## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2022 Vol. 4 N o .   1 Hal:  19-24 e-ISSN: 2686-3154

## Klasifikasi Data Jamaah Umroh Menggunakan Metode K-Means Clustering
Taufik Hidayat 1 
1 Independent Resercher
taufikhidayatasus@gmail.com

## Abstract
Carrying  out  the  Hajj  for  those  who  can  afford  it  is  the  fifth  pillar  of  Islam  for  Muslims,  carrying  out  religious  tourism, especially  for Umrah, is increasingly in demand by the public, AET  Travel Indonesia is a company  engaged in the sale of airline  tickets,  domestic  and  international  tours  and  continues  to  grow  to  hajj  travel.  and  Umrah,  AET  Travel  Indonesia certainly has varied data. Grouping data for Umrah pilgrims is one of the Data Mining techniques that aims to group data into data  subsets,  so  that  three  clusters  can  be  formed,  namely  Strongly  Liked,  Liked  and  Less  Liked  based  on  predetermined variables. and with this grouping, new knowledge is obtained as a marketing strategy using data mining. In grouping the data for  Umrah  pilgrims  using  the  K-Mean  Clustering  method,  they  will  be  grouped  based  on  age.  Attributes  used  in  data processing  include  name,  gender,  age,  and  area  of  origin.  Before  the  data  calculation  process  is  carried  out,  the  data transformation  process  is  carried  out  first.  After  calculating  the  data  that  has  been  carried  out  through  the  RapidMiner software, the group members are very favored from the age range from 41 to 70 years, the preferred group is from 21 to 40 years old and the less preferred  group is from 1 to 20 years old. By getting the results of this grouping, new knowledge is obtained that can facilitate managers in marketing strategies at AET Travel Indonesia.
Keywords: Umroh, K-Means, Cluster, Data Mining, AET Travel Indonesia.

## Abstrak
Melaksanakan Ibadah haji bagi yang mampu merupakan rukun islam yang kelima bagi umat islam, melaksanakan Perjalanan wisata  religi  khususnya  untuk  ibadah  umroh  semakin  diminati  masyarakat,  AET  Travel  Indonesia  Merupakan  perusahaan yang  bergerak  di  bidang  Penjualan  tiket  pesawat,  tour  domestic  maupun  internasional  dan  terus  berkembang  hingga  travel haji dan umroh, pada AET Travel Indonesia tentunya memiliki data yang bervariasi. Pengelompokan data jamaah umroh ini merupakan salah satu teknik Data Mining yang bertujuan untuk mengelompokkan data ke dalam subset data, sehingga dapat terbentuk  tiga  cluster,  yaitu  Sangat  disukai,  disukai  dan  Kurang  Disukai  berdasarkan  variabel  yang  telah  ditetapkan.  dan dengan  pengelompokan  ini  didapat  kan  pengetahuan  baru  sebagai  strategi  pemasaran  dengan  menggunakan  data  mining. Dalam  pengelompokan  data  jemaah  umroh  menggunakan  metode  K-Mean  Clustering,  akan  dikelompok  kan  berdasarkan usia.  Atribut  yang  digunakan  dalam  pengolahan  data  meliputi  nama,  jenis  kelamin,  usia,  dan  daerah  asal.  Sebelum  proses perhitungan  data  dilakukan  terlebih  dahulu  dilakukan  proses  transformasi  data.  Setelah  di  lakukan  perhitungan  data  yang telah dilakukan melalui software RapidMiner diperoleh anggota kelompok sangat disukai dari rentang usia mulai 41 sampai 70 tahun, kelompok disukai dengan rentang usia mulai 21 sampai 40 tahun dan kelompok kurang disukai mulai usia 1 sampai 20  tahun.  Dengan  di  dapatkan  hasil  pengelompokan  ini  maka  di  dapatkan  pengetahuan  baru  yang  dapat  memudahkan maneger dalam strategi pemasaran pada AET Travel Indonesia.
