## ANALISIS PERAMALAN TINGKAT JUMLAH TAMU MENGINAP MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING DI VILLA X DI DESA GOBLEG, KABUPATEN BULELENG TAHUN 2018
Kadek Sri Krisna Dewi 1 , Kadek Rai Suwena 2
Jurusan Pendidikan Ekonomi Universitas Pendidikan Ganesha Singaraja, Indonesia
Email: kadeksrikrisna.dewi@yahoo.com 1 , kadek.suwena@undiksha.co.id1 2
,

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat  jumlah  tamu  menginap  di  Villa  X tahun 2013 – 2017 dan kecenderungan tingkat jumlah tamu menginap dengan menggunakan metode single  exponential  smoothing di  Villa  X  tahun  2018.  Jenis  penelitian  ini  adalah penelitian deskriptif. Data dikumpulkan dengan metode dokumentasi dan wawancara. Analisis data  yang digunakan adalah analisis deret waktu ( time series ) dengan menggunakan metode single  exponential  smoothing. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  tingkat  jumlah  tamu menginap di  Villa  X  tahun  2013 –  2017  mengalami fluktuasi. Tingkat jumlah tamu menginap paling  tinggi  terjadi  pada  tahun  2015  sebanyak  3.283  orang  dan  tingkat  jumlah  tamu menginap  paling  rendah  terjadi  pada  tahun  2013  dengan  tingkat  jumlah  tamu  menginap sebesar  2.330  orang  sedangkan  kecenderungan  tingkat  jumlah  tamu  menginap  dengan menggunakan  metode single  exponential  smoothing di   Villa   X   tahun  2018   mengalami fluktuasi,  tingkat   jumlah   tamu   menginap  sebanyak   2.918   orang.  Tingkat   jumlah   tamu menginap tertinggi terjadi pada bulan Agustus sebanyak 389 orang sedangkan tingkat jumlah tamu menginap terendah terjadi pada bulan November sebanyak 119 orang.
Kata kunci : single exponential smoothing , tingkat jumlah tamu menginap.
.

## Abstract
This research is aimed to find the increase number of guest on Villa X from 2013 until 2017 and the tendency of guest who used single exponential smoothing method in Villa X on 2018. This research is descriptive research. The data was collected by using documentation and interview method. Data analysis was done by using time series data analysis with single exponential  smoothing method.  The  result  of  the  data  analysis  shows  that  the  tendency  of guest on Villa from 2013 until 2017 is fluctuating. The highest tendency of guest are showed on 2015, it was 3.283 guest and the lowest tendency of guest are showed on 2013 which has 2.330 guest, in the other hand, the tendency of guest who used single exponential smoothing method  in  Villa  on  2018  is  fluctuating  into  2.918  guest.  The  highest  number  of  guest  is showed  up  on  August  which  is  339  guest  and  the  lowest  number  of  guest  showed  up  on November which has 119 guest.
Key word : single exponential smoothing , tendency of guest..

## PENDAHULUAN
Perusahaan  memiliki  tiga  bidang didalam menjalankan usahanya yaitu perusahaan  dagang,  jasa  dan  industri. Dimana  salah  satu  perusahaan jasa  adalah usaha     akomodasi     yaitu     Villa,     yang
merupakan  salah  satu  dari  jenis-jenis akomodasi  komersial.  Menurut  Devi  (2016), akomodasi  komersial  adalah  akomodasi yang  didirikan  dan disusun  hanya  bertujuan untuk  mendapatkan  profit  atau  mencari keuntungan  yang  besar.  Menurut  Undang-
undang  RI  No.  10  tahun  2009,  industri pariwisata  merupakan  kumpulan  usaha pariwisata  yang  saling  terkait  dalam  rangka menghasilkan barang dan jasa bagi pemenuhan  kebutuhan  wisatawan  dalam penyelenggaraan    pariwisata.    Usaha dibidang perhotelan sangat populer dikalangan  para  wisatawan  karena  sarana untuk memfasilitasi wisatawan untuk menginap.
Dalam    dunia    usaha    manajemen sangat  diperlukan  dalam  mencapai  tujuan, manajemen  merupakan  suatu  proses  yang melibatkan         kegiatan         perencanaan, pengorganisasian, pengarahan, dan pengendalian      yang      dilakukan      untuk mencapai  sasaran  perusahaan  melalui pemanfaatan  sumber  daya  manusia  dan sumber  daya  lainnya  (Fuad,  dkk,  2000:92). Salah  satu  fungsi  dari  manajemen  adalah perencanaan, menurut Wilson perencanaan merupakan  salah  satu  proses  lain,  atau merubah  suatu  keadaan  untuk  mencapai mksud  yang  dituju  oleh  perencanaan  atau oleh orang/badan yang diwakili oleh perencanaan  itu.  Dalam  mengambil  suatu keputusan  perusahaan  harus  melakukan suatu  perencanaan  yang  tepat  dan  matang yang sesuai dengan tujuan yang diinginkan oleh suatu perusahaan. Selain kata perencanaan,   ada   salah   satu   kata   yang tidak  asing  yaitu  peramalan.  Peramalan merupakan  bagian  dari  perencanaan  itu sendiri,     dimana     sebelum     mengambil keputusan dalam membuat suatu perencanaan,   sebaiknya   terlebih   dahulu melakukan  peramalan.  Karena  dengan melakukan  peramalan  perusahaan  dapat memperoleh          informasi          mengenai perubahan dimasa yang akan datang.
Menurut                    Wignjosoebroto (2003:337),  peramalan  merupakan  suatu upaya untuk memperoleh gambaran mengenai  keadaan  suatu  perusahaan  pada masa  yang  akan  mendatang.  Ramalan tersebut  sangat  penting  bagi  perusahaan karena perusahaan bisa memprediksi langkah-langkah  apa  saja  yang  diambil dalam memenuhi keinginan  dari konsumen. Ramalan memang tidak selalu tepat 100 %, akan  tetapi  dengan  pemilihan  metode  yang tepat  dapat  membuat  peramalan  dengan tingkat kesalahan yang kecil.
