Peramalan Tingkat Kunjungan Wisatawan dengan Metode Average Based Fuzzy Time Series dan Markov Chain Model di Sriphala Resort & Hotel

Abstract

Bali merupakan salah satu daerah tujuan pariwisata dunia, ini dapat dilihat dari data kunjungan wisatawan ke Bali periode Januari 2014 sampai dengan Desember tahun 2014 yang mencapai 3.766.638 kedatangan dari berbagai Negara. Naik turunnya kunjungan wisatawan berimbas pada hunian hotel maupun villa, yang mempengaruhi keuntungan dari hotel maupun vill. Untuk mengetahui tingkat hunian wisatawan, digunakan teknik permalan atau prediksi. Salah satu metode yang khusus digunakan dalam proses peramalan adalah metode Average Based Fuzzy Time Series dan Markov Chain Model. Metode Fuzzy Time Series menangkap pola data pada data histori sebelumnya kemudian digunakan untuk memproyeksikan data yang akan datang. Akan tetapi dalam metode ini terdapat kelemahan, yaitu jika terdapat nilai data yang ekstrim akan mengakibatkan model interval peramalan sangat luas. Untuk memperbaiki kelemahan tersebut, maka metode Average Based Fuzzy Time Series diinduksikan dengan model Markov Chain untuk memperoleh hasil peramalan yang lebih baik. Hasil yang diperoleh dari proses peramalan menggunakan data histori occupancy pada periode Januari 2010 sampai periode Desember 2013, menghasilkan peramalan dengan tingkat akurasi sebesar 80,2628.