## PREDIKSI JUMLAH KEDATANGAN WISATAWAN MANCANEGARA SE-ASIA KE INDONESIA BERDASARKAN KEWARGANEGARAAN MENGGUNAKAN FUZZY TIME SERIES
Anisa Fitrianida Lutfiajati Pradhyani, Asyifa Maulana, Jajam Haerul Jaman Program Studi Informatika S1, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl. HS. Ronggo Waluyo, Karawang, Indonesia
2010631170003@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Indonesia  adalah  sebuah  negara  yang  kaya  akan  keindahan  alam,  budaya  yang  beragam,  dan  keramahan penduduknya. Sehingga Indonesia menjadi salah satu negara yang dijadikan tujuan berlibur bagi para wisatawan yang ingin menjelajahi keajaiban alam, mengeksplor sejarah, hingga merasakan keramahan para masyarakatnya. Pariwisata  merupakan  salah  satu  bidang  penghasilan  yang  sangat  penting  bagi  negara  Indonesia,  karena memberikan  kontribusi  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  dan  pembangunan  negara.  Karena  jumlah pengunjung  yang  tidak  dapat  diprediksi,  penting  bagi  negara  untuk  dapat  memperkirakan  dan  mengantisipasi fluktuasi  jumlah pengunjung di  masa depan. Hal  ini  memungkinkan  negara untuk menentukan kebijakan  yang tepat  terkait  perubahan  jumlah  pengunjung.  Dengan  ini  peneliti  ingin  melakukan  prediksi  terhadap  jumlah kedatangan wisatawan asia yang datang ke Indonesia berdasarkan kewarganegaraan. Prediksi ini dilakukan untuk menjaga stabilitas keuangan negara serta salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk meningkatkan infrastruktur pariwisata  di  Indonesia.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  peneliti  berhasil  memprediksi  jumlah  wisatawan  yang datang selama beberapa bulan kedepan menggunakan metode Fuzzy Time Series Lee . Dengan dilakukan pengujian tingkat kesalahan menggunakan Mean Absolute Precentage Error (MAPE) dengan hasil sebesar 8,36%, dengan kata lain penelitian ini memiliki hasil yang cukup akurat.
Kata kunci: Prediksi, Wisatawan, Pariwisata, Fuzzyfikasi, Lee, MAPE

## 1. PENDAHULUAN
Pariwisata merupakan salah  satu  bidang penghasilan  yang  sangat  penting  bagi  Indonesia, karena  memberikan  kontribusi  signifikan  terhadap pertumbuhan  ekonomi  dan  pembangunan  negara[1]. Setiap  tahunnya,  banyak  wisatawan  dari  berbagai belahan  dunia  memilih  Indonesia  sebagai  tujuan wisata  mereka.  Data  kunjungan  wisatawan  ke Indonesia  menunjukkan  tren  yang  positif,  dengan jumlah wisatawan yang terus menerus meningkat dari setiap  tahunnya.  Salah  satu  alasannya  adalah  karena letak  geografis  yang  menyebabkan  keanekaragaman sumber  daya  alam,  budaya,  kuliner,  dan  kekayaan alam yang ada di Indonesia [2]. Terlebih saat ini setiap daerah di Indonesia memiliki banyak destinasi wisata yang  indah.  Yang  disajikan  tidak  hanya  wisata  alam yang beragam, tetapi wisata budaya di Indonesia juga tak kalah banyak dan memukau.
Dibalik  semakin  meningkatkan  kunjungan wisatawan  mancanegara  ke  Indonesia,  hal  itu  juga harus  didukung  oleh  pembangunan  sarana  dan prasarana  untuk  menunjang  kemajuan  pariwisata. Tentunya sebelum melakukan pembangunan pemerintah harus melakukan riset terlebih dahulu agar pembangunan  yang  dilakukan  sejalan  dengan  jumlah kunjungan  yang  terus  meningkat.  Hal  itu  dilakukan agar  anggaran  negara  yang  dikeluarkan  dapat dimanfaatkan  semaksimal  mungkin  [3].  Untuk mengetahui  jumlah  kunjungan  setiap  tahunnya,  perlu dilakukan  prediksi  terhadap  jumlah  kedatangan wisatawan  mancanegara  ke  Indonesia.  Metode  yang
dapat  dilakukan  untuk  melakukan  prediksi  sangat beragam.  Namun  pada  penelitian  ini  peneliti menggunakan metode Fuzzy Time Series .
