## Prediksi Kedatangan Turis Menggunakan Algoritma Weighted Exponential Moving Average
Sherly Florencia 1 , Alethea Suryadibrata 2
1,2 Program Studi Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia sherly.florencia@student.umn.ac.id
alethea@umn.ac.id Diterima 18 November 2020 Disetujui 26 November 2020
Abstract — Tourism  is  an  important  factor  for  the development  of  a  country.  Tourism  can  be  used  as  a promotion  to  introduce  natural  beauty  and  cultural uniqueness.  Government  needs  to  predict  how  many tourists  will  come  every  year  to  do  a  planning. Therefore, an application is needed to help to predict the arrival of tourists in each country. In this paper, we use Weighted  Exponential  Moving  Average  (WEMA) method  to  predict  the  arrival  of  tourist,  tourism expenditure  in  the  country,  and  departure  using  data from  2008  to  2018.  Error  measurement  is  calculated using  the  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE). The  result  shows  that  the  lowest  average  MAPE  on arrival  data  with  span  2  is  at  3.28.  The  lowest  average MAPE  on  tourism  expenditure  data  with  span  2  is  at 3.99%. The result shows that the lowest average MAPE on departure data with span 2 is at 3.63%.
Index Terms— MAPE, prediction, tourism, Weighted Exponential Moving Average

## I. P ENDAHULUAN
Pariwisata menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) adalah kegiatan  yang berhubungan dengan  perjalanan  untuk  rekreasi,  pelancongan, turisme.  Pariwisata  merupakan  sektor  yang  sangat vital  bagi  perkembangan  suatu  daerah,  pariwisata merupakan  salah  satu  sarana  promosi  untuk memperkenalkan  keindahan  alam  maupun  keunikan budaya  di  daerah  tersebut,  dengan  diperhatikannya keberadaan  pariwisata  tentu  saja  banyak  para wisatawan  yang  tertarik  untuk  mengunjunginya, dengan  adanya  wisatawan  yang  datang  maka pendapatan daerah tersebut pasti akan  meningkat  [1]. Terdapat  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  sektor pariwisata  yaitu  jumlah  pengunjung  wisata,  jumlah objek  wisata,  tingkat  hunian  hotel,  dan  pendapatan perkapita  [2].  Pariwisata  sendiri  dapat  dilakukan  di dalam maupun di luar negeri. Semakin banyak tempat pariwisata di suatu negara maka akan semakin banyak turis  yang  datang.  Setiap  tahun,  tempat  pariwisata dapat semakin ramai maupun semakin sepi.
World  Tourism  Organization (UNWTO)  adalah badan  Persatuan  Bangsa  Bangsa  (PBB)  yang
bertanggung jawab atas promosi pariwisata dan dapat diakses secara universal. Sebagai organisasi internasional  di  bidang  pariwisata,  UNWTO  juga mempromosikan pariwisata sebagai pendorong pertumbuhan ekonomi, pembangungan dan kelestarian lingkungan dengan menawarkan dukungan kepada  setiap  sektor  dalam  memajukan  pengetahuan dan kebijakan pariwisata di seluruh dunia [3].
Dengan berkembangnya teknologi informasi yang sangat  pesat  pada  saat  ini,  berbagai  bidang  keilmuan tidak  lepas  dari  perkembangan  teknologi.  Seperti bidang  organisasi  pariwisata  yang  bergantung  juga pada teknologi untuk mengatur semua kebutuhan dan mengatasi  masalah-masalah  yang  terjadi  pada  bidang tersebut.  Salah  satu  masalah  pada  bidang  pariwisata yaitu  prediksi  kedatangan  turis  dan  pariwisata. Prediksi kedatangan turis diperlukan untuk memperkirakan bagaimana keadaan yang akan datang sehingga  dapat  dijadikan  suatu  acuan  dalam pengambilan keputusan serta perencanaan kedepannya di bidang pariwisata. Persaingan di dalam bidang  pariwisata  semakin  kerat  yang  mengharuskan dinas  pariwisata  setiap  negara  untuk  melihat  peluang yang  ada  dalam  menyusun  strategi  dan  rencana  yang akan  dilaksanakan  agar  dapat  meningkatkan  bidang pariwisata.  Dalam  meningkatkan  bidang  pariwisata dimasa  yang  akan  datang,  maka  pengambilan keputusan berkaitan erat dengan peramalan atau prediksi.