Kata kunci: Umroh, K-Means, Cluster, Data Mining, AET Travel Indonesia.
© 2022 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Melaksanakan  Ibadah  haji  bagi  yang  mampu merupakan rukun islam yang kelima bagi umat islam, dengan meningkatnya pertumbuhan ekonomi melaksanakan  Perjalanan  wisata  religi  khususnya untuk  ibadah  haji  dan  umroh  semakin  diminati masyarakat  [1].  Khususnya  melaksanakan  ibadah umroh  merupakan  alternatif  awal  yang  paling  banyak diminati oleh masyarakat saat ini sebelum menunaikan ibadah haji.
Perkembangan pengetahuan dan teknologi memanfaatkan data yang besar tersebut menjadi suatu
pengetahuan  baru  yang  dikenal  dengan  teknik  Data Mining  [2]  Data  mining  suatu  istilah  yang  digunakan untuk  menguraikan  penemuan  pengetahuan  di  dalam database  [3].  AET  Travel  Indonesia  bermula  pada Oktober  2010,  Awal  pendirian  perusahaan  ini bertujuan  untuk  mempermudah  masyarakat  Sumatera Barat  khususnya  Kota  Padang  untuk  membeli  tiket pesawat dengan harga yang terjangkau.Namun, seiring dengan  tumbuh  dan  berkembangnya  dunia  pariwisata Indonesia, khususnya pariwisata Sumatera Barat, yang diikuti  dengan  tingginya  keinginan  masyarakat  untuk berwisata  setiap  tahunnya,  maka  AET  Travel  juga
merambah  dunia  tour,  baik  menyelenggarakan  tour domestik maupun tour internasional [4].
Meningkatnya  minat  masyarakat  pada  perjalanan wisata  religi  umroh  khususnya  pada  masa  pandemi Covid-19  [5].  Pada  AET  Travel  Indonesia  tentunya memiliki  data  yang  bervariasi  berupa  data  usia,  jenis kelamin, daerah asal dll. Pengelompokan data ini akan menjadi  variabel  yang  akan  digunakan  pada  metode K-Means  clustering  dalam  pengelompokan  minat konsumen  terhadap  harga  paket  umroh  yang  telah ditawarkan    pada  AET  Travel  Indonesia  berdasarkan usia  sehingga  dibentuk  tiga  cluster,  yaitu  Sangat Disukai,  Disukai  dan  Kurang  Disukai  berdasarkan variabel  yang  telah  ditetapkan.  Dengan  begitu  pihak perusahaan  dapat  mengelompokkan  jamaah  umroh berdasarkan  data  yang  telah  diolah.  Sehingga  pihak manajer  dapat  membuat  paket  umroh  yang  sesuai dengan  keinginan  konsumen  [6],  Teknologi  data mining  di  dalam  sebuah  perusahaan  digunakan  untuk mempelajari  bagaimana  memanfaatkan  data-data historis dengan menemukan suatu pola-pola yang pada dasarnya digunakan agar bisa membantu mempercepat dalam  proses  pengambilan  keputusan  secara  tepat  [7] dan  memungkinkan  perusahaan  untuk  mengelola informasi menjadi sebuah pengetahuan yang baru [8].
Salah satu  metode  yang terjadi di dalam Data Mining adalah clustering [9]. Clustering merupakan salah satu metode  analisis  data  yang  dapat  digunakan  dalam memecahkan  masalah  dalam  suatu  pengelompokan data  [10].  Metode  K-means  merupakan  suatu  metode yang  dapat  melakukan  pengelompokan  data  dalam jumlah  yang  cukup  besar  dengan  perhitungan  waktu yang relatif cepat dan efisien [11].
