## Perbandingan Teknik Resample pada Algoritma K-NN dan SVM untuk Prediksi Pembatalan Pemesanan Kamar Hotel
Eka Rahmawati Program Studi Sistem Informasi Universitas Bina Sarana Informatika Jakarta, Indonesia eka.eat@bsi.ac.id
Andria Bas Nando Program Studi Sistem Informasi Akuntansi Universitas Bina Sarana Informatika Jakarta, Indonesia basnando86@gmail.com
Candra Agustina*
Program Studi Sistem Informasi Akuntansi Universitas Bina Sarana Informatika Jakarta, Indonesia candra.caa@bsi.ac.id
Fadila Chika Kusumarini Program Studi Sistem Informasi Universitas Bina Sarana Informatika
Jakarta, Indonesia fadilachikakusumarini@gmail.com
Abstract—  The  increased  ease  of  hotel  reservation  directly correlates  with  a  rise  in  cancellation  convenience,  posing  a potentially  detrimental  impact  on  hotel  management. Consequently,  a  decision  support  system  is  necessary  to  assist managers  in  making  informed  decisions  amidst  the  dynamic hospitality  industry  landscape.  One  approach  applied  is leveraging  data  mining  technology,  focusing  on  the  K-Nearest Neighbors  (kNN)  and  Support  Vector  Machine  (SVM) algorithms to predict hotel room reservation cancellations. This study involves the implementation of resampling techniques to enhance prediction accuracy. The research results indicate that SVM  achieves  an  accuracy  rate  of  85.05%,  while  SVM, supported  by  resampling,  increases  to  93.85%.  On  the  other hand, KNN achieves an accuracy of 80.1%, and with resampling implementation,  its  accuracy  rises  to  92.15%.  These  findings underscore the significant potential of data mining technology, particularly in the context of predicting hotel room reservation cancellations,  with  a  substantial  increase  in  accuracy  through the application of resample techniques to both k-NN and SVM algorithms.
Keywords—Resample; K-NN; SVM; Hotel Room Reservation Cancellations.
Abstrak—  Peningkatan  kemudahan  dalam  pemesanan reservasi  hotel  secara  langsung  berdampak  pada  peningkatan kemudahan  pembatalan,  memberikan  dampak  yang  potensial merugikan  bagi  pengelola  hotel.  Oleh  karena  itu,  diperlukan sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat  membantu  para manajer  dalam  membuat  keputusan  yang  cerdas  di  tengah dinamika  industri  perhotelan.  Salah  satu  pendekatan  yang diterapkan  adalah  memanfaatkan  teknologi  data  mining, dengan fokus pada algoritma K-Nearest Neighbors (kNN) dan Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk  melakukan  prediksi pembatalan pemesanan kamar hotel. Penelitian ini melibatkan penerapan  teknik  resampling  guna  meningkatkan  akurasi prediksi.  Hasil  penelitian  mengindikasikan  bahwa  SVM mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  85,05%,  sementara  SVM yang  didukung  oleh  teknik  resample  meningkat  menjadi 93,85%. Di sisi lain, KNN mencapai akurasi 80,1%, dan dengan penerapan resampling, akurasinya meningkat menjadi 92,15%. Temuan ini menunjukkan potensi besar teknologi data mining, khususnya  dalam  konteks  prediksi  pembatalan  pemesanan
kamar  hotel,  dengan  peningkatan  signifikan  akurasi  melalui penerapan  teknik  resample  pada  kedua  algoritma  kNN  dan SVM.
Keywords—Resample; K-NN; SVM; Pembatalan Pemesanan Kamar Hotel.

## PENDAHULUAN
Pemesanan kamar hotel merupakan proses yang kompleks dalam  industri  perhotelan.  Salah  satu  tantangan  utama  yang dihadapi oleh penyelenggara hotel adalah prediksi pembatalan pemesanan.  Pembatalan  pemesanan  dapat  dipicu  oleh berbagai faktor, termasuk perubahan rencana perjalanan atau penawaran lebih menguntungkan dari hotel lain. Pengembangan  model  prediktif  yang  dapat  memprediksi dengan  akurat  kemungkinan  pembatalan  pemesanan  kamar menjadi  krusial  dalam  manajemen  operasional  hotel[1]. Selain  itu,  lingkungan  bisnis  yang  dinamis  dan  persaingan yang ketat dalam industri perhotelan menuntut adanya strategi yang inovatif dan responsif. Dalam konteks ini, teknologi dan analisis data menjadi kunci untuk meningkatkan efisiensi dan meningkatkan pengalaman pelanggan.
