## MODEL ARIMA BOX-JENKINS UNTUK MERAMALKAN JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA DI KABUPATEN LOMBOK BARAT

## ARIMA BOX-JENKINS METHOD FOR FORECASTING THE NUMBER OF FOREIGN TOURIST VISITS IN WEST LOMBOK REGENCY
Rifani Nur Sindy Setiawan 1 , Wirajaya Kusuma 2* , Gilang Primajati 3 , Siti Soraya 4 , Istin Fitriana Aziza 5
1 Prodi Agribisnis, Universitas Mataram, Mataram, NTB
2,3,4,5 Prodi Ilmu Komputer, Universitas Bumigora, Mataram, NTB *wirajaya@universitasbumigora.ac.id

## ABSTRAK
Kabupaten Lombok Barat adalah salah satu destinasi wisata yang ada di Pulau Lombok, karena didukung oleh  pulau  kecil  atau  biasa  disebut  dengan  gili  yang  dimilikinya.  Pengembangan  pariwisata  di  daerah Lombok  Barat  memiliki  kesempatan  semakin  maju  dengan  ditetapkannya  ditetapkannya  Kawasan Ekonomi Khusus (KEK) Mandalika. Pemerintah Kabupaten Lombok Barat bisa memanfaatkan kebijakan strategis  tersebut,  yaitu  dengan  mengembangkan  pusat  berbasis  sektor  pariwisata  baru  yang  mampu berkolaborasi dengan sektor lainnya. Salah satunya adalah desa wisata tematik, konsep desa wisata yang menawarkan potensi unggulan desa dibandingkan dengan desa lainnya kepada wisatawan. Metode untuk memprediksi  jumlah  kunjungan  wisatawan  ke  Kabupaten  Lombok  Barat  sangat  dibutuhkan  dalam membantu  pemerintah  kabupaten  untuk  mempersiapkan  sarana  dan  prasarana  yang  layak  jika kemungkinan  terjadi  lonjakkan  kunjungan  para  wisatawan.  Salah  satu  metode  peramalan  yang  sering digunakan  adalah  ARIMA Box-Jenkins .  Penelitian  ini  bertujuan untuk  meramalkan  jumlah  kunjungan wisman  di  Kabupaten  Lombok  Barat  dengan  metode  ARIMA Box-Jenkins. Data  yang  digunakan bersumber  dari  Dinas  Pariwisata  Kabupaten  Lombok  Barat  yaitu  data  bulan  Januari  2014  sampai Desember  2021.  Model  terbaik  yang  diperoleh  adalah  Model  ARIMA  (2,1,2)  dan  digunakan  untuk meramalkan kunjungan wisatawan mancanegara di Kabupaten Lombok Barat karena memiliki nilai Sum of  Squared  Errors (SSE)  dan Mean  Squared  Error (MSE)  paling  kecil  dibandingkan  model  yang  lain. Hasil  proyeksi  peramalan  kunjungan  wisman  tertinggi  terjadi  pada  bulan  Januari,  kemudian  disusul dengan bulan Oktober dan Juni.
Kata-Kata  Kunci  :  Wisatawan  Mancanegara, Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA), Box- Jenkins , Sum of Squared Errors (SSE) dan Mean Squared Error (MSE).

