Proyeksi Tingkat Penghunian Kamar Hotel Periode Pandemi Covid-19 di Indonesia  
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Proyeksi Tingkat Penghunian Kamar Hotel Periode Pandemi Covid-19 di Indonesia Pitta Putriwati Hutagalung ( 221709939 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Nucke Widowati Projo Kusumo teroris 11 September serangan ( 2001 ) , Severe Acute Respiratory Syndrome ( SARS ) ( 2003 ) , krisis ekonomi global pada tahun 2008 / 2009 , dan Middle East Respiratory Syndrome ( MERS ) ( 2015 ) . Namun , tidak satupun dari peristiwa-peristiwa tersebut menyebabkan penurunan jangka panjang dalam perkembangan pariwisata global , bahkan beberapa diantaranya tidak terlihat pada Gambar 1 , dimana hanya SARS ( -0,4 % ) dan krisis global ( -4,0 % ) yang terlihat penurunannya. Hal ini menunjukkan bahwa sistem pariwisata global tahan terhadap guncangan eksternal. Namun , ada terdapat banyak bukti bahwa dampak dan pemulihan dari pandemi Covid-19 belum pernah terjadi sebelumnya. [ 2 ] Ringkasan— Tingkat Penghunian Kamar ( TPK ) Hotel menunjukkan banyaknya jumlah wisatawan mancanegara maupun nusantara yang berkunjung di daerah-daerah pariwisata. Pengeluaran wisatawan menjadi salah satu sumber pendapatan sektor pariwisata termasuk di bidang perhotelan. Namun , pandemi Covid-19 yang muncul pada akhir tahun 2019 menyebabkan perekonomian menurun dan TPK juga menurun akibat aturan Pembatasan Sosial Berskala Besar ( PSBB ) dan protokol kesehatan yang diterapkan pemerintah. Melalui teknologi Big Data , data TPK dihasilkan melalui web scraping website agoda.com -- salah satu situs booking kamar hotel yang banyak digunakan. Peneliti akan memproyeksikan TPK Hotel Bintang dan Non Bintang menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average ( ARIMA ) , dan Neural Network ( NN ) , kemudian menganalisis volatilitas jumlah omzet periode Indonesia menggunakan metode pandemi Covid-19 di AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity / Generalized AutoRegressive Heteroskedasticity ( ARCH / GARCH ) . Metode NN memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi daripada metode ARIMA , yaitu dengan nilai Mean Absolute Percentage Error ( MAPE ) proyeksi TPK Hotel sebesar 1,21 % . Volatilitas jumlah omzet tampak tinggi dan fluktuatif pada periode pandemi tahun 2020 ini. Conditional Kata Kunci— Tingkat Penghunian Kamar ( TPK ) , Hotel , Proyeksi , Covid-19. I. LATAR BELAKANG Pneumonia menular yang disebabkan oleh virus corona baru ( COVID-19 ) pertama kali diidentifikasi di China pada akhir 2019 [ 1 ] . Jumlah infeksi telah meningkat di seluruh dunia : Organisasi Kesehatan Dunia menyatakan wabah virus sebagai " darurat kesehatan masyarakat global " pada 31 Januari dan menandainya sebagai " pandemi global " pada 11 Maret [ 1 ] . Pandemi ini telah merusak pembangunan ekonomi dan industri di seluruh dunia. Industri perhotelan , yang padat modal dan tenaga kerja , sangat terpengaruh karena investasi yang besar dan biaya operasional yang tinggi. Dalam menghadapi berbagai bentuk tekanan , status industri ini patut mendapat perhatian khusus. Pembatasan perjalanan internasional , regional dan lokal segera mempengaruhi ekonomi nasional termasuk sistem pariwisata perhotelan. Dengan adanya pemberlakuan larangan perjalanan yaitu Pembatasan Sosial Berskala Besar ( PSBB ) , menutup perbatasan , atau karantina di Indonesia , tingkat hunian hotel mulai menurun drastis. Negara Indonesia memulangkan para pelancong dan membatasi mobilitas penduduk dengan peraturan-peraturan baru. Penting untuk diketahui bahwa pariwisata secara global telah dihadapkan dalam berbagai macam krisis ( Gambar 1 ) . Antara tahun 2000 dan 2015 , peristiwa besar yang terjadi yaitu Gambar 1. Dampak dari peristiwa krisis besar pada pariwisata global Sumber data : World Bank ( 2020a , 2020b ) Pandemi Covid-19 telah berdampak negatif bagi perekonomian bangsa , namun perspektif ini bisa berbeda ketika dihubungkan dengan Sustainable Development Goals ( SDGs ) yang telah diagendakan UN mulai tahun 2015 lalu. Dalam konteks SDGs , perubahan positif sedang berlangsung dan dapat dilihat sebagai prekursor untuk perubahan pada tingkat yang lebih luas dimana pariwisata akan berorientasi pada SDGs , daripada pertumbuhan jumlah pariwisata yang selama ini telah digagaskan. [ 2 ] Dapat dilihat dari semakin berkembangnya tren booking seperti agoda , booking.com , tripadvisor dan untuk level hotel bintang lima wisatawan banyak menggunakan layanan AirBnB berupa layanan booking apartemen , rumah , atau vila. [ 2 ] Di Indonesia , sektor pariwisata merupakan invisible export karena dapat menghasilkan devisa sebagai salah satu pendapatan negara. Devisa berasal dari statistik kunjungan wisatawan mancanegara