BAB II
KAJIAN PUSTAKA DAN KERANGKA PEMIKIRAN 2.1. Kajian Pustaka
Dalam penelitian ini, penulis menggunakan kajian melalui dua landasan yaitu landasan empiris dan landasan teoritis.
2.1.1. Landasan Empiris
Landasan empiris merupakan suatu referensi yang didasarkan pada penelitian sebelumnya. Landasan empiris yang digunakan dalam penyusunan penelitian ini dapat dilihat pada Tabel II.I sebagai berikut :
Tabel II.1.
Kajian Penelitian Terdahulu
No Nama Peneliti Judul dan Metode
Penelitian Hasil Penelitian
1
Novianus, Helmi dan Shantika Martha
Universitas Tanjungpura
Perbandingan Keefektifan Metode Moving Average Dan Exponential Smoothing Untuk Peramalan Jumlah Pengunjung Hotel Merpati, (2015)
Penelitian ini menggunakan metode Moving Average dan Exponential Smoothing.
Dalam penelitian ini dilakukan perbandingan keefektifan metode peramalan. Metode peramalan yang digunakan Moving Average dan Exponential Smoothing. Dari kedua metode peramalan tersebut hasilnya adalah metode Moving Average dan Exponential Smothing dapat digunakan untuk pengunjung hotel Merpati Pontianak .
Metode peramalan yang paling efektif untuk melakukan peramalan jumlah pengunjung hotel Merpati Pontianak adalah metode Single Exponential Smoothing. Kesamaan dalam
penelitian ini jika dikaitkan dengan penelitian yang dilakukan oleh penulis sama- sama menggunakan metode peramalan Moving Average dan Exponential Smoothing. Selain itu penelitian ini sama-sama
membahas mengenai
penggunaan metode peramalan.
2
Sofyani Ramdhatul Ainy
Universitas Islam Indonesia
Peramalan Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara Di Kabupaten Lombok Tengah Pada Tahun 2010-2015 Menggunakan Metode
SARIMA (Seasonal
Autoregressive Integrated Moving Average), (2015) Penelitian ini menggunakan metode analisis deskriptif dan menggunakan metode peramalan dengan SARIMA (Seasonal Autoreggresive Integrated Moving Average).
Dalam penelitian ini dilakukan peramalan jumlah kunjungan wisatawan mancanegara di kabupaten Lombok Tengah pada tahun 2010-2015 dengan menggunakan metode
peramalan SARIMA.
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, bahwa data wisatawan mancanegara yang berkunjung ke kabupaten Lombok Tengah memiliki pola trend yang terus berlanjut.
Meningkat setiap tahun.
Meskipun ada perbedaan dari tahun ke tahun. Ada kecenderungan untuk meningkatnya jumlah kunjungan wisatawan mancanegara dari tahun ke tahun.
3
Mazro’atul
Qoyyimah dan Lufti Agus Salim Universitas Airlangga
Perbandingan Analisis Trend dan Hold Double Eksponensial Smoothing dalam meramalkan Angka Kematian Bayi di Jawa Timur, (2007)
Penelitian ini menggunakan metode deskriptif dengan analisis trend, dan metode Hold Double Eksponensial Smoothing serta analisis kesalahan MAPE.
Dalam penelitian ini dilakukan perbandingan analisis Trend dan Hold Double Eksponensial Smoothing dalam meramalkan Angka Kematian pada Bayi.
Berdasarkan hasil penelitian ditemukan bahwa Analisis Trend dengan menggunakan MAPE merupakan metode terbaik dalam meramalkan angka kematian pada Bayi di Jawa Timur. Hasilnya dapat bermanfaat sebagai ide dan informasi awal untuk perencanaan program perawatan kesehatan pada Bayi.
Sumber : Hasil Pengolahan data peneliti dari berbagai literatur (2018)
Dapat dilihat pada Tabel II.1 diatas merupakan beberapa hasil penelitian terdahulu. Dari beberapa kajian penelitian terdahulu diatas terdapat kesamaan yaitu mengenai metode peramalan Moving Average dan Exponential Smoothing. Yang membedakan yaitu penulis melakukan penelitian mengenai peramalan jumlah pengunjung di Ciwangun Indah Camp.
2.1.2. Landasan Teoritis
Di dalam landasan teoritis ini berisi mengenai teori-teori yang berkaitan dengan tema penelitian yang dibahas.
2.1.2.1. Pengertian Pariwisata
Pariwisata merupakan kegiatan yang tidak dapat dipisahkan dengan kehidupan manusia terutama menyangkut kegiatan sosial dan ekonomi. Pariwisata mulai menjadi sebuah kebutuhan bagi masyarakat, ketertarikan masyarakat akan berbagai destinasi wisata baru menjadi daya tarik tersendiri dalam berkembangnya industri pariwisata. Secara umum pariwisata merupakan perjalanan seseorang dalam mengujung suatu tempat maupun objek. Berikut beberapa definisi pariwisata menurut para ahli :
E. Guyer Freuler dalam Yoeti (2014:115) menurut pendapatnya pariwisata dalam artian modern merupakan fenomena dari jaman sekarang yang didasarkan atas kebutuhan akan kesehatan dan pergantian hawa, penilaian yang sadar dan menumbuhkan cinta terhadap keindahan alam dan pada khususnya disebabkan oleh bertambahnya pergaulan berbagai bangsa dan kelas masyarakat manusia sebagai hasil daripada perkembangan perniagaan, industri, perdagangan serta penyempurnaan dari pada alat-alat pengangkutan.
