KESIMPULAN DAN SARAN

Oleh : Ruth Caroline

KESIMPULAN

1. Analisis korelasi diantara kedua Bandar udara tersebut menunujukkan korelasi yang positif dan kuat.. apabila pada suatu waktu kedatangan turis mancanegara di Bandar udara Soekarno-Hatta mengalami kenaikan berarti jumlah kedatangan turis mancanegara di Bandar udara Ngurah Rai juga akan mengalami kenaikan, dan berlaku sebaliknya

2. Hasil pola data kedatangan turis mancanegara baik di pintu Bandar udara Soekarno- Hatta dan Bandar udara Ngurah Rai menunjukkan pola data tidak stasioner. Maka untuk semua pola data perlu dilakukan proses pembedaan (differencing) agar menghasilkan data yang stasioner tidak mengandung unsur musiman dan dapat diproses lebih lanjut.

3. Hasil pemodelan ARIMA terhadap peramalan kedatangan turis mancanegara memadai untuk melakukan peramalan kedatangan turis mancanegara di kedua Bandar Udara., dimana model ARIMA untuk Bandar udara Soekarno-Hatta adalah ARIMA (0,1,1)(0,1,1)12. Sedangkan untuk peramalan kedatangan turis mancanegara di Bandar Udara Ngurah Rai model yang digunakan adalah ARIMA (0,1,0)(0,1,1)12.

. SARAN

1. Peramalan kedatangan turis mancanegara ini perlu dilakukan secara berkala dan teratur dalam periode tertentu. Karena ARIMA merupakan metode yang sangat baik diterapkan dalam peramalan jangka pendek. Selain itu untuk setiap data yang akan diamasukkan kembali ke model ARIMA akan menghasilkan pola data yang berbeda, sehingga model yang terbaik diterapkan juga akan berbeda.

2. Bandar udara Soekarno-Hatta dan Ngurah Rai dijadikan pintu masuk utama kedatangan turis mancanegara ke Indonesia, maka perlu dilakukan pencatatan data yang teratur dan terdokumentasi dengan baik sehingga dapat dijadikan bahan pertimbangan bagi para pengambil kebijakan. Selain itu perlu dilakukan pencatatan dan peramalan kedatangan untuk wisatawan yang berkunjung dengan alat transportasi darat dan laut

3. Perlu adanya pengembangan model peramalan dengan menggunakan metode lain untuk dibandingkan keakuratannya dalam meramalkan kedatangan turis mancanegara ke Indonesia. Misalnya peramalan dengan menggunakan metode VAR dengan

software E Views agar dapat dilihat interaksi kointegrasi baik diantara semua bandar udara maupun pelabuhan.

4. Agar tidak terjadi penurunan dalam jumlah wisatawan mancanegara yang mengunjungi Indonesia, maka perlu dijaga kestabilan dalam negeri ,agar mengurangi ketakutan para wisatawan untuk berkunjung

DAFTAR PUSTAKA

Aritonang R dan Lerbin R. 2009. Peramalan Bisnis. Ghalia Indonesia, Jakarta. Assauri,S. Manajemen Produksi Operasi. 1999. LPFE UI, Jakarta.

Box, G., G Jenkins and G. Reinsel. 1994. Time Series Analysis Forecasting and Control. Third Edition. Holden-Day, San Fransisco.

Bowerman, Bruce L. & Richard T. O’Connel. 1993. Forecasting and Time Series.

Wadsworth,Inc, United States.

Chiang, A.A. Dasar-Dasar Matematika Ekonomi. 1993. Jakarta : Erlangga

Hanke J, Reitsch A. 1996. Bussines Forecasting. Prentice Hall International Edition. Engkewood Clifffs, New Jersey :

Kurniawati, A.D. 2009. Peramalan penjualan Candy dan Cookies dalam Perencanaan Kuantitas Produk UKM Warung Cokelat di Kota Bogor. Skripsi pada Departemen Manajemen Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor,Bogor.

Istiqomah. 2006. Aplikasi Model ARIMA untuk Forecasting Produk Gula pada PT Perkebunan Nusantara IX (PERSERO). Skripsi pada Program Studi Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Semarang, Semarang.

Lovelock, C. 2007. Manajemen Pemasaran Jasa (Terjemahan). PT. Indeks, Jakarta.

Makridakis, S. , S C. Wheelwright, dan V. E. McGee. 1999. Metode dan Aplikasi Peramalan, Jakarta: Erlangga,

Ramadhan, G.D.. 2011. Analisis Peramalan Ekspor, Konsumsi Domestik, dan Produksi Crude Palm Oil (CPO). Skripsi pada Departemen Agribisnis Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor, Bogor.

Render, B dan J. Heizer. 2001. Prinsip-Prinsip Manajemen Operasi. (Terjemahan). Salemba Empat,Jakarta.

Rosyiidah, Umi. 2005. Pemodelan ARIMA dalam Peramalan Penumpang Kereta Api Pada Daerah Operasi (DAOP) IX Jember. Jurnal pada Jurusan Matematika, universitas, Jember.

Sedarmayanti.. 2005. Membangun Kebudayaan dan Pariwisata. Mandar Maju, Jakarta.

Spillane, James. J. Ekonomi Pariwisata, Sejarah dan Prospeknya. Googlr Books. Supranto, J. 2000. Metode Ramalan Kuantitatif : untuk perencanaan Ekonomi.

Rineka Cipta, Jakarta.

