## ANALISIS PENGELOMPOKAN DAYA TARIK OBYEK WISATA BERDASARKAN JENISNYA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS PADA DATA PEMPROV JABAR
Anggun Helia 1 , Mulyawan 2 , Cep Lukman Rohmat 3 , Fathurrohman 4
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon
3,4 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Indonesia anggunhelia49@gmail.com

## ABSTRAK
Provinsi Jawa Barat merupakan salah satu provinsi di Indonesia yang memiliki daya tarik pariwisata tinggi baik dari kalangan wisatawan lokal maupun mancanegara. Hal ini dapat dilihat dari jumlah kunjungan yang kian tahun semakin naik dari tahun-tahun sebelumnya. Peningkatan kunjungan wisatawan akan memberikan pengaruh baik bagi masyarakat sekitar. Di samping itu, walaupun sudah ada usaha-usaha untuk meningkatkan kunjungan wisatawan, masih terdapat masalah ketidakseimbangan jumlah wisatawan di beberapa daerah. Oleh karena itu, diperlukan usaha untuk meratakan distribusi kunjungan wisatawan. Salah satu cara yang dapat dilakukan adalah dengan  mengelompokkan  objek  wisata  yang  memiliki  potensi  untuk  dikembangkan  dengan  menggunakan penerapan  clustering  metode  algoritma  k-means.  Atribut  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi  Nama Provinsi,  Nama,  Kabupaten/Kota,  Alam,  Buatan,  Budaya,  Satuan,  Tahun  dengan  perolehan  hasil Clustering rendah, sedang, dan tinggi dengan nilai DBI yang diperoleh dari K=4 adalah 0.146. Cluster 0 merupakan Tingkat Daya Tarik Obyek Wisata Rendah dengan anggota cluster berjumlah 16 kabupaten , Cluster 1 merupakan Tingkat Daya Tarik Obyek Wisata sedang dengan anggota cluster berjumlah 9, Cluster 2 merupakan Tingkat Daya Tarik Obyek Wisata tinggi dengan anggota cluster berjumlah 1 kabupaten, dan Cluster 3 merupakan Tingkat Daya Tarik Obyek Wisata tinggi dengan anggota cluster berjumlah 1 kota.
Kata kunci :  Clustering, Data Mining, K-Means, Kunjungan Wisata

