JURNAL GAUSSIAN, Volume 9, Nomor 2,  Tahun 2020, Halaman 152 -161 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian /

## PERAMALAN JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA DI KEPULAUAN RIAU DENGAN MENGGUNAKAN MODEL FUNGSI TRANSFER
Tamura Rolasnirohatta S 1 , Rukun Santoso 2 , Alan Prahutama 3
1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro e-mail : tamurasiahaan7@gmail.com

## ABSTRACT
Transfer function models is a data analysis model that combines time series and causal approach, in another words, transfer function models is a method that ilustrates that the predicted value in teh future is affected by the past value time series and based on one or more related time series. In this research, an analysis of the number of tourist arrival and rainfall in several regions in Kepulauan Riau from January 2013 until December 2017 was aimed at obtaining a transfer function model and forecasting the number of tourist arrival in several regions of the Kepulauan Riau for next periods. Based on the result of the analysis, rainfall in Tanjung Pinang does not affect the visit of tourist with the values of MAPE is 13,63494%.  Rainfall in Batam also does not affect the visit of tourist with the values of MAPE is 7,977151%.  While in Tanjung Balai Karimun, tourist arrivals was affected by rainfall with the values of MAPE is 10,32777%.
Keywords :  Rainfall, Transfer Function Model, Tourist.

## 1. PENDAHULUAN
Pariwisata  merupakan  salah  satu  jenis  industri  yang  mampu  mempercepat pertumbuhan  ekonomi  dan  penyediaan  lapangan  kerja,  peningkatan  penghasilan,  standar hidup  serta menstimuli  sektor-sektor  produktif  lainnya.  Oleh karena itu,  pemerintah  daerah harus  mengupayakan  pengembangan  potensi  objek-objek  wisata yang  ada sehingga  dapat menarik  wisatawan untuk  berkunjung  ke objek  wisata tersebut.
Kepulauan  Riau  merupakan salah satu provinsi  di  Indonesia  yang  berdekatan dengan negara  Singapura  dan  Malaysia  sehingga  Kepulauan  Riau  menjadi  salah  satu  destinasi pariwisata  favorit  bagi  wisatawan  mancanegara  terutama  wisatawan  berkebangsaan Singapura  dan Malaysia. Kunjungan  wisatawan mancanegara ternyata dipengaruhi  beberapa factor, salah satunya adalah faktor curah hujan.
Model fungsi  transfer merupakan metode yang menggambarkan  bahwa nilai  prediksi masa depan dari  suatu  deret waktu  (disebut  deret output ) didasarkan  pada nilai-nilai  masa lalu  dari  deret  waktu  itu  sendiri  dan  didasarkan  pada  satu  atau  lebih  deret  waktu  ya ng berhubungan  (disebut  deret input ). Berdasarkan uraian yang telah dijelaskan,  penulis  tertarik untuk  membahas  secara lebih  lanjut  mengenai  model  fungsi  transfer  dengan  membuat algoritma  dan  program  dalam  program  R  serta  menerapkan  hasilnya  pada  data  jumlah kunjungan  wisatawan mancanegara dan curah hujan  di  beberapa daerah di Kepulauan  Riau.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Peramalan
