Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.2199 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 235-240 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## DATA MINING ESTIMATE TOURISM INCOME IN TOMOHON CITY USING MULTIPLE LINEAR REGRESSION ALGORITHMS
Beauty Leony karamoy *1 , Vivi Peggie Rantung 2 , Sondy Kumajas 3 , Yosua Fitsgerald Ratumbuisang 4
1,2,3 Informatics Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Negeri Manado, Indonesia
4 Computer Technology and Vocational Education, Graduate School, Universitas Negeri Yogyakarta, Indonesia Email: 1 17210154@unima.ac.id , 2 vivirantung@unima.ac.id , 3 sondykumajas@unima.ac.id , 4 yosuafitsgerald.2020@student.uny.ac.id
(Article received: June 03, 2024; Revision: July 04, 2024; published: July 31, 2024)

## Abstract
This study aims to estimate the revenue of tourist destinations in Tomohon City using the multiple linear regression algorithm. The problem addressed is how to determine revenue estimates from various tourist spots categorized into  nature  tourism  and  cultural  experiences.  The  research  method  employed  is  quantitative,  using  a  multiple linear  regression  approach. Data  were  collected  through interviews  with  tourist  destination  owners  regarding ticket prices and visitor numbers, and then analyzed using Microsoft Excel. The results show that the independent variables,  consisting  of  ticket  prices  (X1)  and  the  number  of  visitors  (X2),  significantly  affect  the  dependent variable, which is monthly revenue (Y). The regression equation model obtained is Y = -5594 + 250X1 + 2.26X2. Using  this  model,  the  next  month's  revenue  prediction  for  each  tourist  destination  in  Tomohon  City  can  be determined, demonstrating that the multiple linear regression approach is effective for estimating tourism revenue.
Keywords : Data Mining, Income Estimation, Multiple Linear Regression Algorithm, Tourist Destinations.

## DATA MINING ESTIMASI PENDAPATAN TEMPAT WISATA DI KOTA TOMOHON MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINEAR BERGANDA

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memperkirakan  pendapatan  destinasi  wisata  di  Kota  Tomohon  menggunakan algoritma  regresi  linear  berganda.  Permasalahan  yang  dihadapi  adalah  bagaimana  menentukan  estimasi pendapatan dari berbagai tempat wisata yang telah dikelompokkan ke dalam beberapa kategori seperti wisata alam dan  budaya.  Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  metode  kuantitatif  dengan  pendekatan  regresi  linear berganda. Data dikumpulkan melalui wawancara dengan pemilik destinasi wisata terkait harga tiket masuk dan jumlah  pengunjung,  kemudian  dianalisis  menggunakan  Microsoft  Excel.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa variabel independen yang terdiri dari harga tiket masuk (X1) dan jumlah pengunjung (X2) berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen yaitu pendapatan per bulan (Y). Model persamaan regresi yang diperoleh adalah Y = -5594 + 250X1 + 2.26X2. Dengan menggunakan model ini, prediksi pendapatan bulan berikutnya untuk masing- masing destinasi wisata di Kota Tomohon dapat ditentukan, yang menunjukkan bahwa pendekatan regresi linear berganda efektif untuk estimasi pendapatan wisata.
Kata kunci : Algortitma Regresi Linier Berganda, Data Mining, Destinasi Wisata, Estimasi Pendapatan,.

## 1. PENDAHULUAN
Sebagai  negara  yang  sedang  mengalami pertumbuhan,  Indonesia  saat  ini  sedang  aktif  dalam mengembangkan  dirinya  di  berbagai  bidang[1],  [2]. Pengembangan kegiatan di setiap sektor membutuhkan  investasi  yang  signifikan[3].  Setiap wilayah harus memperluas sektor pariwisata dengan mengoptimalkan  sumber  daya  yang  ada.  Meskipun strategi  untuk  sektor  pariwisata  telah  diatur  dalam kebijakan, pelaksanaannya masih menghadapi
tantangan[4],  [5].  Meskipun  Indonesia  memiliki beragam objek wisata, termasuk wisata sejarah, religi, pendidikan,  dan  alam,  sektor  pariwisata  belum sepenuhnya dimaksimalkan[6].
Pariwisata berperan penting dalam peningkatan pendapatan  karena  dianggap  menguntungkan  dan memiliki potensi besar untuk dikembangkan sebagai sumber  pendapatan  nasional  [7],  [8].  Definisi pariwisata mencakup perjalanan berulang-ulang atau berkeliling  dari  satu  tempat  ke  tempat  lain,  serupa

