## PERAMALAN KEDATANGAN WISATAWAN MANCANEGARA INDONESIA: METODE HOLT’S WINTER EXPONENTIAL SMOOTHING
Fajar Islamiyah Rahmawati Nurafni Eltivia
Kartika Dewi Sri Susilowati Politeknik Negeri Malang Email: islamiafajar@gmail.com , nurafni.eltivia@polinema.ac.id, dewisri9@yahoo.co.id Received :  November 11 th 2019 Revised :   December 19 th 2019 Accepted :   January 30 th 2020

## ABSTRACT
This  reseacrh  aims  to  predict  the  arrival  of  foreign  tourists  in  Indonesia  using  the Exponential Smoothing method. This research is quantitative descriptive. The data used are data of foreign tourist arrivals according to nationality taken from the Badan Pusat Statistik.  Data  is  managed  through  the  Microsoft  Excel  application.  In  determining RMSE,  Solver  Parameter  help  is  used  in  Microsoft  Excel  to  determine  the  lowest  error rate. The data used in this research indicate that there are trend and seasonal patterns, so  the  most  suitable  Exponential  Smoothing  method  is  the  Holt's  Winter  Exponential Smoothing  method.  The  results  of  this  research  indicate  that  foreign  tourist  arrivals  in Indonesia are predicted to increase in 2020. The results of this research are expected to help the government and related agencies in planning and decision making in the tourism industry.
Keywords: forecasting, tourism, holt’s winter exponential smoothing

## PENDAHULUAN
Lima  tahun  terkahir  pemerintah Indonesia  giat  melakukan  promosi  dan pengembangan  sektor  pariwisata  secara besar-besaran. Melalui Kementerian Pariwisata dan Ekonomi Kreatif, Indonesia  mempromosikan  diri  sebagai tujuan wisata dengan mengusung kampanye Wonderful Indonesia  atau Pesona  Indonesia  menggantikan Visit Indonesia  sebagai country  branding . Wonderful Indonesia merupakan sebuah konsep yang memperkenalkan kekayaan dan  keragaman  alam  dan  budaya Indonesia.  Hal  ini  menjadi  bagian  dari soft diplomacy Indonesia yang pelaksanaannya  melibatkan  beragam aspek, mulai dari pemerintah,
masyrakat,  individu,  pelaku  bisnis,  dan sebagainya,  atau  yang  lebih  dikenal dengan multi track diplomacy .
Hasilnya  dapat  dilihat,  pada tahun  2017  pertumbuhan  pariwisata melaju  pesat  sebesar  22%,  menempati
peringkat  kedua  di  ASEAN  setelah Vietnam  (29%).  Selain  itu,  sumbangan devisa  dari  sektor  pariwisata  meningkat dari  12,2  miliar  USD  pada  2015, menjadi  13,6  miliar  USD  di  2016,  dan naik  lagi  menjadi  15  miliar  USD  pada 2017. Tahun 2019 pemerintah menargetkan pariwisata sebagai penyumbang devisa nomor satu
mengalahkan sektor lain dengan
proyeksi  nilai  sebesar  20  miliar  USD (Kemenpar, 2019). Beberapa tahun mendatang Indonesia  akan  menjadi  tuan  rumah beberapa  acara  internasional,  seperti ajang lomba balap motor terbesar dunia, MotoGp pada tahun 2021 dan Kejuaraan Dunia  Bola  Basket  2023,  bersama Jepang dan Filipina. Selain itu pemerintah Indonesia menargetkan menjadi  tuan  rumah  Olimpiade  2032. Untuk mendukung hal tersebut pemerintah  berfokus  pada  perbaikan infrastruktur Indonesia (termasuk
infrastruktur  teknologi  informasi  dan komunikasi), akses kesehatan dan kebersihan  serta  meningkatkan online marketing di  luar  negeri.  Pemerintah juga merevisi kebijakan akses visa gratis di  tahun  2015  untuk  menarik  lebih banyak  turis  asing.  Segala  persiapan yang dilakukan oleh pemerintah Indonesia  membutuhkan  dukungan  dari suatu bentuk prediksi kedatangan wisatawan mancanegara. Prediksi kedatangan wisatawan  mancanegara dapat dilakukan melalui proses
forecasting atau  peramalan.  Peramalan kedatangan wisatawan  mancanegara dapat  membantu  dalam  merumuskan kebijakan yang terkait pariwisata. Jere,  et  al  (2019),  menyatakan model peramalan Holt Winter Exponential  Smoothing (α  =  1,  β  = 0.1246865) menunjukkan kesalahan terkecil  dibandingkan  dengan  model ARIMA  (0,  1,  2).  Oleh  karena  itu, HWES  (α  =  1,  β  =  0.1246865)  dapat digunakan untuk memodelkan kedatangan wisatawan internasional tahunan  di  Zambia.  Hasil  peramalan memberikan peningkatan bertahap dalam kedatangan wisatawan internasional  tahunan  sekitar  42%  pada tahun 2024 menghasilkan tingkat pertumbuhan rata-rata 7,6% pada interval  kepercayaan  95%.  Hal  ini didukung oleh Mishra, Rout, & Pradhan
(2018),  menyatakan  bahwa  jika  dilihat dari  perbandingan  MAPE,  MAE  dan MSE,  dapat  disimpulkan  kemampuan peramalan  yang  lebih  baik  dari  model multiplikasi Holt Winters dalam konteks kedatangan  wisatawan  asing  di  India.
