## Jurnal Ilmiah Informatika (JIF)
|    ISSN (Print) 2337-8379    |    ISSN (Online) 2615-1049    |
Jurnal online di akses di http://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/jif

## Prediksi  Kedatangan  Wisatawan  Pada  Pariwisata  Kota  Batam  Dengan Menggunakan Teknik Knowledge Data Discovery

## Andi Supriadi Chan
Universitas Putera Batam , Jalan R. Soeprapto Muka Kuning, Batam, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 1 Februari 2018 Revisi Akhir: 10 Maret 2018 Diterbitkan Online : 23 Maret 2018
This geographical condition is an important component in the development of tourism in Indonesia.  Batam  or  "Great  Batam"  is  one  of  the  three  main  entrances  of  tourism  in Indonesia,  with  the  third  largest  tourist  arrivals  after  Bali  and  Jakarta.  the  number  of foreign tourists who enter the city of batam in 2014 as many as 1.435 million people with the dominance of tourists from singapore, not to mention the number of local tourists who enter the city of batam a number of 1.609 million in 2014With the high number of tourist arrivals to batam city. So it is necessary strategies and policies undertaken by the local government in the management and construction of facilities and infrastructure that can support  the  development  and  advancement  of  tourism  in  the  city  batam,  with  that  it  is necessary  to  calculate  the  policy  on  the  development  of  facilities  and  infrastructure required by the tourists visit to batam city. Knowledge management one of them by using algorithm  method  C4.5  can  be  used  by  government,  Government  purpose  applying Knowledge  management  is  to  keep  the  knowledge  do  not  just  disappear  and  can  be sharing  with  other  employee  in  other  government  to  support  decision  making  in constructing facilities and infrastructure needed for the number of tourist arrivals to the city batam increasing
K ATA K UNCI

## c.45 ,wisatawan, data Mining , batam

## K ORESPONDENSI
No HP: 082254526404
E-mail: chakadoang@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  kepulauan  terbesar  di dunia  dengan  panjang  pantai  lebih  dari  81.000  km,  dengan  2/3 wilayah  kedaulatannya  merupakan  perairan  laut.  Jumlah  pulau yang ada di Indonesia adalah 17.504 pulau yang membentang dari Sabang  sampai  Merauke.[1]  Masing-masing  pulau  memiliki sumber  daya  dan  kekayaan  alam  yang  melimpah.  Kondisi geografis ini merupakan komponen penting dalam perkembangan dunia pariwisata di  Indonesia. Di setiap pulau tersebut terdapat banyak  destinasi  wisata  yang  diminati  oleh  wisatawan,  baik wisatawan nusantara ataupun wisatawan mancanegara (wisman).
Pada kota Batam, Kepulauan Riau. Selain dikenal sebagai daerah industri,  perdagangan,  jasa,  dan  alih  kapal,  Kota  Batam  juga menjadi destinasi favorit bagi wisatawan, mulai dari wisata alam, historis,  religius,  hingga  bernuansa  modern,  yang  sudah  tidak asing  bagi  wisatawan  terutama  yang  berasal  dari  asia  tenggara. Batam atau “Great Batam” merupakan salah satu dari tiga pintu masuk utama pariwisata di Indonesia, dengan kunjungan wisman terbesar ketiga setelah Bali dan Jakarta[2].
Batam  memiliki  karakteristik  yang  berbeda  bila  dibandingkan dengan Bali dan Jakarta. Di Bali dan Jakarta, kunjungan wisman didominasi  melalui  jalur  udara  yaitu  Bandara  Ngurah  Rai  Dan Bandara Soekarno-Hatta. Sedangkan bila di Batam, wisman yang berkunjung  2  sebagian  besar  melalui  pelabuhan  laut  seperti Batam Center, Sekupang, Harbour Bay, Marina, dan Nongsa Hal ini  didukung  dengan  letaknya  yang  berada  di  jalur  pelayaran internasional  strategis  dan  berbatasan  langsung  dengan  dua negara tetangga, yaitu Malaysia dan Singapura. Oleh karena itu diperlukan  adanya  pembangunan  infrastruktur  pelabuhan, penguatan  kebijakan,  program,  dan  kegiatan  bagi  perbaikan  10 destinasi  prioritas  pariwisata  agar  mampu  meningkatkan kunjungan wisman di Batam.
Berdasarkan  data  statistik  kota  batam,  perbandingan  jumlah transit yang terjadi di Bandar udara hang nadim pada tahun 2013 sebanyak  62.757,  kemudian  pada  tahun  berikutnya  meningkat hampir  4  kali  lebih  banyak  yaitu  sebanyak  217.529.  kemudian berdasarkan  data  dari  imigrasi  kota  batam,  jumlah  wisatawan mancanegara  yang  masuk  ke  kota  batam  pada  tahun  2014 sebanyak  1,435  juta  orang  dengan  di  dominasi  wisatawan  asal singapura,  belum  lagi  jumlah  wisatawan  lokal  yang  masuk  ke kota batam sejumlah 1,609 juta pada tahun 2014.[3]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Sistem pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sekumpulan  elemen  yang saling  berhubungan  untuk  membentuk  suatu  kesatuan  dalam proses pemilihan berbagai alternatif tindakan guna menyelesaikan  suatu  masalah,  sehingga  masalah  tersebut  dapat diselesaikan secara efektif dan efisien [4].
Tujuan dari Sistem Pendukung Keputusan adalah
1. Membantu  manajer  dalam  pengambilan  keputusan  atas masalah semistruktur
2. Memberikan  dukungan  atas  pertimbangan  manajer  dan bukannya  dimaksudkan  untuk  menggantikan  fungsi manajer
3. Peningkatan produktivitas
4. Berdaya saing

