Peneliti FEB Undana Gunakan Machine Learning Ungkap Faktor Pengalaman Wisata Berkesan di NTT

Laporan Reporter POS-KUPANG.COM, Irfan Hoi

POS-KUPANG.COM, KUPANG  - Tim peneliti dari Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Nusa Cendana (FEB Undana) melakukan penelitian tentang pengalaman wisata berkesan di sepuluh pantai di Provinsi Nusa Tenggara Timur (NTT). 

Dalam keterangannya, Kamis (9/10/2025), dijelaskan, penelitian ini bertujuan untuk memahami persepsi wisatawan terhadap destinasi pantai dan mengidentifikasi faktor-faktor yang membuat kunjungan wisata di NTT menjadi pengalaman yang bermakna.

Ketua tim peneliti, Rikhard Titing Christopher Bolang mengatakan, pengumpulan data dilakukan bersama satu orang enumerator yang bertugas melakukan wawancara langsung dengan wisatawan di lapangan.

Penelitian ini mencakup sepuluh pantai, yaitu Baliana, Pantai Batu Nona, Lasiana, Pantai Liman, Namosain, Nun Baun Dela, Otan, Tablolong, Uiasa, dan Unian. Setiap pantai memiliki karakter yang berbeda, baik dari segi alam, aktivitas wisata, maupun keterlibatan masyarakat lokal. 

Tim peneliti, kata dia, melakukan observasi langsung di lapangan, berdialog dengan wisatawan dan pelaku wisata, serta mengumpulkan data mengenai persepsi dan pengalaman wisata yang dirasakan oleh pengunjung.

Baca juga: Guru SMA Negeri 1 Kupang Melek Investasi Saham Lewat Program FEB Undana Melalui Galeri Investasi

Dalam proses pengolahan data, tim peneliti menggunakan pendekatan data sains melalui metode machine learning, yaitu algoritma Random Forest. 

"Pendekatan ini membantu peneliti untuk menganalisis data secara lebih akurat dengan melihat variabel-variabel yang paling memengaruhi pengalaman wisatawan," katanya.

Rikhard menjelaskan, dengan teknologi ini, penelitian tidak hanya menggambarkan data secara umum, tetapi juga mengidentifikasi pola hubungan antar faktor seperti kepuasan wisatawan, interaksi sosial, dan peran budaya lokal dalam membentuk pengalaman berwisata yang berkesan.

Rikhard menyebut penggunaan teknologi analisis modern menjadi bagian penting dari upaya meningkatkan kualitas riset pariwisata di NTT. 

“Kami memanfaatkan machine learning untuk membantu mengolah data dalam jumlah besar dan menemukan faktor yang paling berpengaruh terhadap pengalaman wisatawan. Dengan cara ini, hasil penelitian menjadi lebih objektif dan dapat dijadikan dasar pengambilan kebijakan,” ujarnya.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa wisata di NTT memiliki kekuatan pada nilai budaya lokal, interaksi sosial yang positif, serta pengalaman yang memberikan makna bagi wisatawan. Faktor-faktor tersebut dinilai penting dalam menciptakan loyalitas wisatawan dan memperkuat citra destinasi. 

Selain itu, penelitian ini juga menegaskan perlunya peningkatan kualitas pengelolaan wisata berbasis masyarakat agar kebermanfaatannya dapat dirasakan secara luas.

Peneliti menambahkan bahwa integrasi antara teknologi analisis data dan pendekatan sosial-budaya menjadi arah baru dalam riset pariwisata. Dengan cara ini, pengembangan destinasi tidak hanya bergantung pada promosi visual, tetapi juga pada pemahaman ilmiah tentang perilaku dan kebutuhan wisatawan.

Selama kegiatan di lapangan, enumerator berkoordinasi dengan pengelola wisata dan masyarakat sekitar untuk memastikan proses pengumpulan data berjalan lancar.