PREDIKSI JANGKA PENDEK JUMLAH PARIWISATA DENGAN METODE WEMA PADA PARAMETER MULTIVALUE FORECASTING PROVINSI JAWA TIMUR - Aditya Bahrul 'Alam, Moch; Rakhmat Umbara, Fajri; Nurul Sabrina, Puspita (Institut Teknologi Nasional Malang, 2023)
Weighted Exponential Moving Average (WEMA) merupakan metode baru dengan mengkombinasikan antara WMA dan EMA yaitu memprediksi data berdasarkan waktu yang akan datang dan menghitung nilai faktor penurunan bobot data dalam orde waktu. Metode WEMA sudah digunakan pada kasus prediksi harga saham IHSG yang memberikan hasil yang cukup baik dan prediksi kedatangan turis. Bidang pariwisata dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor yaitu jumlah wisatawan, jumlah destinasi, jumlah hunian hotel, dan jumlah pendapatan perkapita. Metode WEMA sudah pernah digunakan dalam prediksi kedatangan turis namun menggunakan atribut berbeda sehingga belum diketahui akurasinya. Metode WEMA diimplementasikan dengan tahapan pra-proses yaitu seleksi data dan transformasi untuk merubah tanda koma menjadi titik, kemudian data dibagi menjadi data latih (80%) dan data uji (20%) pada atribut data Wisman, TPK Hotel Bintang dan Non Bintang, TPTT Hotel Bintang dan Non Bintang, RLMT Hotel Bintang dan Non Bintang, MKT Hotel Bintang dan Non Bintang. Evaluasi Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dilakukan pada data latih dan data uji untuk mengukur tingkat akurasi prediksi. Hasil eksperimen dan evaluasi menunjukkan tingkat akurasi tergantung nilai span dan banyaknya data yang digunakan sehingga nilai span 2 untuk kedua pembagian data menunjukkan hasil terbaik pada semua atribut yang dievaluasi dengan hasil MAPE di bawah 5%.