| dc.contributor.author | Prabowo, R Danur Disyacitta | |
| dc.date.accessioned | 2025-07-24T04:04:57Z | |
| dc.date.available | 2025-07-24T04:04:57Z | |
| dc.date.issued | 2013 | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.uc.ac.id/handle/123456789/8387 | |
| dc.description | Tourism is one of important economics sectors that becomes 4 th largest income of Indonesia. Bali is one of main tourism destination for domestic tourists and foreign tourists. According to Victor T.C. Middleton the number of tourists who visit a place related to tourism demand. Determinant factors of tourism demand are demographics, economic factor and comparison price, geographic, and also social and travelling culture. Satisfaction level is also influenced by fulfillness of expectation and tourism demand. Thus, there is correlation between satisfaction level and those factors. C4.5 algorithm can calculate significant attributes that can be used to generate a decision tree. This decision tree is used to give recommendation of tourism destination in Bali. This final project build ten decision trees that represent ten tourism destinations such as Amed, Garuda Wisnu Kencana, Kuta beach, Lovina beach, Nusa Dua, Sangeh, Tanah Lot, Ubud, Ulun Danu Beratan, and Uluwatu that bundled into a web application module. This module has 58,96% average recommendation accuracy | en_US |
| dc.description.abstract | Pariwisata merupakan salah satu sektor penting yang memberikan devisa negara paling banyak keempat di Indonesia dan Bali adalah salah satu tujuan wisata utama turis domestik maupun mancanegara. Menurut Victor T.C. Middleton jumlah turis yang berkunjung berkaitan dengan permintaan pariwisata. Semakin banyak permintaan pariwisata, maka semakin banyak juga turis yang berkunjung dengan faktor-faktor penentunya antara lain demografi, faktor ekonomi dan harga pembanding, geografi serta sikap sosial dan budaya pariwisata. Tingkat kepuasan juga dipengaruhi oleh ekspektasi dan permintaan pariwisata yang terpenuhi. Dalam hal ini terlihat bahwa ada hubungan antara tingkat kepuasan dengan faktor-faktor tersebut. Dengan bantuan algoritma C4.5 dapat diketahui atribut-atribut apa saja yang signifikan melalui pohon keputusan dan juga dapat memberikan rekomendasi tempat wisata berdasarkan parameter-parameter tersebut untuk 10 tempat wisata di Bali. Hasil dari tugas akhir ini adalah sebuah modul web aplikasi yang siap digunakan oleh perusahaan tour dan travel, serta pemilik website wisata. Hasil pengujian modul memberikan rata-rata akurasi rekomendasi sebesar 58,96%. | en_US |
| dc.language.iso | id | en_US |
| dc.publisher | Universitas Ciputra | en_US |
| dc.subject | Modul Web Aplikasi | en_US |
| dc.subject | Rekomendasi | en_US |
| dc.subject | Tempat Wisata | en_US |
| dc.subject | Algoritma C4.5 | en_US |
| dc.subject | Web Application Module | en_US |
| dc.subject | Tourism Destination | en_US |
| dc.subject | Rekomenation | en_US |
| dc.title | RANCANG BANGUN MODUL WEB REKOMENDASI TEMPAT WISATA DENGAN ALGORITMA C4.5 | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |
| dc.identifier.kodeprodi | 55201 | |
| dc.identifier.nim | 20109001 | |
| dc.identifier.dosenpembimbing | Caecilia Citra Lestari | |
