<![CDATA[Tingginya tingkat pembatalan reservasi hotel menjadi tantangan utama dalam industri perhotelan karena dapat berdampak pada pendapatan dan efisiensi operasional. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi pembatalan reservasi pada resort hotel dengan menggunakan algoritma C4.5. Data yang digunakan berasal dari platform Kaggle, terdiri atas 119.390 observasi dari dua jenis hotel dalam periode 2015–2017. Metode Knowledge Discovery in Database (KDD) diterapkan melalui tahapan seleksi, praproses, transformasi, penambangan data, dan evaluasi model. Hasil analisis menunjukkan bahwa lead time yang panjang, jenis deposit "No Deposit", dan tipe pelanggan individu merupakan faktor utama yang memengaruhi pembatalan. Kontribusi utama dari penelitian ini adalah penyediaan model prediktif yang akurat (akurasi 96,08%) yang dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan strategis dalam manajemen reservasi hotel.]]>
Copyrights © 2025
