Penelitian Kunujungan Wisatwan Mancanegara
No Kebangsaan Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara ke Indonesia Menurut Kebangsaan (Kunjungan) 2017 2018 2019 2020 2021 2022 1 Brunei Darussalam 23455 17279 19278 2701 144 6624 2 Malaysia 2121888 2503344 2980753 980118 480723 452739 3 Filipina 308977 217874 260980 50413 9375 62274 4 Singapura 1554119 1768744 1934445 280492 18704 1290186 5 Thailand 138235 124153 136699 21303 3992 66484 6 Vietnam 77466 75816 96024 19608 2008 41736 7 Myanmar 48133 28612 46381 12669 3093 183 9 Hong Kong 98272 91182 50324 2625 2432 23003 10 India 536902 595636 657300 111724 6670 380739 11 Jepang 573310 530573 519623 92228 5952 209698 12 Korea Selatan 423191 358885 388316 75562 9497 127470 13 Pakistan 11424 13448 14663 4110 974 2987 14 Bangladesh 56503 56564 59777 12866 1001 21191 15 Sri Lanka 35669 32508 28907 4300 620 11599 16 Taiwan 264278 208317 207490 35680 1398 61767 17 Tionghoa 2093171 2139161 2072079 239768 54713 1359974 18 Timor Leste 960026 1762422 1178381 994590 819488 1466238 19 Saudi Arabia 182086 165912 157512 31906 2053 47111 20 Bahrain 2457 2324 2631 373 35 426 21 Kuwait 5760 5551 5762 846 75 2055 22 Mesir 20345 18075 21354 4337 611 6823 23 Uni Emirat Arab 8387 7100 9065 1093 384 4483 24 Yaman 8453 10008 9221 2094 758 2613 25 Qatar 1859 2104 1989 225 43 339
3.1.1. Implementasi  Pemerosesan  Algoritma  Backpropagation  Menggunaka  Tools
Matlab R2016a
a) Proses Normalisasi
Proses normalisasi merupakan suatu langkah kerja dalam mememindahkan angka dari kolom menjadi baris dan dari bilangan bulat menjadi pecahan, hal ini dilakukan agar data tadi  mudah  untuk  dilakukan  proses  perkalian  bobot  pada  matlab  karna  memiliki  angka pecahan  atau  dinormalisasikan.  Untuk  mentransformasikan  seluruh  data  real  tersebut, digunakan fungsi rumus sebagai berikut.:
= 0,1063
b) Proses Normalisasi Data Kunjungan Wisatawan
Sebelum  proses  pegolahan  data  dilakukan,  perlu  dilakukan  proses  penetuan  masukan ( Input )  serta  target  atau  hasil  yang  diinginkan  dari  proses  pengolahan  data,  berikut  data Input dan target berdasarkan  data kunjungan  wisatawan yang telah dikumpulkan, sampel yang diambil adalah 1 sampel :
c) Data Pelatihan dan Pengujian Setalah  data Input dan  target  di  tentukan,  maka  langkah  selanjutnya  adalah menentukan data pelatihan dan pengujian, berikut data pelatihan dan pengujian :
Tabel 2. Data Pelatihan X1 (2017) X2 (2018) X3 (2019) X4 (2020) T(202 1) 0,1063 0,1046 0,1052 0,1007 0,1000 0,6695 0,7719 0,9000 0,3630 0,2290 0,1829 0,1585 0,1700 0,1135 0,1025 0,5171 0,5747 0,6192 0,1753 0,1050 0,1371 0,1333 0,1367 0,1057 0,1011 0,1208 0,1203 0,1258 0,1053 0,1005 0,1129 0,1077 0,1124 0,1034 0,1008 0,1264 0,1245 0,1135 0,1007 0,1006 0,2441 0,2599 0,2764 0,1300 0,1018 0,2539 0,2424 0,2395 0,1247 0,1016 0,2136 0,1963 0,2042 0,1203 0,1025 0,1031 0,1036 0,1039 0,1011 0,1003 0,1152 0,1152 0,1160 0,1034 0,1003 0,1096 0,1087 0,1077 0,1011 0,1002 0,1709 0,1559 0,1557 0,1096 0,1004 0,6618 0,6741 0,6561 0,1643 0,1147 0,3577 0,5730 0,4163 0,3669 0,3199 0,1489 0,1445 0,1423 0,1086 0,1005 0,1007 0,1006 0,1007 0,1001 0,1000 0,1015 0,1015 0,1015 0,1002 0,1000 0,1055 0,1048 0,1057 0,1012 0,1002 0,1022 0,1019 0,1024 0,1003 0,1001 0,1023 0,1027 0,1025 0,1006 0,1002 0,1005 0,1006 0,1005 0,1001 0,1000
