Putu Wuri Handayani, S.Com, M.Si. sebagai dosen, promotor dan pembimbing keilmuan yang telah meluangkan waktu, tenaga dan pikiran untuk membimbing saya dalam penyusunan disertasi ini; Semoga disertasi ini dapat memberikan manfaat bagi pengembangan ilmu pengetahuan khususnya dalam kemajuan dunia pariwisata dan perhotelan di Indonesia. Pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan melalui observasi data pariwisata, observasi data online travel agent, wawancara dengan pemangku kepentingan (regulator, asosiasi hotel, akademisi, pengelola hotel, online travel agent dan pedagang grosir) dan observasi sistem BI yang ada.
PENDAHULUAN
Informasi yang dihasilkan dapat ditampilkan dalam bentuk visualisasi melalui dashboard intelijen bisnis, sehingga mudah dipahami dan dianalisis untuk menunjang pengambilan keputusan bagi seluruh pengguna (Fuchs et al., 2014). Bagaimana ekosistem rantai pasok hilir dalam konteks pengelolaan pendapatan industri akomodasi di Indonesia saat ini. Apa saja hambatan yang dihadapi dan tindakan yang dapat dilakukan industri akomodasi dalam menerapkan sistem intelijen bisnis pada PP1.
TINJAUAN PUSTAKA
- S UPPLY C HAIN DAN T OURISM S UPPLY C HAIN M ANAGEMENT
- K ARAKTERISTIK P ARIWISATA DAN I SU K RITIS DI TSCM
- H OTEL S UPPLY C HAIN C OLLABORATION
- R EVENUE M ANAGEMENT PADA SEKTOR A KOMODASI
- B USINESS I NTELLIGENCE
- Definisi Business Intelligence (BI)
- Arsitektur Bisnis Intelligence
- Competitive Intelligence pada Industri Hotel
- I NFORMATION S HARING
- K ERANGKA B ERPIKIR
Hubungan antara karakteristik pariwisata dan isu TSCM digambarkan dalam hubungan pada Gambar 2.2 (Zhang et al., 2009). Pariwisata merupakan kombinasi produk barang dan jasa, yang menjadikannya suatu kegiatan yang unik (Zhang et al., 2009). Berbagi informasi mewakili praktik manajemen rantai pasokan yang memungkinkan perusahaan akomodasi memaksimalkan pendapatan mereka (Viglia et al., 2021).
METODE PENELITIAN
Desain arsitektur dan prototipe sistem BI dengan ketelitian tinggi dievaluasi untuk mendapatkan desain terbaik dan sesuai dengan kebutuhan pemangku kepentingan di sektor akomodasi di Indonesia. Gambaran Kaya Pertukaran Data di Industri Akomodasi di Indonesia Berdasarkan kebutuhan pemangku kepentingan dalam pengumpulan dan pengelolaan data, Gambar 4.5 menunjukkan diagram kasus penggunaan sistem BI untuk sektor akomodasi di Indonesia. Bagian ini menjelaskan perancangan prototipe sistem BI high fidelity untuk industri akomodasi, yang dikembangkan berdasarkan hasil perancangan arsitektur.
Evaluasi dilakukan untuk menilai kesesuaian desain sistem BI dengan kebutuhan pemangku kepentingan sektor akomodasi di Indonesia. Ketiga, penelitian ini juga memberikan kontribusi teoritis dalam mengidentifikasi tantangan dan hambatan yang dihadapi pemangku kepentingan industri akomodasi dalam mengadopsi sistem BI di tingkat industri (bukan di tingkat perusahaan) dengan menggunakan pendekatan kerangka Teknologi-Organisasi-Lingkungan (TOE). Keempat, penelitian ini dapat mengisi gap penelitian-penelitian sebelumnya mengenai arsitektur sistem BI yang dapat digunakan untuk meningkatkan kinerja industri pariwisata.
