## ANALISIS FORECASTING JUMLAH KUNJUNGAN TAMU HOTEL DI KOTA BUKITITINGGI
Musli Yanto 1) , Rini Sovia 2) , dan Putri Melati 3)
1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia YPTK
1,2,3 Jl.Raya Lubuk Begalung, Padang, 25221 E-mail : musli_yanto@upiyptk.ac.id 1) , rini_sovia@upiyptk.ac.id 2) , putrimelati24061998@gmail.com 3)

## ABSTRAK
Bukittinggi  merupakan  salah  satu  kota  yang  dikenal  dengan  destinasi  objek  wisata.  Beragam  bentuk  sajian  wisata  tersaji untuk para wisatawan yang berkunjung baik nasional maupun mancanegara. Salah satu fasilitas yang dibutuhkan oleh para pengunjung  adalah  ketersediaan  hotel  untuk  tempat  menginap  saat  melakukan  kunjungan  wisata.  Pada  penelitian  ini, permasalahan  yang  akan  dibahas  adalah  sebuah  proses  analisis forecasting untuk  melihat  jumlah  kunjungan  tamu  hotel yang  ada  di  kota  Bukittinggi.  Proses forecasting yang  dilakukan  ini  menggunakan  metode artificial  neural  network algoritma back  propagation .  Metode  ini  sangat  cocok  dalam  melakukan  sebuah  proses forecasting ,  dimana  metode  ini bekerja dengan  melakukan proses pelatihan dan  pengujian  terhadap pola data yang dibangun  sebelumnya. Proses analisis forecasting tersebut dimulai dengan menemukan variabel data dan membangun pola jaringan terlebih dahulu berdasarkan data  jumlah  kunjungan  tamu  hotel  serta  variabel predicto r  yang  digunakan  diantaranya  jumlah  kunjungan  wisata,  jumlah objek  wisata,  inflasi  dan  nilai  tukar  rupiah.  Proses  ini  menghasilkan  hasil  dengan  tingkat  nilai  akurasi  yang  didapatkan sebesar 99.98% dan nilai kesalahan sebesar 0.002%.Hasil tersebut didapat dari pola jaringan dengan bentuk 5-70-1 dimana pola  tersebut  merupakan  pola  jaringan  terbaik  yang  didapat  berdasarkan  proses  pelatihan  dan  pengujian  jaringan.  Hasil penelitian ini akan dijadikan bahan pertimbangan bagi pihak pengelola hotel serta pemerintah setempat dalam pengelolaan sektor pariwisata guna meningkatkan Pendapatan Asli Daerah (PAD) kota Bukittinggi.
Kata Kunci: Wisata, Kunjungan  Forecasting , Artificial Neural Network, Back propagation, Pola Jaringan

