## Prediksi Penjualan Tiket Wisata Taman Bermain Menggunakan Metode ARIMA
Prediction of Amusement Park Ticket Sales using the ARIMA Method
Agnes Cherrly 1 , Ramos Somya 2 1,2 Program Studi S1 Teknik Informatika, Universitas Kristen Satya Wacana E-mail: 1 672019049@student.uksw.edu, 2 ramos.somya@uksw.edu

## Abstrak
Regulasi yang dikeluarkan pemerintah untuk menekan penyebaran Covid-19 adalah ditutupnya tempat  kerumunan  seperti  wisata  taman  bermain,  termasuk  Saloka Theme  Park .  Banyaknya penjualan  tiket  yang  tidak  teratur  setiap  bulannya  mengakibatkan  penumpukan  antrian  secara tiba-tiba  di  loket  pengecekan  tiket  dan  loket  penjualan  tiket.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah memprediksi  penjualan  tiket  wisata  taman  bermain  menggunakan  metode  ARIMA  untuk meningkatkan  akurasi  antara  data  aktual  dan  hasil  prediksi.  Data  yang  digunakan  adalah  data penjualan  tiket  Saloka Theme  Park periode  Januari  2020  hingga  Januari  2023.  Dari  analisis metode ARIMA, diperoleh model ARIMA yang optimal digunakan untuk memprediksi jumlah penjualan tiket adalah model ARIMA (1,0,0). Model ARIMA (1,0,0) telah berhasil diuji secara signifikan dengan hasil p-value sebesar 0.001 lebih kecil dari nilai alpha 0.05, dan nilai RMSE sebesar  28566.456.  Hasil  prediksi  model  ARIMA  (1,0,0)  menunjukkan  peningkatan  jumlah penjualan  tiket  dua  bulan  mendatang  pada  bulan  Februari  dan  Maret  2023  sebesar  28983  dan 84931.  Pengujian  akurasi  antara  nilai  aktual  dan  hasil  prediksi  diperoleh  nilai  terbaik  RMSE sebesar 21296.39 dan nilai MSE sebesar 453536460.26.
Kata kunci: Prediksi, Penjualan, Tiket, ARIMA

## Abstract
Regulations issued by the government to suppress the spread of Covid-19 are closing crowded places  such  as  amusement  parks,  including  the  Saloka  Theme  Park.  The  number  of  irregular ticket sales every month resulted in a sudden buildup of queues at the ticket checking counter and  ticket  sales  counter.  The  purpose  of  this  study  is  to  predict  amusement  park  ticket  sales using  the  ARIMA  method  to  increase  the  accuracy  between  the  actual  data  and  the  predicted results. The data used is ticket sales data for the period January 2020 to January 2023. From the analysis of the ARIMA method, the results show that the most optimal ARIMA model used to predict  the  number  of  ticket  sales  is  the  ARIMA  model  (1,0,0).  The  ARIMA  model  (1,0,0)  has been significantly tested with a p-value of 0.001 which is smaller than the alpha value of 0.05, and  RMSE  value  of  28566.456.  The  predicted  results  of  the  ARIMA  model  (1,0,0)  show  an increase in the number of ticket sales in February and March 2023 of 28983 and 84931. Testing the accuracy between the actual value and the predicted results obtained the best RMSE value of 21296.39 and the MSE value of 453536460.26.
Keywords: Prediction, Sales, Ticket, ARIMA