yang berkunjung ke Indonesia. Selain itu , pengeluaran wisatawan nusantara juga menjadi sumber pendapatan sektor pariwisata terutama bidang perhotelan. Statistik kunjungan wisatawan mancanegara menunjukkan tren yang meningkat dalam beberapa tahun sebelumnya dan mencapai kunjungan tertinggi sebanyak 16,11 juta pada tahun 1 / 8 2019. Sedangkan untuk statistik perjalanan wisatawan nusantara semakin meningkat sebanyak 12,03 persen pada tahun 2018 dibandingkan tahun sebelumnya. [ 3 ] Oleh karena itu , dengan melihat indikator seperti Tingkat Penghunian Kamar hotel menandakan bahwa semakin banyak jumlah wisatawan yang berkunjung di daerah pariwisata. Semakin tinggi tingkat penghunian kamar hotel maka semakin banyak jumlah kamar yang terjual , artinya semakin banyak juga besaran pajak yang dibayarkan kepada pemerintah daerah tersebut. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik III. PENELITIAN TERKAIT Proyeksi Total Penghunian Kamar Hotel yang sudah diteliti oleh beberapa peneliti lainnya menjadi suatu acuan bagi peneliti dalam menulis dengan menganalisis dan mengkaji beberapa penelitian yang terdahulu. Gambar 2 merupakan literature map berisi ringkasan penelitian terdahulu dari beberapa jurnal yang terkait dengan penelitian peneliti. Data Tingkat Penghunian Kamar Hotel dikumpulkan oleh dua instansi berbeda yaitu Kementerian Pariwisata dan Ekonomi Kreatif ( Kemenparekraf ) dan Badan Pusat Statistik ( BPS ) . Dimana sampai saat ini masih dikumpulkan melalui survei dan data administratif dari tiap daerah. [ 4 ] Namun , peneliti akan menggunakan sumber data dari website agoda yang merupakan salah satu website dan aplikasi paling banyak digunakan wisatawan untuk memesan hotel. [ 12 ] Dalam penelitian ini , peneliti memproyeksikan Tingkat Penghunian Hotel di Indonesia menggunakan beberapa metode yaitu Autoregressive Integrated Moving Average ( ARIMA ) , Neural Network ( NN ) , dan AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity / Generalized AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity ( ARCH / GARCH ) periode Covid-19. Hasil penelitian diharapkan dapat membantu pengambil kebijakan untuk bertindak secara “data driven-decision making”. Sehingga dapat meningkatkan respons kebijakan di sektor industri pariwisata. Pengusaha di sektor pariwisata seperti perhotelan juga akan dapat memanfaatkan data proyeksi hunian kamar hotel untuk mengantisipasi keadaan tingkat kunjungan di masa mendatang. Penelitian ini menggunakan beberapa metode analisis time series untuk proyeksi seperti ARIMA dan NN yang kemudian secara ilmiah , hasil proyeksi akan dibandingkan tingkat akurasinya agar dapat diketahui metode yang lebih tepat dalam memproyeksikan data TPK hotel. Beberapa penelitian seperti [ 13 ] , [ 14 ] , dan [ 15 ] merekomendasikan penggunaan model ARIMA dan NN dalam memproyeksikan time series. II. TUJUAN PENELITIAN Berdasarkan uraian latar belakang , maka dapat dijelaskan tujuan dan manfaat dari Proyeksi Tingkat Penghunian Kamar Hotel Periode Pandemi Covid-19 di Indonesia adalah sebagai berikut : 1. Menghitung Tingkat Penghunian Kamar ( TPK ) dan Jumlah Omzet Hotel di Indonesia. 2. Memproyeksikan Tingkat Penghunian Kamar ( TPK ) Hotel menggunakan metode ARIMA dan Neural Network ( NN ) pada periode pandemi Covid-19 ( Januari-Desember 2020 ) di Indonesia. 3. Menganalisis volatilitas Jumlah Omzet Hotel menggunakan metode ARCH / GARCH pada periode pandemi Covid-19 ( Januari-Desember 2020 ) di Indonesia. 4. Membandingkan tingkat akurasi metode ARIMA dan Neural Network ( NN ) dalam memproyeksikan Tingkat Penghunian Kamar ( TPK ) Hotel. Gambar 2. Penelitian Terkait IV. METODE PENELITIAN Sumber data yang digunakan dalam penelitian penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh melalui web scraping website agoda.com. Data yang diperoleh tersebut kemudian diolah untuk memenuhi kebutuhan dalam proyeksi TPK Hotel di Indonesia. Pengumpulan data dilakukan oleh tim Subdirektorat Pengembangan Model Statistik ( PMS ) yang dibawahi oleh Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik ( DAPS ) BPS Pusat. Proses pengumpulan data menggunakan metode web scraping telah dilakukan oleh tim PMS dengan membangun program crawler berbasis scrapy Python. Proses scraping memerlukan waktu sekitar 2-3 jam , tergantung speed internet. Metode penelitian yang digunakan dalam teknik analisis data adalah menggunakan metoda kualitatif dengan menggunakan data hasil scraping website agoda.com oleh tim PMS BPS Pusat. Data tersebut digunakan sebagai sumber data utama untuk analisis yang dilakukan peneliti. Informasi yang dihasilkan berupa Tingkat Penghunian Kamar dan Omzet Hotel yang disegregasikan berdasarkan kategori hotel bintang dan non bintang serta provinsi. Kemudian setelah selesai preprocessing data , peneliti akan memproyeksikan TPK dengan menggunakan metode NN pendekatan machine learning dan ARIMA serta ARCH / GARCH untuk mengukur volatilitas jumlah omzet hotel. 