PERAMALAN JUMLAH TAMU HOTEL MEGA BINTANG SWEET KABUPATEN BLORA DENGAN PENDEKATAN ARIMA

Transkripsi

1 THE TH URECOL PROCEEDING 8 February 7 UD, Yogyakarta PERMLN JUMLH TMU HOTEL MEG BINTNG SWEET KBUPTEN BLOR DENGN PENDEKTN RIM Irfana Maulana Ismail ), Wellie Sulistijanti 2) Statistika, kademi Statistika Muhammadidyah Semarang Irfanamaulana@ymail.com 2 Statistika, kademi Statistika Muhammadiyah Semarang umi_wellie@yahoo.com bstract Mega Bintang Sweet Hotel is one of the hotels in Blora Regency. rticle is forecasting comparative analysis of number of guess room occupancy at Mega Bintang Sweet Hotel, Blora, Central Java. rticle used 60 data from January 2 to December 6. Because of the data trending, so the method used is utoregressive Integrated Moving verage (RIM) and the results of research using forecasting method suggest that the right model is RIM (0,,) model with the following equation : Y t = Y t 0,9844a t + a t and the smallest MSE is 774. Prediction in 7 the highest visitor will be on December with 4 in total, the lowest visitor will be on January with 482 visitor and overall visitor in 7 is predictef to reach 6 visitor. Keywords : forecasting, guess room occupancy, MSE. PENDHULUN Secara geografis Kabupaten Blora terletak di antara o 6 Bujur Timur sampai dengan o 338 Bujur Timur dan antara 6 o 28 sampai dengan 7 o 248 Lintang Selatan dengan luas wilayah.8,9 km2. (BPS Kabupaten Blora, 6 Potensi pariwisata yang dimiliki oleh Kabupaten Blora meliputi wisata budaya, wisata alam maupun desa wisata. Namun potensi tersebut belum dimanfaatkan secara optimal, di mana saat ini masih terbatas pada wisatawan lokal. (BPPED Kabupaten Blora, 6) Sepanjang tahun 4 jumlah pengunjung wisata yang ada dikabupaten Blora mencapai 4.0 sedangkan pada tahun wisatawan yang berkunjung mencapai 4.0. Sehingga terdapat kenaikan yang mencapai 82% ini dikarenakan pengembangan kepariwisataan saat ini semakin penting, tidak saja dalam rangka meningkatkan penerimaan keuangan daerah, akan tetapi jugadalam rangka memperluas kesempatan kerja dan pemerataan pendapatan. (BPS Kabupaten Blora, ). Unsur terpenting di dalam sektor pariwisata selain obyek wisata yang menjadi tujuan utama para wisatawan adalah hotel sebagai tempat beristirahat di daerah tujuan wisata. Bersamaan dengan meningkatnya jumlah wisatawan yang berkunjung ke obyek wisata di Kabupaten Blora pada beberapa tahun terakhir,(trihardiyanti, ) Hotel Mega Bintang Sweet adalah hotel berbintang 4 yang merupakan salah satu hotel terbesar dengan lokasi strategis terletak di Kabupaten Blora. Pengunjung di hotel ini bukan saja mereka yang menginap tetapi juga yang memanfaatkan jasa pelayanan hotel seperti restauran. Industri perhotelan menghadapi tantangan untuk merumuskan perencanaan kedepan. dapun perencanaan yang dimaksud adalah perencanaan peramalan jumlah pengunjung hotel, dan juga perbaikan kualitas pelayanan restauran. Sehingga pada penelitian ini data jumlah tamu mengandung trend maka metode yang digunakan adalah yaitu metode RIM (utoregressive Integrated Moving verage) dan bertujuan untuk mengetahui gambaran umum jumlah tamu pada tahun 2 sampai tahun 6 dan mengetahui modal yang sesuai serta mengetahui prediksi jumlah tamu Hotel Mega Bintang Sweet Berdasarkan uraian di atas, penulis bermaksud mengadakan penelitian untuk menyusun Tugas khir dengan judul Peramalan Jumlah Tamu Hotel Mega Bintang Sweet Kabupaten Blora dengan Pendekatan RIM THE TH URECOL PROCEEDING 248 ISBN

