ISSN : 2460-1861 (Print),  2615-4250 (Online) Vol (9) No (2) 2023, pp. 644-652

## PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI TREN WISATA DI KABUPATEN MAJALENGKA
Suhendri 1 , Mita Karmila 2 1,2 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Majalengka Email: 1 suhendri@unma.ac.id

## ABSTRACT
Majalengka Regency is one of the tourist areas in Indonesia which has quite large tourism potential with various tourist attractions, such as natural tourism objects, cultural heritage and other attractions. However, to effectively optimize the development of the tourism sector in Majalengka Regency, a deep understanding of existing tourism trends and how they develop over time is needed. Therefore, predicting tourist trends can help local governments and tourism stakeholders to make better decisions. This research aims to predict tourism trends in Majalengka Regency in order to evaluate the effectiveness of strategies to improve it by utilizing the C4.5 Algorithm. The initial stage to determine the causes and effects of this tourism trend is by using the fishbone methodology. From the results of RapidMiner testing using the C4.5 Algorithm with Random tree, Apply Data and Performance operators, tourist trends that are very popular, popular and less popular obtained an accuracy of 86.67%.
Keywords: Data Mining, Prediction, C4.5 Algorithm, Random Tree, Accuracy.

## ABSTRAK
Kabupaten Majalengka adalah salah satu daerah wisata di Indonesia yang memiliki potensi pariwisata yang cukup besar dengan berbagai atraksi wisata, seperti obyek wisata alam, warisan budaya dan daya tarik lainnya. Namun, untuk  mengoptimalkan  pengembangan  sektor  pariwisata  di  Kabupatem  Majalengka  secara  efektif,  diperlukan pemahaman  yang  mendalam  tentang  tren  wisata  yang  ada  dan  bagaimana  mereka  berkembang  dari  waktu  ke waktu.  Oleh  karena  itu,  memprediksi  tren  wisatawan  dapat  membantu  pemerintah  daerah  dan  stakeholder pariwisata untuk mengambil keputusan yang lebih baik. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi tren wisata di Kabuparen  Majalengka  agar  dapat  mengevaluasi  keefektifan  strategi  untuk  meningkatkannya  dengan memanfaatkan  Algoritma  C4.5.  Tahapan  awal  untuk  mengetahui  sebab  dan  akibat  tren  wisata  ini  dengan menggunakan  metodologi  fishbone.  Dari  hasil  pengujian  RapidMiner  menggunakan  Algoritma  C4.5  dengan operator Random tree, Apply Data dan Perfomance bahwa tren wisata sangat populer, populer dan kurang populer memperoleh akurasi sebesar 86,67%.
Kata Kunci: Data Mining, Prediksi, Algoritma C4.5, Random Tree, Akurasi.
Riwayat Artikel  :
Tanggal diterima  : 16-11-2023
Tanggal revisi : 27-11-2023
Tanggal terbit : 29-11-2023
DOI :
https://doi.org/10.31949/infotech.v9i2.7393
INFOTECH journal by Informatika UNMA is licensed under CC BY-SA 4.0
Copyright © 2023 By Author

## 1. PENDAHULUAN
Menurut undang-undang no. Nomor 10 Tahun 2009 Tentang  Pariwisata  adalah  berbagai  kegiatan pariwisata yang didukung oleh berbagai fasilitas dan pelayanan  yang  disediakan  oleh  masyarakat, pengusaha,  pemerintah,  dan  pemerintah  daerah. Hingga saat  ini,  Indonesia telah menjadi  salah satu tujuan  wisata  utama  dunia  yang  memberikan berbagai  penawaran  kepada  wisatawan  untuk memenuhi  kebutuhannya.  Hal  ini  khususnya berdampak  pada  destinasi  pariwisata  daerah  yang semakin mengoptimalkan daerahnya masing- masing.
Indonesia  merupakan  destinasi  yang  menarik  bagi para wisatawan internasional. Keunikan budaya dan kekayaan  alam  yang  beragam  menjadi  daya  tarik utama  pariwisata  di  Indonesia.  Tak  hanya  itu, tersedia  juga  akomodasi  yang  terjangkau,  kuliner khas,  dan  tradisi  unik.  Kombinasi  faktor-faktor tersebut  menjadikan  Indonesia  sebagai  tujuan populer yang banyak dikunjungi oleh wisatawan dari berbagai  belahan  dunia (Mu'minin,  Fauziah,  & Gunaryati, 2022 ).
Kabupaten  Majalengka  adalah  salah  satu  daerah wisata di Indonesia yang memiliki potensi pariwisata yang  cukup  besar  dengan  berbagai  atraksi  wisata, seperti obyek wisata alam, warisan budaya dan daya tarik  lainnya.  Namun,  untuk  mengoptimalkan pengembangan  sektor  pariwisata  di  Kabupatem Majalengka  secara  efektif,  diperlukan  pemahaman yang  mendalam  tentang  tren  wisata  yang  ada  dan bagaimana  mereka  berkembang  dari  waktu  ke waktu. Oleh karena itu, memprediksi tren wisatawan dapat membantu pemerintah daerah dan stakeholder pariwisata  untuk  mengambil  keputusan  yang  lebih baik.
