## IMPLEMENTASI TEKNIK DATA MINING PADA DATA KUNJUNGAN

## WISATAWAN MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING DI HOTEL BINTANG KOTA CIREBON
Sepia Wulandari, Rini Astuti, Fadhil M. Basysyar Teknik Informatika, STMIK IKMI CIREBON Jl. Perjuangan No.10B Kec. Kesambi Kota Cirebon sepiawulandari33@gmail.com

## ABSTRAK
Kota Cirebon kini juga disebut sebagai “kota wisata” dan memiliki berbagai tempat  wisata yang menarik. Hotel  merupakan  jenis  fasilitas  akomodasi  yang  menyediakan  berbagai  layanan  seperti  tempat  menginap, makanan, dan layanan lainnya untuk sementara kepada masyarakat umum dan dijalankan secara komersial. Dinas Kebudayaan dan  Pariwisata  seringkali  mengalami permasalahan karena belum  melakukan pemetaan kunjungan tamu hotel sehingga berdampak pada pengelolaan hotel bintang di kota cirebon. Untuk mengatasi masalah ini  maka digunakan data kunjungan wisatawan dari januari hingga desember tahun 2021 bersumber dari Dinas Kebudayaan dan  Pariwisata  Kota  Cirebon  menggunakan  teknik  penerapan  data mining untuk  mengelola  informasi  data kunjungan  wisatawan  di  hotel  bintang  di  Kota Cirebon  menggunakan K-Means Clustering . Kemudian, Validasi hasil klasterisasi dapat dilakukan menggunakan Davies Bouldin Index (DBI). Berdasarkan hasil pengelompokan pada RapidMiner menggunakan  algoritma k-means ,  data  dikelompokan  menjadi  7  kelompok.  Kelompok  3 merupakan tingkat dengan kunjungan wisatawan paling rendah, kelompok 1 merupakan tingkat dengan kunjungan wisatawan rendah 1, kelompok  6 tingkat dengan kunjungan wisatawan rendah 2, kelompok 0 merupakan tingkat dengan  kunjungan  wisatawan  sedang,  kelompok  4  merupakan  tingkat  dengan  kunjungan  wisatawan  tinggi  1, kelompok 2 merupakan tingkat dengan kunjungan wisatawan tinggi 2 dan kelompok 5 merupakan tingkat dengan kunjungan  wisatawan  sangat tinggi.  Oleh karena  itu,  dilakukannya  penelitian  mengenai penerapan data mining dengan  jumlah  wisatawan  terbanyak  yang  ramai  berkunjung  dapat  memberikan manfaat  yang  besar  bagi manajemen  hotel  dan Dinas  Kebudayaan dan  Pariwisata  Kota Cirebon  dalam  meningkatkan  fasilitas pelayanan yang lebih baik.
Kata kunci : Kota Cirebon, Hotel, Wisatawan, Data Mining, K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Kota  Cirebon  kini  juga  disebut  sebagai  “kota wisata”  dan  memiliki  berbagai  tempat  wisata  yang menarik. Selain  itu, Kota Cirebon terletak di wilayah pesisir  timur  laut  provinsi  Jawa  Barat.  Dengan  letak geografis yang strategis, kota ini menjadi jalur utama transportasi dari Jakarta menuju Jawa Barat dan Jawa Tengah melalui   daerah utara atau pantai utara (pantura).
Keuntungan  dari  letaknya  ini  terlihat  dalam sektor perhubungan dan komunikasi yang berkembang di  Kota Cirebon. Hal  inilah  yang  menyebabkan  Kota Cirebon sering dijadikan tempat transit bagi wisatawan yang  ingin  berkunjung  di  Kota  Cirebon.  Terdapat banyak  hotel  atau  penginapan,  rumah  makan  bahkan tempat wisata yang menarik disana.
Hotel adalah jenis akomodasi yang menyediakan layanan  penginapan,  makanan  dan  minuman,  serta berbagai  layanan  lainnya  untuk  masyarakat  umum yang  ingin  tinggal  sementara.  Hotel  ini  dijalankan secara komersial.[1] Hotel tidak hanya digunakan oleh orang-orang  yang  sedang  bepergian  atau  berlibur, tetapi juga dapat dikunjungi oleh mereka yang sedang melakukan perjalanan bisnis[2].
Dalam penelitian sebelumnya, data mining telah digunakan  untuk  menganalisis  target  pemasaran[3], dalam  penelitian  lainnya,  penggunaan  data mining
