## Journal of Information Sistem Research (JOSH)

## Peningkatan Nilai Akurasi Prediksi Algortima Backpropogation (Kasus: Jumlah Pengunjung Tamu pada Hotel berbintang di Sumatera Utara)
Devi Syahfitri 1,* , Agus Perdana Windarto 1 , M Fauzan 1 , Solikhun 2
1 Prodi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
2 Prodi Manajemen Informatika, AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1,* devisyahfitri98@gmail.com, 1 agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: devisyahfitri98@gmail.com
Abstrak −Tujuan penelitian adalah untuk menganalisa dan menguji apakah jumlah kunjungan wisatawan asing di Indonesia dapat  diprediksi  dengan  menggunakan  teknik  kecerdasan  buatan.  Data  penelitian  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik Indonesia  untuk  kategori  Pariwisata.  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  adalah  data  jumlah  kunjungan  wisatawan  dari tahun  2003  –  2018.  Teknik  kecerdasan  buatan  yang  digunakan  pada  penelitian  adalah  teknik  jaringan  saraf  tiruan  dengan menggunakan metode backpropagation. Penelitian akan mengeksplorasi parameter backpropagation seperti laju pembelajaran (learning rate) dan  arsitektur jaringan  dimana hasil penelitian diharapkan  dapat membantu memberikan informasi  bagi para pengambil  keputusan  untuk  lebih  menarik  wisatawan  asing  ke  Indonesia,  Karena  hal  ini  berdampak  kepada  peningkatan perekonomian di Indonesia. Hasil peneltian menyebutkan dari 4 model arsitektur yang diuji (7-2-1, 7-5-1, 7-10-1 dan 7-2-10- 1) dengan learning rate adalah 0.1; 0.01; 0.001; 0.2; 0.02; 0.002; 0.3; 0.03; dan 0.003 dimana diperoleh model 7-10-1 dengan learning  rate=  0.02  merupakan  model  prediksi  terbaik  dengan  Root  Mean  Squared  Error  adalah  0.094  dan  Relative  error adalah 4.49% +/- 10.21%. Akurasi kebenaran yang diperoleh adalah 96%.
Kata Kunci: Learning Rate, Backpropagation, Kunjungan, Wisatawan, Jaringan Saraf Tiruan
Abstract −The  research objective is  to analyze and  test  whether the  number  of foreign  tourist arrivals  in  Indonesia  can be predicted  using  artificial  intelligence  techniques.  The  research  data  were  obtained  from  the  Indonesian  Central  Bureau  of Statistics for the tourism category. The data used in the study is data on the number of tourist visits from 2003  - 2018. The artificial  intelligence  technique  used  in  this  study  is  the  artificial  neural  network  technique  using  the  backpropagation method. The study will explore backpropagation parameters such as learning rate and network architecture where the results of  the  study  are  expected  to  help  provide  information  for  decision-makers  to  attract  more  foreign  tourists  to  Indonesia because  this  has  an  impact  on  improving  the  economy  in  Indonesia.  The  research  results  show  that  from  4  architectural models  tested  (7-2-1,  7-5-1,  7-10-1  and  7-2-10-1)  with  a  learning  rate  of  0.1;  0.01;  0.001;  0.2;  0.02;  0.002;  0.3;  0.03;  and 0.003 where the 7-10-1 model with learning rate = 0.02 is obtained which is the best prediction model with the Root Mean Squared Error is 0.094 and the relative error is 4.49% +/- 10.21%. The accuracy of the truth obtained is 96%.
Keywords : Learning Rate, Backpropagation, Visits, Tourists, Artificial Neural Networks

## 1. PENDAHULUAN
Wisatawan  asing  merupakan  setiap  orang  yang  melakukan  perjalanan  ke  suatu  negara  di  luar  negara  tempat tinggalnya,  kurang  dari  satu  tahun,  didorong  oleh  suatu  tujuan  utama  (bisnis,  berlibur,  atau  tujuan  pribadi lainnya),  selain  untuk  bekerja  dengan  penduduk  negara  yang  dikunjungi  [1].  Pariwisata  marupakan  salah  satu kegiatan  yang  dapat  menghasilkan  sumber  penghasilan  bagi  negara.  Kebanyakan  negara  yang  memanfaatkan pariwisata adalah negara-negara yang berkembang dan negara yang beruntung memiliki potensi alam yang luas dan  alam  yang  indah.  Indonesia  adalah  salah  satu  negara  yang  memanfaatkan  keadaan  alam  atau  pariwisata, karena memiliki keadaan alam yang indah dan budaya yang beraneka ragam yang menjadi daya tarik tersendiri bagi wisatawan asing. Berdasarkan laporan data Kementrian Pariwisata yang bekerja sama dengan Badan Pusat Statistik, kunjungan wisatawan asing ke Indonesia pada bulan Desember 2019 berjumlah 1.377.067 kunjungan atau  mengalami  penurunan  sebesar  2,03% dibandingkan  bulan  Desember  2018  yang  berjumlah  1.405.554 kunjungan. Berikut adalah grafik kunjungan wisata asing ke Indonesia seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1 berikut:
Pada gambar 1 dapat dijelaskan bahwa kunjungan wisatawan asing ke Indonesia mengalami pasang surut, semenjara  kunjungan  wisatawan  asing  ke  Indonesia  dapat  meningkatkan  Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD)  dan

