## IMPLEMENTASI METODE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PERAMALAN KEDATANGAN WISATAWAN MANCANEGARA PADA PULAU BALI
Nafis Sulthan Nurafni Eltivia
Nur Indah Riwajanti Polteknik Negeri Malang Email : nafisforbusiness@gmail.com Received :  November 21 th 2019 Revised :   December 15 th 2019 Accepted :   January 30 th 2020

## ABSTRACT
The purpose of this study is to predict the arrival of foreign tourists on the island of Bali by using the Exponential Smoothing method. This research is a quantitative descriptive. The data used in the study are data on foreign tourist arrivals from the air and sea routes taken  from  the  Central  Statistics  Agency.  Data  is  managed  through  the  Microsoft  Excel application.  In  determining  the  RMSE,  the  Solver  Parameters  help  listed  in  Microsoft Excel is used to determine the lowest error rate. The data used in this study indicate that there  are  trend  and  seasonal  patterns  so  that  the  most  suitable  Exponential  Smoothing method  is  the  Triple  Exponential  Smoothing  method.  The  results  of  this  study  indicate that  foreign  tourist  arrivals  on  the  island  of  Bali  are  predicted  to  increase  in  2020 although not too significant. The results of this study are expected to help the Bali Island government and related agencies in terms of planning and decision making to overcome the crisis on the island of Bali caused by the tourism sector.
Keyword : Exponential Smoothing, Forecasting, Bali

## PENDAHULUAN
Pariwisata digadang-gadang akan menjadi motor penggerak ekonomi negara. Dalam Rakorpusda yang diinisiasi  oleh  Bank  Indonesia  (BI)  dan Kementerian Koordinator Bidang Kemaritiman serta dihadiri oleh beberapa pemerintah pusat dan daerah di Royal  Ambarrukmo  Yogyakarta,  Rabu (29/8/2018),  Pemerintah  didukung  oleh Bank  Indonesia  (BI)  dan  OJK  akan bersinergi  untuk  mendorong  pariwisata untuk meningkatkan angka devisa negara.  Pasalnya,  sektor  ini  mampu terus bertumbuh dan menjadi penyumbang  devisa  negara  terbesar  ke tiga  setelah  kelapa  sawit  dan  batu  bara. Menteri pariwisata, Arief Yahya menuturkan  bahwa  sektor  pariwisata diharapkan  menjadi  sektor  yang  paling cepat  dalam  memberikan  dampak  yang signifikan  dalam  pertumbuhan  ekonomi negara (Tribunjogja.com).
Bali  memiliki  keindahan  alam, dan  juga  memiliki  khasanah  budaya yang sangat menjunjung tinggi originalitas.  Kemampuan  Provinsi  Bali dalam  bertahan  di  dunia  kepariwisataan telah  mampu  dibuktikan  dengan  hampir separuh  kunjungan  wisata  mancanegara Indonesia  berkunjung  ke  Bali.  Sektor pariwisata diduga erat kaitannya dengan kesejahteraan  masyarakat  Bali  pada umumnya, melihat kontribusinya terhadap pertumbuhan ekonomi. Pariwisata  sebagai  salah  satu  sektor andalan bagi penerimaan devisa dirasakan  sangat  berpengaruh  pada perekonomian. Dalam usaha mengembangkan pariwisata daerah relatif  diperlukan  program  yang  terarah, terpadu, lintas sektoral, dan berkelanjutan sehingga manfaat ekonomi dari pariwisata semakin
dirasakan  secara  merata  oleh  penduduk
di  Provinsi  Bali  (BPS  Provinsi  Bali,
2018). Belum  lama  ini,  majalah  travel Amerika Serikat Fodor’s Travel memasukkan Bali dalam kategori destinasi  yang  perlu  dipertimbangkan untuk  tidak  dikunjungi  selama  tahun 2020.  Bali  dinilai  telah  menderita  efek pariwisata massal dalam beberapa tahun terakhir.  Sorotan  utamanya  tertuju  pada masalah  sampah  yang  mencapai  angka 4.281  ton  per  hari  dan  hanya  48% sampah yang sampai ke tempat pengolahan  sampah  (TPS).  Gubernur Bali,  I  Wayan  Koster,  mengambil kebijakan  tentang permasalahan  sampah yang ada di Bali dengan menandatangani  Peraturan  Gubernur Nomor 47 Tahun 2019 Tentang Pengelolaan  Sampah  Berbasis  Sumber. Peraturan  tersebut  merupakan  wujud keseriusan  Pemerintah  Provinsi  Bali dalam  mengatasi  masalah  sampah  yang diakui  sangat  sensitif  bagi  bali  yang merupakan destinasi wisata dunia (bali.idntimes.com).