Tabel 3. Data Pengujian X1 (2018) X2 (2019) X3 (2020) X4 (2021) T (2022) 0,1046 0,1052 0,1007 0,1000 0,1018 0,7719 0,9000 0,3630 0,2290 0,2215 0,1585 0,1700 0,1135 0,1025 0,1167 0,5747 0,6192 0,1753 0,1050 0,4463 0,1333 0,1367 0,1057 0,1011 0,1178 0,1203 0,1258 0,1053 0,1005 0,1112 0,1077 0,1124 0,1034 0,1008 0,1000 0,1245 0,1135 0,1007 0,1006 0,1062 0,2599 0,2764 0,1300 0,1018 0,2022 0,2424 0,2395 0,1247 0,1016 0,1563 0,1963 0,2042 0,1203 0,1025 0,1342 0,1036 0,1039 0,1011 0,1003 0,1008 0,1152 0,1160 0,1034 0,1003 0,1057 0,1087 0,1077 0,1011 0,1002 0,1031 0,1559 0,1557 0,1096 0,1004 0,1166 0,6741 0,6561 0,1643 0,1147 0,4650 0,5730 0,4163 0,3669 0,3199 0,4935 0,1445 0,1423 0,1086 0,1005 0,1126 0,1006 0,1007 0,1001 0,1000 0,1001 0,1015 0,1015 0,1002 0,1000 0,1005 0,1048 0,1057 0,1012 0,1002 0,1018 0,1019 0,1024 0,1003 0,1001 0,1012 0,1027 0,1025 0,1006 0,1002 0,1007 0,1006 0,1005 0,1001 0,1000 0,1001
d) Perancangan Manual Jaringan saraf tiruan Tahap  berikutnya  yaitu  merancang  arsitektur  JST  backpropagation.  Dalam  hal  ini menggunakan  beberapa  model  jaringan  multi-layer  (banyak  lapisan)  yang  digunakan untuk  mendapatkan  arsitektur  terbaik  adalah  4-2-1,  4-5-1,  4-7-1,  4-3-5-1  dan  4-3-7-1. Model sampel arsitektur4-2-1 dapat dilihat pada Gambar dibawah ini.
1 X1 X2 X3 1 Z1 Z2 Y X4
Gambar 4. Arsitektur Jaringan Backpropagation
Gambar  4.  Merupakan  sampel  yang  ditampilkan  penulis  dalam  artikel  ini  yang arsitektur  ini  merupakan  salah  satu  arsitektur  yang  digunakan  dalam  pengujian  model prediksi kunjungan wisatawan mancanegara khususnya ASIA yang masuk ke Indonesia.

## 3.1.2. Pelatihan dan Pengujian dengan Software Matlab R2016a
Matlab  ( matrix  laboratory )      merupakan  salah  satu  perangkat  lunak  yang  dirancang khusus  sebagai  solusi  untuk  mengerjakan  permasalahan  yang  berkaitan  dengan matematika. Berikut meruapakan sampel model arsitektur terbaik yang ditampilkan pada pengujian model prediksi kunjungan wisata berikut ini.

## 3.1.3. Pelatihan dan Pengujian Arsitektur 4-3-5-1
Berikut   adalah   hasil   pelatihan   dan   pengujian   dengan   24   data   untuk arsitektur 4-3-5-1. Adapun parameter yang digunakan.
Koding Pelatihan Koding Pengujian
>> net=newff(minmax(P),[3,5,1],{'logsig','tansig','logsig'},'tr aingd'); >> net.IW{1,1}; >> net.b{1}; >> net.LW{2,1}; >> net.trainParam.epochs=100000; >> net.trainParam.goal = 0.01; >> net.trainParam.Lr = 0.01; >> net.trainParam.show = 1000; >> net=train(net,P,T ) [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,P,[],[],T)
>> PP= >> TT= >> [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT)
Setelah dilakukan perulangan maka ditemukan error minimum pada epoch 49 Seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Pelatihan Arsitektur 4-3-5-1

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Pada Gambar 5. Dapat bisa dilihat bahwa epoch, time, performance serta gradient dan validation dapat dilihat pada tampilan yang dihasilkan dari tools matlab saat pengelolahan model dilakukan.
