Candra Rusmana, Kusrini, Kusnawi, Penggunaan Variabel Event, dan Libur Sekolah, Dalam Memprediksi, Wisatawan Dengan, Metode Lstm
{"title":"Penggunaan Variabel Event dan Libur Sekolah Dalam Memprediksi Wisatawan Dengan Metode LSTM","authors":"Candra Rusmana, Kusrini, Kusnawi, Penggunaan Variabel Event, dan Libur Sekolah, Dalam Memprediksi, Wisatawan Dengan, Metode Lstm","doi":"10.37859/jf.v13i02.4974","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Event yang diadakan diberbagai daerah menjadi daya tarik tersendiri bagi wisatawan untuk datang ketempat tersebut. Liburan musiman sekolah juga menjadi agenda tahunan keluarga untuk pergi ke tempat wisata. Naik turunnya jumlah wisatawan yang datang ke Provinsi NTB memberikan dampak kepada pemerintah daerah, masyarakat sekitar tempat wisata dan pelaku usaha bidang pariwisata. Tujuan penelitian ini untuk melakukan pengujian terhadap variabel event tahunan dan libur sekolah. Datasetyang digunakan didapatkan dari website publik Provinsi NTB yaitu data.ntbprov.go.id dataset tersebut berupa histori jumlah kunjungan wisatawan setiap bulan, dari website disbudpar.ntbprov.go.id didapatkan dataset event tahunan dan dari website kalender pendidikan.com didapat dataset kalender akademik untuk liburan sekolah, dataset yang diambil dari setiap sumber diambil mulai dari tahun 2017 sampai tahun 2022. Dari semua dataset yang didapat bisa dimanfaatkan dalam menggali informasi untuk melakukan prediksi. Dalam melakukan prediksi digunakan Algoritma LSTM dengan menggunakan variabel histori wisatwan, event dan libu sekolah. Penggunaan variabel histori, event dan liburan menghasilkan kinerja MAPE sebesar 20.8% dengan penggunaan data training dan data testing 90/10. Hasil kinerja dengan variabel histori dan liburan saja menghasilkan kinerja MAPE sebesar 38,6%. sedangkan hasil dengan variabel histori dan event saja menghasilkan kinerja MAPE sebesar 23,81%. Ini menunjukan bahwa variabel event dan kalender liburan bisa dengan baik digunakan dalam melakukan prediksi terhadap kedatangan wisatawan di waktu berikutnya. Penelitian ini memperkenalkan pendekatan baru dalam memprediksi jumlah wisatawan dengan menggunakan variabel event tahunan dan kalender libur sekolah dengan menggunakan algoritma LSTM sebagai alat prediksi yang lebih canggih, yang sebelumnya belum banyak dieksplorasi dalam konteks prediksi pariwisata di Provinsi NTB.","PeriodicalId":145740,"journal":{"name":"JURNAL FASILKOM","volume":"190 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-08-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"JURNAL FASILKOM","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.37859/jf.v13i02.4974","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
Event yang diadakan diberbagai daerah menjadi daya tarik tersendiri bagi wisatawan untuk datang ketempat tersebut. Liburan musiman sekolah juga menjadi agenda tahunan keluarga untuk pergi ke tempat wisata. Naik turunnya jumlah wisatawan yang datang ke Provinsi NTB memberikan dampak kepada pemerintah daerah, masyarakat sekitar tempat wisata dan pelaku usaha bidang pariwisata. Tujuan penelitian ini untuk melakukan pengujian terhadap variabel event tahunan dan libur sekolah. Datasetyang digunakan didapatkan dari website publik Provinsi NTB yaitu data.ntbprov.go.id dataset tersebut berupa histori jumlah kunjungan wisatawan setiap bulan, dari website disbudpar.ntbprov.go.id didapatkan dataset event tahunan dan dari website kalender pendidikan.com didapat dataset kalender akademik untuk liburan sekolah, dataset yang diambil dari setiap sumber diambil mulai dari tahun 2017 sampai tahun 2022. Dari semua dataset yang didapat bisa dimanfaatkan dalam menggali informasi untuk melakukan prediksi. Dalam melakukan prediksi digunakan Algoritma LSTM dengan menggunakan variabel histori wisatwan, event dan libu sekolah. Penggunaan variabel histori, event dan liburan menghasilkan kinerja MAPE sebesar 20.8% dengan penggunaan data training dan data testing 90/10. Hasil kinerja dengan variabel histori dan liburan saja menghasilkan kinerja MAPE sebesar 38,6%. sedangkan hasil dengan variabel histori dan event saja menghasilkan kinerja MAPE sebesar 23,81%. Ini menunjukan bahwa variabel event dan kalender liburan bisa dengan baik digunakan dalam melakukan prediksi terhadap kedatangan wisatawan di waktu berikutnya. Penelitian ini memperkenalkan pendekatan baru dalam memprediksi jumlah wisatawan dengan menggunakan variabel event tahunan dan kalender libur sekolah dengan menggunakan algoritma LSTM sebagai alat prediksi yang lebih canggih, yang sebelumnya belum banyak dieksplorasi dalam konteks prediksi pariwisata di Provinsi NTB.