JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) Vol. 12 No. 2, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062                http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i2.4270

## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS DALAM MENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI JAWA BARAT BERDASARKAN JENIS DAN JUMLAH POTENSI OBJEK DAYA TARIK WISATA
Hafshoh Habiballoh 1 , Ahmad Faqih 2 , Tati Supriati 3
1,2,3 STMIK IKMI Cirebon; Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135; (0231) 490480
Riwayat artikel:
Received: 27  Maret  2024 Accepted: 30 Maret 2024 Published: 2 April  2024

## Keywords:
DBI; KDD; K-Means; Pariwisata
Abstrak. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengelompokan  wilayah  potensi objek daya tarik wisata (ODTW) di Jawa Barat berdasarkan jenis dan jumlah lokasi  menggunakan  algoritma K-Means  Clustering .  Data  yang  digunakan diperoleh dari Open Data Jabar yang mencakup jumlah potensi objek daya tarik wisata (ODTW) berdasarkan jenis dan wilayah di Jawa Barat tahun 2022. Metode penelitian yang digunakan adalah Knowledge Discovery in Database (KDD) yang meliputi tahapan pendahuluan , Literature Review , pengumpulan data,  analisis  data,  dan  penutup.  Hasil  analisis  menunjukkan  adanya  tiga klaster  utama:  Klaster  0  dengan  kategori  tinggi,  Klaster  1  dengan  kategori sedang, dan Klaster 2 dengan kategori rendah.
Abstract. This  research  aims  to  group  potential  tourist  attraction  areas (ODTW) in West Java based on the type and number of locations using the K- Means  Clustering  algorithm.  The  data  used  was  obtained  from  West  Java Open Data which includes the number of potential tourist attraction objects (ODTW) based on type and region in West Java in 2022. The research method used is Knowledge Discovery in Database (KDD) which includes preliminary stages,  Literature  Review,  collection  data,  data  analysis,  and  closing.  The results of the analysis show that there are three main clusters: Cluster 0 in the high  category,  Cluster  1  in  the  medium  category,  and  Cluster  2  in  the  low category.

## 1. PENDAHULUAN
Pariwisata telah menjadi salah satu sektor ekonomi  yang  potensial  untuk  mendukung pertumbuhan dan pengembangan suatu daerah. Daya tarik wisata yang unik dan beragam dapat menjadi  magnet  untuk  menarik  kunjungan wisatawan,  yang  selanjutnya  menciptakan peluang ekonomi baru. Pengembangan pariwisata  di  Indonesia  menjadi  peranan penting  dalam  sumbangan  devisa  bagi  negara salah  satunya  Jawa  Barat.  Jawa  Barat merupakan daerah memiliki potensi objek daya tarik  wisata  yang  beragam.  Mulai  dari  wisata alam, wisata budaya maupun wisata buatannya yang  didukung  oleh  kondisi  alam,  sosial budaya, ketersediaan fasilitias serta aksebilitas
yang dapat menjadi fondasi pariwisata disetiap wilayahnya .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Data Mining Data  Mining  (DM) merujuk  pada  proses ekstraksi informasi dari jumlah data yang besar dengan  tujuan  mengidentifikasi  pengetahuan tersembunyi  dan  memungkinkan  penggunaan dalam  aplikasi  waktu  nyata.  DM  melibatkan berbagai  algoritma  untuk  menganalisis  data, termasuk  teknik  utama  seperti Cluster ing, Association ,  Klasifikasi,  dan  lainnya. Cluster merupakan  metode  yang  efektif  untuk  analisis data eksploratif dan diterapkan dalam berbagai bidang.  Ada  tiga  kategori  utama  metode
cluster ing:  partisi,  hierarki,  berbasis  grid,  dan berbasis model. [1] 2.2 Clustering Clustering merupakan
metode pembelajaran  tanpa  pengawasan  yang  tidak memerlukan  data  yang  telah  diberi  label. Definisi clustering adalah proses mengelompokan  sekelompok  objek  yang memiliki kesamaan ke dalam kelas atau cluster . Tujuan utamanya adalah membentuk kelompok yang  homogen  secara  internal  dan  memiliki perbedaan yang signifikan antar kelompoknya. [2]. 2.3 K-Means
