Melola Discovery

← Melola Discovery

Akses terbuka Jurnal

Comparison of Fuzzy Time Series Lee, Chen, and Singh on Forecasting Foreign Tourist Arrivals to Indonesia in 2023

Perbandingan Fuzzy Time Series Lee, Chen, dan Singh pada Peramalan Kunjungan Wisatawan Mancanegara ke Indonesia tahun 2023

Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi · Vol. 21 No. 1 (2024) · hlm. 10–32

DOI
10.20956/j.v21i1.34914
ISSN
2614-8811, 1858-1382
Terbit
2024-09-15
Penerbit
Department of Mathematics, Hasanuddin University
Bahasa
en
Lisensi
creativecommons.org/licenses/by/4.0

Abstrak

Inggris

Tourism in Indonesia is one of the most reliable sectors because it can increase economic growth. Foreign tourist visits to Indonesia fluctuate every month, so forecasting needs to be done in order to help the Indonesian government in making decisions regarding the development process of the tourism industry to be right on target, efficient, and effective. The purpose of this research is to compare the Lee, Chen, and Singh fuzzy time series methods in forecasting foreign tourist visits to Indonesia.The data used in this study are monthly data on the number of foreign tourist visits to Indonesia from July 2014 to December 2023. The methods used for forecasting are Lee's fuzzy time series method, Chen's fuzzy time series, and Singh's fuzzy time series. The results of this study obtained MAPE values for in-sample data of foreign tourist visits to Indonesia using the Lee, Chen, and Singh fuzzy time series methods are 9.81%, 10.35%, and 2.77%, respectively. The MAPE values for out-sample data of foreign tourist arrivals to Indonesia using the Lee, Chen, and Singh fuzzy time series methods are 12.99%, 13.35%, 0.80%, respectively. From the MAPE value of in-sample data and out-sample data, it can be concluded that Singh's fuzzy time series has the smallest error value, so Singh's fuzzy time series is better and more accurate in forecasting foreign tourist visits to Indonesia.

Bahasa Indonesia

Pariwisata di Indonesia menjadi salah satu sektor yang paling diandalkan untuk pembangunan nasional, hal itu karena pariwisata dapat meningkatkan devisa negara serta dapat meningkatkan pendapatan nasional dan regional. Tujuan diadakannya penelitian ini adalah untuk membandingkan metode fuzzy time series Lee, Chen, dan Singh dalam meramalkan kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia. Data yang digunakan pada penelitian ini berupa data bulanan jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia dari Bulan Juli 2014 sampai dengan Desember 2023. Metode yang digunakan untuk peramalan adalah metode fuzzy time series Lee, fuzzy time series Chen, dan fuzzy time series Singh. Hasil dari penelitian ini diperoleh nilai MAPE untuk data in-sample kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia menggunakan metode fuzzy time series Lee, Chen, dan Singh secara berturut-turut adalah 9,81%, 10,35%, dan 2,77%. Nilai MAPE untuk data out-sample kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia menggunakan metode fuzzy time series Lee, Chen, dan Singh secara berturut-turut adalah 12,99%, 13,35%, 0,80%. Dari nilai MAPE data in-sample dan data out-sample dapat disimpulkan bahwa fuzzy time series Singh memiliki nilai error yang paling kecil, sehingga fuzzy time series Singh lebih baik dan lebih akurat dalam meramalakan kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia.

Kata kunci

Jaringan kolaborasi para penulis

12 penulis · 21 tautan kepenulisan bersama · 3 lintas organisasi

Arahkan kursor atau ketuk sebuah nama untuk menyorot rekan penulisnya. Klik dua kali untuk membuka halaman penulis.

  • Yogyakarta State University
  • Universidad de Colima
  • Afiliasi tidak diketahui
  • Organisasi berbeda
  • Organisasi sama
  • Afiliasi tidak diketahui
  • Garis lebih tebal = lebih banyak artikel bersama · lingkaran lebih besar = lebih banyak artikel
Tampilkan sebagai tabel
Rekan penulisOrganisasiArtikel bersama
Heru SukocoYogyakarta State University2
Kismiantini KismiantiniYogyakarta State University1
Adi Cilik PierewanYogyakarta State University1
Osval Antonio Montesinos-LópezUniversidad de Colima1
Athayya Putri KhalishahAfiliasi tidak diketahui1
Nadjma Maulidya AdvaniAfiliasi tidak diketahui1
Fathur Rahman SyahputraAfiliasi tidak diketahui1
Indira Ihnu BrilliantAfiliasi tidak diketahui1
Lusi HariniYogyakarta State University1
Khoirunnisa Puspa NegariYogyakarta State University1

Afiliasi berasal dari OpenAlex; metadata OAI-PMH jurnal tidak memuatnya. Penulis tanpa ID OpenAlex dicocokkan berdasarkan nama, sehingga dua orang bisa tergabung atau satu orang bisa terpisah.

