## PERAMALAN OPERASIONAL RESERVASI DENGAN PROGRAM MINITAB MENGGUNAKAN PENDEKATAN ARIMA PT SURINDO ANDALAN

## Hadijah
PT Kadir Property, Jln. Siaga Raya No. 40, Pasar Minggu, Jakarta hadijah.abdk.brd@gmail.com

## ABSTRACT
PT. Surindo Andalan is a GSA (General Sales Agent) of the airline owned by Oman government, Oman Air.  This  study  aims  to  analyze  the  forecasting  of  one  period  ahead  (December  2012)  flight  reservation  from Jakarta  to  Muscat  (capital  of  Oman)  using  ARIMA  approaches.  In  this  analysis,  the  authors  use  MINITAB software  for  data  processing.  Starting  with  autocorrelation  testing,  it  shows  that  data  is  stationer  therefore differencing should be 0. There are 35 times during data proceed within ARIMA models which are available in MINITAB program. Based on the analysis result that the forecasting model ARIMA (2,0,4) has the smallest value of MS (2709.7) and MSE (225.808333), thus resulting December 2012 forecast amounted reach 122.609.

## Keywords: forecasting, MINITAB, ARIMA

## ABSTRAK
PT. Surindo Andalan adalah perusahaan GSA (General Sales Agent) dari maskapai penerbangan milik Pemerintah  Oman,  Oman  Air.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  peramalan  satu  periode  ke  depan (desember 2012) untuk reservasi penerbangan Jakarta ke Muscat (ibu kota negara Oman) dengan menggunakan pendekatan  ARIMA.  Dalam  analisis  ini,  penulis  menggunakan  software  MINITAB  untuk  pengolahan  data. Langkah  awal  dilakukan  pengujian  autokorelasi,  dengan  hasil  data  bersifat  stasioner  sehingga  differencing dalam model ARIMA adalah 0. Dilakukan 35 kali pengolahan data menggunakan model ARIMA yang tersedia dalam  program  MINITAB.  Berdasarkan  hasil  analisis  diperoleh  bahwa  model  peramalan  ARIMA  (2,0,4) memiliki nilai MS (2709.7) dan MSE (225.808333) paling kecil, sehingga dihasilkan permalan bulan desember 2012 sebesar 122.609.
Kata kunci: peramalan, MINITAB, ARIMA

