การพยากรณ์และการวางแผนความต้องการสำหรับโรงแรมและที่พักสำหรับนักท่องเที่ยวกลุ่มเป้าหมายหลักที่มาเที่ยวพื้นที่เป้าหมายในกรุงเทพมหานคร หลังการแพร่ระบาดของโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019
คำสำคัญ:
การวางแผนและการพยากรณ์ความต้องการ, การวิเคราะห์อนุกรมเวลา, ค่าเฉลี่ยของค่าสัมบูรณ์เปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อน, การออกแบบการทดลองบทคัดย่อ
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์หาเทคนิคการพยากรณ์ความต้องการที่เหมาะสมสำหรับการพยากรณ์จำนวนนักท่องเที่ยวที่มาเที่ยวและพักในกรุงเทพมหานคร โดยประยุกต์ใช้การออกแบบการทดลองเพื่อหาวิธีการพยากรณ์ที่เหมาะสมที่สุดใน Optimization Experiment สำหรับการออกแบบการทดลองได้มีการใช้วิธีการออกแบบการทดลองแบบ RCBD และการวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) จากการวิเคราะห์ความแปรปรวนพบว่า วิธีการพยากรณ์มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติต่อค่าเฉลี่ยของค่าสัมบูรณ์เปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนของการพยากรณ์ (Mean Absolute Percentage Error: MAPE) จากแผนภาพ Main Effects Plots พบว่า วิธีการพยากรณ์ที่เหมาะสมคือวิธี Winters’ Method ที่มีค่า Seasonal Length จำนวน 12 เดือน ซึ่งเป็นวิธีการพยากรณ์ที่เหมาะสมสำหรับการพยากรณ์จำนวนนักท่องเที่ยวในกรุงเทพมหานครที่มีข้อมูลจำนวนนักท่องเที่ยวเป็นแบบฤดูกาล นอกจากนี้ ได้ดำเนินการทดสอบ Confirmation Test โดยใช้การทดสอบ Paired T-Test และพบว่า ค่าเฉลี่ยของ MAPE ที่ใช้วิธี Winters’ Method มี ค่าน้อยกว่าค่าเฉลี่ยของ MAPE ที่ใช้วิธี Moving Average อย่างมีนัยสำคัญ และสามารถสรุปได้ว่าค่าเฉลี่ยของค่า MAPE ที่ได้จากการใช้วิธี Winters’ Method มีค่าลดลงร้อยละ 93.4 เมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยของค่า MAPE ที่ได้จากการใช้วิธี Moving Average
เอกสารอ้างอิง
กระทรวงการท่องเที่ยวและกีฬา. (2565). รายงานสถิติด้านการท่องเที่ยวปี 2565. สำนักปลัดกระทรวงการท่องเที่ยวและกีฬา.
Apriyanti, M. E. (2023). Government strategy to recover the tourism sector affected by the COVID-19 pandemic. International Journal of Multidisciplinary: Applied Business and Education Research, 4(1), 90–106. https://doi.org/10.11594/ijmaber.04.01.11
Asilahijani, H., Steiner, S. H., & MacKay, R. J. (2010). Reducing variation in an existing process with robust parameter design. Quality Engineering, 22, 30–45. https://doi.org/10.1080/08982110903381889
Box, G. E. P., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C., & Ljung, G. M. (2015). Time series analysis: Forecasting and control (D. J. Balding, N. A. C. Cressie, G. M. Fitzmaurice, G. H. Givens, H. Goldstein, G. Molenberghs, D. W. Scott, A. F. M. Smith, R. S. Tsay, & S. Weisberg (Eds.), 5th ed.). John Wiley and Sons.
Dean, A., Voss, D., & Draguljic, D. (2017). Design and analysis of experiments (2nd ed.). Springer.
Goos, P., & Jones, B. (2011). Optimal design of experiments: A case study approach. John Wiley & Sons.
Gössling, S., Scott, D., & Hall, C. M. (2020). Pandemics, tourism and global change: A rapid assessment of COVID-19. Journal of Sustainable Tourism, 29(1), 1–20. https://doi.org/10.1080/09669582.2020.1758708
Kumar, P. & Ekka, P. (2024). Statistical analysis of the impacts of COVID-19 pandemic on the small and large-scale tourism sectors in developing countries. Environment, Development and Sustainability: A Multidisciplinary Approach to the Theory and Practice of Sustainable Development, Springer, 26(4), 9625-9659. https://doi.org/10.1007/s10668-023-03112-4
Makridakis, S. G., Wheelwright, S. C., & Hyndman, R. J. (1998). Forecasting: Methods and applications. John Wiley & Sons.
Montgomery, D. C. (2019a). Introduction to statistical quality control (6th ed.). John Wiley & Sons.
Montgomery, D. C. (2019b). Design and analysis of experiments (10th ed.). John Wiley & Sons.
Montgomery, D. C., & Runger, G. C. (2014). Applied statistics and probability for engineers (6th ed.). John Wiley & Sons.
Schlueter, A., & Geyer, P. (2018). Linking BIM and design of experiments to balance architectural and technical design factors for energy performance. Automation in Construction, 86, 33-43. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2017.10.021
Yu, P., Low, M. Y., & Zhou, W. (2018). Design of experiments and regression modelling in food flavour and sensory analysis: A review. Trends in Food Science & Technology, 71, 202-215. https://doi.org/10.1016.j.tifs.2017.11.013
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2025 วารสารบริหารธุรกิจและการจัดการปริทัศน์
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความที่ได้รับการตีพิมพ์จะเป็นลิขสิทธิ์ของวารสารธุรกิจปริทัศน์
ข้อความที่ปรากฏในบทความแต่ละเรื่องในวารสารวิชาการเล่มนี้เป็นความคิดเห็นส่วนตัวของผู้เขียนแต่ละท่านไม่เกี่ยวข้องกับมหาวิทยาลัยหัวเฉียวเฉลิมพระเกียรติ และคณาจารย์ท่านอื่น ๆ ในมหาวิทยาลัยฯ แต่อย่างใด ความรับผิดชอบองค์ประกอบทั้งหมดของบทความแต่ละเรื่องเป็นของผู้เขียนแต่ละท่าน หากมีความผิดพลาดใด ๆ ผู้เขียนแต่ละท่านจะรับผิดชอบบทความของตนเองแต่ผู้เดียว
