## TEKNIK DATA MINING UNTUK MENGKLASIFIKASIKAN DATA ULASAN DESTINASI WISATA MENGGUNAKAN REDUKSI DATA

## PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)
Alven Safik Ritonga 1 , Isnaini Muhandhis 2
1 Universitas Wijaya Putra Surabaya, Indonesia alvensafik@uwp.ac.id

## Abstrak
Peningkatan kunjungan wisatawan ke suatu destinasi wisata, dipengaruhi oleh kepuasan wisatawan waktu berkunjung. Untuk mengetahui suatu destinasi pariwisata sudah sesuai dengan yang diharapkan wisatawan, perlu dilakukan klasifikasi  terhadap kepuasan wisatawan. Metode yang  digunakan  untuk  pengklasifikasian  ulasan  kepuasan  destinasi  wisata  adalah  kombinasi antara  metode Principal  Component  Analysis (PCA)  sebagai  metode  reduksi  dimensi  data, dengan tiga metode data mining berikut ini; Support Vector Machine (SVM), Jaringan Saraf Tiruan (JST), dan Decision Trees. Tujuan penelitian ini adalah mendapatkan model klasifikasi yang mempunyai akurasi tinggi dalam melakukan klasifikasi ulasan kepuasan destinasi wisata. Penelitian ini menggunakan data kedua yang diambil dari UCI Machine Learning Repository. Hasil pengujian dengan mengkombinasikan PCA pada ketiga metode memperlihatkan bahwa akurasi klasifikasi lebih baik untuk beberapa metode. Dari ketiga metode yang dipakai, SVM- PCA  mempunyai  akurasi  yang  lebih  baik  dengan  91,50%  disusul  oleh  metode  ANN-PCA sebesar 89,46% dan metode Decision-PCA sebesar 88,78%.
Kata Kunci:  Data Mining, Klasifikasi, PCA, Tujuan Wisata.

## Abstract
The increase in tourist visits to a tourist destination is influenced by the satisfaction of tourists when visiting. To find out that a tourism destination is in accordance with what tourists expect, it is necessary to classify tourist satisfaction. The method used for classifying tourist destination satisfaction reviews is a combination of the Principal Component Analysis (PCA) method as a method of reducing data dimensions, with the following three data mining methods; Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Networks (ANN), and Decision Trees. The purpose of this study is to obtain a classification model that has high accuracy in classifying tourist  destination  satisfaction  reviews.  This  study  uses  second  data  taken  from  the  UCI Machine Learning Repository. The test results by combining PCA in the three methods show that the classification accuracy is better for several methods. Of the three methods used, SVM- PCA has better accuracy with 91.50%, followed by ANN-PCA method at 89.46% and Decision- PCA method at 88.78%.
Keywords: Data Mining, Classification, PCA, Tourist Destinations

## PENDAHULUAN
Sektor  pariwisata  nasional  sangat
penting karena perkembangan dan kontribusi yang diberikan sektor pariwisata melalui  penerimaan  devisa,  pendapatan daerah, pengembangan wilayah dan penyerapan  investasi.  Sektor  pariwisata sebagai sektor yang penting untuk dikembangkan  dan  dibina  secara  sinergi sebagai sektor unggulan. Melalui pendekatan pariwisata berkelanjutan (sustainable  tourism)  perlu  sinergi  antara upaya pelestarian alam dan budaya beserta warisannya  untuk  menunjang  percepatan pertumbuhan ekonomi. Arah pembangunan pariwisata  nasional  dalam  pasal  2  ayat  8 menjadi arah kebijakan strategi dan indikasi program pembangunan kepariwisataan nasional  dalam  kurun  waktu  tahun  2010 sampai dengan 2025 (Peraturan Pemerintah RI no. 50 thn 2015 tentang Rencana Induk Pembangunan  Kepariwisataan  Nasional Tahun 2010 – 2025). Salah satunya adalah mendorong tingkat pertumbuhan
kedatangan wisatawan mancanegara dengan  cara  mengembangkan  destinasi pariwisata  ( Analisis  Kesiapan  Destinasi Dalam Rangka Pencapaian Target 20 Juta Wisman Pada Tahun 2019 ).