## ABSTRACT
West Lombok Regency is one of the tourist destinations on the island of Lombok, because it is supported by a small island or what is commonly called a gili. The development of tourism in the West Lombok area has the opportunity to progress further with the establishment of the Mandalika Special Economic Zone. West  Lombok  Regency  government  can  take  advantage  of  this  strategic policy,  namely  by  developing  a new tourism sector-based center that is able to collaborate with other sectors. One of them is the thematic tourism  village,  the  concept  of  a  tourist  village  that  offers  tourists  the  superior  potential  of  the  village compared to other villages. Methods for predicting the number of tourist visits to West Lombok Regency are urgently needed in helping the district government to prepare appropriate facilities and infrastructure if there is a possibility of an increase in tourist visits. One of the most frequently used forecasting methods is  Box-Jenkins  ARIMA,  This  study  aims  to  predict  the  number  of  foreign  tourist  visits  in  West  Lombok regency using the ARIMA Box-Jenkins Method. The data used from the Tourism Office of West Lombok Regency,  namely  from  January  2014  to  December  2021.  The  best  model  obtained  is  the  ARIMA  model (2,1,2) and is usud to predict foreign tourist arrivals in West Lombok Regency because it has a Sum value of Squared Errors (SSE) and Mean Squared Error (MSE) are the smallest compared to other models. The highest forecasting of foreign tourist visits occurs in Junuary, then followed by October and June.
Keywords: Foreign  tourist,  Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA),  Box-Jenkins,  Sum  of Squared Errors (SSE) and Mean Squared Error (MSE).

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  kepulauan  terbesar.  Gugusan  pulau  tersebar  dari sabang  hingga  merauke  dan  dikelilingi  dengan  pantai  yang  indah  karena  berbatasan langsung  dengan  Samudera  Hindia.  Salah  satu  pulau  indah  yang  dimiliki  Indonesia adalah  Pulau  Lombok,  yaitu  pulau  yang  secara  geografis  terletak  di  tengah-tengah Indonesia.  Kabupaten  Lombok  Barat  adalah  salah  satu  destinasi  wisata  yang  ada  di Pulau  Lombok,  karena  didukung  oleh  pulau  kecil  atau  biasa  disebut  dengan  gili  yang dimiliki  nya.  Selain  itu,  Lombok  Barat  juga  memiliki  budaya  yang  khas  dari  Suku Sasak,  yaitu  suku  asli  Pulau  Lombok.  Hal  tersebut  menjadi  daya  tarik  dalam pengembangan pariwisata daerah Lombok Barat.
Pengembangan  pariwisata  di  daerah  Lombok  Barat  memiliki  kesempatan  semakin maju  dengan  ditetapkannya  Kawasan  Ekonomi  Khusus  (KEK)  Mandalika.  Pemerintah Kabupaten Lombok Barat bisa memanfaatkan kebijakan strategis tersebut, yaitu dengan mengembangkan  pusat  berbasis  sektor  pariwisata  baru  yang  mampu  bekerjasama dengan  sektor  lainnya.  Salah  satunya  adalah  desa  wisata  tematik,  konsep  desa  wisata yang  menawarkan  potensi  unggulan  desa  dibandingkan  dengan  desa  lainnya  kepada wisatawan. Kunjungan wisatawan mancanegara (wisman) di Kabupaten Lombok Barat menunjukkan  trend  naik  sepanjang  tahun  2014  hingga  2020,  tetapi  pada  tahun  2021 kunjungan  wisman  mengalami  penurunan  yang  signifikan.  Hal  tersebut  dikarenakan adanya pandemi covid-19  yang  membuat kunjungan wisman dibatasi oleh pemerintah. Namun  pada  April  2022  pemerintah  Indonesia,  mulai  melonggarkan  kewajiban karantina  bagi  wisman  apabila  telah  menerima  vaksinasi.  Oleh  karena  itu,  pemerintah Kabupaten  Lombok  Barat  penting  untuk  mengetahui  perkiraan  jumlah  kunjungan wisman  agar  dapat  mempersiapkan  segala  sarana  dan  prasarana,  terutama  sarana kesehatan  yang dibutuhkan apabila terjadi lonjakan kunjungan wisman di tengah masa pandemi covid-19 yang masih berlangsung.
Peramalan  adalah  suatu  tindakan  untuk  meramalkan  kejadian  di  masa  mendatang dan merupakan salah satu alat bantu yang digunakan dalam membuat perencanaan yang efisien  dan  efektif  (Makridakis,  Wheelwright,  &  Victor,  2009).  Ada  dua  jenis  metode peramalan  yaitu  metode  peramalan  obyektif  dan  metode  subyektif.  Deret  berkala  dan model regresi adalah 2 tipe dari metode peramalan obyektif. Sedangkan model subyektif dibagi  menjadi  4  yaitu Delphi,  analogies,  survey  techniques dan PERT (Makridakis, Wheelwright, & Victor, 2009).
Metode  peramalan  ARIMA  Box-Jenkins  menggunakan  data  yang  diambil berdasarkan waktu. Metode ini, melakukan pengamatan data secara beruntun pada suatu variabel  pada  suatu  waktu  tertentu  bisa  berupa  data  harian,  mingguan,  bulanan  dan tahunan.  Metode  ini  membuat  prediksi  atas  dasar  tren  dan  garis  regresi  untuk mengetahui  mengetahui  perkembangan  suatu  kejadian  (Baroroh,  2013).  Metode  Box- Jenkins  merupakan  metode  penerapan  data  runtun  waktu  yang  dipopulerkan  oleh George-Box  and  Gwilyn  pada  tahun  1970,  dengan  mengkombinasikan  pendekatan moving  average  dan  autoregressive  (City,  Tahir,  Ahmed,  &  Mhamad,  2019).  Box- Jenkins  merekomendasikan  bahwa  stasionare  atau  tidaknya  sebuah  data  runtun  waktu, pada  prosesnya  nanti dapat  dilakukan  1  atau lebih  proses  diferensi dengan  pendekatan Model  ARIMA  (Eni  &  Adeyeye,  2015).  Penelitian  yang  dilakukan  oleh    (Desvina  & Nuraziza,  2022)  mengatakan  bahwa  dalam  pembentukan  model  Box-Jenkins  untuk peramalan  terdiri  dari  beberapa  tahapan  yaitu  uji  stasioneritas  data,  mengidentifikasi
model,  mengestimasi  parameter  model,  melakukan  pemeriksaan  diagnostik,  dan melakukan prediksi waktu mendatang.
Suatu  metode  yang  mampu  memecahkan  berbagai  persoalan  dalam  melakukan peramalan terhadap data runtun waktu. Termasuk dalam meramalkan jumlah wisatawan yang  berkunjung  ke  kabupaten  Lombok  Barat,  dengan  melihat  pola  kunjungan- kunjungan di masa lalu (Didiharyono & Bakhtiar, 2018). Berdasarkan penjabaran yang telah  diberikan,  maka  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  meramalkan  jumlah  kunjungan kunjungan  wisman  di  Kabupaten  Lombok  Barat  dengan  menggunakan  ARIMA  Box- Jenkins.

