## IMPLEMENTASI METODE HOLT-WINTERS MULTIPLICATIVE PADA SISTEM PERAMALAN KUNJUNGAN OBJEK WISATA KAWAH IJEN

## KABUPATEN BONDOWOSO

## ABSTRAK
Kawah Ijen merupakan salah satu destinasi wisata dengan tingkat kepadatan pengunjung paling tinggi diantara seluruh objek wisata di Kabupaten Bondowoso. Kendala yang paling sering dialami oleh wisata Kawah Ijen pada tahun 2017 - 2022 yaitu terkait jumlah kedatangan pengunjung yang tidak menentu dan peningkatan maupun penurunan yang signifikan di bulan tertentu. Pola seperti ini dinamakan pola data musiman dan tren. Metode Holt-Winters Multiplicative ini dianggap sangat tepat digunakan untuk peramalan dengan pola data musiman dan tren. Pengukuran tingkat kesalahan yang  digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE).  Hasil  dari  perhitungan  nilai  MAPE  tanpa  melampirkan  data  2020  menghasilkan  nilai MAPE yaitu sebesar 9%, sedangkan hasil dari perhitungan MAPE dengan melampirkan data 2020 menghasilkan  nilai  MAPE  yaitu  sebesar  209%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  terdapat  dua perbandingan perhitungan MAPE dengan metode Holt-Winters Multiplicative . Dapat disimpulkan bahwa  perhitungan  metode Holt-Winters  Multiplicative tanpa  melampirkan  data  2020  memiliki MAPE  dengan  nilai  9%  dapat  dikatakan  sangat  rendah  karena  memiliki  rata-rata  nilai  MAPE dibawah 10%. Interpretasi yang tepat dari nilai MAPE, berdasarkan perbandingan dengan dampak aktual  dan  konteks  situasional,  sangat  penting  dalam  mengevaluasi  performa  model  peramalan, terutama  dalam  era  tantangan  seperti  pandemi  COVID-19  yang  dapat  memengaruhi  dinamika pergerakan pengunjung wisata dengan cara yang kompleks.
Kata kunci: wisata, peramalan, holt-winters, pola data, MAPE

## ABSTRACT
Ijen Crater is one of the tourist destinations with the highest level of visitor density among all tourist  objects  in  Bondowoso  Regency.  The  most  frequent  obstacle  experienced  by  Ijen  Crater tourism in 2017 - 2022 is related to the erratic number of visitor arrivals and significant increases or decreases in certain months. Patterns like this are called seasonal and trending data patterns. The Holt-Winters Multiplicative method is appropriate for forecasting seasonal and trending data patterns.  Measuring  the  error  rate  used  in  this  study  using  the  MAPE  method.  The  results  of calculating the MAPE value without attaching 2020 data produce a MAPE value of 9%, while the results of the MAPE calculation by attaching 2020 data produce a MAPE value of 209%. This shows two  comparisons  of  MAPE  calculations  using  the  Holt-Winters  Multiplicative  method.  It  can  be concluded  that  the  calculation  of  the  Holt-Winters  Multiplicative  method  without attaching  2020 data has a MAPE with a value of 9%, which can be said to be very low because it has an average MAPE value below 10%. Proper interpretation of MAPE values, based on comparisons with actual impacts and situational contexts, is  critical in evaluating the performance of forecasting models, especially in an era of challenges such as the COVID-19 pandemic, which can affect the dynamics of tourist visitor movements in complex ways.
Keywords: tourism, forecasting, holt-winters, data patterns, MAPE

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  dengan  segala  kekayaan  hayati  dan  beragam  individu  menghasilkan  keunggulan dalam bidang pariwisata. Hal tersebut membuat negara ini terkenal oleh para pelancong nusantara maupun  mancanegara  untuk  melakukan  kegiatan  wisata  di  Indonesia.  Destinasi  diseluruh  wisata Indonesia tidak luput dari sokongan bagi seluruh jenis pariwisata seperti wisata budaya, adat, religi, dan  lain  sebagainya  (1).  Dalam  mengembangkan  pariwisata  internasional  sangat  dibutuhkan
program  yang  dapat  mendukung  peningkatan  kedatangan  jumlah  wisatawan  (2).  Adanya  suatu program yang dirancang secara sistematis dapat meningkatkan strategi pemasaran dan pembaruan dari beberapa fasilitas yang diperlukan, seperti membangun dan meningkatkan sarana dan prasarana agar memudahkan wisatawan menuju lokasi wisata, seperti transportasi, pelayanan tempat hunian, toko-toko,  sehingga  dapat  menampung  lapangan  pekerjaan  untuk  masyarakat  setempat  (3). Berkembangnya objek wisata di suatu daerah juga salah satu pendorong meningkatnya popularitas dan faktor perekonomian di daerah tersebut.
