## Journal of Economics and Business Aseanomics (JEBA)
Volume 2 No. 2, Juli – Desember 2017

## PENERAPAN MODEL ARIMA DALAM RANGKA FORECASTING PENGUNJUNG NASABAH PRIORITAS DAN NON-PRIORITAS BANK
MANDIRI DI EXECUTIVE LOUNGE BLUE SKY, BANDARA SOEKARNO HATTA

## Vera Sylvia Saragi Sitio
vera.sssitio@gmail.com Fakultas Ekonomi, Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma

## Abstract
Received: 18 November 2017 Final Acepted: 5 December 2017 Published Online: 31 Januari 2018
Keywords: ARIMA, Forecasting and Priority and Non-Priority
Corresponding Authors:
* Vera Sylvia Saragi Sitio
Increasing number of use air transportation in communities, encourage Soekarno Hatta airport as the biggest International Airport in Indonesia to increase service facilities one of which is  providing  executive  lounge  and  partnership  with  other company.  The  aim  of  this  research  are  to  know  the  pattern data  of  priority  and  non- priority  Mandiri  Bank,  the bestforecasting model and forecasting number of visitors  for two  years.  Metod  of  this  research  is  descriptive  with quantitative  model  namely  ARIMA  model  (Autoregressive Integrated  Moving  Average)  Box  and  Jenkis  with  using minitab 18 software. Secondary data is using from number of visitors  on  September  2015 – September  2016.  The  result  of this  research  showed  that  data  pattern  is  seasonal  data  of both data (priority and on-priority Mandiri Bank). The model ARIMA  for  priority  ias  ARIMA  (1,1,0)  and  non  priority  is (3,0,2).  The  result  of  forecasting  showed  that  number  of visitors will increase every months for two year but  it was not significant.  Expecialy,  non-priority  Mandiri  Bank  have significant increase in Eid Al-Fitr, Christmas Eve and School Holiday. Copyright JEBA 2017., All rights reserved

## ABSTRAK
Peningkatan  penggunaan  jasa  transportasi  udara  dikalangan  masyarakat,  mendorong Bandara  Soekarno  Hatta  sebagai  bandara  internasional  terbesar  di  Indonesia  untuk meningkatkan  fasilitas  pelayanan  salah  satunya  adalah  menyediakan executive  lounge disetiap terminal dan bekerja sama dengan perusahaan terkait. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pola data pengunjung nasabah prioritas dan non priortitas Bank Mandiri, model peramalan terbaik serta forecasting jumlah pengunjung selama dua tahun kedepan. Metode yang digunakan adalah metode deskriptif dengan model kuantitatif yaitu model  ARIMA  ( Autoregressive  Integrated  Moving  Average )  Box  and  Jenkins  dengan menggunakan  sofware  minitab  18.  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah data sekunder  jumlah  pengunjung pada  September  2015 – September  2016.  Hasil  dari penelitian ini menunjukkan bahwa pola data aktual pengunjung nasabah prioritas dan non priortas  Bank  Mandiri  adalah  pola  musiman,  Model  ARIMA  terbaik  untuk  nasabah prioritas adalah ARIMA (1,1,0) dan nasabah non-priortas adalah (3,02). Hasil forecasting menunjukkan bahwa terjadi kenaikan jumlah pengunjung setiap bulan selama kurun waktu 2  tahun,  khususnya  untuk  nasabah  non-prioritas  terjadi  kenaikan  pada  moment  khusus seperti Hari Raya keagaaman dan libur sekolah .
Vera Sylvia Saragi Sitia, Penerapan Model ARIMA Dalam Rangka Forecasting..............249 - 266
Berdasarkan  hasil  rangkuman  hasil  uji  R-Square,  dapat  dilihat  bahwa  ada  korelasi  kuat atau  korelasi  antara  dimensi  kualitas  layanan  dengan  kepuasan  pengunjung  dengan  nilai lebih dari 50%.
Kata Kunci: ARIMA, Forecasting , Nasabah Prioritas dan Non Prioritas