Temuan  ini  penting  untuk  lingkaran kebijakan yang bekerja pada pengembangan  pariwisata  berkelanjutan di India. Sedangkan Vujko, et al (2018), menyimpulkan  bahwa  secara  umum, interval prediksi dari pemulusan eksponensial menunjukkan sifat cakupan  probabilitas  yang  memuaskan dan  menghasilkan  interval  prediksi dengan  sifat  statistik  yang  diinginkan, setidaknya  dalam  konteks  perkiraan pariwisata.  Salah  satu  kelemahannya terletak  pada  kenyataan  bahwa  metode
ini  memiliki  batasan  karena  jumlah koefisien musiman pada seberapa sering mereka diperbarui. Menggabungkan beberapa model dan pengulangan sesekali  dari  perhitungan  yang  sama memungkinkan  kita  untuk  mengatasi keterbatasan  ini.  Tetapi,  kita  juga  harus menggaris  bawahi  bahwa exponential smoothing memiliki  keuntungan  karena relatif  mudah  dipahami  dan  digunakan dalam praktiknya. Berbeda dengan penilitian sebelumnya, Konarasinghe (2019), menyimpulkan bahwa model multiplikasi  dan  aditif winter’s  three parameter memiliki nilai MAPE
terendah  (13%).  Oleh  karena  itu,  model tersebut  cocok  untuk  peramalan  jangka pendek  kedatangan  wisatawan  ke  Sri Lanka. Namun, teknik smoothing hanya dapat  digunakan  secara  akurat  untuk peramalan  jangka  pendek.  Disarankan untuk  menguji  teknik  Dekomposisi, model  ARIMA  Box-Jenkins,  model GARCH dan ARCH dll, untuk peramalan  yang lebih baik  karena dapat digunakan untuk jangka pendek maupun peramalan  jangka  panjang.  Hal  ini didukung  oleh  Supriatna et  al (2019),
dalam meramalkan kedatangan wisatawan asing ke Indonesia
menggunakan artificial  annual  report , dengan  tingkat  kesalahan  peramalan (MAPE)  adalah  5,4%  dan  pendekatan holt-winters memiliki kesalahan perkiraan 5,4%. Metode artificial annual  report relatif  lebih  akurat,
dibandingkan  dengan  metode holt- winter , meskipun perbedaan dalam nilai mape hanya 0,043%.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk  memprediksi  jumlah  kedatanagn wisatawan  mancangera  di  Indonesia. Hal  ini  diharapkan  dapat  membantu seluruh  pihak  yang  terkait  untuk  dapat mempersiapkan sarana dan prasana guna memfasilitasi wisatawan yang datang ke Indonesia.

