Penerapan Algoritma Apriori Dalam Data Mining Untuk Memprediksi Pola Pengunjung Pada Objek Wisata Taman Pelangi Rumpin Bogor

Muhamad Panji Riyansyah

doi:10.69693/ijmst.v4i3.12893

Authors

Muhamad Panji Riyansyah Universitas Pamulang

DOI:

https://doi.org/10.69693/ijmst.v4i3.12893

Keywords:

Data Mining, Algoritma Apriori, Aturan Asosiasi, Pola Pengunjung, Objek Wisata

Abstract

Sektor pariwisata Indonesia yang semakin kompetitif menuntut pengelola destinasi memahami perilaku pengunjung untuk meningkatkan pengelolaan operasional, pemanfaatan fasilitas, dan strategi pemasaran. Taman Pelangi atau Telaga Pelangi Payang di Rumpin, Bogor, menyediakan berbagai wahana rekreasi keluarga, meliputi kolam pemancingan, ATV, kereta mini, outbound, arena bermain anak, flying fox, kolam renang, dan spot foto. Namun, data transaksi kunjungan belum dimanfaatkan secara optimal sehingga masih terjadi antrean pada wahana populer dan rendahnya pemanfaatan fasilitas lain. Penelitian ini menerapkan algoritma Apriori dalam kerangka Cross-Industry Standard Process for Data Mining untuk mengidentifikasi pola pengunjung melalui association rule mining. Data diperoleh dari kuesioner terhadap 75 pengunjung dan catatan transaksi pengelola. Dataset dibersihkan, ditransformasikan menggunakan one-hot encoding, kemudian diolah dengan Python menggunakan minimum support 10% dan minimum confidence 60%. Analisis menghasilkan 19 aturan asosiasi. Hubungan kuat ditemukan pada Outbound menuju Spot Foto dengan confidence 86,67% dan lift 1,85; Outbound menuju Kolam Pemancingan dengan confidence 80% dan lift 2,14; Kereta Mini menuju Arena Bermain Anak dengan confidence 77,27% dan lift 2,51; serta Outbound menuju ATV dengan confidence 66,67% dan lift 2,94. Tiga pola pengunjung teridentifikasi, yaitu aktivitas berurutan fisik-santai-dokumentasi, kunjungan keluarga, dan kombinasi wahana favorit. Pengujian black box, white box, dan user response menunjukkan sistem berbasis Python dan Streamlit berjalan baik. Temuan ini mendukung penyusunan paket bundling, optimalisasi tata letak dan kapasitas fasilitas, serta promosi wisata yang lebih tepat sasaran.

References

Adam, M. F. S., Putra, B., Puteri, S. I., Fajrissiddiq, A., & Parwati, L. S. (2025). Eksplorasi dan analisis data mining untuk prediksi pola konsumen menggunakan teknik klasifikasi dan clustering. Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer, 4, 10–24.

Chen, J., Becken, S., & Stantic, B. (2022). Assessing destination satisfaction by social media: An innovative approach using importance-performance analysis. Annals of Tourism Research, 93, 103371. https://doi.org/10.1016/j.annals.2022.103371

Gao, J., Peng, P., Lu, F., Claramunt, C., Qiu, P., & Xu, Y. (2024). Mining tourist preferences and decision support via tourism-oriented knowledge graph. Information Processing & Management, 61(1), 103523. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2023.103523

Handayani, P., Latifah, N., & Nugraha, F. (2026). Optimizing hotel room booking patterns using Apriori and FP-Growth methods: A case study at Sapphire Boutique Hotel. Jurnal Teknologi Informasi dan Pendidikan, 19(1), 1193–1207. https://doi.org/10.24036/jtip.v19i1.1113

Hahsler, M. (2023). ARULESPY: Exploring association rules and frequent itemsets in Python. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2305.15263

Hartono. (2024). Research design: Pendekatan kualitatif dan kuantitatif.

Jiang, R., & Dai, B. (2024). Cultural tourism attraction recommendation model based on optimized weighted association rule algorithm. Systems and Soft Computing, 6, 200094. https://doi.org/10.1016/j.sasc.2024.200094

Li, J., Xue, H., Tang, Q., Wang, H., & Gao, T. (2024). SABTR: Semantic analysis-based tourism recommendation. Frontiers in Physics, 12, 1491365. https://doi.org/10.3389/fphy.2024.1491365

Li, T., Liu, F., Chen, X., & Ma, C. (2024). Web log mining techniques to optimize Apriori association rule algorithm in sports data information management. Scientific Reports, 14, 24099. https://doi.org/10.1038/s41598-024-74427-z

Lou, N. (2022). Tourism destination recommendation based on association rule algorithm. Mobile Information Systems, 2022, 9331178. https://doi.org/10.1155/2022/9331178

Muis, A., Syafwan, H., Arfianto, A. Z., Simanjuntak, M. S., Riyandi, A., Trisnawan, A. B., Ramdhan, W., Triana, H., Saputra, M. H., & Handoko, W. (2025). Data mining: Konsep, metode, dan aplikasi. Faaslib Serambi Media.

Muthoharoh, L., Ramdani, A. L., Safitri, I., & Apriyadi, M. D. (2025). Tour recommendation system based on user interest and surrounding facilities in North Sumatera using Simple Multi-Attribute Rating Technique with Dijkstra’s algorithm. EKSAKTA: Journal of Sciences and Data Analysis, 6(1). https://doi.org/10.20885/EKSAKTA.vol6.iss1.art3

Neuts, B. (2024). Identifying cultural tourists via computational text analysis and association rule mining. In Advances in Cultural Tourism Research (pp. 187–201). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-65537-1_12

Putra, R. F., Zebua, R. S. Y., Budiman, B., Rahayu, P. W., Bangsa, M. T. A., Zulfadhilah, M., Choirina, P., Wahyudi, F., & Andiyan, A. (2023). Data mining: Algoritma dan penerapannya. PT Sonpedia Publishing Indonesia.

Rahmanika, A. Y. (2025). Penerapan data mining untuk analisis pola kunjungan pasien menggunakan metode Apriori di Klinik Az Ziva berbasis web [Skripsi, Universitas Kuningan].

Supriyono, L. A., Kusumastuti, S. Y., Hartanto, T., Atika, P. D., Kamil, Z. A., Rustiyana, R., Ginting, E. F., Maylani, I., Meilani, B. D., & Arifiyanti, A. A. (2025). Buku ajar big data dan data mining: Konsep, metodologi, dan aplikasi. PT Sonpedia Publishing Indonesia.

Wang, Q. (2024). Research on the application of bilateral collaborative algorithm in hotel tourism consumption preference recommendation. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 36(11), e8028. https://doi.org/10.1002/cpe.8028

Wang, Z. (2023). Intelligent recommendation model of tourist places based on collaborative filtering and user preferences. Applied Artificial Intelligence, 37(1), 2203574. https://doi.org/10.1080/08839514.2023.2203574

Wibowo, A. W., & Taufik, M. (2025). Sistem rekomendasi wisata Jawa Tengah berdasarkan pola kunjungan wisatawan dengan algoritma Apriori. Journal of Computer Science and Information Technology, 2(4), 438–454. https://doi.org/10.70248/jcsit.v2i4.3052

Xiao, H. (2022). Algorithm of Apriori-based rural tourism driving factors and its system optimization. Mobile Information Systems, 2022, 3380609. https://doi.org/10.1155/2022/3380609