## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 338 − 343 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1507

## Prediksi Pelaku Perjalanan Luar Negeri Di Masa Pandemi COVID-19 Menggunakan Metode Regresi Linier Sederhana
Dewi Rahmawati, Titus Kristanto * , Brian Freega Setya Pratama, Daninsyah Bagas Abiansa
Fakultas Teknologi Informasi dan Bisnis, Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak, Institut Teknologi Telkom Surabaya, Surabaya, Indonesia
Jl. Ketintang No, 156 Surabaya 60231 Indonesia Email: 1 dewirahmawati@ittelkom-sby.ac.id, 2,* titus.kristanto@ittelkom-sby.ac.id, 3 freegabrian@gmail.com, 4 bagss69@gmail.com Submitted: 16/04/2022 ; Accepted: 30/04/2022 ; Published: 30/04/2022
Abstrak −Indonesia adalah negara yang memiliki keindahan alam dan keanekaragaman budaya, membuat wisatawan dari luar negeri  berkunjung  ke  Indonesia.  Tujuan  wisatawan  datang  ke  Indonesia  adalah  berwisata  dengan  keluarganya.  Seiring berjalannya waktu, wisatawan  atau  pelaku  perjalanan  luar  negeri  mengalami  penurunan,  dikarenakan  wabah COVID-19  di Indonesia tidak kunjung usai. Akibat wabah COVID-19 menyebabkan beberapa bandara dan pelabuhan tutup sementara untuk menghindari perkembangan COVID-19 yang semakin ganas. Tujuan dari penelitian adalah untuk mengetahui prediksi jumlah kedatangan pelaku perjalanan luar negeri menggunakan metode regresi linier. Metode regresi linier sederhana adalah metode yang terdiri dari satu atau lebih variabel independen biasa dengan notasi X dan satu variabel dependen diwakili dengan notasi Y. Variabel independent berupa jumlah pelaku perjalanan luar negeri ke Indonesia sebagai notasi X dan variabel dependen  berupa  jumlah  kasus  COVID-19  di  Indonesia  sebagai  notasi  Y. Hasil  menggunakan  metode  regresi linier menunjukkan bahwa nilai regresi adalah 471296.2073 dan 3.010223266.
Kata Kunci: Prediksi; COVID-19; Regresi Linier Sederhana.
Abstract −Indonesia is a country that has natural beauty and cultural diversity, making tourists from abroad visit Indonesia. The  purpose  of  tourists  coming  to  Indonesia  is  to  travel  with  their  families.  Over  time,  tourists  or  foreign  travellers  have decreased, due to the COVID-19 outbreak in Indonesia that has not ended. As a result of the COVID-19 outbreak, several airports and ports were temporarily closed to avoid the development of an increasingly virulent COVID-19. The purpose of the study was to determine the prediction of the number of arrivals of foreign travelers using the linear regression method. The simple linear regression method is a method consisting of one or more ordinary independent variables with the notation X and one dependent variable represented by the notation Y. The independent variable is the number of foreign travelers to Indonesia as notation X and the dependent variable is the number of COVID-19 cases in Indonesia. Indonesia as Y notation.
Keywords : Prediction; COVID-19; Simple Linear Regression