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi  Covid-19  memasuki  Indonesia  pada  awal  tahun  2020  menekan  pemerintah mengeluarkan  beberapa  regulasi  seperti  dilarangnya  menciptakan  kerumunan  di  suatu  tempat baik  tertutup  maupun  terbuka  merupakan  upaya  pemerintah  mencegah  penyebaran  Covid-19, dari  regulasi  tersebut  membuat  banyak  dampak  seperti  ditutupnya  sementara  tempat  khalayak ramai  meliputi  sekolah,  tempat  ibadah,  dan  tempat  wisata.  Tempat  wisata  Goa  Pindul Kabupaten  Gunungkidul  merupakan  salah  satu  tempat  wisata  yang  mengalami  penurunan pengunjung  akibat  dari  pandemi  covid-19  [1].  Pasca  pandemi  Indonesia  memasuki  era new normal  banyak  tempat  wisata  mulai  dibuka  kembali  seperti  tempat  wisata  Kepulauan  Seribu berhasil memperoleh jumlah pengunjung sebesar 57980 selama 6 bulan terakhir pada bulan Mei 2022 [2].
Saloka Theme  Park merupakan  salah  satu  wisata  taman  bermain  dan  selama  pandemi covid-19  mengalami  penurunan  pengunjung,  akan  tetapi  saat  memasuki  era new normal pengunjung  mengalami  lonjakan  terutama  pada  hari  libur.  Oleh  sebab  itu  keadaan  ini menyebabkan  ketidakpastian  jumlah  pengunjung  setiap  bulannya,  sementara  sistem  prediksi penjualan  tiket  masuk  Saloka Theme  Park masih  berdasarkan  pencatatan  data  pemesanan jumlah penjualan tiket rombongan koperasi, rombongan perusahaan, dan rombongan pelajar di hari sebelum kedatangan pada sistem penjualan tiket yang terlebih dahulu melakukan reservasi, pengunjung  yang  datang  dan  membeli  tiket  di  loket  secara  langsung  atau  tidak  melakukan reservasi sebelum kedatangan tidak masuk dalam pencatatan tersebut.
Kondisi  ini  menyebabkan  jumlah  pengunjung  menjadi  turun  naik  tidak  teratur  dan mengakibatkan,  jika  terjadi  kenaikan  pengunjung  secara  tiba  –  tiba  terjadinya  penumpukan antrian  pada get  checking  ticket yang  terdiri  dari  beberapa turnstile  system yang  digunakan untuk verifikasi tiket masuk wahana dan pada loket penjualan tiket. Oleh sebab itu dibutuhkan sistem  prediksi  penjualan  tiket  dengan  algoritma  yang  cocok.  Prediksi  merupakan  tindakan meramalkan kejadian yang akan datang baik bersifat kuantitatif maupun kualitatif berlandaskan data  lampau  [3],  dengan  adanya  sistem  prediksi  tentu  meminimalisir  atau  mengantisipasi permasalahan tumpukan antrian pada get checking ticket maupun loket pembelian tiket.
Penelitian  untuk  meramalkan  jumlah  pengunjung  wisata  taman  bermain  juga  pernah dilakukan, salah satunya prediksi jumlah pengunjung objek wisata Londa menggunakan metode SARIMA tujuannya adalah menentukan model intervensinya dan diperoleh orde intervensinya b =0, s =5, dan r =2, dengan model terbaik adalah SARIMA (1,1,0) (1,1,0) dimana menghasilkan nilai  MAPE  =  4.38%  dan  nilai  MAE  =  0.397  dari  hasil  analisa  intervensi  mendapatkan kesimpulan bahwa jumlah pengunjung akan naik pada bulan Juli dan Desember [4].  Penelitian lainnya  juga  pernah  dilakukan  yaitu  meramalkan  jumlah  pengunjung  Semarang Zoo menggunakan metode Fuzzy Time Series untuk memprediksi jumlah pengunjung bulan Januari 2022, berdasarkan analisis manual diperoleh hasil sebesar 34640 orang sedangkan berdasarkan analisis menggunakan pemrograman bahasa R diperoleh hasil sebesar 34430 orang, dengan nilai kesalahan  yaitu  MAPE  =  14.15%  pada  perhitungan  manual,  dan  untuk  penggunaan  Rstudio MAPE = 15.082% [5]. Prediksi jumlah pengunjung Jatim Park Batu pada masa pandemi Covid- 19  juga  dilakukan,  menggunakan  metode Triple  Exponential  Smoothing untuk  meramalkan jumlah pengunjung yang datang pada bulan November 2022 hingga Januari 2023 dengan hasil uji algoritma yang dilakukan sebanyak 30 kali sebesar 9% untuk nilai MAPE, dan hasil prediksi tiga bulan terakhir memperoleh nilai MAPE = 6.4% [6].
Metode  prediksi  yang  akan  peneliti  gunakan  adalah  metode  ARIMA,  sebagai perbandingan dari penelitian peramalan jumlah pengunjung wisata taman bermain sebelumnya, dimana metode ARIMA yaitu hasil kolaborasi metode autoregressive dan moving average yang mempunyai  tujuan  peramalan  dengan  memperhatikan  hubungan  variabel  dependen  dan  saling berkaitan dengan nilai masa lampau [3], ARIMA merupakan metode yang memperhatikan trend pada  data,  jika  terdapat  data  non-stasioner  maka  akan  dilakukan  proses differencing agar menghasilkan model ARIMA yang optimal [7], hal tersebut agar memperoleh nilai akurasi yang tinggi antara data aktual dan hasil prediksi dengan nilai uji kesalahan rendah dan uji signifikan,
sehingga  dapat  menghasilkan  sistem  prediksi  yang  akurat,  seperti  pada  prediksi  penjualan produk  nutrisi  yang  membandingkan  dua  metode  yaitu  ARIMA  dan  SARIMA,  kedua  metode tersebut dilakukan uji signifikan dan uji nilai error . SARIMA tidak berhasil dalam uji signifikan sedangkan metode ARIMA dengan model (2,3,0) berhasil uji signifikan dan memperoleh nilai SME = 172.20 [8]. Tidak hanya itu ARIMA juga digunakan dalam peramalan jumlah penjualan perobotan  kesehatan  di  PT.  Tristania  Global  Indonesia  dimana  model  terbaik  ARIMA  (4,2,1) digunakan  untuk  peramalan  penjualan  alat  kesehatan  dikarenakan  memperoleh  nilai  RMSE  = 4.129 (0.04129) dikarenakan nilai tersebut masih dibawah nilai alpha atau critical value sebesar 0.05 [9].