Sesuai dengan pendapat E. Guyer Freuler berbagai perkembangan yang terjadi pada saat ini seperti halnya perkembangan teknologi tentu mempengaruhi pula
perubahan perkembangan kebutuhan manusia termasuk terhadap kebutuhan akan pariwisata. Salah satu contoh pengaruh besar teknologi adalah komunikasi, sesuai dengan pendapat diatas komunikasi sangat berpengaruh terhadap penyebaran informasi mengenai sebuah destinasi wisata.
Pariwisata menurut Nyoman S. Pendit dalam Yulianto (2015:255) adalah
“salah satu jenis industri baru yang mampu mempercepat pertumbuhan ekonomi dan penyediaan lapangan kerja, peningkatan penghasilan, standar hidup serta menstimulasi sektor-sektor produktif lainnya”. Sesuai dengan pendapat Nyoman S. Pendit pariwisata memang mampu menjadi kegiatan yang potensial dalam meningkatkan perekonomian suatu daerah. Sebuah destinasi wisata mampu mengundang banyak masyarakat dari berbagai negara untuk datang dan mengunjungi destinasi wisata yang ada pada suatu daerah. Hal ini tentu akan berdampak pada peningkatan pendapatan daerah tersebut.
Menurut James J. Spillane dalam Syarifuddin (2016:56) bahwa pariwisata adalah kegiatan perjalanan dengan tujuan mendapatkan kenikmatan, mencari kepuasan, mengetahui sesuatu, memperbaiki kesehatan, menikmati olahraga atau istirahat menunaikan tugas, berziarah dan lain-lain.
Berdasarkan pengertian tersebut maka, pariwisata adalah suatu kegiatan yang dilakukan oleh individu maupun suatu kelompok untuk berkunjung ke sebuah tempat baru dalam rangka menikmati suatu destinasi wisata untuk berlibur maupun untuk melepaskan kepenatan kerja.
1. Pengertian Wisata
Menurut Utama dan Martina (2013:25) Wisata adalah “kegiatan perjalanan yang dilakukan oleh seorang atau sekelompok orang dengan mengunjungi tempat tertentu untuk tujuan rekreasi, pengembangan pribadi, atau mempelajari keunikan daya tarik wisata yang dikunjungi dalam jangka waktu tertentu. Dalam hal ini wisata rakyat lebih mendominasi kepada rekreasi yang bersifat sementara, seperti bersantai di suatu tempat yang murah dan mudah di dapat”.
Berdasarkan pengertian tersebut maka wisata merupakan perjalanan seseorang ataupun kelompok yang dominan bertujuan untuk berekreasi kesuatu tempat.
Menurut Undang-undang Kepariwisataan nomor 10 tahun 2009 dalam jurnal Hariyanto (2016:216) “wisata merupakan bagian dari pariwisata, wisata adalah kegiatan perjalanan yang dilakukan oleh seseorang atau sekelompok orang mengunjungi tempat tertentu, dengan tujuan rekreasi, pengembangan diri atau mempelajari keunikan daya tarik wisata yang dikunjungi dalam jangka waktu sementara)”.
Berdasarkan pengertian tersebut maka, wisata adalah perjalanan seseorang atau kelompok dalam mengunjungi suatu tempat baik berdasarkan keunikan maupun tujuan dalam mengunjungi destinasi wisata tersebut.
2. Jenis – Jenis Wisata
Industri pariwisata terus berkembang secara pesat dari waktu ke waktu.
Berbagai kemajuan dari perkembangan zaman dan teknologi sangat mempengaruhi kehadiran berbagai jenis objek wisata baru yang muncul. Menurut Suryadana dan
Octavia (2015:32-33) wisata berdasarkan jenis-jenisnya dapat dibagi kedalam dua kategori, yaitu:
1. Wisata Alam, yang terdiri dari:
a. Wisata pantai (Marine tourism), merupakan kegiatan wisata yang ditunjang oleh sarana dan prasarana untuk berenang, memancing, menyelam, dan olahraga air lainnya, termasuk sarana dan prasarana akomodasi, makan dan minum.
b. Wisata Etnik (Etnic tourism), merupakan perjalanan untuk mengamati perwujudan kebudayaan dan gaya hidup masyarakat yang dianggap me narik.
c. Wisata Cagar Alam (Ecotourism), merupakan wisata yang banyak dikaitkan dengan kegemaran akan keindahan alam, Kesegaran hawa di pegunungan, keajaiban hidup binatang (margasatwa) yang langka, serta tumbuh-tumbuhan yang jarang terdapat di tempat-tempat lain.
d. Wisata Buru, merupakan wisata yang dilakukan di negeri-negeri yang memang memiliki daerah atau hutan tempat berburu yang dibenarkan oleh pemerintah dan digalakan oleh berbagai agen atau biro perjalanan.
e. Wisata Agro, merupakan jenis wisata yang mengorganisasikan perjalanan ke proyek-proyek pertanian, perkebunan, dan ladang pembibitan di mana wisata rombongan dapat mengadakan kunjungan peninjauan untuk tujuan studi maupun menikmati segarnya tanaman di sekitarnya.
