## Metode K-Means Untuk Segmentasi Wisatawan Berdasarkan Aspek Sosio-Ekonomi
Ananta Kusuma Yoga Pratama *
Program Studi Teknik Sipil, Universitas 17 Agustus 1945 Banyuwangi, Indonesia ananta@untag-banyuwangi.ac.id
* penulis korespondensi
INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel Diterima: 31 Juli 2022 Direvisi: 11 Agustus 2022 Diterbitkan: 18 Agustus 2022 Visualisasi  profil  wisatawan  penting  untuk  diketahui  karena  dapat digunakan  untuk  merancang  arah  pengembangan  obyek  wisata  ke depan.    Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengelompokkan  wisatawan dengan  dengan  menggunakan  metode  klastering  K-Means  sehingga diperoleh  segmentasi  profil  wisatawan  dari  aspek  sosio  ekonomi,  yaitu besar  pendapatan,  pengeluaran  selama  wisata,  teman  yang  diajak berwisata,  jenis  wisata  yang  dipilih/  disukai,  transportasi  untuk  wisata, seberapa  sering  berwisata,  kegiatan  selama  wisata.  Sampel  penelitian segmentasi ini merupakan wiatawan yang sedang melakukan kunjungan ke  lokasi  wisata  kawasan  Kabupaten  Banyuwangi,  dengan  jumlah sampel sebanyak 90 responden. Data dari hasil kuisioner, dinormalisasi, kemudian  diolah  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means.  Untuk menentukan  jumlah k yang  paling  optimum,  dilakukan  penghitungan Sum  Squarred  Error (SSE).  Berdasarkan  plot  dengan  metode  Elbow, nilai k optimum  berjumlah  4  klaster.    Masing-masing  klaster  memiliki preferensi khusus yang terlihat dari centroid kluster.
Kata Kunci Klastering K-Means Segmentasi Sum Squarred Error Wisatawan

## PENDAHULUAN
Sejalan dengan berkembangnya pertumbuhan teknologi informasi, ukuran dan jumlah kumpulan  data  yang  disimpan  dalam  suatu database telah  bertambah  naik  secara drastis. Data  yang  terkumpul  dalam  suatu  ruang  penyimpanan  atau database merupakan  data mentah  yang  belum  memiliki  arti  sehingga  perlu  diolah  menjadi  suatu  informasi  tertentu [1].  Proses  pengolahan  data  yaitu  meliputi  pengumpulan  data,  pemeriksaan  data, perbandingan  data,  pemilihan  data,  dan  memproses  data  untuk  menyelesaikan  suatu permasalahan.  Salah  satu  metode  pengolahan  data  yang  telah  dikenal  cukup  lama  adalah teknik data mining. Tujuan yang paling pokok dari data mining adalah untuk memperoleh informasi  yang diperlukan  dari sekumpulan data dengan cara mempelajari pola dari data- data  tersebut  [2]. Data  mining sering  digunakan  untuk  menemukan  ataupun  menetukan pola (model) yang tersembunyi dari suatu  kumpulan (himpunan) data dalam jumlah yang sangat besar, kemudian dianalisis sehingga bisa dihasilkan informasi yang bermanfaat dari data tersebut.
Teknik  yang  paling  sering  digunakan  untuk  mempelajari  pola  dari  suatu  data,  antara lain  meliputi  pengelompokan  atau  klastering  ( clustering ),  klasifikasi  ( classification ),  dan juga  prediksi  ( prediction ).  Pada  teknik  klastering,  upaya  yang  dilakukan  adalah  berusaha untuk  mengelompokkan  (mengklaster)  obyek-obyek  yang  memiliki  kemiripan  (kedekatan karaketristik) ke dalam satu klaster dan menciptakan jarak sejauh mungkin antar klasternya [3].  Pengelompokan  yang  demikian,  menyebabkan  anggota  (obyek)  yang  berada  dalam satu klaster bisa sangat mirip antara satu dengan anggota yang lain dan memiliki perbedaan dengan  anggota  dari  dalam  klaster-klaster  yang  lain.  Secara  umum  metode  klastering
Vol. 4, No. 2, Agustus 2022, Halaman 190-197
dibagi  menjadi  dua  kategori  yaitu  kategori  hierarchical  dan partitioning .  Dalam partitioning tersebut, dilakukan pengelompokkan obyek x 1 , x 2 ,..., x m ke sejumlah k klaster. Pengelompokan tersebut dapat dilaksanakan melalui penentuan pusat pada klaster awalnya terlebih  dahulu,  baru  kemudian  relokasi  obyeknya  dilakukan  berdasarkan  dari  kriteria- kriteria tertentu hingga kemudian dicapai jumlah pengelompokan atau klaster yang optimal [4].
