DOI: https://doi.org/10.30646/tikomsin.v8i2.478

## Rekomendasi Wisata Umbul dengan K-Means Clustering
Fajar Pamungkas 1) ; Didik Nugroho 2) ; Yustina Retno Wahyu Utami 3)
1)2)3) Program Studi Informatika STMIK Sinar Nusantara Email : 1) fajarssin@gmail.com; 2) masdidikhoho@sinus.ac.id; 3) yustina_retno@sinus.ac.id

## ABSTRACT
District  Klaten  has  many  springs  that  are  used  by  people  for  many  things;  one  of  them used for tourist attractions is umbul tourism. It is difficult to use K-Means Clustering Method for determine  umbul  tourism  according  to  classification  and  spread  in  district  Klaten.  K-Means Clustering  is  a  method  of  grouping  data  by  taking  parameters  of  a  number  clusters,  and partitioning data into clusters, based on similarities between data in one cluster and dissimilarities between different clusters, the center of the cluster is the average of the cluster member values it called as centroid. The results of this study are grouping the umbul truism which are divided into three  clusters  namely  Enough,  Good  and  The  Best.  The  result  of  the  data,  there  are  4  umbul tourisms in the first cluster is Beautiful category, namely Tirtomoyo, Buto, Pancuran, and Besuki. In  the  third  cluster  of  umbul  tourism  has  good category,  namely  Tirto Mulyani  umbul,  Gedaren, Sumber  Nila,  Manten,  Sigedang,  and  Kajen.  In  the  best  category  in  the  second  cluster  has  8 umbul tourisms, namely Nila umbul, Tirto Mulyono, Ingas, Lumban Tirto, Ponggok, Tirto Raharjo, Jolotundo, and Tirtomulyono.
Keywords: K-Means Clustering, Umbul, Umbul Category, Tourist Destination

## I. PENDAHULUAN
Kabupaten  Klaten  terletak  di  lereng Gunung  Merapi  yang  merupakan  salah  satu gunung berapi paling aktif di Indonesia. Hal ini menjadikan  berkah  tersendiri  bagi  warga lainnya  karena  ternyata  beberapa  tempat  di Kabupaten Klaten terdapat umbul atau sumber mata air yang deras dan jernih. Sumber air ini dapat  dimanfaatkan  warga  masyarakat  untuk kebutuhan  sehari-hari,  pengairan  sawah, kolam ikan, pemancingan, dan objek wisata air atau biasa disebut dengan objek wisata umbul. Beberapa  objek  wisata  umbul  yang  ada  di Klaten  antara  lain  Umbul  Ponggok,  Umbul Manten,  Umbul  Pluneng,  Cokro  tulung, Jolotundo, Umbul Sigedang dan lain-lain.
Banyaknya  objek  wisata  umbul  di  Klaten menjadikan  masyarakat  maupun  pengunjung kesulitan dalam mendapatkan informasi kategori  objek  wisata  umbul  yang  baik, sehingga  perlu  adanya  sebuah  pemetaan  dan pengelompokan  objek  wisata  umbul  di  Klaten. Saat  ini  kota  Klaten  belum  memiliki  sistem untuk  mengelompokan  objek  wisata  umbul, maka  dari  itu  untuk  mengelompokan  objek wisata tersebut penulis menggunakan Algoritma K-Means  Clustering . Cluster akan dibagi  menjadi  tiga  Cukup,  Baik,  dan  Sangat Baik,  hal  ini  dilakukan  agar  pengunjung  dan masyarakat  dapat  mengetahui  seberapa  baik dan layak objek wisata umbul Klaten
K-Means adalah  metode  pengelompokan data  dengan  mengambil  parameter  sejumlah
cluster ,  dan  mempartisi  data  kedalam cluster tersebut,  dengan  berpatokan  pada  kemiripan antar data dalam satu cluster dan ketidakmiripan  di  antar cluster yang  berbeda, pusat  dari cluster adalah  rata-rata  dari  nilai anggota cluster yang  disebut centroid .  Selain itu  algoritma K-Means  Clustering dinilai memiliki  teknik  yang  sangat  cepat  dalam proses clustering untuk  pengelompokan  objek wisata umbul Klaten [1].

