Gambar 2 . Kerangka pemikiran penelitian 3.2. Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan dengan menggunakan data sekunder, data kedatangan turis mancanegara ke Indonesia selama 4 tahun kebelakang data
tahun 2008-2011. Pemilihan jenis penelitian ini dilakukan karena tersedianya akses untuk mendapatkan data dan dengan pertimbangan bahwa
peramalan kedatangan turis mancanegra ke Indonesia melalui 2 dua pintu utama yaitu bandar udara Soekarno-Hatta dan Ngurah Rai belum pernah
dilakukan sebelumnya. Penelitian ini akan dilakukan dari bulan Februari sampai dengan bulan April 2012.
3.3 Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penyelesaian penelitian ini, antara lain adalah data kedatangan turis mancanegara ke Indonesia. Data kedatangan
Kunjungan turis mancanegara ke
Indonesia
Bandar udara Soekarno-Hatta
Bandar udara Ngurah Rai
Hubungan kedatangan turis
mancanegara
Model Peramalan kedatangan turis
di Soekarno Hatta Model Peramalan
kedatangan turis di Ngurah Rai
Pengecekan tingkat galat
dan Penentuan model ARIMA
terbaik untuk peramalan
Hasil peramalan kunjungan turis
mancanegara di Ngurah Rai
Hasil peramalan kunjungan turis
mancanegara di sekarno-hatta
turis mancanegara yang digunakan merupakan data bulanan kedatangan turis dalam setiap tahunnya dan kecenderungan trend kedatangannya yang naik di
bulan-bulan tertentu. Data kedatangan yang digunakan pada saat meramal juga adalah data yang didapatkan dengan mengamati bagaimana hubungan
antara kedatangan turis mancanegara diantara kedua bandar udara yang digunakan dalam studi kasus penelitian kali ini.
Analisis kuantitatif yang dilakukan dalam penelitian ini berfungsi untuk meramalkan kedatangan turis mancanegara di masa mendatang.
Peramalan kedatangan turis mancanegara ini diawali dengan mengumpulkan data jumlah kedatangan turis mancanegara ke Indonesia. Setelah itu ditemui
dan diketahui pola data penjualan, maka akan ditentukan model peramalan ARIMA yang paling sesuai dan paling kecil tingkat kesalahannya. Hasil
peramalan dalam penelitian ini dapat berguna bagi pemerintah dan para pelaku bisnis pariwisata dalam mengeluarkan keputusan dan penyediaan
akomodasi bagi kedatangan turis ke depannya. Hal ini bertujuan untuk memaksimalkan pendapatan dan devisa negara yang masuk melalui sektor
pariwisata. Analisis peramalan dalam penelitian ini menggunakan metode time
series. Metode time series adalah metode yang meramalkan kejadian atau penjualan di masa yang akan datang atas dasar serangkaian data masa lalu,
yang merupakan hasil observasi berbagai variabel menurut waktu. Selain itu, metode ini juga digunakan dengan pertimbangan dengan digunakan data
deret waktu dalam penelitian ini berarti bahwa data penjualan didasarkan pada waktu kejadian tanpa memperhatikan faktor luar yang
mempengaruhinya. Metode peramalan time series yang digunakan dalam penelitian ini adalah ARIMA. Model ARIMA ini adalah model yang secara
penuh mengabaikan independen variabel dalam membuat peramalan. Dalam menyusun metode peramalan time series perlu diketahui
suatu pola data terlebih dahulu. Dari suatu pola data tersebut dapat terbentuk suatu plot data yang kemudian dikonversi menjadi bentuk kurva sehingga
dapat diketahui unsur yang terdapat dalam data tersebut, hal ini berguna untuk menduga metode peramalan yang terbaik untuk digunakan.
Menurut Aritonang 2002, data runtut waktu dapat dibedakan menjadi empat 4 komponen, yaitu :
1. Trend merupakan komponen data runtut waktu yang berkaitan dengan adanya kecendrungan peningkatan atau penurunan pada periode tertentu.
2. Musim merupakan komponen data runtu waktu yang memiliki pola berulang dari waktu ke waktu. Pola tersebut biasanya timbul karena
adanya pengaruh dari suatu musim tertentu. 3. Siklis merupakan komponen data runtut waktu yang ditunjukkan dengan
pola data yang berfluktuasi bergelombang yang biasanya dipengaruhi keadaan ekonomi secara umum.
4. Ketidakteraturanireguleracak merupakan komponen data runtut waktu yang tidak tergolong dalam trend, musim, maupun siklis. Komponen ini
berkaitan dengan hal-hal yang tdak terduga sebelumnya. Pemilihan metode peramalan dalam time series ini dilakukan pada
data kedatangan turis mancanegara ke Indonesia dengan pola kedatangan turis mancanegara tersebut dan nilai kesalahan terkecil. Pada peramalan time
series model peramalan yang terbaik adalah model yang memiliki nilai kesalahan peramalan terkecil.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder serta jenis data yang bersifat kuantitatif. data sekunder yang digunakan
adalah data kedatangan turis mancanegara ke Indonesia yang sudah menjadi arsip negara, keadaan umum lokasi penelitian, potensi pengembangan
perusahaan ke depannya dan informasi lain yang didapatkan dari berbagai sumber termasuk internet.
3.4 Pengolahan dan Analisis Data
