## P enggunaan  metode  decision  tree  pada  PT.  HIS

## Tour & Travel untuk pembukaan cabang baru

## Sofiyatun
Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Bisnis Indonesia, Jakarta

## Haryadi Sarjono
Binus Business School, Binus University, Jakarta

## Abstract
The purpose of this research is to find out the forecasting of flight ticket sales at PT.  HIS Tour & Travel Branch MM 2100 Cibitung. This research method uses  forecasting  with  7  methods  namely  Exponential  Smoothing,  Moving Average,  Trend  Projection,  Addictive  Decomposition  Average  All,  Addictive Decomposition  Centered  Moving  Average,  Multiplicative  Average  All  and Multiplicative  Decomposition  Centered  Moving  Average.  This  research  is supported  bya  QM  For  Windows    application.  The  results  of  this  study indicate that the Addictive Decomposition Centered Moving Average method is the best method because it has the smallest MAD and MSE value of 104.76 and 22.897,57 with the results of sales forecasting in the next period which is 1371.  This  study  also  uses  the  Decision  Tree  method  for  opening  decision new branch, the results obtained are the opening of new branches in the city of Bekasi with an expected value of Rp 280,560,000

## Abstrak
Tujuan  dari penelitian ini adalah untuk mengetahui peramalan penjualan tiket  pesawat  pada  PT.  HIS  Tour  &  Travel  Cabang  MM  2100  Cibitung. Metode  penelitian  ini  menggunakan  forecasting  dengan  7  metode  yaitu Exponential  Smoothing,  Moving  Average,  Trend  Projection,  Addictive
Decomposition  Average  All,  Addictive  Decomposition  Centered  Moving Average,  Multiplicative  Average  All  Dan  Multiplicative  Decomposition Centered  Moving  Average.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa metode  Addictive  Decomposition  Centered  Moving  Average  adalah metode terbaik  karena memiliki nilai MAD dan MSE  terkecil yaitu  104,76 dan  22.897,57  dengan  hasil  peramalan  penjualan  pada  periode selanjutnya yaitu 1371. Penelitian ini juga  menggunakan metode decision tree  untuk  pengambilan  keputusan  pembukaan  cabang  baru,  hasil  yang didapatkan  adalah  pembukaan  cabang  baru  di  Kota  Bekasi  dengan  nilai harapan Rp 280.560.000
* Email korespondensi: haryadi_s@binus.edu
Pedoman  Sitasi:  Sofiayun & Haryadi Sarjono. (2019). Penggunaan metode decision  tree  pada  PT.  AIS  tour  &  travel  untuk  pembukaan  cabang  baru. Jurnal Manajemen Strategi dan Aplikasi Bisnis, 2(1), 81 - 92

## Published by LPMP Imperium
Journal homepage: https://ejournal.imperiuminstitute.org/index.php/JMSAB

## JMSAB

## Paper type
Techincal paper
Keywords: sales promotion, Forecasting, MAD, MSE, QM For Windows, Decision Tree
Received: 25 Feb 2019 Accepted: 25 Apr 2019 Online: 30 Apr 2019
Jurnal Manajemen Strategi dan Aplikasi Bisnis, Vol 2, No.1, April 2019, pp. 81 - 92 eISSN2655-237X
Sofiyatun & Haryadi Sarjono. Penggunaan metode…

## PENDAHULUAN
Pariwisata  dapat  diartikan  sebagai  suatu  perjalanan  yang  dilakukan  untuk  rekreasi  atau  liburan. Zaman      modern  seperti  sekarang  ini  berwisata  bukan  lagi  menjadi  kebutuhan  mewah.  Pariwisata seolah menjadi trend baru untuk menghabiskan waktu luang. Pariwisata juga merupakan salah satu mesin  penggerak  perekonimian  dunia  yang  terbukti  dapat  memberikan  kontribusi  pada kemakmuran  sebuah  negara.    Pembangunan  pariwisata  mampu  menggairahkan  aktivitas  bisnis untuk  menghasilkan  manfaat  sosial,  budaya  sekaligus  ekonomi  yang  signifikan  bagi  suatu  negara. Pariwisata  yang  direncanakan  dengan  baik  mestinya  dapat  memberikan  manfaat  pada  sebuah destinasi. Keberhasilan pariwisata dapat dilihat dari penerimaan pemerintah dari sektor pariwisata yang dapat mendorong sektor lainnya untuk berkembang (Utama,2017).