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Submitted: 02/10/2020 ; Accepted: 26/10/2020 ; Published: 26/10/2020
memperbaiki kesejahteraan hidup masyarakat yang berdampak pada peningkatan perekonomian di Indonesia [2]. Oleh karena itu, dengan semakin majunya ilmu pengetahuan dan teknologi dari berbagai disiplin ilmu, saat ini prediksi  atau  peramalan  dapat  dilakukan  dengan  pendekatan-pendekatan  empiris,  salah  satunya  dengan menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST) [3], [4] . JST merupakan salah satu teknik yang dapat digunakan untuk kasus  prediksi  dengan  melakukan  pembelajaran  untuk  membentuk  suatu  model  referensi  berdasarkan  data pelatihan  [5],  yang  kemudian  dilanjutkan  dengan  pencocokan  pola  [6],  [7].  Salah  satu  keunggulan  dari  JST adalah  kemampuan  klasifikasi terhadap  data  yang belum  diberikan pada  saat  pembelajaran  sebelumnya  [8][9]. Ada  beberapa  metode  pada  JST  salah  satunya  adalah  metode Backpropagation [6],  [7],  [10],  [11].  Metode tersebut dapat memperkecil tingkat error dengan skala besar karena adanya hidden layer . Hidden layer ini juga memperkecil  tingkat error yang melebihi  kemampuan single  layer  network [6],  [12].  Banyak  penelitian terkait backpropagation yang mampu menyelesaikan masalah prediksi dengan nilai akurasi prediksi yang tinggi. Salah satunya  adalah penelitian yang  dilakukan  [13] tentang  prediksi  indeks harga  konsumen  berdasarkan  kelompok kesehatan.  Hasil  penelitian  menyimpulkan  bahwa  algoritma backpropagation dapat  digunakan  pada  prediksi indeks harga konsumen berdasarkan kelompok kesehatan dengan menggunakan 8 model arsitektur, yakni : 12-5- 1 dengan tingkat akurasi sebesar 58%, 12-26-1 = 58%, 12-29-1 = 75%, 12-35-1 = 50% , 12-40-1 = 42%, 12-60-1 =  67%,  12-70-1  =  92%  dan  12-75-1  =  50%.  Dari  uji  model  diperoleh  model  terbaik  12-70-1  dengan  tingkat akurasi sebesar 92%, MSE 0,3659742 dengan tingkat error yang digunakan 0,001 – 0,05. Oleh karena itu, dalam penelitian  ini  metode backpropagation dipilih  untuk  memprediksi  jumlah  kunjungan  wisatawan  asing  di Indonesia.  Penelitian  ini  akan  dilakukan  dengan  mengeksplorasi  parameter backpropagation seperti  laju pembelajaran  ( learning  rate )  dan  arsitektur  jaringan.  Lebih  lanjut,  hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat membantu  memberikan  informasi  bagi  para  pengambil  keputusan  untuk  lebih  menarik  wisatawan  asing  ke Indonesia, Karena hal ini berdampak kepada peningkatan perekonomian di indonesia.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian menggunakan pendekatan yang dapat diselesaikan dengan komputasi numerik yaitu dengan penelitian kuantitatif  yang  menuntut  lebih  banyak  terhadap  penggunaan  angka-angka.  Adapun  teknik  pengumpulan  data dalam penelitian dilakukan dengan cara penelitian kepustakaan, dan studi literatur dimana sumber data penelitian diperoleh dari Badan Pusat Statistik dengan url: https://bps.go.id/. Data yang digunakan adalah data jumlah tamu asing  pada  hotel  berbintang  selama  kurun  waktu 2003-2018  (enam  belas tahun).  Data  yang  digunakan  sebagai instument penelitian dalam menghitung korelasi terdiri dari : a. Data provinsi
b. Jumlah tamu asing pada hotel bintang (orang)
c. Data per tahun jumlah tamu asing pada hotel bintang (orang) selama 16 (enam belas) tahun
Data  parameter  diolah  dan  dianalisa  menggunakan  perhitungan  algoritma Backpropagation untuk mengukur “seberapa kuat” nilai prediksi jumlah kunjungan wisatawan asing di Indonesia dengan mengeksplorasi parameter backpropagation seperti  laju  pembelajaran  ( learning  rate )  dan  arsitektur  jaringan  sehingga  dapat membantu memberikan informasi bagi pengambil keputusan untuk lebih menarik wisatawan asing ke Indonesia berdasarkan ilmu komputer. Data diolah menggunakan software RapidMiner yang berfungsi sebagai validasi dan reabilitas  data  untuk  mencari  keakuratan  data.  Berikut  merupakan  rancangan  atau  model  penelitian  yang disajikan dalam Flowchart pada Gambar 2.

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  dimulai  dengan  menjelaskan  analisa  menggunakan  metode backpropagation dan  menguji  dengan menggunakan  aplikasi software RapidMiner .  Proses  ini  memiliki  2  tahapan  dimana  tahapan  pertama  adalah melakukan  pengenalan  pola  dengan  cara  menemukan  arsitektur  terbaik  dari  model  jaringan  saraf  tiruan  yang dibuat.  Tahap  kedua  adalah  melakukan  prediksi  dengan  pola  arsitektur  terbaik  yang  diperoleh  di  tahapan pertama.  Proses  pengujian  dilakukan  dengan  memasukkan  data  penelitian  dengan  membandingkan  nilai error minimum yang didapat dari pola arsitektur terbaik yang dilakukan pada tahapan pertama.

## 3.1 Analisa Jaringan Saraf Tiruan dengan Metode Backpropagation
a) Pendefinisian Input dan Target
Sumber data penelitian diperoleh dari Badan Pusat Statistik dengan url: https://bps.go.id/. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data jumlah tamu asing pada hotel berbintang selama kurun waktu 2003-2018. Data selanjutnya diolah dengan metode backpropagation .  Agar data  dapat  dikenali  oleh  jaringan  saraf  tiruan, maka data  harus  direpresentasikan  ke  dalam  bentuk  numerik  antara  0-1,  Hal  ini  dikarenakan  jaringan  menggunakan fungsi aktivasi sigmoid biner ( logsig ) yang memiliki kisaran nilai 0-1.
b) Variabel Input Variabel  dibutuhkan  sebagai  masukan  ( input ).  Dalam  hal  ini  data  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) dengan  subjek  data  jumlah  tamu  asing  pada  hotel  berbintang  (2003-2018).  Dalam  hal  ini  variabel  ditentukan dengan  cara  melihat  ketergantungan  data  terhadap  penelitian  yang  dilakukan.  Data  tersebut  dibagi  menjadi  2 bagian yakni: Data pelatihan (2003-2010) dan data pengujian (2011-2018). Data ini memiliki variabel input data jumlah tamu asing pada hotel berbintang dalam kurun waktu 16 tahun terakhir.
c) Variabel Target
Adapun variabel target yang digunakan pada prediksi jumlah tamu asing pada hotel berbintang.

## d) Variabel Output
Hasil yang diharapkan pada tahap ini adalah terbentuk model arsitektur terbaik untuk memprediksi jumlah tamu asing  pada  hotel  berbintang  dengan  menggunakan  algoritma backpropagation .  Hasil  pengujian  adalah  sebagai berikut:
1) Output dari  prediksi  ini  adalah  pola  arsitektur  terbaik  dalam  memprediksi jumlah  tamu  asing  pada  hotel berbintang dengan melihat error minimum.
2) Kategorisasi output pelatihan  ( training )  dan  pengujian  ( testing )  tingkat error minimum  dari  target  seperti yang terdapat pada Tabel 1:
Tabel 1. Data Kategori No  Keterangan Error Minimum 1 Benar 0.01 s/d 0.001 dan -(0.01 s/d 0.001) 2 Salah > 0.01 dan > (-0.01)

