Analisis Metode K-Nearest Neighbor Menggunakan Rapid Miner untuk Sistem Rekomendasi Tempat Wisata Labuan Bajo

Cherlina Helena P Panjaitan (Politeknik Elbajo Commodus)
Lisda Juliana Pangaribuan (Universitas Mandiri Bina Prestasi)
Catra Indra Cahyadi (Politeknik Penerbangan Palembang)

REMIK : Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer
Vol. 6 No. 3 (2022): Volume 6 Nomor 3 Agustus 2022

Sistem rekomendasi paket wisata memerlukan informasi untuk memilih tujuan perjalanan mereka sebelum melakukan perjalanan ke tempat wisata tersebut, hal ini sangat dibutuhkan untuk destinasi wisata di Labuan Bajo. Penelitian ini bertujuan untuk membantu wisatawan Labuhan Bajo mendapatkan rekomendasi tempat wisata sesuai dengan jenis wisata dan harga yang diinginkan. Penelitian ini menggunakan tiga variable sebagai kriteria yaitu aktifitas, jenis wisata dan jenis harga. Dengan melakukan pengujian menggunakan algoritma K-Nearest Neigbour (KNN) dan aplikasi Rapidminer dimana nilai K=5, maka ditemukan akurasi sebesar 83,33%. Dari 18 data yang digunakan hanya ada 2 destinasi yang tidak sesuai dengan prediksi sedangkan 16 data lain sesuai dengan prediksi. Hasil analisa membuktikan bahwa metode KNN yang digunakan dapat menjadi acuan untuk merekomendasi tempat wisata kepada wisatawan di Labuan Bajo.