## PENDAHULUAN
Dewasa ini perkembangan penggunaan jasa penerbangan mengalami peningkatan dan  perubahan  selera  konsumen  yang  selalu  fluktuatif  sehingga  membuat  industri penerbangan  dituntut  untuk  mampu  mempertahankan  eksistensinya  dimasyarakat. Berdasarkan  data  dari, Badan  Pusat  Statistik  (2017),  jumlah  penumpang penerbangan international  di  Bandara  Soekarno  Hatta  setiap  mengalami  kenaikan  4  persen  dari  tahun 2015  sebanyak  6.348.383  penumpang  dan  pada  tahun  2016  sebanyak  6.622.466 penumpang.  Sedangkan, jumah  penumpang  penerbangan  domestik  mengalami  kenaikan dari 19.131.400 penumpang pada tahun 2015 menjadi 20.575.982 penumpang pada tahun 2016 dengan presentasi kenaikan sebesar 8 persen . Maka dari itu, penerbangan merupakan salah satu sektor yang menghadapi tantangan eksternal dalam meraih keunggulan inovasi dalam pengembangan pelayanan
Daya minat masyarakat yang semakin meningkat dalam menggunakan transportasi udara,  mengakibatkan  banyaknya  perusahaan  dituntut  untuk  meningkatkan  fasilitas pelayanan  dibandara. Salah  satu  Bandara  International  dan  terbesar  di  Indonesia  adalah Bandara Soekarno Hatta dengan jam kesibukan lalu lintas penerbangan yang tinggi. Oleh karena  itu,  Bandara  Soekarno  Hatta  selalu  berupaya  meningkatan  pelayanan  dengan bekerja  sama  perusahaan  lain,  salah  satunya  dengan  menambah Executive  Lounge di Bandara  Soekarno  Hatta . Executive  Lounge adalah  fasilitas  penunjang  yang  berada  di Bandara guna menunggu waktu keberangkatan penerbangan bagi calon penumpang dengan suasana  yang  teduh  sehingga  memberikan  kenyamanan  bagi  calon  penumpang  dengan letak yang strategis
Fasilitas  yang  ditawarkan  di Executive  Lounge Blue  Sky adalah  para  pengunjung dapat  menikmati  fasilitas free wifi  akses  dan  menikmati  makanan  dan  minuman  dengan mekanisme yang efektif. Sejak tanggal 01 September 2011, bagi pemegang kartu Mandiri Prioritas Executive Lounge hanya perlu men- swipe sebesar Rp. 1,- (satu rupiah) di mesin Electornic  Data  Capture (EDC)  Bank  Mandiri,  sedangkan  untuk  nasabah  non  Prioritas
Vera Sylvia Saragi Sitia, Penerapan Model ARIMA Dalam Rangka Forecasting..............249 - 266
atau  pengunjung  umum  akan  dikenakan  biaya  transaksi  sebesar  Rp  80.000,- (Delapan puluh ribu rupiah).  Layanan  yang diberikan oleh Bank dan Korporasi  yang bekerjasama dengan bandara tersebut hanya terbatas pada penyediaan fasilitas Executive Lounge untuk keberangkatan saja dan tidak ada layanan khusus selama proses di bandara seperti asistensi untuk proses pelaporan diri, dan asistensi melewati kedatangan.
Kenyamanan  selama  menunggu  keberangkatan  di  bandara  yang  ditawarkan  oleh Executive Lounge tersebut berdampak kepada terjadinya peningkatan antusias pengunjung selama  bulan  September  2005  sampai dengan  September  2017. Peningkatan  tersebut terjadi  sebesar 53  persen  untuk  nasabah  prioritas  dan  46  persen  untuk  nasabah  non- prioritas. Rata-rata pengunjung setiap harinya mencapai 400 hingga 500 orang dengan total pengunjung dalam satu tahun mencapai 6000 orang. Kenaikan jumlah pengunjung tertinggi pada  saat  bulan-bulan  khusus  seperti  libur  sekolah  dan  bertepatan  dengan  hari  raya  Idul Fitri atau hari Raya Keagamaan lainnya,  dimana para penumpang banyak yang membeli tiket  untuk  pulang  ke  kampung  halaman dan  berpergian  menggunakan  transportasi angkutan udara.
Penerapan  metode  peramaan  dengan  mempertimbangkan  pengaruh  special  event terhadap  fuktuasi  permintaan  akan  mengkamodasi  perencaan  peningkatan  fasilitas pelayanan yang akurat.Oleh karena itu, peningkatan jumlah pengunjung Executive Lounge Blue  Sky Soekarno  Hatta  dari  tahun  ke  tahun  sehingga  perusahaan  dituntut  untuk meningkatkan fasilitas pelayanan, peneliti tertarik untuk meramalkan jumlah pengunjung nasabah prioritas maupun non-prioritas Executive Lounge Bandara Soekarno Hatta.

## Perumusan Masalah
1. Bagaimana pola kedatangan  pengunjung Prioritas  dan  Non  Prioritas  Bank Mandiri  di Executive Lounge Blue Sky Bandara Soekarno Hatta.
2. Bagaimana model  peramalan  yang  tepat  untuk menghitung jumlah pengunjung di Executive Lounge Blue Sky Bandara Soekarno Hatta.
3. Bagaimana jenis peramalan jumlah pengunjung prioritas dan non prioritas 2 tahun ke depan.
Vera Sylvia Saragi Sitia, Penerapan Model ARIMA Dalam Rangka Forecasting..............249 - 266

## Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah :
1. Mengidentifikasi  pola  kedatangan  pengunjung  Prioritas  dan  Non  Prioritas  Bank Mandiri di Executive Lounge Blue Sky Bandara Soekarno Hatta.
2. Menganalisis  model  peramalan  yang  tepat  untuk  menghitung  jumlah  pengunjung  di Executive Lounge Blue Sky Bandara Soekarno Hatta.
3. Menganalisis  peramalan  jumlah  pengunjung  prioritas dan  non  prioritas  2  tahun  ke depan.

## KAJIAN TEORI

## Deksripsi Nasabah
Bank Indonesia (1998), Definisi nasabah baru dapat direalisasikan dalam Undang- Undang No.  10  Tahun  1998  (  UU  BI)  yaitu  pihak  yang  menggunakan  jasa  bank.  Pada Undang-Undang tentang Perbankan diatur perihal nasabah yang terdiri dari dua pengertian yaitu:
1. Nasabah  penyimpan  adalah  nasabah  yang  menempatkan  dananya  di  bank dalam bentuk simpanan berdasarkan perjanjian bank dengan nasabah yang bersangkutan.
2. Nasabah  debitur  adalah  nasabah  yang  memperoleh  fasilitas  kredit  atau  pembiayaan berdasarkan prinsip syariah atau yang dipersamakan dengan itu berdasarkan perjanjian bank dengan nasabah yang bersangkutan.