## TINJAUAN PUSTAKA
Menurut Morgenroth,
pariwisata  merupakan  lalu  lintas  orang yang  meninggalkan  tempat  tinggalnya
untuk  sementara  waktu,  yang  bertujuan untuk  berpesiar  ke  tempat  lain  dan semata-mata  menjadi  konsumen  dari hasil  perekonomian  dan  kebudayaan tempat  yang  dikunjungi  (Warpani,
2007). Pariwisata juga dapat didefinisikan  sebagai  seluruh  rangkaian kegiatan  yang  berhubungan  dengan kegiatan  manusia  yang  melakukan perjalanan  atau  persinggahan  sementara dan  bertempat  tinggal  di  satu  atau beberapa  tempat  di  luar  lingkup  tempat tinggalnya yang didorong oleh beberapa keperluan tanpa bermaksud untuk mencari  nafkah  yang  bersifat  tetap (Suharso,  2009).  Sedangkan  menurut Konarasinghe  (2016),  pariwisata  adalah kumpulan  dari  kegiatan,  layanan,  dan industri  yang  memberikan  pengalaman perjalanan, termasuk transportasi, akomodasi, bisnis makanan dan minuman,  toko  ritel,  bisnis  hiburan, fasilitas  kegiatan,  dan  layanan  lainnya yang  disediakan  untuk  individu  atau kelompok  yang  bepergian  jauh  dari tujuan mereka.
Pariwisata  adalah  salah  satu industri  terbesar  dan  berkembang  pesat di  dunia  (Konarasinghe,  2016).  Oleh karena  itu  banyak  negara  berlomba- lomba memajukan industri pariwisatanya. Menurut Irtifah & Ghufron  (2019)  alasan  terpenting  dari pengembangan  pariwisata  di  suatu daerah  tujuan  wisata,  baik  secara  lokal, regional  atau  ruang  lingkup      nasional pada      suatu      negara  sangat  kuat kaitannya dengan pembangunan perekonomian daerah atau negara tersebut. Oleh karena itu, pengembangan pariwisata selalu diperkirakan  dengan  keuntungan  dan manfaatnya bagi masyarakat.
Peramalan  merupakan  kegiatan untuk  memprediksi  kejadian  di  masa mendatang  berdasarkan  informasi  dari masa  lalu.  Penggunaan  data  yang relevan  berupa  informasi  yang  akurat serta  pemilihan  teknik  peramalan  yang tepat dapat menghasilkan suatu prediksi yang  optimal  (Martiningtyas,  2004). Peramalan kedatangan wisatawan sangat penting  untuk  tujuan  perencanaan,
pembuatan kebijakan, dan penganggaran oleh  pihak  yang  berkaitan  dengan pariwisata  (Gounopoulo,  Petmezas,  & Santamaria, 2012).
Peramalan dapat dilakukan dengan  menggunakan  data  deret  waktu
( time  series data ).  Data time  series merupakan  data  yang  dikumpulkan, dicatat atau diobservasi sepanjang waktu secara berurutan dengan beberapa periode  waktu  dapat  tahun,  kuartal, bulan, minggu dan pada beberapa  kasus hari atau jam. Data time series dianalisis untuk  menemukan  pola  variansi  masa lalu  yang  dapat  digunakan  untuk memprediksi  nilai  di  masa  depan (peramalan),  karena  pola  data  di  masa lalu  akan  cenderung  berulang  di  masa mendatang  (Mukhyi,  2008).  Terdapat dua  pola time  series berdasarkan klasifikasi  Pegels  yaitu  pola  tren  dan musiman yang bersifat aditif (linier) dan multiplikatif  (non  linier).  Pola  tren  dan musiman  aditif  adalah  pola  data gabungan unsur tren dan musiman yang mengandung  unsur  linier  pada  grafik pola  data.  Sedangkan  pola  tren  dan musiman  multiplikatif,  adalah  pola  data gabungan unsur tren dan musiman yang mengandung unsur non linier (kuadratis)
pada grafik pola data. Selama bertahun-tahun, berbagai  model time  series telah berhasil  diterapkan  untuk  meramalkan kedatangan wisatawan (Hassani,
Webster, Silva, & Heravi, 2015). Model exponential  smoothing pertama  kali disarankan  oleh  Holt  (1957),  Brown (1959)  dan  Winters  (1960),  yang kemudia populer sebagai metode peramalan untuk keberagaman data time series (Gardner,  2006).  Keuntungan utama dari metode exponential smoothing adalah metodenya sederhana, intuitif,  dan  mudah  dipahami.  Prakiraan berdasarkan metode
exponential
smoothing mudah secara komputasi. Exponential  smoothing adalah suatu metode yang menunjukkan pembobotan menurun secara eksponensial  terhadap  nilai  pengamatan yang  lebih  lama.  Berdasarkan  pola  data time series , terdapat tiga macam metode
exponential smoothing untuk forecasting data, yaitu: (1) Metode Single Exponential  Smoothing ,  (2)  Metode Double  Exponential  Smoothing ,  (3) Metode Triple  Exponential  Smoothing . Klasifikasi  pola  data  terhadap  jenis metode exponential  smoothing meliputi single exponential smoothing untuk pola data bersifat konstan/horizontal. Metode double  exponential  smoothing untuk data  yang  mengalami  tren  naik  atau turun,  dan  metode triple  exponentian smoothing untuk  data  yang  berfluktuasi secara  random  dan  terdapat  pengaruh musiman.

