## PENERAPAN DATA MINING PADA ALGOTIRMA HIERARCHICAL CLUSTERING TENTANG PENGELOLAAN MITRA PERJALANAN WISATAWAN BALI BACKPAKER
Putu Nandhika Pratama Artana, Eka Prakarsa Mandyartha, Made Hanindia Prami S, Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur Jl. Rungkut Madya No.1, Gn. Anyar, Kec. Gn. Anyar, Surabaya, Jawa Timur 19081010143@student.upnjatim.ac.id

## ABSTRAK
Wisatawan  merupakan  orang  yang  dimana  akan  melakukan  sebuah  kunjungan  atau  berkunjung  ke  suatu daerah atau lokasi dari tempat kediamannya tanpa orang tersebut menetap ditempat yang di datanginya atau hanya untuk  sementara  waktu  yang  akan  di  dataginya.  Perkembangan  teknologi  informasi  pada  era  sekarang,  sangat cepat dalam penerapan serta pemanfaatannya sehingga teknologi informasi dapat berkembang secara luas merata diberbagai bidang, salah satunya pada backpacker. Dengan berkembangnya teknologi saat ini sangat memudahkan seorang backpacker untuk berpetualang menjelajahi dunia terutamanya Bali. Sehingga permasalahan yang ada di Bali banyak backpacker yang kesusahan untuk mencari sebuah rekomendasi jarak mulai dari rekomendasi hotel, wisata,  souvenir,  dan  tempat  ibadah.  Penelitian  ini  bertujuan  juga  untuk  menghasilkan  rekomendasi  jarak  dari backpacker yang berpergian ke pulau Bali yang direkomendasikan pada kolom pencarian nantinya. Penelitian ini menggunakan  sebuah  Metode  Hierarchical  Clustering  dengan  perhitungan  Manhattan  Distance  yang  dimana dilakukan untuk menentukan obyek mana saja yang memiliki lokasi berdekatan dari backpacker tersebut sehingga dimana  bisa  membentuk  adanya  klaster  yang  dilakukan  berdasarkan  jarak  paling  dekat  dengan  klaster  menuju klaster  berikutnya  sesuai  dengan  kelompok obyek  dari  Hotel,  Wisata,  Souvenir  dan  Tempat  Ibadah.  Sehingga hasil akurasi yang diperoleh sebesar 86,90 % dan nilai Precision sebesar 96,5% serta nilai Recall sebesar 91,2%.
Kata kunci: Hierarchical Clustering, Backpacker, Teknologi Informasi

