Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 507-517

## Perbandingan Algoritma ARIMA, Prophet, dan LSTM dalam
Prediksi Penjualan Tiket Wisata Taman Hiburan (Studi Kasus:
Saloka Theme Park )
Dienda Rizkya Hayuningtyas Roosaputri 1 , Christine Dewi 2
1,2 Teknik Informatika, FTI UKSW, Salatiga, Jawa Tengah, Indonesia E-mail: 1 672019155@student.uksw.edu, 2 christine.dewi@uksw.edu

## Abstract
Indonesia  has  a  wide  variety  of  tourism  destinations  or  tourism  destinations  that  are useful as a place to have fun with family or friends, to calm down from various activities as  well  as  an  educational  place  for  children  to  be  more  interested  in  learning.  PT. Panorama  Indah  Permai  (Saloka  Theme  Park)  is  one  of  the  tourist  destinations  in Indonesia and is currently operating again when the Covid-19 pandemic enters Indonesia and  results  in  changes  in  visitors  coming  to  amusement  park  tourism.  Therefore,  a comparison  of  ARIMA,  Prophet, and  Long Short-Term  Memory  (LSTM)  algorithms  was made  to  determine  the  algorithm  that  is  suitable  to  be  used  as  a  predictive  model  of amusement park ticket sales. The Data obtained comes from historical data and must go through  several  processes  such  as  pre-processing  and  algorithm  testing  to  ensure  the accuracy  of  the  data  with  the  algorithm.  The  results  obtained  from  three  forecasting models, it was obtained that the ARIMA algorithm has a value of RMSE of 762,009 and MSE of 580,659,053.
Keywords: Prediction, Time Series, ARIMA, Prophet, LSTM

## Abstrak
Indonesia  memiliki  berbagai  macam  destinasi  wisata  pariwisata  atau  daerah  tujuan pariwisata yang berguna sebagai tempat bersenang-senang dengan keluarga atau teman- teman, untuk menenangkan diri dari berbagai kegiatan sekaligus sebagai tempat edukasi bagi  anak-anak  agar  lebih  tertarik  untuk  belajar.  PT.  Panorama  Indah  Permai  (Saloka Theme Park) merupakan salah satu destinasi wisata yang ada di Indonesia dan saat ini telah beroperasi kembali saat pandemi Covid-19 masuk ke Indonesia dan mengakibatkan perubahan  pengunjung  datang  ke  wisata  taman  hiburan.  Maka  dari  itu  dibuat  sebuah perbandingan  algoritma  ARIMA,  Prophet,  dan  Long Short-Term  Memory  (LSTM)  untuk menentukan algoritma yang cocok untuk dijadikan model prediksi penjualan tiket wisata taman  hiburan.  Data  yang  didapatkan  berasal  dari  data  historis  serta  harus  melewati beberapa  proses  seperti  pre-processing  dan  pengujian  algoritma  untuk  memastikan keakuratan  data  dengan  algoritma  tersebut.  Hasil  yang  dididapat  dari  tiga  model forecasting,  diperoleh  bahwa  algoritma  ARIMA  memiliki  nilai  RMSE  sebesar  762.009 dan MAE sebesar 478.887.
Kata Kunci: Prediksi, Time Series, ARIMA, Prophet, LSTM

## 1. Pendahuluan
Indonesia memiliki berbagai macam destinasi wisata dimana menurut Pasal 1 ayat (6) Undang-Undang Nomor 10 Tahun 2009 menyebutkan bahwa destinasi wisata pariwisata atau daerah tujuan pariwisata adalah kawasan geografis yang berada dalam satu atau lebih wilayah  administratif  yang  di  dalamnya  terdapat  daya  tarik  wisata,  fasilitas  umum, fasilitas  pariwisata,  aksesibilitas,  serta  masyarakat  yang  saling  terkait  dan  melengkapi kepariwisataan  [1].  Tujuan  dari  destinasi  wisata  adalah  untuk  bersenang-senang  dengan keluarga  atau  teman-teman,  untuk  menenangkan  diri  dari  berbagai  kegiatan  sekaligus sebagai  tempat  edukasi  bagi  anak-anak  agar  lebih  tertarik  untuk  belajar.  PT.  Panorama

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 507-517
Indah  Permai  (Saloka Theme  Park )  merupakan  salah  satu  destinasi  wisata  yang  ada  di Indonesia dan merupakan sebuah taman rekreasi keluarga terbesar di Jawa Tengah yang mengusung  konsep  kearifan  lokal  berdasarkan  legenda  rakyat  Baru  Klinthing  sebagai salah  satu  keunikan  yang  mejadikan  keunggulan  PT.  Panorama  Indah  Permai  (Saloka Theme  Park).  Di  bawah  naungan  PT.  Panorama  Indah  Permai,  Saloka  mulai  dibangun pada Oktober 2016 dengan mengambil alih kawasan yang dahulu bernama Rawa Permai dan Saloka pertama kali dibuka pada 22 Juni 2019 dengan jam operasional yang berbeda pada weekdays maupun weekend .