Kendala yang paling sering dialami oleh wisata Kawah Ijen yaitu terkait jumlah kedatangan wisatawan yang tidak menentu. Berdasarkan analisis data lima tahun terakhir di objek wisata Kawah Ijen pada tahun 2017 – 2022 terjadi peningkatan maupun penurunan yang signifikan di bulan tertentu dan rentan berulang setiap tahunnya. Pola seperti ini dinamakan pola data musiman dan tren  (4). Jumlah  pengunjung  yang  meningkat  dapat  menyebabkan  kesusahan  bagi  para  pengelola  wisata dalam  memberikan  pelayanan  terbaik,  mengingat  setiap  fasilitas  memerlukan  biaya  perawatan Furqon  seperti peralatan untuk  disewa  dan kebutuhan  lainnya  (5).  Begitu  pula  sebaliknya,  ketika terjadi penurunan jumlah pengunjung yang terjadi pada waktu yang terus menerus dikhawatirkan akan membuat dampak negatif pada sektor perekonomian masyarakat (6).
Berkaitan  dengan  potensi  daya  tarik  wisata  yang  baik  serta  kedatangan  pengunjung  dengan jumlah  yang  tidak  menentu,  pengelola  wisata  harus  mampu  memperkirakan  jumlah  kedatangan pengunjung di periode mendatang. Ini adalah dasar untuk membangun rencana pemasaran strategis dan memaksimalkan objek wisata Kawah Ijen dalam meningkatkan jumlah kedatangan pengunjung. Sehingga  diperlukannya  bantuan  peramalan  dalam  memprediksi  sebagai  dasar  pengambilan keputusan  yang  memungkinan  jumlah  pengunjung  yang  datang  ke  objek  wisata  tersebut  pada periode yang akan datang (7).
Terdapat  beberapa  metode  yang  dapat  diterapkam  untuk  sistem  peramalan  antara  lain  yaitu MA (Moving Average) atau metode rata-rata bergerak, metode WMA (Weighted Moving Average), dan metode penghalusan eksponensial (Exponential Smoothing) dan lain sebagainya (8–12). Jenis data  pada  kasus  penelitian  tentunya  akan  berpengaruh  pada  pemilihan  metode  peramalan  yang diterapkan. Metode yang akan digunakan pada penelitian ini adalah metode Holt-Winters, dimana metode ini cocok digunakan sesuai dengan pola data yang dimiliki oleh Kawah Ijen (13). Metode Holt-Winters, adalah metode yang sesuai untuk memprediksi model data yang cukup konstan (14).
Tentunya  dengan  hal  tersebut,  peneliti  menganggap  bahwa  ini  adalah  pendukung  yang mendasari penelitian ini menggunakan metode Holt-Winters karena metode tersebut cocok untuk digunakan dalam peramalan ini, dimana jumlah pengunjung objek wisata sangat dipengaruhi dengan adanya  peningkatan  di  bulan  tertentu  dan  cenderung  berulang  dan  meningkat  setiap  periodenya. Terdapat  beberapa  metode  perhitungan  sebagai  indikator  tingkat  kesalahan  ( error )  suatu  metode peramalan. Pada penelitian ini pengukuran perhitungan tingkat akurasi kesalahan peramalan yang digunakan yaitu, Mean Absolute Percent Error (MAPE) dikarenakan metode pengukuran ini dinilai lebih akurat dan lebih mudah untuk dipahami (15).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Jenis penelitian yang digunakan pada penelitian ini berjenis kuantitatif yang dimana hasil dari penelitian  ini  berupa  nilai  dari  penerapan  metode  yang  ditentukan.  Implementasi  metode  yang digunakan selanjutnya digunakan untuk memprediksi kunjungan wisata Kawah Ijen pada periode yang akan datang. Adapun metodologi penelitian yang digunakan pada penelitian ini dipresentasikan pada Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Metodologi penelitian Wawancara
dan Pengumpulan Data Pengolahan Data Penerapan Holt-winters Multiplicative Pengujian Metode Pengembangan Sistem