Gambar 6. Grafik Performance pelatihan arsitektur 4-3-5-1
Untuk Gambar 6, menampilkkan grafik performance pelaatihan yang membantuk kurva yang  sangat  baik  karen  begitu  cepat  membantuk  lekukan  untuk  mendapatkan  Goal  yang diinginkan. Untuk hasil  yang lebih rinci dan  mengetatahui output dan error dapat dilihat pada Tabel 4 dan 5.
Tabel 4. Hasil Pelatihan dengan Model
4-3-5-1 No Target Output JST Error SSE Hasil 1 0,1000 0,0962 0,0038 0,0000 1 2 0,2290 -0,0218 0,2508 0,0629 0 3 0,1025 0,1498 -0,0473 0,0022 1 4 0,1050 0,3316 -0,2266 0,0513 1 5 0,1011 0,1195 -0,0184 0,0003 1 6 0,1005 0,1051 -0,0046 0,0000 1 7 0,1008 0,0985 0,0023 0,0000 1 8 0,1006 0,1149 -0,0143 0,0002 1 9 0,1018 0,2092 -0,1074 0,0115 1 10 0,1016 0,2198 -0,1182 0,0140 1 11 0,1025 0,1748 -0,0723 0,0052 1 12 0,1003 0,0931 0,0072 0,0001 1 13 0,1003 0,1019 -0,0016 0,0000 1 14 0,1002 0,0990 0,0012 0,0000 1 15 0,1004 0,1444 -0,0441 0,0019 1 16 0,1147 0,2548 -0,1402 0,0196 1 17 0,3199 0,0576 0,2623 0,0688 0 18 0,1005 0,1267 -0,0262 0,0007 1 19 0,1000 0,0919 0,0081 0,0001 1 20 0,1000 0,0925 0,0075 0,0001 1 21 0,1002 0,0950 0,0051 0,0000 1 22 0,1001 0,0930 0,0071 0,0000 1 23 0,1002 0,0929 0,0073 0,0001 1 24 0,1000 0,0917 0,0083 0,0001 1 0,23925 92
MSE 0,01993724
Tabel 5. Hasil Pengujian dengan Model
4-3-5-1 No Target Output JST Error SSE Hasil 1 0,10177 0,1062 -0,0045 0,0000 1 2 0,22150 0,5228 -0,3013 0,0908 1 3 0,11670 0,1903 -0,0736 0,0054 1 4 0,44627 0,5260 -0,0798 0,0064 1 5 0,11783 0,1419 -0,0241 0,0006 1 6 0,11119 0,1259 -0,0147 0,0002 1 7 0,10004 0,1100 -0,0100 0,0001 1 8 0,10616 0,1244 -0,0182 0,0003 1 9 0,20218 0,4130 -0,2109 0,0445 1 10 0,15627 0,3734 -0,2171 0,0471 1 11 0,13420 0,2755 -0,1413 0,0200 1 12 0,10079 0,1051 -0,0043 0,0000 1 13 0,10568 0,1182 -0,0125 0,0002 1 14 0,10310 0,1098 -0,0067 0,0000 1 15 0,11657 0,1839 -0,0673 0,0045 1 16 0,46500 0,5273 -0,0623 0,0039 1 17 0,49352 0,3809 0,1126 0,0127 0 18 0,11263 0,1616 -0,0489 0,0024 1 19 0,10010 0,1024 -0,0023 0,0000 1 20 0,10054 0,1032 -0,0026 0,0000 1 21 0,10182 0,1064 -0,0046 0,0000 1 22 0,10119 0,1035 -0,0023 0,0000 1 23 0,10069 0,1041 -0,0034 0,0000 1 24 0,10008 0,1024 -0,0023 0,0000 1 0,23914 96 MSE 0,01992799
Matlab  ( matrix  laboratory )  merupakan  salah  satu  perangkat  lunak  yang  dirancang khusus  sebagai  solusi  untuk  mengerjakan  permasalahan  yang  berkaitan  dengan matematika.