Suatu  destinasi  harus  memiliki berbagai fasilitas kebutuhan yang diperlukan oleh wisatawan agar kunjungan seorang  wisatawan  dapat  terpenuhi  dan merasa  nyaman.  Berbagai  kebutuhan wisatawan  tersebut  antara  lain,  fasilitas transportasi,  akomodasi,  biro  perjalanan, atraksi (kebudayaan, rekreasi, dan hiburan), pelayanan  makanan,  dan  barang-barang cinderamata  (Pitana,  2005).  Tersedianya berbagai fasilitas kebutuhan yang diperlukan  akan  membuat  wisatawan merasa nyaman, sehingga semakin banyak
wisatawan yang berkunjung. Ulasan wisatawan dapat diketahui dengan menggunakan  platform  informasi  wisata seperti  Tripadvisor.  Pada  platform  ini  bisa dilihat ratusan juta ulasan dan opini tentang akomodasi, restoran, pengalaman, maskapai penerbangan, dan atraksi (kebudayaan, rekreasi, dan hiburan).
Untuk  mengetahui  suatu  destinasi pariwisata  sudah  sesuai  dengan  yang diharapkan  wisatawan,  perlu  dilakukan evaluasi  terhadap  kepuasan  wisatawan. Karena  ulasan  kepuasan merupakan  salah satu  faktor  yang  dapat  menentukan keputusan  seorang  wisatawan  untuk  pergi ke  suatu  tempat  wisata,  menunjukkan bahwa wisatawan dapat mengambil jumlah ulasan sebagai indikator popularitas tempat wisata  atau  nilai  dari  suatu  tempat  wisata yang  akan  mempengaruhi  kemauan  untuk berkunjung ke tempat tersebut.
Ada  beberapa  studi  yang  berfokus pada  sistem  pendukung  pengambilan keputusan  untuk  membantu  mengevaluasi kepuasan  wisatawan.  Ada  banyak  teknik data  mining  yang  telah  digunakan  untuk memodelkan klasifikasi data ulasan kepuasan  wisatawan.  Dalam  beberapa dekade terakhir, metode pembelajaran yang diawasi  ( supervised  learning )  menarik lebih banyak perhatian dari banyak peneliti. Di  antaranya  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST), Support  Vector  Machines (SVM),  dan Decision  Trees .  Dalam  proses  klasifikasi data ulasan destinasi wisata, data yang tidak penting  atau  data  yang  berlebihan  harus direduksi dari data set. Jika tidak direduksi, kinerja klasifikasi menjadi bermasalah pada data dengan dimensi tinggi berupa menurunnya  akurasi  klasifikasi.  Banyak metode yang bisa digunakan untuk reduksi dimensi.  Salah  satunya  adalah  metode
Principal Component Analysis (PCA). PCA dapat  mereduksi  dimensi  data  yang  tinggi menjadi  dimensi  data  yang  lebih  rendah dengan  resiko  kehilangan  informasi  yang sangat kecil. Penelitian ini akan mengembangkan teknik Data Mining untuk mengklasifikasi  data  ulasan  wisatawan mengenai destinasi wisata dengan menggabungkan
metode
Principal
Component Analysis (PCA).
Data  mining  adalah  kegiatan  yang meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data historis  untuk  menemukan  keteraturan, pola,  atau  hubungan  dalam  set  data berukuran besar. Keluaran dari data mining ini  bisa  dipakai  untuk  memperbaiki pengambilan  keputusan  di  masa  depan (Santosa,2007).  Data  mining  memiliki peranan  yang  sangat  penting  dalam beberapa  bidang  kehidupan  diantaranya yaitu  bidang  industri,  bidang  keuangan, cuaca,  dan  teknologi.  Teknik  data  mining yang  berbeda  digunakan  untuk  klasifikasi data  ulasan  destinasi  wisata,  seperti menerapkan Support  Vector  Machine
(SVM). Untuk pembanding peneliti menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST) dan Decision  Tree ,  kedua  algoritma tersebut  membangun  model  menggunakan dataset  training  kemudian  menguji  model dengan  menggunakan  dataset testing (Higa,2018).