## II. P ENELITIAN T ERKAIT
Berbagai  jenis  metode  untuk  menganalisa  data time  series atau  deret  waktu  telah  diciptakan  untuk dapat  memprediksi  data  [4].  Salah  satu  metode analisis  data  runtun  waktu  yang  banyak  digunakan adalah  metode moving  average . Moving  average masih  dipertimbangkan  sebagai  metode  terbaik  oleh banyak  orang  mengingat  kemudahan,  objektivitas, kehandalan,  dan  faedahnya  [5]. Weighted  Moving Average (WMA) merupakan merupakan pengembangan  dari Simple  Moving  Average (SMA) yang  memberikan  suatu  faktor  bobot  untuk  tiap  data

## ISSN 2085-4552
dalam  data  runtun  waktu,  sementara Exponential Moving  Average (EMA)  merupakan  variasi  lain  dari WMA  yang  menggunakan  bilangan  eksponensial sebagai dasar dalam pembentukan faktor bobot dalam analisis  data  runtun  waktu  [5].  Terdapat  sebuah pendekatan baru dalam metode moving average yang diperkenalkan  oleh  Hansun  yaitu  metode  WMA  dan EMA  yang  dimodifikasi  dan  dikombinasikan  untuk memperoleh  faktor  bobot  yang  baru  yang  dapat digunakan  dalam  peramalan  data  runtun  waktu  [5]. Pendekatan  ini  dikenal  sebagai  metode Weighted Exponential  Moving  Average (WEMA).  Salah  satu contoh  penerapan Weighted  Exponential  Moving Average (WEMA)  yang  dilakukan  oleh  Hansun dengan  judul  “Penerapan  WEMA  dalam  Peramalan Data  IHSG”  berhasil  diterapkan.  Hasil  peramalan yang  cukup  baik  dilihat  dari  nilai  MSE  dan  MAPE yang  cukup  kecil,  serta  grafik  data  hasil  peramalan yang cukup mendekati data sebenarnya.
Berdasarkan  penjabaran  diatas,  maka  pada penelitian  ini  akan  menggunakan  metode Weighted Exponential  Moving  Average (WEMA)  untuk mempredikasi  banyaknya  kedatangan  turis  baik  dari dalam  maupun  dari  luar  negeri  dalam  melakukan pariwisata  setiap  tahunnya  yang  belum  pernah dilakukan  dan  menggunakan  metode Mean  Absolute Percentage Error (MAPE) untuk mengukur persentase error .

## III. T ELAAH L ITERATUR

## A. Prediksi Kedatangan Turis
Peramalan adalah suatu kegiatan atau usaha untuk mengetahui  ( event )  yang  akan  terjadi  pada  waktu yang akan dating mengenai obyek tertentu menggunakan pengalaman atau data historis. Definisi lain  menyebutkan  bahwa  peramalan  adalah  suatu usaha  untuk  meramalkan  keadaan  dimasa  mendatang melalui pengujian dimasa lalu [6]. Prediksi menghasilkan  suatu  nilai  yang  menggambarkan kondisi suatu entitas berdasarkan data aktual. Prediksi diperlukan  untuk  memperkirakan bagaimana  keadaan yang  akan  datang  sehingga  dapat  dijadikan  suatu acuan dalam pengambilan keputusan serta perencanaan  kedepannya  [7].  Prediksi  kedatangan turis adalah hasil kegiatan memprediksi atau meramal atau  memperkirakan  turis  yang  akan  melakukan pariwisata  di  negara  sendiri  atau  ke  negara  lain. Pariwisata  dapat  diartikan  suatu  perjalanan  secara menyeluruh mulai dari awal keberangkatan dari suatu tempat  ke  beberapa  tempat  lain  hingga  ke  tempat semula  [2].  Prediksi  jumlah  kedatangan  turis  ke negara  lain  dinilai  sangat  penting  sebagai  usaha perencanaan dan pengembangan pariwisata internasional.