Menurut  Nasution  &  Prasetyawan (2008:29), peramalan adalah memperkirakan    beberapa    kebutuhan dimasa  datang  yang  meliputi  kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas,  waktu dan lokasi  yang  dibutuhkan  dalam  rangka memenuhi  barang  atau  jasa.  Lebih  lanjut menurut Ishak (2010:104), peramalan merupakan  bagian  awal  dari  suatu  proses pengambilan suatu keputusan. Dari pengertian  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa peramalan  merupakan  suatu  usaha  untuk meramalkan  keadaan  dimasa  yang  akan datang  dengan  pengujian  keadaan  dimasa lalu  dan  untuk  pengambilan  keputusan. Aktivitas     peramalan    merupakan     bagian yang  sangat  penting  dari  perencanaan karena   dengan   peramalan   yang   akurat maka sumber daya akan dapat dialokasikan dengan efektif dan efisien.
Menurut Ishak (2010:107),
pentingnya  peramalan  bagi  tingkat  jumlah tamu   menginap   adalah   sebagai   upaya untuk memperkecil  risiko yang  timbul  akibat pengambilan     keputusan     dalam     suatu perencanaan    produksi.    Semakin    besar upaya  yang  dikeluarkan  tentu  risiko  yang dapat  dihindari  semakin  besar  pula.  Faktor- faktor  yang  dipertimbangkan  yaitu,  horizon peramalan,  tingkat  ketelitian,  ketersediaan data,  bentuk  pola  data,  biaya,  jenis  dari model,  mudah  tidaknya  penggunaan  dan aplikasinya.
Upaya  memperkecil  risiko  tersebut dibatasi oleh biaya  yang  dikeluarkan akibat mengupayakan  hal  tersebut.  Dalam  sistem peramalan,  penggunaan  berbagai  model peramalan  akan  memberikan  nilai  ramalan yang  berbeda  dan  derajat  dari  galat peramalan  yang  berbeda  pula.  Salah  satu seni  dalam  melakukan  peramalan  adalah memilih   model   peramalan   yang   terbaik yang mampu mengidentifikasi dan menanggapi pola aktivitas historis dari data.
Dalam  membuat  peramalan  atau menerapkan   suatu   peramalan   maka   ada beberapa  hal  yang  harus  dipertimbangkan yaitu.       ramalan       pasti       mengandung kesalahan,  artinya  peramalan  hanya  bisa mengurangi ketidakpastian yang akan terjadi,   tetapi   tidak   dapat   menghilangkan ketidakpastian tersebut, peramalan seharusnya  memberikan  informasi  tentang beberapa  ukuran  kesalahan,  artinya  karena
peramalan  pasti  mengandung  kesalahan, maka  adalah  penting  bagi  peramal  untuk menginformasikan seberapa besar kesalahan  yang  mungkin  terjadi,  dan peramalan  jangka  pendek  lebih  akurat dibandingkan  peramalan  jangka  panjang. Hal  ini  disebabkan  karena  pada  peramalan jangka pendek, faktor-faktor yang mempengaruhi  permintaan  relatif  masih konstan  sedangkan  masih  panjang  periode peramalan,  maka  semakin  besar  pula kemungkinan  terjadinya  perubahan  faktor- faktor yang mempengaruhi permintaan.
Pada   umumnya   peramalan   dapat dibedakan  dari  beberapa  segi  tergantung dari   cara   melihatnya   Apabila   dilihat   dari penyusunannya,  maka  peramalan  dapat dibedakan  atas  dua  macam,  yaitu  metode peramalan  kualitatif  dan  metode  peramalan kuantitatif.
Peramalan kualitatif umunya bersifat subjektif,   dipengaruhi   oleh   intuisi,   emosi, pendidikan,   dan   pengalaman   seseorang. Oleh  karena  itu,  hasil  peramalan  dari  satu orang    dengan    orang    yang    lain    dapat berbeda.   Meskipun   demikian,   peramalan dengan metode kualitatif tidak berarti hanya menggunakan  intuisi,  tetapi  juga  bisa mengikutsertakan model-model statistik sebagai  bahan  masukan  dalam  melakukan judgement (keputusan),    dan    dapat dilakukan  secara  perseorangan  maupun kelompok.
Pada  dasarnya  metode  peramalan kuantitatif   ini   dapat   dibedakan   atas   dua bagian,   yaitu.   Metode   peramalan   yang didasarkan  atas  penggunaan  analisa  pola hubungan  antara  variabel  yang  akan diperkirakan  dengan  variabel  waktu,  yang merupakan  deret  waktu  atau “ time  series ”. Dan  metode  peramalan  yang  didasarkan atas  penggunaan  analisa  pola  hubungan antara  variabel  yang  akan  diperkirakan dengan variabel
lain
yang mempengaruhinya,  yang  bukan waktu yang disebut  metode  korelasi  atau  sebab  akibat ( causal method ).
Menurut  Fahmi,  (2014:161)  proses peramalan   biasanya   terdiri   dari   langkah- langkah sebagai berikut.  penentuan tujuan. Langkah  pertama  terdiri  atas  penentuan macam   estimasi   yang   diinginkan.   Analis membicarakan     dengan     para     pembuat keputusan       untuk       mengetahui       apa
kebutuhan-kebutuhan mereka, dan menentukan,  pengembangan  model.  Dalam peramalan,  model  adalah  suatu  kerangka analitik    yang,    bila    dimasukan    data masukan,  menghasilkan  estimasi  penjualan di  waktu mendatang (atau variabel apa saja yang  diramal),  pengujian  model.  Nilai  suatu model  ditentukan  oleh  derajat  ketepatan hasil peramalan dengan kenyataan, penerapan model. Setelah pengujian, analisis menerapkan model dalam tahap ini, data   historik   dimasukkan   dalam   model untuk  menghasilkan  suatu  ramalan,  dan revisi    dan    evaluasi.    Perbaikan    mungkin perlu  dilakukan  karena  adanya  perubahan- perubahan dalam perusahaan atau lingkungannya,  seperti  tingkat  harga  produk perusahaan, karakteristik-karakteristik produk,  pengeluaran  pengiklanan,  tingkat pengeluaran pemerintah, kebijaksanaan moneter dan kemajuan teknologi.