Seiring  dengan  berjalannya  waktu,  PT.  Panorama  Indah  Permai  (Saloka Theme  Park) ingin  memanfaatkan  data  yang  dimiliki  dalam  bentuk time  series untuk  memprediksi fluktasi  data  penjualan  tiket  pada  bulan  yang  akan  mendatang  sehingga  PT.  Panorama Indah  Permai  (Saloka Theme  Park )  dapat  mengatasi  masalah  yang  terjadi  saat  terjadi pelonjakan  pengunjung  saat  mengunjungi  Saloka Theme  Park termasuk  saat  adanya pandemi  Covid-19  yang  masuk  ke  Indonesia  pada  Maret  2020  menyebabkan  terjadinya ketidakstabilan  pengunjung  berdatangan.  Sehingga  PT.  Panorama  Indah  Permai  (Saloka Theme  Park )  mengalami  perubahan  drastis  termasuk  saat  munculnya  pandemi  Covid-19 masuk  ke  Indonesia  pada  Maret  2020  dan  menyebabkan  PT.  Panorama  Indah  Permai (Saloka Theme  Park )  menutup  sementara  wisata  taman  hiburan  untuk  mencegah penyebaran  Covid-19  berdasarkan  peraturan  pemerintah.  Dengan  adanya  kasus  tersebut, forecasting atau  prediksi  perlu  untuk  diterapkan  dalam  sebuah  perusahaan  guna menganalisis  data time  series dalam  mengambil  sebuah  informasi  yang  dapat  digunakan untuk mengambil keputusan di masa depan berdasarkan kejadian yang terjadi di masa lalu [2][16].  Prediksi  dapat  diklasifikasikan  menjadi  prediksi  jangka  pendek,  prediksi  jangka menengah, maupun prediksi jangka panjang [20].
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  penulis  akan  melakukan  penelitian  untuk membandingkan  algoritma  ARIMA, Prophet serta Regresi  Long  Short-Term  Memory (LSTM)  untuk  mencari  algoritma  yang  cocok  digunakan  prediksi  penjualan  tiket  pada taman wisata Saloka Theme Park . Dengan data historis pada 01 Januari 2020 hingga 24 April  2023  akan  dilakukan  perbandingan  nilai  RMSE  dan  MAE  pada  ketiga  algoritma tersebut.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Tinjauan Pustaka
Dalam  jurnal  penelitian  berjudul  “Analisis  Komparatif  ARIMA  dan  Prophet  dengan Studi Kasus Dataset Pendaftaran Mahasiswa Baru” membahas mengenai data mahasiswa baru  pada  Universitas  Kristen  Maranatha  pada  tahun  1993  hingga  2019  akan  dilakukan prediksi  komparatif  antara  metode  ARIMA  dan  Prophet  dengan  menggunakan  26  data dan 5 sampel data deret waktu. Dari hasil yang diperoleh didapat bahwa model Prophet menghasilkan kinerja lebih unggul dari ARIMA berdasarkan dari nilai RMSE.  Sehingga metode Prophet digunakan  sebagai  membantu  tim  pemasaran  dalam  melakukan peramalan  jumlah  pendaftar  mahasiswa  baru  per  kota  dan  dapat  digunakan  untuk pengambilan keputusan lainnya [3].
