PERBANDINGAN AKURASI RECURRENT FORECASTING DAN VECTOR FORECASTING PADA METODE SINGULAR SPECTRUM ANALYSIS DALAM PERAMALAN JUMLAH WISATAWAN MANCANEGARA YANG MASUK MELALUI BANDARA NGURAH RAI BALI TAHUN 2017
Pariwisata merupakan sektor penting didalam perekonomian Indonesia. Salah satu tolak ukur perkembangan sektor pariwisata adalah jumlah kedatangan wisatawan mancanegara melalui pintu masuk yaitu bandara. Pada tahun 2017 pemerintah telah menargetkan 15 juta kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
Universitas Swadaya Gunung Jati
2018-01-01
|
| Series: | Euclid |
| Online Access: | http://jurnal.unswagati.ac.id/index.php/Euclid/article/view/382 |
| Summary: | Pariwisata merupakan sektor penting didalam perekonomian Indonesia. Salah satu tolak ukur perkembangan sektor pariwisata adalah jumlah kedatangan wisatawan mancanegara melalui pintu masuk yaitu bandara. Pada tahun 2017 pemerintah telah menargetkan 15 juta kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia. Agar target ini tercapai diperlukan perencanaan yang tepat dimana informasi peramalan jumlah wisatawan mancanegara yang datang pada tahun 2017 sangat diperlukan. Metode Singular Spectrum Analysis (SSA) merupakan metode terbaru didalam analisis time series. Pada dasarnya metode SSA dapat menguraikan data deret waktu kedalam komponen-komponen deret waktu, yaitu tren, musiman, siklis dan noise sehingga metode SSA tidak terikat kepada asumsi-asumsi seperti ARIMA. Terdapat dua metode peramalan dalam SSA, yaitu metode recurrent (R-Forecasting) dan vector (V-Forecasting). Dari hasil penghitungan, metode vector dengan menggunakan window length sebesar 54 dan grouping sebanyak 4 kelompok memberikan akurasi peramalan yang lebih baik dibanding metode recurrent. Dari hasil peramalan didapat bahwa jumlah wisatawan mancanegara yang datang melalui bandara Ngurah Rai Bali tahun 2017 hanya sebanyak 5,1 juta wisatawan dengan puncak kunjungan terjadi di bulan September. |
|---|---|
| ISSN: | 2355-1712 2541-4453 |