## ITEJ Juli-2020, Volume 5 Nomor 1 Page 1 - 13

## ITEJ
Information Technology Engineering Journals eISSN : 2548-2157
Url : https://syekhnurjati.ac.id/journal/index.php/itej Email : itej@syekhnurjati.ac.id

## A Survey : Application of Big Data in the Travel and Tourism Industry

## Putri Previa Yanti
Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung Bandung, Indonesia putriprevia@students.itb.ac.id
Abstract —  The  development  of  information  technology  has  increased  the  travel  and tourism  industry.  The  travel  and  tourism  data  available  in  many  sources  such  as  telephone, social media, sensor system on internet of things, and others. The application of big data has great  potential  in  the  development  of  the  travel  and  tourism  industry.  Big  data  can  take advantage  of  new  things  in  making  the  right  decisions  and  seeing  opportunities  in  doing better  business.  This  paper  provides  a  survey  that  discusses  about  big  data  in  travel  and tourism industry. Big data is used to ticket price and demand prediction. In addition, big data is also used to build a tourism plans and recommender system with personalized and adaptive method.  Combination  of  using  internet  of  things  and  big  data  can  help  industry  to  pricing their  product.  The  result  of  this  study  is  some  of  implementation  of  big  data  in  travel  and tourism industry. We conclude that big data can be used to explore new things in making the right decisions, seeing opportunities more observant, and doing business more efficiently.

## Keywords—big data, travel industry, tourism, survey

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan  era  digital  dalam  beberapa  tahun  terakhir  telah  mengubah  berbagai  aspek kehidupan  masyarakat.  Era  digital  mendorong  manusia  untuk  bertransformasi  yang  terus mewabah  ke  berbagai  sektor.  Kemampuan manusia  untuk mengembangkan  teknologi  digital seolah tidak pernah berujung. Berbagai teknologi tak hentinya memanjakan dan memudahkan kehidupan  manusia.  Mulai  dari  kemudahan  berkomunikasi,  akses  informasi,  bisnis  melalui aplikasi,  hingga  melakukan  transaksi  perbankan  dirasakan  seluruh  lapisan  masyarakat. Transformasi digital juga turut mempengaruhi industri dalam melakukan bisnisnya. Beberapa industri  yang  gencar  melakukan  transformasi  digital  adalah  jasa  keuangan  seperti  perbankan dan asuransi, industri minyak dan gas (migas), retail, manufaktur, transportasi dan travel ,
Industri travel atau perjalanan memiliki cakupan yang cukup luas. Pada awalnya, industri ini muncul untuk mendukung kebutuhan bisnis dan terus berkembang hingga saat ini menjadi industri  yang  cukup  menjanjikan  dengan  pangsa  pasar  yang  terus  berkembang.  Komponen utama industri ini adalah moda transportasi dan akomodasi.
Di  masa  lalu  industri  ini  dilakukan  dengan  sistem  agen  yang  menyediakan  komponen tersebut, namun konsumen yang didominasi oleh pelaku bisnis menuntut industri ini beralih ke digital  karena  harus  menyesuaikan  regulasi  yang  berlaku  dalam  proses  bisnisnya.  Misalnya, aturan  sebuah  perusahaan  untuk  melakukan  pembayaran  berjangka  atas  perjalanan  bisnis untuk  mencegah  penanganan  yang  terlalu  banyak  oleh  agen.  Perubahan  sistem  ini mengakibatkan  pelaku  industri travel beralih  menggunakan  teknologi  informasi  dengan menyediakan  langsung  sistem  tersebut  maupun  melakukan  bisnisnya  melalui online  travel agent (OTA). Akibatnya, persaingan antar pelaku industri menjadi terbuka.
Perkembangan teknologi informasi dan ilmu pengetahuan sangat berpengaruh pada industri travel dan pariwisata. Industri ini dapat memanfaatkan artificial intelligence , big data , virtual reallity , internet  of  things ,  dan  berbagai  teknologi  lainnya  dalam  mendukung  bisnisnya. Pemanfaatan big data mampu melakukan prediksi terhadap harga tiket maskapai dan jumlah permintaan  penerbangan  [1].  Selain  itu, big data  juga  dapat  digunakan  untuk  memprediksi perilaku penumpang maskapai penerbangan dalam melakukan perjalanannya [2]. Penggunaan internet  of  things juga  dapat  mendukung  industri travel untuk  memaksimalkan  keuntungan yang diperoleh [3]. Big data dalam industri travel dan pariwisata juga dapat digunakan untuk membangun model perencanaan perjalanan wisata yang sesuai dengan penggunanya [4].
Data  pada  industri travel dan  pariwisata  tersedia  dari  berbagai  sumber  seperti  data  dari telepon, media sosial, sistem sensor, dan berbagai bidang lainnya. Analisa data tersebut dapat membantu  menemukan  pola  dan  informasi  bisnis  baru  yang  dapat  dilakukan  dengan  lebih efektif dan akurat.
Big  data pada  industri  ini  memiliki  banyak  potensi  dalam  menggali  kebutuhan  pengguna dan nilai-nilai kepuasannya sehingga meningkatkan kemampuan bisnis bidang pariwisata dan mewujudkan smart  tourism [5]. Big  data dapat  mencatat  aktivitas  dan  perilaku  pengguna dalam  melakukan  perjalanannya.  Pengguna  dapat  dilacak  secara  digital  melalui  penggunaan telepon selular sehingga data perjalanan setiap pelanggan dapat tercatat. Dalam big data , data ini  dapat  digunakan  untuk  mengeksplorasi  hal-hal  baru  dalam  pengambilan  keputusan  yang tepat, melihat peluang secara lebih jeli, dan menjalankan bisnis secara lebih efisien [6].
Dalam  makalah  ini,  dilakukan  survei  terhadap  penerapan big  data pada  industri travel . Survei  ini  menghasilkan  adanya  penerapan big  data dalam  proses  penetapan  harga  pada maskapai  penerbangan  [1],  melakukan  prediksi  perilaku  penumpang  perjalanan  udara  [2], penetapan  harga  menggunakan  data  yang  diperoleh  dari  IoT  [3],  dan  membangun  model perencanaan perjalanan wisata [4].
