Peramalan Jumlah Wisatawan Mancanegara di Provinsi Kalimantan Timur Menggunakan Fuzzy Backpropagation Neural Network

Abstract

Latar   Belakang: Pariwisata merupakan salah satu bidang ekonomi yang menjadi sumber penerimaan devisa bagi negara. Banyaknya wisatawan merupakan salah satu faktor yang dapat berpengaruh terhadap perkembangan pariwisata. Sepanjang tahun 2021, jumlah wisatawan mancanegara di Provinsi Kalimantan Timur mengalami penurunan. Penurunan tersebut merupakan dampak dari mewabahnya COVID-19. Peneliti melakukan peramalan jumlah wisatawan mancanegara di Kalimantan Timur menggunakan Fuzzy Backpropagation Neural Network (FBPNN) guna mengantisipasi kenaikan maupun penurunan jumlah wisatawan di masa mendatang. FBPNN adalah metode peramalan Neural Network (NN) yang menggunakan algoritma pembelajaran backpropagation dimana nilai input dan output-nya berupa derajat keanggotaan himpunan fuzzy. Tujuan: Meramalkan jumlah wisatawan mancanegara di Kalimantan Timur pada bulan Januari 2022 sampai dengan Mei 2022. Metode: Metode yang digunakan adalah Fuzzy Backpropagation Neural Network (FBPNN). Hasil: Berdasarkan hasil prediksi FBPNN dengan proporsi 80%:20% untuk data training diperoleh Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 113,61 sedangkan untuk RMSE data testing dipeoleh adalah sebesar 108,45. Kesimpulan: Adapun kesimpulan penelitian yaitu metode Fuzzy Backpropagation Neural Network dapat digunakan untuk meramalkan jumlah wisatawan dengan nilai RMSE yang dihasilkan oleh data testing lebih kecil jika dibandingkan dengan nilai RMSE yang dihasilkan oleh data training.