BSINews, Solo — Transformasi digital di sektor pariwisata bukan lagi sekadar tren, melainkan sebuah kebutuhan. Di tengah persaingan platform pemesanan hotel yang semakin ketat, muncul satu pertanyaan penting, apakah sistem rekomendasi yang ada benar-benar mampu memahami kebutuhan individual wisatawan? Pertanyaan inilah yang melatarbelakangi lahirnya riset pengembangan model rekomendasi hotel berbasis machine learning oleh dosen Universitas Bina Sarana Informatika (UBSI) kampus Solo.
Selama ini, banyak sistem rekomendasi akomodasi masih bersifat generik. Rekomendasi umumnya didasarkan pada popularitas, rating, atau promo harga. Padahal, keputusan memilih hotel sering kali dipengaruhi oleh faktor yang lebih kompleks, seperti lama liburan, anggaran perjalanan, jenis pekerjaan, hingga jarak lokasi.
Melalui pendekatan supervised learning, penelitian ini mengolah data dari 290 responden dengan berbagai variabel profil serta preferensi perjalanan. Tiga algoritma klasifikasi diuji dalam penelitian ini, yaitu Decision Tree, Gaussian Naive Bayes, dan Random Forest. Hasilnya menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memberikan performa terbaik dengan tingkat akurasi mendekati 70 persen.
Baca juga: Bangun Personal Branding di LinkedIn, Strategi Fresh Graduate Menembus Perusahaan Multinasional
Namun, temuan penting dari penelitian ini bukan hanya soal angka akurasi. Analisis menunjukkan bahwa lama liburan menjadi faktor paling dominan dalam memengaruhi keputusan menginap. Faktor tersebut kemudian diikuti oleh pekerjaan, besaran biaya liburan, jarak, dan tingkat pendapatan. Hal ini menunjukkan bahwa faktor perjalanan dan ekonomi memiliki pengaruh yang lebih besar dibandingkan variabel demografis seperti usia atau status pernikahan.
Temuan ini menegaskan bahwa sistem rekomendasi hotel tidak cukup hanya berbasis popularitas. Sistem tersebut perlu mampu membaca konteks perjalanan setiap wisatawan.
Peran UBSI Kampus Solo dalam Ekosistem Pariwisata Digital
UBSI sebagai Kampus Digital Kreatif yang berfokus pada teknologi informasi, terus mendorong lahirnya riset terapan yang relevan dengan kebutuhan industri. Pengembangan model rekomendasi hotel berbasis machine learning ini menjadi salah satu bentuk kontribusi nyata kampus dalam mendukung transformasi digital di sektor pariwisata.
Riset semacam ini tidak hanya menghasilkan publikasi ilmiah, tetapi juga membuka peluang implementasi pada berbagai platform pariwisata digital, termasuk di wilayah dengan potensi wisata tinggi seperti Jawa Tengah.
Bagi mahasiswa, penelitian ini juga menjadi laboratorium nyata dalam penerapan kecerdasan buatan di dunia industri. Mereka dapat melihat bahwa algoritma tidak hanya berhenti pada teori di ruang kelas, tetapi juga dapat digunakan sebagai alat strategis untuk memahami perilaku konsumen serta meningkatkan kualitas layanan.
Menuju Rekomendasi yang Lebih Personal dan Adaptif
Jika model seperti ini diintegrasikan secara luas, wisatawan tidak lagi hanya disuguhi daftar hotel populer. Sebaliknya, mereka akan memperoleh rekomendasi yang lebih relevan berdasarkan durasi perjalanan, kemampuan finansial, serta kebutuhan spesifik masing-masing individu.
Inovasi ini menunjukkan bahwa kampus memiliki peran penting dalam membangun ekosistem digital yang lebih cerdas dan manusiawi. Teknologi tidak lagi sekadar alat otomatisasi, tetapi juga menjadi sarana untuk memahami preferensi individu secara lebih presisi.
Baca juga: Bootcamp Ramadan UBSI Kampus Solo Bekali Generasi Muda dengan Skill untuk Masa Depan
UBSI kampus Solo membuktikan bahwa inovasi teknologi tidak harus selalu lahir dari pusat industri besar. Inovasi dapat tumbuh dari ruang kelas, penelitian dosen, serta semangat akademik untuk menjawab berbagai tantangan nyata di masyarakat.
Karena pada akhirnya, transformasi digital dalam pariwisata bukan hanya tentang menciptakan sistem yang pintar, tetapi juga tentang menghadirkan sistem yang mampu memahami manusia.
Oleh : Dr Candra Agustina, Kaprodi Sistem Informasi Akuntansi UBSI Kampus Solo
