Forecasting Foreign Tourist Arrivals Through International Airports in Java Using Backpropagation Neural Network - Monica Hellen Dwi Pramesti; Sulistijanti, Wellie (Journal of Applied Statistics and Data Mining, 2023)
Pariwisata adalah sektor yang sangat berkontribusi dalam menyumbang devisa negara dengan kedatangan wisatawan mancanegara maupun wisatawan lokal. Pulau Jawa memiliki potensi kekayaan alam yang besar dan memiliki banyak peninggalan prasejarah yang membuat daya tarik tersendiri wisatawan yang ingin berkunjung ke Pulau Jawa. Wisatawan sendiri biasanya datang berkunjung kesuatu destinasi wisata dengan menggunakan pesawat terbang karena lebih efisien dalam waktu perjalanannya, dan Pulau Jawa memiliki 5 Bandara Internasional guna memfasilitasi wisatawan mancanegara yang berkunjung menggunakan pesawat terbang. Karena pentingnya sektor pariwisata dalam pertumbuhan ekonomi disuatu negara, maka dari itu diperlukan suatu estimasi untuk mengetahui jumlah wisatawan yang datang dan nantinya estimasi ini berguna bagi pemerintah untuk mengantisipasi lonjakan wisatawan yang datang. Data yang akan diestimasi adalah data jumlah wisatawan mancanegara yang datang melalui Bandara Internasional di Pulau Jawa yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS Pusat) tahun 2010-2017. Algoritma yang digunakan untuk melakukan estimasi adalah jaringan syaraf tiruan BackpropagationLevenberg Marquardt. Dari penelitian ini akan dipilih model terbaik yang menghasilkan MSE terkecil untuk peramalan kunjungan wisatawan dimasa mendatang. Diperoleh model 12-12-1 dengan MSE 1,0430 untuk Bandara Soekarno Hatta, 12-14-1dengan MSE0,3265 untuk Bandara Hussein Sastranegara, 12-14-1dengan MSE0.3317 untuk Bandara Adi Sutjipto, 12-14-1dengan MSE0,7133untuk Bandara Adi Sumarmo dan 12-10-1dengan MSE0,8794 untuk Bandara Juanda.