## 236
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 235-240
dengan  "tour"  dalam  bahasa  Inggris.  Menurut beberapa  peneliti,  pariwisata  melibatkan  perjalanan untuk mendapatkan kesenangan, kepuasan, pengetahuan,  kesehatan,  olahraga,  istirahat,  tugas, ziarah, dan lainnya [9].
Namun, pariwisata di Indonesia menjadi sektor alternatif  untuk  mendorong  pertumbuhan  ekonomi karena  sektor  industri  dan  pertanian  mengalami stagnasi  [10],  [11].  Meskipun  demikian,  sektor pariwisata  menghadapi  berbagai  masalah  dalam pengembangannya.  Pengembangan  tempat  wisata diharapkan  akan  menjadi  sumber  ekonomi  dengan meningkatkan lapangan kerja, pendapatan masyarakat, dan pendapatan daerah serta negara[11]. Pembangunan  daerah  pariwisata  memerlukan  upaya yang berkelanjutan untuk  mempertahankan identitas lokal dan menjaga lingkungan hidup [9].
Kota  Tomohon,  sebagai  kota  yang  sedang berkembang,  menyadari  potensi  besar  dalam pariwisata  dan  berupaya  untuk  mengembangkan sektor  ini  dengan  maksimal  [12].  Dengan  berbagai tempat  wisata  menarik,  Kota  Tomohon  dikenal sebagai  destinasi  yang  indah.  Pertumbuhan  industri pariwisata  di  Kota  Tomohon  telah  menjadi  sorotan utama  dalam  beberapa  tahun  terakhir.  Kota  ini terkenal  dengan  keindahan  alamnya,  keberagaman budayanya, dan berbagai atraksi wisata yang menarik [13].  Dengan  meningkatnya  minat  wisatawan  baik dari  dalam  negeri  maupun  luar  negeri,  pendapatan yang  dihasilkan  dari  tempat-tempat  wisata  menjadi aspek  penting  dalam  mendorong  pertumbuhan ekonomi lokal.
Meskipun  industri  pariwisata  Kota  Tomohon menunjukkan  tren  pertumbuhan  yang  positif,  tetapi tantangan-tantangan  yang  harus  dihadapi  juga semakin  kompleks.  Pemahaman  yang  mendalam tentang  faktor-faktor  apa  yang  mempengaruhi pendapatan  dari  tempat  wisata  menjadi  kunci  untuk mengambil keputusan strategis dalam pengembangan dan pemasaran pariwisata secara efektif.
Penelitian  sebelumnya  telah  menunjukkan bahwa terdapat berbagai  faktor yang  mempengaruhi pendapatan tempat wisata, termasuk faktor eksternal seperti kondisi ekonomi, cuaca, dan peristiwa khusus, serta  faktor  internal  seperti  harga  tiket  masuk, fasilitas  yang  ditawarkan,  dan  promosi  yang dilakukan.  Namun,  belum  ada  studi  yang  secara komprehensif  menganalisis  faktor-faktor  ini  dan dampaknya  terhadap  pendapatan  tempat  wisata  di Kota Tomohon.
Dalam  studi  ini,  peneliti  menggunakan  regresi linear  untuk  memproyeksikan  pendapatan  yang diperkirakan  di  tempat-tempat  wisata  di  kota Tomohon  dengan  tujuan  untuk  membandingkan biaya  dari  berbagai  jenis  tempat  wisata  yang  telah dikelompokkan  menjadi  kategori-kategori  Seperti perjalanan  ke  alam,  pengalaman  budaya,  kunjungan pendidikan,  petualangan  bahari,  eksplorasi  sejarah, selera  kuliner,  dan  spiritualitas.  Sebuah  penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Wati, Sebayang, &
Sitepu  (2013)  menyimpulkan  bahwa  regresi  linier berganda  lebih  efektif  dalam  perkiraan  jumlah produksi  dibandingkan  dengan  metode  fuzzy.  Hasil penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  rata-rata kesalahan  relatif  lebih  rendah  pada  regresi  linier berganda (9,383%) daripada metode fuzzy (20,748%).  Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini, kami  memilih  pendekatan  regresi  linier  berganda untuk memperkirakan biaya tempat-tempat wisata di Kota Tomohon.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menerapkan  metode  penelitian kuantitatif karena data disajikan dalam bentuk angka [14].  Sejalan  dengan  pandangan  Arikunto  yang menekankan bahwa penelitian kuantitatif memerlukan  penggunaan  angka  dalam  semua tahapan,  mulai  dari  pengumpulan  data  hingga interpretasi dan presentasi hasilnya[15]. Peneltian ini berlokasi  di  Kota  Tomohon  dan  lebih  tempatnya  di destinasi wiata yang ada di Kota Tomohon. Data yang dikumpulkan  dari  responden  melalui  wawancara kemudian  diproses  menggunakan  analisis  statistik menggunakan  ms.excel  [16],  [17].  Penelitian  ini menggunakan teknik analisis  regresi linier berganda untuk  menghitung  estimasi  pendapatan  destinasi wisata[18], [19]. Persamaan (1) merupakan matematis  untuk  regresi  linier  berganda  dan  untuk tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian.
𝑌 = 𝑎 + 𝑏1. 𝑋1 + 𝑏2. 𝑋2 … … + 𝑏𝑛. 𝑋𝑛 (1) Keterangan Y = Variabel Dependen a = Konstanta
X1 = Variabel Independen 1
X2 = Variabel Independen 2 Xn
= Variabel Independen n
b1
= Koefisien regresi variabel Independen 1
b2
= Koefisien regresi variabel Independen 2
bn = Koefisien regresi variabel Independen n

