Mekari Insight
- AI dalam industri pariwisata adalah proses penerapan kecerdasan buatan untuk mendukung perencanaan perjalanan wisatawan, serta meningkatkan efisiensi layanan dan pengelolaan data operasional.
- AI bisa mendukung reservasi, pengelolaan komunikasi lintas kanal, prediksi permintaan, perencanaan tenaga kerja hingga deteksi anomali keuangan.
- Penggunaan software ekosistem terpadu menjadi solusi bagi perusahaan hospitality untuk mengelola kebutuhan SDM, pelanggan hingga keuangan dalam bisnis pariwisata.
Indonesia menempati posisi teratas dunia dalam antusiasme wisatawan terhadap kecerdasan buatan (AI).
Skala peluangnya sejalan dengan ukuran industrinya. World Travel & Tourism Council mencatat sektor pariwisata nasional menyumbang hingga 5,5% PDB, setara IDR1.269,8 triliun sepanjang 2025.
Kondisi tersebut membuat pembahasan AI menjadi topik wajib. Bagi organisasi pariwisata berskala besar, tantangan utamanya adalah menentukan titik implementasi yang memberi nilai bisnis tanpa menambah silo data sistem atau mengganggu operasi yang sudah berjalan.
Anda tidak perlu mengganti sistem PMS atau ERP yang sudah berjalan untuk memulai. Langkah yang lebih realistis adalah merapikan dan menghubungkan data operasional serta SDM lintas properti, lalu membangun use case AI dengan konteks data yang lebih lengkap.
Artikel ini akan membahas AI dalam pariwisata, urgensi, use case penerapan hingga strategi implementasi bertahap untuk bisnis pariwisata dengan banyak cabang.
AI dalam Industri Pariwisata
AI dalam pariwisata adalah penerapan kecerdasan buatan untuk mendukung perencanaan perjalanan, meningkatkan efisiensi layanan, serta membantu pengelolaan dan promosi destinasi.
Cakupannya luas, mulai dari perencanaan liburan yang sangat personal bagi wisatawan hingga efisiensi operasional hospitality, seperti hotel, restoran, dan penerbangan.
Baca Juga: Apakah AI Bisa Dipercaya? Ini PertimbangannyaUrgensi Adopsi AI dalam Pariwisata Saat Ini
Pemerintah mencatat kontribusi pariwisata terhadap PDB nasional mencapai 4% pada 2024 (Kementerian Koordinator Bidang Perekonomian RI, 2025), dan momentumnya terus menguat memasuki 2025–2026.
Ada beberapa alasan mengapa organisasi pariwisata perlu mulai mengevaluasi peran AI secara lebih serius.
1. Indonesia Memimpin dalam Antusiasme Wisatawan terhadap AI
Sebanyak 96% wisatawan Indonesia terbuka terhadap fitur AI di hotel, menjadikan Indonesia sebagai negara dengan tingkat keterbukaan tertinggi secara global (SiteMinder).
Riset yang sama juga menempatkan Indonesia dalam kelompok pengadopsi dengan penggunaan AI untuk riset akomodasi tumbuh hampir empat kali lipat dibanding tahun sebelumnya.
Untuk bisnis hospitality, perubahan perilaku ini berarti ekspektasi pelanggan terhadap kecepatan, personalisasi, dan akses informasi mulai ikut berubah. Teknologi kini menjadi penentu pengalaman tamu dan kesiapan bisnis untuk merespons kebutuhan tersebut.
2. Adopsi AI di Indonesia Sudah Memiliki Momentum Komersial
AI di Indonesia tidak hanya dibicarakan dalam konteks kebijakan atau eksperimen teknologi.
Menariknya, sebanyak 80% pengguna Indonesia berinteraksi dengan AI setiap hari, sedangkan pendapatan aplikasi berbasis AI tumbuh 127% dibanding tahun sebelumnya (Google, Temasek & Bain & Company).