## 1. PENDAHULUAN
Wisatawan  merupakan  orang  yang  mengadakan sebuah  perjalanan  dari  tempat  kediamannya  tanpa menetap  ditempat  yang  didatanginya,  atau  hanya untuk  sementara  waktu  yang  ditempat  tinggal didatanginya.  Mereka  yang  dianggap  wisatawan adalah  orang  yang  melakukan  sebuah  kesenangan. Pertumbuhan  pariwisata  di  Indonesia  mulai  sangat berkembang  terutama  pada  sebuah  destinasi  wisata yang  sangat  menarik.  pulau  yang  ada  di  Indonesia salah satunya yaitu pada pulau Bali yang dimana Bali sangat  dikenal  oleh  para  wisatawan  asing  dari mancannegara  maupun  para  wisatawan  dalam  negeri (domestik).  Pulau  Bali  juga  memiliki  nama  sebutan yaitu yang dikenal sebagai Pulau Dewata dikarenakan keindahan sebuah alamnya yang dimilikinya tersebut. Bali  juga  banyak  menyediakan  tempat  wisata  yang bisa di tuju oleh para wisatawan mancanegara maupun wisatawan  dalam  negeri  (domestik)  yaitu  mulai  dari wisata  Pura  Tanah  Lot,  Pantai  Kuta,  Pura  Uluwatu, Pura  Ulun  Danu  Beratan  Bedugul,  Gunung  Batur Kintamani,  Bali  Safari,  Pantai  Tanjung  Benoa,  Ubud Monkey Forest, Seminyak, Pantai Pandawa, dan masih banyak lagi tempat wisata yang bisa di kunjungi oleh wisatawan  tidak  hanya  wisata  alam  saja  ada  juga tempat ibadah yang bisa di kunjungi oleh wisatawan, ada  juga  tempat  oleh-oleh,  maupun  hotel  yang  bisa untuk wisatawan menginap pada saat di Bali nantinya.
Permasalahan yang timbul di pulau Bali dimana banyaknya  sebuah  wisatawan  asing  mancanegara
maupun domestik banyak kebingungan terkait tempat wisata,  hotel,  tempat  pembelian  souvenir  dan  tempat ibadah. Sehingga diperlukannya sebuah pengelompokkan bedasarkan sebuah jarak rekomendasi  wisatawan  dalam  berkunjung  serta terhadap jalan yang macet. Dimana data pengelompokkan  tersebut  meupakan  sebuah  mitra pejalanan  wisatawan  Bali  Backpacker.  Sehingga manajemen wisata bisa teroptimalisasi dengan adanya sebuah pengelompokkan tersebut.
Berdasarkan pengelompokan dalam sebuah mitra perjalanan wisatawan di pulau Bali dalam menggunakan  algoritma Hierarchical  clustering memiliki tujuan utama untuk mengatasi pemasalahan yang  timbul  terkait  kebingungan  wisatawan  terhadap tempat  wisata,  hotel,  souvenir,  dan  tempat  ibadah. Dengan  mengelompokkan  wisatawan  berdasarkan jarak  rekomendasi  dalam  berkunjung  serta  kondisi jalan yang macet, manajemen wisata dapat ditingkatkan  secara  signifikan.  Pengelompokan  ini memungkinkan  wisatawan  untuk  memiliki  panduan yang lebih jelas dan terstruktur mengenai lokasi-lokasi penting yang ingin mereka kunjungi.
Algoritma  ini  merupakan  metode  analisis kelompok  yang  berusaha  untuk  membangun  sebuah hirarki  kelompok  data.  Dimana  pada  strategi pengelompokannya  umumnya  ada  2  jenis  yaitu  yang dimana  pada  agglomerative  (Bottom-Up)  dan Devisive  (Top-Down)  [1]. Clustering adalah  contoh dari  klasifikasi  yang  tidak  mempunyai  arah  atau
disebut unsupervised. Unsupervised berarti pengelompokkan tidak bergantung pada standard kelas ataupun pelatihan atau training [2].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Pengertian Data Mining
Data mining adalah proses menganalisis sebuah data  dan  menemukan  pola  tersembunyi  secara otomatis  maupun  semi otomatis. Pola atau  hubungan digunakan sebagai alat untuk menjelaskan sebuah data dan  memprediksi  data  yang  baru  tersebut.  Ada beberapa sebuah definisi lain dari data mining tersebut. Dimana data mining adalah sebuah proses menganalisis  sebuah  data  yang  sangat  besar  untuk menemukan  sebuah  hubungan  dan  perlu  diekstraksi agar  menjadi  informasi  baru  dan  dapat  membantu dalam pengambilan keputusan.

## 2.2. Clustering
Clustering adalah suatu metode pengelompokan data kedalam beberapa cluster atau kelompok sehingga data  yang  ada  dalah  satu  cluster  mempunyai  tingkat kemiripan yang maksimal sedangkan data antar cluster yang  berbeda  mempunyai  tingkat  kemiripan  yang minimal [2]. Menurut Madhu Yedha clustering adalah proses pengorganisasian objek  yang berupa data-data kedalam  set  kelas  yang  saling  berhubungan  satu dengan yang lainnya yang disebut cluster . Clustering adalah contoh dari klasifikasi  yang tidak  mempunyai arah  atau  disebut  unsupervised.  Unsupervised  berarti pengelompokkan tidak bergantung pada standard kelas ataupun pelatihan atau training [3].
Clustering pada  data  yang  bersifat  kategorial sudah  mulai  berkembang walaupun  masih kalah  jauh jika  dibandingkan  dengan  clustering  pada  data  yang bersifat numerik. Data kategorial seara alami tidak bisa diperlakukan  sebagaimana  data  numerik  karena beberapa  operasi  yang  ada  dalam  data  numerik  yang tidak  bisa  untuk  dilakukan  dalam  sebuah  data kategorial seperti mean dan median. Clustering adalah alat  utama  dalam  banyak  aplikasi  dalam  analisa  data statistik, data mining, information retrieval, pengolahan  citra,  dan  lain  sebagainya.  Clustering bertujuan  untuk  mengelompokkan  objek-objek  yang berupa data kedalam  beberapa cluster atau  kelompok sehingga  objek-objek  yang  berbentuk  data  tadi  yang berada  dalam  satu  cluster  yang  sama  akan  memiliki tingkat  kemiripan  yang  sangat tinggi  sedangkan  data yang  berada  di  klaster  yang  berbeda  akan  memiliki tingkat kemiripan  yang  bisa dibilang rendah  Inti  dari clustering  adalah  untuk  mempartisi  suatu  set  objek dalam  menguraikan  cluster  homogen,  sehingga nantinya objek milik cluster yang sama akan mirip satu dengan yang lainnya dibandingkan objek yang masuk pada kelompok yang berbeda.

