• Tidak ada hasil yang ditemukan

K ETERBATASAN DAN S ARAN P ENELITIAN

Dalam dokumen MODEL DOWNSTREAM SUPPLY CHAIN, FAKTOR PE (Halaman 48-54)

BAB 5 PENUTUP

5.2. K ETERBATASAN DAN S ARAN P ENELITIAN

Hasil penelitian ini dapat diterapkan untuk negara lain karena data dan metriks yang diperlukan bersifat universal di industri akomodasi. Namun demikian, penelitian ini memiliki ciri khas yang spesifik dengan negara Indonesia dalam hal jenis akomodasi, terutama akomodasi nonbintang dan akomodasi nonhotel yang memiliki peraturan berbeda dengan negara lain. Misalnya di Indonesia, apartemen perorangan dapat dikategorikan sebagai akomodasi tempat menginap yang bisa disewakan secara harian, sedangkan di negara lain (misal: Singapura), apartemen tidak dapat dikategorikan sebagai tempat menginap yang dapat disewakan secara harian. Oleh karena itu, penelitian ini tidak dapat digeneralisir ke negara-negara lain yang memiliki peraturan berbeda terkait pengelolaan dan perijinan akomodasi.

Selanjutnya, keterbatasan otoritas dan dana dari regulator pariwisata yang dikemukakan pada penelitian ini, mempengaruhi pendekatan pengembangan dan pengelolaan sistem BI yang diusulkan. Kondisi ini dapat berbeda dengan yang terjadi di negara lain, sehingga solusi yang diusulkan mungkin tidak dapat digeneralisasi ke negara- negara yang memiliki otoritas dan dana yang lebih besar di bidang pariwisata.

Penelitian ini juga memiliki keterbatasan dalam hal persebaran daerah dari responden. Walaupun responden penelitian ini sudah diusahakan mencakup semua wilayah Indonesia (Barat, Tengah, Timur) dan semua jenis/tipe akomodasi (nonbintang, bintang, independen, chain), mayoritas responden masih berasal dari daerah perkotaan di Indonesia dengan ketersediaan infrastruktur TI yang baik serta kemampuan literasi teknologi yang cukup tinggi. Oleh karena itu, hasil penelitian ini mungkin tidak dapat digeneralisasi untuk wilayah pedesaan dengan keterbatasan infrastruktur TI dan sumber daya manusia. Selain itu, evaluasi arsitektur sistem BI ini berfokus pada kesesuaian dengan kebutuhan dari perspektif penyedia layanan akomodasi dan OTA di Indonesia.

Oleh karena itu, penelitian ke depan dapat dilakukan untuk mengevaluasi arsitektur dan prototipe high-fidelity sistem BI dari perspektif masyarakat umum serta regulator.

Fungsionalitas dan aspek lain dari non-fungsionalitas sistem BI (misalnya security, data integrity, data availability, timeliness), belum diimplementasikan dan diuji dalam penelitian ini mengingat prototipe yang dihasilkan belum sampai ke sistem “back end”. Sebagai konsekuensinya, prototipe ini belum merefleksikan kebutuhan para pemangku kepentingan dari sisi non-fungsionalitasnya. Untuk itu, penelitian lebih lanjut

49

diharapkan dapat mempelajari dan mengevaluasi aspek-aspek non-fungsionalitas yang dibutuhkan juga di dalam pengembangan sistem BI.

Pengembangan penelitian ini dapat dilanjutkan dengan mengimplementasikan komponen-komponen yang sudah diidentifikasi di dalam arsitektur sistem BI, seperti pengembangan basis data, data warehouse, data mart, katalog data, dan katalog tata kelola. Dengan pengembangan seperti itu, penelitian di masa mendatang diharapkan dapat merampungkan konsep sistem BI yang diusulkan pada penelitian ini menjadi sebuah sistem berjalan yang dapat digunakan secara nyata oleh para pemangku kepentingan.

DAFTAR PUSTAKA

Baskerville, R., Baiyere, A., Gregor, S., Hevner, A., & Rossi, M. (2018). Design science research contributions: Finding a balance between artifact and theory. Journal of the Association for Information Systems, 19(5), 358–376.

https://doi.org/10.17705/1jais.00495

Brooke, J. (1996). SUS: A “Quick and Dirty” Usability Scale. In P. W. Jordan, B.

Thomas, I. L. McClelland, & B. Weerdmeester (Eds.), Usability Evaluation In Industry (1st ed., pp. 207–212). CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781498710411-35

Brunetti, F., Matt, D. T., Bonfanti, A., De Longhi, A., Pedrini, G., & Orzes, G. (2020).