2. Wisata Sosial-Budaya, yang terdiri dari:
a. Peninggalan sejarah kepurbakalaan dan monumen, wisata ini termasuk golongan budaya, monumen nasional, gedung bersejarah, kota, desa, bangunan-
bangunan keagamaan, serta tempat-tempat bersejarah lainnya seperti bekas pertempuran (battle fields) yang merupakan daya tarik wisata utama di banyak negara.
b. Museum dan fasilitas budaya lainnya, merupakan wisata yang berhubungan dengan aspek alam dan kebudayaan di suatu kawasan atau daerah tertentu.
Museum dapat dikembangkan berdasarkan pada temanya, anatara lain museum arkeologi, sejarah, entologi, sejarah alam, seni dan kerajinan, ilmu pengetahuan dan teknologi, industri, ataupun dengan tema khusus lainnya.
2.1.2.2. Manajemen Operasi
Manajemen Operasi menjadi salah satu komponen penting dalam dunia Pariwisata. Manajemen Operasi sangat dibutuhkan dalam dunia pariwisata karena dapat menunjang berbagai operasional dari suatu destinasi wisata. Selain itu Manajemen Operasi memiliki banyak metode yang bisa digunakan dan dijadikan dasar sebagai penyusunan rencana operasional yang dapat diaplikasikan dalam dunia pariwisata. Berikut adalah beberapa definisi Manajemen Operasi menurut berbagai ahli:
Menurut Handoko dalam Rusdiana (2014:19) merupakan pelaksanaan kegiatan-kegiatan manajerial yang dibawakan dalam pemilihan, perancangan, pembaharuan, pengoperasian, dan pengawasan sistem-sistem produktif”. Sesuai dengan pendapat Handoko manajemen operasi merupakan kegiatan yang sistematis dalam pegelolaan manajemen, dimulai dengan pemilihan kegiatan hingga pengawasan kegiatan.
Definisi manajemen operasi menurut Fogarty dalam Herjanto (2008:2) mendefinisikan manajemen operasi sebagai suatu proses yang secara berkesinambungan dan efektif menggunakan fungsi-fungsi manajemen untuk mengintegrasikan berbagai sumber daya secara efisien dalam rangka mencapai tujuan”.
Sesuai dengan pendapat Fogarty setiap manajemen operasi melihat dan memastikan
sumber daya memiliki potensi jika dialokasikan dengan baik melalui fungsi-fungsi manajemen diharapkan pengintegrasian berbagai sumber daya yang ada akan lebih optimal.
Pengertian manajemen operasi menurut Heizer dan Render (2015:3)
“merupakan serangkaian aktivitas yang menciptakan nilai dalam bentuk barang dan jasa dengan mengubah masukan menjadi hasil”. Sesuai dengan pendapat Heizer dan Render manajemen operasi adalah aktivitas untuk menciptakan sesuatu. Diawali oleh masukan kemudian diproses menjadi sebuah hasil berupa barang dan jasa yang kemudian akan menciptakan sebuah nilai”.
Berdasarkan beberapa definisi yang telah dikemukakan sebelumnya penulis mencoba menarik kesimpulan bahwa manajemen operasi adalah serangkaian kegiatan untuk merencanakan, mengatur, mengkoordinasikan, dan mengendalikan seluruh sumber daya dengan efektif dan efisien untuk memproduksi suatu barang atau jasa.
2.1.2.3. Pengertian Peramalan
Peramalan merupakan alat bantu yang sangat penting dalam perencanaan yang efisien dan efektif. Suatu peramalan dianggap baik apabila mendekati kebenaran.
Dalam setiap rencana hendaknya memperhatikan permalan. Berikut beberapa pengertian peramalan menurut para ahli :
Menurut Sofyan Assauri dalam Rusdiana (2014:95) mendefinisikan
“peramalan sebagai perkiraan yang ilmiah (educated guess)”. Menurutnya, “setiap pengambilan keputusan yang menyangkut keadaan pada masa yang akan datang, pasti ada peramalan yang melandasi pengambilan keputusan tersebut”. Sesuai dengan pendapat Sofyan Assauri dalam penentuan sebuah keputusan memang harus memiliki dasar yang kuat agar keputusan tersebut tepat dan dapat dipertanggungjawabkan. Salah
satunya melalui peramalan, yang memprediksi kejadian dimasa yang akan datang sehingga dapat dijadikan sebagai bahan pertimbangan dalam proses pengambilan keputusan.
Menurut Pierce dan Robinson dalam Syahputra dkk (2018:115) “peramalan menjadi salah satu hal yang penting dalam pengambilan keputusan perusahaan. Hal ini dikarenakan keefektifan sebuah keputusan tergantung pada deretan kejadian yang diakibatkan keputusan tersebut”. Sesuai dengan pendapat Pierce dan Robinson sebuah keputusan akan mempengaruhi peristiwa dimasa yang akan datang, tepat atau tidaknya sebuah keputusan yang diambil bergantung pada kejadian yang muncul dimasa depan yang merupakan akibat dari pengambilan keputusan tersebut.
Berdasarkan definisi di atas, pada hakikatkanya peramalan merupakan bagian awal dari proses pengambilan keputusan. Penulis dapat menyimpulkan bahwa peramalan adalah sebuah prediksi suatu peristiwa di masa yang akan datang dengan menfaatkan data masa lalu pada periode tertentu untuk dapat mengambil suatu keputusan.
