Penerapan Passive Mobile Positioning Data dalam Statistik Pariwisata dengan Pendekatan Point of Interest 
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Penerapan Passive Mobile Positioning Data dalam Statistik Pariwisata dengan Pendekatan Point of Interest ( Studi Kasus : Daerah Istimewa Yogyakarta , Indonesia ) Dandy Adetiar Al Rizki ( 221709604 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Setia Pramana Ringkasan—Statistik pariwisata resmi digunakan sebagai tolok ukur dalam pembangunan kepariwisataan. Saat ini , dalam pengumpulan statistik pariwisata resmi , big data dimanfaatkan sebagai sumber data lain. Dalam penelitian pariwisata , big data yang menggunakan teknologi pelacakan lokasi seperti Mobile Positioning Data ( MPD ) pada statistik pariwisata resmi masih sangat sedikit. Metode pendekatan dengan passive mobile positioning data merupakan metode yang menjadi mayoritas dalam penerapan MPD di sektor pariwisata. Penelitian ini , menyusun dan memaparkan algoritme berbasis sampel acak MPD pasif yang dapat mengukur jumlah pengunjung wisata dengan pendekatan point of interest yang mendukung kepariwisataan sebagai kajian penerapan MPD pasif dalam statistik pariwisata. Dengan mengimplementasikan sampel acak MPD pasif dari operator jaringan seluler dan proxy dari PoI , algoritme yang dibangun dievaluasi melalui pattern suitability. Ditunjukkan dari kesesuaian pola , algoritme dapat digunakan untuk mengukur jumlah pengunjung di suatu area geografis. Kemudian , hasil penerapan dievaluasi lebih lanjut dengan analisis untuk mengetahui insight dari output dan keandalan algoritme. Kata Kunci— pariwisata , big data , mobile positioning data , point of interest , pattern suitability. I. LATAR BELAKANG Keberhasilan pembangunan kepariwisataan di Indonesia dapat diketahui melalui informasi tentang kepariwisataan dalam statistik pariwisata resmi yang dikeluarkan oleh Badan Pusat Statistik ( BPS ) . Untuk mengetahui informasi tentang kepariwisataan dapat dilakukan dengan survei pengunjung di transportasi [ 16 ] . tempat-tempat wisata utama atau pusat Namun , survei memiliki beberapa kekurangan seperti tingkat respons yang relatif rendah dan keengganan responden untuk menjawab [ 18 ] , serta tidak dapat menunjukkan mobilitas orang- orang sebelum dan sesudah kunjungan dan asal-usul orang yang mengunjungi ini untuk mengatasi kekurangan tersebut digunakanlah pendekatan teknologi dengan memanfaatkan big data [ 22 ] . tersebut [ 24 ] . Saat tempat Big data adalah istilah umum untuk ledakan kuantitas dan keragaman data dari high frequency digital data dan biasanya tidak berasal dari sumber tradisional [ 15 ] . Berdasarkan sumber data dalam penelitian pariwisata , big data terbagi dalam tiga kategori utama [ 12 ] , yaitu data yang dihasilkan oleh pengguna ( media sosial ) ; data berdasarkan perangkat ( lokasi , jenis perangkat seluler , dll ) ; dan data transaksi ( data pemesanan online ) . Data tekstual dan foto online di media sosial , terkendala dengan keandalan data ( misal adanya ulasan palsu ) dan faktor penting lainnya dalam dimensi temporal seperti waktu dan durasi kunjungan [ 12 ] . Data pada perangkat persoalan utamanya bagaimana mendapatkan data dan terkait kerahasiaan pelanggan [ 15 ] . Kemudian data pemesanan dan pembelian online ( misal layanan akomodasi ) bukan untuk jumlah menganalisis kunjungan aktual atau mengukur kunjungan aktual [ 11 ] . Terlepas dari kendala yang ada , data lokasi pada perangkat seperti Mobile Positioning Data ( MPD ) merupakan salah satu sumber data digital baru yang digunakan dalam penelitian pariwisata yang memiliki potensi besar untuk digunakan dalam statistik pariwisata resmi nasional dan untuk alasan tersebut juga telah diterapkan [ 16 ] . Sejak tahun 2016 , BPS mulai melakukan eksplorasi pemanfaatan big data melalui MPD lain dalam penyusunan statistik sebagai sumber data pariwisata [ 4 ] . Potensi penggunaan MPD dalam statistik pariwisata resmi telah dicatat di tingkat Eropa oleh Eurostat [ 10 ] dan Internasional oleh UN Global Working Group on Big Data for Official Statistics [ 21 ] . Secara terminologi , MPD merupakan data hasil pelacakan koordinat lokasi ponsel melalui jaringan seluler. MPD dapat diperoleh melalui cara “aktif” atau “pasif”. Penentuan posisi aktif menyiratkan pelacakan ponsel menggunakan permintaan khusus dengan izin dari pengguna ponsel [ 16 ] . Sedangkan Passive Mobile Positioning Data atau MPD pasif dikumpulkan secara otomatis oleh operator jaringan seluler untuk tujuan penagihan dalam log files meliputi panggilan masuk dan keluar serta pesan terkirim [ 16 ] . Penerapan MPD telah dilakukan di banyak bidang , diantaranya : mengukur jumlah pengunjung asing dan domestik , serta menganalisis mobilitas mereka selama pekan Asian Games [ 24 ] ; menggambarkan wilayah metropolitan di Indonesia sebagai cara untuk menjelaskan berbagai proses transformasi di Statistics Business Process Framework and Architecture ( SBFA ) [ 13 ] ; bahkan penggunaan MPD untuk mengukur pariwisata di perbatasan Indonesia [ 7 ] . Dalam penelitian kepariwisataan yang menggunakan data jaringan seluler , terkait pada aktivitas ruang-waktu pengunjung , MPD pasif merupakan metode pendekatan yang menjadi mayoritas [ 19 ] . Untuk pengumpulannya , operator seluler dapat