## PENDAHULUAN
PT  Surindo  Andalan  adalah  GSA  atau General  Sales  Agent dari  perusahaan  penerbangan komersil milik Pemerintah Oman, Oman Air. GSA sendiri adalah perusahaan yang bertanggung jawab menjadi sales representative dari suatu perusahaan yang tidak memiliki cabang di suatu area tertentu. Oman  merupakan  maskapai  penerbangan off-line di  Indonesia karena  Oman  Air  tidak  ada  yang terbang direct atau langsung dari Jakarta menuju negara tertentu yang dituju. Jika ingin menggunakan jasa  layanan  maskapai  ini  harus  terlebih  dahulu  terbang  menggunakan  maskapai  penerbangan  yang memiliki  kerjasama  dengan Oman  Air .  Di  Indonesia  sendiri  maskapai  tersebut  adalah Garuda Indonesia , Malaysian  Airlines dan Thai  Airways .  Sistemnya  setiap  penumpang  dari  Indonesia  yang akan  melakukan  perjalanan  dengan  maskapai  penerbangan Oman  Air akan  mendapatkan  dua  tiket. Tiket  pertama  adalah  tiket  dari  Cengkareng  (CGK)  atau  bandara  internasional  lainnya  di  Indonesia menuju  ke  Bangkok  atau  Kuala  lumpur  menggunakan  salah  satu  dari  tiga  maskapai  yang  telah disebutkan.
Banyak  masalah  timbul  dari  rute  Oman  Air  yang  cenderung  berbelit  ini  karena  masyarakat atau  calon  penumpang  cenderung  menginginkan  maskapai  penerbangan  yang  terbang  langsung  ke negara  tujuan.  PT  Surindo  Andalan  juga  harus  bersaing  dengan  berbagai sales  representative dari negara  lain  untuk  mereservasi seat .  PT  Surindo  Andalan  harus  menilik  berapa  banyak seat yang dibutuhkan calon penumpang dari Indonesia agar seat yang telah di- book tersebut efektif, sesuai tanpa ada sisa. Untuk itu peneliti akan meneliti peramalan reservasi dengan menggunakan metode ARIMA.
Perumusan masalah dalam penelitian ini adalah (1) Besar peramalan operasional reservasi satu bulan  mendatang  (Desember  2012)  pada  PT  Surindo  Andalan  dengan  menggunakan  pendekatan ARIMA  dengan  MS  &  MSE  terkecil?  (2)  Bagaimana  model  ARIMA  untuk  Peramalan  operasional reservasi optimal pada PT Surindo Andalan selama satu bulan mendatang?
Tujuan dari penelitian ini adalah agar penulis dapat mengetahui besar Peramalan  operasional reservasi  satu  bulan  mendatang  (Desember  2012)  pada  PT  Surindo  Andalan.  Peramalan  ini menggunakan pendekatan ARIMA dengan MS & MSE terkecil. Selain itu penelitian ini juga bertujuan untuk  dapat  mengetahui model  ARIMA  pada  Peramalan  operasional  reservasi  pada  PT  Surindo Andalan selama satu bulan mendatang .
Manfaat  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  mengetahui  kemungkinan  berapa  besar peramalan  operasional  reservasi  yang  harus  disiapkan  untuk  menghadapi  bulan-bulan  selanjutnya. Selain itu juga untuk mengetahui akurasi peramalan dengan metode ARIMA agar selanjutnya metode tersebut dapat membantu pengambilan keputusan.

## Tinjauan Pustaka

## Forecasting
Salah  satu  keputusan  penting  dalam  perusahaan  yang  dilakukan  oleh  manajemen  adalah menentukan  tingkat  produksi  dari  barang  atau  jasa  yang  perlu  disiapkan  untuk  masa  mendatang. Penentuan tingkat produksi, yang  merupakan tingkat penawaran dipengaruhi  oleh  jumlah permintaan pasar  yang  dapat  dipenuhi  oleh  perusahaan.  Tingkat  penawaran  yang  lebih  tinggi  dari  permintaan pasar  dapat  mengakibatkan  kerugian  bagi  perusahaan.  Tingkat  penawaran  yang  lebih  rendah dibandingkan  dengan  kemampuan  pangsa  pasar  yang  dapat  diraih  mengakibatkan  hilangnya kesemparan  untuk  memeperoleh  keuntungan,  bahkan  mengakibatkan  hilangnya  pelanggan  karena beralih  ke  pesaing.  Salah  satu  cara  untuk  membantu  mencapai  suatu  keputusan  optimal  dengan  cara yang  tepat,  sistematis  dan  dapat  dipertanggung  jawabkan  adalah forecasting atau  peramalan. (Herjanto, 2009).
Menurut  (Prasetya  &  Fitria,  2009),  peramalan  merupakan  suatu  usaha  untuk  meramalkan keadaan dimasa yang akan datang melalui pengujian keadaan dimasa lalu.
Kebutuhan  peramalan  semakin  bertambah  sejalan  dengan  keinginan  menajemen  untuk memberikan respon yang cepat dan tepat terhadap kesempatan di masa medatang, serta menjadi lebih ilmiah  di  dalam  menghadapi lingkungan. Dengan peramalan  yang baik  diharapkan pemborosan akan bisa  dikurangi,  dan  juga  dapat  membuat  perusahaan  lebih  terkonsentrasi  pada  sasaran  tertentu  agar perencanaan yang dihasilkan lebih baik sehingga dapat menjadi kenyataan (Herjanto, 2009).

