Data Matching Hasil Survei BPS dengan Big Data Terkait Perhotelan di Pulau Jawa & Bali 
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Data Matching Hasil Survei BPS dengan Big Data Terkait Perhotelan di Pulau Jawa & Bali Addiena Noorfirdausi Sabilla Setiadi ( 221709491 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Ibnu Santoso , S.S.T. , M.T Ringkasan — Melalui kegiatan Survei Statistik Jasa Akomodasi Bulanan ( VHTS ) BPS melakukan pengumpulan data / informasi terkait jasa akomodasi yang salah satunya tentang karakteristik hotel di Indonesia. BPS pun sudah melakukan pengembangan big data yang diharapkan hasilnya dapat dimanfaatkan sebagai data pendukung hasil survei BPS , salah satunya untuk survei VHTS ini. Pendekatan big data untuk data perhotelan didapatkan dari jasa akomodasi secara online , salah satunya yaitu situs Agoda. Pengambilan data dilakukan dengan metode web scraping. Setelah dilakukan data preprocessing dan filter data untuk Provinsi Jawa dan Bali saja , dilakukanlah pencocokan data antara hasil scraping dengan data direktori VHTS BPS dan juga data TPK BPS triwulan pertama tahun 2020. Metode pertama yang digunakan adalah kombinasi antara algoritma cosine similarity dengan pembobotan TF-IDF dan model probabilistik N-gram. Lalu metode kedua yang digunakan adalah metode fuzzy string matching dengan variasi levenshtein distance. Metode yang berbeda menghasilkan jumlah data cocok yang berbeda pula. Masing-masing dari metode pencocokan ini juga memiliki kelebihan maupun kekurangan masing-masing. Kata Kunci — data matching , VHTS , big data , akomodasi , TPK. I. LATAR BELAKANG Sektor pariwisata memiliki kontribusi yang cukup besar dan kuat perannya dalam pembangunan nasional serta sebagai penggerak ekonomi masyarakat. Bisnis pariwisata di Indonesia cukup menggembirakan mengingat terdapat potensi destinasi wisata yang cukup banyak , seperti keindahan alam , keragaman , dan keunikan budaya yang terdapat di Indonesia. Salah satu industri pariwisata yang cukup banyak adalah perusahaan / usaha akomodasi atau hotel / penginapan [ 1 ] . Capaian sektor usaha pariwisata pada tahun 2019 lalu dibidang ekonomi berkontribusi untuk PDB nasional sebesar 4,01 % dengan , menghasilkan devisa sebesar Rp 280 triliun , dan berperan dalam penyerapan tenaga kerja sebanyak 13 juta orang [ 2 ] . Selain pembangunan infrastrukturnya sudah jelas lebih kompleks daripada pulau lainnya yang ada di Indonesia , Pulau Bali menjadi opsi selanjutnya untuk analisis kajian terkait akomodasi di Indonesia. Karena seperti yang kita ketahui bahwa Indonesia sangat terkenal dengan keindahan Pulau Dewata Bali sejak dulu kala , sehingga pembangunan infrastruktur di Bali jauh lebih baik dibandingkan dengan pulau lainnya sebagai pulau tujuan wisatawan baik mancanegara maupun domestik. yang mana Pulau Jawa Salah satu faktor penunjang pariwisata ialah sektor perhotelan. Berbagai macam cara juga dilakukan pelaku bisnis perhotelan untuk menarik minat konsumen menginap dihotelnya. Salah satunya dalah dengan melakukan promosi via online , seperti media sosial , online community dan website lainnya yang memungkinkan terjadinya pertukaran informasi dengan mudah dan fleksibel , sehingga dapat mempermudah penjualan jasa penyediaan akomodasi kamar hotel. Salah satu situs travel online yang banyak sudah banyak dikenal masyarakat adalah Agoda.com. Agoda.com adalah salah satu situs perantara pemesanan kamar hotel dengan perkembangan terpesat di seluruh dunia dengan daftar ratusan ribu hotel dan layanan dalam 38 bahasa yang berbeda [ 3 ] . Informasi mengenai jasa akomodasi dari situs travel online tersebut dapat dikumpulkan sehingga dapat menghasilkan angka yang memberikan informasi terkait kondisi dan fenomena yang terjadi di suatu wilayah terkait. Pengumpulan data dari situs web biasanya menggunakan metode web scraping atau web crawling. suatu Dikarenakan saat ini merupakan era dari big data , dengan karakteristik data dengan volume besar , bervariasi , perubahan yang sangat cepat , dan kredibilitas yang butuh verifikasi lebih lanjut. Oleh karenanya big data cenderung tidak terstruktur , sehingga perlu pengolahan untuk mendapatkan informasi yang bermanfaat dari data besar tersebut. Perkembangan teknologi pada revolusi industri 4.0 ini telah mengubah internet menjadi pusat informasi dengan berbagai macam data dari beragam sumber. Hal ini menggiring big data menjadi salah satu alternatif pengumpulan data selain menggunakan metode konvensional seperti sensus dan survei. Berdasarkan Undang-Undang Nomor 16 Tahun 1997 tentang statistik , dalam penyelenggaraan pemerintahan , lembaga yang memiliki wewenang dan tugas sebagai penyedia data statistik dasar dan sektoral di Indonesia adalah Badan Pusat Statistik atau BPS. BPS selaku lembaga nasional penyedia statistik ofisial memiliki kewenangan dan tanggung jawab dalam melakukan pendataan , seperti dalam pelaksanaan sensus dan survei di Indonesia. Salah satu statistik yang disusun oleh BPS adalah Statistik Jasa Akomodasi. Dalam pengumpulan data terkait Statistik Jasa Akomodasi ini BPS melakukan kegiatan survei bulanan untuk hotel berbintang , serta survei tahunan untuk hotel berbintang dan tidak berbintang. Tujuan