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  mempunyai  keindahan  alam  dan  keanekaragaman  budaya  yang  tidak  ada  bandingnya  [1]. Indoesia mempunyai 17.504 pulau yang masuk wilayah kedaulatan Negara Republik Indonesia. Indonesia beriklm tropis dan mempunyai  garis pantai terpanjang. Indonesia memiliki lebih dari 18% terumbu  karang dunia, lebih dari 3.000 spesies ikan, 590 jenis karang batu, 2.500 jenis moluska, dan 1.500 jenis udang [2].
Kekayaan biota laut Indonesia berada pada 600 titik selam yang tersebar dari Sabang hingga Merauke [3]. Raja Ampat berada di Provinsi Papua Barat merupakan taman laut terbesar di Indonesia yang mempunyai beraneka macam biota laut dan dikenal sebagai tempat selam scuba terbaik, dikarenakan mempunyai daya pandang hingga 30meter pada siang hari,
Indonesia memiliki sekitar 400 gunung berapi dan diantaranya 130 gunung berstatus aktif [4]. Salah satu gunung yang masih  berstatus aktif adalah Gunung Bromo, berada di  Provinsi  Jawa Timur [5]. Gunung Bromo mempunyai daya tarik dengan suasana Matahari terbit ataupun menunggang kuda.
Tidak heran banyak pelaku perjalanan luar negeri datang ke Indonesia. Berdasarkan data pada tahun 2016, jumlah  pelaku  perjalanan  luar  negeri  datang  ke  Indonesia  sebesar  11.525.963  juta  jiwa  atau  mengalami peningkatan sebesar 10,79% dibandingkan pada tahun 2015. Berdasarkan data pada Buku Tren Pariwisata 2021, jumlah pelaku perjalanan luar negeri datang ke Indonesia pada bulan Februari 2020 mengalami penurunan drastis [6]. Pada bulan April 2020, hanya 158 ribu pelaku perjalanan luar negeri masuk Indonesia, dikarenakan adanya pandemi COVID-19.
Sebelum  adanya  pandemi  COVID-19  meningkat  secara  tajam.  Seperti  tren  pariwisata  DKI  Jakarta mengalami peningkatan rata-rata 20% pada rentang waktu 2012-2015 berdasarkan penjualan paket wisata budaya pada  travel  agent  [7].  Pada  tren  perkembangan  pariwisata  DI  Yogyakarta  pada  periode  2006-2014  mengalami kenaikan rata-rata 15% disebabkan adanya destinasi wahana baru [8].
Pada saat pandemi COVID-19 melanda, dampak terhadap sektor pariwisata turun drastis. Wabah pandemi COVID-19  mengubah  pola  kehidupan  masyarakat  termasuk  kegiatan  wisata  [9].  Adanya  pandemi  COVID-19 merubah  perilaku  para  pelaku  perjalanan  untuk  berkunjung  ke  tempat  wisata  [10].  Pergeseran  lokasi  wisata menjadi salah satu alasan mencari lokasi tidak ramai pengunjung [11]. Pada Tabel 1  merupakan jumlah pelaku perjalanan luar negeri yang datang ke Indonesia dan jumlah kasus COVID-19 di Indonesia pada rentang waktu Januari 2020 hingga April 2021 [12].

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 338 − 343 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1507
Tabel 1. Jumlah pelaku perjalanan luar negeri dan jumlah kasus COVID-19
No Bulan Tahun Jumlah pelaku perjalanan luar negeri Jumlah kasus COVID-19 1 2 3 4 5 6
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Januari 2020 Februari 2020 Maret 2020 April 2020 Mei 2020 Juni 2020 Juli 2020 Agustus 2020 September 2020 Oktober 2020 November 2020 Desember 2020 Januari 2021 Februari 2021 Maret 2021 April 2021 1290411 872765 486155 158066 161842 156561 155742 161549 148984 152293 144476 164079 137230 115765 130933 127512 0 0 1311 7804 17552 28703 37338 41329 61321 58418 71420 109963 175095 155765 122524 100213

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  adalah  penelitian  kuantitatif.  Metode  kuantitatif  digunakan  untuk  mengukur prediksi pelaku perjalanan luar negeri pada masa pandemi COVID-19 [13]. Penelitian dilakukan berupa survey kepada pelaku perjalanan luar negeri. Survey dilakukan berupa pengisian form kuesioner menggunakan Google Form. Sekitar 50 responden yang telah mengisi kuesioner.

## 2.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  pada  penelitian  menggunakan  studi  literatur  berupa  buku,  jurnal,  prosiding  seminar.  Studi literatur mengenai jumlah pelaku perjalanan luar negeri ke Indonesia dan jumlah kasus COVID-19 di Indonesia [14].