## ARIMA
Metode  ARIMA  adalah  metode  peramalan  yang  tidak  menggunakan  teori  atau  pengaruh antarvariabel  seperti  pada  model  regresi.  Dengan  demikian  metode  ARIMA  tidak  memerlukan penjelasan  mana  variabel  dependen  dan  independen.  Metode  ini  tidak  memerlukan  pemecahan  pola menjadi komponen trend, seasonal, siklis atau irregular seperti pada data time series pada umumnya. Hampir  mustahil  menerapkan  ARIMA  secara  manual.  Selain  dikenal  dengan  nama  ARIMA,  metode ini  popular  dengan  sebutan  metode  Box-Jenkins,  karena  dikembangkan  oleh  dua  statistikawan Amerika Serikat, yakni G.E.P Box dan G.M Jenkins pada 1970 (Santoso, 2009).
ARIMA  merupakan  suatu  metode  yang  menghasilkan  ramalan-ramalan  berdasarkan  sintesis dari  pola  data  secara  historis.  Kelompok  model time  series linier  yang  termasuk  dalam  metode  ini antara  lain: autoregressive,  moving  average,  autoregressive-moving  average,  dan  autoregressive integrated moving average (Administrator, 2009).
ARIMA models have been widely used in the tourism literature , model  ARIMA telah banyak digunakan dalam literature pariwisata (Claveria & Datzira, 2010).

## MINITAB
MINITAB adalah program  komputer yang  dirancang untuk  melakukan pengolahan statistika. Minitab mengkombinasikan kemudahan penggunaan layaknya Microsoft excel dengan kemampuannya melakukan analisis statistik yang kompleks (Simarmata, 2010).
MINITAB  adalah  perangkat  lunak  statistik  yang  menyediakan  berbagai  kemampuan  untuk analisis  statistik  baik  dasar  dan  lanjutan.  Program  ini  memiliki  kemampuan  yang  kuat  dan  mudah digunakan menjadikannya ideal sebagai alat pengajaran. Sebagai buktinya MINITAB telah digunakan di  lebih  dari  4000  perguruan  tinggi,  universitas  dan  sekolah  menengah  di  seluruh  dunia. Dikembangakan  lebih  dari  30  tahun  yang  lalu  dari  professor  ke  psrofesor,  MINITAB  telah  menjadi standar  untuk  pembelajaran  statistik.  Dan  karena  MINITAB  adalah  paket  terdepan  yang  digunakan untuk  meningkatkan proses  dan kualitas dalam perusahaan, murid yang  mempelajari MINITAB pasti mendapatakan  keuntungan  dari  mengetahui  dan  juga dapat menggunakan alat yang  digunakan  dalam dunia bisnis sebenarnya (Ryan, Joiner, & Cryer, 2005).

## METODE
Penelitian  dilakukan  dengan  data  kuantitatif  dari  PT  Surindo  Andalan  mulai  dari  periode November 2011 sampai November 2012 dengan sample penerbangan dari Jakarta ke Muscat.