Metode  klastering  merupakan  salah  satu  metode  yang  banyak  diaplikasikan  untuk segementasi  pasar  konsumen.  Sebuah  pasar  merupakan  tempat  yang  terdiri  atas  berbagai macam tipe konsumen, dan  para konsumen tersebut memiliki karakteristik yang berbeda- beda  [5].  Dalam  konsep  pemasaran  modern  dan  juga  berlaku  di  bidang  pariwisata,  suatu produk  tidak  lagi  akan  diproduksi  dan  dijual  tanpa  adanya  pertimbangan  yang  signifikan mengenai  kebutuhan  konsumen  yang  dipadu  dengan  kenyataan  dan  pengakuan  bahwa keinginan tersebut  bersifat  beda  antara  satu  sama  lain,  sehingga  perlu  adanya  segmentasi atau  pengelompokan  terhadap  pasar  yang  potensial  [6].  Dengan  segmentasi  pasar menggunakan  teknik  klastering,  dapat  teridentifikasi  mengenai  keseragaman  kebutuhan, keinginan dan sifat (karakteristik) yang dikelompokkan secara bersama.
Diantara  sekian  metode  (teknik)  klastering  yang  ada,  metode  klastering  K-Means merupakan yang paling sederhana dan umum digunakan. Konsep dari algoritma teknik ini yaitu obyek yang meruapakan anggota dari suatu kumpulan data,  dikelompokkan menjadi sejumlah k klaster  atau  kelompok.  Sehingga  dalam  aplikasinya,  nilai k atau  jumlah klasternya  harus  ditentukan  terlebih  dahulu.  Secara  detail,  dalam  penerapannya,  ukuran ketidakmiripan biasa digunakan dalam rangka mengelompokkan obyek-obyek ini ke dalam suatu  klaster  [7].  Jika  dua  obyek atau  data  titik  mempunyai  jarak  cukup  dekat,  maka  dua obyek  itu  mirip.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa,  semakin  dekat  jarak  antar  dua  obyek, maka  semakin  tinggi  tingkat  kemiripannya.  Semakin  besar  nilai  jarak,  semakin  tinggi tingkat ketidakmiripannya.
Dalam upaya memajukan wisata salah satu faktor yang berpengaruh adalah kunjungan wisatawan. Masing-masing pengunjung atau wisatawan mempunyai kondisi sosio-ekonomi yang  berbeda-beda,  sehingga  hal  ini  akan  menimbulkan  preferensi  tersendiri  dalam berwisata  [8].  Bagi  para  penegelola  wisata  maupun  s takeholder visualisasi  profil wisatawan  penting  untuk  diketahui  karena  dapat  digunakan  untuk  merancang  arah pengembangan  ke  depan.  Ketika  salah  menentukan  strategi  karena  tidak  bisa  memetakan karakteristik wisatawan, maka bukan tidak mungkin akan menurunkan minat wistawan dan bahkan hingga  mengalami peneurunan jumlah kunjungan.