Sumber metadata: OAI-PMH (metadata jurnal) https://journal.unhas.ac.id/index.php/jmsk/oai, pertama di-harvest 5 Nov 2026, terakhir terlihat 8 Nov 2026.
Metadata asli (oai_dc) 
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en">Comparison of Fuzzy Time Series Lee, Chen, and Singh on Forecasting Foreign Tourist Arrivals to Indonesia in 2023</dc:title>
	<dc:title xml:lang="id">Perbandingan Fuzzy Time Series Lee, Chen, dan Singh pada Peramalan Kunjungan Wisatawan Mancanegara ke Indonesia tahun 2023</dc:title>
	<dc:creator xml:lang="en">Sari, Ade Setyani Nurmara </dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="en">Setiawan, Ezra Putranda </dc:creator>
	<dc:subject xml:lang="en">oreign tourist arrivals</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en"> fuzzy time series</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en">Chen fuzzy</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en">Lee fuzzy</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en">Singh fuzzy</dc:subject>
	<dc:description xml:lang="en">Tourism in Indonesia is one of the most reliable sectors because it can increase economic growth. Foreign tourist visits to Indonesia fluctuate every month, so forecasting needs to be done in order to help the Indonesian government in making decisions regarding the development process of the tourism industry to be right on target, efficient, and effective. The purpose of this research is to compare the Lee, Chen, and Singh fuzzy time series methods in forecasting foreign tourist visits to Indonesia.The data used in this study are monthly data on the number of foreign tourist visits to Indonesia from July 2014 to December 2023. The methods used for forecasting are Lee's fuzzy time series method, Chen's fuzzy time series, and Singh's fuzzy time series. The results of this study obtained MAPE values for in-sample data of foreign tourist visits to Indonesia using the Lee, Chen, and Singh fuzzy time series methods are 9.81%, 10.35%, and 2.77%, respectively. The MAPE values for out-sample data of foreign tourist arrivals to Indonesia using the Lee, Chen, and Singh fuzzy time series methods are 12.99%, 13.35%, 0.80%, respectively. From the MAPE value of in-sample data and out-sample data, it can be concluded that Singh's fuzzy time series has the smallest error value, so Singh's fuzzy time series is better and more accurate in forecasting foreign tourist visits to Indonesia.</dc:description>
	<dc:description xml:lang="id">Pariwisata di Indonesia menjadi salah satu sektor yang paling diandalkan untuk pembangunan nasional, hal itu karena pariwisata dapat meningkatkan devisa negara serta dapat meningkatkan pendapatan nasional dan regional. Tujuan diadakannya penelitian ini adalah untuk membandingkan metode fuzzy time series Lee, Chen, dan Singh dalam meramalkan kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia. Data yang digunakan pada penelitian ini berupa data bulanan jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia dari Bulan Juli 2014 sampai dengan Desember 2023. Metode yang digunakan untuk peramalan adalah metode fuzzy time series Lee, fuzzy time series Chen, dan fuzzy time series Singh. Hasil dari penelitian ini diperoleh nilai MAPE untuk data in-sample kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia menggunakan metode fuzzy time series Lee, Chen, dan Singh secara berturut-turut adalah 9,81%, 10,35%, dan 2,77%. Nilai MAPE untuk data out-sample kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia menggunakan metode fuzzy time series Lee, Chen, dan Singh secara berturut-turut adalah 12,99%, 13,35%, 0,80%. Dari nilai MAPE data in-sample dan data out-sample dapat disimpulkan bahwa fuzzy time series Singh memiliki nilai error yang paling kecil, sehingga fuzzy time series Singh lebih baik dan lebih akurat dalam meramalakan kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia.</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en">Department of Mathematics, Hasanuddin University</dc:publisher>
	<dc:date>2024-09-15</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://journal.unhas.ac.id/index.php/jmsk/article/view/34914</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.20956/j.v21i1.34914</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en">Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi; Vol. 21 No. 1 (2024): SEPTEMBER 2024; 10-32</dc:source>
	<dc:source>2614-8811</dc:source>
	<dc:source>1858-1382</dc:source>
	<dc:language>en</dc:language>
	<dc:relation>https://journal.unhas.ac.id/index.php/jmsk/article/view/34914/11996</dc:relation>
	<dc:relation>10.20956/j.v21i1.34914.g11996</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en">Copyright (c) 2024 Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi</dc:rights>
	<dc:rights xml:lang="en">https://creativecommons.org/licenses/by/4.0</dc:rights>
</oai_dc:dc>