## 2.3 Variabel Penelitian
Variabel penelitian yang digunakan adalah variabel independent dan variabel dependen [15]. Variabel independent berupa jumlah pelaku perjalanan luar negeri ke Indonesia sebagai notasi X dan variabel dependen berupa jumlah kasus COVID-19 di Indonesia sebagai notasi Y [16].

## 2.4 Populasi dan Sampel
Populasi  pada  penelitian  adalah  semua  pelaku  perjalanan  luar  negeri  yang  datang  ke  Indonesia.  Teknik pengambilan  sampel  pada  penelitian    menggunakan non  probability  sampling, lebih  tepatnya  menggunakan accidental  sampling [17] . Agar sampel yang diambil secara representatif dan mewakili  populasi, maka jumlah sampel harus diketahui terlebih dahulu.

## 2.5 Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpuan  data  pada  penelitian  adalah  data  primer  dan  data  sekunder.  Pada  data  primer  didapatkan secara  langsung  dari  observasi  atau  survey  lapangan  berupa  pengamatan.  Sedangkan  data  sekunder  didapatkan dari literatur atau referensi dari buku, jurnal, dan prosiding seminar [18].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Deskripsi variabel jumlah kunjungan pelaku perjalanan luar negeri dan jumlah kasus COVID-19
Analisis regresi  merupakan metode  statistic  yang mengamati  hubungan antara variabel Y dan variabel  bebas X [19]. Tujuan dari metode analisis regresi adalah memberikan prediksi nilai Y untuk nilai X yang diberikan [19]. Analisis regresi linier sederhana adalah analisis regresi paling sederhana hanya memiliki satu variabel bebas X. Tujuan  analisis  regresi  linier  sederhana  adalah  untuk  mengukur  kekuatan  hubungan  antar  dua  variabel  dan menunjukan arah hubungan antara variabel dependen dengan variabel independen [17].  Pada Tabel 2 merupakan hasil analisis statistic descriptive [20].