mengumpulkan data geografis anonim dari log files , yang pada akhirnya tidak melanggar identitas dan privasi pribadi [ 2 ] . Terlepas dari banyaknya penerapan tersebut dan kenyataan bahwa kemajuan teknologi telah membuka kemungkinan baru 1 / 8 untuk menganalisis pergerakan wisatawan dalam skala yang besar , masih sangat sedikit penelitian yang dilakukan menggunakan teknologi pelacakan lokasi dalam skala nasional , terutama dalam fokus statistik pariwisata resmi [ 19 ] . Minimnya penelitian yang menggunakan teknologi pelacakan lokasi terutama yang berfokus pada statistik pariwisata resmi , menjadi dorongan untuk mengkaji penerapan MPD pasif dalam statistik pariwisata dengan data kunjungan wisata di objek tertentu yang mendukung kepariwisataan nasional. Dalam hal ini , disebut sebagai Point of Interest ( PoI ) destinasi wisata , yaitu entitas geografis dalam pariwisata yang diabstraksi sebagai titik. Menyusun prosedur atau algoritme yang dapat mengukur jumlah pengunjung wisata pada PoI destinasi wisata dengan metode yang tepat untuk menangani dan memproses data adalah tugas yang menantang. Oleh karena itu , pendekatan big data menjadi penting dan digunakan dalam penelitian ini. II. TUJUAN PENELITIAN Tujuan yang akan dicapai dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. menyusun pendekatan berbasis big data dalam statistik pariwisata melalui pembangunan algoritme yang dapat mengukur jumlah pengunjung dan menggambarkan kepadatan pengunjung dari sampel acak MPD pasif pada objek atau destinasi wisata di tingkat kabupaten / kota dengan pendekatan PoI destinasi wisata ; dan 2. mengidentifikasi tipe pengunjung wisata berdasarkan kunjungan pada PoI destinasi wisata melalui implementasi algoritme berbasis MPD pasif dengan sampel acak. III. PENELITIAN TERKAIT Ada berbagai penelitian mengenai pemanfaatan big data yang telah menggunakan MPD. Ahas dkk. [ 2 ] sebagai hasil penelitiannya menunjukkan MPD pasif sebagai sumber yang menjanjikan untuk penelitian pariwisata , diantaranya menggunakan statistik pengunjung , berdasarkan studi kasus di Estonia. Dalam penelitiannya , sebagai proses validasi MPD pasif dibandingkan dengan statistik akomodasi berdasarkan kesesuaian pola ( pattern suitability ) dan korelasi bulanan berdasarkan daerah. Sikder dkk. [ 20 ] mengusulkan metode untuk mendeteksi wisatawan di antara total populasi dengan menganalisis data lokasi CDR telepon seluler ( MPD pasif ) melalui seperangkat aturan , yaitu NegativeRules untuk menjelaskan pengguna ponsel tidak dianggap sebagai wisatawan dan PositiveRules untuk menjelaskan pengguna ponsel dianggap sebagai wisatawan. Dalam kajian terhadap statistik komuter , Pradika [ 14 ] menggunakan MPD untuk mengetahui variabel rumah melalui algoritme Density Based Spatial Clustering Applied with Noise ( DBSCAN ) . Hasil penelitiannya menunjukkan penerapan algoritme DBSCAN dengan syarat memenuhi statistik hopkins memiliki akurasi hingga 90,48 % dalam mendeteksi lokasi rumah pada data MPD. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Berfokus pada pariwisata , Raun [ 16 ] membahas langkah- langkah metodologi penggunaan MPD pasif untuk menghitung statistik pariwisata ( jumlah pengunjung dan kunjungan ) yang digunakan untuk analisis destinasi wisata seperti berdasarkan frekuensi dan durasi. Keterwakilan hasil penerapan MPD dievaluasi melalui perbandingan antara hasil yang diperoleh dari MPD dengan jumlah bulanan malam yang dihabiskan di tempat akomodasi di Estonia , menurut negara tempat tinggal dari periode waktu yang sama. Evaluasi menunjukkan jumlah malam keseluruhan yang dihabiskan dari MPD sejalan dengan hasil yang diperoleh dari data akomodasi. Widyasanti dkk. [ 24 ] menyajikan metodologi penggunaan MPD untuk mengukur jumlah pengunjung asing dan domestik , serta menganalisis mobilitasnya berdasarkan point of interest ( PoI ) di lokasi Asian Games 2018 , selama pekan Asian Games. Hasil penelitiannya memberikan pemahaman , bahwa metode pengukuran jumlah pengunjung berdasarkan PoI dengan menggunakan MPD , bermanfaat dalam melengkapi sumber data konvensional. IV. METODE PENELITIAN Pembangunan prosedur dalam penelitian ini menggunakan metode design science research. Gambar 1. Design science research process model [ 23 ] A. Awareness of Problem Tahap proses pencarian ini merupakan teknologi pelacakan dan pengidentifikasian masalah melalui kajian pustaka terkait penggunaan lokasi pada statistik pariwisata. Output yang dihasilkan adalah proposal berupa kajian penerapan MPD pasif dalam statistik pariwisata. Sebagai bagian dari tahap ini , peneliti mengusulkan proposal dilakukan dengan data kunjungan wisata di objek tertentu yang mendukung tingkat kabupaten / kota. kepariwisataan nasional hingga B. Suggestion Setelah pengembangan proposal , dilakukan langkah kreatif fungsionalitas baru berdasarkan konfigurasi dari elemen baru dan / atau yang sudah ada. Output pada tahap ini adalah desain tentatif berupa prosedur yang mengukur jumlah pengunjung wisata berbasis big data di lokasi wisata hingga tingkat kabupaten / kota menggunakan sampel acak MPD Pasif dengan pendekatan PoI destinasi wisata. 