## Jurnal Varian
https://journal.universitasbumigora.ac.id/index.php/Varian e-ISSN 2581-2017 Vol. 3, No.2, April, 2020, Hal. 149-162

## Perbandingan Metode

## Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) dengan Support Vector Regression (SVR) dalam Memprediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara ke Bali
Ni Putu Nanik Hendayanti 1 , Maulida Nurhidayati 2 1 Sistem Informasi, Institut Teknologi Dan Bisnis STIKOM Bali, Indonesia, 2 Institut Agama Islam Negeri (IAIN) Ponorogo, Indonesia,
1 nanik@stikom-bali.ac.id, nurhidayatimaulida@gmail.com DOI: https://doi.org/10.30812/varian.v3i1 INFO ARTIKEL ABSTRAK Riwayat Artikel: Diterima: 11-03-2020 Disetujui: 12-04-2020 Abstrak: Berbagai sumber pendapatan yang dapat dihasilkan dalam suatu daerah, salah satunya yaitu dalam sektor pariwisata. Seperti halnya sektor yang lain, sektor pariwisata juga memberikan banyak sumbangan bagi pembangunan ekonomi di suatu daerah maupun negara tujuan wisata. Indonesia memiliki banyak tujuan wisata daerah yang sudah terkenal hingga mancanegara salah satunya yaitu Pulau Bali. Bali merupakan daerah yang sudah memiliki kedudukan yang sejajar dengan daerah-daerah tujuan wisata lainnya yang ada di dunia. Sebagai suatu daerah yang sangat berpotensi dalam pengembangan wisata, maka pemerintah memberikan perhatian yang khusus dalam pengembangan pariwisata di Pulau Bali. Maka dari itu, perlu adanya peramalan jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Bali yang nantinya bisa bermanfaat bagi pemerintah daerah maupun dinas pariwisata. Dalam hal ini, akan digunakan dua metode untuk meramalkan jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Bali. Adapun metode yang digunakan yaitu Seasonal ARIMA dan Support Vector Regression (SVR). Hasil peramalan data out sampel dengan menggunakan metode SARIMA dan SVR menunjukkan bahwa metode SARIMA memiliki nilai MAPE lebih kecil dari pada SVR. Nilai MAPE motode SARIMA adalah 5,33% sedangkan metode SVR sebesar 19,74%. Begitu juga nilai MSE dan MAE dari metode SARIMA lebih kecil dari metode SVR. Dari Penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa model SARIMA merupakan motode yang lebih baik untuk memprediksi jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Bali.
Abstract: Various sources of income can be produced in an area, one of which is in the tourism sector. As with other sectors, the tourism sector also provides a lot of contributions for economic development in an area or country of tourist destinations. Indonesia has many tourist destinations that are well known to foreign tourists, one of which is the island of Bali. Bali is a region that already has a position parallel to the other tourist destinations in the world. As a very potential area in the development of tourism, the Government gave special attention in the development of tourism in the island of Bali. Therefore, it is necessary to forecasting the number of foreign tourists visit to Bali that can be beneficial to the local government and tourism office. In this case, will be used two methods to predict the number of foreign tourists visit to Bali. The methods used are Seasonal ARIMA and Support Vector Regression (SVR). The results of data-out forecasting samples using the SARIMA and SVR methods indicate that the SARIMA method has a MAPE value smaller than the SVR. The value of Mape methods Sarima is 5.33% while the SVR method is 19.74%. For MSE and MAE values of the SARIMA method is also smaller than the SVR method. From the research conducted it can be concluded that the Sarima model is a better methods to predict the number of foreign tourists visit to Bali.
Kata Kunci:
Seasonal ARIMA Support Vector Regression (SVR) Wisatawan Mancanegara Prediksi