## 3.2. Pembahasan
Pembahasan  hasil  menyoroti  signifikansinya  dalam  mendukung  pengambilan keputusan di sektor pariwisata. Model yang dihasilkan dapat memberikan wawasan yang lebih  mendalam  tentang  pola  kunjungan,  memungkinkan  pemerintah,  perusahaan pariwisata,  dan  pemangku  kepentingan  terkait  untuk  mengambil  tindakan  yang  lebih proaktif  dan  efisien.  Selain  itu,  keunggulan  model  dalam  memprediksi  tren  kunjungan wisata  dapat  menjadi  dasar  strategi  pemasaran  yang  lebih  tepat  sasaran  dan  berdampak

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 240-254
positif  terhadap  pertumbuhan  industri  pariwisata  di  Indonesia.  Namun,  perlu  diakui bahwa  model  ini  juga  harus  terus  diperbarui  dan  disesuaikan  dengan  perubahan  kondisi dan faktor-faktor lingkungan yang dapat memengaruhi dinamika kunjungan wisata.
Tabel 6. Hasil Pengelolahan Model Optimasi Arsitektur Backpropagation
Arsitektur Training Testing Epoch MSE Akurasi MSE Akurasi 4-2-1 34 0,0188487 42% 0,0198862 88% 4-5-1 53 0,0197668 92% 0,0198238 92% 4-7-1 56 0,0192881 96% 0,0189969 88% 4-3-5-1 49 0,0199372 92% 0,0199280 96% 4-3-7-1 18 0,0178216 74% 0,0167558 88%
Tabel  tersebut  memberikan  hasil  pelatihan  (training)  dan  pengujian  (testing)  dari beberapa arsitektur model jaringan saraf tiruan dengan  algoritma Backpropagation untuk prediksi  kunjungan  wisata.  Setiap  baris  merepresentasikan  satu  arsitektur  dengan  format "jumlah input - jumlah hidden layer - jumlah output".
Dengan  menganalisis  tabel  ini,  peneliti  dapat  memilih  arsitektur  model  yang  paling sesuai dengan tujuan penelitian berdasarkan performa pada data latih dan data uji. Model dengan keseimbangan yang baik antara akurasi pada data latih dan data uji akan menjadi pilihan yang diinginkan untuk aplikasi praktis dalam prediksi kunjungan wisata.
Dari  hasil  pengelolaan  yang  tercatat  dalam  tabel,  dapat  dilihat  bahwa  berbagai arsitektur jaringan saraf tiruan telah menghasilkan tingkat akurasi yang beragam pada fase pelatihan  dan  pengujian.  Arsitektur  4-7-1  menonjol  dengan  akurasi  tertinggi  pada  fase pelatihan sebesar 96%, namun, mengalami penurunan pada fase pengujian menjadi 88%. Di  sisi  lain,  arsitektur  4-5-1  menunjukkan  konsistensi  tinggi  antara  fase  pelatihan  dan pengujian  dengan  akurasi  mencapai  92%.  Meskipun  arsitektur  4-3-7-1  mengalami penurunan  kecil  pada  akurasi  pengujian  (88%),  namun  menunjukkan  kemampuan  yang baik dalam menggeneralisasi pada data yang belum pernah terlihat sebelumnya. Dari hasil arsitektur  4-3-5-1  merupakan  hasil  arsitektur  terbaik  dengan  adanya  akurasi  yang  baik pada  pelatihan  dan  terjadi  peningkatan  saat  pengujian.  Hasil  ini  mengindikasikan  bahwa arsitektur  4-3-5-1  mungkin  menjadi  pilihan  yang  solid  untuk  model  prediksi  kunjungan wisata dari negara-negara Asia ke Indonesia dalam konteks penelitian ini, karena mampu memberikan keseimbangan yang baik antara akurasi pelatihan dan pengujian serta kinerja yang memadai dalam menghadapi variasi data.
