## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Peramalan Data Kunjungan Wisatawan Mancanegara ke Indonesia menggunakan Fuzzy Time Series
Indra Jiwana Thira #1 , Nissa Almira Mayangky #2 , Desiana Nur Kholifah #3 , Imanuel Balla #4 , Windu Gata #5
# Program Studi Magister Ilmu Komputer, STIMIK Nusa Mandiri Jalan Kramat Raya No 18, Kwitang, Senen, Jakarta Pusat
1 indrathira@gmail.com
2 nisaalmayangky@gmail.com
3 desianankholifah@gmail.com
4 imanuelballa@gmail.com
5 windugata@gmail.com
Abstrak —  Wisatawan  mancanegara  memegang  peranan penting  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  dari  sektor pariwisata.  Untuk  meningkatkan  kunjungan  wisatawan mancanegara perlu dilakukan pembangunan yang berkelanjutan  pada  sektor  pariwisata.  Pembangunan  yang dilakukan  harus  sejalan  dengan  tren  pertumbuhan kunjungan  wisatawan  mancanegara  agar  pembangunan tepat  sasaran,  efektif  dan  efisien.  penelitian  ini  bertujuan untuk  meramalkan  kunjungan  wisatawan  mancanegara  ke Indonesia  menggunakan  metode Fuzzy  Time  Series .  Data historis  yang  digunakan  adalah  data  kunjungan  wisatawan mancanegara  ke  Indonesia  periode  Januari  Tahun  2013 sampai  dengan  Desember  Tahun  2017  dari  Badan  Pusat Statistik  (BPS).  Implementasi Fuzzy  Time  Series pada  data historis  menghasilkan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  sebesar  4,42  %  dengan  tingkat  kesalahan  tertinggi sebesar  sebesar  18,05%  pada  Januari  2014  dan  kesalahan terendah  sebesar  0,04%  pada  Mei  2017.  Hasil  tersebut menunjukan  bahwa  penggunakan Fuzzy  Time  Series pada peramalan  data  kunjungan  wisatawan  mancanegara  ke Indonesia memiliki hasil yang sangat baik.
Kata kunci — wisatawan, pariwisata, forecasting, time series, fuzzy time series

## I. P ENDAHULUAN
Sejak  tahun  1990  sektor  pariwisata  menjadi  salah  satu sektor  andalan  Indonesia  dalam  menghasilkan  devisa untuk  pembangunan.  Pada  periode  tahun  1994-2002 kunjungan  wisatawan  mancanegara  secara  rata-  rata meningkat  sebesar  3,0  persen;  dan  pada  periode  tahun 2004-2012  sebesar  13,7  persen  [1].  Berdasarkan  data UNWTO pertumbuhan
kunjungan
wisatawan mancanegara  ke  Indonesia  tahun  2017  tercatat  sebesar 14,04  juta  kunjungan  atau  naik  16,77%  dibandingkan tahun sebelumnya.
Tentu saja peningkatan kunjungan wisatawan mancanegara  ke  Indonesia  harus  di  antisipasi  dengan
pembangunan  fasilitas  yang  mendukung  kemajuan pariwisata.  Pembangunan  yang  dilakukan  harus  sejalan dengan  pertumbuhan  kunjungan  wisatawan  mancanegara ke  Indonesia.  Untuk  mengetahui  pertumbuhan  kunjungan wisatawan  mancanegara  pada  tahun-tahun  berikutnya, perlu dilakukan peramalan terhadap kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia. Peramalan terhadap kunjungan wisatawan telah banyak dilakukan diantaranya adalah [1]- [7]  dengan  menggunakan  berbagai  metode  peramalan diantaranya adalah menggunakan Exponential Smoothing, Fuzzy  Time  Series,  Moving  Average ,  dan SARIMA . Penelitian-penelitian  sebelumnya  memang  melakukan prediksi  terhadap  kunjungan  wisatawan,  tetapi  masih dalam lingkup wilayah [1]-[3],[6]-[7] atau bahkan spesifik pada tempat wisata tertentu [4]. Oleh karena itu peramalan terhadap kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia perlu  dilakukan  dan  diharapkan  dapat  membantu pemerintah  Indonesia  dalam  pengambilan  keputusan mengenai  proses  pembangunan  disektor  wisata  agar pembangunan  yang  dilakukan  tepat  sasaran,  efektif  dan efisien
Peramalan  akan  menggunakan  metode Fuzzy  Time Series sebagai  salah  satu  metode  peramalan  dengan  hasil peramalan  lebih  baik  dibandingkan  dengan  beberapa metode  lainnya  [2],  [8]-[10].  Penggunaan  F uzzy  Time Series memang  banyak  digunakan  dalam  berbagai penelitian  untuk  keperluan  prediksi  dan  peramalan  selain pada  kunjungan  wisatawan,  seperti  yang  telah  dilakukan oleh [11]-[15] dan rata rata  mendapatkan hasil peramalan dengan kriteria baik.

