## RESEARCH ARTICLE • OPEN ACCESS

## Peramalan Jumlah Wisatawan Kabupaten Belitung Menggunakan Simulasi Monte Carlo
E. Marcelina, dkk.

## Volume 12, Issue 1, Pages 57–62, June 2024
Diterima 8 Mei 2024, Direvisi 3 Juni 2024, Disetujui 6 Juni 2024, Diterbitkan 8 Juni 2024 To Cite this Article : E. Marcelina, dkk.,“Peramalan Jumlah Wisatawan Kabupaten Belitung Menggunakan Simulasi Monte Carlo”, Euler J. Ilm. Mat. Sains dan Teknol. , vol. 12, no. 1, pp. 57–62, 2024, https://doi.org/10.37905/euler.v12i1.25153
© 2024 by author(s)
JOURNAL INFO • EULER : JURNAL ILMIAH MATEMATIKA, SAINS DAN TEKNOLOGI
u Homepage : http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/euler/index Ǽ Journal Abbreviation : Euler J. Ilm. Mat. Sains dan Teknol. Х Frequency : Biannual (June and December) Ŷ Publication Language : English (preferable), Indonesia  DOI : https://doi.org/10.37905/euler ʢ Online ISSN : 2776-3706 ǽ Editor-in-Chief : Resmawan Ÿ Publisher : Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo ƒ Country : Indonesia ̰ OAI Address : http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/euler/oai  Google Scholar ID : QF_r-_gAAAAJ Ͳ Email : euler@ung.ac.id

## JAMBURA JOURNAL • FIND OUR OTHER JOURNALS
Jambura Journal of
Biomathematics Jambura Journal of Mathematics Jambura Journal of Mathematics Education Jambura Journal of Probability and Statistics

## Peramalan Jumlah Wisatawan Kabupaten Belitung Menggunakan Simulasi Monte Carlo
Elen Marcelina 1 , Tria Agustin 1 , Khilma Luthfiyaturrohmah 1 , Julia Octaviani 1 , Agnes Pramita 1 , Ines Monika 1 , Desy Yuliana Dalimunthe 1 , ∗ , Aja Nasrun 2
1 Jurusan Matematika, Universitas Bangka Belitung, Indonesia
2 Badan Pusat Statistik Provinsi Kepulauan Bangka Belitung, Indonesia
ABSTRAK. Salah satu sektor andalan Indonesia dalam penerimaan devisa negara adalah pariwisata, terlebih pada masa pandemi covid-19 pariwisata berkontribusi sebesar $34 miliar terhadap penerimaan negara. Sektor pariwisata perlu dikembangkan untuk menunjang pertumbuhan perekonomian negara. Salah satu destinasi prioritas di Indone- sia yang dapat dikembangkan adalah Bangka Belitung. Tujuan penelitian ini untuk meramalkan jumlah wisatawan di Kabupaten Belitung sehingga dapat memudahkan dalam penyediaan fasilitas yang mendukung sektor pariwisata serta strategi promosi untuk memperkenalkan objek wisata di Kabupaten Belitung kepada khalayak ramai. Penelitian ini menggunakan data jumlah wisatawan tahun 2021, 2022, dan 2023 di Kabupaten Belitung yang dianalisis meng- gunakan metode Monte Carlo. Tingkat akurasi hasil peramalan diukur berdasarkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Jumlah wisatawan hasil peramalan ini sesuai dengan pola data jumlah wisatawan aktual di Kabupaten Belitung. Nilai MAPE pada peramalan jumlah wisatawan di Kabupaten Belitung pada tahun 2022 sebesar 21,45% yang artinya hasil prediksi yang dihasilkan dikatakan baik, sedangkan pada tahun 2023 memiliki tingkat akurasi sebesar 7,56% yang artinya hasil prediksi dikatakan sangat baik.
ABSTRACT. One of Indonesia’s mainstay sectors in receiving foreign exchange is tourism, especially during the Covid-19 pandemic, tourism contributed $34 billion to state revenue. The tourism sector needs to be developed to support the country’s economic growth. One of the priority destinations in Indonesia that can be developed is Bangka Belitung. The purpose of this study is to forecast the number of tourists in Belitung Regency so that it can facilitate the provision of facilities that support the tourism sector as well as promotional strategies to introduce tourist attractions in Belitung Regency to the general public. This study used data on the number of tourists in 2021, 2022, and 2023 in Belitung Regency which was analyzed using the Monte Carlo method. The accuracy of forecasting results is measured based on the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value. The number of tourists from this forecast is in accordance with the pattern of actual tourist data in Belitung Regency.The MAPE value in forecasting the number of tourists in Belitung Regency in 2022 is 21.45%, which means that the prediction results produced are said to be good, while in 2023 it has an accuracy rate of 7.56%, which means that the prediction results are said to be very good.
This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution-NonComercial 4.0 International License. Editorial of EULER: Department of Mathematics, Uni- versitas Negeri Gorontalo, Jln. Prof. Dr. Ing. B. J. Habibie, Bone Bolango 96554, Indonesia.

