## Komparasi Sarimax dan Prophet untuk Prediksi Tingkat Penghunian Kamar Hotel Jawa Tengah
Comparison Of Sarimax and Prophet for Predicting The Hotel Room Occupancy Rate In Central Java
Rini Indriyati 1 , Auliya Burhanuddin 2 , Annisaa Utami 3 1,2,3 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto,
Purwokerto
E-mail: 1 1910260@ittelkom-pwt.ac.id, 2 auliya@ittelkom-pwt.ac.id, 3 annisaa@ittelkom- pwt.ac.id

## Abstrak
Pemerintah  Jawa  Tengah  memprioritaskan  pemulihan  pariwisata  akibat  Covid-19.  Tingkat penghunian kamar (TPK) hotel dapat menjadi pertanda keberhasilan minat wisatawan terhadap daerah yang dikunjungi dan salah satu leading indicator dalam mengukur ekonomi pada sektor pariwisata.  TPK  hotel  Jawa  Tengah  dipublikasikan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  namun publikasi  membutuhkan  waktu  satu  atau  dua  bulan  berikutnya.  Pada  penelitian  ini  melakukan komparasi  model Sarimax dan Prophet untuk  prediksi  TPK  hotel  berbintang  Jawa  Tengah berdasarkan nilai MAPE dan waktu eksekusi program. Model dibuat menggunakan 2 kategori dataset yang telah di cek stasionaritasnya. Dataset 1 yaitu data 2005-2022 (menyertakan situasi pandemi  covid  19  hingga  pemberhentian  PPKM)  dan  data  set  2  yaitu  2005-2019  (tanpa menyertakan  situasi  pandemi  covid  19).  Hasilnya  model Sarimax dan prophet terbaik  adalah model  yang  menggunakan dataset 2  dengan  nilai MAPE 10.43%  dan  47,529  detik  waktu eksekusi sedangkan model prophet dengan dataset 2 mendapatkan nilai MAPE 6.05% dan 0.892 detik  waktu  eksekusi.  Selanjutnya  model Sarimax dan prophet yang  menggunakan dataset 2, dilakukan  prediksi  dari  tahun  2022  hingga  februari  2023.  Hasil  prediksi  kedua  model dibandingkan dengan data aktual. Hasilnya, Sarimax lebih unggul daripada prophet dengan nilai MAPE 12.05% dan waktu eksekusi 0.014, prophet yaitu 14.07% dan 0.100 detik.
Kata kunci: Komparasi, Prediksi, Sarimax, Prophet, TPK.

## Abstract
The  Central  Java  government  is  prioritizing  tourism  recovery  due  to  COVID-19.  The  hotel room occupancy rate (TPK) can be a sign of the success of tourist interest in the area visited and one of the leading indicators in measuring the economy in the tourism sector. Central Java hotel  TPK  is  published  by  the  Central  Statistics  Agency  (BPS)  one  or  two  months  later.  This study compares the Sarimax and Prophet models for predicting the TPK of Central Java star hotels  based  on  the  MAPE  value  and  program  execution  time.  The  model  is  made  using  two categories  of  datasets  that  have  been  checked  for  stationarity.    Dataset  1  is  2005-2022  data (including the covid 19 pandemic situation until the termination of PPKM), and data set 2 is 2005-2019  (without  including  the  covid  19  pandemic  situation).  The  result  is  that  the  best Sarimax and Prophet models are models that use dataset 2 with a MAPE value of 10.43% and 47.529 seconds of execution time, while the Prophet model with dataset 2 gets a MAPE value of 6.05% and 0.892 seconds of execution time. Furthermore, Sarimax and Prophet models that use dataset 2 are predicted from 2022 to February 2023. The prediction results of both models are compared with the actual data. As a result, Sarimax is superior to Prophet with a MAPE value of 12.05% and an execution time of 0.014; Prophet is 14.07% and 0.100 seconds.
Keywords: Comparison, Prediction, Sarimax, Prophet, TPK.

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi  coronavirus  disease  2019(Covid-19)  telah  mewabah  di  seluruh  dunia[1]. Covid-19 mulai muncul pada akhir 2019, mulai merebak dan meledak secara lokal di Tiongkok pada  akhir  Januari  2020[2][3].  Kemudian  meluas  ke  seluruh  dunia  dari  Februari  hingga  akhir Mei 2020[4]. Chang Yong Rhee (2020) dari International Monetary Fund (IMF) mengatakan bahwa sektor yang mendapatkan tekanan paling kuat akibat penyebaran covid-19 salah satunya adalah sektor pariwisata[2]. Sektor pariwisata merupakan salah satu sumber pendapatan terbesar bagi  pembangunan  ekonomi  negara[5].  Pada  tahun  2020,  Indonesia  mengalami  penurunan devisa di sektor pariwisata sebesar 20,7 juta rupiah dan sekitar 409.000 tenaga kerja di sektor tersebut  menganggur[6].  Tahun  2021  adalah  tahun  kebangkitan  bagi  pariwisata  Indonesia[7]. Pemerintah  telah  berjanji  untuk  mempromosikan  pariwisata  sebagai  kontributor  utama perekonomian negara[8].