Prawirosentono, S. 2007. Manajemen Operasi. Bumi Aksara, Jakarta.

Pelabuhan Masuk

2012

Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember

Soekarno-Hatta 156,654 154,698 Ngurah Rai 249,728 209,160 Polonia 15,384 14,843 Batam 102,630 83,089 Sam Ratulangi 1,827 1,171 Juanda 14,200 14,290 Entikong 2,324 1,787 Adi Sumarmo 1,482 1,622 Minangkabau 2,502 2,561 Tanjung Priok 5,449 4,409 Tanjung Pinang 9,524 6,869 Selaparang 1,230 871 Makassar 1,064 1,048 Sepinggan 1,157 1,836

Sultan Syarif Kasim II 1,408 1,720

Adi Sucipto 3,795 3,447

Husein Sastranegara 9,600 10,667

Tanjung Uban 30,546 23,440

Tanjung Balai Karimun 9,455 8,123

Lainnya 32,733 46,851

Lanjutan Lampiran 1 (tahun 2011)

Pelabuhan Masuk

2011

Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember

Soekarno-Hatta 138,987 144,299 160,650 151,989 150,407 164,689 200,180 142,974 169,777 175,068 171,215 162,787 Ngurah Rai 208,337 201,457 202,539 224,423 208,832 245,248 279,219 252,698 252,855 244,421 220,341 248,336 Polonia 12,172 14,270 15,600 14,998 16,648 15,979 17,646 13,225 14,517 15,392 19,907 22,296 Batam 77,925 86,318 87,776 92,055 96,206 111,619 108,383 84,918 90,569 95,250 100,404 130,158 Sam Ratulangi 1,050 1,264 1,778 1,764 1,436 1,513 2,011 2,199 1,927 2,100 1,425 1,607 Juanda 13,580 13,086 15,317 14,179 14,894 16,215 16,788 16,553 14,264 15,406 18,650 16,883 Entikong 1,647 2,297 2,044 1,831 2,201 2,118 1,559 2,643 1,759 1,506 2,269 3,380 Adi Sumarmo 1,374 1,622 2,501 1,993 2,542 1,795 1,989 1,937 2,029 1,837 1,993 2,218 Minangkabau 2,183 2,646 3,215 2,107 2,669 2,707 2,734 1,628 1,903 1,799 3,740 3,254 Tanjung Priok 5,903 5,089 5,593 5,278 5,452 5,270 5,273 4,864 4,972 5,180 6,980 5,317 Tanjung Pinang 6,194 8,648 8,388 9,026 8,523 11,067 8,987 7,858 7,849 7,483 9,969 12,188 Selaparang 1,164 835 1,315 1,639 1,698 1,683 2,182 1,506 1,216 1,629 1,368 1,703 Makassar 906 1,083 939 1,146 1,090 1,289 1,277 1,295 964 1,178 1,615 1,513 Sepinggan 1,355 1,356 1,744 1,283 1,158 1,295 1,137 1,124 1,311 1,242 1,408 1,194

Sultan Syarif Kasim II 1,412 1,468 1,852 1,982 2,131 1,982 2,079 1,731 1,482 1,485 2,214 2,164 Adi Sucipto 2,990 3,344 5,187 4,651 5,106 3,700 4,519 3,826 2,672 3,417 4,851 3,897

Husein Sastranegara 9,383 8,747 9,057 9,732 9,397 11,079 11,806 6,507 6,916 9,126 11,155 12,380 Tanjung Uban 22,663 25,662 28,523 26,206 25,487 32,372 31,694 32,806 25,208 27,097 25,425 34,210

Tanjung Balai Karimun 7,193 9,903 8,933 9,284 8,680 9,325 9,907 5,587 8,355 8,090 8,628 10,512 Lainnya 32,403 34,663 35,117 32,527 35,634 33,457 36,081 35,205 39,526 37,300 41,391 48,542

Lanjutan lampiran 1 (tahun 2010)

Pelabuhan Masuk

2010

Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember

Soekarno-Hatta 117,422 121,727 183,449 173,906 183,218 155,951 180,353 142,050 125,439 153,300 147,579 139,242 Ngurah Rai 178,358 191,362 191,125 184,230 199,401 224,695 252,110 243,222 232,516 229,651 196,856 222,497 Polonia 11,365 12,625 14,000 12,326 13,298 15,499 15,244 11,447 12,127 13,520 14,102 16,857 Batam 79,560 80,966 81,732 77,178 84,617 92,719 86,716 76,809 74,511 77,183 85,307 110,148 Sam Ratulangi 1,841 2,308 1,602 1,445 1,602 1,590 1,776 1,689 1,561 1,847 1,477 1,482 Juanda 13,889 12,241 14,455 12,561 13,459 15,008 15,941 14,420 13,171 12,297 17,255 14,191 Entikong 1,262 2,432 1,873 1,538 2,073 2,099 2,134 1,874 1,816 1,139 1,915 3,281 Adi Sumarmo 1,033 1,163 2,117 1,790 2,368 2,183 2,334 2,067 2,361 2,384 869 1,681 Minangkabau 1,714 2,005 2,350 1,906 2,092 2,972 2,434 1,180 2,279 1,864 3,342 3,344 Tanjung Priok 5,535 5,260 5,271 4,945 4,720 5,035 5,088 5,943 4,776 5,690 6,044 5,552 Tanjung Pinang 6,173 8,548 7,731 7,942 8,474 10,030 8,091 7,093 8,390 7,237 8,167 10,078 Selaparang 727 974 1,293 1,319 1,170 1,585 2,134 2,171 1,340 1,459 1,253 1,863 Makassar 1,913 2,045 1,080 925 913 1,093 935 1,026 946 950 3,059 1,326 Sepinggan 615 694 1,254 899 780 891 846 841 889 1,104 1,116 895