## 1. Pendahuluan
Salah satu sektor andalan Indonesia dalam penerimaan de- visa negara adalah pariwisata, terlebih pada masa pandemi covid- 19 pariwisata berkontribusi sebesar $34 miliar terhadap pene- rimaan negara. Meningkatnya jumlah wisatawan domestik dan mancanegara serta pertumbuhan sektor hotel dan perdagangan merupakan tolak ukur perkembangan pariwisata [1] . Perkem- bangan sektor pariwisata dapat menunjang pertumbuhan pere- konomian negara, meningkatkan kesejahteraan rakyat, mencip- takan berbagai lapangan pekerjaan serta sebagai sarana untuk memperkenalkan kebudayaan daerah. Perkembangan infrastruk- tur yang tersedia memiliki pengaruh secara langsung terhadap pengembangan sektor pariwisata [2] . Indonesia memiliki banyak
∗ Penulis Korespondensi.
Check for updates
Research Article

## ARTICLE HISTORY
Diterima 8 Mei 2024
Direvisi 3 Juni 2024
Disetujui 6 Juni 2024 Diterbitkan 8 Juni 2024 KATA KUNCI Pariwisata Wisatawan Simulasi Monte Carlo MAPE KEYWORDS Tourism Travelers
Simulation Monte Carlo MAPE
destinasi wisata yang memukau wisatawan, baik bagi wisataw- an mancanegara maupun wisatawan domestik. Selain Bali yang menjadi destinasi wisata terpopuler kedua di dunia, Indonesia memiliki 10 daerah yang dinobatkan sebagai 10 destinasi pariwi- sata prioritas. Adapun kesepuluh destinasi prioritas di Indonesia menurut Kementrian Pariwisata dan Ekonomi Kreatif yaitu Nusa Tenggara Barat, Maluku Utara, Kepulauan Bangka Belitung, Suma- tera Utara, Sulawesi Tenggara, Jawa Tengah, DKI Jakarta, Banten, Jawa Timur, serta Nusa Tenggara Timur [3] .
Provinsi Kepulauan Bangka Belitung adalah bagian dari des- tinasi pariwisata prioritas di Indonesia. Provinsi Kepulauan Bang- ka Belitung terutama Kabupaten Belitung memiliki banyak pantai pasir putih dan batuan tinggi eksotis yang menarik bagi wisataw- an. Potensi Kabupaten Belitung dalam sektor pariwisata diperku- at dengan ditetapkannya Tanjung Kelayang sebagai Kawasan Eko-
Email : desydalimunthe2@gmail.com (D. Y. Dalimunthe) Homepage : http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/euler/index / E-ISSN : 2776-3706 © 2024 by the Author(s).
nomi Khusus (KEK) Pariwisata [4] . Banyaknya objek wisata di Ka- bupaten Belitung dapat menjadikan pariwisata sebagai alternatif penggerak perekonomian karena timah sebagai komoditas uta- ma adalah sumber daya alam tak terbarukan serta pertambangan juga menimbulkan banyak kerusakan di alam sehingga tidak bisa terus dilakukan. Selain itu, statistik menunjukan sektor pariwisa- ta berkontribusi sekitar 4,3% pada pendapatan asli daerah (PAD) [5] . Peningkatan kontribusi pariwisata terhadap PAD berbanding lurus dengan jumlah wisatawan yang masuk ke Kabupaten Beli- tung.
Berdasarkan data Badan Pusat Statistik, jumlah wisatawan di Kabupaten Belitung pada tahun 2021 mencapai 184.570 orang, naik 37,47% dari tahun sebelumnya. Pada tahun 2022 sebesar 301.906 orang atau meningkat sebesar 63.57% dibandingkan ta- hun 2021. Kemudian pada tahun 2023 sebesar 301.870 orang dimana mengalami penurunan dibandingkan tahun sebelumnya. Berdasarkan data tersebut dapat dilihat bahwa kedatangan wisa- tawan tidak pasti karena kedatangan wisatawan dipengaruhi oleh banyak faktor seperti cuaca, permasalahan global, dan kondisi ekonomi. Berdasarkan hal tersebut perlu dilakukan prediksi jum- lah wisatawan di Kabupaten Belitung pada periode ke depannya dengan tujuan