VISUALISASI PREDIKSI KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA MENGGUNAKAN MODEL TIME SERIES

Ruli Utami, Mohammad Whildan Indra Maulana

Sari


Sektor pariwisata merupakan sektor dengan prospek tinggi untuk meningkatkan pendapatan negara melalui penerimaan Devisa. Selain itu adanya wisatawan ini juga sangat berdampak pada ekonomi kecil warga sekitar tempat wisata, sehingga sektor ini harus dikelolah dengan bijaksanan. Daya tarik wisata Indonesia sangat menarik minat dari wisatawan mancanegara untuk berkunjung ke Indoensia, hal ini harus sebanding dengan pelayanan publik yang disediakan untuk wisatawan ini; misalnya sarana dan fasilitas hotel serta layanan lain seperti imigrasi. Hal ini dapat dilakukan jika pihak yang berwenang dapat memprediksi jumlah kunjungan wisatawan masing-masing negara. Dari permasalahan tersebut diatas, maka dibuatlah sebuah aplikasi yang bertujuan untuk menampilakn visualisasi prediksi yang dihitung menggunakan pemodelan menggunakan time series modeling dengan visualisasi hasil prediksi melalui sebuah aplikasi. Dari penelitian yang telah dilakukan dengan metode exponential smoothing dapat disimpulkan bahwa nilai parameter yang paling cocok digunakan adalah nilai α = 0.6 dengan nilai MAPE 6.77%.

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


Rukini & Arini, S. P. & Nawangsih, E. 2015. Peramalan Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara (Wisman)ke Bali Tahun 2019: Metode ARIMA. Jurnal Ekonomi Kuantitatif Terapan: Vol 8 No 2. Hal 136-141.

Hidayat, M. 2011. Strategi Perencanaan Dan Pengembangan Objek Wisata(Studi Kasus Pantai Pangandaran Kabupaten Ciamis Jawa Barat). Tourism and Hospitality Essentials (THE) Journal: Vol 1 No 1. Hal 33-44.

Sabon, L. V. & Perdana, P. T. M. & Koropit, S. C. P. & Pierre, D. C. W. 2018. Strategi Peningkatan Kinerja Sektor Pariwisata IndonesiaPada Asean Economic Community. ESENSI: Jurnal Bisnis dan Manajemen: Vol 8 No 2. Hal 163-176.

Stevenson, W.J., Choung, S.C. 2014. Management Operasi Perspektif Asia. Edisi 9. Salemba Empat, Jakarta.

Heizer, J., dan Render, B. 2015. Manajemen Operasi. Edisi Ketujuh buku satu. Salemba Empat, Jakarta.

Ngantung, M. & Jan, H. A. 2019. Analisis Peramalan Permintaan Obat Antibiotik pada Apotik Edelweis Tatelu. Jurnal EMBA: Vol 7 No 4. Hal 4859-4867.

Khamaludin & Agustianna, V. & Darmawan, A. & Dermawan, L. M. 2019. Peramalan Penjualan Hijab Sxproject Menggunakan Metode Moving Average dan Exponential Smoothing. Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik: Vol 6 No 2. Hal 13-16.

Pujiati, E. & Yuniarti, D. & Goejantoro, R. 2016. Peramalan Dengan Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing Dari Brown (Studi Kasus: Indeks Harga Konsumen (IHK) Kota Samarinda). Jurnal EKSPONENSIAL: Vol 7 No 1. Hal 33-40.

Rufaidah, A. & Effindi, A. M. 2019. Perbandingan Peramalan Dengan Metode Eksponensial Smoothing dan Winter Multiplicative Seasonality pada Data Penjualan Songkok Nasional UMKM di Kabupaten Gresik. Jurnal Matematika: Vol 18 No 1. Hal 1-7.

Utami, R. & Atmojo, S. 2017. Perbandingan Metode Holt Eksponential Smoothing dan Winter Eksponential Smoothing Untuk Peramalan Penjualan Souvenir. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia: Vol 11 No 2. Hal 123-130.

Habsari, P. D. H. & Purnamasari, I. & Yuniarti, D. 2020. Peramalan Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing Dan Verifikasi Hasil Peramalan Menggunakan Grafik Pengendali Tracking Signal (Studi Kasus: Data Ihk Provinsi Kalimantan Timur). Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan: Vol 14 No 1. Hal 13-22.

Utami, R. & Atmojo, S. 2017. Implementasi Metode Triple Exponentialsmoothing Additive Untuk Prediksi Penjualan Alattulis Kantor (Atk) Pada “X Stationery”. Makalah disajikan dalam Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan V 2017, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya, Surabaya, 02 Agustus 2017.




DOI: https://doi.org/10.30736/jti.v5i2.436