Prediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Di Toraja Utara Menggunakan Metode Long Short Term Memory - Marchelin; Saladan, Fidryani; Michael, Aryo; Damayanti, Irene Devi (INFINITY : UKI Toraja Journal of Information Technology, 2023)
Wisatawan mampu memberikan dampak positif dalam peningkatan kesejahteraan dan perekonomian masyarakat pada suatu daerah tertentu. Terlebih di Toraja Utara merupakan salah satu destinasi daerah yang terkenal akan tradisi adat budaya dan keindahan alam yang masih alami menjadi daya tarik tersendiri bagi wisatawan yang berkunjung ke Toraja Utara. Di dalam dunia pariwisata, memprediksi jumlah kunjungan wisatawan merupakan hal yang perlu dilakukan untuk mengetahui nilai prediksi kunjungn wisatawan dimasa mendatang. Metode Long Short Term Memory (LSTM) adalah salah satu metode untuk memprediksi data jumlah kunjungan wisatawan di Toraja Utara. Penelitian ini menggunakan data jumlah kunjungan wisatawan dari bulan Januari 2015 sampai bulan Desember 2021. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan model terbaik dan kinerja model dengan parameter Jumlah Layer (32, 64, 128), Sliding Window dengan size window (3, 6, 9), Dropout (0.01, 0.1, 0.2 dan 0.5) dengan Max Epoch 100. Dari hasil training didapatkan model terbaik dengan MSE terendah pada jumlah layer 32 dropout 0.01 epoch 100 menghasilkan Mean Square Error (MSE) sebesar 0.070323934. Model terbaik yang didapatkan pada proses training digunakan untuk pengujian data testing pada jumlah layer 32, dropout 0.01 dan epoch 100 menunjukkan Mean Square Error (MSE) sebesar 110198720. Sehingga dapat dikatakan bahwa hasil training dan pengujian model tersebut memiliki kemampuan prediksi yang baik.