1. Tujuan Adanya Peramalan
Secara umum yang dimaksud dengan peramalan yaitu suatu kegiatan yang bertujuan untuk mengetahui atau memperkirakan kejadian di masa yang akan datang. Peramalan diciptakan agar kejadian dimasa yang akan datang dapat diprediksi atau diperkirakan sehingga dapat ditentukan berbagai langkah antisipasi untuk menghindari segala kemungkinan negatif yang mungkin muncul sehingga berbagai tujuan yang telah ditentukan dapat tercapai dengan baik.
Adapun tujuan peramalan menurut Sofyan (2013:14) “tujuan utama peramalan adalah untuk meramalkan permintaan dimasa yang akan datang, sehingga diperoleh suatu perkiraan yang mendekati keadaan yang sebenarnya.peramalan tidak akan pernah sempurna, tetapi meskipun demikian hasil peramalan akan memberikan arahan bagi suatu perencanaan”.
Suatu perusahaan biasanya menggunakan prosedur peramalan yaitu diawali dengan melakukan peramalan lingkungan, diikuti dengan peramalan penjualan pada organisasi dan diakhiri dengan peramalan permintaan pasar.
2. Jenis-Jenis Dari Peramalan
Pada umumnya jenis - jenis peramalan dapat dibedakan menjadi beberapa segi tergantung bagaimana kita melihatnya. Menurut Heizer dan Render (2015:115) peramalan dilihat dari perencanaan operasi dimasa depan terbagi menjadi 3 jenis yaitu :
a. Peramalan Ekonomi (Economic Forecast)
Merencanakan indikator yang berguna membantu organisasi. Untuk menyiapkan peramalan jangka menengah hingga jangka panjang, yang menjelaskan tentang siklus bisnis yang memprediksi tingkat inflasi, ketersediaan uang, dana yang dibutuhkan untuk membangun indikator perencanaan lainnya.
b. Peramalan Teknologi (Technologycal Forecast)
Peramalan jangka panjang yang memperhatikan tingkat kemajuan teknologi yang dapat meluncurkan produk baru.
1) Peramalan Permintaan (Demand Forecast)
Meramalkan penjualan dan permintaan suatu perusahaan pada setiap periode dalam horizon waktu. Peramalan penjualan yang mengendalikan produksi, kapasitas, serta sistem penjadwalan dan menjadi input bagi perencanaan keuangan, pemasaran, dan sumber daya manusianya.
3. Prinsip – Prinsip Yang Terdapat Pada Peramalan
Keberhasilan peramalan terlihat pada saat pengambilan keputusan.
Keputusan yang baik adalah keputusan yang didasarkan atas pertimbanga - pertimbangan yang akan terjadi pada waktu keputusan akan dilaksanakan dengan mempertimbangkan peramalan. Menurut Sofyan (2013:14) terdapat beberapa prinsip peramalan.
a. Peramalan selalu mengandung kesalahan, artinya hampir tidak pernah ditemukan bahwa hasil peramalan 100 persen sesuai dengan kenyataan yang terjadi dilapangan, peramal hanya dapat mengurangi faktor ketidakpastian.
b. Peramalan akan selalu memberikan informasi tentang ukuran kesalahan, hal ini dikarenakan bahwa peramalan pasti mengandung kesalahan, maka penting bagi pengguna untuk menginformasikan berapa besar kesalahan yang terkandung dalam perhitungan yang telah dilakukan.
c. Peramalan untuk jangka pendek selalu lebih akurat jika dibandingkan dengan peramalan jangka panjang. Hal ini disebabkan karena pada peramalan jangka pendek, faktor - faktor yang memperngaruhi relatif masih sedikit dan bersifat konstan dibandingkan dengan peramalan jangka
panjang,sehingga akan semakin kecil pula kemungkinan terjadinya perubahan pada faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan.
d. Peramalan permintaan berdasarkan perhitungan lebih disukai dari pada hanya berdasarkan data masa lalu saja. Oleh karena itu sebaiknya jumlah sumber daya juga dihitung berdasarkan metode peramalan yang sesuai.
4. Faktor-Faktor Yang Berpengaruh Terhadap Peramalan
Dalam sebuah peramalan tentu ada berbagai faktor yang akan mempengaruhi suatu peramalan, baik faktor internal maupun faktor eksternal. Dalam hal ini berikut beberapa faktor yang dapat Mempengaruhi aktivitas peramalan menurut Sofyan (2013:15) adalah :
a. Horizon Waktu
Ada data aspek horizon waktu yang berhubungan dengan masing - masing metode peramalan. Pertama adalah cakupan waktu dimasa yang akan datang dari metode yang digunakan sebaiknya disesuaikan. Aspek kedua adalah periode untuk masa peramalan yang diinginkan.
b. Pola Data
Dasar utama dalam metode peramalan adalah anggapan bahwa macam dari pola yang didapati didalam data yang diramalkan akan berkelanjutan.
c. Jenis Model
Model - model ini merupakan suatu deret dimana waktu digambarkan sebagai unsur yang penting untuk menentukan perubahan - perubahan didalam pola, yang mungkin secara sistematik dapat dijelaskan dengan analisis atau korelasi. Model yang lain adalah sebab akibat, yang menggambarkan bahwa
ramalan yang dilakukan sangat tergantung pada terjadinya sejumlah peristiwa yang lain, atau sifatnya merupakan Campuran dari model - model yang telah disebutkan diatas.