## A. LATAR BELAKANG
Indonesia merupakan negara kepulauan yang memiliki wilayah terbentang dari Sabang di Aceh hingga Merauke di Papua. Wilayah yang luas ini menjadikan Indonesia memiliki wilayah alam yang mendukung tingkat keberagaman hayati terbesar kedua. Indonesia juga terdiri dari berbagai suku, bahasa, dan agama dengan semboyan “Bhineka Tunggal Ika” yang menjadikan perbedaan bukan sebagai penghalang tetapi sebagai pemersatu bangsa. Keindahan alam dan keanekaragaman budaya yang dimiliki menjadikan Indonesia sebagai salah satu negara di ASEAN yang patut diperimbangkan sebagai tujuan wisata baik pada tingkat regional maupun tingkat internasional(Indrasetianingsih, Damayanti, & Susanto, 2017).
Sektor wisata merupakan sektor yang sangat berpotensi dan menguntungkan untuk dikembangkan sebagai sumber devisa bagi Indonesia. Pariwisata masuk dalam salah satu program pembangunan ekonomi nasional di Indonesia. Dilihat dari penciptaan lapangan kerja, sektor pariwisata mampu menciptakan 1 dari 10 tenaga kerja(Subdirektorat Statistik Pariwisata, 2017). Pertumbuhan kunjungan wisatawan baik domestik maupun mancanegara memberikan dampak positif. Pariwisata juga merupakan salah satu sektor yang menjadi motor penggerak dalam pertumbuhan ekonomi Negara Indonesia.
Salah satu tujuan wisata di Indonesia yang sudah dikenal baik dari dalam maupun luar negeri adalah Provinsi Bali. Provinsi Bali merupakan salah satu wilayah di Indonesia yang memiliki beraneka potensi pariwisata berupa wisata pantai, wisata alam, wisata seni, wisata belanja, dan wisata budaya. Masyarakat Bali dikenal masih memegang teguh tradisi peninggalaan nenek moyang menjadikan Bali diminati oleh wisatawan terutama wisatawan mancanegara. Bali memiliki daya tarik yang dapat membuat Indonesia dikenal sebagai salah satu Negara dengan destinasi tempat wisata yang populer. Bagi wisatawan mancanegara, Bali memiliki pantai-pantai dengan ombak yang sangat cocok untuk surfing seperti pantai Uluwatu, pantai Kuta serta pantai Dreamland. Hal ini sangat menarik wisatawan yang menyukai tantangan yang dapat memacu adrenalin serta dapat melakukan kegiatan seperti menyelam, rafting , maupun treking . Perkembangan pariwisata di Bali sangat ditentukan oleh jumlah kunjungan wisatawan baik wisatawan dalam negeri maupun wisatawan mancanegara. Perkembangan pariwisata akan mempengaruhi sektor publik dan sektor swasta seperti penyediaan infrastruktur yang memadahi, transportasi yang dapat menjangkau obyek wisata, promosi destinasi wisata baru, serta layanan yang dapat memudahkan dalam mengakses wisata tersebut. Perkembangan pariwisata yang pesat harus diimbangi pula dengan penyiapan infrastruktur yang memadai agar mampu menangkap semua kondisi yang ada. Pada akhirnya, perkembangan wisata menjadi penggerak roda perekonomian di Bali. Potensi yang besar pada sektor pariwisata menjadikan pariwisata menjadi sektor yang penting untuk dipertimbangkan. Perencanaan jangka panjang perlu dilakukan agar kegiatan yang dilakukan dalam mendukung sektor pariwisata menjadi terarah.
Pentingnya sektor pariwisata terutama bagi devisa Negara yang membutuhkan banyak investasi dalam berbagai aspek, seperti pembangunan infrastruktur, transportasi umum, hotel, serta fasilitas rekreasi di tempat-tempat wisata, yang semua konstruksinya memerlukan waktu yang cukup lama. Perencanaan yang matang perlu dilakukan agar ketika semua insfrastruktur telah dikerjakan mampu dimanfaatkan dengan optimal. Selain itu, diperlukan suatu pemikiran yang diharapkan dapat mengantisipasi dampak negatif yang menimbulkan penurunan jumlah wisatawan mancanegara ke Bali. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk mengetahui tingkat kunjungan wisatawan mancanegara pada masa mendatang adalah dengan peramalan. Hal ini dilakukan agar pembangunan yang dilakukan dapat optimal sesuai tingkat kunjungan yang ada. Menurut Herawati (2016) dalam penelitiannya yang berjudul “peramalan kunjungan wisatawan mancanegara menggunakan generalized regression neural networks” menyebutkan bahwa peramalan merupakan metode yang dibutuhkan untuk perencanaan kebijakan yang efektif(Herawati, 2016). Beberapa metode yang untuk melakukan peramalan jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Bali antara lain metode Seasonal Autoregressive Integreted Moving Average (SARIMA) dan Support Vector Regression (SVR). SARIMA merupakan salah satu model Box-Jenkins yang memanfaatkan perilaku dari data yang diamati dan adanya faktor musiman pada data(Widarjono, 2017). Support Vector Regression (SVR)
Maulida Nurhidayati , Perbandingan Metode Seasonal … 151 merupakan metode yang dapat menghasilkan performansi yang bagus karena dapat mengatasi masalah overfitting (Santoso, 2007).
Muhammad Hisyam Lee dkk (2012) meneliti tentang Indek Polusi Udara dengan menggunakan Seasonal ARIMA dengan tujuan untuk memodelan dan meramalkan kualitas udara bulanan di Malaysia pada masa yang akan datang(Lee et al., 2012). Hendayanti dkk (2019) meneliti tentang “Penerapan Support Vector Regression (SVR) dalam memprediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Domestik ke Bali”. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa nilai MAPE yang dihasilkan model SVR baik untuk memprediksi jumlah pengunjung pariwisata(Hendayanti, Suniantara, & Nurhidayati, 2019). Raharyani dkk (2018) meneliti tentang “Implementasi Algoritme Support Vector Regression Pada Prediksi Jumlah Pengunjung Pariwisata”. Hasil penelitian yang dilakukan menunjukkan bahwa rata-rata nilai MAPE minimum yang diperoleh adalah 9,16% dan nilai MAPE terbaik sebesar 6,98%. Artinya rata-rata selisih antara data aktual dan hasil prediksi sebesar 115 jumlah pengunjung(Raharyani, Putri, & Setiawan, 2018).
Arini dan Nawangsih (2015) meneliti tentang “Peramalan Jumlah Kinjungan Wisatawan Mancanegara (Wisman) ke Bali Tahun 2019: Metode ARIMA”. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa hasil ramalan jumlah kedatangan wisman di Bali mencapai 5,07 juta pada tahun 2019 berada dibawah target yang ditentukan oleh Provinsi Bali. Berdasarkan hasil ini, Arini dan Nawangsih menyarankan agar pemerintah memberikan lebih banyak program-program untuk meningkatkan jumlah kunjungan wisatawan agar memenuhi target jumlah kunjungan wisatawan di tahun-tahun yang akan datang(Arini & Nawangsih, 2015). Hadiriyanto dkk (2018) melakukan penelitian tentang “Peramalan Jumlah Wisatawan Mancanegara di Provinsi Bali dengan Menggunakan ARIMA dan Winter”. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peramalan dengan menggunakan model ARIMA dan winter menghasilkan peramalan yang berbeda secara signifikan dengan selisih yang terpendek yang diperoleh adalah 20.035 dan selisih terpanjang adalah 219.309. Model ARIMA menghasilkan peramalan wisatawan diangka 500.000 sedangakan model winter menghasilkan peramalan jumlah wisatawan dengan pola naik(Hadiriyanto, Darsyah, & Semarang, 2018).
Berdasarkan uraian yang telah dipaparkan sebelumnya, tujuan dari penelitian adalah membandingkan hasil peramalan Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara ke Bali dengan metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) dan Support Vector Regression (SVR) untuk mendapatkan hasil terbaik yang selanjutnya dilakukan peramalan jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Bali pada bulan Januari 2019 hingga Desember 2019.