## 2.2 Data Mining
Menurut  Gartner  Group,data  mining  adalah  proses  menemukan hubungan baru yang mempunyai arti, pola dan kebiasaan dengan memilah-milah sebagian besardata  yang  disimpan dalam  media penyimpanan  dengan  menggunakan  teknologi  pengenalan  pola seperti teknik statistic dan matematika. Data mining merupakan gabungan  dari  beberapa  disiplin  ilmu  yang  menyatukan  teknik dari pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistik, database, dan visualisasi  untuk  penanganan  permasalahan  pengambilan informasi dari database yang besar[5].
Data  mining  dan  knowledge  discovery  in  database  (KDD) sering  kali  digunakan  secara  bergantian  untuk  menjelaskan proses penggalian informasi tersembunyi dalam suatu basis data yang  besar.  Sebenarnya  kedua  istilah  tersebut  memiliki  konsep yang berbeda, tetapi berkaitan satu sama lain[6]. Dan salah satu tahapan dalam keseluruhan proses

## 2.3 Pohon Keputusan
Pohon  keputusan  adalah  metode  klasifikasi  dan  prediksi  yang sudah  terbukti  powerfull  dan  sangat  terkenal.  Metode  ini berfungsi untuk mengubah fakta menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan aturan  yang  dapat mudah dimengerti dengan bahasa alami. Proses dari pohon keputusan ini dimulai dari node akar  hingga  node  daun  yang  dilakukan  secara  rekursif  dimana setiap percabangan menyatakan kondisi dan setiap ujung pohon akan menyatakan keputusan [7]
Arsitektur  pohon  keputusan  dibuat  sedemikian  rupa  agar menyerupai  pohon  asli,  dimana  terdapat  beberapa  bagian  yaitu [8]:
1. Root Node:  Node  ini terletak pada bagian paling atas dari pohon keputusan.
2. Internal  Node:  Node  ini  merupakan  percabangan dimana  membutuhkan  satu  input  dan  mengeluarkan maksimal dua output.
3. Leaf  Node:  Node  ini  merupakan  node  yang  terletak pada ujung pohon. Node ini hanya memiliki satu input dan tidak memiliki output.
Pohon  keputusan  ini  memiliki  beberapa  kekurangan  dan kelebihan [6], yakni:
1. Kelebihan Pohon Keputusan:
a. Daerah  pengambilan  keputusan  yang  kompleks dapat diubah menjadi sederhana.
b. Dapat  menghilangkan  perhitungan  yang  tidak penting karena proses pengujian hanya berdasarkan kriteria yang diperlukan saja.
c. Proses  pemilihan  fitur  dari  internal  node  yang berbeda lebih fleksibel. Fitur yang telah dipilih ini akan  menjadi  pembeda  antara  kriteria  yang  satu dengan kriteria lainnya.
d. Metode  ini  dapat  menghindari  munculnya permasalahan  dengan  cara  menggunakan  kriteria dengan  jumlah  yang  sedikit  pada  node  internal tanpa  mengurangi  kualitas  keputusan  yang dihasilkan.
2. Kekurangan Pohon Keputusan :
a. Dapat terjadi overlap apabila hasil keputusan dan kriteria yang digunakan jumlahnya sangat banyak. Hal ini juga dapat berakibat bertambahnya waktu yang  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan dan  jumlah  memori  yang  dibutuhkan  semakin tinggi.
b. Akumulasi jumlah error dari setiap tingkat pohon keputusan besar.
c. Mendesain pohon keputusan yang optimal sulit.
d. Kualitas  keputusan  yang  didapatkan  sangat tergantung  dengan  bagaimana  pohon  tersebut didesain.

