PENAMBANGAN DATA PENGUNJUNG HOTEL MENGGUNAKAN MODEL SNOWFLAKE UNTUK MENDUKUNG KEBIJAKAN PEMERINTAH BANGKA BELITUNG DIBIDANG PARIWISATA
Yurindra 1 , Parlia Romadiana 2 dan Sarwindah 3
1 Program Studi Teknik informatika, ISB Atma Luhur, Jl. Jend.Sudirman – Selindung Baru Pangakpinang Bangka Belitung Email: yurindra@atmaluhur.ac.id
2 Program Studi Manajemen informatika, ISB Atma Luhur, Jl. Jend.Sudirman – Selindung Baru Pangakpinang Bangka Belitung Email: parliaromadiana@atmaluhur.ac.id
3 Program Studi Bisnis Digital, ISB Atma Luhur, Jl. Jend.Sudirman – Selindung Baru Pangakpinang Bangka Belitung Email: indah_syifa@atmaluhur.ac.id

## ABSTRAK
Pengolahan  data  pengunjung  hotel  pada  saat  ini  dirasa  semakin  dibutuhkan  untuk  pengolahan informasi wisatawan, terutama bila itu akan digunakan sebagai informasi untuk membuat kebijakan bagi pemerintah daerah yang ingin memajukan sektor pariwisata di daerahnya. Pemerintah daerah harus mampu menentukan  kebijakan  strategis  dan  taktis  dalam  mengangkat  tujuan  dari  sektor  pariwisata  yang dimaksud.Yang  jadi  masalah  adalah  bahwa  tidak  semua  pemerintah  daerah  memiliki  dan  menyadari pentingnya  data  pengunjung  hotel  sebagai  informasi  penunjang  bagi  kemajuan  sektor  pariwisata  di daerahnya.  Untuk  itu  dirasa  perlu  membuat  dan  menetukan  indikator  berdasarkan  data  pengujung  yang dibutuhkan sebagai alat penambangan data yang dapat digunakan sebagai basisdata bagi pemerintah daerah dalam melakukan analisis terhadap pengunjung hotel. Indikator data pengunjung tersebut antara lain terkait dengan: nama pengunjung, agama, pekerjaan,  tujuan  menginap, asal pengunjung,  kisaran umur, tatacara pembayaran,  lama  menginap,  tipe  jenis  kamar  apa  yang  umumnya  mereka  pesan.  Data  dari  indikator tersebut  akan  menjadi  sebuah  informasi  penting  bagi  pemerintah  daerah  Bangka  Belitung  untuk menentukan kebijakan dalam melakukan percepatan peningkatan wisatawan di wilayah kepulauan Bangka Belitung.  Penambangan  data  dari  indikator  yang  dimaksud  menggunakan  model Snowflake dalam data mining , sehingga mampu memperkecil ruang penyimpanan dan data yang ada mudah di- update . Metode penelitian  menggunakan  penelitian  terapan  karena  hasil  dari  penelitian  diharapkan  akan  langsung  dapat digunakan  untuk  keperluan  praktis  yaitu  pengembangan  kebijakan  di  bidang  pariwisata,  disamping  itu penelitian terapan memungkinkan untuk melakukan modifikasi indikator dari hotel dan dinas terkait untuk menemukan beberapa indikator baru maupun kombinasi dari beberapa indikator tersebut. Kata kunci: snowflake , data warehouse , pariwisata, perhotelan, data mining

