## PERAMALAN JUMLAH KEDATANGAN WISATAWAN  MANCANEGARA KE INDONESIA DENGAN METODE HOLT-WINTERS DAN HUBUNGANNYA TERHADAP PENDAPATAN DEVISA PARIWISATA
Muhammad Aldrin Degasputra Chandrasa 1 , Eman Lesmana 2 , Elis Hertini 3 1,2,3 Universitas Padjadjaran, Jl. Raya Bandung Sumedang KM 21 Jatinangor Sumedang, Indonesia Email: aldrin15001@mail.unpad.ac.id

## ABSTRACT
Tourism  is  an  important  foreign  exchange  producing  sector  in  Indonesia.  In  the  tourism  industry,  the  accuracy  and completeness  of  good  forecasts  are  required  from  policymakers  and  practitioners  to  prepare  the  infrastructure, accommodation,  and  transportation  of  tourists.  The  number  of  tourist  arrivals  varies  each  month  and  arrivals  are seasonally patterned so a method is needed that can predict the arrival of tourists precisely. Because tourist arrival data is  seasonal  and  not  stationary,  holt-winters  multiplicative  forecasting  methods  will  be  used  to  forecast  seasonally patterned arrivals, and will then be searched for forecast results with tourism foreign exchange income. From the results of this study obtained the results of the forecast and relationship with tourism foreign exchange income which then the results  can  be  used  as  a  study  material  of  relevant  agencies  in  taking  policies  on  tourism  and  the  arrival of  foreign tourists, such as governments, tour managers, transportation providers, and accommodation providers.
Keywords: Forecasting, foreign exchange, holt-winters multiplicative, tourism

## ABSTRAK
Pariwisata  merupakan  sektor penghasil  devisa penting  di Indonesia.  Dalam  industri  pariwisata,  ketepatan  dan kelengkapan  prakiraan  yang  baik  diperlukan  dari  pembuat  kebijakan  dan  praktisi  untuk  mempersiapkan  sarana- prasarana, akomodasi, dan transportasi  wisatawan. Jumlah kedatangan wisatawan yang beragam tiap bulannya dan kedatangan  yang  berpola  musiman  sehingga  diperlukan  metode  yang  dapat  memprediksi  kedatangan  wisatawan dengan  tepat.  Karena  data  kedatangan wisatawan  berpola  musiman  dan  tidak  stasioner,  maka  pada  artikel  ini  akan digunakan  metode  peramalan  Holt-Winters  multiplikatif  untuk  meramalkan  kedatangan  yang  berpola  musiman,  dan kemudian akan dicari hasil ramalan dengan pendapatan devisa pariwisata. Dari hasil penelitian ini didapat hasil ramalan dan  hubungan  dengan  pendapatan  devisa  pariwisata  yang  kemudian  hasil  tersebut  dapat  digunakan  sebagai  bahan kajian  instansi  terkait  dalam  mengambil  kebijakan  mengenai  pariwisata  dan  kedatangan  wisatawan  mancanegara, seperti pemerintah, pengelola tempat wisata, penyedia transportasi, dan penyedia akomodasi.
Kata kunci: Devisa, holt-winters multiplikatif, pariwisata, peramalan
Dikirim: 7 Agustus 2020; Diterima: 4 September 2020; Dipublikasikan: 30 September 2020 Cara  sitasi :  Chandrasa,  M.  A.  D.,  Lesmana,  E.,  &  Hertini,  E.  (2020).  Peramalan  jumlah  kedatangan  wisatawan mancanegara  ke  indonesia  dengan  metode  holt-winters  dan  hubungannya  terhadap  pendapatan  devisa  pariwisata. Teorema : Teori dan Riset Matematika, 5 (2), 230–238.

## PENDAHULUAN
Pariwisata  merupakan  sektor penghasil  devisa penting  di Indonesia.  Menurut  kementrian pariwisata,  pada  tahun  2018  pariwisata  menempati  urutan  kedua  dalam  hal  penerimaan  devisa setelah  komoditi minyak  kelapa  sawit. Berdasarkan  data  tahun  2018,  jumlah  wisatawan mancanegara  yang  datang  ke  Indonesia  sebesar  15.806.191  atau  tumbuh  sebesar  12,58% dibandingkan tahun sebelumnya.
