## PREDIKSI HUNIAN HOTEL MENGGUNAKAN ALGORITMA
K-NEAREST NEIGHBORS (STUDI KASUS : HOTEL RUMAH KITA KOTA CIREBON)
Hans Christian Anderson Wint's II, Ade Irma Purnama, Tati Suprapti Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10 B Cirebon, Indonesia mianacrb@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan teknik data mining, termasuk algoritma K-Nearest Neighbors (K- NN), untuk memprediksi tingkat hunian hotel dari tahun 2021 hingga 2022 di hotel Rumah Kita yang terletak di jalan Siliwangi Kota Cirebon. Data yang digunakan dalam penelitian ini mencakup variabel seperti harga kamar, lokasi geografis, sarana hotel, dan faktor lain yang mempengaruhi tingkat hunian. Metode K-Nearest Neighbors (K-NN) digunakan untuk mengetahui tren dan hubungan antara variabel-variabel tersebut dengan tingkat hunian hotel.  Data  tahun  2021  dan  2022  digunakan  sebagai  data  pelatihan  untuk  mengembangkan  model  prediksi, sementara  data  tahun  2023  digunakan  untuk  menguji  akurasi  model.  Untuk  mengukur  efektivitas  dan  akurasi sistem, penelitian ini melakukan pengujian dengan menggunakan data aktual tahun 2023 selama periode tiga bulan terakhir.  Pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  prediksi  model  terhadap  data  sebenarnya  untuk menghitung tingkat akurasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model dapat memperkirakan tingkat okupansi hotel pada tahun 2023 dengan tingkat akurasi mencapai 91,67%. Prediksi hunian ramai mencapai 6 dengan akurasi class prediction 100% dan class recall 85,71%, sedangkan prediksi hunian sepi mencapai 5 dengan akurasi class prediction 83,33% dan class recall 100%.Hasil ini menunjukkan bahwa model K-NN yang dikembangkan efektif dalam memprediksi tingkat hunian dan dapat membantu manajemen hotel dalam perencanaan kapasitas, strategi penetapan harga, dan pengelolaan sumber daya. Penelitian ini berpotensi untuk diterapkan secara luas di industri perhotelan  dan  bisnis  serupa  lainnya  yang  mengandalkan  perkiraan  tingkat  hunian. Dengan  penambahan informasi  tentang  pengujian  dan  pengukuran  akurasi,  abstrak  ini  sekarang  memberikan  gambaran  yang  lebih lengkap tentang penelitian dan hasilnya.
Kata Kunci: Data Mining, Prediksi Hunian, Metode K-Nearest Neighbors, Industri Perhotelan .