Momentum ini menunjukkan bahwa penggunaan AI sudah makin dekat dengan aktivitas harian konsumen.
Untuk itu, Anda perlu mempertimbangkan bagaimana perubahan tersebut akan mempengaruhi cara wisatawan mencari informasi, membandingkan layanan, dan mengambil keputusan perjalanan.
3. Skala Ekonomi Pariwisata Memperbesar Nilai dari Perbaikan Efisiensi
Dengan kontribusi mencapai 5,5% terhadap PDB nasional, perbaikan efisiensi dalam skala kecil pun dapat menghasilkan dampak yang besar secara absolut.
Sektor ini juga menopang hampir 14 juta lapangan kerja. Karena itu, peningkatan efisiensi sebesar 1%-2% tidak dapat dipandang hanya sebagai angka marginal ketika diterapkan pada operasi berskala luas.
Bagi bisnis enterprise, pertanyaannya bukan sekadar apakah AI dapat menghemat waktu. Hal yang lebih penting adalah proses mana yang memiliki volume, biaya, atau kompleksitas cukup besar sehingga perbaikannya benar-benar layak dijadikan prioritas investasi.
4. Perusahaan Travel Global Mulai Bergerak ke Tahap Produksi
Di tingkat global, penggunaan AI di industri travel telah berkembang melampaui tahap eksperimen awal.
Skift-McKinsey dalam Forbes mencatat sebanyak 90% perusahaan travel besar telah meluncurkan proyek generative AI. Lebih dari separuhnya juga mulai menguji kemampuan agentic AI untuk kebutuhan operasional yang lebih kompleks.
Meski demikian, peluncuran proyek belum otomatis berarti implementasi telah menghasilkan nilai dalam skala penuh. Banyak bisnis masih menghadapi tantangan ketika harus memindahkan use case dari tahap pilot ke operasi yang lebih luas.
5. Efek Ekonomi Pariwisata Membuat Risiko dan Peluang Menjadi Lebih Besar
Dampak sektor pariwisata tidak berhenti pada pendapatan bisnis saja. World Bank mencatat bahwa setiap USD1 juta belanja pariwisata di Indonesia mendukung sekitar USD1,7 juta PDB dan sekitar 200 lapangan kerja.
Artinya, keputusan teknologi pada industri ini dapat memiliki konsekuensi yang lebih luas daripada satu departemen atau satu properti. Dengan demikian, implementasi AI perlu dinilai sebagai bagian dari desain operasional dan pengambilan keputusan juga.
Baca Juga: AI untuk Efisiensi Operasional: Kunci Bisnis Enterprise yang CekatCakupan Penerapan AI dalam Industri Pariwisata
Penerapan AI dapat dimulai dari proses yang langsung dirasakan tamu hingga aktivitas back-office yang tidak terlihat publik. Berikut beberapa area yang paling relevan secara operasional.
1. Personalisasi Rekomendasi dan Penetapan Harga Dinamis
AI dapat menganalisis data historis dan sinyal permintaan untuk mendukung rekomendasi yang lebih personal serta penyesuaian harga secara dinamis.
Bagi tim revenue management, kemampuan semacam ini dapat menambah dasar analisis saat menentukan harga. Namun, kualitas keputusan tetap bergantung pada data yang tersedia dan parameter bisnis yang digunakan.
2. Automasi Reservasi dan Proses Check-in/Check-out
Automasi dapat mengurangi pekerjaan administratif dalam proses reservasi hingga check-in dan check-out. Selain waktu tunggu tamu, hal ini juga berdampak pada kapasitas tim front office untuk menangani kasus yang memang membutuhkan intervensi manusia.
Penerimaan terhadap proses berbasis identitas digital juga terus berkembang.
Lebih dari 50% wisatawan pada 2025 tercatat telah menggunakan biometrik atau identitas digital saat melalui proses keimigrasian di bandara (IATA).