## B. Weighted Exponential Moving Average
Salah satu metode analisis data runtun waktu yang banyak  digunakan  adalah  metode moving  average . Moving  average masih  dipertimbangkan  sebagai metode  terbaik  oleh  banyak  orang  mengingat kemudahan,  objektivitas,  kehandalan,  dan  faedahnya [5]. Dalam metode moving average ada empat macam algoritma,  yaitu Simple  Moving  Average,  Cumulative Moving  Average,  Weighted  Moving  Average,  dan Exponential  Moving  Average .  Metode moving average memiliki  berbagai  bentuk,  namun  tujuan utamanya  tetap  sama,  yakni  untuk  melacak  pola  tren dalam  suatu  data  runtun  waktu  yang  diberikan  [5]. Jenis  yang  paling  sederhana  adalah Simple  Moving Average (SMA). Dalam SMA, setiap data dalam data runtun  waktu  diberi  bobot  yang  sama,  tanpa  melihat dimana  data  tersebut  muncul  dalam  barisan  data runtun  waktu. Weighted  Moving  Average (WMA) merupakan  merupakan  pengembangan  dari  SMA yang  memberikan  suatu  faktor  bobot  untuk  tiap  data dalam  data  runtun  waktu,  sementara Exponential Moving  Average (EMA)  merupakan  variasi  lain  dari WMA  yang  menggunakan  bilangan  eksponensial sebagai dasar dalam pembentukan faktor bobot dalam analisis  data  runtun  waktu  [5].  Terdapat  sebuah pendekatan baru dalam metode moving average yang diperkenalkan  oleh  Hansun  yaitu  metode  WMA  dan EMA  yang  dimodifikasi  dan  dikombinasikan  untuk memperoleh  faktor  bobot  yang  baru  yang  dapat digunakan  dalam  peramalan  data  runtun  waktu  [5]. Pendekatan  ini  dikenal  sebagai  metode Weighted Exponential  Moving  Average (WEMA).  WEMA merupakan  suatu  pendekatan  baru  dalam  analisis teknikal data runtun waktu yang menggabungkan cara perhitungan  faktor  bobot  pada  metode Weighted Moving  Average (WMA)  dan Exponential  Moving Average (EMA)  [8].  Dalam  pendekatan  ini,  pertama akan  digunakan  formula  perhitungan  bobot  WMA, yakni  „ sum  of  digits’ ,  untuk  memperoleh  suatu  nilai prediksi  baru  untuk  suatu  data  tertentu  dalam  data runtun  waktu.  Namun  demikian,  nilai  prediksi tersebut  tidak  akan  langsung  digunakan  sebagai  nilai hasil  peramalan,  melainkan  akan  digunakan  sebagai nilai  dasar  untuk  selanjutnya  dihitung  dengan menggunakan  faktor  bobot  EMA  [5].  Panjang  data span yang  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan WEMA  merupakan  jumlah  titik  data  sebelumnya yang diambil dari data terakhir [5].
Berikut prosedur algoritma  yang dilakukan dalam pendekatan WEMA [5],
1. Hitung  nilai  dasar, H t ,  untuk  data  runtun  waktu dan periode yang diberikan, dengan menggunakan persamaan berikut,
(1)
2. Dengan  menggunakan  nilai  dasar  yang  diperoleh, hitung nilai hasil peramalan dengan menggunakan persamaan berikut,

## ISSN 2085-4552
(2)
Di  mana Y t adalah  nilai  pada  periode  waktu  ke- t,  H t adalah nilai dasar untuk suatu periode waktu t, dan α merupakan  nilai  derajat  bobot  yang  menurun,  yang diperoleh melalui persamaan berikut,
(3)
3. Kembali ke langkah (1) hingga seluruh data dalam data runtun waktu yang diberikan berakhir.