## 1. PENDAHULUAN
Jumlah  kunjungan  tamu  hotel  pastinya  tidak  terlepas dengan  jumlah  kedatangan  wisatawan  yang  terjadi  pada sebuah daerah. Lebih 50 % kunjungan tamu hotel berasal dari jumlah wisatawan. Hal ini membuat banyaknya para pengelola hotel untuk berlomba lomba dalam menyediakan  fasilitas  layanan  menginap  di  tempat kawasan  yang  memiliki  objek  destinasi  wisata.  Tidak hanya  itu,  sektor  pariwisata  yang  dikelola  oleh pemerintah  pun  juga  akan  ikut  berdampak  terhadap jumlah  kunjungan  tamu  hotel  guna  meningkatkan Pendapatan Asli Daerah (PAD).
Salah  satu  sumber  pendapatan  asli  daerah  ialah penerimaan  pajak  hotel.  Pada  penelitian  yang  sudah dilakukan  sebelumnya  menjelaskan  bahwa,  jumlah kunjungan  wisata  dan  kunjungan  tamu  hotel  sangat berpengaruh  positif  terhadap  penerimaan  pajak  hotel, semakin  tinggi  jumlah  akan  kunjungan  maka  semakin tinggi  penerimaan  pajak  Aliandi  dan  Handayani, (2013).Penelitian  yang  senada  juga  dilakukan  oleh Pertiwi  (2019),  mengatakan  bahwa  jumlah  wisatawan dan  jumlah  tingkat  hunian  hotel  yang  berbintang  sangat mempengaruhi  nilai  angka  pajak  hotel  sehingga  juga akan mempengaruhi Pendapatan Asli Daerah (PAD).
Pada  penelitian  yang  akan  dilakukan  ini,  peneliti membahas  sebuah  proses  analisis  dalam  melakukan forecasting jumlah  kunjungan  tamu  hotel  yang  ada  di
kota Bukittinggi. Proses tersebut dilakukan untuk melihat tingkat  kenaikan dan penurunan jumlah kunjungan tamu hotel  yang  nantinya  akan  mempengaruhi  angka pendapatan  pajak  hotel.  Dalam  analisis forecasting ini, peneliti  menggunakan  metode Artificial  neural  network (ANN)  untuk  menghasilkan  angka  jumlah  kunjungan tamu hotel pada periode berikutnya.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya, artificial  neural network dapat  melakukan  proses forecasting pada kunjungan  tamu  hotel  non  bintang  dengan  cukup  akurat dan  menghasilkan  hasil  yang  optimal  (Sihotang  dan Wanto,  2018).  Penelitian  yang  sejalan  sudah  dilakukan yang  menjelaskan bahwa jaringan saraf tiruan atau  yang disebut  juga  dengan artificial  neural  network mampu memprediksi  jumlah  reservasi  kamar  hotel  dengan  hasil lebih akurat (Yanto, dkk, 2015).
Dalam  melakukan  analisis forecasting terhadap jumlah  kunjungan  tamu  hotel  yang  ada  di  kota Bukittinggi ini, algoritma yang digunakan dalam metode artificial  neural  network adalah back  propagation . Algoritma  ini  dirasa  sangat  cocok  dalam  melakukan proses forecasting .
Dalam  penelitian  dengan  topik  dan  tema  yang  sama, dimana  algoritma back  propagation dalam  melakukan proses  prediksi  jumlah  kedatangan  wisata  mancanegara mampu  menghasilkan  tingkat  akurasi  hasil  yang  sangat tinggi  (Yanto,  dkk,  2020).  Penelitian  yang  sudah
dihasilkan dalam penggunaan algoritma back propagation dalam forecasting dengan  topik  lainnya juga  menjelaskan  bahwa  algoritma  ini  sangat  cocok  dan mampu  dalam  memprediksi  data  dengan  baik  terutama data  yang  berkelanjutan  dalam  jangka  waktu  tertentu (Wanto, 2019). Pada penelitian lainnya juga menjelaskan bahwa algoritma back propagation memiliki keunggulan pada  nilai learning rate .  Nilai  tersebut  sangat  berguna dalam menentukan hasil prediksi dengan eror yang kecil. Dengan  menggunakan  metode  ini,  tingkat  akurasi  data yang paling besar (Khotimah dan Lynda, 2014).
Pada  penelitian  ini,  dapat  dilihat  berdasarkan pembahasan  yang  dilakukan  memiliki  kelebihan  dari beberapa penelitian sebelumnya. Perbedaan yang terlihat berdasarkan  penelitian  sebelumnya  dalam  prediksi jumlah  reservasi  kamar  hotel,  di  sini  penulis  hanya terfokus  pada  jumlah  reservasi  saja  tanpa  melihat  asal dan tujuan dari tamu hotel tersebut. Dalam penelitian ini, penulis  mengambil  variabel  sudah  mencakup  aspek kedatangan  tamu  hotel  berdasarkan  kunjungan  wisata serta  faktor  apa  saja  yang  dapat  dijadikan  penilaian dalam  melihat  tinggi  rendahnya  angka  kunjungan  pada sebuah daerah.
Proses  analisis forecasting dengan artificial  neural network algoritma back propagation ini bertujuan  untuk menemukan  angka  jumlah  kunjungan  yang  akan  terjadi dan nantinya akan digunakan sebagai proses pertimbangan dalam mengelola sektor pariwisata di kota Bukittinggi yang dilihat dari tingkat hunian hotel. Tujuan lainnya  dalam  penelitian  ini  juga  memberikan  masukan kepada  pemerintah  daerah  guna  mendukung  kegiatan dalam  meningkatkan  tata  kelola  dari  sektor  pariwisata. Manfaat  yang  didapat  dari  penelitian  ini  adalah  hasil forecasting ini dapat dijadikan data pembanding dengan data  jumlah  kunjungan  yang  terjadi  pada  waktu  periode yang  ditentukan  guna  melihat  keakuratan  dari  hasil forecasting yang dihasilkan.

