Aplikasi model GSTAR pada peramalan jumlah kunjungan wisatawan empat lokasi wisata di Batu / Dwi Susanti - Repositori Universitas Negeri Malang

Aplikasi model GSTAR pada peramalan jumlah kunjungan wisatawan empat lokasi wisata di Batu / Dwi Susanti

Susanti, Dwi (2013) Aplikasi model GSTAR pada peramalan jumlah kunjungan wisatawan empat lokasi wisata di Batu / Dwi Susanti. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.

Full text not available from this repository.

Abstract

Susanti Dwi. 2013. Aplikasi Model GSTAR pada Peramalan Jumlah Kunjungan Wisatawan Empat Lokasi Wisata di Batu. Skripsi Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Malang. Pembimbing Drs. Susiswo M.Si. Kata Kunci GSTAR SUR RMSE Wisatawan. Seringkali dalam kehidupan sehari-hari kita jumpai data yang mengandung keterkaitan antar kejadian pada waktu-waktu sebelumnya dengan lokasi atau tempat yang disebut data spasial. Salah satu data yang diduga mempunyai keterkaitan waktu dan lokasi adalah data jumlah kunjungan wisatawan. Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu jumlah kunjungan wisatawan pada empat lokasi wisata di Batu. Empat lokasi tersebut antara lain Jawa Timur Park Selekta Kusuma Agro dan Songgoriti. Untuk mendapatkan model peramalan digunakan model Generalized Space-Time Autoregressive(GSTAR). Analisis yang dilakukan yakni identifikasi model pendugaan parameter dan pemeriksaan diagnostik. Identifikasi model dilakukan dengan plot MACF dan nilai AIC terkecil untuk menduga model sementara. Penentuan bobot lokasi menggunakan bobot lokasi seragam bobot lokasi inverse jarak dan bobot lokasi normalisasi korelasi silang. Pendugaan parameter dilakukan menggunakan model SUR(Seemingly Unrelated Regression dengan metode General Least Square (GLS). Pada pemeriksaan diagnostik Uji kesesuaian model dilakukan dengan grafik Q-Q plot untuk kenormalan residual dan dan uji white noise dengan plot MACF residual dan nilai AIC minimum residual pada lag 0. Hasil analisis yang dilakukan didapatkan model yang sesuai yaitu GSTAR untuk keempat lokasi. Dari model GSTAR dengan tiga bobot lokasi yang terbentuk dipilih model terbaik. Pemilihaan model terbaik didasarkan pada nilai RMSE terkecil dari model. Sehingga model yang paling sesuai adalah model GSTAR dengan bobot lokasi inverse jarak. Hasil peramalan periode mendatang untuk Jawa Timur Park sebanyak 27553 pengunjung Selekta sebanyak 31705 Kusuma Agro sebanyak 5131 dan Songgoriti sebanyak 6220.

Item Type: Thesis (Diploma)
Subjects: Q Science > QA Mathematics
Divisions: Fakultas Matematika dan IPA (FMIPA) > Departemen Matematika (MAT) > S1 Matematika
Depositing User: library UM
Date Deposited: 21 Jun 2013 04:29
Last Modified: 09 Sep 2013 03:00
URI: http://repository.um.ac.id/id/eprint/17327

Actions (login required)

View Item View Item