Digital transformation challenges: strategies emerging from a multi-stakeholder approach. TQM Journal, 32(4), 697–724. https://doi.org/10.1108/TQM-12-2019-0309 Christopher, M. (2016). Logistic & Supply Chain Management (5th ed.). FT Press.

Cooper, C., Fletcher, J., Gilbert, D., Fyall, A., & Wanhill, S. (2008). Tourism Principle and Practice (4th ed.). Prentice Hall.

Cunha, L. (2023). How your Usability Score is calculated. https://help.maze.co/hc/en- us/articles/360052723353-How-your-Usability-Score-is-calculated

Dieck, M. C. T., & Fountoulaki, P. (2018). Tourism distribution channels in European island destinations. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 30(1), 326–342. https://doi.org/10.1108/IJCHM-12-2016-0649

Eckerson, W. (2003). Smart Companies in the 21st Century: The Secrets of Creating Successful Business Intelligence Solutions. www.dw-institute.com

Font, X., Tapper, R., Schwartz, K., & Kornilaki, M. (2008). Sustainable supply chain management in tourism. Business Strategy and the Environment, 17(4), 260–271.

https://doi.org/10.1002/BSE.527

Fuchs, M., Abadzhiev, A., Svensson, B., Höpken, W., & Lexhagen, M. (2013). A knowledge destination framework for tourism sustainability: A business intelligence application from Sweden. Tourism: An International Interdisciplinary Journal, 62(3).

https://hrcak.srce.hr/106864

Fuchs, M., Höpken, W., & Lexhagen, M. (2014). Big data analytics for knowledge generation in tourism destinations - A case from Sweden. Journal of Destination

Marketing and Management, 3(4), 198–209.

51

González-Serrano, L., & Talón-Ballestero, P. (2020). Revenue Management and E- Tourism: The Past, Present and Future. Handbook of E-Tourism, 1–28.

https://doi.org/10.1007/978-3-030-05324-6_76-1

Hayes, D. K., & Miller, A. A. (2011). Revenue Management for the Hospitality Industry.

Wiley.

Ibrahim, N., Putra, P. O. H., & Handayani, P. W. (2022). Distribution Channel Model for Hotel Revenue Management: Lessons from Hoteliers and E-Intermediaries. Journal of Distribution Science, 20(2), 19–29. https://doi.org/10.15722/jds.20.02.202202.19 Ivanov, S. (2014). Hotel revenue management: from theory to practice (1st ed.).

Zangador Ltd. https://doi.org/10.1080/13032917.2015.1115947

Ivanov, S., & Ayas, Ç. (2017). Investigation of the revenue management practices of accommodation establishments in Turkey: An exploratory study. Tourism Management Perspectives, 22, 137–149. https://doi.org/10.1016/j.tmp.2017.03.007

Kemenparekraf. (2020). Rencana Strategis 2020-2024.

Kim, J. Y., & Canina, L. (2010). Competitive Sets for Lodging Properties.

Http://Dx.Doi.Org/10.1177/1938965510377606, 52(1), 20–34.

https://doi.org/10.1177/1938965510377606

Kim, S., Slutsky, S. M., & Thapa, B. (2020). Optimal Information-Sharing Behaviors among Hotels: Game-Theoretical Approach. Journal of Hospitality and Tourism Research, 1–21. https://doi.org/10.1177/1096348020936358

Kimes, S. E. (1989). The Basics of Yield Management. Cornell Hotel and Restaurant Administration Quarterly, 30(3), 14–19. https://doi.org/10.1177/001088048903000309 Mariani, M., Baggio, R., Fuchs, M., & Wolfram Höepken. (2018). Business intelligence and big data in hospitality and tourism : a systematic literature review. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 30(12), 3514–3554.

https://doi.org/10.1108/IJCHM-07-2017-0461

Mentzer, J. T., DeWitt, W., Keebler, J. S., Min, S., Nix, N. W., Smith, C. D., & Zacharia, Z. G. (2001). DEFINING SUPPLY CHAIN MANAGEMENT. Journal of Business Logistics, 22(2), 1–25. https://doi.org/10.1002/j.2158-1592.2001.tb00001.x

Michele, P., Fallucchi, F., & De Luca, E. W. (2019). Create Dashboards and Data Story with the Data & Analytics Frameworks. In E. Garoufallou, F. Fallucchi, & E. W. De Luca (Eds.), Metadata and Semantic Research. MTSR 2019. Communications in

Computer and Information Science (Vol. 1057, pp. 272–283). Springer.

https://doi.org/10.1007/978-3-030-36599-8_24

Mohammed, I., Guillet, B. D., & Law, R. (2014). Competitor set identification in the hotel industry: A case study of a full-service hotel in Hong Kong. International Journal of Hospitality Management, 39, 29–40. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2014.02.002

Moustaka, V., Vakali, A., Zikos, N., Tsirakidis, T., & Anthopoulos, L. G. (2019). TOMI:

A framework for smart tourism on the move innovation. In L. Liu & R. White (Eds.), WWW ’19: Companion Proceedings of The 2019 World Wide Web Conference (pp.