3. Mengelola Layanan Pelanggan Lintas Kanal secara Terpusat
Pertanyaan dan permintaan tamu dapat datang melalui WhatsApp, email, media sosial, maupun kanal lainnya. AI dapat membantu mengelola alur tersebut secara lebih terpusat, termasuk mendukung analisis sentimen dan pengelompokan permintaan.
EY Japan mencatat hampir 60% wisatawan Asia-Pasifik kini menggunakan AI untuk riset dan pemesanan perjalanan.
Dalam kondisi ini, kanal komunikasi yang terpisah berisiko membuat konteks percakapan terpecah dan memperlambat respon tim.
4. Prediksi Permintaan dan Perencanaan Tenaga Kerja Musiman
Model prediktif dapat membantu memperkirakan perubahan permintaan berdasarkan pola musiman dan data historis. Informasi tersebut kemudian dapat digunakan sebagai salah satu dasar untuk menyusun jadwal shift dan kebutuhan tenaga kerja.
Pendekatan ini membantu Anda mengurangi risiko kekurangan staf pada periode puncak atau kelebihan kapasitas ketika permintaan menurun. Untuk bisnis multi-properti, nilai utamanya terletak pada kemampuan melihat pola kebutuhan secara lebih konsisten.
5. Deteksi Anomali dan Rekonsiliasi Keuangan Multi-Cabang
AI juga dapat digunakan untuk membantu Anda dalam mengidentifikasi transaksi yang tidak sesuai pola dan mempercepat proses rekonsiliasi.
Kebutuhan ini makin relevan ketika grup hospitality mengelola banyak cabang atau outlet dengan volume transaksi harian yang tinggi.
Pemeriksaan manual tetap memiliki peran, terutama untuk investigasi dan validasi. Namun, teknologi dapat membantu tim memprioritaskan transaksi atau area yang membutuhkan perhatian lebih dulu.
Baca Juga: Jenis SaaS Hospitality Management, Rekomendasi, dan ManfaatManfaat AI dalam Pariwisata untuk Efisiensi Operasional
1. Mendukung Produktivitas Sales dan Revenue Management
AI dapat membantu tim memproses informasi dan menjalankan pekerjaan tertentu dengan lebih efisien.
Contohnya, pada grup Hyatt, tim sales tercatat 20% lebih produktif setelah mengadopsi perangkat AI untuk mendukung proses penjualan dan revenue management (Skift mengutip riset J.P. Morgan).
Angka tersebut menunjukkan bahwa nilai AI tidak selalu harus diwujudkan melalui pengurangan tenaga kerja. Dalam konteks tertentu, teknologi justru digunakan untuk meningkatkan kapasitas tim yang sudah ada.
2. Memberi Dasar Prediksi Harga dan Permintaan yang Lebih Kuat
Model prediktif dapat memberikan proyeksi harga dan permintaan berdasarkan lebih banyak variabel dibanding pendekatan manual.
Bagi industri pariwisata, manfaatnya bukan berarti prediksi selalu benar. Nilai utamanya adalah menyediakan dasar tambahan bagi tim revenue management saat mengambil keputusan.
3. Mempercepat Respons Awal Layanan Pelanggan
Sentralisasi dan automasi respon dapat memperpendek waktu penanganan pertanyaan tamu.
Permintaan yang bersifat rutin dapat memperoleh respons awal lebih cepat, sedangkan kasus yang membutuhkan pertimbangan khusus dapat diteruskan kepada tim yang tepat.
Efektivitasnya bergantung pada desain eskalasi dan ketersediaan konteks percakapan. AI yang cepat merespons tetapi tidak memahami riwayat interaksi tetap dapat menciptakan pengalaman yang buruk.
4. Membuka Kanal Distribusi Berbasis AI
Kemunculan asisten AI sebagai salah satu titik pencarian informasi perjalanan berpotensi menciptakan kanal distribusi baru.
Jika wisatawan mulai mencari dan memesan layanan melalui kanal tersebut, Anda dapat memiliki alternatif tambahan di luar kanal berbayar konvensional.