Principal Component Analysis
(PCA)  adalah  salah  satu  teknik  paling populer  untuk  pengurangan  dimensi.  Ini adalah  teknik  statistik  standar  yang  dapat digunakan untuk mengurangi dimensi suatu set  data.  PCA  adalah  metode  analisis multivariat berdasarkan transformasi linear yang  sering  digunakan  untuk  mengurangi dimensi  data,  untuk  mengambil  informasi penting  dari  data  besar,  dan  untuk
menganalisis  struktur  variabel  (Rahman dkk, 2020).
Problem dalam PCA adalah menemukan  eigenvalue  dan  eigenvector. PCA adalah transformasi orthogonal (tegak lurus)  dari  sistem  koordinat  dimana  kita mendeskripsikan  data.  Koordinat  baru merepresentasikan data dinamakan principal  component  (PC).  Koordinat  ini dipilih dimana variansi dari data mencapai maksimum.  Jika  data  dalam  dimensi  asli sulit untuk direpresentasikan melalui grafik, maka  dengan  dua  PC  atau  satu  PC  bisa digambarkan  melalui  grafik.  Diberikan  X adalah  adalah  data  input  berukuran mxn dimana m adalah  banyaknya  variabel  data dan n banyaknya data set. Terlebih dahulu hitung  nilai  rata-rata  (mean)  dari  X  data input,  dengan  menggunakan  rumus  (1) berikut ini.
m X X m i i    1 (1)
Kemudian tentukan matriks kovarians, berikut ini.
) ( 1 X X Y YY m C T Y    (2)
Menentukan  nilai  eigen  dan  vektor  eigen dari C Y . Nilai  eigen  yang  diperoleh  lalu diurutkan berdasarkan nilai terbesar sedemikian n         ... 3 2 1 , nilai
eigen  yang  dipilih  adalah  yang  terbesar.
Vektor  eigen  yang  terkait  dimasukkan  ke dalam matriks transformasi W .
Transformasi  dari  data  set  dilakukan dengan  memproyeksikan  data  asli  X , ke dalam  sub-ruang  Y  sebesar n dimensi, dengan persamaan berikut,
X W Y '  (3) Jumlah dari principal component ditentukan jumlah nilai eigen  yang dipilih.
Misalnya jika kita hanya menginginkan satu principal  component yang  mengandung variabilitas  paling  banyak,  kita  memilih yang memiliki nilai eigen terbesar. Memilih jumlah  nilai  eigen  yang  optimal  bisa dibilang  merupakan  suatu  seni  dari  sains, (Irawan, 2017).

## METODE PENELITIAN
Data  set  yang  digunakan  diperoleh dari website UCI (University of California, Irvine) ulasan wisatawan mengenai destinasi wisata. Jumlah data sebanyak 980 data,  dibagi  dua  yaitu;  70%  sebanyak  686 data  training  dan  30%  sebanyak  295  data testing.  Jumlah  atribut  data  adalah  11, terdiri dari:
a. Id Pengguna (user)
b. Rating  rata-rata  tiap  pengguna  pada Galeri  Seni.  Dengan  nilai,  Excellent (4), Very Good (3), Average (2), Poor (1), Terrible (0).
c. Rating  rata-rata  tiap  pengguna  pada Klub  Dansa.  Dengan  nilai,  Excellent (4), Very Good (3), Average (2), Poor (1), Terrible (0).
d. Rating  rata-rata  tiap  pengguna  pada Juice Bars. Dengan nilai, Excellent (4), Very Good (3), Average (2), Poor (1), Terrible (0).
e. Rating  rata-rata  tiap  pengguna  pada Restoran.  Dengan  nilai,  Excellent  (4), Very Good (3), Average (2), Poor (1), Terrible (0).
