Provinsi Lampung memiliki potensi pariwisata yang besar, namun menghadapi tantangan dalam menyusun strategi promosi yang tepat waktu akibat tidak tersedianya indikator musiman yang akurat dan real-time. Hal ini menyebabkan promosi wisata sering dilakukan di luar momentum puncak kunjungan. Penelitian ini bertujuan menganalisis tren pencarian “wisata Lampung” melalui Google Trends pada periode 2020–2024 untuk mengidentifikasi pola musiman minat wisatawan dan membandingkannya dengan data kunjungan wisatawan dari BPS. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif deskriptif dengan analisis deret waktu. Data Google Trends dipra-proses dari frekuensi mingguan ke bulanan, dilakukan dekomposisi musiman, dan dimodelkan menggunakan SARIMA untuk prediksi 12 bulan ke depan. Selanjutnya, pola hasil prediksi dibandingkan dengan data kunjungan wisatawan BPS untuk menilai kesesuaian sebagai indikator musiman. Hasil penelitian menunjukkan adanya pola musiman yang kuat dengan puncak pencarian pada bulan Juli dan Desember, sesuai periode libur sekolah dan akhir tahun. Model SARIMA(0,1,0)(1,0,0)[12] menunjukkan performa prediktif yang baik dengan nilai RMSE 2.77. Temuan ini memperlihatkan potensi Google Trends sebagai indikator awal yang murah, real-time, dan efektif untuk mendukung perencanaan promosi pariwisata berbasis data musiman. Hasil penelitian diharapkan dapat membantu pemerintah daerah dan pelaku industri pariwisata dalam merancang kampanye promosi yang lebih tepat sasaran dan adaptif terhadap dinamika pasar.
                        
                        
                        
                        
                            
                                Copyrights © 2025