## Tabel 1. Penyumbang Devisa terbesar di Indonesia
1 Devisa Hasil Ekspor Kelapa Sawit Rp 239 triliun 2 Jasa Pariwisata (Turis Asing) Rp 190 triliun 3 Ekspor Migas Rp 170 triliun 4 Eskpor Tekstil Rp 159 triliun 5 Ekspor Batubara Rp 150 triliun 6 Jasa TKI Rp 140 triliun 7 Ekspor Elektronik Rp 80 triliun 8 Ekspor Hasil Kayu Hutan Rp 70 triliun 9 Ekspor Karet Rp 65 triliun 10 Ekspor Sepatu dan Sandal Rp 60 triliun
Sumber: BPS dan Kementerian Perindustrian (2017)
Melihat tabel di atas dapat disimpulkan bahwa sektor pariwata memberikan pemasukan negara yang cukup besar, bahkan mampu mengalahkan sektor migas yang tahun-tahun sebelumnya selalu berada di peringkat kedua.
Transportasi  adalah  berpindahnya  manusia  atau  barang  dari  satu  menuju  tempat  lainnya dengan menggunakan sebuah kendaraan yang digerakkan oleh manusia ataupun mesin. Transportasi dibagi  menjadi  3  yaitu;  transportasi  darat,  laut  dan  udara.  Transportasi  udara  merupakan transportasi  yang  membutuhkan  uang  lebih  banyak  dalam  pemakaiannya  dibanding  dengan  alat transportasi  lain,  selain  karena  teknologinya  yang  canggih,  transportasi  udara  merupakan  alat transportasi paling cepat dibandingkan dengan alat transportasi lainnya.(Salim,2015).
Sarana  yang  digunakan  dalam  pengoperasian  transportasi  udara    seperti  pesawat  dan helikopter.  Pesawat  adalah  salah  satu  pilihan  terbaik  untuk  bepergian,  karena  dapat  menjangkau wilayah  yang  jauh  dengan  cepat  dan  praktis.  Pada  zaman  modern  seperti  ini  masyarakat  lebih menyukai hal-hal yang praktis dan tidak membuah waktu mereka terlalu banyak. Berikut beberapa alasan mengapa peneliti memilih jasa penjualan tiket pesawat terbang:
Pertama,  tingkat  mobilitas  masyarakat  semakin  meningkat,  mereka  lebih  mengiginkan bepergian dari satu tempat ke tempat lain dengan mudah, murah, nyaman, aman dan tentunya cepat, ini  melahirkan  satu  sarana  transportasi  yang  mampu  menjawab  segala  keinginan  dari  masyarakat tersebut,  yaitu  alat  transportasi  udara,  alat    transportasi  udara  ini  relatif  lebih  cepat  dibandingkan alat  transportasi  lainnya.  Ditambah  bahwa  Indonesia  adalah  Negara  Kepulauan,  maka  alat transportasi udara sangat dipilih oleh masyarakat Indonesia untuk mengantarkan mereka bepergian ke  berbagai  pulau  di  Indonesia.  (Atmadjati,  2014).    Kedua,  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  mencatat bahwa peningkatan jumlah penumpang angkutan udara domestik pada April 2017 sebanyak 7,9 juta orang. Jumlah ini menunjukan kenaikan  2,32 persen dibanding Maret 2018 atau bulan sebelumnya (Merdeka.com,2018).
Ketiga, meningkatnya pertumbuhan jumlah penumpang pesawat udara di Indonesia membuat Angkasa Pura II sebagai pengelola 13 bandara di Indonesia untuk berubah, baik dari sisi operasional

## Jurnal Manajemen Strategi dan Aplikasi Bisnis, 2(1), 81- 92
Sofiyatun & Haryadi Sarjono. Penggunaan metode…
maupun  digitalisasi  layanannya.  (SWA,  2017).  Terakhir,  setiap  tahun  jumlah  penumpang  pesawat udara di Indonesia mengalami kenaikan 12 persen yang diikuti dengan peningkatan jumlah armada pesawat (Tribunnews, 2018)
Tabel 2. Jumlah Penduduk Menurut Status Pekerjaan Tahun 2015
No Kecamatan Bekerja Tidak Bekerja Jumlah 1 Bekasi Timur 208.744 56.891 265.635 2 Bekasi Barat 213.812 59.642 273.454 3 Bekasi Utara 250.646 70.308 320.954 4 Bekasi Selatan 155.340 42.977 198.317 5 Rawalumbu 176.326 40.885 217.211 6 Medan Satria 117.245 35.192 152.437 7 Bantar Gebang 72.101 24.283 96.384 8 Pondok Gede 222.271 44.455 266.726 9 Jati Asih 164.739 41.195 205.934 10 Jati Sampurna 82.744 21.580 104.324 11 Mustika Jaya 124.864 36.784 161.648 12 Pondok Melati 96.025 25.364 121.389 Total 1.884.857 499.556 2.384.413
Sumber: Dinas Kependudukan dan Catatan Sipil Kota Bekasi (2015)
Tabel diatas  menampilkan jumlah penduduk  bekerja  dan tidak bekerja  yang  beradadi Kota Bekasi, dari tabel tersebut dapat dilihat bahwa  penduduk bekasi yang  bekerja lebih  banyak daripada  yang tidak bekerja
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui mengetahui : (1) seberapa banyak jumlah tiket yang akan terjual pada periode mendatang?; (2) metode peramalan apakah yang harus digunakan  supaya  peramalan  mendapatkan  hasil  yang  efisien  dan  efektif?;  (3)  apakah  keputusan menambah  cabang  adalah  keputusan  yang  tepat?;  dan  (4)  daerah  mana  yang  harus  dipilih  untuk pembukaan cabang baru?