## 2. RUANG LINGKUP
Permasalahan dalam  penelitian ini adalah bagaimana proses analisis forecasting dapat dilakukan guna melihat jumlah  kunjungan  tamu  hotel  yang  aka  terjadi  pada periode  berikutnya.  Batasan  dalam  penelitian  ini  adalah melakukan  proses analisis forecasting dengan menggunakan metode artificial neural network algoritma back  propagation serta  variabel  yang  digunakan  dalam pembentuk pola jaringan adalah sebagai berikut: X1 = Jumlah kunjungan Wisata Mancanegara X2 = Jumlah kunjungan Wisata Nasional X3 = Jumlah Objek Wisata X4 = Inflasi X5 = Kurs Rupiah T    = Target Keluaran Jaringan Setelah  variabel  dalam  proses forecasting didapat, tujuan  yang  akan  dihasilkan  dari  hasil  penelitian  ini adalah  untuk  menghasilkan  pola  jaringan  yang  terbaik yang  nantinya  digunakan  dalam  proses forecasting jumlah  kunjungan  tamu  hotel  di  kota  Bukittinggi.
Sehingga manfaat yang akan didapat dalam penelitian ini dapat  membantu  pihak  yang  terkait  yakni  pihak manajemen  hotel  serta  pemerintah  daerah  dalam mengelola sektor pariwisata.

## 3. BAHAN DAN METODE
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  metode kuantitatif,  dimana  metode  ini  melakukan  proses perhitungan berdasarkan algoritma dengan variabel data. Pembahasan  proses  analisis forecasting yang  akan dilakukan  dapat  dilihat  dalam  kerangka  penelitian  yang ada  di  dalam  Gambar1  Kerangka  Dan  Tahapan Penelitian.

## Gambar 1. Kerangka dan Tahapan Penelitian
Dalam  kerangka dan tahapan  penelitian  yang terlihat pada  gambar1,  merupakan  aliran  aktivitas  penelitian yang akan dijelaskan sebagai berikut:

## 3.1 Penelitian Pendahuluan
Tahapan  ini  merupakan  proses  dalam  menentukan ruang  lingkup  dari  penelitian  dalam  membahas  proses analisis forecasting dan  juga  menjelaskan  tujuan  serta manfaat yang akan dihasilkan dari penelitian ini.

## 3.2 Pengumpulan data dan Studi Research
Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Provinsi  Sumatera
Penelitian Pendahuluan
Pengumpulan data dan Studi Research
Analisa Variabel Data Pembahasan
Pembentukan Pola Jaringan
Proses Pelatihan dan Pengujian Jaringan
Pola Jaringan Terbaik
Proses Forcasting Algoritma Backpropagation
Pengujian dan Implementasi Hasil
Forcasting
Barat,  dimana  data  tersebut  akan  dijadikan  variabel dalam  melakukan  proses forecasting .  Selain  data  yang didapat  pada  tahapan  ini,  penulis  juga  mempelajari beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  memiliki  kaitan erat  dalam  topik  pembahasan  yang  akan  dilakukan. Dalam tahapan ini, teori yang menjadi landasan ilmiah.