dari kegiatan survei ini adalah untuk mengumpulkan data tingkat penghunian kamar hotel / akomodasi , rata-rata lamanya tamu menginap , dan jumlah tamu yang yang menginap di hotel / akomodasi. Data / informasi landasan perencanaan dan evaluasi , baik oleh instansi pemerintah ini diharapkan dapat dijadikan 1 / 8 maupun swasta , untuk menentukan kebijakan terkait usaha tersebut [ 1 ] . Tingkat Penghunian Kamar ( TPK ) hotel adalah persentase perbandingan antara banyaknya malam kamar yang terpakai dengan banyaknya malam kamar yang tersedia yang berguna untuk memberikan gambaran berapa persen kamar yang tersedia pada akomodasi terisi oleh tamu yang menginap dalam suatu waktu tertentu dan menunjukkan apakah suatu akomodasi diminati oleh pengunjung atau tidak [ 4 ] , sehingga dapat dilihat apakah di suatu daerah masih kurang keberadaan akomodasi atau tidak untuk memenuhi kebutuhan masyarakat ( wisatawan ) . Perkembangan Tingkat Penghunian Kamar pada Hotel Berbintang di Indonesia Periode Tahun 2015-2020 70 60 50 40 30 20 10 0 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Gambar 1. Perkembangan TPK hotel di Indonesia tahun 2015-2020 Perkembangan TPK hotel berbintang di Indonesia selama lima tahun terkahir memiliki pola musiman yang hampir sama , dimana akan meningkat di masa liburan dan akan menurun di masa hari kerja biasa. Namun mulai pada saat pandemi Covid- 19 mulai mewabah , TPK hotel berbintang di Indonesia mengalami penurunan drastis dimana dari bulan Februari 2020 pada saat sebelum pandemi sampai dengan Juni 2020 , terjadi penurunan nilai TPK sebesar 29.52 poin. Selain itu , BPS memiliki beberapa isu di dalam proses pengumpulan data yang disebabkan keterbatasan constraint waktu , tenaga , dan biaya serta kerangka sampel yang belum tersedia. Salah satu solusi yang dapat digunakan untuk mengatasi permasalahan ini adalah dengan memanfaatkan big data [ 5 ] . BPS terutama subdit Pengembangan Model Statistik ( PMS ) telah melakukan kajian terhadap potensi implementasi big data yang dapat diterapkan untuk keperluan official statistics seperti pemanfaatan data twitter untuk melihat pola komuter , penggunaan data MPD , dan penerapan metode crowdsourcing untuk melakukan nowcasting harga pangan [ 6 ] . Salah satunya adalah untuk pengumpulan data Statistik Jasa Akomodasi Perhotel melalui kegiatan VHTS yang telah disebutkan sebelumnya , karena proses pengumpulan data melalui survei VHTS ini masih menggunakan kuesioner cetak juga memerlukan lebih. BPS sebelumnya telah memanfaatkan big data sebagai salah satu sumber alternatif data. tenaga dan biaya yang Namun disini karena big data memiliki ukuran data yang besar dan tidak terstruktur , maka sebelum dianalisis lebih digunakan lanjut , pengolahannya dalam perlu Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik metode / algoritma yang disesuaikan dengan kebutuhan dan efisien dalam menangani data berukuran besar. Perlu pula dilakukan kajian lebih lanjut dan mendalam untuk pembuatan model penunjang pengolahan big data yang diharapkan dapat menghasilkan data yang layak untuk didiseminasikan ke khalayak umum nantinya. II. TUJUAN PENELITIAN Penelitian ini memiliki tujuan untuk bisa melakukan pemrosesan dan pencocokan dataset hasil scraping situs Agoda dengan data direktori VHTS milik BPS dan data TPK triwulan pertama di tahun 2020 milik BPS. Metode pencocokan yang digunakan adalah metode cosine similarity dan metode fuzzy string matching. Penggunaan dua metode pencocokan yang berbeda dilakukan untuk mengetahui metode mana yang jauh lebih baik dalam menangani pencocokan big data dengan data direktori milik BPS untuk menghasilkan data statistik ofisial yamg akurat dengan kredibilitas yang baik. Setelah dilakukan proses matching / pencocokan data dan didapatkan data yang bersesuaian antara data hasil scraping big data dari situs Agoda dengan data direktori VHTS BPS , selanjutnya akan dilakukan analisis kesesuaian tingkat okupansi hotel dari data Agoda dengan data TPK hasil VHTS BPS. jauh perbedaan dari kedua Perbandingan ini dilakukan dengan tujuan untuk melihat jenis metode seberapa pengumpulan data tersebut sehingga dapat dilihat dan dipertimbangkan apakah untuk kedepannya big data dapat dimanfaatkan sebagai data pendukung dalam pengumpulan data / informasi terkait statistik perhotelan. III. PENELITIAN TERKAIT Sebelumnya sudah pernah ada studi terkait data matching jasa akomodasi ini yang dilakukan oleh Putra dan Wulandari dengan judul Using Big data for Accommodation Statistics : A New Challenge in Producing Tourism Statistics. Namun penelitian ini terbatas hanya dilakukan pada provinsi Bali saja. Oleh karena itu untuk penelitian kali ini diperluas menjadi untuk Pulau Jawa dan Bali. Selain itu terdapat salah satu studi terkait lainnya yang membahas tentang ekstraksi data web dari tripadvisor sebagai pendukung pengembangan indikator pariwisata di Minas Gerais oleh Oliveira dan Porto. Adapun untuk , metode pencocokan yang akan digunakan yaitu metode cosine similarity dengan pembobotan TF-IDF serta model probabilistik N-gram dan juga metode fuzzy string matching dengan variasi levenshtein distance , beberapa literatur penelitian yang sudah ada mengenai data matching menggunakan beberapa metode tersebut adalah sebagai berikut : TABEL I TABEL LITERATUR PENELITIAN TERKAIT No Judul 1. Using Big data for Accommodation Statistics : A Penulis , Publikasi Putra , Amanda P. dan Wulandari , Heny. Using Tertulis Komentar The future work will involve various web Berarti big data dapat dimanfaatkan sebagai data 2 / 8 New Challenge in Producing Tourism Statistics 2. Extracting Web Data from Tripadvisor as a Support for Tourism Indicators Development in Minas Gerais Big data for Accommodation Statistics : A New Challenge in Producing Tourism Statistics. ( 2018 ) . Closing the gaps in economic statistics for sustainable development. Oliveira , R. Almeida de dan Porto , R. M. A. B. ( 2016 ) . Global Forum On Tourism Statistics. 