Prediksi Kunjungan Wisatawan Nusantara dan Mancanegara Menggunakan Metode Long Short Term Memory (LSTM) - Putri, Novi Herlina; Afnidia, Tria (CORISINDO 2025, 2025)
Sektor pariwisata memiliki kontribusi penting dalam menunjang pertumbuhan ekonomi daerah. Di antara berbagai provinsi di Indonesia, Nusa Tenggara Barat (NTB) tampil sebagai salah satu tujuan wisata utama yang menunjukkan peningkatan cukup pesat dalam jumlah kunjungan wisatawan dalam beberapa tahun terakhir. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kunjungan wisatawan nusantara dan mancanegara di NTB menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM) dengan optimasi Adam dan teknik gradient clipping. Data historis bulanan periode 2014–2023 dari Dinas Pariwisata NTB diproses melalui normalisasi Min-Max Scaling dan dibagi dengan rasio 70:30 dan 80:20. Model LSTM dengan arsitektur 4 lapisan (2 lapisan LSTM berunit 50 dan 2 lapisan Dense) diuji menggunakan metrik Root Mean Squared Error (RMSE). Berdasarkan hasil yang diperoleh menunjukkan konfigurasi terbaik pada rasio 70:30 dengan 200 epoch, menghasilkan RMSE terendah sebesar 66.70 pada data training dan 33,24 pada data testing. Hal ini berimpilkasi bahwa model mampu menangkap pola musiman dan tren kunjungan, meskipun kurang responsif terhadap outlier seperti bencana alam. Implementasi ini memberikan dasar untuk perencanaan kapasitas pariwisata dan manajemen destinasi berbasis data.