## PREDIKSI JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA KE INDONESIA

## Aida Meimela
Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara, Medan, Indonesia, Email: aida.mey@bps.go.id Mahasiswa Magister Statistik Terapan Universitas Padjadjaran, Bandung, Indonesia

## ABSTRAK
Kementerian  Pariwisata  dan  Ekonomi  Kreatif  menargetkan jumlah kunjungan  wisatawan  mancanegara  ke  Indonesia  sebanyak  17  juta kunjungan  di  tahun  2020.  Akan  tetapi,  jumlah  kunjungan  wisatawan mancanegara  mengalami  penurunan  secara  kumulatif  (Januari- Juli 2020) sebesar 64,64 persen dibandingkan dengan periode yang sama di tahun 2019. Berdasarkan kondisi tersebut maka sangatlah penting untuk melakukan  prediksi  yang  akurat  guna  melihat  apakah  target  tersebut akan tercapai atau tidak di masa mendatang. Salah satu metode prediksi yang  dipakai  adalah Seasonal ARIMA  (Autoregressive  Integrated Moving  Average).  Dari  model yang  terbentuk, diprediksi  jumlah kunjungan  wisatawan  mancanegara  di  tahun  diprediksi  akan  melewati target.

## Kata Kunci: Pariwisata, wisatawan, ARIMA, deret waktu

## PREDICT THE NUMBER OF FOREIGN TOURIST'S VISIT INDONESIA

## ABSTRACT
In  2020  the  Ministry  of  Tourism  and  Creative  Economy  has  targeted  the  number  of  foreign tourists  visiting  Indonesia  as  many  as  17  million  visits.  However,  the  number  of  foreign tourist visits decreased cumulatively (January- July 2020) by 64.64 percent compared to the same period in 2019. Based on these conditions, it is significant to make accurate predictions to see if the target will be achieved or not in the future. One of the prediction methods used is Seasonal  ARIMA  (Autoregressive  Integrated  Moving  Average).  This  model  predicted  the predictable number of foreign tourists visit in  2020 forecast to pass the target.

## Keywords : Tourism, tourists, ARIMA, time series

## Histori Artikel
Submitted: 5 Desember 2020 Reviewed:
10 Desember 2020 Accepted:
15 Desember 2020 Published: 15 Mei 2021
Media Wisata, Volume 19, Nomor 1, Mei 2021

## PREDIKSI JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA KE INDONESIA

## Aida Meimela
Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara, Medan, Indonesia, Email: aida.mey@bps.go.id Mahasiswa Magister Statistik Terapan Universitas Padjadjaran, Bandung, Indonesia

## ABSTRAK
Kementerian  Pariwisata  dan  Ekonomi  Kreatif  menargetkan jumlah kunjungan  wisatawan  mancanegara  ke  Indonesia  sebanyak  17  juta kunjungan  di  tahun  2020.  Akan  tetapi,  jumlah  kunjungan  wisatawan mancanegara  mengalami  penurunan  secara  kumulatif  (Januari- Juli 2020) sebesar 64,64 persen dibandingkan dengan periode yang sama di tahun 2019. Berdasarkan kondisi tersebut maka sangatlah penting untuk melakukan  prediksi  yang  akurat  guna  melihat  apakah  target  tersebut akan tercapai atau tidak di masa mendatang. Salah satu metode prediksi yang  dipakai  adalah Seasonal ARIMA  (Autoregressive  Integrated Moving  Average).  Dari  model yang  terbentuk, diprediksi  jumlah kunjungan  wisatawan  mancanegara  di  tahun  diprediksi  akan  melewati target.

