Implementasi Untuk Prediksi Jumlah Kedatangan Wisatawan Domestik Pulau Bali Menggunakan Algoritme Performance Improved Holt Winters

Arief, Nabila (2020) Implementasi Untuk Prediksi Jumlah Kedatangan Wisatawan Domestik Pulau Bali Menggunakan Algoritme Performance Improved Holt Winters. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Pada suatu Daerah Tujuan Wisata (DTW) Kedatangan wisatawan telah memberikan kemakmuran dan kesejahteraan bagi penduduk daerah tersebut. Oleh karena itu pariwisata merupakan sektor yang diandalkan oleh pemerintah di Indonesia untuk menghasilkan devisa negara. Menurut kajian yang telah dilakukan oleh World Travel and Tourism Council (WTTC) pada tahun 2004, sektor pariwisata bersifat Quick Yielding Industry atau cepat menghasilkan membuat sektor pariwisata dapat meningkatkan pendapatan daerah. Namun jumlah kedatangan wisatawan kedalam suatu daerah tidak dapat dipastikan, untuk itu dilakukan prediksi kedatangan wisatawan. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Performance Improved Holt Winters sehingga dapat diperolehnya informasi terkait prediksi jumlah kedatangan wisatawan domestik ke Pulau Bali. Metode ini digunakan untuk prediksi wisatawan ke Pulau Bali karena metode Performance Improved Holt Winters metode yang cocok digunakan untuk memprediksi pola data yang musiman. Performance Improved Holt Winters menggunakan perhitungan yang melibatkan trend dan musiman yang didasari oleh persamaan smoothing yang terdiri dari persamaan smoothing level (keseluruhan), persamaan smoothing trend dan persamaan smoothing seasonal (musiman) dengan data yang digunakan adalah jumlah kedatangan wisatawan domestik ke Pulau Bali dengan kurun waktu Januari 2004-Desember 2018 yang diperoleh dari bali.bps.go.id, website resmi BPS (Badan Pusat Statistika) Bali. Berdasarkan dari pengujian pada penelitian yang dilakukan, didapat nilai parameter α (alfa) sebesar 0,03; β (beta) sebesar 0,003; γ (gamma) sebesar 0,04 dan nilai MAPE terendah sebesar 8% dengan data latih sebanyak 168 dan data uji sebanyak 12

English Abstract

The arrival of tourists into a tourist destination (DTW) has brought prosperity and to local people. Therefore, it is a sector that governments rely on in Indonesia to generate foreign exchange reserves. According to a study conducted by the World Travel and Tourism Council (WTTC) in 2004, the tourism sector can increase local income because of its Quick Yielding Industry. But the number of visitors entering an area is uncertain, for it was predicted the arrival of the tourists. In the study his method was Performance Improved Holt Winters so it could be obtained information regarding predictions of the number of domestic tourists arriving to Bali. Performance Improved Holt Winters was used for tourist predictions to Bali because of Improved methods used to predict seasonal data patterns. Performance Improved Holt Winters rely on scaling trends and seasonal improvements based on the smoothing level equations, the smoothing trend and the smoothing seasonal equations, using data of the number of domestic tourists to Bali during January 2004-December 2018 received from bali.bps.go.id (official website of the BPS). Based on the tests done on this research, the value parameter α (alpha) = 0,03; β (beta) = 0,003; γ (gamma) = 0,04 and value of the smallest MAPE is 8% with the number of training data = 168 and testing data = 12

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Identification Number:	0520150266
Uncontrolled Keywords:	wisatawan domestik, prediksi, Performance Improved Holt Winters, MAPE.,domestic traveler, prediction, Performance Improved Holt Winters, MAPE
Subjects:	600 Technology (Applied sciences) > 621 Applied physics > 621.3 Electrical, magnetic, optical, communications, computer engineering; electronics, lighting
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	Unnamed user with username nova
Date Deposited:	01 Sep 2022 02:48
Last Modified:	27 Sep 2024 02:14
URI:	http://repository.ub.ac.id/id/eprint/193883

Text Nabila Arief.pdf Download (5MB)

Actions (login required)

View Item