Pariwisata  di  Jawa  Tengah  paling  berdampak  akibat  covid-19.  Tahun  2022,  menjadi perhatian  khusus  bagi  pemerintah  Jawa  Tengah  untuk  memprioritaskan  pemulihan pariwisata[9].  Jawa  Tengah  tengah  memiliki  daya  tarik  wisata  sebanyak  834  dengan  jumlah wisatawan nusantara yang berkunjung adalah 57.900.863 orang dan tingkat penghunian kamar hotel berbintang mencapai 46.11%[10]. Tahun 2020, jumlah wisatawan nusantara yang datang ke  Jawa  tengah  menurun,  yaitu  22.629.085  orang  dengan  tingkat  penghunian  kamar  hotel berbintang yaitu 28.8%.[11].
Tingkat penghunian kamar (TPK) hotel adalah persentase kamar hotel yang ditempati atau digunakan oleh tamu terhadap total jumlah kamar yang tersedia pad sebuah hotel. Semakin tinggi  nilai  TPK  hotel  maka  menandakan  pariwisata  yang  semakin  baik  karena  TPK  dapat menjadi  pertanda  keberhasilan  sebuah  hotel,  minat  wisatawan  terhadap  daerah  yang dikunjungi[12]  dan  salah  satu leading  indicator dalam  mengukur  ekonomi  pada  sektor pariwisata[13].
Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  melakukan  penjadwalan  tinjauan  tiap  bulannya  yang disebut Survei Tingkat Penghunian Kamar Hotel (VHTS) yang terfokus pada hotel berbintang. BPS  melakakukan  pencatatan  hotel  pada  hotel  yang  dikunjungi  oleh  pencacah[14].  Hasil pengolahan  VHTS  dipublikasikan  melalui  website  BPS.  Namun  publikasi  tersebut membutuhkan  waktu  yang  tidak  instan.  Publikasi  biasanya  dilakukan  satu  atau  dua  bulan berikutnya.
Perhitungan  TPK  hotel  dimasa  mendatang  (prediksi)  dapat  dilakukan  dengan  bantuan teknologi  sehingga  dapat  menghemat  waktu  dan  sebagai  alternatif  menunggu  publikasi pengolahan VHTS. Prediksi ialah proses memperkirakan apa yang akan terjadi di masa depan dengan  menelaah  informasi  dimasa  lalu[15].  Sebelumnya  telah  ada  penelitian  terkait  prediksi TPK  hotel  yaitu  penelitian  [13] yang  mengungkapkan  bahwa  metode time  series  regression tidak  lebih  unggul  dibandingkan  metode  Arimax  pada  prediksi  TPK  hotel  dan  perlunya pengembangan metode prediksi dikarenakan pandemi COVID-19 menyebabkan pola data pada beberapa indikator penting mengalami perubahan yang ekstrim.