Dalam jurnal penelitian berjudul “Perbandingan Model Time Series Forecasting Dalam Memprediksi  Jumlah  Kedatangan  Wisatawan  dan  Penumpang Airport ”  membahas mengenai  perbandingan  3  metode  yaitu  SARIMA,  LSTM,  dan Prophet dengan  dua dataset time series jumlah wisatawan dan penumpang di airport yang memiliki frekuensi bulanan.  Dari  ketiga  model  tersebut  didapat  bahwa  model  SARIMA  memiliki  performa yang  bagus  dari  dua  model  lainnya  dengan  nilai  RMSE  565  untuk  dataset  jumlah pengunjung  Taiwan  dari  Indonesia  dan  nilai  RMSE  153.142  untuk  dataset  jumlah kedatangan penumpang di Changi Airport [4].
Dalam  jurnal  penelitian  berjudul  “ Sales  Forecasting pada  Dealer  Motor  X  Dengan LSTM,  ARIMA,  dan Holt-Winters  Exponential  Smoothing ”  membahas  mengenai perbandingan  3  algoritma  yaitu,  LSTM,  ARIMA,  dan Holt-Winters  Exponential

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 507-517
Smoothing dengan  data  penjualan  motor  pada  tahun  2015  hingga  2021  untuk  mencari nilai  RMSE  dan  MAPE  terbaik  agar  bisa  diterapkan  pada  dataset  tersebut  dalam melakukan prediksi. Berdasarkan ketiga model, model yang paling baik untuk digunakan prediksi  yaitu  ARIMA  dengan  nilai  RMSE  (1.1339-5.8936)  terendah  untuk  semua  jenis motor dan juga memili nilai MAPE terendah [5].
Dalam jurnal penelitian berjudul “Peramalan Kunjungan Wisatawan dan Daya Dukung Bee Jay Bakau Resort Probolinggo” membahas peramalan tersebut menggunakan metode penelitian  kuantitatif  dengan  data  mulai  pada  periode  Januari  2015-Agustus  2019  yang diolah  menggunakan  algoritma  ARIMA  dan Winter .  Keakuratan  peramalan  dilihat  pada hasil Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan diperoleh bahwa metode Winter menghasilkan kesalahan peramalan  lebih  kecil  dengan  rata-rata  sebanyak  14.866  wisatawan  per  bulan  atau  rata- rata sebanyak 496 wisatawan per hari [6].
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  ada  maka  penulis  akan  melakukan  perbandingan algoritma ARIMA, Prophet serta LSTM untuk penelitian prediksi penjualan tiket wisata taman  hiburan  dengan  studi  kasus  di  Saloka Theme  Park untuk  mencari  algoritma  yang paling  tepat  serta  memiliki  tingkat  keakuratan  yang  lebih  akurat  agar  dapat  diterapkan dalam sistem PT. Panorama Indah Permai miliki dalam mengatasi pelonjakan pengunjung berdatang ke wisata taman hiburan Saloka Theme Park .

## 2.2. Tahapan Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  melakukan  prediksi  tiket  dijelaskan  dalam flow  chart yang  berisikan  data cleaning ,  data preparation , modelling menggunakan algoritma  ARIMA, Prophet serta  LSTM,  evaluasi,  dan  kesimpulan.  Berikut  langkah- langkah pada penelitian ini yang ditampilkan gambar 1.
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## a) Tahap Pengambilan Data
Tahap pengambilan data dilakukan melalui sistem website Saloka Theme Park yang tercatat mulai 01 Januari 2020 hingga 24 April 2023 berupa file excel sebanyak 992 data  penjualan  tiket  serta  hanya  mengambil  2  kolom  saja  yaitu  kolom  tanggal  dan juga kolom data penjualan tiket per hari.
b) Tahap Data Pre-processing
Tahap data pre-processing dilakukan untuk melakukan pengecekan dari data mentah ( raw  data ) tersebut  apakah  terdapat  data  yang  NULL  atau missing  value .  Dari data tersebut, pada  bulan Juli  2021  serta  data harian  pada beberapa  bulan  tidak  lengkap, sehingga  perlu  dilakukan  imputasi yaitu,  menggantikan  nilai  atau  data  yang  hilang (missing value , NaN, blank ) dengan nilai mean atau median. Setelah dilakukan tahap pre-processing , didapat data penjualan tiket sebanyak 1179 data.
c) Tahap Modelling
Tahap modelling dilakukan jika proses pada pre-processing data sudah selesai, maka data tersebut dapat diterapkan dengan ketiga algoritma. Dengan pembagian 80 persen sebagai data  training dan  20  persen data  validation yang  akan  digunakan  sebagai tahap  evaluasi  untuk  mengecek  performa  algoritma  ARIMA, Prophet serta  LSTM dalam keakuratan hasil akhir dengan algoritma tersebut.