## 3.2.1 Artificial neural network
Artificial  neural  network (ANN)  atau  jaringan  saraf tiruan  (JST)  adalah  sistem  pemroses  informasi  yang memiliki karakteristik mirip dengan jaringan saraf biologi  manusia.  Jaringan  saraf  tiruan  dibentuk sebagai  generalisasi  model  matematika  dari  pemahaman manusia ( human cognition ) (Ardana, 2017).
Jaringan  saraf  tiruan  (ANN)  merupakan  salah  satu representasi  tiruan  dari  otak  manusia  yang  selalu mencoba  untuk  menyimulasikan  proses  pembelajaran pada otak manusia tersebut. Otak manusia berisi berjuta- juta  sel  saraf  (neuron)  yang  bertugas  untuk  memproses informasi.  Masing-masing  sel  saling  berinteraksi sehingga  mendukung  kemampuan  kerja  otak.  Setiap  sel saraf  akan  memiliki  satu  inti  sel  yang  bertugas  untuk melakukan pemrosesan informasi (Hadihardaja, I.K. dan Sugeng, S., 2015).
Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  merupakan  suatu  sistem pemrosesan  informasi  yang  mempunyai  karakteristik menyerupai  jaringan  saraf  biologis  (JSB)  Jaringan  Saraf Tiruan  tercipta  sebagai  suatu  generalisasi  model matematis  dari  pemahaman  manusia  ( human  cognition ) (Wuryandari, M.D.I.A. 2012) .

## 3.2.2 Algoritma Back propagation
Back propagation merupakan algoritma pembelajaran yang  terawasi  dan  biasanya  digunakan  oleh  perceptron dengan  banyak  lapisan  untuk  mengubah  bobot-bobot yang  terhubung  dengan  neuron-neuron  yang  ada  pada lapisan  tersembunyi.  Algoritma back  propagation menggunakan error output untuk mengubah nilai bobot- bobotnya  dalam  arah  mundur  ( backward ).  Untuk mendapatkan error ini,  dilakukan  dengan  proses  tahap perambatan maju ( forward propagation ) harus dikerjakan  terlebih  dahulu  (Hadihardaja,  I.K.  dan Sugeng, S., 2015).
Jaringan  saraf  tiruan back  propagation merupakan salah  satu  model  dari  jaringan  saraf  tiruan  umpan  maju dengan  menggunakan  pembelajaran  terawasi  yang disusun  berdasarkan  pada  algoritma  error back propagation yang  didasarkan  pada  aturan  pembelajaran koreksi  kesalahan  ( error correction learning rule ).
Arsitektur  jaringan  saraf  tiruan back  propagation terdiri dari  unit  masukan,  unit  layer  tersembunyi  dan  unit keluaran. Algoritma jaringan saraf tiruan back propagation dapat  dibagi  ke  dalam  dua  bagian,  yaitu (Sovia, dkk, 2016):
1. Algoritma pelatihan, terdiri dari tiga tahap yaitu tahap umpan maju pola pelatihan input , tahap mempropagasi  balikkan error dan  tahap  pengaturan bobot.
2. Algoritma  aplikasi  atau  pengujian  yang  digunakan hanyalah umpan maju saja.
Untuk  lebih  jelasnya  akan  dijelaskan  langkah- langkah  algoritma back  propagation sebagai  berikut (Sovia, dkk, 2016):
Langkah  0  :  inisialisasi  bobot  dengan  bilangan  acak kecil.
Langkah  1    :  jika  kondisi  penghentian  belum  terpenuhi, lakukan langkah 2-9.
Langkah  2    :  untuk  setiap  pasang  pada  data  pelatihan, lakukan langkah 3-8
Langkah  3  :  tiap  unit  masukan  menerima  sinyal  dan meneruskannya  ke  unit  tersembunyi  di atasnya.
Langkah 4  : hitung semua keluaran di unit tersembunyi Langkah  5    :  Pada  setiap  unit  di  lapisan  tersembunyi z j (dari  unit  ke-1  sampai  unit  ke-n  ke- p; i=1,……,n;  j=l,....p )  sinyal output lapisan tersembunyi  dihitung  dengan  menerapkan fungsi  aktivasi  terhadap  penjumlahan sinyal-sinyal input berbobot x i pada (1):
Z j = (1)
Langkah 6 : Setiap unit di lapisan outputy k (dari unit ke-1 sampai  unit  ke-m;  i=1,….n;  k=1,……m)  dihitung  sinyal output -nya  dengan  menerapkan  fungsi  aktivasi  terhadap penjumlahan sinyal-sinyal input berbobot Z j bagi lapisan ini pada (2).
(2)
Y = (2)
Langkah  7    :  Setiap  unit outputYk (dari  unit  ke-1sampai unit  ke-m  ;  j=1,……,p;  k=1,……..m)  menerima  pola target tk lalu  informasi  kesalahan  lapisan output (    ) dihitung k dikirim  ke  lapisan  di  bawahnya  dan digunakan  untuk  menghitung  besar  koreksi  bobot  dan bias (∆w jk dan ∆w ok ) antara lapisan tersembunyi dengan lapisan output pada (3).
K = (t k - y k ) f’
jk = k Z j (3)
0k = k
Langkah 8 : Pada setiap unit di lapisan tersembunyi (dari unit ke-1 sampai unit ke- p ; i =1,…., n ; j =1….. p ; k =1….m) dilakukan  perhitungan  informasi  kesalahan  lapisan tersembunyi  ( j ). j kemudian  digunakan  untuk menghitung besar koreksi bobot dan bias (∆V ij dan ∆V oj ) antara lapisan input dan lapisan tersembunyi pada (4). = f’
ij = j X i 0j = j (4) Tahap Perubahan bobot dan bias Langkah8:  Pada  setiap  unit output  Yk (dari  unit  ke-1 sampai unit ke-m) dilakukan perubahan bias dan  bobot  ( j =0,…., p ; k =1,…., m )  sehingga bias dan bobot yang baru menjadi pada (5). W jk (baru) = W jk (lama) + (5)
dari  unit  ke-1  sampai  unit  ke- p di  lapisan  tersembunyi juga  dilakukan  perubahan  pada bias dan  bobotnya ( i =0,…., n ; j =1,…., p ) pada (6). V jk (baru) = W jk (lama) + (6)
Langkah 10 : Tes kondisi berhenti