d. Biaya
Umumnya ada empat unsur biaya yang tercakup yaitu biaya pengembangan, penyimpangan, operasi pelaksanaan, dan kesempatan dalam penggunaan metode lainnya.
e. Ketepatan
Tingkat ketepatan yang dibutuhkan sangat erat hubungannya dengan tingkat perincian yang dibutuhkan suatu peramalan.
f. Mudah Tidaknya
Penggunaan Suatu prinsip umum adalah metode - metode yang dapat dimengerti dan diaplikasikan dalam pengambilan keputusan.
5. Kepentingan Strategis Dalam Peramalan
Peramalan yang baik sangat penting dalam semua aspek bisnis. Termasuk dalam bisnis pariwisata peramalan sangat penting karena dapat dijadikan sebagai dasar penetapan persediaan produk wisata untuk memenuhi permintaan pengunjung.
Heizer dan Render (2015:115) mengemukakan bahwa Peramalan yang baik sangatlah penting dalam semua aspek bisnis. Peramalan merupakan satu-satunya prediksi mengenai permintaan hingga permintaan yang sebenarnya diketahui.
Peramalan ekonomi dan teknologi adalah teknik khusus yang mungkin bukan termasuk bagian dari tugas manajer operasi.
Peramalan permintaan mengendalikan keputusan di banyak bidang. Berikut ini akan dibahas dampak peramalan produk pada tiga aktivitas:
a. Sumber Daya Manusia
Mempekerjakan, melatih dan memberhentikan pekerja bergantung pada permintaan. Jika departemen sumber daya manusia harus mempekerjakan pekerja tambahan tanpa adanya persiapan, akibatnya kualitas pelatihan menurun dan kualitas pekerja juga menurun.
b. Kapasitas
Saat kapasitas tidak mencukupi, kekurangan yang diakibatkannya bisa berarti tidak terjaminnya pengiriman, kehilangan konsumen dan kehilangan pangsa pasar.
c. Manajemen Rantai Pasokan
Hubungan yang baik dengan pemasok, serta harga barang dan komponen yang bersaing bergantung pada peramalan yang akurat.
6. Tujuh Langkah Sistem Dalam Peramalan
Dalam menentukan sebuah peramala tentu terdapat langkah – langkah agar peramalan tersebut memiliki hasil yang baik. Proses peramalan menurut Heizer dan Render (2015:117), peramalan terdiri dari tujuh langkah dasar, diantaranya :
a. Menetapkan tujuan peramalan.
Langkah pertama dalam menyusun peramalan adalah penentuan estimasi yang diinginkan. Sebaliknya, tujuan tergantung pada kebutuhan-kebutuhan informasi.
b. Memilih unsur apa yang akan diramal.
Setelah tujuan telah ditetapkan, langkah selanjutnya adalah memilih unsur apa yang akan diramal.
c. Menentukan horizon waktu peramalan.
Apakah ini merupakan peramalan jangka pendek, menengah atau jangka panjang.
d. Memilih tipe model peramalan.
Masing-masing metode akan memberikan hasil ramalan yang berbeda.
Metode peramalan yang baik adalah yang memberikan hasil tingkat kesalahan peramalan terkecil.
e. Mengumpulkan data yang diperlukan untuk melakukan peramalan.
Data apabila bila ditinjau dari sumbernya terbagi menjadi dua, yaitu:
1) Data internal 2) Data eksternal f. Membuat peramalan.
Menghitung peramalan dengan metode yang telah ditentukan.
g. Memvalidasi dan menetapkan hasil peramalan.
Peramalan dikaji kembali untuk memastikan bahwa model, asumsi dan data yang digunakan sudah valid. Perhitungan kesalahan dilakukan, kemudian peramalan digunakan untuk mempermudah proses pengambilan keputusan.
7. Karakteristik Dalam Peramalan
Dalam penentuan hasil peramalan tentu terdapat beberapa kriteria – kriteria yang dapat dijadikan sebagai ukuran untuk sebuah peramalan yang baik. Kriteria – kriteria ini berlaku secara umum dan harus diperhatikan untuk menilai hasil dari
sebuah peramalan, dan metode peramalan yang digunakan dalam memperoleh hasil peramalan tersebut.
Menurut Nasution (2003:28) peramalan yang baik mempunyai beberapa kriteria yang penting, antara lain akurasi, biaya, dan kemudahan. Penjelasan dari kriteria-kriteria tersebut adalah sebagai berikut:
a. Akurasi.
Akurasi dari suatu hasil peramalan diukur dengan kebiasan dan kekonsistensian peramalan. Hasil peramalan dikatakan bias bila peramalan tersebut terlalu tinggi atau terlalu rendah dibanding dengan kenyataan yang sebenarnya terjadi. Hasil peramalan dikatakan konsisten bila besarnya kesalahan peramalan relatif kecil.
b. Biaya.
Biaya yang diperlukan untuk pembuatan suatu peramalan. Tergantung dari jumlah item yang diramalkan, lamanya periode peramalan, dan metode peramalan yang dipakai.
c. Kemudahan.