Peramalan
Penelitian ini diawali dengan wawancara di Kantor Kawah Ijen Bondowoso. Kegiatan yang dilakukan untuk memperoleh informasi atau data dengan mengajukan pertanyaan secara langsung pada  narasumber.  Tahapan  berikutnya  adalah  studi  literatur  dimana  dilakukan  pengumpulan  data melalui beberapa sumber seperti jurnal, buku, serta mengacu pada referensi yang didasarkan pada penelitian  terdahulu.  Tahapan  berikutnya  adalah  tahapan  pengolahan  data  dimana  merupakan aktivitas yang dilakukan setelah pengumpulan data. Tahapan selanjutnya yaitu menetapkan metode peramalan yang sesuai pada permasalahan yang diteliti dan berdasarkan jenis pola data yang telah diketahui. Dalam penelitian ini, metode yang ditentukan dengan menggunakan metode Holt-Winters Multiplicative .  Tahap  selanjutnya  adalah  pengujian  metode  peramalan.  Hal  ini  dilakukan  dengan tujuan untuk mengetahui keakuratan metode dengan metode prediksi Holt-Winters Multiplicative . Pengujian metode dilakukan dengan menggunakan metode yang memprediksi periode berikutnya dan menggunakan MAPE minimum untuk menghitung tingkat kesalahan. Hasil peramalan metode Holt-Winters  Multiplicative digunakan  sebagai  acuan  dalam  memberikan  rekomendasi  kuantitas pengunjung  di  objek  wisata  Kawah  Ijen.  Adapun  hasil  pengolahan  data  tersebut  selanjutnya dikembangkan dalam bentuk sistem peramalan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan hasil wawancara yang telah dilakukan memperoleh data pengunjung yang akan digunakan  sebagai  data  aktual  dalam  perhitungan  permalan  untuk  periode  selanjutnya.  Data pengunjung  yang  digunakan yaitu  data  pengunjung  Objek Wisata  Kawah  Ijen  Bondowoso  mulai dari Januari 2017- November 2022.
Tabel 1. Data pengunjung wisata kawah ijen Bulan Tahun 2017 2018 2019 2020 2021 2022 Januari 12.102 13.818 14.065 11.808 9.714 6.256 Februari 10.947 11.081 12.113 8.976 9.498 13.244 Maret 8.845 10.211 10.632 6.185 8.458 11.845 April 10.122 10.027 10.141 723 12.087 10.675 Mei 9.846 11.969 12.588 332 12.531 12.670 Juni 11.071 12.758 13.372 487 13.197 13.564 Juli 14.580 16.055 15.428 428 17.346 18.768 Agustus 12.200 12.931 12.327 1.562 14.631 14.768 September 11.294 10.304 11.465 6.041 13.084 14.097 Oktober 10.127 11.433 12.678 7.412 12.530 13.558 November 12.375 12.590 13.733 9.669 14.692 15.876 Desember 14.242 15.975 16.299 10.307 17.091 Total 137.751        149.152 154.841 63.930 154.859 155.321
Berdasarkan plot data time series pengunjung tersebut dapat diketahui bahwa data pengunjung di Objek Wisata Kawah Ijen Bondowoso memiliki pola data musiman dengan unsur tren, karena terjadi fluktuasi data pengunjung yang meningkat pada bulan tertentu dan cenderung berulang setiap tahunnya. Maka dari itu, metode yang digunakan pada sistem peramalan ini adalah metode Holt- Winters  Multiplicative .  Metode Holt-Winters  Multiplicative dapat  dideskripsikan  dengan menggunakan persamaan 1 berikut.
𝐹 𝑡+𝑝 =   (𝐿 𝑡 +   𝑝𝑇 𝑡 ) 𝑆 𝑡−𝑠+𝑝 (1)
Keterangan : 𝐹 𝑡+𝑝 : hasil peramalan ke- (𝑡 + 𝑝) 𝐿 𝑡 : nilai estimasi permulusan level periode ke- t 𝑇 𝑡 : nilai estimasi tren periode ke- t 𝑝 : periode yang akan diramalkan
𝑠 : panjang musim 𝑆 𝑡−𝑠+𝑝 : nilai estimasi musiman ke- (𝑡– 𝑠 + 𝑝)
Sebagai salah satu contoh perhitungan peramalan diambil dari data pengunjung pada bulan Desember 2017  dengan  parameter  nilai  alpha  ( 𝛼 =  0,1)  dengan  mencari  nilai  awal  penghalusan  keseluruhan  yang dideskripsikan pada persamaan 2 berikut.