## 1. PENDAHULUAN
Pariwisata  merupakan  salah  satu  sektor  yang dapat meningkatkan perekonomian untuk kepentingan masyarakat  lokal  di  sekitar  destinasi  wisata.  Dari sektor  tersebut,  pariwisata  ditetapkan  sebagai  sektor penggerak  ( leading  sector )  karena  dalam  jangka pendek, menengah, maupun jangka panjang diprediksi akan  mempunyai  pertumbuhan  yang  positif  serta dianggap  sebagai  sektor  yang  strategis  serta  mampu menjadi media integrase program antar sektor. Khusus di Jawa Barat, banyak sekali tempat wisata yang setiap tahunnya  menarik  ribuan  wisatawan  baik  dari  dalam dan luar negeri untuk menikmati indahnya dan serunya berwisata ke Jawa Barat.
Peran  pariwisata  dalam  meningkatkan  ekonomi masyarakat  sangat  signifikan.  Saat  ini,  Indonesia memiliki  beragam  destinasi  wisata  yang  memiliki potensi,  baik  yang  bersifat  buatan  maupun  berbasis alam.  Di  Jawa  Barat,  upaya  pengembangan  potensi pariwisata  menjadi  fokus  untuk  meningkatkan pendapatan  masyarakat.  Keberadaan  destinasi  wisata memberikan  peluang  ekonomi  bagi  masyarakat setempat,  karena  destinasi  tersebut  dianggap  sebagai potensi ekonomi.
Penelitian  tentang  daya  tarik  obyek  wisata  juga telah dilakukan oleh beberapa penelitian sebelumnya, misalnya  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh Maulidia  L  dalam  sebuah  artikel  yang  berjudul Penerapan  Data  Mining  dalam  Mengelompokkan Kunjungan Wisatawan ke Objek Wisata Unggulan di Prov. DKI Jakarta dengan K-Means yang
dipublikasikan  pada  Jurnal  Informatika  Sunan Kalijaga  (2018).  Jurnal  ini  menganalisis  penggunaan metode  K-Means  dalam  mengelompokkan  jumlah wisatawan  internasional  yang  mengunjungi  Provinsi DKI Jakarta dilakukan melalui aplikasi teknologi data mining.  Data  penelitian  diperoleh  dari  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  Provinsi  DKI  Jakarta  dan  mencakup statistik jumlah pengunjung wisata pada periode 2007- 2013.. Data tersebut dikelompokkan menjadi 3 cluster yaitu C1 = jumlah kunjungan wisatawan tinggi, C2 = jumlah kunjungan wisatawan sedang dan C3 = jumlah kunjungan  wisatawan  rendah.  Nilai  centroid  akhir yang  digunakan  pada  C1  =  15.438.488,  C2  = 4.464.577  dan  C3  =  342.332.  Sehingga  hasil pengelompokan C1 = Taman Impian Jaya Ancol, C2 = Taman  Mini  Indonesia  Indah  Dan  Kebon  Binatang Ragunan  dan  C3  =  Monumen  Nasional,  Museum Nasional,  Museum  Satria  Mandala,  Museum  Sejarah Jakarta  dan  Pelabuhan  Sunda  Kelapa.  Hasil pengelompokan  C3  menjadi  rekor  bagi  pemerintah Prov. DKI. Jakarta [1].
Penelitian  lain  terkait  daya  tarik  obyek  wisata juga  telah  dilakukan  oleh  Al-Fahmi  B  dkk  dengan judul Penerapan K-Means Clustering Pada Pariwisata Kabupaten Bojonegoro Untuk Mendukung Keputusan Strategi  Pemasaran  pada  jurnal  JSC-Tech Jurnal  of Computer Science and Technology (2023) menjelaskan  bahwa  penggunaan  teknik  clustering dapat  memfasilitasi  penentuan  label  kelas  pada  data yang  belum  memiliki  klasifikasi.  Metode  K-Means terkenal  karena  kemudahannya  dan  kemampuannya
untuk  mengelompokkan  data  yang  besar  dan  outlier dengan kecepatan  yang tinggi. Hasil dari pengolahan data menggunakan algoritma K-Means telah melibatkan  lima  iterasi,  di  mana  pengelompokan dilakukan secara acak untuk tiga kluster, yaitu cluster 1, cluster 2,  dan cluster 3.  Pada  iterasi  tersebut, teridentifikasi  bahwa  cluster  1  memuat  sebanyak  24 data dengan persentase (50%), cluster 2 berjumlah 11 data dengan persentase (23%), dan cluster 3 berjumlah 13 data dengan persentase (27%) [2].
Berdasarkan  beberapa  penelitian  yang  telah dilakukan  sebelumnya,  dapat  disimpulkan  bahwa teknik  pengelompokan  data  objek  wisata  dapat diaplikasikan  pada  skenario  lain  dengan  atribut  yang berbeda.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  akan menerapkan  teknik  pengelompokan  data  daya  tarik objek  wisata  berdasarkan  kabupaten/kota,  dengan atribut  yang  akan  digunakan  yaitu  nama  provinsi, nama  kabupaten/kota,  alam,  buatan,  budaya  satuan, dan tahun dengan metode yang digunakan yaitu teknik data  mining  clustering.  Teknik  pengelompokan  data dalam  data  mining,  yang  dikenal  sebagai  clustering, adalah  suatu  metode  yang  mampu  mengelompokkan berbagai jenis data berdasarkan karakteristik uniknya, sehingga  kelompok  yang  terbentuk  mencerminkan data dengan sifat yang serupa [3]. Dalam penelitian ini, metode  yang  diterapkan  menggunakan  algoritma  K- Means, di mana pendekatan ini mampu mengelompokkan data berdasarkan pusat cluster atau centroid yang terdekat dengan setiap data [4].
Dari  tahun  ke  tahun,  kunjungan  wisata  di Provinsi  Jawa  Barat  mengalami  kenaikan.  Dengan adanya kenaikan tersebut fasilitas penunjang kebutuhan  wisata  pun  perlu  ditingkatkan.  Hal  ini merupakan  tantangan,  khususnya  bagi  pemerintah dalam mengembangkan objek wisata di Provinsi Jawa Barat  agar  dapat  menarik  lebih  banyak  wisatawan. Salah  satu  permasalahan  yang  dihadapi  adalah disparitas  dalam  jumlah  kunjungan  wisatawan  antara objek  wisata  yang  terletak  di  kota  dan  kabupaten. Infrastruktur pendukung pariwisata di kota-kota telah berkembang  pesat,  sementara  di  daerah  kabupaten, kondisinya  jauh  dari  memadai  bahkan  beberapa  di antaranya  dianggap  tidak  layak.  Oleh  karena  itu, diperlukan upaya untuk meratakan distribusi kunjungan wisatawan dengan mengelompokkan objek wisata  yang  memiliki  potensi  untuk  dikembangkan melalui  teknik  pengelompokan  (clustering).  Hal  ini bertujuan  untuk  mengidentifikasi  objek  wisata  yang memiliki potensi dan menetapkan strategi pengembangan yang tepat.
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan teknik data mining, khususnya algoritma K-Means Clustering,  dalam  menganalisis  daya  tarik  obyek wisata  di  Provinsi  Jawa  Barat.  Dalam  hal  ini, penerapan  datamining  mampu  menjadi  solusi  dalam menganalisa  data. Clustering termasuk  ke  dalam descriptive methods , dan juga termasuk unsupervised learning dimana  tidak  ada  pendefinisian  kelas  objek sebelumnya.  Sehingga  clustering  dapat  digunakan
untuk  menentukan  label  kelas  bagi  data-data  yang belum diketahui kelasnya. Metode K-Means termasuk dalam partitioning  clustering yang  memisahkan  data ke daerah bagian yang terpisah.
Berdasarkan uraian diatas, maka peneliti tertarik untuk melakukan clustering daya tarik obyek wisata di Provinsi  Jawa  Barat  menggunakan  metode  K-Means clustering.  Sehingga  dalam  penelitian  ini  dapat diketahui tingkat pengaruh daya tarik obyek wisata di masing-masing kabupaten/kota di provinsi Jawa Barat. Variabel pada penelitian ini yaitu nama provinsi, nama kabupaten/kota,  alam,  buatan,  budaya,  satuan,  dan tahun yang terdiri dari 18 nama kabupaten dan 9 nama kota di Provinsi Jawa Barat.