## C. Mean Absolute Percentage Error
Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) merupakan suatu metode evaluasi yang sangat umum digunakan untuk mengujur seberapa tepat atau akurat suatu  prediksi.  MAPE  menjadi  umum  karena kemampuannya  untuk  mempresentasikan  nilai error yang  mudah  dipahami  dibandingkan  dengan  metode yang  lain  [7].  Nilai  MAPE  memberikan  petunjuk mengenai  seberapa  besar  rata-rata  kesalahan  absolut peramalan  dibandingkan  dengan  nilai  sebenarnya (Hansun, 2013), dan dinyatakan dengan rumus:
(4)
Di  mana n adalah  jumlah  data, A t adalah  data  aktual, dan F t adalah data yang diperkirakan. Di MAPE, nilai akurasi dinyatakan dalam persentase [9].

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  penelitian  ini,  uji  coba  dimulai  dengan mencari  nilai  prediksi  dari  metode  yang  digunakan pada aplikasi ini, yaitu WEMA . Data yang digunakan untuk  uji  coba  adalah  data  kedatangan  turis, keberangkatan  dan  pengeluaran  pariwisata  di  dalam negara  dan  di  negara  lain  dari  tahun  2008  hingga 2018  yang  diambil  dari  laman  UN  Data  pada  bagian World  Tourism  Organization (UNWTO).  Nilai span (jumlah  titik  data  sebelumnya  yang  diambil  dari  data terakhir) yang digunakan pada penelitian ini adalah 2, 3,  4,  dan  5  (jumlah  titik  data  sebelumnya  yang diambil dari data terakhir).
Setelah hasil prediksi diolah, dilakukan perhitungan error untuk  mengukur  tingkat  akurasi. Perhitungan error dari  hasil  prediksi  dihitung menggunakan  metode  MAPE.  Rata-rata  dari  MAPE setiap span kemudian dibandingkan.

## A. Evaluasi Hasil
Uji  coba  dilakukan  terhadap  65  negara  yang memiliki data arrival , data tourism expenditure in the country , data departure , dan data tourism expenditure in other countries mulai dari tahun 2008 hingga 2018. Uji  coba  dilakukan  untuk  mencari  nilai span dengan rata-rata error terkecil dari hasil prediksi dengan cara menghitung MAPE.
Dari  hasil  uji  coba  yang  dilakukan  terhadap  data 65 negara dengan span 2, didapatkan rata-rata MAPE data arrival yaitu  3,28%.  Rata-rata  MAPE  data tourism  expenditure  in  the  country adalah  3,99%. Data departure menghasilkan rata-rata MAPE sebesar 3,63%.  Rata-rata  MAPE  data tourism  expenditure in other countries adalah 4,07%.
Dari  hasil  uji  coba  yang  dilakukan  terhadap  data 65 negara dengan span 3, didapatkan rata-rata MAPE data arrival yaitu  5,30%.  Rata-rata  MAPE  data tourism  expenditure  in  the  country adalah  6,03%. Data departure menghasilkan rata-rata MAPE sebesar 5,62%.  Rata-rata  MAPE  data tourism  expenditure  in other countries adalah 6,24%.
Dari  hasil  uji  coba  yang  dilakukan  terhadap  data 65 negara dengan span 4, didapatkan rata-rata MAPE data arrival yaitu  6,89%.  Rata-rata  MAPE  data tourism  expenditure  in  the  country adalah  7,40%. Data departure menghasilkan rata-rata MAPE sebesar 7,07%.  Rata-rata  MAPE  data tourism  expenditure  in other countries adalah 7,86%.
Dari  hasil  uji  coba  yang  dilakukan  terhadap  data 65 negara dengan span 5, didapatkan rata-rata MAPE data arrival yaitu  8,26%.  Rata-rata  MAPE  data tourism  expenditure  in  the  country adalah  8,45%. Data departure menghasilkan rata-rata MAPE sebesar 8,23%.  Rata-rata  MAPE  data tourism  expenditure  in other countries adalah 9,17%.
Tabel 1. Rata-rata MAPE Span Data Arrival Data Tourism Expenditure in the Country Data Departure Data Tourism Expenditure in Other Countries 2 3,28% 3,99% 3,63% 4,07% 3 5,30% 6,03% 5,62% 6,24% 4 6,89% 7,40% 7,07% 7,86% 5 8,26% 8,45% 8,23% 9,17%