Penelitian  yang  dilakukan  tentang  metode  K-Means Clustering dalam pengelompokan data yang diperoleh dari Auliya Tour & Travel yang bergerak pada bidang biro  perjalanan  diperoleh  anggota  kelompok  sangat diminati  dari  rentang  usia  mulai  56  sampai  83  tahun, kelompok  diminati  dengan  rentang  usia  mulai  29 sampai 55 tahun dan kelompok kurang diminati mulai usia 2 sampai 22 tahun dari 170 record [12]. Penelitian data  travel  menggunakan  metode  K-means  clustering yang  terdaftar  di  Umroh.com  untuk  mengetahui  data travel  yang  memiliki  potensi  atau  kecenderungan calon  jamaah  umroh  dalam  memilih  travel  umroh tersebut.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa pemodelan  K-Means  dengan  jumlah  klaster  sebanyak 5  klaster  memiliki  nilai  DBI  terkecil  yaitu  sebesar 0,134  [13].  Penelitian  klasterisasi  k-means  untuk strategi  promosi  dapat  membantu  dalam  proses pengelompokan data dalam bentuk hasil pengelompokan  data  C1  “Berpotensi”  dan  C2  “Tidak Berpotensi”,  dimana  C1  merupakan  wilayah  yang tepat  untuk  dilakukan  promosi  yang  lebih  optimal sehingga  promosi  lebih  efektif  dan  efisien.  Dengan dikembangkannya  sistem  klasterisasi  ini,  maka  dapat memberikan  masukan  kepada  pihak  sekolah  untuk
menentukan  wilayah  yang  lebih  optimal  untuk promosi lebih mendalam [14].
Knowledge  Discovery  in  Databases  (KDD)  adalah proses  menemukan pengetahuan dalam data [15], dan untuk  menekankan  kepada  pencapaian  tingkat  tinggi dari  metode  tertentu  dari  Data  Mining  [16]. Pengetahuan  diekstrak  berdasarkan  spesifikasi  dari suatu  ukuran  dan  jamban  batas  menggunakan  suatu basis  data  bersama  proses  preprocessing,  sub sampling,  dan  transformasi  dari  basis  data  [17].  Data Mining  bisa  dijelaskan  sebagai  satu  tahapan  dalam KDD.

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi penelitian merupakan sistematika keseluruhan  tahapan  yang  akan  dilaksanakan  selama penelitian. Tujuan penelitian ini yaitu dapat mengelompokkan  data  jamaah  umroh  berdasarkan minat menggunakan algoritma K-Means dan Mengetahui  kelayakan  sistem  yang  dihasilkan  untuk digunakan dalam proses evaluasi pengelompokan data jamaah  umroh.  Tahapan  ini  di  sajikan  dalam  Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka kerja penelitian

## 2.1. Mengidentifikasi Masalah
Pada  tahap  awal  dimulai  dengan  melakukan identifikasi  terhadap  masalah  yang  muncul  dan melakukan  beberapa  studi  literatur,  jurnal,  artikel, situs internet, buku-buku, dan karya ilmiah. Tahap ini dilakukan  untuk  mendapatkan  informasi  terkait  Data Mining,  Klasifikasi,  Algorithma  K-Means  dan  lain sebagainya. Tujuan penetapan rumusan masalah agar penelitian  terarah  dan  tidak  keluar  dari  batasan masalah yang akan diteliti.
2.2. Menganalisa Permasalahan
Menganalisa  permasalahan  adalah  tahapan  peneliti memahami  permasalahan  pada  objek  penelitian
dengan  ruang  lingkup  yang  telah  ditentukan,  agar hasil penelitian dapat sesuai dengan yang diharapkan .
2.3. Menetukan Tujuan
Menentukan tujuan yaitu menentukan arah yang jelas dari penelitian tersebut. Penentuan tersebut membuat penelitian  jelas  sehingga  hasilnya  dapat  digunakan oleh pihak yang membutuhkan.
2.4.   Mempelajari Literatur
Mempelajari  literatur  yaitu  mempelajari  teori-teori yang  berhuhungan  dengan  permasalahan  penelitian. Setelah  dipelajari  literatur  tersebut  akan  dipilih  dan disesuaikan  dengan  masalah  yang  ada.  Sumber  dari literatur  bisa  berupa  buku,  prosiding,  artikel  yang membahas  tentang  KDD  (Knowlege  Discovery  in Database),  Data  Mining,  Klasifikasi,  Algorithma  K- Means  dan  sumber  bacaan  lainnya  yang  mendukung penelitian.  Tujuan  mempelajari  literatur  yaitu  agar target  yang  akan  dicapai  menjadi  lebih  jelas  dan terarah.
