Analisis Pengaruh Kunjungan Wisatawan Nusantara terhadap Jumlah Hotel Berbintang di Jawa Tengah Menggunakan Data Mining Regresi Linier
DOI:
https://doi.org/10.30595/sainteks.v22i1.26193Keywords:
Wisatawan, hotel, data mining, regresi linier, pariwisataAbstract
Jawa Tengah dengan potensi wisata alam, wisata budaya, wisata historis atau wisata religi menjadi daya tarik dalam berwisata. Kunjungan wisatawan nusantara di Jawa Tengah pada tahun 2024 menurut data dari Badan Pusat Statistik mencapai 5.378.824 sehingga berdampak adanya lonjakan tamu menginap untuk mengunjungi destinasi wisata. Lonjakan tamu menginap dipengaruhi oleh lama kunjungan wisatawan nusantara di Jawa Tengah sehingga perlu didukung adanya prasarana penginapan. Tujuan pada penelitian ini digunakan untuk menelaah pengaruh jumlah kunjungan wisatawan nusantara terhadap jumlah ketersedian hotel berbintang di Jawa Tengah. Metode regresi linier digunakan untuk menganalisa tingkat pengaruh variabel bebas yaitu jumlah kunjungan wisatawan nusantara terhadap jumlah ketersedian hotel berbintang sebagai variabel ketergantungan. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh bahwa nilai root mean squared error dengan hasil 15.937 + / - 0.000 dan squared error dengan hasil 254.000 +/- 246.255 dalam kategori yang tinggi sehingga variabel jumlah kunjungan wisatawan nusantara dapat diartikan tidak mempengaruhi terhadap variabel jumlah hotel berbintang.
References
Adinata, A., Irma Purnamasari, A., Ali, I., 2024. Penerapan Data Mining Dalam Prediksi Produksi Beras Menggunakan Metode Regresi Linear. JATI J. Mhs. Tek. Inform. 8, 2020–2026. https://doi.org/10.36040/jati.v8i2.8494
Ayu, K.M., Destiningsih, R., 2022. Analisis Pengaruh Sektor Pariwisata Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Provinsi Jawatengah. Prima Ekon. 13, 1. https://doi.org/10.37330/prima.v13i1.117
Dewi, D.L., Indrawati, L.R., Septiani, Y., 2020. Analisis Pengaruh Jumlah Kunjungan Wisatawan, Jumlah Objek Wisata, Jumlah Hotel, Dan Jumlah Penduduk Terhadap Pendapatan Asli Daerah (Pad) Di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2014-2018 2.
Dewi, S.P., Nurwati, N., Rahayu, E., 2022. Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor. Build. Inform. Technol. Sci. BITS 3, 639–648. https://doi.org/10.47065/bits.v3i4.1408
Galih, M., Atika, P.D., 2022. Prediksi Penjualan Menggunakan Algoritma Regresi Linear pada Koperasi Karyawan Usaha Bersama.
Hafizha, A., Nasir, M.S., Salim, A., 2024. Analisis Pengaruh Sektor Pariwisata Terhadap Tenaga Kerja Di Provinsi Jawa Tengah 3.
Miftahuljannah, Aswan Supriyadi Sunge, Ahmad Turmudi Zy, 2023. ANALISIS Prediksi Penjualan Dengan Metode Regresi Linear Di Pt. Eagle Industry Indonesia. J. Inform. Teknol. Dan Sains Jinteks 5, 398–403. https://doi.org/10.51401/jinteks.v5i3.3325
Prasetyo, A.A., Siwi, V.N., Kundhani, E.Y., 2022. Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pendapatan Asli Daerah Jawa Tengah Tahun 2010-2018. J. Din. Ekon. Rakyat 1, 37–56. https://doi.org/10.24246/dekat.v1i1.4799
Sholeh, M., Nurnawati, E.K., Lestari, U., 2023. Penerapan Data Mining dengan Metode Regresi Linear untuk Memprediksi Data Nilai Hasil Ujian Menggunakan RapidMiner. JISKA J. Inform. Sunan Kalijaga 8, 10–21. https://doi.org/10.14421/jiska.2023.8.1.10-21
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Rohmatulloh Muhamad Ikhsanuddin, Shona Chayy Bilqisth
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access)