## 2. METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan yaitu pendekatan CRISP-DM, pendekatam CRISP-DM banyak digunakan  untuk  penelitian data  scientist ,  diperkenalkan  pertama  kali  oleh  John  Rollins  dan memiliki enam tahapan  [10] dengan penjelasan pada poin 2. Penelitian ini juga menggunakan bahasa pemrograman python karena pendekatannya bersifat orientasi objek yang dapat diakses dengan  mudah  [11],  dan  menggunakan  beberapa library python  seperti  numpy,  pandas, matplotlib, seaborn, statsmodels, sklearn, dan math.
Gambar 1 Tahap Metode CRISP-DM

## 2.1 Business Understanding
Business  Understanding ,  tahap  menetapkan  tujuan  bisnis  penelitian  dimana  diawali dengan mengidentifikasi masalah, tujuan, dan solusi yang akan dianjurkan untuk  menuntaskan masalah  tersebut.  Pada  tahap  ini  diperoleh  masalah  pada  pendahuluan  dengan  tujuan  masalah yaitu  memprediksi  jumlah  penjualan  tiket  taman  bermain  menggunakan  metode  ARIMA  agar digunakan untuk mengambil keputusan pembukaan turnstile system pada get checking ticket dan jumlah loket tiket.

## 2.2 Data Understanding
Data Understanding , tahap akumulasi data atau tahap identifikasi data dimana peneliti mengevaluasi  data  apakah  terdapat  data missing  value ,  dan  apakah  data  yang  digunakan  akan cocok  dengan  metode  yang  akan  dipakai,  secara  keseluruhan data  understanding memastikan kualitas data yang dimiliki mempunyai kualitas yang baik.

## 2.3 Data Preparation
Data  preparation yaitu  tahap menyiapkan data sebelum  benar  –  benar  diolah  kedalam metode  yang  telah  dipilih  atau  disebut  data  mentah.  Dalam  tahap preparation dibagi  menjadi tiga tahapan yaitu menghilangkan data yang missing value , mengganti nilai missing value pada data  masuk  pada  tahap data  cleansing ,  memilih  data  yang  akan  digunakan  termasuk  dalam tahap data  selection ,  mengubah  kolom  tanggal  menjadi  index datetime termasuk  tahap data transformation .

