Peramalan Jumlah Wisatawan Pada Tiga Lokasi Wisata Di Kabupaten Pacitan Menggunakan Metode Gstar-Sur

Septyaningrum, Winny Putri Ivana (2017) Peramalan Jumlah Wisatawan Pada Tiga Lokasi Wisata Di Kabupaten Pacitan Menggunakan Metode Gstar-Sur. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
Undergraduate_Winny Ivana.pdf - Published Version

Download (6MB) | Preview

Abstract

Pariwisata merupakan salah satu sektor tumpuan yang diharapkan dapat memberikan kontribusi besar bagi peningkatan devisa negara. Adanya fluktuasi jumlah kedatangan wisatawan membuat nilai peramalan yang akurat mengenai jumlah wisatawan yang datang ke suatu daerah penting untuk diketahui guna membuat perencanaan ke depannya. Untuk itu tujuan utama dalam penulisan Tugas Akhir ini adalah untuk pembentukan model dan memperoleh hasil ramalan jumlah kunjungan wisatawan satu periode ke depan dengan studi kasus di tiga lokasi wisata Kabupaten Pacitan. Metode yang digunakan dalam Tugas Akhir ini adalah metode GSTAR-SUR sebagai pengembangan dari metode GSTAR-OLS. Hasil dari Tugas Akhir ini menunjukkan bahwa GSTAR-SUR menghasilkan estimator yang lebih efisien dibandingkan model GSTAR-OLS. Sedangkan nilai RMSE terkecil untuk peramalan jumlah wisatawan dihasilkan oleh model GSTAR-SUR dengan bobot korelasi silang yakni sebesar 6.188. =================================================================== Tourism is one of supporting sectors which is expected to the greatest contribution to foreign exchange. The fluctuation number of tourist arrivals makes accurate forecasting value of the tourists who come to an area i s important to know in order to plan ahead. Therefore, the purpose of this Final Project is to form a model and obtain the results of forecasting the number of tourist visits in one period ahead with case studies is in three tourism object in Pacitan distr ict. In this Final Project used GSTAR - SUR model for the method which is the development of the GSTAR - OLS model. The result of this Final Project is show s that GSTAR - SUR parameter estimates with standart error is smaller than GSTAR - OLS model, so estimator o f GSTAR - SUR is efficient more than GSTAR - OLS. While, the smallest RMSE value for forecasting the number of tourist visits in one period is generated by GSTAR - SUR model and space weight of cross correlation yield tha t is equal to 6.1 88.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: GSTAR, SUR, wisatawan.
Subjects: Q Science > QA Mathematics
Divisions: Faculty of Mathematics and Science > Mathematics > (S1) Undergraduate Theses
Depositing User: Winny Putri Ivana S.
Date Deposited: 09 Jan 2018 02:03
Last Modified: 05 Mar 2019 07:02
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/47969

Actions (login required)

View Item View Item