Peramalan Jumlah Wisatawan Mancanegara di Provinsi Bali dengan Menggunakan ARIMA dan Winter

Abstract

Bali adalah sebuah provinsi di Indonesia dengan Ibu kota provinsi adalah Denpasar. Bali adalah primadona pariwisata Indonesia yang sudah terkenal diseluruh dunia.Selain terkenal dengan keindahan alam, terutama pantainya, Bali juga terkenal dengan kesenian dan budayanya yang unik dan menarik.Pariwisata di Provinsi Bali masih merupakan motor penggerak ekonomi. Sehingga cerah atau muramnya kondisi ekonomi provinsi yang dikenal dengan julukan Pulau Dewata ini akan sangat bergantung dari kinerja pariwisata secara umum. Perkembangan pariwisata di Bali berhubungan dengan keputusan untuk sektor publik dan swasta, seperti: infrastruktur, transportasi, akomodasi, promosi, dan layanan lainnya. Oleh karena itu, pemerintah dan industri membutuhkan peramalan akurat dari kunjungan wisatawan mancanegara terebut. Peramalan dibutuhkan untuk perencanaan kebijakan yang efektif. Dari hasil peramalan dengan menggunakan model ARIMA dan model winter
mempunyai hasil yang peramalan yang berbeda signifikan dengan selisih terpendek 20.035 dan selisih terpanjang 219.309.hasil peramalan ARIMA konstan diangka 500.000 wisatawan sedangakan model winter memiliki pola peramalan naik.

Kata kunci: ARIMA, Winter, peramalan, wisatawan

Abstract

Bali is a province in Indonesia with Denpasar as the capital city. Bali is the belle of Indonesia's tourism which is well-known throughout the world. Besides being famous for its natural beauty, especially its beaches, Bali is also famous for its unique and interesting arts and culture. Tourism in Bali Province is still an economic driving force. So that the bright or gloomy economic conditions of the province known as the Island of the Gods will greatly depend on tourism performance in general. The development of tourism in Bali is related to decisions for the public and private sectors, such as: infrastructure, transportation, accommodation, promotion, and other services. Therefore, the government and industry require accurate forecasting of the visit of foreign tourists. Forecasting is needed for effective policy planning. From the results of forecasting using the ARIMA model and winter model, the forecasting results are significantly different with the shortest difference of 20,035 and the longest difference
219,309. the results of ARIMA's forecasting constant are 500,000 tourists while the winter model has a forecasting pattern going up.