Makalah  ini  terdiri  dari  empat  bagian.  Pada  bagian  I.  Pendahuluan  telah  dibahas  latar belakang  dan  pentingnya  menerapkan big  data pada  industri travel dan  pariwisata.  Pada bagian II. Survey akan dibahas survei yang dilakukan terhadap jurnal dan tulisan ilmiah yang terkait dengan big data pada industri travel dan pariwisata. Bagian III. Hasil dan Pembahasan akan  membahas  pembahasan  terhadap  survei  yang  dilakukan  pada  bagian  sebelumnya.  Pada bagian  IV.  Kesimpulan  akan  dibahas  kesimpulan  yang  bisa  diambil  dari  survei  yang  telah dilakukan dan peluang penelitian berikutnya.

## II. S URVEI

## A. Harga Dinamis pada Maskapai Penerbangan
Pesawat  merupakan  salah  satu  moda  transportasi  yang  menjadi  komponen  utama  dalam industri travel .  Moda  transportasi  ini  tidak  hanya  digunakan  dalam  perjalanan  bisnis  namun juga  dalam  perjalanan  wisata.  Harga  tiket  pesawat  yang  mulai  turun  dan  bersaing  dengan moda transportasi lainnya membuat jumlah penumpang pesawat terus meningkat.
Harga  tiket  pesawat  sangat  bervariasi  secara  dinamis  dan  signifikan  untuk  penerbangan yang  sama  bahkan  untuk  bangku  yang  bersebelahan  [7].  Harga  dinamis  menjadi  salah  satu strategi dalam penetapan harga yang paling umum yang diterapkan oleh industri penerbangan. Pelanggan  tiket  pesawat  mencari  tiket  dengan  harga  yang  rendah,  sedangkan  perusahaan maskapai  penerbangan  selalu  mencoba  meningkatkan  pendapatannya  dan  memaksimalkan keuntungannya.  Jumlah  kursi  yang  tersedia  terkadang  tidak  sesuai  dengan  permintaan pelanggan  yang mengakibatkan pelanggan membayar lebih mahal  atau perusahaan maskapai kehilangan pendapatannya.
Gambar 1 menunjukan harga dinamis pada tiket pesawat yang berhubungan dengan tujuan pelanggan  dan  perusahaan  maskapai  penerbangan  [1].  Dalam  menentukan  harga,  maskapai akan  melihat  data  permintaan  pasar  terhadap  tiket  penerbangan,  pelanggan  yang  akan membayar  tiket  dengan  harga  lebih,  kemudian  menentukan  harga  tiket  yang  optimal. Sedangkan pelanggan akan melihat waktu yang tepat untuk membeli tiket dengan harga murah dan berapa harga minimum yang dapat diperolehnya.
Maskapai penerbangan perlu mempertimbangan faktor internal dan faktor eksternal seperti perubahan  permintaan,  promosi  yang  dilakukan  kompetitor,  kemampuan  pelanggan  dalam membeli  tiket,  ketersediaan  kursi,  dan  lain  sebagainya  untuk  menyesuaikan  harga  tiket. Maskapai  juga  perlu  memprediksi  faktor  tersebut  untuk  menerapkan  skema  harga  dinamis untuk meningkatkan keuntungannya. Sementara itu, pelanggan perlu memprediksi harga tiket untuk memperoleh tiket yengan harga yang lebih murah.
Berbagai  macam  teknik  pemodelan  telah  diterapkan  menentukan  harga  tiket  dan memprediksi  perminataan.  Teknik  pemodelan  ini  dapat  dikelompokan  menjadi  tiga  kategori yaitu  teknik  pengujian  hipotesis  sederhana  dan  regresi,  berbagai  jenis  teknik machine learning , dan ensamble learning [8].
1) Prediksi Waktu Pembelian Tiket yang Optimal
Banyak penelitian yang telah dilakukan untuk membuat model prediksi waktu pembelian tiket  pesawat  yang  optimal.  Penggunaan  12.000  data  harga  tiket  dilakukan  pada  [7]  yang dikumpulkan dalam 41 hari dengan menggunakan fitur nomor penerbangan, lama pemesanan hingga  waktu  keberangkatan,  harga  saat  ini,  maskapai,  dan  rutenya.  Data  ini  diolah menggunakan teknik komputasional rule learning ( Ripper ), Q-learning ,  metode time series , dan kombinasinya. Hasilnya menunjukan penumpang dapat berhemat sebanyak 61,8%.
Prediksi  menggunakan big  data lainnya  dilakukan  dengan  mengumpulkan  data  sejak  60 hari  menjelang  keberangkatan  untuk  satu  rute  [9]  dan  tujuh  rute  [10].  Fitur  yang  diambil adalah  jumlah  hari  sebelum  keberangkatan,  harga  minimum,  harga  rata-rata.  Menggunakan teknik PLS regression, decision tree, dan nu-SRV ridge regression dihasilkan 75,3% [9] dan 69% [10] penghematan dalam pembelian tiket.
Penelitian  lainnya  menggunakan  data  yang  dikumpulkan  selama  28  hari  untuk  6  rute penerbangan dari 9 maskapai [11]. Data ini juga mencakup perjalanan pulang pergi selama 3, 7,  dan  14  hari.  Fitur  yang  digunakan  adalah  bandar  udara  keberangkatan  dan  kedatangan, tanggal keberangkatan dan kembali, maskapai, hari dalam minggu, bulan, dan tahun tersebut,
serta permintaan. Data diolah menggunakan teknik pemrosesan awal marked point processes (MPP), clustering dan klasifikasi, serta analisa statistik.