Oleh  karena  itu,  untuk  mengetahui  pengelompokan  dan  karakteristik  masing-masing kelompok  dilakukan  segmentasi  wisatawan.  Penelitian  yang  diakukan  oleh  Ginting  [9], melakukan segmentasi  pasar wisatawan mancanegara yang berkunjung ke Bali dari aspek sosio-ekonomi,  demografi,  psikografi,  dan  perilaku.  Dengan  menggunakan  statistik deskriptif,  diketahui  nilai  persentase  dari  masing  masing  kategori  diantaranya  adalah tujuan berkunjung, lama tinggal, dan aktivitas yang dilakukan.  Pengumpulan data mealui kuisioner yang disebar kepadai 54 responden wisatawan yang dikelompokkan berdasarkan asalnya dalam lima benua. Namun demikian pada penelitian wisatawan ini, sifatnya masih deskriptif.
Pada  penelitian  ini,  akan  diterapkan  teknik  klaster  K-Means  untuk  segmentasi wisatawan  dengan  mengelompokkan  (mengklaster)  wisatawan  yang  berkunjung  di Kabupaten  Banyuwangi  berdasarkan  aspek  sosio  ekonomi.  Variabel  sosial  dapat dijabarkan  antara  lain  teman  berwisata,  jenis  wisata  yang  dipilih/  disukai,  transportasi untuk  wisata,  dan  kegiatan  selama  wisata.  Sedangkan  variabel  ekonomi  dicirikan  dengan tingkat pendapatan, jumlah pengeluaran dan seberapa sering berwisata.
Vol. 4, No. 2, Agustus 2022, Halaman 190-197
Kabupaten  Banyuwangi  merupakan  salah  satu  tujuan  destinasi  wisata  di  Jawa  Timur ang  tumbuh  dengan  cepat.  Pada  tahun  2017,  data  jumlah  kunjungan  wisatawan  ke Banyuwangi tercatat mencapai lebih dari 3 juta orang [10]. Sementara itu, pada tahun 2021 dalam kondisi yang masih diselimuti pandemi Covid-19, kunjungan wisatawan mencapai 2 juta orang. Dengan banyaknya jumlah pengunjung wisata tersebut, banyak keuntungan dan potesi yang bisa diambil yang otomatis akan berdampak pada kesejahteraan warga-warga di sekitar lokasi pariwisata. Namun demikian, perlu usaha pengelolaan yang lebih intensif terhadap sektor pariwisata di kota Banyuwangi, mengingat perkembangan lingkungan yang cepat  memunculkan  hambatan-hambatan  yang  tak  terduga  dan  tantangan-tantangan  besar di bidang pariwisata
Oleh  karena  itu,  dengan  semakin  banyaknya  jumlah  wisatawan  di  Banyuwangi, kalkulasi dan perincian yang akurat berdasarkan data kuantitatif, mutlak diperlukan dengan maksud mengetahui tren maupun kecenderungan di masa datang, seperti kebutuhan jumlah fasilitas  akomodasi  yang  harus  dipenuhi  dan  lain-lain.  Pengetahuan  tentang  persepsi wisatawan yang didapatkan dari penilaian wisatawan akan membantu pelaku pasar wisata dan stakeholder yang  lain  untuk  menyediakan  fasilitas  yang  atraktif,  mendesain  promosi yang  efektif,  serta  penyusunan  segmen  pasar  yang  tepat  [11][12].  Dengan  segmentasi wisatawan  ini,  dapat  diterapkan  strategi  yang  khusus  dengan  presisi  yang  lebih  tepat sasaran dalam berkomunikasi dan melayani dengan pelanggan wisata.

## METODE

## Sampel
Sampel  penelitian  merupakan  wisatawan  domestik  yang  sedang  berwisata  atau berkunjung di lokasi wisata kabupaten Banyuwangi. Metode  pengumpulan data dilakukan dengan  menyebarkan  kuesioner  kepada  para  wisatawan.  Untuk  menentukan  sampel  , digunakan  teknik accidental  sampling yaitu  suatu  cara  memperoleh  sampel  responden berdasarkan  setiap  wisatawan  yang  sedang  berada  di  lokasi  penelitian  dan  kebetulan ditemui pada saat survey [13]. Penelitian segmentasi ini mengambil 90 sampel wisatawan baik  laki-laki  maupun  perempuan,  untuk  diminta  melakukan  pengisian  kuesioner,  tanpa membedakan asal wisatawan.