## 2.4 Modeling ARIMA
Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) sama dengan metode paduan dari metode autoregressive atau  orde  p  dengan  metode moving  average orde  q,  salah  satu  syarat metode ARIMA, dalam data tidak diijinkan mengandung data non-stasioner oleh sebab itu jika ada,  maka  akan  dilakukan  proses differencing atau  orde  d.  Model  ARIMA  akan  membentuk model ARIMA (p,d,q) yang akan digunakan prediksi data deret waktu [7]. Membentuk model ARIMA  memiliki  beberapa  tahapan  yaitu  pengkajian  stasioner  data,  dan  pengkajian plotting ACF dan PACF yang disebut tahap identifikasi, pengkajian model ARIMA atau estimasi model, pengkajian evaluasi model, dan diakhiri dengan proses prediksi [12].
Pengkajian stasioner data menggunakan uji Augmented Dickey-Fuller (ADF). Uji ADF merupakan uji yang bertujuan  untuk menganalisis  kajian pada data, apakah data yang dimiliki merupakan data stasioner atau non-stasioner, berlandaskan nilai alpha (α) = 0.05 [13]. Tahapan untuk melakukan pengujian ADF adalah :
1. Pengkajian hipotesis Menentukan  hipotesis  H 0 sama  dengan  data  tidak  stasioner,  dan  H 1 sama  dengan  data stasioner.
2. Pengujian stasioner dengan ADF
Pendekatan uji stasioner ADF dapat ditentukan dengan Persamaan 1:
𝑡 = 𝛿 𝑆𝐸 (𝛿) (1)
dimana:
t membuktikan test statistic ADF
δ membuktikan skala AR SE (δ) membuktikan standar error dari δ 3. Analisis penolakan hipotesis H 0 Penolakan hipotesis H 0 dapat diterima asalkan nilai p-value yang diperoleh dari uji ADF lebih kecil dari nilai alpha (α).
Sementara  pengkajian plotting Autocorrelation  Function (ACF)  dan Partial Autocorrelation  Function (PACF)  merupakan  uji  stasioner  data  yang  menggunakan correlogram untuk menentukan jangkauan orde model ARIMA [14]. Pengkajian model ARIMA dapat ditentukan dari persamaan 2, 3, dan 4 diantaranya adalah:
Bentuk persamaan AR (p) atau (p,0,0) adalah
𝑍 𝑡 =   𝜇 ′ +   𝜑 1 𝑍 𝑡−1 + 𝜑 2 𝑍 𝑡−1 + ⋯ + 𝜑 𝑝 𝑍 𝑡−𝑝 + 𝑎 𝑡 (2)
dimana: 𝜇 ′ membuktikan suatu constant 𝜑 𝑝 membuktikan kriteria autoregresif ke-p 𝑎 𝑡 membuktikan nilai error saat t Bentuk persamaan MA (q) atau (0, 0, q) adalah 𝑍 𝑡 =   𝜇 ′ +   𝑎 𝑡 −   𝜃 1 𝑎 𝑡−1 − 𝜃 2 𝑎 𝑡−2 − ⋯ − 𝜃 𝑞 𝑎 𝑡−𝑘 (3)
dimana: 𝜇 ′ membuktikan suatu constant 𝜃 1 𝜃 𝑞 membuktikan kriteria moving average 𝑎 𝑡−𝑘 membuktikan nilai error pada saat t - k Jadi dapat dipadukan bahwa persamaan ARIMA adalah
𝑍 𝑡 =   𝜇 ′ +   𝜑 1 𝑍 𝑡−1 + 𝜑 𝑝 𝑍 𝑡−2 + ⋯ +   𝜑 𝑝 𝑍 𝑡−𝑝 − 𝜃 1 𝑎 𝑡−1 −   𝜃 2 𝜃 𝑡−2 − ⋯ − 𝜃 𝑎 𝑎 𝑡−𝑎 (4)

## 2.5 Evaluation
Evaluasi  merupakan  tahap  dimana  mengukur  akurasi  nilai error atau  besarnya  nilai kesalahan  dari  data  aktual  dan  hasil  prediksi,  digunakan  sebagai  bentuk  validasi  metode  yang diterapkan, apakah cocok dengan data yang dimiliki, karena tidak semua metode cocok dengan masalah  dan  data  yang  dimiliki  [15].  Evaluasi  yang  digunakan  untuk  mengukur  model  adalah MSE dan RMSE dengan masing – masing pendekatan pada persamaan 5 dan persamaan 6.
𝑀𝑆𝐸 = ∑ 2 (𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙−𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖) 𝑛−1 (5) 𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √∑ (𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙−𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖) 2 𝑛 𝑛 𝑖=1 (6)

## 2.6 Deployment
Deployment merupakan  tahap  implementasi  dimana  pada  penelitian  ini  tahap deployment adalah dilakukan perancangan artikel jurnal dan laporan penelitian dari identifikasi masalah hingga evaluasi model yang diimplementasikan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Business Understanding
Berdasarkan  masalah  yang  diangkat  maka  penelitian  ini  memiliki  tujuan  yaitu melakukan  peramalan  terhadap  jumlah  penjualan  tiket  wisata  taman  bermain  (Saloka Theme Park )  untuk  setiap  bulannya  menggunakan  metode  ARIMA  dengan  memanfaatkan  bahasa pemrograman python beserta library nya agar memperoleh akurasi optimal.

## 3.2 Data Understanding
Data yang dikumpulkan merupakan data rekap penjualan tiket Saloka Theme Park dari Januari 2020 hingga Januari 2023 dengan format xlsx, berjumlah tiga kolom yaitu tanggal atau bulan  penjualan,  jumlah  tiket  terjual,  dan  nilai  dari  jumlah  tiket  terjual.  Terdapat  dua  data kosong  atau missing  value pada  bulan  April  2022  dan  Juni  2021  yang  akan  dilakukan pembersihan pada tahap preparation .
Gambar 2 Data Jumlah Penjualan Tiket Saloka Theme Park Tahun 2020 -2023

## 3.3 Data Preparation
Terdapat tiga tahapan dalam data preparation dengan penjelasan sebagai berikut: 1. Data Selection
Tahap data selection merupakan tahap menghilangkan kolom atau data yang tidak akan digunakan  pada  penelitian  seperti  pada  kolom  nilai  penjualan,  dikarenakan  yang  digunakan
hanya kolom tanggal dan total penjualan tiket seperti gambar 3.