## 2) Prediksi Harga Tiket Pesawat
Berbagai penelitian dilakukan untuk memprediksi harga tiket minimal. Prediksi harga tiket minimum  dapat  dilakukan  menggunakan  fitur  harga  pada  rencana  perjalanan  yang  sama, harga pada rencana perjalanan saat ini sebelum hari target, harga rencana perjalanan pada hari yang sama di minggu dan bulan yang berbeda [12]. Data dikumpulkan selama lebih dari tiga bulan  untuk  lima  rute  penerbangan  internasional  dan  menggunakan  teknik  komputasi ensemble-nased learning algorithm yang dimodifikasi.
Penelitian  lainnya  dilakukan  untuk  memprediksi  harga  tiket  minimum  sebelum  tanggal keberangkatan [13][14]. Fitur yang digunakan pada [13] terdiri dari harga historis tiket, hari libur atau tidak pada tanggal keberangkatan, dan jumlah hari sebelum keberangkatan. Data ini terdiri  dari  19  rute  yang  berbeda  selama  periode  92  hari.  Model  dihasilkan  dari menggabungkan  beberapa  teknik  seperti k-nearest  neighbors,  random  forest, dan bayesian . Pada  [14],  teknik  komputasi  yang  digunakan  adalah linear  quantile yang  digabung  dengan model  regresi  menggunakan  data  2.271  penerbangan  dengan  jumlah  126.412 records untuk sebuah  rute  yang  dikumpulkan  sejak  60  hari  sebelum  keberangkatan.  Fitur  yang  digunakan adalah harga, tanggal  keberangkatan, tanggal  observasi,  jumlah hari sebelum  keberangkatan dan hari pada minggu itu ( weekday atau weekend ).
3) Prediksi Permintaan Tiket Pesawat
Permintaan  pada  industri travel cukup  tinggi.  Perkembangan  teknologi  mengakibatkan permintaan akan moda transportasi maupun akomodasi pada industri travel terus meningkat. Hal  ini  sejalan  dengan  perubahan  industri travel yang  pada  awalnya  lebih  banyak  melayani perjalanan bisnis hingga terus berkembang menjadi perjalanan wisata.
Penelitian  tentang  prediksi  permintaan  tiket  pesawat  yang  dilakukan  [15]  menggunakan data  panggilan customer selama  tiga  tahun,  penjualan  tiket,  dan  data  pencarian  dari  kata kunci  ―Ticket‖  dan  ―TaobaoTrip‖.  Teknik  yang  digunakan  adalah neural  networks dan support regression , namun dataset yang digunakan masih terbatas.
Fitur  yang  mempengaruhi  permintaan  tiket  pesawat  diantaranya  harga  tiket,  jumlah penerbangan  yang  dilayani  oleh  maskapai,  kinerja  maskapai  (waktu  keterlambatan,  rasio keterlambatan, rasio pembatalan, dan lainnya), ukuran pesawat, jumlah kursi, harga rata-rata,
Gambar 1. Harga dinamis pada maskapai penerbangan.
pendapatan  populasi  manusia, customer  price  index (CPI),  jumlah  keberangkatan  per  hari dalam satu  minggu, jumlah pemesanan, promosi  kompetitor  [1]. Fitur gender dan informasi penerbangan seperti maskapai, bandar udara asal dan tujuan mempengaruhi permintaan untuk prediksi permintaan penumpang pesawat yang dipersonalisasi [1].

## 4) Diskriminasi Harga
Setiap penumpang pada pesawat sering mengalami diskriminasi harga. Diskriminasi harga yang  dimaksud  adalah  adanya  perbedaan  harga  kursi  yang  dipesan  oleh  seseorang  dengan penumpang  lainnya.  Hal  ini  terjadi  karena  kebijakan  maskapai  penerbangan  yang  berlaku untuk  pembelian  tiket  pada  waktu  tertentu  maupun  untuk  waktu  perjalanan  tertentu.  Hari pada  minggu  perjalanan,  pembatasan  tiket,  karakteristik  permintaan  untuk  penerbangan tersebut, jumlah hari setelah pembelian tiket mempengaruhi diskriminasi harga yang dialami oleh  seorang  pelanggan  [1].  Data  harga,  pencarian  yang  dilakukan  pelanggan,  dan  peluang mereka  untuk  melakukan  penerbangan  dapat  digunakan  untuk  menentukan  diskriminasi harga [16].
Sebanyak  1000  data  penerbangan  domestik  di  Amerika  Serikat  sejak  90  hari  sebelum keberangkatan  digunakan  untuk  menganalisa  apakah  hari  mempengaruhi  diskriminasi  harga yang  terjadi  [17].  Fitur  yang  digunakan  adalah  hari  dalam  seminggu,  hari  dalam  minggu perjalanan,  pembatasan  tiket,  karakteristik  permintaan  pada  penerbangan,  dan  jumlah  hari setelah  tiket  dibeli.  Data  ini  diolah  menggunakan  teknik  regresi  dan  menghasilkan  bahwa biaya tiket 5% lebih rendah ketika dibeli pada saat akhir minggu. Hal ini hanya berlaku untuk penerbangan domestik dan menggunakan dataset dengan fitur yang terbatas.

## B. Prediksi Perilaku Penumpang
Mobilitas manusia menjadi salah satu bidang penelitian yang menarik dilakukan. Perilaku mobilitas  manusia  dalam  perjalanan  darat  cenderung  lebih  mudah  dilakukan  daripada mobilitas  manusia  yang  melakukan  perjalanan  udara.  Perilaku  penumpang  perjalanan  udara dapat memberikan informasi karakteristik suatu kota, perencanaan bandar udara, perencanaan transportasi lokal, bisnis pariwisata, dan lain sebagainya.
Model  prediksi  perilaku  penumpang  perjalanan  udara  dapat  dibuat  menggunakan  data passanger  name  reccord (PNR)  yang  dibuat  anonim  [2].  Model  ini  menghasilkan kecenderungan seseorang dalam memilih perjalanan pribadinya dan memprediksi permintaan penumpang melalui metode personalisasi  yang menggunakan data karakteristik perilakunya. Karakteristik  perilaku  penumpang  ini  meliputi  loyalitas  penumpang,  rute  yang  sering digunakan  oleh  penumpang,  rute  yang  paling  banyak  peminat,  maskapai  yang  digunakan penumpang.  Model  prediksi  ini  juga  dapat  memfasilitasi  pemasaran  maskapai  penerbangan hingga melakukan analisa mobilitas manusia dan hubungan antar kota. Selain itu, model ini dapat  membantu  mengkaji  berbagai  permasalahan  sosial  ekonomi  yang  terkait  dengan urbanisasi dan peradaban modern [2].