Visi  yang  tercantum  dalam  Rencana  Induk Pengembangan  Pariwisata  Daerah  Kabupaten Majalengka Tahun 2010 hingga 2025 adalah untuk menjadikan Kabupaten Majalengka sebagai destinasi ekowisata alam argo dan seni budaya yang bersaing,  berkelanjutan,  dan  berbasis  masyarakat yang beriman dan bertaqwa pada tahun 2025. Untuk mewujudkan  visi  tersebut,  Disparbud  Kabupaten Majalengka menetapkan sejumlah misi, di antaranya:
a. Membangun destinasi pariwisata alam argo dan seni budaya yang memiliki daya saing di tingkat internasional.  Ini  akan  dicapai  dengan  cara melindungi,  mengembangkan,  dan  mengelola sumber daya wisata alam pegunungan, pertanian,  serta  seni  budaya  tradisional  dan kontemporer  yang  mendukung  kepariwisataan Kabupaten Majalengka secara berkelanjutan.
b. Memajukan  industri  pariwisata  kreatif  yang berpihak pada masyarakat lokal, memiliki daya saing,  dan  mencerminkan  nilai  budaya.  Selain itu, mengembangkan jaringan industri pariwisata  baik  di  tingkat  nasional  maupun internasional  untuk  mendukung  perekonomian Kabupaten Majalengka.
c. Mengembangkan strategi pemasaran dan promosi pariwisata yang bertanggung jawab dan terpadu,  yang  juga  berintegrasi  dengan  sektor ekonomi lain di Kabupaten Majalengka. Hal ini juga  melibatkan  destinasi  pariwisata  lain  di Jawa Barat dan tingkat nasional.
d. Meningkatkan struktur kelembagaan pariwisata dan  memberdayakan  Sumber  Daya  Manusia yang  memiliki  nilai-nilai  keimanan  dan ketakwaan. Hal ini bertujuan untuk memperkuat keterlibatan masyarakat dalam upaya pembangunan  sektor  pariwisata  di  Kabupaten Majalengka.
Tabel 1. Data kunjungan obyek daya tarik wisata (ODTW) Kabupaten Majalengka
Tahun 2019-2022 (Disparbud Kab. Majalengka, 2023) Tahun Jumlah Wisatawan 2019 701.335 2020 375.000 2021 472.906 2022 818.543 Berdasarkan tabel 1 data yang diperoleh dari Dinas Pariwisata dan Kebudayaan Kabupaten Majalengka, kunjungan wisatawan yang berkunjung di Kabupaten  Majalengka  cenderung  mengalami perubahan setiap tahunnya. Namun pada tahun 2020 menurun,  hal  ini  dikarenakan  adanya  pandemi Covid-19. Tapi di tahun 2021 kembali menunjukkan kenaikan.
Destinasi  pariwisata  perlu  menyediakan  semua fasilitas  yang  diperlukan  wisatawan  agar  mereka dapat merasa puas dan nyaman selama kunjungannya.  Fasilitas-fasilitas  ini  mencakup sarana transportasi, tempat menginap, agen perjalanan,  atraksi  (termasuk  kegiatan  budaya, rekreasi,  dan  hiburan),  layanan  makanan  dan minuman, serta souvenir ( Fauziah, 2021 ).
Salah  satu  aset  penting  dalam  industri  pariwisata Kabupaten  Majalengka  adalah  keberagaman  objek wisata  alam  dan  daya  tarik  khusus  yang  menjadi fokus pengembangan pariwisata di wilayah tersebut. Data  dari  Dinas  Pariwisata  dan  Kebudayaan Majalengka menunjukkan bahwa Kabupaten Majalengka  memiliki  beragam  obyek  wisata  yang bervariasi.
Perubahan jumlah kunjungan wisatawan di
Kabupaten Majalengka terus menyulitkan Pemerintah Kabupaten Majalengka untuk menentukan strategi selanjutnya dalam pengembangan  industri  pariwisata,  seperti  promosi wisata dan memberikan pelayanan yang baik kepada wisatawan  yang  berkunjung,  yang  nantinya  akan menjadi tren wisata di Kabupaten Majalengka.
Perkembangan pariwisata di Kabupaten Majalengka sebenarya  sudah  baik  di  mata  wisatawan,  tempat wisata terus melakukan inovasi, terhadap daya tarik pariwisatanya  ( Pebriana,  Mulyawan  ,  &  Sutrisno, 2021 ).  Namun  perkembangan  destinasi  wisata  di daerah tersebut masih belum seimbang, serta sarana
dan  prasarana  pendukung  belum  cukup  sempurna. Dampaknya,  beberapa  destinasi  wisata  mengalami peningkatan jumlah wisatawan namun ada juga yang sepi  pengunjung.  Oleh  karena  itu,  Pemerintah Daerah  perlu  memikirkan  strategi  untuk  menjamin pemerataan pengembangan destinasi wisata.
Kurangnya  analisis  guna  mengevaluasi  kebijakan strategi pemasaran obyek wisata dapat menyebabkan kesulitan  dalam  menilai  keefektifan  strategi pemasaran yang ada dan membuat perbaikkan yang diperlukan,  serta  belum  adanya  analisis  kebijakan guna membuat rencana strategi pengembangan tren obyek wisata. Penting untuk melakukan evaluasi dan analisis yang teratur terhadap upaya pemasaran dan pengembangan  tren  obyek  wisata  di  Kabupaten Majalengka.  Berdasarkan  permasalahn  tersebut, perlu  dilakukan  penelitian  untuk  memprediksi  tren wisata di Kabupaten Majalengka yang akurat untuk masa yang akan datang.