Penelitian melakukan analisis perbandingan terhadap dua algoritma  pembelajaran  mesin,  yaitu K-Nearest  Neighbors (K-NN)  dan Support  Vector  Machine (SVM),  dengan menerapkan teknik resampling . Teknik resampling merupakan  pendekatan  yang  efektif  untuk  mengatasi ketidakseimbangan  data,  yang  seringkali  terjadi  dalam pengolahan  data[2].  Penelitian  sebelumnya  menunjukkan bahwa  algoritma K-Nearest  Neighbors (K-NN)  mampu mencapai  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  algoritma  Logistic  Regression.  Hasil  ini  menarik perhatian  karena  menandakan  kemampuan  K-NN  dalam menangani  permasalahan  tertentu  yang  mungkin  sulit diakomodasi oleh Logistic Regression [3].
Kelebihan  k-NN  dibandingkan  dengan  algoritma  yang lain[4]:
A. Pelatihan Sangat Cepat
Kelebihan ini terutama terlihat karena k-NN merupakan algoritma pembelajaran mesin yang termasuk dalam kategori
" lazy  learning "  atau  " instance-based  learning " yang berarti k-NN  tidak  benar-benar  melakukan  proses  pelatihan  pada data.  Proses  pelatihan  hanya  terjadi  ketika  algoritma diimplementasikan untuk membuat prediksi pada data yang belum  pernah  dilihat  sebelumnya.  Waktu  pelatihan  k-NN sangat  cepat,  karena  tidak  ada  proses  pembangunan  model yang memerlukan iterasi pada data pelatihan.
B. Sederhana dan Mudah Dipelajari
K-NN adalah salah satu algoritma yang sederhana dan mudah dipahami. Konsep dasarnya adalah menghitung jarak antara  data  yang  baru  dan  data  pelatihan  yang  ada  untuk menemukan tetangga terdekat. Tanpa perlu mengasumsikan distribusi  tertentu  atau  parameter  kompleks,  k-NN memberikan pendekatan yang intuitif dan mudah diinterpretasikan.
C. Tahan Terhadap Data Pelatihan yang Memiliki Derau K-NN  cenderung  tahan  terhadap noise atau  gangguan dalam data pelatihan. Ketika ada nilai yang tidak biasa atau data  yang  mencurigakan,  k-NN  dapat  mengatasi  hal  ini dengan  mempertimbangkan  sejumlah  tetangga  terdekat, sehingga  dampak  data  yang  tidak  biasa  dapat  diurutkan dengan tetangga lainnya.
D. Efektif jika Data Pelatihan Besar
K-NN dapat efektif digunakan ketika data pelatihan cukup besar. Hal tersebut dikarenakan k-NN tidak melibatkan proses pelatihan  yang  rumit  dan  tidak  memerlukan  penyimpanan model  yang  besar.  K-NN  hanya  perlu  menyimpan  data pelatihan  itu  sendiri,  dan  proses  prediksi  dapat  dilakukan dengan cepat berdasarkan perhitungan jarak.
Kelebihan-kelebihan  tersebut  membuat  k-NN  menjadi pilihan  yang  baik  untuk  aplikasi  tertentu,  terutama  ketika kompleksitas  model  tidak  menjadi  faktor  kritis  dan interpretabilitas serta kecepatan pelatihan adalah pertimbangan utama. Hasil penelitian memberikan kontribusi positif  terhadap  pemahaman  tentang  pilihan  algoritma pembelajaran mesin dalam menangani permasalahan prediksi. Selain  itu,  dapat  menjadi  dasar  untuk  mempertimbangkan penggunaan K-NN ketika dihadapkan pada dataset atau kasus yang  cenderung  kompleks  dan  tidak  linear.  Namun,  seiring dengan  keunggulan  yang  dimiliki  oleh  K-NN,  perlu  juga diingat bahwa pemilihan algoritma harus disesuaikan dengan sifat dan karakteristik khusus dari dataset yang digunakan.
Algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  digunakan sebagai pendekatan untuk memprediksi pembatalan reservasi hotel[5],  dan  hasil  penelitian  menunjukkan  tingkat  akurasi sebesar 82,71%. Hasil tersebut mengindikasikan keberhasilan SVM  dalam  menangani  kompleksitas  dan  pola  data  terkait dengan  perilaku  pembatalan  pemesanan  kamar  hotel.  SVM merupakan  algoritma  yang  kuat  untuk  tugas  klasifikasi  dan regresi, yang bekerja dengan mencari batas keputusan optimal di  antara  kelas-kelas  yang  berbeda  dalam  ruang  fitur. Keunggulan  SVM  terletak  pada  kemampuannya  menangani hubungan  non-linear  dan  menangkap  pola  kompleks  dalam data,  terutama  ketika  terdapat  ketidakseimbangan  antara kelas-kelas.  Penggunaan  SVM  dalam  konteks  prediksi pembatalan  reservasi  hotel  menjadi  signifikan  karena  dapat memberikan informasi yang berharga kepada penyelenggara hotel.  Dengan  memahami  dan  memprediksi  perilaku pembatalan,  hotel  dapat  mengoptimalkan  manajemen reservasi, meningkatkan efisiensi operasional, dan
mengurangi  dampak  keuangan  yang  mungkin  timbul  akibat kamar yang tidak terpakai.