Peramalan merupakan  suatu  kegiatan  memprediksi  yang  akan terjadi  di  masa yang akan  datang.  Menurut  Soejoeti  (1987),  peramalan  adalah  salah  satu  unsur  yang  sangat penting  dalam  pengambilan  keputusan,  sebab efektif tidaknya  suatu keputusan  umumnya tergantung pada beberapa faktor yang tidak dapat dilihat  pada waktu keputusan itu diambil. 2.2. Konsep Dasar Time Series
Salah  satu  ciri  dalam  pembentukan  model  time  series adalah  mengasumsikan  data dalam  keadaan stasioner,  baik  stasioner  dalam  mean maupun  stasioner  dalam  varian.  Uji stasioner  data dalam  mean  dapat  menggunakan  uji  Dickey  Fuller.  Pada data yang  tidak
JURNAL GAUSSIAN, Volume 9, Nomor 2,  Tahun 2020, Halaman 152 -161 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian /
stasioner  dalam  mean  perlu  dilakukan  pembedaan  ( differencing ).  Secara  umum, differencing  orde ke-d ditulis  sebagai berikut  (Wei,  2006): ∆ 𝑑 𝑍 𝑡 = (1 − 𝐵) 𝑑 𝑍 𝑡
Uji  stasioner  data  dalam  varian  dapat  menggunakan  transformasi Box-Cox yang dirumuskan  sebagai berikut  (Wei, 2006):
T( 𝑍 𝑡 ) = { 𝑍 𝑡 λ −1 λ λ ≠ 0 lim 𝑍 𝑡 λ −1 λ = 𝑙𝑛(𝑍 𝑡 )            λ = 0
Suatu proses (𝑍 𝑡 ) yang stasioner akan terdapat nilai  rata-rata dan varian yang konstan, yaitu mean 𝐸(𝑍 𝑡 ) =  𝜇 , dan varian 𝑣𝑎𝑟 (𝑍 𝑡 ) = 𝐸(𝑍 𝑡 − 𝜇) 2 = 𝜎 𝑧 2 dan kovarian 𝐶𝑜𝑣 (𝑍 𝑡 ,𝑍 𝑡+𝑘 ) . Kovarian  antara 𝑍 𝑡 dan 𝑍 𝑡+𝑘 adalah sebagai berikut  : γ 𝑘 = 𝑐𝑜𝑣(𝑍 𝑡 , 𝑍 𝑡+𝑘 ) = 𝐸(𝑍 𝑡 − 𝜇)((𝑍 𝑡+𝑘 − 𝜇) Sedangkan  autokorelasi  antara 𝑍 𝑡 dan 𝑍 𝑡+𝑘 didefinisikan  sebagai: 𝜌 𝑘 = Cov(𝑍 𝑡 ,𝑍 𝑡+𝑘 ) √𝑣𝑎𝑟(𝑍 𝑡 ) √𝑣𝑎𝑟(𝑍 𝑡+𝑘 ) = γ 𝑘 γ 0 Selanjutnya, γ 𝑘 dinamakan  fungsi  autokovariansi  dan 𝜌 𝑘 dinamakan  fungsi  autokorelasi (ACF).  Ukuran  korelasi  yang  lain  pada  analisis  time  series  adalah  fungsi  autokorelasi parsial  (PACF). Nilai PACF dinyatakan  sebagai berikut  (Soejoeti,  1987):
∅ 𝑘𝑘 = 𝑃 𝑘 ∗ 𝑃 𝑘

## 2.3. Model Time Series ARIMA
Menurut  Wei  (2006),  beberapa  model time  series dapat  dikelompokkan  sebagai berikut:
1. Model Autoregressive orde p atau AR ( p )
Bentuk umum  dari model  AR orde p adalah sebagai berikut: 𝑍 𝑡 = 𝜙 1 𝑍 𝑡−1 + 𝜙 2 𝑍 𝑡−2 + ⋯ +  𝜙 𝑝 𝑍 𝑡−𝑝 + 𝑎 𝑡
2. Model Moving Average (MA)
Bentuk umum  dari model  MA orde q adalah sebagai berikut: 𝑍 𝑡 =  𝑎 𝑡 − 𝜃 1 𝑎 𝑡−1 − ⋯ −  𝜃 𝑞 𝑎 𝑡−𝑞 3. Model Autoregressive Moving Average atau ARMA ( p,q ) Bentuk umum  dari model  ARMA (p,q)  adalah sebagai berikut: 𝑍 𝑡 =  𝜙 1 𝑍 𝑡−1 + ⋯ + 𝜙 𝑝 𝑍 𝑡−𝑝 + 𝑎 𝑡 − 𝜃 1 𝑎 𝑡−1 − ⋯ − 𝜃 𝑞 𝑎 𝑡−𝑞 4. Model Autoregressive Integrated Moving Average atau ARMA ( p,d,q ) Bentuk umum  dari model  ARIMA (p,d,q)  adalah sebagai berikut: 𝜙 𝑝 (𝐵)(1 − 𝐵) 𝑑 𝑍 𝑡 = 𝜃 𝑞 𝑎 𝑡
Terdapat  empat  tahapan  dalam  pembentukan  model  ARIMA  yaitu  identifikas i model,  estimasi  parameter,  uji  signifikansi  parameter  dan  uji  diagnostik  model  yang terdiri  dari  uji Ljung-Box dan uji  normalitas.  Model  terbaik  dipilih  berdasarkan  nilai AIC terkecil (Wei,  2006).