## Kata Kunci: Pariwisata, wisatawan, ARIMA, deret waktu

## PREDICT THE NUMBER OF FOREIGN TOURIST'S VISIT INDONESIA

## ABSTRACT
In  2020  the  Ministry  of  Tourism  and  Creative  Economy  has  targeted  the  number  of  foreign tourists  visiting  Indonesia  as  many  as  17  million  visits.  However,  the  number  of  foreign tourist visits decreased cumulatively (January- July 2020) by 64.64 percent compared to the same period in 2019. Based on these conditions, it is significant to make accurate predictions to see if the target will be achieved or not in the future. One of the prediction methods used is Seasonal  ARIMA  (Autoregressive  Integrated  Moving  Average).  This  model  predicted  the predictable number of foreign tourists visit in  2020 forecast to pass the target.

## Keywords : Tourism, tourists, ARIMA, time series

## Histori Artikel
Submitted: 5 Desember 2020 Reviewed:
10 Desember 2020 Accepted:
15 Desember 2020 Published: 15 Mei 2021
Media Wisata, Volume 19, Nomor 1, Mei 2021

## PREDIKSI JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA KE INDONESIA

## Aida Meimela
Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara, Medan, Indonesia, Email: aida.mey@bps.go.id Mahasiswa Magister Statistik Terapan Universitas Padjadjaran, Bandung, Indonesia

## ABSTRAK
Kementerian  Pariwisata  dan  Ekonomi  Kreatif  menargetkan jumlah kunjungan  wisatawan  mancanegara  ke  Indonesia  sebanyak  17  juta kunjungan  di  tahun  2020.  Akan  tetapi,  jumlah  kunjungan  wisatawan mancanegara  mengalami  penurunan  secara  kumulatif  (Januari- Juli 2020) sebesar 64,64 persen dibandingkan dengan periode yang sama di tahun 2019. Berdasarkan kondisi tersebut maka sangatlah penting untuk melakukan  prediksi  yang  akurat  guna  melihat  apakah  target  tersebut akan tercapai atau tidak di masa mendatang. Salah satu metode prediksi yang  dipakai  adalah Seasonal ARIMA  (Autoregressive  Integrated Moving  Average).  Dari  model yang  terbentuk, diprediksi  jumlah kunjungan  wisatawan  mancanegara  di  tahun  diprediksi  akan  melewati target.

## Kata Kunci: Pariwisata, wisatawan, ARIMA, deret waktu

## PREDICT THE NUMBER OF FOREIGN TOURIST'S VISIT INDONESIA

## ABSTRACT
In  2020  the  Ministry  of  Tourism  and  Creative  Economy  has  targeted  the  number  of  foreign tourists  visiting  Indonesia  as  many  as  17  million  visits.  However,  the  number  of  foreign tourist visits decreased cumulatively (January- July 2020) by 64.64 percent compared to the same period in 2019. Based on these conditions, it is significant to make accurate predictions to see if the target will be achieved or not in the future. One of the prediction methods used is Seasonal  ARIMA  (Autoregressive  Integrated  Moving  Average).  This  model  predicted  the predictable number of foreign tourists visit in  2020 forecast to pass the target.

## Keywords : Tourism, tourists, ARIMA, time series

## Histori Artikel
Submitted: 5 Desember 2020 Reviewed:
10 Desember 2020
Accepted:
15 Desember 2020
Published:
15 Mei 2021