Diantara  metode  –  metode  lain  yang  dapat digunakan  untuk  melakukan  prediksi,  metode  FTS digunakan  karena  FTS  merupakan  salah  satu  metode peramalan  yang  terus  dikembangkan  dan  tidak memerlukan  asumsi  dan  pola  tertentu  dalam  proses peramalannya  [4].  Metode Fuzzy  Time  Series adalah metode  yang  digunakan  untuk  mempresiksi  dengan melakukan  pengolahan  pola  data  pada  masa  lampau kemudian pola tersebut digunakan untuk memprediksi data  yang  akan  datang  menggunakan  logika fuzzy sebagai  dasar  proses  peramalannya.  Model  yang digunakan  pada  metode  peramalan  kali  ini  adaah model Lee . Model ini memiliki langkah-langkah yang hampir  sama  dengan  FTS  lainnya,  namun  memiliki perbedaan  pada  proses  perhitungan Fuzzy  Logical Relationship Group (FLRG) [5].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Time Series Data time series adalah data yang mencatat nilai- nilai  tertentu  sepanjang  rentang  waktu.  Data  ini memberikan informasi tentang perubahan dan tren dari suatu  objek  atau  fenomena  dalam  jangka  waktu tertentu [6].
Dengan  analisis data  time  series ,  kita  dapat mengidentifikasi pola, tren, serta mengambil kesimpulan atau membuat prediksi  berdasarkan data- data tersebut. Analisis data time series memungkinkan
kita untuk memahami perubahan dan pola yang terjadi seiring berjalannya waktu.

## 2.2. Metode Fuzzy Time Series
Fuzzy  Time  Series (FTS)  merupakan  sebuah sistem memprediksi data dengan menggunakan i fuzzy sebagai  landasannya  dengan  mengidentifikasi  pola dari  data  historis  dan  menerapkannya  untuk memproyeksikan data di masa mendatang.
Dikembangkan  pertama  kali  oleh  Q.  Song  dan  B.S. Chissom Pada Tahun 1993 i [7].
Fuzzy  Time  Series  adalah  metode i peramalan yang  mengubah data  historis  menjadi  nilai  linguistik. Dalam  metode  ini,  variabel  data  historis  diubah menjadi  himpunan fuzzy ,  atau  nilai  linguistik,  yang menggambarkan tingkat keanggotaannya[8]. Menggunakan konsep fuzzy,  Fuzzy  Time Series dapat menggambarkan  ketidakpastian  dalam  data  historis dan membuat prakiraan yang lebih fleksibel untuk data mendatang.