Ukuran   akurasi    hasil    peramalan yang merupakan ukuran kesalahan peramalan merupakan ukuran tentang tingkat  perbedaan  antara  hasil  peramalan dengan    permintaan    yang    sebenarnya terjadi.  Ada  empat  ukuran  yang  biasa digunakan,  yaitu  rata-rata  deviasi  mutlak, rata-rata kuadrat kesalahan, rata-rata kesalahan peramalan, dan rata-rata persentase  kesalahan  absolut  (Nasution  & Prasetyawan, 2008:34).
Menurut   Nasution   &   Prasetyawan (2008:61), Langkah penting setelah peramalan     dibuat     adalah     melakukan verifikasi     peramalan     sedemikian     rupa sehingga  hasil  peramalan  tersebut  benar- benar  mencerminkan  data  masa  lalu  dan sistem  sebab  akibat  yang  mendasari permintaan  tersebut.  Sepanjang  aktualitas peramalan  tersebut  dapat  dipercaya,  hasil peramalan  akan  terus  digunakan.  Jika selama proses verifikasi tersebut ditemukan keraguan  validitas  metode  peramalan  yang digunakan,    harus    dicari    metode    lainnya yang  lebih  cocok.  Validitas  tersebut  harus ditentukan    dengan    uji    statistika    yang sesuai.  Banyak  alat  yang  dapat  digunakan untuk memverifikasi peramalan dan mendeteksi  perubahan  sistem  sebab  akibat yang  melatar  belakangi  perubahan  pola permintaan.  Bentuk  yang  paling  sederhana adalah  peta  kontrol  peramalan  yang  mirip dengan  peta  kontrol  kualitas.  Peta  kontrol
peramalan  ini  dapat  dibuat  dengan  dalam kondisi data yang tersedia minim.
Menurut  Handoko  (2012),  Metode  time series adalah  metode   yang   dipergunakan untuk  menganalisis  serangkaian  data  yang merupakan  fungsi  dari  waktu.  Metode  ini mengasumsikan     beberapa     pola     atau kombinasi  pola  selalu  berulang  sepanjang waktu,      dan      pola      dasarnya      dapat diidentifikasi  semata-mata  atas  dasar  data historis dari serial itu. Dengan analisis deret waktu     dapat     ditunjukkan     bagaimana permintaan  terhadap  suatu  produk  tertentu bervariasi    terhadap    waktu.    Sifat    dari perubahan  permintaan  dari  tahun  ke  tahun dirumuskan   untuk   meramalkan   penjualan pada  masa  yang  akan  datang.  Adapun metode  peramalan  yang  termasuk  model time   series   yaitu   metode   penghalusan, metode  proyeksi  kecenderungan  dengan regresi,  dan  metode  dekomposisi    (Ishak, 2010:124)
Menurut  Assauri  (2016:88),  Metode exponential  smoothing adalah  suatu  teknik rata-rata  bergerak  yang  rumit,  yang  secara relatif  masih  mudah  untuk  digunakan  dan dipahami.    Teknik    ramalan    ini,    pada dasarnya  adalah  suatu  teknik  perkiraan ramalan    rata-rata    bergerak    yang tertimbang,    dengan    suatu    fungsi exponential pada titik data  yang tertimbang. Teknik  prakiraan  ramalan exsponential smoothing, walaupun pada dasarnya dirumitkan oleh rata-rata bergerak tertimbang,  tetapi  dalam  penggunaannya masih  mudah.  Dalam  teknil  prakiraan ramalan   ini   menggunakan   catatan   data yang lalu yang lebih sedikit.
Menurut   Ishak   (2010:126),   pengertian dasar    dari    metode single    exponentia smoothing adalah    nilai    ramalan    pada periode  t+1  merupakan  nilai  aktual  pada periode  t  ditambah  dengan  penyesuaian yang  berasal  dari  kesalahan  nilai  ramalan yang terjadi pada periode tersebut.