## B. TINJAUAN PUSTAKA
1. Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)
Model Box-Jenkins merupakan salah satu teknik peramalan pada model time series yang didasarkan pada perilaku variabel yang diamati. Model Box-Jenkins secara teknis dikenal sebagai model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)(Widarjono, 2017). Metode Box-Jenkins dalam pemodelan ARIMA terdiri dari beberapa langkah sebagai berikut(Rosadi, 2016)
a. Preprocessing data dan identifikasi model stasioner
Identifikasi model time series digunakan untuk memodelkan sifat-sifat dan perilaku dari data yang diamati. Identiflkasi secara sederhana biasanya dilakukan dengan melihat melihat plot dari data. Tujuannya untuk melihat apakah pada data yang diamati terdapat tren, komponen/faktor musiman, non stasioneritas dalam mean dan varian, serta gejala lainnya yang mungkin muncul. Pada proses ini digunakan untuk melihat data yang dapat digunakan pada teknik preprocessing untuk membentuk data yang stasioner. Stasioneritas suatu data dibagi menjadi stasioneritas dalam mean dan varian. Stasioneritas dalam mean dapat dilakukan dengan melakukan pengujian unit root terhadap data dnegan menggunakan uji ADF serta melihat bentuk fungsi autokorelasi (sampel ACF/ Autocorrelation function ) dan PACF dari data. Sedangkan pengujian stasioneritas dalam varian dapat dilakukan dengan menggunakan pengujian Box-Cox .
152 | Jurnal Varian| Vol. 3, No. 2, April 2020, Hal. 149-162
Suatu proses yang stasioner {Z } t memiliki mean ( ) t E Z   dan varians
2 2 ( ) ( ) t t Var Z E Z      yang masing-masing merupakan suatu konstanta kemudian covarian
( , ) t s Cov Z Z merupakan suatu fungsi dari perbedaan waktu
䩐 ಫ . Covarian antara dan
ꄐޔ
didefinisikan sebagai berikut:
( , ) ( )( ) k t t k t t k Cov Z Z
E Z Z          (1)
Korelasi antara t Z dan t k Z  adalah 0 ( , ) ( ) ( ) t t k k k t t k Cov Z Z Var Z Var Z       
(2)
dengan 0 (Z ) (Z ) . t t k Var Var    
Untuk suatu proses yang stasioner, fungsi autokovarian ޔ dan fungsi autokorelasi ޔ memiliki sifat-sifat sebagai berikut:
1) 0 0 ( ); 1. t Var Z    
2) 0 ; 1. k k      k k k k dan         untuk semua k. k k dan   adalah fungsi genap yang simetris pada lag k=0. Berdasarkan sifat tersebut, fungsi autokorelasi selalu digambarkan pada lag yang tidak negatif yang selanjutnya disebut sebagai correlogram (Wei, 2006). Autokorelasi parsial digunakan untuk mengukur korelasi antara dan ꄐޔ setelah menghilangkan atau memisahkan dependensi linier pada variabel 1 2 1 Z ,Z ,...,Z t t t k     terhadap Z t k  dan dinyatakan sebagai:
1 2 1 (Z ,Z | Z ,Z ,...,Z ) t t k t t t k
Corr      (3)
Autokorelasi parsial dapat diperoleh berdasarkan model regresi dengan variabel dependen adalah Z t k  dan variabel independen adalah 1 2 Z ,Z ... Z t k t k t       sehingga model yang terbentuk adalah
1 1 2 2 Z Z Z ... Z t k k t k k t k kk t t k e    
    
