Indonesia memiliki potensi besar dalam mengembangkan sektor pariwisatakhususnyadalammendorongpertumbuhanekonomiyangberkelanjutan.Faktor terpenting dalam sektor pariwisata selain objek wisata yaitu hotelsebagai tempat istirahat atau menginap di daerah tujuan wisata. Bersamaandengan meningkatnya jumlah wisatawan yang berkunjung ke obyek wisata diKalimantanSelatan,hotelsebagaipenunjangsektorpariwisataperludipantaudandievaluasidalamperkembangannya.Prosespemantauaninidapatdilakukandenganmempelajaripolapeningkatanjumlahwisatawan,yangdapattergambarkandaritinggi-rendahnyatingkathunian,jumlahtamuhotel,dan dipengaruhi oleh lamanya tamu menginap. Dari pola data tersebut dapatdibuat suatu model prediksi untuk mengetahui kondisi di masa yang akandatang.Olehkarenaitu,penelitianinibertujuanuntukmenjelaskangambaranumum, menentukan model prediksi, dan meramalkan jumlah tamu check inhotel di Provinsi Kalimantan Selatan menggunakan metode Support VectorRegression(SVR)dalam24bulankedepan.SVRmerupakanmodifikasiSupportVectorMachine(SVM)berbasismachinelearningyang digunakanuntuk pendekatan regresi. Proses penelitian ini menggunakan metode SVRdengan fungsi kernel Radial Basis Function (RBF), dan Algoritma Grid Search.Dalam analisis deskriptif terdapat beberapa kejadian.Tahun 2018 jumlahtamu hotel di Provinsi Kalimantan Selatan meningkat dibandingkan Tahun2017.HalinidikarenakanterdapatsejumlaheventNasionaldanInternasionalyang berlangsung di Provinsi Kalimantan Selatan. Tahun 2020 jumlah tamuhotel menurun drastis dibandingkan tahun sebelumnya. Hal ini dikarenakanadanya pandemi covid-19 yang mengakibatkan sebagian besar hotel tutup.Prediksi jumlah tamu hotel di Provinsi Kalimantan Selatan menggunakan SVRdengan parameter ???? = 100, ???? = 0,01,dan???? = 0,01menghasilkanakurasiyangkuatdanlayakuntukperamalan24bulankedepandibandingkanmenggunakan kombinasi parameter lainnya. Hasil pemodelan menggunakanmodelSVRmenghasilkanMAPEsebesar20,743dengannilai????²sebesar68,6%. Peramalan 24 bulan kedepan dapat disimpulkan bahwa peramalanyang tertinggi terdapat pada bulan Januari 2022 sebesar 167.224 jiwa, danterendahpadabulanDesember2023sebesar126.970jiwa.

KataKunci:SupportVectorRegression,GridSearch,JumlahTamuHotel,Peramalan