1) Autoregresive Intergrated Moving Average (ARIMA) ARIMA  atau Box-Jenkins  models merupakan  model  yang  digunakan  untuk menganalisis peramalan dengan data time series yang bergerak dengan tepat jika  peramalan  dapat  mengasumsikan  jumlah  yang  diperoleh  dengan  pola dan  tren  masa  depan  yang  serupa  [19].  ARIMA  model  memiliki  tiga paramater  yang  dapat  dilihat  pada  grafik  dekomposisi  dan plotting grafik ACF serta PACF yaitu:
a. p ( order of autoregression ) berguna untuk menentukan variabel lag yang diperlukan.
b. d ( order of integration ) berguna untuk menentukan jumlah differencing .
c. q  ( order  of  moving  average )  berguna  untuk  menentukan jumlah  ukuran window untuk MA.
Parameter  p  dapat  dilihat pada  grafik  dekomposisi  dan plotting grafik  ACF dan  PACF,  sedangkan  parameter  d  dapat  dilihat  pada  grafik trend dan  q dilihat  dari seasonality [10].  Model  ARIMA  dibagi  menjadi  3  kelompok yaitu  Model Autoregresivve (AR), Moving  Average (MA),  dan  model campuran ARIMA ( Autoregressive Integrated Moving Average ) [11].
a) Model Autoregresivve (AR) Dalam  model Autoregresivve (AR)  bentuk  umum  dengan  ordo p(AR(p))  atau  model  ARIMA  (p,0,0)  ditunjukan  pada  persamaan
(1):
(1) Dimana: = Konstanta = Parameter Autoregresivve
= Nilai kesalahan pada saat t
b) Moving Average (MA)
Dalam  model Moving  Average (MA)  bentuk  umum  dengan  ordo q(MA(q))  atau  model  ARIMA  (0,0,q)  ditunjukan  pada  persamaan
(2): (2) Dimana: = Konstanta dan = Parameter Moving Average = Nilai kesalahan pada saat t-k c) Model Campuran a. Proses ARMA
Dalam  model  untuk  campuran  proses  AR(1)  murni  dan MA(1)  murni,  atau  ARIMA(1,0,1)  ditunjukan  pada persamaan (3) atau persamaan (4):
(3) Atau (4) Dimana: = AR(1) = MA(1)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 507-517
b. Proses ARIMA
Jika  data  non  stasioneritas  ditambahkan  pada  campuran proses  ARMA,  maka  persamaan  untuk  kasus  sederhana model  umum  ARIMA(p,d,q)  atau  ARIMA  (1,1,1) ditunjukan pada persamaan (5):
(5) Dimana: = Pembedaan Pertama = AR (1) = MA (1)
2) Prophet
Prophet merupakan model prediksi yang dikembangkan oleh Facebook dan dapat  digunakan  dalam  bahasa  R  dan Python [17].  Model Prophet melakukan  proses  prediksi  berdasarkan  model  tambahan  ( additive )  dimana trend non-linier sesuai  dengan  pengaruh  musim  tahunan,  mingguan,  dan harian,  serta  ditambah  dengan  pengaruh  musim  liburan  [4].  Model Prophet bagus  untuk  diterapkan  pada  data time  series dengan  pengaruh seasonality yang  kuat  karena  menghasilkan  performa  prediksi  dengan  baik.  Model
Prophet juga  mampu  mengatasi  data  dengan missing  value dan outliers dengan  baik  [5].  Berikut  model Prophet yang  ditunjukan  pada  persamaan (6):
(6)
Dimana:
: Kurva pertumbuhan piecewise linear atau logistic untuk pemodelan perubahan non-periodik dalam seri waktu.
: Perubahan periodik.
: Efek liburan dengan jadwal yang tidak teratur.