Meskipun akurasi sebesar 82,71% adalah pencapaian yang signifikan, penting untuk diperhatikan bahwa evaluasi kinerja SVM tidak hanya terbatas pada tingkat akurasi. Evaluasi yang holistik,  termasuk  analisis  matriks  kebingungan,  presisi, recall,  dan  F1-score,  dapat  memberikan  wawasan  lebih mendalam tentang kemampuan model dalam menangani kelas minoritas,  seperti  kasus  pembatalan  pemesanan  yang seringkali  merupakan  kejadian  yang  relatif  jarang  terjadi. Dengan  demikian,  penggunaan  SVM  dalam  prediksi pembatalan  reservasi  hotel[5]  membuka  potensi  untuk penerapan  teknologi  dalam  meningkatkan  efektivitas manajemen  hotel,  dan  penelitian  ini  memberikan  kontribusi penting  terhadap  pemahaman  kita  tentang  aplikasi  SVM dalam konteks industri perhotelan.
Selain  mengevaluasi  kinerja  model  berdasarkan  tingkat akurasi, pada penelitian Siringoringo mengemukakan analisis terhadap  presisi  antara  model  k-NN  dan  R+k-NN.  Seperti halnya  dengan  aspek  akurasi, penerapan  metode resampling pada model k-NN juga terbukti memberikan perbaikan yang signifikan  terhadap  kinerja  klasifikasi. Resampling ,  dalam konteks  ini,  dapat  dianggap  sebagai  strategi  yang  berhasil dalam  meningkatkan  ketepatan  presisi  prediksi  k-NN,  dan perbandingan dengan model R+k-NN memberikan wawasan lebih lanjut tentang efektivitas teknik ini. Proses resampling pada model k-NN secara esensial bertujuan untuk mengatasi ketidakseimbangan  dalam  data,  yang  sering  kali  menjadi tantangan  dalam  tugas  klasifikasi.  Dengan  melakukan pengulangan  atau  pengurangan  jumlah  sampel  pada  setiap kelas, resampling membantu  meningkatkan  ketepatan prediksi,  terutama  dalam  menangani  kelas  minoritas  yang mungkin  memiliki  kontribusi  penting  terhadap  keputusan akhir.
Hasil penelitian ini menyoroti bahwa, selain mempertimbangkan  akurasi,  peningkatan  kinerja  klasifikasi dapat diperoleh melalui strategi resampling pada model k-NN. Dengan  memperbaiki  presisi, resampling dapat memberikan manfaat  tambahan  dalam  konteks  analisis  klasifikasi  yang lebih mendalam, memberikan informasi yang lebih kaya dan akurat  terkait  dengan  performa  model.  Oleh  karena  itu, pemahaman  terhadap  efek  resampling  terhadap  presisi klasifikasi pada model k-NN menjadi penting dalam merinci keefektifan  teknik  ini  dalam  meningkatkan  kinerja  model pembelajaran mesin[6][7].
Nugraha  dan  Sabarudin  berhasil  menunjukkan  bahwa penggunaan  teknik  resampling  dan  metode Support  Vector Machine (SVM) memberikan hasil akurasi yang lebih tinggi dalam  konteks  klasifikasi  penderita  diabetes  dibandingkan dengan  penggunaan  algoritma  lain.  Penelitian  ini  menyoroti efektivitas kombinasi antara teknik resampling , yang berfokus pada penanganan ketidakseimbangan data, dan SVM sebagai algoritma  klasifikasi.  Teknik resampling yang  diterapkan dalam  penelitian  ini,  bertujuan  untuk  mengatasi  masalah ketidakseimbangan kelas pada data. Hal ini dapat melibatkan oversampling , undersampling ,  atau  metode  lainnya  yang menghasilkan  distribusi  kelas  yang  lebih  seimbang. Pendekatan  ini  terbukti  menjadi  strategi  yang  sukses  dalam meningkatkan kinerja klasifikasi, khususnya ketika dihadapkan  pada  kasus-kasus  di  mana  kejadian  minoritas seperti diabetes perlu dikenali dengan lebih baik.
