Volume 4 No. 2 Juli 2023

## E-ISSN: 2774-342X
Komparasi Akurasi Metode Random Forest Dan Deep Learning pada Reservasi Hotel
Saifudin Universitas Bina Sarana Informaika e-mail: saifudin.sfn@bsi.ac.id Diterima 12-06-2023 Direvisi 06-07-2023 Disetujui 20-07-2023
Abstrak - Ketersediaan kamar tempat menginap (hotel) dikota besar akan berbeda dipengaruhi oleh akhir pekan dan juga hari libur nasional. Dengan kondisi seperti ini untuk sebaiknya sebelum melakukan perjalanan ke kota lain  sebaiknya  melakukan  reservasi  hotel  terlebih  dahulu  yang  bertujuan  jika  sudah  sampai  dikota  yang  dituju dapat  langsung  beristirahat  dengan  nyaman.  Reservasi  ini  bisa  dilakukan  melalui  website/online  dan  memalui telepon/ offline .  Pada  era  media  sosial  seperti  sekarang  ini  untuk  melakukan  reservasi  hotel  sangat  dimudahkan sekali,  dan  juga  dibantu  dari  ulasan  yang  diberikan  oleh  orang  yanng  pernah  menginap  di  hotel  tersebut. Pengalaman yang kurang dalam hal  reservasi  hotel  dapat  menyebabkan dibatalkannya reservasi  hotelnya. Pada saat melakukan reservasi hotel sebaiknya diteliti terlebih dahulu fasilitas-fasilitas yang disediakan oleh pihak hotel, lokasi  hotel,  dan  juga  yang  harus  dipertimbangkan  adalah  harga  sewanya  supaya  dapat  mengambil  keputusan apakah menginap atau dibatalkan resevsi hotelnya. Penelitian ini menggunakan metode Random Forest dan Deep Learning . Dataset diambil dari laman Kaggle dengan judul reservation hotel dataset . Nilai performance tertinggi ada  pada  model  dengan  menggunakan  metode Random  Forest yakni  mempunyai  nilai  akurasi  76,86%,  presisi 83,45% dan recall 84,03%.
Kata Kunci: Komparasi, Random Forest , Deep Learning
Abstract  -  The  availability  of  rooms  to  stay  (hotels)  in  big  cities  will  differ  depending  on  weekends  and  also national holidays. With conditions like this, before traveling to other cities, you should make a hotel reservation in  advance  which  aims  if  you  have  arrived  at  the  destination  city  can  immediately  rest  comfortably.  This reservation can be made through the website / online and by phone / offline. In the era of social media like now, making hotel reservations is very easy, and also helped by reviews given by people who have stayed at the hotel. Lack of experience in terms of hotel reservations may result in cancellation of hotel reservations. When making a hotel reservation, you should first examine the facilities provided by the hotel, the location of the hotel, and also what  must  be  considered  is  the  rental  price  in  order  to  make  a  decision  whether  to  stay  or  cancel  the  hotel reservation. This research uses Random Forest and Deep Learning methods. The dataset is taken from the Kaggle page with the title reservation hotel dataset. The highest  performance value is in  the model  using  the  Random Forest method, which has an accuracy value  of 76.86%, precision  of 83.45% and recall of 84.03  %.
Keywords: Comparations, Random Forest, Deep Learning