Dalam  era  perkembangan  teknologi  informasi  dan kecerdasan  buatan,  penggunaan  analisis  data menjadi  semakin  penting  dalam  pengambilan keputusan yang berkaitan dengan sektor pariwisata. Dalam  konteks  ini,  penerapan  metode  prediksi menjadi  penting  untuk  memprediksi  tren  wisata  di Kabupaten  Majalengka.  Salah  satu  metode  yang dapat  digunakan  adalah  algoritma  C4.5.  Algoritma C4.5 adalah teknik klasifikasi pohon keputusan yang sering  digunakan  karena  memiliki  berbagai keunggulan dibandingkan dengan algoritma lainnya. Algoritma  C4.5  mampu  menghasilkan  pohon keputusan yang mudah diinterpretasikan, mempunyai tingkat akurasi yang dapat diterima, dan dapat  menangani  atribut  baik  yang  bersifat  diskret maupun numerik. (Muhamad, Windarto, & Suhada, 2019 ).
Menurut Herdianto dalam ( Rohmawati, Rohman, & Mujilahwati,  2017 )  menyatakan  bahwa  “Prediksi merupakan suatu proses sistematis dalam memproyeksikan  kemungkinan  terjadinya  suatu kejadian  di  masa  depan,  berlandaskan  pada informasi  dari  masa  lalu  dan  situasi  saat  ini. Tujuannya  adalah  untuk  meminimalkan  kesalahan, yaitu  perbedaan  antara  hasil  prediksi  dengan kenyataan yang terjadi. Penting untuk diingat bahwa prediksi  tidak  selalu  memberikan  jawaban  pasti mengenai  kejadian  di  masa  depan,  melainkan berupaya mencari perkiraan yang paling mendekati kemungkinan yang akan terjadi”.
Dengan  menggunakan  algoritma  C4.5,  dapat dilakukan  analisis  yang  lebih  mendalam  terhadap variabel-variabel yang mempengaruhi tren wisata di Kabupaten  Majalengka.  Algoritma  ini  mampu mengatasi masalah overfitting dan mampu menangani data yang kompleks dengan baik.
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma C4.5  dalam  memprediksi  tren  wisata  di  Kabupaten Majalengka. Dengan mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi kunjungan wisatawan, diharapkan  penelitian  ini  dapat  memberikan pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  tren  wisata  di
daerah  tersebut.  Hasil  penelitian  ini  dapat  menjadi dasar  bagi  pihak-pihak  terkait,  seperti  Dinas Pariwisata,  pengelola  atraksi  wisata  dan  pelaku bisnis  di  sektor  pariwisata  untuk  mengambil keputusan  yang  lebih  cerdas  dalam  pengembangan wisata di Kabupaten Majalengka.
Dengan mempertimbangkan latar belakang tersebut, penerapan  Algoritma  C4.5  dapat  menjadi  solusi yang  baik  untuk  memprediksi  tren  wisata  di Kabupaten  Majalengka  dengan  memanfaatkan berbagai  faktor  yang  berpengaruh,  serta  dapat memberikan informasi yang berharga bagi pengambil keputusan di sektor pariwisata.
Berdasarkan uraian diatas, maka peneliti mengusulkan  untuk  mengambil  judul  penelitian yaitu “PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK
MEMPREDIKSI TREN WISATA DI KABUPATEN MAJALENGKA”.
2. LANDASAN TEORI
2.1. Data Mining
Menurut  Connolly  dan  Begg  dalam  ( Siregar  & Puspabhuana,  2017) mengemukakan  bahwa  “ Data Mining adalah suatu proses ekstraksi atau penggalian data yang belum diketahui sebelumnya, namun dapat dipahami dan berguna dari database yang besar serta digunakan  untuk  membuat  suatu  keputusan  bisnis yang sangat penting.”
2.2. Decision Tree
Metode Decision Tree adalah suatu teknik klasifikasi dan  prediksi  yang  terbukti  sangat  efektif  dan populer. Pendekatan ini mengelompokkan informasi yang besar ke dalam struktur pohon keputusan yang memvisualisasikan  aturan-aturan.  Aturan-aturan  ini dapat diungkapkan dalam bahasa alami atau melalui bentuk  basis  data  seperti  SQL  untuk  menemukan data  tertentu. Decision  tree adalah  kerangka  yang memungkinkan  pemisahan  dataset  yang  besar menjadi subset-subset data yang lebih kecil dengan menerapkan serangkaian aturan keputusan. ( Muzakir & Wulandari, 2016).
2.3. Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 merupakan algoritma yang digunakan  untuk  melakukan  proses  klasifikasi  data dengan  menggunakan  teknik  pohon  keputusan. Algoritma  C4.5  merupakan  ekstensi  dari  algoritma ID3  dan  menggunakan  prinsip  decision  tree  yang mirip.  Algoritma  ini  sudah  sangat  terkenal  dan disukai karena memiliki banyak kelebihan. Kelebihan  ini  misalnya  dapat  mengolah  data numerik  dan  diskret,  dapat  menangani  nilai  atribut yang  hilang,  menghasilkan  aturan-aturan  yang mudah diinterpretasikan dan performanya merupakan  salah  satu  yang  tercepat  dibandingkan dengan algoritma lain (Ferdian Harryanto & Hansun, 2017).