## Tabel 1 Data Penerbangan Jakarta-Muscat
Tahun Bulan Penerbangan Jakarta - Muscat 2011 November 202 Desember 87 2012 Januari 176 Februari 73 Maret 57 April 121 Mei 46 Juni 42 Juli 94 Agustus 195 September 33 Oktober 200 November 111 Sumber: PT Surindo Andalan (2012)
Yang dilakukan pertama adalah uji autokorelasi untuk menentukan apakah data stasioner atau tidak.  Jika  data  stasioner  maka  menentukan  nilai differencing nya  yaitu  0.  Apabila  tidak  stasioner maka  nilai differencing nya 1. Setelah  mengetahui stasioner atau tidak  maka  dilakukan trial  &  error hingga mendapatkan model dengan MS atau Means Square (cara untuk mengukur kesalahan, adalah rata-rata  selisih  kuadrat  nilai  yang  diramalkan  dan  yang  diamati)  paling  kecil . Kemudian  akan  di hasilkan peramalan untuk bulan Desember 2012.
Autoregressive  Integrated  Moving  average (ARIMA)  adalah  metode  yang  mengekplisitkan pemakain  autokorelasi  dalam time  series ,  yaitu  korelasi  antar  sebuah  variabel,  yang  bersenjang  satu periode  lebih,  dengan  variabel  itu  sendiri  (Kazmier,  2005).  Metode  ini  secara  murni  melakukan prediksi hanya berdasarkan data-data historis yang ada. Hampir mustahil menerapkan ARIMA secara manual. Selain dikenal dengan nama ARIMA (Santoso, 2009).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil untuk uji autokorelasi adalah sebagai berikut:
Gambar 1 Hasil uji Autokorelasi
dengan grafik:

## Gambar 2 Grafik Autokorelasi
Catatan:  Garis  merah  dalam  autokorelasi  adalah confidence  limit, Garis  biru  adalah  koefisien  lag (Rangkuti, 2005).
Dari Gambar 1 dan Gambar 2 Terlihat tidak ada hasil autokorelasi, dilihat dari lag 1 hingga 3 semua nilainya dibawah 0.5 menandakan mendekati 0, dan dari bar lag 1 hingga lag 3 tidak ada yang melebihi  garis  batas  merah.  Hal  tersebut  menunjukan  bahwa  data  stasioner  sehingga  angka  untuk  d dari  model  ARIMA  ( p,d,q )  atau  nilai  tengah  dari  proses  ARIMA  selanjutnya  adalah  0.  Dapat  di identifikasi juga bahwa penggunaan model dalam kasus ini yaitu ARMA ( p,q ).
Proses  pemasukan  data  menghasilkan  peramalan  menggunakan  metode  ARIMA  dalam MINITAB dengan d=0 adalah sebagai berikut:

## Tabel 2 Hasil Peramalan
Model Peramalan penerbangan Jakarta - Muscat MS MSE Forecast ARIMA (1,0,0) 3752 312.666667 107.58 ARIMA (0,0,1) 3920.8 326.733333 100.595 ARIMA (1,0,1) 4077.1 339.758333 118.509 ARIMA (2,0,0) 4035.2 336.266667 127.632 ARIMA (0,0,2) 3035.6 252.966667 130.914 ARIMA (1,0,2) 3294.1 274.508333 141.817 ARIMA (2,0,1) 4458.3 371.525 128.805 ARIMA (2,0,2) 3672.7 306.058333 145.736 ARIMA (3,0,0) 4371 364.25 114.335 ARIMA (0,0,3) 3262 271.833333 129.801 ARIMA (1,0,3) 2748.4 229.033333 102.569 ARIMA (3,0,1) 4897.9 408.158333 108.08 ARIMA (2,0,3) 4408.2 367.35 127.266 ARIMA (3,0,2) Tidak Teridentifikasi Tidak Teridentifikasi Tidak Teridentifikasi ARIMA (3,0,3) 4502.9 375.241667 122.862
(lanjutan) Model Peramalan penerbangan Jakarta - Muscat MS MSE Forecast ARIMA (4,0,0) 4570.7 380.891667 56.82 ARIMA (0,0,4) 2782.7 231.891667 62.429 ARIMA (1,0,4) 3123.2 260.266667 61.675 ARIMA (4,0,1) 5630 469.166667 116.651 ARIMA (2,0,4) 2709.7 225.808333 122.609 ARIMA (4,0,2) Tidak Teridentifikasi Tidak Teridentifikasi Tidak Teridentifikasi ARIMA (3,0,4) Tidak Teridentifikasi Tidak Teridentifikasi Tidak Teridentifikasi ARIMA (4,0,3) Tidak Teridentifikasi Tidak Teridentifikasi Tidak Teridentifikasi ARIMA (4,0,4) Tidak Teridentifikasi Tidak Teridentifikasi Tidak Teridentifikasi ARIMA (5,0,0) 2847.5 237.291667 78.682 ARIMA (0,0,5) 2839.6 236.633333 115.899 ARIMA (1,0,5) 3478.7 289.891667 127.926 ARIMA (5,0,1) 4369.3 364.108333 111.541 ARIMA (2,0,5) 2998 249.833333 100.593 ARIMA (5,0,2) 5475 456.25 119.121 ARIMA (3,0,5) 8337.8 694.816667 102.644 ARIMA (5,0,3) Tidak Teridentifikasi Tidak Teridentifikasi Tidak Teridentifikasi ARIMA (4,0,5) 7398.8 616.566667 112.133 ARIMA (5,0,4) Tidak Teridentifikasi Tidak Teridentifikasi Tidak Teridentifikasi ARIMA (5,0,5) Tidak Teridentifikasi Tidak Teridentifikasi Tidak Teridentifikasi
Catatan:  Tidak  teridentifikasi  disini  berarti  model  peramalan  ARIMA  yang  digunakan  tidak  sesuai, seperti  contohnya  Peramalan  ARIMA  dengan  MINITAB  hanya  dapat  dilakukan  jika  p  dan  q  nya kurang  dari  5,  jika  dilakukan  perhitungan  model  dengan  p  dan  q  sama  dengan  5  maka  ada  perintah illegal dan tidak bisa ditampilkan.
Peramalan yang paling baik digunakan adalah pada model ARIMA (2,0,4) karena pada model tersebut MS atau Mean Square ada pada titik minimum. Dengan ACF dan PACF sebagai berikut:
Gambar 4 ACF dan PACF Model ARIMA (2,0,4)