: Kesalahan account untuk setiap perubahan yang tidak
3) Long Short-Term Memory (LSTM) LSTM  merupakan  model  turunan  dari Recurrent  Neural  Network (RNN) yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  data time  series serta  di  rancang untuk  mengolah  data sequence (data  berurutan)  [9][12].  Dalam  membuat model  yang  baik  ada  beberapa  yang  harus  dipertimbangkan  dalam pemrosesan  LSTM  yaitu,  dengan  menentukan  jumlah hidden  layer dan menentukan hyperparameter input  yang  sesuai  [7].  Arsitektur  LSTM berisikan  tiga  lapisan  yaitu,  lapisan  input,  lapisan  tersembunyi,  dan  lapisan output [13]. Berikut adalah gambar arsitektur LSTM yang dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Arsitektur LSTM
Pada gambar 2 terdapat lapisan tersembunyi pada memory cell dan gates unit untuk mengatur masing-masing memori pada neuron . Gates unit terdiri dari input  gate , forget  gate ,  dan output  gate [15].  Tahapan-tahapan  yang  dilalui dalam proses model LSTM ditunjukan pada persamaan di bawah.
1) Forget gate ( ) Forget  gate memiliki  fungsi  untuk  menentukan  data  yang  akan dihilangkan dan menentukan waktu latensi yang optimal untuk input selanjutnya  [14].  Berikut  adalah  fungsi  aktivasi  sigmoid  yang ditunjukkan pada persamaan (7). [ ] (7) Dimana: = forget gate = fungsi aktivasi sigmoid = bobot forget gate = nilai hidden state cell sebelum = nilai input = bias foget gate
2) Input gate ( )
Input  gate memiliki  fungsi  untuk  membawa  titik  masuk  data  dari luar dan mengolah data yang masuk [14]. Berikut adalah dua fungsi aktivasi yang ditunjukkan pada persamaan (8) dan (9). [ ] (8) ̃ [ ] (9) Dimana: = input gate = bobot input gate = bias input gate ̃ = candidate gate = fungsi aktivsi tanh = bobot candidate gate
= bias candidate gate
3) Cell state ( ) Cell  state memiliki  fungsi  untuk  menggantikan  nilai  sebelumnya pada memory cell dengan nilai memory cell yang baru [15]. Berikut adalah fungsi pada cell state yang ditunjukkan pada persamaan (10). ̃ (10) Dimana: = cell gate = input gate
̃ = candidate gate
= forget gate
= nilai cell state sebelum
4) Output gate ( )
Output  gate untuk  melakukan  seluruh  proses input dan output perhitungan atau output dalam sel LSTM [14]. Berikut adalah fungsi
pada output gate yang ditunjukkan pada persamaan (11) dan (12). [ ] (11) (12) Dimana: = output gate = bobot output gate = bias output gate = hidden state

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
= cell gate

## d) Tahap Evaluasi
Tahap  evaluasi  dilakukan  untuk  mengecek  performa  algoritma  tersebut  dalam  data yang  digunakan.  Evaluasi  yang  akan  digunakan  yaitu  dengan  melakukan perbandingan  hasil  uji  nilai Root  Mean  Squared  Error (RMSE)  dan Mean  Squared Error (MSE) dari algoritma ARIMA, Prophet , serta LSTM.
1) Mean Square Error (MSE)
Mean  Absolute  Error (MAE)  adalah  nilai  rata-rata  kesalahan  absolute (error)  antara  hasil  prediksi  dengan  nilai  dari  data  sebenarnya  [7].  Semakin rendah  nilai  MAE  yang  didapatkan,  maka  semakin  akurat  hasil  prediksi. MAE  menghitung  penyimpangan  nilai  prediksi  dari  nilai  data  sebenarnya, untuk  setiap  pasang  nilai  prediksi  dan  nilai  sebenarnya  [8].  Adapun  rumus untuk menghitung MSE yang dapat dilihat pada persamaan (13).
∑| | (13) Keterangan:
= nilai hasil forecasting
= nilai observasi ke-i
= banyaknya data
2) Root Mean Square Error (RMSE)
Root  Mean  Square  Error (RMSE)  digunakan  sebagai perbedaan antara nilai  yang diprediksi  dengan  nilai sebenarnya  [18].  Semakin  tinggi  nilai RMSE  yang  dihasilkan  maka  tingkat  keakuratan  yang  didapatkan  semakin rendah.  Jika  semakin  rendah  nilai  RMSE  yang  dihasilkan  maka  tingkat keakuratan  semakin  tinggi  [7].  Adapun  rumus  untuk  menghitung  RMSE yang dapat dilihat pada persamaan (14).