Beberapa  penelitian  terdahulu
yang  membahas  tentang  krisis  sektor pariwisata  pada  Pulau  Bali.  Cole  & Browne  (2015)  menyatakan  bahwa sebagian  pengguna  air  di  Pulau  Bali tidak  menyadari  masalah  air,  juga  pada
Pulau  Bali  tidak  ada  kelembagaan  yang memadai untuk mengukur tingkat ekstraksi  air  dan  perubahan  ekologis yang  terkait.  Aliran  dan  penggunaan  air pada  dasarnya  adalah  sistem  yang kompleks  dan  tidak  dapat  diprediksi serta  kekuatan  pariwisata  menambah ketidakpastian.  Gurtner  (2016)  juga menyatakan  bahwa  pemulihan  angka kepercayaan  dan  kedatangan  konsumen sering dianggap sebagai indikator pemulihan  pariwisata  yang  sukses. Destinasi  yang  terkena  dampak  krisis dan  kesulitan  seperti  Bali,  memberikan peluang  berharga  untuk  memahami peran dinamis dari konteks dan pemangku  kepentingan  utama  dalam manajemen  dan  pemulihan  krisis  yang efektif.  Pelajaran  yang  diperoleh  baik positif dan negatif harus terus didokumentasikan  dan  dievaluasi  untuk
memandu dan meningkatkan pengurangan risiko bencana dan kapasitas manajemen krisis untuk  setiap tujuan wisata. khamdevi dan Bott (2018) berpendapat  bahwa  sebagian  besar masyarakat Bali berpikir bahwa pariswisata  di  Pulau  Bali  merupakan suatu kegagalan. Dampak negatif terlihat pada modernisasi di Bali selatan. Imperialisme  budaya  telah  menggeser budaya  lokal  dalam  banyak  aspek. Puncak dari masalah ini adalah reklamasi  Teluk Benoa yang dimana  itu merupakan  lokasi  sakral  untuk  upacara tradisional  yang  akan  dibangun  untuk pengembangan pariwisata. Ini menimbulkan protes keras dari
masyarakat  Bali.  Dari  kasus  tersebut dapat  disimpulkan  bahwa  pariwisata massal  dapat  memberikan  dampak negatif,  terutama  pada  lingkungan  alam dan  budaya.  Namun,  pariwisata  tidak semua  tentang  kesenangan,  tetapi  juga pengalaman. Diharapkan wisatawan dapat mempelajari budaya dan kehidupan  sehari-hari  masyarakat  Bali dengan  menghargai  cara  hidup  mereka, sehingga wisatawan juga dapat berkontribusi untuk melestarikan warisan  nyata  di  tempat  itu,  dan  juga diharapkan  keuntungan  dari  pariwisata tersebut  juga  dirasakan  langsung  oleh masyarakat.
Ada  juga  beberapa  penelitian
terdahulu yang meneliti tentang peramalan  pariwisata  dengan  berbagai metode. Elena, et al. (2012) menyatakan bahwa Fuzzy  Time  Series adalah  model yang tepat untuk memprediksi seri yang berfluktuasi seperti kedatanagan wisatawan  di  Pulau  Bali.  Penelitian mereka juga menunjukkan bahwa metode  sederhana  dapat  mengungguli metode yang lebih rumit dan yang lebih maju.  Mansor  &  Ishak  (2015)  juga mencoba mengukur dan membandingkan kinerja model peramalan  dengan  model Exponential Smoothing ,  ARIMA,  dan  ARFIMA menggunakan perangkat lunak R. Mereka  menemukan  bahwa  model ARFIMA  adalah  yang  paling  tepat untuk memprediksi kedatangan
wisatawan ke Pulau Langkawi Malaysia.