## 2.3. Metode Dalam Analisis Cluster
Pada  analisis cluster terdapat  dua  buah  metode yang dapat digunakan, yaitu pada metode Hierarchical dan non- Hierarchical . Pengelompokkan pada
Hierarchical Clustering adalah metode yang menganalisi cluster dengan  cara  membangun  sebuah hierarki kelompok tesebut. Strategi untuk pengelompokkan  hierarki pada umumnya  bisa dibagi menjadi  dua  jenis  yaitu agglomerative (pemusatan) dan divisive (penyebaran).  Metode agglomerative merupakan  metode  pengelompokkan  hierarki  dengan pendekatan bawah-atas ( bottom up ). Metode agglomerative biasanya  dipergunakan  pada  bidang ekonomi  dan  social  masyarakat.  Adapun  algorotma- algoitma  pada  pengelompokkan  sebuah  hierarki dengan menggunakan metode agglomerative (pemusatan) sebagai berikut:
1. Single Linkage
Single Linkage ini merupakan prosedur pengelompokkan  agglomerative  berdasarkan  jarak terkecil  antar  objek.  Algoritma  pengelompokan single linkage diawali dengan memilih jarak terkecil dalam matriks D = {d ij }, kemudian menggabungkan sebuah  objek  yang  bersesuaian  misalnya  U  dan  V untuk memperoleh cluster (UV). Langkah berikutnya adalah mencari jarak antara (UV) dengan cluster lainnya,  misalnya  W  sehingga  dapat dituliskan sebagai berikut dibawah ini:
𝑑 (𝑈𝑉)𝑊 = min⁡(𝑑 𝑈𝑊, 𝑑 𝑉𝑊 ) (1)
Jadi  dengan 𝑑 𝑈𝑊 merupakan  jarak  tetangga terdekat dari cluster U dan W serta 𝑑 𝑉𝑊 adalah jarak tetangga terdekat dari cluster V dan W.
2. Average Linkage Average Linkage merupakan prosedur pengelompokan agglomerative berdasarkan rata-rata antar  sebuah  objek.  Algoritma  average  linkage diawali  dengan  mendefinisikan  matriks 𝑫 =  { 𝑑𝑖𝑗 } untuk memperoleh objek yang paling dekat, sebagai contoh  U  dan  V,  kemudian  objek  ini  digabung  ke dalam  suatu  bentuk  sebuah  cluster  (UV)  dan selanjutnya jarak antara (UV) dengan cluster lainnya W,  sehingga  dapat  dituliskan  sebagai  berikut dibawah ini:
𝑑 (𝑈𝑉)𝑊 = ⁡ 𝑑 (𝑈𝑊) +⁡𝑑 (𝑉𝑊) ⁡ 𝑛 (𝑈𝑉) 𝑛 𝑊 (2)
Dengan 𝑛 ( 𝑈𝑉 ) adalah  banyaknya  anggota  dalam cluster (UV)  dan 𝑛 𝑊 adalah  banyaknya  anggota dalam cluster W tersebut.
3. Jarak Manhattan Distance Jarak Manhattan  Distance adalah  metode pengukuran  jarak  antara  dua  titik  dalam  ruang geometri. Manhattan distance yang dimana mengukur  sebuah  perbedaan  absolut  antara  nilai koordinat  pada  masing-masing  sumbu  antara  dua titik  data.  Untuk  titik  A  dengan  koordinat  (x1,  y1) dan  titik  B  dengan  koordinat  (x2,  y2),  pada  rumus dari  sebuah  Manhattan  distance  dapat  dilihat dibawah ini:
Manhattan Distance=|x1-x2|+|y1-y2| (3)
Keterangan:
x1,x2 : Koordinat sumbu x dari sebuah titik y1,y2 : Koordinat sumbu y dari sebuah titik
3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Pengumpulan Data
Untuk  mendukung  penelitian  pada  kali  ini dimana  akan  dilakukannya  sebuah  proses  dari pengumpulan  data.  Pada  penelitian  ini  dalam pengumpulan sebuah data dilakukan untuk mendapatkan  sumber  dataset  yang  akan  digunakan dengan  pengumpulan  data  seperti  hotel,  wisata, souvenir dan tempat ibadah di daerah bali yang berasal dari  website  treveling  dan  google  maps.  Jumlah  data sampel yang dipakai pada penelitian ini sebanyak 336 data dan terdiri dari 6 atribut.