digunakan  untuk  pengelompokan  hotel  berbintang di kota Pontianak [4], pada penelitian lainnya data mining digunakan terhadap  kedatangan turis  internasional di hotel  berbintang  di  Indonesia[5].  Pada  penelitian  ini, penulis  berfokus  pada clustering hotel  berbintang dengan  metode K-Means  Clustering yang  pada akhirnya akan menentukan level atau peringkat cluster yang  ada  di  Kota  Cirebon  b  erdasarkan  tiap hotel. Dalam penelitian  ini, data kunjungan pariwisata yang digunakan  berasal  dari  dokumen-  dokumen  yang dihasilkan oleh Dinas Pariwisata Kota Cirebon.
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan teknik data mining, khususnya algoritma K-Means Clustering, dalam mengelompokan kunjungan wisatawan  di  hotel  bintang  kota  cirebon  berdasarkan karakteristik  wisatawan,  untuk  mengetahui  hotel bintang mana saja yang memiliki kunjungan wisatawan paling  banyak  dan  sedikit.  Mengingat  Kota  Cirebon merupakan  kota  yang sering  dijadikan  tempat  transit bagi  wisatawan  yang  ingin  berkunjung,  maka  di perlukan  hotel sebagai  jenis  fasilitas  akomodasi  yang menyediakan  berbagai  layanan  seperti  tempat menginap,  makanan,  dan  layanan  lainnya  untuk sementara  kepada  masyarakat  umum  dan  dijalankan secara komersial.
K-Means  Clustering adalah  teknik  analisis cluster yang  digunakan  untuk  menempatkan  objek
dalam  satu  atau  beberapa  kelompok  berdasarkan karakteristiknya, sehingga  objek  dengan  karakteristik tertentu  ditempatkan  dalam  kelompok  yang  sama dengan objek lain yang memiliki karakteristik serupa. Hasil dari cluster ini dapat digunakan sebagai masukan bagi  pemerintah  dan  pihak  perhotelan  untuk memberikan  perhatian  lebih  pada  hotel-hotel  yang masuk ke dalam cluster rendah.
Seiring  dengan  perkembangan  jumlah  hotel bintang di Kota Cirebon, menjadikan persaingan yang cukup ketat guna memberikan pelayanan  yang terbaik dan  kepuasan  kepada  wisatawan  yang  berkunjung. Dinas Kebudayaan dan Pariwisata Kota Cirebon belum melakukan pemetaan  kunjungan  tamu  hotel  terhadap hotel  bintang  di  Kota  Cirebon.  Data  pemetaan  dapat digunakan  sebagai  acuan  Dinas  Kebudayaan  dan Pariwisata  Kota  Cirebon,  agar  dapat  memberikan pengarahan  dan  pendampingan  terhadap  pengelola hotel  bintang  di  kota  cirebon  yang  masih  memiliki jumlah  kunjungannya  sedikit.  Maka  dari  sebab  itu, Penelitian  ini  menghasilkan  penilaian  berdasarkan hasil  pengelompokan  data  pada  algoritma k- means menjadi  7  kelompok  yaitu  tingkat  kunjungan wisatawan  paling  rendah,  rendah  ke-1,  rendah  ke-2, sedang,  tinggi  ke-1,  tinggi  ke-2  dan  sangat  tinggi. Dengan  dilakukannya  pengelompokan  kunjungan wisatawan  di  hotel  bintang  kota  cirebon  maka  dapat menjadi referensi peneliti selanjutnya dalam mengetahui kunjungan  wisatawan  di  hotel  bintang kota cirebon dimasa mendatang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.2. Data Mining
Data  mining  merupakan  suatu  proses  yang dilakukan untuk mengumpulkan dan menganalisis data dalam jumlah besar dengan tujuan untuk menemukan pola-pola  yang serupa dan hubungan  antar  data  yang luas[7]. Data  mining  adalah  serangkaian proses  yang bertujuan  untuk  menganalisis  dan  menemukan informasi  yang tersembunyi  dalam  suatu  kumpulan data  serta  hubungan  kompleks  yang  disimpan  dalam sebuah  database[8].  Berdasarkan  kegunaannya,  data mining  terbagi  menjadi  dua  yaitu  deskripsi  dan prediksi . deskripsi  adalah  proses menemukan karakteristik pola  suatu data dalam database. Contoh teknik  data mining deskripsi  diantaranya  yaitu asosiation, sequental mining dan clustering . sedangkan prediksi adalah proses menemukan pola dari suatu  data  dengan  variabel  lain  yang  akan datang. contoh teknik prediksi adalah klasifikasi [9].