## Nasabah Non Prioritas
Bank Mandiri (2017), Nasabah Non Prioritas merupakan nasabah umum di Bank yang rata rata saldo mengendap kurang dari 500 juta dan volume transaksi nasabah non prioritas dengan jumlah yang sedikit dan tidak adanya layanan ekslusif dari pihak Bank.

## Nasabah Prioritas
Bank Mandiri (2017), Nasabah prioritas  merupakan  layanan  eksklusif  dari  Bank dengan  pelayanan  eksklusif  dan  fasilitas  terbaik,    serta    mendapatkan  perhatian  khusus terhadap pertumbuhan finansial. Nasabah bank dengan saldo minimal Rp 500.000.000.
Ada pun pelayanan yang diberikan diantaranya sebagai berikut:
Vera Sylvia Saragi Sitia, Penerapan Model ARIMA Dalam Rangka Forecasting..............249 - 266
1. Fasilitas Fisik : 17 outlet Bank Mandiri Prioritas, Priority Lounge, 26 Executive Lounge;
2. Fasilitas Non Fisik: Program Retensi dan Program untuk Nasabah Potensial (Akuisisi)
Metode Peramalan ( Forecasting )
Forecasting merupakan    suatu    usaha    untuk    meramalkan  keadaan    dimasa mendatang  melalui pengujian  keadaan  masa  lalu. Nilai penting dalam peramalan adalah memperkirakan peristiwa-peritiwa diwaktu yang lalu dan penggunaan kebijakan terhadap proyeksi-proyeksi  dengan  pola-pola  diwaktu  yang  lalu  (Handoko,  2003).  Peramalan merupakan  seni  dan  ilmu  untuk  memperkirakan  kejadian  di  masa  depan,  sehingga  hasil dari proses peramalan dapat digunakan oleh pihak perusahaan untuk mengambil kebijakan yang strategis (Yamin, 2015)
Prasetya  dan  Fitri  (2011), Dilihat dari  jangka  waktu  ramalan,  maka  peramalan dibedakan menjadi 3 macam  yaitu :
1. Peramalan jangka pendek
Peramalan ini mencakup jangka waktu hingga satu tahun, tetapi umumnya kurnag dari tigas  tahun.  Peramalan  ini  digunakan  untuk  merencanakan  pembelian,  penjadwalan kerja, jumlah tenaga kerja, penugasan kerja dan tingkat produksi.
2. Peramalan jangka menengah
Peramalan ini mencakup hitungan bulanan hingga tiga tahun. Peramalan ini diguankan untuk  merencanakan  penjualan,  perencanaan  dan  anggaran  produksi,  anggaran kas, dan menganalisis bermacam-macam rencana operasi.
3. Peramalana jangka panjang
Peramalan ini umumnya untuk perencanaan masa tiga tahun atau lebih. Peramalan ini digunakan  untuk  merencanakan  produk  baru,  pembelanjaan  modal,  lokasi  atau pengembangan fasilitas serta penelitian dan pengembangan.
Jenis-jenis peramalan diantaranya sebagai berikut (Heize dan Barry, 2009)
1. Peramalan Ekonomi, menjelaskan siklus bisnis dengan mempresdiksi tingkat inflasi, ketersediaan uang, dana yang dibutuhkan untuk pembangunan dan perencanaan.
2. Peramalan  Teknologi  ,  memperhatikan  tingkat  kemajuan  teknologi  yang  dapat meluncurkan  produk  baru  yang  menarik  yang  membutuhkan  pabrik  dan  peralatan baru.
Vera Sylvia Saragi Sitia, Penerapan Model ARIMA Dalam Rangka Forecasting..............249 - 266
3. Peramalan  Permintaan,  proyeksi  permintaan  untuk  produk  atau  layanan  suatu perusahaan.
Teknik-teknik peramalan terbagi menjadi beberapa teknik, diantaranya:
1. Teknik  Kualitatif  (Prasetya dan  Fitri, 2011), terbagi  menjadi  beberapa  yaitu  :  (a) metode Delphi, Riset Pasar, Analogi Historik, Konsensus Panel.
2. Analisis Runtun Waktu ( Time –Series), adalah jenis data yang dikumpulkan menurut urutan  waktu  dalam  suatu  rentang  waktu  tertentu  (Rosadi,  2006).    Analisa  runtun waktu  mencoba  untuk  meramalkan  kejadian-kejadian  diwaktu  yang  akan  datang. Komponen-komponen  runtun  waktu  diklasifikasikan  sebagai  berikut    (Prasetya dan Fitri ,2011),
a. Trend, pergerakan data sedikit demi seidkit meningkat atau menurun
b. Musiman, pola data yang berulang pada kurun waktu tertentu seperti hari, minggu, bulan dan kuartal
c. Siklikal, pola data yang terjadi setia[ beberapa tahun.
d. Residu, satu titik khusus dalam data yang disebabkan oleh peluang dan sitausi yang terjadi biasa.
Mengukur tingkat akurat forecasting adalah dengan ex post forecasting dan ex ante forecasting. Ex post mengukur peramalan dari data sample hingga tahuan ke-n yang ingin diramal dan dalam hal ini telah diketahui penjelasan dan variabel bebasnya, sedangkan ex ante  mengukur  forecasting  dari  tahun  ke-n  hingga  tahun  ke–n  selanjutnya.  tetapi  tidak diketahui variabel bebasnya (Song and Stephen, 2000)
Beberapa pola  yang  mungkin  terjadi  kerika  suatu  data  akan  dianalisis  adalah (Prasetyo, 2010):
a. Pola data stasioner dari waktu ke waktu
b. Pola tren (trend) baik turun maupun naik
c. Pola musiman (seasonal)
d. Pola tren dan musiman (trend and seasonal)