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Menentukan Tempat Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  berbagai  destinasi wisata yang tersebar di Kota Tomohon, sebuah kota yang terletak di Provinsi Sulawesi Utara, Indonesia. Tomohon  awalnya merupakan kecamatan  di kabupaten  Minahasa,  Provinsi  Sulawesi  Utara.  Saat ini,  kota  tersebut  telah  bertransformasi  menjadi sebuah  destinasi  yang  menawan,  menawarkan beragam  tempat  wisata  yang  terus  berkembang. Selain itu, pusat industri di Tomohon juga memiliki popularitas  yang  tinggi,  terutama  dalam  hal  industri rumah panggung.

## 3.2. Menentuka Subjek dan Objek Penelitian
Kota  tomohon  memiliki  96  lokasi  menarik untuk  dikunjungi,  mencakup  61  tempat  alam,  8 atraksi  buatan,  dan  27  destinasi  budaya.  Dari kumpulan ini, 42 lokasi menjadi favorit. Pada tabel 1 dapat di lihat 15 destinasi wisata yang menjadi fokus penelitian.
Tabel 1. Destinasi Wisata No Destinasi Wisata 1 Bukit Doa Mahawu 2 Cartenz Hills 3 Danau Linow 4 Hutan Pinus Lahendong 5 Vihara Buddhayana 6 Mahwatu 7 Tetetana 8 Narwastu Hills 9 Puncak Kai'santi 10 Puncak Meybly'ls 11 Taman Kelong 12 Taman Wisata Alam Tomohon 13 Taman Wisata Pelangi 14 Tu'ur Ma'asering 15 We'lu Café & Resto

## 3.3. Melakukan Wawancara
Wawancara dilakukan kepada pemilik destinasi wisata  mengenai  jumlah  pengunjung,  harga  tiket masuk dan pendapatan perbulan.

