## ANALISIS METODE PERCEPTRON UNTUK PREDIKSI KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA
Ayang Putri Ratna Kusuma 1 , Sri Herawati 2
1,2 Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo Madura
E-mail : 2 zheira83@yahoo.com

## ABSTRAK
Prediksi  kunjungan  wisatawan  mancanegara  (wisman)  sangat  penting  untuk  membantu  pihak investor,  pengelola  pariwisata,  maupun  instansi  yang  terkait.  Prediksi  ini  dibutuhkan  untuk memantau  dan  mengantisipasi  tren  kunjungan  wisman.  Penelitian  ini  menggunakan  metode perceptron  untuk  memprediksi  kunjungan  wisman  yang  berkunjung  di  Indonesia  berdasarkan  19 pintu masuk kebangsaan diantaranya yaitu : Ngurah Rai, Soekarno – Hatta, Batam, Tanjung Uban, Polonia,  Juanda,  Husein  Sastranegara,  Tanjung  Balai  Karimun,  Tanjung  Pinang,  Tanjung  Priok, Adi  Sucipto,  Minangkabau,  Entikong,  Adi  Sumarmo,  Sultan  Syarif  Kasim  II,  Sepinggan,  Sam Ratulangi,  Bandara  Internasional  Lombok,  dan  Makassar.  Metode  perceptron  merupakan  bentuk Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  suatu  tipe  pola  tertentu  yang sering  dikenali  dengan  pemisahan  linear.  Perceptron  menggunakan  laju  pembelajaran  untuk membantu  proses  pembelajaran,  dan threshold untuk nilai batas  pembelajaran.  Hasil  analisis  dan uji  coba  penelitian  menunjukkan  hasil  peramalan  yang  baik.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  nilai peramalan yang dihasilkan mendekati nilai yang sebenarnya dan nilai MSE yang kecil.
. Kata kunci : Prediksi, wisman, perceptron, jaringan syaraf tiruan.

## ABSTRACT
Prediction tourist arrivals (tourists) are very important to help investors, tourism operators, as well as related agencies. This prediction is needed to monitor and anticipate the trend of foreign tourists visit.  This  research  uses  perceptron  method  to  predict  the  visits  of  foreign  tourists  visiting Indonesia  based  on  19  entrances  of  nationalities  such  as:  Ngurah  Rai,  Soekarno  -  Hatta,  Batam, Tanjung  Uban,  Polonia,  Juanda,  Husein  Sastranegara,  Tanjung  Balai  Karimun,  Tanjung  Pinang, Tanjung  Priok,  Adi  Sucipto,  Minangkabau,  Entikong,  Adi  Sumarmo,  Sultan  Syarif  Kasim  II, Sepinggan, Sam Ratulangi, Lombok International Airport, and Makassar. Perceptron method is a form  of  Artificial  Neural  Network  used  to  classify  a  particular  type  of  pattern  that  is  often recognized  by  linear  separation.  Perceptron  uses  learning  rate  to  help  the  learning  process,  and threshold  for  learning  boundary  value. The results  of  the analysis  and  experimental  studies  show good  forecasting results.  It  can  be  seen  from  the  value  generated  forecasting  approach the actual value and the value of MSE is small.
Keywords : Predictions, tourists, perceptron, artificial neural networks

