Prediksi Kunjungan Wisatawan dengan Random Forest Berbasis Data Historis dan Eksternal - Kumala Sari, Oktalia; Arum Sari, Aprilisa (Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta, 2025)
Prediksi jumlah kunjungan wisatawan menjadi elemen penting dalam perencanaan dan pengelolaan destinasi wisata secara efektif dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi jumlah kunjungan wisatawan harian menggunakan algoritma Random Forest dengan memanfaatkan data historis serta variabel eksternal seperti cuaca, hari libur, promosi online, dan event khusus. Dataset yang digunakan diperoleh dari sumber terpercaya, kemudian melalui proses pra-pemrosesan yang mencakup pembersihan data, penanganan data kosong, dan normalisasi. Model dilatih menggunakan pendekatan Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), dan dievaluasi menggunakan metrik Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan koefisien determinasi (R²). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model memiliki MAE sebesar 103,66, RMSE sebesar 121,09, dan nilai R² sebesar 0,595, yang menunjukkan kinerja prediksi yang cukup baik dan dapat diandalkan. Implementasi model menunjukkan bahwa Random Forest mampu menangkap pola data yang kompleks dan menghasilkan prediksi yang mendekati nilai aktual. Dengan demikian, model ini dapat dimanfaatkan sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan strategis di sektor pariwisata, khususnya dalam perencanaan operasional dan promosi berbasis data.