Namun,  Stanley  Jere,  et  al.  (2019) menyatakan bahwa Holt Winter Exponential  Smoothing menunjukkan tingkat kesalahan terkecil jika dibandingkan dengna ARIMA.Oleh karena  itu,  HWES  dapat  digunakan dalam  peramalan  kedatangan  wisatawan internasional di Zambia. Memprediksi pergerakan permintaan  pariwisata  di  masa  depan hanya  berdasarkan  perilaku  variabel  di masa  lalu  seperti  jumlah  menginap semalam sangat penting untuk pengembangan  pariwisata  dan  mitigasi musiman.  Saat  ini,  ada  banyak  model berbeda  yang  dapat  digunakan  untuk peramalan.  Terkadang,  beberapa  model sederhana  bisa  lebih  cocok  untuk  data yang  dikumpulkan  (Vujko,  et  al.  2018). Menurut  Claveria  dan  Torra  (2014), beberapa  alasan  untuk  peningkatan jumlah  studi  pemodelan  dan  peramalan permintaan pariwisata ini adalah pertumbuhan  pariwisata  dunia  yang konstan,  pemanfaatan  teknik  peramalan yang  lebih  maju  dalam  penelitian pariwisata dan persyaratan untuk perkiraan  permintaan  pariwisata  yang lebih akurat di tingkat tujuan. Konsolidasi  perencanaan  pariwisata  di tingkat regional di banyak negara adalah salah  satu  alasan  utama  di  balik meningkatnya permintaan untuk perkiraan  kedatangan  wisatawan  yang akurat  di  wilayah  tertentu  (Claveria, Torra, 2014). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk  memprediksi  jumlah  kedatangan wisatawan mancanegara pada Pulau Bali dengan menggunakan metode exponential smoothing untuk membantu perencanaan atau pengambilan keputusan  yang  bersifat  strategis  untuk Pemerintah  maupun  perusahaan  swasta yang terlibat.

## TINJAUAN PUSTAKA
Peramalan  merupakan  salah  satu alat  bantu  yang  cukup  penting  dalam sebuah  perencanaan  yang  efektif  dan efisien. Teknik peramalan terbagi menjadi dua, yang pertama yaitu metode
peramalan  subjektif.  Metode  peramalan subjektif  mempunyai  model  kualitatif. Model  kualitatif  berupaya  memasukkan faktor-faktor  kualitatif.  Model  ini  akan bermanfaat  jika  data  kuantitatif  tidak akurat  atau  sulit  diperoleh.  Metode objektif  mempunyai  model  kuantitatif. Metode  objektif  ini  terbagi  menjadi  dua model,  yaitu  Time  series  dan  kausal (pujiati, et al. 2016).
Selama  bertahun-tahun,  berbagai model  deret  waktu  telah  berhasil diterapkan untuk meramalkan
kedatangan  wisatawan  (Holt,  1957;
Hassani  et  al.,  2015).  Dari  sejumlah model yang tersedia saat ini kepada para peneliti  makalah  ini  menyajikan  model smoothing eksponensial. Model pemulusan  eksponensial  pertama  kali disarankan  dalam  literatur  statistik  oleh Holt  (1957), Brown  (1959)  dan  Winters
(1960),  dan  mendapatkan  popularitas sebagai metode peramalan untuk keragaman  yang  luas  dari  data  deret waktu (Everett dan Gardner, 1985; Cho, 2003; Everett dan Gardner, 2006).

## METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  kunjungan wisatawan  mancanegara  di  Pulau  Bali yang tertera di situs website Badan Pusat Statistik Negara (BPS) sejak tahun 2009 hingga  2019  melalui  jalur  udara  dan laut. Penelitian ini menggunakan metode triple exponential  smoothing yang diaplikasikan  melalui  Microsoft  excel 2016.
Time  Series Data  terdiri  dari pola  level  ditambah  fluktuasi  yang disebabkan oleh musiman dan keacakan.