## 3.2 Pengolahan Data
Pengolahan data dilakukan dengan bantuan aplikasi software RapidMiner. Data yang digunakan adalah jumlah tamu  asing  pada  hotel  berbintang  2003-2018.  Data  tersebut  dibagi  menjadi  dua  bagian  yakni:  Data  pelatihan (2003-2010) dan data pengujian (2011-2018) seperti yang ditunjukkan berikut:
Data Pelatihan ( training ) Input (X) :  X 1 s/d X 7 (data jumlah tamu asing pada hotel berbintang) Output (Y) :  Y (data jumlah tamu asing pada hotel berbintang) Data Pengujian ( testing ) Input (X)
:  X 1 s/d X 7 (data jumlah tamu asing pada hotel berbintang) Output (Y) :  Y (data jumlah tamu asing pada hotel berbintang)
Setelah data dibagi menjadi 2 bagian, data selanjutnya diubah kebilangan 0-1 karena fungsi aktivasi yang digunakan adalah sigmoid biner ( logsig ). Fungsi ini memiliki nilai input dan output dengan range 0-1. Berikut hasil  konversi  data  pelatihan  dan  pengujian jumlah tamu asing  pada  hotel berbintang  seperti  yang  ditunjukkan pada Tabel 2:
Tabel 2. Data pelatihan (Konversi) No Provinsi 2003 (X1) 2004 (X2) 2005 (X3) 2006 (X4) 2007 (X5) 2008 (X6) 2009 (X7) 2010 (Y) 1 Aceh 0.100035 0.100035 0.10083 0.102161 0.10096 0.100986 0.100787 0.100769

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
No Provinsi 2003 (X1) 2004 (X2) 2005 (X3) 2006 (X4) 2007 (X5) 2008 (X6) 2009 (X7) 2010 (Y) 2 Sumatera Utara 0.107332 0.110185 0.1106 0.112381 0.110712 0.108767 0.112078 0.110712 3 Sumatera Barat 0.100925 0.102343 0.101807 0.102447 0.102758 0.102983 0.102992 0.101608 4 Riau 0.155084 0.14559 0.156597 0.103597 0.101556 0.101254 0.10147 0.101591 5 Jambi 0.100182 0.100164 0.100156 0.100121 0.100199 0.100372 0.100216 0.10032 6 Sumatera Selatan 0.100657 0.100285 0.100173 0.100112 0.100536 0.101055 0.100458 0.100631 7 Bengkulu 0.1 0.100009 0.100017 0.100017 0.100009 0.1 0.100009 0.1 8 Lampung 0.100277 0.10032 0.100259 0.100242 0.100242 0.100233 0.100225 0.100173 9 Kep. Bangka Belitung 0.100009 0.100043 0.100026 0.100009 0.1 0.100026 0.100052 0.100043 10 DKI Jakarta 0.154098 0.160963 0.161681 0.156415 0.167871 0.156605 0.156294 0.176327 11 Jawa Barat 0.106995 0.107046 0.107211 0.107565 0.108257 0.110254 0.11379 0.113531 12 Jawa Tengah 0.103631 0.108404 0.10645 0.103502 0.105274 0.105015 0.104695 0.104824 13 DI Yogyakarta 0.105343 0.106519 0.106865 0.106372 0.108343 0.10958 0.109701 0.108257 14 Jawa Timur 0.111672 0.106571 0.10958 0.108732 0.111387 0.11801 0.130486 0.135544 15 Banten 0.110436 0.102205 0.110038 0.108395 0.104643 0.107859 0.104288 0.104686 16 Bali 0.189374 0.242815 0.226327 0.209043 0.234981 0.261282 0.278808 0.308662 17 Nusa Tenggara Barat 0.102525 0.103934 0.104271 0.103649 0.103718 0.103986 0.106943 0.107859 18 Nusa Tenggara Timur 0.100121 0.100173 0.10019 0.100259 0.100233 0.100277 0.100709 0.100813 19 Kalimantan Barat 0.100588 0.10038 0.100752 0.101029 0.10096 0.101219 0.101193 0.100856 20 Kalimantan Tengah 0.100009 0.100026 0.100026 0.100035 0.100043 0.100017 0.100017 0.100009 21 Kalimantan Selatan 0.100372 0.100493 0.10038 0.100389 0.100389 0.100856 0.100605 0.100683 22 Kalimantan Timur 0.102308 0.102395 0.102274 0.102075 0.102023 0.1023 0.10262 0.103078 23 Sulawesi Utara 0.100761 0.100951 0.100847 0.100527 0.100476 0.100623 0.100795 0.100597 24 Sulawesi Tengah 0.100026 0.100043 0.100026 0.100017 0.100043 0.100026 0.100043 0.100061 25 Sulawesi Selatan 0.10179 0.101738 0.101634 0.101582 0.103234 0.102213 0.102628 0.102689 26 Maluku 0.100061 0.10019 0.100121 0.100112 0.100173 0.100199 0.10019 0.100199 27 Papua 0.100683 0.100925 0.100501 0.100268 0.100199 0.100233 0.100562 0.100467
Proses konversi data pelatihan menggunakan rumus x1=(0.8(x-a)/b-a) + 0.1 dimana nilai x1 adalah nilai hasil  konversi,  x  adalah  nilai  yang  akan  dikonversi,  b  merupakan  nilai  maksimum  dari  keseluruhan  data  yang digunakan dan a merupakan nilai minimum dari keseruluhan data yang digunakan.
Tabel 3. Data pengujian (Konversi) No Provinsi 2011 (X1) 2012 (X2) 2013 (X3) 2014 (X4) 2015 (X5) 2016 (X6) 2017 (X7) 2018 (Y) 1 Aceh 0.100536 0.100363 0.100597 0.101012 0.101115 0.102096 0.102117 0.101006 2 Sumatera Utara 0.110851 0.117059 0.125264 0.139175 0.122739 0.126922 0.127207 0.129988 3 Sumatera Barat 0.101772 0.103182 0.105092 0.105507 0.103277 0.107018 0.10655 0.103716 4 Riau 0.10166 0.101392 0.105577 0.10766 0.102231 0.102856 0.103034 0.102632 5 Jambi 0.100199 0.100095 0.100104 0.100173 0.100415 0.100342 0.100674 0.100481 6 Sumatera Selatan 0.102179 0.100951 0.101487 0.104176 0.101133 0.101065 0.101225 0.101458 7 Bengkulu 0.100009 0.100043 0.100069 0.100061 0.100043 0.100114 0.100084 0.100052 8 Lampung 0.100424 0.10128 0.103052 0.101539 0.100389 0.100966 0.100769 0.100272 9 Kep. Bangka Belitung 0.100112 0.100138 0.100164 0.100216 0.100277 0.100886 0.10113 0.100699 10 DKI Jakarta 0.187593 0.202905 0.196377 0.205706 0.262 0.261007 0.262488 0.295916 11 Jawa Barat 0.11539 0.121079 0.126794 0.128783 0.154401 0.143833 0.144686 0.146386 12 Jawa Tengah 0.105136 0.105464 0.111344 0.110444 0.109061 0.109257 0.112156 0.109693 13 DI Yogyakarta 0.109243 0.112831 0.116436 0.117525 0.116427 0.127064 0.12748 0.120533 14 Jawa Timur 0.117318 0.118753 0.115658 0.12005 0.121598 0.123325 0.124829 0.120629 15 Banten 0.106701 0.108473 0.130901 0.115079 0.130356 0.124868 0.137784 0.142952 16 Bali 0.298503 0.316202 0.515233 0.557667 0.561497 0.59296 0.616501 0.9 17 Nusa Tenggara Barat 0.105092 0.106277 0.110168 0.119047 0.113323 0.124715 0.127408 0.118286 18 Nusa Tenggara Timur 0.101314 0.100942 0.101703 0.101945 0.102153 0.104165 0.104296 0.102998 19 Kalimantan Barat 0.10134 0.101738 0.102628 0.101582 0.102144 0.102703 0.103066 0.102873 20 Kalimantan Tengah 0.10013 0.100112 0.102577 0.100268 0.100346 0.100796 0.100656 0.100464 21 Kalimantan Selatan 0.100795 0.10064 0.100648 0.100709 0.100994 0.101119 0.101124 0.101038 22 Kalimantan Timur 0.103398 0.104591 0.104686 0.104522 0.103381 0.103305 0.103244 0.102015 23 Sulawesi Utara 0.101124 0.101401 0.101487 0.10377 0.101072 0.105332 0.111104 0.112819 24 Sulawesi Tengah 0.100061 0.100086 0.100069 0.100104 0.100147 0.10032 0.100325 0.100343 25 Sulawesi Selatan 0.104228 0.103934 0.107531 0.105706 0.105776 0.109227 0.109422 0.106754 26 Maluku 0.100208 0.100225 0.100406 0.101418 0.105776 0.100525 0.100549 0.100915 27 Papua 0.100259 0.100968 0.105603 0.101219 0.101539 0.101104 0.100933 0.100956
Hal yang sama juga dilakukan pada tabel 4 dimana data pengujian menggunakan rumus x1=(0.8(x-a)/b-a) +  0.1  dimana  nilai  x1  adalah  nilai  hasil  konversi,  x  adalah  nilai  yang  akan  dikonversi,  b  merupakan  nilai maksimum  dari  keseluruhan  data  yang  digunakan  dan  a merupakan  nilai minimum  dari keseruluhan  data yang digunakan.