## 3.2. Pengolahan Data
Pada  tahapan  dari  pengolahan  data  ini  yaitu penelitian  dimana  harus  terdapat  sebuah  pengolahan data,  sehingga  dimana  data  yang  akan  di  olah merupakan sebuah data yang telah diperoleh sebelum dilakukannya  pengolahan  yang  akan  di  analisis datanya  lalu  dilakukan  dengan  pembersihan  data pemilihan  sebuah  atribut  sebelum  menguji  sebuah hasil  yang  menggunakan  algoritma Hierarchical Clustering dengan  perhitungan Manhattan  Distance tersebut.

## 3.3. Menentukan Fungsi Jarak Manhattan Distance
Manhattan  distance  adalah  metode  pengukuran jarak antara dua titik dalam ruang geometri. Manhattan distance  yang  dimana  mengukur  sebuah  perbedaan absolut  antara  nilai  koordinat  pada  masing-masing sumbu  antara  dua  titik  data.  Untuk  titik  A  dengan koordinat  (x1,  y1)  dan  titik  B  dengan  koordinat  (x2,
y2), pada rumus dari sebuah Manhattan distance dapat dilihat dibawah ini:
Manhattan Distance =|x1-x2|+|y1-y2|     (4) Keterangan: x1,x2 : Koordinat sumbu x dari sebuah titik y1,y2 : Koordinat sumbu y dari sebuah titik Dibawah ini merupakan sebuah contoh perhitungan  dari  rumus Manhattan  Distance di  atas sebagai berikut:
𝐷𝑚𝑎𝑛 = |(−8.144374) − (−8.70400)|⁡ + |114.656581 − 115.17990| 𝐷𝑚𝑎𝑛 = ⁡ −7.273.974 + 103.138.591 𝐷𝑚𝑎𝑛 = ⁡95.864.617
Tabel 1. Tabel Rata-Rata Latitude dan Longitude Mitra Latitude Longitude Amertha Bali Villas -8.144374 114.656581 Krisna Oleh - Oleh Bali Sunset Road -8.70400 115.17990 Pura Tanah Lot -6.153308 106.713137 Prana Dewi Mountain Resort -8.388295 115.109190 Masjid Besar Al Hidayah -8.27791 115.16530