Model smoothing berupaya menghaluskan  fluktuasi  dalam  deret waktu dengan menghaluskan atau membuat rata-rata. Exponential Smoothing adalah  metode  statistik peramalan. Double Exponential Smoothing juga disebut sebagai "perataan urutan kedua". Single
Exponential  Smoothing gagal  untuk memperkirakan secara akurat ketika data deret  waktu  memiliki  tren.  Dalam penghalusan eksponensial ganda,
pertama menghitung prakiraan penghalusan  eksponensial  tunggal  dan kemudian menyesuaikan  tren lag positif atau  negatif  (Amol,  Gopakumaran.
2015). Penelitian ini menggunakan metode Holt-Winter Exponential Smoothing atau  sering  disebut  dengan Triple  Exponential  Smoothing .  Metode Holt-Winter adalah pendekatan exponential smoothing untuk memprediksi  data  seri  musiman  dengan tren.  Untuk  musiman,  parameter  lain harus  ditambahkan  selain  parameter dalam  metode  D ouble  Exponential Smoothing . Menurut gaya musiman, dua jenis  metode  Holt-Winter  dirancang untuk  deret  waktu.  Seperti  metode Additive  Holt-Winter digunakan  untuk deret  waktu  dengan  variasi  musiman konstan (tambahan) dan metode Multiplicative  Holt-Winter digunakan untuk deret waktu dengan meningkatnya variasi  musiman  (multiplikatif).  Metode aditif Holt-Winters dapat diklasifikasikan sebagai: 𝐿𝑡 = ( 𝑌 𝑡 − 𝑆𝑡 − 𝑀 ) + (1 − 𝛼 ) ( 𝐿𝑡 −1 + 𝑇𝑡 −1) 𝑇𝑡 = 𝛽 ( 𝐿𝑡 − 𝐿𝑡 −1) + (1 − 𝛽 ) 𝑇𝑡 −1 𝑆𝑡 = ( 𝑌 𝑡 − 𝐿𝑡 ) + (1 − 𝛾 ) 𝑆𝑡 − 𝑀 𝐹𝑡 + 𝑘 = 𝐿𝑡 + 𝑇𝑡𝑘 + 𝑆𝑡 − 𝑀 + 𝑘
Di  mana 𝐿𝑡 adalah  tingkat  deret  pada waktu 𝑡 dan 𝑇𝑡 adalah  Tren  deret  pada waktu 𝑡 𝛼 , 𝛽 dan 𝛾 (0  ≤ 𝛼 , 𝛽 , 𝛾 ≤  1) adalah  koefisien  penghalusan  untuk tingkat,  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  RMSE  minimum. Serta  Metode  Holt-Winters  multiplikasi dapat diklasifikasikan sebagai: 𝐿𝑡 = ( 𝑌 𝑡 / 𝑆𝑡 − 𝑀 ) + (1 − 𝛼 ) ( 𝐿𝑡 −1 + 𝑇𝑡 −1) 𝑇𝑡 = ( 𝐿𝑡 − 𝐿𝑡 −1) + (1 − 𝛽 ) 𝑇𝑡 −1 𝑆𝑡 = ( 𝑌 𝑡 / 𝐿𝑡 ) + (1 − 𝛾 ) 𝑆𝑡 − 𝑀 𝐹𝑡 + 𝑘 = ( 𝐿𝑡 + 𝑇𝑡𝑘 ) ∗ 𝑆𝑡 − 𝑀 + 𝑘
Koefisien  untuk smoothing adalah  hal yang  sangat  penting  dari  metode Smoothing Eksponensial . Dalam menentukan  koefisien smoothing untuk level,  tren  dan  musiman  menggunakan mesin  Solver  di  Microsoft  Excel.