Kelebihan  utama  Algoritma  C4.5  dapat  membuat pohon  keputusan  ( decision  tree )  yang  efisien menangani  atribut  tipe  diskrit  dan  tipe  diskrit numerik,  mudah  untuk  diinterprestasikan  dan
memiliki  tingkat  akurasi  yang  dapat  diterima (Muhamad,  dkk.,  2019).  Berdasarkan  (Muhamad, dkk.,  2019)  Secara  umum  Algoritma  C4.5  untuk membangun  pohon  keputusan  adalah  sebagai berikut:
a. Pilih atribut sebagai akar
b. Buat cabang untuk masing-masing nilai
c. Bagi kasus dalam cabang
d. Ulangi  proses  untuk  masing-masing  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. Untuk  menghitung  gain  digunakan  rumus  seperti yang tertera berikut :
𝐺𝑎𝑖𝑛 ( 𝑆 , 𝐴 )  = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆 )  −∑ 𝒏 𝒊 = 𝟏 ( 𝐬𝐢 𝒔 ) ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆𝑖 ) (1)
Keterangan : S : Himpunan kasus
A : Atribut n : Jumlah patisi atribut A |Si| : Jumlah kasus pada partisi ke i |S| : Jumlah kasus dalam S Sebelum  mendapat  nilai  Gain  adalah  dengan mencari  nilai  Entropi.  Entropi  digunakan  untuk menentukan  seberapa  informatif  sebuah  masukan atribut untuk menghasilkan sebuah atribut. Rumus dasar : 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆 ) = ∑ 𝒏 𝒊 = 𝟏 − 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔₂𝑝𝑖
(2) Keterangan : S : Himpunan Kasus n : Jumlah partisi S pi : Proporsi dari Si terhadap S

## 2.4. Prediksi (Forecasting)
Menurut Herdianto dalam (Rohmawati, dkk., 2017) mengemukakan bahwa “Prediksi adalah suatu proses memperkirakan  secara  sistematis  tentang  sesuatu yang  paling  mungkin  terjadi  di  masa  depan berdasarkan informasi masa lalu dan sekarang yang dimiliki,  agar  kesalahnnya  (selisih  anatara  sesuatu yang terjadi dengan hasil perkiraan dapat diperkecil. Prediksi  tidak  harus  memberikan  jawaban  secara pasti kejadian yang akan terjadi, melainkan berusaha untuk mencari jawaban sedekat mungkin yang akan terjadi.”

## 2.5. Pariwisata/Obyek Wisata
Menurut  Mathieson  &  Wall  dalam  (Afandi,  dkk., 2019) mengemukakan bahwa “Pariwisata merupakan  serangkaian  aktivitas  yang  berupa aktivitas perpindahan orang untuk sementara waktu ke suatu tujuan di luar tempat tinggal maupun tempat kerjanya, aktivitas yang dilakukannya selama tinggal di  tempat  tujuan  tersebut  dan  kemudahan- kemudahan  yang  disediakan  untuk  memenuhi kebutuhannya baik selama dalam perjalanan maupun di  lokasi  tujuannya.  Sedangkan  pada  UU  No.  10 Tahun  2009,  Pariwisata  ialah  berbagai  macam kegiatan wisata dan didukung berbagai fasilitas serta layanan yang disediakan oleh masyarakat, pengusaha, pemerintah dan pemerintah daerah.”
Menurut Chafid Fandeli dalam (Fitriani, dkk., 2020) mengemukakan  bahwa  “Obyek  wisata  adalah perwujudan  daripada  ciptaan  manusia,  tata  hidup, seni  budaya  serta  sejarah  bangsa  dan  tempat  atau keadaan  alam  yang  mempunyai  daya  tarik  untuk dikunjungi  wisatawan.  Sedangkan  obyek  wisata alam  adalah  obyek  wisata  yang  daya  tariknya bersumber  pada  keindahan  sumber  daya  alam  dan tata lingkungannya.”
3. METODOLOGI PENELITIAN
3.1. Tahapan Penelitian
Tahap-tahap  penelitian  digunakan  dengan  tujuan untuk  memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik terkait  rangkaian  langkah  yang  dilakukan  oleh peneliti  dalam  menjalankan  penelitian  pada  tugas akhir  ini.  Penjelasan  yang  lebih  rinci  tentang langkah-langkah  tersebut  dapat  ditemukan  dalam diagram tahapan penelitian pada Gambar 1 di bawah ini :

## Gambar 1. Metode fishbone
a. Akesibilitas Aksesibilitas  merupakan  ukuran  kemudahan lokasi  untuk  dijangkau  dari  lokasi  lainnya melalui sistem transportasi. Aksesibilitas adalah faktor  penting  dalam  menentukan  popularitas dan  potensi  suatu  destinasi  wisata.  Destinasi yang  mudah  diakses  cenderung  lebih  menarik bagi wisatawan, wisatawan akan lebih memilih obyek  wisata  yang  cenderung  memiliki  akses perjalanan  yang  baik  dibandingkan  perjalanan yang  memiliki  akses  yang  rusak  karena  akan cenderung kesulitan dalam perjalanan.Promosi
b. Promosi Promosi  dalam  konteks  pariwisata  mengacu pada  serangkaian  aktivitas  dan  strategi  yang dilakukan untuk memasarkan, mempromosikan, dan  mengkomunikasikan  destinasi  wisata  atau layanan  pariwisata  kepada  khalayak  target. Tujuan  utama  dari  promosi  pariwisata  adalah untuk  menarik  minat  wisatawan  potensial, membangun  citra  positif,  dan  mendorong kunjungan  ke  destinasi  atau  layanan  yang dipromosikan.  Kurangnya  promosi  pariwisata yang  kurang  efektif  dapat  membuat  wisata kurang  mengetahui  destinasi  wisata  tersebut akibatnya  akan  mengalami  penurunan  jumlah wisata karena kurangnya minat tentang potensi wisata.