Prediksi dapat dilakukan dengan metode Arima, Arimax, Sarima , Sarimax dan prophet berdasarkan  pada  [16]  mengungkapkan  bahwa  diantara  algoritma Arima,  Arimax,  Sarima dan Sarimax . Sarimax merupakan  model  terbaik  dengan  nilai MAPE yaitu  28%.  Selanjutnya penelitian [17] pada tahun 2020 oleh Setia Budi melakukan analisis perbandingan antara Arima dan Prophet dengan studi kasus pendaftaran mahasiswa baru yang menunjukkan bahwa Prophet lebih  unggul  dibandingkan  Arima.  Pada  tahun  yang  sama,  Penelitian  [18]  yang  melakukan peramalan permintaan beban listrik rumah tangga menggunakan machine learning yaitu LSTM, Arimax, Sarimax dan Prophet . Hasil penelitian menyatakan LSTM merupakan model terbaik, disusul  oleh Sarimax , Prophet dan  yang  terakhir  adalah Arimax berdasarkan  nilai MAPE. Namun,  Penelitian  [19]  menyatakan  bahwa  model Prophet lebih  baik  dari  pada Sarimax berdasarkan  nilai MAPE yaitu MAPE 1,06%.  Penelitian-penelitian  tersebut,  menggunakan MAPE dalam  mengevaluasi  model  yang  dibangun. Mean  Absolut  Percentage  error ( MAPE )
adalah kesalahan persentase rata-rata absolut. Semakin kecil nilai MAPE maka pemodelan yang dibuat semakin kecil kesalahannya dalam memprediksi data[20].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  untuk  memprediksi  TPK  dikemudian  hari,  perlu melakukan  pengembangan  model  dan  memperhatikan  pola  data  karena  data  ekstrim  akibat pandemi  covid-19  sehingga  penulis  akan  melakukan  prediksi  TPK  hotel  di  Jawa  Tengah berdasarkan data TPK hotel dari tahun 2005 hingga tahun 2022. Data TPK akan dibagi menjadi dua  kategori  yaitu dataset 1  yang  menyertakan  kondisi  pandemi  covid-19  hingga  pencabutan peraturan PPKM. Dataset 2 adalah dataset yang menyertakan kondisi pandemi covid-19. Hal ini dilakukan  untuk  melihat  seberapa  besar  data  ekstrim  pandemi  covid-19  mempengaruhi pemodelan.  Selanjutnya,  melihat  pemasalahan  pada  penelitian  [18]  dan  penelitian  [19]  maka pemodelan  akan  lakukan  menggunakan Sarimax dan Prophet dan  mencari  model  terbaik diantara keduanya berdasarkan nilai MAPE seperti pada penelitian terdahulu dan menambahkan evaluasi  waktu  eksekusi  sehingga  model  terbaik  berdasarkan  nilai  terkecil MAPE dan  waktu tercepat eksekusi model.

## 2. METODE PENELITIAN

## Gambar 1 Metodologi Penelitian

## 2.1 Studi Pendahuluan
Tahap  awal  ini  dilakukan  dilakukan  studi  pendahuluan  terhadap  rumusan  masalah dengan melakukan studi literatur terhadap berbagai sumber yang valid.

## 2.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  berasal  dari  Badan  Pusat  Statistika  (BPS)  Jawa Tengah.  Data  penelitian  termuat  pada  dokumen  tahunan  yaitu  buku  Statistik  Tingkat Penghunian  Kamar  Hotel  Provinsi  Jawa  Tengah  2005  –  2022  namun  untuk  data  penghunian kamar hotel provinsi jawa tengah tahun 2010 didapatkan dari berita resmi statistik yang mana tingkat  Penghunian  Hotel  Bintang  Di  Jawa  Tengah  pada  tahun  2010  diunggah  ke  situs  resmi BPS jawa tengah setiap bulannya.

## 2.3 Preprocessing
Proses ini melakukan memastikan bahwa dataset dapat digunakan, akan dilakukan uji stasionaritas  dan  melakukan  Differencing dataset bila dataset belum  stasioner  lalu  membuat dataset ,  dimana  data  akan  menjadi  2  kategori dataset 1  yang  menyertakan  kondisi  pandemi covid-19  hingga  pencabutan  peraturan  PPKM. Dataset 2  adalah dataset yang  menyertakan kondisi pandemi covid-19. Lalu kedua kategori dataset dibagi menjadi data Train dan data Test. data Train sebesar 80% dan data Test sebesar 20% dari keseluruhan dataset . Hal ini dilakukan untuk melihat seberapa besar data ekstrim pandemi covid-19 mempengaruhi pemodelan.

## 2.4 Membuat Model
Tahap  ini  dilakukan  perancangan  arsitektur  model Sarimax dan Prophet dengan melakukan  konfigurasi  terhadap  parameter-parameter  yang  akan  digunakan.  Pada  model Sarimax parameter  yang  digunakan  adalah  parameter seasonal musiman  yang  terdiri  dari kombinasi  variabel  p  (orde  AR),  d  ( differencing) ,  q  (MA  non  musiman).  Parameter seasonal dengan variabel p,d,q akan melakukan fitting dan dihitung nilai kriteria informasi Akaike (AIC) yang merupakan matriks perbandingan kecocokan model[21].
AIC = 𝑒 !" # ∑ "# ! $ # $%& $ atau ln 𝐴𝐼𝐶 = %& $ + ∑ "# ! $ # $%& $ (1)
Keterangan:
• k = jumlah parameter yang diestimasi dalam model regresi
• n = jumlah observasi
• 𝑢) = sisa (residual)
Jika  AIC  dengan  model  terbaik  telah  didapatkan  maka  nilai  AIC  untuk  parameter seasonal akan digunakan untuk memprediksi data.