## KAJIAN PUSTAKA
Pengertian Peramalan (forecasting) Peramalan (forecasting) dapat diartikan sebagai berikut :
1. Menurut Sarjono dalam Sarjono dan Abbas (2017) peramalan adalah memprediksi sesuatu yang akan datang dengan perhitungan data  historis.
2. Menurut Hasibuan dalam Sarjono dan Abbas (2017) metode  forecasting merupakan suatu cara untuk  memperkirakan  atau  mengestimasi  secara  kuantitatif  maupun  kualitatif  apa  yang  akan terjadi di di masa depan berdasarkan data yang relevan pada masa lalu.
3. Menurut  Prasetya  dan  Lukiastuti  (2013),  peramalan  adalah  suatu  usaha  untuk  meramalkan keadaan di masa.
Pengertian Pohon Keputusan  (Decision Tree) Pohon keputusan (Decision Tree) dapat diartikan sebagai berikut :
1. Pohon  keputusan  adalah  alat  bantu  manjemen  dalam  pembuatan  keputusan  untuk  berbagai pemasalahan yang kompleks dan memerlukan serangkaian pemecahan masalah yang berurutan dalam suatu team kerja yang baik. (Chaniago, 2017).
2. Menurut Kasim  dalam  Chaniago (2017) pohon keputusan  dapat  diartikan sebagai model  grafik yang menggambarkan urut-urutan suatu putusan dan peristiwa-peristiwa yang terdiri dari situai keputusan yang berangkai.
Sofiyatun & Haryadi Sarjono. Penggunaan metode…
3. Menurut Welch dan Comer (2017) pohon keputusan merupakan suatu diagram yang sederhana yang menunjukkan suatu proses merinci untuk merinci masalah kedalam komponen-komponen kemudian dibuatkan alternatif-alternatif pemecahan dan konsekuensi setiap alternatif.

## QM For Windows
1. Menurut  Sarjono  (2014:G-3),  Quantitative  Method  for  Windows  ialah  paket  program  komputer untuk membantu menyelesaikan persoalan-persoalan metode kuantitatif, manajemen sains, atau riset operasi.
2. Menurut Render (2006) dalam Sarjono dan Abbas (2017), QM For Windows merupakan sebuah paket  software  untuk  teknik  kuantitatif  yang  dikembangkan  oleh  Profesor  Howard  Weiss. Software ini berbasiskan  menu dan sangat mudah  digunakan bahkan oleh pengguna yang tidak memiliki pengalaman komputer.

## Gambar 1. Kerangka Model

## METODE PENELITIAN

## Data
Pengumpulan  data merupakan langkah penting dala sebuah peelitian,  sehingga memerlukan  teknik pengumpula  data  yang  tepat  supaya  menghasilkan  data  yang  sesuai.  Tanpa  memiliki  kemampuan teknik  pengumpulan  data,  penulis  akan  sulit  mendapatan  data  penelitian  yang  standar.  Menurut Sugiyono dalam Firdaus dan Zamzam (2018:103) teknik pengumpulan data dapat dilakukan dengan obsevation  (pengamatan),  interview  (wawancara),  kuesioner  ataupun  gabungan  dari  ketiga  cara tersebut.    Menurut  Juanda  dalam  Firdaus  dan  Zamzam  (2018:102)  cara  memperoleh  data  dibagi menjadi  2  yaitu:  (1)  data  Primer,  yang  dikumpulkan  oleh  peneliti  sendiri  baik  secara  perorangan ataupun  organisasi;  (2)  data  Sekunder  yang  diperoleh  dalam  bentuk  yang  sudah  jadi  berupa publikasi ataupun file digital.
Menurut  Sugiyono  dalam  Firdaus  dan  Zamzam  data  sumber  sekunder  adalah  sumber  data yang tidak secara lansung  memberikan data kepada  sumber data, seperti dari dokumentasi. Dalam penelitian  ini  penulis  menggunakan  data  sekunder  sebagai  sumber  informasi.  Data  tersebut diperoleh dari data perusahaan yang penulis teliti yaitu PT Harum Indah Sari Tour & Travel.

## Pengukuran (measurement)
Pengukuran variabel ditampilkan pada Tabel berikut ini:
Penjualan Tiket Pesawat Metode peramalan yang dipilih forecasting Pembukaan Cabang Baru Daerah Pilihan
Decision Tree

## Jurnal Manajemen Strategi dan Aplikasi Bisnis, 2(1), 81- 92
Sofiyatun & Haryadi Sarjono. Penggunaan metode…
Tabel 3. Operasional Variabel Penelitian No Variabel Konsep Variabel Indikator Utama 1 Peramalan Data dari penjualan tiket pesawat periode 2017-2018 2 Model Peramalan Metode peramalan yang  akan  diterapkan pada  penelitian  di  PT Harum Indah Sari Tour&Travel  Cabang MM 2100 Moving  average  techniques,  Exponential  Smoothing, Trend Projection, Decomposition techniques (addictive decomposition-  average  all,  addictive  decomposition- CMA, multiplicative decomposition-average all, multiplicative decomposition-CMA), decision tree 3 Hasil peramalan Ukuran  akurasi  hasil peramalan MAD dan MSE terkecil untuk  Forecasting 4 Pohon Keputusan Kondisi Politik Ekonomi Setiap Kota 5 Kriteria Keputusan Kriteria keputusan yang digunakan untuk penghitungan  masing- masing kota Maximax, Maximin, Maximax Regret, Equal Likelyhood, EOL, EV 6 Hasil Keputusan Ukuran  Akurasi  Hasil Keputusan Nilai EV tertinggi Sumber: Data yang diolah  penulis (2018)