2016. 3. Penerapan Cosine similarity dan Pembobotan TF-IDF untuk Mendeteksi Kemiripan Dokumen Riyani , A. , Naf’an , Muhammad Z. , dan Burhanuddin , A. ( 2019 ) . Jurnal Linguistik Komputasional ( JLK ) , Vol. 2 , No. 1 , Maret 2019. 4. Penerapan Algoritma Cosine similarity dan Pembobotan TF-IDF pada Sistem Klasifikasi Dokumen Skripsi Wahyuni , Rizki T. , Prastiyanto , D. , dan Supraptono , E. ( 2017 ) . Jurnal Teknik Elektro Vol. 9 No. 1 , Januari - Juni 2017. 5. Penerapan Fuzzy string matching pada Aplikasi Pencarian Tugas Akhir Mahasiswa Jurusan Sistem Gurning , Ardi I. A. , Zarnelly. , dan Adawiyah , A. ( 2016 ) . Jurnal Rekayasa dan Manajemen Sistem sites and various web scraping tools to collect data in question. pendukung dalam pengumpulan data / informasi terkait statistik salah satunya terkait perhotelan. It also enables methodologies that can extract this data and transform them into information of the utmost importance to help public and private managers in decision making. Dari hasil pengujian dan analisis maka dapat disimpulkan dalam penelitian ini adalah algoritma cosine similarity dan pembobotan TF-IDF telah berhasil mendeteksi kemiripan suatu dokumen. Kesalahan klasifikasi yang sering terjadi adalah karena terdapat beberapa kata yang sama dengan kata kunci , sehingga sistem memilih nilai tertinggi dari perhitungan cosine similarity yang ada. Algoritma Levenshtein distance dapat menampilkan hasil pencarian untuk judul tugas akhir Dari pernyataan ini , memungkinkan bahwa ekstraksi big data memungkinkan sebagai salah satu penunjang dalam pengambilan keputusan terkait. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma cosine similarity dan pembobotan TF-IDF dapat digunakan dalam proses pencocokan data. Hal ini menunjukkan bahwa sebelum dilakukan penghitungan cosine similarity perlu dikaji lebih lanjut apa yang harus dilakukan untuk menghindari kesalahan hasil. Dari pernyataan ini maka dapat diketahui bahwa algoritma levenshtein distance dapat Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Informasi Berbasis Web Informasi , Vol. 2 , No. 1 , Februari 2016 6. Algoritma Fuzzy string matching untuk Pencocokan String Dirgandhavi , Naufal A. ( 2019 ) . Makalah IF2211 Strategi Algoritma , Semester II Tahun 2018 / 2019. yang mendekati dengan judul tugas akhir yang diketikkan. Levensthein distance sejauh ini menutupi kesalahan yang dapat diperbuat oleh algoritma lainnya pada banyak kasus. digunakan untuk proses data matching. Pernyataan ini menunjukkan bahwa metode pencocokan string dengan algoritma levenshtein distance bisa menjadi salah satu solusi yang digunakan. Gambar 2. Peta literatur metode cosine similarity , TF-IDF , dan N-gram Bagian Pada penelitian IV. METODE PENELITIAN terdapat dua data yang ini digunakan dan keduanya merupakan data sekunder , dimana data pertama merupakan data direktori beserta raw data VHTS BPS dan data kedua merupakan data hasil scraping situs web Agoda untuk beberapa provinsi di Indonesia selama tahun 2020 oleh subdit PMS BPS terkait kajian big data yang sedang dilakukan. Dari kedua dataset tersebut , dipilah dan diambil data untuk Provinsi Jawa dan Bali saja. Pengolahan data diawali dengan data preprocessing baik pada data BPS maupun data hasil scraping. Pertama dilakukan pemilihan variabel yang akan digunakan dari data hasil scraping , yaitu variabel :  tanggal  city  name  province  address  okupansi  area Lalu pada data hasil scraping yang awalnya memiliki 5.681.133 record data dilakukan data cleaning untuk menghilangkan data duplikat dari masing-masing akomodasi menggunakan modul pandas dan numpy pada Python. Lalu untuk data direktori BPS diambil variabel :  nama_komersial  kode_kabkot  alamat  kode_prov Lalu , untuk raw data VHTS diambil variabel : nama_komersial  alamat  kode_kabkot  kode_prov  TPK Dari data BPS tersebut dilakukan data converting antara kode wilayah kabupaten / kota dan provinsi dengan nama 3 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik wilayah masing-masing menggunakan library dplyr pada Rstudio. Setelah itu , untuk data hasil scraping yang sudah melalui preprocessing , dibagi lagi menjadi dua dataset berbeda , dimana dataset pertama berisi variabel :  name  city  address  province Lalu dataset kedua berisi variabel :  tanggal  city  name  province  address  okupansi  area  area Untuk dataset kedua ini hanya diambil data periode 1 Januari 2020 sampai dengan 31 Maret 2020 