2 Januari gustus Maret Oktober Mei Desember Juli Februari September THE TH URECOL PROCEEDING 8 February 7 UD, Yogyakarta KJIN LITERTUR DN PENGEMBNGN HIPOTESIS. Statistika Deskriptif Statistika deskriptif adalah metodemetode yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian data menggunakan tabel dan grafik sehingga dapat memberikan informasi yang berguna B. Model utoregressive Integrated Moving verage (RIM) Model RIM merupakan gabungan antara model R dan M dengan difference orde d. Model RIM (p, d, q) secaara umum yaitu Ø p (B)( B) d Z t = μ + θ q (B)e t Pembuatan RIM dapat dilakukan dengan menggunakan tiga prosedur yaitu pertama adalah identifikasi model RIM dan dapat dilakukan dengan melihat plot series, CF dan PCF. Kedua melihat Plot CF dan PCF yang digunakan untuk menentukan orde p dan q dari model RIM. Ketiga menentukan Estimasi parameter, dalam penelitian ini estimasi yang digunakan adalah MSE. Selanjutnya dilakukan uji statistik untuk menentukan parameternya signifikan atau tidak. Setelah tiga prosedur terpenuhi maka tahapan selanjutnya adalah tahap cek diagnosa dimana meliputi residual harus White Noise dan berdistribusi normal. Jika model RIM tidak memenuhi asumsi residual berdistribusi normal maka bisa menggunakan model yang baru dengan cara melihat plot CF dan PCF sampai residual harus white noise dan berdistribusi normal. Desember 6 dalam bentuk data bulanan. B. Langkah nalisis Sebelum melakukan analisis lebih lanjut data dibagi menjadi in sample dan out sample. Data in sample digunakan untuk membentuk model dan data out sample digunakan untuk mengevaluasi ketepatan model. Tahap pertama melakukan pemodelan terhadap pengunjung Hotel Mega Bintang Sweet dengan menggunakan metode RIM dengan melihat plot data apakah data tersebut musiman, trend, siklik atau tidak, lalu di cek apakah sudah stasioner rata-rata dan varians atau belum. Dan jika belum maka melakukan differencing agar data stasioner rata-rata maupun varians. Jika sudah stasioner maka melihat plot CF dan PCF untuk menentukan orde p dan q dari model RIM. Model yang terbaik yang digunakan untuk peramalan dipilih berdasarkan nilai MSE yang paling kecil (rima, Transfer, Hardiana, & Susilaningrum, 3) HSIL DN PEMBHSN. Deskripsi Data Tamu Hotel Indikator yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu total pengunjung Hotel Mega Bintang Sweet dari tahun 2 sampai 6. Gambar berikut adalah gambaran umum data hotel : METODE PENELITIN. Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dari Hotel Mega Bintang Sweet, yaitu data jumlah pengunjung Hotel Mega Bintang Sweet dari Januari 2 hingga Gambar Plot Pengunjung Hotel Dari gambar diambil kesimpulan bahwa bulan Januari tahun 2 sampai dengan bulan Desember tahun 6, Pengunjung Hotel Mega Bintang THE TH URECOL PROCEEDING 249 ISBN

