Analisis Preferensi Pengunjung Wisata Kabupaten Pekalongan Menggunakan Algoritma Decision Tree

Authors

  • Muhamad Rizaludin Institut Teknologi Dan Sains Nahdlatul Ulama (ITSNU) Pekalongan, Jawa Tengah, Indonesia
  • Husni Hidayat Institut Teknologi dan Sains Nahdlatul Ulama Pekalongan, Jawa Tengah, Indonesia
  • Mujibul Hakim Institut Teknologi dan Sains Nahdlatul Ulama Pekalongan, Jawa Tengah, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.62411/tc.v25i1.15171

Abstract

Pariwisata merupakan sektor strategis yang memiliki potensi besar dalam meningkatkan pertumbuhan ekonomi daerah, termasuk di kabupaten Pekalongan. Dalam upaya meningkatkan daya saing dan efektivitas promosi wisata, dibutuhkan pemahaman yang mendalam terhadap preferensi pengunjung. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis preferensi pengunjung wisata berdasarkan atribut demografis seperti jenis kelamin, usia, tingkat pendidikan, dan pekerjaan, serta kategori wisata yang diminati. Algoritma Decision Tree digunakan sebagai metode klasifikasi untuk memodelkan hubungan antara data demografis dan ketegori wisata yang dipilih. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing, pemisahan data menjadi training dan testing, pembangunan model Decision Tree, evaluasi kinerja model, hingga interpretasi hasil pohon keputusan. Data dikumpulkan dari 500 responden lokal melalui kuesioner online dan diproses secara sistematis meliputi imputasi nilai hilang, penghapusan duplikasi, validasi kategori, encoding numerik serta oversampling untuk menangani ketidakseimbangan kelas. Model klasifikasi dibangun menggunakan algoritma Decision Tree, dengan pembagian data latih dan uji. Evaluasi terhadap data uji menunjukkan akurasi sebesar 76,92%, dan model mampu menginterpretasikan faktor-faktor demografis yang paling efektif dalam memprediksi kategori wisata sesuai preferensi pengunjung.   Kata Kunci - Decision Tree, Preferensi Pengunjung Wisata, Klasifikasi Demografis, Rekomendasi Wisata

Downloads

Published

2026-02-26

Issue

Vol. 25 No. 1 (2026): February 2026

Section

Articles

License

Copyright (c) 2026 Muhamad Rizaludin, Husni Hidayat, Mujibul Hakim

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

 

License Terms

All articles published in Techno.COM Journal are licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0). This means:

1. Attribution

Readers and users are free to:

  • Share – Copy and redistribute the material in any medium or format.

  • Adapt – Remix, transform, and build upon the material.

As long as proper credit is given to the original work by citing the author(s) and the journal.

2. Non-Commercial Use

  • The material cannot be used for commercial purposes.

  • Commercial use includes selling the content, using it in commercial advertising, or integrating it into products/services for profit.

3. Rights of Authors

  • Authors retain copyright and grant Techno.COM Journal the right to publish the article.

  • Authors can distribute their work (e.g., in institutional repositories or personal websites) with proper acknowledgment of the journal.

4. No Additional Restrictions

  • The journal cannot apply legal terms or technological measures that restrict others from using the material in ways allowed by the license.

5. Disclaimer

  • The journal is not responsible for how the published content is used by third parties.

  • The opinions expressed in the articles are solely those of the authors.

For more details, visit the Creative Commons License Page:
? https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/