## II. M ETODOLOGI
Metodologi  penelitian  akan  menggunakan Fuzzy  Time Series dengan  algoritma  chen  dengan  penentuan  interval menggunakan  metode average  based  length .  Berikut
adalah  tahapan-tahapan  yang  ada  pada fuzzy  time  series [16]:
Gambar. 1 Tahapan Penelitian
Pengukuran akurasi hasil peramalan akan menggunakan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) yang  merupakan  rata-rata  dari  tingkat  kesalahan  dari keseluruhan  data  uji.  MAPE  digunakan  untuk  mengukur akurasi  dari  peramalan  [17] Fuzzy  Time  Series dalam bentuk  persentase  kesalahan  pada  setiap  data  hasil peramalan. MAPE dihitung dengan rumus sebagai berikut :
∑ | | ….. (1)
Dimana PE ( percentage of error ) adalah
( ) ….. (2)
adalah  jumlah  data  yang  di  observasi, adalah  nilai aktual dan adalah nilai hasil peramalan pada periode t. pada  beberapa  penelitian  MAPE  dibagi  dalam  beberapa kriteria seperti yang tercantum pada tabel 1.
TABEL I K RITERIA MAPE [18] No Nilai MAPE Deskripsi 1 < 10% Baik Sekali 2 10%-20% Baik 3 20-50% Cukup 4 >50% Buruk

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Data  aktual  kunjungan  wisatawan  mancanegara  ke Indonesia  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) periode  Januari  Tahun  2013  sampai  Desember  Tahun 2017 dengan total sebanyak 60 data.
Data  kunjungan  wisatawan  mancanegara  ke  Indonesia dari  tahun  2013-2017  mengalami  tren  kenaikan  dalam jangka  Panjang,  tetapi  dalam  jangka  pendek,  atau
hitungan    bulan  masih  terlihat  tejadi  kenaikan  ataupun penurunan.  Grafik  data  wisatawan  mancanegara  tahun 2013-2017 dapat dilihat pada gambar 2.
TABEL II D ATA W ISATAWAN M ANCANEGARA P ERIODE T AHUN 2013-2017 Tahun Bulan jumlah 2013 Januari 614,328 2013 Februari 678,415 2013 Maret 725,316 2013 April 646,117 2013 Mei 700,708 2013 Juni 789,594 2013 Juli 717,784 2013 Agustus 771,009 … … … 2017 Mei 1,148,588 2017 Juni 1,144,001 2017 Juli 1,370,591 2017 Agustus 1,393,243 2017 September 1,250,231 2017 Oktober 1,161,565 2017 November 1,062,030 2017 Desember 1,147,031
Peramalan  dengan  menggunakan Fuzzy  Time  Series pada  data  yang  terdapat  di  Tabel  II  akan  mengikuti langkah-langkah yang terdapat pada gambar 1.