Gambar 2 Diagram Alir Model Sarimax Rumus model Sarimax [32] adalah: 𝑌 ' =   𝛽 ) + 𝛽 * 𝑉 *,' + ⋯ + 𝛽 , 𝑉 ,,' + 𝜔 - (2) 𝑌 ' =   𝛽 ) + 𝛽 * 𝑉 *,' + ⋯ + 𝛽 , 𝑉 ,,' + . ' (0)2 ( (0 ) )ℯ * 4 + (0 ) )5 + (0)(*60) , (*60 ) ) - (3) Φ 7 (𝐵 8 )𝜙 7 (𝐵)(1 − 𝐵) 9 (1 − 𝐵 8 ) : 𝑌 ' =   𝜃 ; (𝐵)Θ < (𝐵 8 )ℯ ' + 𝛽 ) + 𝛽 * 𝑉 *,' + ⋯ + 𝛽 , 𝑉 ,,' (4)
Keterangan: 𝑌 ' = Data pada waktu ke- t 𝑉 i,t = Variabel ke- i pada saat t dengan i = 1,2,3 dan seterusnya 𝛽 ) , 𝛽 & = Koesifien regresi 𝜔 - = Residual pada waktu ke- t dari proses runtun waktu p,d,q  = Orde AR, differencing, MA non musiman P,D,Q  = Orde AR, differencing, MA musiman Φ 7 (𝐵 8 ) = Koefisien komponen AR musiman S dengan orde P Φ < (𝐵 8 ) = Koefisien komponen MA musiman S dengan orde Q
ℯ ' = Nilai error pada waktu ke- t B = Operator backward shift
Model Prophet menggunakan parameter variabel ds untuk datetime dan variabel df[‘y’] untuk presentase tingkat penghunian kamar hotel. Selanjutnya, model dilakukan pendefinisian dan fitting untuk memprediksi data.
Gambar 3 Diagram Alir Model Prophet Rumus Prophet adalah sebagai berikut[17]. 𝑦 (") = 𝑔 (") + 𝑠 (") + ℎ (") + 𝜀 (") (5)
Keterangan:
• 𝑔 (') adalah adalah kurva pertumbuhan linier atau logistic untuk memodelkan perubahan non-periodik dalam deret waktu
• 𝑠 (') adalah variasi periodik (contohnya musiman mingguan/tahunan)
• ℎ (') adalah efek liburan (waktu libur yang diatur oleh pengguna)
• 𝜀 (') adalah istilah istilah kesalahan yang memperhitungkan setiap perubahan tidak teratur yang biasanya tidak dapat diakomodasi oleh mode

## 2.5 Evaluasi dan Kesimpulan
Tahap evaluasi menjelaskan bahwa proses model yang telah dilakukan dari awal sampai akhir  akan  di  lakukan  analisis  dengan  melihat  data  hasil  prediksi,  nilai  error  dari  model menggunakan MAPE dan  kecepatan  waktu  eksekusi  kedua  model,  kemudian  dilakukan penyimpulan berdasarkan hasil yang telah di analisis tersebut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Gambar 4 Penghunian Kamar Hotel Berbintang Jawa Tengah
Tingkat  Penghunian  Kamar  Hotel  Jawa  Tengah  dinyatakan  dalam  persen.  Pada  tahun 2005 hingga tahun 2019, presentase penghunian kamar hotel berbintang di Jawa Tengah berada di  atas  30%  namun  pada  bulan  mei  2020  terjadi  penurunan  yang  sangat  drastis,  hal  ini disebabkan oleh situasi pandemi covid-19. Pandemi covid-19 terjadi di Indonesia pada Januari
2020,  hal  tersebut  menyebabkan  tingkat  penghunian  kamar  hotel  berbintang  di  Jawa  tengah menjadi  tak  menentu  yakni  turun  dan  naik  secara  drastis  diatas  rata  rata.      Rata  rata  tingkat penghunian kamar hotel berbintang di Jawa tengah adalah 40.95% dengan standar deviasi yaitu 6.75%.

## Gambar 5 Tren dan Seasonal Dataset
Gambar  2  menunjukkan  karakteristis dataset memiliki  pertumbuhan  trend  yang  kecil sebelum  pandemi  covid-19.  Pemberlakuan  pemberlakuan  pembatasan  kegiatan  masyarakat (PPKM)  dimana  masyarakat  sebisa  mungkin  melakukan  kegiatan  di  rumah  termasuk  dalam kegiatan  berkerja  yang  dilakukan  secara  daring  membuat  sebagian  besar  bisnis  perhotelan ditutup dan saat pencabutan peraturan PPKM dilarang, masyarakat mulai mendatangi pariwisata dan  menginap  di  hotel.  Hal  ini  membuat  trend  menurun  pada  awal  tahun  2020  dan  melonjak naik di pertengahan 2020. Namun, ternyata terdapat pola musiman yang berulang dimana setiap akhir tahun, masyarakat akan berlibur dan mengunjungi hotel berbintang. Dataset juga memiliki residual  di  berbagai  titik  sehingga  perlu  mencari  tahu  apakah dataset berdistribusi  normal namun  karena dataset memiliki  panjang  lebih  dari  30  maka  distribusi  dapat  dianggap normal[22]. Selanjutnya, dataset dibagi menjadi 2 kategori yaitu dataset dengan tahun dimana covid-19 masuk ke jawa tengah sampai dengan pemberhentian peraturan PKKM yaitu januari 2020 hingga desember 2022 dan dataset sebelum 29 situasi pandemi covid-19 hal ini dilakukan untuk  menganalisa  model  yang  akan  dibuat,  seberapa  besar  pandemi  covid-19  akan  sangat mempengaruhi prediksi TPK Jawa Tengah.