## 3.4. Menentukan Variabel Penelitian
Pada  penelitian  ini  variabel  independen  adalah harga tiket masuk (X1) dan jumlah pengunjung (X2). Sedangkan  variabel  dependen  adalah  pendapatan
perbulan  (Y).  Variabel  independent  dan  variabel dependen dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Variabel Penelitian No Kode Variabel 1. X1 Harga Tiket Masuk 2. X2 Jumlah pengunjung 3. Y Pendapatan Perbulan

## 3.5. Melakukan Analisis
Pada  tabel  3  dapat  dilihat  hasil  dari  olahan wawancara menggunakan Microsoft excel :
Tabel 3. Data yang diperoleh Tempat Wisata Variabel Independen Variabel Dependen Harga Tiket Masuk (X1) Jumlah Pengunju ng (X2) Pendapatan perbulan (Y) Bukit Doa Mahawu 25000 289 7225000 Cartenz Hills 10000 246 2460000 Danau Linow 30000 285 8550000 Hutan Pinus Lahendong 25000 221 5525000 Vihara Buddhayana 15000 265 3975000 Mahwatu 15000 273 4095000 Tetetana 20000 212 4240000 Narwastu Hills 25000 245 6125000 Puncak Kai'santi 25000 277 6925000 Puncak Meybly'ls 25000 257 6425000 Taman Kelong 25000 293 7325000 Taman  Wisata Alam Tomohon 15000 238 3570000 Taman  Wisata Pelangi 10000 229 2290000 Tu'ur Ma'asering 25000 225 5625000 We'lu  Café  & Resto 15000 225 3375000
Data  yang  di  peroleh  diolah  menggunakan Microsoft excel , data tersebut dapat di lihat pada tabel 4.
Tabel 4. Data Jumlah Pengujung (X1), Jumlah Pengunjung (X2)
dan Pendapatan Perbulan(Y) X1 X2 Y 25 28,9 72,25 10 24,6 24,6 30 28,5 85,5 25 22,1 55,25 15 26,5 39,75 15 27,3 40,95 20 21,2 42,4 25 24,5 61,25 25 27,7 69,25 25 25,7 64,25 25 29,3 73,25 15 23,8 35,7 10 22,9 22,9 25 22,5 56,25 15 22,5 33,75