Potensi efisiensi biaya tetap perlu dihitung berdasarkan pola distribusi dan akuisisi pelanggan masing-masing bisnis. Kehadiran di kanal baru tidak otomatis menggantikan seluruh kanal yang sudah ada.
5. Meningkatkan Ketahanan Operasional pada Periode Puncak
Prediksi permintaan membantu bisnis Anda mempersiapkan kapasitas sebelum lonjakan kunjungan terjadi. Pendekatan ini lebih proaktif dibanding menambah sumber daya setelah masalah kekurangan staf atau kapasitas sudah muncul.
Sektor pariwisata Indonesia sepanjang 2025 menyerap sekitar 25,91 juta tenaga kerja, naik 3,64% dibanding 25,01 juta pada 2024 (Kementerian Pariwisata RI).
Dalam skala tersebut, kemampuan memperkirakan kebutuhan tenaga kerja dapat membantu organisasi mengelola lonjakan permintaan dengan perencanaan yang lebih baik.
Strategi Implementasi AI Industri Pariwisata
Implementasi AI di organisasi multi-properti umumnya lebih efektif ketika dilakukan secara bertahap. Urutan implementasi perlu disesuaikan dengan kesiapan data, proses, dan tata kelola yang sudah dimiliki organisasi.
1. Hubungkan Data Operasional dan SDM Lintas Properti
Sebelum menambahkan lapisan AI, Anda perlu memahami lokasi data penting dan bagaimana informasi tersebut mengalir antar-properti.
Data yang masih tersebar di spreadsheet atau sistem lokal akan membatasi konteks yang dapat digunakan AI, terlepas dari seberapa baik model yang dipilih.
Tujuannya bukan selalu memindahkan seluruh sistem sekaligus. Anda bisa mulai mengurangi fragmentasi pada data yang memang dibutuhkan untuk use case prioritas.
2. Mulai dari Satu Use Case dengan ROI yang Dapat Diukur
Anda sebaiknya memilih satu proses operasional yang memiliki indikator keberhasilan jelas sebagai proyek awal. Contohnya, rekonsiliasi keuangan atau prediksi kebutuhan tenaga kerja musiman.
Cakupan yang terukur memudahkan bisnis membandingkan hasil sebelum dan sesudah implementasi. Bukti tersebut kemudian dapat digunakan untuk menentukan apakah investasi layak diperluas.
3. Bangun Tata Kelola Data Wisatawan Sejak Awal
Anda perlu menentukan siapa yang dapat mengakses data pribadi wisatawan, berapa lama informasi disimpan, dan bagaimana data dibagikan secara aman antar-fungsi.
Keputusan ini penting terutama bagi bisnis yang melayani wisatawan dari berbagai negara dan mengelola banyak titik interaksi.
4. Perluas ke Personalisasi dan Kanal yang Berhadapan dengan Tamu
Setelah fondasi data dan tata kelola cukup stabil, Anda dapat memperluas implementasi ke use case yang lebih terlihat oleh pelanggan, seperti personalisasi rekomendasi atau pemanfaatan kanal distribusi berbasis AI.
Urutan ini membantu memastikan bahwa pengalaman yang dihadapi tamu didukung oleh informasi yang konsisten, bukan oleh data yang berbeda-beda di setiap properti.
5. Evaluasi dan Perbesar Skala Berdasarkan Data
Selanjutnya adalah evaluasi pilot menggunakan metrik yang disepakati sejak awal. Langkah ini tentu tidak bisa jika hanya mengandalkan persepsi bahwa teknologi terasa lebih modern atau proses terlihat lebih cepat.
Hasil evaluasi dapat menjadi dasar untuk memperluas use case ke properti lain, melakukan penyesuaian, atau menghentikan pendekatan yang tidak memberikan nilai sesuai target.