Menurut    Render    &    Heizer    (2005), metode   ini   membutuhkan   nilai   alpha   (a) sebagai  nilai  parameter  pemulusan.  Bobot nilai  a  lebih  tinggi  diberikan  kepada  data yang  lebih baru,  sehingga nilai parameter a yang    sesuai    akan    memberikan    ramalan yang  optimal  dengan  nilai  kesalahan  ( error ) terkecil.  Untuk  mendapatkan  nilai  a  yang tepat pada umumnya dilakukan dengan trial
and  error (coba-coba)  untuk  menentukan nilai kesalalahan terendah. Nilai a dilakukan dengan membandingkan menggunakan interval pemulusan antara 0 < a < 1, yaitu a (0,1  sampai  dengan  0,9).  Metode  ini  hanya mampu  memberikan  ramalan  satu  periode ke  depan  dan  cocok  untuk  data  yang mengandung  unsur  stationer.  Karena  jika diterapkan  pada  serial  data  yang  memiliki trend  yang  konsisten,  metode exponential ini juga memberikan bobot yang relatif  lebih tinggi  pada  nilai  pengamatan  terbaru dibanding nilai-nilai periode sebelumnya
Metode  peramalan  merupakan  cara memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa  yang  akan  datang  secara  sistematis dan    pragmatis,    sehingga    metode peramalan  sangat  berguna  untuk  dapat memperkirakan secara sistematis dan pragmatis  atas  dasar  data  yang  relevan pada  masa  yang  lalu,  dengan  demikian metode peramalan diharapkan dapat memberikan  objektivitas  yang  lebih  besar. Disamping  itu  metode  peramalan  juga memberikan urutan pengerjaan dan pemecahan    atas    pendekatan    suatu masalah  dalam  peramalan,  sehingga  bila digunakan  pendekatan  yang  sama  atas permasalahan dalam suatu kegiatan peramalan,  maka  akan  didapat  dasar pemikiran  dan  pemecahan  yang  sama, karena  argumentasinya  sama.  Selain  itu, metode peramalan memberikan cara pengerjaan  yang  teratur  dan  terarah, sehingga dengan demikian dapat dimungkinkannya  penggunaan  teknik-teknik penganalisaan  yang  lebih  maju.  Dengan penggunaan  teknik-teknik  tersebut,  maka diharapkan dapat memberikan tingkat kepercayaan  dan  keyakinan  yang  lebih besar,  karena  dapat  diuji  dan  dibuktikan penyimpangan  atau  devisiasi  yang  terjadi secara ilmiah.
Menurut  Ishak  (2010:115)  metode perhitungan  peralaman  ada  dua  yaitu, metode  peramalan  kualitatif  dan  metode kuantitatif.  Selain  dari  dua  metode  tersebut ada  juga  metode time  series yaitu,  metode rata-rata    bergerak    ( moving    average ), metode exponential smoothing, dan metode kausal.  Dimana  metode  peramalan  sangat berguna, untuk membantu dalam mengadakan  pendekatan  analisa  terhadap tingkah  laku  atau  pola  dari  data  yang  lalu
sehingga    dapat    memberikan    cara pemikiran,   pengerjaan   dan   pemecahan yang  sistematis  dan  pragmatis,  serta memberikan  tingkat  keyakinan  yang  lebih besar  atas  ketepatan  hasil  ramalan  yang dibuat atau yang disusun.
Villa   X   adalah   resor   alam   yang mewah,    spa    dan    hotel    di    Bali    Utara diperkebunan  kopi  yang  terletak  di  dekat danau pusat Bali dan stasiun bukit munduk. Luas   lahan   Villa   tersebut   mencapai   5 hektar, yang terletak kawasan indah munduk,  Singaraja  Buleleng  Bali.   Resort dan  Spa  ini  terletak  di  Banjar  Dinas  Asa, Desa  Gobleg,  Kecamatan  Banjar,  Buleleng. Villa  X  memiliki fasilitas dari masing-masing kamar  yang  cukup  lengkap  diantaranya  : paket  selamat  datang,  teras  pribadi,  telpon genggam  pribadi,  CD,  ipod,  DVD  plyer,  TV layar  datar,  pengering  rambut,  fasilitas membuat   teh   dan   kopi,   jubah   mandi, sandal,  air  botol,  mini  bar,  meja  tulis, perlengkapan mandi, dan kotak keselamatan.    Villa    ini    menyediakan berbagai  jenis  kamar  yaitu  : garden  suite, villa,  one  bedroom  pool  villa,  two  bedroom coffe  villa,  two  bedroom  pool  villa,  four bedroom  pool  villa. Selain  memiliki  fasilitas yang cukup lengkap villa ini juga menyediakan pelayanan yang sangat lengkap  dengan mengutamakan kepuasaan dari   pelanggan.   Berbicara   tentang   villa, tentu  saja  yang  menjadi  produk  utamanya adalah  para  wisatawan,  dimana  para wisatawan  menjadi  salah  satu  faktor  utama untuk  melakukan  kegiatan  liburan  di  villa guna  menambah  keuntungan  yang  akan  di dapat oleh villa itu sendiri.
Pada  penelitian  awal,  dapat  dilihat bahwa  masalah  yang  dihadapi  oleh  Villa  X selama   lima   tahun   terakhir   adalah   tiap tahun  tingkat  jumlah  tamu  menginap  selalu mengalami  peningkatan  dan  penurunan. Tepatnya  tingkat  jumlah  tamu  menginap tahun  2013  sebesar  (55.84%),  tahun  2014 (67.15%), tahun 2015 (78.67%), tahun 2016 (82.17%),  tahun  2017  (66.95%).  Dari persentase  hasil  jumlah  tamu  menginap  di Villa X yang mengalami peningkatan adalah pada    tahun    2015    sebesar    78.67%    dan tahun  2016  sebesar  82.17%,  sedangkan pada tahun 2013, 2014, dan 2017 mengalami penurunan. Sebuah Villa membutuhkan  perencanaan  yang  matang
terhadap  jumlah  tamu  yang  menginap dengan  menggunakan  metode  peramalan yang  tepat  guna  untuk  memprediksi  hasil tingkat  jumlah  tamu  menginap  di  Villa dimasa  yang  akan  datang,  agar  dapat memberikan  keuntungan  yang  maksimal. Peramalan digunakan sebagai bahan pertimbangan  untuk  mengambil  keputusan yang  tepat,  agar  keputusan  yang  diambil tidak salah nantinya, sehingga Villa membutuhkan  infomasi  yang  realistis  dan terstruktur  dengan  rapi.  Dengan  peramalan yang  dibuat,  diharapkan  dapat  memberikan informasi  mengenai  keadaan  yang  akan terjadi dimasa mendatang. Sehingga perusahaan  jasa  seperti  Villa  dapat  lebih tepat dalam pengambilan keputusan manajemen    yang    berkaitan    dengan masalah  tingkat  tamu  menginap.  Untuk memperkirakan tingkat jumlah tamu menginap, villa ini hanya melakukan perkiraan  secara  tradisional  dan  tidak menggunakan  metode  sesuai  dengan  teori dari peramalan.
