基于ARIMA方法预测巴厘岛酒店等级的客房入住率

I. G. A. D. Indradewi, N. Mulyani, W. G. S. Parwita
{"title":"基于ARIMA方法预测巴厘岛酒店等级的客房入住率","authors":"I. G. A. D. Indradewi, N. Mulyani, W. G. S. Parwita","doi":"10.24114/cess.v7i2.33959","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Bali merupakan destinasi wisata di Indonesia yang diminati oleh wisatawan dan didukung oleh ketersediaan hotel yang memadai. Covid-19 yang melanda dunia termasuk Bali telah mengakibatkan tingkat penghunian kamar (TPK) hotel mengalami penurunan drastis. Oleh karena itu, perlu upaya untuk kembali menaikkan rata-rata TPK hotel. Salah satu langkah awal yang yang diharapkan mampu berkontribusi dalam upaya ini adalah dengan melakukan peramalan TPK hotel. Hasil peramalan dengan metode ARIMA diperoleh hasil bahwa pada hotel bintang lima, model terbaik yang diperoleh yakni model ARIMA (0,1,1) dengan MSE sebesar 39,65% dan MAPE sebesar 80,83%. Pada hotel bintang empat, model terbaik yang diperoleh yakni model ARIMA (1,0,2) dengan MSE sebesar 24,14% dan MAPE sebesar 60,14%. Pada hotel bintang tiga, model terbaik yang diperoleh yakni model ARIMA (1,0,0) dengan MSE sebesar 25,57% dan MAPE sebesar 59,11%. Pada hotel bintang dua, model terbaik yang diperoleh untuk model ARIMA (1,0,0) dengan MSE sebesar 15,15% dan MAPE sebesar 70,14%. Model ARIMA (1,0,1) pada hotel bintang dua menghasilkan MSE sebesar 13,29% dan MAPE sebesar 68,00%. Pada hotel bintang satu, model terbaik yang diperoleh yakni model ARIMA (1,0,0) dengan MSE sebesar 23,73% dan MAPE sebesar 431,12%. Model ARIMA (1,0,1) pada hotel bintang satu menghasilkan MSE sebesar 19,49% dan MAPE sebesar 555,28%.","PeriodicalId":53361,"journal":{"name":"CESS Journal of Computer Engineering System and Science","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-07-07","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Forecasting Room Occupancy Rates Based on Hotel Class in Bali Using the ARIMA Method\",\"authors\":\"I. G. A. D. Indradewi, N. Mulyani, W. G. S. Parwita\",\"doi\":\"10.24114/cess.v7i2.33959\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Bali merupakan destinasi wisata di Indonesia yang diminati oleh wisatawan dan didukung oleh ketersediaan hotel yang memadai. Covid-19 yang melanda dunia termasuk Bali telah mengakibatkan tingkat penghunian kamar (TPK) hotel mengalami penurunan drastis. Oleh karena itu, perlu upaya untuk kembali menaikkan rata-rata TPK hotel. Salah satu langkah awal yang yang diharapkan mampu berkontribusi dalam upaya ini adalah dengan melakukan peramalan TPK hotel. Hasil peramalan dengan metode ARIMA diperoleh hasil bahwa pada hotel bintang lima, model terbaik yang diperoleh yakni model ARIMA (0,1,1) dengan MSE sebesar 39,65% dan MAPE sebesar 80,83%. Pada hotel bintang empat, model terbaik yang diperoleh yakni model ARIMA (1,0,2) dengan MSE sebesar 24,14% dan MAPE sebesar 60,14%. Pada hotel bintang tiga, model terbaik yang diperoleh yakni model ARIMA (1,0,0) dengan MSE sebesar 25,57% dan MAPE sebesar 59,11%. Pada hotel bintang dua, model terbaik yang diperoleh untuk model ARIMA (1,0,0) dengan MSE sebesar 15,15% dan MAPE sebesar 70,14%. Model ARIMA (1,0,1) pada hotel bintang dua menghasilkan MSE sebesar 13,29% dan MAPE sebesar 68,00%. Pada hotel bintang satu, model terbaik yang diperoleh yakni model ARIMA (1,0,0) dengan MSE sebesar 23,73% dan MAPE sebesar 431,12%. Model ARIMA (1,0,1) pada hotel bintang satu menghasilkan MSE sebesar 19,49% dan MAPE sebesar 555,28%.