Rekomendasi Paket Wisata di Jember Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)
Main Article Content
Lisa Novia Ramdani
Zaehol Fatah
Pariwisata merupakan sektor strategis di Kabupaten Jember yang memiliki potensi besar, namun tantangan dalam promosi dan informasi sering kali menghambat pengembangan sektor ini. Data mining mampu menganalisis data secara terus-menerus dan mengotomatiskan pengambilan keputusan dan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) merupakan metode klasifikasi untuk menemukan akurasi jarak terdekat. Pada paket wisata di Jember dipergunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk membantu wisatawan menemukan destinasi yang sesuai dengan preferensi yang akan dipilih. Data objek wisata di Jember digunakan sebagai basis sistem rekomendasi, dengan atribut seperti jarak dan jenis wisata yang dianalisis menggunakan aplikasi RapidMiner. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model K-NN memiliki kebutuhan peningkatan model lebih lanjut. Rekomendasi ini agara dapat menjadi acuan dalam peningkatan kualitas pengalaman wisata di Jember serta mendukung strategi promosi daerah.
[1] oka A. Yoeti, Ekonomi Pariwisata. KOMPAS.
[2] M. K. Shofwan hanief S.Kom., M.T., Dian Pramana, S.Kom., Pengembangan bisnis pariwisata dengan media sistem informasi. ANDI, 2018.
[3] W. Setyawan, R. Hidayat, K. Nurcahya, and F. Hidayat, “Penerapan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Pemilihan Rekomendasi Film,” vol. 3, no. 1, 2024.
[4] M. Jundanuddin et al., “Implementasi Data Mining Pada Penilaian Kinerja Guru Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor ( K-NN ) Studi Kasus Pada Mi Alfagiri Silo-Jember Implementation Of Data Mining On Teacher Performance Appraisal Using K-Nearest Neighbor ( K-NN ) Method Case Study,” vol. 13, no. 105, pp. 869–880, 2024.
[5] N. H. H. Esi Vidia Rachmadani, Syafrial Fachri Pane, Algoritma C4.5 dan K-Nearest Neighbors untuk memetakan matakuliah dan keterlambatan kelulusan mahasiswa, Pertama. Bandung: kreatif industri nusantara, 2020.
[6] “Daftar Nama Objek Wisata, Jarak dari Kota Jember (km), diakses 29 Oktober 2024”
[7] abdul latif ilham junaid, nur salam, andi fatimah maoudy, nurjannah, PARIWISATA BAHARI, TANGGUNG JAWAB SOSIAL DAN RESILIENSI KOMUNITAS, 1st ed. Gowa, Sulsel: Pakalawaki, 2024.
[8] M. M. khoirul fajri, S.E., Buku ajar perencanaan dan operasional perjalanan wisata 1, 1st ed. sleman, yogyakarta: Deepublish Digital, 2024.
[9] M. . RONI HABIBI, S.KOM., RAYMANA APRILIAN, and M. K. M. YUSRIL HELMI SETYAWAN, S.KOM., ALGORITMA KNN DALAM MEMPREDIKSI CUACA UNTUK MENETUKAN TANAMAN YANG COCOK SESUAI MUSIM, PERTAMA. Bandung: kreatif industri nusantara, 2019.
[10] satya arisena hendrawan Widyastuti andriyani, rakhmat Purnomo, Data sebagai fondasi kecerdasan buatan. makassar: Cv. Tohar Media.
[11] B. G. M. M. Mohamed chetouani, Amir Hussain, Advances in nonlinear speech processing. Scotland, UK, 2007.
[12] D. M. S. Iswahyudi, D. Irmawati, and J. A. Widians, Aplikasi machine learning di berbagai bidang, Pertama. Jambi: PT. Sonpedia Publishing Indonesia.
[13] A. HANIFAN, A. LUKMAN, B. A. WAHYUDI, and B. PURNAMA, PENGANTAR KECERDASAN BUATAN, PERTAMA. JOGJAKARTA: KARYA BAKTI MAKMUR, 2024.
[14] S. Teknologi, U. Ibrahimy, S. Teknologi, and U. Ibrahimy, “Gudang Jurnal Multidisiplin Ilmu Implementasi Metode K-Nearest Neighbor ( K-NN ) P