## 3.3 Pengujian
Tahap berikutnya merancang arsitektur JST backpropagation . Penelitian menggunakan beberapa model jaringan yang digunakan untuk mendapatkan model arsitektur terbaik adalah 7-2-1, 7-5-1, 7-10-1, dan 7-2-10-1.

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
3.3.1 Pelatihan Dan Pengujian Data dengan Arsitektur 7-2-1
a) Pelatihan Data Arsitektur 7-2-1
Data  yang  digunakan  sebagai  pelatihan  menggunakan backpropagation adalah  data  jumlah  tamu  asing  pada hotel  berbintang  (2003-2018).  Data pelatihan  (2003-2010)  terdiri dari  27 record dimana input merupakan  data jumlah tamu asing pada hotel berbintang tahun 2003-2009 dan output adalah data jumlah tamu asing pada hotel berbintang tahun 2010. Berikut tampilan view process backpropagation pada software RapidMiner:
Gambar 3. View process backpropagation pada software RapiMiner
Parameter yang digunakan pada proses pelatihan model arsitektur 7-2-1 adalah sebagai berikut: 1) Learning_rate = 0,1; 0,01; 0,001; 0,2; 0,02; 0,002 0,3; 0,03; 0,003.
2) Fungsi Aktivasi = 'tansig','logsig' (standart).
3) Fungsi Pembelajaran = 'traingd' (standart). Berikut  hasil lengkap  data training dengan  parameter  yang sudah ditentukan  seperti  yang tertera  pada  Tabel  4 berikut:
Tabel 4. Hasil training data model arsitektur 7-2-1
No Model Arsitektur Learning rate Root Mean Squared Error Relative error correlation Squared correlation 1 7-2-1 0,1 0.001 0.52% +/- 0.49% 1 1 2 7-2-1 0,01 0.001 0.68% +/- 0.56% 1 0.999 3 7-2-1 0,001 0.001 0.58% +/- 0.70% 1 0.999 4 7-2-1 0,2 0.001 0.73% +/- 0.46% 1 1 5 7-2-1 0,02 0.001 0.81% +/- 0.45% 1 0.999 6 7-2-1 0,002 0.001 0.58% +/- 0.69% 1 0.999 7 7-2-1 0,3 0.004 2.84% +/- 2.14% 0.998 0.997 8 7-2-1 0,03 0.001 0.56% +/- 0.62% 1 1 9 7-2-1 0,003 0.001 0.58% +/- 0.68% 1 0.999
NB: Training cycles= 200000
b) Pengujian Data Arsitektur 7-2-1
Setelah dilakukan pelatihan dengan arsitektur 7-2-1, maka dilanjutkan dengan pengujian data jumlah tamu asing pada  hotel  berbintang  sebanyak  27 record dimana input merupakan  data  jumlah  tamu  asing  pada  hotel berbintang  (2011-2017)  dan output adalah  data  jumlah  tamu  asing  pada  hotel  berbintang  tahun  2018.  Berikut hasil lengkap data testing dengan parameter yang sudah ditentukan seperti yang tertera pada Tabel 5 berikut:
Tabel 5. Hasil testing data model arsitektur 7-2-1
No Model Arsitektur Learning rate Root Mean Squared Error Relative error correlation Squared correlation 1 7-2-1 0,1 0.107 4.50% +/- 11.58% 0.875 0.766 2 7-2-1 0,01 0.105 4.53% +/- 11.43% 0.885 0.784 3 7-2-1 0,001 0.105 4.48% +/- 11.41% 0.887 0.787 4 7-2-1 0,2 0.113 5.41% +/- 12.24% 0.839 0.704 5 7-2-1 0,02 0.105 4.57% +/- 11.42% 0.884 0.781 6 7-2-1 0,002 0.105 4.48% +/- 11.41% 0.887 0.786 7 7-2-1 0,3 0.158 14.88% +/- 30.01% 0.128 0.016 8 7-2-1 0,03 0.105 4.50% +/- 11.50% 0.884 0.782 9 7-2-1 0,003 0.105 4.48% +/- 11.42% 0.887 0.786
3.3.2 Pelatihan Dan Pengujian Data dengan Arsitektur 7-5-1
a) Pelatihan Data Arsitektur 7-5-1