Dari  uraian  tersebut,  peneliti  tertarik untuk  meneliti  tingkat  jumlah  tamu  dengan mengangkat  judul “Analisis  Peramalan
Tingkat
Jumlah
Tamu Menginap
Menggunakan  Metode Single  Exponential Smoothing Di  Villa  X  Di  Desa  Gobleg, kabupaten Buleleng Tahun 2018 ”.

## METODE
Penelitian  ini  termasuk  dalam  jenis penelitian  deskripstif.  Penelitian  deskriptif merupakan  penelitian  yang  dilakukan  untuk mengetahui  nilai  masing-masing  variabel, baik  satu  variabel  atau  lebih  sifatnya independen  tanpa  membuat  hubungan maupun    perbandingan   dengan   variabel yang  lain (Sujarweni,2014:11). Penelitian ini dilakukan  untuk  mengetahui  peramalan tingkat  jumlah  tamu  menginap  dengan menggunakan  data time  series. Peramalan tingkat  jumlah  tamu  menginap  dengan menggunakan  metode single  exponential smoothing menggunakan rumus F t+1 = a X 1 +  (1 –  a)  F t-1 .  nilai  alpha  yang  digunakan dalam  metode  ini  a  =  0.5,  dan  data  yang digunakan  adalah  lima  tahun  terakhir  2013 –   2017.   Penelitian   ini   berlokasi   di   jalan Raya   Asah   Gobleg   Banjar   Dinas   Asah Desa Gobleg, Kecamatan Banjar, Buleleng.
Subjek  dalam  penelitian  ini  adalah Villa X . Objek dari penelitian ini adalah data jumlah  tingkat  tamu  menginap  lima  tahun terakhir (2013 – 2017).
Jenis   data   dalam   penelitian   ini adalah  menggunakan  data  kuantitatif.  Data kuantitatif  yang  diperoleh  dalam  penelitian ini  yaitu  tingkat  jumlah  tamu  menginap  dari tahun  2013 –  2017.  Sedangkan  sumber data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah    data    primer    dan    data    sekunder. Data  primer  adalah  data  yang  langsung berkaitan  dengan  objek  penelitian.  Data yang  diperoleh  dengan  cara  mengajukan wawancara dengan mengajukan pertanyaan  terkait  tentang  tingkat  jumlah tamu  menginap  dari  tahun  2013 –  2017. Data  sekunder  berupa  catatan  bulanan dan tahunan  tingkat  jumlah  tamu  menginap  dari tahun 2013 – 2017.
Metode  pengumpulan  data  yang digunakan    dalam    penelitian    ini    adalah dokumentasi dan wawancara. Dokumentasi dilakukan  dengan  mengamati  dokumen- dokumen     atau     catatan-catatan     yang tersimpan  di  Villa  X.  Data  yang  diperoleh melalui  teknik  dokumentasi  berupa  catatan tingkat  jumlah  tamu  menginap  dari  tahun 2013 –  2017.  Wawancara  adalah  teknik pengumpulan      data      dengan      melakukan tanya  jawab  dengan  pihak-pihak  terkait dengan tujuan penelitian dan untuk mencari penjelasan  mengenai  data  yang  hendak diteliti  yaitu  tingkat  jumlah  tamu  menginap dari tahun 2013 – 2017.
Metode    analisis    data    yang digunakan    dalam    penelitian    ini    adalah analisis  deret     waktu  ( time  series ),  yaitu data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu untuk   menggambarkan   kejadian   dimasa yang   akan   datang   (Supranto,   2000:214). Data time series dalam penelitian ini adalah data  tingkat  jumlah  tamu  menginap  dari tahun  2013 –  2017.  Peramalan  tingkat jumlah  tamu  menginap  dengan  dengan menggunakan  data time  series dengan metode single exponential smoothing. Menurut Ishak (2010:126), pengertian dasar dari  metode  ini  adalah  nilai  ramalan  pada periode  t+1  merupakan  nilai  aktual  pada periode  t  ditambah  dengan  penyesuaian yang  berasal  dari  kesalahan  nilai  ramalan yang  terjadi  pada  periode  tersebut.  Nilai
peramalan dapat dicari dengan menggunakan rumus berikut.
F t+1 = a X 1 + (1 – a) F t-1 .                            (1) (Ishak, 2010) Keterangan:
F t+1    = Ramalan untuk periode ke t+1 Xt         = Nilai rill periode ke t a =Bobot yang menunjukan konstanta penghalus (0 < a < 1)
F t-1     = Ramalan untuk periode ke t-1

## HASIL DAN PEMBAHASAN HASIL
Tingkat  Jumlah  Tamu  Menginap  Di Villa X Tahun 2013-2017
Villa    X    adalah    resor    alam    yang mewah,    spa    dan    hotel    di    Bali    Utara diperkebunan  kopi  yang  terletak  di  dekat danau pusat Bali dan stasiun bukit munduk. Luas    lahan    villa    tersebut    mencapai   5 hektar,    yang    terletak    kawasan    indah munduk,  Singaraja  Buleleng   Bali.   Resort dan  spa  ini  terletak  di  Banjar  Dinas  Asa, Desa  Gobleg,  Kecamatan  Banjar,  buleleng. Villa  ini  juga  menyediakan  berbagai  jenis kamar  yaitu  : garden  suite,  villa,  one bedroom   pool   villa,    two    bedroom    coffee villa,  two  bedroom  pool  villa,  four  bedroom pool  villa. Selain  memiliki  fasilitas  yang cukup  lengkap  villa  ini  juga  menyediakan pelayanan  yang  sangat  lengkap  dengan mengutamakan kepuasaan dari pelanggan.