2.5.   Tahap Pengumpulan Data
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  data primer dengan cara mendatangi AET Travel Indonesia guna  mengunpulkan  data  -  data  atau  keterangan  – keterangan  jamaah  umroh  yang  diperlukan  dalam penelitian,  dengan  teknik  pengumpulan  data  yaitu Pengamatan  (Observasi),  Wawancara  (Interview)  dan Studi Pustaka.
2.6.   Analisa Data
Data  yang  di  peroleh  pada  tahap  pengumpulan  data terlebih  dahulu  dicleaning  yaitu  apabila  ada  data  atau informasi  yang  kurang  jelas  dan  tidak  lengkap  akan dibuang,  selanjutnya  selection  data  yaitu  data  yang sudah  lengkap  di  lakukan  seleksi  di  proses  dengan algoritma  K-Means  Clustering  adapun  tahap  yang  di lakukan adalah:
a. Memasukkan data yang akan di kelompok kan
b. Menentukan jumlah klaster
c. Ambil sampel data sebanyak jumlah klaster secara acak sebagai sentroid
d. Hitung  jarak  antara  data  dengan  pusat  klaster, dengan  menggunakan  persamaan  menggunakan teori  jarak  Euclidean,  rumus  Euclidean  di  sajikan pada Persamaan (1).
(1)
Dimana  E  (m,  n)  adalah  Jarak  data  ke  m  ke  pusat cluster n, X cm adalah Data ke m pada atribut data ke c dan X cn adalah Titik pusat ke n pada atribut ke c
e. Hitung  kembali  pusat  klaster  dengan  keanggotaan klaster yang baru
f. Jika pusat klaster tidak berubahmaka proses klaster telah selesai, jika belum maka ulangi langka ke (d) sampai pusat klaster tidak berubah lagi.

## 2.7.   Desain sistem
Desain  dan  Perancangan  sistem  menggunakan  bahasa pemrograman  PHP  dan  perangkat  pangkalan  data menggunakan  MySQL,  keduanya  dipilih  atas  dasar kemudahan dan rendahnya biaya dalam implementasinya.
2.8.   Implementasian Algoritma K-Means Clustering
Setelah  melakukan  pengumpulan  data  jemaah  umroh yang  telah  di  peroleh  dari  AET  travel  indonesia selanjutnya  mengimplemendtasi  kan  data  yang  ada lalu  di  kelompok  kan  menggunakan  Algoritma  K- Means.  Data  tersebut  diseleksi  berdasarkan  keperluan penelitian.  Data  hasil  seleksi  dilakukan  proses transformasi  data  agar  dapat  diolah  pada  metode  K- Means.
Data  yang  telah  ditransformasi  tersebut  siap  untuk diolah  dengan  metode  K-Means  yang  dimulai  dari menentukan  jumlah  cluster.  Pada  penelitian  ini menggunakan  tiga  cluster,  yaitu  Sangat  Diminati, Diminati dan Kurang Diminati. Kemudian menentukan  nilai  titik  pusat  cluster  atau  disebut dengan centroid yang diambil secara acak dari dataset. Setelah  titik  cluster  ditentukan  hitung  jarak  terdekat cluster lalu dikelompokkan berdasarkan jarak terdekat dengan  cluster.  Hitung  kembali  nilai  centroid  baru dengan  cara  menjumlahkan  anggota  kelompok  dibagi total anggota.

## 2.9.   Pengujian Hasil
Pada  tahap  pengujian  hasil  dilakukan  dua  cara  yaitu pengujian data secara manual menggunakan algoritma K-means  dan  hasil  dari  implementasi  algoritma  K- means  diuji  lagi  menggunakan  software  RapidMiner. Pengujian hasil ini bertujuan untuk mencocokkan hasil perhitungan  manual  algoritma  K-means  dengan perhitungan dengan menggunakan software RapidMiner.
