Electronic Theses and Dissertation

Outlier adalah data yang nilainya jauh berbeda dari data lain. kemungkinan nilainya sangat besar atau sangat kecil, sangat menyimpang dari data lain.jumlah wisman tiap bulannya berbeda-beda sehingga terjadinya outlier. data yang digunakan adalah data sekunder dari pusat pengolaban data dan sistem jaringan (p2dsj) dari januari 1996 sampai desember 2009 (168 data). dari data tersebut maka akan dicari jenis outlier yaitu additive outlier (ao), inovative outlier (10) dan level shift (ls). penyebab terjadinya penurunan dan peniogkatan pada jumlah wisman yaitu pada tahun 2003 terjadi penurunan disebabkan oleh bom bali dan isu wabah sars, pada tahun 2008 dan 2009 terjadi peningkatan yang disebabkan oleh liburan panjang dan menyambut perayaan tahun baru. dengan mendeteksi outlier berdasarkan model regarlma, maka ditentukan 6 outlier yaitu (4 ls, 1 10, 1 ao) dengan model arlma (1,1,1) untuk rarnalan i(satu) tahun kedepan periode 2010 yaitu: 2, = (i + 0,5688)z'_1 - 0,5688z'_2 + 0,3666 + e, - 0,930ge'_1 kata kunci : outlier, regarlma, ao, 10, ls