FORESCASTING RATA-RATA LAMA MENGINAP, PENJUALAN KAMAR, DAN TINGKAT HUNIAN KAMAR PADA HOTEL BINTANG DAN HOTEL NON BINTANG DI PROVINSI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA

PUTRI SULISTYOWATI, Yuni Andari, SE., M.Si

2016 | Tugas Akhir | D3 EKONOMIKA TERAPAN SV

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui (1) Rata-rata lama menginap tamu, penjualan kamar, dan tingkat hunian kamar pada hotel bintang dan non bintang di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta tahun 2009-2014, (2) Proyeksi rata-rata lama menginap tamu, penjualan kamar, dan tingkat hunian kamar pada hotel bintang dan non bintang di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta tahun 2015& 2016.Penelitian ini merupakan penelitian destkriptif dan kuantitatif dengan menggunakan metode peramalan time series.Teknik analisis data menggunakan software spss 16.0. Berdasarkan hasil analisis data, diketahui metode peramalan time series terbaik untuk meramalakan rata-rata lama menginap & penjualan kamar pada hotel bintang dan hotel non bintang adalah metode exponential smoothing. Metode ini dipilih karena memiliki tingkat error yang relative kecil terhadap model ARIMA. Hasil peramalan menunjukkan bahwa rata-rata lama menginap pada hotel bintang dan hotel non bintang pengalami kenaikan dan penurunan. Penjualan tertinggi diprediksi akan terjadi pada bulan Desember di tahun 2015 dan 2016, sedangkan penjualan terendan akan terjadi pada bulan Februari di tahun 2015 dan 2016. Tingkat huniaan kamar pada tahun 2015 & 2016 tertinggi terjadi pada bulan Desember, sedangkan terendah terjadi pada bulan Februari.

This research aims to find out: (1) The average length of stay, sales rooms, and occupancy rate in star and non-star hotels in Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta from 2009 until 2014, (2) The projection of the average length of stay sales room, and occupancy rate in star and non-star hotel in Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta from 2015 until 2016. This research is a descriptive and quantitative research by using time series forecasting method. Data were analyzed using SPSS 16.0. The best forecasting method to predict the average length of stay and the sale of hotel rooms in star and non-star hotels is Exponential Smoothing. The method chosen because it has a relatively small degree of error to the model of ARIMA. Result of forecasting show the average length of stay in star and non-star hotel have fluctuated. The highest rooms sales are predicted to occur in December 2015 and 2016, and then, the lowest sales will occur in February 2015 and 2016. The highest occupancy rate are predicted to occur in December 2015&2016.

Kata Kunci : Forecasting, time series, rata-rata lama menginap, penjualan kamar