Analisis Kepuasan Pengunjung Menggunakan Metode Random Forest Untuk Wisata Pantai pada Pesawalan

Authors

  • Andika Pratama Yudha Andika Sistem Informasi Akuntansi

Keywords:

Data Mining, Klasifikasi, Algoritma Random Forest.

Abstract

Tingkat Kepuasan Pengunjung Terhadap Pariwisata Pantai Yang Berada Di Pesawaran adalah salah satu pariwisata yang digunakan sebagai sistem komunikasi praktis dan efektif bagi masyarakat yang berkunjung ke pesawaran. Namun demikian, tidak semua orang tau pantai yang berada di pesawaran. Untuk menjembatani komunikasi pada pariwisata tersebut mereka mampu melihat indahnya pantai yang berada di pantai pesarawan. Pada makalah ini dilakukan analisis dan implementasi algoritma klasifikasi Random Forest untuk mengenali Tingkat Kepuasan Pengunjung Terhadap Pariwisata Pantai Yang Berada Di Pesawaran dengan bantuan dengan daftar daftar pariwisata. Data daftar pariwisata tersebut kemudian diolah dengan menggunakan skeleton tracking untuk menghasilkan titik koordinat yang diperlukan. Adapun algoritma klasifikasi Random Forest menghasilkan rata-rata akurasi sebesar 97lam mengenali Tingkat Kepuasan Pengunjung Terhadap Pariwisata Pantai Yang Berada Di Pesawaran.

References

Ahmad, I., Sulistiani, H., & Saputra, H. (2018). The Application Of Fuzzy K-Nearest Neighbour Methods For A Student Graduation Rate. Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining, 1(1), 47–52.

Ali, Z. M., Hassoon, N. H., Ahmed, W. S., & Abed, H. N. (2020). The Application of Data Mining for Predicting Academic Performance Using K-means Clustering and Naïve Bayes Classification. International Journal of Psychosocial Rehabilitation, 24(03), 2143–2151. https://doi.org/10.37200/ijpr/v24i3/pr200962

Alim, S., Lestari, P. P., & Rusliyawati, R. (2020). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Kakao Menggunakan Metode Certainty Factor Pada Kelompok Tani Pt Olam Indonesia (Cocoa) Cabang Lampung. Jurnal Data Mining Dan Sistem Informasi, 1(1), 26–31.

Alita, D., & Isnain, A. R. (2020). Pendeteksian Sarkasme pada Proses Analisis Sentimen Menggunakan Random Forest Classifier. Jurnal Komputasi, 8(2), 50–58.

Alita, D., Sari, I., Isnain, A. R., & Styawati, S. (2021). Penerapan Naïve Bayes Classifier Untuk Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa. Jurnal Data Mining Dan Sistem Informasi, 2(1), 17–23.

An’ars, M. G. (2022a). Sistem Informasi Manajemen Berbasis Key Performance Indicator (KPI) dalam Mengukur Kinerja Guru. Jurnal Data Mining Dan Sistem Informasi, 3(1), 8–18.

An’ars, M. G. (2022b). Sistem Informasi Manajemen Berbasis Key Performance Indicator (KPI) dalam Mengukur Kinerja Guru. Jurnal Data Mining Dan Sistem Informasi, 3(1), 8–18.

An’ars, M. G. (2022c). Sistem Informasi Manajemen Berbasis Key Performance Indicator (KPI) dalam Mengukur Kinerja Guru. Jurnal Data Mining Dan Sistem Informasi, 3(1), 8–18.

An’ars, M. G. (2022d). Sistem Informasi Manajemen Berbasis Key Performance Indicator (KPI) dalam Mengukur Kinerja Guru. Jurnal Data Mining Dan Sistem Informasi, 3(1), 8–18.

Astuti, F. (2017). Penerapan Data Mining Untuk Clustering Data Penduduk Miskin Menggunakan Algoritma Hard C-Means. Data Manajemen Dan Teknologi Informasi, 18(1), 64–69.

Bakri, M. (2017). Analisis Data Mining Untuk Clustering Kasus Covid-19 Di Provinsi Lampung Dengan Algoritma K-Means. Vol, 11, 1–4.

Budiman, F., & Sidiq, M. (n.d.). RANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM INFORMASI APLIKASI DATA PETAMBAK.

Chen, W., Yan, X., Zhao, Z., Hong, H., Bui, D. T., & Pradhan, B. (2019). Spatial prediction of landslide susceptibility using data mining-based kernel logistic regression, naive Bayes and RBFNetwork models for the Long County area (China). Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 78(1), 247–266.

Damuri, A., Riyanto, U., Rusdianto, H., & Aminudin, M. (2021). Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan Sembako. Jurnal Riset Komputer, 8(6), 219–225. https://doi.org/10.30865/jurikom.v8i6.3655

Darwis, D., Wamiliana, W., & Junaidi, A. (2017). Proses Pengamanan Data Menggunakan Kombinasi Metode Kriptografi Data Encryption Standard dan Steganografi End Of File. Prosiding Seminar Nasional METODE KUANTITATIF 2017, 1(1), 228–240.

Devika, R., Avilala, S. V., & Subramaniyaswamy, V. (2019). Comparative study of classifier for chronic kidney disease prediction using naive bayes, KNN and random forest. 2019 3rd International Conference on Computing Methodologies and Communication (ICCMC), 679–684.

Dina Sunia, Kurniabudi, P. A. J. (2019). Penerapan Data Mining untuk Clustering Data Penduduk Miskin Menggunakan Algoritma K-Means. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Teknik Informatika, Vol 1 No 2(2016), 121–134.