Sultan Syarif Kasim II 1,056 1,268 1,319 1,234 1,131 1,642 1,223 905 1,508 1,089 2,070 833 Adi Sucipto 3,672 4,006 4,467 3,733 5,170 4,747 4,576 4,188 3,488 4,419 1,254 3,267

Husein Sastranegara 6,444 6,809 7,155 6,885 8,156 7,680 8,409 7,218 5,227 9,570 6,321 10,404 Tanjung Uban 21,604 23,718 27,100 22,281 26,349 29,928 27,000 26,653 23,187 25,435 26,029 34,661

Tanjung Balai Karimun 6,912 9,100 9,446 8,180 8,543 9,413 9,237 6,126 7,119 7,707 8,605 10,520 Lainnya 32,704 33,884 35,423 30,692 32,497 28,662 31,895 29,608 37,716 36,809 45,532 52,099

Lanjutan Lampiran 1 (Tahun 2009)

Pelabuhan Masuk

2009

Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember

Soekarno-Hatta 92,136 97,985 121,699 96,709 119,231 125,111 150,924 123,405 87,047 117,911 127,299 130,983 Ngurah Rai 173,919 146,192 168,036 188,189 190,697 200,503 235,042 232,164 218,245 225,606 184,622 221,604 Polonia 11,248 9,133 13,617 11,481 13,031 14,166 13,886 12,043 9,702 11,861 12,042 15,983 Batam 81,601 68,964 87,154 77,788 79,969 84,521 70,864 78,422 66,105 72,195 78,764 105,037 Juanda 1,981 1,956 2,274 2,538 2,543 2,393 2,970 3,559 2,633 2,675 1,923 2,270 Sam Ratulangi 10,665 9,916 13,061 11,582 13,448 14,879 14,810 15,661 10,381 12,630 16,413 14,630 Entikong 1,581 1,175 1,859 1,497 1,814 1,820 1,451 1,578 2,192 1,314 1,855 3,054 Adi Sumarmo 1,088 909 1,313 1,192 1,444 1,611 1,713 1,391 1,211 1,777 1,239 1,601 Minangkabau 3,757 4,611 4,597 4,450 5,776 6,224 6,872 1,932 1,965 4,140 3,037 3,641 Tg. Priok 5,911 5,111 4,957 5,212 5,567 5,444 4,791 4,583 4,959 4,746 3,011 4,920 Tg. Pinang 9,909 6,606 9,867 8,428 9,001 10,241 7,159 8,025 8,407 7,598 7,864 9,382 Lainnya 79,369 68,997 82,880 78,055 79,214 83,669 82,933 84,034 80,952 84,706 93,600 112,314 Total 473,165 421,555 511,314 487,121 521,735 550,582 593,415 566,797 493,799 547,159 531,669 625,419

Lanjutan lampiran 1 (tahun 2008)

Pelabuhan Masuk

2008

Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember

Soekarno-Hatta 101,190 110,477 123,981 105,338 122,627 120,270 145,535 149,635 97,764 120,683 117,008 150,209 Ngurah Rai 147,319 159,681 159,886 154,777 167,342 178,258 190,662 195,758 189,247 189,142 172,813 176,901 Polonia 8,322 8,581 9,843 9,180 11,655 9,698 11,898 14,890 8,021 10,477 11,134 16,512 Batam 77,656 87,206 92,174 78,838 87,079 98,404 85,560 94,257 74,690 82,630 90,102 112,794 Juanda 927 1,328 1,686 1,669 1,697 1,607 1,952 2,048 2,109 2,432 2,032 2,308 Sam Ratulangi 9,043 10,403 11,485 10,597 12,646 12,416 14,006 18,171 17,363 11,011 13,858 15,727 Entikong 1,043 1,613 1,610 1,234 1,606 1,553 1,363 2,331 1,790 1,430 1,672 2,744 Adi Sumarmo 1,508 1,469 2,130 1,536 2,107 1,776 1,892 1,601 947 1,404 1,194 1,458 Minangkabau 1,880 2,208 3,313 2,016 3,583 3,586 3,408 3,435 3,460 2,936 3,320 7,766 Tg. Priok 5,102 5,820 5,626 5,648 5,962 5,610 5,570 5,781 5,656 5,682 6,098 5,331 Tg. Pinang 6,538 9,736 10,415 8,915 12,001 11,692 9,871 13,319 9,735 8,966 9,272 13,045 Lainnya 77,438 66,927 79,892 79,381 80,650 84,194 95,647 98,280 90,236 92,598 95,659 105,657 Total 437,966 465,449 502,041 459,129 508,955 529,064 567,364 599,506 501,018 529,391 524,162 610,452

Lampiran 2 plot data kedatangan turis mancanegara di Bandar udara soekarno-hatta sebelum proses

differencing

Lampiran 4 hasil olahan minitab ARIMA (1,1,1)(1,1,1)12 ARIMA Model: Soekarno-Hatta

