ISSN 2684-7590 (Online)
Vol. 6 No. 01 (2024), 35-43
DOI: 10.35580/variansiunm150
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

## Peramalan Jumlah Kunjungan Wisatawan di Provinsi Nusa Tenggara Barat (NTB) Menggunakan Metode Arima Box-Jenkins
Siti Soraya 1 ,* Istin Fitriana Aziza 2 , M. Rizky Ujiana Juanda 1 , Gilang Primajati 3 , Phyta Rahima 1
1 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Bumigora, Indonesia
2 Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Bumigora,Indonesia
3 Program Studi Pendidikan Matematika, Universitas Mataram, Indonesia
Keywords: Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Box-Jenkins, Peramalan, Time Series

## Abstract:
The  development  of  tourism  in  West  Nusa  Tenggara  Province  (NTB)  is  supported  by geographical  conditions  with  scattered  small  islands  (gilis),  tropical  climate,  and  cultural peculiarities of the Sasak Tribe, thus becoming an attraction in the development of global tourist destinations.  Tourism  development  in  NTB  Province  will  be  more  attractive  with  the establishment of the Mandalika National Tourism Development Strategic Area (KSPPN). NTB Province  can  maximize  its  role  with  the  momentum  of  this  strategic  policy  through  the development of new growth centers based on the tourism sector, collaborating with other sectors, and  packaging  the  potential  of  villages  to  become  thematic  tourism  villages.  A  method  to forecast the number of tourist visits in NTB Province is needed in assisting the government in preparing  proper  facilities  and  infrastructure  if  there  is  a  possible  surge in  tourist  visits.  The method used in this study is the ARIMA Box-Jenkins Method to forecast the number of tourist visits in NTB Province. The data used in this study is in the form of secondary data sourced from the Central Bureau of Statistics of NTB Province, namely from January 2020 to December 2022. The results showed that the ARIMA model formed was (1,1,1), this shows that the forecasting of the number of tourist visits in NTB Province meets the assumption of white noise..

