Pembangunan Website Pemantauan Pendapatan Hotel dan Model Prediksi Pendapatan pada PT Aryaduta International Management

Giansanto, Richie (2026) Pembangunan Website Pemantauan Pendapatan Hotel dan Model Prediksi Pendapatan pada PT Aryaduta International Management. Pro-Step Report, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Download (4MB)
	PDF BAB_I.pdf Download (212kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (276kB)
	PDF BAB_III.pdf Restricted to Registered users only Download (10MB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (208kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (209kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (8MB)
	PDF LEMBAR_PENGESAHAN.pdf Restricted to Registered users only Download (52kB)

Abstract

PT Aryaduta International Management mengelola sepuluh properti hotel yang tersebar di berbagai kota di Indonesia. Pengelolaan data operasional yang sebelumnya tersebar di berbagai sistem terpisah menyulitkan tim manajemen dalam memantau kinerja seluruh properti secara efisien dan terpusat. Untuk mengatasi tantangan tersebut, dibangun Aryaduta Console, yaitu dashboard berbasis web yang memungkinkan pemantauan dan pengelolaan operasional hotel secara terpusat dalam satu antarmuka. Implementasi dashboard dilakukan menggunakan Laravel sebagai backend, Nuxt sebagai frontend, serta PostgreSQL sebagai basis data. Autentikasi pengguna diimplementasikan menggunakan protokol Google OAuth yang terintegrasi dengan Laravel Sanctum. Selain pembuatan dashboard, disusun pula model machine learning berbasis ensemble (LightGBM, XGBoost, CatBoost) untuk memprediksi pendapatan dan jumlah kamar terjual berdasarkan data OTB harian dari seluruh properti. Hasilnya, Aryaduta Console kini beroperasi di seluruh sepuluh properti Aryaduta sebagai dashboard terpusat untuk pemantauan kinerja aktual serta pengelolaan data budget dan forecast. Secara terpisah, model machine learning untuk prediksi pendapatan harian juga telah beroperasi pada seluruh properti dan menghasilkan rekomendasi prediksi pada halaman Closing Estimate.

Item Type:	Technical Report (Pro-Step Report)
Creators:	Giansanto, Richie (00000076847)
Contributors:	Gunawan, Dennis (0320059001)
Keywords:	dashboard perhotelan, ensemble machine learning, forecasting pendapatan, pemantauan pendapatan hotel, pembuatan website
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Date Deposited:	17 Jul 2026 11:57
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/47679

Actions (login required)

View Item