Selama   lima   tahun   terakhir   tingkat jumlah    tamu    menginap    pada    Villa    X mengalami  peningkatan  dan  penurunan. Yang       menyebabkan       Villa       tersebut mengalami  masalah  adalah  karena  adanya tingkat    jumlah    tamu    yang    datang    tidak stabil,       sebuah       Villa       membutuhkan perencanaan  yang  sangat matang  terhadap jumlah    tamu    yang    menginap    dengan menggunakan   metode   peramalan   yang tepat guna untuk memperediksi hasil tingkat jumlah  tamu  menginap  dimasa  yang  akan datang,    agar    dapat    memberikan keuntungan yang maksimal. Selain itu, Villa juga  menyediakan  pelayanan  yang  cukup memuaskan  dengan  mengedepankan  pola kebersamaan  dan  tali  manajemen  kasih yang  terbuka  luas  untuk  seluruh  karyawan. Tingkat jumlah tamu menginap di Villa X tahun 2013-2017 dapat dilihat pada tabel 1.
peningkatan sebanyak 481 orang
Tabel 1 Tingkat jumlah tamu menginap di Villa X Tahun 2013-2017
Bulan Tingkat Jumlah Tamu Menginap Tahun 2013 - 2017 (Orang) 2013                2014                2015                2016                2017 Januari 91 152 180 170 200 Februari 72 170 269 204 209 Maret 152 158 162 195 290 April 172 218 221 194 170 Mei 217 244 273 232 333 Juni 208 236 273 261 268 Juli 292 334 397 407 355 Agustus 292 343 432 300 400 September 282 291 377 200 250 Oktober 270 282 324 170 170 November 157 211 206 286 102 Desember 125 163 169 294 129 Jumlah 2330 2802 3283 2913 2876 Sumber : Data Villa X Berdasarkan tabel 1 dapat dijelaskan  bahwa  tingkat  jumlah  tamu menginap  dari  tahun  2013 –  2017 berfluktuasi.  Total  tingkat  jumlah  tamu menginap      dari      tahun      2013      sampai dengan  2017  sebanyak  14.204  orang. Tingkat  jumlah  tamu  menginap  pada tahun  2013  sebanyak  2.330  orang  dan pada  tahun  2014  sebanyak  2.802  orang, mengalami  peningkatan  sebanyak  472 orang.   Tahun   2014   sebanyak   2.802 orang     ke     tahun     2015     mengalami
sehingga  tingkat  jumlah  tamu  menginap pada  tahun  2015  sebanyak  3.283.  Pada tahun  2016  sebanyak  2.913  orang mengalami   penurunan   2015   sebanyak 370  orang  serta  tahun  2017  sebanyak 2.876 orang mengalami penurunan kembali   sebanyak   37   orang.   Tingkat jumlah    tamu    menginap    paling    tinggi terjadi  pada  tahun  2015  sebanyak  3.283 orang  dan tingkat jumlah tamu menginap paling  rendah  terjadi  pada  tahun  2013 dengan  tingkat  jumlah  tamu  menginap sebesar 2.330 orang.
Tahun  2014  Tingkat  jumlah  tamu menginap  tertinggi  terjadi  pada  bulan Agustus sebanyak  343 orang dan tingkat jumlah  tamu  paling  rendah  yaitu  terjadi pada bulan Januari sebanyak  152 orang. Tahun 2015 tingkat jumlah tamu menginap paling tinggi terjadi pada bulan Agustus sebanyak  432 orang dan tingkat jumlah   tamu   menginap   paling   rendah
terjadi  pada  bulan  Maret  sebanyak  162 orang.  Tahun  2016  Tingkat  jumlah  tamu menginap paling tinggi terjadi pada bulan Juli  sebanyak  407  orang  dan  tingkat jumlah  tamu  menginap  paling  rendah terjadi  pada  bulan  Januari  dan  bulan Oktober  sebanyak  170  orang  sedangkan tahun    2017    tingkat    jumlah    tamu menginap paling tinggi terjadi pada bulan Agustus sebanyak  400  orang  dan  tingkat jumlah  tamu  menginap  paling  rendah terjadi  pada  bulan  November  sebanyak 102  orang.  Secara  umum  tingkat  jumlah tamu menginap selama lima tahun setiap bulannya berfluktuasi.
Kecenderungan   Tingkat   Jumlah Tamu  Menginap  Dengan  Menggunakan Metode Single  Exponential  Smoothing Di Villa X Tahun 2018
Berdasarkan  tabel  1  dapat  dilihat bahwa   tingkat   jumlah   tamu   menginap mengalami fluktuasi dari  bulan  ke  bulan yang terjadi pada tahun 2013-2017. Untuk itu metode yang sesuai digunakan untuk  meramal  adalah  metode single exponential smoothing.
F t+1 = a X 1 + (1 – a) F t – 1 (2) (Ishak, 2010)
Dimana :
F t+1 = Ramalan untuk periode ke t+1 X t = Nilai riil periode ke t a          =     Bobot     yang     menunjukan konstanta penghalus (0 < a < 1) F t-1 = Ramalan untuk periode ke t-1
No Tahun Hasil Jumlah Tamu/Tahun Hasil Peramala F t+1 = a X 1 + (1 1 2013 2330 2222 2 2014 2802 2783 3 2015 3283 3280 4 2016 2913 2851 5 2017 2876 2959 Ʃ 14204 14095 Dalam  peramalan  ini,  alpha  (a) yang    akan    dicoba    gunakan    dalam metode  ini  adalah  a  =  0.5,  dimana  F1  = peramalan  pada  periode  pertama  belum tersedia, maka untuk mengatasi masalah
ini  dapat  dilakukan  dengan  menetapkan nilai  F1  sama  dengan  nilai  data  periode pertama.  Hasil  jumlah  tamu  menginap tahun 2013-2017 dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2 Hasil Jumlah Tamu 2013 – 2017
n/Tahun – a) F t – 1
Dari hasil peramalan pada tahun 2018                     dapat dilihat pada tabel 3.