dikarenakan raw data VHTS yang menyertakan nilai TPK yang diberikan hanya untuk periode sampai dengan bulan Maret 2020 ( triwulan pertama 2020 ) . Dataset pertama akan digunakan untuk matching dengan data direktori dan dataset kedua akan digunakan untuk matching dengan data TPK hasil VHTS. Lalu dilakukan pemeriksaan ulang untuk melihat apakah masih terdapat data duplikat dari masing-masing dataset hasil scraping. Penghilangan data duplikat ini menggunakan cara sorting data berdasarkan tanggal yang nantinya akan diambil data dilakukan akhir drop.duplicate pada Python berdasarkan subset name , area , city , dan province. Hal ini dilakukan dengan asumsi bahwa dalam satu area , kota , dan provinsi yang sama , tidak ada hotel dengan nama yang sama. scraping paling yang lalu Selanjutnya memasuki proses matching data menggunakan dua metode berbeda , yaitu metode cosine similarity dengan pembobotan TF-IDF serta model probabilistik N-gram dan metode fuzzy string matching. ( 1 ) Cosine similarity , TF-IDF , N-gram Untuk penggunaan metode ini digunakan beberapa modul yang ada pada Python , yaitu :  pandas  re  numpy  TfidfVectorizer  csr_matrix  sparse_dot_topn.sparse_dot_topn Dilakukan pembagian kalimat tiap record data menjadi token dengan menghapus semua karakter khusus , tanda baca dan karakter tunggal dan menggunakan model probabilistik N-gram yang secara matematis dituliskan seperti berikut : ( ) ( 1 ) Nilai N yang digunakan adalah N=15 dimana penggunaan N yang semakin besar diharapkan dapat menangkap informasi yang lebih kontekstual dibandingkan dengan jumlah N yang lebih kecil , sehingga untuk penelitian ini masing-masing data record akan dipisahkan menjadi 15 huruf yang beberapa diantaranya seperti di bawah ini : Gambar 3. Beberapa hasil vektor kata dengan N-gram Setelah didapatkan vektor kata hasil dari N-gram , maka dilakukan pembobotan TF-IDF untuk masing-masing vektor kata dengan mengubahnya menjadi matriks fitur TF-IDF. TF-IDF sendiri merupakan salah satu metode pengambilan informasi dan text mining dengan menghitung berapa kali sebuah kata muncul dalam suatu dokumen dibagi dengan jumlah total kata dalam dokumen tersebut dan menghitung logaritma jumlah dokumen dalam korpus dibagi dengan jumlah dokumen di mana sebuah kata tertentu muncul untuk mengukur seberapa sering sebuah kata / istilah muncul dan seberapa penting sebuah kata tersebut dalam suatu dokumen tersebut. Secara matematis pembobotan TF-IDF dapat dituliskan seperti berikut : ( ) ( ) ( ( ) ) ( ) dioptimalkan Fitur TF-IDF ini menghasilkan matriks nilai TF-IDF untuk masing-masing vektor yang sebelumnya sudah didapatkan. Matriks nilai TF-IDF ini dibentuk menjadi matriks CSR untuk menghitung kemiripan antara dua vektor nilai TF-IDF dengan metode cosine similarity yang telah dengan menggunakan modul sparse_dot_topn. Cosine similarity adalah metode untuk mengukur kesamaan teks dengan mengukur kosinus sudut antara dua vektor berdimensi-n yang diproyeksikan dalam ruang multi-dimensi , dengan nilai hasilnya berkisar antara 0 sampai dengan 1 , dimana :  Mendekati 1 berarti lebih banyak kesamaannya.  Mendekati 0 berarti lebih sedikit kesamaannya. Penghitungan cosine similarity secara matematis dapat dituliskan menjadi : ( ) ‖ ‖‖ ‖ ∑ ( ) √∑ √∑ Setelah itu bongkar dan kembalikan matriks yang didapatkan sebagai hasil dari penghitungan cosine similarity sebelumnya , lalu simpan data yang cocok ke dalam dataframe dengan dan kemiripan > 0,5. diambil yang baru data 4 / 8 Berikut gambaran tahapan-tahapan dari proses data matching diatas secara umum. Gambar 4. Alur proses pencocokan data dengan cosine similarity ( 2 ) Fuzzy string matching Fuzzy string matching adalah salah satu metode pencarian dan pencocokan string menggunakan proses pendekatan terhadap pola dari string yang dicari. Dilakukan pencarian terhadap string yang sama dan juga string yang mendekati dengan string lain dan dikumpulkan dalam sebuah kerangka data penampung atau kamus. Fuzzy string matching yang digunakan kali ini adalah metode fuzzy dengan variasi levenshtein distance menggunakan modul yang sudah ada pada Python. Untuk penggunaan metode ini digunakan beberapa modul yang ada pada Python , yaitu :  pandas  re  numpy  fuzzywuzzy Levenshtein distance atau jarak levenshtein sendiri merupakan metrik untuk mengukur perbedaan antara dua barisan. Atau mudahnya , jarak levenshtein antara dua kata adalah jumlah minimum perubahan karakter ( penyisipan , penghapusan , atau penggantian ) yang diperlukan untuk mengubah satu kata menjadi kata lainnya [ 8 ] . Setelah dilakukan impor kerangka data yang akan dicocokkan , maka dilakukan converting kolom variabel yang menjadi kunci untuk pencocokan dari kedua dataframe ke dalam daftar. Variabel kunci yang dgunakan yaitu area / daerah , nama gabungan kabupaten / kota , dan provinsi. akomodasi , antara Lalu dibuat fungsi yang akan mengambil istilah ( variabel kunci ) , daftar istilah ( daftar variabel kunci ) , dan skor kesamaan minimum ( min_score ) untuk mengembalikan kecocokan dari fungsi fuzz.ratio ( ) . Setelah itu dibuat fungsi perulangan untuk membuat daftar tupel dengan nilai pertama adalah nama dari kerangka data pertama ( variabel yang akan diganti ) dan nama dari kerangka data kedua ( variabel pengganti ) . Lalu daftar tupel ini digabungkan menjadi sebuah kamus seperti beberapa contoh berikut ini : { 'CV. GREN HOTEL 1 JALAN JEND SUDIRMAN NO 19 TEGAL KOTA TEGAL JAWA TENGAH ' : 'GREN HOTEL TEGAL JENDRAL SUDIRMAN NO.17 TEGAL TEGAL JAWA TENGAH ' , 'NUANSA BALI HOTEL 2 JALAN RAYA KARANG BOLONG KM 133,5 SERANG BANTEN ' : 'NUANSA BALI HOTEL ANYER JALAN RAYA KARANG BOLONG KM 133.5 CIKONENG ANYER BANTEN ' , ... Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 'BUTIK CAPSULE HOSTEL WR SUPRATMAN NO 2 L MALANG CENTER MALANG INDONESIA KOTA MALANG JAWA TIMUR ' : 'BUTIK CAPSULE HOSTEL JALAN WR. SUPRATMAN NO.2 L MALANG CENTER MALANG JAWA TIMUR ' } Setelah didapatkan sebuah kamus yang berisi variabel yang akan diganti dan variabel pengganti seperti diatas , maka kamus ini akan digunakan untuk mengganti variabel kunci dari kerangka data pertama dengan nilai di kolom variabel kunci untuk kerangka data kedua. Berikut gambaran tahapan-tahapan dari proses data matching diatas secara umum. Gambar 5. Alur proses pencocokan data dengan fuzzy string matching V. KERANGKA PIKIR Awal mula penelitian ini berasal dari salah satu project pembuatan dashboard dari subdit PMS tentang jasa akomodasi terkait perhotelan. Saat ini yang dibutuhkan adalah metode matching yang sesuai untuk digunakan pada data akomodasi hasil web scraping dengan data direktori milik BPS yang nantinya bisa diimplementasikan pada dashboard tersebut untuk melihat sejauh mana kesesuaian TPK antara hasil pendekatan big data dengan data yang dimiliki oleh BPS. Salah satu masalah yang sedang dihadapi oleh BPS saat ini dalam pengumpulan data adalah dengan metode konvensional seperti survei dan sensus yang membutuhkan waktu , tenaga , dan biaya lebih besar dibandingkan dengan pengumpulan data dengan metode lain , masih besar peluangnya data yang terkumpul kurang maksimal. Salah satunya ketika terjadi nonresponse maka akan membuat data menjadi tidak lengkap , sehingga diperlukan sumber lain untuk bisa melengkapi data yang dibutuhkan. Oleh karena itu , saat ini BPS sedang berusaha mengembangkan metode pengumpulan data dengan melakukan pendekatan data dari big data. Meskipun datanya terbarukan dalam waktu yang singkat , big data dengan volume data yang besar dan cenderung tidak terstruktur karena untuk beberapa variabel masih berupa kode atau bahkan pengisian variabelnya tidak sesuai , memerlukan pengolahan sedemikian rupa untuk bisa menghasilkan informasi yang kredibilitasnya bisa dipertanggungjawabkan dengan keadaan realitanya. Oleh karena itu , maka dilakukan pencocokan data antara hasil big data dengan data BPS. Karena hanya BPS selaku badan statistik nasional yang dapat mengeluarkan data statistik resmi , maka data BPS digunakan sebagai benchmark dalam pencocokan data dalam penelitian ini. Berikut ini merupakan gambaran umum pemikiran yang digunakan dalam penelitian ini. terkait alur 5 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik TABEL II TABEL HASIL PENCOCOKAN DIREKTORI DENGAN METODE PERTAMA Nama Akomodasi Alamat Akomodasi Scraping Direktori GRAHA HOTEL SRAGEN GRAHA HOTEL OYO 1240 HOTEL PANTAI JAYA ADEM AYEM PENGINAP AN POERI DEVATA RESORT HOTEL POERI DEVATA RESORT HOTEL BALI BULE HOMEST AY BELONG BUNTER HOME STAY Scraping JALAN W R SUPRATMAN NO 145 SRAGEN TENGAH 127 JALAN KIDANG PANANJUNG NO 127 PANGANDAR AN JAWA BARAT PANGANDAR AN KLURAK TAMAN MARTANI PRAMBANAN KALASAN JALAN PANTAI PADANG PADANG ULUWATU ... BALI RICH VILLA BALI RICH VILLA JALAN DR SOETOMO NO 28 BALI BREEZZ HOTEL BALI BREEZZ HOTEL JALAN PANTAI SARI NO 23 LE MERIDIE N BALI JIMBARA N HARD ROCK HOTEL BALI DREAM JIMBARA N LE MERIDIEN BALI JIMBARAN HARD ROCK HOTEL BALI DREAM JIMBARAN JALAN BUKIT PERMAI JALAN PANTAI BANJAR PANDE MAS ULUWATU II TAMAN MULIA JALAN ARWANA 88 Direktori JL WR SUPRATMAN NO 145 SRAGEN TENGAH SRAGEN JAWA TENGAH JALAN HANJATAN NO 1 RT 003 RW 001 PANTAI TIMUR PANGANDARA N PANGANDARA N JAWA BARAT KLURAK TAMANMART ANI KALASAN SLEMAN TILP 0274 496453 SLEMAN DI YOGYAKARTA JALAN PANTAI PADANG PADANG BADUNG BALI JALAN DR SOETOMO NO 28 TUBAN TUBAN JAWA TIMUR JALAN PANTAI SARI NO 23 JIMBARAN BADUNG BALI JALAN BUKIT PERMAI JIMBARAN BADUNG BALI JALAN PANTAI BANJAR PANDE MAS KUTA BADUNG BALI ULUWATU II TAMAN MULIA JALAN ARWANA 88 JIMBARAN BADUNG BALI Gambar 6. Kerangka pikir penelitian VI. HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil cleaning dari data scraping sebanyak 21.323 record data akomodasi penginapan di Pulau Jawa dan Bali selama tahun 2020 yang dicocokkan dengan data direktori VHTS BPS tahun 2020 yang sebanyak 5.288 record data menggunakan metode kombinasi antara algoritma cosine similarity dan model probabilistik N-gram , diperoleh jumlah data yang cocok adalah sebanyak 690 record data dengan menggunakan nilai similaritas minimum 0,200 dihasilkan rata-rata nilai similaritasnya adalah 0,30 secara keseluruhan. pembobotan TF-IDF dengan Similarit as 0,200 0,201 0,201 0,201 0,629 0,639 0,646 0,669 0,707 Gambar 7. Diagram venn jumlah data yang cocok dengan metode pertama Dari sebanyak 690 record data hasil pencocokan , didapatkan nilai similaritas / kemiripan sebesar 0,200 untuk terendah dan nilai data cocok dengan