## 2. LANDASAN TEORI
2.1. Data Mining
Data mining, atau yang sering disebut Knowledge Discovery  in  Database (KDD),  adalah  suatu  proses yang  mencakup  pengumpulan  dan  pemanfaatan sejarah data untuk menemukan pola, keterkaitan, dan informasi  yang  tersembunyi  dalam  set  data  yang berskala  besar.  Kegiatan  ini  menghasilkan  keluaran yang  dapat  digunakan  untuk  membuat  keputusan  di masa  mendatang.  Salah  satu  metode  yang  sering diterapkan  dalam  data  mining  adalah  teknik pengelompokan atau clustering.

## 2.2. Algoritma K-Means
Pendekatan yang sering digunakan dalam teknik pengelompokan adalah Algoritma K-Means, dikarenakan kemudahan pengoperasiannya. Algoritma K-Means  dianggap  lebih  cepat  dibandingkan  dengan pendekatan hierarkis, sehingga teknik pengelompokan ini  menjadi  pilihan  yang  umum  digunakan  untuk pengolahan informasi dalam skala besar [5]. K-Means merupakan upaya yang dilakukan untuk mengelompokkan data objek yang ada ke dalam satu jenis atau beberapa kelompok atau cluster berdasarkan keunikannya,  di  mana  penentuan  titik  terdekatnya dilakukan melalui proses yang berulang- ulangberulang-ulang  [6].  Adapun  langkah-langkah yang dilakukan dalam pemrosesan algoritma K-Means sebagai berikut :
a. Tentukan cluster secara  sembarang  sebagai centroid (titik sentral).
b. Hitung menggunakan rumus Euclidian Distance untuk  menentukan  jarak  data  yang  paling mendekati  centroid.  Rumus Euclidian  Distance yaitu :
𝑑(𝑖, 𝑗) = √∑ (𝐶 𝐼𝐽 − 𝐶 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗
keterangan : xi = data kriteria µj = Centroid Pada Cluster ke-j
c. Kumpulkan  dari  masing-masing  data  pada cluster dengan jarak terpendek.
𝑀𝑖𝑛 ∑ 𝑑𝑖𝑘 = 𝑘 𝑘=1 √∑ (𝐶 𝐼𝐽 − 𝐶 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗
d. Update nilai centoid data  dengan  cara menghitung nilai rata-rata cluster .
𝐶 𝑘𝑗 = ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑝 𝑖=1 𝑝
e. Ulangi  langkah  1,  2,  3  hingga  seluruh  anggota cluster hingga tidak mengalami perubahan.
f. Tentukan nilai sentral cluster terakhir yang mana hal ini dapat memastikan kesesuaian data dengan sayarat pada langkah 1, 2, dan 3 telah dikerjakan dan memperoleh nilai yang sesuai.