## PENDAHULUAN
Dalam Rencana Pembangunan Jangka Menengah  Nasional  (RPJMN)  2020-2024 tertuang  bahwa target  konstribusi  pariwisata terhadap  Pendapatan  Domestik  Bruto  (PDB) Indonesia adalah  5,5  persen  di  tahun  2024 (Kementerian  PPN/Bappenas,  2019). Untuk merealisasikan  hal  tersebut, Kementerian Pariwisata dan Ekonomi Kreatif menargetkan jumlah  kunjungan  wisatawan  mancanegara ke  Indonesia  sebanyak  17  juta  kunjungan  di tahun 2020 (Kontan, 2020).
Akan tetapi, pandemi covid-19  yang dimulai sejak  akhir  Desember  2019  menimbulkan krisis  sosial  dan  ekonomi  hampir  diseluruh negara  di  dunia  tidak  terkecuali  Indonesia. Salah  satu  sektor  yang  terdampak  adalah sektor pariwisata. Hal ini terlihat dari jumlah kunjungan  wisatawan  mancanegara  yang mengalami  penurunan  secara  kumulatif (Januari- Juli  2020)  sebesar  64,64  persen dibandingkan  dengan  periode  yang  sama  di tahun 2019 (BPS, 2020).
Berdasarkan kondisi tersebut maka sangatlah penting  untuk  melakukan  prediksi  yang akurat  guna  melihat  apakah  target  tersebut akan  tercapai  atau  tidak  di  masa  mendatang. Sehingga dapat dirumuskan kebijakan- kebijakan  yang  diperlukan  untuk  mencapai target  tersebut.  Prediksi  jumlah  kunjungan wisatawan mancanegara tidak hanya dibutuhkan  oleh  pemerintah  saja  akan  tetapi juga  oleh  pihak  swasta. Bagi  pihak  swasta bertujuan  untuk  merancang  infrastruktur pariwisata seperti hotel dan rencana pengembangan  transportasi.  Sementara  bagi pemerintah  seperti  perencanaan  jumlah penerbangan pesawat, fasilitas untuk wisatawan  dan  juga  sumber  daya  manusia yang dibutuhkan (Chang & Liao, 2010).

## LITERATUR REVIEW
Sektor  pariwisata  merupakan  salah  satu prioritas  pembangunan  saat  ini. Wisatawan mancanegara  adalah  setiap  orang  yang berasal  dari  negara  lain  yang  melakukan perjalanan  ke  Indonesia  melalui  pelabuhan internasional,  baik  melalui  bandar  udara,
pelabuhan laut maupun darat. Dimana tujuan utamanya adalah selain bekerja dan lamanya kunjungan  kurang  dari  satu  tahun (BPS, 2018). Salah  satu  metode  peramalan  yang umum digunakan adalah
ARIMA (Autoregressive
Integrated
Moving

## Average).
Model  ini  mampu  melakukan  peramalan menggunakan  data  masa  lalu  dan  sekarang. Jika  dalam  model  ARIMA  ditemukan  pola musiman  maka  model  yang  digunakan adalah Seasonal  Autoregressive  Integrated Moving Average (Seasonal ARIMA). Model ini dapat mengatasi data yang tidak stasioner dan stasioner dengan  secara bersamaan baik yang  memiliki  pola  musiman  maupun  yang tidak (Chang  &  Liao,  2010).  Kumar  dan Sharma  melakukan  penelitian  tentang  arus wisatawan di Asia Tenggara juga menggunakan SARIMA dikarenakan keakuratannya lebih tinggi dibanding ARIMA  dan  Holts  Winters (Kumar  & Sharma,  2016).  Hasil  penelitian  lainnya tentang  peramalan  kedatangan  wisatawan  di Zimbabwe juga menunjukkan bahwa metode SARIMA  merupakan  model  yang  baik dibanding  model  lainnya (Makoni  & Chikobvu, 2018).

## METODE
Variabel  yang  digunakan  adalah  jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia  dengan  periode  waktu  bulanan mulai  Januari  2008  sampai  Desember  2019 yang  bersumber  dari  Badan  Pusat  Statistik. Penelitian  ini  data  akan  dibagi  menjadi  dua yakni  data in  sample dan  data out  sample. Data in  sample mulai  Januari  2008 - Desember 2018 yakni sebanyak 132 observasi.  Sementara  itu  untuk  data out sample mulai  Januari - Desember  2019 sebanyak 12 observasi.

## Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (Seasonal ARIMA)
Seasonal  Autoregressive  Integrated  Moving Average (Seasonal ARIMA)  merupakan salah  satu  pengembangan  dari  model Autoregressive  Integrated  Moving  Average
(ARIMA) yang memiliki pola musiman (Box et  al.,  2016) . Persamaan  umum Seasonal ARIMA  dapat  dibentuk  sebagai  berikut (Wei, 2005):
Φ ( ) Φ ( )( − ) (I − B ) Ż = Θ (B) Θ (B ) a
Keterangan : : data deret waktu dengan rata-rata
Φ ( ) : persamaan polynomial AR(p) Θ ( ) : persamaan polynomial MA(q)
Φ ( ) : persamaan  polynomial  musiman AR(P)
Θ ( ) : persamaan  polynomial  musiman
MA(Q)
( − ) : operator  pembeda  non  musiman dengan periode d
( − ) :  operator  pembeda  musiman dengan periode S
: residual yang diasumsikan white noise

## Uji Stasioneritas
Untuk  melihat  data  sudah  stasioner  dalam rata-rata  dilakukan  uji Augmented  Dickey Fuller (ADF).  Sementara  untuk  melihat  data sudah  stasioner  dalam  varians  melalui  nilai lambda (λ) dari Uji Box -Cox. Data stasioner dalam  varians  jika  nilai  λ  melalui  nilai  satu (Mulyaningsih,  2015).  Agar  data  stasioner dalam varians maka harus dilakukan transformasi Box-Cox (Wei, 2005).

## Uji White Noise dan Normalitas
Suatu  data  dikatakan white  noise jika  rata- rata  0  dan  varians  adalah atau  dituliskan dengan ~ (0, ) (Iwok,  2017).  Uji white  noise dilakukan  menggunakan  uji  L- Jung  Box  yang  dirumuskan  sebagai  berikut (Zakaria et al., 2012):
= ( + 2) −
dimana h adalah  lag  maksimum,  n  adalah jumlah  observasi  dan adalah  autokorelasi residual  pada  lag  ke  k. Sementara  itu  untuk asumsi normalitas dapat dilakukan dengan uji Saphiro  Wilk karena  uji  ini  memiliki  tingkat keakuratan yang baik (Razali & Wah, 2011).

## Pemilihan Model terbaik
Untuk  menentukan  model  mana  yang  akan digunakan  dengan  melihat  nilai Akaike’s Information  Criterion (AIC).  Akan  tetapi AIC  akan  bias  jika  parameter  yang digunakan  pada  model  terlalu  banyak (Wei, 2005).  Kriteria  pemilihan  model terbaik didasarkan pada nilai AIC yang terkecil. AIC dapat dirumuskan sebagai berikut:
( ) = ln + 2
n adalah jumlah observasi, adalah varians residual  dan  M  adalah  banyaknya  parameter dalam model.

## Ketepatan Prediksi
Dalam  mengukur keakuratan  suatu  model dapat menggunakan MAPE (Means Absolute Percentage Eror). MAPE merupakan persentase  dari  rata-rata  harga  mutlak residual  pada  setiap  periode  dibagi  dengan nilai  aktual  pada  periode  tersebut.  MAPE dihitung  dengan  rumus  sebagai  berikut (Brida & Garrido, 2011):
MAPE = 1 ∑ − 100 % =1
dimana adalah data aktual untuk periode i dan adalah  hasil  peramalan  pada  periode yang  sama.  Kriteria  penghitungan  MAPE yakni (Lewis, 1982): < 10 % : highly accurate forecasting 10% - 20% : good forecasting 20%- 50% : reasonable forecasting >50% :weak and
inaccurate predictability

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Jumlah  kunjungan  wisatawan  mancanegara ke  Indonesia  paling  sedikit  terjadi  pada Februari  2009  yakni  sebanyak  421.555 kunjungan.  Kondisi  ini  dipengaruhi  oleh krisis global yang tengah melanda dunia saat itu. Sementara itu jumlah kunjungan tertinggi terjadi  pada  Juli  2018  yakni  sebanyak 1.547.231  kunjungan.  Rata-rata  kunjungan
Gambar 1. Kunjungan Wisatawan Mancanegara ke Indonesia Tahun 2008-2018