SVM memanfaatkan konsep hyperplane untuk memisahkan dua kelas dalam ruang fitur. Keunggulan SVM terletak pada kemampuannya menangani hubungan non-linear dan kompleks antara variabel input, yang  seringkali muncul dalam  masalah  kesehatan  seperti  klasifikasi  penderita diabetes.  Dengan  demikian,  temuan  dari  penelitian  Nugraha dan  Sabarudin  menunjukkan  bahwa  kombinasi  teknik resampling dan  SVM memberikan  solusi yang  efektif untuk meningkatkan akurasi[8].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengevaluasi  kinerja kedua  algoritma  dalam  menghadapi  potensi  pembatalan pemesanan  kamar  hotel.  Dengan  menerapkan  teknik resampling ,  penelitian  mengidentifikasi  pendekatan  yang paling  efisien  untuk  meningkatkan  akurasi  prediksi.  Hal  ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang bermanfaat bagi industri perhotelan dalam memperbaiki manajemen reservasi dan optimalisasi pendapatan. Lebih lanjut, harapannya, hasil penelitian  ini  dapat  membentuk  dasar  untuk  pengembangan model  prediktif  yang  lebih  maju  dan  adaptif  terhadap dinamika  pasar, membantu hotel dalam membuat keputusan yang  lebih  cerdas,  serta  menghadapi  tantangan  prediksi pembatalan dengan lebih efektif.
METODE PENELITIAN Metode penelitian terkait prediksi pembatalan pemesanan kamar hotel terdapat pada Gambar 1.

## Gambar 1 Metode Penelitian
A. Studi Pustaka
Studi  pustaka  merupakan  metode  penelitian  yang mengintegrasikan  pengumpulan  informasi  dan  data  dari berbagai sumber, baik yang terdapat di perpustakaan maupun yang  dapat  diakses  melalui  internet,  yang  relevan  dengan permasalahan  yang  sedang  diinvestigasi.  Pendekatan  ini mencakup kegiatan terorganisir untuk menyelidiki, mengumpulkan,  memproses,  dan  merangkum  data  dengan menerapkan metode atau teknik tertentu.
Dalam praktiknya, studi pustaka melibatkan pencarian dan analisis terhadap literatur-literatur, jurnal-jurnal ilmiah, buku- buku, dan sumber informasi lainnya yang dapat memberikan wawasan mendalam terkait dengan subjek penelitian. Proses ini  dilakukan  secara  sistematis  untuk  memastikan  bahwa informasi  yang  diperoleh  dapat  menjadi  dasar  yang  kokoh dalam  menghadapi  permasalahan  penelitian  yang  tengah dihadapi.
Selain itu, studi pustaka juga dapat mencakup penggunaan sumber-sumber  daring  atau  internet,  yang  seringkali menyediakan akses ke informasi terkini dan pemikiran terbaru dari berbagai disiplin ilmu. Penerapan metode ini tidak hanya bertujuan  untuk  mengidentifikasi  kerangka  teoretis  yang relevan,  tetapi  juga  untuk  mendapatkan  pemahaman mendalam  tentang  perkembangan  dan  perdebatan  yang berkaitan dengan topik penelitian.
Tujuan  utama  dari  kegiatan  studi  pustaka  adalah  untuk mendapatkan  jawaban  atau  solusi  yang  solid  terhadap permasalahan yang sedang diinvestigasi. Dengan mengumpulkan  dan  menganalisis  informasi  dari  berbagai sumber, peneliti dapat membentuk landasan teoritis yang kuat dan  merinci  pemahaman  mendalam  terhadap  isu-isu  yang terkait dengan penelitian tersebut.
Dengan demikian, studi pustaka bukan hanya menjadi langkah awal  dalam  perjalanan  penelitian,  melainkan  juga  menjadi fondasi  yang  mendukung  dan  memberikan  arah  bagi pengembangan  metodologi,  analisis  data,  dan  interpretasi hasil  selanjutnya.  Keseluruhan  proses  studi  pustaka berkontribusi  pada  kualitas  dan  ketepatan  penelitian, membantu peneliti dalam memahami konteks lebih luas dari topik yang dipilih, serta memastikan bahwa penelitian tersebut dapat  memberikan  kontribusi  yang  berarti  dalam  ranah ilmiah.[9].
B. Data Penelitian
Penelitian  ini  dapat  dikategorikan  sebagai  penelitian sekunder  karena  menggunakan  data  yang  telah  ada  dan diperoleh  dari  kaggle.com.  Dalam  konteks  penelitian sekunder,  peneliti  tidak  mengumpulkan  data  langsung  dari lapangan,  melainkan  memanfaatkan  dataset  yang  sudah  ada sebagai  sumber  informasi[10].  Keuntungan  dari  pendekatan penelitian  sekunder  ini  termasuk  efisiensi  waktu  dan  biaya, karena  peneliti  tidak  perlu  melakukan  pengumpulan  data secara  mandiri.  Pemilihan  dataset  dari  kaggle.com,  sebuah platform  yang  dikenal  menyediakan  berbagai  dataset  dalam berbagai  bidang,  menambah  validitas  dan  keandalan  hasil penelitian.
Selain  itu,  kaggle.com  juga  umumnya  menyertakan dokumentasi  dan  metadata  yang  membantu  peneliti  dalam memahami konteks data yang digunakan. Dengan demikian, penelitian ini mengedepankan aspek analisis dan interpretasi data,  memanfaatkan  dataset  yang  sudah  ada  untuk mendapatkan  wawasan  yang  berharga  terkait  prediksi pembatalan  pemesanan  kamar  hotel  dengan  memanfaatkan teknik resampling pada  algoritma K-Nearest  Neighbors (kNN) dan Support Vector Machine (SVM).

