## DATA MINING CLUSTERING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS PADA DATA KUNJUNGAN WISATAWAN DI KABUPATEN KARAWANG
Kamaludin Gustipartsani 1 , Nining Rahaningsih 2 , Raditya Danar Dana 3 , Iva Yulia Mustafa 4
1 Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Program Studi Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon
3 Program Studi Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon
4 Program Studi Perhotelan, Politeknik Pariwisata Prima Internasional Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat, Indonesia gustipartsani@gmail.com

## ABSTRAK
Karawang  merupakan  sebuah  Kabupaten  di  Provinsi  Jawa  Barat  yang  memiliki  cukup  banyak  wisata  di daerahnya.  Dari  berbagai  tempat  wisata  yang  ada  di  setiap  Kecamatan    di  Kabupaten  Karawang  terdapat  data jumlah  kunjungan  wisatawan  setiap  tahunnya.  Pada  data  yang  didapat  dari  situs  web opendata.jabarprov.go.id masih terdapat banyak objek wisata yang sepi pengunjung. Hal tersebut dapat terjadi karena pengembangan wisata di Kabupaten Karawang masih kurang merata. Dalam hal ini, maka akan dilakukan pengelompokkan wisata yang ditujukan  untuk  dasar  pengambilan  keputusan  terkait  peningkatan  pengelolaan  objek  wisata  .  Dengan menggunakan Knowledge Discovery in Database (KDD) , penelitian ini akan menerapkan data mining clustering menggunakan algoritma K-Means . Implementasi data mining dilakukan dengan menggunakan tools RapidMiner . Analisa clustering bertujuan untuk mencari  jumlah k  yang optimal untuk pengelompokkan  objek wisata. Hasil dari  penelitian  ini  diperoleh  jumlah  k  yang  optimal  adalah  3  dengan  kelompok  1  sebagai  kelompok  jumlah wisatawan rendah, kelompok 2 sebagau kelompok jumlah wisatawan sedang, dan kelompok 3 sebagai kelompok jumlah wisatawan tinggi.
Kata kunci: Data Mining, Clustering, K-Means, Pariwisata, Knowledge Discovery in Database