## 2.3. K-Means
Pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Stuart  Llyold pada  tahun  1984,  algoritma K-Means telah  menjadi salah  satu  algoritma  yang  paling  banyak  digunakan [10]. K-Means termasuk kedalam metode nonhierarki, Algoritma K-Means membagi  data  ke dalam  dua kelompok  atau  lebih.  Algoritma K-  Means akan membagi  data  ke  dalam  kelompok yang  memiliki kesamaan atau karakteristik yang sama[11] . K-Means
merupakan  teknik  dalam  pengelompokan  data  yang dimana kebearadaan setiap titik data dalam kelompok ditentukan oleh tingkat keanggotaan[12].
Tahapan dalam proses algoritma K-Means adalah sebagai berikut:
a. Menghitung jumlah data dalam cluster K
b. Mengidentifikasi centroid atau titik pusat dari cluster ,  menentukan  pusat cluster ini menggunakan  metode  acak.  Pemberian  nilai awal diberikan kepada pusat cluster menggunakan nilai acak.
c. Penempatan objek atau data ke dalam cluster terdekat  antara  dua  objek  dapat  ditentukan berdasarkan  jarak  antara  kedua  objek tersebut.  Hal  ini  berlaku  untuk  menentukan kedekatan suatu data dengan cluster tertentu, yang  ditentukan  oleh  jarak  antara  data tersebut dengan pusat cluster. Pada tahap ini, jarak  antara  setiap  data  dengan  setiap  pusat cluster  dihitung.  Untuk  menghitung  jarak antara  semua data dengan setiap  titik  cluster, dapat digunakan metode Euclidean Distance . d. Tahap selanjutnya adalah menghitung kembali  Pusat  cluster  yang  merupakan  nilai rata-rata dari setiap anggota cluster yang baru bergabung ke dalam cluster tersebut.
e. Lakukan  penugasan  ulang  terhadap  setiap objek untuk menggunakan pusat cluster yang baru. Apabila tidak ada perubahan pada pusat cluster, maka dapat disimpulkan bahwa proses pengelompokan telah selesai[13].
Gambar 1. Flowchart K-means Clustering
Tahapan  perancangan  yang  digunakan  sebagai gambaran  umum  untuk  mengetahui  cara  kerja  dan proses  dari  metode K-Means  Clustering dengan menggunakan flowchart. Berikut merupakan gambaran dari  flowchart  menggunakan  metode K-  Means Clustering.

## 2.4. Clustering
Clustering adalah proses membagi satu set objek data  menjadi  kelompok-kelompok  yang  disebut cluster.  Objek  dalam  cluster  memiliki  karakteristik yang mirip satu sama  lain dan  berbeda dengan  cluster lainnya. Pembagian ini tidak dilakukan secara manual, melainkan  menggunakan algoritma clustering .  Oleh karena  itu, clustering sangat  bermanfaat  dalam menemukan kelompok atau grup yang tidak diketahui dalam data[14].

## 2.5. Hotel
Hotel adalah jenis akomodasi yang menyediakan fasilitas  dan  layanan  penginapan,  makanan  dan minuman,  serta  layanan  lainnya  untuk  umum  yang dapat  tinggal  sementara,  dan  dijalankan  secara komersial.  Hotel  tidak  hanya  digunakan  oleh  orang- orang yang sedang bepergian atau berlibur, tetapi juga dapat  dikunjungi  oleh  orang-orang  yang  sedang melakukan perjalanan bisnis[1]. Hotel adalah salah satu badan usaha yang memiliki potensi untuk tumbuh dan berkembang.  Bisnis  ini  membutuhkan investasi  yang cukup  besar  dan  dapat  berdiri  baik  di  pusat  kota maupun di daerah tujuan wisata[2].

## 2.6. Wisatawan
Wisatawan  adalah  orang  yang  melakukan perjalanan dari tempat tinggalnya dan tidak menetap di tempat  yang  dikunjunginya,  atau  hanya  untuk sementara  waktu  tinggal  di  sana.  Mereka  yang dianggap  sebagai  wisatawan  adalah  orang  yang mencari  kesenangan.  Wisatawan  adalah mereka yang melakukan  kegiatan  perjalanan  wisata[15].  Ada  2 kategori wisatawan, yaitu:
1. Menurut  Badan  Pusat  Statistik, wisatawan asing merujuk  kepada  setiap  individu  yang mengunjungi  suatu  tempat  di  luar  tempat tinggalnya dengan tujuan tertentu, tanpa niat untuk  mencari  penghasilan  di  tempat  yang dikunjungi,  dan  durasi  kunjungannya  tidak melebihi 12 (dua belas) bulan[16].
2. Wisatawan  Domestik (pengunjung  lokal) adalah  individu  yang  melakukan  perjalanan wisata  di  dalam  wilayah  negaranya  sendiri tanpa melampaui batas negara tersebut[17].