## 1. PENDAHULUAN
Industri  perhotelan  memegang  peran  penting dalam  perekonomian  global,  dengan  hotel  menjadi tujuan  utama  bagi  pelancong,  pembisnis,  dan wisatawan yang mencari akomodasi selama perjalanan mereka.  Kunci  kesuksesan  dalam  bisnis  perhotelan terletak  pada  pengelolaan  kapasitas  kamar  secara optimal, antisipasi terhadap fluktuasi permintaan, dan penawaran  harga  yang  kompetitif  kepada  pelanggan. Tingkat  hunian  hotel  menjadi  parameter  utama  yang mencerminkan  efisiensi  operasional  dan  keuntungan dalam industri ini [1]
Dalam era teknologi yang berkembang pesat ini, diharapkan dapat membantu industri perhotelan untuk lebih  berkembang  dan  lebih  siap  dalam  menghadapi pasang  surutnya  pengunjung  hotel  di  masa  depan. Perkembangan  teknologi  dan  ketersediaan  data  yang melimpah  dalam  beberapa  tahun  terakhir  telah memberikan  kesempatan  baru  bagi  hotel  untuk meningkatkan efisiensi mereka. Data tentang reservasi kamar,  harga,  ulasan  pelanggan,  musim,  dan  faktor lainnya dapat diakses dengan mudah [2].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan model  prediksi  tingkat  hunian  hotel  menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). Algoritma K- NN  adalah  teknik  pengambilan  keputusan  di  mana hasil  dari  data  masukan  yang  baru  diklasifikasikan berdasarkan  jarak  terdekat  dari  data  nilai.  Algoritma
ini juga termasuk dalam algoritma supervised learning yang menghasilkan hasil dari pertanyaan instan. Hasil penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi  yang signifikan bagi industri perhotelan dalam mengoptimalkan  operasional  mereka,  meningkatkan keuntungan, dan memberikan pengalaman yang lebih baik kepada pelanggan.
Dalam  penelitian  ini,  metode  pendekatan  yang digunakan  adalah  metode  pendekatan  kuantitatif. Pendekatan  kuantitatif  menggunakan  data  berbasis angka dan statistik. Ini melibatkan pengumpulan data kuantitatif  dan  analisis  statistik  untuk  membuat kesimpulan.  Data-data  tamu  hotel  yang  digunakan berdasarkan buku arsip dan aplikasi reddorz, data-data tersebut mencangkup jumlah tamu, jumlah pendapatan, dan sarana yang tersedia di hotel Rumah Kita. Data yang digunakan yaitu data dari tahun 2021 hingga  tahun  2022.  Dan  survei  pengujian  metode  ini dilakukan dalam 3 bulan yang di mulai dari bulan Juli tahun 2023 hingga Oktober tahun 2023 [3].
Dengan  mempertimbangkan  konteks  dan  tujuan penelitian ini, paragraf tambahan dapat berfokus pada pentingnya  penelitian  ini  dalam  konteks  yang  lebih luas  dan  bagaimana  hasilnya  dapat  digunakan  oleh industri perhotelan. Berikut adalah paragraf tambahan yang dapat Anda pertimbangkan:
Penelitian  ini  dapat  memberikan  wawasan  baru dan  berharga  bagi  industri  perhotelan,  khususnya
dalam  konteks  penggunaan  teknologi  dan  data  untuk meningkatkan  efisiensi  dan  profitabilitas.  Dengan memahami  dan  memprediksi  tingkat  hunian  hotel dengan  lebih  akurat,  hotel  dapat  membuat  keputusan yang lebih tepat dan tepat waktu tentang pengelolaan kapasitas  kamar  dan  penetapan  harga.  Selain  itu, penelitian  ini  juga  dapat  membantu  hotel  dalam merespons  dengan  lebih  cepat  dan  efektif  terhadap perubahan  permintaan  pasar.  Dengan  demikian, penelitian  ini  tidak  hanya  relevan  bagi  Hotel  Rumah Kita  di  Kota  Cirebon,  tetapi  juga  dapat  memberikan kontribusi  yang  signifikan  bagi  industri  perhotelan secara  lebih  luas.  Melalui  penelitian  ini,  kita  dapat lebih memahami bagaimana teknologi dan data dapat digunakan untuk menghadapi tantangan dan memanfaatkan  peluang  dalam  industri  perhotelan  di era digital ini.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Septian  et  al.,  (2019),  sepak  bola  Indonesia  telah menjadi  subjek  banyak  kontroversi  dalam  beberapa tahun  terakhir.  Ada  pengurangan  skor,  penggantian pelatih  tim  nasional  senior,  dan  penggantian  Ketua Umum  PSSI.  Banyak  pengguna  jejaring  sosial, termasuk  Twitter,  berbicara  tentang  masalah  yang terjadi dalam beberapa bulan terakhir. Pengguna dapat membaca  dan  berbagi  pesan  singkat  hingga  280 karakter  di  Twitter,  yang  merupakan  platform  media sosial terpopuler dalam kategori mikroblog. Berangkat dari  masalah  tersebut,  perlu  dibangun  suatu  sistem analisis  sentimen  agar  dapat  dengan  mudah mengidentifikasi  sentimen  dari  setiap  perspektif  dan pendapat  dalam  setiap  kalimat.  Analisis  sentimen adalah  proses  menentukan  apakah  sebuah  dokumen atau  kalimat  mengandung  sentimen  positif  atau negatif.  Akibatnya,  akun  Twitter  resmi  PSSI  dapat digunakan  sebagai  sumber  data  untuk  studi  analisis emosional karena banyaknya pendapat dan pandangan pengguna  Twitter  tentang  kontroversi  yang  terjadi  di sepak  bola  Indonesia.  Studi  ini  menggunakan  data tweet  bahasa  Indonesia  tahun  2000  yang  akan dibobotkan kata menggunakan TF-IDF dan diklasifikasikan  menggunakan  K-Nearest  Neighbors, algoritma  yang cukup baik untuk  mengklasifikasikan data teks [5].
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Akbar dan  Kusumodestoni  (2020),  tujuan  utama  penelitian ini adalah untuk mengoptimalkan parameter offset dan menentukan nilai k optimal untuk algoritma K-Nearest Neighbors  ketika  diterapkan  pada  data  hunian  tamu hotel  historis.  Untuk  mencapai  hal  ini,  para  peneliti menyusun  dataset  yang  terdiri  dari  data  hunian  hotel historis,  yang  berfungsi  sebagai  data  pelatihan  yang diawasi.  Setiap  baris  dalam  dataset  diberi  jumlah kolom  tertentu  berdasarkan  parameter  offset  dan jumlah  target  yang  diprediksi.  Untuk  menetapkan algoritma K-Nearest Neighbors, teknik validasi silang 10 kali lipat digunakan, yang melibatkan
memvariasikan  nilai  k  dari  1  hingga  30.  Melalui serangkaian percobaan, hasilnya menunjukkan bahwa pergeseran  optimal  dalam  parameter  offset  dicapai dalam kisaran 14-17. Selain itu, ditemukan bahwa nilai yang  paling  sesuai  untuk  parameter  k,  untuk  secara akurat  memprediksi  tingkat  hunian  dalam  1,  3,  6,  9, dan 12 bulan mendatang, berada dalam kisaran 5-13. Menariknya,  nilai  k  terbaik  yang  diperoleh  dari percobaan  tidak  mematuhi  aturan  konvensional  yang berkaitan  dengan  akar  kuadrat  dari  jumlah  sampel data. Ini menunjukkan bahwa mungkin ada faktor lain yang  mempengaruhi  pemilihan  nilai  k  optimal,  yang harus dieksplorasi lebih lanjut dalam studi masa depan. Secara keseluruhan, penelitian ini menyoroti pentingnya  mengoptimalkan  parameter  offset  dan memilih  nilai  k  yang  sesuai  untuk  secara  efektif memprediksi  hunian  tamu  hotel  berdasarkan  data historis [6].