## ABSTRACT
Hotel visitor  data  processing  is  currently  felt  to  be  increasingly  needed  for  processing  tourist information, especially if it will be used as information to make policies for local governments who want to advance the tourism sector in their regions. Local governments must be able to determine strategic and tactical policies in promoting the objectives of the tourism sector in question. The problem is that not all local governments have and are aware of the importance of hotel visitor data as supporting information for the advancement of the tourism sector in their area. For this reason, it is necessary to make and determine indicators  based  on  the  final  data  needed  as  a  data  mining  tool  that  can  be  used  as  a  database  for  local governments  in  analysing  hotel  visitors.    Indicators  of  visitor  data  include:  visitor  name,  religion, occupation, purpose of stay, origin of visitors, age range, payment procedure, length of stay, type of room type they generally order. Data from these indicators will be important information for the local government of  Bangka  Belitung  to  determine  policies  to  accelerate  the  increase  in  tourists  in  the  Bangka  Belitung archipelago.  Mining data from the intended indicator uses the Snowflake model in data mining, so as to reduce storage space and data that is easily updated. The research method uses applied research because the results of the research are expected to be directly used for practical purposes, namely the development of policies in the tourism sector, in addition, applied research makes it possible to modify indicators from hotels and related services to find new indicators and combinations of these indicators. Keywords: snowflake, data warehouse, tourism, hospitality, data mining

## 1. PENDAHULUAN
Data warehouse dalam dunia teknologi informatika bukanlah merupakan hal baru, namun dalam penggunaannya hampir seluruh bidang teknologi yang menggunakkan database terintegrasi pada saat ini menggunakannya.  Sebagai  salah  satu  bentuk  alat  pengambilan  keputusan  yang  strategis data  warehouse juga  mampu  menunjang  bisnis  intelijen  bagi  banyak  perusahaan  [ 7 ],  dan  digunakan  pula  oleh  hampir seluruh perusahaan besar di dunia maupun di kalangan pemerintahan. Terkait dengan data warehouse , tema penelitian pada pengunjung hotel adalah sebuah objek penelitian yang selalu menarik untuk diteliti . Seperti diketahui bahwa tamu atau pengunjung hotel adalah sumber penghasilan bagi daerah yang memfokuskan dirinya di dunia pariwisata. Sumber penghasilan tersebut merupakan sebuah mata rantai yang akhirnya akan berhilir pada penghasilan daerah tersebut. Dengan mengelola data pengunjung hotel maka peningkatan penghasilan akan terjadi pada hotel, masyarakat sekitar, usaha mikro (UMKM) , agen tiket dan perjalanan serta beberapa usaha sertaan milik masyarakat lainnya [ 1 ]. Namun seperti kita ketahui pula  bahwa selama ini pihak hotel seperti berdiri sendiri dan berusaha meningkatkan pendapatan dengan strategi masing- masing. Pemerintah lebih banyak mengeluarkan kebijakan untuk melakukan kontrol dan monitoring terhadap tamu yang menginap di tiap hotel. Padahal pasang surutnya tamu hotel akan berpengaruh sangat besar  terhadap  Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD)  yang  bersangkutan  [ 8 ].  Bangka  Belitung  adalah  sebuah Propinsi yang dikenal seluruh dunia dengan pendapatan asli daerahnya dari timah dan lada. Namun seiring waktu timah dan lada sudah tidak lagi produktif sehingga saat ini lebih fokus kepada pengembangan pariwisata.  Berfokus pada bidang pariwisata tidak bisa dipisahkan dari peran hotel dan penginapan. Data warehouse digunakan pada hampir semua bidang penelitian untuk  menunjang keputusan terutama dalam penggunaannya sebagai data bisnis intelijen [ 9 ]. Abba Suganda Girsang dan beberapa rekannya dalam International Conference on Sustainable information engineering and technology juga menggunakan data warehouse untuk penelitian mereka . Dengan menggunakan nine step methodology yang dirancang oleh Ralph Kimbell dan Rose, mereka mengupayakan penyajian laporan data yang akurat dan cepat dari seluruh cabang-cabang hotel berbintang besar  guna  menunjang  pengambilan  keputusan  pihak  manajemen  hotel  [ 13 ].  Sedangkan  Sergio  Moroa, Paolo Ritacd, Joana Coelho dalam penelitiannya menyajikan pendekatan penambangan data menggunakan Trip advisor atau penasehat perjalanan, dengan menggunakan analisis sensitivitas trip advisor dapat membantu dalam mengarahkan ulasan online dan mempunyai peranan penting untuk menggali kebijakan dan strategi hotel dalam meningkatkan pelanggan [ 3 ].
Demikian  pula  dengan  Luh  Made  Yulyantari  dalam  penelitiannya  yang  berjudul  “ Data  Warehouse Sebagai  Alat  Analisa  Manajemen  Hotel”  merancang data  warehouse untuk  mengelola  data  transaksi pemesanan hotel dari kantor cabang Swiss Bell Hotel, menggunakan arsitektur single DDS ( Dimentional Data Store ). Data warehouse disajikan dalam bentuk report , luaran penelitian digunakan sebagai penentu kebijakan manajemen hotel [ 12 ]. Namun d ari beberapa penelitian tersebut masih sangat sedikit yang menggunakan data warehouse sebagai pusat data terintegrasi dari seluruh hotel pada suatu wilayah Provinsi. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat sebuah model penambangan data  yang dapat dijadikan sebagai alat  untuk melakukan analisis terhadap perilaku pengunjung hotel di daerah Bangka Belitung dan membuat sebuah model penambangan database yang dapat dijadikan sebagai alat bagi pemerintah daerah untuk dapat membantu mereka membuat kebijakan untuk memajukan sektor pariwisata di wilayahnya.