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian ini,  digunakan metode penelitian  kuantitatif.  Metode  ini  menggunakan  data berupa  angka  sebagai  alat  untuk  menganalisis dan mengkaji  penelitian  yang  telah  dilakukan.  Metode kuantitatif  ini  fokus  pada  apa  yang  telah  diteliti (Kasiram,  2008).  Salah  satu  metode  yang  digunakan
dalam  penelitian  ini  adalah  Knowledge  Discover  in Database (KDD), sebuah pendekatan yang melibatkan pengambilan hasil dari proses pengekstrak kecenderungan  pola  data  menjadi  informasi  yang mudah dipahami.
Tahapan  yang  ada  dalam  metode  tersebut meliputi Data Collection, Data Preparation, Analysis Data, Evaluation. Penelitian ini akan dilakukan dalam beberapa  tahapan  dan  langkah-  langkah  penelitian sebagai berikut:
Gambar 2. Tahapan KDD
Komponen KDD adalah sebagai berikut: 1. Data Collecting Melakukan pengambilan dari dari Dinas Kebudayaan dan Pariwisata Kota
Cirebon.
2. Data Preparation
Melakukan persiapan data, transformasi data, pemilihan data yang akan digunakan.
3. Analysis Data Menerapkan  Algoritma K-means  Clustering pada  tingkat  hunian  kamar  hotel  bintang  di Kota Cirebon.
4. Evaluation Melakukan evaluasi hasil, tahap yang dilakukan untuk  melihat  seberapa  baik  performasi Algoritma K-Means yang diterapkan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Data Selection
Pada  proses  data  selection,  langkah  awal  yang dilakukan  adalah  menggunakan  operator  Read  Excel untuk memasukkan data dimana operator ini berfungsi untuk membaca file dalam format Excel . Data dengan jumlah 6  atribut yaitu (no, nama hotel bintang,  bulan, jumlah  pengunjung  asing,  jumlah  pengunjung domestik  dan  satuan)  akan  digunakan  seluruhnya sehingga  data  akan  diproses  pada  tahap selanjutnya yaitu data preprocessing .

## 4.2. Data Preprocessing
Preprocessing  dilakukan  untuk  mengetahui apakah  ada  data  yang  missing.  Namun,  data  yang digunakan  merupakan  data  yang  siap  untuk  diolah sehingga  Langkah  selanjutnya  adalah  melanjutkan proses ke tahap transformasi data.

## 4.3. Transformation
Pada tahap ini, keseluruhan data operasional akan diolah  untuk  menghasilkan  kelompok  atribut  yang akan  digunakan  dalam  proses  transformasi  data mining,  yaitu  mengubah  tipe  data  nominal  menjadi numerik  dengan  menggunakan  operator Nominal  to Numerical [18]. Kelompok atribut tersebut terdiri dari nama hotel, bulan, satuan, nomor, jumlah pengunjung asing dan jumlah pengunjung domestik. Transformasi data dilakukan  untuk  mengubah  tipe  data  ke  dalam format yang sesuai dengan kebutuhan dalam proses data mining.  Jika  ada  data  yang  memiliki  nilai  nominal, maka akan dilakukan inisialisasi untuk mengubahnya menjadi  nilai  numerik  sehingga  dapat  diproses  lebih lanjut.
Gambar 3. Proses Data Transformation
Sehingga  menghasilkan  data  dengan  atribut nominal seperti nama hotel bintang dan bulan berubah menjadi  numerik  yang  siap  untuk  diolah  ke  dalam proses data mining.
Gambar 4. Hasil Data Transformation

## 4.4. Data Mining
Proses  data  mining  pada  pengelompokan kunjungan  wisatawan  di  Hotel  Bintang  Kota Cirebon menggunakan K-Means  Clustering yaitu  memasukan operator  K-Means  dengan  K  yang  dimasukan  yaitu K=7 dan max run nya adalah 10 kali.
Gambar 6. Proses Data Mining
Setelah melakukan proses data mining , selanjutnya melakukan pengujuan pada  nilai  K untuk mendapatkan  nilai  DBI  ( Davies  Bouldin  Index ) digunakan operator cluster distanse performance yang merupakan salah satu uji validitas internal pengelompokkan  berdasarkan  jumlah  kedekatan  data dengan  centroid  dari  cluster yang  diikuti  bertujuan untuk memaksimalkan jarak antar cluster. Nilai K yang paling optimal dapat dicari dengan mencari nilai DBI
yang  mendekati  0.  Berdasarkan  hasil  operator performance  menggunakan K  6 dan  k 7  dapat  dilihat pada  gambar  8  dan  gambar  9,  nilai  DBI  yang  paling mendekati  0  adalah  pada  K  7  dengan  maksimal pengulangan sebanyak 10x. Metode yang diperkenalkan  oleh  David  L.  Davies  dan  Donald W. Bouldin  adalah  metode clustering bertujuan untuk menguji validitas cluster . [19]
Gambar 7. Proses Performance
Berdasarkan  hasil  dari  penerapan  algoritma k- means  clustering maka  hasil  yang  didapatkan pada performance  yang  paling  optimal  adalah  K=7 yaitu menghasilkan cluster dari  240  data record .  Jumlah anggota di cluster 0 adalah 75 hotel, di cluster 1 adalah 1 hotel, di cluster 2 adalah 17 hotel, di cluster 3 adalah 1 hotel, di cluster 4 adalah 47 hotel, di cluster 5 adalah 9  hotel  dan  di cluster 6 adalah 90 hotel dengan total keseluruhan  adalah  240 record data  kunjungan wisatawan pada Hotel Bintang di  Kota Cirebon tahun 2021.
Gambar 8. Hasil cluster model K6

