## ANALISIS PERAMALAN ( FORECASTING ) PENDAPATAN HOTEL MERBAU MENGGUNAKAN METODE SEMI AVARAGE DAN METODE LEAST SQUARE
Gratiana Deodata H.D.P Program Studi Akuntansi Fakultas Ekonomi, Sastra dan Sosial Politik Universitas Sains dan Teknologi Jayapura gratiana.deodata@gmail.com

## ABSTRAK
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan peramalan (forecasting) pendapatan hotel  Merbau    untuk  3  (tiga)  tahun  kedepan  agar  bisa  mendapatkan  peramalan  perhitungan pendapatan yang sangat baik dan akurat.
Analsis  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  least  square,  dan metode  semi  average    dengan  menggunakan  data  pendapatan  hotel  Merbau  selama  3  tahun yaitu  tahun  2015,2016,  dan  2017  untuk  meramalkan  pendapatan  di  masa  datang  yaitu  untuk tahun 2018,2019,2020.
Hasil dari penelitian ini adalah peramalan (forecasting) pendapatan hotel menggunakan metode Least Square untuk tahun 2018 adalah sebesar  Rp 5.061.666.667, tahun 2019 sebesar 5.139.866.667  dan  pada tahun 2020 peramalan pendapatan hotel Merbau adalah sebesar Rp. 5.218.066.667.  Sedangkan  hasil  peramalan  menggunakan  metode  Semi  Average  untuk  tahun 2018  adalah  sebesar  Rp.  5.179.000.000,  pada  tahun  2019  sebesar  Rp.  5.258.000.000,  dan pada  tahun  2020  adalah  sebesar  Rp.  5.336.200.000.  Dari  Hasil  Penelitian  ini  menunjukkan peramalan  menggunakan  metode  Least  Square  maupun  metode  Semi  Average  menunjukkan hasil yang tidak berbeda jauh,sehingga kedua metode ini bisa di pilih salah satunya sebagai alat untuk memprediksi pendapatan dimasa datang.
Kata kunci : Peramalan  (forecasting),  pendapatan  hotel,  Metode  Least  Square,  Metode Semi Average

## 1. PENDAHULUAN
Bisnis  perhotelan  di  Indonesia  cukup potensial  mengingat  Indonesia  secara  alami memiliki banyak potensi keindahan alam, keragaman dan keunikan budaya dan
sebagainya.
Bisa
dikatakan bahwa perkembangan  bisnis  perhotelan  di  Indonesia mengalami  peningkatan  yang  cukup  signifikan. Hal  ini  bisa  dilihat  berdasarkan  meningkatnya jumlah  kunjungan  wisatawan  di  Indonesia  dan pertumbuhan industri pariwisata termasuk bertumbuhnya jumlah hotel di Indonesia. Banyaknya  investor  yang  melakukan  penetrasi dengan  membangun  hotel  berjejaring  juga  bisa
menjadi indikator bersama dengan tingkat hunian di masing-masing hotel tersebut.
Dengan  terpilihnya  Provinsi  Papua  sebagai tuan  rumah  penyelenggaraan    PON  (  Pekan Olahraga  Nasional  )  p a d a   tahun  2020  maka berbagai  persiapan  telah  mulai  dilakukan  mulai dari pembangunan GOR sampai dengan pembangunan  Hotel-Hotel  guna  menampung para  altlet,  sporter  dan  wisatawan  yang    akan datang dari dalam maupun dari luar papua.
Perkembangan perhotelan di Papua khususnya  di  Kabupaten  Jayapura  mulai mengalami  peningkatan,  Hal  ini  bisa  dilihat dari bertambahnya jumlah hotel setiap
tahunnya.  Dengan  adanya  penyelenggaran PON  pada  tahun  2020  menarik  sejumlah investor  atau  pengusaha  memanfaatkan event besar  ini  untuk  membangun  bisnis  perhotelan di Kabupaten Jayapura.
Dengan semakin banyaknya hotel baru yang dibangun  menyebabkan  hotel-hotel  yang  telah lama  harus  melakukan  inovasi  dan  menyusun strategi agar tidak kalah terhadap pesaing baru.
Analisis Forecasting atau peramalan pendapatan maupun  penjualan dapat membantu para  pengusaha  dalam  meramalkan  pendapatan atau penjualan di masa depan dengan menggunakan  data  pendapatan  atau  penjualan pada tahun sebelumnya. Dengan adanya analisis ini  dapat  membantu  para  pengusaha  dalam menentukan  stategi  dan  kebijakan  baik  untuk meningkatkan pendapatannya maupun mengefisiensikan biaya yang ada.
Dengan  adanya  peramalan  juga  maka perusahaan dapat melakukan pengambilan keputusan bersadarkan perkiraan dimasa depan.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  peramalan (forecasting) pendapatan  hotel  Merbau  3  tahun kedepan dan peramalan (forecasting) pendapatan hotel Merbau.