Dalam industri pariwisata, ketepatan dan kelengkapan prakiraan yang baik diperlukan dari pembuat  kebijakan  dan  praktisi.  Sejauh  menyangkut  aplikasi  industri,  praktisi  pariwisata  dapat memeriksa  nilai  prediksi  kedatangan  wisatawan  dari  berbagai  sumber  dan  merencanakan perubahan permintaan  dari segmen  pasar tertentu dengan memperoleh  hasil yang sangat akurat. Jumlah  kedatangan  wisatawan  per  bulan  pun  beragam  tiap  bulannya  dan  berpola  musiman sehingga  diperlukan  metode  yang  dapat  memprediksi  kedatangan  wisatawan  dengan  pola  data musiman.
Industri  pariwisata  termasuk  sumber  pendapatan  devisa  negara  yang  sangat  penting. Sebagai negara wisata, pendapatan dari sektor pariwisata termasuk penghasil pendapatan terbesar. Oleh  karena  itu,  perlu  dilihat  pengaruh  kedatangan  wisatawan  dengan  pendapatan  devisa pariwisata. Hal tersebut dilakukan  dengan menghitung pendapatan devisa pariwisata berdasarkan hasil ramalan jumlah kedatangan wisatawan mancanegara yang datang ke Indonesia. Metode Holt- Winters  adalah  salah  satu  metode  peramalan  yang  dapat  digunakan  untuk  meramalkan  data berpola musiman.
Pariwisata  di  Indonesia  merupakan  salah  satu  destinasi  wisata  yang  populer  dan  bidang pariwisata  itu  sendiri  merupakan  salah  satu  sumber  penghasil  devisa  terpenting  dan  terbanyak. Kedatangan wisatawan tersebut akan mendatangkan penerimaan bagi daerah yang dikunjunginya. Bagi wisatawan yang datang dari luar negeri, kedatangan mereka akan mendatangkan devisa dalam negara. Semakin banyaknya wisatawan berkunjung maka akan memberi dampak yang positif bagi Daerah  Tujuan  Wisata  (DTW)  terutama  sebagai  sumber  pendapatan  daerah  (Qadarrochman, 2010).Oleh karena itu pada penelitian ini akan dilakukan peramalan jumlah kedatangan wisatawan mancanegara  ke  Indonesia.  Hasil  ramalan  tersebut  kemudian  akan  dicari  pengaruhnya  terhadap pendapatan devisa negara.

## METODE PENELITIAN
Metode  peramalan  yang  digunakan  adalah  metode  peramalan  Holt-Winters.  Metode  Holt- Winters dapat digunakan untuk memprediksi keadaan yang akan datang apabila data hasil ploting mengandung  faktor  musiman.  Metode  ini  dikembangkan  oleh  Winters  (1960),  dengan menambahkan  persamaan  musiman  pada  persamaan  metode  Holt  (1957).  Metode  ini  terbagi menjadi dua, yaitu aditif dan multiplikatif berdasarkan pola yang ditunjukkan oleh plot data musiman.
Metode Holt-Winters Aditif digunakan ketika variasi musiman cenderung konstan pada deret waktu. Adapun modelnya adalah sebagai berikut (Emmanuel et al. , 2014). Pemulusan keseluruhan (level):
(1)
Pemulusan  kecenderungan ( trend ):
(2)
Pemulusan musiman:
(3)
Persamaan hasil ramalan untuk   period ke depan:
(4)
Metode  Holt-Winters  multiplikatif  digunakan  ketika  variasi  musiman  berfluktuasi  pada  deret waktu. Adapun modelnya adalah sebagai berikut (Emmanuel et al. , 2014).
Pemulusan keseluruhan (level):
(5)
Pemulusan  kecenderungan ( trend ):
(6)
Pemulusan musiman:
(7)
Persamaan hasil ramalan untuk   periode ke depan:
(8)
Keterangan:
=  Parameter  pemulusan  relatif  dengan  pegamatan  stasioner  yang  baru  dilakukan yang nilainya terletak diantara 0 dan 1
=  Parameter  pemulusan  relatif  dengan  estimasi  kemunculan  unsur trend yang nilainya terletak diantara 0 dan 1
=   Parameter  pemulusan  relatif  dengan  estimasi  kemunculan  unsur  musiman  yang nilainya terletak diantara 0 dan 1
=   Panjang musiman
=   Pemulusan keseluruhan untuk periode
=   Pemulusan trend untuk periode
=   Pemulusan musiman untuk periode
Metode  Holt-Winters  memerlukan  nilai  inisialisasi  untuk  setiap  nilai  pemulusan.  Untuk menentukan nilai inisialisasi tersebut dapat digunakan model berikut.