## Gambar 9. Hasil Cluster Model K7

## 4.5. Hasil Uji Coba Nilai K
Tabel 1. Hasil Uji Coba Cluster Nilai K2 0.865 K3 0.590 K4 0.456 K5 0.430 K6 0.458 K7 0.413 K8 0.421 K9 0.477 K10 0.499

## 4.6. Visualisasi Hasil Cluster
Pada  proses  data  mining  di  RapidMiner,  hasil visualisasi  merujuk  pada  representasi  hasil  dalam bentuk  visual  seperti  grafik,  plot,  dan  tabel.  Dalam penelitian  ini,  Grafik  digunakan  untuk  tujuan
mempermudah  aksesibilitas  dan  pemahaman terhadap data.  Visualisasi  data  dilakukan  dengan  cara menyajikan  data  dalam  bentuk  tabel  seperti  yang ditunjukkan pada table 2 di bawah ini.
Tabel 2. Hasil Visualisasi Cluster Cluster 3 1 8.550 3.854 12.514 paling rendah Cluster 1 1 0 17.666 17.666 rendah 1 Cluster 6 90 67.033 465.333 532.366 rendah 2 Cluster 0 75 55.093 1.780.760 1.835.853 sedang Cluster 4 47 44.957 3.109.489 3.154.446 tinggi 1 Cluster 2 17 61 5.281.941 5.282.002 tinggi 2 Cluster 5 9 4.000.778 2.701.333 6.702.111 sangatvtinggi
Berdasarkan  hasil  dari  performance  di  atas menjelaskan  pada  data  performance  terdapat  7 kategori  yaitu  Tingkat  paling  rendah, Tingkat  rendah 1, Tingkat rendah 2,Tingkat sedang, Tingkat tinggi 1, Tingkat  tinggi  2,  dan  Tingkat  sangat  tinggi  dapat dilihat sebagai berikut :
a. Cluster 3 merupakan tingkat dengan kunjungan wisatawan  paling  rendah  yaitu  dengan  total sebanyak 12.514 pengunjung. Dengan pengunjung yang mendominasi adalah
pengunjung  asing  yaitu  8.550  orang  dan pengunjung domestik adalah 3.854 orang. Hotel dengan cluster paling  rendah  yaitu  Swiss Bell pada bulan November.
b. Cluster 1 merupakan cluster dengan kunjungan
wisatawan  rendah  1  yaitu  dengan  total pengunjung  hotel  sebanyak  17.666  orang yang merupakan pengunjung domestik. Pada cluster 1  tidak  ada  pengunjung  asing  dan  terdapat  1 anggota yaitu Swiss Bell pada bulan Desember.
c. Cluster 6  adalah cluster dengan  kunjungan wisatawan  rendah  2  yaitu  sebanyak  532.366 pengunjung. Anggota pada cluster 6 sebanyak 90  hotel  dengan  pengunjung  yang  paling mendominasi  yaitu  pengunjung  domestik sebanyak 465.333 orang, sedangkan pengunjung  asing  sebanyak  67.033  orang. Hotel pada cluster ini di beberapa di antaranya adalah  Batiqa  pada  bulan  Juli,  Bentani  bulan
Februari dan Citra Dream bulan juli.
Tabel 3. Cluster 6 No cluster nama hotel berbintang bulan jml pengun jung asing jml pengunju ng domestik satuan 1 Cluster 6 batiqa juli 13 1.022 orang 2 Cluster 6 bentani feb 570 966 orang 3 Cluster 6 bentani mei 629 896 orang 4 Cluster 6 bentani juni 564 1.037 orang 5 Cluster 6 bentani juli 514 370 orang …... …... …... …... …... …... …... 89 Cluster 6 zamrud agust 0 480 orang 90 Cluster 6 zamrud sept 0 480 orang
d. Cluster 0  merupakan cluster dengan  tingkat pengunjung  wisatawan  sedang  yaitu  sebanyak 1.835.853 pengunjung. Cluster 0 beranggotakan 75 hotel dengan pengunjung  domestik  sebanyak  1.835.853 orang  dan  pengunjung  asing  sebanyak
55.093  orang.  Hotel  dengan  pengunjung domestik paling banyak yaitu Grand Tryas pada  bulan  Maret  sedangkan  pengunjung asing  yaitu  hotel  Bentani  pada  bulan Januari.