𝐿𝑠 = 1 s (X 1 +X 2 X 3 +…+X s ) (2)
𝐿𝑠 = 137.751 12 𝐿𝑠 =  11.479
Dalam konteks peramalan data yang mengandung elemen tren dan musiman, pendekatan Holt- Winters menjadi relevan sebagai metode yang meraih perhatian. Dalam skenario ini, fokus tertuju pada penghitungan nilai awal ( initial values ) dalam rangka penerapan model Holt-Winters dengan penekanan pada pendekatan multiplicative . Persamaan 3 berikut digunakan untuk mencari nilai awal penghalusan tren dan persamaan 4 digunakan untuk mencari nilai awal penghalusan musiman.
𝑇 𝑠 = 1 𝑠 ( 𝑋𝑠+1− 𝑋1 𝑠 + 𝑋𝑠+2− 𝑋2 𝑠 + ⋯ + 𝑋𝑠+𝑠− 𝑋𝑠 𝑠 ) (3)
𝑇 𝑠 = 1 12 ∗ 950,083
𝑇 𝑠 =  79,17361111
𝑆 1 = 𝑋1 𝐿𝑠 , 𝑆 1 = 𝑋1 𝐿𝑠 , 𝑆 1 = 𝑋1 𝐿𝑠 , (4)
𝑆 1 = 14242 11479
𝑆 1 =  1,240673389
Penghalusan  keseluruhan  level  dalam  metode Holt-Winters  Multiplicative melibatkan penghalusan komponen level (tren dan musiman) dalam suatu rangkaian waktu. Persamaan 5, 6, dan 7  berikut  merupakan  menghalusan  keseluruhan  level  yang  mencakup  keseluruhan  tren  dan musiman.
𝐿 𝑡 = 𝛼( 𝑋𝑡 𝑆𝑡−𝑠 ) + (1 − 𝛼)(𝐿 𝑡−1 + 𝑇 𝑡−1 ) (5)
𝐿 𝑡 = 0,1( 13818
1,05425006 ) + (1 − 0,1)(11479,25 + 79,17361111)
𝐿 𝑡 = 11.713,27598
𝑇 𝑡 = 𝛽(𝐿 𝑡 − 𝐿 𝑡−1 ) + (1 − 𝛽)(𝑇 𝑡−1 )(𝐿 𝑡−1 + 𝑇 𝑡−1 ) (6)
𝑇 𝑡 = 0,1(11713,27598 − 11479,25) + (1 − 0,1) × 79,17361111
𝑇 𝑡 =  94,65884823
𝑆 𝑡 =  𝛾 𝑋𝑡 𝐿𝑡 + (1 − 𝛾)𝑆 𝑡−𝑠 (7)
𝑆 𝑡 =  0,1 13818 11713,27598 + (1 − 0,1) ∗ 1,05425006
𝑆 𝑡 =  1,066793759
Proses  peramalan  dengan  metode Holt-Winters  Multiplicative dilakukan  setelah  penghalusan keseluruhan level. Peramalan dilakukan dengan memperbarui komponen musiman dan level sesuai
dengan  data  terbaru.  Hal  ini  tentunya  melibatkan  perhitungan  iteratif  berdasarkan  konstanta smoothing yang  telah  ditentukan.  Setelah  itu,  peramalan multiplicative untuk  periode  berikutnya dapat dihitung dengan menggabungkan nilai level dan komponen musiman yang telah diperbarui. Persamaan  8  berikut  merupakan  perhitungan  peramalan  dengan  menggunakan Holt-Winters Multiplicative . 𝐹 𝑡+𝑝 =   (𝐿 𝑡 +   𝑝𝑇 𝑡 ) 𝑆 𝑡−𝑠+𝑝
(8)
𝐹 𝑡+𝑝 = (11713,27598 +  3 × 94,65884823)   × 0,881764924
𝐹 𝑡+𝑝 =  10.578
Sehingga berdasarkan perhitungan di atas banyaknya pengunjung pada bulan April 2018 diperkirakan sebanyak  10.578  pengunjung.  Setelah  melakukan  proses  peramalan  dengan  α  ( alpha )  0,1  selanjutnya dilakukan dua perhitungan MAPE untuk data pengunjung yang melampirkan data pengunjung keseluruhan dan perhitungan MAPE yang tidak melampirkan data 2020. Untuk menentukan hasil peramalan dengan nilai kesalahan atau error terendah yang diambil sebagai hasil peramalan yang akurat. Perhitungan MAPE dengan tidak  melampirkan  data  pengunjung  2020  dapat  dilihat  pada  persamaan  9  dan  data  pengunjung  dengan melampirkan data 2021 dapat dilihat pada persamaan 10.
