Vol. 12, No. 1, September 2021, pp. 38 – 45 P-ISSN: 2089 – 0256 , e-ISSN: 2598 – 3016

## PENGELOMPOKAN KUNJUNGAN WISATA KABUPATEN KULON PROGO TAHUN 2019 MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING
Naning Savitri 1 , Renhat Pranata 2 , Aprilius Nadzario Mulya Clara 3 , Ossy Sanityasa Rahajeng 4
Jurusan Statistika Politeknik Statistika STIS
1 211709887@stis.ac.id

## Abstrak
Pembangunan Bandara New Yogyakarta International Airports (NYIA) di Kabupaten Kulon Progo  membuka  peluang  untuk  meningkatkan  daya  tarik  wisatawan  lokal  maupun mancanegara.  Saat  ini,  sektor  pariwisata  merupakan  salah  satu  sektor  yang  berkontribusi cukup besar terhadap pendapatan negara. Pengembangan pariwisata serta peningkatan daya tarik  pengunjung  tempat  wisata  perlu  dilakukan  untuk  memperoleh  pendapatan  daerah mengingat  adanya  pembangunan  bandara  baru.  Dinas  Pariwisata  Daerah  Istimewa Yogyakarta mencatat 42 objek wisata yang berada di Kabupaten Kulon Progo pada tahun 2019.  Terdapat  keberagaman  dalam  hal  jumlah  kunjungan  wisatawan  objek-objek  wisata tersebut, sehingga penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pegelompokan objek wisata yang padat pengunjung hingga sepi pengunjung. Penelitian ini menerapkan metode K-means clustering pada data jumlah pengunjung objek wisata sepanjang tahun 2019. Hasil analisis menunjukkan  terdapat  tiga  cluster  objek  wisata  yaitu  C1:  jumlah  pengunjung  rendah sebanyak 20 objek wisata, C2: jumlah pengunjung sedang sebanyak 15 objek wisata, dan C3: jumlah  pengunjung  tinggi  sebanyak 2  objek  wisata.  Nilai  centroid  masing  masing  cluster adalah  C1=  712,9292,  C2=  6218,5268,  C3=  30791,9583.  Dengan  hasil  pengelompokkan tersebut,  pemangku  kepentingan  dapat  menyusun  strategi  promosi  wisata  yang  memiliki jumlah pengunjung rendah dengan menyediakan paket wisata dengan destinasi objek wisata pada klaster tersebut.
Kata Kunci: kunjungan wisata, Kulon Progo, K-means, clustering

## Abstract
The  establishment  of  New  Yogyakarta  International  Airports  (NYIA)  in  Kulon  Progo Regency open up new opportunity to increase tourism interests either local or international tourists. In this last decade, tourism sector is one of other sector that has relatively huge shares in Gross Domestic  Products (GDP).  Therefore, tourism development and enhancement of visitors interests are needed to obtain GDP considering the new airport establishment. Special Region of Yogyakarta Tourism Office recorded 42 tourist objects in Kulon Progo in 2019. There is diversity in the number of tourist visits of these tourist objects, so this study aims to analyze  the  grouping  of  tourist  objects,  ranging  from  crowded  to  low  visitor. This  study applies K-means clustering method to the number of tourist visitors data throughout 2019. The  results  show  that  there  are  three  clusters,  divided  into  C1:  low  visitors  (20  tourist objects),  C2:  moderate  visitors  (15  tourist  objects),  and  C3:  crowded    visitors  (2  tourist objects). The centroid value of each cluster is C1 = 712,9292, C2 = 6218,5268, and C3 = 30791,9583. From the results, stakeholders can develop a promotion strategy that have low number of visitors by providing tour packages with tourist destinations in the cluster. Keywords: : tourist visits, Kulon Progo, K-means, clustering

## 1. Pendahuluan
Beberapa  waktu  terakhir  ini,  sektor pariwisata  tengah  mengalami  perkembangan
yang  sangat  baik.  Kemunculan  media  sosial rupanya dimanfaatkan dengan baik oleh para pelaku sektor pariwisata sebagai sarana yang terbukti efektif untuk mempromosikan objek-
objek  wisata  di  berbagai  tempat.  Informasi terkait  tempat-tempat  wisata  yang  tersebar luas  di  berbagai  media  sangat  memudahkan pengunjung  untuk  mengaksesnya  sehingga berdampak pada peningkatan jumlah wisatawan.
Peningkatan  jumlah  wisatawan  ini memberi pengaruh positif terhadap kemajuan perekonomian.  Hal  tersebut  sejalan  dengan pernyataan  Dritasto  dan  Anggraeni  (2013) bahwa  industri  pariwisata  merupakan  salah satu  sarana  yang  tepat  dalam  meningkatkan kemajuan  ekonomi  masyarakat,  baik  lokal maupun  global.  Akan  tetapi,  tidak  berhenti sampai  di  situ  saja,  industri  pariwisata  juga merupakan  salah  satu  sektor  unggulan  yang mempunyai manfaat ganda ( multiplier effect ) bagi  semua  sektor  pembangunan. Multiplier effect sektor  pariwisata  dapat  dilihat  dalam UU  No  10  tahun  2009,  yaitu  meningkatkan pertumbuhan
ekonomi; meningkatkan kesejahteraan rakyat; menghapus kemiskinan; mengatasi pengangguran;  melestarikan alam, lingkungan,  dan  sumber  daya;  memajukan kebudayaan;  mengangkat  citra  bangsa;  dan memupuk  rasa  cinta  tanah  air.  Jadi,  sektor pariwisata  sangatlah  penting  bagi  kehidupan manusia.
Menurut Revida dkk (2020), tujuan dan manfaat  kepariwisataan  berdasarkan  undang- undang  tersebut  dapat  dibagi  menjadi  empat manfaat,  yaitu  manfaat  ekonomi,  sosial- budaya,  lingkungan  hidup,  serta  manfaat berbangsa  dan  bernegara. Dari  sisi  ekonomi, pariwisata  bermanfaat  untuk  meningkatkan devisa  negara,  pendapatan  daerah,  dan pendapatan  masyarakat  di  sekitar  lokasi wisata.  Dari  sisi  sosial-budaya,  pariwisata meningkatkan  kualitas  dan  pelestarian  seni, budaya,  dan  kearifan  lokal  masyarakat. Pariwisata  juga  berperan  untuk  menjaga kebersihan dan kelestarian lingkungan. Selain itu,  rasa  cinta  akan  tanah  air  serta  rasa persatuan  dan  kesatuan  bangsa  dapat ditingkatkan  melalui  pariwisata.  Jadi,  ada begitu  banyak  manfaat  yang  bisa  diperoleh melalui sektor pariwisata ini.
Manfaat sektor pariwisata tersebut telah dirasakan  oleh  Daerah  Istimewa  Yogyakarta (DIY) yang notabene dikenal sebagai wilayah destinasi wisata, seperti halnya Bali. Terlebih lagi,  kini  DIY  telah  memiliki  bandara  baru, yakni Yogyakarta International Airport (YIA) di Kulon Progo, yang membuka peluang untuk dapat meningkatkan kunjungan wisata.
Untuk  dapat  memanfaatkan  peluang tersebut, diperlukan strategi untuk mengelola
tempat-tempat wisata, khususnya yang berada di sekitar bandara, agar lebih banyak menarik wisatawan untuk berkunjung. Strategi tersebut memerlukan informasi tentang potensi wisata yang  ada  berdasarkan  jumlah  kunjungan wisatawannya. Melalui informasi dan strategi tersebut,  diharapkan  dapat  memaksimalkan jumlah  kunjungan  wisatawan  pada  destinasi wisata potensial maupun  dapat memperbaiki tempat wisata yang masih sedikit kunjungannya.
Oleh  karena  itu,  diperlukan  analisis untuk mengelompokkan tempat wisata dengan melihat  jumlah  kunjungannya.  Berdasarkan latar  belakang  tersebut,  penelitian  ini dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengetahui kelompok  objek  wisata  di  Kulon  Progo berdasarkan jumlah pengunjungnya. Kelompok  objek  wisata  tersebut  dapat dijadikan bahan kajian bagi pengelola dalam menyusun kembali strategi yang lebih efektif agar  dapat  menarik  lebih  banyak  wisatawan untuk berkunjung.

## 2. Metodologi
Cakupan  wilayah  yang  diteliti  adalah Kabupaten Kulon Progo, dengan unit analisis objek  wisata  Kabupaten  Kulon  Progo  pada tahun 2019 yang tercatat ada sebanyak 42 unit. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini berupa  data  sekunder  yang  berasal  dari publikasi Statistik Kepariwisataan 2019 yang diterbitkan oleh Dinas Kepemudaan,
Olahraga,  dan  Pariwisata  (Disporapar) Provinsi    Daerah  Istimewa  Yogyakarta. Publikasi  tersebut  memuat  data  jumlah kunjungan  pada  42  obyek wisata  pada tahun 2019  dari  Januari  hingga  Desember.  Data jumlah pengunjung inilah yang akan dianalisis pada penelitian.
Metode  analisis  dalam  penelitian  ini adalah  analisis  deskriptif  menggunakan analisis  klaster.  Statistik  deskriptif  adalah metode-metode  yang  berkaitan  dengan pengumpulan dan penyajian suatu gugus data sehingga memberikan informasi yang berguna (Walpole, 1992). Analisis deskriptif bertujuan menampilkan  gambaran  umum  jumlah kunjungan  wisata  Kabupaten  Kulon  Progo. Analisis  klaster  dalam  penelitian  ini menggunakan  metode k-means  clustering . Analisis klaster digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan atau kedekatan data dalam suatu kelompok ke kelompok  lain.  Ketika  item  dikelompokkan, kedekatan  dapat  ditunjukkan  dengan  jarak
atau  berdasarkan  koefisien  korelasi  dan ukuran asosiasi serupa.
K-means  clustering termasuk  dalam metode klaster nonhirarki.  Algoritma k-means menetapkan  setiap  item  ke  klaster  yang memiliki  centroid  terdekat  (mean).  Secara sederhana, langkah proses pengelompokan k- means adalah:
1. Partisi unit menjadi k klaster awal 2. Melanjutkan daftar item, menempatkan item ke klaster dengan centroid  terdekat.  Lalu  menghitung ulang  centroid  untuk  klaster  yang menerima item baru dan untuk klaster yang kehilangan item. 3. Ulangi  langkah  2  sampai  tidak  ada lagi penempatan ulang yang dilakukan. (Johnson, 2002).
Adapun langkah pengolahan data dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Melakukan preprocessing a. pengecekan data awal
Menurut  (Bennett,  2001), proporsi missing value yang lebih besar  dari  10  %  pada  obyek penelitian cenderung menghasilkan  statistik  inferensia yang bias. Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini menetapkan  batas  maksimum atau  cut-off  missing  data  adalah sebesar  10%.  Dari  data  awal terdapat 5 dari 42 obyek memiliki missing  value  lebih  dari  10%,
sehingga perlu dilakukan langkah selanjutnya yaitu cleaning data. b. Cleaning data Setelah  ditemukan  bahwa terdapat 5 obyek memiliki missing  value  lebih  besar  dari 10%, obyek tersebut tidak diikutkan dalam analisis penelitian ini. c. Melakukan pengecekan data sesudah cleaning
Pada  langkah  ini,  dilakukan pengecekan missing value kurang dari  10%.  Kemudian  dilakukan imputasi  seperti  pada  langkah berikutnya.
d. Melakukan imputasi data dengan metode rata-rata
e. Obyek  wisata  yang  memiliki
missing  value  kurang  dari  10% akan  diimputasi  dengan  metode rata-rata  pada  data  yang  hilang.
Data yang siap untuk diolah dapat
dilihat  pada  lampiran  (Lampiran 1).
2. Menghitung rata-rata jumlah pengunjung Pada tiap objek wisata, dihitung rata- rata  jumlah  pengunjung  pada  bulan
Januari sampai Desember 2019.
3. Mendeteksi outlier Outlier adalah data yang menyimpang
terlalu  jauh  dari  data  lainnya  dari sebuah  dataset.  Adanya  outlier  akan membuat  bias  terhadap  analisis dataset tersebut, atau menjadi menyimpang  dari  fenomena  yang sebenarnya.  Namun,  jika  suatu  nilai dianggap  penting  maka  outlier  dapat dimasukkan  dalam  pengolahan.  Pada penelitian  ini,  penulis  memasukkan semua objek wisata Kulon Progo.
4. Menentukan jumlah klaster
Dalam penelitian ini, penulis
menetapkan sebanyak 3 (tiga) klaster yaitu  rendah,  sedang  dan  tinggi. Penggunaan  jumlah  klaster  sebanyak ini didasari dengan tujuan kemudahan intervensi  pemerintah  atau  pihak pengelola terhadap obyek wisata.
5. Menentukan nilai centroid Dalam  penelitian  ini,  centroid  dari ketiga klaster ditentukan menggunakan software R-studio dengan  fungsi  kmeans  dari package stats.  Centroid  dihitung  dari  rata-rata jumlah  kunjungan  obyek  wisata  dari bulan Januari hingga Desember. Pada penentuan nilai centroid dalam metode k-means dilakukan  beberapa iterasi.  Iterasi  berhenti  ketika  tidak ada lagi perubahan posisi klaster pada
data. 6. Menghitung jarak centroid Dalam penelitian ini, untuk menghitung jarak antara centroid dan nilai  pada  atribut  digunakan  metode Euclidean  Distance .  Metode  ini digunakan  untuk  mengukur  jarak antara  dua  titik  pada  pada  bidang dengan  dua  dimensi  atau  lebih  yang bertujuan  untuk  mengukur  tingkat kemiripan  data  (Nishom,  2019).
Rumus dari metode Eucliden
Distance adalah sebagai berikut:
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖 (1)
Keterangan :
d : jarak antara x dan y x : nilai centroid y : nilai atribut
xi : nilai centroid ke-i yi : nilai atribut ke-i n : jumlah dimensi
7. Menentukan posisi klaster Penentuan  posisi  klaster  didasarkan pada  jarak  terpendek  antara  centroid dengan nilai atribut. Jika iterasi sudah menghasilkan centroid yang
konvergen,  maka  hasil  posisi  klaster tidak akan mengalami perubahan lagi meskipun  dilakukan  iterasi  berkali- kali.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Gambar. 1.  Rata-rata jumlah kunjungan wisata

## Kabupaten Kulon Progo berdasarkan bulan
Kunjungan  wisata  Kabupaten  Kulon Progo selama tahun 2019 paling banyak pada bulan  Juni.  Hal  tersebut  sesuai  dengan  fakta bahwa  menurut  beberapa  kalender  akademik sekolah sekolah, liburan hari raya dan liburan akhir semester genap tahun ajaran 2018/2019 jatuh  pada  bulan  Juli.  Libur  hari  raya  juga dirasakan  oleh  semua  masyarakat  Indonesia. Hari  raya  tidak  dapat  terlepas  dari  istilah mudik. Mudik dilakukan pada libur hari raya, dimana  beberapa  orang  melakukan  mobilitas ke  tempat  asalnya,  khususnya  masyarakat ibukota. Sehingga dapat kita perhatikan bahwa pada  libur  hari  raya,  ibukota  secara  tiba  tiba menjadi sangat sepi, dan hal sebaliknya terjadi pada  kota  kota  kecil  lain  yang  bertambah ramai.  Masyarakat  yang  melakukan  mudik
akan cenderung mengisi hari liburnya dengan mengunjungi tempat wisata. Oleh karena itu, tempat wisata di berbagai tempat di Indonesia menjadi  ramai,  khususnya  di  Kabupaten Kulon Progo.
Grafik  pada  gambar  2  menunjukkan rata-rata jumlah kunjungan wisata per bulan di Provinsi  D.I.  Yogyakarta  pada  tahun  2019. Pantai  Glagah  memiliki  rata  rata  kunjungan paling tinggi di antara obyek wisata yang lain, yaitu  sebesar  38.736  pengunjung  per  bulan. Sementara  obyek  wisata  yang  memiliki  rata rata kunjungan terendah adalah obyek wisata River  Tubing  Pringtali  yaitu  sebesar  80 pengunjung per bulan.
Gambar. 2.  Rata-rata jumlah kunjungan wisata Kabupaten Kulon Progo berdasarkan objek wisata
Ketimpangan  jumlah  pengunjung  ini dikarenakan oleh beberapa hal, yang pertama dari segi spasial Pantai Glagah memiliki area yang  lebih  luas  dibandingkan  dengan  River Tubing  Pringtali. Area  yang  lebih  luas  akan mengakomodasi  pengunjung  lebih  baik  dan dapat mengendalikan  kepadatan  pengunjung. Kedua,  dari  segi  usia  obyek  wisata  tersebut. Obyek  wisata  Pantai  Glagah  berusia  sangat tua,  mengingat  Pantai  Glagah  merupakan obyek wisata alami. Di sisi lain obyek River Tubing  Pringtali  berusia  lebih  muda,  atau relatif  baru  dikembangkan.  Oleh  karena  itu, Pantai  Glagah  lebih  dikenali  dan  lebih diprioritaskan  dalam  perencanaan  rekreasi
4998 3630 2877 3473 4897 9363 5287 31063043 5881 3081 5497
dibandingkan  dengan  obyek  wisata  River Tubing.  Ketiga,  dari  segi  fasilitas  Pantai Glagah  menyediakan  panorama  alam  yang menakjubkan  hal  ini  berlawanan  dengan fasilitas  yang  disediakan  obyek  wisata  River Tubing yaitu cenderung outbound. Tingginya rata  pengunjung  pada  Pantai  Glagah,Gua Marina,  dan  lainnya  disebabkan  karena sebagian  besar  pengunjung  lebih  memilih untuk  menikmati  panorama  dan  melakukan fotografi. Namun, terdapat beberapa pengunjung  yang  lebih  memilih  untuk mendapatkan  pengalaman  pengalaman  yang lebih berkesan seperti pengalaman bersepeda mengelilingi  pedesaan  di  Kulon  Progo  yang disediakan  obyek  wisata  Towilifiets,  dan pengalaman  menyusuri  sungai  deras  yang menantang di River Tubing Pringtali.
Penelitian  ini  membagi  objek  wisata Kabupaten  Kulon  Progo  menjadi  3  klaster. Setelah dilakukan pengolahan data, diperoleh nilai centroid dari klaster. Dengan
menggunakan  software R-studio ,  diketahui iterasi  berhenti  pada  iterasi  ketiga,  artinya pada  iterasi  ketiga  tersebut  nilai  centroid sudah  menghasilkan  output  yang  konvergen. Nilai  centroid  pada  iterasi  ketiga  diperoleh sebagai berikut:
TABEL 1
N ILAI C ENTROID D ATA I TERASI K ETIGA Centroid Nilai C1 712.9292 C2 6218.527 C3 30791.96 Setelah  didapat  nilai  centroid  masing- masing klaster, selanjutnya menghitung jarak setiap nilai atribut ke centroidnya menggunakan  Euclidean  method.  Tabel  2  di bawah ini merupakan hasil perhitungan jarak antara  centroid  dan  nilai  pada  atribut. Penentuan posisi klaster didasarkan pada jarak terpendek antara centroid dengan nilai atribut.
TABEL 2 J ARAK C ENTROID Obyek Wisata Rata-Rata C1 C2 C3 Jarak Terpendek Desa Wisata Banjaroyo  22848.41667  22135.48747  16629.88987 7943.54163 7943.54163 Desa Wisata Nglinggo 4720.91667 4007.98747 1497.61013 26071.04163 1497.61013 Desa Wisata Purwosari 616.91667 96.01253 5601.61013 30175.04163 96.01253 Desa Wisata Banjarsari 3690 2977.0708 2528.5268 27101.9583 2528.5268 Desa Wisata Sermo 320.66667 392.26253 5897.86013 30471.29163 392.26253 Desa Wisata Sdoharjo 539.08333 173.84587 5679.44347 30252.87497 173.84587 Desa Wisata Sidorejo 882.25 169.3208 5336.2768 29909.7083 169.3208 Desa Wisata Jatimulyo 192.25 520.6792 6026.2768 30599.7083 520.6792 Desa Wisata Tinalah Purwoharjo 771.41667 58.48747 5447.11013 30020.54163 58.48747 Waduk Sermo 8929.66667 8216.73747 2711.13987 21862.29163 2711.13987 Pantai Glagah 38735.5 38022.5708 32516.9732 7943.5417 7943.5417 Pantai Trisik 2918.5 2205.5708 3300.0268 27873.4583 2205.5708 Pantai Congot 5664 4951.0708 554.5268 25127.9583 554.5268 Gua Kiskendo 1114 401.0708 5104.5268 29677.9583 401.0708 Suroloyo 1074.66667 361.73747 5143.86013 29717.29163 361.73747 Wisata Alam Nglinggo 4238.25 3525.3208 1980.2768 26553.7083 1980.2768 Kalibiru 10032 9319.0708 3813.4732 20759.9583 3813.4732 Puncak Kleco 360.41667 352.51253 5858.11013 30431.54163 352.51253 Embung Tonogoro 6390.75 5677.8208 172.2232 24401.2083 172.2232 Dolan Ndeso Boro 3654.25 2941.3208 2564.2768 27137.7083 2564.2768 Gua Maria Sendangsono 13127.91667  12414.98747 6909.38987 17664.04163 6909.38987 Kedung Pedhut 5646 4933.0708 572.5268 25145.9583 572.5268 Air Terjun Kembangsoka 2055.83333 1342.90413 4162.69347 28736.12497 1342.90413 Ekowisata Sungai Mudal 5502.75 4789.8208 715.7768 25289.2083 715.7768
Renhat Pranata, Aprilius N M Clara, Ossy S Rahajeng, Naning Savitri
River Tubing Pringtali 79.66667 633.26253 6138.86013 30712.29163 633.26253 Watu Bolong 225.63636 487.29284 5992.89044 30566.32194 487.29284 Grojogan Sewu 327.41667 385.51253 5891.11013 30464.54163 385.51253 Pule Payung 6809.91667 6096.98747 591.38987 23982.04163 591.38987 Segajih Live In 464.41667 248.51253 5754.11013 30327.54163 248.51253 Towilfiets 108.5 604.4292 6110.0268 30683.4583 604.4292 Mangrove Pantai Pasir Kadilangu 5069 4356.0708 1149.5268 25722.9583 1149.5268 Mangrove Wanatirta 200.33333 512.59587 6018.19347 30591.62497 512.59587 Mangrove Jembatan ApiApi 4422.66667 3709.73747 1795.86013 26369.29163 1795.86013 Goa Kebon 1515.36364 802.43444 4703.16316 29276.59466 802.43444 Makam Nyi Ageng Serang 150.91667 562.01253 6067.61013 30641.04163 562.01253 Rumah Sandi Negara 340.33333 372.59587 5878.19347 30451.62497 372.59587 KWS Menoreh 5379.81818 4666.88898 838.70862 25412.14012 838.70862
Gambar. 3.  Hasil klastering jumlah kunjungan wisata
Kabupaten Kulon Progo tahun 2019
Gambar 3 menunjukkan hasil analisis k- means clustering . Berdasarkan grafik tersebut, k  optimal  yang  dihasilkan adalah  3. Artinya, terbentuk 3 cluster besar untuk
pengelompokan  obyek  wisata  di  Kabupaten Kulon  Progo  menurut  jumlah  pengunjung. Hasil  posisi  klaster  yang  diperoleh  dapat dilihat pada Tabel 3 berikut.
TABEL 3
N ILAI C ENTROID D ATA I TERASI K ETIGA Obyek Wisata Klaster Desa Wisata Purwosari 1 Desa Wisata Sermo 1 Desa Wisata Sdoharjo 1 Desa Wisata Sidorejo 1 Desa Wisata Jatimulyo 1 Desa Wisata Tinalah Purwoharjo 1 Pantai Trisik 1 Gua Kiskendo 1 Suroloyo 1 Puncak Kleco 1 Air Terjun Kembangsoka 1 River Tubing Pringtali 1 Watu Bolong 1 Grojogan Sewu 1 Segajih Live In 1 Towilfiets 1 Mangrove Wanatirta 1 Goa Kebon 1 Makam Nyi Ageng Serang 1 Rumah Sandi Negara 1 Desa Wisata Nglinggo 2 Desa Wisata Banjarsari 2 Waduk Sermo 2 Pantai Congot 2 Wisata Alam Nglinggo 2 Kalibiru 2 Embung Tonogoro 2 Dolan Ndeso Boro 2 Gua Maria Sendangsono 2 Kedung Pedhut 2 Ekowisata Sungai Mudal 2 Pule Payung 2 Mangrove Pantai Pasir Kadilangu 2 Mangrove Jembatan ApiApi 2 KWS Menoreh 2 Desa Wisata Banjaroyo 3 Pantai Glagah 3
Dari  Tabel  3  dan  Gambar  3,  dapat diketahui  terdapat  20  obyek  wisata  yang masuk  kedalam  klaster  1,  15  obyek  wisata
Renhat Pranata, Aprilius N M Clara, Ossy S Rahajeng, Naning Savitri
masuk kedalam klaster 1, dan 2 obyek wisata yang  masuk  kedalam  klaster  3.  Klaster pertama  yaitu  klaster  1  (warna  biru), beranggotakan  Desa Wisata  Purwosari,  Desa Wisata  Sermo,  Pantai  Trisik,  dan  17  obyek wisata lainnya. Klaster 1 beranggotakan obyek obyek  wisata  yang  memiliki  jumlah pengunjung  yang  tergolong  relatif  rendah. Klaster  yang  lain,  klaster  2  (warna  kuning) beranggotakan Desa Wisata Nglinggo, Wisata Alam  Nglinggo,  Pule  Payung  dan  12  obyek wisata  lainnya.  Klaster  2  merupakan  klaster yang  beranggotakan  obyek  wisata  yang memiliki jumlah kunjungan sedang. Sementara  itu,  klaster  3  (warna  abu-abu) memiliki  anggota  yang  paling  sedikit  yaitu Desa  Wisata  Banjaroyo  dan  Pantai  Glagah. Klaster  3  merupakan  klaster  obyek  wisata yang memiliki jumlah kunjungan yang tinggi. Pada klaster 3, terdapat gap yang jauh dalam klasternya.  Hal  ini  dikarenakan  nilai  ini merupakan outlier dari data jumlah kunjungan objek  wisata.  Namun,  karena  peneliti  ingin mengelompokkan semua objek wisata Kulon Progo  pada  tahun  2019,  maka  nilai  tetap dimasukkan  karena  dianggap  bagian  objek wisata yang penting.

## 4. Kesimpulan
Saat ini pariwisata merupakan salah satu sektor yang berkontribusi dalam peningkatan penghasilan  negara  dan  daerah.  Peningkatan penghasilan tersebut disebabkan oleh multiplier  effects  yang  dimiliki  oleh  sektor pariwisata.  Pariwisata  dapat  digenjot  dengan berbagai  macam  pendorong,  salah  satunya pembangunan bandara. Pembangunan bandara dapat  memudahkan  proses  transportasi  bagi pendatang.
Pembangunan Bandara Internasional Yogyakarta di Kabupaten Kulon Progo memiliki kesempatan untuk
memaksimalkan  sektor  pariwisata.  Hal  ini dapat  dijadikan  sebagai  momentum  untuk mengembangkan  obyek  obyek  wisata  di
Provinsi D.I. Yogyakarta, khususnya Kabupaten  Kulon  Progo.  Ketidakmerataan kunjungan  wisatawan  pada  obyek  wisata  di Kabupaten  Kulon  Progo  melatarbelakangi penelitian  ini.  Dengan  menggunakan  metode k-means clustering, didapatkan obyek wisata yang tergolong memiliki pengunjung rendah, sedang,  dan  tinggi.  Pada  akhirnya,  hasil
pengelompokkan  atau  clustering  ini  dapat dijadikan  acuan  untuk  pemangku  kebijakan untuk  membuat  kebijakan  kebijakan,  salah satunya adalah membentuk paket paket wisata berdasarkan hasil analisis di atas.
Keterbatasan  dalam  penelitian  ini adalah  terdapat  data  outlier  sehingga  hasil pengolahan yang diperoleh kurang maksimal. Keterbatasan  lainnya  yaitu  data  yang digunakan  menjadi  sampel  penelitian  susah diperoleh  sehingga  penelitian  ini  hanya menggunakan satu tahun dan hasil penelitian menjadi  kurang  luas  untuk  menggambarkan keadaan yang sesungguhnya. Pada penelitian ini, kami hanya menggunakan variabel jumlah kunjungan  wisatawan  per  bulan,  saran  kami untuk penelitian selanjutnya adalah menambah  variabel  baru  seperti  jarak  antara obyek  wisata  dengan  Bandara  Internasional Yogyakarta.  Sehingga  ketika  dijadikan sebagai acuan untuk membentuk paket wisata, hasil  yang  didapatkan  lebih  baik  dan  lebih aktual.

## Daftar Pustaka
Anggraeni,  A.  A.  (2013).  Analisis  dampak
ekonomi wisata bahari terhadap pendapatan masyarakat di pulau tidung.
Reka Loka , 1(1).
Bennett,  D.  A.  (2001).  How  can  I  deal  with missing  data  in  my  study?. Australian and  New  Zealand  journal  of  public health , 25(5), 464-469.
Indonesia, R. (2009). Undang-Undang No. 10
Tahun  2009  tentang  Kepariwisataan.
Lembaran Negara RI Tahun, (4966).
Johnson,  R.  A.,  &  Wichern,  D.  W.  (2002).
Applied multivariate statistical analysis. Upper  Saddle  River,  NJ:
Prentice hall.
Maulida,  L.  (2018).  Penerapan  Datamining
Dalam  Mengelompokkan  Kunjungan Wisatawan Ke Objek Wisata Unggulan Di Prov. Dki Jakarta Dengan K-Means. JISKA  (Jurnal  Informatika  Sunan Kalijaga), 2(3), 167-174. Nishom,  M.  (2019).  Perbandingan  Akurasi Euclidean Distance, Minkowski Distance, dan Manhattan Distance pada Algoritma K-Means Clustering berbasis
Renhat Pranata, Aprilius N M Clara, Ossy S Rahajeng, Naning Savitri
Chi-Square. Jurnal Informatika , 4(01).
Revida,  E.,  Gaspersz,  S.,  Uktolseja,  L.  J., Nasrullah, N., Warella, S. Y., Nurmiati,
N., ... & Purba, R. A. (2020). Pengantar
Pariwisata . Yayasan Kita Menulis. Walpole,  Ronald  E.  (1995).  Pengantar Statistika  Edisi  ke-3.    Jakarta:  PT
Gramedia Pustaka Utama.