## C. Evaluasi
Selain  nilai  akurasi,  performa  algoritma  juga  dapat dievaluasi  melalui  Area  Under  the  Curve  (AUC), sebagaimana ditemukan dalam penelitian yang dilakukan oleh Ardiyansyah  dan  rekan-rekannya.  AUC  merupakan  metrik evaluasi  yang  umum  digunakan  dalam  konteks  klasifikasi, terutama  pada  kurva Receiver  Operating  Characteristic (ROC ). Metrik ini memberikan gambaran tentang kemampuan model dalam memisahkan kelas ‘Ya’ dan ‘Tidak’. Penelitian Ardiyansyah  dkk.  menunjukkan  bahwa  penilaian  kinerja algoritma tidak hanya terbatas pada akurasi semata, tetapi juga melibatkan  pengukuran  AUC  untuk  memberikan  perspektif yang  lebih  holistik  terhadap  keefektifan  model.  AUC  dapat
memberikan informasi tambahan tentang sejauh mana model mampu membedakan antara kelas-kelas yang diuji[11].
Confussion  Matrix juga  digunakan  dalam  evaluasi . Confusion  matrix adalah  alat  yang  digunakan  untuk mengevaluasi  kinerja  model  klasifikasi  dalam machine learning dengan bentuk tabel yang memungkinkan visualisasi performa  model  dengan  membandingkan  nilai  aktual  dari dataset dengan nilai  yang diprediksi oleh  model[12].  Dalam confusion matrix, terdapat empat istilah utama:
• True Positive (TP): Jumlah sampel positif yang diprediksi dengan benar oleh model.
• True  Negative (TN):  Jumlah  sampel  negatif  yang diprediksi dengan benar oleh model.
• False  Positive (FP):  Jumlah  sampel  negatif  yang  salah diprediksi  sebagai  positif  oleh  model  (juga  dikenal sebagai Type I error ). • False  Negative (FN):  Jumlah  sampel  positif  yang  salah diprediksi  sebagai  negatif  oleh  model  (juga  dikenal sebagai Type II error ).
Nilai precision dan recall juga  menjadi  bagian  dari evaluasi[13]. Precision merupakan emampuan model untuk mengidentifikasi  secara  akurat  kelas  positif  ((TP)  /  (TP  + FP)). Sedangkan recall ( Sensitivity atau True Positive Rate) adalah kemampuan model untuk menemukan kembali semua instance dari kelas yang benar ((TP) / (TP + FN)).
HASIL DAN PEMBAHASAN Terdapat  2000  pemesanan  kamar  hotel  data  yang  diolah dengan 19 atribut. Adapun atribut yang dimiliki oleh dataset terdapat pada Tabel 1.

## TABEL I. ATRIBUT DATASET PENELITIAN
No Nama Atribut 1 Booking_ID 2 no_of_adults
3 no_of_children
4 no_of_weekend_nights
5 no_of_week_nights
6 type_of_meal_plan
7 required_car_parking_space
8 room_type_reserved
9 lead_time
10 arrival_year 11 arrival_month 12 arrival_date 13 market_segment_type 14 repeated_guest 15 no_of_previous_cancellations
16 no_of_previous_bookings_not_canceled
17 avg_price_per_room
18
no_of_special_requests
19
booking_status
Dalam konteks pengujian awal, di mana fokusnya adalah pada  satu  label  tunggal,  yaitu  "booking_status"  yang  dapat berisi  informasi  apakah  suatu  pemesanan  (booking) dibatalkan atau tidak, analisis dilakukan dengan menerapkan algoritma  K-NN  (K-Nearest  Neighbors)  dan  SVM  (Support Vector  Machine).  Dengan  19  atribut  yang  memuat  berbagai informasi  terkait  pemesanan,  tujuan  utama  adalah  untuk memahami  dan  meningkatkan  kemampuan  model  dalam memprediksi  apakah  suatu  booking  akan  mengalami pembatalan  atau  tidak.  Hasil  pengujian  awal  terdapat  pada Tabel 2.
TABEL II. HASIL PENGUJIAN AWAL Algoritma Akurasi Precision Recall AUC K-NN 80,1% 0,803 0,801 0,798 SVM 85,05% 0,848 0,851 0,815
Implementasi  algoritma  K-NN  memliki  nilai  akurasi 80,1%  sehingga  akurasi  tersebut  tidak  lebih  baik  jika dibandingkan dengan algoritma SVM. Efektivitas SVM juga ditunjukan dari hasil AUC sebesar 0,815.