untuk menganalisa dan merekayasa suatu kejadian yang belum terjadi berdasarkan data masa lalu yang dikumpulkan dan diobservasi menjadi sampel dari awal peramalan [6] . Pera- malan menjadi bagian penting dalam pengambilan keputusan su- atu organisiasi atau perusahaan [7] . Peramalan jumlah wisataw- an di Kabupaten Belitung dapat menggunakan simulasi numerik. Untuk kajian ilmiah terhadap suatu sistem, simulasi adalah teknik yang digunakan untuk meniru tindakan aturan melalui intrumen komputer [8] . Simulasi digunakan untuk mengambil hasil yang optimal ataupun yang mendekati optimal [9] . Simulasi monte carlo adalah salah satu simulasi yang sering digunakan. Simulasi Monte Carlo disebut simulasi sampling atau teknik pengambilan sampel Monte Carlo [10] . Metode sampling statistik yang dike- nal sebagai simulasi Monte Carlo digunakan untuk memprediksi solusi untuk masalah kuantitatif [11] . Monte Carlo menggunak- an kumpulan angka acak sebagai masukan untuk mengevaluasi model deterministik secara berulang [12] .
Penelitian terdahulu tahun 2020 oleh Moh. Jufriyanto menggunakan simulasi monte carlo untuk meramalkan perminta- an keripik singkong. Hasil penelitian oleh Moh. Jufriyanto mem- peroleh akurasi peramalan sebesar 97,53% [13] . Terdapat peneli- tian lain yang dilakukan untuk meramalkan kunjungan wisatawan mancanegara di Provinsi Aceh yang dilakukan oleh Fery Andika, Selvi Dayanti, Fransiska Dewi dan Nurviana memanfaatkan Fuzzy Time Series Chen pada tahun 2023. Penelitian ini menggunakan perhitungan MSE ( Mean Squared Error ) untuk mengukur nilai ke- salahannya, hasil peramalan dikatakan akurat apabila nilai MSE yang diperoleh kecil. Hasil penelitian menunjukan bahwa hasil penelitian tersebut memperoleh MSE sebesar 40,87% [14] .
Berdasarkan latar belakang di atas, tujuan dari penelitian ini adalah untuk memperkirakan jumlah wisatawan yang masuk ke Kabupaten Belitung menggunakan simulasi monte carlo. Pe- nelitian ini dapat dijadikan acuan bagi pemerintah daerah untuk menetapkan kebijakan terkait perencanaan pembangunan sektor pariwisata serta mengoptimalkan promosi wisata di Kabupaten Belitung sehingga daya saing pariwisata di Kabupaten Belitung dapat meningkat.

## 2. Metode
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah meto- de simulasi monte carlo. Metode monte carlo mensimulasikan sistem yang dapat dikaji melalui pemilihan nilai acak bagi setiap peubah dari distribusi probabilitas yang ada. Metode ini meng- hasilkan distribusi probabilitas secara keseluruhan dari nilai yang digunakan [15] . Metode Monte Carlo yang menggunakan pemro- sesan nyata (fisik) berguna untuk menyelesaikan masalah kuanti- tatif.
Penelitian ini menggunakan data sekunder sebagai jenis da- tanya. Menurut Sugiono, data sekunder adalah informasi yang diperoleh secara tidak langsung saat mengumpulkan data. Ini biasanya didapat dari publikasi atau sumber lain seperti buku, artikel, jurnal, dan dokumentasi sebagai bukti validitas peneliti- an [16] . Penelitian ini menggunakan data jumlah wisatawan di Kabupaten Belitung tahun 2021, 2022, dan 2023.
Setelah melakukan pengumpulan data, tahapan selanjutnya adalah memanfaatkan metode monte carlo untuk menganalisis data. Monte Carlo digunakan untuk menganalisis data historis Jumlah Wisatawan di Kabupaten Belitung pada tahun 2024. Ta- hapan analisis data menggunakan metode Monte Carlo yaitu:

## 2.1. Mengidentifikasi Data Jumlah Wisatawan
Tahapan ini dilakukan dengan pengelompokkan data jum- lah wisatawan di kabupaten Belitung dan menetapkan frekuensi dengan data jumlah wisatawan dari tahun 2021 sampai dengan tahun 2023.

## 2.2. Menghitung Distribusi Probabilitas dan Distribusi Probabilitas Kumulatif Jumlah Wisatawan
Distribusi probabilitas merupakan distribusi yang menya- takan peluang dari sekumpulan peubah sebagai pengganti freku- ensi [15] . Perhitungan distribusi probabilitas menggunakan ru- mus pada persamaan (1) :
Pb ( i ) = fk n (1)
dengan
Pb ( i ) : Distribusi Probabilitas fk : Frekuensi
n
: Total frekuensi.
Cara menentukan ditribusi probabilitas kumulatif yaitu dis- tribusi probabilitas ditambah distribusi probabilitas kumulatif se- belumnya, dan nilai distribusi probabilitas pertama adalah distri- busi probabilitas kumulatif pertama. Tahap ini digunakan sebagai dasar menentukan interval bilangan acak [16] .

## 2.3. Menentukan Interval Bilangan Acak
Penentuan interval bilangan acak memanfaatkan distribusi probabilitas kumulatif yang sudah diperoleh. Setiap variabel yang digunakan sebagai penetapan perbandingan dari interval yang te- lah ditetapkan [16] .

## 2.4. Membangkitkan Bilangan Acak (Generating Random Numbers)
Setelah interval bilangan acak dibentuk, tahapan selanjut- nya adalah membangkitkan bilangan acak. Untuk membangkitk- an bilangan acak dapat dengan menggunakan fungsi yang ada pa-
da Microsoft Excel yaitu RandBetween (sesuai interval yang dipero- leh).

## 2.5. Melakukan Simulasi dan Perbandingan Simulasi Monte Carlo
Simulasi monte carlo dilakukan berdasarkan angka acak yang didapatkan sebelumnya sebagai acuan dalam mempredik- si jumlah wisatawan di kabupaten Belitung. Kemudian dilakuk- an pengujian tingkat akurasi monte carlo dengan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) berdasarkan rumus pada persamaan (2) :
MAPE = n X i =1 At − Ft At 100 (2)
dengan At : Data Aktual
Ft : Data Simulasi.
Pengelompokkan data dan frekuensi berdasarkan jumlah wisatawan menggunakan kriteria keakuratan MAPE yang disajik- an pada Tabel 1 .
Tabel 1. Kriteria keakuratan MAPE
Nilai MAPE Keakuiratan Hasil Prediksi < 10% Sangat Baik < 10% - 20% Baik < 20% - 50% Layak > 50% Tidak Akurat

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data jumlah wisatawan di Kabupaten Belitung Provinsi Ke- pulauan Bangka Belitung, disajikan pada Gambar 1 .
Gambar 1. Data jumlah wisatawan di Kabupaten Belitung
Gambar 1 menunjukan plot untuk data jumlah wisatawan di Kabupaten Belitung mengalami naik turun dan tidak memben- tuk garis lurus. Jumlah wisatawan yang masuk ke Kabupaten Be- litung pada tahun 2021 mencapai 184.570 orang atau naik se- besar 37,47% dari tahun sebelumnya. Pada tahun 2022, jumlah wisatawan yang masuk di Kabupaten Belitung sebesar 301.906 orang atau meningkat sebesar 6,57% dibandingkan tahun 2021. Kemudian pada tahun 2023, jumlah wisatawan yang masuk sebe- sar 301.870 orang dimana mengalami penurunan dibandingkan tahun sebelumnya. Maka, data Jumlah Wisatawan di Kabupaten Belitung merupakan data non linier.
Selanjutnya, untuk memperoleh hasil simulasi, dilakukan beberapa tahapan sebagai berikut:

## 3.1. Identifikasi Data Jumlah Wisatawan
Data yang digunakan adalah data jumlah wisatawan tahun 2021, 2022 dan 2023, yang disajikan pada Tabel 2 .
Tabel 2. Pengelompokkan data dan frekuensi berdasarkan jumlah wisatawan Bulan Frekuensi 2021 Frekuensi 2022 Frekuensi 2023 Januari 9573 17029 18834 Februari 9774 15965 21055 Maret 15371 25064 24024 April 13532 15918 8701 Mei 10641 34072 24871 Juni 16362 28526 27581 Juli 7833 28013 28537 Agustus 7819 23741 27159 September 12504 35054 27037 Oktober 25897 24485 24962 November 29085 25367 28955 Desember 26179 28672 30154 Total 184570 301906 301870
Tabel 2 menunjukan pengelompokan data dan frekuensi berdasarkan jumlah wisatawan tahun 2021, 2022, dan 2023. Ke- mudian data tersebut digunakan untuk prediksi jumlah wisataw- an dengan menggunakan simulasi Monte Carlo.

## 3.2. Distribusi Probabilitas dan Distribusi Probabilitas Kumulatif
Berdasarkan persamaan (1) , diperoleh hasil dari perhitung- an distribusi probabilitas dan distribusi probabilitas kumulatif se- cara keseluruhan dapat dilihat pada Tabel 3 .
Tabel 3 menunjukan perhitungan hasil distribusi probabi- litas atau nilai peluang yang akan dijadikan pengganti frekuen- si dengan total distribusi probabilitas pertahunnya adalah 1 dan menunjukan perhitungan hasil nilai distribusi kumulatif untuk ta- hun 2021, 2022, dan 2023. Nilai distribusi probabilitas kumulatif pada data pertama bernilai sama dengan distribusi probabilitas. Namun untuk data akhir, hasil probabilitas kumulatif bernilai sa- ma dengan 1.

## 3.3. Interval Angka Acak
Interval angka acak didapatkan dari nilai distribusi kumula- tif. Peranan interval angka acak adalah sebagai pembatas antara satu variabel dengan variabel lainnya, dan juga sebagai tolak ukur hasil simulasi berdasarkan angka acak yang dihasilkan. Hasil in- terval angka acak dapat dilihat pada Tabel 4 .
Berdasarkan Tabel 4 , interval angka acak digunakan untuk menentukan hasil simulasi yang akan dilakukan. Interval angka acak tahun 2021 digunakan sebagai acuan untuk menentukan ha- sil simulasi tahun 2022, interval angka acak tahun 2022 digunak- an sebagai acuan untuk menentukan hasil simulasi tahun 2023, serta interval angka acak tahun 2023 digunakan sebagai acuan menentukan hasil simulasi tahun 2024.