2 / 8 Dalam meneliti Proyeksi Tingkat Penghunian Kamar Hotel , tahapan penelitian yang peneliti menggunakan 2 ( dua ) mencakup langkah-langkah penelitian sebagai berikut. 1. Tahap Perencanaan a. Identifikasi Masalah Peneliti mengidentifikasi masalah yang terjadi pada proses menghasilkan publikasi Tingkat Penghunian Kamar di Indonesia oleh BPS terdapat beberapa masalah sebagai berikut : i. TPK dan omzet hotel menjadi sangat fluktuatif dan sulit untuk diproyeksikan karena kondisi pandemi Covid-19 merupakan suatu kejadian yang tidak normal terjadi. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Sedangkan untuk menghitung omzet menggunakan rumus Revenue Per Available Room ( RevPar ) jumlah kamar terpakai dibagi dengan harga sewa kamar [ 5 ] . 𝑂𝑚𝑧𝑒𝑡 = c. Proyeksi Data 𝑅𝑜𝑜𝑚 𝑂𝑐𝑐𝑢𝑝𝑖𝑒𝑑 𝑃𝑟𝑖𝑐𝑒 Disini peneliti menggunakan tiga metode yaitu metode Neural Network ( NN ) , ARIMA pada Gambar 3 dan Gambar 4 bertujuan untuk menghitung proyeksi perkembangan Tingkat Penghunian Kamar ( TPK ) pada masa pandemi Covid-19 ( Januari-Desember 2020 ) untuk periode Januari-April 2021. ii. Menggunakan waktu pengumpulan data kabupaten / kota. yang dalam tiap BPS provinsi dan lama iii. Pendataan melalui survei membutuhkan biaya dan usaha lebih. b. Mengadakan studi pendahuluan Peneliti melakukan studi pendahuluan dengan mengumpulkan informasi yang berkaitan dengan masalah publikasi TPK dan omzet hotel di Indonesia. Hal tersebut dilakukan untuk mengetahui masalah yang ada beserta batasannya sehingga peneliti dapat menyusun strategi pemecahan masalah. Menurut peneliti , studi tentang proyeksi TPK di Indonesia belum menggunakan data agoda.com sebagai sumber data dan metode NN yang berbasis pendekatan machine learning. c. Menentukan sampel penelitian Peneliti menentukan sampel yang digunakan dalam penelitian yaitu Tingkat Penghunian Kamar Hotel di Indonesia periode Januari-Desember 2020. d. Menyusun rencana penelitian Peneliti menentukan rencana seperti data , sumber daya , waktu dan sebagainya dalam penelitian. 2. Tahap Pelaksanaan a. Pengumpulan Data ( Acquire & Accessed ) Pengumpulan data telah dilakukan oleh tim PMS BPS Pusat. sebelumnya. Teknik pengumpulan data yang dilakukan adalah melalui web scraping dengan scrapy Python pada website agoda.com. Adapun variabel yang diperlukan adalah harga sewa kamar , jumlah kamar terpakai ( room occupied / used ) , jumlah kamar tersedia ( room availability ) , harga , klasifikasi hotel , dan provinsi. b. Analisis Data ( Analytic ) Peneliti menganalisis big data agoda dengan menggunakan tools RStudio. Untuk menghitung TPK , digunakan rumus jumlah kamar yang dihuni dibagi dengan banyaknya jumlah kamar yang tersedia dikali 100 % [ 4 ] . 𝑂𝑐𝑐𝑢𝑝𝑎𝑛𝑐𝑦 = 𝑅𝑜𝑜𝑚 𝑂𝑐𝑐𝑢𝑝𝑖𝑒𝑑 𝑅𝑜𝑜𝑚 𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑥 100 % Gambar 3. Flowchart Metode ARIMA Gambar 4. Flowchart Metode Neural Network ( NN ) Sedangkan metode ARCH / GARCH pada Gambar 5 bertujuan untuk menganalisis volatilitas jumlah omzet 3 / 8 hotel bintang dan non bintang , dikarenakan metode tersebut menganggap varians sebagai time series. Algoritma dari kedua metode NN melalui pendekatan machine learning , serta ARIMA dan ARCH / GARCH diimplementasikan dalam RStudio. Gambar 5. Flowchart Metode ARCH / GARCH [ 8 ] d. Membandingkan Metode ( Compare ) Hasil proyeksi dari metode NN dan ARIMA akan dibandingkan tingkat akurasinya. Terdapat beberapa jenis eror yang ditampilkan untuk membandingkan tingkat akurasi dari kedua metode yaitu : Root Mean Square Error ( RMSE ) , Mean Absolute Error ( MAE ) , dan Mean Absolute Percentage Error ( MAPE ) . Khusus metode ARCH / GARCH tidak dapat dibandingkan karena bertujuan untuk mengukur volatilitas dari jumlah omzet hotel bintang dan non bintang. Selanjutnya dalam penelitian ini , nilai MAPE dalam bentuk persentase akan diinterpretasikan dalam empat kategori , yaitu : [ 6 ] = “Sangat Baik” ● < 10 % ● 10 % -20 % = “Baik” ● 20 % -50 % = “Wajar” ● > 50 % = “Tidak Akurat” atau “Gagal” Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Melalui big data , dimana BPS tidak perlu melakukan pengumpulan data lewat survei secara langsung pada masa Covid-19 , maka peneliti menggunakan data hasil scraping dari web agoda.com sebagai bahan analisis. Data TPK pada periode Januari-Desember 2020 akan diproyeksikan menggunakan metode NN , dan ARIMA untuk periode Januari-Juni 2021. Kemudian khusus jumlah omzet pada periode Januari-Desember 2020 akan dianalisis volatilitas variansnya dengan menggunakan metode ARCH / GARCH pada tools RStudio. Berdasarkan penelitian sebelumnya