Estimates at each iteration

Iteration SSE Parameters

0 15443384168 0.100 0.100 0.100 0.100 578.804 1 14408421082 -0.016 0.195 0.200 0.250 648.768 2 14138488194 0.015 0.045 0.283 0.174 749.409 3 13953754916 0.059 -0.105 0.352 0.084 804.286 4 13738424585 0.131 -0.255 0.453 0.003 805.339 5 13518479191 0.228 -0.370 0.575 -0.051 740.793 6 13240685293 0.342 -0.480 0.707 -0.108 641.735 7 12713317813 0.466 -0.604 0.849 -0.184 514.893 8 11922210620 0.536 -0.690 0.970 -0.232 438.718 9 11254515018 0.451 -0.833 0.965 -0.365 451.623 10 9653424426 0.393 -0.983 0.967 -0.507 555.970 11 8899221606 0.245 -1.002 0.954 -0.657 530.766 12 8847476719 0.255 -1.001 0.971 -0.663 597.633 13 8791371659 0.240 -0.999 0.957 -0.709 530.952 14 8768300837 0.255 -0.999 0.973 -0.709 602.936 15 8750181830 0.255 -0.999 0.966 -0.718 561.791 16 8742093724 0.263 -0.999 0.967 -0.725 600.723 17 8741992009 0.263 -0.999 0.967 -0.725 598.737 18 8741974353 0.264 -0.999 0.966 -0.726 597.892 19 8741960715 0.264 -0.999 0.966 -0.727 597.638 20 8741464456 0.267 -0.999 0.965 -0.730 603.335 21 8740654926 0.269 -0.999 0.966 -0.731 610.154 Unable to reduce sum of squares any further

* WARNING * Back forecasts not dying out rapidly Final Estimates of Parameters

Type Coef SE Coef T P AR 1 0.2691 0.1996 1.35 0.187 SAR 12 -0.9988 0.0531 -18.81 0.000 MA 1 0.9659 0.1145 8.44 0.000 SMA 12 -0.7313 0.2138 -3.42 0.002 Constant 610.2 216.4 2.82 0.008 Differencing: 1 regular, 1 seasonal of order 12

Number of observations: Original series 49, after differencing 36 Residuals: SS = 8563580128 (backforecasts excluded)

MS = 276244520 DF = 31

Modified Box-Pierce (Ljung-Box) Chi-Square statistic Lag 12 24 36 48

Chi-Square 12.1 26.1 * * DF 7 19 * * P-Value 0.096 0.128 * *

Lampiran 5 Hasil pengolahan data model ARIMA (0,1,1)(0,1,1)

ARIMA Model: Soekarno-Hatta

Estimates at each iteration

Iteration SSE Parameters 0 14714699949 0.100 0.100 714.572 1 14136952448 0.250 0.144 755.851tab 2 13907808123 0.310 0.217 759.247 3 13747052080 0.344 0.284 727.532 4 13613248712 0.373 0.342 698.704 5 13489308575 0.398 0.396 673.285 6 13366048981 0.421 0.449 649.801 7 13240386046 0.443 0.500 627.580 8 13117298484 0.464 0.549 606.650 9 13010645779 0.482 0.593 587.614 10 12935069573 0.497 0.628 571.257 11 12892864674 0.508 0.654 558.102 12 12873888513 0.515 0.670 548.289 13 12866621492 0.520 0.680 541.546 14 12864113685 0.523 0.686 537.247 15 12863301991 0.525 0.689 534.655 16 12863049908 0.526 0.691 533.149 17 12862974126 0.527 0.692 532.293 18 12862952168 0.527 0.692 531.814 Relative change in each estimate less than 0.0010

Final Estimates of Parameters

Type Coef SE Coef T P MA 1 0.5269 0.1443 3.65 0.001 SMA 12 0.6924 0.2136 3.24 0.003 Constant 531.8 633.6 0.84 0.407

Differencing: 1 regular, 1 seasonal of order 12

Number of observations: Original series 49, after differencing 36 Residuals: SS = 10003930344 (backforecasts excluded)

MS = 303149404 DF = 33

Modified Box-Pierce (Ljung-Box) Chi-Square statistic Lag 12 24 36 48

Chi-Square 4.5 19.7 * * DF 9 21 * * P-Value 0.879 0.543 * *

Lampiran 6 hasil pengolahan data model ARIMA (0,1,1)(1,1,1) ARIMA Model: Soekarno-Hatta

Estimates at each iteration

Iteration SSE Parameters

0 14869456733 0.100 0.100 0.100 643.115 1 14518918942 0.205 0.176 0.250 611.051 2 14167806780 0.055 0.265 0.176 753.721 3 14005579315 -0.095 0.290 0.082 849.799 4 13839820025 -0.245 0.317 -0.003 925.330 5 13684862368 -0.376 0.347 -0.065 964.883 6 13574575225 -0.473 0.373 -0.110 981.364 7 13483227678 -0.560 0.394 -0.157 994.523 8 13386726834 -0.645 0.413 -0.211 1009.240 9 13243204410 -0.735 0.430 -0.279 1027.917 10 12892453595 -0.841 0.449 -0.371 1052.409 11 11568788136 -0.980 0.484 -0.520 1074.607 12 10706255622 -0.996 0.578 -0.660 1116.336 13 10451301204 -0.995 0.634 -0.722 1168.949 14 10379777003 -0.996 0.672 -0.744 1177.943 15 10327699447 -0.996 0.707 -0.749 1170.513 16 10250196306 -0.997 0.747 -0.748 1151.693 17 10107942963 -0.999 0.798 -0.742 1125.711 18 9808500621 -1.000 0.869 -0.733 1091.083 19 9491922725 -1.002 0.974 -0.718 1051.076 20 9347006499 -1.002 0.958 -0.730 742.200 21 9334431800 -1.002 0.966 -0.723 831.113 22 9329167109 -1.002 0.960 -0.722 804.497 23 9325546748 -1.002 0.961 -0.716 853.269 24 9325465795 -1.002 0.960 -0.716 849.610 Unable to reduce sum of squares any further