## 2.2. Tingkat Hunian Hotel
Tingkat  hunian  hotel  adalah  indikator  penting dalam  industri  perhotelan  yang  mengukur  persentase kamar  yang  terisi  dalam  periode  tertentu.  Tingkat hunian ini dipengaruhi oleh berbagai faktor, termasuk promosi  dan  periklanan,  seperti  yang  ditunjukkan dalam  penelitian  terdahulu. Studi  lain  menunjukkan bahwa  tingkat  hunian  hotel  juga  dipengaruhi  oleh jumlah  wisatawan  dan  jumlah  objek  wisata  di  suatu area [7].

## 2.3. Data Mining dalam Industri Perhotelan
Data mining dalam industri perhotelan merupakan  proses  analitis  yang  bertujuan  untuk mengekstrak informasi berharga dan mengidentifikasi pola  dari  kumpulan  data  yang  besar,  yang  dapat mencakup  data  pelanggan,  transaksi  penjualan,  dan interaksi  layanan.  Dalam  konteks  perhotelan,  data mining  digunakan  untuk  memahami  kebiasaan  dan preferensi  pelanggan,  memprediksi  tren  permintaan, dan  meningkatkan  kualitas  layanan.  Sebagai  contoh, penelitian yang dilakukan di Hotel Grand Zuri Dumai menunjukkan bahwa dengan menggunakan algoritma C4.5, hotel dapat menilai tingkat kepuasan pelanggan berdasarkan faktor-faktor seperti pelayanan, keramahan, kenyamanan, dan sarana yang disediakan. Hasil  ini  membantu  hotel  dalam  meningkatkan layanan dan kepuasan pelanggan. Teknik data mining juga  telah  diterapkan  dalam  analisis  booking  hotel untuk  mengevaluasi  tingkat  keberhasilan  hotel  dan dalam pengelompokan  wisatawan asing ke Indonesia menggunakan  algoritma  K-Means,  yang  dapat membantu  pemerintah  dan  industri  perhotelan  dalam merancang  strategi  pemasaran  yang  lebih  efektif [8][9].

## 2.4. KNN
K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  adalah  algoritma pembelajaran  mesin  yang  mengklasifikasikan  titik data baru dengan mempertimbangkan mayoritas kelas dari K tetangga terdekatnya. Cara kerja K-NN dimulai
dengan  memilih  nilai  K  yang  optimal,  yang  penting untuk  menghindari  sensitivitas  terhadap  noise  atau kehilangan  batasan  kelas  yang  jelas.  Setelah  itu, algoritma menghitung jarak antara titik data baru dan semua titik dalam set pelatihan menggunakan metode seperti  Euclidean,  Manhattan,  Minkowski,  atau Chebyshev. Berikutnya, K tetangga terdekat diidentifikasi,  dan  untuk  klasifikasi,  titik  data  baru diklasifikasikan  ke  dalam  kelas  yang  paling  sering muncul  di  antara  tetangga  ini,  sedangkan  untuk regresi, diambil rata-rata dari nilai tetangga. Tahapan K-NN meliputi pemilihan nilai K, penghitungan jarak, identifikasi  tetangga,  voting  atau  penghitungan  rata- rata, dan akhirnya klasifikasi atau prediksi. Penelitian menunjukkan bahwa pemilihan metode jarak dan nilai K  yang  tepat  sangat  mempengaruhi  kinerja  K-NN dalam  berbagai  aplikasi,  termasuk  analisis  sentimen, dengan  optimasi  fitur  dan  pemilihan  parameter  yang cermat  dapat  meningkatkan  akurasi  dan  efisiensi algoritma.[10].