## PENDAHULUAN
Banyak orang melakukan perjalanan kota  lain untuk melakukan wisata atau dikarenakan pekerjaan/perjalanan dinas maka diperlurkan tempat untuk  beristirahat  atau  menginap  supaya  kondisi kesehatan tetap terjaga. Ketersediaan kamar tempat menginap  (hotel)  dikota-kota  besar  akan  berbeda- beda  dipengaruhi  oleh  akhir  pekan  dan  juga  hari libur  nasional.  Dengan  kondisi  seperti  ini  untuk sebaiknya  sebelum  melakukan  perjalanan  ke  kota lain  sebaiknya  melakukan  reservasi  hotel  terlebih dahulu yang bertujuan jika sudah sampai dikota yang
dituju  dapat  langsung  beristirahat  dengan  nyaman. Reservasi ini bisa dilakukan melalui website/online dan  memalui  telepon/ offline .  Pada  era  media  sosial seperti sekarang ini untuk melakukan reservasi hotel sangat  dimudahkan  sekali,  dan  juga  dibantu  dari ulasan  yang  diberikan  oleh  orang  yanng  pernah menginap di hotel tersebut. Pengalaman yang kurang dalam  hal  reservasi  hotel  dapat  menyebabkan dibatalkannya  reservasi  hotelnya.  Pada  saat melakukan reservasi hotel sebaiknya diteliti terlebih dahulu fasilitas-fasilitas yang disediakan oleh pihak hotel,  lokasi  hotel,  dan  juga  yang  harus
dipertimbangkan  adalah  harga  sewanya  supaya dapat  mengambil  keputusan  apakah  menginap  atau dibatalkan resevsi hotelnya. Sebagian besar reservasi hotel batal dikarenakan pembatalan atau ketidakhadiran. Alasan pembatalan biasanya dikarenakan  ada  perubahan  rencana,  konflik penjadwalan.
Reservasi adalah proses, pembuatan, pemesanan (tempat, barang, dll) kepada orang lain. Selain  itu,  semakin  banyak  lokasi  menarik  yang dapat  digunakan  sebagai  lokasi  acara  khusus. Umumnya, lokasi yang relatif menarik ini jauh dari perkotaan.  Lokasi  yang  jauh  dari  perkotaan  sering diminati banyak orang karena memiliki pemandangan  yang  indah.  Namun,  di  balik banyaknya  peminat,  informasi  yang  tersedia  masih minim.  Beberapa  telah  menggunakan  media  sosial sebagai media promosi. Namun tetap saja, informasi yang  bisa  didapatkan  melalui  akun  media  sosial tidak  lengkap.  Begitu  juga  bagi  pelanggan  yang ingin melakukan reservasi harus mengunjungi lokasi untuk mendapatkan informasi lengkap dan membuat perjanjian reservasi (Rahmatya dkk., 2020).
Meurut  Monaghan  dalam  (Wardani,  2021) Reservasi  merupakan  suatu  proses klerikal ataupun klerikal  atau  elektronik  dimana  produk  ekspedisi semacam  tiket  pesawat,  kamar  hotel,  kamar  pada kapal  pesiar  ada  buat  dipakai  serta  pada kesimpulannya dibeli oleh orang secara khusus. Kata reservasi  dalam  dunia  pariwisata  lebih  dikenal dengan istilah booking .

## RANDOM FOREST
Menurut  Han  dalam  (Khoirunissa  dkk.,  2021) Random  Forest dimulai  dengan  teknik  dasar penambangan  data,  pohon  keputusan.  Pada  pohon keputusan  dimasukkan  input  di  bagian  atas  ( root ) kemudian turun ke bawah ( leaf ) untuk menentukan data  termasuk  kelas  apa.  Hutan  Acak  adalah klasifikasi  yang  terdiri  dari  kumpulan  klasifikasi pohon  terstruktur  di  mana  setiap  pohon  melempar unit suara untuk kelas yang paling populer. Dengan kata  lain, Random  Forest terdiri  dari  sekumpulan pohon  keputusan,  di  mana  kumpulan  pohon keputusan digunakan untuk mengklasifikasikan data ke kelas.
Menurut  (Pramoedyo,  2022) Random  Forest adalah  pengembangan  pohon  keputusan  dengan menggunakan  banyak  pohon  keputusan  dimana setiap  pohon  keputusan  telah  dilatih  menggunakan sampel  individu  dan  setiap  atribut  dibagi  menjadi pohon yang elit antara satu set atribut acak dan setiap atribut  dibagi  menjadi  pohon  yang  dipilih  antara subset atribut acak dan setiap atribut dibagi menjadi pohon  yang  dipilih  antara  satu  set  atribut  acak  dan setiap  atribut Random  Forest mungkin  merupakan
teknik  organisasi  yang  mengumpulkan  variabel freelance masih sebagai data sampel, yang mengarah ke  pohon  klasifikasi  dengan  berbagai  ukuran  dan bentuk.
Sumber: (Leonardo dkk., 2020)
Gambar 1. Proses pengujian Random Forest

## DEEP LEARNING
Deep learning adalah sejenis metode pembelajaran  mesin  berdasarkan  jaringan  saraf. Ini mengacu pada mode berpikir otak hewan, dan dapat mengenali  fitur  secara  otomatis  tanpa  pengawasan apa  pun.  Dapat  mengolah big  data secara  akurat, sehingga menghemat banyak sumber daya manusia (Yunfei Lai, 2019)
Deep  learning adalah  salah  satu  cabang  ilmu pendidikan mesin yang memakai basis jaringan saraf tiruan  (JST),  ataupun  dapat  dikatakan  kalau deep learning ini  merupakan  pengembangan  dari  JST. Dengan  memakai deep  learning ,  dimana  suatu personal  computer (PC)  sanggup  menekuni klasifikasi secara langsung lewat foto ataupun suara (Ilahiyah & Nilogiri, 2018).
Beberapa  teknik  dalam deep learning dapat dikategorikan    menjadi supervised ,    semi- supervised , dan unsupervised .  Kategori  lain seperti Reinforcement    Learning atau Deep  Reinforcement Learning , seringkali    dikategorikan    menjadi semi - supervised atau unsupervised (Diponegoro  dkk.,
2021).
Sumber: (Diponegoro dkk., 2021)
Gambar 2. Kategori dalam Deep Learning