Penggunaan metode peramalan yang sederhana, mudah dibuat, dan mudah diaplikasikan akan memberikan keuntungan bagi perusahaan. Dan juga dapat menggunakan hasil peramalan dengan cepat.
8. Metode Peramalan Kualitatif
Peramalan kualitatif umumnya bersifat subjektif bergantung pada pegalaman, keahlian dan pendapat seseorang atau ahli. Metode ini lebih menekankan terhadap pemahaman akan suatu masaah daripada melihat permasalahnya. Metode penelitian ini menggunakan teknik analisis mendalam untuk mengkaji kasus perkasus, karena metodologi kualitatif yakin bahwa sifat setiap masalah akan berbeda.
Metode kualitatif menurut Heizer dan Render (2015:118) ada empat teknik peramalan kualitatif, yaitu:
a. Juri dari Opini Eksekutif
Dalam metode ini, pendapat sekumpulan kecil manajer atau pakar tingkat tinggi umumnya digabungkan dengan model statistik, dikumpulkan untuk mendapatkan prediksi permintaan kelompok.
b. Metode Delphi
Dalam metode delphi ada tiga jenis partisipan yaitu pengambil keputusan, karyawan, dan responden. Pengambil keputusan biasanya terdiri atas lima hingga sepuluh orang pakar yang akan melakukan peramalan. Karyawan membantu pengambil keputusan dengan menyiapkan, menyebarkan, mengumpulkan serta meringkas sejumlah kuesioner dan hasil survey. Responden adalah sekelompok orang yang biasanya ditempatkan ditempat yang berbeda dimana penilaian dilakukan. Kelompok ini memberikan input pada pengambil keputusan sebelum peramalan dibuat.
c. Komposit Tenaga Penjualan (sales force composite)
Dalam pendekatan ini, setiap tenaga penjualan memperkirakan berapa jumlah penjualan dapat ia capai dalam wilayahnya. Kemudian, peramalan ini dikaji untuk memastikan apakah peramalan cukup realistis. Kemudian, peramalan tersebut digabungkan pada tingkat wilayah dan nasional untuk mendapatkan peramalan secara keseluruhan.
d. Survey Pasar
Metode ini meminta input dari konsumen mengenai rencana pembelian mereka dimasa depan. Hal ini tidak hanya membantu dalam menyiapkan peramalan, tetapi juga memperbaiki desain produk dan perencanaan baru. Survei konsumen dan gabungan tenaga penjualan bisa jadi tidak benar karena peramalan yang berasal dari input konsumen yang terlalu optimis.
9. Metode Peramalan Kuantitatif
Metode Peramalan Kuantitatif yaitu metode yang menggunakan model matematis yang beragam dengan berdasarkan data masa lalu untuk meramalkan permintaan dimasa yang akan datang. Ada tiga kondisi yang diterapkan pada metode ini, yaitu:
a. Informasi mengenai keadaan pada waktu yang tersedia.
b. Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data numeric (angka).
c. Waktu yang akan datang (disebut asumsi kontinuitas).
Metode peramalan kuantitatif menurut Heizer dan Render (2015:118) dibagi menjadi dua, yaitu :
a. Model Deret Waktu (Time-Series)
Model deret waktu membuat prediksi dengan asumsi bahwa masa depan merupakan fungsi dari masa lalu. Dengan kata lain, mereka melihat apa yang terjadi selama kurun waktu tertentu dan menggunakan data masa lalu tersebut untuk melakukan peramalan. Metode ini terdiri dari beberapa metode yaitu :
1) Metode Pendekatan Naif.
2) Metode Rata-Rata Bergerak (Moving Average).
3) Metode Rata-Rata Tertimbang.
4) Metode Pemulusan Eksponensial (Exponential Smoothing).
5) Proyeksi Tren.
6) Metode Kuadrat Terkecil.
b. Metode kausal
Metode kausal yaitu metode peramalan yang menggunakan analisa pola hubungan antara variabel yang diperkirakan dengan variabel lain yang mempengaruhinya. Diantara variabel yang akan diramalkan satu atau lebih.
Metode kausalitas dapat membantu memperkirakan titik belok pada data deret waktu dan sangat berguna untuk peramalan jangka panjang dan menengah. Metode Kausalitas terbagi menjadi beberapa bagian :
1) Analisa Regresi.
2) Model Ekonometri.
3) Model Input-Output.
4) Model Simulasi.
10. Empat Pola Data Peramalan
Menurut Hanke dan Wichern (2005:58), ada empat macam tipe pola data yaitu:.
a. Pola Data Horizontal
Pola data horizontal terjadi saat data observasi berfluktuasi di sekitaran suatu nilai konstan atau mean yang membentuk garis horizontal. Data ini disebut juga dengan data stasioner. Contoh pola data horizontal dapat dilihat pada Gambar II.1.
(Sumber: Hanke & Wichern, 2005: 434)
Gambar II.1. Plot Contoh Pola Horizontal b. Pola Data Trend
Pola data trend terjadi bilamana data pengamatan mengalami kenaikan atau penurunan selama periode jangka panjang. Suatu data pengamatan yang mempunyai trend disebut data nonstasioner. Contoh dari pola data trend dapat dilihat pada gambar II.2.