## 2.5. Prediksi
Prediksi  adalah  proses  mengestimasi  hasil  di masa depan berdasarkan data dan informasi yang ada, yang  sangat  penting  dalam  berbagai  bidang  seperti ekonomi,  meteorologi,  dan  kesehatan.  Proses  ini melibatkan  penggunaan  model  matematika,  statistik, atau algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis  data  historis  dan  membuat  perkiraan tentang masa depan. Prediksi kualitatif dan kuantitatif adalah dua jenis utama, dengan yang pertama berfokus pada  penilaian  ahli  atau  opini  untuk  hasil  yang  tidak dapat  diukur  secara  numerik,  seperti  tren  mode  atau hasil pemilihan umum, dan yang kedua menggunakan data  numerik  untuk  membuat  perkiraan  spesifik, seperti  penjualan  atau  harga  saham.  Prediksi  jangka pendek  dan  jangka  panjang  merujuk  pada  periode waktu prediksi, dengan jangka pendek untuk beberapa hari atau minggu dan jangka panjang untuk bulan atau tahun ke depan. Proses prediksi meliputi pengumpulan data, pemilihan dan pelatihan model, evaluasi model, dan  akhirnya,  menggunakan  model  yang  telah  teruji untuk  prediksi  masa  depan.  Algoritma  seperti  Naïve Bayes,  Decision  Trees,  Random  Forests,  K-Nearest Neighbors  (KNN),  dan  Least  Squares  sering digunakan, tergantung pada jenis dan tujuan prediksi. Prediksi membantu dalam pengambilan keputusan dan perencanaan strategis.[6].

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  metode  penelitian  ini  akan  dijelaskan Langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk  prediksi hunian hotel yang memiliki beberapa tahapan yang di interpresentasikan dalam bentuk gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian

## 3.1. Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini,  pengumpulan  data merupakan  langkah  awal  yang  krusial  untuk membangun model prediksi tingkat hunian hotel. Data yang diperoleh berasal dari dua sumber utama:
a. Buku Arsip Resepsionis: Ini adalah catatan fisik yang dijaga oleh resepsionis hotel yang mencatat detail  mengenai  pengunjung  walk-in.  Data  ini mencakup  jumlah  pengunjung  yang  datang langsung ke hotel tanpa reservasi terlebih dahulu pada setiap bulan selama tahun yang diteliti.
b. Aplikasi  Reddorz:  Merupakan  platform  digital yang  digunakan  oleh  hotel  untuk  mencatat penjualan kamar. Data yang diambil dari aplikasi ini mencakup jumlah pengunjung yang melakukan  pemesanan  melalui  Reddorz  pada setiap bulan selama tahun yang diteliti.
Sebelum  pengumpulan  data,  peneliti  meminta izin  kepada  pemilik  hotel  untuk  mengakses  dan menggunakan  data  tersebut.  Setelah  mendapatkan persetujuan,  peneliti  memastikan  bahwa  data  pribadi pengunjung  tidak  akan  dimasukkan  dalam  dataset untuk  menghindari  pelanggaran  undang-undang terkait pencurian data pribadi. Data yang dikumpulkan kemudian  akan  dianalisis  untuk  menentukan  atribut- atribut  yang  relevan  dengan  prediksi  tingkat  hunian hotel.  Atribut  yang  tidak  diperlukan,  seperti  jumlah televisi  dan  jumlah  AC,  akan  disingkirkan.  Atribut yang  dipertahankan  dan  dianalisis  meliputi  jumlah pengunjung  walk-in  dan  jumlah  pengunjung  melalui Reddorz pada setiap bulan selama tahun yang diteliti. Informasi  ini  akan  digunakan  untuk  membangun model  prediksi  yang  akurat  mengenai  tingkat  hunian hotel.