K-Means merupakan  algoritma  dalam bidang  analisis  data  dan  statistika  yang digunakan  untuk  melakukan  pengelompokan atau clustering terhadap data. Tujuannya adalah untuk  memecah  himpunan  data  menjadi kelompok-kelompok  yang  mirip,  yang  disebut cluster . Metode k-Mean s melibatkan serangkaian  iterasi  untuk  menemukan  pusat dari  setiap cluster dan  mengelompokan  data berdasarkan kedekatannya dengan pusat tersebut.  Penggunaan  algoritma k-means ini sederhana
dan mudah di
implementasikan.[3](Yuni  Radana  Sembiring, Saifullah dan Riki Winanjaya, 2021)[3]
K-Means merupakan  salah  satu  metode dalam clustering yang termasuk dalam kategori partitioning , di mana setiap data harus termasuk dalam  satu cluster tertentu.  Selain  itu,  pada setiap  iterasi,  data  yang  termasuk  dalam  suatu cluster pada tahap  tertentu  dapat  berpindah ke cluster lainnya pada tahap berikutnya. K-Means adalah  metode  yang  membagi  data  menjadi  k kelompok  terpisah,  di  mana  k  merupakan bilangan bulat positif yang menentukan jumlah partisi. Dalam K-Means , setiap titik data dalam dataset  X  ditempatkan  dalam  salah satu  dari  k partisi.  Nilai  k  mempengaruhi  jumlah cluster yang dihasilkan untuk mengelompokan data X, dan  merupakan  parameter  yang  penting  dalam algoritma K-Means .  Tidak  ada  aturan  baku untuk  menentukan  nilai  k  yang  optimal,  tetapi biasanya  nilai  k  dipilih  berdasarkan  informasi sebelumnya  tentang  jumlah cluster yang diharapkan  dalam  data  X. K-Means dikenal karena  kemudahannya  dan  kemampuannya dalam mengelompokan data besar dan mengatasi outlier dengan cepat.

## 3 METODE PENELITIAN

## Gambar 3. 1 Metode Penelitian

## 3.2. Sumber Data
Penlitian  ini  menggunakan dataset Jumlah  Potensi  Objek  Daya  Tarik  Wisata (ODTW) Berdasarkan Jenis dan
Kabupaten/Kota  di  Jawa  Barat.  Dataset diambil dari https://opendata.jabarprov.go.id/id /dataset/jumlah-potensi-objek-daya-tarik- wisata-odtw-berdasarkan-jenis-dan- kabupatenkota-di-jawa-barat data csv, keseluruhan  data  ada 726  periode tahun  2014- 2022, terbagi menjadi 8 kolom. Dan data yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data terbaru  yakni  tahun  2022  sebanyak  81  data, terbagi menjadi 5 kolom.
3.3. Teknik Analisis Data
Dalam  penelitian  ini,  metode  analisis data  yang  digunakan  adalah Knowledge Discovery  in  Database (KDD).  Penjabaran tahapan adalah sebagai berikut:
Gambar 3. 1 Tahapan Knowledge Discovery in Database
( Sumber: https://dosbing.id/wp- content/uploads/2019/11/Annotation-2019-11-
26-192902.png )
1. Data Selection
Pada langkah data selection, penelitian  ini  data  yang  didapat  dari Open Data Jabar, yakni dataset Jumlah
Potensi  Objek  Daya  Tarik  Wisata
(ODTW) Berdasarkan Jenis dan Kabupaten/Kota di Jawa Barat .
2. Pre-Processing Data
Dalam  melakukan pre-processing
data ,  dilakukan  proses  penyaringan data  yang  akan  digunakan  dengan menghilangkan missing value, duplikasi data, serta melakukan
pemeriksaan  dan  perbaikan  kesalahan atau inkonsistensi data.
3. Transformation
Dilakukan  perubahan  formasi  data serta  perubahan  role  dari  atribut tertentu  diperlukan  untuk  proses  data mining.
4. Data Mining
Melakukan  proses  algoritma K-
Means pada  data  yang  telah  disiapkan
menggunakan rapidminer studio
5. Evaluation Evaluasi  merupakan  penafsiran atau  kesimpulan  dari  hasil Data Mining .  Evaluasi  yang  dilakukan  pada algoritma K-Means menggunakan indikator  nilai Davies  Bouldin  (DBI) , dimana  pengujian  dengan  nilai  DBI terkecil  adalah  pengujian  yan  paling akurat.
6. Discovered Knowledge
Pada  tahap  ini  dilakukan penjabaran hasil temuan yang
didapatkan  dari  implementasi  dan evaluasi yang telah dilakukan.