Kemajuan teknologi telah mengubah cara menghasilkan informasi oleh orang-orang yang terlibat  dalam  sebuah  perjalanan.  Mereka  dapat  mengakses  infomasi  dan  menghasilkan konten sendri dari sudut pandang dan pengalaman masing-masing [18]. Konten tersebut dapat dibagikan  melalui  media  sosial  dan  menjadi  sumber  informasi  yang  penting.  Perilaku  ini dapat  mempengaruhi  reputasi  dan  kinerja  suatu  penyedia  jasa  perjalanan  maupun  tempat wisata.
Perilaku  membagikan  informasi  wisata  melalui  media  sosial  ini  dapat  digunakan  untuk melakukan analisa sentimen yang muncul dengan tujuan menguji hubungan semantik makna ulasan  yang  dibagikan  [18].  Volume  data  ini  dapat  berukuran  sangat  besar  karena  diambil
dari sosial media dan memiliki kecepatan perubahan yang tinggi sehingga data yang dimiliki menjadi kompleks.
Model analisa sentimen dirancang berorientasi pada aspek implisit yang ada dalam ulasan untuk  mengembangkan  hipotesis  baru,  misalnya  memahami  hubungan  antara  kepuasan  dan sentimen, kemudian memprediksi kepuasan turis dan menganalisa sentimen yang berorientasi pada  teks.  Dalam  hal  ini, big  data dan deep  learning dapat  diterapkan  unutk  membantu menemukan dinamika baru dalam industri travel dan pariwisata [18].
C. Pemanfaatan Internet of Things dalam Penetapan Harga
Suatu  perusahaan travel akan  selalu  berusaha  meningkatkan  pendapatannya  dan memperbesar keuntungannya sehingga menjadikan konsumen sebagai target untuk mencapai tujuan  tersebut.  Perusahaan  dapat  memanfaatkan  perangkat internet  of  things (IoT)  dalam menentukan  kebijakan  penetapan  harga  [3].  Biasanya  perusahaan  akan  menetapkan  harga rendah,  harga  tinggi,  dan  harga  kontingensi.  IoT  dapat  menggantikan  penetapan  harga kontingensi  dalam  mengurangi  ketidakpastian  jumlah  permintaan  yang  dapat  merugikan perusahaan.
IoT digunakan untuk mengumpulkan data perilaku konsumen dan mengantisipasi dampak negatif  dari  ketidakpastian  permintaan.  Peningkatan  penggunan  IoT  pada  perusahaan  juga bertujuan membentuk user experiences yang lebih baik.  Hasilnya diharapkan dapat  menjadi panduan  bagi  perusahaan  dalam  menentukan  kebijakan  yang  sesuai  untuk  mendapatkan keuntungan yang tinggi dengan mempertimbangkan fitur konversi pelanggan yang lebih baik dan  penilaian  produk  yang  lebih  tinggi.  Tabel  1  berikut  ini  memperlihatkan  temuan  dan insight dari [3].
Perusahaan  dapat  menerapkan  skema  harga  kontingensi  dan  memasangkannya  dengan perangkat  IoT  yang  sesuai  dengan  bisnis  dan  tujuannya.  Harga  kontingensi  cenderung digunakan  ketika  perangkat  IoT  meningkatkan  nilai  produk.  Dalam  konteks  tertentu, kebijakan  menerapkan  harga  kontingensi  dan  IoT  secara  bersamaan  dapat  mengurangi ketidakpastian  pembelian  produk  oleh  pelanggan  sehingga  dapat  meningkatkan  keuntungan perusahaan [3].
Tabel 1. Temuan dan insight pemanfaatan IoT dalam penetapan harga.
No Kasus Temuan dan insight 1 Tanpa IoT Memilih  harga  kontingensi  jika  ada  ketidakpastian  pembelian oleh  pelanggan  yang  bernilai  tinggi  dan  memilih  harga  tinggi untuk kondisi sebaliknya 2 IoT meningkatkan target Menggunakan  harga  kontingensi  dan  IoT  untuk  mendapatkan keuntungan  jika  ada  ketidakpastian  pembelian  oleh  pelanggan yang bernilai tinggi. 3 Perusahaan tidak dapat meningkatkan nilai produk Menggunakan  harga  kontingensi  dan  IoT  untuk  mendapatkan keuntungan yang tinggi jika ada ketidakpastian pembelian oleh konsumen  yang  bernilai  tinggi.  Harga  kontingensi  kecil kemungkinan  untuk  menjadi  skema  penetapan  harga  yang optimal  karena  harus  memberikan  subsidi  yang  lebih  tinggi kepada konsumen dengan nilai rendah. 4 Perusahaan dapat meningkatkan nilai produk Menggunakan  harga  kontingensi  dan  IoT  untuk  menghasilkan keuntungan  yang  lebih  tinggi  jika  tidak  yakin  dengan pembelian konsumen bernilai tinggi. Tetapkan harga yang lebih tnggi  untuk  konsumen  yang  bernilai  rendah  dan  tinggi  dengan kenaikan  harga  yang  besar  bagi  konsumen  bernilai  tinggi.
Harga  kontingensi  cenderung  menjadi  skema  penetapan  harga yang optimal karena investasi IoT lebih tinggi.
Skema  penetapan  harga  pada  Tabel  1  belum  mempertimbangkan  kondisi  industri sebenarnya yang sangat kompleks sehingga perlu adanya penelitian yang mempertimbangkan ada  banyak  produsen  dan  banyak  produk  dalam  industri.  Oleh  karena  itu,  penggunaan  IoT dalam menentukan harga mungkin akan berbeda.

