Pariwisata memainkan peran penting dalam pembangunan ekonomi banyak negara, termasuk Indonesia. Industri pariwisata sering dianggap sebagai pendorong utama perolehan devisa, dengan efek pengganda yang luas yang menguntungkan berbagai sektor. Dalam konteks ini, hotel, sebagai bagian integral dari ekosistem pariwisata, menghadapi persaingan yang ketat. Untuk tetap kompetitif, manajer hotel harus mengoptimalkan operasional mereka, terutama dalam hal peramalan tingkat hunian, yang secara langsung memengaruhi manajemen pendapatan. Artikel ini membahas tentang optimasi manajemen Hotel Y melalui penerapan teknik peramalan lanjutan, khususnya metode Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbors (K-NN).
Pentingnya Peramalan yang Akurat dalam Manajemen Hotel
Peramalan dalam manajemen hotel sangat penting untuk memprediksi tingkat hunian di masa depan, yang pada gilirannya memengaruhi penjadwalan staf, manajemen inventaris, strategi penetapan harga, dan manajemen pendapatan secara keseluruhan. Secara tradisional, metode peramalan telah dikategorikan menjadi dua jenis: kualitatif dan kuantitatif. Peramalan kualitatif bergantung pada intuisi dan pengalaman, yang membuatnya subjektif dan rentan terhadap variasi. Sebaliknya, peramalan kuantitatif menggunakan model statistik dan matematis, yang menawarkan prediksi yang lebih konsisten dan objektif.
Dalam beberapa tahun terakhir, teknik pembelajaran mesin seperti SVM dan K-NN semakin populer karena kemampuannya menangani kumpulan data besar dan memberikan ramalan yang akurat. Metode ini dapat menganalisis data historis dan mengidentifikasi pola yang membantu memprediksi tingkat hunian di masa depan, memungkinkan manajer hotel membuat keputusan yang tepat untuk meningkatkan efisiensi operasional.
Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbors (K-NN)
SVM adalah teknik pembelajaran mesin yang kuat yang digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi. SVM bekerja dengan menemukan hyperplane terbaik yang memisahkan data menjadi berbagai kelas. Dalam konteks peramalan tingkat hunian hotel, SVM dapat digunakan untuk mengklasifikasikan tingkat hunian ke dalam kategori yang berbeda berdasarkan data historis, seperti tingkat hunian tinggi, sedang, atau rendah.
Di sisi lain, K-NN adalah algoritma sederhana namun efektif yang mengklasifikasikan titik data berdasarkan ‘k’ tetangga terdekat dalam kumpulan data. Dalam manajemen hotel, K-NN dapat digunakan untuk memprediksi tingkat hunian dengan membandingkannya dengan pola serupa di masa lalu. Algoritma ini menghitung jarak Euclidean antara titik data untuk menentukan tetangga terdekat dan membuat prediksi berdasarkan kelas mayoritas dari tetangga-tetangga tersebut.
Data Tingkat Hunian Hotel Y
Penelitian ini menganalisis data tingkat hunian Hotel Y dari tahun 2017 hingga 2023. Data tersebut mencakup jumlah kamar yang tersedia dan persentase kamar yang terjual setiap bulan. Misalnya, pada tahun 2023, tingkat hunian pada bulan Januari adalah 48,1%, dengan 3.372 kamar terjual dari 7.006 kamar yang tersedia. Demikian pula, pada Mei 2023, tingkat hunian meningkat menjadi 62,0%, dengan 4.345 kamar terjual. Data ini digunakan untuk melatih dan menguji model SVM dan K-NN.
Implementasi SVM dan K-NN
Implementasi algoritma SVM dan K-NN dilakukan menggunakan perangkat lunak RapidMiner. Data dibagi menjadi set pelatihan dan pengujian dalam tiga kasus yang berbeda: 70% pelatihan dan 30% pengujian, 80% pelatihan dan 20% pengujian, serta 90% pelatihan dan 10% pengujian. Model-model ini dievaluasi berdasarkan Root Mean Square Error (RMSE), metrik umum yang digunakan untuk mengukur akurasi model peramalan.
Hasil Simulasi
Hasil simulasi menunjukkan bahwa metode SVM secara konsisten lebih unggul daripada metode K-NN dalam hal akurasi. Misalnya, dalam kasus di mana 90% data digunakan untuk pelatihan dan 10% untuk pengujian, model SVM mencapai RMSE sebesar 0,011, sementara model K-NN memiliki RMSE sebesar 0,116. Ini menunjukkan bahwa SVM memiliki kesalahan yang lebih kecil dan lebih dapat diandalkan untuk peramalan tingkat hunian hotel.
Hasil juga menunjukkan bahwa akurasi kedua model meningkat seiring dengan meningkatnya proporsi data pelatihan. Hal ini diharapkan, karena lebih banyak data pelatihan umumnya menghasilkan kinerja model yang lebih baik. Namun, meskipun dengan proporsi data pelatihan yang sama, SVM secara konsisten memiliki RMSE yang lebih rendah daripada K-NN, menjadikannya metode yang lebih disukai untuk tugas ini.
Diskusi
Temuan dari studi ini menyoroti pentingnya menggunakan teknik pembelajaran mesin lanjutan untuk peramalan tingkat hunian dalam manajemen hotel. Kinerja SVM yang lebih unggul dibandingkan K-NN dapat dikaitkan dengan kemampuannya menemukan batas keputusan optimal yang memisahkan berbagai kelas data. Sebaliknya, ketergantungan K-NN pada tetangga terdekat dapat menghasilkan prediksi yang kurang akurat, terutama ketika data bising atau memiliki banyak fitur.
Implikasi praktis dari temuan ini sangat signifikan bagi manajer hotel. Dengan mengadopsi SVM untuk peramalan tingkat hunian, manajer dapat mencapai prediksi yang lebih akurat, yang mengarah pada pengambilan keputusan yang lebih baik dalam hal penetapan harga, penjadwalan staf, dan manajemen inventaris. Ini, pada gilirannya, dapat meningkatkan profitabilitas dan daya saing hotel secara keseluruhan.
Kesimpulan
Kesimpulannya, penerapan metode SVM dan K-NN untuk peramalan tingkat hunian di Hotel Y telah menunjukkan bahwa SVM menawarkan akurasi yang lebih tinggi dan tingkat kesalahan yang lebih rendah dibandingkan dengan K-NN. Seiring dengan pertumbuhan industri pariwisata dan intensitas persaingan antar hotel, adopsi teknik peramalan lanjutan seperti SVM akan sangat penting untuk mengoptimalkan manajemen hotel dan mempertahankan keunggulan kompetitif.
Manajer hotel yang ingin meningkatkan operasional mereka harus mempertimbangkan integrasi SVM ke dalam sistem peramalan mereka. Dengan melakukannya, mereka tidak hanya akan meningkatkan akurasi prediksi tingkat hunian mereka, tetapi juga memungkinkan mereka untuk membuat keputusan yang lebih tepat yang mendorong profitabilitas dan kepuasan tamu. Masa depan manajemen hotel terletak pada penggunaan teknik berbasis data yang efektif, dan SVM adalah alat yang kuat yang dapat membantu mencapai tujuan ini.
Penulis: Bambang SuhartoÂ
Informasi detail dari riset ini dapat dilihat pada tulisan kami di:
https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85200775394&origin=resultslist
baca juga: Beban Psikologis Penderita Tuberkulosis Akibat Stigma Sosial