## 2.3. Metode Fuzzy Time Series Lee
Salah satu model dari metode Fuzzy Time Series adalah model Lee yang merupakan pengembangan dari model lain yaitu model Song and Chissom , Cheng dan Chen untuk memprediksi nilai masa depan (Qiu et al., 2011). Model ini memiliki langkah yang hampir sama dengan FTS  lainnya, namun terdapat  perbedaan pada proses perhitungan Fuzzy Logical Relationship Group (FLRG).  Langkah-langkah  metode  FTS- Lee yang dilakukan dalam penelitian ini adalah: Langkah  1 Menentukan  dan  mengumpulkan  data historis. Data yang peneliti gunakan selama penelitian ini  adalah  data  histori  jumlah  kunjungan  wisatawan mancanegara  se-Asia  ke  Indonesia  berdasarkan kewarganegaraan dari januari 2019 – Maret 2023 yang peneliti peroleh dari Badan Pusat Statistik (BPS). Langkah  2 Menentukan  nilai  terbesar  dan  nilai terkecil  dari  data  yang  diolah,  menggunakan  rumus berikut:
𝑈 =   [𝐷 𝑚𝑖𝑛 − 𝑍 1 ; 𝐷 𝑚𝑎𝑥 + 𝑍 2 ] (1)
Keterangan:
𝐷 𝑚𝑖𝑛 = Data minimum 𝐷 𝑚𝑎𝑥 = Data maksimum 𝑍 1 𝑑𝑎𝑛 𝑍 2 = Bilangan positif
Langkah  3 Menghitung  jumlah  himpunan fuzzy , mengunakan rumus berikut :
n = 𝑅 𝐾 (2)
Keterangan: 𝑅 = Hasil pengurangan nilai max – nilai min 𝐾 = Hasil bagi 2 nilai absolut selisih Untuk  melakukan  perhitungan  diatas,  ada  beberapa perhitungan yang harus dilakukan berikut perhitungannya[9]:
(1) Menghitung  Panjang  interval  U,  menggunakan rumus berikut:
𝑈 =   [𝐷 (𝑖+1) − 𝐷 𝑖 ] (3)
Keterangan: 𝐷 (𝑖) = nilai awal
𝐷 (𝑖+1) = nilai setelah nilai awal (selanjutnya)
(2) Menghitung  nilai  rata-rata  dari  selisih  absolut, menggunakan rumus berikut:
Mean = ∑ (𝐷 𝑡+1 ) −  𝐷 𝑡 𝑁−1 𝑡=1 𝑁 − 1
(4)
(3) Menentukan  basis  interval,  yang  merupkan  hasil bagi  dari  proses  (2.2),  menggunakan  rumus berikut:
K = 𝑚𝑒𝑎𝑛 2 (5)
Langkah  4 Menentukan  nilai  tengah  dari  himpunan fuzzy yang  telah  dihitung  pada  persamaan  (2). Menggunakan rumus berikut:
K = (𝐵𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑏𝑎𝑤𝑎ℎ 𝜇1 +   𝐵𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑎𝑡𝑎𝑠 𝜇𝑖 ) 2 (6)
Langkah  5 Menginisialisasikan  tingkat  keanggotaan pada  himpunan fuzzy dengan  melakukan  proses fuzzyfikasi [10].
Langkah  6 Menentukan Fuzzy  Logical  Relationship (FLR)  berdasarkan  data  yang  dimiliki.  Tahap  ini adalah  tahap  menentukan  relasi  logika  fuzzy  yaitu 𝐴 𝑖 →   𝐴 𝑗 . Dimana 𝐴 𝑖 merupakan current  state dan 𝐴 𝑗 merupakan next state . Langkah  7 Menentukan Fuzzy  Logical  Relationship Group (FLRG)
yang merupakan proses pengelompokan hasil fuzzyfikasi berdasarkan current state yang sama. Langkah 8 Melakukan Defuzzyfikasi yang merupakan proses fuzzy output diubah menjadi nilai numeris untuk menghasilkan nilai peramalan.
2.4. Mean Absolute Precentage Error (MAPE) Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) dihitung  dengan i membandingkan  kesalahan  absolut pada  setiap  periode  dengan  nilai  observasi i yang i sebenarnya.  MAPE i berguna  untuk  mengukur  sejauh mana kesalahan dalam melakukan peramalan dibandingkan  dengan  nilai  aslinya.  Semakin  kecil i nilai i i MAPE, semakin akurat teknik peramalan yang digunakan [11]. Sebaliknya, jika nilai MAPE semakin besar,  maka  tingkat  ketepatan  peramalan  semakin rendah. Berikut rumus perhitungannya:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ( 1 𝑁 ∑ | 𝐷𝑡 −   𝑦 𝑡 𝑚 𝐷𝑡 | 𝑁 𝑡=1 )  𝑥 100% (2.4)
Keterangan:
MAPE = Mean Absolute Percentage Error N = Banyaknya data Dt = Data observasi pada waktu t 𝑦 𝑡 𝑚 = Nilai prediksi orde ke-m periode
Tabel 1. Tabel MAPE No Nilai MAPE Deskripsi 1 i <10% Sangat Baik 2 10% -20% i Baik i 3 20% - 50% i Cukup Baik 4 >50% Buruk

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  metode Fuzzy  Time  Series  Lee (FTS  Lee). Berikut adalah tahapannya: a. Menentukan  nilai  terbesar  dan i nilai  terkecil  dari nilai data yang diolah berdasarkan persamaan (1).