MAPE  =   ∑ (𝐷𝑒𝑣𝑖𝑎𝑠𝑖 𝐴𝑏𝑠𝑜𝑙𝑢𝑡)/(𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙) 𝑁 ∗ 100% (9) MAPE  = 400,354574 44 ∗ 100%

## MAPE  =  9,098967592 %
Jadi, perhitungan MAPE dengan tidak melampirkan data pengunjung 2020 untuk alpha 0,1 memiliki error atau nilai kesalahan sebesar sebesar 9,098967592 %.
MAPE  = ∑ (𝐷𝑒𝑣𝑖𝑎𝑠𝑖 𝐴𝑏𝑠𝑜𝑙𝑢𝑡)/(𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙) 𝑁 ∗ 100% (10) MAPE  = 11759,00454 56 ∗ 100%

## MAPE  =  209,982224 %
Jadi, perhitungan MAPE dengan melampirkan data pengunjung 2020  untuk alpha 0,1 memiliki error  atau  nilai  kesalahan  sebesar  sebesar  209,982224  %.  Tingginya  nilai  MAPE  dalam  prediksi pengunjung  Kawah  Ijen  selama  pandemi  dapat  disebabkan  oleh  beberapa  faktor.  Pertama, ketidakpastian yang sangat tinggi terkait dengan perkembangan pandemi dan tindakan pencegahan yang  berubah-ubah  dapat  membuat  prediksi  menjadi  sulit.  Kedua,  model  peramalan  tradisional mungkin  tidak  dapat  mengakomodasi  perubahan  mendalam  dalam  perilaku  dan  preferensi pengunjung wisata selama situasi darurat seperti pandemi. Ketidakpastian dalam data dan kejadian tak  terduga  yang  terkait  dengan  pandemi  dapat  membuat  model  peramalan  cenderung memperkirakan  dengan  error  yang  lebih  besar.  Selain  itu,  asumsi  dasar  dalam  model  peramalan mungkin tidak lagi berlaku akibat perubahan dramatis dalam perilaku konsumen dan situasi global.
Dalam  mengatasi  tantangan  yang  rumit  terkait  dengan  peramalan  kunjungan  wisata, pengembangan  sistem  peramalan  menjadi  esensial  dan  relevan.  Destinasi  Kawah  Ijen,  yang menawarkan pemandangan alam luar biasa dan fenomena unik blue fire, memerlukan pendekatan peramalan  yang  efektif  untuk  pengelolaannya.  Langkah  awal  melibatkan  analisis  data  historis kunjungan,  yang  menjadi  dasar  untuk  mengidentifikasi  pola  musiman  dan  fluktuasi.  Integrasi teknologi,  termasuk  perangkat  lunak  analitik  dan  platform  data,  memungkinkan  pengolahan  dan pembaruan peramalan dapat dilakukan secara efisien. Gambar 2, 3, dan 4 berikut merupakan hasil implementasi dari hasil desain Sistem Peramalan Pengunjung Objek Wisata Kawah Ijen Kabupaten Bondowoso.
Gambar 2. Tampilan dashboard Sistem permalan pengunjung Kawah Ijen
Gambar 3. Tampilan peramalan pada Sistem permalan pengunjung Kawah Ijen

## Gambar 4. Tampilan pengunjung pada Sistem permalan pengunjung Kawah Ijen
Penerapan  sistem  peramalan untuk  kunjungan  wisata  Kawah  Ijen  merupakan upaya  penting dalam  mengoptimalkan  pengelolaan  destinasi  di  wisata  Kawah  Ijen.  Selanjutnya,  integrasi
stakeholder ,  seperti  pengelola  destinasi,  pihak  berwenang, dan  masyarakat  lokal,  berperan  dalam memberikan pemahaman kontekstual yang lebih luas dan akurat. Penerapan sistem peramalan ini memungkinkan  pengambilan  keputusan  yang  lebih  terinformasi  terkait  alokasi  sumber  daya, penjadwalan acara, dan pengaturan kunjungan, seiring dengan perubahan dinamika yang mungkin timbul. Dalam keseluruhan, implementasi sistem peramalan kunjungan wisata Kawah Ijen memiliki potensi  untuk  meningkatkan  efektivitas  pengelolaan  destinasi  dengan  pendekatan  yang  lebih responsif dan adaptif.