√ ∑ ̂ (14)
Keterangan:
̂ = nilai hasil forecasting
= nilai observasi ke-i
= banyaknya data

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Pembahasan
Penelitian  ini  dilakukan  pada  taman  wisata  hiburan  Saloka Theme  Park dengan  data penelitian  penjualan  tiket  dari  periode  01  Januari  2020  hingga  24  April  2023.  Berikut adalah data yang digunakan setelah dilakukan proses pre-processing :
Tabel 1. Data Penjualan Tiket Saloka Theme Park Tanggal Jumlah Tiket 01 Januari 2020 194 02 Januari 2020 104 03 Januari 2020 65 04 Januari 2020 417 05 Januari 2020 225 ….. ….. ….. ….. 19 April 2023 668 20 April 2023 662

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Tanggal Jumlah Tiket 21 April 2023 413 22 April 2023 667 23 April 2023 1907 24 April 2023 2222
Dari tabel 1 diatas diatas hanya menggunakan dua kolom yaitu kolom tanggal dan kolom jumlah tiket di mana tanpa memperhatikan jenis tiket yang terjual. Dari data tersebut, dibuat grafik untuk melihat pergerakan penjualan tiket taman wisata Saloka Theme Park yang dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Grafik Penjualan Tiket Saloka Theme Park
Gambar  3  merupakan  visualisasi  dari  data  pada  tabel  1  yang  memiliki  pola penjualan  turun  dikarenakan  adanya  pandemi  Covid-19  dan  juga  pada  periode Januari 2020 hingga April 2023 terlihat pergerakan grafik musiman dengan fluktasi yang  tidak  teratur.  Dari  data  tersebut  akan  dilakukan  pembagian  data  sebanyak  80 persen untuk data training dan 20 persen untuk data validation .
1. Autoregresive Intergrated Moving Average (ARIMA)
Pada  model  ARIMA  yang  digunakan  pada  dataset  penelitian  ini  sudah stasioner dikarenakan hasil dari Dickey-Fuller test menunjukan bahwa nilai p- value < alpha (0,05) yang dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Dickey-Fuller Test Data Penjualan Tiket Saloka Theme Park
Setelah  data  sudah  stationer,  akan  dilakukan  pencarian  model  ARIMA  yang optimal  dengan  nilai  RMSE  yang  mendekati  nol.  Berikut  adalah  hasil pencarian model ARIMA pada gambar 5.
Gambar 5. Pencarian Best Model ARIMA Pada pencarian best model ARIMA diperoleh bahwa model ARIMA(1,0,1)  merupakan best model dari seluruh  pencarian  model. Dari model  ARIMA(1,0,1)  didapatkan  nilai  MAE  dan  RMSE  yang  dapat ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian Model ARIMA Metode MAE RMSE ARIMA(1,0,1) 478.887 762.009 2. Prophet
Berikut  adalah  hasil  nilai  MAE  dan  RMSE  dari  percobaan  menggunakan dataset yang telah dilakukan proses pre-processing yang ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian Model Prophet Metode MAE RMSE Prophet 546.523 771.134
3. Long Short-Term Memory (LSTM)
Sebelum  menerapkan  metode  LSTM  pada  data  tersebut,  perlu  dilakukan normalisasi  untuk  mengurangi  tingkat  nilai error dengan  cara  min-max scalling  yaitu,  mengubah  data  sebenarnya  menjadi  nilai range  interval
[0,1].  Kemudian  data  yang  sudah  dilakukan  proses  normalisasi  akan dilakukan percobaan untuk forecasting dengan metode LSTM.