## Gambar 3 Jumlah Kolom yang Digunakan

## 2. Data Cleaning
Tahap data cleaning merupakan  tahap  merombak  nilai missing  value atau  data  yang bernilai  kosong,  oleh  sebab  itu  dibutuhkan  nilai  pengganti  untuk  mengisi  nilai missing  value dengan  nilai  rata  –  rata  semua  data  penjualan  tiket.  Setelah  dilakukan  penggantian  nilai  NaN pada bulan April 2020 dan Juli 2021 terlihat data telah terisi dengan nilai rata – rata keseluruhan data sebesar 25199.45 seperti gambar 4.
Gambar 4 Data Setelah Mengganti Nilai NaN (Nilai Missing Value)

## 3. Data Transformation
Kolom  tanggal  pada  data  akan  diubah  menjadi  index datetime dikarena  syarat  untuk model ARIMA adalah data yang digunakan harus mengandung data time series dan membentuk interval antara satu data dengan data selanjutnya.

## Gambar 5 Data Yang Telah Diubah Menjadi Index Datetime

## 3.4 Modeling ARIMA
Modeling ARIMA akan dibagi menjadi tiga tahapan berikut penjelasannya :
1. Pengkajian kestasioneritas data dengan uji ADF
Analisis  uji  stasioner  data  menerapkan  uji  Augmented  Dickey-Fuller  (ADF)  dengan hasil pada Tabel 1:
Tabel 1 Hasil Uji Stasioner Data dengan Augmented Dickey-Fuller (ADF)
P-value Simbol alpha Hipotesis Keputusan 0.008815 < 0.05 H1 H0 Diterima Penolakan
Berdasarkan hasil dari uji stasioneritas, dapat diterima untuk penolakan H 0, karena nilai p-value yang dihasilkan = 0.008815, lantaran hasil p-value tersebut lebih kecil dari nilai alpha (α)  yang  artinya  data  yang  dimiliki  sudah  stasioner  tanpa  melalui  atau  melakukan  proses differencing . 2. Pengkajian plotting ACF dan PACF
Plotting ACF  dan  PACF  diterapkan  untuk  menetapkan  jangkauan  orde  p  dan  q  yang nantinya akan membentuk model ARIMA, dimana plotting ACF digunakan untuk menentukan jangkauan orde MA (q) sedangkan PACF digunakan untuk jangkauan orde AR (p),  dan orde d diperoleh berdasarkan jumlah differencing .
Gambar 6 Hasil Plotting ACF dan PACF
Berdasarkan  Gambar  6  diperoleh  informasi  pada plotting ACF  memiliki  2 lag keluar dari grafik oleh sebab itu jangkauan orde MA (q) mencakup dari 0 hingga 2, sedangkan plotting PACF memiliki 3 lag keluar dari grafik dapat disimpulkan bahwa jangkauan orde AR (p) adalah 0 hingga 3.
3. Pengkajian model ARIMA Setelah  melalui  proses preparation data  akan  dibagi  sebagai  data  latih  sebanyak  80% dan  data  uji  sebanyak  20%  dari  semua  kumpulan  data,  tahap  pertama  yang  akan  dilakukan adalah  melakukan  estimasi  model  dari  jangkauan  orde  yang  telah  ditentukan  dan  akan  dipilih model ARIMA terbaik berdasarkan nilai RMSE terkecil seperti pada Tabel 2.