## D. Perencanaan Wisata
Saat  ini,  industri travel tidak  hanya  fokus  pada  perjalanan  bisnis  seperti  pada  awal kemunculannya,  namun  mulai  melayani  perjalanan  ibadah  dan  perjalanan  wisata.  Orang- orang  bepergian  hingga  ke  seluruh  dunia  untuk  mengunjungi  tempat-tempat  wisata  yang berdampak pada ekonomi.  Perencanaan wisata menjadi salah satu  bidang yang diuntungkan dalam pariwisata dan dapat dilakukan oleh pelaku industri travel .
Tujuan  perencanaan  wisata  adalah  untuk  meningkatkan  kepuasan  wisatawan  yang ditunjukan  dengan  tingginya  jumlah  kunjungan.  Wisatawan  menginkan  biaya  perjalanan wisata  yang  rendah  dengan  kemudahan  dan  tidak  menyita  waktu  untuk  merencakannya. Membuat  perencanaan  untuk  sebuah  perjalanan  wisata  bukan  suatu  hal  yang  mudah.  Perlu pengalaman  dan  pengetahuan  mengenai  hal  tersebut.  Oleh  karena  itu,  sebuah  model diusulkan untuk membuat perencanaan wisata menggunakan big data [4].
Model perencaan wisata yang diusulkan [4] dibuat berdasarkan permintaan pengguna dan mempertimbangan  berbagai  parameter  penting,  seperti  anggaran  wisata,  lalu  lintas  wisata, cuaca  kota  tujuan  wisata,  dan  waktu  perjalanan  wisata.  Model  ini  menghasilkan  berbagai rencana wisata yang terdiri dari data perjalanan, data pariwisata, profil wisata, data acara, dan data cuaca. Tujuan model ini adalah memilihkan tempat  wisata ang menarik bagi  pengguna dan  mengatur  waktu  kunjungan  berdasarkan  infromasi  yang  diperoleh  dari  analisa big  data perencanaan wisata.
Gambar 2. Model perencanaan wisata menggunakan big data .
Gambar  2  menunjukan  alur  model  perencanaan  wisata  menggunakan big  data [4]. Berdasarkan kebutuhan pengguna dan big data perencanaan wisata, solusi optimal diperoleh menggunakan  algoritma  meta-heuristik.  Algoritma  ini  tidak  hanya  mempertimbangkan kecenderungan pilihan pengguna seperti biaya  yang dihabiskan untuk  perjalanan wisata dan waktu perjalanan, tetapi juga mempertimbangkan pentingnya big data .
Model perencanaan wisata memerlukan kebutuhan pengguna yang terdiri dari prioritas dan kendala  yang dihadapi  pengguna. Beberapa database terintegrasi  ke dalam data warehouse . Hasilnya berupa rencana perjalanan wisata. Kemudian dilakukan evaluasi dengan melakukan penilaian  pada assessment  layer .  Rencana  perjalanan  yang  dihasilkan  diberikan  kepada pengguna  pada  layer  pertama.  Selanjutnya,  pengguna  memberikan feedback pada  profil wisata.
Penggunaan big  data pada model perencanaan wisata menggunakan  beberapa fitur,  yaitu volume, keberagaman, kecepatan, keakuratan, dan nilai [4].
 Volume: Volume data diperoleh dari distribusi perjalanan wisata yang terjadi pada industri travel .  Data  ini  dihasilkan  setiap  hari  bahkan  setiap  jam.  Jumlah  data  yang  besar memungkinkan digunakan dalam perencanaan wisata.
 Keberagaman data: Teknologi menyediakan berbagai cara pengumpulan data dengan jenis data  yang  beragam,  hanya  sekitar  20%  data  wisata  yang  dimanfaatkan  untuk meningkatkan industri travel.
 Kecepatan: Kecepatan dalam mengumpulkan data menjadi salah satu fitur  penting dalam penggunaan big data untuk industri travel. Aspek penting dalam pengumpulan data antara lain  penyimpanan  dan  analisa  yang  cepat,  fitur  tepat  waktu  karena  beberapa  data  hanya bersifat  sementara  dan  tidak  bernilai  lagi  setelah  periode  tertentu,  dan  kecepatan  untuk diambil dan disimpan.
 Keakuratan:  Keakuratan  data  dalam big  data menunjukan  data  yang  bersifat  tidak  biasa dan  mengganggu  ( noise ).  Akurasi  pada  data  mempunyai  tantangan  yang  besar  dalam melakukan analisa data.
 Nilai:  Nilai  data  wisata  dapat  dijelaskan  dengan  penerapannya  pada  industri travel . Pemasaran  dalam  industri  ini  yang  ditambahkan  dengan  personalisasi  menjadi  peluang kuat  yang  bisa  diperoleh  dari big  data .  Analisa big  data memberikan  wawasan  bisnis
sebagai  sumber  inovasi  pariwisata  dan  industri travel .  Potensi  yang  tinggi  ini  tidak  bisa diabaikan oleh pelaku industrinya.

## E. Penerapan Big Data pada Pariwisata
Big  data memungkinkan  munculnya  peluang  baru  dalam  penelitian  termasuk  pariwisata. Penggunaan big  data pada  sektor  pariwisata  memungkinkan  menggali  pengetahuan  baru seperti  pemahanan  mengenai  perilaku  wisatawan,  mendeteksi  kecenderungan  dan  kebutuhan untuk  perkembangan  pariwisata,  prediksi  permintaan  tujuan  pariwisata,  rekomendasi  hotel, restoran, maupun kegiatan secara real time sesuai preferensi masing-masing wisatawan.
Sebuah  metode  dikembangkan  untuk  mengidentifikasi  dan  memprediksi  perilaku wisatawan,  serta  memprediksi  permintaan  wisatawan  musiman  [19].  Metode  ini dikembangkan  untuk  keperluan  pengembangan,  pengelolaan,  dan  perencanaan  pariwisata yang baik. Metode ini terdiri dari empat teknik sebagai berikut.
 Pemrosesan metadata tekstual  untuk  mengidentifikasi  kata  kunci  yang  menunjukan  minat wisatawan pada saat mengambil gambar.
