Penentuan Paket Wisata Di Kota Yogyakarta Menggunakan Algoritma Apriori Berdasarkan Data Twitter

Yogyakarta merupakan kota wisata yang banyak dikunjungi oleh wisatawan baik domestik maupun mancanegara. Banyaknya obyek wisata yang dapat dikunjungi di Yogyakarta membuat pemasukan lebih bagi warga sekitar dan pengelola pariwisata di Kota Yogyakarta untuk meningkatkan pelayanan dan fasilitasi diberbagai tempat wisata. Seseorang biasa menggunakan sosial media seperti Twitter untuk mengekspresikan diri. Seseorang cenderung meng-update aktivitasnya dari satu tempat ke tempat lain, dari tweetnya dapat diketahui pola perpindahan seseorang dari satu tempat ke tempat lain. Pada penelitian ini Metode Apriori digunakan untuk mengidentifikasi pola perpindahan seseorang dari satu tempat ke tempat lain melalui tweet berdasarkan aturan asosias yang dihasilkan. Data yang akan diteliti adalah data terkait wisata Yogyakarta pada tanggal 01 November 2016 hingga tanggal 31 Desember 2016. Hasil dari penelitian ini adalah Peta dari semua Nodes yang terbentuk dari semua rules yang didapatkan yang kemudian dapat memberikan saran pembentukan paket wisata di Kota Yogyakarta bagi pengelola pariwisata maupun stakeholder yang terlibat disekitar

Mining Points-of-Interest Association Rules from Geo-tagged Photos

The advent of photo-sharing services results in massive user-generated geo-tagged photos. These photos implicitly and explicitly indicate points-of-interest and their associations. This study aims to combine two data mining techniques: clustering and association rules mining to mine areas of attraction, and their associative patterns. We analyze photos from Flickr in the area of Queensland, Australia, a popular tourist destination hosting the Great Barrier Reef and tropical rain forest. We report interesting experimental results and discuss findings

Preference mining techniques for customer behavior analysis

The thesis has studied a number of critical problems in data mining for customer behavior analysis and has proposed novel techniques for better modeling of the customers’ decision making process, more efficient analysis of their travel behavior, and more effective identification of their emerging preference

Profiling and Grouping Space-time Activity Patterns of Urban Individuals

No abstract