Pada  tahap  berikutnya  dari  penelitian  ini,  penelitian diteruskan  dengan  mengimplementasikan  teknik  resample. Data  memiliki  ketidakseimbangan  kelas  pada  label booking status dimana status Not Canceled berjumlah 1369 dan data Canceled berjumlah 631. Resampling dapat digunakan untuk mengatasi  ketidakseimbangan  kelas[15].  Tujuan  dari penerapan  teknik  ini  adalah  untuk  meningkatkan  akurasi model  secara  substansial,  di  mana  strategi  ini  melibatkan penggunaan  ulang  sampel-sampel  data  yang  sudah  ada. Dengan  cara  ini,  diharapkan  bahwa  model  yang  dihasilkan akan  menjadi  lebih  optimal  dan  dapat  mengatasi  potensi ketidakseimbangan atau keterbatasan pada data, menciptakan landasan  yang  lebih  kuat  untuk  analisis  dan  prediksi  yang akurat.  Adapun  hasil  pengujian  dengan resample terdapat pada Tabel 3.
TABEL III. HASIL PENGUJIAN DENGAN RESAMPLE
Algoritma Akurasi Precision Recall AUC K-NN 92,15% 0,921 0,922 0,907 SVM 93,85% 0,938 0,939 0,920
Hasil  pengujian  yang  dilakukan  menggambarkan peningkatan  yang  signifikan  dalam  kinerja  algoritma, terutama pada algoritma K-NN dan SVM, setelah penerapan teknik  resample.  Peningkatan  ini  sangat  terlihat  dari peningkatan nilai akurasi dan Area  Under  the  Curve (AUC) yang  mencirikan  kemampuan  model  dalam  memisahkan antara kelas positif dan negatif.
Pertama,  pada  algoritma  K-NN,  terdapat  peningkatan yang  mencolok  dalam  nilai  akurasi.  Sebelum  implementasi resample,  akurasi  sebesar  80,1%,  namun  setelahnya
meningkat  drastis  menjadi  92,15%.  Hal  ini  menandakan bahwa dengan memanfaatkan teknik resample, model K-NN mampu  mengenali  dan  mengklasifikasikan  data  dengan tingkat  keakuratan  yang  jauh  lebih  tinggi.  Selain  itu, perbaikan  yang  terlihat  tidak  hanya  sebatas  pada  akurasi, tetapi  juga tercermin dalam nilai AUC yang meningkat dari 0,798  menjadi  0,907.  AUC  yang  lebih  tinggi  menunjukkan bahwa  model  memiliki  kemampuan  yang  lebih  baik  dalam membedakan antara kelas positif dan negatif, menggambarkan  peningkatan  keseluruhan  dalam  kualitas prediksi model.
Peningkatan yang sama juga diamati pada algoritma SVM. Setelah menerapkan resample, akurasi naik menjadi 93,85%, menciptakan perbaikan yang nyata dari kondisi sebelumnya. Lebih  lanjut,  nilai  AUC  yang  meningkat  menjadi  0,920 menunjukkan  bahwa  model  SVM  dengan  teknik  resample mampu meningkatkan kehandalannya dalam mengklasifikasikan  dan  memprediksi  data.  Peningkatan  ini dapat  memberikan  keyakinan  tambahan  dalam  kegunaan model  dalam  situasi  di  mana  akurasi  dan  kemampuan membedakan antara kelas sangat kritis.
Secara keseluruhan, hasil-hasil ini menyoroti potensi dan keefektifan penggunaan  teknik resample, tidak hanya  dalam meningkatkan  nilai  akurasi  tetapi  juga  dalam  meningkatkan kemampuan  diskriminatif  model,  seperti  yang  tercermin dalam  nilai  AUC.  Penerapan  teknik  ini  mungkin  sangat bernilai  dalam  kasus-kasus  di  mana  ketepatan  prediksi  dan kemampuan  memisahkan  antara  kelas  positif  dan  negatif memiliki  dampak  besar  terhadap  keberhasilan  suatu  model machine learning. Selanjutnya, dapat dilihat confussion matrix dari  pengujian  awal  dan  pengujian  dengan  teknik reample. Hasil confussion matrix terdapat pada Tabel 4.
TABEL IV. CONFUSSION MATRIX Algorithm Values Actual Values Class=Y  Class=N KNN Predicted Values Class=Y 1160 209 Class=N 189 442 SVM Predicted Values Class=Y 1248 121 Class=N 178 453 KNN+ Resample Predicted Values Class=Y 1291 78 Class=N 79 552 SVM+ Resample Predicted Values Class=Y 1328 41 Class=N 82 549
Confusion  matrix menjadi  sebuah  instrumen  penting dalam  mengevaluasi  performa  algoritma  machine  learning, dan  dalam  konteks  khusus  algoritma  Support  Vector Machines  (SVM)  dengan  penerapan  teknik  resampling, terlihat  adanya  kecenderungan  yang  sangat  positif  terutama dalam  nilai  true  positive.  Dalam  sebuah  dataset  yang  terdiri dari 2000 sampel, tergambar dengan jelas bahwa model SVM, yang  ditingkatkan  dengan  penggunaan  teknik  resample, menunjukkan  kehebatannya  dalam  mengenali  dengan  tepat instansi  positif.  Lebih  spesifik  lagi,  dari  total  2000  sampel
tersebut,  sebanyak  1328  sampel  positif  berhasil  diprediksi secara akurat oleh algoritma.
