Eksplorasi dan Peramalan Jumlah Izin Tinggal Kunjungan di D.I Yogyakarta menggunakan Metode ARIMA
DOI:
https://doi.org/10.29313/statistika.v22i2.1118Keywords:
ARIMA, ITK, MAPE, PeramalanAbstract
Izin tinggal kunjungan (ITK) adalah izin yang ditujukan untuk orang asing yang berada di kawasan kedaulatan Indonesia dengan durasi yang singkat. Memasuki wilayah Indonesia, orang asing akan mendapatkan izin tinggal kunjungan dengan diberikannya visa kunjungan. Tujuan penelitian ini adalah memperoleh model peramalan yang terbaik menggunakan metode ARIMA dan memprediksi untuk 6 periode yang akan datang dengan data yang digunakan adalah jumlah izin tinggal kunjungan yang dilaporkan di Kantor Imigrasi Kelas I TPI Yogyakarta pada periode Januari 2015 – Februari 2022. Dari hasil analisis, diperoleh model terbaik adalah model ARIMA (0,2,1) dengan nilai MAPE 16.6 atau 16.6%. Hasil peramalan jumlah izin tinggal kunjungan untuk bulan Maret hingga Agustus 2022, dimana nilai prediksinya adalah 1414.190, 1310.598, 1276.498, 1260.143, 1314.935, 1418.857 orang. Dari penelitian ini bisa menjadi informasi dan gambaran terkait penerapan metode ARIMA dalam peramalan izin tinggal kunjungan serta sarana untuk evaluasi kedepannya.
References
Aktivani, S. (2021) ‘Uji Stationeritas Data Inflasi Kota Padang Periode 2014-2019’, Jurnal Statistika Industri dan Komputasi, 6(1), pp. 26–33.
Chang, P. C., Wang, Y. W. and Liu, C. H. (2007) ‘The development of a weighted evolving fuzzy neural network for PCB sales forecasting’, Expert Systems with Applications, 32(1), pp. 86–96.
Hahamu, W. D. . (2019) ‘Izin tinggal kunjungan bagi warga negara asing menurut undang-undang nomor 6 tahun 2011 tentang keimigrasian’, Lex Et Societatis, VII(3), pp. 119–127.
Hermayani, Nohe, D. A. and Fathurahman, M. (2014) ‘Overcoming Heteroscedasticity of ARIMA Model Using ARCH-GARCH (Case Study : Consumer Price Index Province of East Kalimantan Years 2005-2012)’, Jurnal EKSPONENSIAL, 5(1), pp. 73–80.
Hidayat, R. and Mustawinar, B. H. (2022) ‘Peramalan Jumlah Wisatawan Asing Dengan Model ARIMA’, Infinity: Jurnal Matematika dan Aplikasinya (IJMA), 2(2), pp. 104–115.
Hutasuhut, A. H., Anggraeni, W. and Tyasnurita, R. (2014) ‘Pembuatan Aplikasi Pendukung Keputusan Untuk Peramalan Persediaan Bahan Baku Produksi Plastik Blowing dan Inject Menggunakan Metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) Di CV. Asia’, Jurnal Teknik POMITS, 3(2), p. A-169.
Iriawan, N. and Astuti, S. P. (2006) Mengolah Data Statistik Dengan Mudah Menggunakan Minitab 14. Yogyakarta: ANDI.
Krismawanti, I. A., Marhta, S. and Debataraja, N. N. (2019) ‘Pemodelan Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average (Arfima) Dalam Memprediksi Harga Crude Palm Oil (Cpo)’, Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya (Bimaster), 8(4), pp. 721–728.
Maricar, M. A. (2019) ‘Analisa perbandingan nilai akurasi moving average dan exponential smoothing untuk sistem peramalan pendapatan pada perusahaan XYZ’, Jurnal Sistem dan Informatika, 13(2), pp. 36–45.
Muhlisa, A. N. and Roisah, K. (2020) ‘Penegakan Hukum Keimigrasian Terhadap Penyalahgunaan Visa Izin Tinggal Kunjungan Lewat Batas Waktu (Overstay) Pada Warga Negara Asing’, Jurnal Pembangunan Hukum Indonesia, 2(2), pp. 145–157.