2.10. Analisa Hasil
Analisa  hasil  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat keakuratan  hasil  yang  didapatkan  dengan  hasil  data yang sebenarnya. Hal ini dilakukan agar aplikasi yang dibangun  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means ini  mendapatkan  hasil  yang  sama  antara  penerapan metode  K-Means  secara  manual  dengan  perhitungan menggunakan  aplikasi  rapid  miner.  Hasil  dari
pengujian  ini  direkomendasikan  kepada  pejabat pembuat  keputusan  sebagai  dasar  pertimbangan terhadap pengambilan keputusan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Tahap  awal  dimulai  dari  pengumpulan  data  yang diperoleh  dari  AET  Travel  Indonesia,  kemudian  di lakukan tahap seleksi data berdasarkan kebutuhan data yang  akan  di  teliti,  data  yang  telah  lulus  hasil  seleksi selanjutnya  dilakukan  proses  transformasi  data  agar data dapat di proses dengan  menggunakan  metode K- Means.  Setelah  data  di  transformasi  ke  dalam  bentuk yang  bisa  di  proses  dengan  metode  K-Means selanjutnya  data  siap  diproses  di  mulai  dengan menentukan berapa jumlah cluster.
Pada tahap ini peneliti menggunakan tiga cluster, yaitu sangat  disukai,  disukai  dan  kurang  disukai,  setelah melakukan penentuan jumlah cluster tahap berikutnya menentukan  centroid  atau  titik  pusat  yang  di  peroleh secara acak dari data yang dimiliki. Setelah itu hitung jarak terdekat cluster lalu di kelompok kan berdasarka jarak  terdekat  dengan  pusat  cluster,  hitung  lagi  nilai centroid baru dengan cara menjumlahkan anggota data dibagi  total  keseluruhan  data.  Data  yang  di  peroleh berupa  data  yang  masih  harus  di  olah  sehingga  dapat di  lakukan  perhitungan  dengan  menggunakan  metode K-Means,  data  sampel  hasil  transformasi  di  sajikan pada Tabel 1.
Tabel  1. Tabel  Sampel Data Hasil Transformasi Nama Jenis Kelamin Usia Area/Daerah Rizain 1 5 1 Mariatul kiptiah Dahniar M Yarkani Rudi Lili mahyuna Akhmad reda Aini aun ansi Mariana Rahmadi H Hernidah Supiani Kaspul Anwar
Amir husin Ida royati Khairullah musni Jainudin T Mukminah rasidi N Abdullah Jakiah gabil J Firman ansori
Ati mardiati AH Fahmi abdi A Juriah Arbani A 2 2 1 1 2 1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 1 2 1 2 1 2 1 2 5 5 7 7 5 2 5 4 6 4 7 5 5 5 4 7 6 7 6 5 4 6 6 1 2 2 2 2 2 4 4 4 4 3 4 3 3 4 1 1 4 4 3 3 4 4 Misran durahman 1 6 5
Pada  langkah  ini  menentukan  pusat  Cluster  atau Centroid awal, proses ini di lalukan pengambilan data secara acak dari dataset terdapat pada Tabel 2.
Tabel  2. Tabel  Centroid Awal
Nama Jenis Kelamin Usia Area/Daerah Lili mahyuna 2 5 2
Khairullah musni Firman ansori 1 1 4 5 4 3
Lalu  dilakukan  proses  perhitungan  menggunakan rumus Euclidean Distance
E(1,1) = √ (2-1) 2 + (5-5) 2 + (2-1) 2
= 1.4142
E(1,2) = √ (2-1) 2 + (5-5) 2 + (2-1) 2
= 3.1623
E (1,3) =√ (2-1) 2 + (5-5) 2 + (2-1) 2
= 2
Dari ketiga sampel data dapat di lanjutkan perhitungan dengan  menggunakan  data  jarak  terdekat  dengan Centroid. Dapat dilihat hasilnya pada Tabel 3.