nilai similaritas similaritas / kemiripan sebesar 0,707 untuk data cocok dengan nilai similaritas tertinggi. Berikut beberapa data hasil pencocokannya : Dari tabel II diatas , terlihat bahwa dengan nilai similaritas minimum sebesar 0,200 sudah didapatkan data yang cocok dan sesuai. Namun kendala masih terjadi ditengah hasil pencocokan , dimana terjadi mismatching pada data record selanjutnya yang mana padahal nilai similaritasnya lebih tinggi daripada nilai similaritas data record sebelumnya. Hal ini kemungkinan terjadi karena beberapa penulisan baik nama akomodasi maupun alamat akomodasi yang kurang lengkap antara data hasil scraping ataupun data direktori milik 6 / 8 BPS. Dan juga bisa dikarenakan metode kombinasi antara algoritma cosine similarity dengan pembobotan TF-IDF dan model probabilistik N-gram belum cukup baik dalam mengatasi kendala tersebut. Sehingga pencocokan hanya terjadi pada variabel yang umum saja seperti nama jalan / daerah / kabupaten-kota / provinsi saja. Lalu masih dengan kerangka data yang sama , yaitu data hasil cleaning dari data scraping sebanyak 21.323 record data akomodasi penginapan di Pulau Jawa dan Bali selama tahun 2020 yang dicocokkan dengan data direktori VHTS BPS tahun 2020 yang sebanyak 5.288 record data menggunakan metode fuzzy string matching dengan variasi levensthein distance , diperoleh jumlah data yang cocok antara data hasil scraping dengan data direktori BPS adalah sebanyak 811 record data dengan tingkat kecocokan minimal yang digunakan untuk menyusun kamusnya adalah sebesar 80 % . Sehingga dapat dikatakan tingkat kecocokan ≥80 % maka fungsi levenshtein distance pada modul fuzzywuzzy akan menampilan variabel pengganti yang akan disimpan di kamus tanpa mengubah kriteria bagaimana variabel tersebut akan ditampilkan. jika ditemukan Gambar 8. Diagram venn jumlah data yang cocok dengan metode kedua Dari sebanyak 811 record data hasil pencocokan , hampir semua sudah bersesuaian antara data hasil scraping dengan data direktori milik BPS. Berikut beberapa data hasil pencocokannya : TABEL HASIL PENCOCOKAN DIREKTORI DENGAN METODE KEDUA Alamat Akomodasi Nama Akomodasi TABEL III Scraping 3 PRINCESS BOUTIQUE HOTEL & SPA Direktori 3 PRINCESS BOUTIQUE HOTELSPA HOTEL 88 EMBONG MALANG 88 EMBONG MALANG Scraping JALAN ULUWATU I NO. 999X EMBONG MALANG 84 STREET ADYA NALENDRA BOUTIQUE HOTEL ADYA NALENDRA HOTEL JALAN TRI MARGO KULON 9A Direktori JALAN ULUWATU NO 999 BADUNG BALI JALAN EMBONG MALANG 84 SURABAYA KOTA SURABAYA JAWA TIMUR JALAN TRIMARGO KULON NO 94 YOGYAKARTA Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik ... SUKAJADI HOTEL ZEST SUKAJADI HOTEL JALAN SUKAJADI 176 ZIZZ CONVENTION HOTEL ZIZZ CONVENTION HOTEL ZODIAK AT SUTAMI HOTEL ZODIAK SUTAMI HOTEL JALAN MUDUTAKI V NO. 2 TEGAL JAYA DALUNG JALAN PROF DR IR SUTAMI NO.133 KOTA YOGYAKARTA DI YOGYAKARTA JALAN SUKAJADI NO 16 BANDUNG KOTA BANDUNG JAWA BARAT JALAN MUDUTAKI IV TEGAL JAYA DALUNG BADUNG BALI JALAN SUTAMI NO 133 KOTA BANDUNG JAWA BARAT Namun dapat terlihat pula bahwa ternyata masih terdapat beberapa mismatching data yang terjadi namun tidak separah pada metode sebelumnya. Kebanyakan mismacthing ini terjadi pada variabel alamat , karena ternyata terdapat beberapa alamat yang kurang sesuai antara data hasil scraping dengan data direktori BPS. ini bisa levenshtein distance mendapatkan nilai kecocokan yang lebih tinggi untuk variabel nama akomodasi ataupun alamat akomodasi secara umum , hampir mirip dengan kasus metode sebelumnya. Namun disini hasil yang diberikan lebih baik dilihat dari segi kecocokan nama akomodasinya. jadi dikarenakan algoritma Hal Setelah dilakukan pencocokan data dengan direktori , maka dilakukan pencocokan data dengan data TPK VHTS milik BPS. Secara umum prosesnya hampir sama dengan proses pencocokan dengan direktori , namun kali ini data yang digunakan merupakan data hasil scraping dan VHTS triwulan pertama di tahun 2020. Namun untuk data di bulan Januari 2020 tidak dapat dilakukan pencocokan karena tidak ada data dari hasil scraping selama bulan Januari 2020. Oleh karenanya pencocokan hanya dapat dilakukan pada bulan Februari dan Maret 2020. TABEL IV TABEL HASIL PENCOCOKAN TPK DENGAN METODE BERBEDA Periode Data Januari 2020 Februari 2020 Maret 2020 Hasil Pencocokan dengan Metode Cosine Similarity - 228 168 Fuzzy string matching - 285 211 Dari hasil pencocokan data TPK , didapatkan data hotel yang bersesuaian antara data hasil scraping dan VHTS triwulan pertama di tahun 2020 seperti pada tabel diatas. Hasil yang berbeda di tiap bulannya ini dikarenakan di setiap bulannya belum tentu hotel yang sama datanya akan selalu tersedia. Sehingga didapatkan hasil yang berbeda-beda di tiap bulannya seperti diatas. 