## Tabel 2 Model Random ARIMA dan Nilai Evaluasi
Estimasi Model RMSE ARIMA (0, 0, 0) 34441,727 ARIMA (0, 0, 1) 30468,493 ARIMA (0, 1, 0) 33176,769 ARIMA (0, 1, 1) 30699,229 ARIMA (0, 2, 0) 57260,325 ARIMA (0, 2, 1) 34199,776 ARIMA (1, 0, 0) 28566,456 ARIMA (1, 0, 1) 30140,170 ARIMA (1, 1, 0) 40345,960 ARIMA (1, 1, 1) 36714,966 ARIMA (1, 2, 0) 56685,413 ARIMA (1, 2, 1) 40314,320 ARIMA (2, 0, 0) 38418,933 ARIMA (2, 0, 1) 38311,165 ARIMA (2, 1, 0) 40129,570 ARIMA (2, 1, 1) 42917,382 ARIMA (2, 2, 0) 59984,577 ARIMA (2, 2, 1) 58668,126
Berdasarkan  informasi  Tabel  2,  diperoleh  estimasi  maksimal  model  ARIMA  (p,d,q) yakni (1,0,0) dengan nilai RMSE terkecil sebesar 28566.456. Nilai orde (p) yakni 1 merupakan hasil dari terjadinya cut off pada lag 1 dari plotting PACF, karena data yang digunakan sudah stasioner  dan  tidak  dilakukan  proses  differencing  maka  orde  (d)  memiliki  nilai  0,  sedangkan nilai orde (q) yang dihasilkan dari plotting ACF memiliki nilai yaitu 0 karena sama sekali tidak terjadi lay off pada semua lag yang ada pada plotting ACF.
Model ARIMA (1,0,0) menjalankan uji signifikansi berdasarkan nilai p-value terhadap nilai alpha (0.05), hasilnya dapat dibuktikan pada Tabel 3.
Tabel 3 Hasil Uji Signifikan Model ARIMA (1,0,0)
ARIMA (1,0,0) P-value Simbol alpha Keputusan AR (1) 0,001 < 0,05 Signifikan MA (0) 0 < 0,05
Oleh  sebab  itu,  berdasarkan  informasi  dari  Tabel  2  dan  3  dapat  disimpulkan  bahwa model  ARIMA  ideal  yaitu  (1,0,0),  dengan  nilai  RMSE  sebesar  28566.456  dan  nilai  uji signifikan = 0.001.
Berdasarkan  ukuran  kesalahan  RMSE  dan  uji  signifikan,  model  ARIMA  (1,0,0) yakni model  optimum  yang  digunakan  untuk  proses  prediksi,  tidak  hanya  itu  pada  bagian summary yang dihasilkan oleh model ARIMA (1,0,0) memiliki nilai AIC yang lebih kecil dibandingkan dengan nilai BIC dan HQIC dimana nilai AIC sebesar 817.448 sedangkan nilai BIC dan HQIC sebesar 823.670 dan 819.596 artinya data yang dimiliki sudah stasioner atau dapat dilihat pada gambar Gambar 7.
Gambar 7 Summary Model ARIMA (1,0,0)
Berdasarkan  informasi  Gambar  7  model  ARIMA  (1,0,0)  sanggup  dimanfaatkan  untuk proses  prediksi  penjualan  tiket  untuk  setiap  bulannya  dari  bulan  Januari  2022  hingga  Januari 2023,  tertera  pada  Tabel  4.  Grafik  perbandingan  antara  data  aktual  dan  hasil  prediksi  dapat dilihat pada Gambar.

## Tabel 4 Hasil Prediksi Model ARIMA (1,0,0)
Tanggal Data Asli Data Prediksi Selisih 1 Januari 2022 49057 37497 11560 1 Februari 2022 37595 36399 1196 1 Maret 2022 58453 31018 27435 1 April 2022 3587 40811 -37224 1 Mei 2022 87899 15052 72847 1 Juni 2022 87092 54635 32457 1 Juli 2022 50174 54256 -4082 1 Agustus 2022 20048 36924 -16876 1 September 2022 21550 22780 -1230 1 Oktober 2022 27324 23486 3.838 1 November 2022 27133 26196 937 1 Desember 2022 87110 26107 61003 1 Januari 2023 33244 54264 -21020

## Gambar 8 Perbandingan Data Asli (Biru) dan Hasil Peramalan (Merah)
Berlandasakan Tabel 4 diperoleh informasi bahwa selisih paling tinggi antara data asli dan hasil prediksi sebesar 72847 pada bulan Mei 2022 dan yang paling rendah 937 pada bulan November  2022,  dapat  dilihat  juga  penjualan  tiket  mengalami  alur  turun  naik  tidak  teratur karena  data  tidak  hanya  dipengaruhi  oleh  deret  waktu  akan  tetapi  terdapat  juga  faktor  luar seperti  jumlah  hari  libur  dalam  setiap  bulan  sehingga  menyebabkan  penjualan  tiket  menjadi tidak teratur.
Model ARIMA (1,0,0) juga digunakan untuk prediksi penjualan tiket 2 bulan kedepan yaitu bulan Februari dan Maret 2023, dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5 Hasil Peramalan Bulan Februari dan Maret 2023
Tanggal Hasil Peramalan Pembulatan 1 Februari 2023 28983,159507 28983 1 Maret 2023 84931,839088 84931

## 3.5 Evaluation
Evaluasi  merupakan  tahap  pengukuran  akurasi  antara  data  aktual  dan  hasil  prediksi untuk membuktikan apakah model yang digunakan merupakan model yang optimal serta bentuk validasi kecocokan model dengan data yang dimiliki, berdasarkan data aktual dan hasil prediksi diatas diperoleh akurasi kesalahan pada Tabel 6.