## 2.  LANDASAN TEORI A.  Pengertian peramalan
Adapun  pengertian  peramalan  ( forecasting ) menurut pendapat para ahli:
Berdasarkan pendapat Barry Render dan Jay Heizer  (2001,  p46)  :  Peramalan  ( forecasting ) adalah  seni  dan  ilmu  memprediksi  peristiwa- peristiwa  masa  depan  dengan  pengambilan  data historis  dan  memproyeksikannya  ke  masa  depan dengan  menggunakan  beebrapa  bentuk  model matematis.
Berdasarkan pendapat Lerbin R. Aritonang R. (2002, p12) :
Peramalan adalah kegiatan penerapan model yang  telah  dikembangkan  pada  waktu  yang  akan datang.
Berdasarkan  pendapat  Lalu  Sumayang, (2003, p24) :
Peramalan  adalah  perhitungan  yang  objektif dan  dengan  menggunakan  data-data  masa  lalu, untuk  menentukan  sesuatu  dimasa  yang  akan datang.

## B.  Metode Semi Average Method
Menurut  metode  ini  garis  lurus  yang  dibuat sebagai pengganti garis patah-patah yang dibentuk dari data-data  historis tersebut diperoleh
dengan  perhitungan-perhitungan  statistika  dan matematika  tertentu,  sehingga  unsur  subyektifitas dapat dihilangkan.
Metode  trend  semi  average  dapat  digunakan untuk  keperluan  peramalan  dengan  membentuk suatu  persamaan  seperti  analisis  regresi.  Metode ini  dapat  digunakan  dengan  jumlah  data  genap ataupun  ganjil.  Dalam  analisis  trend  ini  unsur subyektifitas  mulai  dihapuskan  karena  teknik peramalannya  sudah  menggunakan  perhitungan- perhitungan.
Langkah  Menggunakan  Metode  Trend  Semi Average :
Berikut langkah-langkah
dalam mengaplikasikan  metode  Trend  semi  Average untuk peramalan:
a.  Mengelompokkan data menjadi 2 kelompok Bila jumlah data genap langsung dibagi dua.
b.  Bila  jumlah  data  gasal  maka  disesuaikan dengan salah satu cara berikut.
1.  Mengeleminasi  data  tahun  paling awal atau,
2.  Menambah data tahun tengah.
2.  Menetukan    periode  dasar  dapat  dilakukan dengan dua cara:
a. Tahun tengah data  kelompok I.
b. Tahun tengah data  kelompok II.
3.  Menentukan angka tahun berdasarkan periode dasar.
4.  Menetukan  nilai  Semi  Total  yakni  Jumlah  total penjualan masing-masing kelompok.
5.  Menentukan  semi  average  tiap  kelompok  data dengan cara nilai semi total dibagi jumlah data dalam kelompok.
6. Menetukan nilai a dengan cara :
a.  Bila  tahun  dasar  menggunakan  tahun tengah kelompok I maka nilai a adalah nilai Semi Average kelompok I.
b.  Bila  tahun  dasar  menggunakan  tahun tengah  kelompok  II,  maka  nilai  a  adalah nilai Semi Average kelompok II.
7. Menetukan nilai b  Nilai b dengan cara : a.  Bila  jumlah  data  kelompok  adalah  ganjil, maka  nilai  b  ditentukan  dengan  cara membagi  selisih  antara  nilai  Semi  Average kelompok II dan I dengan jarak tahun antara tahun tengah kelompok I dan II.
b.  Bila  Jumlah  data  kelompok  adalah  genap maka  nilai  b  ditentukan  dengan  cara menghitung  nilai  antara  dengan  membagi selisih  antara  nilai  Semi  Average  kelompok
II  dan  I  dengan  jumlah  data  dalam kelompok.  Nilai  b  ditentukan  dengan membagi nilai antara dengan nilai tahunnya (selisih antar angka tahun).
8.  Membuat fungsi Trend.
9.  Meramalkan  Penjualan  Tahun  tertentu  dimana nilai  X  ditentukan  berdasarkanangka  tahun untuk tahun yang hendak diramalkan.