7 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik metode seperti penambahan algoritma pencocokan string yang lainnya. Sedangkan secara keseluruhan untuk pencocokan data TPK , baik dari metode pertama dan kedua sama-sama memberikan hasil yang tidak jauh berbeda , yaitu rata-rata selisih / perbedaan TPK antara data hasil web scraping Agoda dengan data TPK VHTS milik BPS bernilai > 30 poin. Nilai perbedaan ini lumayan tinggi , sehingga dapat dikatakan terdapat perbedaan yang lumayan tinggi pula untuk masing- masing nilai TPK antara data hasil web scraping Agoda dengan data TPK VHTS milik BPS. Hal ini menjadikan pendekatan big data dalam membantu pemenuhan data ofisial statistik alangkah lebih baiknya untuk dikaji lebih mendalam lagi , untuk melihat faktor apa saja yang perlu dibenahi terkait perbedaan nilai yang lumayan besar dari kedua sumber berbeda ini. DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] BPS. ( 2017 , 1 ) Survei Statistik Jasa Akomodasi Bulanan ( VHTS ) , 2017 [ Online ] . Available : https : / / sirusa.bps.go.id / sirusa / index.php / dasar / view ? kd=1544 & th=2017. ( 2019 , 1 ) Sepanjang 2019 , devisa sektor [ Online ] . Available : pariwisata mencapai Rp https : / / nasional.kontan.co.id / news / sepanjang-2019-devisa-sektor- pariwisata-mencapai-rp-280-triliun [ 2 ] Nasional.kontan.co.id. triliun 280 [ 3 ] Puspitasari , Gina , Analisis Pengaruh Online Review Terhadap Penjualan Kamar Hotel di Kota Bandung dalam Situs Agoda.Com. 2015. [ 4 ] BPS. ( 2017 , 1 ) . Metadata Indikator : Tingkat Penghunian Kamar ( TPK ) Available : [ Online ] . Hotel https : / / sirusa.bps.go.id / sirusa / index.php / indikator / 60 [ 5 ] Annisa , C. F. , Pramana , S. Pemanfaatan Data Google Maps dalam Analisis Potensi Usaha Sektor Penyedia Makan Minum. Jakarta. 2020. [ 6 ] Setia Pramana , B. Y. ( 2017 ) . Big data for Government Policy : Potential Implementations of BigData for Official Statistics in Indonesia. Jakarta : IEEE. [ 7 ] Putra , Amanda P. dan Wulandari , Heny. Using Big data for Accommodation Statistics : A New Challenge in Producing Tourism Statistics. ( 2018 ) . Asia–Pacific Economic Statistics Week 2018 : Closing the gaps in economic statistics for sustainable development Jarak [ Online ] . Available : [ 8 ] Wikipedia. Levenshtein https : / / id.wikipedia.org / wiki / Jarak_Levenshtein ( 2021 ) . TABEL V TABEL SELISIH HASIL PENCOCOKAN TPK DENGAN METODE BERBEDA Periode Data Januari 2020 Februari 2020 Maret 2020 Rata-rata Selisih Hasil Pencocokan Dengan Metode Cosine Similarity - 34,684 33,569 Fuzzy string matching - 39,837 37,952 Lalu dari masing-masing data hotel yang bersesuaian sebelumnya , dihitunglah perbedaan TPK / okupansi antara data hasil scraping dan VHTS triwulan pertama di tahun 2020. Secara rata-rata di bulan Februari 2020 perbedaan / selisih TPK yang terjadi antara data hasil scraping dan VHTS milik BPS adalah sebesar 34,684 % dari metode pertama dan 39,837 % dari metode kedua. Selanjutnya rata-rata perbedaan / selisih TPK di bulan Maret 2020 yang terjadi antara data hasil scraping dan VHTS milik BPS adalah sebesar 33,569 % dari metode pertama dan 37,952 % dari metode kedua. Secara keseluruhan , perbedaan atau selisih nilai TPK yang terjadi antara data hasil scraping dan VHTS milik BPS mencapai > 30 poin. Hal ini pastinya berpengaruh cukup signifikan jika akan dilakukan analisis lanjutan terkait data hasil scraping guna menjadikannya data penunjang untuk menghasilkan data statistik ofisial. VII. PENUTUP Berdasarkan hasil uji coba implementasi metode pertama yaitu algoritma cosine similarity dengan pembobotan TF-IDF dan model probabilistik N-gram lalu metode kedua yaitu fuzzy string matching dengan variasi algoritma levenshtein distance , dapat diambil kesimpulan bahwa dari kedua metode terdapat kekurangan dan kelebihan masing-masing. Dari segi waktu pemrosesan / eksekusi algoritma , metode pertama jauh lebih cepat dibandingkan metode kedua , dimana ketika metode fuzzy string matching dengan variasi algoritma levenshtein distance memerlukan waktu ±20-25 menit , metode cosine similarity dengan pembobotan TF-IDF dan model probabilistik N-gram hanya memerlukan waktu ±3-5 menit saja , sehingga sangat menghemat waktu. Lalu jika dari segi data hasil pencocokan yang dihasilkan , sebenarnya antara kedua metode ini hampir sama , namun metode fuzzy string matching dengan variasi algoritma levenshtein distance memberikan hasil pencocokan yang sedikit lebih akurat dibandingkan dengan metode cosine similarity dan model probabilistik N-gram. pembobotan TF-IDF dengan Metode fuzzy string matching dengan variasi algoritma levenshtein distance sejauh ini dapat lebih meng-cover kesalahan pencocokan dari metode cosine similarity dengan pembobotan TF-IDF dan model probabilistik N-gram , namun tidak menutup kemungkinan pula jika metode fuzzy string matching dengan variasi algoritma levenshtein distance ini dapat membuat sebuah kesalahan pencocokan yang mungkin ter-cover oleh metode cosine similarity dengan bisa pembobotan TF-IDF dan model probabilistik N-gram. DAFTAR karenanya , untuk mendapatkan hasil pencocokan yang lebih maksimal , maka perlu ada kajian lanjutan dan pengembangan 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Data Matching Hasil Survei BPS dengan Big Data Terkait Perhotelan di Pulau Jawa & Bali Addiena Noorfirdausi Sabilla Setiadi ( 221709491 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Ibnu Santoso , S.S.T. , M.T Ringkasan — Melalui kegiatan Survei Statistik Jasa Akomodasi Bulanan ( VHTS ) BPS melakukan pengumpulan data / informasi terkait jasa akomodasi yang salah satunya tentang karakteristik hotel di Indonesia. BPS pun sudah melakukan