(Sumber: Hanke & Wichern, 2005: 111)
Gambar II.2. Plot Contoh Pola Trend c. Pola Data Siklis
Pola data siklis terjadi bilamana deret data dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang seperti yang berhubungan dengan siklus bisnis. Pada kuartalan perulangan terjadi setiap empat bulan.Contoh dari pola data Siklis dapat dilihat pada gambar II.3.
(Sumber: Hanke & Wichern, 2005: 70)
Gambar II.3. Plot Contoh Pola Siklis d. Pola Data Musiman
Pola data musiman terjadi bilamana suatu deret dipengaruhi oleh faktor musiman.
Pola data musiman dapat mempunyai pola musim yang berulang dari periode ke periode
berikutnya. Misalnya pola yang berulang setiap bulan tertentu, tahun tertentu atau pada minggu tertentu. Contoh pola data musiman pada gambar II.4.
(Sumber: Hanke & Wichern, 2005: 73)
Gambar II.4. Plot Contoh Pola Musiman
Melalui pendapat Hanken dan Wichern tersebut dapat dilihat bahwa pola data mampu ditunjukan oleh kenaikan dan penurunan data. Berdasarkan keempat pola data tersebut disimpulkan bahwa data pengunjung Ciwangun Indah Camp untuk periode tahun 2013 hingga 2017 termasuk kedalam data dengan pola horizontal.
2.1.2.4. Metode Rata-Rata Bergerak (Moving Average)
Menurut Heizer dan Render (2015:120), Moving Average adalah “sebuah metode peramalan yang menggunakan rata-rata dari data aktual periode sebelumnya untuk meramalkan periode selanjutnya”. Metode ini disebut rata - rata bergerak karena setiap kali data aktual baru tersedia, maka data paling awal atau terdahulu diganti dengan data baru, lalu dihitung dan hasilnya digunakan sebagai ramalan permintaan untuk periode yang akan datang.
Tujuan utama dari penggunaan rata - rata bergerak adalah untuk menghilangkan atau mengurangi variasi acak permintaan dalam hubungannya dengan waktu.
Menurut Heizer dan Render (2009:170) “peramalan rata - rata bergerak (Moving Average) menggunakan sejumlah data aktual masa lalu untuk menghasilkan peramalan. Rata - rata bergerak berguna jika mengasumsikan bahwa permintaan pasar akan stabil sepanjang masa yang kita ramalkan”. Secara sistematis, rata - rata bergerak sederhana ditunjukan sebagai berikut :
MAn= ∑ Permintaan dalam n Periode Sebelumnya n
Dimana n = jumlah periode dalam rata - rata bergerak
2.1.2.5. Metode Pemulusan Eksponensial (Exponential Smoothing)
Menurut Heizer dan Render (2015:124) “Exponential Smoothing atau penghalusan eksponensial adalah metode peramalan pergerakan rata-rata bobot lainnya , dimana poin-poin data ditimbang oleh sebuah fungsi eksponensial”. Metode ini lebih cocok digunakan untuk pola data yang tidak stabil atau terjadi perubahan data yang besar dan bergejolak. Dimana α adalah bobot, atau penghalusan konstan (smoothing constant) yang memiliki nilai lebih tinggi daripada atau setara dengan 0 dan kurang dari atau setara dengan 1. Rumus dari metode Exponential Smoothing adalah sebagai berikut :
Ft = Peramalan periode sebelumnya + α (Permintaan aktual periode sebelumnya - Peramalan periode sebelumnya )
Ft = Ft-1 + α (At-1 – Ft-1)
Dimana :
Ft = peramalan baru
Ft-1 = peramalan sebelumnya α = konstanta penghalusan
At-1 = permintaan aktual periode lalu
2.1.2.6. Pengukuran Tingkat Kesalahan Peramalan
Suatu metode peramalan tidak menjamin keakuratan bahwa hasil peramalan akan akurat dan pasti sesuai dengan keadaan yang sesungguhnya dimasa yang akan datang. Oleh karena itu pengukuran kesalahan peramalan akan sangat membantu dalam memilih metode peramalan yang tepat untuk digunakan. Tentu saja metode dengan hasil peramalan yang paling mendekati keadaan yang sesungguhnya adalah metode yang paling tepat untuk digunakan.
Untuk mengukur keakuratan peramalan perlu memasukan indikasi sejauh mana ramalan dapat menyimpang dari nilai variabel yang benar - benar terjadi.
Sehingga hal ini akan memberikan perspektif yang lebih baik bagi penggunanya. Ada beberapa model ukuran kesalahan yang digunakan untuk merangkum kesalahan peramalan diantaranya :
1. Kesalahan rata - rata AE (Average Error)
Dalam jurnal yang ditulis oleh Hastuti dan Fauzi (2012:122) adalah kesalahan peramalan (forecast error) yang “merupakan jenis kesalahan bias yaitu rata - rata
perbedaan antara nilai sebenarnya dengan nilai prakiraan”. Secara umum rumus yang digunakan dalam metode kesalahan ini yaitu :