Nachrowi, D. (2006) Pendekatan Populer dan Praktis Ekonometrika Untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan. Jakarta: Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
Nasution, L. M. (2017) ‘Statistika Deskriptif’, Jurnal Hikmah, 14(1), pp. 59–55.
Rezaldi, D. A. and Sugiman (2021) ‘Peramalan Metode ARIMA Data Saham PT . Telekomunikasi Indonesia’, in PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Penelitian. Semarang: Universitas Negeri Semarang, pp. 611–620.
Rizal, M., Indah, D. R. and Meutia, R. (2021) ‘Analisis Peramalan Produksi Menggunakan Trend Moment Pada Kilang Padi Do’a Ibu Diperlak Kecamatan Peureulak’, Jurnal Samudra Ekonomika, 5(2), pp. 161–168.
Rokilah, R. (2017) ‘Implikasi Kewarganegaraan Ganda bagi Warga Negara Indonesia’, Ajudikasi : Jurnal Ilmu Hukum, 1(2), pp. 53–62.
Saumi, F. and Amalia, R. (2020) ‘Penerapan Model Arima Untuk Peramalan Jumlah Klaim Program Jaminan Hari Tua Pada BPJS Ketenagakerjaan Kota Langsa’, BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan, 14(4), pp. 491–500.
Setiawati, D. (2015) ‘Penegakan Hukum Terhadap Warga Negara Asing (WNA) yang Melanggar Izin Tinggal (Overstay)’, Pandecta: Research Law Journal, 10(1).
Shafirra, D. (2018) Peramalan Nilai Penjualan Untuk Menentukan Persentase Komisi Penjualan Produk Di" Universal Trading Indonesia" Menggunakan Metode Arima Box-Jenkins. Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Soejoeti, Z. (1987) Analisis Runtun Waktu. Jakarta: Karunika.
Wahyuningsih, N., H, S. S. and Amutu, S. D. (2017) ‘Model Penjualan Plywood PT . Linggarjati Mahardika Mulia’, in Prosiding SI MaNIs (Seminar Nasional Integrasi Matematika dan Nilai Islami). Malang: UIN Malang, pp. 52–57.
Wardah, S. and Iskandar, I. (2016) ‘ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN PRODUK KERIPIK PISANG KEMASAN BUNGKUS (Studi Kasus : Home Industry Arwana Food Tembilahan)’, Jurnal Teknik Industri, 11(3), p. 135.
Wei, W. W. S. (2006) Time Series Analysis: Univariate and Multivariate Methods. United States of America: Pearson Education.
Yulmawati, E. (2016) Peran Kantor Imigrasi dalam Mencegah Penyalahgugnaan Izin Tinggal Kunjungan Warga Negara Asing di Kota Batam. Universitas Atma Jaya Yogyakarta.
Chang, P. C., Wang, Y. W. and Liu, C. H. (2007) ‘The development of a weighted evolving fuzzy neural network for PCB sales forecasting’, Expert Systems with Applications, 32(1), pp. 86–96.
Hahamu, W. D. . (2019) ‘Izin tinggal kunjungan bagi warga negara asing menurut undang-undang nomor 6 tahun 2011 tentang keimigrasian’, Lex Et Societatis, VII(3), pp. 119–127.
Hermayani, Nohe, D. A. and Fathurahman, M. (2014) ‘Overcoming Heteroscedasticity of ARIMA Model Using ARCH-GARCH (Case Study : Consumer Price Index Province of East Kalimantan Years 2005-2012)’, Jurnal EKSPONENSIAL, 5(1), pp. 73–80.
Hidayat, R. and Mustawinar, B. H. (2022) ‘Peramalan Jumlah Wisatawan Asing Dengan Model ARIMA’, Infinity: Jurnal Matematika dan Aplikasinya (IJMA), 2(2), pp. 104–115.