Setelah  didapatkan  arsitektur    terbaik  dari    pelatihan  dan  pengujian  data,  selanjutnya akan    dilakukan    prediksi    untuk  beberapa    tahun  yang  akan  datang.  Menggunakan  data pengujian  dalam  melakukan  prediksi  dan  arsitektur  terbaik.  Prediksi    menggunakan arsitektur    terbaik    4-3-5-1.    Maksudnya,    layer  masukan  menggunakan  3  neuron  layer masukan,  ada  2  hidden  layer  tersembunyi  yaitu  layer    tersembunyi  pertama  3  neuron, layer    tersembunyi  kedua  5  neuron,      serta  1  neuron  layer  keluaran.  Pada    Tabel    7 Prediksi  ditentukan  menggunakan  persamaan  sebagai prediksi = . Proses prediksi dapat dilihat pada tabel 6 berikut:
Tabel 7. Hasil Pegelolahan Prediksi dengan Arsitektur 4-3-5-1 Prediksi Tahun 2023 Prediksi Tahun 2024 Daerah Data Real Target Target Prediksi Hasil Prediksi Data Real Target Target Prediksi Hasil Prediksi Brunei Darussalam 6624 0,1018 0,0761 60074 60074 0,0761 0,155079 205244 Malaysia 452739 0,2215 0,1235 236442 236442 0,1235 0,365222 988215 Filipina 62274 0,1167 0,1390 294291 294291 0,1390 0,248549 553502 Singapura 1290186 0,4463 0,5722 1908308 1908308 0,5722 0,361511 974387 Thailand 66484 0,1178 0,1076 177397 177397 0,1076 0,175565 281573 Vietnam 41736 0,1112 0,0947 129265 129265 0,0947 0,171406 266076 Myanmar 183 0,1000 0,0794 72476 72476 0,0794 0,172168 268913 Hong Kong 23003 0,1062 0,0939 126213 126213 0,0939 0,159069 220107 India 380739 0,2022 0,3262 991858 991858 0,3262 0,255107 577937 Jepang 209698 0,1563 0,2767 807262 807262 0,2767 0,298995 741460 Korea Selatan 127470 0,1342 0,1927 494376 494376 0,1927 0,281725 677111

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Prediksi Tahun 2023 Prediksi Tahun 2024 Daerah Data Real Target Target Prediksi Hasil Prediksi Data Real Target Target Prediksi Hasil Prediksi Pakistan 2987 0,1008 0,0745 53877 53877 0,0745 0,155872 208197 Bangladesh 21191 0,1057 0,0878 103717 103717 0,0878 0,165671 244706 Sri Lanka 11599 0,1031 0,0799 74005 74005 0,0799 0,15671 211320 Taiwan 61767 0,1166 0,1366 285542 285542 0,1366 0,212899 420675 Tionghoa 1359974 0,4650 0,4989 1635281 1635281 0,4989 0,374421 1022488 Timor Leste 1466238 0,4935 0,7358 2518088 2518088 0,7358 0,526445 1588915 Saudi Arabia 47111 0,1126 0,1217 230041 230041 0,1217 0,1982 365906 Bahrain 426 0,1001 0,0716 43098 43098 0,0716 0,151649 192463 Kuwait 2055 0,1005 0,0725 46692 46692 0,0725 0,15208 194067 Mesir 6823 0,1018 0,0761 60072 60072 0,0761 0,156451 210354 Uni Emirat Arab 4483 0,1012 0,0729 47993 47993 0,0729 0,152253 194714 Yaman 2613 0,1007 0,0734 50130 50130 0,0734 0,153633 199856 Qatar 339 0,1001 0,0715 42936 42936 0,0715 0,151392 191506 Tabel 8. Hasil Prediksi No Kebangsaan Tahun 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 1 Brunei Darussalam 17279 19278 2701 144 6624 60074 205244 2 Malaysia 2503344 2980753 980118 480723 452739 236442 988215 3 Filipina 217874 260980 50413 9375 62274 294291 553502 4 Singapura 1768744 1934445 280492 18704 1290186 1908308 974387 5 Thailand 124153 136699 21303 3992 66484 177397 281573 6 Vietnam 75816 96024 19608 2008 41736 129265 266076 7 Myanmar 28612 46381 12669 3093 183 72476 268913 9 Hong Kong 91182 50324 2625 2432 23003 126213 220107 10 India 595636 657300 111724 6670 380739 991858 577937 11 Jepang 530573 519623 92228 5952 209698 807262 741460 12 Korea Selatan 358885 388316 75562 9497 127470 494376 677111 13 Pakistan 13448 14663 4110 974 2987 53877 208197 14 Bangladesh 56564 59777 12866 1001 21191 103717 