Dr. T. Senthil Kumar. (2020). Data Mining Based Marketing Decision Support System Using Hybrid Machine Learning Algorithm. Journal of Artificial Intelligence and Capsule Networks, 2(3), 185–193. https://doi.org/10.36548//jaicn.2020.3.006

Edhy Sunanta. (2013). Model Integrasi Database Penduduk Indonesia dengan Berbagai Sistem Informasi Berbasis Komputer. Akprind.

Ferdiana, R. (2020). A Systematic Literature Review of Intrusion Detection System for Network Security: Research Trends, Datasets and Methods. 2020 4th International Conference on Informatics and Computational Sciences (ICICoS), 1–6.

Hendrastuty, N. (2021a). Rancang Bangun Aplikasi Monitoring Santri Berbasis Android (Studi Kasus: Pesantren Nurul Ikhwan Maros). Jurnal Data Mining Dan Sistem Informasi, 2(2), 21–34.

Hendrastuty, N. (2021b). Rancang Bangun Aplikasi Monitoring Santri Berbasis Android (Studi Kasus: Pesantren Nurul Ikhwan Maros). Jurnal Data Mining Dan Sistem Informasi, 2(2), 21–34.

Hendrastuty, N. (2021c). Rancang Bangun Aplikasi Monitoring Santri Berbasis Android (Studi Kasus: Pesantren Nurul Ikhwan Maros). Jurnal Data Mining Dan Sistem Informasi, 2(2), 21–34.

Hendrastuty, N. (2021d). Rancang Bangun Aplikasi Monitoring Santri Berbasis Android (Studi Kasus: Pesantren Nurul Ikhwan Maros). Jurnal Data Mining Dan Sistem Informasi, 2(2), 21–34.

Ichsan, A., Najib, M., & Ulum, F. (2020). Rancang Bangun Rekomendasi Penerima Bantuan Sosial Berdasarkan Data Kesejahteraan Rakyat. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi, 1(2), 71–79.

Isnain, A. R., Sakti, A. I., Alita, D., & Marga, N. S. (2021). SENTIMEN ANALISIS PUBLIK TERHADAP KEBIJAKAN LOCKDOWN PEMERINTAH JAKARTA MENGGUNAKAN ALGORITMA SVM. Jurnal Data Mining Dan Sistem Informasi, 2(1), 31–37.

Mardinata, E., & Khair, S. (2017). Membangun Sistem Informasi Pengelolahan Data Nasabah. 17(1), 27–35.

Marlina, D., & Bakri, M. (2021). PENERAPAN DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI TRANSAKSI NASABAH DENGAN ALGORITMA C4. 5. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi, 2(1), 23–28.

Nabila, Z., Isnain, A. R., & Permata, P. (2021a). Mining Data Analysis for Clustering of Covid-19 Case in Lampung Province Using K-Means Algorithm. The 1st International Conference on Advanced Information Technology and Communication (IC-AITC).

Nabila, Z., Isnain, A. R., & Permata, P. (2021b). Mining Data Analysis for Clustering of Covid-19 Case in Lampung Province Using K-Means Algorithm. The 1st International Conference on Advanced Information Technology and Communication (IC-AITC).

Nabila, Z., Isnain, A. R., Permata, P., & Abidin, Z. (2021). ANALISIS DATA MINING UNTUK CLUSTERING KASUS COVID-19 DI PROVINSI LAMPUNG DENGAN ALGORITMA K-MEANS. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi, 2(2), 100–108.

Nabila, Z., Rahman Isnain, A., & Abidin, Z. (2021). Analisis Data Mining Untuk Clustering Kasus Covid-19 Di Provinsi Lampung Dengan Algoritma K-Means. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi (JTSI), 2(2), 100. http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI

Rahat, A. M., Kahir, A., & Masum, A. K. M. (2019). Comparison of Naive Bayes and SVM Algorithm based on sentiment analysis using review dataset. 2019 8th International Conference System Modeling and Advancement in Research Trends (SMART), 266–270.

Rahayu, S., & Purnama, J. J. (2022). KLASIFIKASI KONSUMSI ENERGI INDUSTRI BAJA MENGGUNAKAN TEKNIK DATA MINING. Jurnal Teknoinfo, 16(2), 395–407.

Rahmanto, Y. (2021). RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI MANAJEMEN KOPERASI MENGGUNAKAN METODE WEB ENGINEERING (Studi Kasus: Primkop Kartika Gatam). Jurnal Data Mining Dan Sistem Informasi, 2(1), 24–30.

Rahmanto, Y., & Hotijah, S. (2020). PERANCANGAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS KEBUDAYAAN LAMPUNG BERBASIS MOBILE. Jurnal Data Mining Dan Sistem Informasi, 1(1), 19–25.

Sarasvananda, I. B. G., Anwar, C., Pasha, D., & Styawati, S. (2021). ANALISIS SURVEI KEPUASAN MASYARAKAT MENGGUNKAN PENDEKATAN E-CRM (Studi Kasus: BP3TKI Lampung). Jurnal Data Mining Dan Sistem Informasi, 2(1), 1–9.

Styawati, S., Yulita, W., & Sarasvananda, S. (2020). SURVEY UKURAN KESAMAAN SEMANTIC ANTAR KATA. Jurnal Data Mining Dan Sistem Informasi, 1(1), 32–37.

Susanto, E. R., & Puspaningrum, A. S. (2019). Rancang Bangun Rekomendasi Penerima Bantuan Sosial Berdasarkan Data Kesejahteraan Rakyat. 15(1), 1–12.

Wongkar, M., & Angdresey, A. (2019). Sentiment analysis using Naive Bayes Algorithm of the data crawler: Twitter. 2019 Fourth International Conference on Informatics and Computing (ICIC), 1–5.

Downloads

Published

2022-10-11