## PENDAHULUAN
Indonesia memiliki banyak
tempat  wisata  yang  menarik.  Tempat wisata  ini  menjadi  salah  satu  sektor pendapatan  negara.  Setiap  tahun,  jumlah wisatawan  mancanegara  (wisman)  yang mengunjungi  tempat  wisata  mengalami peningkatan yang cukup baik. Wisatawan ini  merupakan  orang  yang  sedang  tidak bekerja,  atau  sedang  berlibur  dan  secara sukarela  mengunjungi  daerah  lain  untuk mendapatkan sesuatu yang lain[1]. Untuk mendukung peningkatan jumlah wisatawan, Dinas pariwisata atau pengelola pariwisata perlu mempersiapkan  berbagai  fasilitas  dan prasarana umum untuk wisman. Namun, pihak pengelola kawasan wisata mengalami kesulitan karena kedatangan wisman sering bersifat fluktuatif.  Salah  satu  cara  mengatasi masalah  tersebut  dapat  menggunakan prediksi. Prediksi adalah salah satu unsur yang  sangat  penting  dalam  pengambilan keputusan.  Prediksi  untuk  mengetahui kedatangan  wisman  pada  waktu  yang akan  dating  dan  membantu  dalam perencanaan  agar  dapat  mengambil tindakan  yang  tepat[2].  Selain  itu, prediksi dibutuhkan untuk memantau dan mengantisipasi
tren
kunjungan wisatawan.  Prediksi  yang  akurat  sangat penting  bagi  instansi  dan  industri  terkait di  sektor  pariwisata  seperti  :  perhotelan dan transportasi [3].
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini bertujuan  untuk  melakukan  prediksi kunjungan wisatawan. Prediksi
kunjungan  wisman  menurut  19  pintu masuk  utama  dan  kebangsaan,  seperti  : Ngurah  Rai,  Soekarno  –  Hatta,  Batam, Tanjung  Uban,  Polonia,  Juanda,  Husein Sastranegara,  Tanjung  Balai  Karimun, Tanjung  Pinang,  Tanjung  Priok,  Adi Sucipto,  Minangkabau,  Entikong,  Adi Sumarmo,  Sultan  Syarif  Kasim  II, Sepinggan,  Sam  Ratulangi,  Bandara Internasional  Lombok,  dan  Makassar.
Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode perceptron. Metode  perceptron  menggunakan  pola perhitungan  lebih  kompleks  dengan
perulangan  sehingga  ditemukan  titik kecocokan yang akurat. Metode perceptron  merupakan  bentuk  jaringan syaraf  tiruan  yang  sederhana,  biasanya digunakan untuk mengklasifikasikan suatu  tipe  pola  tertentu  yang  sering dikenali  dengan  pemisahan  linear.  Selain itu, metode perceptron dapat menyelesaikan  masalah  dengan  baik dibanding  dengan  jaringan  syarat  tiruan lain [3], sehingga memungkinkan keluaran  yang  didapat  sesuai  dengan target tiap masukkan.

## METODE

## A. Analisis Sistem
Analisis  sistem  diperlukan  untuk mengetahui  analisis  kebutuhan  sistem. Analisis  ini  berisi  kebutuhan  fungsional sistem yaitu : - Sistem mampu melakukan pengolahan data - Sistem mampu melakukan normalisasi data - Sistem  mampu  melakukan  proses pelatihan dan pengujian  data
- Sistem mampu melakukan peramalan.

## B. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  berisi use case diagram, sequence diagram,
Robustness diagram dan rancangan basis data.
1. Use Case Diagram Use case diagram menggambarkan fungsionalitas dari sistem  yang  akan  dibuat. Use  case diagram dapat  dilihat  pada  Gambar  1.
Pada Gambar 1 menunjukkan bahwa user dapat menambah data kunjungan, melakukan
pelatihan, melakukan pengujian,  dan  menghasilkan  laporan berupa prediksi kunjungan wisman.
2. Robustness Diagram
Robustness  diagram menggam- barkan  objek  dari  suatu use case  yang bertujuan  untuk  menyempurnakan  teks use  case dan  model  objek.  Salah  satu contoh robutness  diagram sistem  untuk
menambah  data  kunjungan  dapat  dilihat pada  Gambar  2.  Pada  Gambar  2 dijelaskan bahwa user masuk ke halaman utama  kemudian user klik  halaman tambah  data  dimana use r  yang  akan mengisi field yang  tersedia.  Jika  salah satu tidak terisi maka akan memunculkan pesan  peringatan  bahwa  ada field yang belum  terisi.  Jika field telah  terisi  semua maka akan berada dihalaman tambah data kunjungan.
uc Use Case Model User menambah data kunj ungan melakukan pelatihan melakukan penguj ian menghasilkan laporan
Gambar 1. Use Case diagram sistem prediksi
analysis menambah data kunjungan Robustness
aktor masuk ke halaman utama kemudian user klik halaman tambah data pengunjung dimana yang akan mengisi field yang tersedia. jika salah satu tidak terisi maka akan memunculkan pesan peringatan bahwa ada field yang belum terisi. jika field telah terisi semua maka akan berada dihalaman tambah data kunjungan. apakah semua field telah terisi? peringatan field kosong mengisi feld tambah data halaman tambah data pengunjung halaman utama user data input ya tidak klik
Gambar 2. Robutness Diagram menambah data kunjungan
3. Sequence Diagram Sequence  diagram menggam- barkan  secara  rinci  bagaimana use  case akan diimplementasikan. Sequence diagram menambah  data  kunjungan dapat dilihat pada Gambar 3.
sd menambah data kunjungan Sequence tambah data pengunjung halaman data input halaman utama user aktor masuk ke halaman utama kemudian user klik halaman tambah data pengunjung dimana yang akan mengisi field yang tersedia. jika salah satu tidak terisi maka akan memunculkan pesan peringatan bahwa ada field yang belum terisi. jika field telah terisi semua maka akan berada dihalaman tambah data kunjungan. masuk ke halaman utama() klik halaman tambah data pengunjung() simpan data pengunjung() tampilkan data pengunjung()
Gambar 3. Sequence Diagram menambah data kunjungan
4. Rancangan Basis Data Rancangan  basis  data  dapat dilihat  pada  Gambar  4.    Pada  Gambar  4 dapat  dilihat  bahwa  sistem  memiliki  4 tabel yaitu m_user, t_normal, t_train, dan t_detrain.
Gambar 4. Rancangan basis data sistem