Penelitian ini merancang arsitektur dan prototipe sistem BI dengan ketelitian tinggi untuk industri akomodasi di Indonesia, berdasarkan perspektif pemangku kepentingan seperti kementerian dan biro pariwisata, pengelola akomodasi, dan agen perjalanan online. Sebagai implikasi praktis ketiga, penelitian ini juga memberikan kontribusi kepada pengelola perumahan dan pembuat kebijakan di Indonesia, untuk menjawab tantangan penerapan sistem BI. Penelitian ini dapat memberikan pemahaman lebih dalam mengenai hambatan adopsi sistem BI di industri perhotelan.
Implikasi praktis keempat, penelitian terkait pengembangan arsitektur sistem BI pada industri akomodasi di Indonesia dapat menjadi panduan bagi regulator pariwisata atau pengembang aplikasi.
HASIL DAN PEMBAHASAN
A NALISIS E KOSISTEM D OWNSTREAM S UPPLY C HAIN U NTUK I NDUSTRI
Dari hasil analisis data ditemukan enam elemen distribusi yang terdiri dari komponen-komponen yang saling berhubungan yaitu saluran dan alat distribusi, tim hotel, KPI utama dalam distribusi, teknik penetapan harga, jenis pelanggan dan hubungan saluran. Keenam komponen tersebut membentuk model distribusi dalam praktik RM hotel, seperti terlihat pada Tabel 4.1. Hotel yang terdiri dari tiga tim (online, offline, dan hybrid) mengelola saluran distribusi yang berbeda sesuai dengan KPI yang ditetapkan oleh manajemen masing-masing.
Saluran distribusi pada dasarnya terbagi menjadi dua jenis, yaitu saluran distribusi langsung (penjualan kepada tamu) dan tidak langsung (penjualan melalui perantara), yang masing-masing jenisnya dapat dilakukan secara online maupun offline. Dengan semakin berkembangnya teknologi dan integrasi data online, setiap saluran distribusi dapat bekerjasama dengan saluran distribusi lainnya. Kerja sama yang dimaksud berupa distribusi/penjualan tempat milik saluran distribusi lain.
Pada dasarnya semua saluran distribusi dapat digunakan untuk mendapatkan tamu, baik melalui distribusi langsung, tidak langsung, online, dan offline.
F AKTOR HAMBATAN YANG DIHADAPI DALAM IMPLEMENTASI SISTEM BUSINESS
Dari segi faktor teknologi, masalah interoperabilitas, keamanan data, dan biaya implementasi yang tinggi menjadi hambatan penerapan BI di industri akomodasi. Dari sisi faktor organisasi, industri akomodasi masih menghadapi permasalahan sumber daya manusia yang kompeten dalam mengelola data, serta kesulitan dalam kolaborasi data dengan sesama pengelola hotel dan OTA. Sedangkan dari faktor lingkungan, kurangnya dukungan dan dorongan dari regulator dalam pengelolaan data di industri akomodasi juga menjadi faktor penghambat implementasi tersebut.
P ERANCANGAN A RSITEKTUR BI DAN P ROTOTIPE H IGH -F IDELITY UNTUK
- Arsitektur BI untuk Industri Akomodasi di Indonesia
- Prototipe High-fidelity Sistem BI
Pertumbuhan Tingkat Konversi dan Tren Pertumbuhan Permintaan Sewa dan Tren Pertumbuhan Kunjungan Wisatawan dan Tren Pertumbuhan dan Tren Penumpang Udara Modul yang dirancang dalam sistem BI terdiri dari analisis permintaan, analisis penawaran, analisis daya saing, perkiraan okupansi, rekomendasi harga, modul rekomendasi perbaikan berbasis review. Pengguna yang terdaftar sebagai Manajer Akomodasi dapat mengirimkan data kinerja hotel seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.7.
