Komparasi Metode Peramalan Jumlah Permintaan Kamar Hotel

Rendra Gustriansyah, Wilza Nadia, Mitha Sofiana

Abstract


Abstract

Hotel is  a type of accommodation that uses most or all of the buildings to provide lodging, dining and drinking services, and other services for the public, which are managed commercially so that each hotel will strive to optimize its functions in order to obtain maximum profits. One such effort is to have the ability to forecast the number of requests for hotel rooms in the coming period. Therefore, this study aims to forecast the number of requests for hotel rooms in the future by using five forecasting methods, namely linear regression, single moving average, double moving average, single exponential smoothing, and double exponential smoothing, as well as to compare forecasting results with these five methods so that the best forecasting method is obtained. The data used in this study is data on the number of requests for standard type rooms from January to November in 2018, which were obtained from the Bestskip hotel in Palembang. The results showed that the single exponential smoothing method was the best forecasting method for data patterns as in this study because it produced the smallest MAPE value of 41.2%.

Keywords: forecasting, linier regression, moving average, exponential smoothing.

Abstrak

Hotel merupakan jenis akomodasi yang mempergunakan sebagian besar atau seluruh bangunan untuk menyediakan jasa penginapan, makan dan minum serta jasa lainnya bagi umum, yang dikelola secara komersial, sehingga setiap hotel akan berupaya untuk mengoptimalkan fungsinya agar memperoleh keuntungan maksimum. Salah satu upaya tersebut adalah memiliki kemampuan untuk meramalkan jumlah permintaan terhadap kamar hotel pada periode mendatang. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk meramalkan jumlah permintaan terhadap kamar hotel di  masa mendatang dengan menggunakan lima metode peramalan, yaitu regresi linier, single moving average, double moving average, single exponential smoothing, dan double exponential smoothing, serta untuk mengetahui perbandingan hasil peramalan dengan kelima metode tersebut sehingga diperoleh metode peramalan terbaik. Adapun data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data jumlah permintaan kamar tipe standar dari bulan Januari hingga November tahun 2018, yang diperoleh dari hotel Bestskip Palembang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode single exponential smoothing merupakan metode peramalan terbaik untuk pola data seperti pada penelitian ini karena menghasilkan nilai MAPE paling kecil sebesar 41.2%.

Kata kunci: peramalan, regeresi linier, moving average, exponential smoothing.

Full Text:

PDF

References


Azizah, Auli Fisty Noor. 2015. “Peramalan Migrasi Masuk Kota Surabaya Tahun 2015 Dengan Metode Double Moving Average Dan Double Exponential Smoothing Brown.” Jurnal Biometrika Dan Kependudukan 4 (2): 172–80.

Gustriansyah, Rendra. 2016. “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Berprestasi Dengan Metode ANP Dan TOPSIS.” In Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Komunikasi (SENTIKA), 33–40. Yogyakarta: UAJY.

———. 2017. “Analisis Metode Single Exponential Smoothing Dengan Brown Exponential Smoothing Pada Studi Kasus Memprediksi Kuantiti Penjualan Produk Farmasi Di Apotek.” In Seminar Nasional Teknologi Informasi & Multimedia, 6–11. Yogyakarta. http://ojs.amikom.ac.id/index.php/semnasteknomedia/article/view/1653.

Gustriansyah, Rendra, Dana Indra Sensuse, and Arief Ramadhan. 2015. “Decision Support System for Inventory Management in Pharmacy Using Fuzzy Analytic Hierarchy Process and Sequential Pattern Analysis Approach.” In 2015 3rd International Conference on New Media (CONMEDIA), 1–6. IEEE. https://doi.org/10.1109/CONMEDIA.2015.744915.

Menteri Pariwisata, Pos dan Telekomunikasi. 1986. “Peraturan Usaha Dan Penggolongan Hotel (Keputusan Menteri Pariwisata, Pos Dan Telekomunikasi No. KM.37/PW.304/MPPT-86).”

Nau, Robert. 2014. “Averaging and Exponential Smoothing Models.” http://people.duke.edu/~rnau/notes_on_forecasting_with_moving_averages--robert_nau.pdf.

Ohyver, Margaretha, and Heruna Tanty. 2012. “Pendeteksian Outlier Pada Model Regresi Ganda: Studi Kasus Tingkat Penghunian Kamar Hotel Di Kendari.” MatStat 12 (2): 114–22.

Sanmorino, A., R. Gustriansyah, Terttiaavini, and Isabella. 2017. “The Toolkit of Success Rate Calculation of Broiler Harvest.” Telkomnika (Telecommunication Computing Electronics and Control) 15 (4). https://doi.org/10.12928/TELKOMNIKA.v15i4.6744.




DOI: http://dx.doi.org/10.36982/jiig.v9i2.563

Refbacks

  • There are currently no refbacks.



Editorial Office

  • study program in visual communication design
  • Universitas Indo Global Mandiri, Palembang
  • Jl. Jend. Sudirman KM.4 No.629, 20 Ilir D. IV, Kec. Ilir Tim. I, Kota Palembang, Sumatera Selatan 30129.
  • Telpon/Fax: +62711-3227-05
  • Contact :Ahmad Sanmorino (087898273838)
 
 
 
 
   
  

Jurnal Informatika Global

E-ISSN2477-378 P-ISSN: 2302-500X, http://ejournal.uigm.ac.id/index.php/IG

MK licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.