b. Menghitung  jumlah  himpunan fuzzy berdasarkan persamaan (2).
c. Menentukan nilai tengah dari himpunan fuzzy yang telah  dihitung  pada  persamaan  (2)  berdasarkan persamaan (3).
d. Menginisialisasikan  tingkat  keanggotaan  pada himpunan  fuzzy  dengan  melakukan  proses fuzzyfikasi.
e. Menentukan Fuzzy  Logical  Relationship (FLR) berdasarkan data yang dimiliki.
f. Menentukan Fuzzy  Logical i Relationship i Group (FLRG)  yang  merupakan  proses  pengelompokan hasil fuzzyfikasi berdasarkan current state.
g. Melakukan Defuzzyfikasi yang  merupakan  proses fuzzy i output i diubah  menjadi  nilai  numeris untuk menghasilkan nilai peramalan.
h. Melakukan  perhitungan  peramalan  dan  pengujian tingkat kesalahan dari setiap hasil ramalan maupun keseluruhan  menggunakan  MAPE  berdasarkan persamaan (4).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah data  aktual i dari i jumlah  kunjungan  wisatawan mancanegara  se-Asia  ke  Indonesia  berdasarkan kewarganegaraan  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  dengan  periode  januari  2019  –  maret 2023  dengan  total  sebanyak  51  data.  Selama  periode tersebut  terjadi  kenaikan  bahkan  penurunan  jumlah kunjungan, berikut data yang peneliti gunakan:
Tabel 2. Data Jumlah Wisatawan Tahun Bulan Jumlah 2019 Jan 886929 2019 Feb 961685 2019 Mar 968032 2019 Apr 911245 2019 May 913456 2019 Jun 1032906 2019 Jul 956319 2019 Aug 1037362 2019 Sep 933351 2019 Oct 910659 … … … 2022 Sep 385021
Tahun Bulan Jumlah 2022 Oct 404314 2022 Nov 416597 2022 Dec 613092 2023 Jan 466882 2023 Feb 440325 2023 Mar 512815
Dari  data  diatas  untuk  melihat  kenaikan  hingga penurunan  jumlah  wisatawan  dapat  dilihat  jika divisualisasikan menjadi grafik, berikut grafik jumlah wisatawan  yang  hadir  berdasarkan  periode  yang dimiliki:
Gambar 1. Grafik Jumlah Wisatawan
4.1 Prediksi dengan Metode Fuzzy Time Series i
Lee Adapun i langkah-langkah i analisis data sebagaimana yang tercantum dalam i metode penelitian yaitu sebagai berikut:
a. Menentukan  nilai  terbesar  dan  nilai  terkecil berdasarkan  persamaan  (1), i himpunan  semesta (U) adalah sebagai berikut:
𝑈 = [𝐷 𝑚𝑖𝑛 −   𝑍 1 , 𝐷 𝑚𝑎𝑥 +  𝑍 2 ] = [94692 − 692, 1037362  +  7362] =  94000, 1030000
Berdasarkan  hasil  perhitungan  diatas  dihasilkan nilai terkecilnya adalah 94000 dan nilai terbesarnya adalah 1030000.