 Pengelompokan  data  geografis  untuk  mengidentifikasi  lokasi  populer  dan  diminati wisatawan.
 Identifikasi  gambar  yang  representatif  untuk  mengidentifikasi  subjek  gambar  yang  paling sering  muncul  sesuai  minat  wisatawan  sehingga  dapat  memberikan  informasi  mengenai pengalaman dan minat wisatawan.
 Pemodelan time  series untuk  memprediksi  permintaan  pariwisata  di  masa  depan  dan mengungkap  pola  perjalanan  musiman  untuk  perencanaan  dan  pengambilan  keputusan  di masa depan.
Sebuah  sistem  rekomendasi  yang  adaptif  dapat  dikembangkan  untuk  membantu  pelaku pariwisata  dalam  memahami  selera  wisatawan  dan  memberikan  penawaran  yang  sesuai  dan cocok bagi mereka [6]. Sistem rekomendasi ini berisi:
 Penawaran  pariwisata  dan  konten  yang  direkomendasikan  kepada  pengguna  sesuai segmentasi dan kebutuhannya.
 Informasi  pengunjung  akan  disimpan  untuk  melacak  dan  menganalisa  pendapat  mereka dalam rangka meningkatkan customer experience .
 Kinerja industri pariwisata dapat dievaluasi menggunakan indikator statistik yang tersedia dalam  bentuk dashboard untuk  pengambilan  keputusan  dan  penilaian  dalam  mencapai tujuan.
Sistem rekomendasi dan adaptif terdiri dari fungsi berikut ini [6].
 Pengumpulan  data  pariwisata  yang  tersedia  pada website dan  media  sosial.  Data  ini disimpan dalam format yang kompatibel yang menyediakan metode dan standar intelligent access pada data.
 Melakukan analisa dan memilih informasi yang relevan untuk menargetkan turis potensial dengan  lebih  baik  sehingga  dikembangkan  sistem  analisa  dan  penelitian  yang  hanya menggunakan data dari kata kunci tertentu, seperti usia, kewarganegaraan, kecenderungan pribadi,  kegiatan,  dan  lainnya.  Data  ini  digunakan  untuk  menentukan  profil  pengguna sehingga  turis  tersebut  dapat  dikelompokan,  misalnya  kelompok  petualang,  anak  muda, manula, turis budaya, turis bisnis, dan lainnya.
 Menyediakan perjalanan yang dipersonalisasi dan disesuaikan dengan kecenderungan turis menggunakan sistem rekomendasi semantik dan adaptif.
 Pelacakan turis melalui akun media sosial seperti Twitter atau Facebook untuk menganalisa informasi  terkait  data  tempat  dan  objek  wisata  serta  pendapat  mereka  tentang  wisata tersebut.  Pendapat  turis  di  ruang  publik  seperi  media  sosial  sangat  penting  dalam  bidang pariwisata karena pendapat seseorang dapat mempengaruhi orang lainnya.
 Menghasilkan dashboard pariwisata secara berkala yang dapat digunakan oleh pihak-pihak yang terlibat dalam bidang pariwisata seperti pemerintah, pengelola objek wisata, penyedia akomodasi,  penyedia  moda  transportasi,  dan  lain  sebagainya. Dashboard ini  bertujuan memberikan  visualisasi  indikator  dan  statistik  mengenai  wilayah  tersebut  untuk  membuat keputusan yang paling efektif dalam pengembangan pariwisata.
Gambar 3 menunjukan aksitektur sistem rekomendasi dan adaptif yang dihasilkan [6]. User model menggunakan  pendekatan  menengah  untuk  mendefinisikan  profil  pengguna  dengan mendefinisikan  model  untuk  stereotipe  secara  individual.  Stereotipe  turis  dibagi  ke  dalam tujuh kelompok, yaitu turis muda, petualang, penyuka hiburan, turis manula, turis bisnis, turis budaya,  dan  turis  internal. Domain  model berisi  data  yang  dikumpulkan  dari  media  sosial, website , aplikasi seluler, geolokasi, perangkat IoT, dan lainnya. Kedua model ini membentuk hubungan  dalam  mendapatkan  profil  pengguna  yang  paling  tepat  melalui  proses  adaptasi. Setiap pengguna akan memiliki aturan asosiasi tertentu untuk mendapatkan profilnya.
Gambar 3. Arsitektur sistem rekomendasi dan adaptif.
Dalam pengembangannya, sistem rekomendasi dapat menggunakan beberapa pendekatan. Pendekatan tersebut antara lain filter kolaboratif, filter berbasis konten atau hybrid filter yang mampu  menghasilkan  hasil  yang  menarik.  Namun  [6]  menggunakan  pendekatan  sistem rekomendasi  berbasis utility karena sumber data  dan informasi mengenai  pengguna tersebar di berbagai tempat, bisa dari pengguna langsung maupun dari media sosial miliknya. Sistem rekomendasi berbasis utility merupakan sistem rekomendasi berbasis onlotogi dengan metode filter kolaboratif berbasis media sosial.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Survei yang dibahas pada bagian sebelumnya membahas penerapan big data pada industri travel dan  pariwisata. Big  data menyediakan  data  pelaku  industri  ini  baik  sebagai  menyedia maupun konsumen dalam industri. Data meliputi data historis yang dimiliki penyedia produk dalam  industri,  data  perilaku  konsumen travel dan  pariwisata,  hingga  ulasan-ulasan  yang tersedia pada media sosial dan situs web.
Big data digunakan untuk melakukan prediksi harga dinamis pada maskapai penerbangan. Harga dinamis muncul akibat perbedaan harga tiket setiap penumpang pesawat bahkan untuk kursi  yang bersebelahan dalam satu penerbangan yang sama. Harga dinamis ini bisa ditinjau dari dua sisi,  yaitu sisi  penumpang dan sisi maskapai. Penumpang menginginkan harga tiket yang  terendah  yang  bisa  didapatkan  sedangkan  maskapai  menginginkan  keuntungan  yang besar dalam bisnisnya.