## .Tabel 3 Hasil Peramalan Tahun 2018
No                               Bulan                                       Peramalan                      Peramalan (dibulatkan) 1 Januari 224 224 2 Februari 206.75 207 3 Maret 269.75 270 4 April 200 200 5 Mei 292.25 292 6 Juni 284.25 284 7 Juli 333.25 333 8 Agustus 388.75 389 9 September 288 288 10 Oktober 190 190 11 November 119 119 12 Desember 122.25 122 Total 2.918.25 2.918 Dari   hasil   perhitungan peramalan adalah peramal 2.918   orang.   Hasil   perhitungan an  tahun  2018  dapat  dirumuskan
tahun    2018    dapat    disimpulkan    bahwa mengalami   peningkatan   dan   penurunan setiap  bulannya  dan  hasil  keseluruhannya
ramalan  baru  =  ramalan  periode  lalu  +  a (permintaan   aktual   periode   yang   lalu   - ramalan periode yang lalu).

## Pembahasan
Hasil  peramalan  tingkat  jumlah  tamu menginap  tahun  2018  mengalami  fluktuasi, dimana  bulan  Januari  diperkirakan  jumlah tamu  yang  datang  sebanyak  224  orang, bulan  Februari  sebanyak  206.75  orang dibulatkan  menjadi  207  orang,  bulan  Maret sebanyak  269.75  dibulatkan  menjadi  270 orang,  bulan  April  sebanyak  200  orang, bulan    Mei    sebanyak    292.25    orang dibulatkan  menjadi  292  orang,  bulan  Juni sebanyak  284.25  orang  dibulatkan  menjadi 284   orang,   bulan   Juli   sebanyak   333.25 orang  dibulatkan  menjadi  333  orang,  bulan
Agustus  sebanyak  388.75  orang  dibulatkan menjadi  389  orang,  bulan  September sebanyak 288 orang, bulan Oktober sebanyak  190  orang,  bulan  November sebanyak  119  orang  dan  bulan  Desember sebanyak  122.25  orang  dibulatkan  menjadi 122  orang,  jadi  total  keseluruhan  yang diperkirakan      akan      datang      sebanyak 2.918.25  orang  dibulatkan  menjadi  2.918 orang.  Dari  tiap  bulan  yang  diperkirakan memiliki selisih terhadap tahun sebelumnya yaitu tahun 2017, selisih pada bulan Januari sebanyak 24 orang, bulan Februari sebanyak  2  orang,  bulan  Maret  sebanyak
20  orang,  bulan  April  sebanyak  30  orang, bulan  Mei  sebanyak  41  orang,  bulan  Juni sebanyak 16 orang, bulan Juli sebanyak 22 orang,  bulan  Agustus  sebanyak  11  orang, bulan September sebanyak 38 orang, bulan Oktober sebanyak 20 orang, bulan November  sebanyak  17  orang,  bulan Desember sebanyak 7 orang.
Kecenderungan    naik    dan    turunnya tingkat jumlah tamu menginap terjadi dalam rentang   waktu   dari   tahun   2018   tersebut membuat gerakan naik turun atau berfluktuasi.     Dari     tahun     2018     yang mengalami  tingkat  jumlah  tamu  menginap tertinggi terjadi pada bulan Agustus sebanyak  389  orang  sedangkan  tingkat jumlah   tamu   menginap   terendah   terjadi
paling  tinggi  terjadi  pada  bulan  Agustus sebanyak   389   orang   dan   tingkat  jumlah tamu  menginap  paling  rendah  terjadi  pada bulan  November  sebanyak  119  orang. Ramalan  memang  tidak  selalu  tepat  100  % akan  tetapi  dengan  pemilihan  metode  yang tepat  dapat  membuat  peramalan  dengan tingkat    kesalahan    yang    kecil.    Grafik ramalan   tingkat   jumlah   tamu   menginap pada tahun 2018 dapat dilihat pada gambar 4.

## Tamu Menginap
3500
3000 pada bulan November sebanyak 119 orang. Hasil  tersebut  terjadi  karena  tingkat  jumlah tamu  menginap  dari  bulan  ke  bulan mengalami   fluktuasi   dan   tidak   bisa   di prediksi  secara  jelas.  Maka  dari  itu  hasil peramalan  tersebut,  menurut  Aulia  Ishak (2010:119),   salah   satu   komponen   yang mempengaruhi naik turunnya tingkat jumlah tamu   menginap   adalah   pola   musiman. Komponen   musim   menggambarkan   pola
2500 2000 1500 1000 500
0 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Peramalan Tamu
Menginap
penjualan  yang  berulang  setiap  periode, dimana  bisa  dijabarkan  kedalam  faktor cuaca, libur, atau kecenderungan perdagangan.  Maka  dari  itu,  tingkat  jumlah tamu  menginap  bisa  dipastikan  pada  saat liburan  akan  ramai  kunjungan  wisatawan baik domestik maupun mancanegara
Dari hasil peramalan adalah menggunakan  metode single  exponential smoothing. Menurut Aulia  Ishak  (2010:126), pengertian  dasar  dari  metode  ini  adalah nilai  ramalan  pada  periode  t+1  merupakan nilai aktual pada periode t ditambah dengan penyesuaian  yang  berasal  dari  kesalahan nilai  ramalan  yang  terjadi  pada  periode tersebut. Metode single exponential smoothing menggunakan rumus F t+1 = a X 1 + (1 – a) F t –  1, dalam peramalan ini alpha (a)   yang   digunakan   dalam   metode   ini adalah  a  =  0.5,  dimana  F1  =  peramalan pada   periode   pertama   belum   tersedia, maka  untuk  mengatasi  masalah  ini  dapat dilakukan   dengan   menetapkan   nilai   F1 sama  dengan  nilai  data  periode  pertama (X1).