## METODE PENELITIAN

## Metodologi Penelitian
Peneltian  ini  menggunakan  data  yang  diperoleh  dari  Dinas  Paraiwisata  Lombok Barat  mengenai  jumlah  kunjungan  wisatawan  mancanegara  tahun  2014  sampai  tahun 2021.  Data  kunjungan  wisatawan  mancanegara  berupa  data  bulanan.  Tahapan  analisis data sebagai berikut :
1) Pemeriksaan  pola  data  untuk  melihat  trend  dan  pola  data  kujungan  wisatawan mancanegara di Kabupaten Lombok Barat.
2) Uji stasioneritas dalam varians. Dalam uji ini, jika nilai rounded value (λ) ≥ 1 maka stasioneritas data dalam varians terpenuhi.
3) Uji  stasioneritas  dalam means .  jika  data  tidak  stasioner,  maka  data  didifferencing. Jika data stasioner maka dilanjutkan dengan mengidentifikasi model sementara.
4) Menentukan model ARIMA (
) yang sesuai.
5) Mengstimasi  parameter  model  ARIMA.  Parameter  model  signifikan  jika  nilai signifikansinya kurang dari .
6) Tahapan  selanjutnya  adalah  uji  diagnostik  menggunakan  uji white  noise serta  uji normalitas.
7) Tahap akhir adalah penentuan model terbaik dengan kriteria nilai error terkecil.