## METODE PENELITIAN
Objek  dalam  penelitian  ini adalah  wisatawan  mancanegara  yang datang  ke  Indonesia.  Penelitian  ini bersifat deskriptif kuantitatif dan menggunakan data sekunder yang diambil dari Badan Pusat Statistik (BPS) Indonesia. Data berupa Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara per Bulan  dari  Bulan  Januari  2008  hingga bulan Agustus 2019. Penelitian ini menggunakan metode Holt-Winter exponential smoothing .  Metode  Holt-Winter  adalah pendekatan exponential smoothing untuk  menangani  seri  musiman  dengan tren.  Untuk  musiman,  parameter  lain harus  ditambahkan  selain  parameter dalam metode double exponential smoothing .
Ada  dua  jenis  metode  Holt- Winter  yang  dirancang  untuk  data time series ,  yaitu  metode  Additive  Holt- Winter  yang  digunakan  untuk  data time series dengan  variasi  musiman  konstan dan  metode  Multiplicative  Holt-Winter yang  digunakan  untuk  data time  series dengan  meningkatnya  variasi  musiman (multiplikatif).  Metode  aditif  Holt- Winters  dapat  diklasifikasikan  sebagai berikut:
𝐿𝑡 = ( 𝑌𝑡 − 𝑆 t-M )+(1 − 𝛼 )( 𝐿 t-1 + 𝑇 t-1 ) 𝑇𝑡 = ( 𝐿𝑡 − 𝐿 t-1 ) + (1 − 𝛽 ) t-1 𝑆𝑡 = ( 𝑌𝑡 − 𝐿𝑡 ) + (1 − 𝛾 )S t-M 𝐹 t+k = 𝐿𝑡 + T t k + 𝑆 t-M+k
Dimana 𝐿𝑡 adalah  tingkat  deret  pada waktu 𝑡 dan 𝑇𝑡 adalah  tren  deret  pada waktu 𝑡 sedangkan 𝛼 , 𝛽 dan 𝛾 (0 ≤ 𝛼 , 𝛽 , 𝛾 ≤ 1) adalah koefisien peramalan untuk level,  tren  dan  perataan  komponen musiman koefisien masing-masing. Dan 𝑀 adalah  jumlah  musim  dalam  setahun ( 𝑀 = 12 untuk data bulanan, dan 𝑀 = 4 untuk  data  triwulanan). 𝛼 , 𝛽 dan 𝛾 dipilih  berdasarkan  tingkat  kesalahan peramalan terkecil.
Serta Metode Holt-Winters multiplikasi dapat diklasifikasikan sebagai berikut: 𝐿𝑡 = ( 𝑌𝑡 / 𝑆 t-M ) + (1 − 𝛼 )( 𝐿 t-1 + 𝑇 t-1 ) 𝑇𝑡 = ( 𝐿𝑡 − 𝐿 t-1 ) + (1 − 𝛽 ) t-1 𝑆𝑡 = ( 𝑌𝑡 / 𝐿𝑡 ) + (1 − 𝛾 ) S t-M 𝐹 t+k = ( 𝐿𝑡 + T t k )* 𝑆 t-M+k Koefisien  ( 𝛼 , 𝛽 , 𝛾 )  peramalan adalah  hal  yang  sangat  penting  dari Metode exponential  smoothing .  Dalam menentukan  koefisien  peramalan  untuk level,  tren  dan  musiman  alat  Solver  di aplikasi Microsoft Excel digunakan. Dan kelompok  koefisien  peramalan  yang terbaik  dipilih  berdasarkan  RMSE minimum  dengan  persamaan  sebagai berikut:
RMSE =
Menurut  Barnston  (1992), Root Mean  Square  Error (RMSE)  adalah standar  deviasi  residual  (kesalahan prediksi). Residual adalah ukuran seberapa  jauh  dari  titik  data  garis regresi,  RMSE  adalah  ukuran  seberapa tersebar  residu  tersebut.  Dengan  kata lain, hal ini memberi informasi bagaimana data terkonsentrasi di sekitar garis  paling  tepat.  Ketika  pengamatan dan peramalan standar digunakan sebagai  input  RMSE,  ada  hubungan langsung  dengan  koefisien  korelasi. Misalnya,  jika  koefisien  korelasi  adalah 1, RMSE akan menjadi 0, karena semua poin  terletak  pada  garis  regresi  (dan karena itu tidak ada kesalahan).