Dengan  1 hidden  layer yang  terdiri  200  layer,  serta  Epoch  =  100 didapatkan hasil MAE dan RMSE yang ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pengujian Model LSTM Metode MAE RMSE LSTM 695.374 972.784

## 3.2. Evaluasi
Dari hasil pengujian yang didapatkan dari ketiga metode  yaitu ARIMA, Prophet , dan LSTM dilakukan perbandingan hasil nilai MAE dan RMSE pada tabel 5.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Tabel 5. Komparasi Hasil Tiga Model Metode MAE RMSE ARIMA(1,0,1) 478.887 762.009 Prophet 546.523 771.134 LSTM 695.374 972.784
Berdasarkan hasil dari ketiga metode, metode ARIMA memiliki kinerja yang baik daripada  kedua  metode  pembanding  yang  menunjukkan  bahwa  nilai   MAE  dan RMSE  terendah.  Model  Prophet  dan  LSTM  kurang  cocok  untuk  digunakan  dalam melakukan  prediksi  dengan  data  penjualan  tiket  karena  memiliki  hasil  nilai  MAE dan RMSE yang kurang baik.
Setelah  melakukan  uji  evaluasi  akurasi  terhadap  data,  selanjutnya  ad alah melakukan  prediksi  menggunakan  model  ARIMA(1,0,1).  Berikut  adalah  data  hasil prediksi pada tabel 6.
Tabel 6. Data Hasil Prediksi Penjualan Tiket Saloka Theme Park Metode Tanggal Nilai Prediksi Pembulatan ARIMA (1,0,1) 25 April 2023 3444.629650 3444 ARIMA (1,0,1) 26 April 2023 5881.804586 5881 ARIMA (1,0,1) 27 April 2023 9525.738780 9525 ARIMA (1,0,1) 28 April 2023 14368.933530 14368 ARIMA (1,0,1) 29 April 2023 20404.166857 20401 ARIMA (1,0,1) 30 April 2023 27624.483293 27624 ARIMA (1,0,1) 01 Mei 2023 36023.184045 36023

## 4. Kesimpulan
Dari  data  penjualan  tiket  dengan  melakukan  perbandingan  antara  algoritma  ARIMA, Prophet ,  dan  LSTM  menghasilkan  sebuah  kesimpulan  bahwa  algoritma  ARIMA  dapat bekerja  lebih  baik  dibandingkan  algoritma Prophet dan  LSTM  berdasarkan  nilai  RMSE yang  didapatkan  yaitu  762.009.  Berdasarkan  prediksi  yang  dilakukan  menggunakan model  ARIMA  (1,0,1)  dalam  7  hari  ke  depan  yaitu  25  April  2023  hingga  01  Mei  2023 menunjukkan  jumlah  pengunjung  ke  Saloka Theme  Park cenderung  peningkatan bertahap.
Dengan  melakukan  perbandingan  antara  ketiga  metode  dalam  prediksi  sangat direkomendasikan  agar  dapat  mengetahui  metode  apa  yang  cocok  untuk  digunakan. Selain itu, dalam  melakukan prediksi dapat menentukan juga jenis tiket apa yang paling banyak  dibeli  oleh  pengunjung  maupun  penerapan  berbagai  metode  prediksi  untuk penelitian selanjutnya.

## Daftar Pustaka
[1] Riwukore, Jefirston R., Habaora, Fellyanus & Yustini, T. 2021. Kondisi Eksisting Destinasi  Pariwisata  Pantai  Lasiana  Kota  Kupang  Berdasarkan  Atraksi, Aksesibilitas,  Fasilitas,  Kelembagaan,  dan  Ekosistem  Pariwisata. Jurnal Kepariwisataan Indonesia , 15(2), 103-115.
[2] Jange,  Beno.  2021.  Prediksi  Harga  Saham  Bank  BCA  Menggunakan  Prophet. Journal of Trends Economics and Accounting Research , 2(1), 1-5.
[3] Chandra,  C.  &  Budi,  S.  2020.  Analisis  Komparatif  ARIMA  dan  Prophet  dengan Studi Kasus  Dataset  Pendaftaran  Mahasiswa  Baru. Jurnal  Teknik Informatika  dan Sistem Informasi , 6(2), 278-287.
[4] Ridla,  M.  A.,  Azise,  N.,  &  Rahman,  M.  2023.  Perbandingan  Model  Time  Series Dalam  Memprediksi  Jumlah  Kedatangan  Wisatawan  dan  Penumpang  Airport. Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer , 8(1), 1-14.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 507-517
[5] Soeryawinata,  J.,  Palit,  H.  N.,  &  Santoso,  L.  W.  2022.  Sales  Forecasting  Pada Dealer  Motor  X  Dengan  LSTM,  ARIMA,  dan  Holt-Winters  Exponential Smoothing. Jurnal Infra , 10(2), 1-4.