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  dalam  bidang  ilmu  pengetahuan  dan teknologi  telah  menghasilkan  sejumlah  perubahan dalam pola hidup masyarakat [1]. Dalam perkembangan  teknologi  informasi  yang  pesat, keterjangkauan  akan  informasi  yang  disediakan sangatlah  penting  [2].  Kemajuan  pada  bidang teknologi  informasi  berpengaruh  penting  pada beberapa sektor, salah satunya yaitu sektor pariwisata. Kabupaten  Karawang  yang  dikenal  dengan  kota industri  juga  memiliki  berbagai  macam  objek  wisata budaya  di  daerahnya.[3].  Selain  objek  wisata  budaya terdapat  berbagai  objek  wisata  alam  di  Kabupaten Karawang, maka dari itu untuk mendukung kemajuan sektor  pariwisata  di  Kabupaten  Karawang  maka diperlukan publikasi terkait informasi objek wisata di Karawang [4].
Pada  sektor  wisata  yang  ada  di  Kabupaten Karawang  masih  terdapat  beberapa  tantangan  yang harus  dihadapi  salah  satunya  adalah  peningkatan pengelolaan  objek  wisata.  Berdasarkan  data  yang diperoleh  melalui  website  opendata.jabarprov.go.id terkait  jumlah  kunjungan  wisatawan  di  Kabupaten Karawang,  masih  tedapat  bebrapa  objek  wisata  yang memiliki  jumlah  wisatawan  rendah  tiap  tahunnya. Berdasarkan  data  tersebut,  ditemukan  permasalahan seperti  bagaimana  cara  meningkatkan  pengelolaan pariwisata  berdasarkan  jumlah  kunjungan  wisatawan pada objek wisata. Untuk setiap strategi pembangunan dan peningkatan pariwisata  tentunya berbeda berdasarkan  keramaian  pengunjung  wisatawannya. Maka dari  itu pengelompokkan pada  jenis pariwisata
di Kabupaten Karawang berdasarkan jumlah kunjungan  wisatawannya  akan  berpengaruh  untuk strategi  peningkatan  pengelolaan  objek  wisata.  Pada konteks  informatika,  permasalahan  yang  dihadapi adalah  bagaimana  cara  mengelola  data  jumlah kunjungan  wisatawan  pada  objek  wisata  yang  ada  di Kabupaten Karawang untuk meningkatkan pengelolaan  objek  wisata.  Data  mining clustering dengan algoritma K-Means menjadi salah satu pilihan untuk  menghadapi  tantangan  pada  pengelolaan  data kunjungan wisatawan pada objek wisata di Kabupaten Karawang.
Beberapa penelitian sebelumnya telah menerapkan terkait topik analisa clustering menggunakan algoritma K-Means untuk pengelompokkan.  Penelitian  [5]  telah  menerapkan data mining clustering menggunakan  metode CRISP- DM dengan  algoritma K-Means .  Penelitian  tersebut menggunakan tools Python dan  menghasilkan jumlah cluster sebanyak 3 cluster dengan pencarian k optimal menggunakan metode Elbow .  Lalu  penelitian berikutnya  [6]  menggunakan clustering  K-Means untuk  aplikasi  pemetaan  klaster,  penelitian  tersebut menggunakan  metode Elbow dan  metode Silhoutte Coefficient dengan  percobaan  sebanyak  2  kali  yaitu k=2 dan k=3 menghasilkan masing masing k optimal dengan metode Elbow memperoleh k optimal k=3 dan metode Silhoutte  Coefficient memperoleh  k  optimal k=2.  Penelitian  selanjutnya  [7]  menerapkan  data mining clustering  K-Means dengan  metode KDD menggunakan tools WEKA 3.8.3 (waikato environment  for  knowledge  analysis) menghasilkan
cluster sebanyak 3 cluster. Dengan cluster 1 memiliki rata-rata  persentase  50%  kunjungan  wisatawan, cluster 2  23%  kunjungan  wisatawan,  dan cluster  3 27% kunjungan wisatawan.
Tujuan  utama  pada  penelitian  ini  adalah mengelompokkan  data  jumlah  kunjungan  wisatawan pada objek wisata di Kabupaten Karawang menggunakan analisis clustering dengan algoritma K- Means .  Tujuan  dilakukan  analisis clustering adalah untuk  menemukan  informasi  baru  terkait  data kunjungan wisatawan di Kabupaten Karawang.
Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan adalah Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) menggunakan  algoritma K-Means  Clustering. Data mining  yang  sering  juga  disebut  sebagai Knowledge Discovery  in  Database  (KDD) ,  adalah  proses  yang mencakup pengumpulan dan pemanfaatan data historis untuk mengidentifikasi keteraturan serta pola hubungan  dalam  kumpulan  data  yang  berskala  besar [8].  Proses  pada  tahapan Knowledge  Discovery  in Database  (KDD) terdiri  dari  beberapa  tahapan  yaitu pengumpulan  data,  pemakaian  data  historis  yang memiliki  tujuan  menemukan  pola  atau  korelasi  pada data  yang  memiliki  skala  besar  [9]. Knowledge Discovery  in  Database  (KDD) adalah  suatu  langkah untuk  dapat  menemukan  serta  mengenali  pola  dalam data,  dimana  pola  yang  dapat  ditemukan  tersebut besifat  valid,  memiliki  keterbaruan,  bermanfaat,  dan dapat dimengerti [10].
Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan terkait pengolahan data kepada para  praktisi  wisata.  Pengelola  objek  wisata  dapat secara  langsung  memanfaatkan  hasil  penelitian  ini untuk  merancang  strategi  pemasaran  yang  lebih terarah,  meningkatkan  pengalaman  pengunjung,  dan mengoptimalkan sumber daya. Selain manfaat praktis, penelitian ini membuka peluang untuk penelitian lebih lanjut  di  bidang  Informatika  terkait  analisis  data pariwisata, mendukung pengembangan model analisis yang lebih canggih. Dari segi teknologi, implementasi temuan  ini  dapat  mendukung  pengembangan  sistem informasi  pariwisata  dan  aplikasi  berbasis  data, meningkatkan  efisiensi  pengelolaan  pariwisata,  serta mempromosikan  pertumbuhan  sektor  pariwisata secara  keseluruhan.  Kesuksesan  penelitian  ini  bukan hanya  memberikan  manfaat  praktis,  tetapi  juga melengkapi  pemahaman  tentang  penerapan  metode analisis  data  dalam  pengelolaan  destinasi  pariwisata, berkontribusi pada perkembangan ilmu Informatika.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terkait
Beberapa  kajian  sebelumnya  terkait  dengan analisa clustering menggunakan K-Means yaitu  [11], yang  membahas  terkait  strategi  pembangunan infrastruktur  dan  menghasilkan cluster berjumlah  4 dengan cluster 1  berjumlah  2  kecamatan  dengan kriteria  rendah, cluster 2  berjumlah  4  kecamatan dengan  kriteria  rata-rata, cluster 3  berjumlah  3 kecamatan  dengan  kriteria  tinggi,  dan cluster 4  yang
berjumlah 2 kecamatan dengan kriteria sangat tinggi. Dengan kesimpulan pembangunan infrastruktur dapat dilakukan pada daerah dengan kriteria tinggi yakni C3 dan C4.
Penelitian  lainnya  yaitu  [12],  membahas  terkait pengelompokkan wisatawan mancanegara berdasarkan  asal  negara  dan  bulan  kunjungan  yang menghasilkan cluster sebanyak  2  dengan cluster 1 yang  terdiri  dari  4  negara  dan cluster 2  sebanyak  84 negara.