## ARIMA (Autoregressive Integrated Moving average)
Metode  ARIMA  adalah  metode  peramalan  yang  tidak  menggunakan  teori  atau pengaruh  antar variabel  seperti  pada  model  regresi.  Dengan  demikian  metode  ARIMA
Vera Sylvia Saragi Sitia, Penerapan Model ARIMA Dalam Rangka Forecasting..............249 - 266
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  Singgih  ,  2009). “ By  using  Box  Jenkins methodology  tried  to  find  out  best  model  for  forecasting ”.  Dengan  menggunakan  Box Jenkins  akan  menemukan  model  terbaik  untuk  forecasting  (Chandra  and  Mohammad, 2013).  ARIMA  sangat  baik  ketepatannya  untuk  peramalan  jangka  pendek,  sedangkan untuk  jangka  panjang  ketepatana  peramalannya  kurang  baik.  Biasannya  cenderung  flat untuk periode yang cukup panjang (Parlinsa, et al, 20016).
Model  ARIMA  hanya  menggunakan  suatu  variable  deret  waktu  dan  kebanyakan deret  berkala  bersifat  non-statsioner  serta  aspek-aspek  AR  dan  MA  dari  model  ARIMA hanya berkenanaan dengan deret berkala yang stasioner (Hendrawan, 2012).
Bentuk umum dari model ini adalah sebagai berikut: (Salmon, Sinnyo H.A , et, al. 2015)
Dimana:
: Variabel tak bebas
: Konstanta
: Koefisien parameter moving average ke-p
: Koefisien parameter moving average ke-q
: Variabel bebas
: Sisaan pada saat ke t-q

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  dengan  metode  deskriptif  dan  metode historis.  Metode  deskriptif  analisis  yaitu  suatu  metode  yang  berusaha  memecahkan  dan
Vera Sylvia Saragi Sitia, Penerapan Model ARIMA Dalam Rangka Forecasting..............249 - 266
menjawab  permasalahan  yang  sedang  dihadapi  dengan  tujuan  untuk  menggambarkan secara  sistematis  aktual  dan  akurat  mengenaik  fakta-fakta  yang  diteliti.  Metode  historis analisis yaitu metode yang digunakan dengan cara mengumpulkan data dan informasi pada masa  lampau  yang  dijadikan  pedoman  untuk  dianalisis  pada  masa  datang  (Sarjono, Haryadi  dan  Irwan  Zulkifli,  2013). Metode  penentuan  lokasi  menggunakan  metode purposive  sampling .    Metode  penentuan  adalah  memilih  lokasi  dengan  cemat  sehingga relevan dengan struktur penelitian (Annisa A, Chairun, et al ., 2016)
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalaha  data  sekunder  yang  diperoleh  dari Executive Lounge Blue Sky , Bandara Soekarno Hatta dari September 2005 sampai September 2017 yang  merupakan  jumlah  data  pengunjung  nasabah  Prioritas  dan  Non  Prioritas Excutive  Lounge Blue  Sky ,  Bandara  Soekarno  Hatta. Metode  yang  digunakan  pada  penelitian ini  adalah  ARIMA. ‘ The general autoregressive intergarted moving average (ARIMA) model introduction by Box and Jenkins  included  auto-regressive  as  well  as  moving  average  paramaters  and  explicitly  includes differencing in the formulation model ’ ARIMA model diperkenalkan oleh Box Jenkins termasuk auto  regressive  seperti  moving  average  paramter  dan  pembeda  pada  model.  (Steve,  2014). Box Jenkins dengan dianalisis dengan menggunakan software statistika yaitu minitab. ” Minitab sofware was  used  to  analysis  forecasting ”  Minitab  digunakan  untuk  analisis  peramalan (Barbosa,  et  al. 2015) .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Hasil  analisis pola  data  pengunjung  prioritas Executive  Lounge  Blue  Sky ,  Bandara Soekarno  Hatta.  Deret  waktu  jumlah  pengunjung  nasabah  prioritas  menggambarkan pola  data  yang  membantu  menentukan  pemilihan  model  peramalan  yang  tepat,  agar mendekati data aktual.
Vera Sylvia Saragi Sitia, Penerapan Model ARIMA Dalam Rangka Forecasting..............249 - 266
b. Sumber : Data Sekunder dioleh (2017)
c. Gambar 1. Plot Data Pengujung  Nasabah Prioritas Bank Mandiri Tahun 2005 – 2017 (dalam ribuan)
d. Berdasarkan  hasil  pengamatan  pola  series  data  pengunjung  Nasabah  Prioritas  Bank Mandiri  di Executive  Lounge  Blue  Sky ,  Bandara  Soekarno  Hatta  dapat  disimpulkan bahwa pola data mengandung pola musiman yang terus berulang dari tahun ke tahun. Pola  data  musiman  dapat  dilihat  dari  pergerakan  grafik  jumlah  pengunjung  nasabah prioritas setiap tahun dari tahun September 2015 – Sepetember 2017 dimana kenaikan penumpang rata-rata terjadi pada Hari Raya Idul Fitri, Hari Natal serta Libur Tahun Baru dengan rata-rata kenaikan sekitar 58 persen, sedangkan pada bulan lain jumlah pengunjung  nasabah  prioritas  di Executive  Lounge Bank  Mandiri  mengalami penurunan.  Peningkatan  jumlah  pengunjung  ini  disertai  dengan  peningkatan  jumlah penumpang di Bandara Soekarno Hatta.
Year Month 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep Sep 4,5 4,0 3,5 3,0 2,5 2,0 NO NP RIO Time Series Plot of NONPRIO
Sumber : Data Sekunder dioleh (2017)
e. Gambar 2. Plot Data Pengujung  Nasabah Prioritas Bank Mandiri Tahun 2005 – 2016 (dalam ribuan)
f. Berdasarkan  hasil  pengamatan  pola  series  data  pengunjung  Nasabah  Non-Prioritas Bank  Mandiri  di Executive  Lounge  Blue  Sky ,  Bandara  Soekarno  Hatta  dapat disimpulkan  bahwa  pola  data  mengandung  pola  musiman  yang  terus  berulang  dari tahun  ke  tahun.  Pola  data  musiman  dapat  dilihat  dari  pergerakan  grafik  jumlah pengunjung  nasabah  non- prioritas  setiap  tahun  dari  tahun  September  2015– Sepetember 2017 dimana kenaikan penumpang rata-rata terjadi pada Hari Raya Idul Fitri,  Hari  Natal  serta  Libur  Tahun  Baru,  sedangkan  pada bulan  lain  jumlah
Vera Sylvia Saragi Sitia, Penerapan Model ARIMA Dalam Rangka Forecasting..............249 - 266
pengunjung  nasabah  prioritas  di Executive  Lounge Bank  Mandiri  mengalami penurunan. Rata-rata jumlah pengunjung non-prioritas selama periode tersebut adalah 312.468 pengunjung. Peningkatan jumlah pengunjung ini disertai dengan peningkatan jumlah penumpang di Bandara Soekarno Hatta.