## 2.4 Klasifikasi
Salah satu tugas yang dapat dilakukan dengan data mining adalah pengklasifikasian.  Klasifikasi  pertama  kali  diterapkan  pada bidang  tanaman  yang  mengklasifikasi  suatu  spesies  tertentu, seperti  yang  dilakukan  oleh  Carolus  von  Linne  (atau  dikenal dengan nama Carolus Linnaeus) yang pertama kali mengklasifikasi spesies berdasarkan karakteristik fisik. Selanjutnya dia dikenal sebagai bapak klasifikasi[9].
Dalam klasifikasi terdapat target variable kategori. Metode- metode  /  model-model  yang  telah  dikembangkan  oleh  periset untuk menyelesaikan kasus klasifikasi antara lain [10]:
1. Pohon keputusan
2. Pengklasifikasi bayes/naive bayes
3. Jaringan saraf tiruan
4. Analisis statistik
5. Algoritma genetik
6. Rough sets
7. Pengklasifikasi k-nearest neighbour
8. Metode berbasis aturan
9. Memory based reasoning
10. Support vector machine

## 2.5 Algoritma c.4.5
Salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk membuat pohon keputusan (decission tree) adalah algoritma C4.5. Algoritma C4.5 merupakan algoritma  yang sangat populer  yang digunakan oleh banyak peneliti di dunia, hal ini dijelaskan oleh Xindong Wu dan Vipin  Kumar  dalam  bukunya  yang  berjudul  The  Top  Ten Algorithms  in  Data  Mining[11].  Algoritma  C4.5  merupakan pengembangan dari algoritma ID3 yang di ciptakan oleh J. Rose Quinlan.
Secara  umum  algoritma  C4.5  untuk  membangun  pohon keputusan adalah sebagai berikut [12]:
1. pilih atribut sebagai akar
2. buat cabang untuk tiap-tiap nilai
3. bagi kasus dalam cabang
4. ulangi proses untuk setiap cabang sampai
semua  kasus  pada  cabang  memiliki  kelas  yang  sama  Untuk memilih atribut sebagai akar, didasarkan pada nilai gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada.
Keterangan : S : Himpunan Kasus A : Atribut Si : Jumlah Kasus pada Partisi ke-i n : Jumlah Partisi Atribut A S| : Jumlah Kasus dalam S Adapun untuk mencari nilai Entropy, digunakan rumus sbb :
Keterangan S : Himpunan Kasus A : Fitur N : Jumlah Partisi S pi : Proporsi dari Si thdp S

## 2.6 Pariwisata
Pariwisata  adalah  suatu  perjalanan  yang  dilakukan  untuk sementara  waktu,yang  diselenggarakan  dari  suatu  tempat  ke tempat  lain,  dengan  maksud  bukan  untuk  mencari  nafkah  di tempat  yang  dikunjungi,  tetapi  semata-mata  untuk  menikmati perjalanan  tersebut  guna  pertamasyaan  dan  rekreasi  atau  untuk memenuhi  keinginan  yang  beraneka  ragam[13].  Wisatawan adalah setiap orang yang bepergian dari tempat tinggalnya untuk berkunjung  ke  tempat  lain  dengan  menikmati  perjalanan  dan kunjungannya.  Berdasarkan  sifat  perjalanan  dan  ruang  lingkup dimana perjalanan wisata itu dilakukan