## 2.2. Data Mining
Data  mining  Data  mining  merupakan  langkah- langkah  yang  dilakukan  untuk  mengambil  informasi atau  pengetahuan  dari  data  yang  sebelumnya  tidak diketahui,  tersirat,  dan  dianggap  tidak  berguna,  yang berasal  dari  sejumlah  besar  data  [13].  Langkah- langkah  tersebut  digunakan  untuk  mengidentifikasi dan  memahami  pola  data  sehingga  menghasilkan informasi yang dibutuhkan [14]. Hasil dari data mining tersebut  juga  dapat  digunakan  untuk  sebuah  dasar pengambilan  keputusan  maupun  kebijakan  bagi sebuah organisasi pemerintah, maupun instansi terkait topik yang diteliti [15].

## 2.3. Clustering
Clustering  merupakan  suatu  algoritma  yang termasuk ke dalam kategori data unsupervised karena dapat mengklasifikasikan data tanpa label berdasarkan kemiripan datanya [16]Clustering adalah di mana data dikelompokkan  ke  dalam  beberapa  cluster  atau kelompok  sehingga  data  dalam  satu  cluster  memiliki tingkat  kemiripan  yang  tinggi,  sedangkan  tingkat kemiripan  antar  cluster  rendah  [17].  Jika  data  yang digunakan tidak memiliki kemiripan, maka data akan dikelompokkan  dalam  cluster  yang  berbeda.  Tujuan dari  clustering  sendiri  yaitu  membagi  data  ke  dalam beberapa  cluster  yang  memiliki  kemiripan  sehingga menghasilkan  sebuah  informasi  baru  terkait  data tersebut [9].

## 2.4. K-Means
K-Means merupakan algoritma pengelompokkan dengan  kategori  unsupervised  yang  cukup  populer, karena memiliki beberapa keunggulan seperti efisien, cepat, dan ringkas dalam prosesnya [18]. Algoritma ini menghitung  jarak  antara  objek  data  dengan  pusat cluster, dan objek data yang dekat dengan pusat cluster dibagi  ke  dalam  kategori  yang  sama  [19].  K-Means juga  telah  digunakan  pada  berbagai  aplikasi  karena kesederhanaan dan konvergensinya yang cukup cepat sehingga  membuat  algoritma  ini  menjadi  salah  satu metode partisi yang paling efektif [20].

