Clustering Algorithm Optimization Model for Essential Attribute Analysis of Tour Package Forms Inbound Tourism Market in Thailand

Abstract

งานวิจัยนี้เสนอตัวแบบการเพิ่มประสิทธิภาพขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่มเพื่อการวิเคราะห์หาลักษณะประจำที่จำเป็นของรูปแบบแพ็กเกจการท่องเที่ยวสำหรับตลาดการท่องเที่ยวแบบอินบาวด์ โดยใช้สองกระบวนการคือ ขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่มได้แก่ ขั้นตอนวิธีเคมีน ขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่มตามลำดับชั้น ขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่มแบบสุ่ม และขั้นตอนวิธีดีบีสแกน และร่วมกับการวิเคราะห์หาลักษณะประจำ ได้แก่ ขั้นตอนวิธีการหาค่าที่เหมาะสมที่สุดแบบวิวัฒนาการ และขั้นตอนวิธีการหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบกลุ่มอนุภาค ผู้วิจัยใช้ข้อมูลแพ็กเกจท่องเที่ยวของผู้ประกอบธุรกิจการท่องเที่ยวแบบอินบาวด์จากเว็บไซต์ของกรมการท่องเที่ยวแห่งประเทศไทย ประจำปี พ.ศ. 2561 จำนวน 717 ระเบียน แต่ละระเบียนมีลักษณะประจำของข้อมูลประกอบด้วย 26 ลักษณะประจำของข้อมูล ผลการวิจัยพบว่า กระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่ม คือ ขั้นตอนวิธีการหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบกลุ่มอนุภาคดีที่สุด และตัวแบบการจัดกลุ่มที่ดีที่สุดคือ ดีบีสแกน ด้วยค่าดัชนีเดวีส์-โบลดิน 0.813 ลดลงเหลือ 0.369 คิดเป็นประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น 54.612% จำนวนกลุ่ม 10 กลุ่ม และผลการวิเคราะห์ลักษณะประจำที่จำเป็นของรูปแบบแพ็กเกจการท่องเที่ยวประกอบไปด้วย 5 ลักษณะประจำ ได้แก่ สถานที่ท่องเที่ยวหลักที่ 1 กิจกรรมการท่องเที่ยวทะเลและชายหาด กิจกรรมการกีฬา/เล่นกอล์ฟ กิจกรรมอบรมทำอาหารไทย และกิจกรรมอื่นๆ เช่น การนั่งเรือหางยาว การนั่งรถตุ๊กตุ๊ก และการทำธุรกิจ ข้อค้นพบจากการวิจัยช่วยให้ผู้ประกอบการการท่องเที่ยวสามารถนำไปใช้พัฒนาตัวแบบการจัดกลุ่มของรูปแบบแพ็กเกจการท่องเที่ยวให้สอดคล้องกับความต้องการของตลาดการท่องเที่ยวแบบอินบาวด์ในอนาคตได้

This research proposes the clustering algorithm optimization model for essential an attribute analysis of tour package forms for the market structure of inbound tourism in Thailand. The processes applied are the clustering algorithms with algorithm K-mean, algorithm hierarchical clustering, algorithm random clustering, and algorithm DBSCAN clustering. In addition, attribute analysis with evolutionary optimization algorithm and particle swarm optimization algorithm was performed. Tour packages of inbound tourism market of the official website of Tourism Authority of Thailand B.E. 2561 were gathered, encompassing 717 records on website, each web record contains 26 attributes. The results of clustering algorithm optimization process found that the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm performs the best and the best model is DBSCAN clustering of which 0.813 Davies-Bouldin index value decreases to 0.369, accounting for 54.612% increased efficiency value out of 10 clusters. Furthermore, an essential attribute analysis suggests five attributes in relation to tour package form adaptation, namely beach activities, sporting/golfing, Thai cooking activities, and other pursuits such as riding a long tail boat, taking a Tuk Tuk and getting engaged in a business activity. Research findings will help inbound tour operators develop tour packages in accordance with specific requirements of inbound tourism market.