     (4)
Jika pada saat melakukan tahap preprocessing data dan telah dihasilkan data yang stasioner dapat dilanjutkan dengan menentukan bentuk model ARMA ( Autoregressive Moving Average) dengan jalan menentukan orde p dan q untuk model berdasarkan plot ACF dan PACF.
b. Estimasi model
Estimasi terhadap parameter model dilakukan setelah bentuk model dari data ditentukan. Beberapa metode yang digunakan untuk mengestimasi model ARMA serta varian dari residual antara lain metode Least Square (LS), metode Maksimum Likelihood Estimator (MLE), metode Whittle maupun metode Hannan Rissanen . Dalam pemodelan data time series , terkadang dilakukan analisis overfitting yaitu suatu analisis yang dilakukan dengan cara mengkaji dan menganalisis model time series yang memiliki orde lebih tinggi daripada model yang telah diidentifikasi. Hal ini dilakukan untuk pengujian apakah koefisien yang dihasilkan dari estimasi model signifikan atau tidak. Untuk menguji signifikansi parameter dari model yang diperoleh dilakukan dengan uji t.
c. Diagnostic Check dan pemilihan model terbaik
Model yang dihasilkan dari estimasi pada bagian b selanjutnya dilakukan pengujian diagnostik ( diagnostic check). Pada tahap ini dilakukan konfirmasi kesamaan model sesuai dengan sifat yang dimiliki. Apabila model yang dihasilkan berupa model yang sama, maka data fitted value akan dihitung melalui model juga memiliki sifat yang hampir sama dengan data asli. Sehingga residual yang dihitung melalui model mengikuti asumsi dari eror model teoretis (w hite noise dan normalitas dari residual dapat dihilangkan karena tidak sepenting asumsi pertama). Ada tidaknya residual bersifat White Noise, dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu dilihat dari plot sampel ACF/PACF residual yang terstandardisasi sudah memenuhi sifat-sifat proses White Noise dimana nilai mean 0
Maulida Nurhidayati , Perbandingan Metode Seasonal … 153 dan variansi 1 atau melakukan uji korelasi serial. Model yang memenuhi pengujian diagnostik selanjutnya dihitung mean absolute percentage error (MAPE), mean square error (MSE), dan Median atau Mean Absolut Error (MAE) untuk digunakan menentukan model terbaik dari beberapa model yang dihasilkan.
d. Aplikasi model untuk simulasi, peramalan, dan lainnya Peramalan sifat-sifat data di masa yang akan dating dilakukan setelah model terbaik diperoleh. Dalam analisis time series , data dibagi menjadi dua bagian yaitu data in sampel dan data out sampel. Data in sampel adalah data pemilihan model terbaik dengan langkah-langkah pemodelan sedangkan data out sampel adalah bagian dari suatu data yang digunakan untuk memvalidasi keakuratan peramalan dari model terbaik dari data in sampel . Model yang baik merupakan model terbaik untuk data in-sample dan untuk peramalan, yang dapat diukur dengan data out sampel . Adapun jenis dari kebaikan ukuran peramalan seperti ukuran mean absolute percentage error (MAPE), mean square error (MSE), dan Median atau Mean Absolut Error (MAE).

## 2. Model Seasonal ARIMA
Secara umum untuk membuat model seasonal dapat digunakan model berikut(Rosadi, 2012) a. Model Seasonal Additive
Pada model Seasonal Additive komponen musiman berinteraksi dengan komponen non- musiman dalam model secara additive , dinyatakan sebagai SARIMA((p,P),(d,D),(q,Q)) s bagi proses Z t sebagai berikut
1 1 (1 ... )(1 ) (1 ) (1 ... ... ) p d D q s sQ p s t q s Q t
a B a B B B x b B b B B B               (5) Dengan
B : operator backward ( ) j t t j B Y Y  
p
: orde non-musiman autoregressive
q : orde non-musiman moving average
P : orde koefisien autoregressive dari komponen musiman multiplikatif D : order diferensi musiman
Q : order koefisien moving average dari komponen musiman multiplikatif
Untuk model pada persamaan 5 komponen musiman digambarkan dengan menggunakan komponen moving average orde s. Komponen musiman dapat juga dinyatakan dengan komponen autoregressive , yakni menggunakan model pada persamaan 6.
1 1 (1 ...
... )(1 ) (1 ) (1 ... )
p s sP d D q
p s p s t q t
a B a B B B B B x b B b B               (6)

## b. Model Seasonal Multiplikatif
Pada model ini komponen musiman berinteraksi dnegan komponen non-musiman dalam model secara multiplikatif (berbebtuk perkalian), dapat ditulis sebagai
1 1 (1 ... )(1 ) (1 ) (1 ... )(1 ... ) p d D q s sQ
p s t q s Q t a B a B B B x b B b B B B               (7)
Di sini komponen musiman digambarkan menggunkan komponen moving average orde s. Komponen musiman dapat juga dinyatakan dengan menggunakan autoregressive , yakni
1 1
(1 ... )(1 ) (1 ) (1 ... )(1 ... )
p d D q s sQ p s t q s Q t a B a B B B x b B b B B B               (8)
Model multiplikatif ini dapat dinotasikan sebagai model ARIMA (p,d,q)(P.D,Q) s .

## 3. Support Vector Regression (SVR)
Support Vector Regression (SVR) adalah penerapan dari Support Vector Machine (SVM) yang diperkenalkan oleh Cortes dan Vapnik untuk kasus regresi (Cortes & Vapnik, 1995) . Tujuan dari Support Vector Regression (SVR) yaitu menentukan sebuah fungsi sebagai suatu hyperplane (garis
154 | Jurnal Varian| Vol. 3, No. 2, April 2020, Hal. 149-162
pemisah) berupa fungsi regresi yang mana sesuai dengan semua input data dengan sebuah error. Hasil keluaran SVR berupa bilangan riil dan kontinyu. Rumus training data dapat dlihat pada Rumus 1:
(9)
input vector dari yaitu Tujuan dari  -SV Regresion yaitu mencari fungsi yang memiliki deviasi maksimal sebesar  untuk mendapatkan nilai target dari semua data training , nilai kesalahan akan diterima apabila kurang dari nilai  dan ditolak jika nilainya lebih besar dari  .. Adapun Fungsi linear ditunjukkan pada persamaan dibawah ini:
ሺ ݔ ꄐ w ∈ b ∈ (10) dimana
disebut hasil dot product di . Fungsi 1 disebut flatness yang bertujuan untuk menemukan nilai kecil dari w . salah satu cara yang digunakan untuk memperoleh nilai tersebut yaitu meminimalkan bentuk Euclidean adapun permasalahan convex optimization dapat di lihat pada persamaan dibawah i ni:
Minimize w Subject t o: y i 䩐 w x 䩐 b ≤ ε (11) w x ꄐ b 䩐 y i ≤ ε
Konstanta C > digunakan untuk memastikan trade of dengan flatness dari fungsi f dan besarnya tingkat deviasi kesalahan dari batas ε yang dapat ditoleransi. Jika dilihat berdasarkan ilmu matematika permasalahan pada SVR yaitu Convex Linear Programing NLP optimation problem yang berarti masalah untuk meminimalkan fungsi kuadratik untuk diubah menjadi sebuah batasan. Batasan- ini bisa diselesaikan dengan dual problem formulation dimana tahap menyelesaikan kondisi dual problem bisa menggunakan persamaan Lagrange Multiplier. Adapun rumus yang digunakan dapat dilihat sebagai berikut:
䩐 ∗ ꄐ ሺ ݔ
Rumus pada persamaan 12 merupakan fungsi menghitung permasalahan linear. Sedangkan untuk kasus non linear nilai dan pertama-tama ditransformasikan kedalam space feature yang berdimensi tinggi dengan cara memetakan vektor
dan ke dalam fungsi Φ . Fungsi Φ merupakan fungsi kernel. Persamaan akhirnya dapat dilihat pada persamaan 13 sebagai berikut:
䩐 ∗ ꄐ (13)