* WARNING * Back forecasts not dying out rapidly Final Estimates of Parameters

Type Coef SE Coef T P SAR 12 -1.0021 0.0446 -22.48 0.000 MA 1 0.9602 0.0998 9.62 0.000 SMA 12 -0.7165 0.2119 -3.38 0.002 Constant 849.6 238.1 3.57 0.001

Differencing: 1 regular, 1 seasonal of order 12

Number of observations: Original series 49, after differencing 36 Residuals: SS = 9137553089 (backforecasts excluded)

MS = 285548534 DF = 32

Modified Box-Pierce (Ljung-Box) Chi-Square statistic Lag 12 24 36 48

Chi-Square 17.8 30.5 * * DF 8 20 * * P-Value 0.023 0.062 * *

Lampiran 7 hasil pengolahan data model ARIMA (1,1,1)(0,1,1)

ARIMA Model: Soekarno-Hatta

Estimates at each iteration

Iteration SSE Parameters

0 15377804658 0.100 0.100 0.100 643.115 1 14158682446 -0.036 0.228 0.129 769.357 2 13919868409 0.026 0.328 0.210 750.842 3 13720074094 0.111 0.445 0.272 654.219 4 13526474419 0.201 0.560 0.328 568.166 5 13323150871 0.286 0.665 0.381 486.697 6 13085268119 0.365 0.762 0.434 411.069 7 12756491100 0.442 0.858 0.487 344.451 8 12627617251 0.484 0.933 0.528 330.185 9 12491737138 0.411 0.908 0.548 234.523 10 12453937086 0.412 0.918 0.582 333.822 11 12414086192 0.384 0.900 0.603 277.598 12 12391698464 0.386 0.905 0.626 325.779 13 12377545205 0.369 0.894 0.639 298.888 14 12369733796 0.371 0.896 0.652 320.727 15 12366067584 0.362 0.891 0.659 308.313 16 12364153953 0.363 0.892 0.665 317.293 17 12363434242 0.359 0.889 0.668 312.128 18 12363047564 0.360 0.889 0.671 315.596 19 12362939577 0.358 0.888 0.672 313.605 20 12362869849 0.358 0.888 0.673 314.903 21 12362862785 0.358 0.888 0.674 314.168 22 12362851933 0.358 0.888 0.674 314.647

Final Estimates of Parameters

Type Coef SE Coef T P AR 1 0.3578 0.2116 1.69 0.101 MA 1 0.8880 0.1179 7.53 0.000 SMA 12 0.6744 0.2315 2.91 0.006 Constant 314.6 175.6 1.79 0.083

Differencing: 1 regular, 1 seasonal of order 12

Number of observations: Original series 49, after differencing 36 Residuals: SS = 9941532030 (backforecasts excluded)

MS = 310672876 DF = 32

Modified Box-Pierce (Ljung-Box) Chi-Square statistic Lag 12 24 36 48

Chi-Square 6.7 19.5 * * DF 8 20 * * P-Value 0.572 0.491 * *

Lampiran 8 grafik pola deret waktu kedatangan turis mancanegara di Bandar udara Ngurah Rai

Lampiran 10 PACF data kedatangan turis mancanegara di Ngurah Rai setelah melalui proses differences

Lampiran 11 grafik ACF kunjungan wisatawan manca negara ke Bali setelah dilakukan differencing

Lampiran 12 hasil olahan data ARIMA (0,1,1)(0,1,0)12

ARIMA Model: Ngurah Rai

Estimates at each iteration

Iteration SSE Parameters 0 13279393045 0.100 410.961 1 11802255540 0.250 395.520 2 10580560152 0.400 396.079 3 9567245880 0.550 400.825 4 8752310106 0.700 410.658 5 8317909089 0.850 457.937 6 8315602342 0.858 572.404 7 8315553743 0.857 581.615 8 8315551793 0.857 581.456

Relative change in each estimate less than 0.0010

Final Estimates of Parameters

Type Coef SE Coef T P SMA 12 0.8572 0.2035 4.21 0.000 Constant 581.5 897.4 0.65 0.521

Differencing: 1 regular, 1 seasonal of order 12

Number of observations: Original series 49, after differencing 36 Residuals: SS = 7039039540 (backforecasts excluded)

MS = 207030575 DF = 34

Modified Box-Pierce (Ljung-Box) Chi-Square statistic Lag 12 24 36 48

Chi-Square 12.6 25.9 * * DF 10 22 * * P-Value 0.245 0.254 * *

Lampiran 13 hasil pengolahan minitab ARIMA model (0,1,1)(0,1,0)

ARIMA Model: Ngurah Rai

Estimates at each iteration

Iteration SSE Parameters 0 12973795400 0.100 410.961 1 11192039265 0.250 373.665 2 9809824955 0.400 376.334 3 8785823136 0.550 381.322 4 8127080199 0.700 359.654 5 7850084437 0.834 232.549 6 7788974765 0.868 89.203 7 7715320083 0.905 35.654 8 7560168327 0.953 -37.455 9 7523252229 0.966 -48.118 10 7516279073 0.968 -14.851 11 7513697700 0.970 -12.570 12 7513697438 0.970 -12.127 13 7513697399 0.970 -12.025 14 7513697388 0.970 -11.975 15 7513697388 0.970 -11.925 16 7513697387 0.970 -11.913 17 7513697387 0.970 -11.907