## 3.4. Proses Klasterisasi
Dalam proses klasterisasi dimana melaksanakan sebuah  perhitungan  fungsi  jarak  pada  Manhattan Distance  dengan  berdasarkan  perhitungan  secara diagonal  dengan  fungsi  phytagoras  sehingga  jarak yang diperoleh secara langsung ditarik garis lurus pada dua  titik  yang  dimana  lokasi  yang  diwakili  dengan koordinat dari  masing-masing  mitra Bali Backpacker tersebut  dan  setelah  itu  dihitung.  Sedangkan  untuk jarak  tempuh  berdasarkan  maps  merupakan  sebuah perhitungan yang dilakukan berdasarkan panjang jalan yang bisa dilalui. Seperti pada tabel dibawah ini:
Tabel 2. Proses Klasterisasi Manhattan Distance No Mitra 1 2 3 4 5 1 Amertha Bali Villas 0 95.864.617 5.952.378 -208.688 95.823.468 2 Krisna Oleh - Oleh Bali Sunset Road -95.864.617 0 -89.912.239 -96.073.305 -41.149 3 Pura Tanah Lot -5.952.378 89.912.239 0 -6.161.066 89.871.090 4 Prana Dewi Mountain Resort 208.688 96.073.305 6.161.066 0 96.032.156 5 Masjid Besar Al Hidayah -95.823.468 41.149 -89.871.090 -96.032.156 0
Menghitung  sebuah  jarak  yang  dimana  antar kelompok  (2  dan  4)  dengan  kelompok  lain  yang tersisa, yaitu sepeti dibawah ini mendapatkan data 1,3 dan 5.
𝑑 (24)3 = min{𝑑 23 , 𝑑 43 } = min{⁡−89.912.239⁡, 6.161.066} = ⁡− 89.912.239 𝑑 (24)1 = min{𝑑 21 , 𝑑 41 } = min{−96.073.305⁡, 0} = ⁡ −96.073.305
𝑑 (24)5 = min{𝑑 25 , 𝑑 45 } = min{−41.149⁡, 96.032.156} = − 41.149
Jadi  dibawah  ini  merupakan  sebuah  tabel  yang dimana  dari  hasil  penentuan  sebuah  kelompok  lain yang  tersisa  pada  saat  melakukan  proses  klasteisasi awal yaitu data yang tersisa adalah 1,3 dan 5.
Tabel 3. Proses 4 Klasterisasi No Mitra 1 (2,4) 3 5 1 Amertha Bali Villas 0 -96.073.305 5.952.378 95.823.468 (2, 4) Krisna Oleh - Oleh Bali Sunset Road dan Prana Dewi Mountain Resort -96.073.305 0 -89.912.239 - 41.149 3 Pura Tanah Lot -5.952.378 89.912.239 0 89.871.090 5 Masjid Besar Al Hidayah -95.823.468 41.149 -89.871.090 0
Jadi  untuk  min(D man )  =  min(d (24)5 )  =  -  41.149 Menghitung sebuah jarak antar kelompok ((24) dan 5) dengan kelompok lain yang tersisa, yaitu 1 dan 3.
𝑑 (245)1 = min{𝑑 21 , 𝑑 41 , 𝑑 51 } = min{95.864.617⁡, −208.688⁡, 95.823.468} = 5.952.370
𝑑 (245)3
= min{𝑑 23 , 𝑑 43 , 𝑑 53 } = min{89.912.239⁡, −6.161.066⁡, 89.871.090}
= −6.161.066 Tabel 4. Proses 3 Klasterisasi No Mitra (2,4,5) 1 3 (2,4,5) Krisna Oleh - Oleh Bali Sunset Road, Prana Dewi Mountain Resort dan Masjid Besar Al Hidayah 0 -208.688 -6.161.066 1 Amertha Bali Villas -208.688 0 5.952.378 3 Pura Tanah Lot -6.161.066 -5.952.378 0
min(D man ) =  min(d( 245)1 )  =  - 208.688 Menghitung sebuah  jarak  antar  kelompok  ((245)  dan  4)  dengan kelompok lain yang tersisa, yaitu 3. 𝑑 (2451)(3)
= 𝑚𝑖𝑛{𝑑 23 , 𝑑 43 , 𝑑 53 , 𝑑 13 } = min { 89.912.239, −6.161.066, 89.871.090, ⁡−5.952.378⁡ } = -6.161.066 Tabel 5. Proses Akhir Klasterisasi No Mitra (2,4,5,1) 3 (2,4,5,1) Krisna Oleh - Oleh Bali Sunset Road, Prana Dewi Mountain Resort, Masjid Besar Al Hidayah dan  Amertha Bali Villas 0 -.616.066 3 Pura Tanah Lot -.616.066 0
Jadi di atas ini merupakan hasil akhir dari sebuah klasterisasi  menggunakan Hierarchical  Clustering dengan  perhitungan  dari Manhattan  Distance .  Ada juga untuk  melihat hasil  dendrogram dari klasterisasi wisatawan bisa dilihat dibawah ini:
Gambar 1. Hasil Dendrogram Perjalan Wisatawan

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini pada proses penerapan data mining dengan  memakai  software  jupyter  notebook  dan algoritma Hierarchical Clustering dengan perhitungan Manhattan Distance . Tujuan penelitian kali ini untuk menghasilkan  rekomendasi  sebuah  jarak  terdekat hotel,  wisata,  souvenir  dan  tempat  ibadah  dengan
lokasi  yang  dicari  wisatawan.  Pada  table  6 menunjukkan  deskripsi  atribut  dari  dataset  yang  di pakai untuk penelitian ini.
Tabel 6. Deskripsi atribut dataset
No Atribut Keterangan 1 Nama Nama dataset 2 Alamat Mengetahui identitas dataset 3 Latitude Sistem koordinat geografis untuk menunjukkan posisi suatu titik dipermukaan bumi 4 Longitude Penentuan navigasi dan penentuan waktu 5 Deskripsi Memberikan informasi 6 Harga Menyatakan harga dari dataset

## 4.1. Filtering Data Latitude dan Longitude
Filtering  ini  merupakan  sebuah  hasil  dari  data latitude  dan  longitude  dari  dataset  hotel,  wisata, souvenir  dan  tempat  ibadah  yang  dimana  sudah  di filtering dari 336 data dan gambar dibawah ini adalah potongan  tampilan  hasil  filtering  data  latitude  dan longitude dari jupyter notebook tersebut.

