<![CDATA[Wabah Covid-19 telah memberikan dampak signifikan terhadap berbagai sektor, baik formal maupun informal, terutama sektor pariwisata. Dalam menghadapi situasi pasca pandemi seperti ini, penting untuk memantau dan mengambil tindakan secara cepat guna memulihkan sektor pariwisata. Oleh karena itu, diperlukan alat bantu untuk menganalisis tren dan perilaku wisatawan mancanegara, serta potensi wisata. Tujuan dari penelitian ini untuk menguji efektivitas penggunaan dashboard business intelligence dalam menganalisis tren dan perilaku wisatawan mancanegara serta potensi wisata guna mendukung pengambilan keputusan strategis di sektor pariwisata. Metode yang paling efektif guna mengatasi permasalahan tersebut adalah dengan metode visualisasi. Selain itu, penulis juga menggunakan beberapa metode peramalan Exponential Smoothing yang digunakan untuk memprediksi jumlah kunjungan wisatawan ke Indonesia di masa pasca pandemi kedepannya. Dari beberapa model tersebut nantinya akan dilakukan perbandingan untuk mengetahui nilai MAPE mana yang lebih akurat untuk digunakan. Hasil perbandingan MAPE dari berbagai model peramalan adalah sebagai berikut, Single Exponential Smoothing 22,3%, Double Exponential Smoothing 26,6%, dan Triple Exponential Smoothing (Holt-Winters) 18,0%. Dengan MAPE terendah, model yang paling baik untuk meramalkan kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia pada era pasca pandemi adalah Triple Exponential Smoothing (Holt-Winters) dengan MAPE 18,0%. Dari model terbaik berdasarkan nilai MAPE terendah yaitu model Triple Exponential Smoothing (Holt-Winters) yang didapatkan untuk hasil peramalan untuk periode berikutnya pada bulan Juli sebanyak 1,264,858 wisatawan.]]>