## a. Menghitung nilai koefisen regresi
Persamaan  Multi  Regresi  digunakan  untuk memprediksi nilai variabel terikat (Y) ketika nilai dari
semua  variabel  bebas  telah  diketahui,  nilai  tersebut dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Perhitungan Koefisien Regresi No X1 X2 Y X1 2 X2 2 Y 2 X1 y X2 y X1X2 1 25 28,9 72,25 625 835,21 5220,06 1806,25 2088,03 722,50 2 10 24,6 24,6 100 605,16 605,16 246,00 605,16 246,00 3 30 28,5 85,5 900 812,25 7310,25 2565,00 2436,75 855,00 4 25 22,1 55,25 625 488,41 3052,56 1381,25 1221,03 552,50 5 15 26,5 39,75 225 702,25 1580,06 596,25 1053,38 397,50 6 15 27,3 40,95 225 745,29 1676,90 614,25 1117,94 409,50 7 20 21,2 42,4 400 449,44 1797,76 848,00 898,88 424,00 8 25 24,5 61,25 625 600,25 3751,56 1531,25 1500,63 612,50 9 25 27,7 69,25 625 767,29 4795,56 1731,25 1918,23 692,50 10 25 25,7 64,25 625 660,49 4128,06 1606,25 1651,23 642,50 11 25 29,3 73,25 625 858,49 5365,56 1831,25 2146,23 732,50 12 15 23,8 35,7 225 566,44 1274,49 535,50 849,66 357,00 13 10 22,9 22,9 100 524,41 524,41 229,00 524,41 229,00 14 25 22,5 56,25 625 506,25 3164,06 1406,25 1265,63 562,50 15 15 22,5 33,75 225 506,25 1139,06 506,25 759,38 337,50 ∑ 305 378 777,3 6775 9627,88 45385,535 17434 20036,52 7773
b. Menentukan  Nilai  Konstata  dan  Koefisien
Regresi
Menentukan ∑x 1 2 dengan rumus ∑𝑋 12 = (∑𝑋1)2 𝑛 ∑x 1 2 = 6775 (305)2 15 = 573,333333
Nilai dari ∑x 1 2 adalah 573,333333
Menentukan ∑x 2 2 dengan rumus ∑X 22 (∑𝑋2)2 𝑛 ∑x 1 2 = 9627,88 (378)2
15 = 102,28
Nilai dari ∑x 2 2 adalah 102,28
Menentukan∑y 2 dengan rumus ∑𝑌 2 (∑Y) 2 𝑛 ∑y 2 = 45385,535 (777,3)2 15 = 5105,849 Nilai dari ∑x 2 2 adalah 5105,849 Menentukan ∑x 1 y dengan rumus ∑𝑋 1 𝑌 − ∑𝑋1×∑Y 𝑛 ∑x 1 y = 17434 − 305 × 378
15 = 1628,9
Nilai dari ∑x 1 y adalah 1628,9
Menentukan ∑x 2 y dengan rumus ∑𝑋 2 𝑌 = ∑𝑋2×∑Y 𝑛 ∑x 2 y = 20036,52 − 378 × 777,3 15 = 448,56
Nilai dari ∑x 1 y adalah 448,56
Menentukan ∑x 1 x 2 dengan rumus ∑𝑋 1 𝑋 2 = ∑𝑋1×𝑋2 𝑛 ∑x 1 x 2 = 7773 − 305 × 378 15 = 87
Nilai dari ∑x 1 y adalah 87
Selanjutnya  menentukan  nilai b1 , b2 dan a dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑏1 = (∑𝑥2 2).(∑𝑥1𝑦)−(∑𝑥1𝑥2).(𝑥2𝑦)
(𝑥1 2).(∑𝑥 2 2)−( ∑𝑥1𝑥2)2 b1= (102,28)𝑥(1628,9)−(87)𝑥(448,56) (573,33)𝑥(102,28)−(87)2 = 2,50 Nilai dari b1 adalah 2,50 𝑏2 = (∑𝑥1 2).(∑𝑥1𝑦)−(∑𝑥1𝑥2).(𝑥1𝑦) (𝑥1 2).(∑𝑥 2 2)−( ∑𝑥1𝑥2)2
b2 = (573,33)𝑥(1628,9)−(87)𝑥(1628,9)
(573,33)𝑥(102,28)−(87)2 = 2,26
Nilai dari b1 adalah 2,26
𝑎 = ∑Y 𝑛 − 𝑏1. ( ∑𝑥1 𝑛 ) −   𝑏 2 ( ∑𝑥2 𝑛 )
a= 777,3 15 − 2,50 305 15 − 2,26 378 15 = -55,94
Nilai dari a adalah – 55,94
Sehingga  model  persamaan  regresi  linier berganda  adalah Y  =  -55,94  +  2,50X1  +  2.26X2 . Hasil regresi linier berganda sebagai berikut:
𝑌  =  𝑎  +  𝑏1𝑋1  +  𝑏2𝑋2
(2)
Keterangan: Y = Nilai a = Konstanta b1 = Koefisien regresi b2 = Koefisien regresi X1= Jumlah Pengunjung X2 = luas tempat wisata

## c. Perhitungan Regresi Linier Berganda
Selanjutnya  menggunakan  model  persamaan yang didapatkan untuk memprediksi pendapatan pada bulan berikutnya. Setelah didapatkan hasil perhitungan  regresi  linier  berganda  selanjutnya  di kalikan  100000  disebabkan  sebelumnya  di  bagi 100000  pada  pendapatan  perbulan.  Hasil  perkalian dapat dilihat pada tabel 6
Tabel 6. Hasil Perkalian Hasil perhitungan regresi linier berganda Hasil dikalikan 100000 71,874 7.187.400 24,656 2.465.600 83,47 8.347.000 56,506 5.650.600 41,45 4.145.000 43,258 4.325.800 41,972 4.197.200 61,93 6.193.000 69,162 6.916.200 64,642 6.464.200 72,778 7.277.800 35,348 3.534.800 20,814 2.081.400 57,41 5.741.000 32,41 3.241.000