Gambar. 2  Grafik Wisatawan Mancanegara Tahun 2013-2017
Langkah 1: Menentukan Universe of Discourse
[
] …..(3) Menentukan Universe of Discourse (semesta) Menentukan Interval Membagi semesta sesuai dengan interval menentukan fuzzy sets Fuzzyfikasi Menentukan Fuzzy
Logical Relationship Pembentukan Fuzzy Logical Relationship Group Defuzzyfikasi Menghitung akurasi peramalan
- 200.000 400.000 600.000 800.000 1.000.000 1.200.000 1.400.000 1.600.000
Dimana  nilai dan adalah  konstanta.  Berdasarkan data  historis,  didapatkan dan dan  ditentukan  nilai dan maka,

## [                              ] [                 ]
Langkah 2: menentukan interval Penentuan  interval  dilakukan  menggunakan  metode average  based  length [8]  dengan  menghitung  rata-rata selisih pada
dengan menggunakan rumus:
∑ |       | ….. (4) Dimana, av = nilai rata-rata
n = jumlah observasi
= data ke t
= data ke t-1
Maka  didapatkan  nilai  rata-rata  selisih  adalah  62,036. Kemudian menentukan basis dengan rumus
…... (5)
Dimana  B  adalah  basis  dengan  nilai  62,036/2  =  31,018 yang  akan  digunakan  untuk  mencari  I  yaitu  hasil  dari penentuan basis menggunakan Tabel III.
TABEL III P EMETAAN B ASIS [4] Range Base 0.1 -1.0 0.1 1.1 - 10 1 11 – 100 10 101 – 1000 100 1001 – 10000 1000 10001 - 100000 10000
Berdasarkan  Tabel  III,  nilai  basis  31,018  termasuk  pada range 10001 – 100000 maka base (I) yang didapat adalah 10000. Selanjutnya dilakukan perhitungan untuk mendapatkan interval fuzzy dengan rumus:
(                  ) ….. (6)
(                  )
Dengan  demikian,  didapatkan  interval fuzzy sebanyak  78 dengan jarak masing - masing  interval adalah 10,000
Langkah 3: Membagi semesta berdasarkan interval
Pembagian  semesta  didasarkan  pada  interval fuzzy yaitu 78,  sehingga  semesta  terbagi  menjadi  U1  sampai  dengan U78  dengan  masing-masing  jarak  tiap  semestanya  adalah 10,000.  Tabel  IV  menunjukan  semesta  berdasarkan interval fuzzy .
TABEL IV S EMESTA B ERDASARKAN I NTERVAL F UZZY Semesta min mean max U1 614,000 619,000 624,000 U2 624,000 629,000 634,000 U3 634,000 639,000 644,000 U4 644,000 649,000 654,000 U5 654,000 659,000 664,000 U6 664,000 669,000 674,000 U7 674,000 679,000 684,000 U8 684,000 689,000 694,000 … … … … U71 1,314,000 1,319,000 1,324,000 U72 1,324,000 1,329,000 1,334,000 U73 1,334,000 1,339,000 1,344,000 U74 1,344,000 1,349,000 1,354,000 U75 1,354,000 1,359,000 1,364,000 U76 1,364,000 1,369,000 1,374,000 U77 1,374,000 1,379,000 1,384,000 U78 1,384,000 1,389,000 1,394,000 Langkah 4: menentukan fuzzy sets Penentuan fuzzy  set dengan  menambahkan  linguistik  A1, A2  sampai  A78  pada  setiap  U1,  U2  sampai  U78.  Hasil penentuan fuzzy sets dapat dilihat pada Tabel V.
TABEL V H ASIL P ENENTUAN F UZZY S ETS Semesta min mean max Fuzzy Set U1 614,000 619,000 624,000 A1 U2 624,000 629,000 634,000 A2 U3 634,000 639,000 644,000 A3 U4 644,000 649,000 654,000 A4 U5 654,000 659,000 664,000 A5 U6 664,000 669,000 674,000 A6 … … … … … U73 1,334,000  1,339,000  1,344,000 A73 U74 1,344,000  1,349,000  1,354,000 A74 U75 1,354,000  1,359,000  1,364,000 A75 U76 1,364,000  1,369,000  1,374,000 A76 U77 1,374,000  1,379,000  1,384,000 A77 U78 1,384,000  1,389,000  1,394,000 A78
TABEL VI
H ASIL F UZZIFIKASI
Tahun Bulan jumlah Fuzzy Set 2013 Januari 614,328 A1 2013 Februari 678,415 A7 2013 Maret 725,316 A12 2013 April 646,117 A4 2013 Mei 700,708 A9 … … … … 2017 Agustus 1,393,243 A78 2017 September 1,250,231 A64 2017 Oktober 1,161,565 A55 2017 November 1,062,030 A45 2017 Desember 1,147,031 A54 Langkah 5: Fuzzifikasi
Proses fuzzifikasi adalah proses penentuan Fuzzy dari data historis  yang  ada.  Pertama  adalah  januari  2013  dengan jumlah  wisatawan  manca  negara  614,328  masuk  pada semesta  U1  berdasarkan  Tabel  IV  dan  memiliki fuzzy  set A1  berdasarkan  Tabel  V.  Kedua  adalah  februari  2013 dengan  jumlah  wisatawan  mancanegara  678,415  masuk pada semesta U7 berdasarkan Tabel IV dan memiliki fuzzy set A7  berdasarkan  Tabel  V.  Ketiga  adalah  Maret  2013 dengan  jumlah  wisatawan  mancanegara  725,316  masuk pada  semesta  U12  berdasarkan  Tabel  IV  dan  memiliki fuzzy  set A12  berdasarkan  Tabel  V.  Cara  yang  sama dilakukan  proses  fuzzifikasi  terhadap  semua  data  historis maka didapatkan hasil pada Tabel VI.