## Metode Peramalan Time Series
Pemodelan deret waktu pada dasarnya memiliki tujuan utama yaitu mengumpulkan data  runtun  waktu  dan  mempelajarinya  untuk  mengembangkan  model  yang  sesuai dengan data tersebut. Model yang dikembangkan selanjutnya digunakan untuk prediksi. Peramalan  deret  waktu  merupakan  upaya  meramalkan  masa  depan  dengan memperhatikan masa lalu (Dhikari & Agrawal, 2013).
Data  deret  waktu  merupakan  data  yang  dikumpulkan  melalui  suatu  proses  dan dianalisis secara beruntun berdasarkan waktu menggunakan interval interval yang sama (Bisgaard  &  Kuhlaci,  2011).  Analisis  time  series  yang  paling  populer  adalah  model ARIMA  yang  terdiri  dari  tiga  unsur  utama  yaitu  model  AR,  MA,  dan  ARMA.  Model Autoregressive  dengan  orde disingkat    AR  ( ),  model  MA  dengan  orde disingkat menjadi  MA ,  model  ARMA  merupakan  perpaduan  dari  model  Autoregresive  dan model Moving Average. Model ARMA memiliki asumsi yaitu data periode sebelumnya dan  nilai  sisaannya  mempengaruhi  data  pada  periode  sekarang  (Sembiring,  2003). Model ARIMA Box–Jenkins dinotasikan dengan ARIMA ( ) dimana merupakan derajat  AR, merupakan  derjat  MA  dan  d  merupakan  derajat  Differencing.  Asumsi yang digunakan dalam Model ARIMA adalah data stasioner dalam means dan varians.
Data yang tidak stasioner diatasi dengan melaukan proses differencing ( Salwa, Tatsara, Amalia, & Zohra, 2018). Prosedur Box-Jenkins merupakan suatu prosedur dasar dimana dalam  pembentukan    model  ARIMA  banyak  digunakan.  ARIMA  Box-Jenkins  terdiri dari empat tahap dalam membentuk model yaitu tahap identifikasi model, tahap estimasi model, tahap diagnostic check pada model, dan tahap peramalan (Suhartono, 2008).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Gambaran Umum Kunjungan Wisman di Lombok Barat 2014 – 2021
Pada  Gambar  1  menunjukkan  sebaran  data  jumlah  kunjungan  Wisman  di Kabupaten Lombok Barat bulan Januari 2014 sampai Desember 2021.
Gambar 1. Plot Data Kunjungan Wisman di Kabupaten Lombok Barat
Pada  Gambar  1  menunjukkan  jika  data  jumlah  kunjungan  Wisman  di  Kabupaten Lombok Barat mengalami fluktuasi atau cenderung mengalami naik turun selama tahun 2014  sampai  awal  tahun  2020.  Namun  pada  bulan  Februari  Tahun  2020  sampai Desember  2021  mengalami  penurunan  yang  cukup  drastis  dkarena  adanya  pandemi Covid-19. Bahkan dengan adanya pandemi, rata-rata sektor pariwisata di Lombok Barat mengalami penurunan ynag sangat drastis.