## 4. DISKUSI
Penelitian ini berfokus pada analisis mendalam mengenai hasil estimasi pendapatan tempat wisata di Kota Tomohon menggunakan algoritma regresi linier berganda.  Variabel  independen  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  harga  tiket  masuk  (X1) dan  jumlah  pengunjung  (X2),  sementara  variabel dependen  adalah  pendapatan  bulanan  (Y).  Model prediksi  yang  dihasilkan  dari  analisis  regresi  linier berganda adalah:

## 𝐘  =   −𝟓𝟓, 𝟗𝟒  +  𝟐, 𝟓𝟎𝐗𝟏  +  𝟐. 𝟐𝟔𝐗
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  harga  tiket masuk  dan  jumlah  pengunjung  memiliki  kontribusi signifikan  terhadap  pendapatan  bulanan  destinasi wisata.
Penelitian  ini  juga  membandingkan  hasil  yang diperoleh dengan penelitian lain yang serupa. Sebagai contoh,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wati
Sebayang  &  Sitepu  (2013)  menyimpulkan  bahwa regresi linier berganda lebih efektif dalam perkiraan jumlah produksi dibandingkan dengan metode fuzzy, dengan  rata-rata  kesalahan  relatif  lebih  rendah  pada regresi  linier  berganda  (9.383%)  dibandingkan metode  fuzzy  (20.748%).  Berdasarkan  temuan  ini, penelitian  kami  memilih  pendekatan  regresi  linier berganda  untuk  memperkirakan  pendapatan  tempat wisata di Kota Tomohon.
Hasil  perhitungan  regresi  linier  berganda menunjukkan  prediksi  pendapatan  bulan  berikutnya untuk  berbagai  destinasi  wisata  di  Kota  Tomohon. Data  tersebut  memperlihatkan  bahwa  perubahan presentase antara pendapatan bulan sebelumnya dan prediksi  pendapatan  bulan  berikutnya  bervariasi, yang mengindikasikan bahwa model yang digunakan dapat  memberikan  estimasi  yang  cukup  akurat terhadap pendapatan yang akan diperoleh. Pada tabel 7  menunjukkan  pendapatan  bulan  sebelumnya  dan pendapatan bulan berikutnya yang diprediksi.
Tabel 7. Pendapatan bulan sebelumnya dan pendapatan bulan beriktunya Destinasi Wisata Pendapatan bulan Sebelumnya Pendapatan bulan berikutnya Presentase Bukit Doa Mahawu Rp.7.225.000 Rp.7.187.400 -0.52% Cartenz Hills Rp.2.460.000 Rp.2.465.600 0.23% Danau Linow Rp.8.550.000 Rp.8.347.000 -2.37% Hutan Pinus Lahendong Rp.5.525.000 Rp.5.650.600 2.27% Gunung Lokon Rp.3.975.000 Rp.4.145.000 4,28% Mahwatu Rp.4.095.000 Rp.4.325.800 5,64% Michinoeki Pakewa Rp.4.240.000 Rp.4.197.200 -1,01% Narwastu Hills Rp.6.125.000 Rp.6.193.000 1,11% Puncak Kai'santi Rp.6.925.000 Rp.6.916.200 -0,13% Puncak Meybly'ls Rp.6.425.000 Rp.6.464.200 0.61% Taman Kelong Rp.7.325.000 Rp.7.277.800 -0.64% Taman Wisata Alam Tomohon Rp.3.570.000 Rp.3.534.800 0.99% Taman Wisata Pelangi Rp.2.290.000 Rp.2.081.400 -9.11% Tu'ur Ma'asering Rp.5.625.000 Rp.5.741.000 2.06% We'lu Café & Resto Rp.3.375.000 Rp.3.241.000 -3.97%
Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  penting dalam  memahami  bagaimana  variabel-variabel tertentu,  seperti  harga  tiket  masuk  dan  jumlah pengunjung,  mempengaruhi  pendapatan  tempat wisata. Selain itu, penelitian ini menunjukkan bahwa model regresi linier berganda dapat digunakan untuk membuat estimasi yang relevan dan bermanfaat bagi pengelolaan dan pengembangan sektor pariwisata di Kota Tomohon. Dengan demikian, hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu para pengelola destinasi wisata  dalam  merencanakan  strategi  yang  lebih efektif untuk meningkatkan pendapatan dan menarik lebih banyak pengunjung.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  harga  tiket masuk (X1) dan jumlah pengunjung (X2) berpengaruh  signifikan  terhadap  pendapatan  tempat wisata  (Y)  di  Kota  Tomohon.  Model  regresi  linier berganda yang dihasilkan, yaitu Y = -5594 + 250X1 + 2.26X2, mampu memberikan estimasi yang cukup akurat terhadap pendapatan bulanan destinasi wisata.
Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  dengan  mengelola variabel  harga  tiket  masuk  dan  jumlah  pengunjung secara  efektif,  pengelola  destinasi  wisata  dapat meningkatkan  pendapatan  bulanan  mereka.  Oleh karena  itu,  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan panduan bagi pengelola dalam merumuskan  strategi  pemasaran  dan  pengelolaan yang  lebih  baik  guna  menarik  lebih  banyak pengunjung dan meningkatkan pendapatan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Muchammad Satrio Wibowo and L. A. Belia, “Partisipasi Masyarakat Dalam Pengembangan  Pariwisata  Berkelanjutan,” Jurnal Manajemen Perhotelan dan
Pariwisata ,  vol.  6,  no.  1,  2023,  doi: 10.23887/jmpp.v6i1.58108.
[2] I. A. P. Widiati and I. Permatasari, “Strategi Pengembangan  Pariwisata  Berkelanjutan (Sustainable Tourism Development) Berbasis
Lingkungan Pada Fasilitas Penunjang Pariwisata di Kabupaten Badung,” KERTHA WICAKSANA ,  vol.  16,  no.  1,  2022,  doi:
240 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 235-240
10.22225/kw.16.1.2022.35-44.
[3] R.  Kristiono  and  D.  Susilo,  “Paradigma Pariwisata Berkelanjutan di Indonesia dalam Perspektif  Sosiologi  Lingkungan,” Jurnal Indonesia Maju , vol. 1, no. 1, 2021. [4] H.  Aliansyah  and  W.  Hermawan,  “PERAN SEKTOR PARIWISATA PADA PERTUMBUHAN EKONOMI KABUPATEN/KOTA DI JAWA BARAT,”
Bina  Ekonomi ,  vol.  23,  no.  1,  2021,  doi: 10.26593/be.v23i1.4654.39-55.
[5] S. Soehardi, D. A. Permatasari, and J. Sihite, “Pengaruh  Pandemik  Covid-19  Terhadap Pendapatan  Tempat  Wisata  dan  Kinerja Karyawan  Pariwisata  di  Jakarta,” Jurnal Kajian  Ilmiah ,  vol.  1,  no.  1,  2020,  doi: 10.31599/jki.v1i1.216.
[6] E.  Pratama,  “Analisis  Korelasi  Eta  dalam Menentukan  Hubungan  Antara  Tempat Wisata dan Jumlah Wisatawan Mancanegara di Kota Surakarta,” Mabha Jurnal , vol. 4, no.
1, 2023.
[7] M. Muryani, M. F. Permatasari, and M. A. E. Padilla, “DETERMINANTS OF TOURISM DEMAND  IN  INDONESIA:  A  PANEL DATA  ANALYSIS,” Tourism  Analysis ,
2020, doi: 10.3727/108354220x15984209532647.
[8] A. Budisusila, A. M. Susilo, JJ. Sarungu, and V. H. Wiyono WS,  “The  Effect of Tourism and  Market  Institutional  Policies  on  Tourist Visits  from  ASEAN  Countries,” Asian  Soc Sci , vol. 15, no. 8, 2019, doi:
10.5539/ass.v15n8p13. [9]
M. Azzahrani, “STRATEGI KOMUNIKASI
PEMASARAN KEMENTERIAN PARIWISATA INDONESIA DALAM PESONA INDONESIA MELALUI YOUTUBE,” Jurnal Manajemen Komunikasi ,  vol.  2,  no.  2,  2019,  doi: 10.24198/jmk.v2i2.12925.
[10] Nugroho,  “Beberapa  Masalah  Dalam
Pengembangan Sektor Pariwisata Di Indonesia,” Jurnal Pariwisata , vol. 7, no. 2,
2020.
[11] S.  Widi,  “Pendapatan  Devisa  Pariwisata Indonesia  Melejit  pada  2022  Pendapatan Devisa  Pariwisata  Indonesia  Melejit  pada 2022,” Data Indonesia.id , 2022.
[12] A.  P.  M.  Robot,  S.  B.  Kairupan,  and  M. Mandagi, “Human Resources Competence in
The Field of Tourism Destination Development Tomohon City Tourism Department,” Technium  Social  Sciences Journal , vol. 22, 2021, doi: 10.47577/tssj.v22i1.4013.
[13] S.  I.  Angmalisang,  “The  Measurement  of
Service  Quality  at  Linow  Lake  Tourist
Attraction Using Servqual Method,” International  Journal  of  Tourism  and Hospitality in Asia Pasific , vol. 4, no. 2, 2021,
doi: 10.32535/ijthap.v4i2.1110.
[14] D.  Haryadi,  D.  M.  Umi  Atmaja,  and  A. Kuncoro,  “PREDICTION  OF  BIODIESEL