## 2.3. Penelitian Terdahulu
Paper (Lion Ferdinand Marin et al, 2023) tentang pengelompokan  tempat  wisata  di  Kabupaten  Teluk Wondama.  Riset  dilakukan  karena  jarak  yang  cukup jauh  antar  tempat  wisata  di  Kabupaten  Teluk Wondama,  mencapai  1-2  jam  perjalanan  antar destinasi.  Tujuan  pengelompokan  ini  adalah  untuk mempermudah pemerintah kabupaten dalam meningkatkan  kualitas  tempat  wisata.  Hasil  analisis klaster  menunjukkan  bahwa  terdapat  dua  klaster utama.  Klaster  pertama,  disusun  oleh  distrik  Kuri Wamesa,  Raisey,  Roswar,  Wasior,  dan  Wondiboy, memiliki  jumlah  kunjungan  yang  lebih  sedikit. Sementara  klaster  kedua,  terdiri  dari  distrik  Teluk Duairi,  Roon,  dan  Windesi,  menunjukkan  jumlah kunjungan yang lebih tinggi [7].
Paper  (Edy  Satria  et  al.,  2019)  membahas  Saat ini,  sektor  pariwisata  Indonesia  berkontribusi  sekitar 4%  dari  total  perekonomian.  Pada  tahun  2019, Pemerintah Indonesia memiliki target untuk meningkatkan  kontribusi  sektor  pariwisata  menjadi 8%  dari  Produk  Domestik  Bruto  (PDB).  Target  ini mengimplikasikan  bahwa  dalam  waktu  empat  tahun, jumlah  pengunjung  perlu  ditingkatkan  dua  kali  lipat menjadi  sekitar  20  juta  wisatawan.  Penelitian  ini membahas implementasi teknik clustering , khususnya menggunakan metode K-Means, dalam mengelompokkan  jumlah  kunjungan  wisatawan mancanegara  berdasarkan  kebangsaan  dan  bulan kedatangan. Sumber data penelitian berasal dari Badan Pusat  Statistik  Nasional  yang  mencatat  jumlah kunjungan  wisatawan  mancanegara.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  pada  tahun  2017  hingga  2018, terdapat  dua  kluster  utama. Cluster 1  (klaster  tinggi) mencakup  empat  negara,  yaitu  China,  Malaysia, Singapura, dan Timor Leste. Sementara itu, Cluster 2 (klaster rendah) melibatkan 87 negara lainnya [8]. Paper  (Naning  Savitri  et  al.,  2021)  membahas mengenai  klasifikasi  kunjungan  wisatawan  pada berbagai  destinasi  wisata  di  Kulon  Progo,  bertujuan untuk memajukan objek wisata yang memiliki tingkat kunjungan beragam. Proses pengelompokan dilakukan dengan  menggunakan  algoritma  K-Means,  dan hasilnya  menghasilkan  tiga  kelompok.  Kelompok pertama  terdiri  dari  20  objek  wisata  dengan  jumlah pengunjung yang rendah, kelompok kedua melibatkan
15  objek  wisata  dengan  tingkat  kunjungan  yang sedang,  sementara  kelompok  ketiga  mencakup  dua objek wisata dengan tingkat kunjungan yang tinggi [9].
Paper  (Bambang  Setio  Purnomo  et  al,  2021) membahas  mengenai  penerapan  data  mining  untuk mengelompokkan  kunjungan  wisatawan  di  Kota Yogyakarta,  penelitian  ini  mengevaluasi  jumlah wisatawan  yang  datang  berdasarkan  lokasi  wisata  di Yogyakarta.  Penelitian  ini  menggunakan  metode algoritma  K-Means  dengan  desain  teknik  yang mengacu  pada Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD), dan hasilnya adalah terbentuk tiga kelompok [10].
Paper  (Suastika  Yulia  Riska  et  al,  2023) membahas  mengenai  pengelompokan  negara-negara berdasarkan  jumlah  wisatawan  mancanegara  yang datang ke Indonesia, dimulai dari yang paling banyak hingga yang paling sedikit. Hasil pengelompokkan ini dapat  menjadi  panduan  bagi  pemerintah  untuk merancang strategi  yang efektif dalam  meningkatkan ketertarikan wisatawan untuk mengunjungi Indonesia. Algoritma  yang  diterapkan  dalam  proses  Clustering adalah K-Means dan K-Medoids, dengan menerapkan nilai  k=2,  k=3,  dan  k=5.  Proses  evaluasi  digunakan metode  davies  bouldin  index.  Dengan  menggunakan Algoritma  K-Medoids,  hasil  cluster  terbaik  adalah dengan menggunakan k=2 dengan nilai davies bouldin index  -0,567.  Hasil  cluster  terbaik  dalam  kasus  ini adalah  dengan  menggunakan  Algoritma  K-Means dengan  k=5,  dan  dengan  hasil  nilai  davies  bouldin index - 0.302 [11].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  metode  penelitian  kuantitatif. Metode  kuantitatif  adalah  metode  penelitian  yang menggunakan  proses  data-data  yang  berupa  angka sebagai  alat  menganalisis  dan  melakukan  kajian penelitian, terutama mengenai apa yang sudah diteliti . Penelitian ini akan dilakukan dalam beberapa tahapan dan  langkah-langkah  penelitian  seperti  gambar  di bawah ini :
Tahapan  penerapan  algoritma  K-Means  pada data Daya Tarik Obyek Wisata Berdasarkan Jenisnya di  Jawa  Barat  terdiri  dari  beberapa  langkah.  Berikut adalah tahapan-tahapan tersebut : a. Pengumpulan Data Tahap  awal  adalah  mengumpulkan  data  Daya Tarik Obyek Wisata di Jawa Barat. Data ini dapat mencakup
berbagai
informasi seperti nama_provinsi,  nama_kabupaten,  alam,  buatan, budaya,  satuan  dan  tahun.  Data  ini  harus  dalam format yang sesuai dan siap untuk diproses.
b. Pemrosesan Data Data yang telah dikumpulkan mungkin memerlukan pemrosesan tambahan, seperti membersihkan  data  dari  nilai-nilai  kosong  atau data yang tidak valid, serta melakukan normalisasi data  jika  variabel-variabel  memiliki  skala  yang berbeda.
c. Pemilihan Jumlah Klaster (K) Langkah  selanjutnya  adalah  memilih  jumlah klaster  yang  akan  dibentuk  oleh  algoritma  K- Means.  Jumlah  klaster  ini  harus  dipilih  dengan hati-hati,  karena  dapat  mempengaruhi  hasil analisis.
d. Inisialisasi Pusat Klaster dan Iterasi K-Means Pada awalnya, titik-titik pusat klaster dipilih secara acak  dari  data.  Posisi  pusat  klaster  ini  akan digunakan sebagai titik awal dalam proses iteratif algoritma K-Means.
e. Evaluasi Klaster Setelah proses iterasi selesai,  langkah selanjutnya adalah mengevaluasi hasil klaster yang ditemukan. Analisis visual dan metode evaluasi lainnya dapat digunakan untuk memahami dan menginterpretasi setiap klaster yang dihasilkan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Penelitian
Penelitian  ini  menghasilkan  beberapa  temuan yang  penting  dan  memberikan  wawasan  mengenai klasterisasi  data  dalam  konteks  penelitian  ini. Penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis  dengan tahapan Data  Selection,  Data  Prepocessing,  Data Transformation,  Data  Mining,  Evaluation  dan Knowledge . Hasil clustering ini memberikan gambaran  yang  lebih  jelas  tentang  pola  dan  relasi diantara data sebelumnya kompleks.