## Tabel 6 Hasil Evaluasi Model
Model Evaluasi Hasil Model Evaluasi Pembulatan RMSE 21296,395475782727 21296 MSE 453536460,260939 453536460
Berdasarkan  Tabel  6  diperoleh  informasi  bahwa  nilai  RMSE  sebesar  21296  dan  nilai MSE  sebesar  453536460,  kemudian  dapat  disimpulkan  bahwa  model  ARIMA  (1,0,0)  baik dalam  meramalkan  penjualan  tiket  untuk  setiap  satu  bulan  kedepannya  karena  memiliki  nilai akurasi  kesalahan  RMSE  yang  kecil  dan  nilai  rata  –  rata  data  sebesar  25199,457142857143 dengan nilai pembulatan 25199.

## 3.6 Deployment
Tahap deployment merupakan  tahap  melakukan  analisis  metode  yang  telah  digunakan dengan melakukan analisis kesesuaian dengan metode CRISP-DM sehingga mendapatkan target yang memuaskan, dan melakukan implementasi dalam pembuatan laporan dan artikel jurnal.
4. KESIMPULAN DAN SARAN
Penerapan metode ARIMA sebagai solusi pemecahan masalah yang terjadi pada wisata taman  bermain,  dengan  tujuan  melakukan  peramalan  jumlah  tiket  terjual  atau  sama  dengan jumlah  pengunjung  yang  datang,  diperoleh  hasil  bahwa  model  ARIMA  optimal  dari plotting ACF  dan  PACF,  dan  dilakukan  evaluasi  model  menggunakan  RMSE  serta  dilakukan  uji signifikan  menghasilkan  model  ARIMA  optimal  yakni  ARIMA  (1,0,0)  dengan  nilai  RMSE
sebesar 28566 dan nilai p-value masing – masing orde dibawah 0.05.
Model  ARIMA  (1,0,0)  digunakan  untuk  memprediksi  penjualan  tiket Saloka  Theme Park dari bulan januari 2022 hingga januari 2023 memperoleh hasil selisih terkecil sebesar 937 pada  bulan  November  2022.  Oleh  sebab  itu  dilakukan  peramalan  penjualan  tiket  untuk  bulan Februari  dan  bulan  Maret  2023  dengan  hasil  masing  -  masing  peramalan  sebesar  28983  dan 84931.  Pengujian  akurasi  antara  nilai  aktual  dan  hasil  prediksi  diperoleh  nilai  terbaik  RMSE sebesar  21296.39  dan  nilai  MSE  sebesar  453536460.26,  tentunya  nilai  kesalahan  dapat  lebih kecil  lagi  jika  mempetimbangkan  faktor  dari  luar  seperti  jumlah  hari  libur  dalam  setiap  bulan sehingga menyebabkan penjualan tiket menjadi tidak teratur.
Penelitian  yang  akan  datang  dapat  menggunakan  metode  prediksi  lainnya  sehingga dapat menghasilkan nilai kesalahan yang lebih kecil dengan selisih akurasi antara hasil prediksi dan  data  aktual  lebih  kecil.  Peneliti  juga  menyarankan  untuk  memprediksi  menggunakan metode  yang  lebih  mengutamakan  adanya  pembagian  antara  penjualan  tiket  hari  biasa  dan penjualan tiket pada hari libur atau weekend .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. I. W., Perdana, G. K., Mahendra, 2021, Analisis Dampak Covid-19 Terhadap Sektor Pariwisata  Di  Objek  Wisata  Goa  Pindul  Kabupaten  Gunungkidul, JSPG:  Journal  of Social Politics and Governance , No.2, Vol.3, 73–85,
:https://doi.org/10.24076/JSPG.2021v3i2.623.
[2] P. N. H., Putri, S., Astuti, C., Safitri, 2022, Analisis Dampak Pengembangan Pariwisata Terhadap  Perekonomian  Masyarakat  Lokal  di  Era  New  Normal, Jurnal  Ekonomi  dan Manajemen Teknologi , No.2, Vol.6, 383–389, :https://doi.org/10.35870/emt.v6i2.723.
[3] C.,  Chandra,  S.,  Budi,  2020,  Analisis  Komparatif  ARIMA  dan  Prophet  dengan  Studi Kasus  Dataset  Pendaftaran  Mahasiswa  Baru, Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem Informasi , No.2, Vol.6, 278–287, :https://doi.org/10.28932/jutisi.v6i2.2676.
