Optimasi Prediksi Jumlah Wisatawan Nusantara ke Provinsi Bali Melalui Big Data Analytics dengan Integrasi Google Trends dan Tingkat Penghunian Kamar Hotel

Abstract

Sektor pariwisata berperan penting dalam perekonomian Indonesia. Bali, sebagai destinasi wisata utama, menarik banyak wisatawan nusantara (wisnus) yang memberikan dampak signifikan pada perekonomian lokal. Namun, penyediaan data yang akurat dan real-time masih menjadi tantangan. Keterbatasan data ini menyulitkan pemantauan kondisi pariwisata yang efektif. Oleh karena itu, penelitian ini mengoptimalkan prediksi jumlah wisatawan nusantara ke Bali menggunakan tingkat penghunian kamar hotel dan indeks Google Trends. Ketersediaan hotel dan minat pencarian real-time berperan penting dalam prediksi ini. Penerapan big data analytics memungkinkan analisis data dalam jumlah besar secara cepat dan akurat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik berupa Support Vector Regression dengan Mean Absolute Percentage Error, Root Mean Square Error, dan Mean Absolute Error berturut-turut sebesar 14.8366, 94.5575, dan 77.1152. Prediksi ini diharapkan dapat membantu pemangku kepentingan memantau kondisi pariwisata Bali.