## 4.1.1. Data
Data  yang  digunakan  penelitian  ini  diperoleh melalui  sumber  Open  Data  Jabar  dengan  format tampilan  excel  yang  terstruktur  dengan  judul  Data Daya Tarik Obyek Wisata Tahun 2014-2022. Data ini terdiri  dari  726  dataset  dan  memiliki  7  atribut  yaitu Nama  Provinsi,  Nama,  Kabupaten/Kota,  Alam, Buatan,  Budaya,  Satuan,  dan  Tahun  beserta penjelasannya dapat dilihat pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Daya Tarik Obyek Wisata No Tipe Atribut Keterangan 1 Nama Provinsi Polynominal Untuk atribut dengan lebih dari satu kategori 2 Nama Kabupaten/Kota Polynominal Untuk atribut dengan lebih dari satu kategori 3 Alam Integer Untuk file dengan nilai integer (angka tanpa koma) 4 Buatan Integer Untuk file dengan nilai integer (angka tanpa koma) 5 Budaya Integer Untuk file dengan nilai integer (angka tanpa koma) 6 Satuan Integer Untuk file dengan nilai integer (angka tanpa koma) 7 Tahun Polinominal Untuk atribut dengan lebih dari satu kategori
Dari  Tabel  1,  pada  aplikasi  RapidMiner  untuk membaca  data  tersebut  menggunakan  operator  Read Excel. Dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Operator Read Excel Pada RapidMiner
Operator  Read  Excel  dalam  RapidMiner digunakan  untuk  mengimpor  data  dari  file  Excel kedalam lingkungan RapidMiner. Dengan menggunakan  operator  ini,  dapat  memuat  file  Excel yang berisi data yang dipilih.

## 4.1.2. Data Selection
Tahapan selection digunakan untuk menyeleksi atau memilih data yang akan diolah. Data yang diolah yaitu  data  Daya  Tarik  Obyek  Wisata.  Tahapan  ini dilakukan  untuk  memilih  data  yang  akan  diproses  di RapidMiner, tahapan ini dilakukan di Microsoft Excel dan di RapidMiner. Pada Microsoft Excel menghapus data yang bernilai null, dan memilih tahun dari 2022. Pada  RapidMiner  menggunakan  operator Set  Role untuk menentukan id pada dataset, dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Operator Set Role Pada RapidMiner
Parameter  pada  operator Set  Role yang digunakan  dapat  dilihat  pada  Gambar  3  dengan menggunakan atribut name yaitu Nama Kabupaten/Kota  menjadi  target  role  yaitu  id  dapat dilihat pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Parameter Operator Set Role No. Parameter Isi 1. attribute name Nama Kabupaten/Kota 2. target role Id
Dari hasil pembacaan operator Set Role didapat informasi pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Hasil Pembacaan Operator Set Role No Uraian Keterangan 1 Examples 27 2 Special Attributes 1 3 Regular Attributes 6 Nama Provinsi Polynominal Alam Integer Buatan Integer Budaya Integer Satuan Polynominal Tahun Polynominal

## 4.1.3. Data Preprocessing
Sebelum  melaksanakan  Data  Mining,  langkah awal  yang  penting  adalah  menjalani  serangkaian proses,  termasuk  membersihkan  duplikasi  data, memeriksa inkonsistensi dalam data, dan memperbaiki kesalahan    yang  mungkin  muncul,  seperti  kesalahan cetak  ( tipografi ).  Selain  itu,  proses enrichment data dilakukan  untuk  memperkaya  data  yang  telah  ada dengan  menambahkan  informasi  tambahan  yang relevan  dan  diperlukan  dalam  Kontak  Penemuan Pengetahuan  (KDD),  termasuk  data  atau informs eksternal yang  dapat  meningkatkan  kualitas  dan keberagaman  data.  Dalam  tahap  ini  diperoleh  data sebanyak 27 record pada tahun 2022 dengan 7 atribut yang  akan  digunakan  yaitu  Nama  Provinsi,  Nama, Kabupaten/Kota,  Alam,  Buatan,  Budaya,  Satuan, Tahun.  Berikut  adalah  proses processing pada RapidMiner menggunakan  operator Select  Attribute s dapat dilihat pada Gambar 4 berikut.
Gambar 4. Operator Select Attributes pada RapidMiner
Operator Select  Attributes dalam  RapidMiner digunakan untuk memilih, menghapus, atau mengatur atribut  dalam  dataset.  Ini  memungkinkan  mengubah tipe  data,  dan  melakukan  transformasi  lainnya  pada atribut  sebelum  proses  analisis  data.  Parameter  yang digunakan pada operator Select Attributes dapat dilihat pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Parameter pada Operator Select Attributes
No Parameter Keterangan 1 Type include attributes 2 attribute filter type a subset 3 atribute Nama Kabupaten/Kota Alam Buatan Budaya
Hasil dari penggunaan operator Select Attributes diperoleh informasi pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Hasil Operator Select Attributes No Nama Atribut Jenis Data Missing 1 Nama Kabupaten/Kota Polynominal 0 2 Alam Integer 0 3 Buatan Integer 0 4 Budaya Integer 0
Dari  hasil  result  dari  statistik  dataset  4  atribut seperti  tampak  pada  Tabel  5,  diketahui  bahwa  tidak ada  atribut  yang  memiliki  nilai missing .  Untuk memeriksa  konsisten  atau  tidak  konsistennya  dataset yang digunakan diperiksa per- record secara langsung dan  menunjukkan  bahwa  dataset  memiliki  data  yang konsisten terhadap nilainya.

## 4.1.4. Data Transformation
Pada penelitian ini data yang digunakan adalah data  yang  relevan  dan  konsisten.  Setelah  dilakukan pengecekan  pada  hasil  statistik  data,  terlihat  bahwa data dalam penelitian ini sudah bernilai angka. Maka dari itu, langkah Data Transformation tidak dilakukan.