2.4. Pemodelan Fungsi Transfer
Menurut Makridakis et al. (1988),  model  fungsi  transfer adalah suatu model  di mana terdapat deret berkala  output,  disebut  Yt,  yang  diperkirakan  akan dipengaruhi  oleh  deret berkala  input,  disebut  Xt,  dan  input-input  lain  yang  digabungkan  dalam  suatu kelompok yang disebut  gangguan  (noise).  Model  umum  dari fungsi  transfer adalah:
𝑦 𝑡 = 𝜔 𝑠 (𝐵) 𝛿 𝑟 (𝐵) 𝑥 𝑡 + 𝜃(𝐵) ∅(𝐵) 𝑎 𝑡
JURNAL GAUSSIAN, Volume 9, Nomor 2,  Tahun 2020, Halaman 152 -161 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian /
Tahap-tahap dalam pembentukan  model  fungsi  transfer adalah:
1. Persiapkan deret input dan deret output.
2. Prewhitening deret input dan prewhitening deret output.
3. Perhitungan  fungsi  korelasi  silang.
4. Penetapan b, s, r untuk model  fungsi  transfer.
5. Penetapan model  fungsi  transfer.
6. Estimasi  parameter model  fungsi  transfer.
7. Uji  diagnostik  model  fungsi  transfer.
8. Pemilihan  model  fungsi  transfer terbaik berdasarkan nilai  AIC terkecil,  lalu  melakukan peramalan.
3. METODE PENELITIAN
Data yang digunakan  merupakan data data sekunder yang diperoleh  dari Badan Pusat Statistik  (BPS)  Provinsi  Kepulauan  Riau  tentang  data  bulanan  kunjungan  wisatawan mancanegara  (jiwa)  dan  data  sekunder  yang  diperoleh  dari www.bmkg.go.id tentang  data bulanan  curah hujan (mm) di 3 daerah di Kepulauan  Riau yaitu  kota Batam, Tanjung  Pinang dan Tanjung  Balai Karimun  periode Januari 2013  sampai Desember 2017. Langkah-langkah analisis  dapat digambarkan  melalui  diagram  alir sebagai berikut:
Gambar  1 Diagram Alir  Tahapan Metode Model  Fungsi  Transfer 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pemodelan ARIMA Wisatawan Mancanegara
a. Wisatawan  Mancanegara di Tanjung  Pinang
Setelah  dilakukan  uji  stasioneritas  dalam  mean  dan  varian,  lalu  mengidentifikas i model,  selanjutnya  melakukan  uji  signifikansi  parameter, uji  independensi  residual  dan uji  normalitas  residual  model,  maka model  ARIMA (0,1,1)  dipilih  sebagai model  terbaik untuk  wisatawan  mancanegara  di  Tanjung  Pinang  dengan  nilai  AIC  sebesar 1039,98. Model  ARIMA (0,1,1)  adalah sebagai berikut:
𝑍 𝑡 = 0,2941𝑍 𝑡−1 +  0,1245𝑍 𝑡−2 + 0,5814𝑍 𝑡−3 + 𝑎 𝑡
JURNAL GAUSSIAN, Volume 9, Nomor 2,  Tahun 2020, Halaman 152 -161 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian /

## b. Pemodelan ARIMA Wisatawan Mancanegara di Batam
Setelah  dilakukan  uji  stasioneritas  dalam  mean  dan  varian,  lalu  mengidentifikas i model,  selanjutnya  melakukan  uji  signifikansi  parameter, uji  independensi  residual  dan uji  normalitas  residual  model,  maka model  ARIMA (2,1,0)  dipilih  sebagai model  terbaik untuk  wisatawan  mancanegara  di  Batam  dengan  nilai  AIC  sebesar  1299,88.  Model ARIMA (2,1,0)  adalah sebagai berikut:
𝑍 𝑡 = 0,3252𝑍 𝑡−1 +  0,21783𝑍 𝑡−2 + 0,45697𝑍 𝑡−3 + 𝑎 t
c. Pemodelan ARIMA Wisatawan Mancanegara di Tanjung Balai Karimun