## 4. KESIMPULAN
Perancangan  sistem  peramalan  pengunjung  objek  wisata  Kawah  Ijen  Bondowoso menggunakan metode Holt-Winters Multiplicative telah sesuai dengan hasil perhitungan. Pada studi kasus penelitian ini terdapat data pada salah satu periode yang memiliki pola fluktuasi sangat riskan dikarenakan  dampak  dari  pandemi  Covid-19  yang  sangat  berpengaruh  pada  objek  wisata  Kawah Ijen yaitu pada tahun 2020, namun hal ini dapat diantisipasi pada penelitian ini dengan menerapkan dua  perbandingan  nilai  tingkat  akurasi  error  dengan  menggunakan  metode  MAPE  dengan melampirkan hasil nilai MAPE data 2020 dan tanpa melampirkan hasil nilai MAPE data 2020. Hasil dari perhitungan nilai MAPE tanpa melampirkan data 2020 menghasilkan nilai MAPE yaitu sebesar 9,098967592%,  sedangkan  hasil  dari  perhitungan  MAPE  dengan  melampirkan  data  2020 menghasilkan nilai MAPE yaitu sebesar 209,982224 %. Hal ini menunjukkan bahwa terdapat dua perbandingan  perhitungan  MAPE  dengan  metode  Holt-Winters.  Dapat  disimpulkan  bahwa perhitungan  metode  Holt-Winters  tanpa  melampirkan  data  2020  memiliki  MAPE  dengan  nilai 9,031564 % dapat dikatakan sangat rendah karena memiliki rata-rata nilai MAPE dibawah 10%.
Tingkat  akurasi  dalam  prediksi  pengunjung  wisata  Kawah  Ijen  menjadi  kompleks  ketika jumlah prediksi meningkat. Dalam situasi di mana banyak prediksi harus dibandingkan dengan data aktual, dampak kesalahan prediksi ( error ) dalam nilai absolut akan lebih besar. Hal tersebut tentunya dapat  mengakibatkan  nilai  kesalahan  absolut  yang  lebih  tinggi,  yang  pada  akhirnya  akan memengaruhi  nilai  MAPE.  Interpretasi  yang  tepat  dari  nilai  MAPE,  berdasarkan  perbandingan dengan dampak aktual dan konteks situasional, sangat penting dalam mengevaluasi performa model peramalan,  terutama  dalam  era  tantangan  seperti  pandemi  Covid-19  yang  dapat  memengaruhi dinamika  pergerakan  pengunjung  wisata  dengan  cara  yang  kompleks.  Sehingga  penelitian kedepannya perlu diimplementasikan metode yang lebih kompleks untuk peramalan data kompleks.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ratnasari SL, Susanti EN, Tanjung R, Darma DC, Sutjahjo G. An Experience of Tourism Development: How is the Strategy? Journal of Environmental Management and Tourism
1877 Journal of Environmental Management and Tourism [Internet]. 2020 [cited 2023
Aug 23];XI(47):1877–86. Available from: https://doi.org/10.14505/jemt.v11.7
[2] Hidayat R, Mustawinar BH. PERAMALAN JUMLAH WISATAWAN ASING DENGAN MODEL ARIMA. Infinity: Jurnal Matematika dan Aplikasinya [Internet]. 2022 Mar 14 [cited 2023 Aug 23];2(2):104–15. Available from: https://science.e- journal.my.id/ijma/article/view/100
[3] Rizky VM, Suhartini E, Sosiologi J. Eksistensi Pariwisata Songa Adventure dan Perubahan Sosial Masyarakat Condong Kabupaten Probolinggo. 2014 [cited 2023 Aug 23]; Available from: https://repository.unej.ac.id/xmlui/handle/123456789/58689
[4] Aryati A, Purnamasari I, Nasution YN. Peramalan dengan Menggunakan Metode Holt- Winters Exponential Smoothing. EKSPONENSIAL [Internet]. 2021 Jan 19 [cited 2023 Aug 23];11(1):99–106. Available from: http://jurnal.fmipa.unmul.ac.id/index.php/exponensial/article/view/650
[5] Elfajar AB, Setiawan BD, Dewi C. Peramalan Jumlah Kunjungan Wisatawan Kota Batu