244706 15 Sri Lanka 32508 28907 4300 620 11599 74005 211320 16 Taiwan 208317 207490 35680 1398 61767 285542 420675 17 Tionghoa 2139161 2072079 239768 54713 1359974 1635281 1022488 18 Timor Leste 1762422 1178381 994590 819488 1466238 2518088 1588915 19 Saudi Arabia 165912 157512 31906 2053 47111 230041 365906 20 Bahrain 2324 2631 373 35 426 43098 192463 21 Kuwait 5551 5762 846 75 2055 46692 194067 22 Mesir 18075 21354 4337 611 6823 60072 210354 23 Uni Emirat Arab 7100 9065 1093 384 4483 47993 194714 24 Yaman 10008 9221 2094 758 2613 50130 199856 25 Qatar 2104 1989 225 43 339 42936 191506
Pada Tabel 8. hasil prediksi kunjungan wisata ke Indonesia pada tahun 2023 dan 2024, berdasarkan  model  jaringan  saraf  tiruan,  menunjukkan  variasi  yang  signifikan  antara berbagai  kebangsaan.  Peningkatan  jumlah  kunjungan  diprediksi  dari  beberapa  negara, seperti Malaysia, Filipina, dan Vietnam, yang menunjukkan pertumbuhan yang konsisten. Sebaliknya, negara-negara seperti Brunei Darussalam dan India mengalami lonjakan yang sangat  besar  pada  tahun  2024.  Sementara  itu,  beberapa  negara  seperti  Singapura  dan Jepang menunjukkan tren stabil pada tahun 2023, tetapi mengalami penurunan pada tahun 2024.  Timor  Leste  memproyeksikan  pertumbuhan  eksplosif  dalam  kunjungan  wisata, sedangkan China dan Saudi Arabia menunjukkan tren yang relatif stabil. Meskipun hasil ini memberikan Gambaran perkiraan  kunjungan wisata, perlu diingat bahwa proyeksi ini dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor eksternal yang dapat berubah seiring waktu.

## 4.  Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  eksperimen  yang  tercatat  dalam  tabel,  dapat  disimpulkan  bahwa arsitektur jaringan saraf tiruan yang menunjukkan performa terbaik pada data uji (testing) adalah  arsitektur  4-3-5-1,  dengan  akurasi  sebesar  96%.  Meskipun  terdapat  variasi  dalam jumlah epoch dan Mean Squared Error (MSE) pada data training dan testing, arsitektur 4-

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 240-254
3-5-1  menonjol  dengan  tingkat  akurasi  yang  konsisten  tinggi  pada  fase  pengujian.  Oleh karena itu, arsitektur 4-3-5-1 dapat dianggap sebagai pilihan terbaik untuk model prediksi kunjungan  wisata  dalam  konteks  penelitian  ini,  karena  mampu  memberikan  hasil  yang baik  pada  data  yang  tidak  pernah  terlibat  dalam  proses  pelatihan.  Kesimpulan  ini memberikan  panduan  untuk  pengembangan  model  yang  lebih  akurat  dan  responsif terhadap variasi dinamika kunjungan wisata dari negara-negara Asia ke Indonesia.

## Daftar Pustaka
[1] W. Tang, “Determination of monophenolase activity based on backpropagation neural network analysis of three-dimensional fluorescence spectroscopy,” J. Biotechnol. , vol. 365, pp. 11–19, 2023, doi: 10.1016/j.jbiotec.2023.02.001.
[2] P.  Alkhairi,  I.  S.  Damanik,  and  A.  P.  Windarto,  “Penerapan  Jaringan  Saraf  Tiruan untuk  Mengukur  Korelasi  Beban  Kerja  Dosen  Terhadap  Peningkatan  Jumlah Publikasi,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 581, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.65.
[3] J. Gould, “Backpropagation Computation for Training Graph Attention Networks,” J. Signal Process. Syst. , 2023, doi: 10.1007/s11265-023-01897-1.
[4] B.  H.  H.  Putrama  Alkhairi,  “Penerapan  algoritma  backpropagation  untuk  mengenali pola tulisan angka dengan fungsi pelatihan gradient descent with momentum adaptive lr 1,2,” vol. 1, no. 3, pp. 126–139, 2022.