dinyatakan bahwa Covid-19 akan berdampak positif dalam jangka panjang terhadap perekonomian terutama jika dilihat dari SDGs bukan pertumbuhan jumlah pariwisata. [ 2 ] Sehingga hasil proyeksi TPK hotel akan sangat berpengaruh terhadap kondisi sebelumnya yang sangat fluktuatif. Setiap daerah di Indonesia mengalami dampak yang berbeda-beda , namun secara umum semakin banyak jumlah kunjungan wisatawan di daerah tersebut , maka semakin besar pula pukulan yang dirasakan selama masa Covid-19 , karena kasus Covid-19 merupakan kasus pandemi yang mewabah di seluruh dunia dan berpotensi menular lewat manusia. Gambar 6 merupakan ringkasan kerangka berpikir yang dilakukan peneliti dalam penelitian Proyeksi Tingkat Penghunian Kamar Hotel Periode Pandemi Covid-19 di Indonesia. Gambar 6. Kerangka Berpikir Penelitian V. KERANGKA PIKIR Proyeksi TPK dan omzet hotel berhubungan dengan manajemen pendapatan dalam bidang pariwisata khususnya perhotelan. Keduanya merupakan dalam manajemen pendapatan perhotelan. Proyeksi TPK adalah pendorong utama keputusan penetapan harga atau alokasi kamar. [ 7 ] tersebut , pemerintah dapat Melalui hasil proyeksi merancang strategi untuk meningkatkan TPK agar pariwisata di Indonesia kembali stabil. VI. HASIL DAN PEMBAHASAN jumlah kamar yang Tingkat Penghunian Kamar hotel yang dihitung menggunakan rumus jumlah kamar yang dihuni dibagi dengan tersedia dikali 100 % banyaknya divisualisasikan dalam bentuk grafik pada Gambar 7. Grafik menunjukkan penurunan mulai bulan Januari 2020 hingga bulan April 2020 dengan nilai TPK tertinggi adalah pada tanggal 31 Januari 2020 sebesar 76,14 % dan mencapai titik terendah pada tanggal 22 April 2020 sebesar 15,23 % . Rata-rata nilai TPK di Indonesia pada periode Januari-Desember 2020 adalah 36,92 % . 4 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik dengan model NNAR ( 9,1,5 ) dikategorikan sebagai model yang sangat baik. Proyeksi TPK Model NNAR ( 9,1,5 ) [ 7 ] l e t o H K P T g n a t n B i l e t o H K P T Gambar 7. Grafik TPK Hotel Bintang dan Non Bintang Periode Januari- Desember 2020 Data jumlah omzet dihitung dengan pendekatan RevPar kemudian divisualisasikan dalam grafik pada Gambar 8 dimana sumbu x merupakan jumlah omzet dalam satuan juta rupiah. Jumlah omzet hotel bintang dan non bintang tampak fluktuatif sejak awal Januari 2020 namun cenderung konstan sampai November 2020 dengan nilai tertinggi adalah sebesar 194 miliar rupiah pada tanggal 2 September 2020 dan mencapai titik terendah sebesar 817 juta rupiah pada tanggal 29 Juli 2020. Rata-rata jumlah omzet hotel di Indonesia pada periode Januari-Desember 2020 adalah 121 miliar rupiah. l e t o H t e z m O h a l m u J Gambar 8. Grafik Jumlah Omzet Hotel Bintang dan Non Bintang Periode Januari-Desember 2020 Setelah mengklasifikasikan data menjadi data hotel bintang dan hotel non bintang , data disegregasikan menjadi dua jenis klasifikasi yang tersusun berdasarkan provinsi dan tanggal , yaitu TPK dan jumlah omzet hotel. Proyeksi TPK hotel menggunakan metode NN dan ARIMA disajikan dalam bentuk visualisasi grafik dan angka. Gambar 9 menunjukkan bahwa proyeksi TPK hotel bintang menggunakan metode NN untuk periode bulan Januari-Juni 2021 cenderung menurun pada rentang 40-50 % . Grafik pada sumbu x menggambarkan skala waktu dari tanggal 1 Januari 2020-31 Desember 2020. Sedangkan sumbu y pada grafik menggambarkan nilai TPK hotel. Dimana , persentase MAPE adalah sebesar 4,54 % , yang artinya proyeksi TPK hotel bintang Jan 2020 Apr 2020 Jul 2020 Okt 2020 Waktu Gambar 9. Proyeksi TPK Hotel Bintang dengan Metode NN untuk periode Januari-Juni 2021 Jan 2021 Kemudian , pada Gambar 10 dapat dilihat bahwa proyeksi TPK hotel non bintang dengan menggunakan metode NN untuk periode bulan Januari-Juni 2021 mengalami penurunan yang signifikan pada rentang 15-25 % . Dimana persentase MAPE sebesar 1,21 % Sehingga , proyeksi hotel non bintang dengan model NNAR ( 25,1,13 ) termasuk dalam kategori sangat baik. Proyeksi TPK Model NNAR ( 25,1,13 ) [ 7 ] i g n a t n B n o N l e t o H K P T Jan 2020 Apr 2020 Jul 2020 Okt 2020 Jan 2021 Waktu Gambar 10. Proyeksi TPK Hotel Non Bintang dengan Metode NN untuk periode Januari-Juni 2021 Proyeksi agregat TPK hotel bintang dan non bintang menggunakan metode NN menunjukkan grafik yang menurun secara signifikan pada rentang 20-40 % untuk periode bulan Januari-Juli 2021. Jika dilihat dari proyeksi hotel bintang dan non bintang sebelumnya , grafik Gambar 11 menunjukkan kesesuaian skenario apabila grafik hotel bintang cenderung menurun dan hotel non bintang mengalami penurunan yang signifikan. Nilai MAPE dari proyeksi hotel bintang dan non bintang dengan model NNAR ( 22,1,12 ) adalah sebesar 1,51 % termasuk dalam kategori model yang sangat baik. 