## FUEL PRICES USING MULTIPLE LINEAR  REGRESSION  ALGORITHMS,”
JITK  (Jurnal  Ilmu  Pengetahuan  dan Teknologi Komputer) , vol. 9, no. 2, 2024, doi: 10.33480/jitk.v9i2.4381.
[15] C.  Loho,  V.  P.  Rantung,  and  G.  C. Rorimpandey,  “Data  Mining  Rekomendasi
Sekolah Calon Siswa SMA di Kota Tomohon Menggunakan Metode K-Means Clustering,” JOINTER : Journal of Informatics
Engineering ,  vol.  3,  no.  02,  2022,  doi: 10.53682/jointer.v3i02.34.
[16] M. Sulistiyono, B. Satria, A. Sidauruk, and R.
Wardhana,  “RAINFALL  PREDICTION USING MULTIPLE LINEAR REGRESSION ALGORITHM,” JITK (Jurnal  Ilmu  Pengetahuan  dan  Teknologi
Komputer) ,  vol.  9,  no.  1,  2023,  doi: 10.33480/jitk.v9i1.4203.
[17] E.  Rahayu,  I.  Parlina,  and  Z.  A.  Siregar, “Application  of  Multiple  Linear  Regression Algorithm for Motorcycle Sales Estimation,” JOMLAI: Journal of Machine Learning and Artificial Intelligence , vol. 1, no. 1, 2022, doi: 10.55123/jomlai.v1i1.142.
[18] N. Nurdin, F. Fajriana, M. Maryana, and  A. Zanati,  “Information  System  for  Predicting
Fisheries Outcomes Using Regression
Algorithm  Multiple  Linear,” JOURNAL  OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION  ENGINEERING , vol. 5,
no.
2, 2022, doi:
10.31289/jite.v5i2.6023.
[19] Q.  Zhang,  “A  study  on  the  application  of creative  writing  in  literature  teaching  based on  multiple  linear  regression  algorithm,”
Applied Mathematics and Nonlinear Sciences ,  vol.  9,  no.  1,  2024,  doi: 10.2478/amns.2023.2.00227.