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  analisa  cluster  data  jumlah kunjungan wisatawan di Kabupaten Karawang metode yang digunakan yaitu metode Knowledge Discovery in Database  (KDD).  Metode  KDD  digunakan  untuk mendapatkan pemahaman dari data jumlah kunjungan
wisatawan  di  Kabupaten  Karawang,  sehingga  dapat menghasilkan  suatu  informasi  guna  mengambil keputusan  untuk  meningkatkan  pengelolaan  objek wisata  (Gustientiedina  et  al.,  2019).  Metode  ini memiliki  5  tahapan  yaitu  data  selection,  pra- processing, transformation, data mining, dan evaluation/interpretation  (Ashari  et  al.,  2022). Tahapan-tahapan  pada  metode  KDD  tersebut  dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 1. Tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD)
3.1. Data Selection
Tahap  awal  pada  proses  data  mining  sesuai dengan  metode Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  yaitu  penyeleksian  data.  Seleksi  data  adalah tahapan  pemilihan  data  dari  set  data  yang  digunakan sebelum  mulai  kepada  tahapan  penggalian  informasi [9].  Dari  dataset  yang  digunakan,  penyeleksian dilakukan pada data wisatawan asing dan data tahun.

## 3.2. Preprocessing
Tahap  ini  merupakan  tahap  pembersihan  data dengan  membuang  data  yang  bersifat  null  atau missing, membuang atribut yang kurang berpengaruh pada  penelitian,  membersihkan  data  yang  memiliki anomali, dan  memberikan  identitas atau  id pada  data yang  akan  diteliti  [10].  Penentuan  id  pada  tahap  ini dipilih  dengan  atribut  yang  bersifat  unik  yaitu  nama objek  wisata,  sedangkan  atribut  yang  digunakan hanyalah  nama  kabupaten,  nama  objek  wisata  dan jumlah wisatawan.

## 3.3. Transformation
Tahap transformasi data yaitu tahapan mengubah tipe  data  agar  data  dapat  diolah  sesuai  kebutuhan sehingga data siap untuk diproses [21]. Pada tahap ini dilakukan  transformasi  dari  tipe  data  non-numerik menjadi data numerik .

## 3.4. Data Mining
Tahapan  ini  merupakan  proses  pencarian informasi  dari  set  data  yang  digunakan  sehingga menghasilkan  informasi  baru  antar  data  yang  dapat dimanfaatkan  untuk  dasar  pengambilan  keputusan bagi  pihak  atau  organisasi  terkait  yang  berhubungan dengan  set  data  yang  digunakan  [21].  Tahap  ini dilakukan menggunakan software Rapidminer v.10.2 .

## 3.5. Evaluation
Pada  tahap  ini  hasil  ditampilkan  dengan  cara yang mudah dipahami, dapat ditampilkan berupa tabel maupun  gambar  [19].  Tahap  terakhir  yaitu  evaluasi
dengan menampilkan hasil dari clustering data jumlah kunjungan wisatawan di Kabupaten Karawang

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  adalah  hasil  serta  pembahasan  dari penelitian analisa data analisa cluster data kunjungan wisatawan  di  Kabupaten  Karawang  menggunakan teknik  clustering  dengan  algoritma K-Means dan metode Knowledge Discovery in Database (KDD).

## 4.1. Data Selection
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini merupakan  data  jumlah  kunjungan  wisatawan  pada objek wisata di Kabupaten Karawang selama periode tahun  2020-2022  dengan  total  jumlah  data  sebanyak 346 dengan atribut terdiri dari 10 atribut.
4.2. Preprocessing Langkah berikutnya adalah preprocessing , yaitu memilih atribut yang akan digunakan dan menambahkan  id  atau  identitas  pada  data  yang  akan diolah.  Pada  tahap  ini  digunakan  operator Select Attributes untuk  membuang  atribut  yang  tidak  akan digunakan.
Gambar 2. Operator Select Attributes
Pada parameter attribute filter type dipilih opsi a subset untuk  dapat  memilih  atribute  yang  akan digunakan  dan  tidak  akan  digunakan.  Berikut  adalah hasil dari pemilihan atribut yang digunakan.
Tabel 1. Atribut yang dipilih Attributes Selected Atributes kategori_wisatawan jumlah_wisatawan kode_kabupaten nama_kecamatan kode_kecamatan nama_objek_wisata nama-kabupaten No satuan
Setelah  memilih  atribut,  selanjutnya  adalah memilih  id  pada  data.  Data  yang  dipilih  haruslah bersifat  unik  atau  tidak  memiliki  duplikat.  Operator yang digunakan adalah Set Role .
Gambar 3. Operator Set Role
Pada data yang digunakan, atribut yang dijadikan ID atau identitas adalah atribut nama_objek_wisata.
Tabel 2. Atribut ID Attribute Name Target Role nama_objek_wisata id