(9)
(10)
Model  tersebut  dapat  digunakan  untuk  Holt-Winters  aditif  dan  multiplikatif.  Untuk  mencari nilai   dapat digunakan:
(11)
untuk Holt-Winters aditif, dan
(12)
untuk Holt-Winters multiplikatif.
Mean Absolute Precentage Error (MAPE) merupakan ukuran ketepan relatif yang digunakan untuk  mengetahui  persentase  penyimpangan  hasil  peramalan  (Sungkawa  &  Megasari,  2011). Persamaannya adalah sebagai berikut.
(13)
Hasil dan Pembahasan Data  yang  digunakan  adalah  data  kunjungan  wisatawan  mancanegara  yang  datang  pada bulan Januari 2016 sampai dengan Desember 2019 yang disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data aktual jumlah wisatawan mancanegara yang berkunjung ke Indonesia melalui 14 pintu utama (orang) Periode (t) Waktu Data Periode (t) Waktu Data 1 Jan-16 581932 25 Jan-18 685540 2 Feb-16 636881 26 Feb-18 792716 3 Mar-16 672108 27 Mar-18 902569 4 Apr-16 678234 28 Apr-18 894884 5 May-16 700669 29 May-18 854320 6 Jun-16 654944 30 Jun-18 871531 7 Jul-16 819074 31 Jul-18 1133766 8 Aug-16 834797 32 Aug-18 1079891 9 Sep-16 800663 33 Sep-18 982156 10 Oct-16 792592 34 Oct-18 920198 11 Nov-16 740402 35 Nov-18 778553 12 Dec-16 789637 36 Dec-18 908103 13 Jan-17 789687 37 Jan-19 762135 14 Feb-17 751543 38 Feb-19 801148 15 Mar-17 785821 39 Mar-19 844381 16 Apr-17 855245 40 Apr-19 844179 17 May-17 846691 41 May-19 788668 18 Jun-17 810747 42 Jun-19 916596 19 Jul-17 1047550 43 Jul-19 1042199 20 Aug-17 1066588 44 Aug-19 1054454 21 Sep-17 930011 45 Sep-19 969016 22 Oct-17 848771 46 Oct-19 920968 23 Nov-17 745610 47 Nov-19 845981 24 Dec-17 728536 48 Dec-19 921305
Sumber : Badan Pusat Statistik
Pola dari data Tabel 1 lebih lanjut dijelaskan pada Gambar 1.
Gambar 1. Grafik kedatangan wisatawan mancanegara ke Indonesia
Berdasarkan Gambar 1  dapat dilihat  bahwa  data kedatangan wisatawan mancanegara ke Indonesia  memiliki  kecenderungan  ( trend )  naik  atau  bisa  dikatakan  tidak  stasioner.  Untuk memastikan ketidak  stasioneran  data maka dilakukan uji stasioneritas menggunakan uji akar unit. Pengujian dilakukan menggunakan aplikasi eviews9 dengan menggunakan uji  Dickey-Fuller. Hasil pengujiannya disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil uji akar unit
Berdasarkan hasil uji akar terlihat bahwa dengan , diterima, karena nilai uji statistic ADF adalah -3.122393, nilai titik kritis pada taraf signifikansi ( ) 1% adalah -3.57723, dan .  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  data  kedatangan wisatawan mancanegara bersifat tidak stasioner.