pengembangan big data yang diharapkan hasilnya dapat dimanfaatkan sebagai data pendukung hasil survei BPS , salah satunya untuk survei VHTS ini. Pendekatan big data untuk data perhotelan didapatkan dari jasa akomodasi secara online , salah satunya yaitu situs Agoda. Pengambilan data dilakukan dengan metode web scraping. Setelah dilakukan data preprocessing dan filter data untuk Provinsi Jawa dan Bali saja , dilakukanlah pencocokan data antara hasil scraping dengan data direktori VHTS BPS dan juga data TPK BPS triwulan pertama tahun 2020. Metode pertama yang digunakan adalah kombinasi antara algoritma cosine similarity dengan pembobotan TF-IDF dan model probabilistik N-gram. Lalu metode kedua yang digunakan adalah metode fuzzy string matching dengan variasi levenshtein distance. Metode yang berbeda menghasilkan jumlah data cocok yang berbeda pula. Masing-masing dari metode pencocokan ini juga memiliki kelebihan maupun kekurangan masing-masing. Kata Kunci — data matching , VHTS , big data , akomodasi , TPK.
VII. PENUTUP Berdasarkan hasil uji coba implementasi metode pertama yaitu algoritma cosine similarity dengan pembobotan TF-IDF dan model probabilistik N-gram lalu metode kedua yaitu fuzzy string matching dengan variasi algoritma levenshtein distance , dapat diambil kesimpulan bahwa dari kedua metode terdapat kekurangan dan kelebihan masing-masing. Dari segi waktu pemrosesan / eksekusi algoritma , metode pertama jauh lebih cepat dibandingkan metode kedua , dimana ketika metode fuzzy string matching dengan variasi algoritma levenshtein distance memerlukan waktu ±20-25 menit , metode cosine similarity dengan pembobotan TF-IDF dan model probabilistik N-gram hanya memerlukan waktu ±3-5 menit saja , sehingga sangat menghemat waktu. Lalu jika dari segi data hasil pencocokan yang dihasilkan , sebenarnya antara kedua metode ini hampir sama , namun metode fuzzy string matching dengan variasi algoritma levenshtein distance memberikan hasil pencocokan yang sedikit lebih akurat dibandingkan dengan metode cosine similarity dan model probabilistik N-gram. pembobotan TF-IDF dengan Metode fuzzy string matching dengan variasi algoritma levenshtein distance sejauh ini dapat lebih meng-cover kesalahan pencocokan dari metode cosine similarity dengan pembobotan TF-IDF dan model probabilistik N-gram , namun tidak menutup kemungkinan pula jika metode fuzzy string matching dengan variasi algoritma levenshtein distance ini dapat membuat sebuah kesalahan pencocokan yang mungkin ter-cover oleh metode cosine similarity dengan bisa pembobotan TF-IDF dan model probabilistik N-gram.
dapat dimanfaatkan sebagai data pendukung hasil survei BPS , salah satunya untuk survei VHTS ini. Pendekatan big data untuk data perhotelan didapatkan dari jasa akomodasi secara online , salah satunya yaitu situs Agoda. Pengambilan data dilakukan dengan metode web scraping. Setelah dilakukan data preprocessing dan filter data untuk Provinsi Jawa dan Bali saja , dilakukanlah pencocokan data antara hasil scraping dengan data direktori VHTS BPS dan juga data TPK BPS triwulan pertama tahun 2020. Metode pertama yang digunakan adalah kombinasi antara algoritma cosine similarity dengan pembobotan TF-IDF dan model probabilistik N-gram. Lalu metode kedua yang digunakan adalah metode fuzzy string matching dengan variasi levenshtein distance. Metode yang berbeda menghasilkan jumlah data cocok yang berbeda pula. Masing-masing dari metode pencocokan ini juga memiliki kelebihan maupun kekurangan masing-masing. Kata Kunci — data matching , VHTS , big data , akomodasi , TPK. VII. PENUTUP Berdasarkan hasil uji coba implementasi metode pertama yaitu algoritma cosine similarity dengan pembobotan TF-IDF dan model probabilistik N-gram lalu metode kedua yaitu fuzzy string matching dengan variasi algoritma levenshtein distance , dapat diambil kesimpulan bahwa dari kedua metode terdapat kekurangan dan kelebihan masing-masing. Dari segi waktu pemrosesan / eksekusi algoritma , metode pertama jauh lebih cepat dibandingkan metode kedua , dimana ketika metode fuzzy string matching dengan variasi algoritma levenshtein distance memerlukan waktu ±20-25 menit , metode cosine similarity dengan pembobotan TF-IDF dan model probabilistik N-gram hanya memerlukan waktu ±3-5 menit saja , sehingga sangat menghemat waktu. Lalu jika dari segi data hasil pencocokan yang dihasilkan , sebenarnya antara kedua metode ini hampir sama , namun metode fuzzy string matching dengan variasi algoritma levenshtein distance memberikan hasil pencocokan yang sedikit lebih akurat dibandingkan dengan metode cosine similarity dan model probabilistik N-gram. pembobotan TF-IDF dengan Metode fuzzy string matching dengan variasi algoritma levenshtein distance sejauh ini dapat lebih meng-cover kesalahan pencocokan dari metode cosine similarity dengan pembobotan TF-IDF dan model probabilistik N-gram , namun tidak menutup kemungkinan pula jika metode fuzzy string matching dengan variasi algoritma levenshtein distance ini dapat membuat sebuah kesalahan pencocokan yang mungkin ter-cover oleh metode cosine similarity dengan bisa pembobotan TF-IDF dan model probabilistik N-gram.
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN