Penentuan Pola Kunjungan Wisatawan  Ke Berbagai Objek Wisata Di Pulau Ambon  Menggunakan Frequent Pattern Growth

Muhammad Fadli Fakih; Eko Mulyanto Yuniarno; Supeno Mardi Susiki N

doi:10.22219/kinetik.v2i3.46

Issue

Vol 2, No 3, August-2017

Issue Published : Jul 21, 2017

Penentuan Pola Kunjungan Wisatawan Ke Berbagai Objek Wisata Di Pulau Ambon Menggunakan Frequent Pattern Growth

https://doi.org/10.22219/kinetik.v2i3.46

Muhammad Fadli Fakih

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya

Eko Mulyanto Yuniarno

Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Supeno Mardi Susiki N

Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Corresponding Author(s) : Muhammad Fadli Fakih

fadli_fakih@ymail.com

Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control, Vol 2, No 3, August-2017
Article Published : Jul 21, 2017

Abstract

Untuk menyusun perencanaan pengembangan objek daya tarik wisata di pulau Ambon khususnya penentuan pola perjalanan wisatawan diperlukan data dan Metode yang relevan, salah satu metode penentuan pola kunjungan wisata adalah Metode Frequent Pattern Growth yang terbukti dapat digunakan untuk melihat pola kecenderungan. Dari 505 sampel data wisatawan Gabungan yang terdiri dari 331 wisatawan Domestik dan 174 wisatawan mancanegara yang berkunjung ke 18 objek daya tarik wisata di pulau Ambon dengan minimum support 10 % dan minimum confidence 70 % didapatkan 12 pencarian pola kunjungan wisatawan yakni pola kunjungan wisatawan domestik, Mancanegara dan Gabungan ke seluruh ODTW, ODTW Pantai, ODTW Sejarah dan ODTW Alam. Dari masing–masing item, diambil 10 pola berdasarkan tingkat confidence tertinggi untuk dijadikan bahan rekomendasi bagi dinas terkait menyangkut penentuan pola kunjungan wisatawan di pulau Ambon.

Keywords

Pola Kunjungan Wisatawan Pulau Ambon Frequent Pattern Growth

Fakih, M. F., Yuniarno, E. M., & Susiki N, S. M. (2017). Penentuan Pola Kunjungan Wisatawan Ke Berbagai Objek Wisata Di Pulau Ambon Menggunakan Frequent Pattern Growth. Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control, 2(3), 189-196. https://doi.org/10.22219/kinetik.v2i3.46

Download Citation

References

J. Ariati, I. Ibrahim, “Sebaran Habitat Perkembangbiakan Larva Anopheles Spp Di Kecamatan Bula, Kabupaten Seram Bagian Timur, Provinsi Maluku,” Jurnal Ekologi, 2014.
J. Han, J. Pei, Y. Yin, R. Mao, “Mining Frequent Patterns Without Candidate Generation: A Frequent-Pattern Tree Approach,” Data Mining and Knowledge Discovery, 2004.
J. Han, J. Pei, “Mining Frequent Patterns By Pattern-Growth: Methodology And Implications,” ACM SIGKDD Explorations Newsletter, 2000.
J. Pei, J. Han, “Constrained frequent pattern mining: a pattern-growth view,” ACM SIGKDD Explorations Newsletter, 2002.
E. Rachman, A. Bachtiar, “Penerapan Data Mining Dalam Perekomendasian Setelan Busana Muslim Dengan Metode Association Rules Menggunakan,” KNTIA, 2017.
A. Wijaksono, H. Santoso, “Penentuan Lokasi Barang Pada ‘A Swalayan’ Menggunakan Association Rule Dengan Algoritma FP-Growth,” SISITI Seminar, 2017.
P. Lintang, M. Iqbal, A. Pujianto, “Sistem Rekomendasi Paket Makanan Dengan Algoritma FP-Growth Pada Restoran Seafood XYZ,” SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE, 2017.
M. Robin, A. Rasel, A. Siddika, “An Efficient Approach to Mine Frequent Itemsets Using the Variant of Classic Apriori and FP-Tree,” 2017.
R. Krupali, D. Garg, “Survey on the Techniques of FP-Growth Tree for Efficient Frequent Item-set Mining,” International Journal of Computer, 2017.
L. Yuan, W. Itwee, S. Wei, “Association Rule Mining Technique with Optimized FP-Tree Algorithm,” International Journal of Advanced, 2017.

References

J. Ariati, I. Ibrahim, “Sebaran Habitat Perkembangbiakan Larva Anopheles Spp Di Kecamatan Bula, Kabupaten Seram Bagian Timur, Provinsi Maluku,” Jurnal Ekologi, 2014.

J. Han, J. Pei, Y. Yin, R. Mao, “Mining Frequent Patterns Without Candidate Generation: A Frequent-Pattern Tree Approach,” Data Mining and Knowledge Discovery, 2004.

J. Han, J. Pei, “Mining Frequent Patterns By Pattern-Growth: Methodology And Implications,” ACM SIGKDD Explorations Newsletter, 2000.

J. Pei, J. Han, “Constrained frequent pattern mining: a pattern-growth view,” ACM SIGKDD Explorations Newsletter, 2002.

E. Rachman, A. Bachtiar, “Penerapan Data Mining Dalam Perekomendasian Setelan Busana Muslim Dengan Metode Association Rules Menggunakan,” KNTIA, 2017.

A. Wijaksono, H. Santoso, “Penentuan Lokasi Barang Pada ‘A Swalayan’ Menggunakan Association Rule Dengan Algoritma FP-Growth,” SISITI Seminar, 2017.

P. Lintang, M. Iqbal, A. Pujianto, “Sistem Rekomendasi Paket Makanan Dengan Algoritma FP-Growth Pada Restoran Seafood XYZ,” SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE, 2017.

M. Robin, A. Rasel, A. Siddika, “An Efficient Approach to Mine Frequent Itemsets Using the Variant of Classic Apriori and FP-Tree,” 2017.

R. Krupali, D. Garg, “Survey on the Techniques of FP-Growth Tree for Efficient Frequent Item-set Mining,” International Journal of Computer, 2017.

L. Yuan, W. Itwee, S. Wei, “Association Rule Mining Technique with Optimized FP-Tree Algorithm,” International Journal of Advanced, 2017.