## Gambar 2. Hasil Filtering Data

## 4.2. Menghitung Jarak Manhattan Distance
Menghitung  jarak Manhattan  distance ini merupakan sebuah hasil dari penampilan perhitungan jarak Manhattan distance antara dataset yang dimana pada  dataset  tersebut  akan  menghitung  jarak  dengan metric=’cityblock’ dan mendapatkan sebuah potongan hasil seperti dibawah ini pada jupyter notebook.
Gambar 3. Hasil Jarak Manhattan Distance

## 4.3. Melakukan Hierarchical Clustering Complate Linkage
Complate  linkage  ini  merupakan  sebuah  hasil dari  hierarchical  clustering  complete  linkage  yang dimana akan melakukan perhitungan proses complete linkage.  Pada  gambar  dibawah  ini  merupakan potongan  hasil  dari  complete  linkage  pada  jupyter notebook.
Gambar 4. Hasil Complate Linkage

## 4.4. Mengubah Matriks Jarak Menjadi Matriks Persegi
Mengubah matriks jarak menjadi matriks persegi ini  merupakan  sebuah  hasil  dari  mengubah  matriks jarak menjadi matriks persegi yang dimana menggunakan  variabel  dist_matrix_squeare  dan memanggil variabel dari perhitungan jarak Manhattan distance  antar  data  tersebut.  Seperti  pada  gambar dibawah  ini  yang  dimana  potongan  jupyter  notebook dari  hasil  mengubah  matriks  jarak  menjadi  matriks persegi.
Gambar 5.  Hasil Mengubah Matriks Jarak

## 4.5. Mentranspormasi Matriks Persegi Menjadi Dataframe
Mentranspormasi matriks ini merupakan sebuah hasil dari mentranspormasikan sebuah matriks persegi menjadi sebuah dataframe yang dimana memasukkan perhitungan dari matriks jarak menjadi matriks persegi lalu indexnya merupakan dataset itu sendiri dan kolom juga sama menggunakan dataset. Karena yang dihitung pada  mentranspormasikan  sebuah  hasil  matriks pesergi  menjadi  sebuah  dataframe  tersebut  seperti dibawah  ini  yang  dimana  sesuai  dengan  jumlah  dari daaset yang ada pada penelitian tersebut. Dibawah ini merupakan hasil transpormasi matriks tersebut.