## Tabel 4. Cluster 0
No cluster nama hotel berbintang bulan jml pengun jung asing jml pengunju ng domestik satuan 1 Cluster 0 amaris jan 0 2.357 orang 2 Cluster 0 amaris feb 4 2.142 orang 3 Cluster 0 amaris mei 0 2.215 orang 4 Cluster 0 amaris juni 0 2.321 orang 5 Cluster 0 amaris juli 0 2.256 orang …... …... …... …... …... …... …... 74 Cluster 0 zamrud nov 0 1.684 orang 75 Cluster 0 zamrud des 0 2.146 orang
e. Cluster 4  adalah cluster dengan  anggota  47 hotel  yang  termasuk  tingkat  pengunjung wisatawan  tinggi  1.  Pengunjung  yang  paling mendominasi  adalah  pengunjung  domestik
3.109.489  orang  dan  pengunjung  asing
44.957 orang    dengan    total    pengunjung adalah 3.154.446 orang. Hotel pada cluster tinggi 1 di antaranya  yaitu  Amaris  bulan Maret,  Batiqa Bulan  April,  Citra  Dream bulan  Oktober, Luxton bulan Juni dan lainnya
Tabel 5 . cluster 4 No cluster nama hotel berbintang bulan jml pengun jung asing jml pengunju ng domestik satuan 1 Cluster 4 amaris maret 0 2.448 orang 2 Cluster 4 amaris april 0 2.559 orang 3 Cluster 4 amaris nov 9 3.052 orang 4 Cluster 4 amaris des 0 3.159 orang 5 Cluster 4 batiqa april 7 2.574 orang …... …... …... …... …... …... …... 46 Cluster 4 santika nov 0 2.459 orang 47 Cluster 4 santika des 4 3.214 orang
f. Cluster 2 merupakan cluster tinggi  2  yaitu terdapat  17  hotel  dengan  pengunjung paling banyak adalah  domestik  5.281.941
orang  dan  pengunjung  asing  61  orang.
Hotel pada cluster ini beberapa diantaranya adalah Batiqa bulan Oktober, Citra Dream bulan November, Grage Hotel  bulan  April dan lainnya.
Tabel 6. Cluster 2 No cluster nama hotel berbintang bulan jml pengun jung asing jml pengunju ng domestik satuan 1 Cluster 2 batiqa okt 8 4.497 orang 2 Cluster 2 batiqa des 13 4.975 orang 3 Cluster 2 citra dream nov 10 5.529 orang 4 Cluster 2 cordela feb 2 4.552 orang 5 Cluster 2 cordela agust 0 4.457 orang …... …... …... …... …... …... …... 16 Cluster 2 neo nov 70 5.339 orang 17 Cluster 2 neo des 60 6.779 orang
g. Cluster 5  adalah cluster dengan  tingkat pengunjung  hotel sangat tinggi  yaitu sebanyak 6.702.111 orang dari pengunjung asing dan domestik.  Pada  cluster  ini,  pengunjung yang paling mendominasi adalah pengunjung asing yaitu sebanyak 4.000.778  orang,  sedangkan  pengunjung domestik sebanyak 2.701.333 orang. Hotel yang  merupakan  tingkat  sangat  tinggi hanya terdapat pada satu hotel yaitu Swiss Bell  setiap  bulan  kecuali  bulan  Juli, November dan Desember.