## 2. METODOLOGI
Jenis  penelitian  menggunakan  model prototype pada pengembangan  perangkat lunak  dan menggunakan metode nine step design dan snowflake pada perancangan data warehouse . Tahapan dan langkah Penelitian
Dalam pengembangan terhadap indikator yang ada di lakukan langkah penelitian seperti ditunjukan pada gambar 1 [ 4 ].

## Gambar 1. Tahapan penelitian

## 1. Perencanaan
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunaan  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  berdasarkan  susunan perencanaan sebagai berikut yaitu interview terhadap pengelola hotel, Dinas Pariwisata Provinsi Bangka Belitung  dan  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Provinsi  Bangka  Belitung  guna  memperoleh  perilaku  data pengunjung yang sudah mereka miliki guna mengembangkan indikator yang baru.
a Observasi ke beberapa hotel yang diambil secara acak dari beberapa hotel  untuk mengetahui  apakah mereka telah memiliki model tertentu dalam menganalisis perilaku pengunjung hotel.
b Menggunakan beberapa referensi dari j urnal nasional maupun internasional.
Tabel 1. Indikator dari Dinas terkait
No
BPS Dinas Pariwisata Hotel
ISBN: 978-602-1029-24-4
None Nomor Publikasi : 19543.1516
Katalog BPS: 1305043.19
1 Perkembangan Jumlah Hotel Bintang dan Akomodasi Lain setiap 4 tahun Lihat bps Nama / instansi pengunjung 2 Jumlah Kamar dan Tempat Tidur Hotel Bintang dan Akomodasi lainnya Jenis Kamar yang di pilih 3 Tingkat hunian Kamar Hotel Bintang dan Akomodasi Lainnya Lama menginap 4 Jumlah Tamu Hotel Bintang ( lokal dan mancanegara )dan Akomodasi Lainnya Jumlah pengunjung dalam satu kamar 5 Perkembangan Jumlah Pekerja Hotel Bintang dan Akomodasi Booking number
Ada pula beberapa hotel yang menyediakan grup reservation , terutama bagi pelanggan yang sudah sering berlangganan seperti misalnya dari kedinasan pemerintah.