## Identifikasi Model
Tahapan  ini digunakan  untuk  melihat  kestasioneran  data  dan  mencari  model sementara  yang  sesuai  dengan  membuat  plot  data  aktual,  grafik  autokolreasi  dan  grafik autokolreasi parsial.

## Uji Stasioneritas
Sebagai  langkah  awal  dari  permodelan  ARIMA Box-Jenkins adalah  mengetahui kestasioneran  jumlah  pengunjung  nasabah  Prioritas  dan  Non  Prioritas  terhadap  varians yang  dilakukan  dengan  pengamatan  terhadapa Box-Cox plot.  Langkah  pertama  untuk peramalan jumlah pengunjung nasabah prioritas dan non priorita Nasabah Bank Mandiri di Executive Lounge Blue Sky , Bandara Soekarno Hatta yang mengandung unsur musiman yaitu  dilakukan  dengan  proses differencing (pembeda)  pada  data  aktual  pengunjung bulanan agar data stasioner.
5,0 2,5 0,0 -2,5 -5,0 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 Estimate -3,95 Lower CL * Upper CL -3,11 Rounded Value -4,00 (using 95,0% confidence) λ λ St D ev Upper CL Limit Box-Cox Plot of prio Sumber : Data Sekunder diolah (2017)
Gambar 3. Uji Stasioner  Pengunjung Nasabah Prioritas dan Non –Prioritas Bank Mandiri .
Syarat  data  dinyatakan  stasioner  adalahnilai Upper CL  dan Lower CL  harus mendekati satu dan nilai lamda harus sama dengan 1 . Pada gambar 3 menunjukkan bahwa
Vera Sylvia Saragi Sitia, Penerapan Model ARIMA Dalam Rangka Forecasting..............249 - 266
nilai Lamda masih -4.00 . Hal ini menunjukkan bahwa kedua data baik data pengunjung prioritas maupun non-prioritas masih bersifat tidak stasioner. Data musiman harus bersifat stasioner sehingga perlu dilakukan differencing (pembeda).
5 4 3 2 1 0 -1 -2 0,09 0,08 0,07 0,06 0,05 0,04 0,03 0,02 0,01 Estimate 0,99 Lower CL 0,77 Upper CL 1,22 Rounded Value 1,00 (using 95,0% confidence) λ λ St D ev Lower CL Upper CL Limit Box-Cox Plot of trans1

## Sumber : Data Sekunder diolah (2017)

## Gambar 4. Uji Stasioner  Pengunjung Nasabah Prioritas dan Non –Prioritas Bank Mandiri
Gambar 4. Uji Stasioner  Pengunjung Nasabah Prioritas dan Non –Prioritas Bank Mandiri. Setelah  melalui  proses differencing, kedua  data  baik  prioritas  dan  non  prioritas menunjukan data yang stasioner dengan nilai Lamda yaitu 1.00.

## Autocorrelation Function
Langkah awal melakukan peramalan dengan metode ARIMA yang terdapat unsur musiman  yaitu  dengan  melakukan  pembedaan  pertama  ( first  differencing )  pola  ACF ( Autocorrelation Function ) data Aktual.
30 25 20 15 10 5 1 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag Au toc orr ela tio n Autocorrelation Function for DIFF1 (with 5% significance limits for the autocorrelations)

## Sumber : Data Sekunder diolah (2017)
Gambar 5: ACF data aktual pengunjung nasabah Prioritas Mandiri di Executive Lounge
Vera Sylvia Saragi Sitia, Penerapan Model ARIMA Dalam Rangka Forecasting..............249 - 266
60 55 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 1 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag Aut oco rrel atio n Autocorrelation Function for DIFF1 (with 5% significance limits for the autocorrelations)

## Sumber : Data Sekunder diolah (2017)
Gambar 6: ACF data aktual pengunjung nasabah Non Prioritas Mandiri di Executive Lounge Blue Sky
Pergerakan grafik ACF memotong garis signifikan setelah lag pertama atau berpola atau  berpola dies  down karena  data  pada  lag-lag  tersebut  turun  secara  eksponensial. Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  data  sudah  stasioner  sehingga  layak  untuk digunakan dalam model peramalan dengan metode ARIMA pada tingkat signifikan 5 %. Dari  gambar  5  dan  6  terlihat  tidak  ada  hasil  autokorelasi,  dilihat  dari  lag  bahwa  semua nilainya  dibawah  0.5  yang  menandakan  mendekati  0  dan  bar  dari  lag  1  sampai  lag  60  , hanya ada 1 yang melebihi garis merah.