5 / 8 Proyeksi TPK Model NNAR ( 22,1,12 ) [ 7 ] Proyeksi TPK Model ARIMA ( 1,0,1 ) ( 1,0,0 ) [ 7 ] Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik l e t o H K P T Jan 2020 Apr 2020 Jul 2020 Okt 2020 Jan 2021 Waktu Gambar 11. Proyeksi TPK Hotel Bintang dan Non Bintang dengan Metode NN untuk periode Januari-Juni 2021 Selanjutnya adalah proyeksi menggunakan metode ARIMA. Grafik sumbu x pada visualisasi proyeksi ARIMA menunjukkan skala waktu dari tanggal 1 Januari 2020-31 Desember 2020 , sedangkan sumbu y menunjukkan nilai TPK hotel. Pada Gambar 12 dapat dilihat bahwa proyeksi TPK hotel bintang untuk periode bulan Januari-Juni 2021 cenderung konstan pada rentang 40-70 % . Dimana , persentase MAPE model ARIMA ( 2,1,0 ) untuk TPK hotel bintang adalah sebesar 6,29 % yang dikategorikan sebagai model yang sangat baik. Proyeksi TPK Model ARIMA ( 2,1,0 ) [ 7 ] g n a t n i B l e t o H K P T Jan 2020 Apr 2020 Jul 2020 Okt 2020 Jan 2021 Waktu Gambar 12. Proyeksi TPK Hotel Bintang dengan Metode ARIMA untuk periode Januari-Juni 2021 Grafik pada Gambar 13 dibawah ini merupakan hasil proyeksi hotel non bintang untuk periode Januari-Juli 2021. Grafik menunjukkan proyeksi yang konstan dalam rentang 10- 40 % . Persentase MAPE untuk model ARIMA ( 1,0,1 ) ( 1,0,0 ) TPK hotel non bintang adalah sebesar 15,85 % . Dimana , dapat disimpulkan bahwa model tersebut termasuk kategori model yang baik. g n a t n i B n o N l e t o H K P T Jan 2020 Apr 2020 Jul 2020 Okt 2020 Jan 2021 Waktu Gambar 13. Proyeksi TPK Hotel Non Bintang dengan Metode ARIMA untuk periode Januari-Juni 2021 Kemudian , Gambar 14 menunjukkan proyeksi TPK hotel bintang dan non bintang periode Januari-Juni 2021 dengan model ARIMA ( 3,1,3 ) ( 1,0,0 ) menunjukkan grafik yang konstan pada rentang 30-60 % . Dengan persentase MAPE sebesar 8,35 % , dikategorikan sebagai model yang sangat baik. Proyeksi TPK Model ARIMA ( 3,1,3 ) ( 1,0,0 ) [ 7 ] l e t o H K P T Jan 2020 Apr 2020 Jul 2020 Okt 2020 Jan 2021 Waktu Gambar 14. Proyeksi TPK Hotel Bintang dan Non Bintang dengan Metode ARIMA untuk periode Januari-Juni 2021 Data jumlah omzet memiliki nilai varians yang tinggi sehingga disini peneliti akan menganalisis volatilitas varians jumlah omzet hotel dengan metode ARCH / GARCH. Grafik atas pada Gambar 15 menunjukkan volatilitas varians jumlah omzet hotel bintang periode Januari-Desember 2020 menggunakan model sGARCH. Sedangkan grafik di bawahnya menunjukkan volatilitas varians menggunakan model tGARCH. Persamaan kedua model terdapat pada distribusi yang digunakan yaitu student-t. Dari grafik tersebut dapat disimpulkan bahwa volatilitas varians omzet hotel tinggi , karena nilai varians setiap bulannya berubah-ubah. Pada bulan Maret-Mei 2020 volatilitas signifikan berfluktuasi naik turun. Kemudian pada bulan Juli-September 2020 naik secara signifikan dan di akhir tahun bulan November-Desember 2020 mengalami kenaikan secara konstan. 6 / 8 2020-01-01 / 2020-12-31 Jan 01 2020 Apr 01 2020 Jul 01 2020 2020-01-01 / 2020-12-31 Okt 01 2020 Jan 01 2020 Apr 01 2020 Jul 01 2020 Okt 01 2020 Gambar 15. Volatilitas Varians Jumlah Omzet Hotel Bintang dengan Metode ARCH / GARCH – sGARCH dan tGARCH untuk periode Januari-Desember 2020 Untuk kasus hotel non bintang pada Gambar 16 , grafik volatilitas variansnya juga sangat berfluktuasi. Dapat dilihat bahwa , baik hotel bintang dan non bintang mengalami kenaikan secara konstan pada akhir tahun bulan November-Desember 2020. Sedangkan untuk bulan Juli-September 2020 volatilitas varians tinggi dibandingkan bulan Juni 2020. 2020-01-01 / 2020-12-31 Jan 01 2020 Apr 01 2020 Jul 01 2020 Okt 01 2020 2020-01-01 / 2020-12-31 Jan 01 2020 Apr 01 2020 Jul 01 2020 Okt 01 2020 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 16. Volatilitas Varians Jumlah Omzet Hotel Non Bintang dengan Metode ARCH / GARCH – sGARCH dan tGARCH untuk periode Januari- Desember 2020 Setelah menghitung proyeksi TPK hotel , disajikan tabel perbandingan tingkat akurasi metode NN dan ARIMA. Tingkat akurasi akan dibandingkan dengan melihat nilai RMSE , MAE dan MAPE. Metode yang menghasilkan nilai eror yang lebih rendah merupakan metode yang tepat digunakan dibandingkan metode dengan nilai eror lebih tinggi. Sehingga dari Tabel I dapat disimpulkan bahwa metode paling tepat digunakan dalam memproyeksikan TPK hotel bintang maupun hotel non bintang adalah metode NN. Dimana , dapat diperhatikan bahwa persentase MAPE terkecil adalah 1,21 % untuk proyeksi TPK hotel non bintang. lebih TABEL I TINGKAT AKURASI Kasus TPK Hotel Bintang TPK Hotel Non Bintang TPK Hotel Bintang dan Non Bintang Metode NN RMSE 3,195695 MAE 1,946425 MAPE ( % ) 4,54 ARIMA 4,953599 2,838415 6,29 NN 0,645629 0,310032 1,21 ARIMA 6,701603 3,672026 15,85 NN 1,227458 0,536429 