Tabel 1 Kategori Dataset Kondisi Nama data Periode Jumlah Pandemi Covid 19 Dataset 1 2005 - 2022 215 Sebelum pandemi Covid 19 Dataset 2 2005 - 2019 180
Stasioneritas di cek menggunakan test Augmented Dickey-Fuller (ADF).
Tabel 2 Test ADF Nama Nilai ADF p-value Critical Value Kesimpulan 1% 5% 10% Dataset 1 -1.607 0.479 -3.470 -2.879 -2.576 Tidak stasioner Dataset 2 -2.490 0.115 -3.462 -2.875 -2.574 Tidak stasioner
Pada dataset 1 dan dataset 2 nilai ADF > Critical Value dan nila p-value > 0.05 artinya kedua dataset tidak stasioner. dataset dapat menjadi stasioner dengan melakukan Differencing time series. Differencing time series dilakukan dengan menstabilkan variance dengan cara log transformation  pada dataset . Dataset yang  telah  diubah  menjadi  log  dikurangi  dengan  rolling rata rata dataset log. Efek dari hal tersebut akan ada data Nan atau data yang bernilai kosong. Data  kosong  tersebut  dapat  dilakukan  dropna()  selanjutnya  dites  Kembali  menggunakan  tes ADF.
Tabel 3 Test ADF Setelah Differencing Nama Nilai ADF p-value Critical Value Kesimpulan 1% 5% 10% Dataset 1 -2.463 0.124 -3.470 -2.879 -2.576 Tidak stasioner Dataset 2 -3.290 0.015 -3.462 -2.875 -2.574 Tidak stasioner pada nilai kepercayaan 99% atau Critical Value 1%
Terdapat  perubahan  pada  nilai  ADF  dan p-value setelah  dilakukan Differencing time series sebelum dilakukan Differencing nilai ADF adalah -1.607 dan nilai p-value 0.479 menjadi nilai ADF -2.463 dan p-value 0.124 pada dataset 1 sedangkan pada dataset 2 nilai ADF dari - 2.490 menjadi -3.290. nilai ADF lebih besar dari pada Critical Value 5% dan 10% sedangkan nilai p-value dari  0.115  menjadi  0.015  yang  mana p-value <  0.05  telah  sesuai.  Selanjutnya Differencing dapat  dilakukan  dengan  operator backshift .  Langkah  awal Differencing dengan operator backshift adalah menerapkan shift () kepada transformasi log. Data log dikurangi data log  yang  telah  dilakukan shift .  Selanjutnya  membuang  data  yang  bernilai  kosong  dengan dropna (). Cek Kembali dengan tes ADF
Tabel 4 Test ADF Setelah Differencing Menggunakan Backshift Nama Nilai ADF p-value Critical Value Kesimpulan 1% 5% 10% Dataset 1 -3.078 0.02 -3.470 -2.879 -2.576 Tidak stasioner pada nilai kepercayaan 99% atau Critical Value 1% Dataset 2 -3.343 0.01 -3.462 -2.875 -2.574 Tidak stasioner pada nilai kepercayaan 99% atau Critical Value 1%
Berdasarkan  Tabel  4  yaitu dataset 1  dan dataset 2  pada  nilai p-value telah  berhasil menunjukkan  bahwa p-value <  0.05  sedangkan  nilai  ADF  gagal  pada  kepercayaan  1%  tidak stasioner  namun  karena  nilai  ADF  lebih  kecil  daripada Critical  Value 5%  dan  10%  artinya dataset cukup  stasioner.  mengecek  stasioner  juga  dapat  dilakukan  menggunakan Autocorrelation Function ( ACF) dan Partial autocorrelation function ( PACF ). Fungsi ACF dan PACF membantu dalam melakukan plot korelasi antara time series dan lag series dengan 95% tingkat kepercayaan,

## Gambar 6 ACF PACF Dataset 1
Gambar 7 ACF PACF Dataset 2
Grafik  diatas  menunjukkan  bahwa  garis  berwarna  biru/time  series  berpotongan  dengan  garis hijau  putus  putus/shift  time  series  dengan  keyakinan  95%  (dalam  hal  ini  dengan  lag=20  baik dalam  batas  atas  maupun  batas  atas)  sehingga  grafik  time  series  stasioner  dengan  keyakinan 95%  dan  mengalami  efek  auto  correlation. Dataset telah  stasioner  makan  selanjutnya  setiap kategori dataset dipecah  menjadi  data  latih  dan  data  tes  dengan  perbandingan  80%:20%  dari panjang data.