3 THE TH URECOL PROCEEDING 8 February 7 UD, Yogyakarta Sweet sebanyak 8889 pengunjung dan dapat disimpulkan bahwa rata-rata Pengunjung Hotel Mega Bintang Sweet yang tertinggi pada tahun 6 yaitu sebesar 444 pengunjung dan terendah pada tahun 2 yaitu sebesar pengunjung. B. Stasioneritas dan Nonstasioneritas Uji Box-Cox transformation digunakan untuk mengetahui data tersebut non stasioner atau tidak dalam hal rata-rata. StDev ,0 Box-Cox Plot of Pengunjung -2, Lower CL Lambda Upper CL 2,,0 Limit Lambda (using 9,0% confidence) Estimate,37 Lower CL 0,7 Upper CL,9 Rounded Value,00 Gambar 2 output uji box-cox transformation Dari Gambar 2 dapat dilihat bahwa nilai estimasi adalah.00, maka dapat disimpulkan bahwa data Pengunjung Hotel Mega Bintang Sweet sudah stasioner dalam varians. utocorrelation,0 -,0 utocorrelation Function for Pengunjung (with % significance limits for the autocorrelations) utocorrelation Partial utocorrelation,0 -,0,0 -,0 utocorrelation Function for Differencing (with % significance limits for the autocorrelations) 0 Gambar 4a Plot CF Partial utocorrelation Function for Differencing (with % significance limits for the partial autocorrelations) 0 Gambar 4b Plot PCF Dari Gambar 4a dapat diambil kesimpulan bahwa plot CF Cutoff setelah lag dan gambar 4b pada plot PCF cutoff setelah lag 2 sehingga stasioner dalam varians. Jadi, dari kedua plot tersebut dapat mengidentifikasikan model-model RIM sebagai berikut : RIM (2,,), RIM (2,,0), RIM (,,), RIM (,,0) RIM (0,,) C. Uji Kesignifikanan Parameter model Dengan perhitungan RIM, dapat diperoleh signifikansi parameter model pada tabel berikut : Tabel Estimasi Parameter 0 Gambar 3 Plot CF Dari gambar 3 dapat diambil kesimpulkan bahwa data pengunjung Hotel Mega Bintang sweet mengalami diesdown, sehingga harus di differencing agar data cutoff supaya bisa mencari model yang akan didapat. Lalu setelah didifferencing dapat dilihat pada gambar berikut : THE TH URECOL PROCEEDING 0 ISBN

4 THE TH URECOL PROCEEDING 8 February 7 UD, Yogyakarta Model RIM (2,,) RIM (2,,0) RIM (,,) RIM (,,0) RIM (0,,) Parame ter R () R(2) M () R () R (2) R () M () Estimasi Paramet er , ,98 P- value 0,9 0,764 0,947 Ket Tdk Tdk Tdk R () 794 M () 0,9844 Dari Tabel Parameter yang signifikan (Pvalue berada dibawah level toleransi (α = )). diketahui bahwa model RIM (2,,0), RIM (,,0), RIM (0,,), Dengan demikian model tersebut memenuhi syarat signifikansi parameter D. Uji White Noise Setelah estimasi parameter, tahap selanjutnya adalah pemeriksaan diagnostik model. Pada tahap ini akan diuji apakah model sudah layak atau belum. Kelayakan tersebut dinilai dengan pengujian asumsi white noise. Didapat pada tabel berikut : Tabel 2 uji Ljung-box Dari Tabel 2, dapat diketahui bahwa model RIM (2,,0) dan RIM (0,,) memenuhi asumsi white noise, dikarenakan p-value >% sehingga H 0 diterima. E. Uji Kenormalan Residual Langkah selanjutnya adalah melakukan uji Kolmogorov-smirnov, dimana uji ini dilakukan untuk menguji kenormalan residual. Tabel 3 Uji kenormalan residual Dari TTabel 3 dapat diketahui hasil uji Kolmogorov-Smirnov, residual dari model RIM (0,,) tersebut mengikuti distribusi normal dikarenakan p-value > sehingga H 0 diterima. F. Pemilihan Model Terbaik Setelah melalui proses estimasi parameter dan diagnostic checking dapat diketahui bahwa model RIM (0,,) menjadi model terbaik yang bisa dipakai dalam meramalkan jumlah data pengunjung Hotel Mega Bintang Sweet, model tersebut dianggap model yang layak karena parameter-parameter yang ada di dalamnya telah signifikan serta residual-residualnya telah mengandung asumsi white noise dan berdistribusi normal. Dan model RIM (0,,) memiliki