## Variabel Kuisioner
Variabel sosio ekonomi pada penelitian ini meliputi, pendapatan, pengeluaran selama wisata, teman yang diajak berwisata, jenis wisata yang dipilih/ disukai, transportasi untuk wisata,  seberapa  sering  berwisata,  kegiatan  selama  wisata.  Contoh  kuisioner  ditampulkan oleh Gambar 1.
Gambar 1. Contoh kuisioner penelitian

## Algoritma K-Means
Algoritma  K-means  merupakan  algoritma  yang  membutuhkan  parameter  input sebanyak k dan  membagi  sekumpulan n objek  kedalam k klaster  sehingga  tingkat kemiripan  antar  anggota  dalam  satu  klaster  tinggi  sedangkan  tingkat  kemiripan  dengan
Vol. 4, No. 2, Agustus 2022, Halaman 190-197
anggota pada klaster lain sangat rendah. Kemiripan anggota terhadap klaster diukur dengan kedekatan  objek  terhadap  nilai  mean  pada  klaster  atau  dapat  disebut  sebagai  centroid klaster. Secara umum, teknik klastering K-Means bisa di ringkas sebagai berikut :
1) Tentukan jumlah klaster k , dan tetapkan pusat klaster sembarang.
2) Hitung  jarak  setiap  data  ke  pusat  klaster.  Untuk  melakukan  penghitungan  jarak data  ke-i  (x i )  pada  pusat  klaster  ke -k ( c k ),  diberi  nama  ( d ik ),  dapat  digunakan formula Euclidean, yaitu: 𝑑 𝑖𝑘 = √∑ (𝑥 𝑖𝑗 − 𝑐 𝑖𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1
3) Kelompokkan data ke dalam klaster yang dengan jarak yang paling pendek.
4) Hitung pusat klaster dengan formula 𝑐 𝑖𝑗 = ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑝 𝑖=1 𝑝 dengan 𝑥 𝑖𝑗 ∈ klaster ke k, dan p adalah banyaknya anggota klaster ke k
5) Ulangi  langkah  2  sampai  4  hingga  sudah  tidak  ada  lagi  data  yang  berpindah  ke klaster yang lain.

## Metode Elbow
Metode  Elbow  merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  menghasilkan  informasi dalam  menentukan  jumlah  klaster  terbaik  dengan  cara  melihat  persentase  hasil perbandingan  antara  jumlah  klaster  yang  akan  membentuk  siku  pada  suatu  titik.  Untuk mendapatkan  perbandingannya  adalah  dengan  menghitung  SSE  ( Sum  of  Square  Error ) dari  masing-masing  nilai  kluster.  Karena  semakin  besar  jumlah  kluster k maka  nilai  SSE akan semakin kecil. Persamaaan (1) adalah rumus SSE pada K-Means.
𝑆𝑆𝐸 = ∑ ∑ ‖𝑥 𝑖 − 𝑐 𝑘 ‖ 2 𝑥 𝑖 ∈𝑆 𝑘 𝑘 𝑘=1 (1)
dengan 𝑥 𝑖 dalah atribut data ke-i , 𝑐 𝑘 adalah pusat klaster ke -k. Hasil SSE untuk masing- masing k diplot dalam grafik. Setelah dilihat akan ada beberapa nilai k yang mengalami penurunan paling besar dan selanjutnya hasil dari nilai k akan turun secara perlahan-lahan sampai hasil dari nilai k tersebut stabil. Penurunan yang membentuk sudut paling kecil meruakan nilai k optimum [12] seperti ditunjukkan ada gambar 2
Pengumpulan Data (Kuesioner) Kesimpulan Input data Klastering dengan teknik K-Means Analisis dan Pembahasan

## Alur Penelitian
Alur penelitian ini dapat dilihat seperti pada Gambar 3
Gambar 3. Diagram alir penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  melakukan  klasterisasi  wisatawan  yang  berkunjung  ke  lokasi  wisata  di Banyuwangi,  maka  dilakukan  penyebaran  kuesioner  terkait  dengan  aspek  sosio  ekonomi wisatawan.  Dari  hasil  survey  didapatkan  data  deskriptif  yang  kemudian  diolah  dengan algoritma K-Means. Data hasil kuesioner ditampilkan dalam Tabel 1.