Relative change in each estimate less than 0.0010 Final Estimates of Parameters

Type Coef SE Coef T P MA 1 0.9695 0.0834 11.63 0.000 Constant -11.9 214.7 -0.06 0.956

Differencing: 1 regular, 1 seasonal of order 12

Number of observations: Original series 49, after differencing 36 Residuals: SS = 7494841334 (backforecasts excluded)

MS = 220436510 DF = 34

Modified Box-Pierce (Ljung-Box) Chi-Square statistic Lag 12 24 36 48

Chi-Square 12.0 17.6 * * DF 10 22 * * P-Value 0.286 0.730 * *

Lampiran 14 hasil olahan data minitab model ARIMA (1,1,1)(1,1,1)

ARIMA Model: Ngurah Rai

Estimates at each iteration

Iteration SSE Parameters

0 14428635983 0.100 0.100 0.100 0.100 332.879 1 13744520178 0.086 -0.050 0.120 -0.036 376.112 2 13543586746 0.225 0.072 0.270 0.091 275.845 3 13293909895 0.359 0.009 0.420 0.031 236.078 4 12944835864 0.485 -0.008 0.570 0.020 180.685 5 12320221551 0.592 0.083 0.720 0.123 110.732 6 10811801202 0.575 -0.067 0.819 0.002 84.130 7 9567671718 0.473 0.045 0.825 0.152 66.677 8 8115441599 0.323 -0.038 0.822 0.133 82.938 9 6849444437 0.173 -0.060 0.831 0.219 97.435 10 5808471934 0.023 -0.160 0.831 0.293 134.724 11 5085634076 -0.061 -0.293 0.833 0.392 176.704 12 4708859359 -0.082 -0.409 0.827 0.459 195.169 13 4493656299 -0.092 -0.497 0.823 0.514 200.038 14 4363776653 -0.106 -0.566 0.820 0.555 187.571 15 4280122079 -0.117 -0.619 0.822 0.587 168.580 16 4222539407 -0.130 -0.662 0.825 0.610 138.151 17 4179614919 -0.140 -0.697 0.833 0.629 109.051 18 4145179300 -0.154 -0.729 0.840 0.642 72.652 19 4114809166 -0.163 -0.757 0.852 0.652 42.386 20 4086069024 -0.176 -0.783 0.860 0.660 4.585 21 4055928702 -0.186 -0.809 0.874 0.667 -24.150 22 4022570436 -0.200 -0.835 0.884 0.672 -64.210 23 3981548555 -0.211 -0.861 0.903 0.678 -91.131 24 3931264557 -0.227 -0.889 0.915 0.682 -136.431 25 3865590944 -0.237 -0.917 0.942 0.687 -158.781 ** Convergence criterion not met after 25 iterations **

* WARNING * Back forecasts not dying out rapidly

Final Estimates of Parameters

Type Coef SE Coef T P AR 1 -0.2366 0.2442 -0.97 0.340 SAR 12 -0.9168 0.1724 -5.32 0.000 MA 1 0.9424 0.1317 7.16 0.000 SMA 12 0.6875 0.2737 2.51 0.017 Constant -158.78 51.91 -3.06 0.005

Differencing: 1 regular, 1 seasonal of order 12

Number of observations: Original series 49, after differencing 36 Residuals: SS = 3497911508 (backforecasts excluded)

MS = 112835855 DF = 31

Modified Box-Pierce (Ljung-Box) Chi-Square statistic Lag 12 24 36 48

Chi-Square 15.8 29.8 * * DF 7 19 * * P-Value 0.027 0.054 * *

KESIMPULAN DAN SARAN

KESIMPULAN

. SARAN

software E Views agar dapat dilihat interaksi kointegrasi baik diantara semua bandar udara maupun pelabuhan.

4. Agar tidak terjadi penurunan dalam jumlah wisatawan mancanegara yang mengunjungi Indonesia, maka perlu dijaga kestabilan dalam negeri ,agar mengurangi ketakutan para wisatawan untuk berkunjung

Pelabuhan Masuk 2012 Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Soekarno-Hatta 156,654 154,698 Ngurah Rai 249,728 209,160 Polonia 15,384 14,843 Batam 102,630 83,089 Sam Ratulangi 1,827 1,171 Juanda 14,200 14,290 Entikong 2,324 1,787 Adi Sumarmo 1,482 1,622 Minangkabau 2,502 2,561 Tanjung Priok 5,449 4,409 Tanjung Pinang 9,524 6,869 Selaparang 1,230 871 Makassar 1,064 1,048 Sepinggan 1,157 1,836

Sultan Syarif Kasim II 1,408 1,720

Adi Sucipto 3,795 3,447

Husein Sastranegara 9,600 10,667

Tanjung Uban 30,546 23,440

Tanjung Balai Karimun 9,455 8,123

Lainnya 32,733 46,851

Lanjutan Lampiran 1 (tahun 2011)

Pelabuhan Masuk

2011

Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember

Sultan Syarif Kasim II 1,412 1,468 1,852 1,982 2,131 1,982 2,079 1,731 1,482 1,485 2,214 2,164 Adi Sucipto 2,990 3,344 5,187 4,651 5,106 3,700 4,519 3,826 2,672 3,417 4,851 3,897