## C.  Metode Last Square
Menurut  Maryati  (2010;129)  menyatakan trend adalah suatu gerakan (kecenderungan) naik atau  turun  dalam  jangka  panjang,  yang  diperoleh dari  rata–rata  perubahan  dari  waktu  ke  waktu. Rata-rata perubahan tersebut bisa bertambah bisa berkurang.  Jika  rata-rata  perubahan  bertambah disebut  trend  positif  atau  trend  mempunyai kecenderungan  naik.  Sebaliknya,  jika  rata–rata perubahan  berkurang  disebut  trend  negatif  atau trend  yang  mempunyai  kecenderungan  menurun. Garis  trend  pada  dasarnya  garis  regresi  dan variabel  bebas  (x)  merupakan  variabel  waktu. Tren  garis  lurus  (linier)  adalah  suatu  trend  yang diramalkan  naik  atau  turun  secara  garis  lurus. Variabel  waktu  sebagai  variabel  bebas  dapat menggunakan waktu tahunan, semesteran, bulanan,  atau  mingguan.  Analisis  tren  garis  lurus (linier) terdiri atas metode kuadrat kecil atau (least square)  dan  moment.  Trend  menunujukkan perubahan  nilai  suatu  variabel  yang  relatif  stabil perubahan populasi, perubahan harga, perubahan teknologi, dan peningkatan produktivitas.
Metode  Trend  Kuadrat  Terkecil  (Least Square  Method)  Garis  trend  dalam  metode  ini diperoleh  dengan  cara  menentukan  persamaan garis yang mempunyai jumlah terkecil dari kuadrat selisih  data  asli  dengan  data  pada  garis  trend. Metode  kuadrat  terkecil  ini  yang  paling  banyak digunakan  dalam  analisis  deret  berskala  untuk peramalan bisnis. Rumus penghitungannya :
Y = a + bx
a =( ∑ / )- b (∑ / )
Dalam hal ini: Y’=  nilai dari ramalan dengan trend.
a  =  nilai  tetap  (konstanta)  atau  nilai  Y’  pada  X sama dengan nol.
b = kemiringan (slope) atau perubahan nilai Y dari waktu ke waktu.
x   = periode waktu ke waktu.

## 3.  METODOLOGI PENELITIAN A.  Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  hotel  yang  akan penulis melakukan penelitian tepatnya di Kabupaten  Jayapura  (Sentani)  yang  beralamat tepat di kabupaten jayapura (sentani).

## B.  Objek Penelitian
Objek  penelitian  adalah  sifat  keadaan  dari suatu  benda  yang  menjadi  pusat  dan  sasaran penulisan.  Objek  penelitian  yang  dilakukan  oleh penulis  yaitu  Analisis  Peramalan  (forecasting) Pendapatan di Kabupaten Jayapura (Sentani).

## C.  Jenis dan Sumber Data

## 1.  Jenis Data
Penelitian  ini  terdapat  dua  jenis  data,  yaitu jenis data primer dan jenis data sekunder.
a.  Data Primer
Yaitu data yang di peroleh secara langsung dari hotel  yang  akan  penulis  teliti  di  kabupaten jayapura (sentani).
b.  Data Sekunder
Yaitu data primer yang telah di olah lebih lanjut dan disajikan baik oleh pihak pengummpulan data sekunder maupun pihak lain.

## 2.  Sumber dan Data Penelitian
Adapun  sumber  data  dalam  penelitian  ini adalah  berasal  dari  data  internal  di  hotel  yang akan  penulis  melakukan  penelitan  di  Kabupaten Jayapura.