Tabel 1.  Rekap kuisioner Responden Variabel B1 B2 B4 B5 B6 B7 B9 1 2 1 1 3 1 5 1 2 1 2 3 3 3 3 3 3 3 2 4 3 2 2 3 4 1 1 1 3 1 5 1 5 4 4 1 3 2 5 4 6 3 1 1 2 2 1 5 7 3 2 1 3 2 2 6 8 3 2 1 3 2 5 6 9 3 2 1 3 3 5 1 10 4 4 1 3 3 5 4 11 4 4 1 3 2 5 7
12 4 2 1 3 2 5 3 13 3 2 1 2 2 5 3 ... ... ... ... ... ... ... ... 90 2 2 1 2 2 2 6
Dari  hasil  data  kemudian  dilakukan  normalisasi.  Kemudian  dilakukan  klastering dengan  teknik  K-Means.  Untuk  model  pertama  dicoba  untuk  nilai k =  3.  Hasil  dari klastering  K-Means  ditampilkan  pada  Tabel  2.  Ditampilkan  masing-masing  nilai centroid
untuk  tiap  variabel  pada  masingmasing  klaster.  Pada  jumlah  3  klaster  ini  masing  masing beranggotakan 33 wisatawan untuk klaster pertama, 25 wisatawan untuk klaster kedua dan 32 wisatawan untuk klaster ketiga.
Tabel 2.  Centroid 3 klaster
Variabel Klaster 1 2 3 B1 (Pendapatan setiap bulan) 0,4343 0,8533 0,4271 B2 (Pengeluaran berwisata dalam satu hari) 0,1212 0,48 0,1979 B4 (Teman untuk berwisata) 0,0303 0,0133 0,8125 B5 (Jenis wisata) 0,2576 0,4 0,4844 B6 (Transportasi untuk wisata) 0,3232 0,36 0,3958 B7 (Frekuensi pergi wisata) 0,6742 0,64 0,4766 B9 (Kegiatan saat wisata) 3,8182 3,92 4,0938
Untuk  menentukan  jumlah  kluster  yang  optimal,  digunakan  metode  Elbow,  dengan menghitung  SSE  terlebih  dahulu  untuk  setiap  masing-masing  nilai k yang  hasilnya ditampilkan pada Tabel 3
Tabel 3.  SSE untuk masing-masing k Jumlah klastering SSE 1 klaster 60,04 2 klaster 44,98 3 klaster 35,25 4 klaster 30,51 5 klaster 29,25 6 klaster 25,75
Untuk  menentukan  nilai k yang  paling  optimum,  maka  dibuat  grafik  antara  SSE dengan nilai k yang ditampilkan pada Gambar 4
Gambar 2. Grafik SSE vs k
Dari grafik di atas terlihat bahwa pada nilai k = 4, memiliki sudut yang paling kecil, sehingga  pada  pembahasan  ini  akan  wisatawan  yang  berkunjung  akan  dibagi  ke  dalam  4 klaster.  Dari  hasil  klastering  dengan  teknik  K-Means  ini,  maka  setiap  responden mempunyai  label  data  sesuai  dengan  segemen  yang  dibentuk.  Pada  algoritma  K-means, aspek  yang  terpenting  adalah  jumlah  kelas  yang  ditentukan,  jumlah  iterasi,  dan  pusat klaster. Hasil klastering menggunakan teknik K-Means disajikan pada Tabel 4.