c. Fasilitas Akomodasi Akomodasi  adalah  segala  sesuatu  yang disediakan  untuk  memenuhi  kebutuhan  atau keinginan seseorang saat berwisata. Akomodasi dalam  dunia  pariwisata  merupakan  segala  hal yang disediakan oleh pihak penyedia jasa untuk kegiatan  pariwisata  baik  dalam  penyediaan bangunan  untuk  penginapan,  tempat  makan, tempat  hiburan  dan  fasilitas  lain  yang  dikelola secara  komersial.  Kurangnya  akomodasi  yang berkualitas  dan  terjangkau  dapat  membuat wisatawan  ragu  untuk  berkunjung,  wisatawan mungkin memilih destinasi lain yang memiliki fasilitas akomodasi yang lebih baik.
d. Kenyamanan Kenyamanan  adalah  salah  satu  faktor  yang dapat membuat pengalaman wisatawan menjadi lebih  positif  dan  meningkatkan  peluang  untuk kembali  atau  merekomendasikan  destinasi kepada  orang  lain.  Dalam  pengembangan pariwisata  yang  berkelanjutan,  penting  untuk memprioritaskan kenyamanan wisatawan dengan  memahami  preferensi  dan  kebutuhan mereka.  Kurangnya  fasilitas  umum,  sanitasi yang  buruk  atau  lingkungan  yang  tidak  bersih dapat  membuat  wisatawan  tidak  nyaman. Dengan  fasilitas  umum  yang  baik  dan lingkungan yang bersih maka pengunjung yang berwisata  akan  nyaman  sehingga  tidak  akan ragu untuk kembali lagi di lain waktu.
3.2. Pengumpulan Data
a. Metode Observasi Observasi  dilakukan  dengan  cara  mendatangi Dinas  Pariwisata  dan  Kebudayaan  Kabupaten Majalengka untuk dimintai data serta mendatangi beberapa obyek wisata yang dikaji yang  berada  di  Kabupaten  Majalengka  serta melakukan analisis permasalahan yang merupakan  kebutuhan  untuk  mendapatkan informasi-informasi  yang  menunjang  dalam penelitian ini.
b. Metode Wawancara Metode  ini  dilakukan  dengan  cara  bertanya jawab  langsung  dengan  Staf  yang  berada  di Dinas  Pariwisata  dan  Kebudayaan  Kabupaten Majalengka  yang  berkaitan  dengan  penelitian yaitu data kunjungan Obyek Daya Tarik Wisata (ODTW)  Kabupaten  Majalengka  tahun  2019- 2022.
c. Metode Studi Literatur Dalam  metode  ini  peneliti  mengutip  dari beberapa bacaan yang berkaitan dengan prediksi jumlah  kunjungan  wisata,  algoritma  C4.5  dan fishbone  diagram.  Beberapa  hal  yang  dikutip dapat  berupa  teori  ataupun  pendapat  dari berbagai  artikel  ilmiah  dan  jurna  jurnal.  Ini dimaksudkan untuk memberikan landasan teori yang  kuat  melalui  buku-buku  atau  jurnal  dan pengumpulan data dengan menggunakan fasilitas internet melalui mesin pencari ( search engine).
3.3. Analisis Data Mining (Prediksi)
Pedekatan yang diusulkan untuk prosedur perhitungan untuk  menetapkan prediksi tren wisata pada  penerapan  algoritma  C4.5  dalam  metodologi penelitian ini. Berikut adalah flowchart tahapan data mining (prediksi) :

## Gambar 2. Flowchart proses data mining
(prediksi)
4. PEMBAHASAN
4.1. Data Cleaning
Pembersihan  Data  dilakukan  untuk  menghilangkan data  yang  kurang  relevan  dalam  dataset.  Proses  ini dilakukan  menggunakan  aplikasi microsoft  excel .