## 4.  PEMBAHASAN
A. Analisis Peramalan (forecasting) menggunakan metode Least Square.
Metode  Least  Square/trend  adalah  suatu gerakan  (kecenderungan)  naik  atau  turun  dalam jangka  panjang,  yang  diperoleh  dari  rata–rata perubahan  dari  waktu  ke  waktu.  Rata-rata perubahan tersebut bisa bertambah bisa berkurang.  Jika  rata-rata  perubahan  bertambah disebut  trend  positif  atau  trend  mempunyai kecenderungan  naik.  Sebaliknya,  jika  rata–rata perubahan  berkurang  disebut  trend  negatif  atau trend  yang  mempunyai  kecenderungan  menurun. Garis  trend  pada  dasarnya  garis  regresi  dan variabel  bebas  (x)  merupakan  variabel  waktu. Tren  garis  lurus  (linier)  adalah  suatu  trend  yang diramalkan  naik  atau  turun  secara  garis  lurus. Variabel  waktu  sebagai  variabel  bebas  dapat
menggunakan waktu tahunan, semesteran, bulanan,  atau  mingguan.  Analisis  tren  garis  lurus (linier) terdiri atas metode kuadrat kecil atau (least square) dan  moment.  Trend  menunujukkan perubahan  nilai  suatu  variabel  yang  relatif  stabil perubahan populasi, perubahan harga, perubahan teknologi, dan peningkatan produktivitas.

