UIMUIM

UIM | Zeta - Math JournalUIM | Zeta - Math Journal

Hotel memainkan peran penting sebagai faktor penunjang ekonomi sektor pariwisata di Indonesia. Berdasarkan data Badan Pusat Statistika (BPS) Jawa Timur, kunjungan wisatawan mancanegara ke Jawa Timur melalui Bandara Juanda, Surabaya, mengalami peningkatan sebesar 74% pada April 2023 dibandingkan tahun sebelumnya. Tingkat hunian hotel, yang merupakan indikator jumlah kamar terisi, menjadi kritis dalam pengelolaan sumber daya seperti listrik. Penelitian ini membahas metode prediksi tingkat hunian hotel dengan fokus pada algoritma Regresi K-NN. KNN memiliki konsistensi kuat dan efektivitas terhadap dataset pelatihan dengan banyak noise, meskipun kinerjanya dipengaruhi oleh nilai k yang menentukan jarak pencarian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada pembagian data training 70% dan testing 30%, nilai K=3 dan K=4 memiliki RMSE 0.204. Pada pembagian data 80:20, nilai K=3 memiliki RMSE 0.127, sedangkan pada pembagian data 90:10, nilai K=3 memiliki RMSE 0.080.

Berdasarkan analisis RMSE untuk berbagai nilai K pada algoritma K Nearest Neighbor (KNN) dengan pembagian data yang berbeda, yaitu 70%.30%, nilai RMSE terendah dicapai oleh K=4 dan K=5 dengan nilai yang sama yaitu 0,204.10%, K=3 memberikan RMSE terendah masing-masing sebesar 0,127 dan 0,080.Nilai K yang lebih rendah seperti K=3 cenderung lebih responsif terhadap pola data ketika jumlah data pelatihan lebih besar, sedangkan nilai K yang lebih tinggi memberikan keseimbangan yang lebih baik antara bias dan varians pada kondisi dengan data pelatihan yang lebih sedikit.

Untuk penelitian lanjutan, dapat dilakukan dengan mengoptimalkan nilai k pada algoritma KNN untuk meningkatkan akurasi prediksi. Selain itu, dapat juga dieksplorasi penggunaan algoritma lain seperti SVM atau Neural Network untuk membandingkan kinerjanya dengan KNN dalam memprediksi tingkat hunian hotel. Selain itu, penelitian dapat dilakukan untuk menguji efektivitas algoritma KNN dalam memprediksi okupansi hotel di berbagai lokasi dan musim yang berbeda, serta menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi akurasi prediksi.

  1. Implementation of K-Means and Single Linkage on Types of Disabilities in East Java Province | Contemporary... doi.org/10.20473/conmatha.v6i2.58513Implementation of K Means and Single Linkage on Types of Disabilities in East Java Province Contemporary doi 10 20473 conmatha v6i2 58513
  2. Klasifikasi Kemiripan Suara Rekaman Menggunakan Metode Me-Frequency Cepstra Coefficient dan Minkowski... journal.ipm2kpe.or.id/index.php/INTECOM/article/view/7023Klasifikasi Kemiripan Suara Rekaman Menggunakan Metode Me Frequency Cepstra Coefficient dan Minkowski journal ipm2kpe index php INTECOM article view 7023
Read online
File size739.33 KB
Pages8
DMCAReport

Related /

ads-block-test