Tabel 5 Pembagian Dataset Kondisi Kategori data Nama data Tanggal Jumlah data Covid 19 Dataset 1 Train 01-01-2005 sampai 01-04-2019 184 Test 01-05-2019 sampai 01-12-2022 43 Sebelum Covid 19 Dataset 2 Train 01-01-2005 sampai 01-12-2016 132 Test 01-01-2017 sampai 01-12-2019 36
Model sarimax dengan kombinasi terbaik pada dataset 1 adalah (0,1,1) dan seasonal (1,0,0,12) dengan nilai AIC yaitu-591.6979246702509 sedangkan model dengan kombinasi terbaik pada dataset 2  adalah  (0,  1,  1)  dan  seasonal  (1,  0,  0,  12)  dengan  nilai  AIC  -720.4298713582441 . Testing model menggunakan variabel steps =200 dan alpha =0.05
Gambar 8 Model Sarimax Daatset 1
Gambar 9 Model Sarimax Daatset 2
Fitur  model  prophet  yang  digunakan  untuk  kedua dataset yaitu  menggunakan changepoint_range =  0.8, n_changepoints =  5, changepoint_prior_scale =  0.05, yearly_seasonality = 'auto'.
Evaluasi  model  terdiri  atas  evaluasi  waktu  eksekusi  model  dan  nilai MAPE .  Evaluasi waktu  eksekusi  dihitung  dari  tahapan  pembuatan  model  hingga  model  dapat  melakukan  test dataset . Berikut adalah tabel evaluasi model sarimax.
Tabel 6 Evaluasi Model Sarimax Tahap Dataset 1 Dataset 2 Mencari nilai kombinasi 49.188 detik 47.290 detik Fitting data 0.291 detik 0.207 detik Validasi dan Train dataset 0.044 detik 0.032 detik Jumlah waktu 49.523 detik 47,529 detik MAPE 48.6% 10.43%
Berdasarkan tabel diatas, dapat disimpulkan bahwa model dengan dataset 2 lebih baik dalam  segi  waktu  eksekusi  dan  nilai MAPE . Dataset yang  semakin  panjang  membutuhkan waktu eksekusi yang lebih lama.
Tabel 7 Evaluasi Model Prophet Tahap Dataset 1 Dataset 2 Fitting data 14.10 detik 0.441detik Validasi dan Train dataset 0.077 detik 0.121detik Penyesuaian fitting, validasi dan training dataset 0.260 detik 0.333 detik Jumlah waktu 14.437 detik 0.892 detik MAPE 12.68% 6.05%
Sama  seperti  model  sarimax,  dapat  disimpulkan  bahwa  model  dengan dataset 2  lebih  baik dalam  segi  waktu  eksekusi  dan  nilai MAPE . Dataset yang  semakin  panjang  membutuhkan
waktu  eksekusi  yang  lebih  lama.  Tahapan  evaluasi  berikutnya  adalah  melakukan  pengujian model terhadap hasil peramalan. Model yang diujikan adalah model dengan nilai MAPE terbaik berdasarkan  kategori dataset .  Model  sarimax  terbaik  yaitu  model  sarimax  dengan  pelatihan menggunakan dataset 1  bergitupula  dengan  model  prophet  yang  mana  model  prophet  terbaik yaitu  model  prophet  dengan  pelatihan  menggunakan dataset 1.  Prediksi  dilakukan  dari  tahun 2020  hingga  februari  2023.  Hasil  prediksi  nilai  presentase  TPK  dibandingkan  dengan  nilai aktual  presentase  TPK  dan  dihitung  nilai MAPE serta  dihitung  waktu  eksekusi  prediksinya. Waktu eksekusi model sarimax dengan dataset 1 adalah 0.014 detik sedangkan waktu eksekusi model  prophet  dengan dataset 1  adalah  0.100  detik.  Model  sarimax  lebih  cepat  dalam mengeksekusi peramalan untuk masa depan. Selanjutnya, berdasarkan nilai MAPE , Sarimax dan prophet  dapat  memprediksi  nilai  presentase  TPK  dengan  baik  namun  model  sarimax  lebih unggul  dibandingkan  dengan  model  prophet. MAPE model  sarimax  yaitu  12.05%  sedangkan MAPE model prophet yaitu 14.07%.  Berikut merupakan visualisasi perbandingan hasil prediksi nilai presentase TPK dengan nilai atual presentase TPK.