## Teknik analisis
Metode Forecasting
a. Exponential  Smoothing  merupakan  metodel  peramalan  rata-rata  bergerak  dengan pembobotan yang canggih, namun masih mudah digunakan. Metode ini menggunakan sedikit pencatatan data masa lalu.
b. Moving  Average  menggunakan  sejumlah  data  aktual  masa  lalu  untuk  menghasilkan peramalan. Rata-rata bergerak berguna jika dapat mengasumsikan bahwa permintaan pasar akan stabil sepanjang masa yang kita ramalkan.
c. Trend projection yaitu metode  peramalan  yang  menyesuaikan  garis kecenderungan dengan rangkaian  poin  data  historis  dan  kemudian  memproyeksikan  kemiringan  garis  kedalam peramalan masa yang akan datang, dalam jangka menengah maupun jangka panjang.
d. Decomposition  Techniques  adalah  suatu  prosedur  dalam  menganalisa  data  serial  waktu dengan  cara  mengidentifikasi  faktor-faktor  komponen  yang  ada  dalam  suatu  periode  data. (Metode  Additive  Decomposition,    Multiplicative  Decomposition  ,  Additive  Decomposition  – Average All Additive Decomposition – Centered Moving AverageMultiplicative Decomposition – Average All
Decision tree
a. Kriteria Maximax
b. Kriteria Minimax
c. Kriteria Maximax Regret
d. Kriteria Expected Value
e. Kriteria Expected Opportunity Loss
f. Penyusunan Pohon Keputusan
Sofiyatun & Haryadi Sarjono. Penggunaan metode…

## HASIL DAN PEMBAHASAN
PT  HIS  Tour  &  Travel  adalah  perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang  jasa  yang  menyediakan berbagai  jasa  perjalanan  wisata  dan  salah  satunya  adalah  menyediakan  tiket  pesawat.  Dalam penelitian ini penulis mengambil objek penelitian tentang penjualan tiket pesawat pada PT HIS Sari Tour&Travel Cabang MM 2100 Cibitung
Tabel 4.  Data Penjualan Tiket Pesawat tahun 2017-2018
No Bulan Penjualan No Bulan Penjualan 1 Januari-17 511 13 Januari-18 1019 2 Februari 610 14 Februari 1167 3 Maret 568 15 Maret 1063 4 April 585 16 April 1130 5 Mei 635 17 Mei 1102 6 Juni 378 18 Juni 516 7 Juli 603 19 Juli 1267 8 Agustus 638 20 Agustus 1360 9 September 611 21 September 1369 10  Oktober 829 11  November 900 12  Desember 907 Sumber: PT HIS Tour&Travel (2018) Tabel 5. Rekapitulasi Hasil Hitung Manual Metode MAD MSE Forecast Exponential Smoothing 187,60 53.988,59 1332 Moving Average 159,50 48.589,73 1332 Trend Projection 119,98 30.889,90 1293 Addictive Decomposition Average All 116,48 25.127,00 1296 Addictive Decomposition CMA 108,48 25.120,70 1350 Multiplicative Decomposition Average All 121,10 28.343,40 1294 Multiplicative Decomposition CMA 113,60 33.887,40 1294
Sumber: data yang diolah penulis (2018)
Dari hasil hitung peramalan secara manual dapat dilihat bahwa MAD dan MSE terkecil terdapat pada metode Addictive Decomposition CMA yaitu sebesar 108,48 dan 25.120,70

## Tabel 6. Rekapitulasi Hasil Hitung Dengan QM For Windows
Metode MAD MSE Forecast Exponential Smoothing 140,85 52.226,53 1366 Moving Average 177,2 54.010,00 1332 Trend Projection 114,26 29.393,04 1293 Addictive Decomposition Average All 110,47 23.912,00 1303 Addictive Decomposition CMA 104,76 22.897,57 1371 Multiplicative Decomposition Average All 110,08 27.714,21 1316 Multiplicative Decomposition CMA 112,26 27.690,80 1412
Sumber: data yang diolah penulis (2018)
Dari  hasil  hitung  peramalan  dengan  QM  For  Windows  dapat  dilihat  bahwa  MAD  dan  MSE  terkecil terdapat  pada  metode  Addictive  Decomposition  CMA  yaitu  sebesar  104,476  dan  22.897,57  dengan hasil peramalan untuk periode selanjutnya adalah  1371.