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Metode Weighted  Exponential  Moving  Average (WEMA) telah  berhasil  diimplementasikan  untuk memprediksi data arrival , data tourism expenditure in the  country ,  data departure ,  dan  data tourism expenditure  in  other  countries mulai  dari  tahun  2008 hingga  2018.  Program  dibuat  menggunakan  bahasa pemrograman PHP.
Dari  hasil  uji  coba  yang  dilakukan  pada  data kedatangan  turis  dan  pariwisata  setiap  negara,  rata- rata Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  pada data arrival terendah  dengan span 2  sebesar  3,28%. Pada  hasil  uji  coba  data tourism  expenditure  in  the country , rata-rata MAPE dengan span 2 mendapatkan hasil  yang  terendah  yaitu  3,99%.  Hasil  uji  coba  data departure rata-rata  MAPE  terendah  dengan span 2

## ISSN 2085-4552
yaitu  3,63%.  Rata-rata  MAPE  pada  data tourism expenditure  in  other  countries terendah  dengan span 2 sebesar 4,07%.
Penelitian  lebih  lanjut  tentang  aplikasi  prediksi kedatangan  turis  dan  pariwisata  dapat  dilakukan menggunakan  metode  atau  algoritma  lain  untuk mencari  hasil  yang  lebih  baik  dari  penelitian  yang telah dilakukan seperti
Brown‟s
Weighted Exponential  Moving  Average atau  Holt‟s Weighted Exponential Moving Average .
D AFTAR P USTAKA
[1] I.  Adnyana  and  R.  Effendi,  “Rancang  Bangun  Sistem Informasi  Geografis  Persebaran  Lokasi  Obyek  Pariwisata Berbasis  Web  dan  Mobile  Android  (Studi  Kasus  di  Dinas Pariwisata Kabupaten Gianyar ) ,” Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi. , vol. 5, pp. 9, 2015.
[2] M.  Raharyani,  R.  Putri  and  B.  Setiawan,  “Implementasi Algoritme Support Vector Regression Pada Prediksi Jumlah Pengunjung  Pariwisata,” Jurnal  Pengembangan  Teknologi
Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 2, pp. 1501, 2018.
[3] UNWTO  World  Tourism  Organization,  “About  Us,” https://www.unwto.org/, diakses 23 Januari 2020.
[4] I.  Jeremy,  “Pengembangan  Fitur  Aplikasi  Prediksi  Data Saham  Berbasis  Web  Menggunakan  Metode  Holt's Weighted Exponential Moving Average,” 2019.
[5] S.  Hansun,  “Penerapan  WEMA  dalam  Peramalan  Data IHSG,” 2013.
[6] D. Pamungkas, “Implementasi Metode Least Square Untuk Prediksi Penjualan Tahu Pong,” vol. 2, p. 75, 2016.
[7] R. Faizal, B. Setiawan, and I. Cholissodin, “Prediksi Nilai
Cryptocurrency  Bitcoin  Menggunakan  Algoritme  Extreme Learning Machine (ELM),” http://jptiik.ub.ac.id/index.php/jptiik/article/view/5170/243 8 , vol. 3, pp. 4226, 2019.
[8] S.  Hansun,  M.  Kristanda,  and  P.  M.  Winarno,  “Big  5 ASEAN  capital  markets  forecasting  using  WEMA method,” Jurnal Telkomnika , vol. 6, pp. 38, 2019.
[9] S. Hansun, M. Kristanda, and P. M. Winarno, “Indonesia‟s Export-Import  Prediction:  A  Hybrid  Moving  Average Approach,” 2018.