\",\"PeriodicalId\":53361,\"journal\":{\"name\":\"CESS Journal of Computer Engineering System and Science\",\"volume\":null,\"pages\":null},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2022-07-07\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"CESS Journal of Computer Engineering System and Science\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.24114/cess.v7i2.33959\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"CESS Journal of Computer Engineering System and Science","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.24114/cess.v7i2.33959","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

巴厘岛是印尼的一个旅游胜地,游客对巴厘岛感兴趣,酒店提供充足的支持。包括巴厘岛在内的全球Covid-19已经导致酒店的住房率大幅下降。因此,需要努力重新提高酒店的平均TPK。希望在这一努力中做出贡献的第一步是酒店的gpa。该方法与ARIMA的方法相匹配的结果是,在五星级酒店,拥有39.65%的MSE和80.83%的MAPE模型的最佳模型是ARIMA(0.1.1)。在四星级酒店,最热门的模型是ARIMA (1.2), MSE为24%,MAPE为60.14%。在三星级酒店,最好的模型是ARIMA (1.0), MSE为2557%,MAPE为59.11%。在二星级酒店,最好的模型是ARIMA(1.0)的型号,MSE为15.15%,MAPE为70.14%。双星酒店的ARIMA(1.1)模型产生了13.29%的MSE和68.00%的MAPE。在一星酒店,最好的模型是ARIMA (1.0), MSE为23.73%,MAPE为431.12%。一星酒店的模型ARIMA(1.1)提供了1949%的MSE和555.28%的MAPE。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
Forecasting Room Occupancy Rates Based on Hotel Class in Bali Using the ARIMA Method
Bali merupakan destinasi wisata di Indonesia yang diminati oleh wisatawan dan didukung oleh ketersediaan hotel yang memadai. Covid-19 yang melanda dunia termasuk Bali telah mengakibatkan tingkat penghunian kamar (TPK) hotel mengalami penurunan drastis. Oleh karena itu, perlu upaya untuk kembali menaikkan rata-rata TPK hotel. Salah satu langkah awal yang yang diharapkan mampu berkontribusi dalam upaya ini adalah dengan melakukan peramalan TPK hotel. Hasil peramalan dengan metode ARIMA diperoleh hasil bahwa pada hotel bintang lima, model terbaik yang diperoleh yakni model ARIMA (0,1,1) dengan MSE sebesar 39,65% dan MAPE sebesar 80,83%. Pada hotel bintang empat, model terbaik yang diperoleh yakni model ARIMA (1,0,2) dengan MSE sebesar 24,14% dan MAPE sebesar 60,14%. Pada hotel bintang tiga, model terbaik yang diperoleh yakni model ARIMA (1,0,0) dengan MSE sebesar 25,57% dan MAPE sebesar 59,11%. Pada hotel bintang dua, model terbaik yang diperoleh untuk model ARIMA (1,0,0) dengan MSE sebesar 15,15% dan MAPE sebesar 70,14%. Model ARIMA (1,0,1) pada hotel bintang dua menghasilkan MSE sebesar 13,29% dan MAPE sebesar 68,00%. Pada hotel bintang satu, model terbaik yang diperoleh yakni model ARIMA (1,0,0) dengan MSE sebesar 23,73% dan MAPE sebesar 431,12%. Model ARIMA (1,0,1) pada hotel bintang satu menghasilkan MSE sebesar 19,49% dan MAPE sebesar 555,28%.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
40
审稿时长
4 weeks
期刊最新文献
Implementation of the Multimedia Development Life Cycle in Making Educational Games About Indonesia Data Mining Algorithm Decision Tree Itterative Dechotomiser 3 (ID3) for Classification of Stroke Implementation of Weight Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) on the Selection of Online English Course Platforms Usability of Brain Tumor Detection Using the DNN (Deep Neural Network) Method Based on Medical Image on DICOM Performance Comparison Analysis of Multi Prime RSA and Multi Power RSA
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1