## Pemeriksaan Stasioner Data Kunjungan Wisman di Lombok Barat 2014 – 2021
Plot  data  kunjungan  Wisman  di  Lombok  Barat  pada  Gambar  1  menjelaskan stasioneritas data dalam varians dan dalam means belum terpenuhi karena sebaran data tidak berada disekitar nilai rata-rata dan belum konstans terhadap waktu. Karena asumsi awal  yang  harus  memenuhi  data  harus  stasioner,  maka  data  perlu  di  stasionerkan  agar dapat digunakan untuk peramalan.
Year Month 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 Jan Jan Jan Jan Jan Jan Jan Jan 50000 40000 30000 20000 10000 0 W ism an Grafik Kunjungan WISMAN di Lombok Barat Tahun 2014 - 2021
Gambar 2. Box-Cox Plot Kunjungan Wisman
Gambar  2  menunjukkan  bahwa  nilai rounded  value (λ) sebesar  0,21  artinya  data tidak  stasioner  dalam varians pada  selang  kepercayaan  95%  (0,12 <CL<0,31) . Stasioneritas  data  dalam  varians jika  nilai rounded  value ≥ 1  (Aritonang, 2009).  Oleh karena data perlu dilakukan transformasi agar nilai rounded value ≥ 1.
Gambar 3. Box-Cox Plot Data Transformasi
Berdasarkan  Gambar  3,  nilai rounded  value =  1  pada  selang  kepercayaan  sebesar 95%  yang  menunjukkan bahwa data kunjungan wisman telah stasioner dalam varians. Tahapan  selanjutnya  yaitu  menentukan  stasioneritas  data  pada means dengan melihat  plot Autocorrelation  Function (ACF). Lag pada  plot  ACF  merupakan  nilai autokorelasi yang terjadi pada data.
Gambar 4. ACF Plot Setelah Transformasi Berdasarkan  Gambar  4,  lima lag pertama  yang  melewati  batas  signifikansi autokorelasi (Garis merah), yang artinya bahwa terjadi autokorelasi sehingga data tidak statsioner  dalam  means . Supaya  stasioneritas  data  dalam  means  terpenuhi  maka  akan dilakukan proses differencing .
Gambar 5. ACF Plot Setelah Didifferencing Pertama Gambar 6. PACF Plot Setelah Didifferencing Pertama
Berdasarkan  Gambar  5  yang  menunjukkan  plot  ACF  dan  Gambar  6  yang menunjukkan  plot  PACF,  data  sudah  stasioner  dalam means setelah  didefrencing sebanyak satu kali .  Pada plot ACF menunjukkan lag 20 melewati selang kepercayaan sedangkan pada plot PACF, lag 12 yang melewati selang kepercayaan.
24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag Au to co rr el at io n Autocorrelation Function for Xt^1/4 (with 5% significance limits for the autocorrelations) 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag Au to co rr el at io n Autocorrelation Function for Diff (with 5% significance limits for the autocorrelations) 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag Pa rti al A ut oc or re la tio n Partial Autocorrelation Function for Diff (with 5% significance limits for the partial autocorrelations)

## Estimasi Parameter Model ARIMA
Tahapan ini untuk melihat nilai signifikansi pada parameter koefisien AR serta MA. kriteria  signifikansi  parameter  model  adalah  jika  nilai  signifikansi  P  <  α  =  0,05  pada selang kepercayaan 95% maka parameter signifikan, dan jika nilai signifikansi P ≥ α = 0,05 parameter dikatakan tidak signifikan.
Tabel 1. Estimasi Parameter Model ARIMA Model Type Coef P ARIMA(1,1,1) AR(1) 0,113 0,890 MA(1) -0,015 0,986 ARIMA(1,1,2) AR(1) 0,889 0,000 MA(1) 0,803 0,000 MA(2) 0,149 0,170 ARIMA(1,1,3) AR(1) 0,769 0,000 MA(1) 0,656 0,002 MA(2) 0,062 0,619 MA(3) 0,158 0,171 ARIMA(2,1,2) AR(1) 0,413 0,000 AR(2) -0,964 0,000 MA(1) 0,351 0,000 MA(2) -0,989 0,000
Tabel  1  menunjukkan  parameter  model  ARIMA  (1,1,1)  tidak  signifikan dikarenakan  nilai  signifikansi  P  >  0,05.  Pada  Model  ARIMA  (1,1,2),  parameter  yang tidak signifikan yaitu MA(2) dengan nilai P = 0,170 > α = 0,05. Model ARIMA (1,1,3) parameter    MA(2)  dan MA(3)  tidak signifikan  karena  masing-masing  memiliki nilai P sebesar  0,619  dan  0,171  >  α  =  0,05.  Sedangkan  model  ARIMA  (2,1,2)  parameter modelnya sudah signifikan (P < α = 0,05).