1,51 ARIMA 5,517004 3,089988 8,35 Pada Tabel II disajikan hasil proyeksi metode terbaik dalam memproyeksikan TPK hotel bintang dan non bintang yaitu ( NN ) . Dalam nilai proyeksi metode Neural Network ditampilkan batas bawah dan batas atas dengan tingkat akurasi 90 % dan 97,5 % . Sedangkan nilai aktual bersumber dari fitur table dinamis situs bps.go.id oleh Badan Pusat Statistik. [ 9 ] TABEL II PERBANDINGAN HASIL PROYEKSI TERHADAP NILAI AKTUAL TPK HOTEL DI INDONESIA Bulan 2021 Proyeksi ( Neural Network ) Lower Upper 10 % 2,5 % 90 % 97,5 % Aktual Mean Januari 34,25 33,05 38,04 38,96 36,09 30,35 Februari 31,24 30,34 35,92 37,08 33,47 32,40 Maret 28,83 27,30 34,54 36,35 31,54 36,07 April 27,37 25,04 34,47 36,68 30,95 34,63 aHasil proyeksi yang digunakan adalah Proyeksi TPK Hotel Bintang dan Non Bintang menggunakan metode Neural Network ( NN ) . Nilai aktual TPK hotel pada bulan Januari tidak dalam batas rentang proyeksi NN , nilainya lebih rendah daripada batas bawah proyeksi. Hal ini dapat diakibatkan karena Pemerintah 7 / 8 menerapkan kembali Kebijakan Pembatasan Kegiatan Masyarakat pada tanggal 11-25 Januari 2021. [ 10 ] dimana tercatat kasus Covid-19 pada bulan Januari 2021 menjadi rekor terburuk sejak pandemi melanda di Indonesia. [ 11 ] Sedangkan nilai aktual TPK hotel untuk bulan Februari , Maret , dan April 2021 masuk dalam rentang batas proyeksi dengan tingkat akurasi 97,5 % . VII. PENUTUP Berdasarkan hasil penelitian maka dapat disimpulkan beberapa hal seperti : 1. TPK dan jumlah omzet tidak menunjukkan suatu tren naik atau turun namun tampak fluktuatif mulai bulan Januari 2020 , grafik TPK hotel mengalami penurunan yang signifikan dengan nilai terendah sebesar 15,23 % sedangkan jumlah omzet menunjukkan fluktuasi mulai awal Januari 2020 namun cenderung konstan sampai bulan November 2020 dengan nilai terendah sebesar 814 juta rupiah. 2. Proyeksi TPK hotel bintang dan non bintang menggunakan metode NN untuk periode Januari-Juli 2021 mengalami penurunan yang signifikan pada rentang 20-40 % , sedangkan proyeksi TPK hotel bintang dan non bintang menggunakan metode ARIMA cenderung konstan pada rentang 30-60 % . 3. Volatilitas varians jumlah omzet hotel bintang dan non bintang berfluktuasi secara signifikan , juga di akhir tahun nampak volatilitas varians jumlah omzet baik hotel bintang dan non bintang semakin meningkat pada bulan November-Desember 2021. dengan metode ARIMA. 4. Metode Neural Network yang digunakan untuk memproyeksikan TPK hotel menghasilkan nilai akurasi yang lebih tinggi atau nilai eror yang lebih rendah dibandingkan Jika dibandingkan dengan nilai aktual TPK hotel bintang dan non bintang pada bulan Februari-April 2021 , nilai proyeksi TPK menggunakan metode terbaik NN berada dalam rentang batas prediksi , sedangkan bulan Januari berada diluar rentang batas proyeksi karena terdapat kejadian khusus yaitu kebijakan Pembatasan Kegiatan Masyarakat yang dijalankan pada tanggal 11-25 Januari 2021. Sehingga melalui kesimpulan diatas , peneliti menyarankan penelitian lebih lanjut dengan menggunakan range data yang lebih luas , dimana saat ini peneliti menghadapi masalah keterbatasan data scraping agoda yang hanya tersedia pada periode 1 Januari 2020-31 Desember 2020. Karena data tidak dikumpulkan sendiri oleh peneliti , melainkan memanfaatkan data hasil scraping tim PMS BPS Pusat. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] Haryanto. Tri , Editorial : Covid-19 Pandemic and International Tourism Demand.. Journal of Developing Economics , Vol.5 , No.1 , pp. 1-5 , 2020. [ 2 ] Stefan Gössling , Daniel Scott & C. Michael Hall , Pandemics , Tourism and Global Change : A Rapid Assessment of Covid-19. Journal of Sustainable Tourism , April 2020. [ 3 ] BPS , Tingkat Penghunian Kamar Hotel 2019. Badan Pusat Statistik Republik Indonesia , Juni 2020. [ 4 ] BPS , Tingkat Penghunian Kamar Hotel 2012 , Badan Pusat Statistik Republik Indonesia , 2012. Encyclopedia. [ 5 ] Wikipedia contributors. ( 2021 , January 14 ) . RevPar In Wikipedia , The Free Available : https : / / en.wikipedia.org / w / index.php ? title=RevPAR & oldid=1000326207. [ 6 ] Montaño , Juan & Palmer , Alfonso & Sesé , Albert & Cajal , Berta , Using the R-MAPE Index as A Resistant Measure of Forecast Accuracy. Psicothema. 25. 500-506. 