PERAMALAN JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA DI DKI JAKARTA DENGAN METODE SARIMA INTERVENSI

JIHAN ALIFIA, . (2026) PERAMALAN JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA DI DKI JAKARTA DENGAN METODE SARIMA INTERVENSI. Sarjana thesis, UNIVERSITAS NEGERI JAKARTA.

	Text COVER.pdf Download (2MB)
	Text BAB I.pdf Download (309kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (867kB) | Request a copy
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (400kB) | Request a copy
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (439kB) | Request a copy
	Text BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (334kB) | Request a copy
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (239kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (477kB) | Request a copy

Abstract

Pandemi COVID-19 telah memberikan guncangan struktural yang ekstrem terhadap sektor pariwisata, yang ditandai dengan penurunan tajam kunjungan wisatawan mancanegara di Provinsi DKI Jakarta. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan dan meramalkan jumlah kunjungan wisatawan mancanegara dengan mengakomodasi dampak penurunan akibat krisis pandemi beserta pergerakan fase pemulihannya. Data yang digunakan adalah deret waktu bulanan dari Januari 2016 hingga Desember 2025. Metode peramalan yang diaplikasikan adalah <em>Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average</em> (SARIMA) yang dikombinasikan dengan Analisis Intervensi. Guncangan pandemi dimodelkan melalui fungsi <em>Step</em> yang diaktifkan pada April 2020, sedangkan masa pemulihan pariwisata ditangkap melalui fungsi <em>Ramp</em> yang diaktifkan sejak Oktober 2021. Hasil penelitian menunjukkan bahwa spesifikasi model terbaik yang diperoleh adalah&nbsp;SARIMA〖(1,1,1)(1,1,1)〗^12. Uji signifikansi parameter mengonfirmasi bahwa intervensi fungsi <em>Step</em> memberikan dampak penurunan drastis yang signifikan, sementara parameter fungsi <em>Ramp</em> tetap dipertahankan secara teoretis untuk merepresentasikan laju pemulihan yang berjalan bertahap. Evaluasi diagnostik menunjukkan bahwa sisaan model telah memenuhi asumsi white noise. Pengukuran akurasi awalnya diestimasi menggunakan <em>Mean Absolute Percentage Error</em> (MAPE), namun karena adanya fluktuasi data ekstrem yang mendekati nol saat pandemi, evaluasi akhir ditetapkan menggunakan <em>Symmetric Mean Absolute Percentage Error</em> (sMAPE) yang lebih tangguh, dengan hasil tingkat akurasi peramalan yang memadai sebesar 22,83%. Proyeksi peramalan untuk periode Januari hingga Desember 2026 mengindikasikan tren pemulihan yang terus meningkat secara konsisten, dengan puncak kedatangan diestimasikan mencapai 652.577 kunjungan pada bulan Desember 2026. **** The COVID-19 pandemic has caused an extreme structural shock to the tourism sector, marked by a sharp decline in international tourist arrivals in DKI Jakarta Province. This research aims to model and forecast the number of international tourist arrivals by accommodating the decline impact due to the pandemic crisis and its recovery phase movement. The data used is a monthly time series from January 2016 to December 2025. The forecasting method applied is the Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) combined with Intervention Analysis. The pandemic shock is modeled using a Step function activated in April 2020, while the tourism recovery period is captured using a Ramp function activated since October 2021. The results show that the best model specification obtained is&nbsp;SARIMA〖(1,1,1)(1,1,1)〗^12</em><em>. The parameter significance test confirms that the Step function intervention has a significant drastic downward impact, while the Ramp function parameter is theoretically retained to represent the gradual recovery rate. The diagnostic evaluation indicates that the model residuals have fulfilled the white noise assumption. The accuracy was initially estimated using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE), but due to extreme data fluctuations approaching zero during the pandemic, the Symmetric Mean Absolute Percentage Error (sMAPE) was ultimately established as a more robust metric, yielding an adequate forecasting accuracy of 22.83%. The forecasting projection for the period of January to December 2026 indicates a consistently increasing recovery trend, with peak arrivals estimated to reach 652,577 visits in December 2026.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Additional Information:	1). Dra. Widyanti Rahayu, M.Si. ; 2). Nilam Novita Sari, M.Stat.
Subjects:	Sains > Statistika
Divisions:	FMIPA > S1 Statistika
Depositing User:	Jihan Alifia .
Date Deposited:	21 Aug 2026 03:42
Last Modified:	21 Aug 2026 03:42
URI:	http://repository.unj.ac.id/id/eprint/72636

Actions (login required)

View Item