Hutasuhut, A. H., Anggraeni, W. and Tyasnurita, R. (2014) ‘Pembuatan Aplikasi Pendukung Keputusan Untuk Peramalan Persediaan Bahan Baku Produksi Plastik Blowing dan Inject Menggunakan Metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) Di CV. Asia’, Jurnal Teknik POMITS, 3(2), p. A-169.
Iriawan, N. and Astuti, S. P. (2006) Mengolah Data Statistik Dengan Mudah Menggunakan Minitab 14. Yogyakarta: ANDI.
Krismawanti, I. A., Marhta, S. and Debataraja, N. N. (2019) ‘Pemodelan Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average (Arfima) Dalam Memprediksi Harga Crude Palm Oil (Cpo)’, Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya (Bimaster), 8(4), pp. 721–728.
Maricar, M. A. (2019) ‘Analisa perbandingan nilai akurasi moving average dan exponential smoothing untuk sistem peramalan pendapatan pada perusahaan XYZ’, Jurnal Sistem dan Informatika, 13(2), pp. 36–45.
Muhlisa, A. N. and Roisah, K. (2020) ‘Penegakan Hukum Keimigrasian Terhadap Penyalahgunaan Visa Izin Tinggal Kunjungan Lewat Batas Waktu (Overstay) Pada Warga Negara Asing’, Jurnal Pembangunan Hukum Indonesia, 2(2), pp. 145–157.
Nachrowi, D. (2006) Pendekatan Populer dan Praktis Ekonometrika Untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan. Jakarta: Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
Nasution, L. M. (2017) ‘Statistika Deskriptif’, Jurnal Hikmah, 14(1), pp. 59–55.
Rezaldi, D. A. and Sugiman (2021) ‘Peramalan Metode ARIMA Data Saham PT . Telekomunikasi Indonesia’, in PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Penelitian. Semarang: Universitas Negeri Semarang, pp. 611–620.
Rizal, M., Indah, D. R. and Meutia, R. (2021) ‘Analisis Peramalan Produksi Menggunakan Trend Moment Pada Kilang Padi Do’a Ibu Diperlak Kecamatan Peureulak’, Jurnal Samudra Ekonomika, 5(2), pp. 161–168.
Rokilah, R. (2017) ‘Implikasi Kewarganegaraan Ganda bagi Warga Negara Indonesia’, Ajudikasi : Jurnal Ilmu Hukum, 1(2), pp. 53–62.
Saumi, F. and Amalia, R. (2020) ‘Penerapan Model Arima Untuk Peramalan Jumlah Klaim Program Jaminan Hari Tua Pada BPJS Ketenagakerjaan Kota Langsa’, BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan, 14(4), pp. 491–500.
Setiawati, D. (2015) ‘Penegakan Hukum Terhadap Warga Negara Asing (WNA) yang Melanggar Izin Tinggal (Overstay)’, Pandecta: Research Law Journal, 10(1).
Shafirra, D. (2018) Peramalan Nilai Penjualan Untuk Menentukan Persentase Komisi Penjualan Produk Di" Universal Trading Indonesia" Menggunakan Metode Arima Box-Jenkins. Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Soejoeti, Z. (1987) Analisis Runtun Waktu. Jakarta: Karunika.
Wahyuningsih, N., H, S. S. and Amutu, S. D. (2017) ‘Model Penjualan Plywood PT . Linggarjati Mahardika Mulia’, in Prosiding SI MaNIs (Seminar Nasional Integrasi Matematika dan Nilai Islami). Malang: UIN Malang, pp. 52–57.
Wardah, S. and Iskandar, I. (2016) ‘ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN PRODUK KERIPIK PISANG KEMASAN BUNGKUS (Studi Kasus : Home Industry Arwana Food Tembilahan)’, Jurnal Teknik Industri, 11(3), p. 135.
Wei, W. W. S. (2006) Time Series Analysis: Univariate and Multivariate Methods. United States of America: Pearson Education.
Yulmawati, E. (2016) Peran Kantor Imigrasi dalam Mencegah Penyalahgugnaan Izin Tinggal Kunjungan Warga Negara Asing di Kota Batam. Universitas Atma Jaya Yogyakarta.