[5] P.  Alkhairi,  E.  R.  Batubara,  R.  Rosnelly,  W.  Wanayaumini,  and  H.  S.  Tambunan, “Effect of Gradient Descent With Momentum Backpropagation Training Function in Detecting  Alphabet  Letters,” Sinkron ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  574–583,  2023,  doi: 10.33395/sinkron.v8i1.12183.
[6] A.  Wanto et  al. ,  “Analysis  of  the  Accuracy  Batch  Training  Method  in  Viewing Indonesian  Fisheries  Cultivation  Company  Development,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol. 1255, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012003.
[7] S. M. Al Sasongko, “Application of Gray Scale Matrix Technique for Identification of Lombok  Songket  Patterns  Based  on  Backpropagation  Learning,” Int.  J.  Informatics Vis. , vol. 6, no. 4, pp. 835–841, 2022, doi: 10.30630/joiv.6.4.1532.
[8] L. Chen, “High-precision state of charge estimation of lithium-ion batteries based on improved particle swarm optimization-backpropagation neural network-dual extended Kalman filtering,” Int. J. Circuit Theory Appl. , 2023, doi: 10.1002/cta.3788.
[9] F.  Ali,  “Backpropagation  of  Levenberg–Marquardt  artificial  neural  networks  for reverse roll coating process in the bath of Sisko fluid,” Eur. Phys. J. Plus , vol. 138, no. 10, 2023, doi: 10.1140/epjp/s13360-023-04579-w.
[10] J.  D.  Quadros,  “Base  drag  estimation  in  suddenly  expanded  supersonic  flows  using backpropagation genetic and recurrent neural networks,” Proc. Inst. Mech. Eng. Part G J. Aerosp. Eng. , vol.  236,  no.  14,  pp. 2991–3018, 2022,  doi: 10.1177/09544100211072594.
[11] R.  V  Penmetsa,  “Experimental  study  and  machining  parameter  optimization  on powder-mixed  EDM  of  Nimonic  901  using  feed-forward  backpropagation  neural networks,” Int. J. Adv. Manuf. Technol. , 2022, doi: 10.1007/s00170-022-09297-8.
[12] S.  F.  Wardhani,  “COMPARISON  ARTIFICIAL  NEURAL  NETWORK METHODS OF  BACKPROPAGATION  AND  LEARNING  VECTOR  QUANTIZATION  FOR FORECASTING STOCK PRICES,” J. Theor. Appl. Inf. Technol. , vol. 100, no. 21, pp. 6674–6685, 2022.
[13] H.  Pratiwi et  al. ,  “Sigmoid  Activation  Function  in  Selecting  the  Best  Model  of Artificial  Neural  Networks,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1471,  no.  1,  2020,  doi: 10.1088/1742-6596/1471/1/012010.
[14] S. Mouloodi, “Feedforward backpropagation artificial neural networks for predicting mechanical  responses  in  complex  nonlinear  structures:  A  study  on  a  long  bone,” J. Mech. Behav. Biomed. Mater. , vol. 128, 2022, doi: 10.1016/j.jmbbm.2022.105079.
[15] W. Aribowo, “Optimizing Feed Forward Backpropagation Neural Network Based on

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 240-254
Teaching-Learning-Based  Optimization  Algorithm  for  Long-Term  Electricity Forecasting,” Int.  J.  Intell.  Eng.  Syst. ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  11–20,  2022,  doi: 10.22266/IJIES2022.0228.02.
[16] M.  Tanhaeean,  “Optimization  of  backpropagation  neural  network  models  for reliability forecasting using the boxing match algorithm: electro-mechanical case,” J. Comput. Des. Eng. , vol. 10, no. 2, pp. 918–933, 2023, doi: 10.1093/jcde/qwad032.
[17] D. A. Anggoro, “Comparison of Performance Metrics Level of Restricted Boltzmann Machine  and  Backpropagation  Algorithms  in  Detecting  Diabetes  Mellitus  Disease,” Iraqi J. Sci. , vol. 64, no. 2, pp. 907–921, 2023, doi: 10.24996/ijs.2023.64.2.35.