## Tabel 1.
Peramalan Pendapatan Hotel Merbau Menggunakan Metode Least Square Tahun Pendapatan (Rp) Xi 2015 4.747.200.000 0 2016 5.065.000.000 1 2017 4.903.600.000 2 2018 Y1 3 2019 Y2 4 2020 Y3 5 (Sumber : Data Hotel Merbau) Tabel 2 Perhitungan nilai a dan b menggunakan metode Least Square Tahun Pendapatan (yi) Xi Xi Yi Xi 2 2015 4.747.200.000 -1 (4.747.200.00 0) 1 2016 5.065.000.000 0 0 0 2017 4.903.600.000 1 4.903.600.000 1 Jumla h 14.715.800.00 0 0 156.400.000 2
(Sumber : Data Diolah)
Penyelesaian : Langkah 1 : Menentukan nilai b
b= .  . ... b= .  . b= .  .
b= .  .
b= 78.200.000 Jadi, nilai b adalah 78.200.000
Langkah ke 2 : Menentukan nilai a
a= .. - 78.200.000 a=   4.905.266.667 - 0 a=   4.905.266.667 Jadi, nilai a adalah 4.827.066.667 Langkah  ke  3  :  Memasukkan  nilai  a  dan  b  ke dalam persamaan.
y = a + bX y = 4.905.266.667 + 78.200.000 X
Langkah ke 4:
Membuat peramalan pendapatan untuk tahun 2018,2019,2020.
Peramalan pendapatan tahun 2018
Y2018 = a + bX Y2018 = 4.905.266.667 + 78.200.000 (2) Y2018 = 4.905.266.667+ 156.400.000 Y2018 = 5.061.666.667 Peramalan pendapatan tahun 2019 Y2019 = a + bX Y2019 = 4.905.266.667+ 78.200.000 (3) Y2019 = 4.905.266.667+ 234.600.000 Y2019 = 5.139.866.667 Peramalan pendapatan tahun 2020 Y2020 = a + bX Y2020 = 4.905.266.667+ 78.200.000 (4) Y2020 = 4.905.266.667+ 312.800.000 Y2020 = 5.218.066.667
Tabel 3
Hasil perhitungan peramalan pendapatan menggunakan metode Least Square Tahun  Pendapatan 2018 Rp. 5.061.666.667 2019 Rp. 5.139.866.667 2020 Rp. 5.218.066.667 (Sumber : Data diolah)
Berdasarkan  dari  data  yang  di  ambil  oleh penulis pada hotel tersebut dari tahun 2015, tahun 2016,  dan  tahun  2017 . Pada  tahun  2015 pendapatan  hotel  sebesar  Rp.  4.747.200.000, pada  tahun  2016  pendapatan  hotel  sebesar  Rp. 5.065.000.000, dan pada tahun 2017  pendapatan sebesar  Rp.  4.903.600.000.  Dari  data  yang  di ambil  oleh  penulis  maka  penulis  melakukan penelitian  untuk  peramalan (forecasting) untuk  3 tahun  ke  depan  yaitu,  pada  tahun  2018,  tahun 2019,  dan  pada  tahun  2020.  Berdasarkan  data yang di olah oleh penulis, maka pada tahun 2018
untuk  peramalan (forecasting) pendapatan  adalah sebesar Rp. 5.061.666.667, dan pada tahun 2019 untuk peramalan (forecasting) pendapatan adalah sebesar  Rp.  5.139.866.667,  sedangkan  pada tahun 2020 untuk peramalan (forecasting) pendapatan hotel sebesar Rp.5.218.066.667. Jadi berdasarkan  data  yang  sudah  di  olah  maka peramalan (forecasting) pendapatan  untuk  tahun 2018, tahun 2019, dan tahun 2020 bisa di katakan mengalami  kenainakan  yang  cukup  baik  untuk hotel  tersebut.  Untuk  mendapatkan  hasil  diatas adalah  sebagai  berikut,  Dari  tahun  2015,  tahun 2016,  dan  tahun  2017  di  bagi  menjadi  2  bagian untuk  mendapatkan  nilai  a  dan  b,  setelah mendapatkan  nilai  a  dan  b  maka  di  masukkan dalam rumus y = a + bX.
A.  Analisis Peramalan (forecasting) menggunakan metode Semi Average Method Menurut  metode  ini  garis  lurus  yang  dibuat sebagai pengganti garis patah-patah yang dibentuk dari data-data  historis tersebut diperoleh dengan  perhitungan-perhitungan  statistika  dan matematika  tertentu,  sehingga  unsur  subyektifitas dapat dihilangkan.
Metode trend semi average dapat digunakan untuk  keperluan  peramalan  dengan  membentuk suatu  persamaan  seperti  analisis  regresi.  Metode ini  dapat  digunakan  dengan  jumlah  data  genap ataupun  ganjil.  Dalam  analisis  trend  ini  unsur subyektifitas  mulai  dihapuskan  karena  teknik peramalannya  sudah  menggunakan  perhitungan- perhitungan.
Tabel 4 Peramalan Pendapatan Hotel Merbau Menggunakan  Metode  Semi  Average  Method (SAM) Tahun Pendapatan (yi) xi SA 2015 4.747.200.000 -3 4.906.100.000 2016 5.065.000.000 -1 2016 5.065.000.000 1 4.984.300.000 2017 4.903.600.000 3 2018 5 2019 7 2020 9
(Sumber : Data hotel Merbau)
Langkah Penyelesaian : Langkah 1 : Menentukan semi average dari data. Langkah 2 : Menentukan nilai a, nilai a adalah nilai semi average di tahun dasar. a = 4.984.300.000
Langkah 3 : Menentukan nilai b, nilai b adalah nilai semi  average  ditahun  sebelumnya dibagi jumlah data semi average.
b= ..  .   . .  .
b= .  .
b = 39.100.000
Langkah  ke  4  :  Memasukkan  nilai  a  dan  b  ke persamaan trend.
Y = a + bX Y = 4.984.300.000 + 39.100.000 X Langkah  ke  5  :  Membuat  peramalan  pendapatan untuk tahun 2018,2019 dan 2020. Peramalan pendapatan tahun 2018 Y2018 = a + bX Y2018 = 4.984.300.000 + 39.100.000 (5) Y2018 = 4.984.300.000 + 195.500.000 Y2018 = 5.179.800.000 Peramalan pendapatan tahun 2019 Y2019 = a + bX Y2019 = 4.984.300.000 + 39.100.000 (7) Y2019 = 4.984.300.000 + 273.700.000 Y2019 = 5.258.000.000 Peramalan pendapatan tahun 2020 Y2020 = a + bX Y2020 = 4.984.300.000 + 39.100.000 (9) Y2020 = 4.984.300.000 + 351.900.000 Y2020 = 5.336.200.000
Tabel 5. Hasil perhitungan peramalan pendapatan menggunakan metode Semi Average Method
Tahun  Pendapatan 2018 Rp. 5.179.800.000 2019 Rp. 5.258.000.000 2020 Rp. 5.336.200.000
(Sumber : Data diolah)