## 4.3. Transformation
Setelah pemilihan atribut dan penentuan id, maka tahapan  berikutnya  adalah  transformasi  data.  Data yang  telah  dipilih  harus  diubah  kedalam  bentuk numerik  untuk  dapat  melihat  jumlah  k  optimal berdasarkan performa Davies Bouldin. Operator yang digunakan adalah Nominal to Numerical.
Gambar 4. Operator Nominal to Numerical
Pada  parameter attribute  filter  type ,  pilih  opsi subset untuk  dapat  memilih  atribut  yang  akan  di transformasi.  Pada  coding  type  nya  gunakan unique integers . Atribut yang diubah adalah atribut yang telah dipilih  sebelumnya  menggunakan  operator Select Attributes .
Gambar 5. Atribut Nominal to Numerical
Setelah  selesai  memilih  atribut  maka  jalankan proses  agar  dapat  melihat  hasi  transformasi  data. Berikut adalah hasil dari transformasi data Nominal to Numerical.
Tabel 3. Hasil transformasi data Nama objek wisata Nama Kecamatan Jumlah wisatawan Maqom Mbah Rubiah 0 34 Eks Kantor Kec. Rengasdengklok 1 135 Situs Wadon Cibuaya 2 252 ... ... ... MAKAM PASAREAN 17 19132 Monumen Tugu Rengasdengklok 1 19206 WATERBOOM KAMPUNG TURIS 4 24191 Makam Syekh Quro - Syekh Bentong 7 28282 Pantai Sedari 2 123562
Berdasarkan  tabel  diatas,  dapat  dilihat  bahwa jarak  nilai  antara  data  nama  kecamatan  dengan  data jumlah  wisatawan  sangat  berbeda  jauh.  Hal  tersebut dapat mempengaruhi  hasil clustering menjadi kurang optimal  sehingga  perlu  dilakukan  normalisasi  data. Operator yang digunakan adalah  operator Normalize . Pada parameter attribute filter type dipilih opsi subset untuk  memilih  atribut  yang  akan  di  normalisasikan. Pada  parameter method digunakan  tipe range transformation agar hasil normalisasi data berada pada range  yang  telah  ditentukan,  pada  penelitian  ini  nilai minimal  dan  maksimal  range  nya  berdasarkan  nilai default  yaitu  dari  0,0  sampai  1,0.  Atribut  yang dinormalisasi  adalah  atribut  nama  kecamatan  dan jumlah  wisatawan.  Berikut  adalah  hasil  dari normalisasi data.
Tabel 4. Hasil normalisasi data Nama objek wisata Nama Kecamatan Jumlah wisatawan Maqom Mbah Rubiah 0 0 Eks Kantor Kec. Rengasdengklok 0,045 0,000 Situs Wadon Cibuaya 0,091 0,001 ... ... ... MAKAM PASAREAN 0,773 0,059 Monumen Tugu Rengasdengklok 0,045 0,059 WATERBOOM KAMPUNG TURIS 0,182 0,074 Makam Syekh Quro - Syekh Bentong 0,381 0,087 Pantai Sedari 0,091 0,379