Gambar 10 Visualisasi Perbandingan Nilai MAPE Sarimax Dan Prophet

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan pada penelitian komparasi Sarimax dan prophet untuk prediksi presentase tingkat penghunian kamar (TPK) hotel berbintang jawa tengah adalah sebagai berikut:
1. Komparasi Sarimax dan Prophet untuk  mencari  model  terbaik  dihitung  berdasarkan nilai MAPE dan  waktu  eksekusi  program.  Model  dibuat  menggunakan  2  kategori dataset yang  telah  dicek  stasionaritasnya. Dataset 1  yaitu  data  2005  hingga  2022 (menyertakan situasi pandemi covid 19 hingga pemberhentian PPKM). Dataset 2 yaitu data 2005 hingga 2019 (tanpa menyertakan situasi pandemi covid 19). Hasilnya model Sarimax dan prophet terbaik  adalah  model  yang  menggunakan dataset 2  dengan  nilai MAPE 10.43%  dan  47,529  detik  waktu  eksekusi  sedangkan  model prophet yang menggunakan dataset 2  mendapatkan  nilai MAPE 6.05%  dan  0.892  detik  waktu eksekusi
2. Berdasarkan  model Sarimax dan prophet yang  menggunakan dataset 2,  dilakukan prediksi  dari  tahun  2022  hingga  februari  2023.  Hasil  prediksi  kedua  model dibandingkan  dengan  data  aktual  dan  di  hitung  nilai MAPE berserta  waktu  eksekusi program. Hasilnya, model Sarimax lebih unggul daripada model Prophet dengan nilai MAPE 12.05%  dengan  waktu  eksekusi  0.014  sedangkan  model Prophet mendapatkan nilai MAPE 14.07% dengan waktu eksekusi program 0.100 detik.
Saran  pada  penelitian  komparasi  Sarimax  dan  prophet  untuk  prediksi  presentase  tingkat penghunian kamar (TPK) hotel berbintang jawa tengah sebagai pertimbangan untuk penelitian berikutnya  adalah  menambahkan  variabel  exogenous  dan  membagi  data  dalam  kategori  yang lebih banyak berdasarkan panjang data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  R.  A.  U.  Khasanah,  H.  Pramudibyanto,  and  B.  Widuroyekti,  “Pendidikan  Dalam Masa  Pandemi  Covid-19,” J.  Sinestesia ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  41–48,  2020,  [Online]. Available: https://sinestesia.pustaka.my.id/journal/article/view/44.
[2] K.  Perencanaan et  al. ,  “Covid-19,  New  Normal,  dan  Perencanaan  Pembangunan  di Indonesia,” J.  Perenc.  Pembang.  Indones.  J.  Dev.  Plan. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  240–252, 2020, doi: 10.36574/jpp.v4i2.118.
[3] N. A. Suriadi, V. Evi, Y. Deril, and W. S. Sintia, “Stategi Penataan Infrastruktur Kota Majene Yang Adaptif Terhadap Pandemi,” vol. 3, no. 1, pp. 24–30, 2021.
[4] A.  A.  Hidayanti,  B.  D.  Prathama,  and  S.  Wardah,  “Analisis  Korelasi  Pearson  Dalam Menentukan  Hubungan  Kualitas  Produk,  Pelayanan,  Lokasi  Dan  Kepuasan  Terhadap Loyalitas Pada Pelanggan Rumah Nutrisi Herbalife Mataram,” J. Innov. Knowl. , vol. 1, no. 2, pp. 185–198, 2021.
[5] Y.  benony  Walakula,  “Analisis  Eksistensi  Pariwisata  Indonesia  di  Tengah  Situasi Pandemi  Corona  Virus  Disease  (Covid19),” NOUMENA  Ilmu  Sos.  Keagamaan ,  vol.  I, no. 1, pp. 47–52, 2020, [Online]. Available: https://e-
journal.iaknambon.ac.id/index.php/N/article/view/165.
[6] Kemenparekraf, “Tren Pariwisata Indonesia di Tengah Pandemi,” Kemenparekraf.Go.Id .
2021, [Online]. Available: https://kemenparekraf.go.id/ragam-pariwisata/Tren- Pariwisata-Indonesia-di-Tengah-Pandemi.