Dari sisi  penumpang, big data dapat  digunakan untuk melakukan prediksi  terhadap harga tiket pesawat dan kapan waktu membeli tiket yang tepat untuk mendapatkan harga tiket yang rendah.  Model-model  yang  dibangun  untuk  memprediksi  kapan  waktu  membeli  tiket  yang tepat  menggunakan  data  yang  diambil  dalam  rentang  waktu  tertentu  mulai  dari  7  hingga  60 hari  dengan  berbagai  rute  dan  maskapai.  Fitur-fitur  yang  dapat  digunakan  untuk  membuat model  prediksi  tersebut  terdiri  dari  nomor  penerbangan,  durasi  penerbangan,  harga  saat  ini, harga  minimum,  harga  rata-rata,  maskapai,  harga  historis,  rute,  lama  hari  sebelum keberangkatan,  kota  keberangkatan, kota  tujuan, tanggal  keberangkatan,  tanggal  kepulangan, harga minyak dunia, jumlah pemberhentian, dan jumlah maskapai pesaing.
Beberapa  fitur  yang  berhubungan  dengan  model  prediksi  harga  tiket  pesawat  diantaranya harga pada perjalanan yang sama, harga sehari sebelum hari target, harga pada hari yang sama pada  minggu  sebelumnya,  harga  pada  hari  yang  sama  pada  bulan  sebelumnya,  tanggal keberangkatan,  dan  jumlah  hari  sebelum  keberangkatan.  Selain  itu,  fitur  maskapai,  nomor penerbangan,  tanggal  pembelian  tiket,  tanggal  keberangkatan,  waktu  keberangkatan,  waktu tiba, kelas penerbangan, jumlah pemberhentian, bandar udara keberangkatan dan tujuan, serta tanggal tiba juga digunakan dalam membangun model prediksi.
Dari sisi maskapai penerbangan, big data dapat digunakan untuk membuat model prediksi permintaan tiket pesawat dan diskriminasi harga. Fitur yang berpengaruh terhadap permintaan tiket  pesawat  diantaranya  harga  tiket,  jumlah  penerbangan  yang  dilayani  oleh  maskapai, kinerja maskapai  (waktu keterlambatan, rasio keterlambatan, rasio pembatalan, dan lainnya), ukuran  pesawat,  jumlah  kursi,  harga  rata-rata,  pendapatan  populasi  manusia, customer  price index (CPI), jumlah keberangkatan per hari  dalam  satu minggu, jumlah pemesanan, promosi kompetitor,  gender,  dan  informasi  penerbangan  seperti  maskapai,  bandar  udara  asal  dan tujuan. Sedangkan fitur yang mempengaruhi diskriminasi harga antara lain hari pada minggu perjalanan,  pembatasan  tiket,  karakteristik  permintaan  untuk  penerbangan  tersebut,  jumlah hari  setelah  pembelian  tiket,  data  harga,  pencarian  yang  dilakukan  pelanggan,  dan  peluang mereka untuk melakukan penerbangan.
Perangkat IoT dapat digunakan untuk mengumpulkan data perilaku konsumen pada industri travel dan pariwisata. Selanjutnya, data ini dapat digunakan untuk menetapkan harga sebuah produk. Berbagai skema harga diperoleh dengan penerapan IoT untuk mendukung bisnis pada industri travel dan pariwisata.
Big  data juga  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  perilaku  penumpang  pada  perjalanan darat, laut,  maupun  udara.  Model  prediksi  ini  dapat  menggunakan data  karakteristik  seorang penumpang, seperti loyalitasnya terhadap moda transportasi yang digunakan, rute yang sering digunakan,  dan  rute  yang  paling  diminati.  Hal  ini  dapat  menjadi  peluang  pemasaran  bagi
penyedia  moda  transportasi.  Selain  itu,  perilaku  penumpang  ini  juga  dapat  dikaji  untuk mendapatkan pola urbanisasi dan pengaruhnya terhadap sosial ekonomi di suatu daerah.
Selain  itu,  data  mengenai  perjalanan  seseorang  juga  dapat  digunakan  untuk  membangun model  dalam  merencanakan  perjalanan  untuk  bisnis,  wisata,  ibadah,  dan  lain  sebagainya. Model  perencanaan  wisata  dibangun  dengan  tujuan  meningkatkan  kepuasan  wisatawan dengan cara mengelola pariwisata dengan lebih baik dan meningkatkan nilai jual objek wisata. Perencanaan  wisata  dapat  membantu  wisatawan  memilih  objek  wisata  yang  akan dikunjunginya  dengan  waktu  yang  tepat  berdasarkan  kecenderungan  wisatawan  itu  sendiri. Hal ini akan memberikan kepuasan bagi wisatawan.
Kepuasan  seorang  wisatawan  dapat  menjadi  sumber  data  lainnya  yang  dapat  digunakan dalam  industri travel dan  pariwisata.  Perkembangan  teknologi  informasi  mengakibatkan adanya  pergeseran  nilai  dalam  kehidupan  manusia.  Seseorang  akan  cenderung  membagikan sesuatu  yang  menarik  atau tidak baginya  melalui  media  sosialnya.  Ulasan  pada  media  sosial ini  dapat  menjadi  sumber  data  yang  dapat  ditampilkan  dalam  bentuk dashboard untuk pengembangan pariwisata. Sistem  rekomendasi juga dapat dibangun dari penerapan big data pada industri travel dan pariwisata.

## IV. K ESIMPULAN
Big  data telah  diterapkan  dalam  berbagai  bidang  pada  industri travel dan  pariwisata. Berbagai  fitur  data  pada  industri  ini  dapat  digunakan  untuk  mengembangkan  bisnis  menjadi lebih  baik. Big  data dapat  membantu  melakukan  prediksi  harga  tiket  pesawat,  kapan  waktu yang tepat untuk membeli tiket pesawat, prediksi permintaan tiket pesawat, dan diskriminasi harga.  Kolaborasi  antara big  data dan internet  of  things menghasilkan  skema  harga  yang optimal  yang  dapat  diterapkan  oleh  penyedia  moda  transportasi  untuk  memaksimalkan keuntungannya.  Perilaku  penumpang  dan  data  ulasan  yang  diberikan  wisatawan  dapat digunakan  untuk  membangun  model  perencanaan  perjalanan  wisata  dan  sistem  rekomendasi wisata.