AE=Σkesalahan peramalan n
2. Deviasi rata - rata yang absolut (Mean Absolute Deviation -MAD).
Menurut Heizer dan Render (2014:150) MAD “merupakan ukuran pertama atas keseluruhan dalam kesalahan peramalan sebuah model”. Nilai ini dihitung dengan mengambil jumlah nilai absolut kesalahan peramalan individual (deviasi) dan membaginya dengan jumlah periode data (n), yaitu :
MAD=Σ( Aktualt - Ramalant) n
3. (Mean Square Error)
Menurut Heizer dan Render (2014:150) MSE “merupakan cara kedua untuk mengukur keseluruhan dalam kesalahan peramalan.MSE adalah rata - rata perbedaan yang dikuadratkan di antara nilai yang diramalkan dengan yang diamati”. Rumusnya adalah sebagai berikut:
MSE= ΣΙ Kesalahan Peramalan l2
n = Σet2
n 4. Mean Percentage Average Error (MAPE)
Menurut Heizer dan Render (2014:150) MAPE adalah “pengukuran ketelitian dengan cara rata - rata persentase kesalahan absolut (MAPE, means absolute percentage error) menunjukan rata - rata kesalahan absolut peramalan dalam bentuk persentasenya terhadap data aktual”. Rumusnya adalah sebagai berikut :
MAPE= Aktualt-Ramalant x 100%
n
Dalam menganalisis kesalahan peramalan, MAPE memberikan kemudahan dalam menginterpretasikan nilainya karena merupakan besaran presentase kesalahan sebuah peramalan. Interpretasi nilai MAPE menurut Lewis dalam jurnal yang ditulis oleh Fitri dkk (2017:101) adalah sebagai berikut :
TABEL II.2. INTERPRETASI NILAI MAPE
Nilai MAPE Interpretasi
< 10 Peramalan dengan akurasi tinggi 10 – 20 Peramalan yang baik
20 – 50 Peramalan yang layak
> 50 Peramalan yang tidak akurat
Sumber : Pengolahan data Peneliti 2018
2.2. Kerangka Pemikiran
Teknik peramalan bagi destinasi wisata merupakan suatu alat pendukung dalam proses pengambilan keputusan, yang dapat dijadikan sebagai dasar pengelolaan sebuah destinasi wisata, baik dalam penentuan rencana operasional, sumber daya manusia, pemasaran dan keuangan.
Peramalan menurut Heizer dan Render (2015:113) yaitu Peramalan (forecasting) adalah suatu seni dan ilmu pengetahuan dalam memprediksi peristiwa pada masa yang akan datang. Menurut Heizer dan Render (2015:118) terdapat enam metode peramalan kuantitatif yang termasuk kedalam model deret waktu namun dalam penelitian ini hanya digunakan dua metode peramalan deret waktu yaitu metode peramalan Rata – rata Bergerak (Moving Average) dan metode peramalan pemulusan
Eksponensial (Exponential Smoothing). Kerangka pemikiran dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
Sumber : Data diolah Penulis 2018
Gambar II.5.
Kerangka Pemikiran
Berkembang pesatnya sektor pariwisata tentu meningkatkan persaingan bisnis pariwisata. Semakin berkembangnya berbagai destinasi wisata menuntut pihak pengelola wisata memiliki keunggulan bersaing tersendiri dalam rangka menarik minat dan mempertahankan tingkat pengunjung yang tidak menentu. Ketidakpastian jumlah
PERAMALAN
(Heizer dan Render, 2015:113)
Melakukan Perhitungan Data Kunjungan Wisatawan CIC
Moving Average
(Heizer dan Render, 2015:118)
Menghitung MAD,MSE, dan MAPE
untuk masing-masing
Penentuan metode Peramalan yang digunakan
Exponential Smoothing
(Heizer dan Render, 2015:118)
Menghitung MAD,MSE, dan MAPE
untuk masing-masing
pengunjung membuat pihak destinasi wisata membutuhkan peramalan pengunjung, dalam rangka penentuan langkah antisipasi maupun penetapan kebijakan terhadap pengelolaan pengunjung.
Dimana untuk membuat peramalan tersebut diperlukan data historis pengunjung pada beberapa periode sebelumnya. Data jumlah pengunjung masa lalu atau data jumlah pengunjung periode sebelumnya digunakan untuk meramalkan jumlah pengujung pada periode yang akan datang. Dalam menghitung data jumlah pengunjung periode sebelumnya digunakan 2 metode yaitu, metode rata-rata bergerak (Moving Average) dan metode Pemulusan Eksponensial (Exponential Smoothing).
Setelah dilakukan penghitungan peramalan pengunjung dengan kedua metode tersebut dari hasil peramalan dicari uji kesalahan peramalan terhadap masing–masing metode. Uji kesalahan peramalan menggunakan Average Error (AE), Mean Absolut Deviation (MAD), Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolut Percentage Error (MAPE). Metode peramalan yang paling tepat dipilih setelah dicari tingkat error terkecil pada masing–masing metode peramalan.
Melalui hasil peramalan tersebut dapat diketahui jumlah pengunjung pada setiap bulan bagi periode tahun berikutnya. Hasil peramalan tersebut dapat memberikan gambaran bagi pihak Ciwangun Indah Camp terhadap jumlah pengunjung rata-rata , jumlah pengunjung tertinggi maupun jumlah pengunjung terendah terdapat pada bulan apa.
Sehingga dapat dijadikan sebagai dasar penyusunan rencana operasional seperti rencana kerja misalnya disesuaikan dengan kondisi jumlah pengunjung. Setelah melihat hasil peramalan diharapkan mampu mempermudah proses pengambilan keputusan.
