IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN MODEL SVM UNTUK PREDIKSI KEPUASAN PENGUNJUNG TAMAN TABEBUYA
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Kepuasan pengunjung terhadap pelayanan sistem informasi wisata di Taman Nasional Bali Barat (TNBB) berdasarkan hasil perhitungan nilai Customer Satisfaction Index (CSI),
Tujuan utama dari penelitian ini adalah menganalisa prediksi mahasiswa berpotensi non- aktif dengan menerapkan teknik klasifikasi data mining dengan algoritma
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan oleh peneliti, maka dapat disimpulkan bahwa kepuasan pelanggan taksi KOSTI dapat diprediksi dan dievaluasi dengan memanfaatkan
4.3 Pengujian Rules Terhadap Data Kepuasan Pelanggan Taksi KOSTI dengan Variabel Data
Indeks kepuasan tersebut berada pada rentang 0,66 – 0,80 yang berarti secara keseluruhan pengunjung ruang terbuka publik segmen 2 merasa puas terhadap
Kesimpulan yang diperoleh dalam penelitian ini adalah Pelayanan berpengaruh signifikan dan positif Terhadap Kepuasan Pengunjung di Taman Anggrek Kota Surabaya yang
Dari Penelitian yang di lakukan ini menunjukan hasil bahwa variable bebas kualitas layanan (X1) dan promosi (X2) berpengaruh positif terhadap kepuasan pengunjung (Y) taman
Metode prediksi yang akan peneliti gunakan adalah metode ARIMA, sebagai perbandingan dari penelitian peramalan jumlah pengunjung wisata taman bermain sebelumnya, dimana metode ARIMA