## 3. METODOLOGI
Untuk  metodologi  dilakukan  beberapa  tahapan  -  tahapan  yang harus dilaksanakan mulai dari  awal sampai hasil akhir. Adapun tahapan kerja tersebut sebagai berikut :
Gambar 1. Metodologi penelitian
1. Studi Pendahuluan Penelitian ini langsung dilakukan di lapangan atau di PT .
2. Menentukan Tujuan Tujuan  penelitian  merupakan  tahap  dengan menngunakan algoritma c 45.
3. Mempelajari Literatur Pada  tahapan  ini  melakukan  analisa  serta mempelajari beberapa variabel dan ketentuan yang akan  di  inputkan  kedalam  pengolahan  data algoritma c45.
4. Mengumpulkan data Pengumpulan data tentang penelitian ini dilakukan di perpustakaan Universitas Putera Batam dan data di PT.
5. Analisa Masalah Setelah dari tahapan literatur, penulis melanjutkan ke  tahapan  analisis  serta  penetapan  ketentuan  – ketentuan  yang  ada,  dan  mengelompokkan  data yang  penulis  daapatkan  agar  data  tersebut  dapat diproses pada algoritma c 45.
6. implementasi Dengan Algoritma Hasil  dari  pengolahan  data  tersebut  maka selanjutnya  dilakukan  analisis  untuk  dibuatkan rancangan alur. Tahapan selanjutnya menggunakan metode algoritma c45
7. Pengujian Akhir
Tahapan  akhir  yang  peneliti  lakukan  untuk mengetahui  apakah  analisa  yang  sudah  dirancang tersebut sesuai dengan yang peneliti harapkan, dan
membandingkan  dengan  sistem  yang  masih menggunakan pola manual.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Penentuan kriteria
Untuk  menentukan  wisatawan  akan  melakukan  kunjungan  atau tidak,ada  beberapa  kriteria  yang  diperlukan  untuk  melakukan prediksi kunjungan,diantaranya meliputi:
1. Musim
2. Status kondisi
3. Jarak Tempuh
4. Umur wisatawan
Tabel 4.1 Atribut No Musim Status Jarak Umur Visit 1 Panas Peak Dekat Remaja Yes 2 Panas Peak Dekat Dewasa Yes 3 Panas Peak Dekat Orang tua No 4 Panas Low sedang Remaja Yes 5 Panas Low Sedang Dewasa Yes 6 Panas Low sedang Orang tua Yes 7 Panas peak jauh Dewasa No 8 Panas peak jauh Remaja No 9 Hujan peak dekat Remaja No 10 Hujan peak dekat Dewasa Yes 11 Hujan peak dekat Orang tua No 12 Hujan peak sedang Remaja Yes 13 Hujan peak sedang dewasa Yes 14 Hujan peak jauh Dewasa Yes 15 Hujan peak jauh Remaja No 16 Hujan Low dekat Remaja Yes 17 Hujan Low dekat Dewasa Yes 18 Hujan peak jauh Dewasa Yes 19 Hujan peak jauh Remaja No 20 Hujan peak jauh Orang tua No
Data hasil transformasi selanjutnya dianalisa untuk menghasilkan sebuah pohon keputusan dengan menggunakan algoritma C4.5, secara umum algortima C4.5 untuk membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut:
1. Perhitungan Entropy dan Gain
2. Pemilihan Gain tertinggi sebagai akar ( Node )
3. Ulangi proses perhitungan Entropy dan Gain untuk  mencari cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama yaitu pada saat semua variabel telah menjadi bagian dari pohon  keputusan  atau  masing  –masing  variabel  telah memiliki daun atau keputusan.
4. Membuat Rule berdasarkan pohon keputusan.