## 1. Pendahuluan *
Indonesia merupakan negara kepulauan dengan pertumbuhan jumlah penduduk yang tinggi dan sumber daya alam yang melimpah. Ribuan pulau besar dan kecil dan mulai dari bagian barat sampai timur dan pantai yang indah karena berbatasan  langsung  dengan  Samudera  Hindia.  Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat  (NTB)  secara  geografis  merupakan wilayah yang berada di tengah-tengah Indonesia, tepatnya di antara Provinsi Bali dan Nusa Tenggara Timur. Jika dilihat dari potensi alam yang berlimpah serta perkembangan global, maka sektor yang paling prospek untuk dikembangkan di Provinsi NTB adalah sektor pariwisata.
Perkembangan pariwisata di Provinsi NTB didukung oleh kondisi geografis dengan gugusan pulau-pulau kecil (gili) yang  tersebar,  iklim  tropis,  dan  kekhasan  kebudayaan  dari  Suku  Sasak,  sehingga  menjadi  daya  tarik  dalam pengembangan  destinasi  wisata  yang  mendunia.  Pengembangan  pariwisata  Provinsi  NTB  akan  semakin  menarik dengan  ditetapkannya  Kawasan  Strategis  Pengembangan  Pariwisata  Nasional  (KSPPN)  Mandalika.  Provinsi  NTB dapat memaksimalkan peran bersamaan dengan momentum kebijakan strategis itu melalui pengembangan pusat- pusat
* Corresponding author.
E-mail address : sitisorayaburhan@universitasbumigora.ac.id
Sitti Soraya et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 6 No. 01 (2024), 35-43 36
pertumbuhan baru berbasis sektor pariwisata berkolaborasi dengan sektor lainnya dan mengemas potensi desa untuk menjadi desa wisata tematik.
Peramalan adalah suatu kegiatan yang memiliki tujuan untuk menduga atau memperkirakan suatu peristiwa di masa yang akan datang serta merupakan alat. bantu dalam melakukan perencanaan yang efektif dan efisien (Makridakis et al., 1999). Pendugaan jumlah data di masa depan dengan memanfaatkan data di masa lalu berdasarkan suatu persamaan yang matematis. Pemilihan metode peramalan tegantung dari pola datanya, faktor yang mempengaruhi hasil peramalan dan faktor lainnya. Metode peramalan dibagi menjadi 2 jenis yaitu obyektif dan subyektif. Metode peramalan obyektif dibagi menjadi deret berkala dan model regresi dan model subyektif terdiri dari analogies, delphi, PERT dan survey techniques (Makridakis et al., 1999).
Metode peramalan dengan analisis berdasarkan data waktu adalah metode peramalan time series atau deret berkala. Model ini melakukan pengamatan secara berkesinambungan terhadap variabel yang terdiri dai waktu yang sama seperti tiap hari, minggu, bulan dan tahun. Metode peramalan deret waktu digunakan untuk mengetahui perkembangan suatu kejadian dan dapat digunakan membuat ramalan berdasarkan garis regresi atau tren. Pada dasarnya, peramalan deret waktu merupakan nilai di masa depan yang berupa fungsi matemasis dari nilai di masa lampau dan model fungsinya berdasar fungsi deret waktu itu sendiri tanpa ada pengaruh dari variabel luar.
Metode  Box-Jenkins  merupakan  metode  penerapan  data  runtun  waktu  yang  dipopulerkan  oleh  George-Box  and Gwilyn  pada  tahun  1970,  dengan  mengkombinasikan  pendekatan  moving  average  dan  autoregressive  (City  &  dkk, 2019). Box  -  Jenkins merekomendasikan bahwa stasionare atau tidaknya sebuah data runtun waktu, pada prosesnya nanti  dapat  dilakukan  1  atau  lebih  proses  diferensi  dengan  pendekatan  Model  Autoregressive  Intergrated  Moving Average  (ARIMA)  (Eny  &  Adeyeye,  2015).  Suatu  metode  yang  mampu  memecahkan  berbagai  persoalan  dalam melakukan peramalan terhadap data runtun waktu. Termasuk dalam meramalkan jumlah wisatawan yang berkunjung ke Provinsi NTB, dengan melihat pola kunjungan kunjungan di masa lalu (Didiharyono & Bakhtiar, 2018). Beberapa penelitian  lainnya  terkait  peramalan  pariwisata  dengan  Metode  ARIMA  telah  dilakukan  oleh  (Rukini  et  al.,  2019), (Hidayat & Helmi Mustawinar, 2022), (Ramadhani et al., 2022) dan (Christie et al., 2022).
Tingginya  jumlah  kunjungan  wisatawan  mancanegara  yang  berkunjung  ke  Provinsi  NTB  setiap  tahun.  Hal  ini memberikan  sinyal  yang  positif  pada  pemerintah  daerah  untuk  semakin  meningkatkan  akomodasi  serta  penyediaan fasilitas penunjang lainnya agar dapat meningkatkan minat wisatawan untuk berkunjung. Apakah  model  terbaik  pada metode ARIMA Box Jenkins untuk  meramalkan  jumlah  kunjungan wisatawan di Provinsi NTB? Bagaimana hasil peramalan jumlah kunjungan wisatawan di Provinsi NTB dengan menggunakan metode ARIMA Box Jenkins ?