## Gambar 5. Review Statistic Data

## 4.1.5. Data Mining
Langkah  ini  berfungsi  untuk  menentukan metode  atau  teknik  yang  paling  sesuai  dalam mengidentifikasi  pola  atau  informasi  menarik  dalam data  yang  telah  dipilih.  Dalam  penelitian  ini,  proses data mining diimplementasikan dengan menggunakan metode  Clustering,  dengan  memanfaatkan  Algoritma K-Means.  Pada  tahap  ini  juga  peneliti  melakukan proses clustering, menguji dan mengevaluasi hasil dari proses tersebut dalam platform RapidMiner. Operator yang digunakan adalah operator Clustering (K-Means) dapat dilihat pada Gambar 6 berikut.
Gambar 6. Operator Clustering pada RapidMiner
Parameter  yang  digunakan  pada  k-Means  atau Clustering dapat dilihat pada Tabel 6 berikut.
Tabel 6. Parameter pada Operator Clustering No. Parameter Isi 1 add cluster attribute Digunakan 2 k 4 3 max runs 10 4 determine good star values Digunakan 5 measure types Bregman Divergences 6 divergence Squared Euclidean Distance 7 max optimization steps 100
Pada saat menggunakan operator clustering kita perlu  mengetahui  berapa  klaster  yang  terbaik  dalam dataset  ini,  lalu  dalam  penelitian  ini  menggunakan performance Davies Bouldin Index (DBI) dapat dilihat pada Gambar 7 berikut.
Gambar 7. Operator Performance untuk Davies Bouldin Index pada RapidMiner
Parameter  yang  digunakan  pada  operator Performance dapat dilihat pada Tabel 7 berikut.
Tabel 7. Parameter pada Operator Performance No. Parameter Isi 1 Main criterion Davies Bouldin 2 Normalize Digunakan 3 Maximize Digunakan
Pada operator Performance , parameter normalize dan maximize digunakan karena jika hanya mencentang normalize saja  akan  menjadi  minus,  dan menggunakan  atau  mencentang maximize hanya menghilangkan  minusnya  saja  tidak  merubah cluster atau  lainnya.  Tahapan  pada  clustering  dapat  dilihat pada Gambar 8 berikut.
Gambar 8. Tahapan Clustering pada RapidMiner
4.1.6. Evaluation
Teori evaluasi yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah Davies  Bouldin  Index (DBI).
Dalam  Tabel  8,  terdapat  jumlah  cluster  yang  telah dimodelkan dan nilai DBI yang terkait.
Tabel 8. Nilai DBI Setiap Jumlah Cluster Cluster Nilai DBI K2 0.252 K3 0.165 K4 0.146 K5 0.228 K6 0.171 K7 0.186 K8 0.178 K9 0.235 K10 0.173
Mengacu pada prinsip DBI, nilai yang dianggap baik  dalam  data  mining  adalah  semakin  kecil  atau mendekati nol. Dalam Tabel 8 nilai DBI yang paling baik adalah cluster 4, dengan nilai DBI yan mendekati nol  yaitu  0.146.  Oleh  karena  itu,  pengelompokkan dilakukan dengan menggunakan 4 cluster .

## 4.2. Pembahasan
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  utama untuk  mengelompokkan  dataset  Daya  Tarik  Obyek Wisata  menggunakan  algoritma  K-Means.  Tujuan spesifik  mengidentifikasi  pola  atau  kesamaan berdasarkan atribut-atribut terpilih serta mengevaluasi struktur dan jarak antar cluster yang dihasilkan. Hasil pengelompokkan  data  Daya  Tarik  Obyek  Wisata menggunakan algoritma K-Means telah diinterpretasikan  dengan  mempertimbangkan  temuan yang  sesuai  dengan  konsep,  teori,  dan  penelitian terdahulu yang relevan dengan lingkup penelitian ini. Interpretasi ini memberikan wawasan yang mendalam tentang struktur klaster dan signifikansi temuan yang dihasilkan.

## 4.2.1. Pengelompokkan  Menggunakan  Teknik Clustering
Penelitian  ini  berhasil  mengimplementasikan teknik clustering ,  dari  proses  tersebut  menghasilkan visualisasi  data dalam bentuk histogram pada Gambar 4.8 berikut.
Gambar 9. Cluster Visualisasi Histogram
Bentuk  histogram  yang  ditujukan  pada  Gambar 4.8  ini  merupakan  visualiasasi  dari  hasil  pemodelan cluster  pada  dataset  daya  tarik  obyek  wisata  dengan
deskripsi  histogram  berwarna  biru  adalah  alam, histogram berwarna hijau adalah buatan dan histogram berwarna jingga adalah budaya. Dari pengujian diatas dapat disimpulkan bahwa cluster 0 memiliki  nilai rata- rata Alam sebesar 14,938, Buatan sebesar 21,438 dan Budaya sebesar 14,188. Cluster 1 memiliki nilai rata- rata Alam sebesar 100,889, Buatan sebesar 34,889 dan Budaya sebesar 19,556. Cluster 2 memiliki nilai rata- rata Alam sebesar 77, Buatan sebesar 61 dan Budaya sebesar  175.  Cluster  3  memiliki  nilai  rata-rata  Alam sebesar 182, Buatan sebesar 28 dan Budaya sebesar 76.