Langkah selanjutnya adalah menguji unsur musiman dengan membandingkan nilai individu dengan rata-rata untuk tiap musim. Pengujian unsur musiman dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Pengujian unsur musiman data jumlah wisatawan mancanegara yang berkunjung ke Indonesia (orang)
Dari Tabel 3 bisa dilihat bahwa pada periode 7, 8, dan 9 pada tiap musim yaitu pada bulan Juli, Agustus, dan September data kedatangan melebihi nilai rata-rata musimnya, sedangkan pada periode 1 dan 2 yaitu bulan Januari dan Februari data kedatangan lebih kecil dari nilai rata-ratanya. Berdasarkan hal tersebut dapat ditarik kesimpulan bahwa data kedatangan wisatawan mancanegara mempunyai  unsur  musiman  dengan  panjang  periode  musimannya  12  bulan.  Karena  data  tidak stasioner  dan  memiliki  unsur  musiman  maka  metode  yang  tepat  untuk  meramalkan  dari  data tersebut adalah metode Holt-Winters multiplikatif.
Untuk  meramalkan  data  menggunakan  metode  Holt-Winters  akan  dilakukan  langkah- langkah berikut (Emmanuel et al. , 2014).
1. Menghitung nilai inisialisasi
Langkah  ini  menghitung  nilai  pemulusan Level untuk  periode  12  ( ),  nilai  pemulusan Trend untuk periode 12 ( ), dan nilai pemulusan musiman periode 1 ( ) sampai periode 12 ( ).
Dengan  menggunakan  persamaan  (9),  diperoleh  hasil
adalah .  Dengan menggunakan  persamaan  (10)  diperoleh  nilai adalah .  Dengan  menggunakan
persamaan (11) diperoleh nilai   sampai
pada Tabel 4. Tabel 4. Hasil perhitungan sampai Periode (t) Periode (t) 1 0.802487 7 1.129506 2 0.878261 8 1.151188 3 0.92684 9 1.104117 4 0.935287 10 1.092988 5 0.966225 11 1.021017 6 0.90317 12 1.088913
2. Menghitung nilai lanjutan
Langkah  ini  diawali  dengan  menentukan  nilai-nilai  parameter  ,  ,  dan    yang meminimumkan  nilai  MAPE.  Setelah  dilakukan  perhitungan  dengan  aplikasi Microsoft  Excel , diperoleh nilai-nilai parameter   adalah 0.9999,   adalah 0.4230, dan   adalah 0.0610.
Periode Bulan Tahun/Musim 2016 2017 2018 2019 1 Januari 581932 789687 685540 762135 2 Februari 636881 751543 792716 801148 3 Maret 672108 785821 902569 844381 4 April 678234 855245 894884 844179 5 Mei 700669 846691 854320 788668 6 Juni 654944 810747 871531 916596 7 Juli 819074 1047550 1133766 1042199 8 Agustus 834797 1066588 1079891 1054454 9 September 800663 930011 982156 969016 10 Oktober 792592 848771 920198 920968 11 November 740402 745610 778553 845981 12 Desember 789637 728536 908103 921305 Total 8701933 10206800 10804227 10711030 Rata-rata 725161,1 850566,7 900352,3 892585,8
Langkah  selanjutnya  adalah  mencari  nilai  nilai  pemulusan  level  ( )  untuk  periode  13 sampai dengan periode 48. Dengan menggunaan persamaan (5) hasilnya disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil perhitungan sampai Periode (t) Periode (t) Periode (t) 13 984048.7 25 854267.3 37 949716.7 14 855719.8 26 902597.1 38 912197.8 15 847850.6 27 973813.4 39 911032.5 16 914419 28 956801.9 40 902587.9 17 876288.1 29 884184 41 816236.2 18 897667.7 30 964967.6 42 1014865 19 927440.4 31 1003771 43 922703.3 20 926510.6 32 938067.3 44 915970 21 842312.6 33 889539.9 45 877638.6 22 776560.9 34 841911 46 842615.3 23 730261.9 35 762527.2 47 828566.8 24 669049.3 36 833952.8 48 846078
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai  pemulusan  Trend  ( )  untuk  periode  13 sampai 48. Dengan menggunakan persamaan (6) hasilnya dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil perhitungan
sampai
Langkah selanjutnya  adalah menghitung nilai pemulusan musiman  ( ) untuk periode  13 sampai 48. Dengan menggunakan persamaan (7) hasilnya disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil perhitungan sampai
3. Menghitung hasil ramalan.
Langkah  terakhir  setelah  memperoleh  lanjutan  adalah  menghitung  hasil  ramalan  untuk periode 13 sampai 48. Dengan menggunakan persamaan (8) hasilnya disajikan pada Tabel 8.