## Partial Autocorrelation Function
Uji  Partial  Autocorelation  pengunjung  prioritas Executive  Lounge Blue  Sky  hal yang  dilakukan  pertama  adalah  dengan  melihat  ada  lag  atau  tidak  dari  data  yang  sudah diolah.
16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag Par tial Aut oco rrel atio n Partial Autocorrelation Function for ACF2 (with 5% significance limits for the partial autocorrelations)

## Sumber : Data sekunder diolah (2017)
Gambar 7.  Hasil  uji  PACF Pengunjung Prioritas Bank Mandiri di Executive Lounge Blue Sky
Vera Sylvia Saragi Sitia, Penerapan Model ARIMA Dalam Rangka Forecasting..............249 - 266
Gambar 7.  Hasil  uji  PACF Pengunjung Non Prioritas Bank Mandiri di Executive Lounge Blue  Sky. Uji Partial  Autocorelation pengunjung  prioritas  dan  non  prioritas Executive Lounge Blue Sky menunjukan bahwa grafik PACF terlihat turun secara lambat mendekati nol dan terdapat satu koefisien yang signifikan. Pergerakan PACF ini berpola dies down maka  dapat  disimpulkan  bahwa  data  sudah  stasioner  sehingga  layak  digunakan  dalam peramalan dengan metode ARIMA pada tingkat signifikan 5 %.

## Model ARIMA Terbaik
Identifikasi awal dengan melihat plot ACF yang berpola dies down dan PACF dari proses differencing  juga  berpola  dies  down.  Hal  tersebut  mengindikasikan  bahwa  pola  data pengunjung mengikuti model ARIMA (p,1,q) (P,1,Q) (Setyawan, 2016)
Tabel 1. Model ARIMA Terbaik Pengunjung Prioritas Nasabah Bank Mandiri di Executive Lounge Blue Sky.
Model Peramalan Pengunjung Prioritas Executive Lounge Blue Sky MS MSE Forcasting ARIMA (1.1.0) 0,6237 0,00821 2,42618 ARIMA (1.0.0) 0,7184 0,06761 2,71947 ARIMA (0.0.1) 0,7176 0.06600 2,72647 ARIMA (2.0.0) 0,7214 0,06395 2,73715 ARIMA (0.0.2) 0,7168 0,05462 2,73458
Sumber: Data sekunder diolah (2017)
Berdasarkan  hasil  analisis  data  terkait  peramalan  dengan  pendekatan  ARIMA dalam program MINITAB, dapat disimpulkan Model ARIMA terbaik untuk pengunjung Prioritas Executive Lounge Blue Sky dengan Mean Square (MS) terkecil yaitu 0,6237 dan
Mean Square Error terkecil (MSE) yaitu 0,00821 adalah model ARIMA (1,1,0).
Tabel 2. Model ARIMA Terbaik Pengunjung Non- Prioritas Nasabah Bank Mandiri di Executive Lounge Blue Sky. Model Peramalan Pengunjung Non Prioritas Executive Lounge Blue Sky MS MSE Forcasting ARIMA (1.1.1) tidak teridentifikasi tidak teridentifikasi tidak teridentifikasi ARIMA (1.0.0) 0.380 0.03130 2,46146 ARIMA (0.0.1) 0.380 0,03128 2,46155 ARIMA (2.0.0) 0,381 0,03148 2,46029 ARIMA (0.0.2) 0,381 0,05462 2,45994
Vera Sylvia Saragi Sitia, Penerapan Model ARIMA Dalam Rangka Forecasting..............249 - 266
P-ISSN 2527-7499 E-ISSN  2528-3634 ARIMA (2.0.1) 0,381 0,03177 2,48253 ARIMA (3.0.0) 0,381 0,03082 2,46846 ARIMA (0.0.3) 0,381 0,03095 2,46753 ARIMA (1.0.3) 0,382 0,03029 2,4553 ARIMA (3.0.1) 0,382 0,03108 2,46148 ARIMA (2.0.3) 0,343 0,03092 2,22443 ARIMA (3.0.2) 0,383 0,03042 2,49236 ARIMA (3.0.3) 0,343 0,03098 2,22006
Sumber: Data Sekunder diolah (2017)
Berdasarkan  hasil  analisis  data  terkait  peramalan  dengan  pendekatan  ARIMA dalam program MINITAB, dapat disimpulkan Model ARIMA terbaik untuk pengunjung Non Prioritas Executive Lounge Blue Sky dengan Mean Square (MS) terkecil yaitu 0,383 dan Mean  Square  Error terkecil  (MSE)  yaitu  0,03042  adalah  model  ARIMA  (3,0,2). Peramalan yang dihasilkan dengan model ARIMA (3,0,2) satu periode berikutnya sebesar 2,22006. Sedangkan  pada  model  ARIMA  (1,1,1)  menunjukan  nilai  MS  dan  MSE  yaitu tidak teridentifikasi. Nilai yang tidak teridentifikasi menunjukan bahwa model peramalaan ARIMA yang digunakan tidak sesuai (Hadijah, 2013)