## 3.2. Transformasi
Transformasi data adalah proses mengubah data ke  dalam  format  yang  sesuai  untuk  analisis.  Dalam penelitian  ini,  transformasi  melibatkan  normalisasi atau  standarisasi  nilai  data  untuk  memastikan  bahwa model  K-NN  dapat  memproses  data  dengan  efektif. Transformasi  ini  penting  karena  algoritma  K-NN zmengandalkan pengukuran jarak antar titik data, dan
perbedaan  skala  dapat  mempengaruhi  hasil  prediksi. Oleh  karena  itu,  data  harus  diubah  menjadi  format yang  seragam  sebelum  dilakukan  prediksi  tingkat hunian hotel.

## 3.3. Perancangan Model
Perancangan  model  melibatkan  pengembangan model  prediksi  menggunakan  algoritma  K-Nearest Neighbors (K-NN), yang merupakan metode pembelajaran  mesin  untuk  klasifikasi  dan  regresi. Algoritma  ini  memprediksi  nilai  target  berdasarkan kedekatan  karakteristik  data  input  dengan  data  latih. Dalam penelitian ini, model K-NN dirancang dengan memilih  jumlah  tetangga  terdekat  yang  optimal  dan menentukan  metrik  jarak  yang  sesuai.  RapidMiner digunakan sebagai alat untuk merancang dan menguji model,  memungkinkan  otomatisasi  proses  dan memudahkan evaluasi kinerja model.

## 3.4. Evaluasi
Evaluasi  model  merupakan  tahap  penting  untuk mengukur  efektivitas  model  prediksi  yang  telah dikembangkan.  Dalam  penelitian  ini,  evaluasi dilakukan dengan menggunakan metrik kinerja seperti akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-score  untuk  menilai seberapa  baik  model  K-NN  dalam  memprediksi
tingkat  hunian  Hotel  Rumah  Kita  Kota  Cirebon. Evaluasi  ini  membantu  dalam  memahami  kekuatan dan  kelemahan  model  serta  dalam  melakukan penyesuaian  yang  diperlukan  untuk  meningkatkan kinerjanya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Memuat  hasil,  Pengujian  dan  pembahasan tentang skripsi yang telah dilakukan

## 4.1. Data Selection
Proses persiapan data meliputi pengumpulan data dari sumber-sumber seperti buku arsip resepsionis dan aplikasi  pemesanan  kamar  reddorz.  Data  yang dikumpulkan  mencakup  informasi  seperti  jumlah tamu,  pendapatan,  dan  sarana  hotel.  Setelah pengumpulan  data,  dilakukan  pemeriksaan  dan pembersihan  data  untuk  memastikan  validitas  dan kelengkapan  data.  Data  yang  tidak  valid  atau  tidak lengkap harus disingkirkan. Selanjutnya, data mentah ditransformasikan ke dalam format yang sesuai untuk pemodelan,  misalnya  dengan  melakukan  normalisasi data  agar  sesuai  untuk  diolah  oleh  algoritma pemodelan.  Hasil  dari  proses  ini  dapat  dilihat  pada tabale 1
Table 1. Data Mentah Data Penjualan Kamar Hotel Walk-in Tahu n Bulan Januar i Febuar i Mare t Apri l Me i Jun i Jul i Agustu s Septembe r Oktobe r Novembe r Desembe r 2021 375 192 174 204 184 193 18 7 273 249 246 268 284 2022 396 186 180 228 223 219 21 1 254 246 220 257 258 Data Penjualan Kamar Hotel Aplikasi Reddors Tahu n Bulan Januar i Febuar i Mare t Apri l Me i Jun i Jul i Agustu s Septembe r Oktobe r Novembe r Desembe r 2021 421 278 248 273 213
226 21 8 305 277 293 302 395 2022 468 261 236 248 243
248 23 3 287 268 273 296 384