## Gambar 6. Hasil Mentranspormasi Matriks Persegi Menjadi Dataframe

## 4.6. Menampilkan Hasil Dendrogram
Dendrogram  ini  merupakan  sebuah  hasil  dari klasterisasi  Manhattan  distance  yang  dimana  sebuah hasil  dari  diagram  dendrogram  tersebut  akan ditampilkan dalam bentuk dendrogram yang sudah di klasterisasi  dari  dataset  tersebut.  Seperti  hasil  pada gambar dibawah ini adalah hasil dendrogramnya.
Pada  pengujian  sistem  dan  perhitungan  manual ini,  dimana  dilakukannya  sebuah  perhitungan kecocokan dari sebuah akurasi sistem serta kesesuaian dari  perhitungan  manual  dengan  menggunakan Hierarchical  Clustering  Manhattan  Distance .  Dalam pengujian sistem dan perhitungan  manual  ini dimana menggunakan data uji seperti data Hotel sebanyak 110 data, Wisata sebanyak 96 data, Souvenir sebanyak 20 data dan Tempat Ibadah sebanyak 110 data. Sehingga tabel  dibawah  ini  merupakan  pengujian  akurasi rekomendasi jarak terdekat sistem.
Tabel 7. Confusion Matrix Rekomendasi Jarak
Terdekat Sistem Rekomendasi P01 P02 P03 P04 Jumlah P01 81 29 0 0 110 P02 0 96 0 0 96 P03 0 0 20 0 20 P04 15 0 0 95 110 Jumlah 96 125 20 95 336
Perhitungan  sebuah  akurasi  rekomendasi  jarak terdekat sistem dilakukan dengan menjumlah nilai dari True Positive (TP), kemudian membagi nilai dari total True Positive (TP) tersebut dengan  jumlah data  yang di  uji  kemudian  dilakukan  perkalian  yaitu  dikali dengan 100%, seperti pada perhitungan dibawah ini.
True Positive (TP) = 81 + 96 + 20 + 95 = 292 Jumlah Data Uji      = 336
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = ⁡ 292 336 ⁡𝑥⁡100%⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡ = ⁡86.90%
Dari perhitungan akurasi di atas, didapatkan hasil akurasi  sebesar  80.89%,  dengan  jumlah  data  uji sebanyak  336  buah  data  dengan  data  uji  yang  sesuai yaitu sebanyak 292 data dan data uji yang tidak sesuai sebanyak 44 data uji. Kemudian dilakukannya sebuah perhitungan precision , sebagai berikut.
Tabel 8. Perhitungan Precision P01 P02 P03 P04 True Positive (TP) 81 96 20 95 False Positive (FP) 0 0 0 15 Precision 81 / (81 + 0) = 1 96 / (96 + 0) = 1 20 / (20 + 0) = 1 95 / (95 + 15) = 0,86 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = ⁡ 1 + 1 + 1 + 0,86 4 ⁡𝑥⁡100%⁡ = 96.5%
Pada hasil perhitungan precision diatas, diperoleh  sebuah  presentase  dari  nilai precision sebesar  96,5%.  Terdapat  sebuah  beberapa  kesalahan pada  data  pengujian,  diantaranya  pada  dataset  Hotel diperoleh  nilai False Positive (FP)  sebesar  29,  lalu
pada dataset Ibadah terdapat nilai False Positive (FP) sebesar  15.  Selanjutnya  dilakukannya  perhitungan recall, sebagai berikut.
Tabel 9. Perhitungan Recall P01 P02 P03 P04 True Positive (TP) 81 96 20 75 False Negatif (FN) 44 0 0 0 Recall 81 / (81 + 44) = 0,64 96 / (96 + 0) = 1 20 / (20 + 0) = 1 75 / (75 + 0) = 1 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = ⁡ 0,64 + 1 + 1 + 1 4 ⁡𝑥⁡100%⁡ = 91,2%
Pada  hasil  perhitungan Recall diatas,  diperoleh sebuah  presentase  dari  nilai Recall sebesar  91,2%. Terdapat  beberapa  kesalahan  pada  data  pengujian diantaranya  pada  data  Hotel  yang  dimana  terdapat memperoleh nilai False Negative (FN) sebesar 44 data.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  sebuah  penelitian  yang  sudah dilakukan dan berhasil menyelesaikan masalah dalam penerapan  algoritma hierarchical  clustering untuk menentukan  atau  rekomendasi  jarak  terdekat  pada backpacker yang ada di pulau Bali. Berikut ini adalah beberapa  kesimpulan  yang  bisa  di  ambil  dari  hasil penelitian  ini  seperti  proses  rekomendasi  pada backpacker  yang  ada  di  Bali  bisa  dibantu  dengan implementasi sebuah algoritma Hierarchical Clustering dengan menerapkan sebuah algoritma dari perhitungan  Manhattan  Distance  kedalam  sebuah system website rekomendasi jarak terdekat oleh pada backpacker  yang  ada  di  pulau  Bali.  Sehingga  dari proses  pengujian  sistem  dengan  menggunakan  4 dataset  yaitu  Hotel,  Wisata,  Souvenir  dan  Ibadah memiliki  banyak  data  sebesar  336  data  uji,  yang dimana diperoleh sebuah hasil akurasi sebesar 86,90% dan  nilai  precision  sebesar  96,5%  serta  nilai  recall sebesar  91,2%.  