Hybrid Deep Learning Untuk Prediksi Kunjungan Tamu Hotel - Satrani, Azral; Krismono, Bambang; Hidjah, Khasnur (Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi, 2025)
Prediksi jumlah kunjungan tamu hotel adalah aspek penting dalam pengelolaan operasional dan perencanaan strategis, terutama pasca pandemi Covid-19 yang menyebabkan fluktuasi tinggi dalam kunjungan. Holiday Resort Lombok, resort bintang empat di Senggigi, mencatat pertumbuhan kunjungan 35,20% dari 2022 hingga 2023, menunjukkan pemulihan pariwisata. Penelitian ini mengembangkan model prediksi menggunakan hybrid deep learning yang mengintegrasikan Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengekstraksi pola spasial dan Long Short-Term Memory (LSTM) untuk menangani aspek temporal. Dataset terdiri dari 730 catatan harian kunjungan dari Januari 2022 hingga Desember 2023, dengan pelatihan model pada variasi epoch (50, 100, 150, dan 200). Hasil terbaik diperoleh pada 150 epoch, dengan Root Mean Sequare Error (RMSE) 29,55 untuk data pelatihan dan 32,23 untuk data pengujian, menunjukkan akurasi yang lebih baik dibandingkan metode tradisional. Namun, model menunjukkan potensi overfitting, memerlukan optimalisasi lebih lanjut. Model ini dapat mendukung pengambilan keputusan terkait alokasi sumber daya dan strategi pemasaran. Penelitian selanjutnya disarankan untuk mengeksplorasi ensemble learning dan integrasi variabel eksternal untuk meningkatkan ketepatan model.