Kelompok  koefisien  smoothing  terbaik dipilih berdasarkan RMSE minimum. Dalam berbagai situasi peramalan, ketepatan merupakan kriteria penolakan  untuk  memilih  suatu  metode peramalan.  Ketepatan  ramalan  yang akan terjadi itu sangat penting. Ketepatan  metode  permalan  dilihat  dari kesalahan  peramalan,  karena  kesalahan peramalan merupakan tolak ukur ketepatan dan dasar untuk membandingkan kinerja metode peramalan tersebut (Pujiati, et al. 2016). HASIL Data yang diolah dalam penelitian  ini  didapatkan  dari  Badan Pusat  Statistik  (BPS)  Indonesia  untuk tahun  2009  –  2019.  Data  berjumlah  43 data,  mulai  dari  kuartal  pertama  tahun 2009  hingga  kuartal  ke  3  tahun  2019. Data dapat dilihat pada Tabel 1, sebagai berikut :
Tabel 1. Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara Pada Pulau Bali
No Tahun Quartal Tourist No Tahun Quartal Tourist 1 2009  Q1 490450 23 Q3 1052591 2 Q2 580145 24 Q4 985897 3 Q3 685896 25 2015  Q1 946011 4 Q4 628631 26 Q2 969438 5 2010  Q1 563778 27 Q3 1075364 6 Q2 616340 28 Q4 1011022 7 Q3 739008 29 2016  Q1 1090449 8 Q4 657016 30 Q2 1181159
9 2011  Q1 624195 31 Q3 1368082 10 Q2 679414 32 Q4 1288247 11 Q3 800341 33 2017  Q1 1340308 12 Q4 722759 34 Q2 1470981 13 2012  Q1 710236 35 Q3 1744450 14 Q2 690268 36 Q4 1142000 15 Q3 782954 37 2018  Q1 1303166 16 Q4 765874 38 Q2 1589839 17 2013  Q1 727013 39 Q3 1754035 18 Q2 766008 40 Q4 1423433 19 Q3 912726 41 2019  Q1 1342882 20 Q4 872851 42 Q2 1515308 21 2014  Q1 831625 43 Q3 1814040 22 Q2 896525 44 Q4 - Sumber : Badan Pusat Statistik 2019 Berdasarkan  pada  Tabel  1  diatas, langkah  selanjutnya  yaitu  membuat grafik.  Dari  grafik  tersebut  kita  bisa melihat sebuah trend dan musiman pada data.  Gambar  1  dibawah  menunjukkan
data  kedatanagan  wisatawan  manca- negara  pada  Pulau  Bali  sejak  kuartal pertama  tahun  2009  sampai  kuartal ketiga  tahun  2019  yang  sudah  dijadikan menjadi grafik, sebagai berikut :
Sumber : Badan Pusat Statistik 2019 Gambar 1. Grafik Kedatangan Wisatawan Mancanegara Pada Pulau Bali
Gambar  1  diatas  menunjukkan  bahwa terdapat kenaikan pada kuartal ke 2, dan puncak kunjungan wisatawa
mancanegara  terjadi  pada  kuartal  ke  3, dan  akan  turun  lagi  pada  kuartal  ke  4 dan  ke  5.  Berdasarkan  gambar  tersebut dapat  disimpulkan  bahwa  kedatangan wisatawan mancanegara mengalami tren naik  dan  tren  menurun  secara  musiman.
Berdasarkan informasi diatas, data deret waktu  tersebut  akan  lebih  cocok  jika diolah  dengan  menggunakan  metode Holt’s  Winter  Exponential  Smoothing atau Triple Exponential Smoothing .