## 3.4. Jadwal Penelitian
Penelitian dilakukan selama 6 bulan (1 semester),  dimulai  pada  bulan  September sampai  dengan  bulan  Februari  2024.  Adapun kegiatan  penelitian  tersebut  akan  diuraikan pada tabel dibawah ini :
Tabel 3. 1 Jadwal Penelitian
N o Uraian Kegiatan Periode Sept 2023 - Des 2024 Sep t '23 Ok t '23 No v '23 Jan '24 F e b '2 4
1  Tahap 1 Studi Kelayakan
a. Menetukan Masalah b. Memahami Data 2 Tahap 2 Pengumpulan Data dan Modeling a. Persiapan Data b. Membangu n Model
3 Tahap 3 Evaluasi dan Membangun Deploypent a. Evaluasi Model b. Deployme nt
:

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil Penelitian
Hasil  penelitian  membahas  terkait  potensi objek  daya  tarik  wisata  (ODTW)  wilayah  di Jawa  Barat  berdasarkan  jenis  dan  jumlahnya, yang  meliputi  data  selection,  pre-processing data, transformation, data mining menggunakan k-means  clustering  dan  discovered  knowledge yang  ditemukan  pada  database  yang  disajikan sehingga  peneliti  dapat  mencapai  tujuan akhirnya.

## 4.1.1. Data Selection
Data jumlah potensi objek daya tarik wisata di Jawa Barat yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari situs Open Data Jabar yang bebas  untuk  diakses.  Data  tersebut  berupa rekaman  data  jumlah  potensi  objek  daya  tarik wisata berdasarkan jenis dan kabupaten/kota di Jawa Barat per tahun, yaitu dari tahun 2014 s.d 2022.  Data  yang  digunakan  berkaitan  dengan topik  Pariwisata  dan  Kebudayaan  ynag dihasilkan oleh Dinas Pariwisata dan Kebudayaan yang dikeluarkan dalam pediode 1 tahun  sekali.  Dalam  penelitian  ini  digunakan data  rekaman  pada  tahun  2022.  Sebagai gambaran data dapat dilihat pada gambar tabel berikut:
Gambar 4. 1 Data ODTW Tahun 2022
( Sumber: https://opendata.jabarprov.go.id/id/dataset/ju mlah-potensi-obyek-daya-tarik-wisata-odtw- berdasarkan-jenis-dan-kabupatenkota-di- jawa-barat )
4.1.2. Pre-Processing Data Untuk pre-processing data, tidak ditemukan missing value pada data yang sudah diunduh.  Kemudian  dilakukan  pembersihan data  pada  atribut  yang  tidak  dibutuhkan  pada penelitian  ini,  dimana  ada  kesamaan  nilai  dari satu  atribut  dengan  atribut  lainnya,  kemudian akan  ditiadakan  pula  atribut  yang  isi  nya bernilai serupa atau berulang nilainya. Sehingga di  tetapkan  akan  digunakannya  tiga  atribut untuk  proses  data  mining  yakni  atribut nama_kabupaten_kota, jenis_odtw, dan jumlah_odtw.
4.1.3. Tansformation
Data  yang  sudah  melalui  tahap pre-
processsing data  kemudian  akan  dilakukan tranformasi. Pada tahap ini peneliti menggabungkan objek yang sama dalam atribut nama_kabupaten_kota dan, kemudian menjadikan ketiga objek yang ada pada atribut jenis_odtw  yakni  alam,  budaya  dan  buatan menjadi  atribut  yang  memiliki  nilai.  Nilai tersebut  merupakan  hasil  tranformasi  dari jumlah_odtw yang digabungkan dengan atribut jenis_odtw  yang  telah  dilakukan  perubahan. Sebagai gambaran data dapat dilihat pada tabel berikut:
NAMA_KABUPAT EN_KOTA AL AM BUD AYA BUA TAN KABUPATEN BOGOR 122 30 54 KABUPATEN SUKABUMI 96 7 5 KABUPATEN CIANJUR 94 24 28
KABUPATEN BANDUNG 77 175 61 KABUPATEN GARUT 115 40 71 KABUPATEN TASIKMALAYA 110 2 4 KABUPATEN CIAMIS 16 10 24 KABUPATEN KUNINGAN 117 14 25 KABUPATEN CIREBON 8 8 7 KABUPATEN MAJALENGKA 122 39 46 KABUPATEN SUMEDANG 36 11 64 KABUPATEN INDRAMAYU 13 9 4 KABUPATEN SUBANG 68 1 14 KABUPATEN PURWAKARTA 28 10 26 KABUPATEN KARAWANG 50 39 38 KABUPATEN BEKASI 11 2 25 KABUPATEN BANDUNG BARAT 74 19 67 KABUPATEN PANGANDARAN 182 76 28 KOTA BOGOR 9 20 9 KOTA SUKABUMI 3 3 12 KOTA BANDUNG 10 10 48 KOTA CIREBON 1 14 2 KOTA BEKASI 3 18 39 KOTA DEPOK 19 48 17 KOTA CIMAHI 3 2 4 KOTA TASIKMALAYA 19 20 12 KOTA BANJAR 10 3 12

## 4.1.4. Data Mining
Dalam proses KDD ( Knowledge Discovery in  Database ),  digunakan tools rapid  miner dengan  fitur K-Means untuk  pemodelan clustering .