## HASIL
Data dalam penelitian ini berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS) Indonesia  untuk  tahun  2008-2019.
Jumlah  data  sebesar  46  data,  mulai  dari kuartal  1  pada  tahun  2008  hingga kuartal  2  pada  tahun  2019.  Jumlah  data tersebut  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.
Berdasar  dari  Tabel  1,  dapat  dibuat grafik  yang  dapat  memunculkan  pola tren  dan  musiman  pada  data.  Gambar  1 menunjukkan data kedatangan wisatawan  mancanegara  pada  tiap kuartal. Dari  Gambar  1,  dapat  dilihat bahwa pada kuartal dua, kuartal tiga dan kuartal empat jumlah kedatangan wisatawan mancanegara mengalami kenaikan  dan  mengalami  penurunan pada  kuartal  satu.  Sehingga  dapat disimpulkan bahwa kedatangan wisatawan mancanegara mengalami tren naik  dan  tren  turun  secara  musiman. Oleh  karena  itu  data  diatas  sesuai  jika diolah  menggunakan  metode Holt’s Winter Exponential Smoothing .
Tabel 1. Data Jumlah Kedatangan Wisatawan Mancanegara di Indonesia
No. Tahun Quartal Tourist No. Tahun Quartal Tourist 1 2008 Q1 1,405,456 25 2014 Q1 2,221,352 2 Q2 1,497,148 26 Q2 2,330,170 3 Q3 1,667,888 27 Q3 2,395,327 4 Q4 1,664,005 28 Q4 2,488,562 5 2009 Q1 1,406,034 29 2015 Q1 2,311,804 6 Q2 1,559,438 30 Q2 2,360,600 7 Q3 1,654,011 31 Q3 2,538,946 8 Q4 1,704,247 32 Q4 2,518,000 9 2010 Q1 1,611,176 33 2016 Q1 2,617,631 10 Q2 1,769,368 34 Q2 2,673,952 11 Q3 1,805,373 35 Q3 3,071,380 12 Q4 1,817,027 36 Q4 3,156,312 13 2011 Q1 1,714,946 37 2017 Q1 3,191,133 14 Q2 1,882,686 38 Q2 3,463,975 15 Q3 2,016,606 39 Q3 4,014,065 16 Q4 2,035,493 40 Q4 3,370,626 17 2012 Q1 1,903,796 41 2018 Q1 3,658,768 18 Q2 1,972,514 42 Q2 3,867,700 19 Q3 2,018,978 43 Q3 4,429,195 20 Q4 2,149,174 44 Q4 3,854,642 21 2013 Q1 2,018,059 45 2019 Q1 3,817,121 22 Q2 2,136,419 46 Q2 4,011,103 23 Q3 2,259,671 24 Q4 2,387,980 Sumber: Badan Pusat Statistik (2019)
Sumber: Data Diolah (2019) Gambar 1. Data Kedatangan Wisatawan Mancanegara di Indonesia
Untuk mengetahui tigkat kesalahan  peramalan  penelitian  ini menggunakan Root  Mean  Square  Error
(RMSE). Dengan menggunakan bantuan menu  Solver  dalam  aplikasi  Microsoft Excel,  didapat  nilai  minimum  RMSE sebesar 151,552.89 (α = 0.4, β = 0.2, 𝛾 = 1).  Sehingga  didapat  hasil  peramalan kedatangan wisatawan  mancanegara untuk  kuartal  3  tahun  2019  hingga kuartal  4  tahun  2020  yang  disajikan pada Tabel 2. Dari Tabel 2, dapat dilihat bahwa  peramalan  jumlah  kedatangan wisatawan  mancanegara  di  Indonesia sebesar  4.631.527  pada  kuartal  tiga
tahun  2019  yang  mengalami  kenaikan dari  kuartal  sebelumnya,  kemudian peramalan  mengalami  penurunan  pada kuartal  empat  tahun  2019  sebesar 3.974.354,  sedangkan  pada  kuartal  satu tahun 2020 peramalan mengalami kenaikan sebesar 4.031.735, pada kuartal  dua  tahun  2020  peramalan sebesar 4.302.983 mengalamai kenaikan dari  kuartal  sebelumnya,  di  kuartal  tiga tahun 2020 peramalan mengalami kenaikan yang signifikan sebesar 4.962.532,  terkahir  di  kuartal  empat 2020  peramalan  mengalamai  penurunan sebesar 4.253.406.