Untuk mengetahui tingkat kesalahan  peramlan  dengan  data  aktual, diperlukan  adanya  perhitungan  tingkat kesalahan atau error. Dalam menentukan
tingkat kesalahan, penelitian ini menggunakan Root  Mean  Square  Error (RMSE).  Penelitian  ini  menggunakan aplikasi Microsoft Excel sehingga digunakanlah  menu  bantuan  Solver untuk menentukan RMSE dengan tingkat kesalahan yang rendah. Berdasarkan  hasil  yang  didapat  pada menu  Solver,  didapat  niali  RMSE sebesar  119,324.6369  dengan  nilai Alpha  sebesar  0.43,  Beta  sebesar  0.36, dan Gamma sebesar 0.79. Hasil peramalan kedatangan wisatawan mancanegara  pada  Pulau  Bali  untuk kuartal  4  tahun  2019  hingga  kuartal  4 tahun 2020, sebagai berikut : Tabel 2. Peramalan Kunjungan Wisatawan Mancanegara Pada Pulau Bali No Tahun Quartal Tourist Forecast No Tahun Quartal Tourist Forecast 1 2009 Q1 490450 25 2015 Q1 946011 952473 2 Q2 580145 26 Q2 969438 1001081 3 Q3 685896 27 Q3 1075364 1143958 4 Q4 628631 28 Q4 1011022 1036514 5 2010 Q1 563778 29 2016 Q1 1090449 965409 6 Q2 616340 753622 30 Q2 1181159 1062139 7 Q3 739008 898061 31 Q3 1368082 1297585 8 Q4 657016 808000 32 Q4 1288247 1299957 9 2011 Q1 624195 598409 33 2017 Q1 1340308 1346911 10 Q2 679414 681583 34 Q2 1470981 1410659 11 Q3 800341 835934 35 Q3 1744450 1641626 12 Q4 722759 769026 36 Q4 1142000 1612335 13 2012 Q1 710236 667651 37 2018 Q1 1303166 1412780 14 Q2 690268 744452 38 Q2 1589839 1393709 15 Q3 782954 852874 39 Q3 1754035 1650267 16 Q4 765874 745579 40 Q4 1423433 1302797 17 2013 Q1 727013 702799 41 2019 Q1 1342882 1586934 18 Q2 766008 716694 42 Q2 1515308 1693097 19 Q3 912726 874283 43 Q3 1814040 1715498 20 Q4 872851 870946 44 Q4 1340989 21 2014 Q1 831625 831388 45 2020 Q1 1354363 22 Q2 896525 859981 46 Q2 1576298 23 Q3 1052591 1036912 47 Q3 1820521 24 Q4 985897 1007105 48 Q4 1354482 Sumber : Data diolah
Gambar 2. Grafik Peramalan Kunjungan Wisatawan Mancanegara Pada Pulau Bali
Berdasarkan  Tabel  2  dan  gambar  2
diatas,  dapat  dilihat  bahwa  prediksi jumlah kedatangan wisatawan mancanegara  pada  Pulau  Bali  pada tahun 2020 sebesar 6.105.663 wisatawan dengan  puncak  kedatangan  tertinggi pada  quartal  ke  3  dengan  jumlah 1.820.521.  Prediksi  jumlah  kunjungan wisatawan mancanegara pada quartal ke 3  tahun  2020  tersebut  hampir  sama dengan tahun sebelumnya dengan persentase kenaikan  yang hanya sebesar 0.003%,  prediksi  jumlah  kunjungan pada  quartal  1  tahun  2020  sebesar
1.354.363  lebih  tinggi  dari  quartal  1 tahun  sebelumnya sebanyak 1%, jumlah kunjungan  quartal  2  tahun  2020  sebesar 1.576.298  dimana  jumlah  tersebut  lebih rendah  dari  tahun  sebelumnya  sebesar
4%, dan prediksi jumlah kunjungan pada quartal  4  tahun  2020  sebesar  1.354.482,
jumlah tersebut lebih besar 1%
dibandingkan  dengan  prediksi  jumlah kunjungan  quartal  4  tahun  2019  yang sebesar 1.340.989.

## KESIMPULAN
Penelitian ini menggunakan model  Triple  Exponential  Smoothing (Holt-Winters) untuk memprediksi jumlah kedatangan wisatawan mancanegara  pada  Pulau  Bali.  Model Holt-Winter  Exponential Smoothing sangat  cocok  untuk  data  kunjungan wisatawan  mancanegara  yang  memiliki trend  dan  musiman.  Hasil  peramalan kedatangan wisatawan mancanegara pada  Pulau  Bali  menunjukkan  bahwa ada  kenaikan  untuk  quartal-quartal berikutnya  walaupun  itu  tidak  terlalu banyak.  Dari  hasil  penelitian  diatas,
diharapkan  dapat  membantu  instansi swasta  atau  pemerintahan  dalam  hal perencanaan dan pengambilan keputusan  dalam  berbagai  kebijakan mengenai peraturan atau strategi pariwisata  khususnya  pada  Pulau  Bali sehingga  diharapkan  masalah-masalah yang  timbul  karena  dampak  dari pariwisata massal dapat teratasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Jurnal Amol,  C.  A.  dan  Gopakumaran,  T.  T.,
2015. Forecasting Cloud Computing using Double Exponential Smoothing Methods. 2015  International Conference on Advanced Computing and Com- munication  Systems (ICACCS -2015),  Jan.  05  –  07,  2015, Coimbatore, India.