## 4.2. Pembagian Data
Data  yang  diubah  harus  dipartisi  menjadi  dua kumpulan data yang berbeda, yaitu data pelatihan dan data  uji.  Selanjutnya,  atribut  yang  digunakan  untuk data  pelatihan  mencakup  bulan,  2021  Walk-in,  2021 Reddorz, dan keterangan. Atribut ini berfungsi sebagai fitur penting yang berkontribusi pada pelatihan model dan  pada  akhirnya  meningkatkan  kemampuan prediktifnya.  Hasil  Dari  pembagian  data  latih  dapat dilihat pada tabel 2
Table 2. Data Latih 2021 Bulan Walk-in Reddorz Keterangan Januari 375 421 Ramai Februari 263 357 Ramai Maret 174 248 Sepi Bulan Walk-in Reddorz Keterangan April 183 256 Sepi Mei 184 213 Sepi Juni 193 226 Sepi Juli 187 218 Sepi Agustus 273 305 Ramai September 249 277 Ramai Oktober 246 293 Ramai November 268 302 Ramai Desember 284 395 Ramai
Untuk  data  uji  atribut  yang  digunakan  yaitu  bulan, 2022  walk-in,  2022  reddorz,  dan  keterangan.  Dapat dilihat pada Tabel 3
Table 3. Data Uji 2022 Bulan Walk-in Reddorz Keterangan Januari 396 468 Ramai Februari 247 261 Ramai Maret 180 236 Sepi April 186 241 Sepi Mei 223 243 Ramai Juni 175 225 Sepi Juli 211 233 Sepi Agustus 254 287 Ramai September 246 268 Ramai Oktober 187 237 Sepi November 257 296 Ramai Desember 274 284 Ramai
Setelah  data  dibagi  menjadi  dua  set  yang berbeda,  yaitu  data  pelatihan  dan  data  uji,  sekarang dalam  keadaan  di  mana  data  dapat  dikenakan serangkaian  prosedur  analitis  dan  teknik  komputasi dengan tujuan akhir memprediksi tingkat hunian hotel secara akurat.

## 4.3. K-Nearest Neighbors
Dalam k-Nearest  Neighbors penulis  berfokus pada perhitunga euclidean. Eaclidean sendiri merupakan proses  untuk  menghitung jarak antar titik dalam  ruang  euclidean,  rumus  ini  menggunakan teorema  pythagoras untuk  menghitung  akar  kuadrat dari  jumlah  selisih  kuadrat  variable  –  variable  antar dua titik tersebut. untuk rumus euclidean distance yang digunakan yaitu
𝑑 (𝑥, 𝑦)   =   √((∑(𝑥_𝑖  −  𝑦_𝑖)^2) + (𝑥_2 –  𝑦_2)^2)
Dimana:
1) d  (x,  y)  adalah  jarak  antara  data  2021  dan  data 2022
2) x_i adalah nilai variabel ke-i pada data 2021
3) y_i adalah nilai variabel ke-i pada data 2022
Menghitung jarak dengan rumus ini, akan:
1) Mengambil  setiap  pasangan  nilai  variabel  yang sesuai dari kedua titik.
2) Menghitung  selisih  kuadrat  dari  pasangan  nilai tersebut.
3) Menjumlahkan seluruh selisih kuadrat tersebut.
4) Mengambil  akar  kuadrat  dari  jumlah  tersebut untuk mendapatkan jarak Euclidean.
Dalam konteks K-NN, jarak ini digunakan untuk menentukan K tetangga terdekat dari sebuah titik data yang  tidak  diketahui  kelasnya  (dalam  kasus klasifikasi)  atau  nilai  propertinya  (dalam  kasus regresi). Kemudian, berdasarkan informasi dari K tetangga  terdekat  ini,  kelas  atau  nilai  properti dari  titik  data  yang  tidak  diketahui  tersebut  dapat diprediksi.

## 4.4. Rapid Miner
Dalam  penelitian  ini,  model  RapidMiner digunakan  untuk  melakukan  validasi  silang  dan mengevaluasi  akurasi  prediksi  tingkat  hunian  hotel.
Proses  ini  dimulai  dengan  langkah  'Read  Excel',  di mana dataset dipanggil untuk diolah. Selanjutnya, 'Set Role'  digunakan  untuk  menetapkan  peran  atribut dalam dataset, yang merupakan langkah krusial untuk menghasilkan  prediksi  yang  akurat.  Langkah  ketiga adalah penerapan model klasifikasi 'K-NN' yang akan digunakan dalam penelitian ini. 'Apply Model' adalah langkah  keempat  yang  berfungsi  untuk  menerapkan model K-NN pada data, memungkinkan model untuk mempelajari  hubungan  antar  atribut.  Tahap  terakhir, 'Performance',  mengukur  kinerja  model,  dengan output yang ditunjukkan pada gambar 2 dan 3.
Gambar 2. Hasil Peformance Rapid Miner
Gambar 3. Hasil Akurasi Rapid Miner
.
Berdasarkan gambar 3,  model  mencapai tingkat akurasi sebesar 91,67%, dengan prediksi hunian ramai sebanyak  6  kali  dan  akurasi  prediksi  kelas  mencapai 100%  serta  recall  kelas  sebesar  85,71%.  Untuk prediksi  hunian  sepi,  terdapat  5  prediksi  dengan akurasi prediksi kelas sebesar 83,33% dan recall kelas 100%.

## 4.5. Evaluasi
Berdasarkan hasil pengujian performa algoritma k-Nearest  Neighbors  pada  data  latih  dan  data  uji, berikut ini akan dibahas mengenai performa algoritma serta  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  akurasi algoritma  pada  kasus  prediksi  tingkat  hunian  hotel RUMAH  KITA  KOTA  CIREBON.  Performa algoritma k-Nearest Neighbors dalam mengklasifikasikan data hunian tahun 2021 dan tahun 2022 dapat dilihat dari penghitungan rumus euclidean distance dan hasil dari rapidminer. Pada kasus hunian hotel  ini  memiliki  2  variable  yaitu  bulan  dengan jumlah  hunian  hotel.  Oleh  karna  itu,  dapat  dihitung menggunakan jarak eauclidean sebagai berikut:
𝐽𝑎𝑛𝑢𝑎𝑟𝑖 (2021, 2022)
=   √((375  −  396)^2  +   (421
−  468)^2) =   √(441 +  2209)   =   √2650  =  51.47 𝐹𝑒𝑏𝑟𝑢𝑎𝑟𝑖(2021, 2022) =   √((263  −  247)^2  +   (375 −  261)^2) =   √(256  +  13049)   =   √13305  =  51.23 𝑀𝑎𝑟𝑒𝑡(2021, 2022) =   √((174  −  180)^2  +   (248 −  236)^2)
=   √(36  +  144)   =   √180  =  6.32 𝐴𝑝𝑟𝑖𝑙(2021, 2022) =   √((183  −  186)^2  +   (256 −  241)^2) =   √(9  +  225)   =   √234  =  15.29 𝑀𝑒𝑖(2021, 2022)
=   √((184  −  223)^2  +   (213 −  243)^2) =   √(1521  +  900)   =   √2421  =  49.20 𝐽𝑢𝑛𝑖(2021, 2022) =   √((193  −  175)^2  +   (226 −  225)^2) =   √ (324  +  1)   =   √325  =  18.02 𝐽𝑢𝑙𝑖(2021, 2022) =   √((187  −  211)^2  +   (218 −  233)^2) =   √(576  +  225)   =   √799  =  28.30 𝐴𝑔𝑢𝑠𝑡𝑢𝑠(2021, 2022)
=   √((273  −  254)^2  +   (305
−  287)^2) =   √(361  +  324)   =   √685  =  26.17 𝑆𝑒𝑝𝑡𝑒𝑚𝑏𝑒𝑟(2021, 2022) =   √((249  −  246)^2  +   (277 −  268)^2) =   √(9  +  81)   =   √90  =  9.48 𝑂𝑘𝑡𝑜𝑏𝑒𝑟(2021, 2022) =   √((246  −  187)^2  +   (293 −  237)^2) =   √(3481  +  3136)   =   √6617  =   81.34 𝑁𝑜𝑣𝑒𝑚𝑏𝑒𝑟(2021, 2022) =   √((268  −  257)^2  +   (302 −  296)^2) =   √(121  +  36)   =   √157  =   12.52
𝐷𝑒𝑠𝑒𝑚𝑏𝑒𝑟(2021, 2022) =   √((284  −  274)^2  +   (395 −  384)^2)
=   √(100  +  121)   =   √221  =  14.86
Dari  perhitungan  di  atas,  dapat  disimpulkan bahwa  jarak  Euclidean  antara  data  tahun  2021  dan tahun  2022  menunjukkan  nilai  yang  berbeda,  yang menunjukkan  adanya  perbedaan  antara  kedua  tahun tersebut. Untuk mengukur akurasi prediksi, penelitian ini  menggunakan  model  K-Nearest  Neighbors  dan RapidMiner. Berdasarkan hasil yang diperoleh, model mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  91,67%,  dengan prediksi  hunian  ramai  sebanyak  6  kali  dan  akurasi prediksi  kelas  mencapai  100%  serta  recall  kelas sebesar 85,71%. Untuk prediksi hunian sepi, terdapat 5  prediksi  dengan  akurasi  prediksi  kelas  sebesar 83,33% dan recall kelas 100%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  algoritma  K- Nearest  Neighbors  (K-NN)  terbukti  efektif  dalam memprediksi  tingkat  hunian  hotel.  Model  yang dihasilkan  mampu  memberikan  perkiraan  tingkat okupansi  hotel  pada  tahun  2023  secara  akurat berdasarkan  data  tahun  sebelumnya.  Hasil  perkiraan ini  dapat  membantu  manajemen  hotel  dalam perencanaan  kapasitas,  strategi  penetapan  harga,  dan pengelolaan  sumber  daya.  