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 338 − 343 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1507
Tabel 2. Hasil Analysis Descriptive Statistics
Jumlah Kunjungan Pelaku Perjalanan Luar Negeri Jumlah Kasus COVID--19 Mean Standard Error Median Mode Standard Deviation Sample Variance Kurtosis Skewness Range 285272.6875 82815.09424 156151.5 #N/A 331260.377 1.09733E+11 5.777717201 2.496469962 1174646 Mean Standard Error Median Mode Standard Deviation Sample Variance Kurtosis Skewness Range 61797.25 14073.57787 49873.5 0 56294.31146 3169049503 -0.528906083 0.717716955 175095 Minimum Maximum Sum Count 115765 1290411 4564363 16 Minimum Maximum Sum Count 0 175095 988756 16
Berdasarkan dataset dari Badan Pusat Statistik (BPS) [21], bahwa jumlah kunjungan pelaku perjalanan luar negeri  ke Indonesia mengalami  penurunan akibat pandemic COVID-19. Berdasarkan data pada Tabel  2 bahwa jumlah  kunjungan  pelaku  perjalanan  luar  negeri  dan  jumlah  kasus  pandemi  COVID-19  mempunyai  rata-rata 285272.6875 dan 61797.25. Sedangkan pada standar error antara jumlah pelaku perjalanan luar negeri dan jumlah kasus pandemi COVID-19 sebesar 82815.09424 dan 14073.57787. Standar error memiliki keakuratan sample yang dipilih terhadap populasinya. Semakin kecil nilai standard error, semakin mengindikasikan bahwa sampling yang diambil baik dan berlaku sebaliknya. Sehingga tingkat kesalahan pada pengambilan sample di jumlah kasus covid kecil.
Selanjutnya adalah nilai tengah atau disebut median yang merupakan suatu nilai ukuran pemusatan yang menempati posisi tengah setelah data diurutkan. pada data di atas median dari jumlah kunjungan pelaku perjalanan luar negeri dan jumlah kasus covid masing-masing adalah 156151.5 dan 49873.5. Kemudian untuk mencari data yang paling banyak muncul dalam sample yang ada dalam statistika disebut  dengan mode. Dalam data di  atas, tidak memiliki nilai mode dikarenakan tidak ada data yang sama. Simpangan baku (standar deviation) dinotasikan sebagai s atau σ, Simpangan baku merupan akar pangkat dua dari variansi. Simpangan baku dalam data jumlah kunjungan pelaku perjalanan luar negeri dan jumlah kasus covid berdasarkan analisis di atas adalah 331260.337 dan  56294.31146.  Variansi  (variance)  atau  sample  variance  dinotasikan  sebagai  S2  atau  σ2  adalah  ukuran penyebaran  data  yang  mengukur  rata-rata  kuadrat  jarak  seluruh  titik  pengamatan  dari  nilai  tengah  (meannya). Dalam analisis data di atas variansi dari jumlah kunjungan pelaku perjalanan luar negeri dan jumlah kasus covid adalah 1.09733E+11 dan 3.169049503.
Skewness adalah momen ketiga terhadap mean. Distribusi normal (dan distribusi simetris lainnya, misalnya distribusi  t  atau  Cauchy)  memiliki  skewness  0  (nol).  Sedangkan  kurtosis  adalah  derajat  keruncingan  suatu distribusi  (biasanya  diukur  relatif  terhadap  distribusi  normal).  Kurva  yang  lebih  lebih  runcing  dari  distribusi normal  dinamakan  leptokurtik,  yang  lebih  datar  platikurtik  dan  distribusi  normal  disebut  mesokurtik.  Kurtosis dihitung dari momen keempat terhadap mean. Distribusi normal memiliki kurtosis = 3, sementara distribusi yang leptokurtik biasanya kurtosisnya > 3 dan platikurtik <>. Data di jumlah kunjungan pelaku perjalanan luar negeri dan jumlah kasus covid masing-masing memiliki nilai kurtosis yaitu 5.777717201 dan -0,528906083. sedangkan, nilai skewness dari jumlah kunjungan pelaku perjalanan luar negeri dan jumlah kasus covid adalah 2.496469962 dan 0.717716955.
Kemudian jumlah kunjungan pelaku perjalanan luar negeri dan jumlah kasus covid memiliki range masing- masing adalah 1.174646 dan 1.75095. Rentang (Range) yang biasanya dinotasikan sebagai R, menyatakan ukuran yang menunjukkan selisih nilai antara maksimum dan minimum. Berdasarkan hasil di atas nilai maksimum jumlah kunjungan  pelaku  perjalanan  luar  negeri  dan  jumlah  kasus  covid  secara  berturut-turut  adalah  1.290411  dan 1.75095. Sementara nilai minimum dari jumlah kunjungan pelaku perjalanan luar negeri dan jumlah kasus covid yaitu 1.15765 dan 0. Kemudian kedua data tersebut dapat dicari jumlah data secara keseluruhan. Berdasarkan data di  atas  jumlah  kunjungan  pelaku  perjalanan luar negeri  dan jumlah  kasus  covid  adalah  4.564363  dan  9.88756. Jumlah ini biasanya dalam statistika deskriptif disebut sum.

## 3.2 Hasil Analisis Korelasi
Pada Tabel 3 merupakan hasil analisis korelasi antara jumlah kunjungan wisatawan mancanegara dan jumlah kasus COVID-19.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 338 − 343 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1507
Tabel 3. Hasil Analisis Korelasi
Column 1 Column 2 Column 1 Column 2 1 -0.51156 1
Dari hasil analisis dapat disimpulkan bahwa korelasi antara jumlah kunjungan wisatawan mancanegara dan jumlah kasus covid  memiliki hubungan yang sedang yaitu 0.51156. Pada hasil korelasi  tersebut  memiliki hasil positif. Hal itu disebut Korelasi positif yang berarti korelasi antara dua variabel dalam hal ini jumlah kunjungan wisatawan mancanegara dan jumlah kasus covid berjalan dengan arah yang searah. Untuk melihat hubungan yang jelas antara kedua variabel tersebut, berikut adalah scatterplot dari kedua variabel.