Tabel  3. Hasil Perhitungan Centroid Nama E1 E2 E3 C1  C2  C3 Rizain 1.4142 3.1623 2 1 Mariatul kiptiah Dahniar M Yarkani Rudi Lili mahyuna Akhmad reda Aini aun ansi Mariana Rahmadi H Hernidah
Supiani Kaspul Anwar Amir husin Ida royati Khairullah musni Jainudin T Mukminah rasidi N Abdullah Jakiah gabil J Firman ansori
Ati mardiati AH Fahmi abdi A Juriah Arbani A 1 0 2.2361 2.2361 0 3.1623 2.2361 2.2361 2.4495 2.2361 2.4495 2.2361 1.4142 1 2.4495 2.4495 1.4142 3 2.2361 1.4142 1.4142 2.4495 2.2361 3.3166 2.4495 3.6056 3.6056 2.4495 2.8284 1 1 2 1 3.1623 1 1.4142 1.7321 0 4.2426 3.7417 3 2.2361 1.4142 1.4142 2 2.2361 2.2361 1.4142 2.2361 2.2361 1.4142 3.1623 1 1.7321 1.4142 1.7321 2 1 0 1 1.4142 2.8284 2.4495 2.2361 1.7321 0 1.4142 1.4142 1.7321 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Misran durahman 3.3166 2.2361 2.2361 1
Proses selanjutnya melakukan penentuan centroid baru dapat menggunakan menghitung rata rata dari  setiap kelompok cluster
C (C1,1) = ( 1+2+2+1+1+2+2+1+2+2)/10 = 1.6 C (C1,2) = ( 5+5+5+7+7+5+5+7+6+4)/10 = 6 C (C1,3) = ( 1+1+2+2+2+2+3+1+1+3)/10 = 1.8 C (C2,1) = ( 1+1+2+2+1+1+1)/7 = 1.28571 C (C2,2) = ( 2+5+4+4+5+4=6)/7 = 4.285714286 C (C2,3) = ( 2+4+4+4+4+4+5)/7 = 3.8571 C (C3,1) = ( 1+1+1+1+1+2+1+1+2)/8 = 1.25 C (C3,2) = ( 6+6+7+5+7+6+5+6+6)/8 = 6 C (C3,3) = ( 5+4+3+3+4+4+3+4+4)/8 = 3.625
Berdasarkan  hasi  perhitungan  rata-rata  di  dapatkan centroid baru pada Tabel 4.
Tabel  4. Tabel  Centroid Baru Cluster Nilai  Centroid  Baru C1 1.6 6 1.8 C2 1.28571 4.285714286 3.8571 C3 1.25 6 3.625
Tahapan  perhitungan  menggunakan  rumus Euclidean dan pencarian centroid baru di lakukan terus  menerus sampai  tidak  ada  lagi  perubahan  nilainilai  jarak  dan pusat kluster serta data klaster
Setelah  di  lakukan  proses  perhitungan  dan  pencarian cluster baru di dapatkanlah hasil akhir pada Tabel 5.