Husein Sastranegara 9,383 8,747 9,057 9,732 9,397 11,079 11,806 6,507 6,916 9,126 11,155 12,380 Tanjung Uban 22,663 25,662 28,523 26,206 25,487 32,372 31,694 32,806 25,208 27,097 25,425 34,210

Tanjung Balai Karimun 7,193 9,903 8,933 9,284 8,680 9,325 9,907 5,587 8,355 8,090 8,628 10,512 Lainnya 32,403 34,663 35,117 32,527 35,634 33,457 36,081 35,205 39,526 37,300 41,391 48,542

Lanjutan lampiran 1 (tahun 2010)

Pelabuhan Masuk

2010

Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember

Sultan Syarif Kasim II 1,056 1,268 1,319 1,234 1,131 1,642 1,223 905 1,508 1,089 2,070 833 Adi Sucipto 3,672 4,006 4,467 3,733 5,170 4,747 4,576 4,188 3,488 4,419 1,254 3,267

Husein Sastranegara 6,444 6,809 7,155 6,885 8,156 7,680 8,409 7,218 5,227 9,570 6,321 10,404 Tanjung Uban 21,604 23,718 27,100 22,281 26,349 29,928 27,000 26,653 23,187 25,435 26,029 34,661

Tanjung Balai Karimun 6,912 9,100 9,446 8,180 8,543 9,413 9,237 6,126 7,119 7,707 8,605 10,520 Lainnya 32,704 33,884 35,423 30,692 32,497 28,662 31,895 29,608 37,716 36,809 45,532 52,099

Lanjutan Lampiran 1 (Tahun 2009)

Pelabuhan Masuk

2009

Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember

Lanjutan lampiran 1 (tahun 2008)

Pelabuhan Masuk

2008

Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember

Lampiran 2 plot data kedatangan turis mancanegara di Bandar udara soekarno-hatta sebelum proses

differencing

Lampiran 4 hasil olahan minitab ARIMA (1,1,1)(1,1,1)12 ARIMA Model: Soekarno-Hatta

Estimates at each iteration

Iteration SSE Parameters

* WARNING * Back forecasts not dying out rapidly Final Estimates of Parameters

Number of observations: Original series 49, after differencing 36 Residuals: SS = 8563580128 (backforecasts excluded)

MS = 276244520 DF = 31

Modified Box-Pierce (Ljung-Box) Chi-Square statistic Lag 12 24 36 48

Chi-Square 12.1 26.1 * * DF 7 19 * * P-Value 0.096 0.128 * *

Lampiran 5 Hasil pengolahan data model ARIMA (0,1,1)(0,1,1)

ARIMA Model: Soekarno-Hatta

Estimates at each iteration

Final Estimates of Parameters

Type Coef SE Coef T P MA 1 0.5269 0.1443 3.65 0.001 SMA 12 0.6924 0.2136 3.24 0.003 Constant 531.8 633.6 0.84 0.407

Differencing: 1 regular, 1 seasonal of order 12

Number of observations: Original series 49, after differencing 36 Residuals: SS = 10003930344 (backforecasts excluded)

MS = 303149404 DF = 33

Modified Box-Pierce (Ljung-Box) Chi-Square statistic Lag 12 24 36 48

Chi-Square 4.5 19.7 * * DF 9 21 * * P-Value 0.879 0.543 * *

Lampiran 6 hasil pengolahan data model ARIMA (0,1,1)(1,1,1) ARIMA Model: Soekarno-Hatta

Estimates at each iteration

Iteration SSE Parameters

* WARNING * Back forecasts not dying out rapidly Final Estimates of Parameters

Type Coef SE Coef T P SAR 12 -1.0021 0.0446 -22.48 0.000 MA 1 0.9602 0.0998 9.62 0.000 SMA 12 -0.7165 0.2119 -3.38 0.002 Constant 849.6 238.1 3.57 0.001

Differencing: 1 regular, 1 seasonal of order 12

Number of observations: Original series 49, after differencing 36 Residuals: SS = 9137553089 (backforecasts excluded)

MS = 285548534 DF = 32

Modified Box-Pierce (Ljung-Box) Chi-Square statistic Lag 12 24 36 48

Chi-Square 17.8 30.5 * * DF 8 20 * * P-Value 0.023 0.062 * *

Lampiran 7 hasil pengolahan data model ARIMA (1,1,1)(0,1,1)

ARIMA Model: Soekarno-Hatta

Estimates at each iteration

Iteration SSE Parameters

Final Estimates of Parameters

Type Coef SE Coef T P AR 1 0.3578 0.2116 1.69 0.101 MA 1 0.8880 0.1179 7.53 0.000 SMA 12 0.6744 0.2315 2.91 0.006 Constant 314.6 175.6 1.79 0.083

Differencing: 1 regular, 1 seasonal of order 12

Number of observations: Original series 49, after differencing 36 Residuals: SS = 9941532030 (backforecasts excluded)

MS = 310672876 DF = 32

Modified Box-Pierce (Ljung-Box) Chi-Square statistic Lag 12 24 36 48

Chi-Square 6.7 19.5 * * DF 8 20 * * P-Value 0.572 0.491 * *

Lampiran 8 grafik pola deret waktu kedatangan turis mancanegara di Bandar udara Ngurah Rai

Lampiran 10 PACF data kedatangan turis mancanegara di Ngurah Rai setelah melalui proses differences