## 4. Fungsi Kernel
Menurut Budi Santoso, data mining atau machine learning merupakan teknik yang dikembangkan dengan berdasarkan asumsi kelinieran yang mengakibatkan algoritma yang dihasilkan terbatas untuk kasus-kasus yang linier. Dengan metode kernel suatu data x di input space dipetakan ke feature space dengan dimensi yang lebih tinggi melalui φ(Santoso, 2007).
: ( ) x x
   (14)

## 5. Ukuran Error
Menurut Makridakis dkk (1999) untuk menilai performansi suatu peramalan dapat dilakukan dengan menggunakan ukuran-ukuran error sebagai berikut(Makridakis, Wheelwright, & McGee, 1999):
a. Mean Absolut Percentage Error (MAPE):
1 1 ( ) X100% n i i i e MAPE n y    (15)
b. Mean Squared Error (MSE):
2 1 1 n i i MSE e n    (16)
c. Mean Absolut Error (MAE):
Maulida Nurhidayati , Perbandingan Metode Seasonal … 155
1 1 n i i MAE e n   
(17)
Dimana i e adalah selisih i y dan ˆ , i i y y adalah data aktual dengan i=1, 2, …,n dan ˆ i y adalah data peramalan dengan i=1, 2, …,n.

## C. METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Seasonal Autoregressive Integrateg Moving Average (SARIMA) dan Support Vector Regression (SVR). Tujuannya adalah untuk memprediksi jumlah kunjungan wisatawan ke Bali. Data yang digunakan merupakan data bulanan dari BPS Bali periode Januari 2004 sampai dengan Desember 2019. Data selanjutnya dibagi menjadi data in sampel dan data out sampel. Data in sampel dimulai dari Januari 2004 sampai Desember 2018 sedangkan data out sampel adalah data dari Januari 2019 hingga Desember 2019. Langkah-langkah analisis dengan SARIMA dan SVR sebagai berikut:
1. Deskripsi Data
2. Analisis data dengan SARIMA
Analisis pada dengan SARIMA meliputi Preprocessing data dan identifikasi model stasioner, estimasi model, Diagnostic Check dilanjutkan pemilihan model terbaik. Selanjutnya dilakukan peramalan dengan model yang diperoleh.
3. Analisis data dengan SVR
Analisis data dengan SVR dengan tahapan transformasi, membagi data menjadi data training dan data testing, menentukan tipe kernel, parameter, dan pemilihan model terbaik melalui grid search Optimiation (GMO) data training, dilanjutkan melakukan peramalan terhadap data testing.
4. Perbandingan Metode SARIMA dan SVR
5. Peramalan periode selanjutnya

## D. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Deskripsi data
Penelitian ini menggunakan data jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Bali dari Januari 2004 sampai dengan Desember 2019. Jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ini diperoleh dari Badan Pusat Statistik Bali melalui laman www.bali.bps.go.id. Adapun data tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.
De c-1 9 Jan -19 Jan -18 Jan -17 Jan -16 Jan -15 Jan -14 Jan -13 Jan -12 Jan -11 Jan -10 Jan -09 Jan -08 Jan -07 Jan -06 Jan -05 Jan -04 700000 600000 500000 400000 300000 200000 100000 0 TIME M AN CA N EG AR A Jul-19 Jul-18 Nov-18 Dec-17 Jul-17 Aug-17 Time Series Plot of MANCANEGARA
Gambar 1. Plot Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara Ke Bali
Gambar 1 merupakan perkembangan jumlah kunjungan wisata mancanegara ke Bali dari Januari 2004 hingga Desember 2019. Dilihat dari Gambar 1, jumlah kunjungan wisatawan mancanegara memiliki tren musiman yaitu cenderung naik pada bulan Juli dan Agustus dan tidak jarang mengalami
156 | Jurnal Varian| Vol. 3, No. 2, April 2020, Hal. 149-162
penurunan di bulan November dan Desember. Berdasarkan data kunjungan wisatawan 3 tahun terakhir diketahui bahwa bulan Juli 2018 menunjukkan jumlah kunjungan paling besar dibandingkan bulan yang lain yaitu sebesar 624366 jiwa dan paling rendah pada bulan Desem 2017 yaitu sebesar 315909 jiwa.

