PENERAPAN METODE HYBRID VARIATIONAL MODE DECOMPOSITION DAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK-GATED RECURRENT UNIT UNTUK PERAMALAN KUNJUNGAN WISATAWAN NUSANTARA

Pariwisata merupakan sektor yang berperan penting dalam mendorong pertumbuhan ekonomi daerah di Kabupaten Lamongan. Jumlah kunjungan wisatawan tergolong berfluktuasi menimbulkan kesulitan bagi pihak dinas pariwisata untuk melakukan perencanaan dalam pengelolaan wisata, maka diperlukan sebuah metode peramalan yang mampu menghasilkan tingkat kesalahan yang rendah. Penelitian ini bertujuan melakukan peramalan jumlah kunjungan wisatawan di Kabupaten Lamongan dengan jumlah data 5 wisata yang di dapatkan dari dinas pariwisata serta digunakan metode hybrid dari Variational Mode Decomposition (VMD) dan Convolutional Neural Network–Gated Recurrent Unit (CNN-GRU). Metode VMD digunakan untuk proses mendekomposisi sinyal data time series agar pola dapat di pisahkan ke dalam komponen mode. Setiap komponen akan diekstraksi menggunakan Convolutional Nerual Network (CNN) agar memperoleh pola lokal dan fitur spasial temporal yang relevan. Fitur yang dihasilkan akan diproses oleh Gated Recurrrent Unit (GRU) untuk menangkap keterkaitan temporal jangka panjang agar hasil peramalan lebih stabil. Dengan menggunakan kombinasi dari metode tersebut dihasilkan nilai MAPE terendah pada model VMD-CNN-GRU dibuktikan dengan nilai MAPE pada wisata Goa Maharani sebesar 0.3%, lalu pada wisata makam sendang duwur 2.3%, wisata makam sunan drajat 3.5%, museum drajat 7.17%, dan waduk gondang 8.5%. hasil peramalan jumlah kunjungan wisatawan pada periode selanjutnya diperoleh jumlah 43.547 pengunjung pada wisata GOA Maharani