[7] M.  RI,  “Gus  Jazil_  Jadikan  Tahun  2021  Sebagai  Tahun  Kebangkitan  Indonesia  Lepas Dari  Pandemi.”  2021,  [Online].  Available:  https://www.mpr.go.id/berita/gus-jazil- jadikan-tahun-2021-sebagai-tahun-kebangkitan-indonesia-lepas-dari-pandemi.
[8] H.  Kemensetneg,  “Pariwisata,  Lokomotif  Baru  Penggerak  Ekonomi  Indonesia  | Sekretariat Negara.” 2019, [Online]. Available: https://setneg.go.id/baca/index/pariwisata_lokomotif_baru_penggerak_ekonomi_indones ia.
[9] H.  P.  J.  Tengah,  “Jateng  Prioritaskan  Pemulihan  UKM  dan  Pariwisata  Pascawabah Covid-19,” 2020. https://humas.jatengprov.go.id/detail_berita_gubernur?id=4174 (accessed May 16, 2023).
[10] Buku  Pariwisata  Jawa  Tengah  dalam  Angka .  Dinas  Kepemudaan,  Olahraga  dan Pariwisata Provinsi Jawa Tengah, 2019.
[11]  O. dan P. P. J. T. Dinas Kepemudaan, Buku Pariwisata Jawa Tengah dalam Angka 2020 . Dinas Kepemudaan, Olahraga dan Pariwisata Provinsi Jawa Tengah, 2021.
[12]  “BADAN PUSAT STATISTIK KABUPATEN OKU SELATAN.” 2023.
[13]  I.  Ayuningtyas  and  I.  Wirawati,  “Nowcasting  Tingkat  Penghunian  Kamar  Hotel Menggunakan  Google  Trends,” Semin.  Nas.  Off.  Stat. ,  vol.  2020,  no.  1,  pp.  338–343, 2021, doi: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.636.
[14]  BPS,  “BPS  Kabupaten  Brebes,” BPS  Kabupaten  Brebes .  2022,  [Online].  Available:
https://brebeskab.bps.go.id/statictable/2022/03/23/2127/produksi-tanaman-sayuran- bawang-merah-menurut-kecamatan-di-kabupaten-brebes-kuintal-2020-dan-2021.html.
[15]  A.  D.  Yulianto,  “Implementasi  Deep  Learing  Dengan  Menggunakan  Pemodelan  Gated Reccurent  Unit  (Gru)  Untuk  Prediksi  Harga  Saham  Di  Indeks  …,”  Universitas Muhammadiyah Semarang, 2021.
[16]  N.  Permatasari,  “Penggunaan  Indeks  Google  Trend  Dalam  Peramalan  Jumlah Pengunjung Taman Rekreasi Selecta Tahun 2020,” Semin. Nas. Off. Stat. , vol. 2021, no. 1, pp. 1019–1024, Nov. 2021, doi: 10.34123/semnasoffstat.v2021i1.993.
[17]  C. Chandra and S. Budi, “Analisis Komparatif ARIMA dan Prophet dengan Studi Kasus Dataset  Pendaftaran  Mahasiswa  Baru,” J.  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  6,  no.  2,  pp. 278–287, 2020, doi: 10.28932/jutisi.v6i2.2676.
[18]  A.  K.  Panigrahi,  “Forecasting  Residential  Electricity  Load  Demand  using  Machine Learning,” 2020.
[19]  S.  P.  Sharma,  J.  R.,  and  K.  Deepa,  “Forecasting  India  S&P  BSE  SENSEX  and  USA S&P-500 Benchmark Indices Using SARIMAX and Facebook Prophet Library,” in 2022 6th International Conference on Intelligent Computing and Control Systems (ICICCS) , 2022, pp. 1523–1530, doi: 10.1109/ICICCS53718.2022.9788127.
[20]  I. R. Julianto, Indwiarti, and A. A. Rohmawati, “Prediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Di  Jawa  Barat  Dengan  Model  ARIMAX  Dan  SARIMAX  Menggunakan  Data  Google Trends,” e-Proceeding Eng. , vol. 8, no. 4, pp. 4229–4241, 2021.
[21]  M.  Y.  Darsyah  and  M.  N.  Ramadhan,  “Pemodelan  Jumlah  Kasus  Penyakit  Kusta  Di Provinsi Sulawesi Tenggara Menggunakan Metode Regresi Poisson Inverse Gaussian,” J. Litbang … , pp. 135–140, 2022, doi: 10.51402/jle.v3i1.9.
[22]  Faradiba, “Penggunaan Aplikasi Spss Untuk Analisis Statistika Program,” SEJ (School Educ. J. , vol. 10, no. 1, pp. 65–73, 2020, [Online]. Available:
https://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/school/article/view/18067.