[4] G., Christie, D., Hatidja, R., Tumilaar, 2022, Penerapan Metode SARIMA dalam Model Intervensi  Fungsi  Step  untuk  Memprediksi  Jumlah  Pengunjung  Objek  Wisata  Londa,
JURNAL ILMIAH SAINS , No.2, Vol.22, 96–103, :https://doi.org/10.35799/jis.v22i2.40961.
[5] M., Marzuqi, M., Tafrikan, S., Maslihah,  2022, Prediksi Jumlah Pengunjung Semarang Zoo  dengan  Metode  Fuzzy  Time  Series, Zeta  -  Math  Journal ,  No.1,  Vol.7,  19–27, :https://www.researchgate.net/publication/360968622_Prediksi_Jumlah_Pengunjung_Se marang_Zoo_dengan_Metode_Fuzzy_Time_Series.
[6] S., Madianto, E., Utami, A. D., Hartanto, 2021, Algoritma Triple Exponential Smoothing Untuk Prediksi Trend Turis Pariwisata Jatim Park Batu saat Pandemi Covid-19, Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC) , No.1, Vol.5, 58–63,
:https://doi.org/10.30871/jaic.v5i1.3139.
[7] M. B., Pamungkas, A., Wibowo, 2019, Aplikasi Metode ARIMA BOX-JENKINS untuk Meramalakan  Kasus  DBD  di  Provinsu  Jawa  Timur, The  Indonesian  Journal  of  Public Health , No.2, Vol.13, 181–194, :https://garuda.kemdikbud.go.id/documents/detail/924382.
[8] R.,  Hermawan,  Suseno,  2022,  Analisis  Peramalan  Penjualan  Produk  Nutrisi  Dengan Metode  ARIMA  dan  SARIMA  Pada  PT  Sapto  Bumi  Hidroponik, Juriti  Prima  (Jurnal Ilmiah Teknik Industri Prima) , No.2, Vol.5, 17–25,
: http://jurnal.unprimdn.ac.id/index.php/juriti/article/view/2253.
[9] L.,  Farosanti,  H.,  Mubarok,  Indrianto,  2022,  Analisa  Peramalan  Penjualan  Alat Kesehatan  dan  Laboratorium  di  PT.  Tristania  Global  Indonesia  Menggunakan  Metode ARIMA, JIMP:  Jurnal  Informatika  Merdeka  Pasuruan ,  No.2,  Vol.7,  14–18,
:http://ejurnal.unmerpas.ac.id/index.php/informatika/article/view/428.
[10]  M.  A.,  Hasanah,  S.,  Soim,  A.  S.,  Handayani,  2021,  Implementasi  CRISP-DM  Model Menggunakan  Metode  Decision  Tree  dengan  Algoritma  CART  untuk  Prediksi  Curah Hujan  Berpotensi  Banjir, Journal  of  Applied Informatics  and  Computing  (JAIC) ,  No.2,
Vol.5, 103-108, :https://doi.org/10.30871/jaic.v5i2.3200.
[11]  Dhewayani, F. N., D. Amelia, D., N., Alifah, B. N., Sari, M., Jajuli, 2022, Implementasi K-Means  Clustering  untuk  Pengelompokkan  Daerah  Rawan  Bencana  Kebakaran Menggunakan Model CRISP-DM, Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI) , No.1, Vol.12, 64–77, :https://doi.org/10.34010/jati.v12i1.6674.
[12]  M. S., Pradana, D., Rahmalia, E. D. A., Prahastini, 2020, Peramalan Nilai Tukar Petani Kabupaten  Lamongan  dengan  Arima, Jurnal  Matematika ,  No.2,  Vol.10,  91–104, :https://doi.org/10.24843/JMAT.2020.v10.i02.p126.
[13]  Z., Ainur Rohman, A., Atiqi Rohmawati, Indwiarti, 2021, Prediksi Penyebaran COVID- 19 Harian di Jawa Timur Menggunakan Model Vector Autoregressive Moving Average (VARMA), eProceedings of Engineering , No.5, Vol.8, 11150–11163, :https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/vie w/15638.
[14]  S.,  Aktivani,  2021,  Uji  Stasioneritas  Data  Inflasi  Kota  Padang  Priode  2014  -  2019, Jurnal Statistika Industri dan Komputasi , No.1, Vol.6, 26–33,
:https://doi.org/10.34151/statistika.v6i0.
[15]  A.  M.,  Maricar,  2019,  Analisa  Perbandingan  Nilai  Akurasi  Moving  Average  dan Exponential  Smoothing  untuk  Sistem  Peramalan  Pendapatan  pada  Perusahaan  XYZ, Jurnal  Sistem  dan  Informatika  (JSI) ,  No.2,  Vol.13,  36–45,  :https://www.jsi.stikom- bali.ac.id/index.php/jsi/article/view/193.