## 2. Tinjauan Pustaka
Metode Box-Jenkins merupakan  metode  penerapan  data  runtun  waktu  yang  dipopulerkan  oleh George-Box and Gwilyn pada tahun 1970, dengan mengkombinasikan pendekatan autoregressive dan moving average (City et al., 2019) . Box - Jenkins merekomendasikan bahwa stasioner atau tidaknya sebuah data runtun waktu pada prosesnya nanti dapat didiferensialkan  1  atau  lebih  proses  differensi  dengan  pendekatan  model  ARIMA  (Eni  &  Adeyeye,  2015).  ARIMA merupakan  suatu  metode  yang  mampu  memecahkan  berbagai  persoalan  dalam  melakukan  peramalan  terhadap  data runtun  waktu,  termasuk  dalam  meramalkan  jumlah  wisatawan  yang  berkunjung  ke  NTB,  dengan  melihat  pola kunjungan kunjungan di masa lalu (Didiharyono & Bakhtiar, 2018).
Model ARIMA terbentuk dari 3 model yaitu Autoregressive (AR), Moving Average (MA), dan Autoregressive and Moving Average (ARMA) yang didahului dengan pengecekkan data stasioner (Chuang & Wei, 1991). Jika terdapat ordo 𝑑 (𝑑 ≥ 1) pada suatu proses peramalan 𝑍 𝑡 maka model non-stasioner homogen, dikenal dengan model  ARIMA (𝑝, 𝑑, 𝑞 )  (Annisa  Fitri,  Ika  Purnamasari,  2019).  Secara  umum  model  ARIMA  dapat  dilihat  pada persamaan (1) (Chuang & Wei, 1991):
∅ 𝑝 (𝐵)(1 − 𝐵) 𝑑 𝑍 𝑡 =   𝜃 0 +  𝜃 𝑞 (𝐵) 𝑎 𝑡 (1)
dimana AR direpresentasikan oleh :
∅ 𝑝 (𝐵) = (1 − ∅ 1 𝐵 − ⋯ −   ∅ 𝑝 𝐵 𝑝 ) (2)
dan MA direpresentasikan oleh : 𝜃 𝑞 (𝐵) = (1 − 𝜃 1 𝐵 − ⋯ −  𝜃 𝑞 𝐵 𝑞 ) (3)
Sitti Soraya et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 6 No. 01 (2024), 35-43 37
Pada bagian selanjutnya, untuk parameter 𝜃 0 menunjukkan peran yang berbeda antara 𝑑 = 0 dan 𝑑 ≥ 0 . Ketika 𝑑 = 0 mengandung  makna  bahwa  data  tersebut  stasioner,  seperti: 𝜃 0 = 𝜇 (1 − 𝜃 1 − ⋯ −   𝜃 𝑞 ) .  Namun,  jika 𝑑 ≥ 0 dikenal dengan istilah trend deterministik. Suatu hal yang sangat jarang digunakan bahkan dihilangkan dalam proses peramalan. Plot data dan identifikasi pembentukkan Model ARIMA merupakan hal yang perlu untuk dilakukan  (Zhang et al., 2019). Hal ini terkait stasioner pada data merupakan syarat dari model ARIMA, baik stasioner dalam mean maupun varians (Rukini et al., 2019) . Apabila data tidak stasioner maka perlu dilakukan trasformasi (Didiharyono & Syukri, 2020).  Ketika  syarat  stasioner  telah  terpenuhi  maka  identifikasi  model  yang  terbentuk  dengan  melihat  plot Autocorrelation  Fungtion (ACF)  dan Partial Autocorrelation  Fungtion (PACF)  juga  perlu  untuk  dilakukan  (Li  & Zhang, 2009). Berikutnya dilakukan tahap pengujian asumsi residual white noise pada beberapa model tentatif yang terbentuk.  Metode  pengujian  asumsi residual white  noise yang  digunakan  yaitu Ljung-Box dilanjutkan  dengan memeriksa  bahwa  model  yang  terbentuk  telah  memenuhi  syarat residual berdistribusi  normal  (Annisa  Fitri,  Ika Purnamasari, 2019). Berikut persamaan untuk uji asumsi residual white noise (Iriani & Akbar, 2010):
𝑄 ∗ = 𝑛(𝑛 + 2) ∑ 𝜌 ̂ 𝑘 2 (𝑛−𝑘) 𝐾 𝑘=1
(4)
dengan hipotesis : 𝐻 0 ∶   𝜌 1 = 𝜌 2 = ⋯ = 𝜌 𝑘 = 0 ( residual white noise ) 𝐻 1 ∶ minimal ada satu 𝜌 𝑘 ≠ 0, untuk 𝑘 = 1,2,3, … , 𝑛 ( residual tidak white noise )
persamaan (4) menjelaskan bahwa pada taraf signifikansi alpha sebesar 5%. Jika nilai 𝑄 ∗ lebih besar dari nilai tabel 𝜒 2 [𝑞;𝐾−𝑝−𝑞] atau p-value < alpha, maka di ambil keputusan untuk  tolak 𝐻 0 , yang berarti bahwa residual tidak white noise.
Dalam melakukan peramalan dari sifat –sifat data yang akan datang, proses ini dilakukan dengan cara membagi data  menjadi  data in-sampel dan  data out-sampel. Data out-sampel digunakan  untuk  meramalkan  atau  menvalidasi keakuratan data dalam sebuah proses peralaman, sehingga model yang muncul merupakan model terbaik dari data in- sampel (Hendayanti & Nurhidayati, 2020) . Dalam penelitian ini, ukuran pemilihan model terbaik menggunakan SSE dan MSE.

