Sektor pariwisata di indonesia memberikan kontribusi yang besar dalam pertumbuhan ekonomi nasional. peramalan yang akurat dalam sektor pariwisata dapat menjadi penilaian yang baik untuk merencanakan dan strategi pelayanan pariwisata di masa depan. oleh karena itu, penelitian ini memfokuskan pada peramalan permintaan pariwisata dengan menerapkan pendekatan box-jenkins pada data kedatangan wisatawan di indonesia dari bulan januari 2015 hingga desember 2020. untuk itu, pengujian terkait error dalam peramalan menggunakan pendekatan box-jenkins diukur dan dibandingkan dengan menggunakan akaike information criterion (aic) serta schwartz bayesian criterion (sbc). model yang menghasilkan kesalahan terendah dipilih untuk meramalkan data permintaan pariwisata di indonesia. beberapa model kandidat telah diusulkan selama analisis tetapi model akhir yang dipilih adalah arima (1,1,0).

The tourism sector in indonesia makes a significant contribution to national economic growth. accurate forecasting in the tourism sector can be a good assessment for future planning and strategy of tourism services. therefore, this study focuses on forecasting tourism demand by applying the box-jenkins’ approach to data on tourist arrivals in indonesian from january 2015 to december 2020. for this reason, testing related to errors in forecasting using the box-jenkins’ approach is measured and compared using akaike information criterion (aic) and schwartz bayesian criterion (sbc). the model that produces the lowest error is chosen to forecast tourism demand data in indonesia. several candidate models have been proposed during the analysis, but the final model chosen is arima (1,1,0).