Peramalan Kunjungan Wisatawan Mancanegara Melalui Bandara Adi Sucipto Menggunakan Support Vector Machine - Aziz, Rizal Abdul; Sulistijanti, Wellie (Prosiding University Research Colloquium, 2018)
Pada tahun 2017 akibat dari jatuhnya harga migas dan batubara pariwisata menduduki posisi kedua di bawah Crude Palm Oil (CPO) sebagai penghasil devisa tertinggi bagi Indonesia. Wisatawan mancanegara (wisman) diharapkan menjadi penghasil devisa tertinggi maka peramalan kunjungan wisman sangat penting bagi pemerintah dan industri, karena peramalan menjadi dasar dalam perencanaan kebijakan yang efektif. Dalam penelitian ini diusulkan metode Support Vector Machine (SVM) untuk meramalkan kunjungan wisman berdasarkan pintu masuk di Bandara Adi Sucipto. SVM memiliki kelebihan yaitu dapat menangani permasalahan linier dan non-linier. Sehingga dapat dilakukan untuk melakukan peramalan data time series dengan berbagai macam pola yang ada. Selain itu dapat memprediksi permasalahan non-linier serta menawarkan akurasi yang cukup baik. Penelitian ini menggunakan data dari Januari 2010 sampai Oktober 2017 sebanyak 94 data yang terbagi menjadi 66 data training dan 28 data testing. Dari hasil penelitian didapat nilai Mean Square Error (MSE) untuk data latih sebesar 0.05 dan nilai MSE uji sebesar 0.0715. Nilai MSE tersebut kecil sehingga dapat digunakan meramalkan jumlah wisatawan mancanegara tahun 2018 maka dapat manjadi sumber informasi dan bahan pertimbangan dalam mengambil suatu keputusan yang tepat oleh department pariwisata Yogyakarta dan management bandara Adi Sucipto.