Pariwisata adalah salah satu peluang untuk memajukan perekonomian Kalimantan Timur yang hingga saat ini masih bergantung pada sumber daya alam (SDA) yang tidak dapat diperbaharui. Pariwisata mampu menyumbang devisa besar bagi pendapatan daerah. Untuk itu, perlunya mengetahui tingkat kunjungan wisatawan mancanegara di Kalimantan Timur agar dapat menjadi acuan strategi selanjutnya dalam pengembangan industri pariwisata agar dapat menarik minat wisatawan. Penelitian ini menggunakan metode jaringan syaraf tiruan backpropagation neural network (BPNN) dan adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS). Data yang digunakan merupakan data jumlah kunjungan wisatawan mancanegara di Kalimantan Timur 5 tahun terakhir (Januari 2017 s/d Desember 2021) yang diperoleh dari Dinas Pariwisata Provinsi Kalimantan Timur. Data yang digunakan terbagi dua, yaitu data pelatihan dan data pengujian dengan rasio data 4:1 dan rasio data 3:2. Tingkat akurasi peramalan terbaik diambil dari nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) pengujian yang terkecil. Pengujian menggunakan parameter terbaik metode BPNN dengan rasio data 4:1 didapatkan arsitektur 5-15-15-1 dengan fungsi aktivasi trainlm dan learning rate 0,05 menghasilkan nilai MSE Pengujian 0,0083, nilai MAPE sebesar 0,0492% dengan tingkat akurasi peramalan sebesar 99,9508%. Sedangkan metode ANFIS dengan rasio data 4:1 menghasilkan nilai MSE pengujian sebesar 0,0030, nilai MAPE yang diperoleh sebesar 0,0001%, dan tingkat akurasi peramalan sebesar 99,9999% dengan menggunakan jumlah MF 3, Tipe MF tirmf dan learning rate 0,09. Dalam hal ini menunjukkan untuk peramalan tingkat kunjungan wisatawan mancanegara di Kalimantan Timur dapat menggunakan metode BPNN dan ANFIS karena menghasilkan tingkat akurasi yang baik.