## 3. Metode Penelitian
Dalam penelitian ini digunakan Metode ARIMA Box-Jenkins yang berfungsi untuk memprediksi jumlah kunjungan wisatawan  ke  Provinsi  NTB.  Data  yang  digunakan  sebagai  prediksi  yaitu  data  bulanan  kunjungan wisatawan    pada Januari 2020 hingga Desember 2022. Pada prosesnya  data dibagi menjadi 2 bagian yaitu data in sampel dan data out sampel . Data in sampel dimulai dari januari 2020 sampai dengan Desember 2022, sedangkan data out sampel dimulai dari  Januari  2023  hingga  Desember  2024.    Data  dalam  penelitian  ini  bersumber  dari  Badan  Pusat  Statistik  Nusa Tenggara  Barat  melalui  laman  https://ntb.bps.go.id/  Adapun  tahap  penelitian  yang  dilakukan  adalah  sebagai  berikut (Hendayanti & Nurhidayati, 2020):
a. Mendeskripsikan data yang tersedia.
b. Melakukan preprocessing data.
c. Melakukan pengujian stasioneritas data.
d. Melakukan estimasi model.
e. Melakukan pemilihan model ARIMA terbaik
f. Melakukan peramalan dengan model terbaik yang diperoleh.

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Gambaran Umum Kunjungan Wisatawan di Provinsi NTB Periode 2020 - 2022
Pada Gambar 1 menunjukkan sebaran data jumlah kunjungan wisatawan di Provinsi  NTB dari bulan Januari 2020 sampai dengan Desember 2022.

## 5.
Gambar 1. Plot Data Kunjungan Wisatawan di Provinsi NTB Periode Januari 2020 sampai Desember 2022
Pada Gambar 1 menunjukkan bahwa data jumlah kunjungan wisatawan di Provinsi NTB cenderung mengalami kenaikan selama periode Januari 2020 hingga Desember tahun 2022. Peningkatan jumlah kunjungan wisatawan ini dapat disebabkan oleh beberapa faktor antara lain:
1. Penyebaran vaksin Covid-19 yang semakin luas, sehingga masyarakat merasa lebih aman untuk bepergian.
2. Pembukaan  kembali  perbatasan  internasional,  sehingga  wisatawan  mancanegara  dapat  kembali  berkunjung  ke NTB.
3. Pemerintah daerah NTB yang terus berupaya meningkatkan daya tarik pariwisata, antara lain dengan membangun infrastruktur pariwisata dan mengadakan berbagai event pariwisata.

