ANALISIS DATA HOTEL MAISON AURELIA SANUR UNTUK PREDIKSI TINGKAT HUNIAN KAMAR MENGGUNAKAN ARIMA
(Studi Kasus: HOTEL MAISON AURELIA SANUR)

ABSTRAK

Dalam dunia yang serba cepat ini, data yang berkembang kian hari kian besar, tentu akan sangat menguntungkan jika kita dapat memanfaatkan data yang begitu banyak untuk mengetahui apa yang akan terjadi dimasa depan dalam hal apapun, salah satunya untuk memprediksi tingkat hunian kamar. Tujuan penelitian ini adalah untuk membantu hotel Maison Aurelia Sanur dapat memanfaatkan data yang mereka punya untuk memprediksi tingkat hunian kamar melebihi 3 bulan ke depan. Manfaatnya hasil dari penelitian ini dapat membantu top level management di Maison Aurelia Sanur dalam mengambil keputusan dan menjalankan strategi bisnis yang tepat guna mendapatkan hasil / keuntungan yang optimal. Teknik peramalan yang digunakan dalam penelitian ini adalah ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average) dan SARIMA (Seasonal Auto Regressive Integrated Moving Average) model yang merupakan gabungan dari teknik AR dan MA yang terintegrasi dalam satu model dan juga untuk pengujian dari hasil peramalan menggunakan teknik uji MSE (Mean Absolut Error), RMSE (Root Mean Square Error), dan MAPE (Mean Absolut Percentage Error). Hasil penelitian ini berupa hasil peramalan selama empat bulan ke depan dengan tingkat error berada di 16% yang divisualisasikan dalam bentuk grafik dan angka

Kata kunci: ARIMA, Forecasting, Room Occupancy, Jupyter Notebook, Python Language.