A. Impelemtasi K-Means Clustering Proses  pemodelan rapidminer dapat dilihat  pada  gambar  4.2.  Operator  yang digunakan yaitu Read Excel , Multiply ,
Clustering dan Performance .  Operator Read Excel digunakan  untuk  membaca  file  dataset dari  excel  yang  telah  ditentukan.  Operator Multiply digunakan  untuk  mempermudah pengujian ganda agar tidak perlu memasukkan operator  pembaca  file  kembali.  Operator Clustering digunakan  untuk  mengelompokan data  yang  pada  penelitian  in  menggunakan K- Means .  Dan Performance untuk  evaluasi kinerja  pengelompokan  berbasis centroid , operator  tersebut  menampilkan  daftar  nilai kinerja berupa centroid cluster . Berikut adalah pemodelan pada rapidminer
Gambar 4. 2 Proses K-Means
Simulasi  K  dilakukan  sebanyak  tiga  kali, yakni K=2 sampai K=4. Dan yang digunakan pada  penelitian  ini  adalah  K3.  Hasil  dari proses  pemodelan K-Means  Clustering didapatkan hasil sebagai berikut:
Gambar 4. 3 Plot Hasil Clustering

## B. Hasil Pemodelan Clustering
Implementasi dari pembagian 3 cluster memperoleh  hasil Cluster  Model seperti  pada gambar berikut:
Dengan Centroid Table yakni tabel yang menyajikan koordinat dari pusat cluster untuk setiap cluster yang dihasilkan oleh model clustering sebagai berikut:
Gambar 4. 5 Centroid Table Hasil Clustering
Terdapat  tiga cluster yaitu Cluster  0 , Cluster  1 dan Cluster  2 .  Dimana Cluster  0 adalah  wilayah  di  Jawa  Barat  dengan  kategori jumlah  potensi  lokasi  objek  daya  tarik  wisata tinggi  yang  terdapat  1  wilayah, Cluster  1 dengan kategori sedang terdapat 9 wilayah dan Cluster  2 dengan  kategori  rendah  terdapat  17 kabupaten/kota. Adapun penyajian data berupa tabel pengelompokan antar Cluster berikut ini: Tabel 4. 1 Kabupaten/Kota dengan kategori tinggi di Jawa Barat ( Cluster 0) NAMA_KABUPATEN_KO TA CLUSTER 0 KABUPATEN BANDUNG cluster _0 Tabel 4. 2 Kabupaten/Kota dengan kategori sedang di Jawa Barat ( Cluster 1) NAMA_KABUPATEN_KOTA CLUSTER 1 KABUPATEN BOGOR cluster _1 KABUPATEN SUKABUMI cluster _1 KABUPATEN CIANJUR cluster _1 KABUPATEN GARUT cluster _1 KABUPATEN TASIKMALAYA cluster _1 KABUPATEN KUNINGAN cluster _1 KABUPATEN MAJALENGKA cluster _1 KABUPATEN BANDUNG BARAT cluster _1 KABUPATEN PANGANDARAN cluster _1 Tabel 4. 3 Kabupaten/Kota dengan kategori rendah di Jawa Barat ( Cluster 2) NAMA_KABUPATEN_KOTA CLUSTER 2
KABUPATEN CIAMIS cluster _2 KABUPATEN CIREBON cluster _2 KABUPATEN SUMEDANG cluster _2 KABUPATEN INDRAMAYU cluster _2 KABUPATEN SUBANG cluster _2 KABUPATEN PURWAKARTA cluster _2 KABUPATEN KARAWANG cluster _2 KABUPATEN BEKASI cluster _2 KOTA BOGOR cluster _2 KOTA SUKABUMI cluster _2 KOTA BANDUNG cluster _2 KOTA CIREBON cluster _2 KOTA BEKASI cluster _2 KOTA DEPOK cluster _2 KOTA CIMAHI cluster _2 KOTA TASIKMALAYA cluster _2 KOTA BANJAR cluster _2