## 4.4. Data Mining
Tahap  pemrosesan  data  dengan  menggunakan algoritma K-Means  clustering .  Pada  tahap  ini digunakan  operator k-Means  Clustering untuk pengelompokkan  dan  operator Cluster  Distance Performance untuk mengukur hasil performa clustering berdasarkan nilai Davies Bouldin.
Gambar 6. Model proses data mining k-means
clustering
Pada penelitian ini, dilakukan uji coba sebanyak 6  kali  mulai  dari  k=2,k=3,k=4,k=5,k=6,k=7  untuk mencari jumlah k yang optimal.
Gambar 7. Parameter operator k-means
Penelitian  ini  juga  mengujikan  bebrapa  jenis measure types pada operator K-Means untuk mencari hasil Davies  Bouldin terbaik.  Untuk operator Cluster Distance  Performance, klik  centang  pada  bagian maximize agar  hasil Davies  Bouldin tidak  bersifat negatif.
Gambar 8. Parameter Cluster Distance Performance

## 4.5. Evaluation
Setelah  melakukan  beberapa  pengujian  diatas, berikut adalah hasil DBI dari clustering menggunakan K-Means.
Tabel 5. Hasil DBI Jumlah k DBI Numerical Measures DBI Bregman Divergences 2 0,483 0,448 3 0,521 0,422 4 0,622 0,609 5 0,521 0,557 6 0,619 0,609 7 0,560 0,568
Berdasarkan  tabel  diatas,  dapat  dilihat  bahwa DBI terkecil  berada  pada  jumlah  k=3  menggunakan parameter Bregman  Divergences dengan  nilai  0,422. Untuk  parameter Nominal  Measures tidak  dapat digunakan karena tidak terdapat data bersifat nominal, dan  untuk  parameter Mixed  Measures akan  sama hasilnya  dengan Numerical  Measures karena  data yang diuji telah bersifat numerik semua.
Gambar 9. Hasil cluster k3
Hasil  dari  k=3  dengan  nilai DBI 0,422  yaitu kelompok  1  memiliki  total  31  data,  kelompok  2 memiliki total 61 data, dan kelompok 3 memiliki total 3 data.
Tabel 6. Hasil cluster 0 Nama Kecamatan Nama Objek Wisata Jumlah Wisatawan Pakisjaya Makam Syekh Zakaria 844 Pedes Lemah Duwur Lanang 909 Cibuaya Candi Wadon 976 Rawamerta Kolam Tirta Pitu Mulang 1590 Batujaya Situs Damar (Seg Iii) 1897 ... ... ...
Berdasarkan tabel diatas, dapat diketahui bahwa cluster 0 adalah kelompok dengan  jumlah wisatawan sedang dengan rentang jarak mulai dari ratusan hingga puluhan ribu jumlah wisatwan.
Tabel 7. Hasil cluster 1 Nama Kecamatan Nama Objek Wisata Jumlah Wisatawan Karawang Barat Maqom Mbah Rubiah 34 Rengasdeng klok Eks Kantor Kec. Rengasdengklok 135 Cibuaya Situs Wadon Cibuaya 252 Pakisjaya Situs Lingga 265 Tegalwaru Curug Cikarapyak 344 ... ... ...
Dilihat  dari  tabel  diatas, cluster 1  termasuk kedalam  kelompok  wisatwan  rendah  dengan  rentang jarak dari puluhan hingga ratusan.
Tabel 8. Hasil cluster 2 Nama Kecamatan Nama Objek Wisata Jumlah Wisatawan Cibuaya Pantai Sedari 123562 Pakisjaya Pantai Tanjung Pakis 144733 Lemah Abang Maqom Syech Bentong 242565
Berdasarkan  tabel  diatas,  dapat  dilihat  bahwa cluster 2  terdiri  dari  3  data  dengan  rentang  jarak ratusan  ribu.  Dengan  begitu  maka  dapat  disimpulkan bahwa cluster 2 termasuk kedalam kelompok  jumlah wisatawan tinggi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  dari clustering diatas  dapat diambil  kesimpulan  bahwa  jumlah  k  yang  optimal adalah k=3, dengan cluster 0 sebagai kelompok jumlah wisatawan sedang, cluster 1 sebagai kelompok jumlah wisatawan  rendah  dan cluster 2  sebagai  kelompok wisatawan tinggi. Dengan begitu, hasil dari clustering ini  diharapkan  dapat  membantu  pemerintah  untuk dapat  mengembangkan  objek  wisata  berdasarkan kelompok tersebut.