## 2. Analisis data dengan SARIMA
a. Preprocessing data dan identifikasi model stasioner
Pada tahap ini dilakukan pengujian stasioneritas baik dalam mean maupun dalam varian. Pengujian stasioneritas dalam varian dengan pengujian Box-Cox. Hasil pengujian Box-Cox ditunjukkan pada Gambar 2.
5.0 2.5 0.0 -2.5 -5.0 400000 300000 200000 100000 0 Estimate 0.10 Lower CL -0.14 Upper CL 0.34 Rounded Value 0.00 (using 95.0% confidence) λ λ St D ev Lower CL Upper CL Limit Box-Cox Plot of MANCANEGARA
Gambar 2. Hasil Pengujian Box-Cox
Hasil pengujian Box-Cox pada Gambar 2 menunjukkan bahwa nilai estimasi yang diperoleh adalah 0,00 yang berarti bahwa transformasi harus dilakukan dengan fungsi Logaritma. Data hasil transformasi selanjutnya diuji stasioneritasnya dalam mean dengan menggunakan ACF dan PACF seperti ditunjukkan pada Gambar 3.
50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag Au to co rr el at io n Autocorrelation Function for T-MANCA (with 5% significance limits for the autocorrelations) 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag Pa rt ia l A ut oc or re la tio n Partial Autocorrelation Function for T-MANCA (with 5% significance limits for the partial autocorrelations)
Gambar 3. Plot ACF dan PACF data Transformasi
Hasil plot ACF dan PACF pada Gambar 3 menunjukkan bahwa ACF turun lambat dan PACF cuts off pada lag 1 sehingga data transformasi tidak stasioner dalam mean sehingga perlu dilakukan differencing untuk menstasionerkan data. Hasil plot ACF dan PACF data differencing ditunjukkan pada Gambar 4.
Maulida Nurhidayati , Perbandingan Metode Seasonal … 157
50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag Au to co rr el at io n 12 24 36 48 Autocorrelation Function for Diff-Tmanca (with 5% significance limits for the autocorrelations) 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag Pa rt ia l A ut oc or re la tio n 12 24 36 48 Partial Autocorrelation Function for Diff-Tmanca (with 5% significance limits for the partial autocorrelations)
Gambar 4. Plot ACF dan PACF Data Differencing
Gambar 4 menunjukkan bahwa plot ACF mengalami cuts off pada lag 12, 24, dan 36 sedangkan plot PACF cuts off pada lag 12 sehingga data jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Bali mengikuti model SARIMA(0,1,0)(1,0,1) 12 . Pada penelitian ini dicobakan juga model dengan orde yang lebih tinggi yaitu model SARIMA(1,1,0)(1,0,1) 12 . b. Estimasi model dan pemilihan model terbaik
Hasil estimasi parameter model SARIMA ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Estimasi Model SARIMA Model Type Coef P-value SARIMA(0,1,0)(1,0,1) 12 SAR 12 0,9944 0,000 SMA 12 0,8933 0,000 Const -0,00017 0,872 SARIMA(1,1,0)(1,0,1) 12 AR 1 -0,1582 0,037 SAR 12 0,9950 0,000 SMA 12 0,8700 0,000 Const 0,000046 0,966
Tabel 1 menunjukkan bahwa model SARIMA(0,1,0)(1,0,1) 12 dan model SARIMA(1,1,0)(1,0,1) 12
memiliki parameter yang signifikan karena nilai P-value yang dihasilkan kurang dari 0,05 untuk semua parameter dalam model. Karena semua parameter model SARIMA(0,1,0)(1,0,1) 12 dan model SARIMA(1,1,0)(1,0,1) 12 , maka tidak ada parameter yang dikeluarkan dan dapat dilanjutkan dengan diagnostic check untuk memastikan model yang diperoleh dari hasil estimasi memenuhi asumsi white noise dengan menggunakan pengujian Ljung-Box .
Tabel 2. Hasil Pengujian White Noise Model Lag Chi-square P-value SARIMA(0,1,0)(1,0,1) 12 12 16,7 0,054 24 27,2 0,165 36 36,0 0,332 48 44,7 0,485 SARIMA(1,1,0)(1,0,1) 12 12 15,2 0,056 24 23,8 0,252 36 31,9 0,472 48 39,0 0,687
Berdasarkan Tabel 2 diketahui bahwa semua statistik Q untuk lag 12, 24, 36, dan 48 untuk kedua model SARIMA tidak signifikan sehingga kedua model SARIMA bersifat white noise. Untuk menentukan model terbaik dari kedua model SARIMA yang dimiliki dilakukan dengan melihat nilai
158 | Jurnal Varian| Vol. 3, No. 2, April 2020, Hal. 149-162
performa masing-masing model dengan menggunakan nilai MAPE, MSE serta MAE. Semakin kecil nilai MAPE, MSE serta MAE menunjukkan bahwa model tersebut merupakan model yang paling baik untuk digunakan. Hasil uji performa model SARIMA ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Uji Performa Model SARIMA Uji Performa Model SARIMA(0,1,0)(1,0,1) 12 SARIMA(1,1,0)(1,0,1) 12 MAPE 6,90% 6,85% MSE 623x10 6 619x10 6 MAE 17144,25 16982,58 Berdasarkan Tabel 3 diketahui bahwa nilai MAPE, MSE, dan MAE model SARIMA(1,1,0)(1,0,1) 12
lebih kecil dibandingkan dengan model SARIMA(0,1,0)(1,0,1) 12 sehingga model SARIMA yang terbaik dan digunakan untuk analisis lebih lanjut adalah adalah model SARIMA(1,1,0)(1,0,1) 12 . Gambar 5 merupakan plot data transformasi dan data prediksi model SARIMA(1,1,0)(1,01,1) 12 .
De c-1 8 Ja n-1 8 Ja n-1 7 Ja n-1 6 Ja n-1 5 Ja n-1 4 Ja n-1 3 Ja n-1 2 Jan -11 Ja n-1 0 Jan -09 Jan -08 Jan -07 Jan -06 Jan -05 Jan -04 13.5 13.0 12.5 12.0 11.5 11.0 TIME D at a T-MANCA FITS1 Variable
Gambar 5. Plot Data kunjungan wisata dan Model SARIMA(1,1,0)(1,0,1) 12
Hasil prediksi yang dilakukan dengan model SARIMA pada Gambar 5 menunjukkan bahwa model SARIMA mampu mengikuti pola dari data yang dimiliki. Dalam hal ini adalah data transformasi jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Bali.