Lampiran 11 grafik ACF kunjungan wisatawan manca negara ke Bali setelah dilakukan differencing

Lampiran 12 hasil olahan data ARIMA (0,1,1)(0,1,0)12

ARIMA Model: Ngurah Rai

Estimates at each iteration

Relative change in each estimate less than 0.0010

Final Estimates of Parameters

Type Coef SE Coef T P SMA 12 0.8572 0.2035 4.21 0.000 Constant 581.5 897.4 0.65 0.521

Differencing: 1 regular, 1 seasonal of order 12

Number of observations: Original series 49, after differencing 36 Residuals: SS = 7039039540 (backforecasts excluded)

MS = 207030575 DF = 34

Modified Box-Pierce (Ljung-Box) Chi-Square statistic Lag 12 24 36 48

Chi-Square 12.6 25.9 * * DF 10 22 * * P-Value 0.245 0.254 * *

Lampiran 13 hasil pengolahan minitab ARIMA model (0,1,1)(0,1,0)

ARIMA Model: Ngurah Rai

Estimates at each iteration

Relative change in each estimate less than 0.0010 Final Estimates of Parameters

Type Coef SE Coef T P MA 1 0.9695 0.0834 11.63 0.000 Constant -11.9 214.7 -0.06 0.956

Differencing: 1 regular, 1 seasonal of order 12

Number of observations: Original series 49, after differencing 36 Residuals: SS = 7494841334 (backforecasts excluded)

MS = 220436510 DF = 34

Modified Box-Pierce (Ljung-Box) Chi-Square statistic Lag 12 24 36 48

Chi-Square 12.0 17.6 * * DF 10 22 * * P-Value 0.286 0.730 * *

Lampiran 14 hasil olahan data minitab model ARIMA (1,1,1)(1,1,1)

ARIMA Model: Ngurah Rai

Estimates at each iteration

Iteration SSE Parameters

* WARNING * Back forecasts not dying out rapidly

Final Estimates of Parameters

Type Coef SE Coef T P AR 1 -0.2366 0.2442 -0.97 0.340 SAR 12 -0.9168 0.1724 -5.32 0.000 MA 1 0.9424 0.1317 7.16 0.000 SMA 12 0.6875 0.2737 2.51 0.017 Constant -158.78 51.91 -3.06 0.005

Differencing: 1 regular, 1 seasonal of order 12

Number of observations: Original series 49, after differencing 36 Residuals: SS = 3497911508 (backforecasts excluded)

MS = 112835855 DF = 31

Modified Box-Pierce (Ljung-Box) Chi-Square statistic Lag 12 24 36 48

Chi-Square 15.8 29.8 * * DF 7 19 * * P-Value 0.027 0.054 * *

Mancanegara ke Indonesia (Studi Kasus : Bandar Udara Soekarno-Hatta dan Ngurah Rai) Di bawah bimbingan H.MUSA HUBEIS.

Pariwisata merupakan sektor industri yang menjanjikan,dapat menunjang perekonomian dunia, terutama di Indonesia sendiri, sektor pariwisata memegang peranan besar dalam menyumbangkan devisa negara. Dengan mengembangkan pariwisata sebagi suatu industri, akan terjadi peningkatan dalam kesempatan berusaha, kesempatan kerja, penerimaan pajak, pendapatan nasional dan sekaligus memperkuat posisi neraca pembayaran. Memperkirakan jumlah wisatawan asing yang berkunjung ke Indonesia merupakan peranan penting dalam industri pariwisata, karena hasil dari analisis kedatangan turis mancanegara ke depan digunakan untuk menetapkan banyaknya jumlah turis mancanegara yang akan mengunjungi Indonesia. Penelitian ini bertujuan : (1) Mendapatkan korelasi diantara kedatangan turis mancanegara diantara kedua pintu gerbang utama Soekarno-Hatta dan Ngurah Rai, (2) Mengidentifikasi pola kedatangan turis mancanegara ke Indonesia melalui pintu bandar udara Soekarna-Hatta dan bandar udara Ngurah Rai serta (3) Menganalisis model peramalan kedatangan turis mancanegara dengan menggunakan ARIMA. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder diperoleh dari arsip data jumlah kunjungan turis mancanegara ke Indonesia dari Badan Pusat Statistik (BPS) studi literatur di perpustakaan, internet, skripsi terdahulu dan beberapa literatur yang terkait. Alat analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah Analisis Korelasi dengan bantuan Statistical Package Social Science (SPSS),

analisis data dengan bantuan Microsoft Excel 2007 dan Autoregrresive Integrated Moving Average (ARIMA) dengan bantuan Minitab. Berdasarkan hasil penelitian, peramalan kedatangan turis mancanegara di Bandar udara Soekarno-Hatta dengan model ARIMA didapatkan model ARIMA (0,1,1)(0,1,1)12. Sedangkan untuk peramalan kedatangan turis mancanegara di Bandar Udara Ngurah Rai didapatkan model ARIMA (0,1,0)(0,1,1)12, yang memiliki hubungan positif dan kuat diantara jumlah turis mancanegara yang berkunjung melalui dua (2) Bandar udara tersebut. Kata kunci : Pariwisata, Wisatawan Mancanegara, Peramalan, ARIMA.

Dalam dokumen Analisis Kunjungan Kedatangan Tamu Mancanegara ke Indonesia (Studi Kasus : Bandar Udara Soekarno-Hatta dan Ngurah Rai) (Halaman 115-153)