## 3.3 Analisis Variabel Data
Tahapan  ini  menjelaskan  data  yang  akan  digunakan dalam  proses forecasting perlu  dilakukan  analisis terlebih  dahulu.  Proses  ini  dimulai  dengan  melihat keterkaitan data dengan hasil yang dihasilkan dari proses forecasting terhadap  jumlah  kunjungan  tamu  hotel  di Kota Bukittinggi.

## 4. PEMBAHASAN
Pembahasan  dalam  penelitian  ini  adalah  proses analisis forecasting terhadap  jumlah  kunjungan  tamu hotel. Berikut proses pembahasan yang akan dilakukan:
4.1 Proses Analisis Data Penelitian dalam proses pembahasan analisis forecasting ini,  penulis  terlebih  dahulu  melakukan tahapan analisis data. Adapun data kunjungan wisata dan tamu  hotel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Data Kunjungan Wisata dan Tamu Hotel
Bulan Jumlah Kunjungan Jumlah Tamu Hotel Wisatawan Mancanegara Wisatawan Nasional Januari 2610 38860 3 Pebruari 3115 25310 3 Maret 2935 30878 3 April 2917 22121 3 Mai 2890 20105 3 J u n i 3707 40664 3 J u l i 4805 39614 3 Agustus 3811 37454 3 September 4558 55124 3 Oktober 5311 56560 3 November 3847 57166 3 Desember 5225 92627 3
Setelah data kunjungan  wisata dan tamu hotel,  maka variabel  data  yang  juga  akan  digunakan  dalam  proses forecasting dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2.Variabel data
X1 X2 X3 X4 X5 T 2610 505555 3 3.25 13480 38860 3115 87827 3 3.18 13776 25310 2935 265236 3 3.4 13825 30878 2917 379164 3 3.41 13946 22121 2890 324031 3 3.23 14021 20105 3707 1010083 3 3.12 14476 40664 4805 600659 3 3.18 14485 39614 3811 313466 3 3.2 14785 37454 4558 269508 3 2.88 15004 55124 5311 301148 3 3.16 15303 56560 3847 296024 3 3.23 14411 57166 5225 609435 3 3.13 14553 92627