Pengaturan pesaing dapat memudahkan Manajer Akomodasi untuk membandingkan kinerja properti dengan grup lain yang memiliki properti serupa. Pengelola akomodasi dapat melihat gambaran berbagai visualisasi, seperti analisis permintaan, analisis pasokan, perkiraan hunian, analisis daya saing, rekomendasi harga dan rekomendasi perbaikan Gambar 4.9. Dasbor Analisis Permintaan untuk Manajer Akomodasi menampilkan Pertumbuhan dan Tren Tingkat Penghunian, Tren dan Pertumbuhan Pendapatan, Tren Lama Menginap, Tren Jendela Pemesanan dan Tren Hari Check-in seperti ditunjukkan pada Gambar 4.10.
Dashboard Analisis Pasokan Pengelola Penginapan menampilkan data fasilitas utama, jumlah akomodasi, dan jumlah kamar di suatu area berdasarkan ukuran, tipe, status aktif, dan bintang seperti terlihat pada Gambar 4.11. Dasbor penghitungan okupansi bertujuan untuk memberikan perkiraan tertulis (prakiraan) tingkat okupansi untuk jangka waktu tertentu seperti ditunjukkan pada Gambar 4.12. Pengguna dapat melihat informasi seperti pertumbuhan dan tren lalu lintas, tren tanggal pencarian, pertumbuhan dan tren tingkat konversi, pertumbuhan dan tren permintaan sewa, pertumbuhan dan tren kunjungan wisatawan, serta pertumbuhan dan tren penumpang.
Dashboard analisis persaingan menampilkan informasi perbandingan hotel pengguna dengan pesaing dalam hal rata-rata pendapatan kamar, rata-rata tarif harian, rata-rata tingkat hunian, malam kamar, rata-rata menginap, dan rata-rata hari kedatangan seperti terlihat pada Gambar 4.13. Dashboard ini memberikan rekomendasi pengaturan harga harian untuk Manajer Akomodasi berdasarkan beberapa faktor yang membandingkannya dengan pesaing seperti ditunjukkan pada Gambar 4.14. Situs ini bertujuan untuk memantau dan meningkatkan kinerja hotel dengan mendapatkan intisari dari apa yang Manajer Akomodasi perlu ketahui dari para tamu, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.15.
E VALUASI R ANCANGAN A RSISTEKTUR DAN A NTARMUKA P ROTOTIPE H IGH -
- Hasil Evaluasi Rancangan Aristektur dan Antarmuka Prototipe High-
- Pengujian Inter-rater Reliability terhadap Arsitektur Sistem BI
- Usability Testing Terhadap Prototipe Sistem BI
41. instalasi, 4 perwakilan OTA, 6 akademisi dan 1 pengembang) dimana responden diminta untuk mengkaji desain arsitektur sistem BI. Setelah itu, responden diberikan 15 pertanyaan yang menanyakan apakah mereka setuju dengan pernyataan yang menjelaskan komponen-komponen dalam arsitektur. Berdasarkan pengolahan data hasil kuesioner dengan software SPSS menggunakan metode analisis reliabilitas diperoleh koefisien Fleiss-Kappa sebesar 0,933 seperti terlihat pada Gambar 4.16.
Hasil analisis data menggunakan analisis reliabilitas (Fleiss-Kappa) Mengacu pada klasifikasi Kappa Cohen, dapat disimpulkan bahwa responden mempunyai tingkat persetujuan sangat baik terhadap desain arsitektur yang dievaluasi (0.81 >= 0.933 >= 1). Pengujian dilakukan tanpa moderator dan online pada tanggal 11-13 Mei 2023 oleh 23 responden menggunakan software Maze yang terintegrasi dengan desain prototype yang dibuat menggunakan software Figma. Dalam pengujian ini, responden diberikan tugas untuk diselesaikan pada beberapa halaman dalam prototipe, dan tingkat keberhasilan mereka diukur secara otomatis saat mereka menyelesaikan tugas yang diberikan.