b. Menentukan  banyaknya i jumlah  himpunan fuzzy dengan  menghitung  banyaknya  kelas  interval. Metode yang digunakan untuk menentukan jumlah kelas interval tersebut adalah dengan menggunakan  metode i average  based, dengan menghitung i nilai  selisih  absolut,  kemudian menentukan  rata-ratanya.  Pada  penelitian i ini diketahui  nilai  absolut  selisihnya i adalah  sebesar 49356,28  yang  dibagi  2  menjadi  24678. Berdasarkan nilai yang diketahui dapat ditentukan jumlah  kelas  interval  menggunakan  perhitungan dibawah ini:
𝑛  = 𝑅 𝐾 = 936.000
24678 =  37,928 ≈ 38
Dari perhitungan diatas jumlah kelas interval pada penelitian ini adalah sebanyak 38 kelas.
c. Menentukan nilai tengah dari himpunan fuzzy yang dihitung berdasarkan persamaan (3). berikut adalah hasil perhitungannya:
Tabel 3. Semesta Berdasarkan Interval Fuzzy Semesta Min Mean Max U1 94000 106339 118678 U2 118678 131017 143356 U3 143356 155695 168034 U4 168034 180373 192712 U5 192712 205051 217390 U6 217390 229729 242068 U7 242068 254407 266746 U8 266746 279085 291424 U9 291424 303763 316102 … … … … U29 784984 797323 809662 U30 809662 822001 834340 U31 834340 846679 859018 U32 859018 871357 883696 U33 883696 896035 908374 U34 908374 920713 933052 U35 933052 945391 957730 U36 957730 970069 982408 U37 982408 994747 1007086 U38 1007086 1019425 1031764
d. Menginisialisasikan  tingkat  keanggotaan  pada himpunan fuzzy dengan  melakukan  proses fuzzyfikasi ,  maka i proses fuzzyfikasi untuk  data jumlah  wisatawan  mancanegara  se-Asia  ke Indonesia  dengan  periode  Januari  2019  –  Maret 2023 dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 4. Hasil Fuzzyfikasi Tahun Bulan Jumlah Fuzzifikasi 2019 Jan 886929 A33 2019 Feb 961685 A36 2019 Mar 968032 A36 2019 Apr 911245 A34 2019 May 913456 A34 2019 Jun 1032906 A38 2019 Jul 956319 A35 2019 Aug 1037362 A38 2019 Sep 933351 A35 2019 Oct 910659 A34 … … … … 2022 Jun 283254 A8 2022 Jul 341955 A11 2022 Aug 346704 A11 2022 Sep 385021 A12 2022 Oct 404314 A13 2022 Nov 416597 A14 2022 Dec 613092 A22 2023 Jan 466882 A16 2023 Feb 440325 A15 2023 Mar 512815 A17
e. Menentukan Fuzzy  Logical  Relationship (FLR) dari  data  jumlah  wisatawan  mancanegara  se-Asia ke  Indonesia  berdasarkan  kewarganegaraan.  FLR adalah  proses  menghubungkan  relasi  antara current  state dengan next  state. Untuk  hasil perhitungannya  dapat  dilihat  pada  tabel  dibawah ini:
Tabel 5. Hasil FLR FLR NA > A33 A33 > A36 A36 > A36 A36 > A34 A34 > A34 A34 > A38
… … … A11 > A12 A12 > A13 A13 > A14 A14 > A22 A22 > A16 A16 > A15 A15 > A17
f. Menentukan Fuzzy  Logical i Relationship  Group (FLRG)  yang i merupakan  proses  pengelompokan hasil fuzzyfikasi berdasarkan current i state yang sama  lalu  dikelompokan  menjadi  satu  grup next state .  Hasil  FLRG i dapat  dilihat  pada  tabel dibawah ini:

## Tabel 6. Hasil FLRG FLRG
A1 > A1, A1, A2, A1, A1, A1, A2, A1, A1, A3 A2 > A2, A2, A3, A1, A1, A2, A3 A3 > A3, A3, A3, A3, A2, A2, A1, A6 A6 > A8 A8 > A11 A10 > A3 A11 > A11, A12 A12 > A13 A13 > A4 A14 > A22 A15 > A17 A16 > A15 A17 > A15 A19 > A10 A22 > A16 A33 > A36, A19 A34 > A34, A38, A34, A36 A35 > A38, A34 A36 > A36, A34, A33 A38 > A35, A35
g. Melakukan Defuzzyfikas i  yang  merupakan  proses fuzzy i output i diubah menjadi nilai numeris i untuk menghasilkan nilai peramalan. Maka di peroleh 20 grup  yang  terbentuk  dapat i dilihat  pada i tabel berikut:
Tabel 7. Hasil Defuzzyfikasi FLRG Nilai Prediksi A1 > A1, A1, A2, A1, A1, A1, A2, A1, A1, A3 116210.2 A2 > A2, A2, A3, A1, A1, A2, A3 131017 A3 > A3, A3, A3, A3, A2, A2, A1, A6 152610.25
FLRG Nilai Prediksi A6 > A8 279085 A8 > A11 353119 A10 > A3 155695 A11 > A11, A12 365458 A12 > A13 402475 A13 > A4 180373 A14 > A22 624577 A15 > A17 501187 A16 > A15 451831 A17 > A15 451831 A19 > A10 328441 A22 > A16 476509 A33 > A36, A19 760306 A34 > A34, A38, A34, A36 957730 A35 > A38, A34 970069 A36 > A36, A34, A33 928939 A38 > A35, A35 945391
h. Melakukan  perhitungan  peramalan  dan  pengujian tingkat kesalahan dari setiap hasil ramalan maupun keseluruhan menggunakan MAPE.  Hasilnya dapat dilihat pada tabel dibawah ini:

## Tabel 8. Hasil perhitungan peramalah
dan pengujian Jumlah Ramalan Error 886929 0 0 961685 760306 0.2094 968032 928939 0.04038 911245 928939 0.01942 913456 957730 0.04847 1032906 957730 0.07278 956319 945391 0.01143 … … … 283254 279085 0.01472 341955 353119 0.03265 346704 365458 0.05409 385021 365458 0.05081 404314 402475 0.00455 416597 180373 0.56703 613092 624577 0.01873 466882 476509 0.02062 440325 451831 0.02613 512815 501187 0.02267
Dari  hasil  perhitungan  peramalan  dan  tingkat kesalahan perbulan diatas dapat dilihat bahwa peneliti berhasil  melakukan  peramalan  data  beberapa  waktu kedepan  berdasarkan  data  yang  di  teliti.  Dengan prediksi di bulan selanjutnya yaitu bulan April dengan jumlah pengunjung sebanyak 451831 wisatawan. Dari hasil  tersebut  dapat  dilakukan  perhitungan  tingkat kesalahan  secara  keseluruhan  menggunakan  MAPE. Dengan  dilakukan  pengujian  tingkat  kesalahan menggunakan Mean  Absolute  Precentage  Error (MAPE) dengan hasil sebesar 8,36%, dengan kata lain penelitian  ini  memiliki  hasil  yang  cukup  akurat. Berikut grafik perbandingan antara data aktual dengan data prediksi:
Gambar 2. Grafik Perbandingan Data Aktual Dengan Data Ramalan

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah  melakukan  peramalan  tentang  jumlah wisatawan mancanegara se-Asia yang akan datang ke Indonseia  dengan  menerapkan  metode Fuzzy  Time Series  Lee .  Peneliti  memperoleh  hasil  peramalan beberapa  bulan  kedepan  dari  data  yang  diteliti  salah satunya adalah hasil peramalan di bulan April dengan hasil 451831 wisatawan. Dari hasil peramalan tersebut kemudian  dihitung  tingkat  akurasi  atau  tingkat kesalahan  dalam  memprediksi  jumlah  wisatawan mancanegara  se-Asia  yang  akan  datang  ke  Indonseia Dengan  hasil  perhitungan Fuzzy  Time  Series  Model Lee secara manual mendapatkan hasil sebesar 8,36%. Hal  tersebut  menunjukan  bahwa  penelitian  yang peneliti  lakukan  dengan Fuzzy  Time  Series  Lee ini dapat dikatakan cukup baik dan akurat mengingat dari hasil  perhitungan  menunjukkan  nilai  antara  10%. Dimanaa  jika  semakin  kecil  presentasenya  maka semakin  akurat  peramalannya,  dan  Saran  yang  dapat direkomendasikan untuk penelitian selanjutnya adalah untuk proses pengujian dapat dilakukan menggunakan metode  lain  agar  hasil  yang  diperoleh  dapat  lebih akurat  dan  lebih  meyakinkan  dari  penelitian sebelumnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. Mun’im,  ‘Penyempurnaan  Pengukuran Kontribusi  Pariwisata:  Alternatif  Percepatan Pertumbuhan  Ekonomi  Indonesia  Improvement On The Measurement Of Tourism Contribution: An  Alternative  To  Accelerating  Indonesia’s Economic Growth’, 2022.