## 4.2 Proses Transformasi Data
Setelah  variabel  data  didapat,  data  tersebut  akan ditransformasikan  ke  dalam  bentuk  bilangan  biner dengan  mengaktifkan  fungsi aktivasi sigmoid biner dengan  interval  data  [0.1]  dan  [0.9].  Adapun  rumus transformasi yang digunakan dapat dilihat pada (7) .
Y =
+ 0.1                       (7)
Proses  transformasi  data  terhadap  variabel  data  yang ada  akan  dilakukan  perhitungan  dengan7,  berikut  hasil dari  proses  transformasi  data  yang  dihasilkan  dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3.Hasil Transformasi Data
X1 X2 X3 X4 X5 T 0.1021 0.5004 0.1000 0.1000 0.1107 0.1308 0.1025 0.1696 0.1000 0.1000 0.1109 0.1200 0.1023 0.3101 0.1000 0.1000 0.1109 0.1245 0.1023 0.4003 0.1000 0.1000 0.1110 0.1175 0.1023 0.3566 0.1000 0.1000 0.1111 0.1159 0.1029 0.9000 0.1000 0.1000 0.1115 0.1322 0.1038 0.5757 0.1000 0.1000 0.1115 0.1314 0.1030 0.3483 0.1000 0.1000 0.1117 0.1297 0.1036 0.3135 0.1000 0.1000 0.1119 0.1437 0.1042 0.3385 0.1000 0.1000 0.1121 0.1448 0.1030 0.3345 0.1000 0.1000 0.1114 0.1453 0.1041 0.5827 0.1000 0.1000 0.1115 0.1734 4.3 Pembentukan Pola Jaringan Forecasting
Data  yang  sudah  ditransformasikan  berdasarkan variabel  yang  digunakan,  maka  proses  akan  dilanjutkan untuk  membentuk  pola  jaringan  dalam  melakukan analisis forecasting .  Berikut  bentuk  pola  jaringan  yang dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Pola Jaringan Forecasting
Pola  jaringan  yang  sudah  dibentuk  akan  digunakan dalam  proses  pelatihan  dan  pengujian  guna  melihat  dan mengukur  nilai  akurasi  yang  diberikan  berdasarkan keluaran jaringan.

## 4.4 Proses Pelatihan dan Pengujian Jaringan
Proses  pelatihan  dan  pengujian  dalam  penelitian  ini dibantu  dengan  menggunakan software MATLAB.
Software ini  nantinya  akan  melakukan  proses  pelatihan dan  pengujian  dengan  sistem  perhitungan  yang  telah diperintahkan  dalam  sebuah  bahasa  pemrograman. Adapun  hasil  proses  pelatihan  dan  pengujian  yang didapat  dilihat  pada  Tabel  4  Hasil  Proses  Pelatihan  dan Tabel 5 Hasil Proses Pengujian.
Tabel 4. Hasil Proses Pelatihan T Y Error Performance MSE 0.1308 0.6242 -0.4934 0.2999 -0.53477 0.1200 0.8636 -0.7436 4.5375 2.010483 0.1245 0.6638 -0.5393 0.8968 0.1225 0.1175 -0.3588 0.4763 1.544 0.715017 0.1159 0.7126 -0.5967 2.6054 -0.72015 0.1322 0.4915 -0.3593 3.8549 -1.31303 Tabel 5.Hasil Proses Pengujian T Y Error Performance MSE 0.1314 -1.3261 1.4575 2.9174 1.587883 0.1297 0.7989 0.9286 1.8191 1.075283 0.1437 -1.8519 1.9956 0.3593 0.140983 0.1448 -2.5635 2.7083 2.4903 -0.89088 0.1453 -0.7339 0.8792 1.937 0.706567 0.1734 -1.3847 1.5581 4.0373 -1.2254