## Hasil Forecasting Pengunjung Nasabah Prioritas dan Non-Prioritas
Peramalan  hasil  pengunjung  nasabah  prioritas  dan  non  prioritas  untuk  dua  tahun mendatang  yaitu  tahun  2018  dan  2019  dalam  periode  bulan  .Pada  tabel  3  menunjukan bahwa  untuk  Nasabah  priotitas  jumlah  pengunjunga  pada Executive  Lounge  Blue  Sky mengalami kenaikan setiap bulan tetapi dengan jumlah kenaikan yang tidak signifikan. Hal ini  dikarenakan,  khusus  nasabah  prioritas,  diberikan  fasilitas  khusus  dimana  hanya membayar  Rp  1,- sudah  dapat  memesan  makanan  dan  minuman  yang disedikan  oleh Executive Lounge Blue Sky.
Peramalan nasabah non-prioritas Bank Mandiri yang berkunjung ke Excutive Blue Sky , Bandara Soekarno Hatta menunjukkan bahwa data tersebut juga mengalami kenaikan. Namun, hanya pada bulan-bulan tertentu yaitu pada bulan Hari Raya Idul Fitri, Hari Libur Sekolah dan Hari Raya Natal serta tahun baru. Hal ini disertai dengan peningkatan jumlah penumpangkan  di  Bandara  Soekarno  Hatta  yang  berpergian,  sehingga  membutuhkan fasilitas untuk menunggu sebelum keberangkatan. Berbeda dengan nasabah Bank Mandiri
Vera Sylvia Saragi Sitia, Penerapan Model ARIMA Dalam Rangka Forecasting..............249 - 266
yang  prioritas,  bagi  nasabah  non-prioritas  setiap  kali  berkunjung  ke  Executive  Lounge Blue Sky akan dikenakan tarif Rp 80.000.

## Tabel 3. Hasil Peramalan Pengunjung Nasabah Prioritas dan Non Prioritas Tahun
2018-2019 Period Forecasting Nasabah Prioritas Nasabah Non Prioritas Oktber 2017 2,42618 2,22006 November 2017 2,42351 2,52888 Desember 2017 2,4249 2,76742 Januari 2018 2,42419 2,6556 Februari 2018 2,42457 2,34427 Maret 2018 2,42438 2,16506 April 2018 2,42449 2,32975 Mei 2018 2,42444 2,63033 Juni 2018 2,42447 2,74768 Juli 2018 2,42447 2,54075 Agustus 2018 2,42448 2,2627 September 2018 2,42448 2,20702 Oktober 2018 2,42449 2,44462 November 2018 2,4245 2,69022 Desember 2018 2,4245 2,68693 Januari 2019 2,42451 2,43062 Februari 2019 2,42451 2,22526 Maret 2019 2,42452 2,28261 April 2019 2,42453 2,54584 Mei 2019 2,42453 2,70543 Juni 2019 2,42454 2,60075 Juli 2019 2,42454 2,34179 Agustus 2019 2,42455 2,23118 September 2019 2,42456 2,37502 Total 58,18884 58,95979 Sumber : Data sekunder diolah (2017)

## SIMPULAN
Pola data nasabah prioritas dan non-prioritas yang berkunjung ke Executive Lounge Blue  Sky,  Bandara  Soekarno  Hatta  menunjukkan  pola  data  musiman,  dimana  terjadi
Vera Sylvia Saragi Sitia, Penerapan Model ARIMA Dalam Rangka Forecasting..............249 - 266
kenaikan  jumlah  pengunjungan  pada  bulan-bulan  tertentu  sehingga  membentuk  sebuah trend.
Berdasarkan  hasil  analisis  data  sekunder  dengan  menggunakan  Model  ARIMA menunjukan  bahwa  model  ARIMA  terbaik  untuk  data  nasabah  prioritas  Bank  Mandiri adalah  ARIMA  (1,1,0)  dengan  nilai Mean  Square  Error (MSE)  terkecil  adalah  0,00821 dan  nilai  forcasting  selama  kurun  waktu  tersebut  adalah  2,42618.  Sedangkan  model ARIMA  terbaik  untuk  nasabah  non-prioritas  adalah  ARIMA  (3,0,2)  dengan  nilai  MSE terkecil  adalah  0,03041  dengan  nilai forecasting selama  kurun  waktu  tersebut  adalah 2,49236.
Hasil  f orecasting untuk  nasabah  prioritas  dan  non–prioritas  yang  berkunjung  di Executive Lounge Blue Sky , Bandara Soekarno Hatta menunjukkan bahwa untuk nasabah priortitas  mengalami  kenaikan  jumlah  pengunjung  selama  2  tahun  kedepan  namun  tidak signifikan.Sedangkan,  nasabah  prioritas  menunjukkan  kenaikan  pengunjung  terjadi  juga setiap tahunnya dan jumlah terbesar adalah pada bulan-bulan tertentu sepeti Hari Raya Idul Fitri, Haru libur sekolah, Hari Raya Natal dan Tahun Baru. Untuk itu, Executive Lounge perlu meningkatkan pelayanan khususnya dalam menghadapi kenaikan jumlah pengunjung yang signifikan seperti memberlakukan tenaga kerja musiman, menambah titik area ruang tunggu dan meningkatkan pelayanan.