nilai MSE sebesar 774. G. Peramalan Setelah dilakukan pengecekan diagnostik dan semua pengujian menunjukkan kesesuaian model, maka dari model umum RIM yang terbentuk tersebut dapat dilakukan peramalan atau forecasting. Secara matematis model RIM (0,,) dapat dituliskan dalam bentuk seperti berikut ini : P (B)Z t = μ + θ q (B)e t Z t = δ + a t θ a t d = maka Z t = Y t Y t Y t Y t = δ + a t θ a t Y t = δ + a t + Y t θ a t Y t = Y t 0,9844a t + a t Setelah diperoleh model peramalan yang cocok, maka langkah selanjutnya Model P-Value Keterangan RIM (2,,0) RIM (,,0) 2 9 White Noise 24 0,363 White Noise 36 0,29 White Noise White Noise 2 Tdk W.N 24 0 Tdk W.N 36 0 Tdk W.N 48 7 Tdk W.N 2 88 White Noise RIM 24 0,32 White Noise (0,,) Model 36 0,373 P -value White Noise Ket White Noise Tidak RIM (2,,0) 4 Residual normal RIM (0,,) 0,0 Residual normal THE TH URECOL PROCEEDING ISBN

5 THE TH URECOL PROCEEDING 8 February 7 UD, Yogyakarta adalah meramalkan atau memprediksi jumlah pengunjung Hotel Mega Bintang Sweet pada bulan Januari sampai dengan bulan Desember tahun 7 setiap bulannya. Dengan menggunakan program Minitab 6 diperoleh nilai peramalannya. Berikut ini adalah hasil peramalan dari model yang telah dibuat dan dikembalikan ke data asli Tabel 4 Peramalan pengunjung tahun 7 Tahun Tahun Bulan 6 7 Januari Februari Maret pril 498 Mei Juni Juli 4 gustus September 496 Oktober 288 Nopember 489 Desember Dari Tabel 4 dapat dilihat bahwa peramalan Jumlah Pengunjung Hotel Mega Bintang Sweet Pada Tahun 7 dengan menggunakan metode RIM (0,,) mengalami kenaikan. KESIMPULN Berdasarkan hasil dan analisis pada bab sebelumnya dapat ditarik kesimpulan bahwa:. Dari analisis diskriptif dapat dilihat bahwa jumlah Pengunjung Hotel Mega Bintang Sweet Kabupaten Blora mengalami peningkatan dan penurunan. Dapat dilihat juga bahwa rata-rata pengunjung selama satu tahun tertinggi terdapat di tahun 6 sebanyak 444 pengunjung dan terendah pada tahun 2 dengan rata-rata pengunjung sebanyak pengunjung. 2. Model yang tepat yang bisa digunakan untuk peramalan jumlah Pengunjung Hotel Mega Bintang Sweet dengan data bulanan dari bulan Januari 2 sampai Desember 6 adalah RIM (0,,), yang memiliki MSE sebesar 774 dengan persamaan sebagai berikut: Y t = Y t 0,9844a t + a t 3. Dari model persamaan RIM (0,,) dapat diprediksi bahwa jumlah pengunjung terbanyak terjadi pada bulan Desember di tahun 7 dengan prediksi pengunjung sebanyak 4 pengunjung, jumlah pengunjung paling sedikit terjadi pada bulan Januari 7 dengan prediksi pengunjung sebanyak 482 pengunjung dan prediksi jumlah keseluruhan pengunjung tamu Hotel Mega Bintang Sweet pada tahun 7 sebesar 6 pengunjung. REFERENSI [BPS] Badan Pusat Statistik Kabupaten Blora. 6. Kabupaten Blora Dalam ngka 6. df_publikasi/kabupaten-blora- Dalam-ngka-6.pdf [diunduh pada tanggal 27 September 6 pukul WIB] rima, P., Transfer, F., Hardiana, V. M., & Susilaningrum, D. (3). Peramalan Jumlah Tamu d i Hotel X dengan, 2(2). Blora, B. K. (6). nalisis Data Blora Dalam ngka 6. Trihardiyanti, D. (). PERMLN JUMLH TMU HOTEL DI KBUPTEN DEMK MENGGUNKN METODE SUPPORT VECTOR REGRESSION. Makridakis, S., Wheelwright, S.C., and Mcgee, V.E.999. Metode dan plikasi Peramalan. Jilid, Edisi kedua. Terjemahan oleh Ir. Hari Suminto. Jakarta : Bina Rupa ksara. THE TH URECOL PROCEEDING 2 ISBN