## 4.5 Perbandingan Pola Jaringan
Berdasarkan  proses  pelatihan  dan  pengujian  yang telah  dilakukan,  hasil  dari  pola  jaringan  ini  masih memiliki  nilai  kesalahan  besar  dari  nilai  keluaran jaringan yang dihasilkan. Sehingga jika digunakan dalam proses forecasting pastinya  tidak  akan  menghasilkan keluaran  yang  tingkat  akurasi  rendah.  Maka  dari  itu proses akan dilanjutkan untuk menemukan pola jaringan yang  terbaik  berdasarkan  perbandingan  pola  jaringan. Berikut hasil perbandingan pola jaringan yang dilakukan guna  menghasilkan  pola  jaringan  yang  terbaik  dapat dilihat pada Tabel 6 Hasil Perbandingan Pola Jaringan.
Tabel 6.Hasil Perbandingan Pola Jaringan
Pola MSE MAPE Akurasi Pelatihan Pengujian Pelatih an Pengujia n 5-7-1 -0.5348 1.5879 -0.0385 0.0152 99.95 5-14-1 2.0105 1.0753 0.0102 0.0224 100.01 5-21-1 0.1225 0.1410 0.1680 0.1711 101.69 5-28-1 0.7150 -0.8909 0.0288 -0.0271 99.97 5-35-1 -0.7202 0.7066 -0.0286 0.0341 100.02 5-42-1 -1.3130 -1.2254 -0.0157 -0.0197 100.12 5-49-1 -0.8156 -0.5446 -0.0252 -0.0443 100.02 5-56-1 0.5978 -1.8646 0.0344 -0.0129 100.01 5-63-1 0.5903 -1.8646 0.0349 -0.0129 100.01 5-70-1 -7.0804 1.2389 -0.0029 0.0195 99.98
Hasil perbandingan yang didapat, maka pola jaringan terbaik  dapat  ditemukan  dan  akan  digunakan  dalam proses  analisis forecasting terhadap  jumlah  kunjungan tamu hotel.
4.6 Proses Forecasting Kunjungan Tamu Hotel
Pola  jaringan  yang  terbaik  didapat  dengan  pola jaringan  dengan  bentuk  5-70-1.  Dari  pola  tersebut,  pada Tabel 6, terlihat bahwa jaringan dengan pola ini memiliki
nilai MSE sebesar 0.016 dan nilai MAPE sebesar 0.0195 serta nilai tingkat akurasi hasil keluaran jaringan sebesar 99.98%.   Berdasarkan  pola  ini  proses  analisis  dilakukan guna melihat hasil yang didapat dalam proses forecasting jumlah  kunjungan  tamu  hotel.  Adapun  hasil  analisis forecasting yang  dilakukan  dapat  dilihat  pada  Tabel  7 Hasil Proses analisis Forecasting .
Tabel 7. Hasil Proses Analisis Forecasting Data T Y_net 1 0.1308 0.1328 2 0.1200 0.1185 3 0.1245 0.1282 4 0.1175 0.0912 5 0.1159 0.1379 6 0.1322 0.1324 7 0.1314 0.1314 8 0.1297 0.1289 9 0.1437 0.1439 10 0.1448 0.1447 11 0.1453 0.1454 12 0.1734 0.1734
Setelah  hasil  keluaran  didapat,  maka  hasil  tersebut akan diubah kembali dalam bentuk keluaran data dengan menggunakan  rumus  dinormalisasi  dan  pada  akhirnya hasil  keluaran  jaringan  tersebut  dapat  dilihat  serta digunakan oleh pihak yang terkait.

## 5. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  proses  analisis forecasting yang  dilakukan  dengan  menggunakan  metode artificial neural  network algoritma back  propagation mampu menghasilkan hasil yang baik untuk menunjukkan angka jumlah  kunjungan  tamu  hotel  berdasarkan  pola  jaringan yang  dengan  bentuk  5-70-1.  Hasil forecasting yang didapat memiliki tingkat nilai akurasi  yang cukup tinggi sebesar  99,98%  dan  tingkat  kesalahan  yang  dihasilkan sebesar  0.02%  serta  nilai  MAPE  dengan  total keseluruhan  sebesar  0.0195.  Proses  analisis  yang dihasilkan dapat digunakan nantinya sebagai sumber data untuk  melihat  jumlah  kunjungan  tamu  hotel  yang  akan terjadi  pada  periode  berikutnya.  Hasil  ini  juga  sangat bermanfaat bagi pemerintah setempat dalam pengelolaan sektor  pariwisata  yang  ada  di  Kota  Bukittinggi khususnya mengelola ketersediaan hotel sebagai fasilitas tempat  menginap  bagi  wisatawan.  Sehingga  pihak pemerintah  dapat  meningkatkan  pendapatan  asli  daerah (PAD) dari hasil pajak hotel yang dihasilkan.