Langkah 6: Menentukan Fuzzy Logical Relationship Fuzzy  logical  relationship ditentukan  berdasarkan  Tabel VI  dengan  ketentuan fuzzy  sets pada -> maka akan didapatkan hasil pada Tabel VII
TABEL VII
F UZZY L OGICAL R ELATIONSHIP (FLR) A1  A7 A7  A12 A12  A4 A4  A9 A9  A18 … … … A76  A78 A78  A64 A64  A55 A55  A45 A45  A54
TABEL VIII
F UZZY L OGICAL R ELATIONSHIP G ROUP (FLRG) A1  A7 A4  A9 A7  A12 A9  A18 A16 A11  A16 A20 A12  A4 A14 A19 A14  A9 A24 A19 A16  A16 A11 A12 A31 A17  A22 A30 A18  A11 A20 A14 A19  A18 A21 A20  A25 A16 A21  A21 A24 A28 A22  A18 A17 A24  A17 A26 A25  A14 A42 A26  A22 A28  A31 A29  A31 A30  A21 A31  A12 A29 A25 A39  A50 A40  A43 A42  A42 A40 A43  A39 A45  A54 A50  A50 A51 A51  A55 A54  A54 A76 A55  A56 A45 A56  A54 A64  A55 A76  A78 A78  A64
Langkah  7:  Menentukan Fuzzy  Logical  Relationship Group
Proses  pembentukan fuzzy  logical  relationship Group adalah  dengan  menggabungkan fuzzy  logical  relationship yang  memiliki sama.  Contohnya  adalah  A9  ->  A18 dam A9 -> A16 digabung menjadi satu group yang sama. Tabel  VIII  menunjukan  hasil  dari  pembentukan Fuzzy Logical Relationship Group.
Langkah 8: Defuzzifikasi
Proses  Defuzzifikasi  adalah  proses  untuk  menentukan nilai prediksi berdasarkan pada Fuzzy Logical Relationship pada  Tabel  VII  dan Fuzzy  Logical Relationship  Group pada  Tabel  VIII.  Februari  2013, memiliki  FLR  A1->A7  dan  FLRG  A1->A7  maka  nilai prediksi  merupakan  nilai  tengah  dari  U7  yaitu  679,000. Juni  2013,  memiliki  FLR  A9->A18  dan  FLRG  A9- >A16,A18  maka  nilai  prediksi  dihitung  menggunakan rumus:
Dimana F adalah nilai prediksi yang dicari , sementara itu m16 dan m18 adalah nilai tengah dari masing masing U16 dan U18
September  2013,  memiliki  FLR  A16->A16  dan  FLRG A16->A11,A12,A16,A31  maka  nilai  prediksi  dihitung menggunakan rumus:
Hasilnya  adalah  784,000.  Defuzzifikasi  dilakukan  pada semua data historis dan hasil nya ada terdapat pada Tabel IX
TABEL IX H ASIL D EFUZZIFIKASI Tahun Bulan Jumlah Prediksi 2013 Januari 614,328 - 2013 Februari 678,415 679,000 2013 Maret 725,316 729,000 2013 April 646,117 732,333 2013 Mei 700,708 699,000 … … … … 2017 Agustus 1,393,243 1,389,000 2017 September 1,250,231 1,249,000 2017 Oktober 1,161,565 1,159,000 2017 November 1,062,030 1,114,000 2017 Desember 1,147,031 1,149,000
TABEL X