## c. Peramalan data out sampel model SARIMA
Setelah diperoleh model SARIMA yang optimal, selanjutnya dilakukan peramalan 12 bulan ke depan dan diperoleh nilai MAPE=5,33%, MSE=1,056x10 9 dan nilai MAE sebesar 26441,57. Nilai performa ini lebih tinggi dibandingkan dengan nilai performa data in sampel.

## 3. Analisis data dengan SVR
a. Transformasi data
Transformasi data dilakukan untuk memastikan bahwa varian dari data tidak terlalu besar. Hasil transformasi data ditunjukkan pada Gambar 2. Hasil tersebut menunjukkan bahwa data memiliki varian yang cukup besar sehingga dilakukan transformasi Logaritma untuk memperkecil varian yang dimiliki.
b. Membagi data menjadi data training dan data testing Data hasil transformasi selanjutnya dibagi menjadi data training dan data testing . Data training menggunkann data bulan Januari 2004 hingga Desember 2018 sedangkan data testing menggunakan data bulan Januari 2019 hingga Desember 2019.
c. Menentukan tipe kernel, parameter, dan pemilihan model terbaik Estimasi model SVR dalam penelitian ini menggunakan software R dengan package e1071. Pemodelan data dilakukan dengan menggunakan data training . Pada penelitian ini, kernel yang
Maulida Nurhidayati , Perbandingan Metode Seasonal … 159 digunakan adalah RBF ( radial basis function ) dengan nilai parameternya yaitu epsilon adalah 0,1; cost =127 serta nilai gamma= 63,5 merupakan nilai yang diperoleh dengan metode Grid Search Optimization (GSO) dengan nilai performance sebesar 0,01131. Model yang diperoleh selanjutnya digunakan untuk prediksi data dan hasilnya ditunjukkan pada Gambar 6.
De c-1 8 Jun -17 De c-1 5 Jun -14 De c-1 2 Jun -11 De c-0 9 Jun -0 8 De c-0 6 Jun -0 5 Jan -0 4 13.5 13.0 12.5 12.0 11.5 11.0 TIME D at a T-MANCA SVR Variable Time Series Plot of T-MANCA, SVR
Gambar 6. Prediksi Plot dengan SVR
Gambar 6 merupakan hasil prediksi data training berdasarkan model terbaik yang diperoleh dari metode Grid Search Optimization (GSO) . Hasil tersebut menunjukkan bahwa prediksi yang diperoleh mengikuti pola dari data training. Hasil permorma model menggunakan perhitungan MAPE, MSE, dan MAE ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Uji Performa Model Data Training Uji Performa Model Nilai MAPE 5,29% MSE 354x10 6 MAE 13331,44
Tabel 4 menunjukkan bahwa MAPE yang diperoleh pada model training adalah 5,29% dengan MSE adalah 345x10 6 dan MAE sebesar 13331,44.
d. Melakukan peramalan terhadap data testing
Setelah diperoleh model SVR yang optimal pada data training selanjutnya nilai parameter tersebut diimplementasikan pada data testing . Hasil peramalan menunjukkan bahwa nilai performa data testing adalah MAPE=19,74%, MSE=1,647x10 10 dan nilai MAE sebesar 105903,13.
Nilai performa ini lebih tinggi dibandingkan dengan nilai performa data training .

## 4. Perbandingan metode SARIMA dan SVR
Untuk membandingkan metode yang memberikan hasil yang terbaik dilakukan menggunakan uji performansi model yaitu MAPE, MSE, dan MAE pada data out sampel/testing . Berdasarkan ketiga uji ini selanjutnya akan diketahui model yang paling baik. Hasil uji performasi model ditunjukkan pada Tabel
5. Tabel 5. Hasil Uji Performa Model SARIMA dan SVR data testing Uji Performa Model SARIMA(1,1,0)(1,0,1) 12 SVR MAPE 5,33% 19,74% MSE 1,056x10 9 1,647x10 10 MAE 26441,57 105903,13
Berdasarkan Tabel 5 diketahui bahwa nilai MAPE untuk model SARIMA lebih rendah dibandingkan motode SVR. Begitu juga dengan MSE dan MAE motode SARIMA lebih rendah
160 | Jurnal Varian| Vol. 3, No. 2, April 2020, Hal. 149-162
dibandingkan metode SVR sehingga dapat disimpulkan bahwa model SARIMA merupakan model terbaik untuk memodelkan data kunjungan wisatawan mancanegara ke Bali.