Angka true  positive yang  mencapai  jumlah  yang signifikan ini menjadi suatu indikator kuat bahwa model tidak hanya  mampu  mengenali,  tetapi  juga  mengklasifikasikan dengan benar sebagian besar sampel positif[14]. Keunggulan ini  menjadi  krusial  terutama  dalam  situasi  di  mana  fokus utama  adalah  untuk  mengidentifikasi  dengan  akurat  instansi dari  kelas  tertentu,  seperti  pada  kasus  diagnosis  medis  atau deteksi  penipuan.  Penggunaan  teknik  resample  turut memperkuat  kinerja  SVM,  khususnya  dalam  penanganan dataset yang tidak seimbang, di mana jumlah satu kelas jauh lebih  dominan  dibanding  yang  lain.  Dengan  mengatasi ketidakseimbangan  ini  melalui  resampling,  algoritma  SVM mampu  dengan  lebih  cermat  menangkap  nuansa  dari  kelas minoritas,  yang  tercermin  dalam  peningkatan  jumlah  true positive.
Dalam  aplikasi  praktis,  tingginya  nilai  true  positive memberikan  keyakinan  bahwa  model  memiliki  kemampuan rendah untuk menghasilkan false negatives, yang berarti risiko melewatkan kasus positif  menjadi berkurang.  Hal ini  sangat bermanfaat dalam konteks  di  mana ketersediaan mendeteksi kasus  positif  memiliki  dampak  serius.  Secara  keseluruhan, integrasi  SVM  dengan  teknik  resample,  sebagaimana tercermin  dalam  confusion  matrix,  menggambarkan  sebuah keseimbangan  yang  kuat  antara  ketepatan  dan  ketangguhan model  dalam  memprediksi  dengan  akurat  sampel-sampel positif,  memberikan  keyakinan  ekstra  terhadap  kehandalan model untuk tugas-tugas yang memerlukan identifikasi kelas tertentu secara andal . KESIMPULAN Kesimpulan  dari  penelitian  ini  menegaskan  bahwa penerapan  algoritma  K-NN  dan  SVM  dalam  konteks memprediksi  pembatalan  pemesanan  kamar  hotel  berhasil mencapai tingkat akurasi yang sangat memuaskan. Penerapan teknik  resample  secara  signifikan  telah  membuktikan potensinya  dalam  meningkatkan  beberapa  metrik  evaluasi kunci, termasuk akurasi, precision, recall, dan Area Under the Curve (AUC) pada kedua algoritma K-NN dan SVM.
Dalam  konteks  perbandingan  antara  K-NN  dan  SVM, evaluasi menunjukkan bahwa SVM memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi daripada K-NN. Hal ini menandakan bahwa SVM memiliki keunggulan dalam mengenali dan mengklasifikasikan  pola-pola  yang  lebih  kompleks  dalam data  pembatalan  pemesanan  kamar  hotel.  Performa  yang lebih  tinggi  dari  SVM  dapat  memberikan  kepercayaan tambahan terhadap kemampuannya untuk menangani situasi yang lebih rumit atau variabilitas yang lebih besar dalam data.
Namun,  kesimpulan  ini  juga  memberikan  ruang  untuk penelitian  lebih  lanjut.  Dengan  merinci  bahwa  penelitian selanjutnya dapat mengeksplorasi penggunaan teknik lainnya untuk  meningkatkan  nilai  akurasi  algoritma,  memberikan landasan untuk eksperimen lebih lanjut. Dengan mengintegrasikan
teknik-teknik baru
atau mengkombinasikan  metode-metode  yang  sudah  ada, penelitian  berikutnya  dapat  memperdalam  pemahaman  kita tentang  keberagaman  teknik  yang  dapat  digunakan  untuk meningkatkan  kinerja  algoritma  dalam  konteks  prediksi pembatalan  pemesanan  kamar  hotel.  Dengan  demikian, penelitian  ini  memberikan  kontribusi  yang  berharga  dan memberikan  arah  untuk  penelitian  lebih  lanjut  dalam pengembangan model prediksi yang lebih canggih dan andal.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Tim peneliti dengan ingin mengungkapkan rasa terima kasih yang  sebesar-besarnya  kepada  Universitas  Bina  Sarana Informatika  atas  dukungan  keuangan  yang  luar  biasa  yang telah  diberikan  untuk  proyek  penelitian  ini.  Selain  itu,  tim peneliti  juga  merasa  terhormat  dan  berterima  kasih  kepada pihak  lain  yang  turut  memberikan  dukungan  kepada  tim. Bantuan dan dorongan dari berbagai pihak, entah itu dalam bentuk  pemikiran,  masukan,  atau  bimbingan,  memberikan warna  yang  beragam  pada  perjalanan  penelitian  ini. Keterlibatan  mereka  membuktikan  bahwa  penelitian  bukan hanya  tentang  kelompok  peneliti  semata,  melainkan kolaborasi  dari  individu-individu  yang  berkomitmen  untuk mencapai hasil yang bermakna.