## 4.2 Pemeriksaan Stasioner Data Kunjungan Wisatawan di Provinsi NTB Periode Januari 2020 - Desember 2022
Plot data kunjungan wisatawan di  provinsi  NTB pada gambar 1  menunjukkan secara visual  data masih  belum stasioner dalam ragam (varians) dan stasioner dalam  rata-rata (means). Data yang stasioner adalah data yang tidak mengalami  kenaikan dan penurunan (Makridakis, 1999). Data yang stasioner fluktuasi  datanya  berada  di  sekitar nilai  rata-rata  dan  konstans  terhadap  waktu. Data dapat digunakan untuk peramalan jika sudah stasioner , maka data perlu di stasioner kan agar memenuhi syarat asumsi awal. Data dapat tidak stasioner dalam ragam (varians) maupun tidak stasioner dalam  rata-rata (means) .  Data  tidak stasioner dalam varians atau  ragam  maka  data  akan ditransformasikan  dengan  bantuan  transformasi Box-Cox, sedangkan  jika  data  tidak  stasioner  dalam  rata-rata  atau means maka data akan dilakukan difference.
Jul Jan Jul Jan Jul Jan 160000 140000 120000 100000 80000 60000 40000 20000 0 Month Ju m la h K un ju ng an W Is at aw an Time Series Plot of Jumlah Kunjungan WIsatawan
Sitti Soraya et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 6 No. 01 (2024), 35-43 39
Gambar 2 Box-Cox Plot Kunjungan Wisatawan
Gambar  2  menunjukkan  bahwa  nilai Lambda yang  di  peroleh  adalah  1,00  yang  menunjukkan  bahwa  data stasioner dalam varians . Langkah selanjutnya yaitu menentukan data sudah stasioner dalam means atau tidak. Data stasioner dalam means atau  tidak  dapat  dilihat  dari plot ACF (Autocorrelation  Function) dan Lag pada plot ACF menunjukkan nilai autokorelasi pada data.

## Gambar 3. Plot ACF Uji Stasioneritas Mean
Berdasarkan  Gambar  3  tersebut  menunjukkan  bahwa  nilai  dari plot ACF  turun  dengan  cepat  artinya  data jumlah  kunjungan  wisatawan  dari  2020-2022 tidak stasioner dalam  rata-rata  sehingga  perlu  dilakukan differencing untuk men stasioner kan datanya. Hasil plot ACF data yang sudah di- differencing ditunjukkan pada gambar 4
Sitti Soraya et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 6 No. 01 (2024), 35-43 40
Gambar 4. Plot ACF setelah differencing
Pada Gambar 4 dapat dilihat bahwa 1 lag pertama pada plot ACF melewati garis merah. Garis merah adalah selang kepercayaan atau batas signifikan autokorelasi . Hal tersebut menunjukkan bahwa data sudah stasioner dalam mean. Karena pada plot ACF menunjukkan cut off pada lag 1, maka diduga bahwa terbentuk orde MA (1).
Gambar 5. Plot PACF setelah differencing
Gambar 5 menunjukkan bahwa pada plot PACF cut  off pada lag 1 dan 2, sehingga diidentifikasi  orde AR (2).
Model dugaan awal yang terbentuk adalah ARIMA (2,1,1).

## 4.3 Estimasi Parameter Model
Proses pendugaan model sementara sudah didapat maka langkah selanjutnya adalah menentukan besarnya nilai parameter koefisien Autoreggresive (AR) serta Moving Average (MA) pada setiap parameter di dalam dugaan model. Sehingga dapat diketahui layak atau tidaknya parameter tersebut dimasukkan ke dalam model. Layak atau tidaknya tiap parameter dilihat dari signifikansi tiap parameter. Hipotesis untuk signifikansi parameter model adalah H0 diterima jika tidak signifikan dan tidak masuk ke dalam model. Hipotesis alternatif (H1)  diterima jika signifikan dan masuk
Sitti Soraya et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 6 No. 01 (2024), 35-43 41 model. Kriteria penolakan jika adalah nilai P (signifikansi) kurang dari α dengan α = 0,05 pada tingkat kepercayaan 95%. Hasil estimasi parameter model ARIMA ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Estimasi Parameter Model ARIMA Model Type Coef P ARIMA(1,1,1) AR(1) -1,250 0,000 MA(1) 1,030 0,000 ARIMA(2,1,1) AR(1) -1,200 0,025 AR(2) -0,351 0,078 MA(1) 0,089 0,863
Model  ARIMA  (1,1,1)  menunjukkan  bahwa  semua  parameter  signifikan  yang  ditandai  dengan  nilai  P  <  0,05. Model ARIMA (2,1,1) memiliki 2 parameter yang tidak signifikan yaitu AR(2) dan MA(1) karena memiliki nilai P sebesar 0,078 dan 0,863 yang lebih besar dari 0,05.