## 5. Peramalan periode selanjutnya
Pada tahap ini merupakan hasil peramalan jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Bali untuk bulan Januari sampai dengan Desember tahun 2019 dengan metode SARIMA(1,1,0)(1,0,1) 12 . Hasil peramalan ditunjukkan pada tabel 6.
Tabel 6. Prediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara Ke Bali dengan SARIMA(1,1,0)(1,0,1) 12 Bulan Jumlah Kunjungan Januari 19 472637 Februari 19 490938 Maret 19 500063 April 19 521288 Mei 19 528113 Juni 19 575354 Juli 19 647230 Agustus 19 614339 September 19 616373 Oktober 19 567872 November 19 496729 Desember 19 545815
Tabel 6 menunjukkan prediksi jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Bali tahun 2019 mengalami peningkatan paling besar pada bulan Juli 2019 dengan jumlah kunjungan sebesar 647.230 dan turun kembali pada bulan-bulan berikutnya serta kunjungan paling kecil terjadi pada bulan Januari 2019 sebesar 472.637 kunjungan.

## E. SIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari hasil penelitian yang telah dilakuakan adalah sebagai berikut:
1. Penentuan model terbaik dilakukan dengan menggunakan performa dari MAE, MSE, dan MAPE. Semakin kecil nilai MAE, MSE, dan MAPE maka semakin baik hasil estimasi yang diperoleh.
2. Berdasarkan hasil yang diperoleh dengan menggunakan data out sampel atau data testing diketahui bahwa nilai MAPE, MSE, dan MAE yang dihasilkan pada model SARIMA lebih kecil dibandingkan dengan model SVR sehingga model SARIMA lebih sesuai digunakan untuk prediksi jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Bali.
3. Peramalan jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Bali untuk bulan Januari sampai dengan Desember tahun 2019 menunjukkan bahwa jumlah wisatawan mancanegara ke Bali mengalami peningkatan paling besar pada bulan Juli 2019 dengan jumlah kunjungan sebesar 647.230 dan turun kembali pada bulan-bulan berikutnya serta kunjungan paling kecil terjadi pada bulan Januari 2019 sebesar 472.637 kunjungan.
Adapun saran yang penulis dapat sampaikan dari penelitian ini adalah pada penelitian selanjutnya dapat dicoba membandingkan kembali metode SARIMA dengan model SVR dengan menentukan terlebih dahulu parameter ( epsilon , gamma , dan cost ) yang sesuai untuk metode SVR. Semakin sesuai parameter yang diambil akan semakin mendekati kondisi sebenarnya dalam data.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Saya ucapkan terima kasih untuk ITB STIKOM Bali yang sudah memberikan kesempatan kepada saya dalam mengajukan penelitian ini dan sudah mendanai penelitian ini serta keluarga dan teman-teman yang sudah memberikan doa dan motivasi dalam melancarkan penulisan ini.
Maulida Nurhidayati , Perbandingan Metode Seasonal … 161

## REFERENSI
Arini, P. S., & Nawangsih, E. (2015). Peramalan Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara (Wisman) ke Bali Tahun 2019: Metode ARIMA. Jurnal Ekonomi Kuantitatif Terapan , 8 (2), 136–141. Cortes, C., & Vapnik, V. (1995). Suport-Vector Networks. Machine Learning , 20 , 273–297. https://doi.org/10.1109/64.163674
Hadiriyanto, I., Darsyah, M. Y., & Semarang, U. M. (2018). Peramalan Jumlah Wisatawan Mancanegara di Provinsi Bali dengan Menggunakan ARIMA dan Winter. Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Unimus , 1 , 405–411. Hendayanti, N. P. N., Suniantara, I. K. P., & Nurhidayati, M. (2019). Penerapan Support Vector Regression (Svr) Dalam Memprediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Domestik Ke Bali. Jurnal Varian , 3 (1), 43–50. https://doi.org/10.30812/varian.v3i1.506
Herawati, S. (2016). Peramalan Kunjungan Wisatawan Mancanegara Menggunakan Generalized Regression Neural Networks. Jurnal Infotel , 8 (1), 35–39.
Indrasetianingsih, A., Damayanti, I., & Susanto, T. (2017). Analisis ARIMA Box Jenkins untuk Peramalan Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara di Indonesia. Seminar Nasional Matematika Dan Aplikasinya , 226–229. Lee, M. H., Rahman, N. H. A., Suhartono, Latif, M. T., Nor, M. E., & Kamisan, N. A. B. (2012). Seasonal ARIMA for Forecasting Air Pollution Index : A Case Study. American Journal of Applied Sciences , 9 (4), 570–578. Makridakis, S., Wheelwright, S. C., & McGee, V. E. (1999). Metode dan Aplikasi Peramalan (Jilid 2) . Jakarta: Binarupa Aksara.
Raharyani, M. P., Putri, R. R. M., & Setiawan, B. D. (2018). Implementasi Algoritme Support Vector Regression Pada Prediksi Jumlah Pengunjung Pariwisata. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 2 (4), 1501–1509. Rosadi, D. (2012). Ekonometrika & Analisis Runtun Waktu Terapan dengan Eviews . Yogyakarta: Andi Offset. Rosadi, D. (2016). Analisis Runtun Waktu dan Aplikasinya dengan R . Yogyakarta: Gajah Mada University Press. Santoso, B. (2007). Data Mining Teknik Pemanfaatan Data untuk Kepentingan Bisnis . Yogyakarta: Graha Ilmu. Subdirektorat Statistik Pariwisata. (2017). Neraca Satelit Pariwisata Nasional (NASPERNAS) 2017 . Retrieved from https://www.bps.go.id/publication/2019/03/26/66604e9f077983c15b80e2bc/neraca-satelit-pariwisata- nasional--nesparnas--201 Wei, W. W. S. (2006). Time Series Analysis: Univariate and Multivariate Methods Second Edition . USA: Pearson Education. Widarjono, A. (2017). Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya Disertai Panduan Eviews (4th ed.). Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
162 | Jurnal Varian| Vol. 3, No. 2, April 2020, Hal. 149-162