Vol. 4, No. 2, Agustus 2022, Halaman 190-197
Tabel 4.  Anggota tiap klaster untuk 4 klaster Klaster Anggota 1 15 2 24 3 24 4 27
Dari    data    hasil  klastering  diatas    diperoleh    informasi    bahwa    persebaran    dari  90 responden  pengunjung  wisata  yang  disurvei,  sebanyak  15  wisatawan  atau    sebesar  16% masuk di klaster pertama, 24 wisatawan atau 27%  masuk ke klaster kedua, 24 wisatawan atau sebesar 27% masuk dalam anggota klaster ketiga, dan 27 wisatawan atau sebesar 30% masuk  ke  klaster  empat.  Untuk  mengetahui  karakteristik  wisatawan  pada  masing-masing klaster,  perlu  dilihat  variabel  sosial  ekonomi  yang  menonjol  untuk  tiap  klasternya  yang tersaji pada Tabel 2.

## Tabel 2. Aspek sosio-ekonomi untuk 4 segmen wisatawan
Variabel Sosio Ekonomi Wisatawan Klaster 1 2 3 4 Pendapatan setiap bulan 0,1778 0,6528 0,4583 0,7407 Pengeluaran berwisata dalam satu hari 0,0889 0,25 0,2083 0,3704 Teman untuk berwisata 0,2667 0,0278 0,8611 0,0741 Jenis wisata 0,4 0,2917 0,5 0,3333 Transportasi untuk wisata 0,2444 0,333 0,4444 0,3704 Frekuensi pergi wisata 1 0,1771 0,3021 1 Kegiatan saat wisata 3,2 4,0417 3,9167 4,2963
Berdasarkan Tabel  2,  terdapat  variabel  yang  menonjol  tiap-tiap  segmen  yang  terlihat dari nilai angka yang paling tinggi (diberi tanda) diatara klaster lainnya. Dengan demikian dari  hasil  tersebut,  dapat  dirinci  karakteristik  dari  setiap  segmen  berdasarkan aspek  sosio ekonomi yang secara ringkas ditampilkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Karakteristik persamaan tiap segmen berdasarkan aspek sosio ekonomi
Klaster Karakteristik 1 ˗ Frekuensi berwisata 2 ˗ Tidak ada variabel yang menonjol 3 ˗ Tranportasi wisata ˗ Jenis wisata keluarga ˗ Teman Berwisata 4 ˗ Pendapatan setiap bulan ˗ Pengeluaran berwisata dalam satu hari
˗ Kegiatan saat wisata
Berdasarkan  Tabel  3,    segmen  pertama  didominasi  oleh  merupakan  kelompok wisatawan  yang  frekuensi  berwisatanya  tidak  menentu.  Segmen  kedua  merupakan kelompok  wisatawan  yang  tidak  memiliki  preferensi  khusus.  Segmen  ketiga  adalah kelompok  wisatawan  yang  dominan  menyukai  jenis  wisata  alam,  lebih  memilih menggunakan  transportasi  pribadi,  dan  pergi  berwisata  bersama  temannya.  Sedangkan pada segmen keempat, didominasi oleh kelompok wisatawan yang mempunyai pendapatan antara  1  hingga  3  juta  rupiah,  dengan  pengeluaran  rata-rata  untuk  berwisata  dalam  sehari adalah antara 100 ribu rupiah hingga 500 ribu rupiah.

## KESIMPULAN
Dari sejumlah 90 responden yang mengunjungi lokasi wisata yang ada di Kabupaten Banyuwangi,  berdasarkan  aspek  sosio  ekonominya,  dapat  diklasterisasi  menjadi  empat
segmen  wisatawan.  Segmen  pertama  dengan  persentase  16%  adalah  wisatawan  yang frekuensi  berwisatanya  tidak  menentu.  Segmen  kedua  dengan  persentase  27%  adalah wisatawan yang tidak memiliki preferensi khusus. Segmen ketiga dengan persentase 27% adalah  wisatawan  yang  menyukai  jenis  wisata  alam,  lebih  memilih  menggunakan transportasi  pribadi,  dan  pergi  berwisata  bersama  temannya.  Segmen  keempat  dengan persentase 30% didominasi oleh wisatawan yang mempunyai pendapatan antara 1 hingga 3 juta rupiah, dengan pengeluaran rata-rata untuk berwisata dalam sehari adalah antara 100 ribu rupiah hingga 500 ribu rupiah.  .