## 4.2. Implementasi Algoritma c.45
Data hasil transformasi selanjutnya dianalisa untuk menghasilkan sebuah  pohon  keputusan  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5,
secara umum algortima C4.5 untuk membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut:
1. Perhitungan Entropy dan Gain
2. Pemilihan Gain tertinggi sebagai akar ( Node )
3.  Ulangi  proses  perhitungan  Entropy  dan  Gain  untuk mencari cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas  yang  sama  yaitu  pada  saat  semua  variabel  telah menjadi bagian dari pohon keputusan atau masing –masing variabel telah memiliki daun atau keputusan. 4. Membuat Rule berdasarkan pohon keputusan.
Untuk  memilih  atribut  sebagai  akar,  didasarkan  pada  nilai gain  tertinggi  dari  atribut-atribut  yang  ada.  Untuk menghitung gain digunakan rumus sebagai berikut:
Di mana :
1. S : Himpunan Kasus
2. A : Atribut
3. n : Jumlah Partisi Atribut A
4. |Si| : Jumlah Kasus pada Partisi ke-i
5. |S| : Jumlah Kasus dalam S
Sementara itu, perhitungan nilai entropy dapat dilihat pada persamaan berikut ini:
Di mana : 1. S : Himpunan Kasus
2. A : Atribut
3. n : Jumlah Partisi S
4. pi : Proporsi dari Si terhadap S
hasil  perhitungan  menggunakan  algoritma  C4.5  untuk  mencari nilai total jumlah kasus Yes dan total kasus No dengan rumus :
Entropy (Total) = (− 8 20 ∗ Log2  ( 8 20 )) + (− 12 20 ∗ Log2  ( 12 20 ))
Entropy (Panas) = (− 3 8 ∗ Log2  ( 3 8 )) + (− 5 8 ∗ Log2  ( 5 8 ))
Entropy (hujan) = (− 5 12 ∗ Log2  ( 5 12 )) + (− 7 12 ∗ Log2  ( 7 12 ))
Entropy (Peak) = (− 8 15 ∗ Log2  ( 8 15 )) + (− 7 15 ∗ Log2  ( 7 15 ))
Entropy (Low) = (− 5 5 ∗ Log2  ( 5 5 )) + (− 0 5 ∗ Log2  ( 0 5 ))
Entropy (dekat) = (− 3 8 ∗ Log2  ( 3 8 )) + (− 5 8 ∗ Log2  ( 5 8 ))
Entropy (sedang) = (− 5 5 ∗ Log2  ( 5 5 )) + (− 0 5 ∗ Log2  ( 0 5 ))
Entropy (Jauh) = (− 5 7 ∗ Log2  ( 5 7 )) + (− 2 7 ∗ Log2  ( 2 7 ))
Entropy (remaja) = (− 4 4 ∗ Log2  ( 4 4 )) + (− 4 4 ∗ Log2  ( 4 4 ))
Entropy (dewasa) = (− 1 8 ∗ Log2  ( 1 8 )) + (− 7 8 ∗ Log2  ( 7 8 ))
Entropy (Orang Tua) = (− 3 4 ∗ Log2  ( 3 4 )) + (− 1 4 ∗ Log2  ( 1 4 ))
Setelah dilakukan perhitungan entropy untuk setiap atribut yang dimiliki, langkah selanjutnya adalah melakukan perhitungan gain untuk setiap atribut dengan rumus :
Gain (total,Musim) = 0.9709 − (( 8 20 ∗ 0.9544) + ( 12 20 ∗ 0.9789)
Gain (Total,status) = 0.9709 − (( 15 20 ∗ 0.9967) + ( 5 20 ∗ 0)
Gain(Total,Jarak) = 0.9709 − (( 8 20 ∗ 0.9544) + ( 5 20 ∗ 0) + ( 7 20 ∗ 0.8631)
Gain(Total,Umur) = 0.9709 − (( 8 20 ∗ 1) + ( 8 20 ∗ 0.5436) +
( 4 20 ∗ 0.8113)
Gambar 4.1 Node 1.1