## PERENCANAAN
Pengumpulan data
o Interview o Observasi o Study literatur

## ANALISIS
Mengumpulkan, menggabungkan, menambah data indicator dari poengunjung IMPLEMENTASI - Pengujian - Evaluasi kebijakan yang memungkinkan dikeluarkan dari hasil penelitian

## PERANCANGAN
Merancang Skema Snowflake dari hasil analisis data indicator.
Sebagai  contoh  dapat  dilihat  salah  satu  tampilan  menu  reservasi  hotel  pada  gambar 2 dan 3 berikut  ini ( sumber : Sun Hotel di Pangkalpinang ) .
Gambar 2. Formulir menu utama SUN hotel
Gambar 3. Menu Reservasi SUN hotel

## 2. Analisis Sistem
Tahapan berikutnya adalah mengumpulkan, menggabungkan dan menambahkan hal yang dianggap perlu sebagai indikator dari dinas terkait tersebut. Tentunya informasi  mentah ini nantinya akan kembali di- breakdown sehingga mengerucut menjadi indikator yang dapat di masukkan ke dalam model yang akan dibangun. Metode analisis data diolah dengan menggunakan Nine step design method [ 15 ]. 3 Perancangan Sistem
Perancangan sistem pada penelitian difokuskan pada rancangan skema snowflake berdasarkan hasil pengumpulan data pengunjung dan analisis yang dilakukan kepada Badan Pusat Statistik, Dinas Pariwisata dan  Hotel yang  tersebar  di Bangka Belitung.  Berdasarkan  hasil interview diketahui bahwa dinas  terkait tersebut menginginkan  indikator  yang  mampu  membantu  mereka melakukan  analisis,  dan  belum  ada datanyanya di BPS Kepulauan Bangka Belitung.
4 . Implementasi dan Pengujian
Pada tahap ini akan dibahas pemaparan hasil dan kesimpulan penelitian serta jenis pengujian yang akan digunakan, kelas uji, butir uji dan tingkat pengujian yang dilakukan. Deskripsi dan hasil pengujian akan dibahas hasil dari pengujian yang dilakukan terhadap masing masing butir uji yang telah ditentukan sebelumnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
A . Pengumpulan data
1. Pengumpulan data dilaksanakan dalam beberapa tahapan dan tingkat kepentingan. Pengumpulan data yang pertama dilakukan adalah data yang diperoleh dari Dinas pariwisata Bangka Belitung dan Badan Pusat Statistik Bangka Belitung (BPS BABEL).
2. Rancangan fisik skema snowflake
Berdasarkan  urutan  proses  tersebut  maka  diperoleh  rancangan  fisik  skema snowflake dari penelitian ini seperti pada gambar 4 .
Gambar 4. Skema snowflake
B . Prototype Aplikasi
Aplikasi  yang  dibuat  berdasarkan platform  client  server ,  yaitu  bahwa client pada  setiap  hotel menggunakan sebuah aplikasi berbasis website dengan database yang field -nya telah disamakan. Lalu server atau admin akan terhubung dengan seluruh hotel yang menggunakan aplikasi ini. Gambar 5 , 6 dan 7 adalah aplikasi yang terdapat dalam client dan server yang dimaksud [ 11 ].
Gambar 5. Tampilan menu p ilih kamar
Gambar 6. Tampilan menu  Detail pengunjung
Gambar 7. Tampilan menu Detail inap
Berikutnya  pada  gambar 8 merupakan  tampilan  menu  hasil  simulasi  yang  terdapat  pada server admin. Tampilan ini merupakan Detail keseluruhan data milik client (Hotel) di seluruh Bangka Belitung berdasarkan hasil simulasi prototype .

## Gambar 8. Hasil simulasi

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari hasil pembahasan di atas dapat disimpulkan bahwa dengan memiliki tabel fakta dan tabel dimensi diharapkan mampu untuk melakukan pengelolaan terhadap kebutuhan pelanggan hotel di wilayah Bangka Belitung dan Pemerintah Bangka Belitung S eharusnya mampu untuk mempelajari perilaku pelanggan hotel di wilayahnya , yang dapat digunakan untuk membuat pemetaan untuk memajukan gairah di bidang pariwisata terutama sektor perhotelan . Sedangkan beberapa hal yang disaran untuk dilakukan oleh  Pemerintah  Bangka  Belitung  agar  sistem  ini  dapat  terlaksana  adalah  mengeluarkan  kebijakan  agar seluruh  hotel  menggunakan  aplikasi  dengan  menggunakan  tabel  fakta  dan  dimensi  yang  sama  [ 5 ], pemerintah dapat menyediakan server terpusat agar dapat mengintegrasikan seluruh data pelanggan dari seluruh hotel yang beroperasi agar sistem yang dibangun dapat digunakan bagi pihak lain selain dinas Pariwisata dan Badan Pusat Statistik, misalnya institusi kepolisian untuk memantau pendatang , atau pihak Dinas Pajak untuk melakukan pemantauan terhadap pendapatan hotel.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aslihan,  Dursuna,  Meltem,  Caberb,  “Using  data  mining  techniques  for  profiling  profitable  hotel csotumers: an application of RFM Analysis,” Tourism management persfective-Vol18-page153-160, 2016.
[2] Paiman.A.S,  William.R.,  Willyam.F,  “Analisis  Perbandingan  Antara  Model  Dimensi Star Schema Dan Snowflake ,” thesis, Universitas Bina Nusantara Jakarta, 2010
[3] Sergio  moroa,  Paolo  ritacd,  Joana  coelho,  “Stripping  customers'  feedback  on  hotels  through  data mining: The case of Las Vegas Strip ,“  Tourism Management Perspectives, Volume 23 Pages 41-52, 2013.
[4] Ganglia ,Roblaw, Huy quanvua, Jia ronga, Xinyuan Zhao,” Identifying emerging hotel preferences using  Emerging  Pattern  Mining  technique,”  Tourism  Management  Volume  46  Pages  311-321, February 2015.
[5] ZhengXianga, ZviSchwartz, John H.Gerdes Jr, MuzafferUysal,”What can big data and text analytics tell us about hotel guest experience and satisfaction,” Current Issues in Tourism Volume 1, 2015.
[6] Chaochang Chiu, Nan-Hsing Chiu, Re-Jiau Sung & Pei-Yu Hsieh,“Opinion mining of hotel customer- generated contents in Chinese weblogs,”Current Issues in Tourism Volume 18 ,2015.
[7] Marco  Mamei,  Alberto  Rosi  ,  Franco  Zambonelli,“Automatic  Analysis  of  Geotagged  Photos  for Intelligent Tourist Services,” Sixth International Conference on Intelligent Environments , 2010 .
[8] Ulrike Gretzel , Hannes Werthner, Chulmo Koo,  “Conceptual foundations for understanding smart tourism  ecosystems”  ,  Carlos  Lamsfus  Computers  in  Human  Behavior  Volume  50  Pages  558-563, September 2015.
[9] Joan Borràsa and Antonio Moreno,“Intelligent tourism recommender systems: A survey,”  Aida Valls Expert Systems with Applications Volume 41, 2014 .
[10] Carlos Lamsfus,  David, Martín Aurkene, Alzua and  Sorzabal,  Emilio Torres and  Manzanera,  “An Extended Conception of Smart Cities Focusing on Human Mobility Information and Communication Technologies in Tourism,” Smart Tourism Destinations pp 363-375, 2015.
[11] Hernawan  Sulistyanto  and    Azhari,“Implementasi  sistem  reservasi  hotel  dalam  cloud  computing,” Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi -SENTIKA ISSN: 2089-9813 Yogyakarta), 2014.
[12] Luh made yulyantari,S,“Data warehouse sebagai alat analisa manajemen hotel,” Prosiding-konferensi nasional sistem informasi-Bali, 2015.
[13] Rainardi, V.” Building a Data Warehouse with Examples in SQL Server,” Apress, New York2008 [14] Ralph Kimball and Margy RossThe "Data Warehouse Toolkit Second Edition The Complete Guide to Dimensional Modeling, ” Wiley Computer Publishing, 2002.
[15] Abba Suganda , Girsang, Danang Satya, MaxLian , “ Decision support system using data warehouse for hotel reservation system,” International Conference on Sustainable information engineering and technology-DOI:10.1109/siet.2017.8304166, 2017.