BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Peranan pariwisata dalam pembangunan ekonomi tidak perlu dipertanyakan lagi. Dengan tidak tersedianya sumber daya alam seperti migas, hasil hutan ataupun industri manufaktur yang berskala besar di provinsi Nusa Tenggara Barat, pada pulau Lombok khususnya, maka pariwisata telah menjadi sektor andalan dalam pembangunan. Kontribusi sektor pariwisata menunjukkan trend yang semakin meningkat dari tahun ke tahun. Penukaran valuta asing dan pengeluaran Wisatawan di daerah pariwisata menjadi implikasi yang baik terhadap pendapatan masyarakat.
Pengaruh jumlah Wisatawan mancanegara dan lama tinggal secara parsial berpengaruh positif terhadap penerimaan Produk Domestik Regional Bruto Industri pariwisata di kota Badung, Bali (Wijaya, 2011). Selain itu industri pariwisata juga menyumbang peran terhadap pendapatan masyarakat. Di pulau Bali, jika ditinjau dari kesempatan kerja maka hampir seluruh kesempatan kerja yang ada di Bali dikontribusikan oleh pariwisata. Hal ini bisa saja terjadi karena kesempatan kerja yang ditimbulkan oleh pengeluaran Wisatawan dan akibat investasi di sektor pariwisata. Dampak positif pengeluaran Wisatawan terhadap perekonomian terdistribusikan ke berbagai sektor, bukan saja hotel dan restoran.
Distribusi tersebut juga terserap ke sektor pertanian, sektor industri dan kerajinan, sektor pengangkutan dan komunikasi, sektor jasa dan sebagainya. Hal ini sejalan dengan data mengenai distribusi pengeluaran Wisatawan. Data menunjukan bahwa selama berkunjung, pengeluran Wisatawan yang terserap ke dalam perekonomian rakyat cukup tinggi (Putra, 2011). Dari beberapa penelitian terkait dapat digeneralisasi bahwa peran Wisatawan memiliki pengaruh positif terhadap perekonomian di Indonesia.
Pemerintah Daerah mempersiapkan wisata daerah secara optimal hanya
pada event tertentu. Sementara itu kunjungan Wisatawan tidak hanya akan terpusat saat ada event saja. Begitu juga dengan pelaku pariwisata, misalnya dari hotel, penyedia jasa wisata atau akomodasi. Jika kunjungan wisatawan dapat diprediksi maka pelaku pariwisata dapat lebih mempersiapkan diri dengan optimal.
Prediksi adalah salah satu unsur yang sangat penting dalam pengambilan keputusan, sebab efektif atau tidaknya suatu keputusan umumnya tergantung dari beberapa faktor yang tidak dapat kita lihat pada waktu keputusan diambil yang didasarkan pada data yang ada pada waktu sekarang dan waktu lampau (Setyaningsih, 2010).
Dalam melakukan prediksi terdapat dua pendekatan yang digunakan.
Pendekatan pertama disebut dengan time-series yaitu model yang tidak memperlihatkan kecenderungan dari data masa lalu yang tersedia, sedangkan pendekatan yang kedua adalah pendekatan yang memperlihatkan hubungan sebab akibat (cause-effects method) atau pendekatan yang menjelaskan terjadinya suatu keadaan (eksplanatory method) oleh sebab-sebab tertentu. Permasalahan yang muncul kemudian adalah bagaimana melakukan prediksi. Pada awalnya untuk melakukan prediksi digunakan metode peramalan seperti Autoregressive Integrated Moving Average Model (Arima). Metode ini memiliki keterbatasan pada pengabaian kemungkinan hubungan non linear serta stationeritas data dan homokedastitas residual (Adnyani,2012). Kini metode peramalan data dengan time-series telah berkembang dengan pendekatan Neural Network. Model Arima dan Neural Network memiliki perbedaan yaitu Arima baik digunakan untuk meramal data time series yang linear sementara Neural Network baik digunakan untuk data linear maupun non linear (Munarsih, 2012).