## Jurnal Manajemen Strategi dan Aplikasi Bisnis, 2(1), 81- 92
Sofiyatun & Haryadi Sarjono. Penggunaan metode…

## Decision Tree
Metode Decision Tree disini digunakan untuk analisi pembukaan cabang baru.
Tabel 7. Rincian Biaya Pembukaan cabang Masing-Masing Kota (dalam Rupiah)
Kota KondisiEkonomiPolitik MEMBURUK (Prob = 0,32) STABIL (Prob = 0,48) MEMBAIK (Prob = 0,20) Bekasi 276.000.000 298.000.000 246.000.000 Karawang 220.000.000 230.000.000 214.000.000 Depok 231.000.000 236.000.000 247.000.000 Bogor 218.000.000 241.000.000 220.000.000
Sumber: PT HIS (2018)
Tabel di atas menjelaskan tentang 3 kondisi yang terjadi pada setiap kotanya, dimana masing-masing kondisi memiliki probabilitas atau peluang terjadinya kondisi yang berbeda.
Kriteria Maximax
Tabel 8. Kriteria Maximax
Keputusan Hasil Pertukaran Bekasi Rp 298.000.000 Karawang Rp 230.000.000 Depok Rp 236.000.000 Bogor Rp 241.000.000 Sumber: Data yang diolah penulis (2018)
Kriteria Maximax mengambil kondisi tetinggi dari setiap kota. Dari tabel  dilihat bahwa kondisi tertinggi berada di Bekasi yaitu sebesar Rp 298.000.000.
Kriteria Maximin
Tabel 9. Kriteria Maximin Keputusan Pay-Off Minimum Bekasi Rp276.000.000 Karawang Rp 214.000.000 Depok Rp 247.000.000 Bogor Rp 218.000.000
Sumber: Data yang diolah penulis (2018)
Kriteria  Maximin  mengambil  keputusan  terkecil  dari  setiap  kondisi  masing-masing  kota.  Dari  tabel diatas dapat dilihat kondisi minimum yang tertinggi berada di Bekasi yaitu sebesar Rp276.000.000.
Kriteria Maximax Regret
Tabel 10. Kriteria Maximax Regret
Keputusan Pay-Off Minimum Bekasi Rp 1.000.000 Karawang Rp 68.000.000 Depok Rp 62.000.000 Bogor Rp 58.000.000 Sumber: Data yang diolah penulis (2018)
Sofiyatun & Haryadi Sarjono. Penggunaan metode…
Cara menghitung tabel diatas :
Kondisi memburuk : Bekasi : Rp 276.000.000 - Rp 276.000.000 = 0 Karawang : Rp 276.000.000 – Rp 220.000.000 = Rp 56.000.000 Depok : Rp 276.000.000 – Rp 231.000.000 = Rp 45.000.000 Bogor : Rp 276.000.000 – Rp 218.000.000= Rp 58.000.000 Kondisi stabil : Bekasi : Rp 298.000.000 – Rp 298.000.000 = 0 Karawang : Rp 298.000.000 – Rp 230.000.000 = Rp 68.000.000 Depok : Rp 298.000.000 – Rp 236.000.000 = Rp 62.000.000 Bogor : Rp 298.000.000 – Rp 241.000.000 = Rp  57.000.000 Kondisi membaik : Bekasi : Rp 247.000.000 – Rp 246.000.000 = Rp 1.000.000 Karawang : Rp 247.000.000 – Rp 214.000.000 = Rp 33.000.000 Depok : Rp 247.000.000 - Rp 247.000.000 = 0 Bogor : Rp 247.000.000 – Rp 220.000.000 = Rp 27.000.000
Kemudian  dari  3  kondisi  masing-masing  kota  diambil  nilai  tertinggi,  maka  itulah  hasil  Maximax Regret-nya setelah  itu diantara masing-masing kota dipilih yang memiliki nilai terendah ,  maka itu adalah  hasil  keputusannya.  Dari  tabel  10  dapat  kondisi  terkecil  berada  di  Kota  Bekasi  yaitu  Rp 1.000.000, maka keputusannya adalah Kota Bekasi

## Kriteria Equal Likelihood
Tabel 11. Kriteria Equal Likelihood

## Sumber: Data yang diolah penulis (2018)
Equal Likelihood diambil dari setiap kondisi yang dikalikan 0,33 dan diambil hasil tertinggi dari kota- kota tersebut. Dari perhitungan pada tabel  diatas dapat dilihat hasil tertinggi berada di Bekasi yaitu Rp 254.280.000.
Expected Opportunity Loss (EOL). Tabel 12. Hasil PenguranganPay-Off
Sumber: Data yang diolah penulis (2018)
Tabel  diatas  adalah  hasil  pengurangan  pay-off  masing-masing  kondisi  yaitu  pay-off  tertinggi dikurangi  pay-off  setiap  kota.  Hasil  diatas  akan  digunakan  untuk  menghitungExpected  Opportunity Loss (EOL).
Keputusan Perhitungan Bekasi 276.000.000 (0,33) + 298.000.000 (0,33) + 246.000.000 (0,33) =254.280.000 Karawang 220.000.000 (0,33) + 230.000.000 (0,33) + 214.000.000 (0,33)=205.800.000 Depok 231.000.000(0,33) + 236.000.000(0,33) +247.000.000 (0,33) = 214.200.000 Bogor 218.000.000(0,33) +241.000.000(0,33) + 220.000.000(0,33) = 203.700.000 Kota KondisiEkonomiPolitik MEMBURUK (Prob = 0,32) STABIL (Prob = 0,48) MEMBAIK (Prob = 0,20) Bekasi 0 0 1.000.000 Karawang 56.000.000 68.000.000 33.000.000 Depok 45.000.000 62.000.000 0 Bogor 58.000.000 57.000.000 27.000.000
Sofiyatun & Haryadi Sarjono. Penggunaan metode…
Cara menghitung tabel diatas : Kondisi memburuk : Bekasi : Rp 276.000.000 - Rp 276.000.000 = 0 Karawang : Rp 276.000.000 – Rp 220.000.000 = Rp 56.000.000 Depok : Rp 276.000.000 – Rp 231.000.000 = Rp 45.000.000 Bogor : Rp 276.000.000 – Rp 218.000.000= Rp 58.000.000 Kondisi stabil : Bekasi : Rp 298.000.000 – Rp 298.000.000 = 0 Karawang : Rp 298.000.000 – Rp 230.000.000 = Rp 68.000.000 Depok : Rp 298.000.000 – Rp 236.000.000 = Rp 62.000.000 Bogor : Rp 298.000.000 – Rp 241.000.000 = Rp  57.000.000 Kondisi membaik : Bekasi : Rp 247.000.000 – Rp 246.000.000 = Rp 1.000.000 Karawang : Rp 247.000.000 – Rp 214.000.000 = Rp 33.000.000 Depok : Rp 247.000.000 - Rp 247.000.000 = 0 Bogor : Rp 247.000.000 – Rp 220.000.000 = Rp 27.000.000 Tabel 13. Expected Opportunity Loss (EOL)- dalam Rupiah Keputusan Perhitungan Bekasi 0 (0,32) + 0 (0,48) + 1.000.000 (0,20) = 1.000.000 Karawang 56.000.000 (0,32) + 62.000.000 (0,48) +33.000.000 (0,20) = 54.280.000 Depok 45.000.000 (0,32) + 62.000.000 (0,48) + 0 (0,20) = 44.160.000 Bogor 58.000.000 (0,32) + 57.000.000 (0,48) + 27.000.000 (0,20) = 51.320.000 Sumber: Data yang diolah penulis (2018)
Expected  Opportunity  Loss  (EOL)    diperoleh  dari  hasil  tabel  diatas  dengan  masing-masing probabilitas  setiap  kondisi  lalu  diambil  nilai  terkecil.  Dari  tabel  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  hasil terkecil adalah  Bekasi yaitu Rp 1.000.000.