[2]  A. A. Rahma, ‘Potensi Sumber Daya Alam dalam Mengembangkan Sektor Pariwisata di Indonesia’, 2020.
[3]  I. J. Thira, N. almira Mayangky, D. N. Kholifah, I.  Balla,  and  W.  Gata,  ‘JEPIN  (Jurnal  Edukasi dan  Penelitian  Informatika)  Peramalan  Data Kunjungan Wisatawan Mancanegara ke Indonesia  menggunakan  Fuzzy  Time  Series’, 2019.
[4]  Ipan, Syaripuddin, and D. A. Node, ‘Perbandingan Model Chen Dan Model Lee Pada Metode  Fuzzy  Time  Series  Untuk  Peramalan Produksi  Kelapa  Sawit  Provinsi  Kalimantan Timur’, 2022.
[5]  N.  H.  Pajriati,  E.  Kurniati,  and  D.  Suhaedi, ‘Penerapan Metode Average Based Fuzzy Time Series Lee Untuk Peramalan Harga Emas Di PT.
X’, Jurnal  Riset  Matematika ,  vol.  1,  no.  1,  pp. 73–81, Oct. 2021, doi: 10.29313/jrm.v1i1.221.
[6]  R.  A.  Pambudi,  B.  Darma  Setiawan,  and  S.  H. Wijoyo, ‘Implementasi Fuzzy Time Series untuk Memprediksi  Jumlah  Kemunculan  Titik  Api’, 2018. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[7]  A. A. Anwary, ‘Prediksi Kurs Rupiah Terhadap Dollar  Amerika  Menggunakan  Metode  Fuzzy Time Series’, 2011.
[8]  N.  M.  Arfiana,  E.  Alisah,  and  D.  Ismiarti, ‘Penerapan  Metode  Fuzzy  Time  Series  Chen Orde  Tinggi  Pada  Peramalan  Hasil  Penjualan (Studi  Kasus:  KPRI  “Serba  Guna”  Kecamatan Selorejo  Kabupaten  Blitar)’, Jurnal  Riset
Mahasiswa  Matematika ,  vol.  1,  no.  6,  pp.  273– 282, Aug. 2022, doi: 10.18860/jrmm.v1i6.14561.
[9]  D.  Anggriani,  ‘Perbandingan  Model  Chen  Dan Model  Lee  Pada  Metode  Fuzzy  Time  Series Untuk Prediksi Harga Emas Tugas Akhir’, 2012.
[10]  D.  E.  Putri,  N.  N.  Debataraja,  and  N.  Imro’ah Intisari,  ‘Prediksi  Harga  Emas  Menggunakan Fuzzy Time Series Lee’, 2022.
[11]  M.  Marzuqi,  M.  Tafrikan,  and  S.  Maslihah, ‘Prediksi  Jumlah  Pengunjung  Semarang  Zoo dengan Metode Fuzzy Time Series’, Zeta - Math Journal , vol. 7, no. 1, pp. 19–27, May 2022, doi:
10.31102/zeta.2022.7.1.19-27.