Periode (t) Periode (t) Periode (t) 13 175314.5 25 51992.61 37 48442.67 14 41580.96 26 50379.38 38 12079.78 15 19801.63 27 59556.59 39 6476.972 16 40399.14 28 25833.7 40 164.9213 17 5812.171 29 -17527.3 41 -36432.7 18 12668.52 30 25771.72 42 63001.25 19 20201.73 31 31511.35 43 -2634.59 20 10894.77 32 -11305.1 44 -4368.39 21 -30986.9 33 -27698.9 45 -18735.2 22 -46298.4 34 -36476.6 46 -25625.3 23 -46298.7 35 -55374.3 47 -20728.2 24 -52867.2 36 472.1574 48 -4552.4 Periode (t) Periode (t) Periode (t) 13 0.802487 25 0.802487 37 0.802487 14 0.878261 26 0.878261 38 0.878261 15 0.92684 27 0.92684 39 0.92684 16 0.935287 28 0.935287 40 0.935287 17 0.966225 29 0.966225 41 0.966225 18 0.90317 30 0.90317 42 0.90317 19 1.129506 31 1.129506 43 1.129506 20 1.151188 32 1.151188 44 1.151188 21 1.104117 33 1.104117 45 1.104117 22 1.092987 34 1.092987 46 1.092987 23 1.021017 35 1.021017 47 1.021017 24 1.088913 36 1.088913 48 1.088913

## Tabel 8. Hasil perhitungan sampai
Berdasarkan hasil peramalan tersebut diperoleh nilai MAPE sebesar
. Kemudian selanjutnya adalah melakukan peramalan yang dilakukan sampai 2 tahun kedepan yaitu dari Januari 2020 sampai Desember 2021. Hasil ramalan disajikan pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil ramalan kedatangan wisatawan mancanegara (orang)
Untuk  melihat  hubungan  hasil  ramalan  kedatangan  wisatawan  mancanegara  dengan pendapatan  devisa  pariwisata,  akan  dilihat  proyeksi  hasil  ramalan  tahun  2020  sampai  2021  dan perbandingan dengan data aktual tahun-tahun sebelumnya. Data tersebut disajikan pada Tabel 10.
Tabel 10. Kedatangan wisatawan mancanegara per tahun (orang)
Tahun 2016 2017 2018 2019 2020 (Ramalan) 2021 (Ramalan) Jumlah Kedatangan 8701933 10206800 10804227 10711030 9781406 9125860
Untuk menghitung devisa wisatawan mancanegara tahun 2016-2021, akan digunakan data Jumlah Wisatawan Asing, Devisa Wisman, dan Tingkat Penghunian Kamar (TPK) Hotel Bintang dan Non Bintang Tahun 2002-2015 untuk mencari devisa yang dihasilkan per wisatawan, yaitu dengan membagi devisa yang dihasilkan di tahun tersebut dengan jumlah wisatawan yang menginap. Data tersebut disajikan pada Tabel 11.
Tabel 11. Jumlah wisatawan asing, devisa wisman, dan tingkat penghunian kamar (tpk) hotel bintang dan non bintang tahun 2002-2015
Periode (t) Periode (t) Periode (t) 13 669832.7 25 495145.4 37 668504.5 14 1015941 26 792715.7 38 876644.9 15 835160.5 27 881354 39 856657 16 814353.4 28 965051.3 40 858135 17 923481.8 29 949872.5 41 872262.6 18 798412.9 30 784516.1 42 704295.4 19 1029171 31 1118397 43 1217456 20 1091125 32 1191161 44 1059172 21 1035528 33 1024766 45 1006515 22 888876.2 34 943553.7 46 938770.6 23 747365.2 35 823564.5 47 834161 24 745856.1 36 771580.7 48 879665.6 Periode Waktu Hasil Ramalan Periode Waktu Hasil Ramalan 49 Jan-20 675312.98 61 Jan-21 631474.09 50 Feb-20 735081.25 62 Feb-21 687102.86 51 Mar-20 771520.55 63 Mar-21 720888.39 52 Apr-20 774294.85 64 Apr-21 723201.2 53 May-20 795508.75 65 May-21 742725 54 Jun-20 739483.03 66 Jun-21 690143.9 55 Jul-20 919656.65 67 Jul-21 857953.05 56 Aug-20 932069.77 68 Aug-21 869181.71 57 Sep-20 888931.99 69 Sep-21 828615.36 58 Oct-20 874995.5 70 Oct-21 815286.88 59 Nov-20 812731.37 71 Nov-21 756954.4 60 Dec-20 861818.95 72 Dec-21 802332.94 Tahun Jumlah Wisatawan (Orang) Devisa Wisman (Juta US$) Tingkat Hunian Kamar (%) Devisa Per Wisatawan (US$) Hotel Bintang Hotel Non Bintang Total Bintang+Non Bintang 2002 5033400 4305.56 44.28 30.57 74.85 1142.816221 2003 4467021 4037.02 45.03 29.88 74.91 1206.432727 2004 5321165 4797.88 44.98 28.33 73.31 1229.927285 2005 5002101 4521.9 45.03 28.86 73.89 1223.440437
Lanjutan Tabel 11.