## 3.4. Membangkitkan Angka Acak
Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk mem- bangkit angka acak. Salah satu yang digunakan dalam penelitian
Tabel 3. Hasil nilai distribusi probabilitas dan distribusi probabilitas kumulatif Bulan Distribusi Probabilitas 2021 Distribusi Probabilitas 2022 Distribusi Probabilitas 2023 Distribusi Probabilitas Kumulatif 2021 Distribusi Probabilitas Kumulatif 2022 Distribusi Probabilitas Kumulatif 2023 Januari 0,052 0,056 0,062 0,052 0,056 0,062 Februari 0,053 0,053 0,07 0,105 0,109 0,132 Maret 0,083 0,084 0,08 0,187 0,192 0,212 April 0,073 0,052 0,062 0,259 0,245 0,274 Mei 0,058 0,113 0,082 0,317 0,358 0,356 Juni 0,089 0,095 0,091 0,406 0,452 0,447 Juli 0,042 0,093 0,095 0,448 0,545 0,542 Agustus 0,042 0,078 0,09 0,491 0,624 0,632 September 0,068 0,116 0,09 0,559 0,74 0,721 Oktober 0,14 0,081 0,083 0,70 0,821 0,804 November 0,158 0,084 0,096 0,858 0,905 0,90 Desember 0,142 0,095 0,10 1 1 1 Total 1 1 1 Tabel 4. Hasil interval angka acak
Bulan Interval Angka Acak 2021 Interval Angka Acak 2022 Interval Angka Acak 2023 Januari 0-4 0-5 0-5 Februari 5-9 6-10 6-12 Maret 10-18 11-18 13-20 April 19-25 19-23 21-26 Mei 26-31 24-35 27-35 Juni 32-40 36-44 36-44 Juli 41-44 45-53 45-53 Agustus 45-48 54-61 54-62 September 49-55 62-73 63-71 Oktober 56-69 74-81 72-79 November 70-85 82-89 80-89 Desember 86-99 90-99 90-99
ini adalah dengan menggunakan fungsi yang ada pada Microsoft Excel yaitu RandBetween (0,99) sehingga diperoleh hasil yang disa- jikan pada Tabel 5 .
Tabel 5. Angka acak Bulan Angka Acak Bulan Angka Acak Januari 79 Juli 64 Februari 35 Agustus 71 Maret 8 September 65 April 41 Oktober 56 Mei 56 November 18 Juni 19 Desember 51
Berdasarkan Tabel 5 menunjukan angka acak yang akan di- gunakan dalam penentuan hasil simulasi tahun 2022, 2023, dan 2024.

## 3.5. Simulasi dan Perbandingan Simulasi Monte Carlo
Simulasi dan perbandingannya adalah tahapan akhir da- lam melakukan rangkaian percobaan dengan menggunakan ang- ka acak yang diperoleh sebelumnya. Hasil simulasi dan perban- dingan dapat dilihat pada Tabel 6 .
Berdasarkan Tabel 6 , dapat ditunjukan hasil simulasi un- tuk prediksi jumlah wisatawan pada tahun 2022, 2023 dan 2024. Berdasarkan persamaan (2) , dengan perhitungan hasil simulasi di atas dapat diketahui nilai MAPE hasil peramalan jumlah wisata-
wan pada tahun 2022 dan 2023, yaitu masing-masing sebesar 21,45% dan 7,56%. Tingkat akurasi MAPE pada peramalan jum- lah wisatawan di Kabupaten Belitung pada tahun 2022 sebesar 21,45%, artinya hasil prediksi yang dihasilkan dikatakan baik, se- dangkan pada tahun 2023 memiliki tingkat akurasi sebesar 7,56% yang artinya hasil prediksi dikatakan sangat baik.
Hasil simulasi Monte Carlo untuk peramalan jumlah wisata- wan tahun 2024 menunjukkan jumlah wisatawan mengalami fluk- tuasi dan pada bulan Desember tahun 2024 mengalami pening- katan yang signifikan sebagaimana yang terlihat pada Gambar 2 . Gambar 2 mengintrepretasikan data aktual tahun 2022 dan 2023 tidak jauh berbeda dengan data hasil simulasi yang menun- jukkan fluktuasi yang serupa. Pada hasil simulasi tahun 2024 juga terlihat fluktuasi dengan pergerakan data yang mengalami kena- ikan dan penurunan. Berdasarkan data aktual, diketahui bahwa pada tahun 2021, jumlah wisatawan tertinggi terjadi pada bulan November sebanyak 29.085 orang. Pada tahun 2022, jumlah wi- satawan tertinggi terjadi pada bulan September sebanyak 35.054 orang. Sedangkan pada tahun 2023, jumlah wisatawan tertinggi terjadi pada bulan Desember sebanyak 30.154 orang. Sementara itu, pada hasil simulasi, diketahui bahwa pada tahun 2022, jum- lah wisatawan tertinggi terjadi pada bulan Januari dan Agustus sebanyak 29.085 orang. Pada tahun 2023, jumlah wisatawan ter- tinggi terjadi pada bulan Juli, Agustus, dan September sebanyak 35.054 orang. Di sisi lain pada tahun 2024, jumlah wisatawan tertinggi terjadi pada bulan Desember sebanyak 28.537 orang.
Tabel 6. Hasil simulasi dan perbandingan data tahun 2022, 2023, dan 2024 Bulan Hasil Simulasi 2022 Data real 2022 Hasil Simulasi 2023 Data real 2023 Hasil Simulasi 2024 Januari 29085 17029 24485 18834 24962 Februari 16362 15965 34072 21055 24871 Maret 9774 25064 15965 24024 21055 April 7833 15918 28526 18701 27581 Mei 25897 34072 23741 24871 27159 Juni 13532 28526 15918 27581 24024 Juli 25897 28013 35054 28537 27037 Agustus 29085 23741 35054 27159 27037 September 25897 35054 35054 27037 27037 Oktober 25897 24485 23741 24962 27159 November 15371 25367 25064 28955 24024 Desember 12504 28672 28013 30154 28537 Total 237134 301906 324687 301870 310483
Gambar 2. Perbandingan data real dan hasil simulasi tahun 2022, 2023, dan 2024