Pada  penelitian  ini  menggunakan  4  atribut  yaitu  3 atribut prediktor (Tahun, Jumlah Kunjungan, wisata dan  jenis  wisata)  dan  1  atribut  class  yaitu Keterangan. Berikut adalah hasil dari data cleaning :
Tabel 2. Data cleaning
TAHUN JML WISATA JENIS WISATA KET 2019 31.442 CURUG MUARA JAYA ALAM POPULER 2019 58.115 TERASERING PANYAWEUYAN ALAM SANGAT POPULER 2019 75.594 PARALAYANG ALAM SANGAT POPULER 2019 26.839 SITU CIPANTEN ALAM POPULER 2019 7.844 TERASERING CIBOER PAS ALAM KURANG POPULER 2019 30.819 TALAGA PANCAR ALAM POPULER 2019 27.480 WATER BOOM TIRTA INDAH REKREASI POPULER 2019 54.921 PRABU SILIWANGI BUDAYA SANGAT POPULER 2019 26.299 CIKADONGDONG RIVER TUBING ALAM POPULER 2019 20.890 JEMBAR WATER PARK REKREASI POPULER
TAHUN JML WISATA JENIS WISATA KET 2019 4.753 TAMAN AIR RAJAWALI REKREASI KURANG POPULER 2019 30.422 BUPER PANTEN ALAM POPULER 2019 19.700 CURUG CIPEUTEUY ALAM POPULER 2019 15.300 SITU SANGIANG ALAM POPULER 2019 26.037 CADAS GANTUNG ALAM POPULER 2020 18.251 CURUG MUARA JAYA ALAM POPULER 2020 24.518 TERASERING PANYAWEUYAN ALAM POPULER 2020 19.943 PARALAYANG ALAM POPULER 2020 16.278 SITU CIPANTEN ALAM POPULER 2020 8.801 TERASERING CIBOER PAS ALAM KURANG POPULER 2020 12.505 TALAGA PANCAR ALAM POPULER 2020 16.626 WATER BOOM TIRTA INDAH REKREASI POPULER 2020 19.562 PRABU SILIWANGI BUDAYA POPULER 2020 14.195 CIKADONGDONG RIVER TUBING ALAM POPULER 2020 11.394 JEMBAR WATER PARK REKREASI POPULER 2020 8.841 TAMAN AIR RAJAWALI REKREASI KURANG POPULER 2020 5.545 BUPER PANTEN ALAM KURANG POPULER 2020 13.209 CURUG CIPEUTEUY ALAM POPULER 2020 11.090 SITU SANGIANG ALAM POPULER 2020 10.686 CADAS GANTUNG ALAM POPULER 2021 14.667 CURUG MUARA JAYA ALAM POPULER 2021 28.427 TERASERING PANYAWEUYAN ALAM POPULER 2021 20.991 PARALAYANG ALAM POPULER 2021 76.024 SITU CIPANTEN ALAM SANGAT POPULER 2021 24.542 TERASERING CIBOER PAS ALAM POPULER 2021 5.793 TALAGA PANCAR ALAM KURANG POPULER 2021 38.454 WATER BOOM TIRTA INDAH REKREASI POPULER 2021 22.162 PRABU SILIWANGI BUDAYA POPULER 2021 15.913 CIKADONGDONG RIVER TUBING ALAM POPULER 2021 35.171 JEMBAR WATER PARK REKREASI POPULER 2021 28.037 TAMAN AIR RAJAWALI REKREASI POPULER 2021 3.905 BUPER PANTEN ALAM KURANG POPULER 2021 12.347 CURUG CIPEUTEUY ALAM POPULER 2021 4.889 SITU SANGIANG ALAM KURANG POPULER 2021 1.982 CADAS GANTUNG ALAM KURANG POPULER 2022 26.315 CURUG MUARA JAYA ALAM POPULER 2022 109.980 TERASERING PANYAWEUYAN ALAM SANGAT POPULER
TAHUN JML WISATA JENIS WISATA KET 2022 31.031 PARALAYANG ALAM POPULER 2022 167.798 SITU CIPANTEN ALAM SANGAT POPULER 2022 24.542 TERASERING CIBOER PAS ALAM POPULER 2022 3.775 TALAGA PANCAR ALAM KURANG POPULER 2022 39.631 WATER BOOM TIRTA INDAH REKREASI POPULER 2022 35.573 PRABU SILIWANGI BUDAYA POPULER 2022 22.618 CIKADONGDONG RIVER TUBING ALAM POPULER 2022 79.954 JEMBAR WATER PARK REKREASI SANGAT POPULER 2022 28.616 TAMAN AIR RAJAWALI REKREASI POPULER 2022 28.674 BUPER PANTEN ALAM POPULER 2022 20.964 CURUG CIPEUTEUY ALAM POPULER 2022 16.781 SITU SANGIANG ALAM POPULER 2022 988 CADAS GANTUNG ALAM KURANG POPULER
Tabel  2.  diatas  merupakan  data  c leaning yang nantinya  akan  dilakukan  pengujian  akurasi  dan model. Dari tabel tersebut dinyatakan atribut jumlah kunjungan  mempengaruhi class keterangan  yaitu total  jumlah  kunjungan  dibagi  menjadi  (<10.000, 10.000-50.000, >50.000) untuk kategori popularitas. Jika  jumlah  kunjungan  wisata  <10.000  maka dinyatakan  kurang  populer,  jika  jumlah  kunjungan wisata 10.000-50.000 maka dinyatakan populer dan jika  jumlah  kunjungan  >50.000  maka  dinyatakan sangat populer dari wisata lain.

## 4.2. Penerapan Algoritma
Perhitungan algoritma C4.5 dimulai dengan terlebih dahulu  memilih  atribut  akar  dengan  mencari  total kasus  keseluruhan,  total  kasus  keputusan  yang sangat populer, jumlah kasus keputusan populer dan jumlah kasus keputusan kurang populer. Menghitung entropy dari  semua  kasus  yang  dibagi berdasarkan  tahun,  jumlah  kunjungan,  dan  jenis wisata. Setelah itu dilakukan perhitungan gain untuk masing-masing atribut. Hasil perhitungan ditunjukkan oleh tabel berikut ini.

## Tabel 3. Perhitungan entopry dan gain
Atri but Nilai Jml (S) Sangat Populer (S1) Populer (S2) Kurang Populer (S3) Entr opy Gain Total 60 32 17 11 1,44 7880 327 Thn 0,31 8270 075 2019 15 11 2 2 1,10 3307 409 2020 15 1 11 3 1,05 2981 575 2021 15 8 3 4 1,45 6564 762 2022 15 12 1 2 0,90 5587
262
Jml
Kunj
1,44
7880
327 < 10.0 00 11 0 0 11 0 10.0 00- 50.0 00 42 0 42 0 0 >50.