## Uji Stasioneritas
Uji Augmented Dicky Fuller (ADF) menunjukkan bahwa data masih mengandung unit root atau belum stasioner dalam rata-rata dimana  nilai p-value sebesar  0,815.  Untuk mengatasi hal ini maka dilakukan differencing orde  1.  Sementara  itu  uji  Box- Cox  menunjukkan  nilai  λ  = -0,0265  yang berarti  bahwa  data  belum  stasioner  dalam varians sehingga perlu dilakukan transformasi.  Ketidakstasioneran  data  juga terlihat  pada  pola  ACF  dan  PACF  pada Gambar 2.
Plot  ACF  pada  Gambar  3  menunjukkan adanya pola musiman berulang di setiap
selang  waktu  12  bulan.  Sehingga  dapat dikatakan  data  belum  stasioner  dalam musiman.  Untuk  mengatasi  ini  dilakukan differencing pada orde 12. Langkah selanjutnya adalah identifikasi model sementara Seasonal
ARIMA yang dinotasikan  dalam  bentuk  (p,d,q)(P,D,Q) S .
Model Seasonal ARIMA  sementara  yang terbentuk adalah (2,1,1)(0,1,1) 12 , (2,1,0)(0,1,1) 12 , (1,1,1)(0,1,1) 12 , (1,1,0)(0,1,1) 12 dan  (0,1,1)(0,1,1) 12 .  Untuk memperoleh  model  terbaik  pada  kelima model  sementara  tersebut  masing-masing dilakukan evaluasi dengan melihat signifikansi  parameter,  uji white  noise,  uji normalitas dan nilai AIC nya.
Gambar 2. Plot ACF dan PACF Jumlah Kunjungan Wisman Ke Indonesia
Gambar 3. Plot ACF dan PACF Setelah Transformasi dan Differencing Orde 1
Tabel 1. Evaluasi dan Uji Asumsi Model Seasonal ARIMA Dugaan
Model Signifikansi Parameter Model Residual White Noise Residual Normal AIC (2,1,1)(0,1,1) 12 Tidak Ya Ya -310,95 (2,1,0)(0,1,1) 12 Ya Ya Ya -309,51 (1,1,1)(0,1,1) 12 Tidak Ya Ya -312,80 (1,1,0)(0,1,1) 12 Ya Tidak Ya -300,36 (0,1,1)(0,1,1) 12 Ya Ya Ya -314,63 Sumber: Data primer, (2020)
Media Wisata, Volume 19, Nomor 1, Mei 2021
Gambar 2. Plot ACF dan PACF Jumlah Kunjungan Wisman Ke Indonesia
Gambar 3. Plot ACF dan PACF Setelah Transformasi dan Differencing Orde 1
Tabel 1. Evaluasi dan Uji Asumsi Model Seasonal ARIMA Dugaan
Model Signifikansi Parameter Model Residual White Noise Residual Normal AIC (2,1,1)(0,1,1) 12 Tidak Ya Ya -310,95 (2,1,0)(0,1,1) 12 Ya Ya Ya -309,51 (1,1,1)(0,1,1) 12 Tidak Ya Ya -312,80 (1,1,0)(0,1,1) 12 Ya Tidak Ya -300,36 (0,1,1)(0,1,1) 12 Ya Ya Ya -314,63 Sumber: Data primer, (2020) ISSN 16935969 Media Wisata, Volume 19, Nomor 1, Mei 2021
Gambar 2. Plot ACF dan PACF Jumlah Kunjungan Wisman Ke Indonesia
Gambar 3. Plot ACF dan PACF Setelah Transformasi dan Differencing Orde 1
Tabel 1. Evaluasi dan Uji Asumsi Model Seasonal ARIMA Dugaan
Model Signifikansi Parameter Model Residual White Noise Residual Normal AIC (2,1,1)(0,1,1) 12 Tidak Ya Ya -310,95 (2,1,0)(0,1,1) 12 Ya Ya Ya -309,51 (1,1,1)(0,1,1) 12 Tidak Ya Ya -312,80 (1,1,0)(0,1,1) 12 Ya Tidak Ya -300,36 (0,1,1)(0,1,1) 12 Ya Ya Ya -314,63 Sumber: Data primer, (2020)
Dari  Tabel  1  maka  model  yang  memenuhi semua  asumsi  dan  memiliki  nilai  AIC terkecil  adalah  model Seasonal ARIMA (0,1,1)(0,1,1) 12 yang  dapat  ditulis  dalam persamaan berikut: ̇ = ̇ + ̇ − ̇ + 0,6645 +
0,4062 + 0,2699 +
Dari  persamaan  yang  terbentuk  terlihat bahwa jumlah kunjungan wisatawan dipengaruhi oleh jumlah kunjungan wisatawan periode sebelumnya.