Dari Gambar diatas didapat entropy dan gain dari masing-masing atribut, dimana hasil gain dari atribut musim = 0.00125 , atribut status = 0.2233 ,atribut jarak = 0.2870 dan atribut umur = 0.1912. Sesuai ketentuan pada perhitungan menggunakan algoritma c.45 maka, setiap atribut  yang  memiliki  nilai tertinggi akan  menjadi root  .  dari  keempat  atribut  yang  ada,  maka  atribut  jarak  yang memiliki  nilai  tertinggi  yaitu  0.2870  sehingga  di  tetapkan menajdi  root  .  setelah  menetapkan  atribut  jarak  menjadi  root, maka  langkah  selanjutnya  adalah  melihat  nilai  entropy  dari masing-masing  atribut  jarak  . maka  dapat  di  buat  pohon keputusan pertama sebagai berikut :
Gambar 4.3 Pohon keputusan 1.1
Karena  pada  atribut  Jarak  untuk  dekat  dan  jauh  masih  terdapat keputusan  yang  belum  seragam.  Maka  akan  dilakukan perhitungan jumlah kasus yang dibagi berdasarkan atribut status, umur  dan  musim  untuk  nilai  entropy  yang  dapat  menjadi  node akar dari nilai atribut dekat dan jauh tersebut. Kemudian langkah selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  Gain  untuk  masing- masing  atribut  dengan  rumus  yang  sama. Setelah  dilakukan perhitungan  entropy  untuk setiap atribut  yang dimiliki, langkah
selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  gain  untuk  setiap atribut
Gambar 4.2 Node 1.2
Dari  hasil  pada  gambar  di  atas  dapat  diketahui  bahwa  atribut dengan Gain tertinggi adalah Umur yaitu 0.6100. Dengan demikian umur dapat menjadi node cabang dari nilai atribut Dekat. Ada 3 nilai atribut dari Umur yaitu Remaja, Dewasa dan Orang Tua. Dari ketiga nilai atribut tersebut, nilai atribut Dewasa sudah  mengklasifikasikan kasus  menjadi 0 yaitu keputusannya YES, Orang tua = NO, sehingga tidak perlu dilakukan  perhitungan  lebih  lanjut,  tetapi  untuk  Remaja  masih perlu  dilakukan  perhitungan  lagi.  Pohon  keputusan  yang terbentuk sebagai berikut :
Gambar 4.4` Pohon keputusan 1.2
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  dengan  langkah  yang  sama sampai  didapatkan  pohon  keputusan  secara  keseluruhan  seperti pada gambar berikut :
Gambar  di  atas  merupakan  hasil  akhir  dari  proses pembentukan tree. Setelah selesai pembentukan tree merupakan proses pembuatan aturan berdasarkan tree yang terbentuk. Aturan dari tree di atas adalah sebagai berikut:
1. Jika jarak Sedang maka Kunjungannya adalah Yes
2. Jika  jarak Dekat dan  Umur Dewasa maka Kunjungannya adalah Yes
3. Jika  jarak  Dekat  dan  Umur  Orang  Tua  maka Kunjungannya adalah No
4. Jika jarak Jauh dan Umur Dewasa maka Kunjungannya adalah Yes
5. Jika  jarak  Jauh  dan  Umur  Orang  Tua  maka Kunjungannya adalah No
6. Jika jarak Jauh dan Umur Remaja maka Kunjungannya adalah Yes
7. Jika jarak Dekat dan  Umur Remaja  dan  Kondisi  Low Season dan Musim Panas maka Kunjungannya adalah Yes
8. Jika jarak Dekat dan  Umur Remaja  dan  Kondisi  Low Season dan Musim Hujan maka Kunjungannya adalah No

