Model Prediktif Kepuasan Pelanggan Pada Hotel Platinum Menggunakan Motode K-Means Clustering
Abstract
Customer satisfaction is a key pillar of success in the competitive hospitality industry, directly impacting loyalty and profitability. Recognizing this, Platinum hotels need the ability to predict guest satisfaction in order to refine their service strategies. This study focuses on the development of predictive models of customer satisfaction at Platinum hotel using the K-Means Clustering method. This method was chosen because of its effectiveness in grouping complex data into homogeneous segments based on common characteristics. Customer Data will be grouped by attributes of their stay to identify different segments of customers with unique levels of satisfaction and preferences. It is hoped that this model can provide deep insights into customer profiles, reveal hidden patterns, and predict future guest expectations. The results of this study will contribute to improving the quality of Service and strategic decision-making at Platinum hotels and can be a reference for the hospitality industry in implementing a data-driven approach.
Full Text:
PDFReferences
J. Susilo and Y. Syahra, “Implementasi Data Mining Untuk Menganalisa Pola Penjualan Menu Makanan Berdasarkan Permintaan Konsumen DI Restoran Wakaka Center Point Menggunakan Algoritma Apriori,” Cyber Tech, pp. 1–14, 2020.
F. Alghifari and D. Juardi, “Penerapan Data Mining Pada Penjualan Makanan Dan Minuman Menggunakan Metode Algoritma Naïve Bayes,” J. Ilm. Inform., vol. 9, no. 02, pp. 75–81, 2021, doi: 10.33884/jif.v9i02.3755.
K. Erwansyah, “Implementasi Data Mining Untuk Menganalisa Hubungan Data Penjualan Produk Bahan Kimia Terhadap Persedian Stok Barang Menggunakan Algoritma FP ( Frequent Pattern ) Growth Pada PT . Grand Multi Chemicals,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD (J-SISKO TECH), vol. 2, no. 2, pp. 30–40, 2019.
E. T. Naldy and A. Andri, “Penerapan Data Mining Untuk Analisis Daftar Pembelian Konsumen Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Pada Transaksi Penjualan Toko Bangunan MDN,” J. Nas. Ilmu Komput., vol. 2, no. 2, pp. 89–101, 2021, doi: 10.47747/jurnalnik.v2i2.525.
S. Suliman, “Implementasi Data Mining Terhadap Prestasi Belajar Mahasiswa Berdasarkan Pergaulan dan Sosial Ekonomi Dengan Algoritma K-Means Clustering,” Simkom, vol. 6, no. 1, pp. 1–11, 2021, doi: 10.51717/simkom.v6i1.48.
P. N. Harahap and Sulindawaty, “Implementasi Data Mining Dalam MeHarahap, P. N., & Sulindawaty, S. (2020). Implementasi Data Mining Dalam Memprediksi Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus PT.Arma Anugerah Abadi Cabang Sei Rampah). Matics, 11(2), 46. https://doi.,” Matics, vol. 11, no. 2, p. 46, 2020.
S. Adiguno, Y. Syahra, and M. Yetri, “Prediksi Peningkatan Omset Penjualan Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 1, no. 4, p. 275, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i4.5331.
V. A. Lestari, A. Y. Ananta, and P. Basudewa, “Sistem Informasi Prediksi Persediaan Obat Di Apotek Naylun Farma Menggunakan Holt-Winters,” J. Inform. Polinema, vol. 9, no. 2, pp. 229–236, 2023, doi: 10.33795/jip.v9i2.1289.
N. Noviastuti and D. A. Cahyadi, “Peran Reservasi Dalam Meningkatkan Pelayanan Terhadap Tamu Di Hotel Novotel Lampung,” J. Nusant. (Jurnal Ilm. Pariwisata dan Perhotelan), vol. 3, no. 1, pp. 31–37, 2020, [Online]. Available: https://jurnal.akparda.ac.id/index.php/jurnalnusantara/article/view/32
Y. R. DJ, “Pengaruh Harga Kamar Dan Fasilitas Hotel Terhadap Kepuasan Konsumen Di Shangrila Hotel Surabaya,” J. Manaj., vol. 4, no. 1, p. 889, 2019, doi: 10.30736/jpim.v4i1.229.
S. Sanjaya, “Service Quality To Customers in Food and Beverages Service Departement Ardan Hotel,” J. Pariwisata Vokasi, vol. 3, no. 1, pp. 68–80, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.akparnhi.ac.id/jpv
P. Rumah, S. Royal, A. Hidayah, D. Dulisep, and B. Angga, “Implementasi Algoritma K - Means Menggunakan RapidMiner untuk Klasterisasi Data Obat,” vol. 7, no. 2, pp. 200–211, 2024.
DOI: https://doi.org/10.36987/jcoins.v6i3.7935
Refbacks
- There are currently no refbacks.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Jurnal ini mengikuti pedoman dari Committee on Publication Ethics (COPE) dalam menghadapi semua aspek etika publikasi dan, khususnya, bagaimana menangani kasus penelitian dan kesalahan publikasi. Pernyataan ini menjelaskan etika perilaku semua pihak yang terlibat dalam proses penerbitan artikel di jurnal ini, termasuk Penulis, Pemimpin Redaksi, Dewan Redaksi, Mitra Bebestari, dan Penerbit (Akademi Kepolisian Republik Indonesia). Journal of Computer Science and Information System(JCoInS) berkomitmen untuk mengikuti praktik terbaik tentang masalah etika, kesalahan, dan pencabutan. Pencegahan malpraktek publikasi merupakan salah satu tanggung jawab penting dewan redaksi. Segala jenis perilaku tidak etis tidak dapat diterima, dan jurnal tidak mentolerir plagiarisme dalam bentuk apa pun.
Journal URL: https://jurnal.ulb.ac.id/index.php/JCoInS/index
Journal DOI: 10.36987/jcoins
E-ISSN: 2747-2221
Alamat Redaksi :
Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Labuhanbatu
Gedung Fakultas Sains dan Teknologi,
Jalan Sisingamangaraja No.126 A KM 3.5 Aek Tapa, Bakaran Batu, Rantau Sel., Kabupaten Labuhan Batu, Sumatera Utara 21418