Penerapan big  data pada  industri travel dan  pariwisata  dapat  menggali  hal-hal  baru  yang mendukung  pengambilan  keputusan  secara  tepat,  melihat  peluang,  dan  menjalankan  bisnis secara  efisien.  Berdasarkan  survei  yang  telah dilakukan, masih  perlu  adanya  penelitian lebih lanjut  menggunakan  data  yang  lebih  akurat  dan  menggambarkan  populasi  pelaku  industri travel dan pariwisata. Selain itu, perlu penelitan yang mengikutsertakan data dan ulasan pada media  sosial  dan  situs  web  mengenai  moda  transportasi  dan  akomodasi  dalam  membangun sistem rekomendasi dan perencanaan perjalanan wisata.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  J.  A.  Abdella,  N.  Zaki,  K.  Shuaib,  dan  F.  Khan,  ―Airline  Ticket  Price  and  Demand Prediction: A survey,‖ J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci. , no. xxxx, 2019.
[2]  J.  Liu,  B.  Liu,  Y.  Liu,  H.  Chen,  L.  Feng,  H.  Xiong,  dan  Y.  Huang,  ―Personalized  Air Travel Prediction,‖ ACM Trans. Intell. Syst. Technol. , vol. 9, no. 3, hal. 1–26, 2018.
[3]  X.  Zhang  dan  W.  T.  Yue,  ―Transformative  value  of  the  Internet  of  Things  and  pricing decisions,‖ Electron. Commer. Res. Appl. , vol. 34, no. January, 2019.
[4]  M.  B.  Dezfouli,  M.  H.  N.  Shahraki,  dan  H.  Zamani,  ―A  Novel  Tour  Planning  Model using  Big  Data,‖  in 2018  International  Conference  on  Artificial  Intelligence  and  Data Processing (IDAP) , 2018, hal. 1–6.
[5]  H. Song dan H. Liu, ―Predicting Tourist Demand Using Big Data,‖ in Analytics in Smart Tourism  Design:  Concepts  and  Methods ,  Springer  International  Publishing,  2017,  hal.
13–29.
[6]  O. Boulaalam, B. Aghoutane, D. El Ouadghiri, A. Moumen, dan M. L. Cheikh Malinine, ―Proposal of a Big data System Based on the Recommendation and Profiling Techniques for  an  Intelligent  Management  of  Moroccan  Tourism,‖  in Procedia  Computer  Science , 2018, vol. 134, no. 2017, hal. 346–351.
[7]  O.  Etzioni,  C.  A.  Knoblock,  M.  Rey,  dan  A.  Yates,  ―To  Buy  or  Not  to  Buy :  Mining Airfare Data to Minimize Ticket Purchase Price Categories and Subject Descriptors,‖ in 9th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining , 2003, hal. 119–128.
[8]  J. A. Abdella, N. Zaki, dan K. Shuaib, ―Automatic Detection of Airline Ticket Price and Demand :  A  review,‖  in 2018  International  Conference  on  Innovations  in  Information Technology (IIT) , 2018, hal. 169–174.
[9]  W.  Groves  dan  M.  L.  Gini,  ―An  agent  for  optimizing  airline  ticket  purchasing.,‖  in Proceedings  of  the  International  Conference  on  Autonomous  Agents  and  Multi-agent Systems , 2013, no. May 2013, hal. 1341–1342.
[10] W. Groves dan M. Gini, ―On Optimizing Airline Ticket Purchase Timing,‖ ACM Trans. Intell. Syst. Technol. , vol. 7, no. 1, hal. 1–28, 2015.
[11] T.  Wohlfarth,  S.  Clémencon,  F.  Roueff,  dan  X.  Casellato,  ―A  data-mining  approach  to travel  price  forecasting,‖  in Proceedings  -  10th  International  Conference  on  Machine Learning and Applications, ICMLA 2011 , 2011, vol. 1, no. M, hal. 84–89.
[12] Y.  Chen,  J.  Cao,  S.  Feng,  dan  Y.  Tan,  ―An  ensemble  learning  based  approach  for building airfare forecast service,‖ in Proceedings - 2015 IEEE International Conference on Big Data, IEEE Big Data 2015 , 2015, hal. 964–969.
[13] T.  Liu,  J.  Cao,  Y.  Tan,  dan  Q.  Xiao,  ―ACER:  An  adaptive  context-aware  ensemble regression  model  for  airfare  price  prediction,‖  in Proceedings  of  2017  International Conference on Progress in Informatics and Computing, PIC 2017 , 2017, hal. 312–317.
[14] T. Janssen, ―A Linear Quantile Mixed Regression Model for Prediction of Airline Ticket Prices,‖ Radboud University, 2014.
[15] H. Yuan, W. Xu, dan C. Yang, ―A user behavior-based ticket sales prediction using data mining tools: An empirical study in an OTA company,‖ in 11th International Conference on Service Systems and Service Management, ICSSSM 2014 - Proceeding , 2014, hal. 1– 6.
[16] D. Liu, ―A Model of Optimal Consumer Search and Price Discrimination in the Airline Industry,‖ 2015, hal. 1–31.
[17] S.  L.  Puller  dan  L.  M.  Taylor,  ―Price  discrimination  by  day-of-week  of  purchase: Evidence  from  the  U.S.  airline  industry,‖ J.  Econ.  Behav.  Organ. ,  vol.  84,  no.  3,  hal. 801–812, 2012.
[18] A. Alaei dan S. Becken, ―Sentiment Analysis in Tourism : Capitalizing on Big Data,‖ J. Travel Res. , no. December, 2017.
[19] S. J. Miah, H. Q. Vu, J. Gammack, dan M. McGrath, ―A Big Data Analytics Method for Tourist Behaviour Analysis,‖ Inf. Manag. , vol. 54, no. 6, hal. 771–785, 2017.