## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5558

## Penggunaan Algoritma K-Means Pada Aplikasi Pemetaaan Klaster Daerah Pariwisata
Lion Ferdinand Marini, Christian Dwi Suhendra *
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Papua, Manokwari, Indonesia Email: 1 l.marini@unipa.ac.id, 2,* c.suhendra2@unipa.ac.id Email Penulis Korespondensi: c.suhendra2@unipa.ac.id
Abstrak− Kabupaten  Teluk  Wondama  memiliki  berbagai  potensi  pariwisata  dalam  bidang  wisata  religi  dan  wisata  alam. Terdapat 13 distrik di Teluk Wondama, dimana sebagian distrik masuk dalam kawasan Taman Nasional Teluk Cendrawasih. Hal ini membuat Kabupaten Teluk Wondama banyak dikunjungi oleh wisatawan setiap tahunnya. Namun, potensi ini tidak dimaksimalkan dengan baik oleh pemerintah setempat. Hal ini disebabkan karena jarak antara setiap distrik yang jauh, dengan waktu tempuh sekitar 1-2 jam. Penelitian ini akan mengelompokkan distrik-distrik yang memiliki potensi untuk dimaksimalkan oleh pemerintah daerah menggunakan algoritma clustering, yaitu K-Means. Algoritma ini akan menggunakan metode Elbow dan Silhouette pada proses penentuan klaster yang paling ideal. Hasil klaster yang dihasilkan akan dituangkan dalam bentuk peta  wilayah  pariwisata  berbasis  web.  Hasil  yang  diperoleh  dari  kedua  metode  penentuan  klaster  adalah  2  klaster.  Dari  13 distrik  yang  ada,  setelah  dilakukan  proses  normalisasi  dengan  menghilangkan  distrik  yang  tidak  memiliki  data  kunjungan wisata, hanya tersisa 7 distrik. Berdasarkan hasil analisis kluster, terdapat 3 distrik pada klaster 1 dan 5 distrik pada klaster 2. Klaster wilayah pariwisata disajikan dalam bentuk peta yang dibuat menggunakan Shiny Web dengan bahasa Pemrograman R.
Kata Kunci: Teluk Wondama; Pariwisata; K-Means; Peta; Shiny Web
Abstract− The  Teluk  Wondama  Regency  has  various  potentials  in  the  field  of  religious  and  natural  tourism.  There  are  13 districts in Teluk Wondama, where some districts are included in the Teluk Cendrawasih National Park area. This makes Teluk Wondama regency visited by many tourists every year. However, this potential is not well maximized by the local government. This is due to the long distance between each district, with a travel time of about 1-2 hours. This research will group districts that have potential to be maximized by the local government using the K-Means clustering algorithm. This algorithm will use the Elbow and Silhouette methods in the process of determining the most ideal cluster. The cluster results obtained will be presented in the form of web-based tourism area maps. The results obtained from the two cluster determination methods are 2 clusters. Of the 13 districts, after the normalization process is carried out by removing districts that do not have tourist data, only 7 districts remain. Based on the cluster analysis, there are 3 districts in cluster 1 and 5 districts in cluster 2. The cluster of tourism areas is presented in the form of a map created using the Shiny Web with R programming language.
Keywords : Teluk Wondama; Tourism; K-Means; Map; Shiny Web

## 1. PENDAHULUAN
Kabupaten Teluk Wondama memiliki 13 distrik yang sebagaian wilayahnya terletak di kawasan Taman Nasional Teluk  Cendrawasih  (TNTC)[1]. Melalui  website  kabupaten  Wondama,  Taman  Nasional  Teluk  Cenderawasih merupakan  taman  laut  terluas  di  Indonesia  yang  memiliki  keanekaragaman  baik  flora  maupun  fauna.  TNTC menjadi  Kawasan  konservasi  melalui  keputusan  Menteri  Kehutanan  No.  472/Kpts-II/1993  pada  tanggal  2 September  1993  dan  Keputusan  Dirjen  Konservasi  Sumber  Daya  Alam  dan  Ekosistem  No.  SK 148/KSDAE/SET/.0/11/2017[2], [3]. Selain potensi dari segi wisata konservasi, Kabupaten Teluk Wondama pun menjadi pusat kunjungan wisata rohani dengan berbagai situs peninggalan sejarah masuknya Injil di tanah Papua. dengan  potensi  yang  dimiliki  ini  Kabupaten  Teluk  Wondama  menjadi  salah  satu  tujuan  kunjungan  di  provinsi Papua  Barat.  Namun  banyak  potensi  wisata  yang  dimiliki  tidak  dimaksimalkan  dengan  baik  oleh  pemerintah daerah.  Salah  satu yang  menjadi  alasan  adalah  jarak  antar distrik  yang  jauh dan  hanya  dapat  ditempuh  dengan perahu motor membuat kunjungan wisata ke berbagai tujuan menjadi mahal. Penelitian ini akan mengelompokan distrik yang memiliki potensi untuk pengembangan fasilitas sehingga  mampu meningkatkan pendapatan daerah maupun masyarakat setempat dari segi pariwisata.