Baca Juga: Cara Memilih Software Hospitality Management: Kriteria & TipsAudit Kesiapan: Cara Memilih Platform AI untuk Bisnis Pariwisata Skala Besar
1. Audit Data: Apakah Data Sudah Terhubung Lintas Properti?
Platform AI perlu dievaluasi berdasarkan kemampuannya mengakses dan menyatukan data dari berbagai properti, bukan hanya mengolah informasi dalam satu lokasi.
Anda perlu menanyakan secara spesifik bagaimana platform tersebut menangani data dari properti yang menggunakan sistem berbeda-beda.
2. Audit Kepatuhan: Apakah Platform Siap Mengikuti Regulasi?
Kepatuhan terhadap Undang-Undang Perlindungan Data Pribadi perlu menjadi bagian dari evaluasi sejak awal. Pasalnya, ambang denda administratif dapat mencapai 2% dari pendapatan tahunan perusahaan sesuai Pasal 57 UU PDP.
Perusahaan yang melayani wisatawan mancanegara juga perlu memahami bagaimana platform menangani aliran data lintas negara sesuai ketentuan yang berlaku.
3. Audit Integrasi: Apakah Data SDM, Keuangan, dan Interaksi Tamu Dapat Saling Terhubung?
AI memiliki konteks terbatas ketika setiap fungsi bekerja dengan sistem terpisah dan tidak ada pertukaran informasi yang memadai. Karena itu, evaluasi tidak seharusnya hanya berfokus pada fitur AI di masing-masing aplikasi.
Dalam ekosistem hospitality, kebutuhan yang lebih mendasar adalah kemampuan menghubungkan data dan workflow antara fungsi seperti manajemen SDM, keuangan, dan layanan pelanggan.
4. Audit Skala: Apakah Solusi Sudah Terbukti Digunakan di Lebih dari Satu Properti?
Bisnis multi-properti sebaiknya melihat rekam jejak implementasi di lebih dari satu lokasi dengan karakteristik operasional yang sebanding. Bukti tersebut memberikan gambaran yang lebih realistis mengenai tantangan integrasi, adopsi AI, dan pengelolaan perubahan.
Pasalnya, satu proyek percontohan yang berhasil belum tentu mudah direplikasi pada struktur organisasi yang lebih kompleks.
5. Audit Dukungan: Apakah Tim Non-Teknis Mendapat Pelatihan?
Tim operasional perlu memahami cara menggunakan teknologi, membaca output, dan menerjemahkannya ke dalam keputusan atau tindakan bisnis.
Platform yang kuat secara teknis tidak banyak membantu jika tim front office atau finance di lapangan tidak dilatih memakainya dalam alur kerja sehari-hari.
Baca Juga: Transformasi Digital Industri Pariwisata dan Target WismanPelajaran dari Lapangan: AI di Hospitality Dimulai dari Data yang Terhubung
Bagian ini didasarkan pada pola implementasi dan pengalaman klien dalam ekosistem Mekari.
1. Fondasi AI Bukan Selalu Chatbot, tetapi Data Operasional yang Terhubung
Dalam implementasi hospitality, kebutuhan awal tidak selalu berupa AI yang langsung berinteraksi dengan tamu. Pola yang muncul justru menunjukkan pentingnya konsolidasi data operasional dan SDM terlebih dahulu.
AI akan kesulitan menghasilkan nilai ketika data penting masih tersebar di berbagai sistem.
Hal ini sejalan dengan temuan global yang kembali mengutip Skift Research & Curacity bahwa fondasi data yang lemah menjadi salah satu hambatan utama organisasi travel dalam memperoleh ROI dari AI.
2. Digitalisasi Approval sebagai Langkah Awal
Sebagai contoh, AYANA Bali mendigitalkan proses approval karyawan melalui salah satu software Mekari Talenta. Permintaan dapat langsung masuk ke sistem dan disetujui tanpa proses berbasis kertas.
Contoh tersebut memperlihatkan bahwa kesiapan AI tidak selalu dimulai dari teknologi yang paling terlihat oleh tamu.