## Ketepatan Prediksi
Nilai  MAPE  model Seasonal ARIMA (0,1,1)(0,1,1) 12 diperoleh  sebesar  10,877 persen.  Nilai  ini  mengindikasikan  bahwa akurasi  peramalan  model  memiliki  akurasi baik (Maricar, 2019). Dengan demikian dapat dilakukan  peramalan  jumlah  kunjungan wisman  selama  tahun  2020  dengan  interval kepercayaan 95 persen (Tabel 2).
Hasil peramalan menunjukkan jumlah kunjungan  wisman  ke  Indonesia  pada  tahun
2020  akan  mencapai  20.329.410  kunjungan. Angka  ini  melebihi  target  yang  dibuat  oleh Kementerian Pariwisata dan Ekonomi Kreatif yakni sebesar 17 juta kunjungan.
Tabel 2. Prediksi Jumlah Kunjungan Wisman Tahun 2020 Bulan Prediksi Batas Atas Batas Bawah Januari 1.467.725 1.184.956 1.817.972 Februari 1.533.655 1.226.366 1.917.941 Maret 1.679.054 1.330.342 2.119.171 April 1.664.824 1.307.450 2.119.881 Mei 1.619.558 1.261.094 2.079.915 Juni 1.675.331 1.293.802 2.169.369 Juli 1.952.287 1.495.678 2.548.293 Agustus 1.937.846 1.473.134 2.529.156 September 1.778.038 1.341.483 2.356.659 Oktober 1.687.981 1.264.209 2.253.806 Nopember 1.538.170 1.143.778 2.068.555 Desember 1.794.941 1.325.400 2.430.821 Sumber: Data primer, 2020
Gambar 4. Pergerakan Data Aktual dan Data dengan Model Seasonal ARIMA (0,1,1)(0,1,1) 12
Dari  Gambar  4 terlihat  bahwa  prediksi  data menggunakan  model  tidak  begitu  jauh berbeda  dengan  data  aktual.  Dimana  garis yang  berwana  hitam  adalah  data  aktual sedangkan  garis  yang  berwarna  biru  adalah data  yang  menggunakan  model Seasonal
ARIMA  yang  terpilih.  Sementara  itu  grafik yang  berwarna  hijau  merupakan  prediksi jumlah  kunjungan  wisatawan  pada  tahun 2020.

## SIMPULAN
Metode  prediksi  dengan  tingkat  kekuratan yang baik untuk meramalkan jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke
Indonesia  adalah Seasonal ARIMA dengan model (0,1,1)(0,1,1) 12 .  Dari  model  ini diprediksi bahwa jumlah kunjungan wisatawan  mancanegara  tahun  2020  akan melewati  target  yang  ditetapkan  oleh Kementerian Pariwisata dan Ekonomi Kreatif. Dari  hasil  prediksi diharapkan kepada  pihak  pemerintah maupun  swasta agar tetap mengambil  kebijakan guna
mencapai target kontribusi pariwisata terhadap PDB di tahun 2024.