Klastering merupakan sebuah teknik analisis data mining yang mengelompokan sekumpulan data ke dalam beberapa grup, sehingga dalam sebuah grup memiliki tingkat kemiripan yang tinggi dibandingkan dengan data yang ada pada grup yang lain [4]. Teknik klastering digunakan Ketika data yang disajikan tidak memiliki kelas untuk diprediksi. Metode klastering klasik yang sering digunakan adalah K-Means. Menurut [5] pada metode K- Means Langkah pertama yang dilakukan adalah menentukan jumlah klaster yang akan dianalisis, parameter ini sering disebut dengan parameter K. selanjutnya menentukan titik pusat klaster sebanyak jumlah K secara random. Setiap data kemudian akan dihitung jarak terhadap titik pusat kluster menggunakan Euclidean Distance. Kemudian centroid atau mean dari setiap data pada masing-masing cluster dihitung. Centroid ini akan menjadi titik pusat klaster  selanjutnya.  inilah  mengapa  algoritma  ini  disebut  K-Means  yaitu  karena  proses  menentukan  titik  pusat klasternya akan dilakukan secara berulang kali sehingga titik pusat klasternya tidak berubah atau telah mencapai konvergen.
Penentuan jumlah klaster yang dilakukan secara random cenderung bukan merupakan metode yang optimal untuk  mendapatkan  global  minimum  karena  dilakukan  berdasarkan  coba-coba.  Penelitian  Algoritma  K-Means telah  banyak  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  tambahan  yaitu  metode  Elbow[6].  Penelitian  yang

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5558
Submitted: 20/01/2023 ; Accepted: 12/04/2023 ; Published: 27/04/2023
menggunakan  metode  Elbow  pada  Algoritma  K-Means  dilakukan  oleh  [7].  Pada  penelitiannya  metode  Elbow menghasilkan jumlah K=4. Hasil penelitian ini juga menjadi strategi yang mendukung kegiatan promosi.  Metode lainnya  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  global  minimum  terhadap  penentuan  parameter  k  yaitu  dengan metode Silhoutte Coefficient. Penelitian yang dilakukan oleh [8] terhadap data obat menghasilkan nilai k=2 dengan nilai silhouette = 0.4854, hasil dari penentuan klaster menggunakan  Silhouette merupakan jumlah klaster yang ideal.  semakin  besar  jumlah  klaster  maka  nilai  dari  Silhouette  coefficient  menjadi  semakin  kecil.  Selain menggunakan elbow method dan silhouette Coefficient, metode untuk menentukan jumlah cluster juga dilakukan menggunakan Davies Bouldin Index(DBI). Penelitian yang dilakukan oleh [9] dengan melakukan 6 kali percobaan diperoleh nilai DBI terendah pada k=3 yaitu  0.47.  Penentuan  titik  pusat  klaster  juga  dapat  dilakukan menggunakan algoritma optimasi seperti Algoritma Genetika [10] dan juga algoritma Pillar [11], [12]
Penelitian yang berkaitan dengan pariwisata dilakukan oleh [13] dengan menggunakan sistem pendukung keputusan untuk menentukan pemilihan pelaku wisata pada masa pandemi  Covid-19. Pada penelitian ini sistem metode  OCRA  dengan  pembobotan  ROC  digunakan  memilih  berdasarkan  kriteria  yaitu:  jumlah  pengunjung, penerapan  prokes,  pembatasan  kunjungan,  penggunaan  bet  vaksin,  dan  teguran  gugus  Covid  terhadap  7  calon alternatif daerah pariwisata sebagai alternatif terbaik untuk sebagai pelaku wisata pada masa pandemi Covid-19. Penentuan lokasi pariwisata lainnya menggunakan sistem pendukung keputusan juga dilakukan di Provinsi Bali oleh [14] penelitian yang dilakukan menggunakan metode TOPSIS dan Fuzzy terhadap 17 alternatif dan 3 kiteria. Setelah hasil perankingan diperoleh selanjutnya penelitian ini akan melakukan integrasi pada Google Maps untuk menampilkan lokasi wisata.
Pemanfaatan  peta  atau  dalam  hal  ini  sistem  informasi  geografis  yang  dikombinasikan  dengan  metode lainnya sangat bermanfaat untuk mendukung hasil dari metode yang digunakan. Penelitian yang dilakukan oleh [15] memberikan gambaran jelas terhadap lokasi prioritas dari pembangunan Embung. Pemetaan pada metode K- Means  dilakukan  terhadap  wilayah  klaster.  Penelitian  X  melakukan  pemetaan  klaster  berdasarkan  tingkat kemiskinan. Pemetaan dilakukan dalam bentuk diagram Scatter pada aplikasi RapidMiner untuk melihat wilayah apa saja yang termasuk pada cluster 0 dan cluster 1.
Berdasarkan  uraian  yang  telah  dijabarkan  diatas,  maka  penelitian  ini  akan  menggunakan  Algoritma  K- Means  dengan  membandingkan  metode  Elbow  dan  silhouette  coeffient  sebagai  penentu  parameter  k  dalam menentukan klaster prioritas daerah pariwisata yang ada di Kabupaten Teluk Wondama dan menampilkan daerah klaster dengan memanfaatkan teknologi sistem informasi geografis. Penelitian ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman R dan framework shinyweb.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Penelitian
Proses  pengambilan data  pada  penelitian  dilakukan  secara primer  dan  sekunder.    Data  sekunder  diperoleh dari dinas pariwisata Kabupaten Teluk Wondama yang berupa lokasi-lokasi pariwisata yang ada di teluk wondama. Daftar daerah pariwisata dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Daftar Daerah Wisata Setiap Distrik No Distrik Wisata 1. Roon Kepulauan Auri, Pulau Rariau, Kampung Yende 2. Windesi Kamadiri 3. Roswar Kampung Waprak 4. Kuri Wamesa Dusner 5. Wondiboy Kaibi, Pantai Tanjung Kubiari 6. Teluk Duari Aisandami, Pantai Rowor, Bukit Selfie, Air Terjun Wandamui Sobey 7. Raisey Pantai Maria Pare, Tugu Pendaratan Injil 8. Wasior Batu Peradaban, Pantai Ketapang 6
Pada Tabel 1. Dapat dilihat dari 13 distrik yang ada di Kabupaten Teluk Wondama, hanya terdapat 8 distrik yang  daerah  wisatanya  sering  dikunjungi  baik  oleh  kunjungan  wisata  rohani,  maupun  kunjungan  wisata konservasi.  Data  primer  dilakukan  dengan  mengunjungi  secara  langsung  objek-objek  wisata  yang  ada  dan menghitung jumlah pengunjung  berdasarkan buku tamu yang ada pada setiap objek wisata maupun home stay. Dari pengamatan yang telah dilakukan diperoleh total pengunjung pada tahun 2022 di setiap distrik dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Data Kunjungan Pariwisata No Distrik Wisata 1. Teluk Duairi 807 2. Kuri Wamesa 250 3. Naikere 0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5558
No Distrik Wisata 4. Nikiwar 0 5. Raisey 145 6. Roon 733 7. Roswar 65 8. Rumberpon 0 9. Soug Jaya 0 10. Wamesa 0 11. Wasior 308 12. Windesi 520 13. Wondiboy 84
Pada Tabel 2. Terdapat 5 distrik yang tidak memiliki jumlah kunjungan. Hal ini disebabkan oleh dua faktor yaitu: lokasi distrik yang jauh dan tujuan wisata yang sangat sedikit. Distrik yang paling sering dikunjungi oleh wisatawan adalah distrik Roon karena tidak hanya menawarkan wisata alam, namun juga pada distrik ini terdapat lokasi wisata rohani yang juga merupakan sejarah masuknya injil di tanah Papua.

## 2.2 Perancangan Sistem
Alur  aplikasi  pemetaan  wilayah  klaster  pariwisata  di  Kabupaten  Teluk  Wondama  menggunakan  Algoritma  K- Means dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Alur Aplikasi Pemetaan Wilayah Klaster Menggunakan Algoritma K-Means.

## 2.2 Pemrosesan Awal
Tahapan normalisasi data dilakukan dengan dua Teknik yaitu Teknik cleansing dan Transformasi. cleansing data yaitu dengan menghilangkan distrik yg tidak memiliki jumlah kunjungan wisata. setelah melakukan normalisasi jumlah  data  distrik  menjadi  9  distrik.  Sedangkan  tahap  transformasi  dilakukan  dengan  mengubah  struktur  dan format data menjadi lebih mudah untuk dilakukan perhitungan.

## 2.2 Klastering
Klastering merupakan sebuah metode untuk mengelompokan beberapa data yang memiliki kemiripan yang sama ke  dalam  sebuah  grup  [16].  Dalam  data  mining  analisis  klastering  dapat  diselesaikan  dengan  beberapa  Teknik antara lain Hierarchical Clustering, K-Means Clustering, dan K-NN.  Karena teknik pengelompokan data ke dalam grup maka Algoritma K-Means merupakan algoritma klastering yang sering digunakan. Terdapat beberapa Teknik untuk  mengukur  kemiripan  antar  data  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Euclidean  distance,  Manhattan distance, dan Minkowski distance[17]. K-Means mengukur kemiripan antar data menggunakan rumus Euclidian distance.    Salah  satu  kelemahan  dari  Algoritma  K-Means  adalah  penentuan  jumlah  Klaster  K  [18].    Metode penentuan klaster dapat dilakukan menggunakan metode Elbow dan Silhoutte Coefficient [19][20][21]. Algoritma K-Means dapat dijabarkan sebagai berikut:
1. Menentukan jumlah Klaster K. parameter k tidak boleh melebihi jumlah data.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5558
2. Menentukan titik pusat klaster. Titik pusat klaster ditentukan secara random.
3. Menghitung jarak ke titik pusat klaster. Rumus Euclidean Distance ditunjukan pada persamaan 1.
𝑑 𝑥𝑦 =   √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 (1)
Dimana: 𝑑 𝑥𝑦 = jarak antara data dan titik pusat klaster 𝑥 𝑖 = titik pusat klaster 𝑦 𝑖 = banyaknya atribut
4. Setelah  menghitung  jarak  setiap  data  ke  pusat  klaster,  Langkah  selanjutnya  adalah  mengelompokan  objek berdasarkan jarak minimum.
5. Menghitung titik pusat klaster yang baru. Centroid baru dihitung menggunakan persamaan 2.
𝑐 𝑘𝑗 = ∑ 𝑥𝑖𝑗 𝑖 𝑘 𝑝 (2)
Dimana 𝑥 𝑖𝑗 adalah data hasil perhitungan pada iterasi sebelumnya. Dan p adalah banyaknya ada pada klaster. 6. Ulangi Langkah 2-4 hingga tidak ada data lagi yang berpindah ke kluster yang lain.
Metode Elbow merupakan grafik hubungan antara penurunan Error dan peningkatan nilai k [22]. Semakin besar  nilai  K  maka  akan  diikuti  grafik  penurunan  errornya.  Sebagai  contoh  pada  nilai  k  adalah  2  –  4  terjadi penurunan  error  yang  sangat  besar  pada  K=3  ke  K=4  maka  nilai  k  yang  optimal  adalah  3.  Metode  Silhoutte Coefficient  menentukan  kualitas  hasil  klastering  pada  proses  klastering.  Nilai  Silhouette  dihitung  dengan persamaan 3.
𝑠𝑖𝑙(𝑐) = 𝑠𝑖𝑙(𝑘) 1 |𝑘| ∑ 𝑠𝑖𝑙(𝑐 𝑖 ) 𝑘 𝑖=1 (3)
Dimana: 𝑠𝑖𝑙(𝑘) = nilai nilai silhouette semua klaster |𝑘| = banyaknya klaster 𝑠𝑖𝑙(𝑐 𝑖 ) = rata-rata nilai silhoutte

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Aplikasi pemetaan wilayah klaster pariwisata di  Teluk Wondama dibuat menggunakan bahasa pemrograman R dengan framework Shiny Web. data yang diperoleh disimpan dalam  file Excel. Gambar 1 merupakan tampilan untuk input data ke aplikasi. Pada halaman ini terdapat tahapan pemrosesan awal terhadap data. Pemrosesan awal dilakukan  untuk  menjamin  kualitas  data  yang  akan  digunakan.  Pemrosesan  awal  data  pada  penelitian  ini menggunakan  dua  tahapan  yaitu  data  cleaning  dan  data  transformation.  Pada  data  cleaning  dilakukan  dengan mengeliminasi missing value yaitu menghapus nilai 0 pada data. Data yang memiliki nilai 0 adalah distrik yang tidak  memiliki  data  kunjungan  wisata.  Sedangkan  untuk  data  transformation dilakukan dengan  cara  mengubah rentang nilai data dari 0-1 agar dapat memudahkan dalam melakukan perhitungan jarak ke titik pusat klaster.

## Gambar 1. Tampilan Input Dataset
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  proses  analisis  menggunakan  algoritma  K-means.  Dalam melakukan proses klastering, Langkah pertama adalah menentukan parameter awal klaster yaitu penentuan jumlah klaster.  Penentuan  jumlah  klaster  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  melakukan  analisis  berdasarkan  inersia menggunakan elbow method. Nilai k yang dihasilkan dari elbow method kemudian dibandingkan dengan nilai k hasil  perhitungan  menggunakan  silhouette  coefficient.  Penentuan  nilai  k  menggunakan  elbow  method  dan silhouette coefficient pada aplikasi pemetaan ini dapat dilihat pada gambar 2 dan 3.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5558
Gambar 2 . Grafik Elbow Method
Gambar 3 . Grafik Silhoutte Coefficient.
Hasil analisis penentuan jumlah K menggunakan Metode Elbow ditunjukan pada gambar 2. Berdasarkan grafik, jumlah k yang diperoleh adalah 3. Hal ini dapat terlihat setelah k=3 grafik cenderung landai. Pada menu ini dapat terlihat nilai k yang dihasilkan oleh Silhouette Coefficient. Pada gambar 3 diperoleh nilai k yang optimal adalah 2. Oleh karena itu jumlah klaster yang digunakan pada penelitian klasterisasi pariwisata di Kabupaten Teluk Wondama akan menggunakan jumlah k hasil elbow method dan Silhouette Coefficient. Masing-masing k=3 dan k=2.
Gambar 4. Hasil Kluster k=2
Gambar 5 . Cluster Plot Distrik k=2
Gambar 6. Hasil Kluster k=3

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5558
Submitted: 20/01/2023 ; Accepted: 12/04/2023 ; Published: 27/04/2023
Hasil analisis data menggunakan algoritma K-means dilakukan percobaan sebanyak 2 kali yaitu pada k=2 dan k3. Pada k =2, hasil klaster menunjukan terdapat 5 distrik yang masuk dalam Klaster 1 yaitu: Kuri Wamesa, Raisey, Roswar, Wasior, Wondiboy, dan 3 distrik yang masuk pada klaster 2 yaitu: Teluk Duairi, Roon, Windesi. Klaster 2 merupakan distrik-distrik dengan jumlah kunjungan terbanyak dari 13 kabupaten yaitu dengan rentang kunjungan antara 500 hingga 800 pengunjung, sedangkan klaster 1 merupakan daerah dengan jumlah kunjungan yang sedikit. Pada gambar 4 SSE yang dihasilkan pada nilai k =2 adalah 0.85.
Percobaan pada k=3 hasil klaster menunjukan terdapat 4 distrik yang masuk pada klaster 1 yaitu: Kuri Wamesa, Raisey, Roswar, Wondiboy; dua distrik pada klaster 2 yaitu: Teluk Duari dan Distrik Roon; tiga distrik pada klaster 3 yaitu: Wasior dan Windesi. Klaster 1 menunjukan jumlah pengunjung yang paling sedikit, klaster 2 adalah distrik dengan jumlah pengunjung terbanyak dan klaster 3 adalah distrik-distrik dengan jumlah pengunjung menengah. Visualiasi klasterisasi data pengunjung pariwisata ditampilkan menggunakan scatter plot yang dapat dilihat pada gambar 5 dan 7.
Setelah  menemukan  klaster  wilayah  pariwisata,  Langkah  selanjutnya  kemudian  memetakan  wilayah Klaster  ke  dalam  peta  wilayah  Kabupaten  Teluk  Wondama.  Distrik  hasil  klasterisasi  K-means  yang  dipetakan adalah hasil yang memiliki nilai SSE terendah yaitu k=2. Peta wilayah klaster dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 8. Peta klaster pariwisata Kabupaten Teluk Wondama
Setelah memperoleh hasil klasterisasi menggunakan algoritma K-means, kemudian data tersebut dipetakan pada peta kabupaten Teluk Wondama. Pada Gambar 8 klaster 1 digambarkan dengan warna ungu dan klaster 2 digambarkan  dengan  warna  biru.  Sedangkan  distrik  yang  tidak  memiliki  jumlah  kunjungan  wisatawan digambarkan  dengan  warna  putih.  Pada  Gambar  8  distrik  yang  termasuk  dalam  klaster  jumlah  kunjungan terbanyak berada dalam wilayah Kawasan Teluk Cendrawasih. Dalam membuat peta pada Shiny Web library yang digunakan adalah leaflet  dari peta yang ditampilkan daerah klaster 2 merupakan daerah dengan titik pariwisata terbanyak dimana terdapat lokasi pariwisata religi dan lokasi ekowisata.

## 4. KESIMPULAN
Aplikasi Pemetaan wilayah Klaster Kabupaten Teluk Wondama dapat dibuat menggunakan bahasa pemrograman R dengan memanfaatkan framework Shiny Web. Penentuan jumlah klaster ditentukan menggunakan dua metode yaitu metode Elbow dan Silhouette Coefficient. Dari kedua metode tersebut diperoleh hasil dengan elbow method adalah  k=3  dan  Silhouette  Coefficient  adalah  k=2.  Parameter  ini  yang  kemudian  digunakan  untuk  melakukan analisis  klaster  menggunakan  metode  K-Means.  Dari  hasil  analisis  klaster  diperoleh  klaster  1  dengan  jumlah kunjungan sedikit yang terdiri dari distrik Kuri Wamesa, Raisey, Roswar, Wasior, Wondiboy sedangkan klaster 2 dengan jumlah kunjungan terbanyak terdiri dari distrik Teluk Duairi, Roon, Windesi. Untuk penelitian selanjutnya adalah  dengan  menambah  jumlah  distrik  yang  tersebar  di  wilayah  Kawasan  Teluk  Cendrawasih  yaitu  distrik- distrik yang masuk pada Kabupaten Nabire Provinsi Papua Tengah, selain itu penelitian selanjutnya juga dapat dilakukan  dengan  menghitung  peringkat  prioritas  utama  distrik  yang  akan  dioptimalkan  daerah  pariwisatanya menggunakan sistem pengambilan keputusan. melalui penelitian ini juga diperoleh banyak daerah dari Kabupaten Teluk Wondama yang tidak memiliki kunjungan yang disebabkan banyak wilayah yang potensi wisatanya belum terdeteksi dan diperhatikan dengan maksimal oleh pemerintah daerah.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  pihak-pihak  yang  telah  mendukung  terlaksananya  penelitian  ini  yaitu Pemerintah Kabupaten Teluk Wondama, serta pihak lain yang mendukung dari segi dana dan semangat.

## REFERENCES
[1] A.  A.  Sokoy  et  al.,  Jelajah  Nasional  Teluk  Cendrawasih,  1st  ed.  Manokwari:  Balai  Besar  Taman  Nasional  Teluk Cendrawasih, 2017.
[2] K. L. H. dan Kehutanan, Keputusan Direktur Jendral Konservasi Sumber Daya Alam dan Ekosistem. Indonesia, 2017, p.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5558
2.
[3] P. P. Barat, Peraturan Daerah Khusus No. 10 Tahun 2019. Indonesia, 2019, p. 38.
[4] I. H. Witten, E. Frank, and M. A. Hall, Data Mining, 3rd ed. Burlington: Elsevier, 2011.
[5] R.  W.  Sari  and  D.  Hartama,  “Data  Mining :  Algoritma  K-Means  Pada  Pengelompokkan  Wisata  Asing  ke  Indonesia Menurut Provinsi,” pp. 322–326, 2018.
[6] M.  Albert,  A. Lobo, S.  Y.  J.  Prasetyo,  and  K.  D.  Hartomo,  “Pemetaan  Karakteristik  Sekolah  Sasaran  Promosi pada UNKRISWINA SUMBA menggunakan K-Means,” vol. 6, pp. 1842–1850, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4464.
[7] D.  M.  K-means,  E.  Satria,  H.  S.  Tambunan,  I.  S.  Saragih,  and  I.  S.  Damanik,  “Penerapan  Cluster  ing  dalam Mengelompokkan Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara,” no. September, pp. 462–471, 2019.
[8] S. Paembonan and H. Abduh, “Penerapan Metode Silhouette Coeficient Untuk Evaluasi Clutering Obat,” vol. 6, no. 2, pp. 48–54, 2021.
[9] T. Hardiani, “Analisis Clustering Kasus Covid 19 di Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform., vol. 11, no. 2, pp. 156–165, 2022, doi: 10.23887/janapati.v11i2.45376.
[10]  D. A. Kuntjoro, B. D. Setiawan, and R. S. Perdana, “Algoritme Genetika Untuk Optimasi  K-Means Clustering Dalam Pengelompokan  Data  Tsunami,”  J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.,  vol.  2,  no.  10,  pp.  3865–3872,  2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[11]  A. Primandana, S. Adinugroho, and C. Dewi, “Optimasi Penentuan Centroid pada Algoritme K-Means Menggunakan Algoritme Pillar (Studi Kasus: Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial di Provinsi …,” … Teknol. Inf. dan Ilmu …, vol. 3, no. 11, pp. 10678–10683, 2020, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/download/6748/3264
[12]  K. A. Saputra and I. N. W. Wijaya, “Penerapan Algoritma Pillar Untuk Inisialisasi Titik Pusat K- Application of Pillar Algorithm  for  Initialization  of  K-Means  Dynamic  Cluster  Centroid,”  vol.  7,  no.  6,  pp.  1213–1220,  2020,  doi: 10.25126/jtiik.202072538.
[13]  R.  T.  Aldisa  and  G.  Ginting,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Pelaku  Pariwisata  Terbaik  dimasa  Pandemi Covid-19  Menerapkan  Metode  OCRA  dengan  Pembobotan  ROC,”  vol.  6,  no.  5,  pp.  1056–1063,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i2.4000.
[14]  K. Selatan, B. Bali, and K. P. Tuban, “Jurusan Teknik Elektro , Politeknik Negeri Bali , Kampus Bukit Jimbaran ,” vol. 5, no. 5, pp. 621–628, 2018, doi: 10.25126/jtiik2018551120.
[15]  T. Online, K. S. Budiyanto, I. P. Windasari, Y. Eko, and D. Ulfiana, “Jurnal Politeknik Caltex Riau Sistem Informasi Geografis berbasis Web untuk Penentuan Prioritas Pembangunan Embung,” vol. 6, no. 2, pp. 169–181, 2020.
[16]  J. Han, K. Micheline, and P. Jian, Data Mining. Concept and Techniques, 3rd ed. Waltham: Elsevier, 2012.
[17]  M. Nishom, “Perbandingan Akurasi Euclidean Distance, Minkowski Distance, dan Manhattan Distance pada Algoritma K-Means  Clustering  berbasis  Chi-Square,”  J.  Inform.  J.  Pengemb.  IT,  vol.  4,  no.  1,  pp.  20–24,  2019,  doi: 10.30591/jpit.v4i1.1253.
[18]  M.  E.  Centre,  “Selection  of  K  in  K  -means  clustering,”  vol.  219,  no.  September  2004,  pp.  103–119,  2005,  doi: 10.1243/095440605X8298.
[19]  G. Wang et al., “Integration K-Means Clustering Method and Elbow Method For Identification of The Best Customer Profile  Cluster  Integration  K-Means  Clustering  Method  and  Elbow  Method  For  Identification  of  The  Best  Customer Profile Cluster”, doi: 10.1088/1757-899X/336/1/012017.
[20]  R. Hidayati et al., “Analisis Silhouette Coefficient pada 6 Perhitungan Jarak K-Means Clustering,” vol. 20, no. 2, pp. 186–197, 2021, doi: https://doi.org/10.33633/tc.v20i2.
[21]  R. Ananda and A. Z. Yamani, “Penentuan Centroid Awal K-means pada proses Clustering Data Evaluasi Pengajaran Dosen,” J. RESTI, vol. 1, no. 3, pp. 544–550, 2017.
[22]  E. U. Oti, M. O. Olusola, F. C. Eze, and S. U. Enogwe, “Comprehensive Review of K-Means Clustering Algorithms Comprehensive Review of K-Means Clustering Algorithms,” no. October, 2021, doi: 10.31695/IJASRE.2021.34050.