A KURASI P ERAMALAN Tahun Bulan Jumlah Prediksi error 2013 Januari 614,328 - - 2013 Februari 678,415 679,000 0,09% 2013 Maret 725,316 729,000 0,51% 2013 April 646,117 732,333 13,34% 2013 Mei 700,708 699,000 0,24% … … … … … 2017 Agustus 1,393,243 1,389,000 0,30% 2017 September 1,250,231 1,249,000 0,10% 2017 Oktober 1,161,565 1,159,000 0,22% 2017 November 1,062,030 1,114,000 4,89% 2017 Desember 1,147,031 1,149,000 0,17%
Gambar. 3 Grafik Perbandingan Aktual dengan Prediksi Tahun 2013-
2017
Langkah 9: Menghitung akurasi peramalan Menghitung  akurasi  peramalan  menggunakan Mean Absolute  Percentage  Error (MAPE)  yaitu  rata-rata persentase  kesalahan dari  setiap  prediksi  yang  dilakukan. Hasil  akurasi  peramalan  dapat  dilihat  pada  Tabel  X. Berdasarkan  hasil  perhitungan  menggunakan  rumus  (1) dan  (2),  nilai  MAPE  dari  peramalan  data  kunjungan wisatawan  mancanegara  ke  Indonesia  adalah  4,42%. Gambar  3  menunjukan  grafik  perbandingan  antara  data aktual  dengan  hasil  prediksi  menggunakan Fuzzy  Time Series periode  Januari  Tahun  2013  sampai  dengan Desember Tahun 2017.
Berdasarkan  penggunakan  metode Fuzzy  Time  Series dimana  bulan  Desember  2017  mendapatkan Fuzzy  Set A65 maka didapatkan hasil peramalan untuk bulan Januari tahun  2018  adalah  sebanyak  1.259.000  kunjungan wisatawan asing ke Indonesia
- 200.000 400.000 600.000 800.000 1.000.000 1.200.000 1.400.000 1.600.000 Aktual Prediksi

## IV. K ESIMPULAN
Peramalan  data  wisatawan  mancanegara  menggunakan Fuzzy  Time  Series menghasilkan  MAPE  sebesar  4,42% dengan error tertinggi sebesar 18,05% pada Januari 2014 dan error terendah  sebesar  0,04%  pada  Mei  2017.  Hasil tersebut  menunjukan  bahwa  penggunakan Fuzzy  Time Series pada  peramalan  data  kunjungan  wisatawan mancanegara  ke  Indonesia  memiliki  hasil  yang  sangat baik  sesuai  dengan  Tabel  2  mengenai  kriteria  MAPE. Penelitian  ini  belum  menggunakan  faktor-faktor  yang mempengaruhi  kunjungan  wisatawan  mancanegara  ke Indonesia seperti nilai tukar rupiah terhadap dolar amerika, kondisi politik dan keamanan.

## R EFERENSI
[1] T.  B.  Oka  and  E.  N.  Kencana,  ―Pendekatan  Fuzzy  Pada
Peramalan  Jumlah  Kunjungan  Wisatawan  Mancanegara  ke Kabupaten Badung,‖ J. Mat. , vol. 6, no. December 2016, 2016.
[2] M. Elena, M. H. Lee, Suhartono, Hossein, N. Haizum, and N. A.  Bazilah,  ―Fuzzy  Time  Series  and  SARIMA  Model  for Forecasting  Tourist  Arrivals  to  Bali,‖ J.  Teknol. ,  vol.  57,  no.
March, pp. 69–81, 2012.
[3] I.  M.  C.  SATRIA,  I.  K.  G.  SUKARSA,  and  K. JAYANEGARA,  ―Peramalan  Jumlah  Wisatawan  Australia Yang  Berkunjung  Ke  Bali  Menggunakan  Multivariat  Fuzzy Time Series,‖ E-Jurnal Mat. , vol. 4, no. 3, p. 90, 2015.