## 4.7. Pembahasan
Hasil  analisis  berdasarkan  jumlah  wisatawann terhadap  kunjungan  di  hotel  Cirebon  adalah kunjungan paling tinggi terdapat pada hotel Sapadia, Swiss  Bell  dan  Tryas  dari  berbagai  mancanegara. Selanjutnya terdapat pada hotel Neo dan Cordela yang di  dominasi  oleh  pengunjung  domestik.  Pada  Hotel Bentani dan Grage Hotel, terdapat banyak pengunjung asing di banding hotel lainnya. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa  jumlah  pengunjung  wisatawan
pada hotel bintang di Cirebon banyak di dominasi oleh wisatawan domestik. Sedangkan hasil analisis jumlah pengunjung wisatawan berdasarkan hotel bintang dari bulan  Januari-Desember  adalah  bahwa pengunjung wisatawan  baik  asing  maupun  domestik  pada  bulan Januari terus  mengalami  jumlah  yang  setabil  sampai dengan  bulan  Juni,  dengan  pengunjung  domestik kisaran angka 400.000-300.00 orang dan pengunjung asing  3.000-5.000  orang.  Sedangkan  mengalami penurunan  jumlah  pengunjung  pada  bulan  Juli  yang hanya  mencapai  13.000  orang  pada  pengunjung domestik dan 2.000 pada pengunjung asing, lalu terus mengalami peningkatan dari bulan  Agustus- Desember, namum pada bulan Desember  mengalami penurunan pada pengunjung asing.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  disimpulan bahwa  dengan  memanfaatkan  data  kunjungan wisatawan  dihotel  bintang  kota  cirebon  melalui Algoritma K-means dengan  metode clustering berhasil mengelompokan data menjadi 7 cluster  yaitu cluster  3  merupakan  cluster  paling  rendah      dengan jumlah   pengunjung    sebanyak 12.514 orang, cluster 1  merupakan  cluster  rendah  ke-1  dengan  jumlah
pengunjung  17.666  dan  cluster 6  merupakan  cluster rendah  ke-2  dengan  jumlah  pengunjung  532.666, cluster  0  merupakan  cluster  tingkat  sedang  dengan jumlah  pengunjung  1.835.853,  cluster  4  merupakan cluster tingkat tinggi ke-1 dengan jumlah pengunjung 3.109.489  dan  cluster  6  merupakan  cluster  tingkat tinggi  ke-2 dengan  jumlah  pengunjung  5.281.941, cluster  5 merupakan  cluster  dengan  tingkatan  paling tinggi dengan jumlah pengunjung sebanyak 6.702.111. Serta  pada  hasil Devies  Boulding  Index (DBI) dengan nilai yang paling mendekati adalah K=7 menghasilkan nilai 0,413. Penelitian ini masih banyak kekurangan  diharapkan  untuk  penelitian selanjutnya dapat      menambahkan      atribut      guna  memperoleh pemahaman yang lebih mendalam mengenai karakteristik  pengunjung  wisatawan  pada  hotel bintang di Kota Cirebon dan bagi pengelola ada upaya untuk  lebih  memperbaharui  dan  meningkatkan fasilitas hotel yang masih memiliki jumlah kunjungan sedikit,  upaya  ini  guna  mempersiapkan  strategi kedepan bagi pihak hotel dan pemerintah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] V.  M.  M.  Siregar  and  N.  F.  Siagian,  “Sistem Informasi  Front  Office  Untuk  Peningkatan Pelayanan  Pelanggan  Dalam Reservasi  Kamar Hotel,” Jurnal  Teknik  Informasi  dan  Komputer (Tekinkom) ,  vol. 4,  no.  1,  pp.  77–82,  2021,  doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.279.
[2] H.  Annur,  “Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes Berbasis  Backward  Elimination  Untuk  Prediksi Pemesanan  Kamar  Hotel,” Jurnal  Ilmiah  Ilmu Komputer Banthayo Lo Komputer , vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2022, doi: 10.37195/balok.v1i1.99.
[3] R. I. Klarita and F. J. Kaunang, “Analisis Target Pemasaran  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering  (Studi  Kasus:  Hotel  Sutan  Raja Soreang),” TeIKa ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  107–115, 2020, doi: 10.36342/teika.v10i2.2380.
[4] S.  Minsas,  N.  Satyahadewi,  A.  Amir,  S.  Aqila, and  P.  Dewi,  “Kabilah:  Journal  of  Social Community PENDEKATAN K- MEANS CLUSTER PADA PENGELOMPOKAN HOTEL BERBINTANG DI KOTA PONTIANAK,”  vol.  8,  no.  1,  pp.  412–  419, 2023, [Online]. Available:
https://kemlu.go.id/nur- sultan/id/pages/geografi/41/etc-menu.
[5] C.  Mei  Hellyana,  “Penerapan  Algoritma  K- Means  Terhadap  Kunjungan  Wisatawan  Asing Di Hotel Berbintang di Indonesia,” Jurnal Sains dan Manajemen , vol. 11, no. 1, pp. 67–77, 2023.
[6] N.  Dini  Andiani,  I.  Made  Antara,  N.  Made,  M. Yogiswari, N. K. Arismayanti, and N. D. Andiani, “Thematic tourism potential analysis of Bali Aga rural area, Buleleng, Bali Analisis potensi wisata tematik  kawasan  Pedesaan  Bali  Aga,  Buleleng, Bali,” vol. 8, no. 1, pp. 22–36, 2023.
[7] A.  Ikhwan  and  N.  Aslami,  “IMPLEMENTASI DATA  MINING  UNTUK  MANAJEMEN