Tabel  5. Tabel  Hasil Akhir Nama E1 E2 E3 C1  C2  C3 Rizain 1.125 2.5318 3.2764 1 Mariatul kiptiah Dahniar M Yarkani Rudi Lili mahyuna Akhmad reda Aini aun ansi Mariana Rahmadi H Hernidah Supiani Kaspul Anwar Amir husin Ida royati Khairullah musni
Jainudin T Mukminah rasidi N Abdullah Jakiah gabil J
Firman ansori Ati mardiati AH Fahmi abdi A Juriah Arbani A 1.125 1.125 1.3288 1.3288 1.125 3.939 2.6955 3.1647 2.5526 3..164 1.9405 2.6955 1.8071 1.8071 3.1647 3.1288 0.7181 2.7867 2.5526 1.8071 2.4527 2.5526 2.5526 2.571 1.6763 3.0676 3.0676 1.6763 2.7221 1.005 0.9 1.8466 0.9 2.7586 1.005 0.9 1.005 0.781 3.6346 3.0017 2.7946 1.9 0.9 0.781 1.8466 1.9 23.341 2.4826 2.1429 2.1429 2.4826 4.738 1.3171 2.3947 0.4041 2.3947 1.2617 1.3171 1.6537 1.7786 2.3035 3.0971 3.0971 0.7693 0.7693 1.6537 2.5951 0.4041 0.7693 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 Misran durahman 3.5377 2.3685 1.0785 1
Setelah  di  lakukan  proses  pengulangan  terus  menerus pada  iterasi  ke  dua  dan  ketiga  data  cluster  tidak berubah  dan  di  dapatkan  lah  hasil  8  data  pada  cluster 1, 10 data pada cluster 2 dan 7 data pada cluster 3.

## 4. Kesimpulan
Setelah  di  lakukan  perhitungan  data  yang  telah dilakukan  melalui  software  RapidMiner  diperoleh anggota  kelompok  sangat  disukai  dari  rentang  usia mulai  41  sampai  70  tahun,  kelompok  disukai  dengan rentang usia mulai 21 sampai 40 tahun dan kelompok kurang disukai mulai usia 1 sampai 20 tahun. Dengan di  dapatkan  hasil  pengelompokan  ini  maka  di dapatkan  pengetahuan  baru  yang  dapat  memudahkan maneger  dalam  strategi  pemasaran  pada  AET  Travel Indonesia

## Daftar Rujukan
[1]. Ali,  A.  (2019).  Klasterisasi  Data  Rekam  Medis  Pasien Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering  di  Rumah  Sakit
Anwar  Medika  Balong  Bendo  Sidoarjo.  MATRIK:  Jurnal Manajemen,  Teknik  Informatika  dan  Rekayasa  Komputer, 186-195. https://doi.org/10.30812/matrik.v19i1.529
[2]. Annur,  H.  (2019).  Penerapan  Data  Mining  Menentukan Strategi  Penjualan  Variasi  Mobil  Menggunakan  Metode  K- Means  Clustering.  Jurnal  Informatika  Upgris,  5(1). https://doi.org/10.26877/jiu.v5i1.3091
[3]. Aulia,  S.  (2020).  Klasterisasi  Pola  Penjualan  Pestisida Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering  (Studi  Kasus  Di Toko  Juanda  Tani  Kecamatan  Hutabayu  Raja).  Djtechno: Journal  of  Information  Techhnology  Research,  1(1),  1-5. https://doi.org/10.46576/djtechno.v1i1.964
[4]. Bhushan, S., Antoshchuk, S. G., Teslenko, P. O., Kuzmenko, V.  V.,  Wójcik,  W.,  Mamyrbaev,  O.,  &  Zhunissova,  U. (2019).  Hybrid  approach  to  energy  efficient  clustering  for heterogeneous  wireless  sensor  network  using  biogeography based optimization and k-means. Przegląd Elektrotechniczny,
95. https://doi.org/10.15199/48.2019.04.24
[5]. Hermansyah,  M.,  Hamdan,  R.  A.,  Sidik,  F.,  &  Wibowo,  A. (2020).  Klasterisasi  Data  Travel  Umroh  di  Marketplace Umroh.com  Menggunakan  Metode  K-Means.  Jurnal  Ilmu Komputer,13(2),8.
https://doi.org/10.24843/jik.2020.v13.i02.p06
[6]. Iqbal,  M.  (2019).  KLASTERISASI  DATA  JAMAAH UMROH PADA AULIYA TOUR & TRAVEL MENGGUNAKAN  METODE  K-MEANS  CLUSTERING. JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi),  5(2), 97–104.
doi:10.33330/jurteksi.v5i2.352 https://doi.org/10.33330/jurtek si.v5i2.352
[7]. Indriyani, F., & Irfiani, E. (2019). Clustering Data Penjualan pada  Toko  Perlengkapan  Outdoor  Menggunakan  Metode  K- Means. JUITA: Jurnal Informatika, 7(2), 109-113. 10.30595/juita.v7i2.5529
[8]. Omar,  T.,  Alzahrani,  A.,  &  Zohdy,  M.  (2020).  Clustering Approach  for  Analyzing  the  Student’s  Efficiency  and
Performance  Based  on  Data.  Journal  of  Data  Analysis  and Information Processing, 8(03), 171.