[6] Fattah, M., Utami, T. N., & Sofiati, D. 2020. Peramalan Kunjungan Wisatawan dan Daya  Dukung  Bee  Jay  Bakau  Resort  Probolinggo. Jurnal  Analisis  Kebijakan Kehutanan , 17(2), 153-163.
[7] Sautomo,  S.  &  Pardede,  H.  F.  2021.  Prediksi  Belanja  Pemerintah  Indonesia Menggunakan  Long  Short-Term  Memort  (LSTM). Jurnal  Rekayasa  Sistem  dan Teknologi Informasi , 5(1), 99-106.
[8] Rosita,  A.,  Puspitasari,  N.,  &  Kamila,  V.  Z.  2022.  Rekomendasi  Buku Perpustakaan Kampus Dengan Metode Item-Based Collaborative Filtering. Sebatik ,
26(1), 340-346.
[9] Ashari,  M.  L.  &  Sadiki,  M.  2020.  Prediksi  Data Transaksi  Penjualan Time  Series Menggunakan  Regresi  LSTM. Jurnal  Nasional  Pendidikan  Teknik  Informatika ,
9(1), 1-10.
[10]  Farosanti,  L.,  Mubarok,  H.,  &  Indrianto.  2022.  Analisa  Peramalan  Penjualan  Alat Kesehatan  dan  Laboratorium  di  PT.  Tristania  Global  Indonesia  Menggunakan Metode ARIMA. Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan , 3(1), 14-18.
[11]  Waryanto, H., & Wanti, D. A. 2019. Prediksi Penjualan Seragam Sekolah Dengan Menggunakan Metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) (Studi Kasus: Koperasi Karyawan Yayasan Umara Al-Zahra Indonesia). Jurnal Statistika dan Matematika , 1(1), 88-102.
[12]  Wiranda, L. & Sadikin, M. 2019. Penerapan Long Short-Term Memory Pada Data Time  Series  Untuk  Memprediksi  Penjualan  Produk  PT.  Metiska  Farma. Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika , 8(3), 184-196.
[13]  Rizkilloh,  M.  F.,  &  Widiyanesti,  S.  2022.  Prediksi  Harga  Cryptocurrency Menggunakan  Algoritma  Long  Short-Term  Memory  (LSTM). Jurnal  Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi . 6(1):25-31.
[14]  Zahara, S., Sugianto, & Ilmiddafiq, M. B. 2019. Prediksi Indeks Harga Konsumen Menggunakan  Metode  Long  Short-Term  Memory  (LSTM)  berbasis  Cloud Computing. Jurnal Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi , 3(3), 357-363.
[15]  Selle,  N.,  Yudistira,  N.,  &  Dewi,  C.  2022.  Perbandingan  Prediksi  Penggunaan Listrik  Dengan  Menggunakan  Metode  Long  Short-Term  Memory  (LSTM)  dan Recurrent Neural Network (RNN). Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer .
9(1), 155-162.
[16]  Alfani,  A.  W.  P.  R.,  Rozi,  F.,  &  Sukmana,  F.  2021.  Prediksi  Penjualan  Produk Unilever Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor . Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika , 6(1), 155-160.
[17]  Muzakki,  M.  A.,  Sabila,  M.  A.,  Sundari,  S.,  &  Wisnuadhi,  B.  2021.  Analisis Algoritma Prophet untuk Memprediksi Harga Pangan di Kota Bandung. Prosiding The 12th Industrial Research Workshop and National Seminar Bandung .
[18]  Baskara, A. K., Nazir, A., Irsyad, M., & Insani, F. 2023. Implementasi Data Mining Memprediksi  Penjualan  Crude  Palm  Oil  Berdasarkan  Kapasitas  Tangki Menggunakan  Multiple  Linear  Regression. Jurnal  Sistem  Komputer  dan Informatika , 4(3), 493-502.
[19]  Sari,  Y.  &  Winarni,  E.  2022.  Perbandingan  Kinerja  Peramalan  Kurs  di  Indonesia. Ekonomis: Journal of Economics and Business . 6(1):60-68.
[20]  Tanuwidjaja, K. & Widjaja, A. 2022. Prediksi dan Analisis Time Series pada Data Covid-19. Jurnal Strategi , 4(1), 144-158.