Algoritma Hierarchical  Clustering juga  memiliki  sebuah  kelemahan  tersendiri  yang dimana cendrung sensitive jika terdapat adanya sebuah Outliers dalam sebuah data pada dataset hotel, wisata, souvenir,  dan  ibadah,  yang  dimana  akan  dapat mempengaruhi  sebuah  pembentukan  klaster  dan menghasilkan  klaster-klaster  yang  tidak  relevan  dan tidak  representative.  Adapun  saran  dari  peneliti berikutnya  Dapat  menggunakan  sebuah  metode  atau algoritma  selain Hierarchical  clustering atau  bisa dikombinasikan  dengan  algoritma  atau  metode lainnya,  sehingga  dapat  bisa  membandingkan  sebuah rekomendasi jarak dengan algoritma selain hierarchical  clustering .  Dapat  menambahkan  sebuah data  mulai  hotel,  wisata,  souvenir,  maupun  ibadah yang lebih banyak, supaya rekomendasi jarak terdekat bisa  lebih  efektif,  dan  yang  lebih  penting  bisa diimplementasikan kedalam bentuk aplikasi mobile.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Febuariyanti, H. & Santoso,
D. "HIERARCHICAL AGGLOMERATIVE CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN SKRIPSI MAHASISWA," Prosiding SINTAK, 2017.
[2]   Gede, I., Komang, I., Tri, N., & Hardiantara, K. "Implementasi Metode Analytical Hierarchy  Process  Dan  Interpolasi  LInier Dalam Penentuan Lokasi Wisata Di Kabupaten Karangasem," Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI), pp. 866- 878, 2021.
[3]   Tan,  P.  "  Introduction  to  Data  Mining," Pearson Education, 2006.
[4]   Budi,  S.,  Handayani,  D.,  &  Saefurrohman, "MODEL ANALISIS PRE-DEFINED SINGLE  LINKAGE  CLUSTERING  PADA SISTEM REKOMENDASI OBYEK WISATA  DI  KOTA  SEMARANG," Jurnal DINAMIKA, 2019.
[5]   Aditya,  W.,  Pandu,  A.,  &  Adinugroho,  S., "Clustering Dokumen Skripsi Dengan Menggunakan  Hierarchical  Agglomerative,"
Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi dan Ilmu Komputer, pp. 6227-6234, 2018.
[6]   Beckstead, J., "Using Hierarchical
ClusterAnalysis in Nursing Research," Western  Journal  of  Nursing  Research, pp. 307-319, 2002.
[7]   Gupitha,  R.,  "PENENTUAN  STRATEGI MARKETING  SEKOLAH  MENENGAH KEJURUAN TERPADU LAMPUNG
SUBANG MENGGUNAKAN  METODE K-
MEANS CLUSTERING," Jurnal Global, vol. 2, pp. 17-24, 2018.
[8]   Iqbal,  M.,  Dian,  R.,  &  Yusnita,  I., "CLUSTERING  CALON  PENUMPANG KERETA CEPAT JAKARTA  - BANDUNG CLUSTERING
ON POTENTIAL PASSENGERS OF JAKARTA - BANDUNG HIGH SPEED RAILWAY," Jurnal
Manajemen Transportasi & Logistik, 2017.
[9]   Kohn, H., & Hubert, L., "Hierarchical Cluster Analysis," Statistics Reference Online, pp. 1- 13, 2015.
[10]  Maulana,  R.,  Adi,  D.,  Nugraha,  N.,  & Rahmasai,  A.,  "  Implementasi  Algoritma Hierarchical  Clustering  Untuk  Klasterisasi Data  Pelanggan  Mall," Gunung  Djati Conference Series, 2021.
[11]  Mukharil,  A.,  Dhamayanti.,  D  &  Lutfi,  R., "PENERAPAN METODE HIERARCHICAL AGGLOMERATIVE
CLUSTERING UNTUK SEGMENTASI PELANGGAN POTENSIAL DI JEGER JERSEY
INDONESIA," KOMPUTA, 2017.
[12]  Salsabila, D., & Yunus, H., "Analisis Kondisi Pemberdayaan  Gender  di  Indonesia  Tahun 2020  dengan  Agglomerative  Hierarchical Clustering dan Biplot (Analysis of Indonesia's Gender  Empowerment  Conditions  in  2020 with  Agglomerative  Hierarchical  Clustering and  Biplot)," Seminar  Nasional  Official Statistics, pp. 1-10, 2021.
[13]  Tri,  R.,  Wahyusriningsih,  S.,  &  Arista,  N., "Penerapan  Hierarchical  Clustering  Metode Agglomerative  pada  Data  Runtun  Waktu," Jambura Journal of Mathematics, 2019.
[14]  Widodo, E., Ermayanti, P., Nur, L., & Tri, A., "Pengelompokkan  Provinsi  di  Indonesia
Berdasarkan Tingkat Kemiskinan Menggunakan Analisis Hierarchical Agglomerative Clustering (Indonesian Province  Grouping  Based  on  Poverty  Level Using Hierarchical Agglomerative Clustering Analysis)," Seminar Nasional Official
Statistics, 2021.
[15]  Yim,  O.,  &  Ramdeen,  K.,  "Hierarchical Cluster  Analysis:  Comparison  of  Three Linkage  Measures  and  Application  to Psychological Data," 2015.