Pada grup hospitality dengan proses yang kompleks, perbaikan workflow internal dapat menjadi langkah awal untuk membangun data dan proses yang lebih terstruktur.
3. Menyatukan Interaksi Tamu dalam Satu Platform
Contoh lainnya adalah Padma Hotel Bandung yang menggunakan Mekari Qontak untuk memusatkan kebutuhan dan pertanyaan tamu dalam satu platform.
Berdasarkan pengalaman tim Marketing Communication di properti tersebut, pendekatan ini membantu memenuhi kebutuhan tamu dengan lebih efisien dan tepat waktu.
Sentralisasi komunikasi membantu mengurangi informasi yang tersebar di berbagai titik. Tim juga memiliki konteks layanan yang lebih baik sebelum automasi atau AI diterapkan pada proses tersebut.
4. Dari Data yang Terpisah ke AI Lintas Fungsi
Pola ini relevan dengan pendekatan Mekari sebagai ekosistem yang digunakan oleh puluhan ribu bisnis. Mekari Airene sebagai solusi AI terintegrasi dirancang untuk bekerja di atas data dari software ekosistem terpadu Mekari.
AI yang hanya bekerja pada satu titik layanan memiliki konteks terbatas, sementara AI yang memanfaatkan data operasional lintas fungsi berpotensi mendukung kebutuhan yang lebih kompleks.
Baca Juga: Struktur Organisasi Hotel Besar, Menengah, Kecil dan TugasnyaSatukan Data Ekosistem Pariwisata Anda dengan Mekari
Menambahkan chatbot dari satu vendor, tool revenue management dari vendor lain, dan sistem payroll terpisah tidak otomatis membuat operasional menjadi lebih terintegrasi.
Jika data di antara sistem tersebut tetap terpisah, organisasi justru berisiko menambah kompleksitas baru dan mengulang hambatan yang membuat proyek AI sulit menghasilkan ROI.
Mekari untuk industri hospitality hadir menyatukan fungsi-fungsi tersebut dalam satu ekosistem software terpadu untuk sektor pariwisata, mulai dari hotel, resort, vila, dan restoran hingga agen perjalanan serta pengelola destinasi wisata. Beberapa perannya:
- Mekari Officeless: membangun aplikasi custom yang disesuaikan dengan workflow dan kebutuhan operasional spesifik perusahaan pariwisata.
- Mekari Talenta: mengelola SDM dan payroll karyawan, termasuk digitalisasi approval lintas properti.
- Mekari Qontak: memusatkan interaksi dan data pelanggan dari berbagai kanal komunikasi.
- Mekari Jurnal: mendukung pencatatan keuangan dan rekonsiliasi operasional multi-cabang.
- Mekari Airene: sebagai lapisan AI yang dapat mendukung kebutuhan operasional dengan memanfaatkan data dari berbagai solusi dalam ekosistem Mekari.
Pelajari solusi ekosistem software terpadu Mekari untuk menemukan kombinasi solusi yang sesuai dengan kompleksitas bisnis pariwisata Anda.
References and methodology
Methodology
Methodology
Articles published by Mekari are developed using trusted sources, including official data, company reports, academic research, and insights from industry practitioners. Whenever possible, we refer directly to primary sources before drawing conclusions. Our editorial team reviews and verifies the information to ensure accuracy and relevance. All references are listed so readers can trace each piece of information back to its original source.
Our editorial standards
Our editorial standards
- Primary source first: We consult official product documentation and pricing pages directly, not secondhand summaries or aggregator sites.
- Fact-checking: All product features, pricing, and claims are cross-verified against each platform’s official website at the time of writing.
- No paid placement: Tools are selected based on relevance and fit for Indonesian businesses, not commercial arrangements. Mekari Expense is included as a first-party product and is transparently labeled as such.
- Regular review: Articles are periodically updated to reflect product changes or shifts in market relevance.