123–129). Association for Computing Machinery, Inc.

https://doi.org/10.1145/3308560.3317051

Nanthaamornphong, A., Holmes, J., & Asawateera, P. (2020). A Case Study: Phuket City Data Platform. 2020 17th International Conference on Electrical Engineering/Electronics, Computer, Telecommunications and Information Technology (ECTI-CON), 717–722. https://doi.org/10.1109/ecti-con49241.2020.9158101

Peffers, K., Tuunanen, T., Rothenberger, M. A., & Chatterjee, S. (2007). A design science research methodology for information systems research. Journal of Management Information Systems, 24(3), 45–77. https://doi.org/10.2753/MIS0742-1222240302 Phillips-Wren, G., & Hoskisson, A. (2014). Decision support with big data: A case study

in the hospitality industry. Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, 261, 401–413. https://doi.org/10.3233/978-1-61499-399-5-401

Piboonrungroj, P., & Disney, S. M. (2015). Supply chain collaboration in tourism: A transaction cost economics analysis. International Journal of Supply Chain

Management, 4(3), 25–31.

http://ojs.excelingtech.co.uk/index.php/IJSCM/article/view/1073

PPN/Bappenas, K. (2020). Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional 2020- 2024. Foreign Affairs, 91(5), 313. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004 QuynhTran-Kieud, H. C.-T. (2019). Information Sharing in Logistics Firms: An

Exploratory Study of theVietnamese Logistics Sector. The Asian Journal of Shipping and Logistics, Volume 35(2), 87–95.

Rahman, A. A., Hasan, N. A., & Lahad, N. A. (2016). Issues and Challenges in Business Intelligence Case Studies. Jurnal Teknologi, 78(8–2), 171–178.

https://doi.org/https://doi.org/10.11113/jt.v78.9554

53

Ramos, C., Martins, D. J., Serra, F., Lam, R., Cardoso, P. J. S., Correia, M. B., &

Rodrigues, J. M. F. (2017). Framework for a hospitality big data warehouse: The implementation of an efficient hospitality business intelligence system. International Journal of Information Systems in the Service Sector, 9(2), 27–45.

https://doi.org/10.4018/IJISSS.2017040102

Schwartz, K., Tapper, R., & Font, X. (2008). A sustainable supply chain management framework for tour operators. Journal of Sustainable Tourism, 16(3), 298–314.

https://doi.org/10.1080/09669580802154108

Sharda, R., Delen, D., Turban, E., Aronson, J. E., Liang, T.-P., & King, D. (2018).

Business intelligence, analytics, and data science : a managerial perspective (A.

Gilfillan (ed.); 4th ed., p. 486). Pearson.

Sinha, S., Bhatnagar, V., & Bansal, A. (2017). A framework for effective data analytics for tourism sector: Big data approach. International Journal of Grid and High Performance Computing, 9(4), 92–104. https://doi.org/10.4018/IJGHPC.2017100106 STAN. (2022). Singapore Tourism Analytics Network.

https://stan.stb.gov.sg/content/stan/en/home.html

STR. (2022). Hotel Industry Trends Analysis. https://str.com/data-solutions/industry- trend-report

Sutono, A. (2019). Supply chain management: implementation issues and research opportunities in tourism industry. Uncertain Supply Chain Management, 7, 427–438.

https://doi.org/10.5267/j.uscm.2018.12.004

Vajirakachorn, T., & Chongwatpol, J. (2017). Application of business intelligence in the tourism industry: A case study of a local food festival in Thailand. Tourism Management Perspectives, 23, 75–86. https://doi.org/10.1016/j.tmp.2017.05.003

Viglia, G., De Canio, F., Stoppani, A., Invernizzi, A. C., & Cerutti, S. (2021). Adopting revenue management strategies and data sharing to cope with crises. Journal of Business Research, 137, 336–344. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.08.049

Volo, S. (2020). Tourism statistics, indicators and big data: a perspective article. Tourism Review, 75(1), 304–309. https://doi.org/10.1108/TR-06-2019-0262

Yin, C. H., Goh, E., & Law, R. (2019). Developing inter-organizational relationships with online travel agencies ( OTAs ) and the hotel industry. Journal of Travel & Tourism Marketing, 36(4), 428–442. https://doi.org/10.1080/10548408.2019.1568951

Dalam dokumen MODEL DOWNSTREAM SUPPLY CHAIN, FAKTOR PE (Halaman 48-54)

Dokumen terkait