Tabel 2. Peramalan Kedatangan Wisatawan Mancanegara di Indonesia
No Tahun Quartal  Tourist Peramalan No Tahun  Quartal  Tourist Peramalan 1 2008 Q1 1,405,456 29 2015 Q1 2,311,804   2,331,628 2 Q2 1,497,148 30 Q2 2,360,600   2,426,420 3 Q3 1,667,888 31 Q3 2,538,946   2,472,172 4 Q4 1,664,005 32 Q4 2,518,000   2,612,508 5 2009 Q1 1,406,034 33 2016 Q1 2,617,631   2,390,691 6 Q2 1,559,438   1,498,379 34 Q2 2,673,952   2,571,231 7 Q3 1,654,011   1,702,480 35 Q3 3,071,380   2,800,697 8 Q4 1,704,247   1,681,053 36 Q4 3,156,312   2,962,877 9 2010 Q1 1,611,176   1,431,012 37 2017 Q1 3,191,133   3,098,035 10 Q2 1,769,368   1,658,238 38 Q2 3,463,975   3,191,338 11 Q3 1,805,373   1,849,408 39 Q3 4,014,065   3,701,721 12 Q4 1,817,027   1,899,612 40 Q4 3,370,626   3,879,847 13 2011 Q1 1,714,946   1,692,125 41 2018 Q1 3,658,768   3,668,321 14 Q2 1,882,686   1,819,361 42 Q2 3,867,700   3,836,050 15 Q3 2,016,606   1,897,185 43 Q3 4,429,195   4,284,365 16 Q4 2,035,493   2,000,818 44 Q4 3,854,642   3,817,273 17 2012 Q1 1,903,796   1,906,159 45 2019 Q1 3,817,121   4,164,847 18 Q2 1,972,514   2,076,124 46 Q2 4,011,103   4,218,531 19 Q3 2,018,978   2,126,295 47 Q3 4,631,527
20 Q4 2,149,174   2,073,467 48 Q4 3,974,354 21 2013 Q1 2,018,059   1,958,528 49 2020 Q1 4,031,735 22 Q2 2,136,419   2,090,165 50 Q2 4,302,983 23 Q3 2,259,671   2,207,627 51 Q3 4,962,532 24 Q4 2,387,980   2,353,717 52 Q4 4,253,406 25 2014 Q1 2,221,352   2,207,269 26 Q2 2,330,170   2,329,642 27 Q3 2,395,327   2,445,255 28 Q4 2,488,562   2,544,703
Sumber: Data Diolah (2019) - 1,000,000 2,000,000 3,000,000 4,000,000 5,000,000 6,000,000
Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 2008  2009  2010  2011  2012  2013  2014  2015  2016  2017  2018  2019  2020
S umber: Data Diolah (2019)
Gambar 2. Peramalan Kedatangan Wisatawan Mancanegara di Indonesia

## KESIMPULAN
Sektor  pariwisata  dipengaruhi oleh  banyak  faktor,  termasuk  fluktuasi nilai  tukar  mata  uang,  pergerakan inflasi, peristiwa politik/lingkungan, dan perubahan  pola  liburan.  Merencanakan masa  depan  dan  memperkirakan  apa yang  akan  terjadi  selanjutnya,  sangat penting bagi keberhasilan seluruh industri  pariwisata  (Gunter  &  Onder, 2015).  Membangun  peramalan  yang akurat  untuk  permintaan  pariwisata adalah  langkah  penting  dalam  proses manajerial  (Alamsyah  &  Friscintia, 2019).  Model  peramalan  yang  akurat mencegah kerugian finansial.
Penelitian ini menggunakan metode  Holt’s  Winter  Exponential Smoothing  Model  untuk  meramalkan kedatangan  wisatawan  mancanegara  ke Indonesia. Dengan nilai tingkat kesalahan  menggunakan  RMSE  sebesar 151.552,89  (α  =  0.4,  β  =  0.2, 𝛾 =  1), jumlah kedatangan wisatawan mancanegara  ke  Indonesia  satu  tahun mendatang mengalami peningkatan namun tetap mengikuti trend dan musim tahun-tahun  sebelumnya.  Oleh  karena itu  pemerintah  harus  meningkatkan sarana  dan  prasarana  dalam  industry pariwisata  untuk  menghadapi  kenaikan wisatawan mancanegara.