Setelah  dilakukan  uji  stasioneritas  dalam  mean  dan  varian,  lalu  mengidentifikas i model,  selanjutnya  melakukan  uji  signifikansi  parameter, uji  independensi  residual  dan uji  normalitas  residual  model,  maka model  ARIMA (2,1,0)  dipilih  sebagai model  terbaik untuk  wisatawan  mancanegara  di  Tanjung  Balai  Karimun  dengan  nilai  AIC  sebesar 995,97.  Model  ARIMA (2,1,0)  adalah sebagai berikut:
𝑍 𝑡 = 0,26307𝑍 𝑡−1 +  0,39862𝑍 𝑡−2 + 0,22831𝑍 𝑡−3 + 𝑎 𝑡
4.2. Model Fungsi Transfer
1. Model Fungsi Transfer Tanjung  Pinang
a. Pemodelan ARIMA Curah Hujan  di Tanjung  Pinang
Setelah  dilakukan  uji  stasioneritas  dalam  mean  dan  varian,  lalu  mengidentifikas i model,  selanjutnya  melakukan  uji  signifikansi  parameter, uji  independensi  residual  dan uji  normalitas  residual  model,  maka model  ARIMA (0,1,1)  dipilih  sebagai model  terbaik untuk  curah hujan  di  Tanjung  Pinang  dengan  nilai  AIC sebesar 763,36.  Model  ARIMA (0,1,1)  adalah sebagai berikut:
𝑋 1𝑡 = 𝑋 1𝑡−1 + 𝑎 1𝑡 + 0,7027𝑎 1𝑡−1
b. Pemodelan Fungsi Transfer Tanjung Pinang
 Prewhitening deret input
Model prewhitening deret input curah hujan di Tanjung  Pinang adalah sebagai berikut: 𝛼 1,𝑡 =   𝑋 1,𝑡 − 𝑋 1,𝑡−1 −  0,7027𝛼 1,𝑡−1  Prewhitening deret output
Model prewhitening deret output dengan variabel input curah hujan di Tanjung  Pinang adalah sebagai  berikut:
𝛽 1,𝑡 =   𝑌 1,𝑡 − 𝑌 1,𝑡−1 −  0,7027𝛽 1,𝑡−1
 Pembentukan fungsi  korelasi  silang  ( Cross Correlation Function )
 Penetapan orde b, s, r dan penaksiran  awal deret gangguan
Gambar  2 Plot CCF Jumlah  Wisatawan Mancanegara dan Curah Hujan di  Tanjung  Pinang
JURNAL GAUSSIAN, Volume 9, Nomor 2,  Tahun 2020, Halaman 152 -161 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian /
Berdasarkan  Gambar  2,  maka  diperoleh  nilai  b  =1,  r  =  2  dan  s =  1.  Model  fungsi transfer sementara adalah sebagai berikut:
𝑦 1,𝑡 = (𝜔 0 −𝜔 1 𝐵) (1−𝛿 1 𝐵−𝛿 2 𝐵 2 ) 𝑥 1,𝑡−1 + 𝑛𝑜𝑖𝑠𝑒
Tahapan  selanjutnya  adalah  menghitung  taksiran  awal  komponen noise dari  model fungsi  transfer.  Setelah  dilakukan  uji  stasioneritas  dalam  mean  dan  varian,  lalu mengidentifikasi  model,  selanjutnya  melakukan  uji  signifikansi  parameter,  uji independensi  residual  dan uji  normalitas  residual  model,  maka model  ARIMA (2,1,0) dipilih  sebagai model  terbaik untuk  model  deret noise di Tanjung  Pinang dengan nilai AIC  sebesar  992,49.  Maka  diperoleh  model  fungsi  transfer  untuk  Tanjung  Pinang adalah sebagai berikut:
𝑌 1,𝑡 =  𝑌 1,𝑡−1 + 𝑎 1,𝑡 (1+0,6702B+0,4131𝐵 2 )
 Peramalan
Berdasarkan  model  fungsi  transfer,  diperoleh  hasil  peramalan  jumlah  kunjungan wisatawan mancanegara sebagai berikut:
Tabel 1 Hasil Ramalan Jumlah  Kunjungan  Wisatawan Mancanegara di Tanjung  Pinang Periode Peramalan Januari 2018 11684 Februari  2018 11333 Maret 2018 13147 April  2018 12071 Mei 2018 11776 Juni  2018 12610 Juli  2018 12193 Agustus 2018 12002 September 2018 12379 Oktober 2018 12224 November 2018 12115 Desember 2018 12282
2. Model Fungsi Transfer Batam