Claveria,  O.  dan  Torra,  S.  2014. Forecasting tourism demand to Catalonia: Neural networks vs. time  series  models. Journal Economic  Modelling ,  36,  220- 228.
Cole,  S.,  Browne,  M.,  2015.  Tourism
and  Water  Inequity  in  Bali:  A Social-Ecological Systems Analysis. Springer  Science+ Business  Media  New  York
2015 . Elena,  M.,  Lee,  M.  H.,  Suhartono.,
Hossein., Haizum, N., Bazilah,
N.  A.,  2012.  Fuzzy  Time Series  and  Sarima  Model  for Forecasting  Tourist  Arrivals To  Bali. Jurnal  Teknologi. Universiti TeknologiMalaysia. Everette,  S.  dan  Gardner,  Jr.,  2006. Exponential  smoothing:  The state  of  the  art—Part  II.
International journal of Forecasting . 22(4), 637-666. Gurtner, Y, 2016. Returning to paradise: Investigating Issues of Tourism  Crisis  and  Disaster Recovery  on  The  Island  of Bali. Journal  of  Hospitality and  Tourism  Management  28
(2016) 11-19.
Jere,  S.,  Banda,  A.,  Kasense,  B.,
Siluyele,  I.,  Moyo,  E.,  2019. Forecasting Annual International  Tourist  Arrivals In Zambia Using Holt-Winters Exponential  Smoothing. Open
Journal  of  Statistics ,  2019,  9,
258-267 Khamdevi,  M.  dan  Bott,  H.  2018. Rethinking  Tourism:  Bali's Failure. IOP Conference Series:  Earth  and  Environ- mental  Science  126  (2018) 012171.
Law,  A.,  De  Lacy,  T.,  Lipman,  G., Jiang,  M.,  2015.  Transitioning
To  a  Green  Economy:  The Case  of  Tourism  in  Bali,
Indonesia. Journal  od  Cleaner
Production xxx (2015) 1-11. Mansor, K. A. dan Ishak, W. A., (2015). Forecasting  Tourist  Arrivals
To  Langkawi  Island  Malaysia.
Cross-Cultural Management
Journal Volume XVII, Issue 1 / 2015, 69-76. Pujiati,  E.,  Yuniarti,  D.,  Goejantoro,  R., 2016. Peramalan Dengan Menggunakan  Metode  Double Exponential  Smoothing  Dari Brown  (Studi  Kasus:  Indeks Harga  Konsumen  (IHK)  Kota Samarinda). Jurnal EKSPONENSIAL, Volume  7, Nomor 1, Mei 2016. Vujko,  A.,  Natasa,  P.  B.,  Gajic,  T., 2018. Applying The Exponential  Smoothing  Model For Forecasting Tourist Arrivals-Example  Of  Novi Sad, Belgrade And Nis. Journal Economics Of Agriculture ,  Year  65,  No.  2, 2018.
Internet
BPS  Provinsi  Bali.  2018.  Statistik Wisatawan  Mancanegara  ke Bali  2018,  diakses  tanggal  22 November 2019 dari https://bali.bps.go.id IDN  Times  Bali.  2019.  Gubernur  Bali Teken  Pergub  Pengelolaan Sampah,  diakses  pada  20 Desember 2019 dari
https://bali.idntimes.com/news /bali/ayu-afria-ulita-
ermalia/gubernur-bali-teken-
pergub-pengelolaan- sampah/full Tribun Jogja. 2018. Mengapa Pariwisata Dijadikan Sumber Pen- dongkrak Devisa Negara?, diakses  pada  20  Desember 2019 dari https://jogja. tribunnews.com/2018/08/29/m engapa-pariwisata-dijadikan- sumber-pendongkrak-devisa-
negara