## METODE PENELITIAN
Pengumpulan data
Pada penelitian ini menggunakan data yang berasal dari dataset reservasi hotel yang diunduh dari site https://www.kaggle.com/datasets.
Dalam melakukan penelitian, satu  langkah yang  harus  diperhatikan  adalah  tahapan  penelitian. Tahap  penilitian  ini  merupakan  suatu  proses  untuk mendapatkan  informasi  dari  data  yang  diolah  atau diidentifikasi  secara  sistematis,  logis  dan  ilmiah. Proses  penelitian  ini  memiliki  beberapa  tahapan yaitu sebagai berikut:
Sumber: (Astuti dkk., 2022) Gambar 3. Tahapan Penelitian

## TEKNIK SAMPLING
Beberapa  teknik  yang  digunakan  untuk penentuan  sample  salah  satunya  adalah  teknik simple  random  sampling.  Data  penelitian  sendiri didapat dari laman kaggle datasets sejumlah 36.275 baris  data,  dan  akan  diambil  sampel  sebagai  data training dengan menggunakan teknik simple random sampling berdasarkan  teori  slovin,  diharapkan mampu memberikan jawaban yang akurat  terhadap
jumlah  populasi  tanpa  memperhatikan  tingkat anggota populasi yang dipilih untuk menjadi sampel.
Menurut  Sugiyono  dalam  (Febriyanti  & Widianto,  2017)  mengatakan    sederhana(simpel) disebabkan  cara  pengambilan  responden  ilustrasi dari populasi diambil secara acak tanpa mencermati strata yang terdapat dalam populasi itu.
Nilai  besaran  sampel  yang  diambil  menurut  teori slovin dengan memakai rumus sebagai berikut:
𝑛 = 𝑁 1+𝑁(𝑒) 2 ………..(1) Berdasarkan rumus simple random simpling berdasarkan slovin dengan mengambil nilai kritis  (e)  sebesar  7%,  maka  penggunaan  sampel dalam penelitian ini adalah sejumlah 203 baris data.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini,  pemodelan  dilakukan dengan  menggunakan  aplikasi  Rapid  Minner.  Data training  sebanyak  203  baris  data  yang  diperoleh kemudian  diolah  untuk  mendapatkan  nilai  prediksi akurasi dan presisi dari masing-masing metode.
Sumber: Proses di Rapidminer
Gambar 4. Proses pengujian metode Random Forest dan

## Deep Learning
Model  yang  akan  dipakai  dalam  proses pengujian model perbandingan dalam penelitian ini adalah algoritma Random forest dan Deep Learning . Model yang terbaik nantinya yang akan dipilih dari masing-masing  pengujian.  Pengukuran  terhadap model  algoritmik  diperlukan  untuk  menentukan model dan hasil yang terbaik.
Identifikasi Masalah Studi Literatur Pengumpulan
Data Pra Proses Data Data Mining Evaluasi
Sumber: Proses di Rapidminer Gambar 5. Proses dan Pengujian Metode Random Forest
Sumber: Proses di Rapidminer
Gambar 6. Proses dan Pengujian metode Deep Learning

## Pengujian  Model  Random  Forest  Dan  Deep Learning
Dalam pengujian data training pada penelitian ini  menggunakan  dataset  yang memiliki  19  atribut. Setelah  dilakukan  pengujian  terhadap  masing- masing model, hasil nilai akhir dari masing-masing pengujian dari masing-masing metode memiliki nilai akurasi  rata-rata  76.86%  untuk  metode Random Forest dan 72.45% untuk model Deep Learning.

## Evaluasi Model
Evaluasi  model  yang  digunakan  merupakan matriks penilaian universal digunakan buat mengukur  performa  masing-masing  model  yang dibanding Matriks  penilaian yang digunakan,  ialah akurasi,  presisi,  sensitivitas  ( recall ),    spesifisitas, serta nilai  F1- score (Saputro & Sari, 2019).
Evaluasi  terhadap  kinerja  model machine learning dalam riset ini memakai metode confusion matrix.  Jumlah  prediksi  yang  benar  serta  salah dirangkum dengan nilai hitungan serta dipecah oleh tiap-  tiap  kelas.  Dalam  confusion  matrix  buat mengukur akurasi klasifikasi, precision , recall , serta F1- score dengan memakai Persamaan(2) hingga(5) (NOR dkk., 2022).
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+ 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹 ……….. (2) 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+ ………..(3) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+ ………..(4) 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 𝑥 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ………..(5)
Tabel 1. Perbandingan kinerja metode Random Forest dan deep learning No Algoritma Akurasi Presisi Recall F1 Score 1 Random Forest 76,86% 83,45% 84,03% 83,73% 2 Deep Learning 72,45% 74,44% 93,06% 82,71% Sumber: Perhitungan Akurasi, presisi, recall dan F1- score Berdasarkan tabel 1, pengujian untuk memprediksi  reservasi  hotel  menggunakan  metode Random  Forest dan deep  learning dihasilkan  nilai akurasi  tertinggi  terdapat  pada  metode Random Forest dengan nilai akurasi 76,86%.