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang dilakukan menggunakan simu- lasi Monte Carlo pada peramalan jumlah wisatawan di Kabupa- ten Belitung dapat di simpulkan, hasil peramalan jumlah wisa- tawan di Kabupaten Belitung menggunakan metode Monte Car- lo pada tahun 2022 memiliki MAPE sebesar 21,45%, sedangkan pada tahun 2023 sebesar 7,56%. Hasil prediksi tingkat lonjak- an jumlah wisatawan tertinggi pada tahun 2024 diperoleh pada bulan Desember sebanyak 28.537 orang dengan persentase lon- jakan 18,78% dari bulan November. Lonjakan ini terjadi dikare- nakan adanya libur panjang, hari natal, dan tahun baru. Dari hasil penelitian ini, pemerintah daerah dapat mengambil tindakan da- lam penyediaan fasilitas yang mendukung sektor pariwisata serta strategi promosi untuk memperkenalkan objek wisata di Kabupa- ten Belitung.
Kontribusi Penulis. Semua penulis berkontribusi dalam penulisan, telah membaca dan menyetujui versi manuskrip yang diterbitkan.
Ucapan Terima Kasih. Penulis mengucapkan terima kasih kepada do- sen pengampu mata kuliah Metode Peramalan yang telah memberikan saran konstruktif yang membantu menyelesaikan penulisan naskah ini. Selanjutnya ucapan terima kasih kepada Badan Pusat Statistik Provinsi
Kepulauan Bangka Belitung yang telah menyediakan data sebagai bahan analisis sehingga tulisan ini dapat diselesaikan. Para penulis juga me- nyampaikan terima kasih kepada editor dan reviewer atas pembacaan yang cermat, kritik yang mendalam, dan rekomendasi yang praktis un- tuk meningkatkan kualitas tulisan ini.
Pembiayaan. Penelitian ini tidak menerima pembiayaan eksternal
Konflik Kepentingan. Para penulis menyatakan tidak ada konflik kepen- tingan yang terkait dengan artikel ini.