Penelitian sebelumnya terkait prediksi kunjungan wisatawan menggunakan pendekatan Arima, Sarima, Jaringan Saraf Tiruan dengan Algoritma Genetika.
Penelitian ini mencoba melakukan peramalan dengan mengkaji data time-series pada kunjungan Wisatawan di pulau Lombok dengan menggunakan pendekatan
Filter (EKF). Di antara beberapa algoritma training untuk RNN seperti RTRL, BPTT dan EKF, EKF secara signifikan lebih cepat menuju konvergensi dari total nilai epoch (Terbaticky, 2005).
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan paparan latar belakang di atas, rumusan masalah dalam penelitian ini adalah bagaimanakah model prediksi kunjungan Wisatawan di pulau Lombok dengan menerapkan Recurrent Neural Network dengan algoritma
training Extended Kalman Filter.
1.3 Batasan Masalah
Permasalah yang dibahas pada penelitian ini memiliki cakupan yang luas, sehingga permasalahan dibatasi menjadi berikut:
1. Wisatawan yang dimaksud dalam penelitian adalah Wisatawan Mancanegara.
2. Periode data yang digunakan adalah 8 tahun, dimulai dari 1 Januari 2006 hingga 31 Desember 2014.
3. Target keluaran sistem berupa prediksi jumlah kunjungan Wisatawan di Pulau Lombok perbulan.
1.4 Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah:
1. Merancang dan membuat sistem yang dapat digunakan untuk memprediksi jumlah kunjungan Wisatawan selama t bulan ke depan dengan menggunakan arsitektur Recurrent Neural Network dengan algoritma training Extended Kalman Filter.
2. Mengimplementasikan hasil dan aplikasi sistem yang dibuat dengan melakukan proses training dan testing pada data yang diujikan.
3. Mengukur akurasi hasil prediksi terhadap data aktual.
1.5 Manfaat Penelitian
Penelitian ini diharapkan dapat dimanfaatkan oleh Dinas Pariwisata dan Pelaku Pariwisata untuk memprediksi jumlah kunjungan Wisatawan pada tiap bulannya sehingga membantu dalam mempersiapkan atau membenahi kondisi lokasi wisata di pulau Lombok untuk masa yang akan datang.
1.6 Keaslian Penelitian
Berdasarkan referensi yang dimiliki, penelitian yang membahas prediksi kunjungan Wisatwan di pulau Lombok menggunakan Recurrent Neural Network dengan Extended Kalman Filter belum pernah dilakukan. Meskipun demikian terdapat penelitian terdahulu tentang topik atau metode sejenis yang dipaparkan pada tinjauan pustaka dalam penelitian ini.
1.7 Metode Penelitian
Metode penelitian yang digunakan dalam prediksi kunjungan Wisatawan di pulau Lombok adalah sebagai berikut:
1. Pengumpulan Data a. Data Wisatawan
Data Wisatawan yang digunakan adalah data Wisatawan yang tercatat dalam data pada Dinas Pariwisata Provinsi Nusa Tenggara Barat dan Badan Pusat Statistik Provinsi Nusa Tenggara Barat. Data yang diperoleh dari catatan Dinas Pariwisata Provinsi Nusa Tenggara Barat berupa data kunjungan Wisatawan, ketersediaan serta tarif penginapan atau hotel.
Sementara data dari Badan Pusat Statistik berupa data ketersediaan dan tarif akomodasi serta data penyedia internet. Data kurs mata uang Rupiah terhadap US Dollar diperoleh dari data yang termuat dalam website www.bi.go.id.
b. Studi Kepustakaan
Informasi penunjang lainnya juga bersumber dari studi pustaka yaitu dengan membaca beberapa buku teks, jurnal, dan karya ilmiah lainnya yang
2. Analisis dan Rancangan Sistem
Pada tahapan ini terdapat beberapa proses desain input dan output serta perancangan arsitektur Recurrent Neural Network dengan Extended Kalman Filter serta proses pelatihan dan pengujiannya.
a. Desain input dan output Sistem
Sistem yang dikembangkan memiliki tujuh jenis data input yang meliputi kurs jual Rupiah terhadap Dollar yang direpresentasikan dengan u1, ketersediaan akomodasi direpresentasikan dengan u2, ketersediaan penginapan atau hotel direpresentasikan dengan u3 dan ketersediaan akses internet yang direpresentasikan dengan u4.