## Gambar 1. Scatterplot jumlah kunjungan wisatawan mancanegara dan jumlah kasus covid
Pada Gambar 1 menunjukkan bahwa semakin turun nilai jumlah kunjungan wisatawan mancanegara (biru) maka jumlah kasus covid (merah) cenderung mengalami kenaikan. Kedua variabel tersebut berlawanan satu sama lain .

## 3.1 Hasil Analisis Regresi
Berikut  adalah  hasil  output  dari  analisis regresi  antara  variabel  jumlah  kunjungan  wisatawan  mancanegara  dan jumlah kasus COVID-19 [22].
Tabel 4. Hasil Summary Output untuk Regression Statistics
SUMMARY OUTPUT
Regression Statistics
R Square 0.261690198 Standard Error 294625.5597 Multiple R 0.511556642 Adjusted R Square 0.208953784 Observations 16
Pada regression statistics, multiple R (R majemuk) adalah suatu ukuran untuk mengukur tingkat (keeratan) hubungan  linear  antara  variabel  terikat  dengan  seluruh  variabel  bebas  secara  bersama-sama.  Pada  kasus  dua variabel (satu variabel terikat dan satu variabel bebas), besaran r (biasa dituliskan dengan huruf kecil untuk dua variabel) dapat bernilai positif maupun negatif (antara -1 – 1), Pada hasil analisis dua variabel di atas bahwa nilai R adalah 0.511556642 yang menunjukkan bahwa kedua hubungan variabel tersebut sedang.
R  Square  (R2)  sering  disebut  dengan  koefisien  determinasi,  adalah  mengukur  kebaikan  sesuai  dari persamaan regresi yaitu memberikan proporsi atau persentase variasi total dalam variabel terikat yang dijelaskan oleh variabel bebas.
Table 5. Hasil Analisis ANOVA ANOVA df SS MS F Significance F Regression Residual Total 1 14 15 4.30742E+11 1.21526E+12 1.646E+12 4.30742E+11 86804220404 4.96222963 0.042822191
Nilai R2 terletak antara 0% sampai 100%, dan kecocokan model dikatakan lebih baik kalau R2 semakin mendekati 100%. Berdasarkan hasil di atas nilai dari koefisien determinasinya adalah 0,261 atau 26,1%. Artinya