Berdasarkan hasil analisis menggunakan software Maze (Cunha, 2023), pengujian prototype ini memperoleh skor usability sebesar 70 pada skala 0-100 yang berarti prototype yang telah dibuat mencapai hasil yang cukup baik (sedang). Di akhir pengujian, responden juga diberikan pertanyaan berupa skala pendapat 1-10 (1 = sangat sulit, 10 = sangat mudah) mengenai kemudahan responden dalam menggunakan prototype ini. Berdasarkan pertanyaan-pertanyaan tersebut, rata-rata skor yang diperoleh adalah 8,7 yang berarti pengguna merasa mudah dalam menggunakan prototype.
I MPLIKASI P ENELITIAN
- Implikasi Teori
- Implikasi Praktis
Penelitian ini juga menguraikan nilai pemahaman perspektif multi-pemangku kepentingan untuk menganalisis tindakan yang dapat diambil oleh organisasi dan administrator publik (regulator) agar berhasil menghadapi tantangan dalam mengadopsi dan menerapkan sistem BI. Oleh karena itu penelitian ini menegaskan kembali bahwa kolaborasi antar organisasi antar pemangku kepentingan diperlukan untuk mengatasi tantangan dan meningkatkan industri pariwisata (Yin et al., 2019). Selain itu, penelitian ini juga menguraikan bahwa keberhasilan suatu sistem bergantung pada sumber daya manusia yang mengelolanya (Brunetti et al., 2020).
Dengan berinvestasi pada sumber daya manusianya, sistem BI dapat meningkatkan produktivitas organisasinya sehingga mendorong pembangunan berkelanjutan dan daya saing negara secara keseluruhan. Arsitektur ini dikembangkan dengan menggunakan pendekatan kualitatif melalui metode penelitian ilmu desain yang dapat memberikan gambaran perkembangan sistem BI dengan menggunakan teori dan metode ilmiah yang sesuai dengan konteks Indonesia. Dalam penelitian ini kami mengusulkan untuk memetakan tindakan-tindakan yang dapat dilakukan untuk mengatasi kendala permasalahan adopsi sistem BI pada tingkat industri akomodasi yang saat ini ada di Indonesia.
Mereka juga wajib menjaga komitmen untuk berkolaborasi dengan pemangku kepentingan lainnya, termasuk kompetitor, untuk meningkatkan nilai penerapan sistem BI di tingkat industri. Pejabat pemerintah juga dapat mempelajari pemain industri mana yang mereka anggap sebagai tantangan utama dalam sektor ini sebelum memulai dan merencanakan pengembangan sistem BI. Fungsionalitas yang akan diterapkan pada sistem BI tidak hanya terfokus pada penjelasan kondisi yang terjadi, namun juga pada prediksi, rekomendasi, dan peningkatan kinerja setiap pemangku kepentingan industri akomodasi di Indonesia.
Arsitektur sistem BI yang dihasilkan juga dapat menjadi acuan dalam menentukan sumber data, konsumen data, dan integrasi data antar pemangku kepentingan.
PENUTUP
K ESIMPULAN
K ETERBATASAN DAN S ARAN P ENELITIAN
Pengembangan penelitian ini dapat dilanjutkan dengan mengimplementasikan komponen-komponen yang telah diidentifikasi pada arsitektur sistem BI, seperti pengembangan database, data warehouse, data mart, katalog data, dan katalog manajemen. Dengan adanya pengembangan tersebut, kami berharap pada penelitian selanjutnya dapat mematangkan konsep sistem informasi bisnis yang diusulkan dalam penelitian ini menjadi sebuah sistem yang dapat diterapkan dan benar-benar dapat digunakan oleh para pemangku kepentingan. Mengidentifikasi persaingan dalam industri perhotelan: Sebuah studi kasus hotel dengan layanan lengkap di Hong Kong.
A Big Data Warehouse Framework in the Hospitality Industry: Implementing an Effective Business Intelligence System in the Hospitality Industry. Applying business intelligence in the tourism industry: A case study of a local food festival in Thailand.