10.7334 / psicothema2013.23 , 2013. [ Online ] , [ 7 ] Weatherford , L.R. and Kimes , S.E , A comparison of forecasting methods for hotel revenue management , International Journal of Forecasting 99 ( 19 ) : 401–415 , January 2003. [ 8 ] Reinaldo C. Garcia , Javier Contreras , Senior Member , IEEE , Marco van Akkeren , and João Batista C. Garcia , A GARCH Forecasting Model to Predict Day-Ahead Electricity Prices. IEEE. Vol. 20 , No.2 , pp. 867-874 , May 2005. [ 9 ] BPS. ( 2021 ) . Tingkat Penghunian Kamar pada Hotel Bintang 2021 [ Online ] , Available : https : / / www.bps.go.id / indicator / 16 / 122 / 1 / tingkat- penghunian-kamar-pada-hotel-bintang.html. [ 10 ] Sekretariat Kabinet Republik Indonesia. ( 2021 ) . Pemerintah Terapkan Kebijakan Pembatasan Kegiatan Masyarakat pada 11-25 Januari 2021 [ Online ] , Available : https : / / setkab.go.id / pemerintah-terapkan-kebijakan- pembatasan-aktivitas-pada-11-25-januari-2021 / . [ 11 ] Jeis Montesori. ( 2021 ) . [ Online ] , Kasus Covid-19 di Januari 2021 Available : Terburuk https : / / www.beritasatu.com / kesehatan / 726469 / kasus-covid19-di-januari- 2021-terburuk-sejak-pandemi-landa-indonesia. Indonesia. Pandemi Landa Sejak [ 12 ] Eva Martin F. , Juan Pedro Mellinas , Hotels That Most Rely on Booking.com—Online Travel Agencies ( OTAs ) and Hotel Distribution Channels. Tourism Review , 21 July 2018. [ 13 ] Atilla As Atilla Aslanargun , Mammadagha Mammadov , Berna Yazici & Şenay Yolaçan , Comparison of ARIMA , Neural Networks and Hybrid Models in Time Series : Tourist Arrival Forecasting , Journal of Statistical Computation and Simulation , 77:1 , 29-53 , 2007. [ 14 ] Tseng , F.M. , Yu , H.C. and Tzeng , G.H. , Combining Neural Network Model With Seasonal Time Series ARIMA Model. Technological Forecasting & Social Change , 69 , 71–87 , 2002. [ 15 ] Zhang , G.P. , Time-Series Forecasting Using A Hybrid ARIMA and Neural Network Model. Neurocomputing , 50 , 159–175 , 2003. 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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 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 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 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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN 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 O O O O O O O O O O O O O O O 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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 Proyeksi Tingkat Penghunian Kamar Hotel Periode Pandemi Covid-19 di Indonesia Pitta Putriwati Hutagalung ( 221709939 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Nucke Widowati Projo Kusumo teroris 11 September serangan ( 2001 ) , Severe Acute Respiratory Syndrome ( SARS ) ( 2003 ) , krisis ekonomi global pada tahun 2008 / 2009 , dan Middle East Respiratory Syndrome ( MERS ) ( 2015 ) . Namun , tidak satupun dari peristiwa-peristiwa tersebut menyebabkan penurunan jangka panjang dalam perkembangan pariwisata global , bahkan beberapa diantaranya tidak terlihat pada Gambar 1 , dimana hanya SARS ( -0,4 % ) dan krisis global ( -4,0 % ) yang terlihat penurunannya. Hal ini menunjukkan bahwa sistem pariwisata global tahan terhadap guncangan eksternal. Namun , ada terdapat banyak bukti bahwa dampak dan pemulihan dari pandemi Covid-19 belum pernah terjadi sebelumnya. [ 2 ] Ringkasan— Tingkat Penghunian Kamar ( TPK ) Hotel menunjukkan banyaknya jumlah wisatawan mancanegara maupun nusantara yang berkunjung di daerah-daerah pariwisata. Pengeluaran wisatawan menjadi salah satu sumber pendapatan sektor pariwisata termasuk di bidang perhotelan. Namun , pandemi Covid-19 yang muncul pada akhir tahun 2019 menyebabkan perekonomian menurun dan TPK juga menurun akibat aturan Pembatasan Sosial Berskala Besar ( PSBB ) dan protokol kesehatan yang diterapkan pemerintah. Melalui teknologi Big Data , data TPK dihasilkan melalui web scraping website agoda.com -- salah satu situs booking kamar hotel yang banyak digunakan. Peneliti akan memproyeksikan TPK Hotel Bintang dan Non Bintang menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average ( ARIMA ) , dan Neural Network ( NN ) , kemudian menganalisis volatilitas jumlah omzet periode Indonesia menggunakan metode pandemi Covid-19 di AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity / Generalized AutoRegressive Heteroskedasticity ( ARCH / GARCH ) . Metode NN memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi daripada metode ARIMA , yaitu dengan nilai Mean Absolute Percentage Error ( MAPE ) proyeksi TPK Hotel sebesar 1,21 % . Volatilitas jumlah omzet tampak tinggi dan fluktuatif pada periode pandemi tahun 2020 ini. Conditional Kata Kunci— Tingkat Penghunian Kamar ( TPK ) , Hotel , Proyeksi , Covid-19.