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 338 − 343 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1507
26,1% keragaman y mampu dijelaskan oleh x dalam model 26,1%, sedangkan sisanya dijelaskan oleh peubah lain yang diluar model.
Adjusted R Square merupakan suatu sifat penting R2 adalah nilainya merupakan fungsi yang tidak pernah menurun dari banyaknya variabel bebas yang ada dalam model. Oleh karenanya, untuk membandingkan dua R2 dari dua model, harus memperhitungkan banyaknya variabel bebas yang ada dalam model. Pada hasil analisis di atas, nilai dari adjusted R square sangat kecil yaitu 0,208.
Standard  Error  merupakan  standar  error  dari  estimasi  variabel  terikat.  Angka  ini  dibandingkan  dengan standar  deviasi  dari  jumlah  kunjungan  wisatawan  mancanegara.  Semakin  kecil  angka  standar  error  ini dibandingkan angka standar deviasi dari jumlah kunjungan wisatawan mancanegara maka model regresi semakin tepat  dalam memprediksi  jumlah jumlah kunjungan wisatawan mancanegara. Nilai standar error regresi  adalah 294625.5597.
Dari  tabel  ANOVA  tersebut  diungkapkan  bahwa  keragaman  data  aktual  variabel  terikat  bersumber  dari model  regresi  dan  dari  residual.  Dalam  pengertian  sederhana  untuk  kasus  ini  adalah  variasi  jumlah  kunjungan wisatawan  mancanegara  disebabkan  oleh  variasi  dari  jumlah  kasus  covid  serta  dari  faktor-faktor  lainnya  yang mempengaruhi jumlah kunjungan wisatawan mancanegara yang tidak dimasukkan dalam model regresi (residual).
Degree  of  Freedom  (df)  atau  derajat  bebas  dari  total  adalah  n-1,  dimana  n  adalah  banyaknya  observasi. Dalam hal ini banyaknya obseravasi adalah 16 maka derajat bebas total adalah 15. Derajat bebas dari model regresi adalah 1, karena ada satu variabel bebas dalam model ini.
Kolom SS (Sum of Square) atau jumlah kuadrat untuk regression diperoleh dari penjumlahan kuadrat dari prediksi  variabel  terikat  dikurangi  dengan  nilai  rata-rata  jumlah  kunjungan  wisatawan  mancanegara  dari  data sebenarnya. Pada data di atas nilai dari SS regression adalah 4.30742E+11. Kolom SS untuk residual diperoleh dari jumlah pengkuadratan dari residual. Pada hasil output di atas dapat diketahui bahwa nilai SS untuk residual adalah 1.21526E+12. Kolom SS untuk total adalah penjumlahan dari SS untuk regresi dengan dengan SS untuk residual. Berdasarkan output di atas maka nilai SS total adalah 1.646E+12.

## Table 6. Hasil Analisis Intercept dan X Variabel
Selanjutnya  kolom  berikutnya  dari  ANOVA  adalah  kolom  MS  (Mean  of  Square)  atau  rata-rata  jumlah kuadrat. Ini adalah hasil bagi antara kolom SS dengan kolom df. Berdasarkan hasil di atas besarnya MS regresi dan residual berturut-turut adalah 4.30742E+11 dan 8.6804220404. Dari perhitungan MS ini, selanjutnya dengan membagi antara MS Regresi dengan MS Residual didapatkan nilai F. Nilai F ini yang dikenal dengan F hitung dalam pengujian hipotesa dibandingkan dengan nilai F tabel. Jika F hitung > F tabel, maka dapat dinyatakan bahwa secara  simultan  (bersama-sama)  kasus  covid  berpengaruh  signifikan  terhadap  jumlah  kunjungan  wisatawan mancanegara. Setelah melakukan pembagian antara MS regresi dengan residul didapatkan hasil nilai F hitung yaitu 4.96222963 seperti pada hasil analisis.
Dalam uji parsial, digunakan uji t, yaitu membandingkan antara t-hitung (t Stat) dengan t tabel. Jika t hitung >  t  tabel  pada  taraf  nyata  tertentu,  maka  dapat  disimpulkan  variabel  tersebut  berpengaruh  secara  signifikan. T hitung  ditampilkan  pada  kolom  4,  yang  merupakan  hasil  bagi  antara  kolom  2  (coefficients)  dengan  kolom  3 (Standard Error).
Selain  membandingkan  dengan  nilai  t-tabel,  dapat  juga  ditarik  kesimpulan  signifikansinya  dengan membandingkan taraf nyata dengan p-value (kolom 5). Berdasarkan hal tersebut, terlihat bahwa kasus covid (x) dengan nilai p-value sebesar 0.04 lebih besar dari 0.0008 yang berarti bahwa kasus covid tidak terlalu berpengaruh pada jumlah kunjungan wisatawan mancanegara.
Selanjutnya, kolom 6 dan 7 memberikan selang kepercayaan untuk koefisien. Pada hasil output  judulnya tertulis  Lower  95%  dan  Upper  95%,  Tingkat  kepercayaan  sebesar  95%  dengan  tingkat  kesalahan  sebesar  5% memberikan  dugaan  selang  (confidence  interval)  kepercayaan  sebesar  232473.5299  –  710118.9,  dimana  nilai paramater sebenarnya diharapkan berada dalam selang tersebut dengan tingkat kepercayaan tertentu.
Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  koefisien  regresi  untuk  x  atau  jumlah  kasus  covid  adalah  3,010223266. selanjutnya  adalah  membuat  persamaan  regresi  atau  model  regresi  dari  permasalahan  yang  sudah  dibahas sebelumnya.
jumlah kunjungan wisatawan mancanegara (Y) = 47129.,2073 + .,010223266X
Berdasarkan  model  regresi  di  atas  bahwa  konstanta  yang  sebesar  471296.2073  secara  matematis  berarti bahwa ketika variabel bebas nilainya 0, maka variabel terikat nilainya adalah sebesar konstanta tersebut.
Coefficien ts Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0% Interce pt 471296.2 073 111350.3 169 4.232553 804 0.000835 969 232473.5 299 71011 8.9 23247 3.5 71011 8.9 X Variabl e 1 - 3.010223 266 1.351326 456 - 2.227606 256 0.042822 191 - 5.908530 26 - 0.1119 2 - 5.9085 3 - 0.1119 2