a. Pemodelan ARIMA Curah Hujan  di Batam
Setelah  dilakukan  uji  stasioneritas  dalam  mean  dan  varian,  lalu  mengidentifikas i model,  selanjutnya  melakukan  uji  signifikansi  parameter, uji  independensi  residual  dan uji  normalitas  residual  model,  maka model  ARIMA (0,1,1)  dipilih  sebagai model  terbaik
JURNAL GAUSSIAN, Volume 9, Nomor 2,  Tahun 2020, Halaman 152 -161 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian /
untuk  curah hujan  di  Batam  dengan  nilai  AIC sebesar  731,45.  Model  ARIMA  (0,1,1) adalah sebagai berikut:
𝑋 2,𝑡 = 𝑋 2,𝑡−1 + 𝑎 2,𝑡 + 0,9133𝑎 2,𝑡−1
b. Pemodelan Fungsi Transfer Batam
 Prewhitening deret input
Model prewhitening deret input curah hujan di Batam adalah sebagai berikut: 𝛼 2,𝑡 =  𝑋 2,𝑡 − 𝑋 2,𝑡−1 −  0,9133𝛼 2,𝑡−1
 Prewhitening deret output
Model prewhitening deret output dengan variabel input curah hujan di  Batam adalah sebagai berikut:
𝛽 2,𝑡 =  𝑌 2,𝑡 −  𝑌 2,𝑡−1 −  0,9133𝛽 2,𝑡−1
 Pembentukan fungsi  korelasi  silang  ( Cross Correlation Function )
 Penetapan orde b, s, r dan penaksiran  awal deret gangguan
Berdasarkan  Gambar  3,  maka  diperoleh  nilai  b  =1,  r  =  2  dan  s =  1.  Model  fungsi transfer sementara adalah sebagai berikut:
𝑦 2,𝑡 = (𝜔 0 −𝜔 1 𝐵) (1−𝛿 1 𝐵−𝛿 2 𝐵 2 ) 𝑥 2,𝑡−1 + 𝑛𝑜𝑖𝑠𝑒
Tahapan  selanjutnya  adalah  menghitung  taksiran  awal  komponen noise dari  model fungsi  transfer.  Setelah  dilakukan  uji  stasioneritas  dalam  mean  dan  varian,  lalu mengidentifikasi  model,  selanjutnya  melakukan  uji  signifikansi  parameter,  uji independensi  residual  dan uji  normalitas  residual  model,  maka model  ARIMA (0,1,1) dipilih  sebagai  model  terbaik  untuk  model  deret noise di  Batam  dengan  nilai  AIC sebesar 1836,64.  Maka diperoleh  model  fungsi  transfer untuk  Batam adalah  sebagai berikut:
𝑌 2,𝑡 = 𝑌 2,𝑡−1 + 𝑎 2,𝑡 + 𝑎 2,𝑡−1  Peramalan
Berdasarkan  model  fungsi  transfer,  diperoleh  hasil  peramalan  jumlah  kunjungan wisatawan mancanegara di Batam sebagai berikut:
Tabel 2 Hasil Ramalan Jumlah  Kunjungan Wisatawan Mancanegara di Batam Periode Peramalan Januari 2018 127384 Gambar  3 Plot CCF Jumlah  Wisatawan Mancanegara dan Curah Hujan di  Batam
JURNAL GAUSSIAN, Volume 9, Nomor 2,  Tahun 2020, Halaman 152 -161 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian /
Februari  2018 129595 Maret 2018 139715 April  2018 131876 Mei 2018 132541 Juni  2018 135674 Juli  2018 133256 Agustus 2018 133456 September 2018 134426 Oktober 2018 133680 November 2018 133740 Desember 2018 134041
3. Model Fungsi Transfer Tanjung  Balai Karimun
a. Pemodelan ARIMA Curah Hujan  di Tanjung  Balai Karimun
Setelah  dilakukan  uji  stasioneritas  dalam  mean  dan  varian,  lalu  mengidentifikas i model,  selanjutnya  melakukan  uji  signifikansi  parameter, uji  independensi  residual  dan uji  normalitas  residual  model,  maka model  ARIMA (4,1,0)  dipilih  sebagai model  terbaik untuk  curah hujan  di  Tanjung  Balai  Karimun  dengan  nilai  AIC sebesar 697,41.  Model ARIMA (4,1,0)  adalah sebagai berikut:
𝑋 3,𝑡 = 0,7235𝑋 3,𝑡−1 − 0,0634𝑋 3,𝑡−2 + 0,02454𝑋 3,𝑡−3 − 0,0044𝑋 3,𝑡−4 + 0,3198𝑋 3,𝑡−5 + 𝑎 3,𝑡
b. Pemodelan Fungsi Transfer Tanjung Balai Karimun
 Prewhitening deret input
Model prewhitening deret input curah hujan di  Tanjung  Balai Karimun adalah sebagai berikut:
𝛼 3,𝑡 =  𝑋 3,𝑡 −  0,7235 𝑋 3,𝑡−1 + 0,0634𝑋 3,𝑡−2 − 0,02454𝑋 3,𝑡−3 + 0,0044𝑋 3,𝑡−4 − 0,3198𝑋 3,𝑡−5  Prewhitening deret output
Model prewhitening deret output dengan variabel input curah hujan  di  Tanjung  Balai Karimun  adalah sebagai berikut:
𝛽 3,𝑡 = 𝑌 3,𝑡 −  0,7235𝑌 3,𝑡−1 + 0,0634𝑌 3,𝑡−2 − 0,02454𝑌 3,𝑡−3 + 0,0044𝑌 3,𝑡−4 − 0,3198𝑌 3,𝑡−5
 Pembentukan fungsi  korelasi  silang  ( Cross Correlation Function )
JURNAL GAUSSIAN, Volume 9, Nomor 2,  Tahun 2020, Halaman 152 -161 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian /
 Penetapan orde b, s, r dan penaksiran  awal deret gangguan
Berdasarkan  Gambar  4,  maka  diperoleh  nilai  b  =1,  r  =  0  dan  s =  1.  Model  fungsi transfer sementara adalah sebagai berikut:
𝑦 3,𝑡 =   (𝜔 0 −𝜔 1 𝐵)𝑥 3,𝑡−1 + 𝑛𝑜𝑖𝑠𝑒
Tahapan  selanjutnya  adalah  menghitung  taksiran  awal  komponen noise dari  model fungsi  transfer.  Setelah  dilakukan  uji  stasioneritas  dalam  mean  dan  varian,  lalu mengidentifikasi  model,  selanjutnya  melakukan  uji  signifikansi  parameter,  uji independensi  residual  dan uji  normalitas  residual  model,  maka model  ARIMA (0,1,1) dipilih  sebagai  model  terbaik  untuk  model  deret noise di  Tanjung  Balai  Karimun dengan nilai  AIC sebesar 938,3.  Maka diperoleh  model  fungsi  transfer untuk  Tanjung Balai Karimun  adalah sebagai berikut:
𝑌 3,𝑡 = 𝑌 3,𝑡−1 +  𝜔 0 𝑥 3,𝑡−1 − 𝜔 1 𝑥 3,𝑡−2 + 𝑎 3,𝑡 + (0,6974)𝑎 3,𝑡−1
 Peramalan
Berdasarkan  model  fungsi  transfer,  diperoleh  hasil  peramalan  jumlah  kunjungan wisatawan mancanegara di Tanjung  Balai Karimun  sebagai berikut:
Tabel 3 Hasil Ramalan Jumlah  Kunjungan  Wisatawan Mancanegara di  Tanjung  Balai Karimun Periode Peramalan Januari 2018 11684 Februari  2018 11333 Maret 2018 13147 April  2018 12071 Mei 2018 11776 Juni  2018 12610 Juli  2018 12193 Agustus 2018 12002
Gambar  4 Plot CCF Jumlah  Wisatawan Mancanegara dan Curah Hujan  di Tanjung  Balai Karimun
JURNAL GAUSSIAN, Volume 9, Nomor 2,  Tahun 2020, Halaman 152 -161 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian /
September 2018 12379 Oktober 2018 12224 November 2018 12115 Desember 2018 12282

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  diperoleh,  maka  dapat  diambil kesimpulan  bahwa:
1. Model  peramalan  jumlah  kunjungan  wisatawan mancanegara di  Tanjung  Pinang dengan menggunakan  model  fungsi  transfer dengan  variabel input curah hujan  adalah  sebagai berikut:
𝑌 1,𝑡 =  𝑌 1,𝑡−1 + 𝑎 1,𝑡 (1+0.6702B+0.4131𝐵 2 )
2. Hasil  peramalan  jumlah  kunjungan  wisatawan mancanegara di  Tanjung  Pinang  dengan menggunakan  model  fungsi  transfer dengan  variabel input curah hujan  periode  Januari 2018  hingga  Desember 2018  dapat dikatakan  baik  karena memiliki  nilai  MAPE sebesar 13,63494%.