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari uraian pembahasan tersebut, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Pembentukan  model  untuk  prediksi  wisatawan  yang dating  ke  kota  batam  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  teknik  knowledge  discovery  data menggunakan  Data  Mining  metode  C.45  sehingga berdasarkan  data  yang  dimiliki  dapat  dilakukan pembentukan  model  wisatawan  yang  berkunjung  ke kota batam berdasarkan ke empat atribut yang dimiliki
2. Penerapan  knowledge  manajemen  untuk  pemerintah dapat dilakukan dengan cara melihat hasil permodelan prediksi  menggunakan  metode  Knowledge  data discovery  menggunakan  Data  mining  Metode  C.45 sehingga  pemerintah  dapat  melakukan  perbaikan  dan persiapan untuk menghadapi kedatangan wisatawan ke kota batam
Sedangkan  untuk    saran  yang  diberikan  adalah  Analisis  yang dihasilkan  pada  penelitian  ini  masih  sederhana  dan  perlu dikembangkan lagi dengan lebih spesifik dan luas, sehingga hasil prediksi  yang  didapat  untuk  keperluan  knowledge  manajemen dapat  lebih  akurat.  Serta  Data  yang  digali  menggunakan  data mining  masih  berformat  excel,  diharapkan  kedepannya  dapat dirancang  sebuah  aplikasi  berbasis  knowledge  manajemen sehingga pemerintah dapat dengan mudah mengelola pengetahuan untuk kepentingan wisata kota batam .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Lasabuda,  “Pembangunan  Wilayah  Pesisir  Dan
Lautan   Dalam Perspektif  Negara  Kepulauan Republik Indonesia,” J.  Ilm.  Platax ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  92–101, 2013.
[2] Bps, “P Erkembangan P Ariwisata Dan T Ransportasi N Asional M Ei 2013,” no. 33, pp. 3–11, 2013.
[3] A. S. Chan, I. U. Sari, P. Studi, S. Informasi, and U. P.
Batam,  “ISSN  Print  ISSN  Online  Rancang  Bangun Aplikasi  Wisata  Kuliner  Halal  Berbasis  Android  Pada Negara Singapura,” vol. 9, no. 2, pp. 1323–1334, 2017.
[4] Khoiriah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk Penilaian  Kinerja  Dosen  Menggunakan  Metode Analytical Hierarchy Process (AHP),” J. Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, 2013.
[5] P. Bidang, K. Sains, Y. Mardi, J. Gajah, M. No, and S. Barat,  “Jurnal  Edik  Informatika  Data  Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4 . 5 Data mining merupakan  bagian  dari  tahapan  proses  Knowledge Discovery  in  Database  (  KDD  )  .  Jurnal  Edik Informatika,” J. Edik Inform. , pp. 213–219.
[6] L. R. Angga Ginanjar Mabrur, “Penerapan Data Mining Untuk  Memprediksi  Kriteria  Nasabah  Kredit,” J. Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 53–57, 2012.
[7] F. F. Harryanto and S. Hansun, “Penerapan Algoritma C4 . 5 untuk Memprediksi Penerimaan Calon Pegawai Baru  di  PT  WISE,” Jatisi ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  95–103, 2017.
[8] R.  H.  Pambudi  and  B.  D.  Setiawan,  “Penerapan Algoritma C4 . 5  Dalam Program  Untuk Memprediksi Kinerja  Siswa  Sekolah  Menengah,”  vol.  2,  no.  7,  pp. 2637–2643, 2018.
[9] S. Lorena, W. Zarman, and I. Hamidah, “Analisis Dan Penerapan  Algoritma  C4.5  Dalam  Data  Mining  Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Berdasarkan Data Nilai  Akademik,” Pros.  Semin.  Nas.  Apl.  Sains  dan Teknol. , no. November, pp. 263–272, 2014.
[10] A.  Zulkifli,  “Metode  C45  Untuk  Mengklarifikasi Pelanggan Perusahaan Telekomunikasi Seluler,” vol. 2, no. 1, pp. 65–76, 2016.
[11] F. Nasari, S. Informasi, P. Keputusan, and D. Selection, “Penerapan  algoritma  c4.5  dalam  pemilihan  bidang peminatan  program  studi  sistem  informasi  di  stmik potensi utama medan,” pp. 30–34, 2014.
[12] F. Ilmu, K. Universitas, and M. Indonesia, “No Title.”
[13] I. P. Sudana, “Analisis Pariwisata,” Strateg.  Pengemb. Desa  Wisata  Ekol.  Di  Desa  Belimbing,  Kec.  Pupuan Kabupaten Tabanan , vol. 13, no. 1, p. 21, 2013.

## BIODATA PENULIS

## Penulis Pertama
Andi  Supriadi  Chan  Bekerja  sebagai  Dosen  di Universitas  Putera  Batam  Jurusan  Sistem Informasi, lahir di Pontianak, 20 Maret 1990.