2 / 8 C. Development Adapun variabel yang dikumpulkan dapat dilihat pada tabel Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Desain tentatif atau sementara dikembangkan lebih lanjut ini. Pengembangan dan diimplementasikan dalam dilakukan dengan membentuk artefak berupa algoritme yang dimodelkan menggunakan flowchart. Arsitektur dibangun berdasarkan daerah asal ; daerah tujuan ; posisi dan lama objek yang diukur peneliti saat berada dalam area penelitian atau objek penelitian ; serta proses agregasi. tahap berikut : TABEL I VARIABEL TERKUMPUL Variabel msisdn ( identitas pelanggan operator seluler yang telah di-hashing dan bersifat unik ) D. Evaluation keabsahan / validitas Artefak dievaluasi sesuai dengan kriteria yang ditujukan untuk mengetahui yang dikembangkan. Penyimpangan dari ekspektasi , baik kuantitatif maupun kualitatif harus dijelaskan secara tentatif. Evaluasi validasi dilakukan dengan kesesuaian pola ( pattern suitability ) fluktuasi melalui metode visual dan evaluasi lainnya dilakukan dengan analisis deskriptif yang dibantu dengan visualisasi. artefak E. Conclusion ID ( identitas ) timestamp ( waktu dan / atau tanggal ) latitude ( titik pada garis lintang ) longitude ( titik pada garis bujur ) nama ( kata yang menunjukkan sebutan suatu tempat ) Sumber Data MPD Pasif Akomodasi MPD Pasif MPD Pasif , Akomodasi , ODTW MPD Pasif , Akomodasi , ODTW Akomodasi , ODTW Tahap ini merupakan akhir dari siklus penelitian. Akhir dari upaya penelitian merupakan kepuasan dari hasil penelitian , fakta pengetahuan dari hasil usaha dalam penelitian , serta kemungkinan anomali yang mungkin berfungsi sebagai subjek penelitian lebih lanjut. tipe ( kata yang menunjukkan jenis suatu tempat ) Akomodasi , ODTW tanggal room_used ( banyaknya ruangan / kamar yang digunakan ) Akomodasi Akomodasi V. KERANGKA PIKIR Melalui kajian pustaka ditemukan , mayoritas penelitian yang menggunakan teknologi pelacakan lokasi masih terfokus pada pertanyaan metodologi dan penggunaan data dalam penelitian analisis perkotaan , transportasi dan mobilitas manusia. Sehingga , metode untuk mengukur jumlah pengunjung pada destinasi wisata dalam statistik pariwisata , masih sangat sedikit. Penelitian ini bertindak dengan menyusun prosedur atau algoritme berbasis big data yang dapat mengukur jumlah pengunjung wisata dalam statistik pariwisata , di objek tertentu yang mendukung kepariwisataan nasional hingga tingkat kabupaten / kota. Prosedur ditentukan dengan beberapa metode diantaranya , Reverse-Geocoding ( spatial file dan nominatim ) ( DMDBSCAN ) untuk dan Dynamic Method DBSCAN memperoleh keterangan level kabupaten / kota ; serta Distance dan Stay Detection sebagai syarat untuk bisa dikatakan sebagai pengunjung. lokasi daerah asal di Dalam perancangannya metode disusun melalui penerapan sampel acak MPD pasif dengan pendekatan kunjungan di area sekitar PoI. Passive Mobile Positioning Data ( Gambar 3 ) yang digunakan merupakan data sampel acak tahun 2020 yang dikumpulkan dari Universitas Gadjah Mada ( UGM ) . Kemudian , Point of Interest menggunakan proxy dalam menentukan kepadatan pengunjung diantaranya objek daya tarik wisata ( ODTW ) selaku daya tarik suatu wilayah pariwisata dan akomodasi selaku industri kepariwisataan yang berperan besar dalam pembangunan pariwisata. Data akomodasi yang digunakan berbasis big data yang dikumpulkan dari BPS tahun 2020 melalui data penyedia layanan pemesanan akomodasi secara online yang diperoleh berdasarkan web scraping [ 1 ] . Untuk memperoleh data ODTW tahun 2020 , metode web scraping diterapkan pada google maps. Secara umum , kerangka pikir pada penelitian ini adalah sebagai berikut : Gambar 2. Kerangka pemikiran 3 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 5. Proses clustering , algoritme penentuan pengunjung wisata Setiap msisdn yang memenuhi pengujian dilanjutkan dengan pengelompokan menggunakan DMDBSCAN , dengan dua parameter yaitu Eps ( radius ) dan MinPts ( jumlah minimum titik dalam radius ) . MinPts di set statis yang ditentukan menggunakan jumlah tetangga terdekat ( kth nearest neighbor ) dari k-dist plot yaitu k=3 [ 8 ] . Kemudian Ester dkk. [ 9 ] menyebutkan MinPts=k , sehingga nilai MinPts dalam algoritme ini adalah 3. Sedangkan , Eps di set mengikuti kepadatan datanya , dengan melihat perubahan tajam ( knee / elbow ) pada k-dist plot [ 8 ] . Artinya , akan berbeda di setiap msisdn dengan kemungkinan terdapat Eps yang sama antar msisdn. Sebagai alternatif ketika sistem tidak dapat menentukan knee karena keterbatasan dukungan perangkat , maka digunakan Eps=0,001 [ 14 ] . Output pada proses ini berupa kumpulan data msisdn yang ditetapkan sebagai daerah asal , namun belum terdapat lokasi ataupun nama daerah di dalamnya. 3 ) Penentuan Nama Daerah : Proses penentuan nama suatu daerah berdasarkan latitude-longitude pada MPD pasif dan PoI. Metode reverse-geocoding diterapkan untuk menentukan nama lokasi di level kabupaten / kota. Untuk data yang bersumber dari MPD pasif , proses ini diterapkan pada hasil clustering dan msisdn non-clustering ( hopkins ≥ 0,5 ) . Gambar 3. Passive mobile positioning data sample. VI. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Algoritme Penentuan Pengunjung Wisata 1 ) Data Cleansing : Proses analisis kualitas dari suatu data mencakup kontrol kualitas data awal yang dilakukan dengan cara mengubah ; mengoreksi ; atau menghapus data yang salah ; tidak lengkap ; tidak akurat ; memiliki duplikat ; atau memiliki format yang salah dalam basis data , untuk mendapatkan informasi yang benar secara sistematis melalui algoritme. Gambar 4. Proses data cleansing , algoritme penentuan pengunjung wisata ini MPD pasif dalam algoritme tidak memerlukan penyesuaian tipe , karena dianggap memiliki tipe yang sama di setiap datanya. Namun , PoI memerlukan penyesuaian tipe objek , hal ini dikarenakan data terdiri dari kumpulan objek dengan tipe yang berbeda. Kemudian untuk menghindari perbedaan format atau format yang salah baik pada MPD pasif maupun PoI , maka format tanggal perlu disesuaikan menjadi satu bentuk mengikuti format baku. Selanjutnya agar data memiliki kejelasan ; tidak ada data yang kosong ; terdapat jangkauan atau kisaran nilai ; keunikan data dan pola pengekspresian berdasarkan pada ketentuan standar yang sudah ditentukan , dilakukanlah penghapusan null value dan duplikat. 2 ) Clustering : Proses pengelompokan data MPD untuk menentukan daerah asal pengguna ponsel yang menggunakan jaringan operator seluler terkait. Clustering dapat diterapkan pada MPD pasif apabila sebelumnya memenuhi nilai statistik hopkins yang digunakan untuk mengukur kecenderungan cluster yaitu kurang dari 0,5 pada tingkat kepercayaan 90 % [ 3 ] . Semakin hopkins cenderung mendekati 0 , maka hipotesis nol ( tidak ada cluster yang bermakna ) dapat ditolak dan disimpulkan bahwa dataset secara signifikan merupakan data yang dapat dikelompokkan. MPD pasif diuji secara berulang pada masing-masing msisdn untuk menghasilkan nilai statistik hopkins , dengan mengambil titik ( latitude-longitude ) pada data. Gambar 6. Penentuan nama daerah asal MPD pasif ( msisdn ) , algoritme penentuan pengunjung wisata Terdapat dua sub-proses di dalamnya yaitu proses pada MPD Pasif dan PoI. MPD pasif hasil clustering ( latitude- longitude ) ; msisdn non-clustering ( latitude-longitude ) , dan spatial file ( poligon-poligon digital ) digabungkan untuk mendapatkan nama kabupaten / kota daerah asal. Apabila dari spatial file nama daerah tidak ditemukan , maka dilakukan pendekatan nominatim ( penanda pada peta digital ) melalui latitude-longitude berdasarkan application proses input 4 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik programming interface ( API ) yang diterapkan OpenStreetMap , untuk mendapatkan alamat yang memuat kabupaten / kota. Pendekatan nominatim dilakukan untuk memaksimalkan penggunaan seluruh data , namun apabila pendekatan tersebut gagal maka data yang dimaksud akan dihapus. Kemudian penetapan sebagai daerah asal dari proses ini , ditetapkan dengan melihat frekuensi terbanyak dari nama lokasi yang ditemukan. Proses yang hampir sama secara keseluruhan pada MPD pasif juga diterapkan pada data PoI. Perbedaannya terletak pada output yang dihasilkan yaitu daerah tujuan. Perbedaan lainnya , pada MPD pasif untuk menghasilkan output ditentukan dengan melihat frekuensi nama lokasi terbanyak , namun pada PoI proses tersebut tidak diperlukan , karena setiap satu objek PoI hanya memiliki satu nama lokasi. Gambar 7. Penentuan nama daerah tujuan MPD pasif ( msisdn ) atau asal poi , algoritme penentuan pengunjung wisata 4 ) Penentuan Pengunjung : Proses terpisah dari clustering dan penentuan nama daerah ( menggunakan hasil data cleansing ) . Dalam penentuan pengunjung wisata ( objek penelitian yang diukur ) , berdasarkan posisi diterapkan haversine formula yang berguna untuk menghitung radius atau jarak antara dua buah titik koordinat ( area objek penelitian ) yang ditetapkan dari batas keakuratan MPD pasif ( 200m ) . Haversine dihitung dengan menginputkan titik ( latitude- longitude ) setiap msisdn ( data yang tersebar ) dan objek PoI ( titik tengah ) . Selanjutnya penentuan pengunjung wisata didasari dengan lama objek saat berada dalam area penelitian. Adapun salah satu ketentuannya yaitu msisdn berhenti di sekitar objek PoI minimal 15 menit , yang dihitung dari waktu selesai dikurangi waktu mulai berhenti [ 6 ] . Untuk menghitung durasi tersebut diperlukan lebih dari satu record MPD pasif di sekitar objek PoI setiap harinya. Ketentuan lainnya , saat msisdn berada di sekitar objek PoI , objek tersebut bukan merupakan tempat kesehariannya seperti tempat tinggal atau tempat bekerja. Berikutnya pengunjung dapat langsung ditetapkan dengan memperhatikan aturan lamanya berhenti yaitu maksimal selama tujuh hari ( per bulannya dalam minggu yang sama ) berada di area tersebut [ 20 ] . Apabila kondisi tersebut tidak terpenuhi maka dilakukan pendekatan dengan melihat kunjungan di setiap minggunya yaitu tinggal atau menetap kurang dari lima hari [ 17 ] . Gambar 8. Identifikasi / penentuan pengunjung wisata , algoritme penentuan pengunjung wisata 5 ) Pembentukan Data Agregat : Proses agregasi yang dilakukan dengan menggabungkan output proses ke-3 dan ke- 4 yaitu daerah asal , daerah tujuan , dan pengunjung wisata melalui variabel sejenis disertai variabel pendukung lainnya yang diperlukan untuk memudahkan dalam analisis. Sehingga , dapat diperoleh informasi atau insight dari analisis yang dilakukan. Gambar 9. Proses agregasi atau pembentukan data agregat , algoritme penentuan pengunjung wisata B. Implementasi Algoritme Implementasi algoritme merupakan tahap realisasi dari prosedur yang telah disusun. Implementasi