Perbandingan Algoritma KNN pada Nilai K untuk Forecasting Occupancy Room pada Hotel XYZ - Hasan, Aldi Age; Herlambang, Teguh; Arief, M. Romli (Universitas Islam Madura, 2024)
Hotel memainkan peran penting sebagai faktor penunjang ekonomi sektor pariwisata di Indonesia. Menurut data Badan Pusat Statistika (BPS) Jawa Timur pada April 2023, kunjungan wisatawan mancanegara ke Jawa Timur melalui Bandara Juanda, Surabaya, meningkat 74% dibandingkan tahun sebelumnya di bulan yang sama. Tingkat hunian hotel, yang merupakan indikator jumlah kamar terisi oleh tamu, menjadi kritis dalam mengelola sumber daya seperti listrik.Penelitian ini membahas metode prediksi tingkat hunian hotel, dengan fokus pada algoritma Regresi K-NN. KNN memiliki konsistensi kuat dan efektivitas terhadap dataset pelatihan dengan banyak noise, meskipun kinerjanya dipengaruhi oleh nilai k yang menentukan sejauh mana pencarian berlangsung. Hasil yang diberikan pada penelitian ini ialah pada pembagian data training 70% dan data testing 30%, mendapatkan hasil dengan nilai K=3 dan K=4 memiliki nilai RMSE 0.204, lalu pada pembagian data 80:20 ada di nilai K=3 memiliki nilai RMSE 0.127 dan hasil pada pembagian data 90:10 pada nilai K=3 memiliki nilai RMSE 0.080