Mahesvari, Ni Made Susiana (2026) PEMODELAN SEGMENTASI SPASIAL PASAR AKOMODASI WISATA AIRBNB MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING DI KOTA YOGYAKARTA. Undergraduate thesis, Universitas Diponegoro.

	Text LAPORAN TUGAS AKHIR_Ni Made Susiana Mahesvari_2026.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (14MB) | Request a copy
	Text COVER.pdf - Published Version Download (1MB)
	Text BAB I.pdf - Published Version Download (1MB)
	Text BAB II.pdf - Published Version Download (1MB)
	Text BAB III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy
	Text BAB IV.pdf - Published Version Download (2MB)
	Text BAB V.pdf - Published Version Download (358kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (328kB)
	Text LAMPIRAN.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (11MB) | Request a copy

Abstract

Pariwisata berperan penting dalam mendorong pertumbuhan ekonomi dan perkembangan wilayah di Indonesia. Kota Yogyakarta merupakan salah satu destinasi wisata di Indonesia yang diminati wisatawan dengan beragam daya tarik. Akomodasi wisata merupakan salah satu komponen penting dalam mendukung pariwisata, termasuk akomodasi berbasis platform digital seperti Airbnb yang terus berkembang. Keberagaman karakteristik dan persebaran spasial listing Airbnb menunjukkan adanya potensi segmentasi pasar yang perlu dipahami untuk mendukung pariwisata perkotaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi segmentasi spasial pasar akomodasi wisata Airbnb di Kota Yogyakarta serta menganalisis karakteristik setiap segmen yang terbentuk. Penelitian ini menggunakan 588 listing Airbnb sebagai unit analisis. Data yang digunakan meliputi karakteristik fisik akomodasi, harga sewa, rating, fasilitas yang tersedia, serta variabel aksesibilitas yang diukur terhadap objek wisata dan berbagai fasilitas perkotaan. Analisis dilakukan menggunakan metode K-Means Clustering yang dikombinasikan dengan PCA melalui software R versi 4.5.2. Jumlah klaster optimal sebanyak 3 klaster yang ditentukan melalui metode Elbow dan Silhouette, sedangkan stabilitas hasil clustering dievaluasi menggunakan Adjusted Rand Index (ARI) dengan nilai 0,84. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pasar akomodasi wisata Airbnb di Kota Yogyakarta dapat dikelompokkan ke dalam tiga segmen utama yang memiliki karakteristik berbeda berdasarkan kombinasi atribut akomodasi dan aksesibilitas spasial. Hasil penelitian diharapkan dapat menjadi dasar dalam perencanaan pariwisata perkotaan, pengembangan strategi urban tourism, serta mendukung upaya pengendalian pemanfaatan ruang di Kota Yogyakarta.

Actions (login required)

View Item