f. Rating  rata-rata  tiap  pengguna  pada Museum.  Dengan  nilai,  Excellent  (4), Very Good (3), Average (2), Poor (1), Terrible (0).
g. Rating  rata-rata  tiap  pengguna  pada Resorts.  Dengan  nilai,  Excellent  (4), Very Good (3), Average (2), Poor (1), Terrible (0).
h. Rating  rata-rata  tiap  pengguna  pada Taman/Tempat  Piknik.  Dengan  nilai, Excellent (4), Very Good (3), Average (2), Poor (1), Terrible (0).
i. Rating  rata-rata  tiap  pengguna  pada Pantai. Dengan nilai, Excellent (4),Very  Good  (3),  Average  (2),  Poor (1), Terrible (0).
j. Rating  rata-rata  tiap  pengguna  pada Bioskop.  Dengan  nilai,  Excellent (4),Very  Good  (3),  Average  (2),  Poor (1), Terrible (0).
k. Rating  rata-rata  tiap  pengguna  pada Tempat Ibadah. Dengan nilai, Excellent  (4),Very  Good  (3),  Average (2), Poor (1), Terrible (0).
Tahap  Preprocessing  Data  yang  dilakukan yaitu:
1. Normalisasi Data
Karena  data-data  pada  setiap  atribut mempunyai  jangkauan  nilai  yang  berbeda, maka  dilakukan  pra-pemrosesan  yaitu normalisasi.  Sebelum  dilakukan  proses pengujian,  semua  data  pada  setiap  atribut dilakukan  normalisasi  sehingga  menjadi dalam  selang  [0,1]  (Nasution  dkk,  2019).
Normalisasi yang digunakan adalah rumus  Min-max  normalisasi  (Han  dkk, 2012).  Misalkan  data  input  X  dengan jumlah data n, n x x x ,..., , 2 1 min min max min max min ' ) .( b b b x x x x x i i      (4)
Dengan;
' i x = data input
min x = data x minimum
max x = data x maksimum
min b = batas bawah interval
max b = batas atas interval
2. Reduksi Data
Data  yang  dipakai  pada  penelitian  ini dimensinya  cukup  besar,  hal  ini  nantinya membuat waktu komputasi untuk pengklasifikasian  makin  lama,  membuat analisis  tidak  praktis  atau  tidak  layak. Teknik  reduksi  data  diterapkan  pada penelitian  ini  untuk  mendapatkan  dimensi data  yang  jauh  lebih  kecil,  namun  tetap mempertahankan  integritas  data  asli.  Pada penelitian ini untuk mereduksi data dipakai metode Principal  Component  Analysis (PCA).
Penelitian  ini  menggunakan  tiga metode  pengklasifikasi,  yaitu;  Jaringan Saraf  Tiruan  (ANN), Support  Vector Machine (SVM),  dan Decision  Tree .
Langkah-langkah pengklasifikasian, sebagai berikut:
1. Pelatihan ( training )
Data training 70% dari data set digunakan untuk  proses training ,  tujuannya  untuk menemukan  fungsi  keputusan,  fungsi pemisah atau fungsi regresi. Proses training menggunakan  3  metode,  yaitu;  Jaringan Saraf Tiruan   (JST),
S upport Vector Machine (SVM), dan Decision Tree . 2. Pengujian ( testing )
Data testing 30%  dari  data  set  digunakan untuk  menguji  apakah  fungsi  atau  model sudah  cukup  bagus  performansinya  ketika diterapkan  untuk  mengklasifikasi.  Jika performansinya  pada  saat testing belum memenuhi  harapan,  bisa  mengatur  nilai
parameter model untuk mendapatkan model dengan performansi yang lebih baik.
3. Analisis
Dalam penelitian ini menggunakan aplikasi simulasi yaitu Rapidminer versi9.6, data set yang  sudah  dibagi  dua  bagian  yaitu  data training  dan  data  testing  dimasukkan kedalam  basis  data  yang  berbeda  pada Rapidminer.
4. Evaluasi dan Validasi
Dilakukan untuk mengukur tingkat akurasi data  ulasan  destinasi  wisata.  Dengan menggunakan  Confussion  Matrix  untuk menghitung tingkat akurasi, seperti ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel confussion matrix Prediksi: NO Prediksi: YES Aktual: NO TP FP Aktual: YES FN TN
Rumus  untuk  menghitung  nilai akurasi  berdasarkan  Confussion  Matrix, berikut ini;
FN FP TN TP TN TP accuracy      (5)
Alur  data  penelitian  dapat  dilihat pada Gambar 1. Dua bagian data set yang di bagi terlebih dahulu melalui proses reduksi atribut  dengan  menggunakan Principal
Component Analysis (PCA) akan menghasilkan Principal Component.
Kemudian  data  masuk  ke  dalam  Metode Data Mining  untuk mendapatkan hasil.
Gambar 1. Diagram blok penggunaan PCA untuk reduksi dimensi dataset dan data mining untuk klasifikasi.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Pertama yang dilakukan untuk menyelesaikan penelitian ini adalah
pengolahan data. Data yang dipakai adalah
data  sekunder  yang  diambil  dari  website UCI  (University  of  California,  Irvine) ulasan  wisatawan  mengenai  destinasi wisata. Tabel 2 menunjukkan dataset ulasan wisatawan pada penelitian ini.
Tabel 2. Dataset ulasan wisatawan mengenai detinasi wisata
Dataset  di  terdiri  dari  11  atribut  reguler yaitu tempat-tempat destinasi wisata; Galeri Seni,  Klub  Dansa,  Juice  Bar,  Restoran, Museum,  Resort,  Taman,  Pantai,  Bioskop dan Tempat Ibadah. Rating rata-rata setiap destinasi wisata dinilai dengan Sangat Baik (4), Baik (3), Cukup (2), Buruk (1), Sangat Buruk  (0).  Terdapat  1  spesial  atribut  yaitu Persepsi yang terdiri dari 2 kelas yaitu Puas dan  Tidak  Puas.  Deskripsi  artibut  persepsi ditunjukkan  pada  Tabel  3.  Jumlah  dataset yang dipakai adalah 980.
Tabel 3 . Deskripsi atribut persepsi Persepsi Deskripsi PUAS Minimal  5  atribut  reguler  yang ratingnya;  Sangat  Baik  (4),  Baik  (3), Cukup(2) TIDAK PUAS Minimal  6  atribut  reguler  yang ratingnya; Buruk (1), Sangat Buruk (0)
Sebelum  data  digunakan  untuk klasifikasi, terlebih dahulu dataset di atas di normalisasi  dalam  selang  [0,1],  dataset yang sudah dinormalisasi  bisa dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Normalisasi dataset
Jumlah  dataset  yang  dinormalisasi sebanyak 980. Setelah dinormalisasi dataset di  atas bisa langsung dipakai  menjadi  data penelitian  karena  datanya  sudah  dalam bentuk bilangan real. Data penelitian dibagi 2 bagian yaitu 70% data training dan 30% data testing .
Pada  tahap  ini  data  training digunakan  untuk  proses  pelatihan.  Proses training dan testing menggunakan Jaringan
Syaraf Tiruan (ANN). Pengaturan parameter  untuk  Jaringan  Syaraf  Tiruan digunakan parameter default dari rapidminer yaitu:
- Training cycles
=200 - Momentum =0,9 - Decay =no - Shuffle =yes - Normalize =yes - Error epsilon =10 -4
Untuk  PCA, principal  component yang  digunakan  adalah  yang  memenuhi 95%  dari  total  variance  data.  Hasil klasifikasi  dengan  menggunakan  model ANN  (8,6,2)  bisa  dilihat  pada  Tabel  5 conpusion matriks berikut ini.
Tabel 5. Conpusion matriks metode
ANN-PCA (akurasi=89,46%) True PUAS True TIDAK PUAS Class precision Predicted PUAS 24 13 64,86% Predicted TIDAK PUAS 18 239 93,00% Class recall 57,14% 94,84%
Penjelasan  Tabel  5  di  atas  adalah  sebagai berikut:
 Persepsi PUAS: prediksi 24 ‘PUAS’ dan 18 ‘TIDAK PUAS’.
 Persepsi  TIDAK  PUAS:  prediksi
239 ‘TIDAK PUAS’ dan 13’PUAS’.  Keseluruhan prediksi yang
dilakukan, akurasi klasifikasi untuk Jaringan  Syaraf  Tiruan  adalah 89,46%. Proses training dan testing menggunakan  metode Support  Vector Machine (SVM).  Pengaturan  parameter yang  sesuai  dengan  dataset  dilakukan percobaan  training  dengan  menggunakan semua  parameter  yang  ada.  Pengaturan parameter metode SVM untuk menghasilkan  akurasi  klasifikasi  lebih bagus, adalah sebagai berikut;
- Tipe kernel
: radial - Kernel gamma : 1.0 - C : 10.0 - Convergence epsilon  : 0.001 - Max iterasi : 100000 - L positif : 1.0 - L negatif : 1.0 Parameter PCA, principal
component yang  digunakan  adalah  yang memenuhi  95%  dari  total  variance  data. Hasil  klasifikasi  dengan  mengunakan metode SVM dikombinasikan dengan PCA bisa dilihat pada Tabel 6 conpusion matriks berikut ini.
Tabel 6. Conpusion matriks metode SVM- PCA (akurasi=91,50%)
True PUAS True TIDAK PUAS Class precision Predicted PUAS 21 4 84,00% Predicted TIDAK PUAS 21 248 92,19% Class recall 50,00% 98,41%
Penjelasan  Tabel  6  di  atas  adalah  sebagai berikut:
 Persepsi PUAS: prediksi 21 ‘PUAS’ dan 21 ‘TIDAK PUAS’.
 Persepsi  TIDAK  PUAS:  prediksi 248 ‘TIDAK PUAS’ dan 4 ’PUAS’.
 Keseluruhan prediksi yang dilakukan, akurasi klasifikasi metode SVM adalah 91,50%. Sama seperti dua metode sebelumnya  menggunakan  dataset  yang sama, untuk klasifikasi selanjutnya menggunakan  metode Decision  Tree . Pengaturan  parameter  metode Decision Tree ,  menggunakan  kriteria  gain_ratio. Untuk  PCA, principal  component yang digunakan adalah yang memenuhi 95% dari total variance data.
Performa  hasil  klasifikasi  metode Decision  Tree di  kombinasikan  dengan PCA,  menggunakan  rapidminer.  Dapat dilihat  pada  Tabel  7  conpusion  matriks berikut ini.
Tabel 7. Conpusion matriks metode
decision tree -PCA (akurasi=88,78%) True PUAS True TIDAK PUAS Class precision Predicted PUAS 23 14 62,16% Predicted TIDAK PUAS 19 238 92,61% Class recall 54,76% 94,44%
Penjelasan  Tabel  7  di  atas  adalah  sebagai berikut:
 Persepsi PUAS: prediksi 23 ‘PUAS’ dan 19 ‘TIDAK PUAS’.
 Persepsi  TIDAK  PUAS:  prediksi 238  ‘TIDAK  PUAS’  dan  14 ’PUAS’.
 Keseluruhan prediksi yang dilakukan, akurasi klasifikasi metode  Decision  Tree-PCA  adalah 88,78%.
Gambar 2. Grafik perbandingan akurasi klasifikasi data ulasan destinasi wisata
Menggunakan reduksi dimensi dataset  dengan  metode  PCA,  memberikan akurasi  klasifikasi  yang  berbeda  setiap metode data mining yang diberikan. Tabel 8
dibawah  ini  memperlihatkan  perbandingan performa  klasifikasi  metode  data  mining dengan  menggunakan  PCA  dan  tanpa menggunakan PCA.
87,76 91,5 88,44 89,46 98,3 88,78 82 84 86 88 90 92 94 96 98 100 A ku rasi ( % ) Metode SVM SVM-PCA ANN ANN-PCA Decision Tree Decision Tree-PCA
Tabel 8. Metode dan akurasi untuk klasifikasi data ulasan destinasi wisata Metode Akurasi (%) SVM 87,76 SVM-PCA 91,50 ANN 88,44 ANN-PCA 89,46 Decision Tree 98,30 Decision Tree-PCA 88,78
Perbandingan  ini  juga  bisa  dilihat pada  Gambar  2,  yaitu  grafik  perbandingan nilai  akurasi  klasifikasi.  Dengan  melihat dari  Tabel  8  dan  Gambar  2  akurasi klasifikasi  dari  ketiga  metode,  bisa  dilihat bahwa  dengan  mereduksi  dataset  dengan PCA,  metode  SVM-PCA  yang  lebih  baik dengan 91,50% disusul oleh metode ANN- PCA sebesar 89,46% dan metode Decision- PCA sebesar 88,78%.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang telah dilakukan, maka dapat diperoleh suatu kesimpulan berikut ini;
1. Ulasan  kepuasan  wisatawan  terhadap destinasi  wisata  dapat  diklasifikasi dengan menggunakan data mining.
2. Mengurangi dataset menggunakan metode  PCA,  bisa  meningkatkan akurasi  klasifikasi  untuk  beberapa metode data mining.
3. Dari  ketiga  metode  data  mining  dan dikombinasikan PCA, dihasilkan bahwa metode SVM-PCA mempunyai akurasi  yang lebih baik metode SVM- PCA  dengan  91,50%  disusul  oleh metode ANN-PCA sebesar 89,46% dan metode Decision-PCA sebesar 88,78%.
Diharapkan  penelitian  selanjutnya dibidang-bidang lain dengan menggunakan metode  selain  ANN,  SVM,  dan Decision Tree .

## DAFTAR PUSTAKA
Analisis Kesiapan Destinasi Dalam Rangka
Pencapaian Target 20 Juta
Wisman  Pada  Tahun  2019 (n,d). Rettrieved,  tanggal  download  22- 03-2020.  Kementerian  Pariwisata dan Ekonomi Kreatif, http://www.kemenparekraf.go.id/i
ndex.php/post/penelitian .
Han, J., Kamber,M., dan Pei, J., 2012, Data Mining  Concepts  and  Techniques , Morgan Kaufmann Publishers,
Waltham. Higa,  A.  (2018),”  Diagnosis  of  Breast Cancer  using  Decision  Tree  and Artificial Neural Network Algorithms”, International  Journal of Computer Applications Technology  and  Research,  Vol.  7, No. 1, p. 23-27 .
Irawan, G. A., dan Muliantara, A.(2017), “
Prediksi Kesuburan (Fertility) dengan  Menggunakan  Principal Component Analysis dan
Klasifikasi  Naive  Bayes”, Jurnal
Ilmiah Ilmu Komputer, Vol. 10, No.
2., p. 10-14.
Nasution,  A.D.,  Khotimah,  H.H.,  dan Chamidah,N.(2019),“Perbandingan Normalisasi  Data untuk  Klasifikasi Wine  Menggunakan  Algoritma  K- NN”, Journal of Computer Engineering  System  and  Science, Vol. 4, No.1., p.78-82.
Pitana,  I  G.  dan  Putu  G.  Gayatri.  2005, Sosiologi  Pariwisata ,  Penerbit Andi, Denpasar.
Rahman, MA., Hossain, MF., Hossain, M., dan Ahmmed, R. (2020),”
Employing  PCA  and  t-statistical approach for feature extraction and classification  of  emotion  from multichannel EEG
signal”,
Egyptian Informatics Journal, Vol.
21, p.23-35.
Santosa,  B.,  2007, Data  Mining:  Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan  Bisnis ,  Graha  Ilmu,
Yogyakarta.