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Data  yang  digunakan  sebagai  pelatihan  menggunakan backpropagation adalah  data  jumlah  tamu  asing  pada hotel  berbintang  (2003-2018).  Data pelatihan  (2003-2010)  terdiri dari  27 record dimana input merupakan  data jumlah tamu asing pada hotel berbintang tahun 2003-2009 dan output adalah data jumlah tamu asing pada hotel berbintang tahun 2010. Berikut tampilan view process backpropagation pada software RapidMiner:
Gambar 4. View process backpropagation pada software RapiMiner
Parameter yang digunakan pada proses pelatihan model arsitektur 7-5-1 adalah sebagai berikut: 1) Learning_rate = 0,1; 0,01; 0,001; 0,2; 0,02; 0,002 0,3; 0,03; 0,003.
2) Fungsi Aktivasi = 'tansig','logsig' (standart).
3) Fungsi Pembelajaran = 'traingd' (standart). Berikut  hasil lengkap  data training dengan  parameter  yang sudah ditentukan  seperti  yang tertera  pada  Tabel  6 berikut:
Tabel 6. Hasil training data model arsitektur 7-5-1
No Model Arsitektur Learning rate Root Mean Squared Error Relative error correlation Squared correlation 1 7-5-1 0,1 0.001 1.15% +/- 0.62% 1 1 2 7-5-1 0,01 0.001 0.65% +/- 0.50% 1 1 3 7-5-1 0,001 0.001 0.67% +/- 0.64% 1 0.999 4 7-5-1 0,2 0.001 0.38% +/- 0.51% 1 1 5 7-5-1 0,02 0.001 0.69% +/- 0.61% 1 1 6 7-5-1 0,002 0.001 0.69% +/- 0.60% 1 0.999 7 7-5-1 0,3 - - - - 8 7-5-1 0,03 0.001 0.49% +/- 0.50% 1 1 9 7-5-1 0,003 0.001 0.71% +/- 0.57% 1 0.999
NB: Training cycles= 200000
b) Pengujian Data Arsitektur 7-5-1
Setelah dilakukan pelatihan dengan arsitektur 7-5-1, maka dilanjutkan dengan pengujian data jumlah tamu asing pada  hotel  berbintang  sebanyak  27 record dimana input merupakan  data  jumlah  tamu  asing  pada  hotel berbintang  (2011-2017)  dan output adalah  data  jumlah  tamu  asing  pada  hotel  berbintang  tahun.  Berikut  hasil lengkap data testing dengan parameter yang sudah ditentukan seperti yang tertera pada Tabel 7 berikut:
Tabel 7. Hasil testing data model arsitektur 7-5-1
No Model Arsitektur Learning rate Root Mean Squared Error Relative error correlation Squared correlation 1 7-5-1 0,1 0.116 5.37% +/- 12.64% 0.814 0.663 2 7-5-1 0,01 0.104 4.59% +/- 11.25% 0.888 0.789 3 7-5-1 0,001 0.102 4.47% +/- 11.08% 0.901 0.811 4 7-5-1 0,2 0.112 4.52% +/- 12.04% 0.853 0.727 5 7-5-1 0,02 0.105 4.58% +/- 11.34% 0.888 0.788 6 7-5-1 0,002 0.102 4.48% +/- 11.09% 0.900 0.809 7 7-5-1 0,3 - - - - 8 7-5-1 0,03 0.104 4.35% +/- 11.33% 0.888 0.789 9 7-5-1 0,003 0.102 4.51% +/- 11.10% 0.899 0.808
3.3.3 Pelatihan Dan Pengujian Data dengan Arsitektur 7-10-1

## a) Pelatihan Data Arsitektur 7-10-1
Data  yang  digunakan  sebagai  pelatihan  menggunakan backpropagation adalah  data  jumlah  tamu  asing  pada hotel  berbintang  (2003-2018).  Data pelatihan  (2003-2010)  terdiri dari  27 record dimana input merupakan  data jumlah tamu asing pada hotel berbintang tahun 2003-2009 dan output adalah data jumlah tamu asing pada hotel berbintang tahun 2010. Berikut tampilan view process backpropagation pada software RapidMiner:

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 2, No. 1, October 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 90-101
Gambar 5. View process backpropagation pada software RapiMiner
Parameter yang digunakan pada proses pelatihan model arsitektur 7-10-1 adalah sebagai berikut: 1) Learning_rate = 0,1; 0,01; 0,001; 0,2; 0,02; 0,002 0,3; 0,03; 0,003.
2) Fungsi Aktivasi = 'tansig','logsig' (standart).
3) Fungsi Pembelajaran = 'traingd' (standart). Berikut  hasil lengkap  data training dengan  parameter  yang sudah ditentukan  seperti  yang tertera  pada  Tabel  8 berikut:
Tabel 8. Hasil training data model arsitektur 7-10-1
No Model Arsitektur Learning rate Root Mean Squared Error Relative error correlation Squared correlation 1 7-10-1 0,1 0.001 0.71% +/- 0.45% 1 1 2 7-10-1 0,01 0.001 0.67% +/- 0.43% 1 1 3 7-10-1 0,001 0.001 0.68% +/- 0.63% 1 0.999 4 7-10-1 0,2 0.011 8.00% +/- 5.46% 0.985 0.970 5 7-10-1 0,02 0.001 0.61% +/- 0.73% 1 1 6 7-10-1 0,002 0.001 0.70% +/- 0.60% 1 0.999 7 7-10-1 0,3 0.250 234.69% +/- 58.88% 0 0 8 7-10-1 0,03 0.001 0.85% +/- 0.60% 1 1 9 7-10-1 0,003 0.001 0.71% +/- 0.57% 1 0.999
NB: Training cycles= 200000
b) Pengujian Data Arsitektur 7-10-1
Setelah  dilakukan  pelatihan  dengan  arsitektur  7-10-1,  maka  dilanjutkan  dengan  pengujian  data  jumlah  tamu asing  pada  hotel  berbintang  sebanyak  27 record dimana input merupakan  data  jumlah  tamu  asing  pada  hotel berbintang  (2011-2017)  dan output adalah  data  jumlah  tamu  asing  pada  hotel  berbintang  tahun  2018.  Berikut hasil lengkap data testing dengan parameter yang sudah ditentukan seperti yang tertera pada Tabel 9 berikut:
Tabel 9. Hasil testing data model arsitektur 7-10-1
No Model Arsitektur Learning rate Root Mean Squared Error Relative error correlation Squared correlation 1 7-10-1 0,1 0.097 4.54% +/- 10.56% 0.937 0.879 2 7-10-1 0,01 0.103 4.45% +/- 11.07% 0.893 0.798 3 7-10-1 0,001 0.097 4.36% +/- 10.61% 0.915 0.838 4 7-10-1 0,2 0.116 13.81% +/- 13.51% 0.838 0.703 5 7-10-1 0,02 0.094 4.49% +/- 10.21% 0.925 0.855 6 7-10-1 0,002 0.098 4.39% +/- 10.66% 0.913 0.834 7 7-10-1 0,3 0.269 221.32% +/- 62.32% 0 0 8 7-10-1 0,03 0.101 4.83% +/- 10.88% 0.896 0.803 9 7-10-1 0,003 0.099 4.42% +/- 10.72% 0.910 0.828
3.3.4 Pelatihan Dan Pengujian Data dengan Arsitektur 7-2-10-1
a) Pelatihan Data Arsitektur 7-2-10-1 Data  yang  digunakan  sebagai  pelatihan  menggunakan backpropagation adalah  data  jumlah  tamu  asing  pada hotel  berbintang  (2003-2018).  Data pelatihan  (2003-2010)  terdiri dari  27 record dimana input merupakan  data jumlah tamu asing pada hotel berbintang tahun 2003-2009 dan output adalah data jumlah tamu asing pada hotel berbintang tahun 2010. Berikut tampilan view process backpropagation pada software RapidMiner:

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 2, No. 1, October 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 90-101
Gambar 6. View process backpropagation pada software RapiMiner
Parameter yang digunakan pada proses pelatihan model arsitektur 7-2-10-1 adalah sebagai berikut: 1) Learning_rate = 0,1; 0,01; 0,001; 0,2; 0,02; 0,002 0,3; 0,03; 0,003.
2) Fungsi Aktivasi = 'tansig','logsig' (standart).
3) Fungsi Pembelajaran = 'traingd' (standart). Berikut hasil lengkap data training dengan parameter yang sudah ditentukan seperti yang tertera pada  Tabel 10 berikut:
Tabel 10. Hasil training data model arsitektur 7-2-10-1
No Model Arsitektur Learning rate Root Mean Squared Error Relative error correlation Squared correlation 1 7-2-10-1 0,1 0.001 1.05% +/- 0.54% 1 1 2 7-2-10-1 0,01 0.001 0.82% +/- 0.45% 1 1 3 7-2-10-1 0,001 0.001 0.55% +/- 0.69% 1 0.999 4 7-2-10-1 0,2 0.001 0.83% +/- 0.38% 1 1 5 7-2-10-1 0,02 0.001 0.65% +/- 0.52% 1 1 6 7-2-10-1 0,002 0.001 0.55% +/- 0.67% 1 0.999 7 7-2-10-1 0,3 0.001 0.53% +/- 0.68% 1 1 8 7-2-10-1 0,03 0.001 0.54% +/- 0.66% 1 1 9 7-2-10-1 0,003 0.001 0.57% +/- 0.65% 1 0.999
NB: Training cycles= 200000
b) Pengujian Data Arsitektur 7-2-10-1
Setelah  dilakukan  pelatihan  dengan  arsitektur  7-10-1,  maka  dilanjutkan  dengan  pengujian  data  jumlah  tamu asing  pada  hotel  berbintang  sebanyak  27 record dimana input merupakan  data  jumlah  tamu  asing  pada  hotel berbintang  (2011-2017)  dan output adalah  data  jumlah  tamu  asing  pada  hotel  berbintang  tahun  2018.  Berikut hasil lengkap data testing dengan parameter yang sudah ditentukan seperti yang tertera pada Tabel 11 berikut:
Tabel 11. Hasil testing data model arsitektur 7-2-10-1
No Model Arsitektur Learning rate Root Mean Squared Error Relative error correlation Squared correlation 1 7-2-10-1 0,1 0.109 5.05% +/- 11.74% 0.859 0.737 2 7-2-10-1 0,01 0.108 4.63% +/- 11.75% 0.871 0.758 3 7-2-10-1 0,001 0.107 4.53% +/- 11.70% 0.875 0.766 4 7-2-10-1 0,2 0.112 5.11% +/- 12.10% 0.839 0.704 5 7-2-10-1 0,02 0.108 4.54% +/- 11.80% 0.870 0.756 6 7-2-10-1 0,002 0.108 4.54% +/- 11.74% 0.873 0.763 7 7-2-10-1 0,3 0.112 4.38% +/- 12.13% 0.842 0.708 8 7-2-10-1 0,03 0.108 4.66% +/- 11.79% 0.871 0.759 9 7-2-10-1 0,003 0.108 4.53% +/- 11.75% 0.873 0.762 3.3 Pembahasan
Pemilihan arsitektur terbaik dari beberapa model arsitektur yang dilatih dan diuji dengan menggunakan software RapidMiner memiliki  hasil  yang  berbeda  baik  dari Learning  rate,  Root  Mean  Squared  Error,  Relative  error, correlation,  Squared  correlation .  Pada  model training digunakan  data  training  dan  data  testing  yang  sama dengan  menggunakan learning  rate yang  berbeda  0.1,  0.01,  0.001,  0.2,  0.02,  0.002,  0.3,  0.03  dan  0.003. Diperoleh  hasil  yang  merata  dengan Root  Mean  Squared  Error =  0.001  dengan Relative  error yang  berbeda beda. Untuk correlation dan Squared correlation mencapai nilai 1. Berikut hasil rekapitulasi dari data training seperti yang ditunjukkan pada Tabel 12  berikut:

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Tabel 12. Rekapitulasi Model Arsitektur data Training
N o Model Arsitektur Learnin g rate Root Mean Squared Error Relative error correlatio n Squared correlatio n 1 7-2-1 0,1 0.001 0.52% +/- 0.49% 1 1 2 7-2-1 0,01 0.001 0.68% +/- 0.56% 1 0.999 3 7-2-1 0,001 0.001 0.58% +/- 0.70% 1 0.999 4 7-2-1 0,2 0.001 0.73% +/- 0.46% 1 1 5 7-2-1 0,02 0.001 0.81% +/- 0.45% 1 0.999 6 7-2-1 0,002 0.001 0.58% +/- 0.69% 1 0.999 7 7-2-1 0,3 0.004 2.84% +/- 2.14% 0.998 0.997 8 7-2-1 0,03 0.001 0.56% +/- 0.62% 1 1 9 7-2-1 0,003 0.001 0.58% +/- 0.68% 1 0.999 10 7-5-1 0,1 0.001 1.15% +/- 0.62% 1 1 11 7-5-1 0,01 0.001 0.65% +/- 0.50% 1 1 12 7-5-1 0,001 0.001 0.67% +/- 0.64% 1 0.999 13 7-5-1 0,2 0.001 0.38% +/- 0.51% 1 1 14 7-5-1 0,02 0.001 0.69% +/- 0.61% 1 1 15 7-5-1 0,002 0.001 0.69% +/- 0.60% 1 0.999 16 7-5-1 0,3 - - - - 17 7-5-1 0,03 0.001 0.49% +/- 0.50% 1 1 18 7-5-1 0,003 0.001 0.71% +/- 0.57% 1 0.999 19 7-10-1 0,1 0.001 0.71% +/- 0.45% 1 1 20 7-10-1 0,01 0.001 0.67% +/- 0.43% 1 1 21 7-10-1 0,001 0.001 0.68% +/- 0.63% 1 0.999 22 7-10-1 0,2 0.011 8.00% +/- 5.46% 0.985 0.97 23 7-10-1 0,02 0.001 0.61% +/- 0.73% 1 1 24 7-10-1 0,002 0.001 0.70% +/- 0.60% 1 0.999 25 7-10-1 0,3 0.25 234.69% +/- 58.88% 0 0 26 7-10-1 0,03 0.001 0.85% +/- 0.60% 1 1 27 7-10-1 0,003 0.001 0.71% +/- 0.57% 1 0.999 28 7-2-10-1 0,1 0.001 1.05% +/- 0.54% 1 1 29 7-2-10-1 0,01 0.001 0.82% +/- 0.45% 1 1 30 7-2-10-1 0,001 0.001 0.55% +/- 0.69% 1 0.999 31 7-2-10-1 0,2 0.001 0.83% +/- 0.38% 1 1 32 7-2-10-1 0,02 0.001 0.65% +/- 0.52% 1 1 33 7-2-10-1 0,002 0.001 0.55% +/- 0.67% 1 0.999 34 7-2-10-1 0,3 0.001 0.53% +/- 0.68% 1 1 35 7-2-10-1 0,03 0.001 0.54% +/- 0.66% 1 1 36 7-2-10-1 0,003 0.001 0.57% +/- 0.65% 1 0.999
Berdasarkan tabel  12 dapat  dijelaskan  bahwa  model  arsitektur  7-5-1  dengan learning  rate 0.2 memiliki Root Mean Squared Error dan Relative error yang paling baik. Tetapi ketika data tersebut di testing dengan data yang berbeda dengan menguji semua model yang ada, maka model tersebut tidak memiliki hasil prediksi yang maksimal. Model arsitektur 7-10-1 dengan learning rate = 0.02 memiliki hasil prediksi yang paling baik dengan Root  Mean  Squared  Error =  0.094  dan Relative  error =  4.49%  +/-  10.21%.  Berikut  hasil  rekapitulasi  dari  data testing seperti yang ditunjukkan pada Tabel 13 berikut:
Tabel 13. Rekapitulasi Model Arsitektur data Testing
No Model Arsitektur Learning rate Root Mean Squared Error Relative error correlation Squared correlation 1 7-2-1 0.1 0.107 4.50% +/- 11.58% 0.875 0.766 2 7-2-1 0.01 0.105 4.53% +/- 11.43% 0.885 0.784 3 7-2-1 0.001 0.105 4.48% +/- 11.41% 0.887 0.787 4 7-2-1 0.2 0.113 5.41% +/- 12.24% 0.839 0.704 5 7-2-1 0.02 0.105 4.57% +/- 11.42% 0.884 0.781 6 7-2-1 0.002 0.105 4.48% +/- 11.41% 0.887 0.786 7 7-2-1 0.3 0.158 14.88% +/- 30.01% 0.128 0.016 8 7-2-1 0.03 0.105 4.50% +/- 11.50% 0.884 0.782 9 7-2-1 0.003 0.105 4.48% +/- 11.42% 0.887 0.786 10 7-5-1 0.1 0.116 5.37% +/- 12.64% 0.814 0.663 11 7-5-1 0.01 0.104 4.59% +/- 11.25% 0.888 0.789 12 7-5-1 0.001 0.102 4.47% +/- 11.08% 0.901 0.811 13 7-5-1 0.2 0.112 4.52% +/- 12.04% 0.853 0.727 14 7-5-1 0.02 0.105 4.58% +/- 11.34% 0.888 0.788

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 2, No. 1, October 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 90-101
No Model Arsitektur Learning rate Root Mean Squared Error Relative error correlation Squared correlation 15 7-5-1 0.002 0.102 4.48% +/- 11.09% 0.9 0.809 16 7-5-1 0.3 - - - - 17 7-5-1 0.03 0.104 4.35% +/- 11.33% 0.888 0.789 18 7-5-1 0.003 0.102 4.51% +/- 11.10% 0.899 0.808 19 7-10-1 0.1 0.097 4.54% +/- 10.56% 0.937 0.879 20 7-10-1 0.01 0.103 4.45% +/- 11.07% 0.893 0.798 21 7-10-1 0.001 0.097 4.36% +/- 10.61% 0.915 0.838 22 7-10-1 0.2 0.116 13.81% +/- 13.51% 0.838 0.703 23 7-10-1 0.02 0.094 4.49% +/- 10.21% 0.925 0.855 24 7-10-1 0.002 0.098 4.39% +/- 10.66% 0.913 0.834 25 7-10-1 0.3 0.269 221.32% +/- 62.32% 0 0 26 7-10-1 0.03 0.101 4.83% +/- 10.88% 0.896 0.803 27 7-10-1 0.003 0.099 4.42% +/- 10.72% 0.91 0.828 28 7-2-10-1 0.1 0.109 5.05% +/- 11.74% 0.859 0.737 29 7-2-10-1 0.01 0.108 4.63% +/- 11.75% 0.871 0.758 30 7-2-10-1 0.001 0.107 4.53% +/- 11.70% 0.875 0.766 31 7-2-10-1 0.2 0.112 5.11% +/- 12.10% 0.839 0.704 32 7-2-10-1 0.02 0.108 4.54% +/- 11.80% 0.87 0.756 33 7-2-10-1 0.002 0.108 4.54% +/- 11.74% 0.873 0.763 34 7-2-10-1 0.3 0.112 4.38% +/- 12.13% 0.842 0.708 35 7-2-10-1 0.03 0.108 4.66% +/- 11.79% 0.871 0.759 36 7-2-10-1 0.003 0.108 4.53% +/- 11.75% 0.873 0.762
Dari  tabel  13  dapat  dijelaskan  bahwa learning  rate dapat  mempengaruhi  nilai  akurasi  pada  kasus  pada prediksi  jumlah  tamu  asing  pada  hotel  berbintang.  Hal  itu  dibuktikan  dari  hasil  tabel  4.16  dengan  mengubah beberapa  learning  rate  dari  model  yang  akan  diuji.  Dalam  hal  ini  model  arsitektur  7-10-1  merupakan  model terbaik dalam melakukan prediksi dengan Root Mean  Squared Error = 0.094 dan Relative error = 4.49% +/-  10.21%.  Akurasi  kebenaran  yang  diperoleh  dengan  mengikuti  tabel  14  adalah  96%.  Berikut tabel dan gambar lengkap dari model arsitektur  7-10-1 seperti berikut:
Tabel 14. Nilai Akurasi Model arsitektur 7-10-1 No Provinsi Y prediction(Y) Error SSE Hasil 1 Aceh 0.10100553 0.10261331 -0.00160778 2.58495E-06 Benar 2 Sumatera Utara 0.12998777 0.12701216 0.00297561 8.85425E-06 Benar 3 Sumatera Barat 0.10371605 0.10662269 -0.00290665 8.44859E-06 Benar 4 Riau 0.10263184 0.10191135 0.00072049 5.19101E-07 Benar 5 Jambi 0.10048072 0.10092338 -0.00044267 1.95954E-07 Benar 6 Sumatera Selatan 0.10145771 0.10130244 0.00015528 2.41115E-08 Benar 7 Bengkulu 0.10005188 0.10025050 -0.00019862 3.94502E-08 Benar 8 Lampung 0.10027235 0.10024500 0.00002735 7.47802E-10 Benar 9 Kep. Bangka Belitung 0.10069860 0.10136894 -0.00067034 4.49358E-07 Benar 10 DKI Jakarta 0.29591650 0.31261361 -0.01669712 0.000278794 Benar 11 Jawa Barat 0.14638576 0.15995553 -0.01356977 0.000184139 Benar 12 Jawa Tengah 0.10969302 0.11217633 -0.00248331 6.16683E-06 Benar 13 DI Yogyakarta 0.12053337 0.13117943 -0.01064606 0.000113339 Benar 14 Jawa Timur 0.12062934 0.13092943 -0.01030008 0.000106092 Benar 15 Banten 0.14295243 0.14053551 0.00241692 5.84152E-06 Benar 16 Bali 0.90000000 0.41184418 0.48815582 0.238296105 Salah 17 Nusa Tenggara Barat 0.11828628 0.13005139 -0.01176511 0.000138418 Benar 18 Nusa Tenggara Timur 0.10299843 0.10506130 -0.00206287 4.25543E-06 Benar 19 Kalimantan Barat 0.10287306 0.10340181 -0.00052874 2.79571E-07 Benar 20 Kalimantan Tengah 0.10046429 0.10043687 0.00002742 7.51644E-10 Benar 21 Kalimantan Selatan 0.10103752 0.10157144 -0.00053392 2.85075E-07 Benar 22 Kalimantan Timur 0.10201538 0.10342485 -0.00140947 1.98661E-06 Benar 23 Sulawesi Utara 0.11281855 0.11058738 0.00223117 4.97814E-06 Benar 24 Sulawesi Tengah 0.10034325 0.10053756 -0.00019432 3.77594E-08 Benar 25 Sulawesi Selatan 0.10675425 0.11045804 -0.00370379 1.37181E-05 Benar 26 Maluku 0.10091475 0.10190702 -0.00099227 9.84605E-07 Benar 27 Papua 0.10095625 0.10018161 0.00077464 6.00061E-07 Benar Total 0.239177137 96 MSE 0.008858412