Saran untuk penelitian kedepannya adalah dapat meneliti dengan metode clustering lain seperti dengan menggunakan algoritma Fuzzy , X-Means, K-Medoids, dll.  Saran  lainnya  adalah  untuk  dapat  mencari permasalahan  baru  yang  lebih  relevan  untuk  data kunjungan wisatawanndi Kabupaten Karawang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Y.  F.  Taopan,  M.  R.  Oedjoe,  and  A.  N.  Sogen, “Dampak  Perkembangan  Teknologi  Informasi dan  Komunikasi  Terhadap  Perilaku  Moral Remaja  di  SMA  Negeri  3  Kota  Kupang,” J. Kependidikan  J.  Has.  Penelit.  dan  Kaji. Kepustakaan  di  Bid.  Pendidikan,  Pengajaran dan Pembelajaran , vol. 5, no. 1, p. 61, 2019, doi: 10.33394/jk.v5i1.1395.
[2]  I.  Hizbullah  and  M.  Salmin,  “Perencanaan Strategis  Sistem  Informasi/Teknologi  Informasi Menggunakan  Framework  TOGAF  Pada  Dinas Pariwisata Kabupaten Pulau Morotai,” Teknika ,
vol.  10,  no.  2,  pp.  122–127,  2021,  doi: 10.34148/teknika.v10i2.355.
[3]  Muhamad  Ridwan  and  I.  Meitasari,  “Potensi Pariwisata Situs Candi Jiwa Batujaya Kabupaten Karawang,” Satwika    Kaji.  Ilmu  Budaya  dan Perubahan Sos. , vol. 7, no. 2, pp. 447–459, 2023, doi: 10.22219/satwika.v7i2.28126.
[4]  D.  Widiyawati,  D.  Dedih,  and  W.  Wahyudi, “Implementasi  Metode  Maut  Dan  Saw  Dalam Pemilihan  Tempat  Wisata  Di  Kabupaten Karawang,” J. Interkom J. Publ. Ilm. Bid. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 17, no. 2, pp. 71–80, 2022, doi: 10.35969/interkom.v17i2.231.
[5]  B. M. Al-Fahmi, E. Rahmawati, and T. Sagirani, “Penerapan K-Means Clustering Pada Pariwisata Kabupaten  Bojonegoro  Untuk  Mendukung Keputusan Strategi Pemasaran,” J. Nas. Teknol. dan  Sist.  Inf. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  141–149,  2023, doi: 10.25077/teknosi.v9i2.2023.141-149.
[6]  L.  F.  Marini  and  C.  D.  Suhendra,  “Penggunaan Algoritma  K-Means  Pada  Aplikasi  Pemetaaan Klaster  Daerah  Pariwisata,” J.  Media  Inform. Budidarma , vol. 7, no. 2, pp. 707–713, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i2.5558.
[7]  B.  Setio  and  P.  Prasetyaningrum,  “Penerapan Data Mining Dalam Mengelompokkan
Kunjungan  Wisatawan  Di  Kota  Yogyakarta
Menggunakan  Metode  K-Means,” J.  Comput. Sci. Technol. , vol. 1, no. 1, pp. 27–32, 2021, doi: 10.54840/jcstech.v1i1.9.
[8]  S. Handoko, F. Fauziah, and E. T. E. Handayani, “Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Tingkat  Penjualan  Paket  Data  Telkomsel Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 25, no. 1, pp. 76– 88, 2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i1.2677.
[9]  A.  Wibowo,  Moh  Makruf,  Inge  Virdyna,  and Farah  Chikita  Venna,  “Penentuan  Klaster Koridor  TransJakarta  dengan  Metode  Majority Voting pada Algoritma Data Mining,” J. RESTI (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  5, no. 3, pp. 565–575, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i3.3041.
[10]  T.  Hartati  and  Y.  Arie  Wijaya,  “Analisis  Data Lalu Lintas Jaringan Di Kantor Cangehgar Cyber Operation  Center  Menggunakan    Algritma  K- Means  Network  Traffic  Data  Analysis  At Cangehgar Cyber Operation Center Office Using K-Means  Algorithm,” J. Ilm. NERO , vol. 7, no. 1, pp. 75–84, 2022.