## B.  Pembahasan
Berdasarkan  dari  hasil  perhitungan  tabel  di atas  penulis  mendapatakan  selisih  yang  tidak begitu  jauh,  dari  2  metode  yang  penulis  gunakan dari  hasil  perhitungan  peramalan  pendapatan untuk tahun 2018, 2019 dan 2020.
Pada metode Least Square hasil perhitungan peralaman pendapatan mengalami kenaikan yang
sangat  baik  yaitu,  pada  tahun  2018  peramalan pendapatan hotel merbau sebesar Rp.
5.061.666.667,  untuk  tahun  2019  peramalan pendapatan hotel merbau sebesar Rp. 5.139.866.667,  dan  untuk  tahun  2020  peramalan pendapatan hotel merbau sebesar Rp. 5.218.066.667.
Pada  metode  Semi  Average  Method  (SAM) penulis  mendapatkan  hasil  untuk  tahun  2018, tahun  2019,  dan  tahun  2020  dengan  selisih  yang tidak  jauh.  Pada  metode  Semi  Average  Method (SAM)  peramalan  pada  tahun  2018,  2019  dan 2020 mengalami kenaikan yang sangat baik, pada tahun  2018  peramalan  pendapatan  hotel  merbau sebesar  Rp.  5.179.800.000,  untuk  tahun  2019 peramalan pendapatan hotel merbau sebesar Rp. 5.258.000.000,  dan  untuk  tahun  2020  peramalan pendapatan hotel sebesar Rp. 5.336.200.000.

## 5.  KESIMPULAN
1.  Dari  pembahasan  diatas  maka  dapat  di simpulkan bahwa
peramalan
dengan menggunakan  metode  Semi  Average  Method (SAM),  dan  metode  Least  Square  memiliki hasil yang tidak beda jauh.
2.  Keunggulan  dan  kelemahan  dari  metode  last square  yaitu,  Keuungulan  dari  metode  ini adalah  sangat  sederhana  sehingga  mudah dihitung  dan  dipakai.  Sedangkan  kelemahan dari metode ini adalah kurang teliti dan cermat, karena  hanya  didasarkan  pada  dua  tingkatan kapasitas  yang  ekstrim,  yaitu  tertinggi  dan terendah,  tingkatan  kapasitas  yang  lain  tidak dipertimbangkan. Perbedaan antara kedua titik tersebut disebabkan karena adanya perubahan kapasitas  dan  besarnya  tarif  biaya  variabel satuan,  sehingga  persamaan  y  =  a  +  b  (x) dapat ditentukan.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Nurina  Pandawangi.    2016. Studi  Kelayakan Rencana Pendirian Pop Hotel
Di Yogyakarta Oleh  PT.  Heidi  Cahaya Berkat. Yogyakarta:
Universitas
Muhammadiyah Surakarta.
Boediono,  Dr,  Wayan  Kaester,  dr,  Ir.  MM.  2001. Teori dan Aplikasi Statistika dan
Probabilitas , Penerbit Pt. Remaja Rosdakarya. Bandung Kuswadi  dan  Erna  Mutiara.  2004 .  Statistik Berbasis  Komputer  untuk  Orangorang Non  Statistik .  Elex  Media  Komputindo. Jakarta.
Supranto,J.  M.A.  2000. Statistik  :  Teori  dan Aplikasi , Edisi Keenam, Jilid 1, Erlangga, Jakarta. Santoso,  Singgih  2001 .  Aplikasi  Excel  dalam Statistik Bisnis. Elex Media Komputindo. Jakarta.
Website
https://artikbbi.com/proyeksi/ (25-02-2018). http://arripple.blogspot.co.id/2016/04/pengertian- peramalan-forecasting.html (02-03- 2018).
https://staff.blog.ui.ac.id/komarudin74/forecasting- moving-average-dan-weighted-moving- average/ (05-13-2018).