10.4236/jdaip.2020.83010
[9]. Purwanti, T., Ramdhan, W., & Santoso, S. (2021). Penerapan Metode  Klasterisasi  K-Means  untuk  Strategi  Promosi  Pada SMK  Tamansiswa  Sukadamai.  JUTSI  (Jurnal  Teknologi  dan Sistem
Informasi),2(1),141-146.
https://doi.org/10.33330/jutsi.v2i1.1156
[10]. Shamrat, F. J. M., Tasnim, Z., Mahmud,  I., Jahan, M. N., & Nobel,  N.  I.  (2020).  Application  of  K-means  clustering algorithm  to  determine  the  density  of  demand  of  different kinds  of  jobs.  International  Journal  of  Scientific  &
Technology Research, 9(02), 2550-2557.
https://doi.org/10.1088/1742-6596/1952/4/042103
[11]. Siregar,  M.  H.  (2018).  Data  Mining  Klasterisasi  Penjualan Alat-Alat  Bangunan  Menggunakan  Metode  K-Means  (Studi Kasus  Di  Toko  Adi  Bangunan).  Jurnal  Teknologi  Dan  Open Source, 1(2), 83-91. https://doi.org/10.36378/jtos.v1i2.24
[12]. Solichin,  A.,  &  Khairunnisa,  K.  (2020).  Klasterisasi persebaran  virus  Corona  (Covid-19)  di  DKI  Jakarta menggunakan  metode  K-Means.  Fountain  of  Informatics Journal, 5(2), 52-59. https://doi.org/10.21111/fij.v5i2.4905
[13]. Suryadi,  U.  T.  (2020).  IMPLEMENTASI  METODE  K- MEANS  UNTUK  KLASTERISASI  LAHAN  PERTANIAN STRAWBERRY  DI  DAERAH  SUBANG  BERBASIS IoT(INTERNET  OF  THINGS).  Jurnal  Teknologi  Dan
Komunikasi STMIK Subang, 13(2), 49–60.
https://doi.org/10.47561/a.v13i2.192
[14]. Syakur,  M.  A.,  Khotimah,  B.  K.,  Rochman,  E.  M.  S.,  & Satoto,  B.  D.  (2018,  April).  Integration  k-means  clustering
method  and  elbow  method  for  identification  of  the  best customer profile cluster. In IOP Conference Series: Materials Science  and  Engineering  (Vol.  336,  No.  1,  p.  012017).  IOP Publishing. https://doi.org/10.1088/1757-899x/336/1/012017
[15]. Wandana,  J.,  Defit,  S.,  &  Sumijan,  S.  (2020).  Klasterisasi Data  Rekam  Medis  Pasien  Pengguna  Layanan  BPJS Kesehatan Menggunakan Metode K-Means. Jurnal Informasi dan Teknologi, 119-125. https://doi.org/10.37034/jidt.v2i4.73
[16]. Ahmed,  S.  R.  A.,  Al  Barazanchi,  I.,  Jaaz,  Z.  A.,  & Abdulshaheed, H. R. (2019). Clustering algorithms subjected to K-mean and gaussian mixture model on multidimensional data  set.  Periodicals  of  Engineering  and  Natural  Sciences, 7(2), 448-457. https://doi.org/10.21533/pen.v7i2.484
[17]. Bhargava, A. (2019). Grouping of Medicinal Drugs Used for Similar  Symptoms  by  Mining  Clusters  from  Drug  Benefits
Reviews. Available at SSRN 335631. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3356314