[18] H.  Mellah,  “A  Fast-Intelligent  Sensor  Based  on  Cascade-Forward  Neural  Network Founded by Resilient Backpropagation for Simultaneous Parameters and State Space Estimation of Brushed DC Machines,” J. Eng. Sci. Technol. Rev. , vol. 15, no. 2, pp. 8– 14, 2022, doi: 10.25103/jestr.152.02.
[19] M.  Yang,  “A  hybrid  approach  to  building  simplification  with  an  evaluator  from  a backpropagation neural network,” Int. J. Geogr. Inf. Sci. , vol. 36, no. 2, pp. 280–309, 2022, doi: 10.1080/13658816.2021.1873998.
[20] H.  Y.  Li,  “Strike  Velocity  Prediction  of  Stick  Blunt  Instruments  Based  on Backpropagation  Neural  Network,” J.  Forensic  Med. ,  vol.  38,  no.  5,  pp.  573–578, 2022, doi: 10.12116/j.issn.1004-5619.2020.401108.
[21] Y. Xie, “An Improved Indoor Location Algorithm Based on Backpropagation Neural Network,” Arab.  J.  Sci.  Eng. ,  vol.  47,  no.  11,  pp.  13823–13835,  2022,  doi: 10.1007/s13369-021-06529-z.
[22] P.  T.  Giang,  “Experiment  on  Sensorless  Control  of  an  Induction  Motor  using Backpropagation Neural Network,” Int. J. Eng. Trends Technol. , vol. 70, no. 10, pp. 87–97, 2022, doi: 10.14445/22315381/IJETT-V70I10P211.
[23] W. Guan, “Predicting buckling of carbon fiber composite cylindrical shells based on backpropagation neural network improved by sparrow search algorithm,” J. Iron Steel Res. Int. , vol. 30, no. 12, pp. 2459–2470, 2023, doi: 10.1007/s42243-023-00966-w.
[24] Syaharuddin,  “Investigations  on  Impact  of  Feature  Normalization  Techniques  for Prediction of  Hydro-Climatology  Data  Using  Neural  Network Backpropagation  with Three Layer Hidden,” Int. J. Sustain. Dev. Plan. , vol. 17, no. 7, pp. 2069–2074, 2022, doi: 10.18280/ijsdp.170707.
[25] Agus  Perdana  Windarto,  “Implementasi  Jst  Dalam  Menentukan  Kelayakan  Nasabah Pinjaman  Kur  Pada  Bank  Mandiri  Mikro  Serbelawan  Dengan  Metode Backpropogation,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 12– 23, 2017.
[26] A.  P.  Windarto,  L.  S.  Dewi,  and  D.  Hartama,  “Implementation  of  Artificial Intelligence  in  Predicting  the  Value  of  Indonesian  Oil  and  Gas  Exports  With  BP Algorithm,” Int.  J.  Recent  Trends  Eng.  Res. ,  vol.  3,  no.  10,  pp.  1–12,  2017,  doi: 10.23883/IJRTER.2017.3482.J5BBS.
[27] B. Widodo  and  S.  Derwin,  “Artificial  Intelligence  konsep dan  penerapannya,” Artif. Intell. konsep dan penerapannya , p. 168, 2014.
[28] T. Dalgleish et al. , Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network) , vol. 136, no. 1. 2014.
[29] Z.  A.  Matodang,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Dengan  Algoritma  Backpropagtion  Untuk Penentuan  Kelulusan  Sidang  Skripsi,” Pelita  Inform.  Budi  Darma ,  vol.  4,  no.  1,  pp. 84–93, 2013.
[30] Y. A. Lesnussa, S. Latuconsina, and E. R. Persulessy, “Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation  untuk  Memprediksi  Prestasi  Siswa  SMA  (  Studi  kasus :  Prediksi Prestasi Siswa SMAN 4 Ambon ),” J. Mat. Integr. , vol. 11, no. 2, pp. 149–160, 2015.
[31] N.  M.  Sukarno,  P.  W.  Wirawan,  and  S.  Adhy,  “Perancangan  dan  implementasi jaringan saraf tiruan,” vol. 5, pp. 9–18, 2013.
[32] L. Handayani and M. Adri, “Penerapan JST ( Backpropagation ) untuk Prediksi Curah Hujan ( Studi Kasus : Kota Pekanbaru ),” no. November, pp. 238–247, 2015.