Output yang dihasilkan dari sistem ini adalah tunggal, yaitu berupa nilai prediksi kunjungan Wisatawan yang direpresentasikan dengan y.
b. Proses pelatihan data kunjungan Wisatawan
Adapun beberapa hal yang diperlukan dalam proses pelatihan antara lain:
1) Menentukan pembagian data untuk proses training dan testing.
2) Seluruh data uji yang digunakan, 75% diantaranya digunakan untuk data training dan 25% digunakan untuk data testing.
3) Menentukan fungsi aktivasi pada hidden unit dan output jaringan.
4) Menentukan algoritma pembelajaran pada jaringan.
5) Menentukan target error, sehingga pelatihan berhenti jika nilai MSE kurang dari target error.
6) Menentukan epoch, apabila error pada hasil pelatihan tidak terpenuhi maka pelatihan akan berhenti pada maksimum epoch yang telah ditentukan.
3. Implementasi
Tahapan implementasi dilakukan setelah perancangan sistem. Sistem diimplementasi dengan menggunakan algoritma RNN-EKF. Perangkat lunak yang digunakan untuk mengimplementasikan sistem tersebut adalah bahasa pemrograman Python 2.7.6.
4. Pengujian Sistem
Pengujian sistem merupakan tahap akhir yang dilakukan, dimana pengujian terhadap sistem dikembangkan dengan menggunakan beberapa data kasus. Data training dan testing yang digunakan adalah kunjungan Wisatawan dan keseluruan fitur (variabel) yang memengaruhi kunjungan Wisatawan yang terhitung dari tahun Januari 2006 sampai dengan Desember 2014. Output dari sistem berupa prediksi kunjungan Wisatawan bulanan.
5. Penyusunan Laporan
Untuk masing-masing tahapan di dalam penelitian, dilakukan pencatatan dan penyusunan tulisan dalam bentuk laporan. Penyusunan laporan sudah dimulai ketika dilakukan pengajuan proposal kemudian terus berlanjut pada setiap tahap penelitian sampai pada akhir penelitian, yaitu menuliskan hasil dan kesimpulan yang diperoleh dalam penelitian yang dilakukan.
1.8 Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan dalam penelitian ini dibagi menjadi beberapa Bab.
Untuk memudahkan dalam pembahasannya, pembagian tersebut diantaranya : BAB I PENDAHULUAN
Bab ini membahas mengenai latar belakang masalah, identifikasi masalah, batasan masalah, maksud dan tujuan, metodologi penelitian, keaslian penelitian dan sistematika penulisan.
BAB II TINJUAN PUSTAKA
Bab ini menjelaskan tentang penelitian yang pernah dilakukan oleh para peneliti lain untuk dijadikan sebagai referensi dalam penelitian.
BAB III LANDASAN TEORI
Bab ini membahas mengenai teori-teori yang dibutuhkan dan berhubungan dengan masalah yang dibahas dalam penelitian.9
BAB IV PERANCANGAN SISTEM
Bab ini membahas mengenai analisis masalah, analisis perangkat lunak,
perangkat lunak, perancangan menu, perancangan masukan, dan perancangan keluaran.
BAB V IMPLEMENTASI SISTEM
Bab ini membahas mengenai batasan implementasi, penerapan program, kebutuhan perangkat keras dan perangkat lunak, serta implementasi program.
BAB VI HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab ini berisi pengujian dan analisis terhadap hasil pengujian sistem yang telah dikembangkan.
BAB VIIKESIMPULAN DAN SARAN
Bab ini membahas mengenai kesimpulan yang diperoleh dari masalah yang telah dicapai serta saran untuk pengembangan sistem selanjutnya.