## REFERENSI
Box, G. E. ., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C.,
& Ljung, G. M. (2016). Time Series Analysis: Forecasting and Control (5th
ed.). Jhon Wiley & Sons,Inc.
BPS. (2018). Statistik Kunjungan Wisatawan Mancanegara 2018. Badan Pusat Statistik RI.
BPS. (2020). Berita Resmi Statistik: Perkembangan Pariwisata dan
Transportasi Nasional Juli 2020 (Issue 70/09/Th.XXIII).
Brida, J. G., & Garrido, N. (2011). Tourism Forecasting Using SARIMA Models in Chilean Regions. International Journal of Leisure and Tourism Marketing, 2(2),
176 – 190. https://doi.org/10.1504/ijltm.2011.0388
88
Chang, Y. W., & Liao, M. Y. (2010). A Aeasonal ARIMA model of Tourism Forecasting: The Case of Taiwan. Asia Pacific Journal of Tourism Research,
15(2), 215 – 221.
https://doi.org/10.1080/1094166100363 0001
Iwok, I. A. (2017). Handling Seasonal Autoregressive Integrated Moving
Average Model with Correlated Residuals. American Journal of
Mathematics and Statistics, 7(June), 1 – 6. https://doi.org/10.5923/j.ajms.20170701
.01
Kementerian PPN/Bappenas. (2019).
Rancangan Teknokratik: Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional 2020-2024. https://www.bappenas.go.id/id/berita- dan-siaran-pers/re/.

## Kontan. (2020). Pemerintah Targetkan
Sebanyak 17 Juta Wisatawan Mancanegara di Tahun 2020. https://nasional.kontan.co.id/news/peme rintah-targetkan-sebanyak-17-juta- wisatawan-mancanegara-di-tahun-2020.
Kumar, M., & Sharma, S. (2016).
Forecasting Tourist In Flow In South East Asia: A Case of Singapore. Tourism and Management Studies,
12(1), 107 – 119.
https://doi.org/https://doi.org/10.18089/t ms.2016.12111
Lewis, C. D. B. G. S. (1982). Industrial and Business Forecasting Methods.
Kent:Butterworths.
Makoni, T., & Chikobvu, D. (2018).

## Modelling and Forecasting Zimbabwe’s
Tourist Arrivals Using Time Series Method: A Case Study of Victoria Falls Rainforest. Southern African Business Review, 22. https://doi.org/10.25159/1998- 8125/3791

## Mulyaningsih, T. (2015). Model Generalized
Space Time Autoregressive Integrated untuk Peramalan Indeks Harga Konsumen Beberapa Kota di Jawa Tengah. Universitas Padjadjaran.
Razali, N. M., & Wah, Y. B. (2011). Power Comparisons of Shapiro-Wilk ,

## Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors and
Anderson-Darling Tests. Journal of Statistical Modeling and Analytics, 2(1),
21 – 33. https://doi.org/doi:10.1515/bile- 2015-0008

## Wei, W. W. . (2005). Time Series Analysis
Univariate and Multivariate Methods (2nd ed.). Pearson Education, Inc.Addison Wesley.
Zakaria, S., Al-Ansari, N., Knutsson, S., & Al-Badrany, T. (2012). ARIMA Models for weekly rainfall in the semi-arid Sinjar District at Iraq. Journal of Earth Sciences and Geotechnical Engineering, 2(3), 25 – 55.

## BIODATA PENULIS

## Aida  Meimela, peneliti  di  Badan  Pusat
Statistik  (BPS)  Provinsi  Sumatera  Utara  dan saat  ini  merupakan  mahasiswa  magister statistik terapan di Universitas Padjadjaran.
Id Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=yH RFWmgAAAAJ&hl=en