## Pemeriksaan Diagnostik
Pengujian diagnostic  check dilakukan  untuk  memastikan  model  sudah  memenuhi kriteria white  noise atau  tidak.  Uji Ljung-Box untuk  melihat white  noise pada  model. Kriteria  yang digunakan yaitu  jika nilai signifikansi > α = 0,05 maka  model dikatakan white noise .
Tabel 2. Uji Ljung - Box Model Lag 12 24 36 48 ARIMA(1,1,2) Chi-Square 9,800 22,500 31,000 37,400 P-Value 0,367 0,372 0,567 0,781 ARIMA(1,1,3) Chi-Square 7,100 18,000 25,900 33,400 P-Value 0,530 0,585 0,768 0,878 ARIMA(2,1,2) Chi-Square 8,700 19,900 28,100 36,700 P-Value 0,372 0,464 0,663 0,773
Tabel  2  menunjukkan  hasil  semua  uji  statistik  pada  setiap  lag.  Semua  model ARIMA dengan nilai signifikansi > α = 0,05 untuk setiap lag artinya asumsi white noise untuk semua model ARIMA pada Tabel 2 telah terpenuhi.

## Model Terbaik
Penentuan model terbaik dengan membandingkat nilai SSE dan MSE dari masing- masing model. Hasil uji kebaikan model ditunjukkan pada tabel berikut.
Tabel 3. Uji Kebaikan Model ARIMA Model SSE MSE ARIMA(1,1,2) 125,094 1,360 ARIMA(1,1,3) 123,300 1,355 ARIMA(2,1,2) 121,711 1,337
Berdasarkan Tabel 3, Nilai SSE dan MSE pada model ARIMA(2,1,2) adalah yang paling kecil dibandingkan dengan model yang lain. Oleh karena itu model ini digunakan untuk melakukan peramalan jumlah Wisman di Kabupaten Lombok Barat.

## Hasil Peramalan
Model  yang  digunakan  dalam  memprediksi  jumlah  kunjungan  Wisman  di Kabupaten  Lombok  Barat  selama  12  bulan  kedepan  selama  tahun  2022  yaitu  model ARIMA (2,1,2). Hasil peramalan ditampilkan pada tabel berikut.
Tabel 4. Hasil Peramalan Kunjungan Wisman Tahun 2022
Bulan Peramalan Bulan Peramalan Jan 582 Juli 393 Feb 454 Agust 327 Mar 324 Sep 424 Apr 367 Okt 552 Mei 526 Nov 488 Juni 545 Des 355
Tabel  4  menunjukkan  hasil  peramalan  wisatawan  mancanegara  di  kabupaten Lombok  Barat  selama  tahun  2022.  Pada  Tabel  1  menunjukkan  perubahan  jumlah kunjungan  Wisman  yang  terjadi  secara  fluktuatif.  Hasil  proyeksi  peramalan menunjukkan  kunjungan  Wisman  tertinggi  terjadi  di  bulan  Januari,  hal  tersebut dikarenakan  bertepatan  dengan  moment  pergantian  tahun  sehingga  banyak  wisman ingin merayakan hal tersebut di pantai, terutama di Pulau Gili Trawangan yang terkenal akan  keindahan  pantai  nya.  Proyeksi  peramalan  tertinggi  kedua  terjadi  pada  bulan Oktober,  hal  tersebut  terjadi  karena  akan  diadakanya event balap  WSBK  pada  bulan November sehingga banyak wisman yang mengunjungi Indonesia, khusus nya Lombok Barat sebelum event tersebut berlangsung. Kemudian hasil proyeksi peramalan tertinggi ketiga  terjadi  di  bulan  Juni  yang  bertepatan  dengan  peak  season  sehingga  banyak wisman yang berkunjunga untuk liburan.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Model  ARIMA  (2,1,2)  adalah  model  terbaik  yang  diperoleh  untuk  meramalkan kunjungan  wisatawan  mancanegara  di  Kabupaten  Lombok  Barat,  karena  telah memenuhi asumsi uji signifkansi parameter dan uji diagnostik. Hasil peramalan dengan ARIMA  (2,1,2)  menunjukkan  selama  12  bulan    pada  tahun  2022,  jumlah  kunjungan
wisatawan  macanegara  masih  bersifat  fluktuatif,.  Hasil  proyeksi  peramalan menunjukkan  kunjungan  Wisman  tertinggi  terjadi  di  bulan  Januari,  karena  bertepatan dengan  moment  pergantian  tahun  sehingga  banyak  wisman  yang  ingin  merayakan moment tersebut di Indonesia yang terkenal akan keindahan pantainya, khususnya Pulau Gili  Trawangan  yang  berada  di  Kabupaten  Lombk  Barat.  Kemudian  disusul  dengan bulan Oktober, dan Juni.
Bagi Pemerintah Lombok Barat pada tahun diharapkan mempersiapkan sarana dan prasarana  kesehatan  yang  memadai  untuk  menyambut  kunjungan  wisman  di  tengah pandemi covid-19 yang masih berlangsung. Pada bagian metode, penelitian kedepannya untuk  melakukan  peramalan  kunjungan  wisatawan  diharapkan  dapat  menggunakan model  peramalan  yang  lain  sperti  ARIMAX,  VARIMAX,  serta  memperhatikan  efek atau unsur spasial/lokasi .