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 2, No. 1, October 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 90-101
Submitted: 02/10/2020 ; Accepted: 26/10/2020 ; Published: 26/10/2020
Gambar 7. Visualisasi plot grafik hasil prediksi model arsitektur 7-10-1 dengan RapidMiner

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, penulis menarik beberapa kesimpulan diantaranya:
a) Jaringan  saraf  tiruan  dengan  metode backpropogation dapat  diterapkan  untuk  kasus  mempredikasi  jumlah tamu  asing  pada  hotel  berbintang  di  Indonesia  dengan  mengubah  parameter  ( learning  rate )  untuk meningkatkan  hasil  akurasi.  Dari  4  model  arsitektur  yang  digunakan  diperoleh  model  terbaik  dalam melakukan  prediksi  adalah  7-10-1  dengan learning  rate =  0.02, Root  Mean  Squared  Error =  0.094  dan Relative error = 4.49% +/- 10.21%. Akurasi kebenaran yang diperoleh adalah 96%.
b) Dari  serangkaian  uji  coba  model, menambahkan hidden bukan menjadi  solusi  dalam meningkatkan  akurasi prediksi.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  hasil  yang  diperoleh  model  arsitektur  7-2-10-1.  Melakukan  perubahan learning  rate  pada  saat  training  dan  testing  memiliki  hasil  yang  berbeda-beda. Root  Mean  Squared  Error tidak  dapat  digunakan  menjadi  patokan  dalam  mengambil  model  arsitektur  terbaik.  Harus  dibandingkan dengan parameter lainnya.

## REFERENCES
[1] H.  Haviluddin,  Z.  Arifin,  A.  H.  Kridalaksana,  and  D.  Cahyadi,  “Prediksi  Kedatangan  Turis  Asing  ke  Indonesia Menggunakan  Backpropagation  Neural  Networks,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Komput. ,  vol.  4,  no.  4,  p.  485,  2016,  doi: 10.14710/jtsiskom.4.4.2016.485-490.
[2] A. Hutauruk, “Pengaruh Kunjungan Wisatawan Asing Terhadap Ekonomi Pariwisata Indonesia,” Jur. Hub. Int. , vol. 4, no. 2, pp. 1–14, 2017.
[3] Budiharjo,  T.  Soemartono,  A.  P.  Windarto,  and  T.  Herawan,  “Predicting  tuition  fee  payment  problem  using backpropagation  neural  network  model,” Int.  J.  Adv.  Sci.  Technol. ,  vol.  120,  pp.  85–96,  2018,  doi: 10.14257/ijast.2018.120.07.
[4] Budiharjo, T. Soemartono, A. P. Windarto, and T. Herawan, “Predicting School Participation in Indonesia using Back- Propagation Algorithm Model,” Int. J. Control Autom. , vol. 11, no. 11, pp. 57–68, 2018.
[5] 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.
[6] Sumijan,  A.  P.  Windarto,  A.  Muhammad,  and  Budiharjo,  “Implementation  of  Neural  Networks  in  Predicting  the Understanding Level of Students Subject,” Int. J. Softw. Eng. Its Appl. , vol. 10, no. 10, pp. 189–204, 2016.
[7] 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.
[8] A.  Wanto,  A.  P.  Windarto,  D.  Hartama,  and  I.  Parlina,  “Use  of  Binary  Sigmoid  Function  And  Linear  Identity  In Artificial  Neural  Networks  For  Forecasting Population  Density,” Int.  J.  Inf.  Syst.  Technol. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  43–54, 2017.
[9] Solikhun, A. P. Windarto, Handrizal, and M.Fauzan, “Jaringan Saraf Tiruan Dalam Memprediksi Sukuk Negara Ritel Berdasarkan Kelompok Profesi Dengan Backpropogation Dalam Mendorong Laju Pertumbuhan Ekonomi,” Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 04, no. 02, pp. 184–197, 2017.
[10]  A. P. Windarto, M. R. Lubis, and Solikhun, “Model Arsitektur Neural Network Dengan Backpropogation Pada Prediksi Total  Laba  Rugi Komprehensif  Bank  Umum Konvensional,” Kumpul. J. Ilmu  Komput. , vol.  05,  no.  02,  pp. 147–158, 2018.
[11]  A.  P.  Windarto,  M.  R.  Lubis,  and  Solikhun,  “Implementasi  Jst  Pada  Prediksi  Total  Laba  Rugi  Komprehensif  Bank Umum  Konvensional  Dengan  Backpropagation,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  5,  no.  4,  pp.  411–418,  2018, doi: 10.25126/jtiik.201854767.
[12]  A. P. Windarto, “Implementasi JST Dalam Menentukan Kelayakan Nasabah Pinjaman Kur Pada Bank Mandiri Mikro

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 2, No. 1, October 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 90-101
Serbelawan Dengan Metode Backpropogation,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 12–23, 2017.
[13]  A. Wanto and A. P. Windarto, “Analisis Prediksi Indeks Harga Konsumen Berdasarkan Kelompok Kesehatan Dengan Menggunakan Metode Backpropagation,” J. Penelit. Tek. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 37–44, 2017.