## 4.1.5. Evaluation
Gambar 4. 6 Performace Vector
Untuk melakukan evaluasi pada RapidMiner digunakan operator
PerformaceVecot  seperti  yang  terlihat  pada gambar  diatas.  Dalam  tahap  evaluasi  kinerja pengelompokan wilayah berdasarkan jenis dan jumlah potensi objek daya tarik wisata (ODTW) menggunakan  algoritma K-Means  Clustering , salah satu indikator yang digunakan adalah nilai Davies  Bouldin  Index  (DBI). DBI menjadi penting  karena mampu  memberikan  gambaran tentang  seberapa  baik  klasterisasi  yang dilakukan dan sejauh mana cluster-cluster yang terbentuk dapat dibedakan satu sama lain. Oleh karena  itu,  evaluasi  menggunakan  indikator DBI menjadi  langkah  krusial  dalam  menilai kualitas dan validitas hasil klasterisasi tersebut. Nilai DBI yang  paling  minimum  dari  uji  coba yang dilakukan terhadap pemodelan k menggunakan K-Means adalah  nilai  yang paling akurat
Penelitian  ini  dilakukan  pengujian terhadap  nilai  K  sebanyak  3  kali,  yaitu  k-2
sampai  dengan  k-4.  Dan  mendapatkan  hasil DBI sebagai berikut:
Gambar 4. 7 Nilai DBI K-2
Gambar 4. 8 Nilai DBI K-3 Gambar 4. 9 Nilai DBI K-4

## 4.1.6. Discovered Knowledge
Hasil temuan yang merujuk pada penelitian dengan penggunaan K-Means Clustering untuk mengelompokan lokasi potensi objek daya tarik wisata di Jawa Barat ini mencakup:
A. Terdapat  1  kabupaten  yang  sangat tinggi perkembangan wisatanya, yakni  Kabupaten  Bandung.  Dengan potensi  wisata  budaya  yang  paling tinggi di Jawa Barat.
B. Wisata  alam  adalah  potensi  wisata paling  banyak  yang  dimiliki  Jawa Barat,  dan  wilayah  yang  memiliki banyak  wisata  alam  sebagian  besar adalah kabupaten.
Persebaran  potensi  wisata  di  Jawa  Barat dengan jenis wisata alam, budaya dan buatan yang  merata,  sebagian  besarnya  adalah wilayah kota.
4.2. Pembahasan Penelitian ini memggunakan data yang diperoleh  dari Open  Data  Jabar . Dataset tersebut merupakan data jumlah potensi obyek
daya  tarik  wisata  (ODTW)  berdasarkan  jenis dan wilayah di Provinsi Jawa Barat dari tahun 2014 s.d. 2022. Dari seluruh data tersebut yang digunakan untuk penelitian berfokus pada data tahun 2022 dikarenakan data tersebut merupakan  data  dinamis,  dimana  seluruh informasi akan terus mengalami perubahan, dan untuk data yang digunakan dalam penelitian ini mengalami pembaharuan dalam rentang waktu satu  tahun  sekali.  Ada  2816  lokasi  potensi wisata pada tahun 2022 ini yang tersebar pada 27 wilayah di Jawa Barat, terbagi menjadi 1416 wisata Alam, 654 wisata Budaya dan 746 wisata Buatan. Peneliti menggunakan metode pengelompokan  untuk  mengolah  data  tersebut dengan algoritma K-Means yang menggunakan tools rapidminer untuk pengolahannya.