## 4.2.2. Klaster  yang  dihasilkan  oleh  Algoritma  K-
Means Algoritma K-Means Clustering dapat digunakan  untuk  mengelompokkan  data  Daya  Tarik Obyek  Wisata  dengan  atribut  Nama  Provinsi,  Nama, Kabupaten/Kota,  Alam,  Buatan,  Budaya,  Satuan, Tahun dengan hasil Cluster Model dan jumlah anggota setiap cluster dapat dilihat pada Gambar 10. berikut.
Gambar 10. Hasil Jumlah Item dari 4 Cluster
Dari Gambar 10, menunjukkan bahwa data telah berhasil  dikelompokkan  menjadi  4  klaster  yaitu Cluster  0  dengan  jumlah  16  items,  Cluster  1  dengan jumlah  9  items,  Cluster  3  dengan  jumlah  1  items, dengan total jumlah item adalah 27. Jumlah item yang berbeda menunjukkan adanya variasi dalam sifat atau karakteristik  tersebut.  Cluster  dengan  jumlah  yang lebih  tinggi  menunjukkan  adanya  lebih  banyak  daya tarik obyek wisata. Selanjutnya analisis nilai rata-rata centroid  pada  setiap  cluster  dari  atribut  yang  telah ditentukan.  Hasil  dari  nilai  rata-rata  atribut  dapat dilihat dari Gambar 11 berikut.
Gambar 11. Hasil Rata-rata Centroid dari Setiap Cluster
Dari  Gambar  4.9  dan  4.10  dapat  disimpulkan bahwa  setiap  cluster  berdasarkan  Daya  Tarik  Obyek Wisata  Pada  Pemprov  Jabar  dapat  dianalisis  sebagai berikut :
a. Cluster 0  merupakan  Tingkat  Daya  Tarik  Obyek Wisata Rendah dengan anggota cluster berjumlah 16  kabupaten  yang  meliputi  Kabupaten  Ciamis,
Kabupaten Cirebon, Kabupaten Sumedang, Kabupaten  Indramayu,  Kabupaten  Purwakarta, Kabupaten  Karawang,  Kabupaten  Bekasi,  Kota
Sukabumi,  Kota  Bandung,  Kota  Cirebon,  kota Bekasi,  Kota  Depok,  Kota  Cimahi,  Kota Tasikmalaya,  Kota  Banjar,  dan    Kabupaten Pangandaran.
Gambar 12. Anggota Cluster 0
b. Cluster 1  merupakan  Tingkat  Daya  Tarik  Obyek
Wisata sedang dengan anggota cluster berjumlah 9 kabupaten  yang  meliputi  Kabupaten  Bogor,
Kabupaten Sukabumi, Kabupaten Cianjur, Kabupaten Garut, Kabupaten Tasikmalaya,
Kabupaten  Kuningan,  Kabupaten  Majalengka, Kabupaten  Subang,  dan  Kabupaten  Bandung Barat.
Gambar 13. Anggota Cluster 1
c. Cluster 2  merupakan  Tingkat  Daya  Tarik  Obyek Wisata tinggi dengan anggota cluster berjumlah 1 kabupaten yaitu Kabupaten Bandung.
Gambar 14. Anggota Cluster 2
d. Cluster 3  merupakan  Tingkat  Daya  Tarik  Obyek Wisata tinggi dengan anggota cluster berjumlah 1 kota yaitu Kota Bogor.

## Gambar 15. Anggota Cluster 3

## 4.2.3. Jarak  Antar  Klaster  Terhadap  Titik  Pusat Klaster
Selama  penelitian,  jarak  antar  klaster  diukur dati  titik  pusat  klaster  terdekat  dan  terjauh  untuk memahami  distribusi  atau  perbedaan  antar  klaster berdasarkan  atribut-atribut  yang  dianalisis  dalam dataset  Daya  Tarik  Obyek  Wisata.  Jumlah  rata-rata dalam jarak centroid setiap cluster pada tabel 4.10.
Tabel 9. Jumlah rata-rata dalam Jarak Centroid setiap
Cluster Cluster Rata-rata Jarak Centroid K Pusat 246.288 K0 207.152 K1 370.593 K2 0.000 K3 0.000