Pada  tahun  2018  diprediksi  mengalami fluktuasi,   tingkat   jumlah   tamu   menginap
Gambar   4.   Grafik   ramalan   jumlah   tamu menginap tahun 2018.

## PENUTUP Simpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan pembahasan diatas, maka dapat disimpulkan  sebagai  berikut.  tingkat  jumlah tamu  menginap  di  Villa  X  tahun  2013 – 2017 mengalami fluktuasi.
Tingkat jumlah tamu menginap pada tahun    2013    sebanyak    2.330    orang    dan pada  tahun  2014  sebanyak  2.802  orang, mengalami  peningkatan  sebanyak  472 orang.  Tahun  2014  sebanyak  2.802  orang ke  tahun  2015  mengalami  peningkatan sebanyak   481   orang   sehingga   tingkat jumlah  tamu  menginap  pada  tahun  2015 sebanyak    3.283.    Pada    tahun    2016 sebanyak 2.913 orang mengalami penurunan  2015  sebanyak  370  orang  serta tahun 2017 sebanyak 2.876 orang mengalami   penurunan   kembali   sebanyak 37  orang.  Tingkat  jumlah  tamu  menginap paling    tinggi    terjadi    pada    tahun    2015 sebanyak  3.283  orang  dan  tingkat  jumlah
tamu  menginap  paling  rendah  terjadi  pada tahun  2013  dengan  tingkat  jumlah  tamu menginap  sebesar  2.330  orang.  Dan Kecenderungan tingkat jumlah tamu menginap  dengan  menggunakan  metode single    exponential    smoothing di    Villa    X tahun  2018  mengalami  fluktuasi,  dimana bulan    Januari    diperkirakan    jumlah    tamu yang  datang  sebanyak  224  orang,  bulan Februari  sebanyak  206.75  orang  dibulatkan menjadi  207  orang,  bulan  Maret  sebanyak 269.75 dibulatkan menjadi 270 orang, bulan April  sebanyak  200  orang,  bulan  Mei sebanyak  292.25  orang  dibulatkan  menjadi 292  orang,  bulan  Juni  sebanyak  284.25 orang  dibulatkan menjadi  284  orang,  bulan Juli  sebanyak  333.25  orang  dibulatkan menjadi    333    orang,    bulan    Agustus sebanyak  388.75  orang  dibulatkan  menjadi 389  orang,  bulan  September  sebanyak  288 orang,  bulan  Oktober  sebanyak  190  orang, bulan  November  sebanyak  119  orang  dan bulan  Desember  sebanyak  122.25  orang dibulatkan   menjadi   122   orang,   jadi   total keseluruhan yang diperkirakan akan datang sebanyak     2.918.25     orang     dibulatkan menjadi 2.918 orang.

## Saran
Berdasarkan  simpulan  diatas,  maka dapat  dikemukakan  beberapa  saran  yaitu. Bagi  pihak  Villa  X,  diharapkan  agar  dapat lebih memperhatikan kembali tingkat jumlah tamu  menginap,  sehingga  tidak  terjadi  lagi fluktuasi dimana perusahaan dapat
mengantisipasi keadaan
dimasa mendatang  sehingga  risiko  kegagalan  dan kerugian  bisa  diminimalkan.     Hal  ini  dapat dilakukan    dengan    cara    meningkatkan jumlah  tamu  menginap  serta  memberikan pelayanan  yang  terbaik  agar  nantinya  para wisatawan  yang  datang  merasa  puas dengan  pelayanan  yang  sudah  diberikan. dan bagi peneliti selanjutnya, yang melakukan    penelitian    yang    sama diharapkan  dapat  mengembangkan  metode atau  menggunakan  metode  yang  lain  agar lebih  baik  untuk  hasil  yang  diperoleh sehingga  nantinya  dapat  dibandingkan dengan  penelitian  ini.Selain  itu,  penelitian ini  perlu  dikembangkan  dengan  referensi lainnya   agar   penelitian   selanjutnya    di bidang pariwisata dapat dikembangkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Assauri,  Sofjan.  2016. Manajemen  Operasi
Produksi Pencapaian Sasaran Organisasi Berkesinambungan. Jakarta: Rajawali Pers. Devi,  Emmita.  2016. Pengantar  Akomodasi Dan Restoran. Yogyakarta: Deepublish. Fahmi,  Irham.  2014. Manajemen  Produksi dan Operasi.
Bandung: CV.
Alfabeta.
Fuad,  M.  Christine,  H.  Nurlela,  Sugiarto, Paulus,  Y,  EP.  2000. Pengantar Bisnis. Jakarta: PT. Gramedia
Putaka Utama.
Handoko,    Hani    T.    2012. Dasar-Dasar Manajemen         Produksi         Dan Operasional. Yogyakarta: BPFE. Ishak,   Aulia.   2010. Manajemen   Operasi . Yogyakarta: Graha Ilmu.
Nasution, Arman Hakim & Prasetyawan, Y.
2008. Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Edisi
Pertama. Yogyakarta: Graha Ilmu. Render,  B.  &  Heizer,  J.  2005. Manajemen Operasi. Jakarta: Salemba Empat. Sujerweni,      Wiratna.      2014. Metode Penelitian   Lengkap,   Praktis,   dan Mudah  Dipahami. Yogyakarta:  PT Pusaka Baru. Supranto,   J.   2000. Statistik   Teori   dan Aplikasi  Edisi  Keenam. Jakarta: Erlangga.
Undang-undang  Republik  Indonesia  no  10 tahun              2009              tentang Kepariwisataan. 2009. Jakarta. Wignjosoebroto, Sritomo. 2003. Pengantar Teknik  &  Manajemen  Industri, Edisi Pertama. Jakarta: Guna Widya