[4] Y. L. Saputra and Ekojono, ―Sistem Informasi Prediksi Jumlah
Wisatawan  Pada  Jawa  Timur  Park  Group  Kota  Wisata  Batu Menggunakan Metode Forecasting,‖ J. Inform. Polinema , vol. 2, no. 3, 2016.
[5] S. Molydah, ―Analisis Perbandingan Implementasi Sarima Dan Support  Vector  Machine  (Svm)  Dalam  Prediksi  Jumlah Wisatawan Mancanegara,‖ 2018.
[6] A.  B.  Elfajar,  B.  D.  Setiawan,  and  C.  Dewi,  ―Peramalan Jumlah  Kunjungan  Wisatawan  Kota  Batu  Menggunakan Metode Time Invariant Fuzzy Time Series,‖ vol. 1, no. 2, pp. 85–94, 2017.
[7] E. Sadewo, ―Perbandingan Beberapa Metode Time Series Pada Peramalan Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara : Studi Kasus Di Kabupaten Karimun, Provinsi Kepulauan Riau,‖ no. December, 2016.
[8] O. Duru and S. Yoshida, ―Comparative analysis of fuzzy time series  and  judgmental  forecasting :  an  empirical  study  of forecasting dry bulk shipping index,‖ no. August, 2014.
[9] Y.  Ujianto  and  M.  Isa,  ―Perbandingan  Performansi  Metode Peramalan Fuzzy Time Series yang Dimodifikasi dan Jaringan Syaraf  Tiruan  Backpropagation  (Studi  Kasus:  Penutupan Harga IHSG),‖ vol. 4, no. 2, 2015.
[10] M.  L.  Tauryawati  and  M.  I.  Irawan,  ―Perbandingan  Metode Fuzzy  Time  Series  Cheng  dan  Metode  Box-Jenkins  untuk Memprediksi IHSG,‖ J. Sains dan Seni POMITS , vol. 3, no. 2, p. A 34-39, 2014.
[11] A.  S.  Wicaksana,  B.  D.  Setiawan,  and  B.  Rahayudi, ―Algoritma  Genetika  Untuk  Optimasi  Fuzzy  Time  Series Dalam  Memprediksi  Kepadatan  Lalu  Lintas  di  Jalan  Tol,‖ Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  1063– 1071, 2018.
[12] N.  Fauziah,  S.  Wahyuningsih,  Y.  N.  Nasution,  E.  Smoothing, and N. Network, ―Peramalan Mengunakan Fuzzy Time Series Chen ( Studi Kasus : Curah Hujan Kota Samarinda ),‖ vol. 4, no. 2, 2016.
[13] K. Istiqara and M. T. Furqon, ―Prediksi Kebutuhan Air PDAM
Kota  Malang  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Time  Series Dengan Algoritma Genetika,‖ vol. 2, no. 1, pp. 133–142, 2018.
[14] S.  S.  Berutu,  ―Peramalan  Penjualan  dengan  Metode  Fuzzy Time Series,‖ 2013.
[15] M. S. Haris, ―Implementasi Metode Fuzzy Time Series dengan
Penentuan  Interval  Berbasis Rata-Rata  Untuk  Peramalan  Data Penjualan Bulanan,‖ 2010.
[16] S. Chen, ―Forecasting enrollments based on fuzzy time series,‖ Fuzzy Sets Syst. , vol. 81, pp. 311–319, 1996.
[17] N. A. Elmunim, M. Abdullah, A. M. Hasbi, and S. A. Bahari, ―Short-term  Forecasting  Ionospheric  Delay  Over  UKM  , Malaysia , Using the Holt-Winter Method,‖ no. July, pp. 1–3, 2013.
[18] W.  Setiawan,  E.  Juniati,  and  I.  Farida,  ―The  use  of  Triple Exponential  Smoothing  Method  (Winter)  in  forecasting passenger of PT Kereta Api Indonesia with optimization alpha, beta,  and  gamma  parameters,‖ Proceeding  -  2016  2nd  Int. Conf.  Sci.  Inf.  Technol.  ICSITech  2016  Inf.  Sci.  Green  Soc. Environ. , pp. 198–202, 2017.