Zuhrotu Awalin, 4112320037 (2023) Pemodelan Tingkat Hunian Hotel Dengan Pendekatan Regresi Linier Berganda Dan Feed Forward Neural Network (FFNN). Diploma thesis, UNNES.

	PDF - Published Version Download (695kB)
	PDF - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy
	PDF - Published Version Download (238kB)
	PDF - Published Version Download (223kB)
	PDF - Published Version Download (316kB)
	PDF - Published Version Restricted to Repository staff only Download (559kB) | Request a copy

Abstract

Tingkat hunian hotel adalah indikator kunci dalam mengevaluasi sejauh mana kapasitas akomodasi hotel termanfaatkan, dan juga mencerminkan tingkat minat wisatawan terhadap tujuan wisata tertentu. Tingkat hunian hotel yang tinggi dapat menandakan potensi pertumbuhan ekonomi dalam sektor pariwisata, sementara tingkat hunian yang rendah dapat mengindikasikan tantangan dalam menarik wisatawan atau masalah dalam manajemen hotel. pemodelan tingkat hunian hotel memiliki dampak yang signifikan dalam pengambilan keputusan strategis bagi pemilik hotel, pengelola pariwisata, dan pemerintah daerah yang ingin memajukan industri perhotelan dan pariwisata dengan lebih efektif. Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan performa model Regresi Linier Berganda dan Feed Forward Neural Network (FFNN) dalam memprediksi tingkat hunian hotel. Beberapa faktor yang diduga dapat memengaruhi tingkat hunian hotel antara lain jumlah wisatawan mancanegara dan jumlah wisatawan nusantara. Model yang digunakan adalah Regresi Linier Berganda dan Feed Forward Neural Network (FFNN). Proses estimasi model regresi linier berganda menggunakan regresi OLS. Sedangkan, proses pencarian arsitektur terbaik FFNN menggunakan hyperparameter Gridsearch CV. Analisis dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python. Proses pemilihan model regresi dilakukan dengan menghitung uji

Actions (login required)

View Item