## Hasil yang terlihat
Number of observations :  13 Residuals:    SS =  16258.5 ( back forecasts excluded ) MS =  2709.7  DF = 6
Period  Forecast   Lower    Upper  Actual 14   122.609  20.560  224.658

## SIMPULAN
Berdasarkan  analisis  data  PT  Surindo  Andalan  dari  penulis  terkait  peramalan  dengan pendekatan  ARIMA  dalam  program  MINITAB,  dapat  disimpulkan  Model  ARIMA  terbaik  dengan mean  square terkecil  yaitu  2709.7  dan mean  square error terkecil  yaitu  225.808333 adalah  model ARIMA  (2,0,4).  Peramalan  yang  di  hasilkan  dengan  model  ARIMA  (2,0,4)  satu  periode  berikutnya yaitu bulan Desember 2012 adalah sebesar 122.609.

## DAFTAR PUSTAKA
Administrator. (2009). ARIMA . Diakses 8 April 2009 dari Badan Pusat Statistik: http://daps.bps.go.id/index.php?page=website.ViewArtikel&id=77
Claveria,  O.,  Datzira,  J.  (2010).  Q  Emerald  GrForecasting  tourism  demand  using  consumer expectations. Tourism Review , 65 (1), 18–36.
Herjanto, E. (2009). Sains Manajemen . Jakarta: Grasindo.
Kazmier, L. J. (2005). Schaum’s easy outlines: Statistik Untuk binis . Jakarta: Penerbit Erlangga.
Prasetya, D. H., & Fitria, L. S. (2009). Manajemen Operasi . Jakarta: MedPress.
Rangkuti, F. (2005). Great Sales Forecast For Marketing . Jakarta: Gramedia Pustaka Utama.
Ryan, B. F., Joiner, B. L., Cryer, J. D. (2005). MINITAB Handbook . Canada: Thomson Learning.
Santoso, S. (2009). Business Forecasting . Jakarta: Elex Media Komputindo.
Simarmata, J. (2010). Rekayasa Perangkat Lunak . Yogyakarta: Andi.