## C. Pengolahan Data
Langkah  awal  dalam  penelitian yaitu  pengolahan  data.  Data  penelitian adalah  data  runtun  waktu  kunjungan wisman  yang  berasal  dari  data  sekunder Badan  Pusat  Statistika.  Data  ini  dibagi menjadi  dua  yaitu  data  pelatihan  dan pengujian.

## D. Normalisasi
Normalisasi  Data  Normalisasi bertujuan  agar  jaringan  tidak  mengalami kegagalan ketika melakukan pembelajaran  (pelatihan  dan  pengujian). Data tersebut dinormalisasi dalam interval  [0,1]  karena  terkait  dengan fungsi aktivasi sigmoid biner.

## E. Pengolahan Data dengan Metode Perceptron
Metode perceptron termasuk kedalam  salah  satu  bentuk  Jaringan Syaraf tiruan yang sederhana. Perceptron biasanya digunakan untuk mengklasifikasikan suatu tipe pola tertentu  yang  sering  dikenal  dengan istilah  pemisahan  secara  linear  [4].  Pada dasarnya perceptron pada Jaringan Syaraf Tiruan  dengan  satu  lapisan  memiliki bobot  yang  bisa  diatur  dan  suatu  nilai ambang.  Algoritma  yang  digunakan  oleh aturan  perceptron  ini  akan  mengatur parameter-parameter  bebasnya  melalui proses  pembelajaran.  Fungsi  aktivasi akan memberikan pembatas antara daerah positif dan daerah negatif. Proses perubahan bobot pembelajarannya ditambahkan laju pembelajaran yang  berfungsi  untuk mengontrol  perubahan  bobot  pada  setiap iterasi[5].  Learning  rate  merupakan  laju pembelajaran  untuk  mempercepat  laju iterasinya  (epoch).  Semakin  besar  laju pembelajaran,  maka  semakin  cepat  pula proses  pelatihannya.  Namun,  jika  laju pembelajaran terlalu besar, maka algoritma  menjadi  tidak  stabil  dan mencapai  titik  minimum  lokal.  Titik minimum lokal adalah suatu keadaan titik yang  hasil  datanya  sama  dengan  hasil pelatihannya.  Sehingga  nilai  errornya
adalah  nol  (0)  dan  semua  data  pelatihan sama dengan data JST-nya[6].
Epoch (iterasi) menunjukkan jumlah iterasi maksimum pelatihan. Pada program  default  :  100  epochs.  Namun penelitian  kali  ini  peneliti  menentukan cukup  maksimum  5000  epochs  untuk mendapatkan  hasil  yang  baik.  Karena jika terlalu banyak  maksimum  epochnya, pelatihan  yang  akan  dicapai  memerlukan waktu  yang  lama  dan  jika  terlalu  sedikit maksimum  epohnya,  tidak  didapatkan hasil pelatihan yang baik atau maksimum epoch reached . Jika pelatihan maksimum epoch reached maka perlu menambahkan epohnya  lagi  agar  tercapai  hasil  yang diinginkan[6].  Besarnya  nilai  lebih  besar dari  0  (nol)  dan  maksimal  1.  Besarnya perubahan bobot yang terjadi pada setiap iterasi .
Algoritma  pelatihan  Perceptron adalah sebagai berikut : 1. Inisialisasi  semua  bobot  dan  bias (umumnya w_і = b = 0) Tentukan laju pembelajaran biasanya (= α) biasanya,
α = 1.
2. Selama  ada  elemen  vektor  input  yang respon  unit  outputnya  tidak  sama dengan target, lakukan :
a. Set aktivasi input xi = si dengan s adalah vector input
b. Hitung  respon  unit  output  dengan mencari  nilai  net  seperti  pada
Persamaan (1), (2), (3) , dan (4).
(1)
y=f(net)=1,net> α (2) y=f(net)=0,- α ≤net≤ α (3) y=f(net)=1,net < α (4) Perbaiki bobot pola yang mengandung  kesalahan(  y ≠  t  )  menurut Persamaan  (5)  dan  nilai  bias  pada Persamaan (6)
W i (baru) = w i (lama) + ∆w Dengan : ∆w = ɑ.t.x i (5) B(baru)=b(lama)+ ɑ.t (6)
Dimana : W i = sinyal input Net = keluaran α = laju pembelajaran f(net) = respon unit keluaran t = target x i = inputan ∆w = selisih bobot

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Halaman Utama Aplikasi
Halaman  utama  aplikasi  seperti pada Gambar 5 berikut :
Gambar 5. Halaman Utama Aplikasi
Pada  Gambar  5  ditunjukkan halaman  aplikasi  berisi  beberapa  menu yaitu  menu  data  input  dan  data  training (pelatihan).