[11]  M. Siahaan, “Data Mining Strategi Pembangunan Infrastruktur Menggunakan Algoritma K- Means,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol.  11,  no.  3,  pp.  316–324,  2022,  doi: 10.32736/sisfokom.v11i3.1453.
[12]  E.  Satria et  al. ,  “Penerapan  Clustering  dalam Mengelompokkan Jumlah Kunjungan
Wisatawan  Mancanegara  Dengan  Metode  K- Means,” no. September, p. 462, 2019, [Online]. Available:
https://www.bps.go.id/dynamictable/2018/07/30 /1548/jumlah-kunjungan-
[13]  Nurhachita  and  E.  S.  Negara,  “A  comparison between deep learning, naïve bayes and random forest  for  the  application  of  data  mining  on  the admission  of  new  students,” IAES  Int.  J.  Artif. Intell. ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  324–331,  2021,  doi: 10.11591/ijai.v10.i2.pp324-331.
[14]  B.  G.  Sudarsono  and  S.  P.  Lestari,  “Clustering Penerima  Beasiswa  Yayasan  Untuk  Mahasiswa Menggunakan  Metode  K-Means,” J.  Media Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  1,  p.  258,  2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2670.
[15]  E.  Luthfi  and  A.  W.  Wijayanto,  “Analisis perbandingan metode hirearchical, k-means, dan k-medoids  clustering  dalam  pengelompokkan indeks  pembangunan  manusia  Indonesia,”
Inovasi ,  vol.  17,  no.  4,  pp.  761–773,  2021,  doi: 10.30872/jinv.v17i4.10106.
[16]  I. F. Ashari, E. Dwi Nugroho, R. Baraku, I. Novri Yanda,  and  R.  Liwardana,  “Analysis  of  Elbow, Silhouette,  Davies-Bouldin,  Calinski-Harabasz, and  Rand-Index  Evaluation  on  K-Means Algorithm for Classifying Flood-Affected Areas in Jakarta,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 7, no. 1, pp. 89–97, 2023, doi: 10.30871/jaic.v7i1.4947.
[17]  H.  Gunawan  and  V.  Purwayoga,  “Data  Mining Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering Untuk  Mengetahui  Potensi  Penyebaran  Virus
Corona  Di  Kota  Cirebon,” J.  Sisfokom  (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 11, no. 1, pp. 1–8, 2022, doi: 10.32736/sisfokom.v11i1.1316.
[18]  R. Sebastian and C. Juliane, “Application of Data Mining to Group the Spread of Covid-19 in West Java  Province,  Indonesia  Using  the  K-Means Algorithm,” Indones. J. Artif. Intell. Data Min. , vol.  5,  no.  2,  pp.  83–90,  2022,  [Online]. Available: https://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/IJAIDM/article/view/187 21
[19]  D. Ramdhan, G. Dwilestari, R. D. Dana, A. Ajiz, and  K.  Kaslani,  “Clustering  Data  Persediaan Barang  Dengan  Menggunakan  Metode  K- Means,” MEANS (Media Inf. Anal. dan Sist. , vol.
7, no. 1, pp. 1–9, 2022, doi: 10.54367/means.v7i1.1826.
[20]  Z. kai Feng, W. jing Niu, R. Zhang, S. Wang, and C.  tian  Cheng,  “Operation  rule  derivation  of hydropower  reservoir  by  k-means  clustering method and extreme  learning  machine based on particle  swarm  optimization,” J.  Hydrol. ,  vol. 576,  no.  June,  pp.  229–238,  2019,  doi: 10.1016/j.jhydrol.2019.06.045.
[21]  Haris  Kurniawan,  Sarjon  Defit,  and  Sumijan, “Data  Mining  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering  Untuk  Menentukan  Besaran  Uang Kuliah Tunggal,” J. Appl. Comput. Sci. Technol. , vol.  1,  no.  2,  pp.  80–89,  2020,  doi: 10.52158/jacost.v1i2.102.