4.2.1 Implemetasi K-Means Clustering dalam Pengelompokan  Wilayah  di  Jawa  Barat Berdasarkan  Jenis  dan  Jumlah  Potensi ODTW
Implementasi K-Means Clustering digunakan oleh peneliti untuk mengelompokan wilayah  kabupaten  dan  kota  di  Jawa  Barat berdasarkan  jenis  dan  jumlah  lokasi.  Untuk mendapatkan hasil yang diperlukan dalam studi kasus  ini,  peneleti  membagi  data  tersebut kedalam  3 cluster ,  dimana cluster tersebut dapat  dikatakan  sebagai  kategori  tinggi, kategori  sedang,  dan  katgori  rendah.  Hal  ini dilakukan  agar  peneliti  mampu  memberikan rekomendasi  terkait  pengembangan  wisata  di Jawa Barat.
Penelitian  ini  memanfaatkan  atribut dari  data  yang  ada  yakni  nama  wilayah  yang digunakan  sebagai  id  untuk  pengolahan  data pada rapid miner, kemudian atribut jenis_odtw yakni  alam,  budaya  dan  buatan  yang  di transformasi menjadi atribut baru, serta atribut jumlah_odtw dengan satuan jumlah lokasi. Dari proses  klasterisasi  yang  telah  dilakukan,  maka didapatkan hasil sebagai berikut:
Gambar 4. 10 Jumlah Anggota tiap Cluster
Berdasarkan  pada  gambar  plot  yang terlihat diatas, cluster 2 memiliki anggota yang paling  banyak  yaitu  sebanyak  17  wilayah, anggota dari cluster 2 dapat dilihat pada tabel 4.
4.  Kemudian  urutan  selanjutnya  ada  pada cluster  1  sebanyak  9  wilayah,  anggota  dapat dilihat  pada  tabel  4.  3.  Dan  anggota  paling sedikit  yakni  cluster  0  sebanyak  1  anggota, dapat dilihat pada tabel 4. 2.
Implementasi yang dilakukan pada data ini adalah sebanyak 3 kali uji coba dengan nilai K yang berbeda, yaitu dari k=2 sampai k=4. Hal ini dilakukan untuk melihat keakuratan dari K-Means Clustering .

## 4.2.2 Evaluasi Hasil K-Means Clustering
Indikator yang diperlukan untuk melihat  keakuratan  dari  algortitma K-Means nilai  dari  Davies  Bouildin  (DBI).  Berdasarkan penelitian  yang  telah  berhasil  dilakukan, evaluasi terhadap pemodelan yang menggunakan algritma K-Means yang memiliki nilai DBI lebih  rendah  dinilai  sebagai pengklasteran dengan cluster terbaik (Supriyadi dkk., 2021).
Sebagai  gambaran  untuk  evaluasi clustering pada penelitian ini, dapat dilihat pada plot grafik nilai DBI dibawah ini:
DBI dari  k=3  memiliki  nilai  yang paling  rendah.  Maka  dari  itu  dapat  dipastikan dari  ke-3  hasil  uji  coba,  K=3  memiliki  hasil yang paling akurat dalam pengelompokan data dari  dataset  yang  menjadi  bahan  penelitian menggunaka K-Means clustering .
4.2.3  Rekomendasi  Terkait  Implementasi  K- Means Clutering
Dari implementasi yang telah dilakukan,  peneliti  memberikan  beberapa rekomendasi terkait dengan potensi wisata yang ada di Jawa Barat. Rekomendasi yang diberikan oleh peneliti dapat mengacu pada karakteristik tiap cluster nya.  Sebagai  gambaran,  peneliti telah  menyajikan  plot  grafik  bar  dari  rata-rata jumlah  tempat  wisata  menurut  jenis  wisata ditiap cluster nya.  Dapat  dilihat  gari  gambar dbawah ini:
Gambar 4. 12 Rata-Rata Jumlah Wisata berdasarkan Jenis tiap Cluster -nya
Cluster 2  memiliki  hasil  yang  paling rendah,  baik  dari  sektor  wisata  alam,  budaya maupun  buatannya.  Maka  dari  itu  peneliti merekomendasikan  untuk  pengembangan  dan pemeliharaan  infrastruktur  yang  semakin meningkat di tempat wisata yang sudah berdiri, serta  diciptakan  tempat  wisata  baru  pada wilayah yang termasuk kedalam cluster 2. Cluster 1  menjadi  kategori  yang dikatakan  sedang.  Seperti  yang  dilihat  diatas, daerah yang masuk dalam cluster 1 ini memiliki wisata alam yang paling banyak. Maka dari itu, untuk  wisata  alam  hanya  perlu  meningkatkan pemeliharaan  yang  telah  tersedia  pada  tempat wisata tersebut. Sementara untuk wisata budaya dan  buatan  sama  seperti  di cluster 2,  perlu dilakukan  pengembangan  dan  pemeliharaan infrastruktur yang semakin meningkat di tempat wisata  yang  sudah  berdiri,  serta  menciptakan wisata-wisata baru diwilayah tersebut.