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 338 − 343 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1507

## 4. KESIMPULAN
Untuk  memenuhi  prediksi  jumlah  kunjungan  wisatawan  mancanegara  dan  jumlah  kasus  covid  maka  dilakukan prediksi  dengan menggunakan  regresi  linear  sederhana  atau  Simple  Regresi  Linear  yang merupakan  salah  satu metode  statistik  yang  dipergunakan  dalam  produksi  untuk  melakukan  peramalan  ataupun  prediksi  tentang karakteristik kualitas maupun kuantitas. Simple Regresi  Linear terdiri dari satu  buah variabel  bebas (x) dengan satu buah variabel terikat (y). Hasil menunjukkan bahwa nilai regresi adalah 471296.2073 dan 3.010223266.

## REFERENCES
[1] M. Antara and M. Vairagya Yogantari, “Keragaman Budaya Indonesia Sumber Inspirasi Inovasi Industri Kreatif,” in Seminar Nasional Desain dan Arsitektur (SENADA) 2018 , 2018, pp. 1–24.
[2] M.  R.  Habibi,  “Perencanaan  Pelabuhan  Kapal  Wisata  Di  Kota  Waisai  Kepulauan  Raja  Ampat,”  Universitas  Darma Persada, 2019.
[3] B. Q. Sadida, “Pesona Pantai Kuta Lombok Sebagai Destinasi Wisata Di Nusa Tenggara Barat,” Domest. Case Study 2018 , 2018.
[4] L. D. W. Handayani, B. Tjahjono, and B. H. Trisasongko, “Geomorfologi Gunungapi Guntur (Garut, Jawa Barat) dan Analisis  Aliran  Lava  Menggunakan  Data  Synthetic  Aperture  Radar  Polarimetri  Penuh  (Fully  Polarimetry),”  Institut Pertanian Bogor, 2011.
[5] A. S. N. Putra, “Pesona Gunung Bromo Sebagai Wisata Unggulan Di Pasuruan Jawa Timur,” Domest. Case Study 2018 , pp. 1–11, 2018.
[6] Kementerian Pariwisata dan Ekonomi Kreatif, Tren Pariwisata 2021 . Jakarta: Celsius Creative Lab.
[7] R. N. Nugraha, T. Yuliantini, and S. Karyatun, “Tren Pariwisata DKI Jakarta,” J. Ris. Manaj. dan Bisnis Fak. Ekon. UNIAT , vol. 4, no. 2, pp. 317–328, 2019.
[8] A. B. Sulistya, “Tren Perkembangan Pariwisata Daerah Istimewa Yogyakarta Periode 2006-2014,” Universitas Sanata Dharma, 2016.
[9] V. Agapa, P. H. N. Merdeka, Q. W. Sari, and S. R. Anggraeni, “Pola Minat Wisata dan Pengetahuan dalam Pengelolaan Sampah di Era Pandemi,” J. Berdaya J. Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 1, no. 1, pp. 39–46, 2021.
[10]  S. Gössling, D. Scott, and C. M. Hall, “Pandemics, Tourism and Global Change: A Rapid Assessment of COVID-19,” J. Sustain. Tour. , vol. 29, no. 1, pp. 1–20, 2020.
[11]  N. Al Rahman, “10 Prediksi Tren Wisata Indonesia di 2021, Wisata Alam Jadi Prioritas,” Idntimes.Com . Idntimes.Com, Jakarta, 2021.