## Kriteria Expected Value (EV)
Tabel 14. Kriteria Expected Value (EV) – dalam Rupiah
Keputusan Perhitungan Bekasi 276.000.000 (0,32) + 298.000.000 (0,48) + (246.000.000 (0,20) = 280.560.000 Karawang 220.000.000 (0,32) + 230.000.000 (0,48) + 214.000.000 (0,20)= 223.600.000 Depok 231.000.000(0,32) + 236.000.000(0,48) +247.000.000 (0,20) = 236.600.000 Bogor 218.000.000(0,32) +241.000.000(0,48) + 220.000.000(0,20) = 229.440.000
Sumber: Data yang diolah penulis (2018)
Expected Value (EV) diperoleh  dari perkalian setiap kondisi dengan masing-masing probabilitasnya lalu  diambil  hasil  tertinggi.  Dari  tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwa  hasil  tertinggi  berada  di  Bekasi yaitu Rp 280.560.000.
Menurut Djie (2013:113-119) perusahaan harus memilih pilihan yang memiliki nilai expected value  yang  paling  tinggi  karena  akan  menghasilkan  keuntungan  yang  tinggi  juga.  Semua  kriteria menunjukakan bahwa Bekasi adalah pilihan yang paling tepat. Pohon keputusan dapat digambarkan ketika  sudah  mendapatkan  hasil  dari  expected  value.    Pohon  keputusan  diatas  menjelaskan  bahwa dari keempat keputusan pembukaan cabang untuk PT Harum Indah Sari dibagi ke empat kota yaitu Bekasi,  Karawang,  Depok,  dam  Bogor.  Perhitungannya  telah  dijelaskan  perhitungan  sebelumnya, setelah  dilihat  dan  dimasukkan  kedalan  pohon  keputusan  maka  mendapatkan  bentuk  pohon keputusan seperti diatas. Menurut pohon keputusan diatas keputusan terbaik dalam kasus ini adalah
pembukaan cabang di Kota Bekasi yang memliki nilai tertinggi yaitu Rp 280.680.000, dengan kondisi stabil sebesar Rp 230.000.000.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian, maka dapat ditarik beberapa simpulan sebagai berikut:
1. Melalui  perhitungan  peramalan  (forecasting)  secara  manual  dapat  diketahui  bahwa  metode peramalan  terbaik  adalah  menggunakan  metode  Addictive  Decomposition  CMA  dengan  tingkat kesalahan  atau  hasi  MAD  dan  MSE  terkecil  dibanding  dengan  metode  lain  yaitu  108,48  dan 25.120,70 dengan hasil peramalan sebesar 1350
2. Melalui  perhitungan  peramalan  (forecasting)  dengan  menggunakan  aplikasi  QM  for  Windows dapat diketahui bahwa peramalan terbaik adalah menggunakan metode Addictive Decomposition CMA  dengan  tingkat  kesalahan  atau  hasi  MAD  dan  MSE  terkecil  dibanding  dengan  metode  lain yaitu: 104,76 dan 22.897,57 dan hasil peramalan sebesar 1371.
3. Melalui  perhitungan  dan  penyusunanan  pohon  keputusan  (Decision  tree)  secara  manual  dapat diketahui  bahwa  kota  Bekasi  adalah  keputusan  yang  paling  tepat  diantara  alternatif  yang  lain dengan hasil Rp 280.560.000
4. Melalui  perhitungan  dan  penyusunanan pohon keputusan  (Decision  tree) dengan menggunakan aplikasi  QM  for  Windows  dapat  diketahui  bahwa  hasil  maximin  dan  maximax  untuk  kasus  ini ditunjukan pada kota Bekasi yaitu sebesar  Rp 246.000.000 dan Rp 299,000.000.
5. Beradasarkan  hasil  forecasting  dan  decision  tree  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  peluang peningkatan penjualan tiket pesawat untuk PT Harum Indah Sari Tour& Travel Cabang Mm2100 Cibitung  akan  mengalami  kenaikan  dan  lokasi  paling  tepat  untuk  permasalahan  pembukaan cabang adalah kota Bekasi.