## 4.4 Pemeriksaan Diagnostik
Diagnostic check untuk memastikan model yang diperoleh dari hasil estimasi memenuhi asumsi white noise . Uji white noise suatu model  dikatakan baik jika nilai error bersifat acak yang menunjukkan tidak ada autokorelasi yang memiliki arti residual tidak berpola tertentu. Cara melihat proses white noise pada model yaitu dengan menggunakan uji statistik Ljung-Box . Hipotesis untuk uji white noise adalah H0 diterima dan memenuhi asumsi white noise jika nilai signifikansi (p-value) pada Ljung-Box >α dengan nilai α adalah 0,05.
Tabel 2 . Hasil Uji Asumsi White Noise Ljung - Box Model Lag 12 24 ARIMA(1,1,1) 5 Chi-Square 22,87 34,42 6 P-Value 0,00 0,03 ARIMA(2,2,1) 7 Chi-Square 12,53 21,30 8 P-Value 0,18 0,44
Tabel 2 menunjukkan bahwa hasil semua statistik uji untuk lag 12 dan 24 pada model 2 tidak signfikan yang berarti bahwa model 2 tidak bersifat white noise sedangkan model 1 memiliki statistik uji yang signifikan yang berarti model 1 white noise. Sehingga, model yang  baik adalah model yang memenuhi asumsi white noise , sehingga model terbaik pada penelitian ini adalah model ARIMA (1,1,1).

## 4.5 Penggunaan Model Terbaik Untuk Peramalan
Tahap  akhir  yaitu  menggunakan  model  terbaik  ARIMA  yaitu  model  ARIMA  (1,2,1)  yang  sudah  memenuhi tahapan uji untuk meramalkan jumlah kunjungan wisatawan di provinsi NTB selama 24 bulan kedepan yaitu periode Januari 2023 hingga Desember 2024. Hasil peramalan ditampilkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Peramalan Kunjungan Wisatawan Periode Januari 2023-Desember 2024
Tahun 2023 Peramalan Tahun 2024 Peramalan Jan 147055 Jan 189425 Feb 155329 Feb 192674 Mar 156149 Mar 195922 Apr 160572 Apr 199171 Mai 163253 Mai 202420 Juni 166776 Juni 205668 Juli 169891 Juli 208917 Agust 173204 Agust 212165 Sep 176421 Sep 215414 Okt 179685 Okt 218662 Nov 182926 Nov 221911 Des 186178 Des 225159
Tabel 3 menunjukkan hasil peramalan wisatawan di provinsi NTB pada bulan Januari 2023 sampai bulan Desember 2024. Hasil peramalan ditunjukkan bahwa terdapat kenaikan jumlah kunjungan setiap bulan pada periode tersebut.
Kesimpulan

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  peramalan  menggunakan  metode ARIMA untuk meramalkan jumlah kunjungan wisatawan di Provinsi NTB menghasilkan model terbaik yaitu ARIMA (1,2,1).  Model  ARIMA  (1,2,1)  memenuhi  semua  asumsi  yang  diperlukan  sebagai  syarat  peramalan  menggunakan metode ini. Asumsi yang diperlukan yaitu uji signifikansi parameter dan uji diagnostik. Hasil peramalan menggunakan model  terbaik  menunjukkan  selama  24  bulan  selanjutnya  jumlah  kunjungan  wisatawan  mengalami  kenaikan  setiap bulan