## DAFTAR PUSTAKA
Annisa  Aryanti,  Chairun,  et  al.  2016.  Analisis  Jenis  Ukuran  Butir  Sedimen  di  Perariran Sluke, Rembang. Jurnal Oseanografi. Volume 5, Nomor 2, Halaman 211-217
Chandra, Jiban , et al. 2013. Selection of the Best ARIMA Model for Forecasting Average Daily  Share  Price  Index  of  Pharmaceutical  Companies  in  Bangladesh:  A  Case Study on Square Pharmaceutical Ltd . Global Journal of Management and Business Research Finance. Volume 13 Issues 3 Version 1.
Bank  Indonesia.  1998.  Undang-Undang  Tentang  Perbankan.  (Retrified  from http://www.bi.go.id/id/tentang-bi/uu-bi/Documents/uu_bi_1099.pdf / 21-7-2017 )
Bank Mandiri. 2017. Layanan
Mandiri Prioritas.
(Retrified from http://www.bankmandiri.co.id/article/301328820618.asp?article_id=301328820618 / 28-07-2017)
Vera Sylvia Saragi Sitia, Penerapan Model ARIMA Dalam Rangka Forecasting..............249 - 266
Badan  Pusat  Statistik.  2017.  Jumlah  Penumpang  Yang  Berangkat  Pada  Penerbangan International di Bandara Udara  Indonesia 2006-2017 (Orang). Diakses pada pada https://www.bps.go.id/linkTableDinamis/view/id/813 (21 Juli 2017)
Badan  Pusat  Statistik.  2017.  Jumlah  Penumpang  Yang  Berangkat  Pada  Penerbangan Domestik  di  Bandara  Udara  Indonesia  2006-2017  (Orang). (Retrified  from https://www.bps.go.id/linkTableDinamis/view/id/812 / 21-07-2017 )
Barbosa,N de  P,  et  al.  2015.  Demand  Forcasting  For  Production  Planning  in  A  Food Company. ARPN Journal of Engenieering and Applied Science. Volume 10. No. 16. Sempetmber 2016. Pages 7137-7141.
Hadijah. 2013. Peramalan Operasional Reservasi Dengan program Minitab Menggunakan Pendekatan ARIMA PT Surindo Andalan. Journal The Winners. Volume 14 Nomor 1. Maret 2013. Halaman 13-19
Handoko, T. Hani. 2003. Dasar-Dasar Manajemen Produksi dan Operasi. Edisi Pertama. Cetakan Ketigabelas. BPFE. Yougyakarta.
Heizer, Jay dan Barry Render. 2009. Manajemen Operasi. Salemba Empat. Jakarta.
Hendrawan, Bambang. 2012. Penerapan Model ARIMA dalam Memprediksi IHSG. Jurnal Integrasi. Volume 4 Nomor 2 Halaman 205-2011.
Parlinsa,  Sendy.  2016.  Peramalan  Jumlah  Produksi  Tanaman  Kelapa  Sawit  Dengan Menggunakan  Metode  ARIMA  (Autoregressive  Integrated  Moving  Average). Jurnal Manajemen. Volume 8 Nomor 1.
Prasetyo, Dedy  Dwi. 2010. Peramalan Menggunakan Metode Eksponensial Smoothning. Institut Teknologi Sepuluh November. Surabaya.
Prasetya, Henry dan Fitri Lukiastuti. 2011. Manajemen Operasi. PT. Buku Seru. Jakarta.
Rosadi, Dedi. 2006. Pengantar Analisa Data Runtun Waktu. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Universitas Gajah Mada. Yogyakarta.
Salmon, Sinnyo H.A, et al . 2015. Pemodelan ARIMA Dalam Prediksi Penumpang Pesawat Terbang Pada Bandara Internasional Sam Ratulangi Manado. Jurnal de Cartesian. Volume 4, Nomor 1, Maret 2015 , Halaman 59-67
Santoso, Singgih.2009.Metode Peramalan  Bisnis Masa Kini Dengan Minitab Dan SPSS. BPTFE. Yogyakarta.
Sarjono,  Haryadi  dan  Irwan  Zulkifli.  2013.  Prediksi  Jumlah  Tamu  Menginap  di  Hotel Karlita International, Tegal, Jawa Tengah. Jurnal Busnis Business Review. Volume 4 Nomor 2. November 2013. Halaman 661-675.
Vera Sylvia Saragi Sitia, Penerapan Model ARIMA Dalam Rangka Forecasting..............249 - 266
Setyawan,  Eko, et. al ., 2016.  Analisis  Peramalan  ( Forecasting )  Produksi  Karet  (Hevea Brassiliensis)  Di  PT  Perkebunan  Nusantara  IX  Kebun  Sukamangli  Kabupaten Kendal. Jurnal Ilmu Pertanian. Volume 12. Nomor 2 . HAlaman 11-19
Song, Haiyan and Stephen F. 2000. Tourism Demand Modelling and Forecasting (Modern Econometric Approaches. Elsevier Science. United Kingdom.
Steve C, Nwankwo. 2014. Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Model for Exchange  Rate  (Naira  to  Dollar). Academic  Journal  of  Interdisciplinary  Studies. Volume 3 No 4. July 2014. Pages 429-433.
Yamin, Moh. Darsyah. 2015.  Peramalan Pola Data Musiman Dengan Model Winter’s dan ARIMA. Jurnal Value Added. Vol. 11 No 1.