Statistika Terapan (S2)

Permanent URI for this collection

https://repository.unpad.ac.id/handle/kandaga/273

Browse

Browsing Statistika Terapan (S2) by Subject "Akurasi Peramalan"

Now showing 1 - 2 of 2
  • No Thumbnail Available
    Item
    Metode Hybrid Singular Spectrum Analysis-Support Vector Machine Untuk Peramalan Jumlah Wisatawan Mancanegara ke Bali Tahun 2017
    (2018-01-08) YOSEP OKTAVIANUS SITOHANG; Yudhie Andriyana; Anna Chadidjah
    Untuk mencapai target kedatangan wisatawan mancanegara yang ditetapkan pemerintah Indonesia pada tahun 2017, dibutuhkan perencanaan yang tepat. Perkiraan jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Bali sebagai daerah tujuan wisata utama di Indonesia, sangat dibutuhkan dalam perencanaan. Oleh karena itu dibutuhkan teknik peramalan yang tepat. Karena pola data kedatangan wisatawan mancanegara yang tidak linier, maka diperlukan metode peramalan non-klasik, dimana dalam penelitian ini menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Selanjutnya, efek komponen noise harus disaring. Metode Singular Spectrum Analysis (SSA) memainkan peran penting dalam menyaring noise tersebut. Oleh karena itu, kombinasi kedua metode ini (SSA-SVM) akan digunakan untuk memprediksi jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Bali pada tahun 2017. Kinerja SSA-SVM dievaluasi melalui studi simulasi dan diterapkan pada data kedatangan wisatawan ke Bali. Sebagai hasilnya, SSA-SVM menunjukkan kinerja yang lebih baik dibandingkan metode lainnya.
  • No Thumbnail Available
    Item
    PERAMALAN JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA DI PROVINSI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN GENERALIZED ADDITIVE TIME SERIES MODEL
    (2019-01-15) INTANIAH RATNA NUR WISISONO; Sudartianto; Yudhie Andriyana
    Kementerian Pariwisata menargetkan jumlah kunjungan wisatawan mancanegara (wisman) ke Jawa Timur pada tahun 2018 sebanyak 1 juta wisawatan. Selain itu, sebagai salah satu provinsi yang berbatasan dengan destinasi utama kunjungan wisman ke Indonesia (Bali), diharapkan Jawa Timur mampu memanfaatkan hal ini guna menarik wisman yang berkunjung ke Bali untuk juga mengunjungi Jawa Timur. Agar target 1 juta wisman dapat tercapai, maka dibutuhkan perencanaan yang tepat. Informasi mengenai perkiraan jumlah wisman yang akan datang ke Jawa Timur pada tahun 2018 sangat diperlukan dalam menyusun perencanaan. Untuk memperoleh informasi tersebut, maka diperlukan suatu metode peramalan. Menurut Patsouratis, et al. (2005), nilai tukar signifikan dalam menentukan jumlah kunjungan wisatawan mancanegara. Sehingga dalam penelitian ini akan dilakukan peramalan jumlah kunjungan wisman ke Jawa Timur berdasarkan nilai tukar USD terhadap Rupiah serta karakteristik dari data (dalam hal ini yaitu adanya trend dan musiman) dengan Generalized Additive Time Series Model. Digunakan model GAM karena data jumlah kunjungan wisman adalah data count berdistribusi Poisson serta terdapat ketidaklinieran dalam data. Hasil penelitian menunjukkan peramalan jumlah kunjungan wisman ke Jawa Timur dengan GAM memberikan hasil dengan ketepatan taksiran model dan ramalan model termasuk dalam kategori highly accurate forecasting (peramalan dengan akurasi yang sangat baik).