Tabel 11. Jumlah wisatawan asing, devisa wisman, dan tingkat penghunian kamar (tpk) hotel bintang dan non bintang tahun 2002-2015
Berdasarkan Tabel 11 diperoleh bahwa wisatawan mancanegara yang datang ke Indonesia rata-rata  berkontribusi  sebesar  $1257.948715  per  wisatawan,  dengan  rata-rata  tingkat  wisatawan mancanegara yang menginap sebesar 82.04086% baik di hotel bintang maupun non bintang. Hasil tersebut akan digunakan untuk menghitung jumlah devisa wisatawan mancanegara di tahun 2016- 2021, yaitu dihitung menggunakan persamaan berikut.
Jumlah Pendapatan Devisa
Hasil perhitungan tersebut disajikan pada Tabel 12.
Tabel 12. Hasil perhitungan pendapatan devisa wisatawan mancanegara tahun 2016-2021
Tahun Jumlah Wisatawan (Orang) Jumlah Pendapatan Devisa Wisman (Juta US$) 2016 8701933 8980.673 2017 10206800 10533.74 2018 10804227 11150.31 2019 10711030 11054.13 2020 9781406 10094.72 2021 9125860 9418.179
Berdasarkan  hasil ramalan kedatangan wisatawan mancanegara per tahunnya bisa  dilihat bahwa  kedatangan  pada  tahun  2020-2021  diprediksi  mengalami  penurunan.  Pada  tahun  2020 kedatangan  diramalkan  sebanyak  9781406  wisatawan,  menurun  sebesar  8.68%  dari  tahun sebelumnya. Kedatangan pada tahun 2021 diramalkan akan menurun dibandingkan tahun 2020.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  hubungan  kedatangan  wisatawan  mancanegara  dengan pendapatan devisa dapat dilihat bahwa ketika jumlah wisatawan meningkat dari tahun sebelumnya, maka jumlah pendapatan devisa yang diperoleh dari wisatawan pun meningkat. Ketika kedatangan wisatawan  pada  tahun  2019  menurun  dibandingkan  tahun  2018,  perolehan  devisanya  pun  ikut menurun.  Berlaku  pula  sebaliknya  apabila  pada  tahun  tersebut  jumlah  wisatawan  menurun  dari tahun sebelumnya, maka jumlah pendapatan devisa pun ikut menurun.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil ramalan, kedatangan wisatawan mancanegara ke Indonesia tahun 2020- 2021 menunjukkan kecenderungan menurun. Penurunan ini disebabkan oleh keadaan data aktual tahun  sebelumnya  yang  juga  menurun.  Penurunan  per  tahun  dipengaruhi  penurunan  kedatangan wisatawan  pada  bulan-bulan  musim  liburan,  yaitu  Juli,  Agustus,  dan  September . Berdasarkan analisis  hasil  ramalan  kedatangan  wisatawan  mancanegara  ke  Indonesia  tahun  2020-2021,
Tahun Jumlah Wisatawan (Orang) Devisa Wisman (Juta US$) Tingkat Hunian Kamar (%) Devisa Per Wisatawan (US$) Hotel Bintang Hotel Non Bintang Total Bintang+Non Bintang 2006 4871351 4447.98 46.19 29.8 75.99 1201.591806 2007 5505759 5345.98 46.89 32.44 79.33 1223.975368 2008 6234497 7347.6 48.06 34.65 82.71 1424.905505 2009 6323730 6297.99 48.31 35.56 83.87 1187.468245 2010 7002944 7603.45 48.86 35.98 84.84 1279.762503 2011 7649731 8554.39 51.25 38.74 89.99 1242.649446 2012 8044462 9120.89 51.55 38.22 89.77 1263.016396 2013 8802129 10054.15233 52.22 37.34 89.55 1275.506271 2014 9435411 11166.13406 52.56 35.87 88.43 1338.291558 2015 10230775 12225.89 53.91 33.21 87.13 1371.498234 Rata-rata 82.04086 1257.948715
pendapatan  devisa  wisatawan  mancanegara  diprediksikan  mengalami  penurunan.  Karena kedatangan  wisatawan  juga  menurun,  dapat  disimpulkan  bahwa  kedatangan  wisatawan mancanegara  berbanding  lurus  dengan  pendapatan  devisa  pariwisata.  Untuk  meningkatkan pendapatan devisa pariwisata maka perlu mengembangkan bidang pariwisata.
