PENERAPAN METODE EXTREME LEARNING MACHINE UNTUK MERAMALKAN WISATAWAN MANCANEGARA DI SULAWESI UTARA

Abstract

Wisatawan mancanegara (wisman) adalah setiap pengunjung yang mengunjungi suatu negara di luar tempat tinggalnya. Sulawesi Utara merupakan salah satu provinsi di Indonesia yang sedang meningkatkan potensi pariwisata daerah untuk menarik pengunjung khususnya wisman. Hal ini dibuktikan dengan selama 3 tahun terakhir wisman Sulawesi Utara (SULUT) semakin meningkat. Perkembangan wisman di SULUT membuat pemerintah perlu mempersiapkan berbagai hal agar dapat menguntungkan pemerintah dan masyarakat. Salah satunya adalah dengan melakukan peramalan pengunjung wisman yang ada. Penelitian ini menerapkan metode Extreme Learning Machine (ELM) untuk meramalkan wisman di SULUT. ELM merupakan metode pembelajaran baru dari Jaringan Saraf Tiruan (JST) yang merupakan pengembangan dari JST feedforward sederhana dengan menggunakan satu hidden layer. Penelitian ini menerapkan metode ELM untuk membandingkan 2 data wisman yaitu data tahun 2004-2015 dan tahun 2004-2018. Berdasarkan pengujian yang dilakukan, penggunaan 100 hidden layer didapatkan hasil bahwa data tahun 2004-2015 memiliki nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) lebih kecil yaitu 18.34% di bandingkan data tahun 2004-2018 yaitu sebesar 24,44%. Nilai Mean Absolute Error (MAE) dan Mean Squared Error (MSE) juga memiliki nilai yang lebih rendah pada data tahun 2004-2015 dibandingkan data tahun 2004-2018. Penelitian ini menghasilkan data wisman selama 12 periode kedepan yaitu untuk bulan Januari - Desember 2019.

Kata Kunci: Wisatawan Mancanegara, Peramalan, Jaringan Saraf Tiruan, Extreme LearningMachine.