000 7 7 0 0 0 Jenis Wisa
ta 0,11 7479 049
Ala m 44 22 14 8
1,47 2830 152 Buda ya 4 3 1
0 0
Rekr easi 12 8 2 2
1,25 1629
167
Dari hasil perhitungan pada tabel 3 didapatkan hasil gain tertinggi  yaitu  1,447880327  untuk  atribut Jumlah  Kunjungan.  Atribut  jumlah  kunjungan memiliki  kemungkinan  besar  untuk  menjadi  akar atau  simpul  dari  pohon  keputusan  karena  jumlah kunjungan adalah atribut yang lebih informatif dan menghasilkan  pengurangan  ketidakpastian  yang lebih besar.

## Tabel 4. Entropy dan gain total
Sangat Populer Populer Kurang Populer Total 32 17 11 60
Menghitung Entropy Total,  Diketahui  bahwa  data jumlah kunjungan obyek daya tarik wisata adalah 60, dengan keterangan 32 sangat populer, 17 populer, 11 kurang populer.
Entropy (Total)  = (− ( 32 60 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 32 60 )) + (− ( 17 60 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 17 60 )) + (− ( 11 60 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 11 60 ))
Entropy (Total) = 1,447880327
Dari  total  data  jumlah  kunjungan  obyek  daya  tarik wisata  didapatkan  hasil  nilai Entropy sebesar 1,447880327.
Selanjutnya menghitung nilai entropy dan gain dari setiap atribut.
Tabel 5. Entropy dan Gain Tahun
Tahun Sangat Populer Populer Kurang Populer Total 2019 11 2 2 15 2020 1 11 3 15 2021 8 3 4 15 2022 12 1 2 15 Total 60
Menghitung nilai entropy untuk tahun 2019 sebagai berikut.
Entropy (Total)  = (− ( 11 15 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 11 15 )) + (− ( 2 15 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 2 15 )) + (− ( 2 15 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 2 15 ))
Entropy (Total) = 1, 103307409
Menghitung nilai entropy untuk tahun 2020 sebagai berikut.
Entropy (Total)  = (− ( 1 15 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 1 15 )) + (− ( 11 15 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 11 15 )) + (− ( 3 15 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 3 15 ))
Entropy (Total) = 1,052981575
Menghitung entropy nilai untuk tahun 2021 sebagai berikut.
Entropy (Total)  = (− ( 8 15 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 8 15 )) + (− ( 3 15 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 3 15 )) + (− ( 4 15 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 4 15 ))
Entropy (Total) = 1,456564762
Menghitung nilai entropy untuk tahun 2022 sebagai berikut.
Entropy (Total)  = (− ( 12 15 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 12 15 )) + (− ( 1 15 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 1 15 )) + (− ( 2 15 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 2 15 ))
Entropy (Total) = 0,905587262
Menghitung nilai Gain atribut tahun sebagai berikut:
Gain = 1,447880327-
(( 15 60 ) 𝑥1,103307409) −
(( 15 60 ) 𝑥1,052981575) −
(( 15 60 ) 𝑥1,456564762) − (( 15 60 ) 𝑥0,905587262)
= 0,318270075 Tabel 6. Entropy dan gain jumlah kunjungan Jumlah Kunjungan Sangat Populer Populer Kurang Populer Total <10.000 0 0 11 11 10.000- 50.000 0 42 0 42 >50.000 7 0 0 7 Total 60
Menghitung  nilai entropy untuk  tahun  jumlah kunjungan <10.000 sebagai berikut.
Entropy (Total)  = (− ( 0 11 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 0 11 )) + (− ( 0 42 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 0 42 )) + (− ( 11 11 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 11 11 ))
Entropy (Total) = 0
Menghitung  nilai entropy untuk  tahun  jumlah kunjungan 10.000-50.000 sebagai berikut.
Entropy (Total)  = (− ( 0 42 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 0 42 )) + (− ( 42 42 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 42 42 )) + (− ( 42 42 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 42 42 ))
Entropy (Total) = 0
Menghitung  nilai entropy untuk  tahun  jumlah kunjungan >50.000 sebagai berikut.
Entropy (Total)  = (− ( 7 7 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 7 7 )) + (− ( 0 7 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 0 7 )) + (− ( 0 7 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 0 7 ))
Entropy (Total) = 0
Menghitung  Total Gain atribut  Jumlah  Kunjungan sebagai berikut :
Gain = 1,447880327- (( 11 60 ) 𝑥0) − (( 42 60 ) 𝑥0) − (( 7 60 ) 𝑥0)
= 1,447880327
Tabel 7. Entropy dan gain jenis wisata Jenis Wisata Sangat Populer Populer Kurang Populer Total Alam 22 14 8 44 Budaya 3 1 0 4 Rekreasi 8 2 2 12 Total 60 Menghitung  nilai entropy untuk  jenis  wisata  alam sebagai berikut.
Entropy (Total)  = (− ( 22 44 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 22 44 )) + (− ( 14 44 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 14 44 )) + (− ( 8 44 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 8 44 ))
Entropy (Total) = 1,472830152
Menghitung nilai entropy untuk jenis wisata budaya sebagai berikut.
Entropy (Total)  = (− ( 3 4 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 3 4 )) + (− ( 1 4 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 1 4 )) + (− ( 0 4 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 0 4 ))
Entropy (Total) = 0
Menghitung nilai entropy untuk jenis wisata rekreasi sebagai berikut.