## References
Annisa Fitri, Ika Purnamasari, M. S. (2019). Peramalan jumlah wisatawan mancanegara menggunakan model arima. Statistika , 7 (1).
Christie, G., Hatidja, D., & Tumilaar, R. (2022). Penerapan Metode SARIMA dalam Model Intervensi Fungsi Step untuk Memprediksi Jumlah Pegunjung Objek Wisata Londa (Application of the SARIMA Method in the Step Function Intervention to Predict the Number of Visitors at Londa Tourism Object). Jurnal Ilmiah Sains , 22 (2), 96. https://doi.org/10.35799/jis.v22i2.40961
Chuang, A., & Wei, W. W. S. (1991). Time Series Analysis: Univariate and Multivariate Methods. In Technometrics (Vol. 33, Issue 1, p. 108). https://doi.org/10.2307/1269015
Sitti Soraya et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 6 No. 01 (2024), 35-43 43
City, S., City, S., City, S., Tahir, H. A., Ahmed, R. A., & Mhamad, A. J. (2019). Forecasting for the Imported Weight of Equipment to Cargo of Sulaimani International Airport . 2520 (3), 62–82.
Didiharyono, D., & Bakhtiar, B. (2018). Forecasting Model With Box-Jenkins Method To Predict Tourists Who Visit Tourism Place In Toraja. Jurnal of Economic, Management and Accounting , 1 (1), 34–41.
Didiharyono, D., & Syukri, M. (2020). Forecasting with arima model in anticipating open unemployment rates in south sulawesi. International Journal of Scientific and Technology Research , 9 (3), 3838–3841.
Eni, D., & Adeyeye, F. J. (2015). Seasonal ARIMA Modeling and Forecasting of Rainfall in Warri Town, Nigeria.
Journal of Geoscience and Environment Protection , 03 (06), 91–98. https://doi.org/10.4236/gep.2015.36015
Hendayanti, N. P. N., & Nurhidayati, M. (2020). Perbandingan Metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) dengan Support Vector Regression (SVR) dalam Memprediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara ke Bali. Jurnal Varian , 3 (2), 149–162. https://doi.org/10.30812/varian.v3i2.668 Hidayat, R., & Helmi Mustawinar, B. (2022). Peramalan Jumlah Wisatawan Asing Dengan Model ARIMA. Infinity: Jurnal Matematika Dan Aplikasinya (IJMA) , 2 (2), 104–115.
Iriani, N. P., & Akbar, M. S. (2010). Estimasi Value at Risk ( VaR ) pada Portofolio Saham dengan Copula . 3 , 1–6.
Li, W., & Zhang, Z. G. (2009). Based on time sequence of ARIMA model in the application of short-term electricity load forecasting. ICRCCS 2009 - 2009 International Conference on Research Challenges in Computer Science , 11–14. https://doi.org/10.1109/ICRCCS.2009.12
Ramadhani, A., Wahyuningsih, S., & Siringoringo, M. (2022). Forecasting the Number of Foreign Tourist Visits to Indonesia Used Intervention Analysis with Step Function. Jurnal Matematika, Statistika Dan Komputasi , 19 (1), 146–162. https://doi.org/10.20956/j.v19i1.21607
Rukini, Arini, P. S., & Nawangsih, E. (2019). Peramalan Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara (Wisman) ke Bali Tahun 2019: Metode ARIMA. Jurnal Ekonomi Kuantitatif Terapan (JEKT) , 8 (2), 136–141.
Zhang, Y., Luo, L., Yang, J., Liu, D., Kong, R., & Feng, Y. (2019). A hybrid ARIMA-SVR approach for forecasting emergency patient flow. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing , 10 (8), 3315–3323. https://doi.org/10.1007/s12652-018-1059-x