## SARAN
Metode  tersebut  sesuai  jika digunakan  untuk  peramalan  jangka pendek. Namuh untuk peramalan jangka panjang disarankan untuk menggunakan metode  yang  lebih  sesuai,  seperti metode  ARIMA  dan  lain  sebagainya, agar  peramalan  menghailkan  peramalan yang lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
Buku Martiningtyas, N. 2004. Diktat Statistika.  Surabaya  :  STIKOM Surabaya. Suharso.  (2009). Perencanaan  Objek Wisata dan Kawasan Pariwisata. Malang: PPSUB. Warpani, S. P., & Warpani, I. P. (2007). Pariwisata  dalam  Tata  Ruang Wilayah. Bandung:  Penerbit
ITB. Jurnal Alamsyah,  A.,  &  Friscintia,  P.  B. (2019). Artificial Neural Network for Indonesian Tourism  Demand  Forecasting. 2019 7th International Conference  on  Information  and Communication Technology (ICoICT). Kuala Lumpur: IEEE. Barnston, A. G. (1992). Correspondence among  the  Correlation,  RMSE, and Heidke Forecast Verification Measures; Refinement  of  the  Heidke Score. Notes and Correspondence , 699-709. Gardner,  E.  S.  (2006).  Exponential Smoothing:  The  state  of  the Art—Part II. International Journal  of  Forecasting,  22 (4), 637-666. Gounopoulo,  D.,  Petmezas,  D.,  & Santamaria, D. (2012). Forecasting  Tourist  Arrivals  in Greece  and  the  Impact  of Macroeconomic  Shocks  from the Countries  of  Tourists’ Origin. Annals  of  Tourism Research, 39 (2), 641-666.
Gunter,  U.,  &  Onder,  I.  (2015). Forecasting  International  City Tourism  Demand  for  Paris: Accuracy of Uni- and Multivariate Models Employing Monthly Data. Tourism Management, 46 , 123-135. Hassani, H., Webster, A., Silva, E. S., & Heravi,  S.  (2015).  Forecasting U.S.  Tourist  Arrivals  using Optimal Singular Spectrum Analysis. Tourism Management, 46 , 322-335. Irtifah,  &  Ghufron,  M.  I.  (2019). Peningkatan Ekonomi Desa melalui  Wisata  Alam  (Studi Kasus Desa Wonosari Kecamatan Grujugan Kabupaten  Bondowoso). Media Mahardika, 17 (2), 244-253.
Jere, et  al . 2019.  Forecasting  Annual International  Tourist  Arrivals  in Zambia Using Holt-Winters Exponential Smoothing. Scientific  Research:  Physics and Mathematic , Vol. 9, No. 2.
Konarasinghe,  K.  (2016).  Forecasting Tourist  Arrivals  to  Sri  Lanka:
Post-War  Period. International Journal  of  Novel  Research  in Physics Chemistry & Mathematics, 3 (1), 57. Mishra, P., Rout, H. B., & Pradhan , B. (2018).  Seasonality  in  Tourism and Forecasting Foreign Tourist Arrivals in India. Iranian Journal of Management Studies,
11 (4), 629-658.
Supriatna,  A.,  Hertini,  E.,  Saputra,  J., Subartini, B., & Robbani, A. A. (2019).  The  Forecasting  of
Foreign  Tourists  Arrival  in Indonesia  based  on  the  Supply Chain Management: an Application  of  Artificial  Neural Network  and  Holt  Winters Approaches. International Journal of Supply Chain Management, 8 (3), 156-163.
Vujko, et  al .  2018.  Applying  the Exponential  Smoothing  Model for Forecasting Tourists’ Arrivals  –  Example  Of  Novi Sad, Belgrade And Niš. Economics of Agriculture , 2018, 65, No. 2. (Indonesia, 2019)
Internet Council,  W.  T.  (2014). World  Travel and Tourism Council . Retrieved from World Travel and Tourism Council Web Site: https://www.wttc.org/
Kemenpar. (2019). Kementrian Pariwisata  Republik  Indonesia . Retrieved from Kementrian Pariwisata  Republik  Indonesia:
http://www.kemenpar.go.id/