## 6. SARAN
Untuk  penelitian  selanjutnya,  dalam  melakukan forecasting terutama  dalam  melihat  jumlah  kunjungan tamu  hotel,  disarankan  untuk  menambah  variabel predictor lain  yang  nantinya  akan  dapat  mempengaruhi ataupun berdampak pada angka kenaikan dan penurunan jumlah  kunjungan.  Kemudian  lakukan  lebih  banyak  lagi percobaan  dalam  melakukan  perbandingan  pola  guna menghasilkan pola jaringan yang lebih baik.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Aliandi,  V.D.A.  dan  Handayani,  H.R.,  2013.  Pengaruh Jumlah  Wisatawan,  Jumlah  Hotel,  Dan  Tingkat Hunian  Hotel  Terhadap  Penerimaan  Pajak  Hotel (Studi Kasus Pada Kota Yogyakarta), Diponegoro Journal Of Economics Volume 2, Nomor 4. Ardana,  P.D.H.  2017, Artificial  neural  network Dalam Hidrologi, Jurnal Ilmiah Teknik Sipil.
Hadihardaja,  I.K.    dan  Sugeng,  S.,  2015.  Pemodelan Curah  Hujan-Limpasan  Menggunakan Artificial neural  network (ANN)  dengan  Metode Back propagation , Jurnal Teknik Sipil, Vol.12, No.3. Khotimah,  B.K.  dan  Suryaningtias,  L.O.,  2014.  Prediksi Loyalitas  Pelanggan  Hotel  Dengan  Menggunakan Metode Back  propagation ,  Prosiding  Seminar Nasional Manajemen Teknologi XX.
Pertiwi,  A.C.  2019.  Pengaruh  Jumlah  Wisatawan  Dan
Hotel Terhadap Pendapatan Asli Daerah Kabupaten/Kota  Di  Provinsi  Daerah  Istimewa Yogyakarta  Tahun  2012-2018,  Jurnal  Akuntansi Tahun 2019. Universitas Ahmad Dahlan.
Sovia,  R.,  Yanto,  M.,  &  Nursanty,  W. 2016, Implementation  Of  Signature  Recognition  By Using  Back  propagation, UPI  YPTK  Journal  of Computer Science and Information Technology. Sihotang, B.K. dan Wanto, A., 2018. Analisis JST Dalam Memprediksi Jumlah Tamu Pada Hotel NonBintang, Jurnal Techno.COM, Vol. 17, No. 4. Sovia,  R.,  Yanto,  M.  dan  Nursanty,  W.,  2016, Implementation  Of  Signature  Recognition  By Using  Back  propagation, UPI  YPTK  Journal  of Computer Science and Information Technology.
Wanto,  A.,  2019.  Prediksi  Produktivitas  Jagung Indonesia  Tahun  2019-2020  Sebagai  Upaya Antisipasi  Import  Menggunakan  Jaringan  Saraf Tiruan Back propagation , Jurnal Sintech,  Vo l. 1 No. 1.
Wuryandari,  M.D.I.A.  2012.    Perbandingan  Metode Jaringan  Syaraf  Tiruan Back  propagation Dan Learning  Vector  Quantization  Pada  Pengenalan Wajah. Jurnal Komputer dan Informatika (KOMPUTA), Edisi. I Volume. 1.
Yanto,  M,  Sovia,  R.  dan  Melati,  P.,  2020.  Prediksi Jumlah  Kunjungan  Wisata  dengan  Algoritma Back  propagation ,  Jurnal  Media  Informatika Budidarma,Vo.4,No.2
Yanto, M., Devit, S. dan Nurcahyo, G.W., 2015.Analisis Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi Jumlah  Reservasi  Kamar  Hotel  Dengan  Metode Back  propagation (Studi  Kasus  Hotel  Grand  Zuri Padang),  Jurnal  KomTekInfo  Fakultas  Ilmu Komputer, Volume 2, No. 1.