Dan  untuk cluster 0,  baik  dari  sektor wisata  alam,  budaya  maupun  buatan  sudah
cukup banyak. Maka peneliti hanya memberikan  rekomendasi  untuk  peningkatan pemeliharaan serta pengembangan infratruktusr dari tempat-tempat wisata yang sudah berdiri
5 KESIMPULAN
Penelitian ini menggunakan metode pengelompokan K-Means Cluster ing  untuk mengelompokan wilayah kabupaten dan kota di Jawa  Barat  berdasarkan  jenis  dan  jumlah potensi  obyek  daya  tarik  wisata  (ODTW). Metode ini memberikan pemahaman yang lebih baik  tentang  pola  distribusi  wisata  di  wilayah tersebut.  Mengacu  pada  tujuan  dilakukannya penelitian  ini,  ada  3  poin  utama  yang  dapat disimpulkan, yaitu sebagai berikut:
1. Implementasi K-Means Clustering pada data ODTW Jawa Barat memungkinkan peneliti untuk membagi wilayah tersebut menjadi tiga cluster ,  yaitu  kategori  tinggi,  sedang, dan  rendah.  Hal  ini  memberikan landasan untuk memberikan rekomendasi  terkait  pengembangan wisata di masing-masing wilayah. 2. Evaluasi dilakukan dengan menggunakan  Davies  Bouildin  Index (DBI),  di  mana  nilai DBI yang  lebih rendah menunjukkan kualitas clustering yang  lebih  baik.  Hasil evaluasi menunjukkan bahwa
pengelompokan  dengan  K=3  memiliki hasil yang paling akurat.
Berdasarkan hasil clustering , peneliti memberikan rekomendasi terkait pengembangan  wisata  di  setiap cluster . Rekomendasi ini mencakup peningkatan infrastruktur, pemeliharaan tempat wisata yang sudah  ada,  dan  penciptaan  tempat  wisata  baru sesuai  dengan  karakteristik  masing-masing cluster.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Pada kesempatan ini penulis menyampaikan terima kasih kepada semua pihak yang terkait, terlebih kepada yang terhormat:
a. Bapak Dr. Dadang Sudrajat, S.Si., M.Kom, selaku Rektor STMIK IKMI Cirebon.
b. Bapak  Agus  Bachtiar,  M.Kom,  Kepala LPPM STMIK IKMI Cirebon.
c. Bapak  Gifthera  Dwilestari,  S.I.Kom, M.Kom, Kepala Prodi Teknik Informatika di STMIK IKMI Cirebon.
d. Bapak  Ahmad  Faqih,  M.Sc,  selaku  dosen pembimbing  I  yang  telah  memberikan pengarahan pengarahan, bimbingan, petunjuk  dan  senantiasa  memberikan dorongan  untuk  dapat  menyelesaikan skripsi.
e. Bapak Tati Suprapti, M.Kom, selaku dosen pembimbing  II  yang  telah  memberikan pengarahan pengarahan, bimbingan, petunjuk  dan  senantiasa  memberikan dorongan  untuk  dapat  menyelesaikan skripsi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Afriza, L., Darmawan, H., & Riyanti, A. (2020). Pengelolaan  Desa  Wisata  Di  Provinsi  Jawa Barat. Jurnal  Sains  Terapan  Pariwisata , 5 (3), 306–315.
[2] Al-Fahmi, B. M., Rahmawati, E., & Sagirani, T.