Menggunakan Metode Time Invariant Fuzzy Time Series. Jurnal Pengembangan
Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer [Internet]. 2017 Apr 11 [cited 2023 Aug 23];1(2):85–94. Available from: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/19
[6] Rahmad C, Febry Ramadhani M, Puspitasari D, Informasi JT, Malang PN. PERAMALAN
JUMLAH KEDATANGAN WISATAWAN MANCANEGARA DENGAN MENGGUNAKAN METODE TIME INVARIANT FUZZY TIME SERIES (STUDI KASUS : WISATA KABUPATEN PASURUAN). Jurnal Informatika Polinema [Internet]. 2018 May 1 [cited 2023 Aug 23];4(3):195–200. Available from: http://jurnal.polinema.ac.id/index.php/jip/article/view/2813
[7] Yang Y, Guo J, Sun S. Tourism demand forecasting and tourists’ search behavior: evidence from segmented Baidu search volume. Data Science and Management. 2021 Dec 1;4:1–9.
[8] Pranata AS, Adiwijaya NO, Furqon M. Screen Printing T-shirt Stock Forecasting System with Weight Moving Average. Jurnal Komputer Terapan [Internet]. 2023 Jun;9(1):50–7. Available from: https://jurnal.pcr.ac.id/index.php/jkt/article/view/5834
Sintiya ES, Kusumawardana A, Furqon MA, Najwa NF, Puspitaningrum AC, Afrah AS. SARIMA and Holt-Winters Seasonal Methods for Time Series Forecasting in Tuberculosis Case. In: 2020 4th International Conference on Vocational Education and Training (ICOVET). 2020. p. 1–5.
[9] Putu N, Hendayanti N, Nurhidayati M, Artikel R. Perbandingan Metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) dengan Support Vector Regression (SVR) dalam Memprediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara ke Bali. Jurnal Varian [Internet]. 2020 Apr 30 [cited 2023 Aug 23];3(2):149–62. Available from: https://journal.universitasbumigora.ac.id/index.php/Varian/article/view/668
[10] Hariyani R. Peramalan Tingkat Penghunian Kamar Hotel Berbintang di Provinsi Sumatera Barat Menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). 2021;
[11] Hudiyanti CV, Bachtiar FA, Setiawan BD. Perbandingan Double Moving Average dan Double Exponential Smoothing untuk Peramalan Jumlah Kedatangan Wisatawan Mancanegara di Bandara Ngurah Rai. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer [Internet]. 2019 Jan 11 [cited 2023 Aug 23];3(3):2667–72. Available from: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/4791
[12] Safitri T, Dwidayati N, Sugiman S. PERBANDINGAN PERAMALAN MENGGUNAKAN METODE EKSPONENSIAL HOLT-WINTERS SMOOTHING DAN
ARIMA. Unnes Journal of Mathematics [Internet]. 2017 Oct 20 [cited 2023 Aug
23];6(1):48–58. Available from:
https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm/article/view/11717
[13] Teknik J, dan Ilmu Sosial K, Metode Multiplicative P, Dan A, MOBIL Christnatalis P, Seteven B, et al. PERBANDINGAN METODE MULTIPLICATIVE, ADDITIVE DAN DOUBLE SEASONAL HOLT-WINTERS UNTUK PREDIKSI PENJUALAN MOBIL. JURNAL TEKNOLOGI KESEHATAN DAN ILMU SOSIAL (TEKESNOS) [Internet].
2019 [cited 2023 Aug 23];1(1):89–95. Available from: http://e-journal.sari- mutiara.ac.id/index.php/tekesnos/article/view/983
[14] Anggraeni S, Arifin J. Peramalan Permintaan Printing Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing  dan Pengujian Hasil Menggunakan Grafik Tracking Signal pada PT. XYZ. Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan [Internet]. 2022 Aug 4 [cited 2023 Aug
23];8(13):430–9. Available from: http://jurnal.peneliti.net/index.php/JIWP/article/view/1886