Lathifah, Al Masul (2024) CLUSTERING REGION POTENSIAL PARIWISATA DI PROVINSI SUMATERA BARAT MENGGUNAKAN METODE SELF ORGANIZING MAPS. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text Cover TGA Al Masul Lathifah 200180115.pdf Download (197kB)
	Text Abstrak TGA Al Masul Lathifah 200180115.pdf Download (180kB)
	Text BAB I TGA Al Masul Lathifah 200180115.pdf Download (198kB)
	Text Daftar Pustaka TGA Al Masul Lathifah 200180115.pdf Download (187kB)
	Text Full Text TGA Al Masul Lathifah 200180115.pdf Restricted to Registered users only Download (16MB)

Abstract

Dalam kurun waktu 3 tahun terakhir terjadi lonjakan yang cukup besar dalam bidang pariwisata di Indonesia, khususnya Provinsi Sumatera Barat. Fakta ini dibuktikan dari laporan jumlah perjalanan wisata oleh dinas pariwisata Sumatera Barat yang mencatat sebanyak 11.454.060 perjalanan pada tahun 2023 sementara pada tahun 2021 hanya tercatat sebanyak 5.022.263 pada tahun 2021. Fenomena ini merupakan bukti besarnya potensi pariwisata Provinsi Sumatera Barat yang harus dikembangkan, namun untuk melakukan pengembangan diperlukan kebijakan yang tepat guna memaksimalkan hal tersebut. Untuk itu diperlukan analisis potensi setiap wilayah yang dinilai dari Attraction (Atraksi/Daya tarik), Accessibility (Aksesibilitas), Amenities (Fasilitas), Ancillary Service guna mengetahui potensi setiap wilayahnya dan menentukan kebijakan yang tepat. Sehingga dilakukan clustering wilayah berdasarkan dengan tingkat potensial pariwisatanya dengan menggunakan metode Self Organizing Maps dan bahasa pemrograman Python. Dari hasil penelitian ditemukan bahwa ketujuh variabel tersebut berpengaruh untuk mengklasterkan region dalam sektor pariwisata. Untuk menerapkan clustering tersebut, dilakukan perhitungan dengan mengikuti tahapan algoritma Self Organizing Maps dengan berpatokan pada ketujuh variabel tersebut untuk setiap neuron atau datanya. Kemudian, perhitungan tersebut diimplementasikan dengan menggunakan bahasa pemrograman python. Dari hasil perhitungan didapatkan visualisasi untuk hasil pengelompokan dataset pada tahun 2021, 2022, dan 2023 kedalam 3 cluster berbeda untuk region dengan potensi pariwisata rendah, sedang dan tinggi.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 57201 - Jurusan Sistem Informasi
Depositing User:	Al Masul Lathifah
Date Deposited:	29 Aug 2024 03:48
Last Modified:	29 Aug 2024 03:48
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/5357

Actions (login required)

View Item