## REFERENSI
[1] D.  M.  Wardani,  “Hotel  Reservation  Policy  Pada Masa Pandemi : Refund, Rescedule Atau Cancel Di Labuan Bajo,” Pariwisata , vol. 8, no. 1, pp. 63–72, 2021.
[2] G.  L.  Pritalia,  “Analisis  Komparatif  Algoritme Machine  Learning  pada  Klasifikasi  Kualitas  Air Layak  Minum,” KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi , vol. 2, no. 1, 2022.
[3] M.  F.  Sholahuddin et  al. ,  “Perbandingan  Model Logistic Regression dan K-Nearest Neighbors Dalam Prediksi  Pembatalan  Hotel,” Seminar  Nasional Teknik  Elektro,  Sistem  Informasi,  dan  Teknik
Informatika , Mar. 2023, doi:
10.31284/p.snestik.2023.4040.
[4] S.  Ulya,  M.  Arief  Soeleman,  F.  Budiman,  and  M. Teknik  Informatika,  “Optimasi  Parameter  K  Pada Algoritma K-NN Untuk Klasifikasi Prioritas Bantuan Pembangunan  Desa,” Techno.COM ,  vol.  20,  no.  1, pp. 83–96, 2021.
[5] D.  Hartanti,  A.  I.  Pradana,  and  S.  Lestari,
“Komparasi  Algoritma  Decision  Tree,  SVM  dan ANN  untuk  Reservasi  Hotel,” Jurnal  Ilmiah Teknologi Informasi dan Komunikasi , vol. 16, 2023.
[6] R. Siringoringo, “Integrasi Metode Resampling Dan
K-Nearest  Neighbor  Pada  Prediksi  Cacat  Software Aplikasi  Android,” Journal  Information  System Development , vol. 2, no. 1, pp. 2477–863, 2017.
[7] M.  Giegrich,  R.  Oomen,  and  C.  Reisinger,  “K-
Nearest-Neighbor Resampling for Off-Policy Evaluation in Stochastic Control,” Jun. 2023.
[8] W. Nugraha and R. Sabaruddin, “Teknik Resampling untuk  Mengatasi  Ketidakseimbangan  Kelas  pada Klasifikasi  Penyakit  Diabetes  Menggunakan  C4.5, Random  Forest,  dan  SVM,” Techno.COM ,  vol.  20, no. 3, pp. 352–361, 2021.
[9] M. Sari, “Penelitian Kepustakaan (Library Research) dalam  Penelitian  Pendidikan  IPA,” NATURAL SCIENCE:  Jurnal  Penelitian  Bidang  IPA  dan Pendidikan IPA , vol. 6, no. 1, p. 41, 2020.
[10] S. Hafni Sahir, Metodologi Penelitian . 2022.
[11] P.  Agustia  Rahayuningsih,  R.  Maulana,  P.  Studi Komputerisasi  Akuntansi,  A. BSI  Pontianak,  and  J. Abdurahman Saleh, “Analisis Perbandingan
Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Dataset Blogger Dengan Rapid Miner,” vol. VI, no. 1, 2018.
[12] D.  Normawati  and  S.  A.  Prayogi,  “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis  Sentimen  Berbasis  Teks  Pada  Twitter,” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI , vol. 5, no. 2, pp. 697–711, 2021.
[13] N.  Gali,  R.  Mariescu-Istodor,  D.  Hostettler,  and  P. Fränti,  “EVALUATION:  FROM  PRECISION, RECALL AND F-MEASURE TO ROC, INFORMEDNESS, MARKEDNESS & CORRELATION,” Expert Systems with
Applications ,  vol.  129,  pp.  169–185,  2019,  doi: 10.1016/j.eswa.2019.03.048.
[14] J. Mijalkovic and A. Spognardi, “Reducing the False Negative  Rate  in  Deep  Learning  Based  Network Intrusion  Detection  Systems,” Algorithms ,  vol.  15, no. 8, Aug. 2022, doi: 10.3390/a15080258.
[15] Sir,  Yosua  Alberth  and  Soepranoto,  Agus  H  H, “Pendekatan  Resampling  Data  Untuk  Menangani Masalah Ketidakseimbangan Kelas”, Jurnal Komputer  dan  Informatika,  vol.  10,  no.  1,  pp.31- 38,2022.