REKOMENDASI
Metode  peramalan  yang  digunakan  untuk  meramalkan  data  musiman  pada  penelitian  ini adalah peramalan Holt - Winters. Pada penelitian selanjutnya dapat menggunakan metode peramalan lainnya yang dapat meramalkan data musiman seperti metode dekomposisi dan metode fuzzy untuk mengetahui metode yang lebih tepat dalam meramalkan data musiman kedatangan pariwisata.
Penelitian ini menggunakan asumsi bahwa devisa wisatawan mancanegara yang dihasilkan bergantung pada rata-rata kontribusi devisa per wisatawan mancanegara yang datang ke Indonesia. Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  melakukan  perhitungan  faktor-faktor  lain  yang  dapat mempengaruhi pendapatan devisa pariwisata agar dapat mempertimbangkan faktor-faktor tersebut dalam pengambilan kebijakan. Menurut Huda (2009), jumlah wisatawan, objek wisata, jumlah hotel, biro  perjalanan,  rata-rata  lama  tinggal,  rata-rata  pengeluaran  wisatawan,  dan  kurs  dollar  AS berpengaruh signifikan terhadap penerimaan devisa sektor pariwisata.
Untuk pihak terkait disarankan untuk dapat mengembangkan pariwisata Indonesia dengan meningkatkan  kedatangan  wisatawan  mancanegara  ke  Indonesia.  Cara  yang  dapat  dilakukan adalah menggencarkan promosi objek wisata yang ada di Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan Pusat Statistik. (2019). Dipetik dari https://www.bps.go.id/subject/16/pariwisata.html
Emmanuel, O. O., Adebanji, A., & Labeodan, O. (2014). Using holt winter’s multiplicative model to forecast  assisted  chillbirths  at  the  teaching  hospital  in  ashanti  region.  Ghana . Journal  of Biology, Agriculture, and Healthcare , 4 (9).
Holt,  C.C.  (1957).  Forecasting  seasonals  and  trends  by  exponentially  weighted  moving  averages. ONR Memorandum , 52 , Carnegie Institute of Technology, Pittsburgh.
Huda, S. (2009). Analisis penerimaan devisa sektor pariwisata dan faktor-faktor yang mempengaruhi di provinsi jawa timur. Surabaya: Universitas Pembangunan Nasional "Veteran".
Qadarrochman, N. (2010). Analisis penerimaan daerah dari sektor pariwisata di kota semarang dan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Skripsi. Semarang: Universitas Diponogoro.
Republik  Indonesia.  (2009).  Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomor  10  Tahun  2009  Tentang Kepariwisataan. Lembarang Negara Republik Indonesia Tahun 2009 Nomor 11. Sekretariat Negara Indonesia. Jakarta.
Sungkawa, I., & Megasari, R. T. (2011). Penerapan ukuran ketepatan  nilai ramalan data deret waktu dalam seleksi model peramalan volume penjualan  pt satriamandiri citramulia. Jakarta: Binus University.
Winters,  P.  R.  (1960).  Forecasting  sales  by  exponentially  weighted  moving  averages. Jurnal Management Science , 6 (3).