## Implikasi teoritis
1. Hasil  perhitungan  peramalan  (forecasting)  menunjukka  bahwa  terjadi  peningkatan  penjualan untuk  periode  mendatang  yaitu  dari  1139  menjadi  1371.  Hal  tersebut  menunjukan  bahwa prospek penjualan tiket pesawat untuk kedepannya memiliki peluang yang baik.
2. Hasil dari perhitungan pohon keputusan (Decision Tree) menunjukkan bahwa kota Bekasi adalah keputusan  terbaik  untuk  melakukan  pembukaan  cabang  dari  PT  Harum  Indah  Sari.  Selain ditunjukkan  dengan  hasil  dari  pohon  keputusan  berikut  adalah  data  pendukung  yang menunjukkan bahwa kota Bekasi adalah daerah potensial untuk melakukan pembukaan cabang:
 Kota  Bekasi  memiliki  jumlah  penduduk  yang  memiliki  peningkatan  yang  baik  setiap tahunnya seperti yang penulis uraikan pada pembahasan sebelunya.
 Jumlah penduduk produktif (bekerja) mencapai 80% dari jumlah penduduk yang ada.
 Kota  Bekasi  memiliki  laju  Pertumbuhan  Ekonomi  yang  baik,  seperti  kenaikan  pada  tahun 2015 ke 2016 yaitu 5,57% menjadi 5,82%.
 Kota Bekasi  memiliki Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)  yang memiliki peningkatan yang  baik  bahkan  lebih  tinggi  dari  pada  kota  lain  seperti  Depok.  Untuk  tahun  2015  Bekasi meimiliki  kenaikan  sebesar  3%  dari  tahun  sebelunya  sedangkan  depok  hanya  memiliki kenaikan sebesar 1% dibanding dengan tahun sebelumnya.

## Implikasi praktis
 Wawancara terhadap pemilik cabang
Dalam hal ini peneliti melakukan wawancara dan diskusi dengan kepala cabang dari PT Harum Indah  sari  Tour  &  Travel.  Peneliti  menunjukkan  hasil  perhitungan  forecasting  dan  decision  tree yang  telah  peneliti  hitung,  selain  itu  peneliti  juga  menunjukan  alasan-alasan  mengenai  kota Bekasi  adalah  daerah  potensial  untuk  pembukaan  cabang  baru  seperti  yang  peneliti  uraikan pada  pembahasan  sebelumnya.  Dalam  hal  ini  kepala  cabang  setuju  dan  membenarkan  hasil
Sofiyatun & Haryadi Sarjono. Penggunaan metode…
penelitian  peneliti,  hasil  ini  akan  diajukan  ke  bagian  pusat  karena  segala  keputusan  harus dialporkan ke perusahaan pusat terlebih dahulu.
 Wawancara terhadap pemilik travel lain (PT Surya Mandala Travel Cikarang Barat Bekasi) Selain  melakukan  wawancara  terhadap  pemilik  cabang  peneliti  juga  melakukan  wawancara kepada  pemilik  cabang  tour  &  travel  lain.  Dalam  wawancara  tersebut  peneliti  menanyakan pendapat  mengenai  usaha  travel  khususnya  penjualan  tiket  pesawat  dan  apakah  pembukaan usaha  travel  dibekasi  memiliki  prospek  yaang  bagus.  Narasumber  menjelaskan  bahwa  usaha travel  khususnya  penjualan  tiket  pesawat  memiliki  peluang  yang  cukup  baik  di  era  modern seperti ini. Banyak orang yang cenderung memilih pesawat sebagai alat transportasi yang praktis dan  cepat,  akan  tetapi  narasumber  mengatakan  bahwa  Bekasi  kurang  memiliki  prospek  yang baik  dalan  penjualan  tiket  pesawat.  Narasumber  menyarankan  Kota  Jakarta  dan  Tanggerang lebih memiliki prospek yang baik dalam bidang usaha ini.
 Ruko  yang direncanakan untuk disewa  beralamat di jalan  Bulevar  Selatan, Marga  Mulya Bekasi Jawa Barat.
 Wawancara dengan beberapa pedagang dan karyawan  disekitar ruko Menurut  beberapa  pedagang  dan  karyawan,  ada  yang  mengatakan  setuju  dan  ada  yang  tidak setuju.  Narasumber  pertama  mengatakan  bahwa  pemilihan  lokasi  ini  sangat  tepat  karena berdekatan dengan Mall Sumarecon Bekasi. Narasumber kedua tidak setuju karena disekitar situ tidak  ada  agen  penjual  tiket  pesawat  jadi  banyak  orang  tidak  mengetahui  kalau  ada  agen penjualan  tiket  didaerah  ini.  Narasumber  terakhir  setuju  karena  daerah  ini  termasuk  daerah yang strategis dan ramai dikunjungi.

## Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian,  pembahasan  dan  simpulan  yang  telah  disajikan,  berikut  adalah beberapa saran yang diharapkan membangun dan dapat dijadikan pertimbangan untuk PT. HIS Tour & Travel Cabang MM2100 Cibitung:
1. Melihat  prospek  penjualan  yang  baik  perusahaan  harus  senantiasa  mengimbangi  dengan pelayanan  yang  baik  terhadap  pelanggan,  supaya  pelanggan  merasa  puas  dan  senang  telah menggunakan jasa perusahaan.
2. Perusahaan  sebaiknya  memberikan  servive  excelent    kepada  semua  pelanggan,  karena  hal tersebut  akan  menjadikan  pelanggan  loayal  dan  akan  menggunakan  jasa  perusahaan  terus menerus.
3. Untuk  awal  penjualan  di  cabang  baru  sebaiknya  perusahaan  menawarkan  promo-promo  dan potongan harga untuk awal pembelian, supaya dapat menarik minat konsumen lebih cepat.
4. Untuk  pembukaan  cabang  baru  sebaiknya  dikelola  dengan  lebih  baik  mulai  dari  team  work karyawan hingga servive-service yang diberikan kepada pelanggan, supaya cabang baru ini cepat berkembang dan memiliki pelanggan yang setia.