menggunakan data berbasis big data di Daerah Istimewa Yogyakarta ( DIY ) yang merupakan salah satu wilayah pariwisata andalan di Indonesia. MPD pasif yang digunakan terdiri dari entri data sampel acak penggunaan telepon aktif yang direkam oleh operator jaringan seluler indosat. Data akomodasi menggunakan data dari penyedia layanan pemesanan akomodasi secara online terdiri dari informasi seperti lokasi dan jumlah kamar yang 5 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik digunakan. Selanjutnya data ODTW diperoleh dengan menginput kata kunci pada proses web scraping : google maps. Kata kunci yang digunakan mengacu pada publikasi BPS [ 6 ] , diantaranya wisata buatan ; wisata alam ; kawasan pariwisata ; dan enam lainnya. Rincian data yang digunakan adalah sebagai berikut : pada level provinsi ( Gambar 10 ) . Di level kabupaten / kota dua dari lima diantaranya terlihat memiliki sedikit perbedaan tersebut , peneliti ( Gambar 11 ) . Namun dengan hasil menetapkan algoritme dapat mewakili jumlah pengunjung di suatu area geografis hingga level kabupaten / kota. TABEL II DATA IMPLEMENTASI Data MPD Pasif ( sampel acak ) Akomodasi Sumber Telephone Company ( telco ) atau operator jaringan seluler Indosat Penyedia layanan pemesanan akomodasi secara online ODTW Google Maps Rincian  970 msisdn  6.728.745 record  Periode : Maret-Juni 2020  Variabel : msisdn , timestamp , latitude , longitude.  2.549 objek  19 tipe  Periode : Maret-Juni 2020  Variabel : ID , nama , tipe , tanggal , longitude , latitude , room_used.  2.166 objek  170 tipe  Dikumpulkan pada tahun 2020  Variabel : nama , tipe , latitude , longitude. Gambar 10. Perbandingan jumlah pengunjung sampel acak MPD pasif dan jumlah kamar yang terpakai di akomodasi , menurut provinsi Pengimplementasian metode-metode dalam algoritme dilakukan dengan memanfaatkan software berbasis python programming language beserta package atau modul di dalamnya yang berguna untuk mengotomatisasi penghitungan. Hasil implementasi menunjukkan sebanyak 689 msisdn ditetapkan sebagai pengunjung dari 3.043 objek PoI : 2.415 akomodasi dengan 15 tipe ( berdasarkan klasifikasi sumber data yang digunakan ) dan 628 objek daya tarik wisata dengan 85 tipe ( berdasarkan klasifikasi google maps ) . Dengan implementasi menggunakan big data , algoritme yang diusulkan dapat mengukur jumlah pengunjung dan kunjungan di suatu area geografis hingga daerah sulit akses seperti wisata alam. Statistik pariwisata inilah yang berguna sebagai salah satu input data untuk analisis objek yang menjadi daya tarik wisata. Kemudian dengan proses analisis data ini , keberhasilan pembangunan kepariwisataan di suatu wilayah baik wilayah administratif maupun non-administratif dapat diukur secara aktual dan temporal. C. Evaluasi Algoritme dalam mengukur 1 ) Validasi : Untuk menggunakan sampel acak MPD pasif dalam statistik pariwisata , perlu dilakukan validasi kualitasnya. Proses evaluasi dilakukan dengan melihat keterwakilan implementasi pengunjung. Menggunakan pattern suitability melalui metode visual dengan garis ( line chart ) , fluktuasi hasil implementasi algoritme dibandingkan dengan jumlah kamar yang dipakai dalam akomodasi yang menjadi salah satu proxy PoI , dengan waktu ( hari ) dan objek yang sama. jumlah Fluktuasi antara sampel acak MPD pasif dan akomodasi terlihat tidak jauh berbeda Hal ini menunjukkan bahwa sampel acak MPD pasif dapat menunjukkan kepadatan pengunjung di suatu wilayah atau area geografis di mana akomodasi berada Gambar 11. Perbandingan jumlah pengunjung sampel acak MPD pasif dan jumlah kamar terpakai di akomodasi , menurut kabupaten / kota data Meskipun pembanding untuk mengevaluasi keterwakilan kunjungan pada objek wisata tidak tersedia. Namun , perbandingan antara data kunjungan sampel acak MPD pasif hasil algoritme pada akomodasi sejalan dengan jumlah kamar yang digunakan dalam akomodasi. 2 ) Analisis Deskriptif : Untuk mendeskripsikan output algoritme berdasarkan hasil implementasi yang dilakukan. Analisis ini berguna dalam mengetahui manfaat dan kendala yang mungkin dari algoritme. Ahas dkk. [ 2 ] membuktikan analisis berupa ringkasan statistik dan deskripsi sederhana di tingkat kota dan kabupaten berguna untuk menyusun rencana pembangunan lokal khususnya pembangunan destinasi pedesaan yang kekurangan sumber daya pemasaran dan menarik pengunjung wisata. Berlandaskan hal tersebut , analisis ini dilakukan hingga level terkecil agar insight yang diperoleh dari algoritme dan implementasinya lebih maksimal. Analisis hanya terbatas pada data sampel yang digunakan. Kemudian analisis ini tidak melakukan uji populasi sehingga tidak ataupun menggambarkan keadaan populasi yang sebenarnya dari angka pasti yang disajikan. Akan tetapi , dari hasil validasi secara pola dapat menunjukkan , membuktikan 6 / 8 pergerakan algoritme dapat mewakili jumlah pengunjung di suatu area geografis. Dari 689 pengunjung wisata hasil implementasi di kabupaten / kota Daerah Istimewa Yogyakarta , 75 % diantaranya mengunjungi kedua proxy yang digunakan yaitu akomodasi dan ODTW. Hal ini menimbulkan persepsi bahwa sebagian besar pengunjung wisata yang mengunjungi ODTW juga melakukan kunjungan pada akomodasi terkait , begitu pula sebaliknya. Algoritme menetapkan pengunjung apabila berada disekitar PoI , sehingga pengunjung dalam hal ini belum tentu menginap pada objek akomodasi yang dikunjunginya. Dari banyaknya tipe pada setiap proxy yang digunakan , 10 tipe dengan kunjungan terbanyak baik berdasarkan bulan maupun secara kumulatif pada periode Maret-Juni 2020 di masing-masing proxy. Tipe tujuan wisata pada proxy ODTW ( klasifikasi google maps ) memiliki selisih yang cukup besar dibandingkan dengan tipe-tipe lainnya. Selisih tersebut diduga terjadi karena adanya generalisasi tipe dari sumber data yang tidak tertangkap pada algoritme. Pergerakan jumlah pengunjung ODTW di Provinsi D.I. Yogyakarta dari data sampel acak yang diterapkan cenderung meningkat pada akhir bulan yaitu minggu dan tanggal terakhir pada tiap bulan. Kemudian , untuk mengetahui waktu-waktu ramai atau padat pengunjung ODTW melalui heatmap dalam visualisasi data dengan satuan jam dan hari secara kumulatif. Semakin hijau warna yang ditunjukkan maka pengunjung semakin ramai atau padat , sebaliknya jika semakin merah maka semakin sepi pengunjungnya. DariGambar 12 , terlihat kunjungan terpadat berada pada hari minggu yang dimulai dari jam 8 hingga sebelum jam 20 , dengan puncak keramaian terjadi pada jam 12 keatas hingga sebelum jam 15 dan sore hari sekitar jam 16. Gambar 12. Heatmaps waktu padat pengunjung ODTW kumulatif Maret–Juni 2020 , menurut provinsi Analisis dilakukan hingga level terkecil yaitu objek di dalam proxy. Berdasarkan analisis diketahui bahwa masih terdapat kekurangan dalam pengimplementasian algoritme terkait proses data cleansing. Hal ini ditunjukkan melalui ODTW dengan nama “Wisata Keraton Jogja” yang bertipe museum dan “Keraton Yogyakarta” yang bertipe istana , di mana kedua objek tersebut merupakan objek yang sama. Data cleansing pada ODTW dilakukan berdasarkan keunikan karakter nama ; tipe ; dan titik koordinat ( secara exact ) , yang ternyata setelah melalui proses tersebut masih belum bisa membedakan ODTW sesuai dengan pengetahuan umum di masyarakat. Analisis menunjukkan bahwa output algoritme dari hasil implementasi dapat mengetahui pergerakan atau pertumbuhan Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik objek wisata baik secara kolektif ataupun khusus. Selain itu output juga dapat menunjukkan rata-rata kunjungan seluruh ODTW ; suatu tipe ODTW ; salah satu ODTW ; atau dalam suatu wilayah administratif. Dalam pembentukan algoritme terdapat waktu lamanya berada disekitar PoI yang disimpan kedalam suatu variabel. Lama waktu tersebut digunakan untuk menganalisis lama kunjungan ODTW. Hasil analisis dari implementasi data menunjukkan pengunjung yang berada disekitar atau mengunjungi salah satu ODTW paling cepat selama 15,02 menit. Secara rata-rata , minimal sekitar 1 jam setiap pengunjung berada disekitar atau mengunjungi setiap ODTW per harinya. Kemudian , diketahui selama 23,22 jam adalah lama maksimal pengunjung mengunjungi salah satu ODTW. Lama maksimal berpotensi dianggap / menjadi anomali , dengan dugaan terdapat kekurangan dalam algoritme yaitu kurang dapat mendeteksi 2 kali kunjungan atau seterusnya pada hari dan objek / lokasi yang sama. Berdasarkan daerah asal dan daerah tujuan dilakukan identifikasi untuk mengetahui banyaknya pengunjung wisata yang tergolong sebagai wisatawan nusantara ( wisnus ) dan pengunjung setempat. Dikatakan sebagai wisnus apabila pengunjung mengunjungi PoI yang menjadi tujuannya berada diluar kabupaten / kota asalnya dan bukan pekerja di lokasi tujuannya. adalah pengunjung yang mengunjungi PoI tujuannya , berada dalam kabupaten / kota yang sama dengan daerah asalnya dan bukan pekerja di lokasi tujuannya. Pengidentifikasian dilakukan berdasarkan daerah tujuan dengan cakupan Kota Yogyakarta dan Kabupaten lainnya di DIY yaitu Bantul ; Gunung Kidul ; Kulon Progo ; dan Sleman , dan berdasarkan daerah asal dengan cakupan se-Indonesia. pengunjung Sedangkan setempat Hasil identifikasi pada data sampel menunjukkan sebanyak 475 dari 689 pengunjung digolongkan menjadi wisnus yang mengunjungi kabupaten / kota di provinsi Yogyakarta dan 523 dari 689 pengunjung digolongkan sebagai pengunjung setempat secara kumulatif pada periode Maret-Juni 2020. Dari hasil ini diketahui bahwa sebagian besar pengunjung setempat juga merupakan wisnus yang masuk ke Daerah Istimewa Yogyakarta. Menurut analisis dengan cakupan yang lebih kecil yaitu dengan daerah asal dan tujuan hanya meliputi DIY , pengunjung setempat dari implementasi data sampel terbanyak berada di Sleman dan wisnus DIY terbanyak juga berasal dari Sleman dengan objek tujuan terbanyaknya berada di Kota Yogyakarta ( Gambar 13 ) . Namun , berdasarkan pelaku kunjungan dari total msisdn , kota yogyakarta merupakan daerah dengan pelaku kunjungan terbanyak yaitu 99 % diantaranya merupakan pelaku kunjungan wisata di daerahnya. Lebih detail lihat Tabel III : Kab / Kot Bantul Gunung Kidul Kulon Progo Sleman Yogyakarta Total TABEL III PELAKU KUNJUNGAN Jumlah msisdn Jumlah Pengunjung Setempat ( msisdn ) 176 66 67 257 92 658 155 29 16 232 91 523 Pelaku Kunjungan 88 % 44 % 24 % 90 % 99 % 7 / 8 Gambar 13. Circos plot pengunjung , berdasarkan daerah asal-tujuan Analisis hasil implementasi menunjukkan statistik pariwisata yang dihasilkan dapat digunakan untuk mengetahui jumlah pengunjung , waktu padat pengunjung ; pertumbuhan pengunjung ; proporsi pelaku kunjungan ; lama waktu kunjung ; bahkan mengidentifikasi tipe pengunjung wisata berdasarkan daerahnya. Dengan demikian statistik pariwisata yang merupakan output dari algoritme dapat melengkapi statistik pariwisata resmi. Adanya hal ini diharapkan dapat digunakan sebagai tolok ukur untuk mengetahui apa saja yang harus diperbaiki dan dibenahi baik secara kolektif maupun pada objek atau destinasi wisata terkait. Meskipun algoritme saat ini cukup bisa mewakili jumlah pengunjung , namun dari analisis ditemukan bahwa algoritme saat ini hanya mampu mendeteksi pengunjung yang melakukan sekali kunjungan pada objek yang sama dalam hari yang sama. Kemudian pada implementasi klasifikasi tipe objek tidak diperhatikan lebih lanjut , sehingga analisis terhadap tipe objek kurang maksimal. Untuk itu kedepannya pengklasifikasian tipe objek perlu diperhatikan lebih lanjut agar analisis dapat dilakukan secara maksimal serta terhindar dari ambiguitas dan duplikasi. VII. PENUTUP Kajian ini memberikan pemahaman bahwa penerapan sampel acak MPD pasif dengan pendekatan PoI di sektor pariwisata , dapat menghasilkan statistik pariwisata berupa jumlah pengunjung dan kunjungan wisata di suatu area geografis. Penelitian ini berhasil membangun suatu prosedur atau algoritme berdasarkan big data yang dapat mengukur kepadatan jumlah pengunjung pada objek atau destinasi wisata hingga tingkat kabupaten / kota dan mengidentifikasi tipe pengunjung wisata berdasarkan kunjungan pada PoI , yaitu sebagai wisatawan nusantara dan pengunjung setempat. dan menggambarkan pengunjung Selanjutnya algoritme ini dapat dikembangkan menjadi algoritme yang dapat mendeteksi pengunjung dengan kunjungan lebih dari sekali di objek yang sama dalam hari yang sama , misalnya dengan memperhatikan trajectory atau lintasan dari data yang digunakan. DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] Adhinugroho , Y. , Putra , A. P. , Luqman , M. , Ermawan , G. Y. , Takdir , Mariyah , S. , & Pramana , S. ( 2020 ) . Development of online travel Web scraping for tourism statistics in Indonesia. Information Research , 25 ( 4 ) . doi:10.47989 / irpaper885 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik [ 2 ] Ahas , R. , Aasa , A. , Roose , A. , Mark , U. , & Silm , S. ( 2008 ) . Evaluating passive mobile positioning data for tourism surveys : An Estonian case study. Tourism Management , 29 ( 3 ) , 469-486. [ 3 ] Banerjee , A. ( 2004 ) . Validating clusters using the Hopkins statistic. 2004 IEEE International Conference on Fuzzy Systems ( IEEE Cat. No.04CH37542 ) ( hal. 149-153 ) . Budapest : IEEE. doi:10.1109 / FUZZY.2004.1375706. [ 4 ] BPS. ( 2018 , November 8 ) . Pemanfaatan Big Data dalam Survei Wisatawan Nusantara. Diambil kembali dari Kegiatan Statistik Badan Pusat Statistik : https : / / www.bps.go.id / news / 2018 / 11 / 08 / 254 / pemanfaatan-big-data- dalam-survei-wisatawan-nusantara.html [ 5 ] BPS. ( 2018 ) . Statistik Objek Daya Tarik Wisata. Jakarta : Badan Pusat Statistik. [ 6 ] BPS. ( 2019 ) . Panduan Penggunaan Mobile Positioning Data ( MPD ) untuk Statistik Mobilitas. Jakarta : Badan Pusat Statistik. [ 7 ] Dimulyo , S. , Esko , S. , Saluveer , E. , & Lestari , T. ( 2018 ) . The use of MPD for measuring tourism on the Indonesian border. Helsinki : EFGS. [ 8 ] Elbatta , M. N. ( 2012 ) . An Improvement for DBSCAN Algorithm for Best Results in Varied Densities. Gaza : The Islamic University-Gaza. [ 9 ] Ester , M. , Kriegel , H.-P. , Sander , J. , & Xu , X. ( 1996 ) . A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise. KDD'96 : Proceedings of the Second International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining ( hal. 226–231 ) . AAAI Press. [ 10 ] Eurostat. ( 2014 ) . Feasibility study on the use of mobile positioning data for tourism statistics. Luxembourg : Publications Office of the European Union. [ 11 ] Eurostat. ( 2017 ) . Tourism statistics : Early adopters of big data ? ( 2017 ed. ) . Luxembourg : European Union. [ 12 ] Li , J. , Xu , L. , Tang , L. , Wang , S. , & Li , L. ( 2018 ) . Big data in tourism research : A literature review. Tourism Management , 68 , 301-323. [ 13 ] Noviyanti , I. , Prabawa , P. D. , Sari , D. P. , Koswara , A. , Lestari , T. K. , Fahyuananto , M. H. , & Setiawan , E. ( 2020 ) . Towards big data as official statistics : Case study of the use of mobile positioning data to delineate metropolitan areas in Indonesia. Statistical Journal of the IAOS , 36 ( 4 ) , 943-954. doi:10.3233 / SJI-200750 [ 14 ] Pradika , A. A. ( 2019 ) . Kajian Mobile Positioning Data Untuk Statistik Komuter ( Studi Kasus : Relawan Pegawai Badan Pusat Statistik ) . Jakarta : Politeknik Statistika STIS. [ 15 ] Pramana , S. , Yuniarto , B. , Kurniawan , R. , Yordani , R. , Lee , J. , Amin , I. , . . . Indriani , R. ( 2017 ) . Big data for government policy : Potential implementations of big data for official statistics in Indonesia. 2017 International Workshop on Big Data and Information Security ( IWBIS ) ( hal. 17-21 ) . Jakarta : IEEE. doi:10.1109 / IWBIS.2017.8275097 [ 16 ] Raun , J. ( 2020 ) . Mobile positioning data for tourism destination studies and statistics. Tartu : University of Tartu Press. [ 17 ] Republik Indonesia. ( 2020 ) . Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 11 Tahun 2020 tentang Cipta Kerja ( pasal 77 ayat 2 ) . Jakarta : Kementerian Hukum dan Hak Asasi Manusia. [ 18 ] Ruslani , A. , Madjida , W. O. , & Nughroho , A. R. ( 2019 ) . The Use of Mobile Positioning Data to Obtain Accommodation Statistics : Case Study of Indonesia. Asia–Pacific Economic Statistics Week 2019. Bangkok : UN ESCAP. [ 19 ] Shoval , N. , & Ahas , R. ( 2016 ) . The use of tracking technologies in tourism research : the first decade. Tourism Geographies , 18 ( 5 ) , 587-606. doi:10.1080 / 14616688.2016.1214977 [ 20 ] Sikder , R. , Uddin , M. J. , & Halder , S. ( 2016 ) . An Efficient Approach of Identifying Tourist by Call Detail Record Analysis. International Workshop on Computational Intelligence ( IWCI ) ( hal. 136-141 ) . Dhaka , Bangladesh : IEEE. [ 21 ] UN. ( 2017 ) . Draft : Handbook on the use of Mobile Phone data for Official Statistics. New York : United Nations. [ 22 ] UNWTO. ( 2010 ) . International Recommendations for Tourism Statistics 2008. New York : United Nations. [ 23 ] Vaishnavi , V. , Kuechler , B. , & Petter , S. ( 2017 , Desember 20 ) . Design Science Research in Information Systems. Diambil kembali dari Association for Information System : http : / / www.desrist.org / design- research-in-information-systems [ 24 ] Widyasanti , A. A. , Reno , A. , Esko , S. , Tiru , M. , & Lestari , T. K. ( 2020 ) . The Use of Mobile Positioning data to Measure Visitors of a Multisport Events : A Case study of ASIAN Games 2018 in Indonesia. 2020 Asia- Pacific Statistics Week. Bangkok : UNESCAP. 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Penerapan Passive Mobile Positioning Data dalam Statistik Pariwisata dengan Pendekatan Point of Interest ( Studi Kasus : Daerah Istimewa Yogyakarta , Indonesia ) Dandy Adetiar Al Rizki ( 221709604 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Setia Pramana Ringkasan—Statistik pariwisata resmi digunakan sebagai tolok ukur dalam pembangunan kepariwisataan. Saat ini , dalam pengumpulan statistik pariwisata resmi , big data dimanfaatkan sebagai sumber data lain. Dalam penelitian pariwisata , big data yang menggunakan teknologi pelacakan lokasi seperti Mobile Positioning Data ( MPD ) pada statistik pariwisata resmi masih sangat sedikit. Metode pendekatan dengan passive mobile positioning data merupakan metode yang menjadi mayoritas dalam penerapan MPD di sektor pariwisata. Penelitian ini , menyusun dan memaparkan algoritme berbasis sampel acak MPD pasif yang dapat mengukur jumlah pengunjung wisata dengan pendekatan point of interest yang mendukung kepariwisataan sebagai kajian penerapan MPD pasif dalam statistik pariwisata. Dengan mengimplementasikan sampel acak MPD pasif dari operator jaringan seluler dan proxy dari PoI , algoritme yang dibangun dievaluasi melalui pattern suitability. Ditunjukkan dari kesesuaian pola , algoritme dapat digunakan untuk mengukur jumlah pengunjung di suatu area geografis. Kemudian , hasil penerapan dievaluasi lebih lanjut dengan analisis untuk mengetahui insight dari output dan keandalan algoritme. Kata Kunci— pariwisata , big data , mobile positioning data , point of interest , pattern suitability.
VII. PENUTUP Kajian ini memberikan pemahaman bahwa penerapan sampel acak MPD pasif dengan pendekatan PoI di sektor pariwisata , dapat menghasilkan statistik pariwisata berupa jumlah pengunjung dan kunjungan wisata di suatu area geografis. Penelitian ini berhasil membangun suatu prosedur atau algoritme berdasarkan big data yang dapat mengukur kepadatan jumlah pengunjung pada objek atau destinasi wisata hingga tingkat kabupaten / kota dan mengidentifikasi tipe pengunjung wisata berdasarkan kunjungan pada PoI , yaitu sebagai wisatawan nusantara dan pengunjung setempat. dan menggambarkan pengunjung Selanjutnya algoritme ini dapat dikembangkan menjadi algoritme yang dapat mendeteksi pengunjung dengan kunjungan lebih dari sekali di objek yang sama dalam hari yang sama , misalnya dengan memperhatikan trajectory atau lintasan dari data yang digunakan.
seperti Mobile Positioning Data ( MPD ) pada statistik pariwisata resmi masih sangat sedikit. Metode pendekatan dengan passive mobile positioning data merupakan metode yang menjadi mayoritas dalam penerapan MPD di sektor pariwisata. Penelitian ini , menyusun dan memaparkan algoritme berbasis sampel acak MPD pasif yang dapat mengukur jumlah pengunjung wisata dengan pendekatan point of interest yang mendukung kepariwisataan sebagai kajian penerapan MPD pasif dalam statistik pariwisata. Dengan mengimplementasikan sampel acak MPD pasif dari operator jaringan seluler dan proxy dari PoI , algoritme yang di sektor pariwisata , dapat menghasilkan statistik pariwisata berupa jumlah pengunjung dan kunjungan wisata di suatu area geografis. Penelitian ini berhasil membangun suatu prosedur atau algoritme berdasarkan big data yang dapat mengukur kepadatan jumlah pengunjung pada objek atau destinasi wisata hingga tingkat kabupaten / kota dan mengidentifikasi tipe pengunjung wisata berdasarkan kunjungan pada PoI , yaitu sebagai wisatawan nusantara dan pengunjung setempat. dan menggambarkan pengunjung Selanjutnya algoritme ini dapat dikembangkan menjadi algoritme yang dapat mendeteksi pengunjung dengan kunjungan lebih
O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O