Prediksi Jumlah Kedatangan Wisatawan Nasional Indonesia Berdasarkan Pintu Masuk Kedatangan Udara Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation
Keywords:
Indonesia, wisatawan, prediksi, algoritmaAbstract
Indonesia adalah negara berkeanekaragaman yang besar, dan keanekaragaman serta Keindahan alam memiliki daya tarik unik di dunia sebagai salah satu destinasi wisata. Di Indonesia, dorongan untuk berwisata muncul sebagai upaya memenuhi kebutuhan yang berkembang, disesuaikan dengan waktu, situasi, serta pengalaman individu, yang selaras dengan suatu hierarki tertentu. Projek ini mengusulkan sistem untuk membantu dalam memprediksi sebarapa banyak jumlah kunjungan wisatawan yang berpergian melalui pintu masuk udara setiap bulan. Sistem adalah untuk memberikan strategi untuk mengetahui arah tujuan wisatawan yang paling banyak. Algoritma backpropagation merupakan teknik yang dapat meningkatkan ketepatan dalam melakukan peramalan. Hal ini dicapai dengan cara menyesuaikan bobot jaringan secara bertahap melalui mekanisme propagasi balik kesalahan, sehingga model dapat lebih baik dalam mengenali dan menyesuaikan diri terhadap pola data yang ada. Setelah menguji dari dataset dan data uji berdasarkan jumlah dari akumulasi di setiap bulan maka hasilnya menunjukkan bahwa model tersebut dapat secara akurat memperkirakan kedatangan wisatawan, sehingga meningkatkan pengambilan keputusan strategis di sektor pariwisata.
References
Amelia, V., & Prasetyo, D. (2022). Sertifikasi CHSE (Cleanliness, Health, Safety, & Environment) terhadap Objek Wisata sebagai Wujud Pemenuhan Hak Wisatawan. Jurnal Manajemen Perhotelan Dan Pariwisata, 5(2), 2022.
Cristofel, C., & Kurniawati, K. (2021). PENGARUH ENTERPRISE RISK MANAGEMENT, CORPORATE SOCIAL RESPONSIBILTY DAN KEPEMILIKAN INSTITUSIONAL TERHADAP NILAI PERUSAHAAN. Jurnal Akuntansi Bisnis, 14(1). https://doi.org/10.30813/jab.v14i1.2468
Devianto, Y., & Dwiasnati, S. (2020). Kerangka Kerja Sistem Kecerdasan Buatan dalam Meningkatkan Kompetensi Sumber Daya Manusia Indonesia. Jurnal Telekomunikasi Dan Komputer, 10(1), 19. https://doi.org/10.22441/incomtech.v10i1.7460
Kawasan, P. P., Banyuurip, W., Jatimulyo, D., Dlinggo, K., Bantul, K., & Widyaningsih, E. (2020). PERENCANAAN PENGEMBANGAN KAWASAN WISATA BANYUURIP DESA JATIMULYO, KECAMATAN DLINGGO, KABUPATEN BANTUL (Vol. 2, Issue 1).
Kawatu, V. S., Mandey, S. L., Ch Lintong, D. A., Ekonomi dan Bisnis, F., & Manajemen Universitas Sam Ratulangi Manado, J. (2020). PENGARUH DAYA TARIK WISATA TERHADAP NIAT KUNJUNGAN ULANG DENGAN KEPUASAN SEBAGAI VARIABEL INTERVENING PADA TEMPAT WISATA BUKIT KASIH KANONANG THE EFFECT OF TOURIST ATTRACTION ON REVISIT INTENTIONS WITH SATISFACTION AS INTERVENING VARIABLES AT BUKIT KASIH KANONANG. Jurnal EMBA, 8(3), 400–410.
Khoiriyah, S., Matematika, P., Muhammadiyah, S., & Lampung, P. (2018). IMPLEMENTASI MODEL PEMBELAJARAN KOOPERATIF TIPE NHT DALAM PEMBELAJARAN MATEMATIKA. Jurnal Edumath, 4(2), 30–35.
Prayuda, A., & Pratama, I. (2024). PREDIKSI JUMLAH KEDATANGAN WISATAWAN MANCANEGARA DI INDONESIA BERDASARKAN PINTU MASUK KEDATANGAN UDARA. Rabit : Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Univrab, 9(2), 232–241. https://doi.org/10.36341/rabit.v9i2.4787
Suhendra, C. D., & Wardoyo, R. (2015). Penentuan Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation (Bobot Awal dan Bias Awal) Menggunakan Algoritma Genetika. IJCCS, 9(1), 77–88. http://archive.ics.uci.edu/ml/.
Susi, N., Sugiana, S., & Musty, B. (2023). Analisis Data Sistem Informasi Monitoring Marketing; Tools Pengambilan Keputusan Strategic. Jutisi (Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Dan Sistem Informasi), 12(2), 696–708.
T.MJohan, & Iza Rifna. (2022). Identifikasi Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Warna Mengguakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan. Jurnal TIKA, 3(7).
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Jurnal Aplikasi Sistem dan Teknik Informatika Pomosda (JASTIP)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