## DAFTAR PUSTAKA
Aritonang, L. (2009). Peramalan Bisnis. Jakarta: Ghalia Indonesia.
Baroroh,  N.  (2013).  Analisis  Pengaruh  Modal  Intelektual  terhadap  Kinerja  keuangan Perusahaan Manufaktur di Indonesia. Jurnal Dinamika Akutansi , Vol. 5, No. 2, 173-182.
Bisgaard, S., & Kuhlaci, M. (2011). Time Series Analysis and Forecasting by Example. New Jersey: John Wiley & Sons.
City,  S.,  Tahir,  H.  A.,  Ahmed,  R.  A.,  &  Mhamad,  A.  J.  (2019).  Forecasting  for  the Imported  Weight  of  Equipment  to  Cargo  of  Sulaimani  International  Airport. sjcus , Vol. 3, No. 1, 62-82.
Desvina,  A.  P.,  &  Nuraziza,  D.  (2022).  Peramalan  Metode  Box-Jenkins  untuk Memprediksi  Banyaknya  Air  Bersih  yang  Disalurkan  PDAM  di  Pekanbaru. Jurnal Sains Matematika dan Statistika , Vol. 8, No. 2, 146-155.
Dhikari, R., & Agrawal, R. K. (2013). An Introductory Study on Time Series Modeling and  Forecasting,  First  Edition. Saarbrücken:  LAP  LAMBERT  Academic Publishing.
Didiharyono, D., & Bakhtiar, B. (2018). Forecasting Model With Box-Jenkins Method To  Predict  Tourists  Who  Visit  Tourism  Place  In  Toraja. J.  Econ.  Manag. Account , Vol. 1, No. 1, 34-41.
Eni,  D.,  &  Adeyeye,  F.  J.  (2015).  Seasonal  ARIMA  Modeling  and  Forecasting  of Rainfall in Warri Town, Nigeria. J. Geosci. Environ. Prot , Vol. 3, No. 6, 91-98. Makridakis,  S.,  Wheelwright,  S.  C.,  &  Victor,  E.  M.  (2009). Metode  dan  Aplikasi Peramalan, second edition. Jakarta: Erlangga.
Salwa,  N.,  Tatsara,  N.,  Amalia,  R.,  &  Zohra,  A.  F.  (2018).  Peramalan  Harga  Bitcoin Menggunakan  Model  ARIMA  (Autoregressive  Integrated  Moving  Average  ). Journal of Data Anaylis , Vol. 1, No. 1, 21-31.
Sembiring, R. K. (2003). Analisis Regresi Edisi Kedua. Bandung: ITB. Suhartono. (2008). Analisis Data Statistik dengan R. Surabaya: ITS.