## Referensi
[1] A. R. Lubis, Amelia, and Fairul, “Simulasi Monte Carlo untuk Memp- rediksi Jumlah Wisatawan Mancanegara yang Masuk ke Provinsi Aceh,” J. Ilm. Mat. Dan Terap. , vol. 19, no. 1, pp. 117–129, 2022, doi: 10.22487/2540766x.2022.v19.i1.15888 .
[2] D. Y. Dalimunthe, D. Valeriani, F. Hartini, and R. S. Wardhani, “The Readiness of Supporting Infrastructure for Tourism Destination in Achieving Sustaina- ble Tourism Development,” Society , vol. 8, no. 1, pp. 217–233, 2020, doi: 10.33019/society.v8i1.149 .
[3] Kementerian Pariwisata dan Ekonomi Kreatif RI, “Mengenal 10 Desti- nasi Prioritas Pariwisata Indonesia,” Kementerian Pariwisata dan Ekono- mi Kreatif /Badan Pariwisata dan Ekonomi Kreatif Republik Indonesia. [Online]. Available: https://kemenparekraf.go.id/rumah-difabel/Mengenal- 10-Destinasi-Prioritas-Pariwisata-Indonesia . [Accessed: Jan. 30, 2024].
[4] Kemenko Perekonomian RI, “Percepat Pembangunan KEK Tanjung Ke-
layang, Kemenko Perekonomian Bentuk Rencana Aksi.” [Online]. Avai- lable: https://ekon.go.id/publikasi/detail/2495/percepat-pembangunan-kek- tanjung-kelayang-kemenko-perekonomian-bentuk-rencana-aksi
[5] Badan Keahlian Sekretariat Jenderal DPR RI, “Analisis Ringkas Cepat: Ur- gensi Penguatan Daya Saing Pariwisata Untuk Meningkatkan Perekonomian Nasional,” 2023, [Online]. Available: https://berkas.dpr.go.id/pa3kn/analisis- ringkas-cepat/public-file/analisis-ringkas-cepat-public-41.pdf
[6] H. Prasetya, I. Hartami Santi, and Y. Primasari, “Implementasi Algoritma
Monte Carlo Untuk Prediksi Jumlah Antrian Cuci Mobil Dan Motor,” JATI (Jur- nal Mhs. Tek. Inform.) , vol. 7, no. 5, pp. 3433–3440, 2024, doi: 10.36040/ja- ti.v7i5.7653 .
[7] D. Y. Dalimunthe, “Analisis Peramalan Data Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) sebagai Tolak Ukur Kinerja Perekonomian Provinsi Kepulauan Bangka Belitung,” Integr. J. Bus. Econ. , vol. 1, no. 1, pp. 19–27, 2017.
[8] E. Y. P. Nasution and N. F. Siregar, “Pengembangan Media Pembelajaran Ber- basis Prezi,” Tarbawi J. Ilmu Pendidik. , vol. 15, no. 2, pp. 205–221, 2019, doi: 10.32939/tarbawi.v15i02.466 .
[9] C. Wahyu Oktavia and F. Gemala, “Analisis Simulasi Monte Carlo Dalam Per- amalan Penjualan Ayam Potong Bang Jack,” J. Tiarsie , vol. 19, no. 6, pp. 157– 164, 2022.
[10] H. Zalmadani, J. Santony, and Y. Yunus, “Prediksi Optimal dalam Produksi
Bata Merah Menggunakan Metode Monte Carlo,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol.
2, no. 1, pp. 13–20, 2020, doi: 10.37034/infeb.v2i1.11 .
[11] I. A. Hasugian, K. Muhyi, and N. Firlidany, “Simulasi Monte Carlo Dalam Memprediksi Jumlah Pengiriman Dan Total Pendapatan,” Cetak Bul. Utama Tek. , vol. 17, no. 2, pp. 1410–4520, 2022.
[12] T. Susanti, “Simulasi Monte Carlo Dalam Memprediksi Peserta Didik Baru ( Studi Kasus Di Smkn 3 Muara Bungo ),” Pros. Semin. Nas. Sains dan Teknol. Terap. , vol. 4, no. 1, pp. 366–373, 2021.
[13] M. Jufriyanto, “Peramalan Permintaan Keripik Singkong Pada UMKM Difaa dengan Simulasi Monte Carlo,” J. Tek. Ind. J. Has. Penelit. dan Karya Ilm. dalam Bid. Tek. Ind. , vol. 6, no. 2, p. 107, 2020, doi: 10.24014/jti.v6i2.10452 .
[14] Fery Andika, S. Dayanti, F. Dewi, and Nurviana, “Peramalan Jumlah Kun- jungan Wisatawan Mancanegara ke Provinsi Aceh Menggunakan Fuzzy Ti- me Series Chen,” J. Ilm. Mat. Dan Terap. , vol. 20, no. 1, pp. 15–24, 2023, doi: 10.22487/2540766x.2023.v20.i1.16168 .
[15] M. Thoriq, A. E. Syaputra, and Y. S. Eirlangga, “Model Simulasi untuk Mem- perkirakan Tingkat Penjualan Garam Menggunakan Metode Monte Carlo,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 4, no. 4, pp. 242–246, 2022, doi: 10.37034/jidt.v4i4.244 .
[16] J. C. Dialim, “Strategi Dagang antara Pedagang Etnis Tionghoa dengan Pe- dagang Pribumi di Kota Palembang,” Proceeding National Seminar on Acco- unting UKMC, vol. 2, no. 1, pp. 338–347, 2023.