[12]  T.  Kristanto,  D.  Rahmawati, A.  E. Wahyuni,  M. Nasrullah,  R.  A.  Fadillah,  and  A. Amalia,  “The  Effect of  Covid-19 Pandemic  on  Increasing  Rice  Tiwul  Business  Income  Using  System  Dynamic  Approach,”  in The  3rd  International Conference on Vocational Innovation and Applied Sciences (ICVIAS) 2021 , 2022, vol. 2022, pp. 17–23.
[13]  A. Sadikin and A. Hamidah, “Pembelajaran Daring di Tengah Wabah Covid-19,” Biodik  J. Ilm. Pendidik. Biol. , vol. 6, no. 2, pp. 214–224, 2020.
[14]  T. Kristanto, A. F. Azizah, F. S. Akbar, A. S. Albana, and N. P. Istyanto, “Sosialisasi Pencegahan Penanganan Wabah Covid-19 Terhadap Komunitas Tunarungu Di Kota Surabaya,” Abdidas  J. Pengabdi. Masy. , vol. 1, no. 2, pp. 43–47, 2020.
[15]  E. Putra, “Pengaruh Harga Terhadap Kepuasan Konsumen Pada Citra Swalayan Dengan Variabel Intervening Service Quality,” J. Apresiasi Ekon. , vol. 2, no. 2, pp. 89–94, 2018.
[16]  P. Katemba and R. K. Djoh, “Prediksi Tingkat Produksi Kopi Menggunakan Regresi Linear,” J. Ilm. Flash Elektro , vol. 3, no. 1, pp. 42–51, 2017.
[17]  M. I. A. Imran, “Pengaruh Kepuasan Pelanggan Terhadap Minat Beli Ulang Makanan Di Rumah Makan Ayam Bakar Wong Solo Alauddin Kota Makassar,” J. Profitab. Fak. Ekon. Dan Bisnis , vol. 2, no. 1, pp. 50–64, 2018.
[18]  W. M. Baihaqi, M. Dianingrum, and K. A. N.  Ramadhan, “Regresi Linier Sederhana Untuk Memprediksi Kunjungan Pasien Di Rumah Sakit Berdasarkan Jenis Layanan Dan Umur Pasien,” J. Simetris , vol. 10, no. 2, pp. 671–680, 2019.
[19]  A. Hijriani, K. Muludi, and E. A. Andini, “Implementasi Metode Regresi Linier Sederhana Pada Penyajian Hasil Prediksi Pemakaian  Air  Bersih  PDAM  Way  Rilau  Kota  Bandar  Lampung  Dengan  Sistem  Informasi  Geografis,” J.  Inform. Mulawarman , vol. 11, no. 2, 2016.
[20]  Halimah, “Pengaruh Brand Image Rokok Dunhill Terhadap Keputusan Pembelian Di Kota Pontianak,” Fak. Ekon. Univ. Muhammadiyah Pontianak , 2015.
[21]  Badan Pusat Statistik, “Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara per bulan ke Indonesia Menurut Pintu Masuk, 2017 -  sekarang  (Kunjungan),  2021,”  2021.  [Online].  Available:  https://www.bps.go.id/indicator/16/1150/2/jumlah- kunjungan-wisatawan-mancanegara-per-bulan-ke-indonesia-menurut-pintu-masuk-2017---sekarang.html.
[22]  I. M. Yuliara, Modul Regresi Linier Sederhana . Denpasar: Universitas Udayana, 2016.