Peramalan Jumlah Kedatangan Wisatawan Mancanegara ke Indonesia Menurut Pintu Masuk Menggunakan Singular Spectrum Analysis dan Arima

Ete, Agustinus Angelaus (2017) Peramalan Jumlah Kedatangan Wisatawan Mancanegara ke Indonesia Menurut Pintu Masuk Menggunakan Singular Spectrum Analysis dan Arima. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
1315201007-Master_Thesis.pdf - Published Version

Download (5MB) | Preview

Abstract

Singular Spectrum Analysis (SSA) adalah teknik analisis deret waktu nonparametrik yang digunakan untuk peramalan. SSA bertujuan untuk mendekomposisi deret waktu asli menjadi suatu penjumlahan dari sejumlah kecil komponen yang dapat diinterpretasikan seperti trend yang bervariasi dengan lambat, komponen oscillatory, dan noise. Tujuan dari penelitian ini adalah memahami cara kerja metode SSA pada peramalan jumlah kedatangan wisatawan mancanegara ke Indonesia melalui lima pintu masuk. Hasil peramalan yang diperoleh dengan menggunakan metode SSA akan dibandingkan dengan metode ARIMA untuk menilai keunggulannya. Data jumlah kedatangan wisatawan mancanegara mengandung karakteristik musiman sehingga baik metode SSA maupun ARIMA dapat digunakan untuk melakukan peramalan pada data tersebut. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data jumlah kedatangan wisatawan mancanegara ke Indonesia melalui lima pintu masuk pada periode Januari 1996 sampai Agustus 2016. Tingkat akurasi peramalan yang dihasilkan oleh setiap metode peramalan diukur dengan kriteria Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukan bahwa metode SSA merupakan metode peramalan terbaik pada peramalan jumlah kedatangan wisatawan mancanegara melalui Bandar Udara Ngurah Rai dengan rata-rata nilai MAPE sebesar 9,6%. Pada peramalan jumlah kedatangan wisatawan mancanegara melalui Bandar Udara Kualanamu, metode ARIMA merupakan metode peramalan terbaik dengan rata-rata nilai MAPE sebesar 22,4%. Pada peramalan jumlah kedatangan wisatawan mancanegara melalui Bandar Udara Batam, metode ARIMA merupakan metode peramalan terbaik dengan rata-rata nilai MAPE sebesar 12,7%. Pada peramalan jumlah kedatangan wisatawan mancanegara melalui Bandar Udara Soekarno-Hatta, metode ARIMA merupakan metode peramalan terbaik dengan rata-rata nilai MAPE sebesar 10,5%. Pada peramalan jumlah kedatangan wisatawan mancanegara melalui Bandar Udara Juanda, metode ARIMA merupakan metode peramalan terbaik dengan rata-rata nilai MAPE sebesar 9,9%. ================================================================= Singular Spectrum Analysis (SSA) is a nonparametric time series analysis technique used for forecasting. SSA aims to decompose the original time series into a summation of a small number of components that can be interpreted as varied trends with slow, oscillatory, and noise components. The purpose of this research is to understand how the SSA method of forecasting the number of foreign tourist arrivals to Indonesia through five entrances. The result of forecasting obtained by using SSA method will be compared with ARIMA method to assess its superiority. Data about the number of monthly foreign tourist arrivals contains seasonal characteristics so that both SSA and ARIMA methods can be used to forecast these data. The data used in this study is the data of the number of foreign tourist arrivals to Indonesia through five entrances in the period January 1996 to August 2016. The level of forecasting accuracy produced by each forecasting method is measured by the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) criterion. The results showed that SSA method is the best forecasting method in forecasting the number of foreign tourist arrivals through Ngurah Rai Airport with an average MAPE value of 9.6%. In forecasting the number of foreign tourist arrivals through Kualanamu Airport, ARIMA method is the best forecasting method with an average MAPE value of 22.4%. In forecasting the number of foreign tourist arrivals through Batam Airport, ARIMA method is the best forecasting method with an average MAPE value of 12.7%. In forecasting the number of foreign tourist arrivals through Soekarno-Hatta Airport, ARIMA method is the best forecasting method with an average MAPE value of 10.5%. In forecasting the number of foreign tourist arrivals through Juanda Airport, ARIMA method is the best forecasting method with an average MAPE value of 9.9%.

Item Type: Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords: Singular Spectrum Analysis, Trend, Oscillatory, Noise, ARIMA
Subjects: H Social Sciences > HB Economic Theory > Economic forecasting--Mathematical models.
Divisions: Faculty of Mathematics and Science > Statistics > (S2) Master Theses
Depositing User: Agustinus Angelaus Ete
Date Deposited: 10 Nov 2017 07:21
Last Modified: 05 Mar 2019 07:58
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/43452

Actions (login required)

View Item View Item