Penelitian  ini  juga menunjukkan  kegunaan  teknik  data  mining  untuk menganalisis  dan  menggunakan  data  historis  untuk peramalan  dan  pengambilan  keputusan.  Saran  untuk penelitian selanjutnya meliputi penggunaan data yang lebih  lengkap,  mencoba  algoritma  machine  learning lain  untuk  membandingkan  kinerja,  menerapkan model  prediksi  pada  hotel  lain,  mengembangkan model  prediksi  untuk  jangka  waktu  yang  lebih panjang, dan mengintegrasikan model prediksi dengan sistem manajemen hotel untuk membantu pengambilan keputusan yang lebih tepat dan efektif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D. I. Asmynendar, “Pengaruh Produk Domestik Regional  Bruto  ,  Tingkat  Hunian  Hotel  ,  Dan Jumlah  Wisatawan  Terhadap  Pendapatan  Asli Daerah  Di  Kota  Batu,” Al-Buhuts ,  Vol.  17,  Pp. 276–291, 2021.
[2]  A.  Soraya,  A.  Pratondo,  And  T.  D.  Tambunan, “Aplikasi Pengelolaan Kamar Di Hotel Gurame Berbasis Web Application Of Room Management In Gurame Hotel Based On Web,” E-Proceeding Appl. Sci. , Vol. 5, No. 3, Pp. 2107– 2116, 2019.
[3]  E. H. Sukriadi Et Al. , “Pengelolaan Linen Kamar Di  Internal  Hotel  Amaris  Setiabudhi  (  Internal Room  Linen  Management  Amaris  Setiabudi,” Jourism Sci. J. , Vol. 6, No. 2, Pp. 298–313, 2021, Doi: 10.32659/Tsj.V6i2.139.
[4]  J. A. Septian, T. M. Fachrudin, And A. Nugroho, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Polemik Persepakbolaan
Indonesia Menggunakan  Pembobotan  Tf-Idf  Dan  K- Nearest Neighbor,” J. Intell. Syst. Comput. , Vol.
1, No. 1, Pp. 43–49, 2019, Doi: 10.52985/Insyst.V1i1.36.
[5]  J. A. Septian, T. M. Fahrudin, And A. Nugroho, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Polemik
Persepakbolaan
Indonesia Menggunakan  Pembobotan  Tf  -  Idf  Dan  K  - Nearest Neighbor,” J.  Intell.  Syst.  Comput. ,  Pp. 43–49, 2019.
[6]  A.  S.  Akbar,  R.  H.  Kusumodestoni,  And  R.  H. Kusumodestoni,  “Optimasi  Nilai  K  Dan Parameter  Lag  Algoritme  K-Nearest  Neighbor Pada Prediksi Tingkat Hunian Hotel
Optimization Of K Value And Lag Parameter Of K-Nearest  Neighbor  Algorithm  On  The,” J. Teknol. Dan Sist. Komput. , Vol. 8, No. January, Pp. 246–254, 2020, Doi:
10.14710/Jtsiskom.2020.13648.
[7]  D. Kepemudaan, J. Wisatawan, J. O. Wisata, And P.  Sektor,  “Analysis  Of  The  Effect  Of  Hotel Occupancy  Rates  ,  Number  Of  Tourists  ,  And
Number Of Tourist Objects On The Income Of,” Din.  Dir.  J.  Econ. ,  Vol.  1,  No.  3, Pp. 294–306,
2019.
[8]  A. Budiyantara, A. K. Wijaya, And A. Gunawan, “Analisis  Data  Mining  Hotel  Booking Menggunakan  Model  Id3  Analysis  Of  Data Mining Hotel Booking Using Id3 Model,” J. Bus. Audit Inf. Syst. , Vol. 4, No. 1, Pp. 1–12, 2021.
[9]  T. Informatika, S. Tinggi, And T. Dumai, “Satin – Sains Dan Teknologi Informasi Penerapan Data Mining  Algoritma  C4  .  5  Untuk  Mengetahui Tingkat  Kepuasan  Konsumen  Di  Hotel  Grand Zuri Dumai,” Satin  – Sains Dan Teknol. Inf. J. , Vol. 4, No. 2, 2018.
[10]  Z. P. Putra And A. Nugroho, “Analisa Sentimen Pengunjung  Hotel  Dengan  K-Nearest  Neighbor Studi  Kasus  Hotel  Pop !  Surabaya,” J.  Ilmu Komput.  Dan  Bisnis ,  Vol.  12,  No.  2,  Pp.  159– 166, 2021.