## KESIMPULAN
Metode Random  Forest dan Deep  Learning dapat  digunakan  untuk  memprediksi  akurasi reservasi  hotel  dengan  nilai  akurasi  diatas  76%. Berdasarkan pengujian data, metode Random Forest mempunyai  nilai  akurasi,  presisi  dan recall yang tertinggi  dibandingakan  dengan  metode deep learning yaitu dengan nilai akurasi sebesar 76,86%, presisi 83,45% recall 84,03%.

## DAFTAR PUSTAKA
Astuti, N., Utamajaya, J. N., & Pratama, A. (2022).
Penerapan  Data  Mining  Pada  Penjualan Produk  Digital  Konter  Leppangeng  Cell Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering.
JURIKOM , 9 (3), 754–760.
Diponegoro,  M.  H.,  Kusumawardani,  S.  S.,  & Hidayah, I. (2021). Tinjauan Pustaka
Sistematis: Implementasi Metode Deep
Learningpada  Prediksi  Kinerja  Murid. Jurnal Nasional  Teknik  Elektro  dan  Teknologi Informasi , 10 (2), 131–138.
Febriyanti,  F.,  &  Widianto,  K.  (2017).  Pengukuran Penggunaan  E-Learning  Pada  Smk–Smak Bogor Dengan Tecnology  Acceptance Model
(Tam). Jurnal  Ilmu  Pengetahuan  Dan Teknologi Komputer , 2 (2), 32–38.
Ilahiyah,  S.,  &  Nilogiri,  A.  (2018).  Implementasi
Deep  Learning  Pada  Identifikasi  Jenis
Tumbuhan Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Convolutional Neural Network. Jurnal  Sistem  dan  Teknologi  Informasi
(Justindo) , 3 (2).
Khoirunissa,  H.  A.,  Widyaningrum,  A.  R.,  & Maharani,  A.  P.  A.  (2021).  Comparison  of
Random  Forest,  Logistic  Regression,  and Multilayer Perceptron Methods on Classification  of  Bank  Customer  Account Closure. Indonesian  Journal  of  Applied Statistics , 4 (1), 14–20.
Leonardo,  R.,  Pratama,  J.,  &  Chrisnatalis.  (2020). Perbandingan  Metode  Random  Forest  Dan Naïve  Bayes  Dalam  Prediksi  Keberhasilan Klien  Telemarketing. Jutikomp , 3 (2),  455– 459.
NOR, S., MUSLIM, M. A., & ASWIN, M. (2022). Pengenalan  Pola  Dasar  Angka  berdasarkan Gerakan  Tangan  menggunakan  Machine Learning. ELKOMIKA , 10 (3), 596–608.
Pramoedyo,  H.  (2022).  Comparison  Of  Random
Forest  And  Naïve  Bayes  Methods  For
Classifying  And  Forecasting  Soil  Texture  In The  Area  Around  Das  Kalikonto,  East  Java. BAREKENG:  Jurnal  Ilmu  Matematika  Dan Terapan , 16 (4), 1411–1422.
Rahmatya, M. D., Wicaksono, M. F., Sari, D. P., & Mubarok, M. N. (2020). Design of Reservation  Information  System. The  1st Paris  Van  Java  International  Seminar  on Computer, Science, Engineering, and Technology (PVJ_ISComSET) , 879 (3).
Saputro, I. W., & Sari, B. W. (2019). Uji Performa Algoritma  Naïve  Bayes  untuk  Prediksi  Masa Studi Mahasiswa. Citec Journal , 6 (1), 1–11.
Wardani,  D.  M.  (2021).  Hotel  Reservation  Policy Pada Masa Pandemi: Refund, Rescedule Atau Cancel Di Labuan Bajo. Pariwisata , 8 (1), 63– 72.
Yunfei  Lai.  (2019).  A  Comparison  of  Traditional Machine  Learning  and  Deep  Learning  in Image  Recognition. Journal  of  Physics: Conference  Series  International  Conference on  Electrical,  Mechanical  and  Computer Engineering, Guizhou, China , 1314 (3).