(2023).  Penerapan  K-Means  Clustering  Pada Pariwisata  Kabupaten  Bojonegoro  Untuk Mendukung  Keputusan  Strategi  Pemasaran. Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi , 9 (2), 141–149. https://doi.org/10.25077/teknosi.v9i2.2023.141
-149
[3] Amelda  Pramezwary  1,  J.  (2021).  Kuliner  dan Belanja  Kota  Bandung. Pariwisata , 8 (1),  10–
21.
https://media.neliti.com/media/publications/48 9205-none-967ecd8d.pdf
[4] Hasibuan,  B.,  Ratnasari,  L.,  &  Gusdini,  N. (2022).  Perancangan  Strategi  Pengembangan Destinasi  Wisata  Pantai  Pangadaran,  Jawa Barat. Jurnal  Manajemen  Dayasaing , 23 (2), 81–89. https://doi.org/10.23917/dayasaing.v23i2.1609 6
[5] Hellyana,  C.  M.,  &  Fadlilah,  N.  I.  (2023). Penerapan  Algoritma  K-Means  Terhadap Kunjungan  Wisatawan  Asing  Di  Hotel Berbintang di Indonesia. Evolusi: Jurnal Sains dan Manajemen , 11 (1), 67–77.
[6] Herdiana,  D.  (2020).  Rekomendasi  Kebijakan Pemulihan  Pariwisata  Pasca  Wabah  Corona Virus  Disease  2019  (Covid-19)  di  Kota Bandung. Jurnal Master Pariwisata (JUMPA) , 2019 (July),
1.
https://doi.org/10.24843/jumpa.2020.v07.i01.p
01
[7] Herviany, M., Putri Delima, S., Nurhidayah, T.,
&  Kasini,  K.  (2021).  Perbandingan  Algoritma
K-Means dan K-Medoids untuk
Pengelompokkan Daerah Rawan Tanah
Longsor Pada Provinsi Jawa Barat. MALCOM: Indonesian  Journal  of  Machine  Learning  and Computer Science , 1 (1), 34–40. https://doi.org/10.57152/malcom.v1i1.60
[8] Mudzakkir, B. D. (2018). Pengelompokan Data Penjualan  Produk  Pada  Pt  Advanta  Seeds Indonesia  Menggunakan  Metode  K-Means. Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika , 2 (2), 34–40.
[9] Muttaqin,  M.  R.,  &  Defriani,  M.  (2020). Algoritma  K-Means  untuk  Pengelompokan Topik  Skripsi  Mahasiswa. ILKOM  Jurnal Ilmiah , 12 (2), 121–129. https://doi.org/10.33096/ilkom.v12i2.542.121- 129 [10] Najiyah,  F.,  Khasanah,  U.,  &  Asas,  F.  (2022). Insight Management Journal. Insight Management Journal , 2 (2), 45–53.
[11] Padiku,  I.,  &  Lahinta,  A.  (2022).  Penerapan Clustering K-Means Untuk Mendukung Pengelolaan Koleksi Pada Perpustakaan Fakultas Teknik Universitas Negeri Gorontalo. Jurnal Teknik , 20 (1), 54–62.
https://doi.org/10.37031/jt.v20i1.206
[12] Putra,  D.  T.  (2020).  Infrastruktur  Pendukung Potensi  Daya  Tarik  Wisata  Berdasarkan Segmen Wisatawan di Eling Bening Ambarawa Kabupaten Semarang Jawa Tengah. Gemawisata:  Jurnal  Ilmiah  Pariwisata , 16 (3),
159–172.
[13] Rakhman,  C.  U.  (2022). Potensi  Pariwisata Budaya Kota Cimahi (Nomor August 2019).
[14] Saputri,  D.  U.,  Hidayat,  T.  dan  Masturoh,  S. (2022). Pengelompokkan Kebutuhan Air Bersih Di Indonesia Periode 2012-2017 Menggunakan Algoritma K-Means Clustering of Clean Water Needs  in  Indonesia  for  the  2012-2017  Period Using the K-Means Algorithm . 12 (2), 203–212.
[15] Supriyadi,  A.,  Triayudi,  A.,  &  Sholihati,  I.  D. (2021).  Perbandingan  Algoritma  K-Means
Dengan  K-Medoids  Pada  Pengelompokan Armada Kendaraan Truk Berdasarkan
Produktivitas. JIPI  (Jurnal  Ilmiah  Penelitian dan Pembelajaran Informatika) , 6 (2), 229–240. https://doi.org/10.29100/jipi.v6i2.2008
[16] Yuni  Radana  Sembiring,  Saifullah,  &  Riki Winanjaya. (2021). Implementasi Data Mining Dalam  Mengelompokkan  Jumlah  Penduduk Miskin  Berdasarkan  Provinsi  Menggunakan Algoritma. KESATRIA:  Jurnal  Penerapan Sistem  Informasi  (Komputer  &  Manajemen) Vol. 2, No. 2, 2 (2), 125–132