Entropy (Total)  = (− ( 8 12 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 8 12 )) + (− ( 2 12 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 2 12 )) + (− ( 2 12 ) 𝑥𝑙𝑜𝑔2 ( 2 12 ))
Entropy (Total) = 1,251629167
Menghitung Total Gain atribut Jenis wisata sebagai berikut :
Gain = 1,447880327-
(( 44 60 ) 𝑥1,4728301523) − (( 4 60 ) 𝑥0) −
(( 12 60 ) 𝑥1,251629167)
= 0,117479049

## 5. KESIMPULAN
Dari hasil uji data prediksi jumlah kunjungan wisata yang dapat mempengaruhi tren wisata di Kabupaten Majalengka  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5 . Maka kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini adalah :
1. Penerapan  Algoritma  C4.5 dapat  dilakukan untuk  memprediksi  tren  wisata  di  Kabupaten Majalengka.  Setelah  dilakukan  pengujian bahwa  tren  wisata  lebih  dari  10.000  maka dinyatakan  sangat  populer  yang  artinya  wisata tersebut  sering  menjadi  tren  dikalangan  wisata lain, jika tren wisata <10.000 dinyatakan kurang populer,  jika  tren  wisata  10.000-50.000 dinyatakan populer dan jika tren wisata >50.00 maka wisata tersebut dinyatakan sangat populer. Pengujian  menggunakan rapidminer dengan operators  random  tree , apply  model dan performance memperoleh  akurasi  sebesar 86.67%. Hasil prediksi tersebut bisa digunakan untuk  mengevaluai  strategi  dan  promosi  untuk meningkatkan tren wisata.
2. Untuk meningkatkan evaluasi strategi pemasaran dan promosi dalam rangka meningkatkan  tren  wisata  di  Kabupaten Majalengka,  yaitu  setelah  dilakukan  pengujian menggunakan rapidminer maka  selanjutnya analisis  SWOT  digunakan  untuk  memperoleh pandangan dasar tentang strategi yang diperlukan  untuk  mencapai  tujuan  tertentu, dalam  hal  ini  untuk  menilai  inisiatif  apa  saja
yang memungkinkan alternatif dalam mengelola dan mengembangkan strategi.

## PUSTAKA
Afandi, A., Indrawan, A. K., & Ratnawardhani, E. A. (2019). ANALISIS MODEL PENILAIAN KOTA  IDEAL  DESTINASI  WISATA. Barista :  Jurnal  Kajian  Bahasa  Dan
Pariwisata , 6 (1), 1–7.
https://doi.org/10.34013/barista.v6i1.166 .
Eddyono,  Fauziah.  (2021). Pengelolaan  Destinasi Pariwisata .  Jawa  Timur:  Uwais  Inspirasi Indonesia. Ferdian  Harryanto,  F.,  &  Hansun,  S.  (2017).
Penerapan Algoritma C4.5 untuk
Memprediksi  Penerimaan  Calon  Pegawai
Baru di PT WISE. In Maret (Vol. 3, Issue 2). Fitriani,  D.,  Masri,  A.  R.,  &  Tajibu,  K.  (2020). STRATEGI KOMUNIKASI DALAM PENGEMBANGAN  OBYEK  WISATA PANTAI MANDALA RIA DI KABUPATEN  BULUKUMBA.  In Jurnal Washiyah (Vol. 1, Issue 1). Kementrian  Pariwisata.  (2009).  Undang-Undang Republik  Indonesia  No.  10  Tahun  2009 Tentang Kepariwisataan. Muhamad,  M.,  Windarto,  A.  P.,  &  Suhada,  S. (2019). PENERAPAN ALGORITMA C4.5 PADA  KLASIFIKASI  POTENSI  SISWA DROP OUT. KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer) , 3 (1). https://doi.org/10.30865/komik.v3i1.1688 . Muminin,  F.,  &  Gunaryati,  A.  (2022).  Prediksi
Kunjungan Wisatawan Mancanegara Melalui Pintu Udara Menggunakan
ARIMA, Glmnet, dan Prophet Prediction of Foreign  Tourist  Visits  via  Airline  using ARIMA, Glmnet, and Prophet. In Februari (Vol. 21, Issue 1). Muzakir,  A.,  &  Wulandari,  R.  A.  (2016).  Model Data  Mining  sebagai  Prediksi  Penyakit Hipertensi  Kehamilan  dengan  Teknik
Decision  Tree. Scientific  Journal  of Informatics , 3 (1). http://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/sji . Pebriana, F., Mulyawan, R., & Sutrisno, B. (2021). Strategi Pemerintah Daerah Dalam Pengembangan Pariwisata Untuk Meningkatkan  Pendapatan  Asli  Daerah. Janitra (Jurnal Administrasi
Pemerintahan , 1 (April), 11–22.
Rohmawati,  F.,  Rohman,  G.,  &  Mujilahwati,  S.
(2017).  SISTEM  PREDIKSI  JUMLAH PENGUNJUNG WISATA WEGO KEC.SUGIO KAB.LAMONGAN MENGGUNAKAN  METODE  FUZZY TIME  SERIES.  In JOUTICLA (Vol.  3, Issue 2). Siregar,  Amril  Mutoi  &  Puspabhuana,  Adam. (2017).  Data  Mining  :  Pengolahan  Data Menjadi  Informasi  dengan  RapidMiner. Surakarta : CV. Kekata Group.