VII. PENUTUP Berdasarkan hasil penelitian maka dapat disimpulkan beberapa hal seperti : 1. TPK dan jumlah omzet tidak menunjukkan suatu tren naik atau turun namun tampak fluktuatif mulai bulan Januari 2020 , grafik TPK hotel mengalami penurunan yang signifikan dengan nilai terendah sebesar 15,23 % sedangkan jumlah omzet menunjukkan fluktuasi mulai awal Januari 2020 namun cenderung konstan sampai bulan November 2020 dengan nilai terendah sebesar 814 juta rupiah. 2. Proyeksi TPK hotel bintang dan non bintang menggunakan metode NN untuk periode Januari-Juli 2021 mengalami penurunan yang signifikan pada rentang 20-40 % , sedangkan proyeksi TPK hotel bintang dan non bintang menggunakan metode ARIMA cenderung konstan pada rentang 30-60 % . 3. Volatilitas varians jumlah omzet hotel bintang dan non bintang berfluktuasi secara signifikan , juga di akhir tahun nampak volatilitas varians jumlah omzet baik hotel bintang dan non bintang semakin meningkat pada bulan November-Desember 2021. dengan metode ARIMA. 4. Metode Neural Network yang digunakan untuk memproyeksikan TPK hotel menghasilkan nilai akurasi yang lebih tinggi atau nilai eror yang lebih rendah dibandingkan Jika dibandingkan dengan nilai aktual TPK hotel bintang dan non bintang pada bulan Februari-April 2021 , nilai proyeksi TPK menggunakan metode terbaik NN berada dalam rentang batas prediksi , sedangkan bulan Januari berada diluar rentang batas proyeksi karena terdapat kejadian khusus yaitu kebijakan Pembatasan Kegiatan Masyarakat yang dijalankan pada tanggal 11-25 Januari 2021. Sehingga melalui kesimpulan diatas , peneliti menyarankan penelitian lebih lanjut dengan menggunakan range data yang lebih luas , dimana saat ini peneliti menghadapi masalah keterbatasan data scraping agoda yang hanya tersedia pada periode 1 Januari 2020-31 Desember 2020. Karena data tidak dikumpulkan sendiri oleh peneliti , melainkan memanfaatkan data hasil scraping tim PMS BPS Pusat. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik
pariwisata. Pengeluaran wisatawan menjadi salah satu sumber pendapatan sektor pariwisata termasuk di bidang perhotelan. Namun , pandemi Covid-19 yang muncul pada akhir tahun 2019 menyebabkan perekonomian menurun dan TPK juga menurun akibat aturan Pembatasan Sosial Berskala Besar ( PSBB ) dan protokol kesehatan yang diterapkan pemerintah. Melalui teknologi Big Data , data TPK dihasilkan melalui web scraping website agoda.com -- salah satu situs booking kamar hotel yang banyak digunakan. Peneliti akan memproyeksikan TPK Hotel Bintang dan Non Bintang menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average ( ARIMA ) , dan Neural Network ( NN ) , kemudian menganalisis volatilitas jumlah omzet periode Indonesia menggunakan metode pandemi Covid-19 di AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity / Generalized AutoRegressive Heteroskedasticity ( ARCH / GARCH ) . Metode NN memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi daripada metode ARIMA , yaitu dengan nilai Mean Absolute Percentage Error ( MAPE ) proyeksi TPK Hotel sebesar 1,21 % . Volatilitas jumlah omzet tampak tinggi dan fluktuatif pada periode pandemi tahun 2020 ini. Conditional Kata Kunci— Tingkat Penghunian Kamar ( TPK ) , Hotel , Proyeksi , Covid-19. VII. PENUTUP Berdasarkan hasil penelitian maka dapat disimpulkan beberapa hal seperti : 1. TPK dan jumlah omzet tidak menunjukkan suatu tren naik atau turun namun tampak fluktuatif mulai bulan Januari 2020 , grafik TPK hotel mengalami penurunan yang signifikan dengan nilai terendah sebesar 15,23 % sedangkan jumlah omzet menunjukkan fluktuasi mulai awal Januari 2020 namun cenderung konstan sampai bulan November 2020 dengan nilai terendah sebesar 814 juta rupiah. 2. Proyeksi TPK hotel bintang dan non bintang menggunakan metode NN untuk periode Januari-Juli 2021 mengalami penurunan yang signifikan pada rentang 20-40 % , sedangkan proyeksi TPK hotel bintang dan non bintang menggunakan metode ARIMA cenderung konstan pada rentang 30-60 % . 3. Volatilitas varians jumlah omzet hotel bintang dan non bintang berfluktuasi secara signifikan , juga di akhir tahun nampak volatilitas varians jumlah omzet baik hotel bintang dan non bintang semakin meningkat pada bulan November-Desember 2021. dengan metode ARIMA. 4. Metode Neural Network yang digunakan untuk memproyeksikan TPK hotel menghasilkan nilai akurasi yang lebih tinggi atau nilai eror yang lebih rendah dibandingkan Jika dibandingkan dengan nilai aktual TPK hotel bintang dan non bintang pada bulan Februari-April 2021 , nilai proyeksi TPK menggunakan metode terbaik NN berada dalam rentang batas prediksi , sedangkan bulan Januari berada diluar rentang batas
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 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 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 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 O O O O 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 I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN 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 O O O O O O O O O O O O O O O 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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O