## B. Halaman Data Input
Halaman data input seperti ditunjukan pada Gambar 6. Pada Gambar 2  ditunjukkan  halaman  data  input  untuk memasukkan data runtun waktu kunjungan data wisatawan.

## C. Halaman proses training
Halaman  proses training seperti ditunjukan pada Gambar  7.
Gambar 6. Halaman data input
Gambar  7. Halaman proses training
Pada  Gambar  7  ditunjukkan halaman  proses  training  yang  berisi perhitungan  dengan  menggunakan  data yang  diinput  dimana  terdapat  bias(b), Treshold(θ),  Alfa  (α),  bobot  (w)  dan
Epoch. Kemudian data akan dinormalisasi sampai keluar hasil peramalan  dan  nilai  rata-rata  atau  nilai MSE. D. Analisa dan Uji Coba
Uji coba dilakukan dengan menggunakan  nilai alfa ( ɑ)  0,001 ,
threshold (θ) 0,3 , epoch sebesar 100, dan 50  data  kunjungan  wisman.  Hasil  grafik nilai  MSE  dapat  dilihat  pada  Gambar  8. Berdasarkan  Gambar  8  dapat  dilihat bahwa nilai MSE untuk setiap epoch atau perulangan mengalami penurunan artinya  semakin  banyak epoch maka semakin kecil nilai MSE nya .

## Gambar 8. Grafik Nilai MSE
Hasil  perbandingan  peramalan dengan  menggunakan  Learning  Rate  dan Thershold  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.
Pada  Tabel  1,  hasil  peramalan  terbaik diperoleh  dengan  nilai  MSE  terkecil sebesar 0.014261. Nilai tersebut diperoleh  dengan  menggunakan  learning rate  sebesar  0.001  dan  threshold  sebesar
0.5.
Tabel 1. Hasil perbandingan peramalan No. Learning Rate ( ɑ) Threshold (θ) MSE 1. 0.01 0.3 0.015237 2. 0.001 0.3 0.039251 3. 0.001 0.5 0.014261

## SIMPULAN
Dari  hasil  analisis  dan  uji  coba penerapan  aplikasi  prediksi  kunjungan wisatawan menggunakan
metode
perceptron dapat  disimpulkan  hasil peramalan  terbaik  dengan  menggunakan learning rate sebesar 0.001 dan threshold
sebesar  0.5.  Hal  ini  dapat  dilihat  pada nilai MSE terkecil sebesar 0.014261.

## SARAN
Saran untuk pengembangan aplikasi  ini  adalah  dapat  digabungkan dengan metode lainnya untuk meningkatkan akurasi peramalan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kusumaningrum, D. “Persepsi Wisatawan  Nusantara  Terhadap Daya  Tarik Wisata di Kota Palembang.  Tesis  PS.  Magister Kajian Pariwisata. Universitas Gadjah Mada. 2009. [2] Tanami, T. S. “Peramalan Kunjungan  Wisatawan  ke  Uluwatu dengan menggunakan Model Autoregressive  Integrated  Moving Average”. Jurnal  Matrix, Vol.6, No.1. pp. 47-54. 2016. [3] Herawati, S., “Peramalan Kunjungan Wisatawan menggunakan Empirical Mode Decomposition dan Cascade Forward Backpropagation”, Seminar Nasional Informatika (semnasIF) UPN Veteran Yogyakarta, Vol.  1,  No.1,  pp.277- 283. 2015. [4] Asri, Y., “Penerapan Aturan Perceptron  pada  Jaringan  Syaraf Tiruan  dalam  Pengenalan  Pola Penyakit  Mata”, Jurnal  Petir, p.140, 2. 2011.
[5] Riski, F. H., Pujiyanta, A., “Deteksi  Penyakit  dan  Serangan Hama Tanaman Buah Salak menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dengan Metode Perceptron”, Jurnal Sarjana Teknik Informatika, Vol.  2,  No.  2,  pp. 1228-1240. 2014.
[6] Febrina,  M.,  Arina,  F.,  Ekawati, R.,”Peramalan  Jumlah  Permintaan Produksi  Menggunakan  Metode Jaringan Syaraf  Tiruan (JST) Backpropagation”, Jurnal  Teknik Industri, Vol.1, No. 2, pp. 174-179. 2013.