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari analisis data yang telah dilakukan, diperoleh hasil dan kesimpulan bahwa penggunaan algoritma K- Means dan metode Knowledge Discovery in Database (KDD) dalam pemodelan dan evaluasi  menggunakan nilai Davies Bouldin Index (DBI) dapat mengoptimalkan jumlah klaster didapat klaster terbaik yaitu  pada  cluster  8  dengan  nilai  DBI  0.094,  dengan deskripsi sebagai berikut : 1. Clustering atau perolehan hasil  cluster  ini  menghasilkan  pengelompokkan  daya tarik  obyek  wisata  yang  berdasarkan  Nama  Provinsi, Nama,  Kabupaten/Kota,  Alam,  Buatan,  Budaya, Satuan,  Tahun  dengan  kategori  rendah,  sedang  dan tinggi.  Penjelasan  dari  3  kategori  tersebut  dapat dijelaskan  sebagai  berikut  :  Cluster  0  merupakan Tingkat  Daya  Tarik  Obyek  Wisata  Rendah  dengan anggota cluster berjumlah 16 kabupaten yang meliputi Kabupaten  Ciamis,  Kabupaten  Cirebon,  Kabupaten Sumedang, Kabupaten Indramayu, Kabupaten Purwakarta, Kabupaten Karawang, Kabupaten Bekasi, Kota  Sukabumi,  Kota  Bandung,  Kota  Cirebon,  kota Bekasi, Kota Depok, Kota Cimahi, Kota Tasikmalaya, Kota Banjar, dan  Kabupaten Pangandaran. Cluster 1 merupakan Tingkat Daya Tarik Obyek Wisata sedang dengan  anggota  cluster  berjumlah  9  kabupaten  yang meliputi  Kabupaten  Bogor,  Kabupaten  Sukabumi, Kabupaten  Cianjur,  Kabupaten  Garut,  Kabupaten Tasikmalaya, Kabupaten Kuningan, Kabupaten Majalengka,  Kabupaten  Subang,  dan  Kabupaten Bandung  Barat.  Cluster  2  merupakan  Tingkat  Daya Tarik  Obyek  Wisata  tinggi  dengan  anggota  cluster berjumlah  1  kabupaten  yaitu  Kabupaten  Bandung. Cluster  3  merupakan  Tingkat  Daya  Tarik  Obyek Wisata tinggi dengan anggota cluster berjumlah 1 kota yaitu Kota Bogor. 2. Perfoma Cluster yang diperoleh
dari  Analisis  Pengelompokan  Daya  Tarik  Obyek Wisata  Berdasarkan  Jenisnya  Menggunakan  Metode K-Means  Pada  Data  Pemprov  Jabar  memiliki  nilai rata-rata atribut sebesar Avg. within centroid distance: 246.288,  Cluster  0=207.152,  Cluster  1=370.593, Cluster 2=0.000, dan Cluster 3=0.000.
Hasil penelitian ini, peneliti mengharapkan dapat digunakan pada penelitian-penelitian selanjutnya, dan dengan  pembagian  data  menggunakan  clustering  ini diharapkan  dapat  membantu  pengguna  dalam penelitian  Obyek  Wisata  di  Provinsi  Jawa  Barat. Dikarenakan  keterbatasan  waktu  dan  energi,  peneliti menyadari bahwa hasil penelitian ini masih jauh dari kesempurrnaan.  Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian selanjutnya,  dapat  dilakukan  perbandingan  dengan metode clustering yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  L.  Maulida,  “Penerapan  Datamining  Dalam Mengelompokkan  Kunjungan  Wisatawan  Ke Objek  Wisata  Unggulan  Di  Prov.  Dki  Jakarta Dengan  K-Means,” JISKA  (Jurnal  Informatika Sunan Kalijaga) , vol. 2, no. 3, p. 167, 2018, doi: 10.14421/jiska.2018.23-06.
[2]  B. M. Al-Fahmi, E. Rahmawati, and T. Sagirani, “Penerapan K-Means Clustering Pada Pariwisata Kabupaten  Bojonegoro  Untuk  Mendukung Keputusan Strategi Pemasaran,” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi , vol. 9, no. 2, pp. 141–149, 2023, doi: 10.25077/teknosi.v9i2.2023.141-149.
[3]  D.  Triyansyah  and  D.  Fitrianah,  “Analisis  Data Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering Untuk
Menentukan Strategi Marketing,” Jurnal Telekomunikasi dan Komputer , vol. 8, 2018,
doi:
10.22441/incomtech.v8i2.4174.
[4]  N.  Azwanti,  “Segmentasi  Tingkat  Pemakaian Material dengan Data Mining Clustering,” Jurnal Komputer Terapan , vol. 4, no. 2, 2018, [Online]. Available: http://jurnal.pcr.ac.id
[5]  A. P. Disi
and B. Sumargo,
“PENGELOMPOKAN PENGGUNA INTERNET  DENGAN  METODE  K-MEANS CLUSTERING,” Jurnal Statistika dan Aplikasinya (JSA , vol. 3, no. 1, 2019.
[6]  E. D. S. Mulyani et al. , “Clustering Wilayah Dan Pelanggaran Berkendaraan Menggunakan Algoritma  K-Means  Pada  Data  Satlantas  Polres Tasikmalaya Kota,” vol. 8, no. 1, 2019.
[7]  L.  F.  Marini  and  C.  D.  Suhendra,  “Penggunaan Algoritma  K-Means  Pada  Aplikasi  Pemetaaan Klaster  Daerah  Pariwisata,” Jurnal  Media Informatika Budidarma , vol. 7, no. 2, pp. 707– 713, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i2.5558.
[8]  E.  Satria et  al. ,  “Prosiding  Seminar  Nasional Riset Information Science (SENARIS)
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- [9]  S. Naning, R. Pranata, A. N. M. Clara, and O. S. Rahajeng,  “Pengelompokan  Kunjungan  Wisata
Kabupaten Kulon Progo Tahun 2019 Menggunakan  K-Means  Clustering,” JUST  IT:
Jurnal Sistem … , vol. 12, no. 1, pp. 38–45, 2022, [Online]. Available:
https://jurnal.umj.ac.id/index.php/just- it/article/view/8249%0Ahttps://jurnal.umj.ac.id/i ndex.php/just-it/article/download/8249/7242 [10]  B.  Setio  and  P.  Prasetyaningrum,  “Penerapan
Data Mining Dalam Mengelompokkan
Kunjungan  Wisatawan  Di  Kota  Yogyakarta
Menggunakan  Metode  K-Means,” Journal  of Computer Science and Technology (JCS-TECH) , vol.  1,  no.  1,  pp.  27–32,  2021,  doi: 10.54840/jcstech.v1i1.9.
[11]  S.  Y.  Riska  and  L.  Farokhah,  “Perbandingan Hasil  Evaluasi  Algoritma  K-Means  dan  K- Medoid  Berdasarkan  Kunjungan  Wisatawan Mancanegara  ke  Indonesia,” Journal of Information Technology , vol. 8, no. 1, p. hal. 1-8, 2023.