3. Model  peramalan  jumlah  kunjungan  wisatawan  mancanegara  di  Batam  dengan menggunakan  model  fungsi  transfer dengan  variabel input curah hujan  adalah  sebagai berikut:
𝑌 2,𝑡 = 𝑌 2,𝑡−1 + 𝑎 2,𝑡 + 𝑎 2,𝑡−1
4. Hasil  peramalan  jumlah  kunjungan  wisatawan  mancanegara  di  Batam  dengan menggunakan  model  fungsi  transfer dengan  variabel input curah hujan  periode  Januari 2018-Desember  2018  dapat dikatakan  sangat baik  karena memiliki  nilai  MAPE sebesar 7,977151%.
5. Model  peramalan  jumlah  kunjungan  wisatawan mancanegara di  Tanjung  Balai Karimun dengan  menggunakan  model  fungs  transfer  dengan  variabel input curah  hujan  adalah sebagai berikut:
𝑌 3,𝑡 = 𝑌 3,𝑡−1 +  𝜔 0 𝑥 3,𝑡−1 − 𝜔 1 𝑥 3,𝑡−2 + 𝑎 3,𝑡 + (0,6974)𝑎 3,𝑡−1
6. Hasil  peramalan  jumlah  kunjungan  wisatawan mancanegara di  Tanjung  Balai  Karimun dengan  menggunakan  model  fungsi  transfer dengan  variabel input curah hujan  periode Januari 2018-Desember  2018  dapat dikatakan  baik  karena memiliki  nilai  MAPE sebesar 10,32777%.

## DAFTAR PUSTAKA
BPS. (2016). Kota Batam Dalam Angka. Batam. Gujarati,  D. 2004. Basic Econometric, Fourth Edition. New York: The McGraw Hill.
Indra,  Mara,  M.N.,  Martha,S.  2015. Peramalan Curah Hujan di Kabupaten Kubu Raya dengan Menggunakan Model Fungs Transfer Multivariat. Bimaster Vol. 04. No.3 Makridakis,  S.,  Wheeleright,  S. C., McGee,  V. E. 1999. Metode dan Aplikasi Peramalan . Edisi  kedua. Jakarta : Bina Aksara.
Megawati,  F.  (2015). Peramalan  Tinggi  Gelombang  Berdasarkan Kecepatan Angin  di Perairan Pesisir Semarang Menggunakan Model Fungsi Transfer .  Jurnal  Gaussian Vol. 4. No.4.
JURNAL GAUSSIAN, Volume 9, Nomor 2,  Tahun 2020, Halaman 152 -161 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian /
Rosadi,  D. 2012. Ekonometrika & Analisis  Time  series Terapan dengan Eviews (Aplikasi untuk Bidang Ekonom, bisnis dan keuangan) . Andi : Yogyakarta. Siswanti,K.Y.  (2011). Model  Fungsi  Transfer  Multivariat  dan  Aplikasinya  untuk Meramalkan Curah Hujan di  Kota  Yogyakarta .  Universitas  Negeri  Yogyakarta, Yogyakarta.
Soejoeti,  Z. 1987. Analisis Time Series . Jakarta : Karunika.
Wei, W.W.S. 2006. Time Series Analysis Univariate and Multivariate Methods Second Edition . New York: Pearson Inc.