Abstract:In this era decentralization, there has been an increasing transfer authority from central government to local government. As a result, some aspects of tourism management have been transferred to local level. This study uses the authority of the Berau local government to illustrate this. Using a descriptive case study with focuses on 7 sub-districts in the Berau Regency, the data were taken by personal observations made through visits and in depth interviews with the regent, head of culture and tourism office and 7 chiefs as the key informants. It was found that the Berau local government give limited authority to the subdistrict offices to manage tourism in local areas, however, they do not provide adequate funding for tourism development. They are required to coordinate with the Culture and Tourism Office (CTO) in the Berau Regency. This leads to delays in the development of tourism. This can be seen in public facilities which are not properly maintained, and potential tourist attractions which are not recognized as such, and have not been taken over and maintained by the government. It is suggested that the Berau Local government should transfer authority to the sub-district offices for the sake of efficiency since they posses greater understanding of their areas of responsibility.
Toko dan supplier daging sapi Hari®Zim adalah toko yang menjual berbagai jenis daging sapi seperti jenis daging serloin, tenderloin, lidah, gandik, paru, buntut potong, iga potong, otak, kaki A (kaki matang), kaki b (kaki lepas tulang), kaki c (kaki kerok bulu), kulit, jantung, frozzen AMH, frozzen LVRN, tahu campur, dan rawonan. Toko ini berdiri pada tahun 2012. Namun, selama ini target penjualan untuk masa depan tidak obyektif karena masih berbasis pada manajemen intuitif dan masih dipengaruhi oleh pendapat atau perasaan pembuatnya. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah sistem yang dapat membantu manajemen untuk menentukan target penjualan di masa depan secara lebih obyektif, sehingga penentuan target penjualan bisa lebih akuntabel. Selama ini toko daging sapi Hari®Zim dalam pengelolahan stok daging tidak dinamis atau tidak disesuaikan dengan perkiraan penjualan berikutnya karena belum menggunakan sistem prediksi. Oleh karena itu perlu adanya suatu sistem yang dapat memprediksi penjualan daging tersebut. Dalam penelitian ini, permasalahan yang akan dibahas adalah menguji apakah model peramalan time series dengan menggunakan metode Trend Least Square yang akan digunakan sudah sesuai dengan kondisi perusahaan, sehingga Toko daging sapi Hari®Zim tetap eksis dalam menghadapi persaingan usaha yang sejenis. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data primer berupa data penjualan daging sapi periode Januari 2015 – Mei 2017 pada toko daging sapi Hari®Zim Malang. Pengujian sistem dilakukan tiga kali, masing-masing uji komposisi menggunakan jumlah data pelatihan yang berbeda. Kemudian akan dibandingkan dengan data penjualan aktual untuk mengetahui hasil peramalan terbaik dan mendapatkan nilai kesalahan peramalan terkecil dengan Mean Absolute Presentase Error (MAPE). Kesalahan perkiraan terbaik ditemukan pada tes ketiga dengan menggunakan data pelatihan 9 bulan dan di dapatkan hasil perhitungan MAPE sebesar 0,022251 (2%). Berdasarkan hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa jumlah data yang digunakan mempengaruhi Mean Absolute Presentase Error (MAPE). Aplikasi yang dikembangkan dapat di rekomendasikan untuk menentukan jumlah stok bulan berikutnya pada Toko daging sapi Hari®Zim.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.