## REFERENSI
[1] R.  A.  Indraputra  and  R.  Fitriana,  “K-Means  Clustering  Data  COVID-19,” J.  Tek.  Ind. ,  2020,  doi: 10.25105/jti.v10i3.8428..
[2] H.  Sulastri  and  A.  I.  Gufroni,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Pengelompokan  Penderita Thalassaemia,” J.  Nas.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  299–305,  2017,  doi: 10.25077/teknosi.v3i2.2017.299-305.
[3] Nainggolan,  Rena,  et  al.  "Improved  the  Performance  of  the  K-Means  Cluster  Using  The  Sum  Of Squared  Error  (SSE)  Optimized  By  Using  The  Elbow  Method." Journal  of  Physics:  Conference Series . Vol. 1361. No. 1. IOP Publishing, 2019.
[4] G.  Testiana,  “Perancangan  model  prediksi  kelulusan  mahasiswa  tepat  waktu  pada  UIN  Raden Fatah,” JUSIFO  (Jurnal  Sist.  Informasi) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  49–62,  2018,  [Online].  Available: http://jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/jusifo/article/view/1932.
[5] M.  Dayat,  “Strategi  Pemasaran  Dan  Optimalisasi  Bauran  Pemasaran  Dalam  Merebut  Calon Konsumen  Jasa  Pendidikan,” Dayat@Yudharta.Ac.Id ,  vol.  1,  pp.  299–318,  2019,  [Online]. Available: http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/muallim.
[6] TIRIS SUDRARTONO, “Pengaruh Segmentasi Pasar Terhadap Tingkat Penjualan Produk Fashion Umk,” Coopetition J. Ilm. Manaj. , vol. 10, no. 1, pp. 53–64, 2019, doi: 10.32670/coopetition.v10i1.40.
[7] Syakur, M. A., et al. "Integration K-Means Clustering Method and Elbow Method for Identification of the Best Customer Profile Cluster." IOP Conference Series: Materials Science And Engineering . Vol. 336. No. 1. IOP Publishing, 2018. .
[8] R.  Dwiputra,  “Preferensi  Wisatawan  Terhadap  Sarana  Wisata  di  Kawasan  Wisata  Alam  Erupsi Merapi,” J. Reg. City Plan. , vol. 24, no. 1, p. 35, 2013, doi: 10.5614/jpwk.2013.24.1.3.
[9] M.  Sandy  Br.  Ginting,  I.  M.  Kusuma  Negara,  and  I.  N.  Sudiarta,  “Analisis  Segmentasi  Pasar Wisatawan  Mancanegara  Yang  Berkunjung  Ke  Bali  Dari  Aspek  Sosio-Ekonomi  Demografi, Psikografi, Dan Perilaku,” J. IPTA , vol. 3, no. 2, p. 98, 2015, doi: 10.24843/ipta.2015.v03.i02.p17..
[10] (2017) Hebat! Wisatawan di Banyuwangi Tembus 3,9 Juta [Online]. https://www.jpnn.com.
[11] M. Ariza and E. Yusendra, “Destinasi-Destinasi Wisata Indonesia Dengan Menggunakan Ideal Point Model,”. Jurnal Manajemen Magister , vol. 02, no. 01, 2016.
[12] T. F. Srihadi, Hartoyo, D. Sukandar, and A. W. Soehadi, “Segmentation of the tourism market for Jakarta: Classification of foreign visitors’ lifestyle typologies,” Tour. Manag. Perspect., vol. 19, pp. 32–39, 2016, doi: 10.1016/j.tmp.2016.03.005.
[13] A. K. Y. P. Pratama and A. Ainurrofiq, “ Analisis  Segmentasi  Kunjungan  Wisatawan  Domestik  di Banyuwangi dari Aspek Travel Behavior Menggunakan Metode Klastering .,” Pros. SENIATI , vol. 5, no. 2, pp. 19–23, 2019, [Online]. Available:
https://ejournal.itn.ac.id/index.php/seniati/article/view/2256.