## BANTUAN SOSIAL MENGGUNAKAN
ALGORITMA  K-MEANS,” Jurnal  Teknologi Informasi , vol. 4, no. 2, 2020.
[8] D.  P.  Utomo  and  B.  Purba,  “Penerapan Datamining  pada  Data  Gempa  Bumi  Terhadap Potensi  Tsunami  di  Indonesia,” Prosiding Seminar  Nasional  Riset  Information  Science (SENARIS) , vol. 1, no. September, p. 846, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.91.
[9] Mulyawan,  A.  Bahtiar,  G.  Dwilestari,  F. M. Basysyar,  and  N.  Suarna,  “Data  mining techniques  with  machine  learning algorithm to  predict  patients  of  heart  disease,” IOP Conf Ser Mater Sci Eng , vol. 1088, no. 1, p.
012035,
2021, doi: 10.1088/1757- 899x/1088/1/012035.
[10] A.  Adiyanto  and  Y.  Arie  Wijaya,  “Penerapan Algoritma  K-Means  Pada  Pengelompokan  Data Set  Bahan Pangan Indonesia Tahun  2022-2023,” JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika) , vol.  7,  no.  2,  pp.  1344–1350,  2023,  doi: 10.36040/jati.v7i2.6849.
[11] A.  Febrian,  Nana  Suarna,  and  Gifthera Dwilestari,  “Penerapan  Algoritma  K-  Means Untuk Mengelompokkan Data Pengiriman Paket Di  Kantor  Pos  Cirebon,” Jurnal  Teknologi Technoscientia ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  23–27, 2022, doi: 10.34151/technoscientia.v15i1.3858.
[12] I. A. Nur Afifah and H. Nurdiyanto, “Data Mining Clustering Dalam Pengelompokan  Buku Perpustakaan Mengunakan Algoritma K- Means,” JIPI  (Jurnal  Ilmiah  Penelitian  dan Pembelajaran  Informatika) ,  vol.  8,  no.  3,  pp. 802–814, 2023, doi: 10.29100/jipi.v8i3.3891.
[13] M. R. Fahlevi, D. Ridha, D. Putri, and E. Syahrin, “Analisis  Pengelompokan  Data  Pelelangan Barang  Dengan  Metode  K-  Means  Clustering,” Jurasik  (Jurnal  Riset  Sistem  Informasi  dan Teknik  Informatika) , vol.  8,  no.  1,  pp.  53–61,
2023, [Online]. Available:
http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/ jurasik/article/view/541
[14] K.  Annisa,  B.  S.  Ginting,  and  M.  A.  Syar, “Penerapan  Data  Mining  Pengelompokan  Data Pengguna  Air  Bersih  Berdasarkan  Keluhannya Menggunakan  Metode  Clustering  Pada  Pdam Langkat,” Jurnal  Sistem  Informasi  Kaputama (JSIK) ,  vol.  6, no.  2,  pp.  165–179,  2022,  doi: 10.59697/jsik.v6i2.167.
[15] E.  Satria et  al. ,  “Prosiding  Seminar  Nasional Riset Information Science (SENARIS)
Penerapan  Clustering  dalam  Mengelompokkan Jumlah  Kunjungan  Wisatawan  Mancanegara Dengan  Metode  K-Means,”  p.  462,  2019, [Online].
Available: https://www.bps.go.id/dynamictable/2018/
07/30/1548/jumlah-kunjungan-Badan Pusat Statistik, “statistik- kunjungan-wisatawan- mancanegara- 2021”.
[16] Universitas  Kristen  Petra,  “jiunkpe-is-s1- 2016-
35408025-37600-wisata-chapter2”.
[17] T.  Hartati  and  Y.  Arie  Wijaya,  “Analisis Data Lalu Lintas Jaringan di Kantor Canghegar Cyber Operation  Center  Menggunakan  Algoritma  K- Means,” Jurnal  Ilmiah  NERO ,  vol.  7,  no.  1,  p. 2022, 2022.
[18] M. A. Putri, N. Rahaningsih, F. M. Basysyar, and O.  Nurdiawan,  “Penerapan  Data  Mining Menggunakan Metode Clustering Untuk
Mengetahui  Kelompok Kepatuhan  Wajib  Pajak Bumi dan Bangunan,” vol. 5, no. 2, pp. 145–156, 2022.