## REFERENSI
Alma, B. (2016). Manajemen Pemasaran dan Pemasaran Jasa, Alfabeta, Bandung. Assauri, S. (2018). Manajemen Bisnis Pemasaran, Raja Grafindo Persada, Depok. Chaniago,  A.  (2017).    Teknik  Pengambilan  Keputusan  (Pendekatan  Teori  &  Studi  Kasus)  Cetakan  1, Lentera Ilmu Cendekia, Jakarta. Bandung.
Djie, I.S.J (2013). Analisis  Peramalan  Penjualan dan  Pengggunaan  Metode  Linear  Programming  dan Decision  Tree  Guna  Mengoptimalkan  Keuntungan  pada  PT  Primajaya  Pantes  Garment.  Jurnal The Winners 14 (2): 71-142, Perpustakaan UMB, Jakarta.
Handayani,  R  dkk.  (2015).  Analisa  Peramalan  Kebutuhan  Persediaan  untuk  Keunggulan  Bersaing pada Perusahaan ORCHA. Jurnal Manajemen 5 (2): 93-101, Universitas Telkom, Bandung.
Handoko, T. H. (2013). Manajemen Edisi 2. Yogyakarta: BPFE.
Heizer,  J  dan  Render,  B.  (2015).  Manajemen  Operasi:  Manajemen  Keberlangsungan  dan  Rantai Pasokan,Edisi 11, Jakarta: Salemba.
Irmawati. (2015). Manajemen Pemasaran di Rumah Sakit, Institut Ilmu Kesehatan, University Press. Ismainar, H. (2018). Manajemen Unit Kerja. Yogyakarta : Deepublish. Karyoto. (2016). Dasar-dasar manajemen: Teori, Definisi dan Konsep. Jakarta: Andi Publiser. Marsetiani,  M.  (2014).  Model  Optimasi  Penentuan  Kombinasi  Produk  Menggunakan  Metode  Linear Programming pada perusahaan Bidang Fashion. Jurnal The Winners 15 (1): 1-84. Martono, N. (2016). Metode Penelitian Kuantitatif: Analisa isi dan Analisa Data Sekunder, Jakarta: Raja Grafindo Prasada
Nasehudin, T. S dan Gozali, N. (2012). Metode Penelitian Kuantitatif, Bandung : Pustaka Setia Prasetya, H dan Lukiastiti, F. (2013). Manajemen Operasi, Yogyakarta : Azza Grafika Rusdiana, H.A. (2014). Manajemen Operasi, Bandung: Pustaka Setia. Sarjono, H  dan Abbas, B.  S. (2017). Forecasting:  Aplikasi Penelitian Qm For Windows vs MINITAB vs MANUAL,Edisi Pertama, Jakarta: Mitra Wacana Media
Selang,  A.D Christian. (2013). Bauran Pemasaran (Marketing mix) Pengaruhnya Terhadap Loyalitas Konsumen  pada  Fresh  Mart  Bahu  Mall  Manado.  Jurnal  EMBA  1  (3):  71-80  (melalui) http://media.neliti.com (06 Desember 2018)
Subagyo, J. (2015). Metode Penelitian dalam Teori dan Praktek, Jakarta: Rineka Cipta. Sugiarto,  E.  (2015).  Menyusun  Proposal  Penelitian  Kualitatif  Skripsi  dan  Tesis,  Yogyakarta:  Suaka Pustaka,.
Suryani, T. (2017). Manajemen Strategik Bank di Era Global. Jakarta: Prenamedia Group, Usman, W. (2014). Metode Kuantitatif,Edisi 1 Modul 1-9, Universitas Terbuka, Tanggerang. Utama, I Gusti Bagus Rai. (2017). Pemasaran Pariwiata, Edisi 1, Yogyakarta. Yusuf,  M.  (2014).  Metode  Penelitian  :  Kuantitatif  dan  Penelitian  Gabungan  Edisi  Pertama,  Jakarta: Kencana www.bps.go.id (11 Juli 2018) www.bkpm.go.id ( 3 Agustus 2018) www.gobekasi.co.id (10 Agustus 2018) www.merdeka.com ( 10 Agustus 2018) www.tribunnews.com (10 Agustus 2018) Majalan SWA (10 Agustus-16 Agustus 2018 )

## PROFIL PENULIS
Sofiyatun  adalah  mahasiswi  Sekolah  Tinggi  Ilmu  Ekonomi  Bisnis  Indonesia  dengan  jurusan Manajemen.  Peneliti  memiliki  ketertarikan  terhadap  dunia  pemasaran  khususnya  pemasaran  jasa dan dalam penelitian ini penulis memilih jasa penjualan tiket pesawat untuk melakukan penelitian.
Haryadi Sarjono adalah dosen Jurusan Manajemen, Universitas Bina Nusantara, Jakarta Barat, yang memiliki ketertarikan terhadap ilmu Manajemen Operasional dan Teknik Riset Operasi.