PEMODELAN SEASONAL AUTOREGRESSIVE FRACTIONALLY INTEGRATED MOVING AVERAGE DENGAN METODE GEWEKE AND PORTER HUDAK

Kalimantan Barat mempunyai beberapa destinasi pariwisata yang bisa dikembangkan lebih jauh. Pengembangan sektor pariwisata dapat membantu meningkatkan pemasukan devisa negara. Kunjungan Wisatawan Mancanegara yang cenderung mengalami peningkatan dan penurunan akan berpengaruh terhadap penghasilan negara dan masyarakat yang ikut mengembangkan pariwisata. Data menunjukkan memiliki pengaruh memori jangka panjang dan berpola musiman. Model Seasonal Autoregressive Fractionally Intergrated Moving Average (SARFIMA) adalah suatu model runtun waktu untuk memodelkan data yang mempunyai pola musiman dan bersifat memori jangka panjang dengan parameter differencing bernilai pecahan. Data yang digunakan adalah data bulanan dari jumlah kunjungan Wisatawan Mancanegara di Kalimantan Barat periode Januari 2015-Desember 2019. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model SARFIMA pada data jumlah kunjungan Wisatawan Mancanegara di Kalimantan Barat. Penelitian diawali dengan menentukan pola data, pengaruh memori jangka panjang pada data, melakukan uji stasioneritas data, mengidentifikasi model, uji diagnostik model serta memilih model terbaik. Estimasi parameter d ̂ diperoleh menggunakan metode Geweke and Porter-Hudak. Model SARFIMA yang didapatkan adalah SARFIMA ([2,1], d ̂, [1,1])12 dengan d ̂ sebesar 1,091903 dan nilai AIC yang didapat sebesar 259,905.Kata Kunci: SARFIMA, Geweke, Porter, Hudak dan AI