## II.   TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penelitian Terkait
Berikut tiga jurnal penelitian terdahulu yang terkait dengan pengelompokkan data mengunakan metode K-Means Clustering:
1.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hartatik, STMIK  Amikom  Yogyakarta  pada  tahun 2014  dengan  studi  Pengelompokkan Mahasiswa Berdasarkan Nilai Ujian Nasional  dan  Ipk  Menggunakan  Metode K-means. Dalam  penelitian  ini  penulis menggunakan  2  keriteria  yaitu  nilai  Tes Seleksi  dan  nilai  UN  yang  berfungsi sebagai  parameter.  Dalam  penentuan jumlah cluster ,  penulis  menentukannya menjadi  3 Cluster .  Kemudian  data  nilai  2 kriteria tersebut dimasukan kedalam sistem  dan  dilakukan  proses K-Means , kemudian  di  temukan  hasil  akhir  berupa pola  pengelompokan  mahasiswa  yang menunjukan  bahwa  mahasiswa  yang
masuk  dengan  nilai  UN  tidak  selamanya memiliki Ipk terbaik [2].
2.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nasari  &
Darma,  Universitas  Potensi  Utama  tahun 2015  dengan  studi  Penerapan K-Means Clustering Pada Data Penerimaan Mahasiswa Baru. Dalam penelitian ini data yang  akan  diolah  berjumlah  278  data. Penulis  menggunakan  3  kriteria  antara lain  nilai  UAN,  asal  sekolah  dan  prodi. Cluster yang  ditentukan  berjumlah  2 cluster. Setelah  dilakukan  perhitungan K- Means, disimpulkan  bahwa  siswa  yang berasal  dari  sekolah  SMA  rata-rata memilih  jurusan  Sistem  Informatika  dan siswa  yang  berasal  dari  sekolah  SMK rata-rata memilih
jurusan Teknik Informatika [3].
3.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Febrizal Alfarasy  Syam,  STMIK  Dharmapala  Riau, tahun  2017  dengan  studi    Implementasi
Metode Klastering K-Means Untuk Mengelompokan Hasil Evaluasi Mahasiswa.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk memantau perkembangan
kinerja akademik  kedalam  kategori  yang  sesuai dengan  kinerja  mahasiswa.  Data  yang akan  diolah  berjumlah  94  data.  Jumlah cluster yang  di  tentukan  adalah  4 cluster antara lain cluster mahasiswa berprestasi, berpotensi berprestasi, berpotensi bermasalah dan cluster mahasiswa bermasalah.  Kriteria  yang  dihunakan  ada 3  yaitu  IPK1,  IPK2,  dan  rata-rata kehadiran.  Setelah  dilakukan  perhitungan K-Means, dihasilkan  pola  pengelompokan sesuai kinerja mahasiswa, sehingga memudahkan pemantauan perkembangan kinerja akademik [4].

## 2.2 K-Means Clustering
Pengelompokan K-means
merupakan metode  analisis  kelompok  yang  mengarah pada  pemartisian  N  (objek  pengamatan)  ke dalam K kelompok  ( cluster )  dimana  setiap objek  pengamatan  dimiliki  oleh  sebuah kelompok  dengan mean (rata-rata)  terdekat, dimana keduanya mencoba untuk menemukan pusat  dari  kelompok  dalam  data  sebanyak iterasi perbaikan  yang  dilakukan  oleh  kedua algoritma [5].
K-Means Clustering pada dasarnya hanya mengambil sebagian dari banyaknya komponen  yang  didapat  untuk  kemudian dijadikan  pusat cluster awal,  pada  penentuan pusat cluster ini  ditentukan  secara  acak ( random ).  Kemudian  algoritma K-means akan
menguji  masing-masing  dari  setiap  komponen dalam populasi data tersebut dengan persamaan euclidean distance dan  menandai komponen tersebut ke dalam salah satu pusat cluster yang  telah  didefinisikan  sebelumnya tergantung dari jarak minimum antar komponen  dengan  tiap-tiap  pusat cluster . Selanjutnya  menghitung centroid dari mean di setiap cluster , sehingga akan terbentuk cluster baru.  [5]
Algoritma K-Means pada dasarnya melakukan 2
proses yakni proses pendeteksian  lokasi  pusat cluster dan  proses pencarian anggota dari tiap-tiap cluster . Pusat cluster ( centroid )  awal  yang  digunakan  untuk memulai  proses clustering dengan  metode K- Means ditentukan  secara  random.  Untuk mengukur  jarak  antara  pusat cluster di gunakan  rumus Euclidean  Distance dengan persamaan :
2 1 ( , ) | | ( ) n i i i d x y x y x y       Dimana:
x
: Titik data pertama y
: Titik data kedua n
: Jumlah karakteristik (attribut)
d(x,y) : Euclidian  distance yaitu  jarak  antara data  pada  titik  x  dan  titik  y  menggunakan kalkulasi matematika
Parameter  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah iterasi dalam  proses perhitungan K-means dengan jarak terpendek dan  memiliki  anggota  tetap  atau  perbedaan jarak antar centroid dengan iterasi sebelumnya.  Untuk  menghitung pusat  cluster baru V ik , digunakan rumus sebagai berikut :
Nilai centroid baru (V ik ) adalah jumlah data pada cluster ke-i  dibagi  jumlah  data  yang menjadi anggota cluster ke-i (N i ) [6].

## III.  METODE PENELITIAN
Perancangan  sistem  pemetaan  objek wisata  umbul  dilakukan  dengan  metode Waterfall dan metode pengumpulan data serta perancangan sistem.

## 3.1  Metode Pengumpulan Data
Tahap  ini  digunakan  untuk  mendapat informasi  yang  tepat  dan  akurat  penulis berusaha menggunakan metode pengumpulan
(1)
(2)
data yang sesuai dengan pokok permasalahan yang  akan  diteliti.  Data  diperoleh  dari  jenis data  kualitatif  dan  kuantitatif.  Sumber  data berasal  dari  data  primer  dan  data  sekunder yang  diperoleh  dengan  cara  observasi, wawancara, dan pencatataan secara sistematis  di  Dinas  Kebudayaan  Pariwisata Pemuda  dan  Olahraga  dan  Objek  Wisata Umbul Klaten.

## 3.2  Metode Perancangan Sistem
Pada  tahap  ini  dibutuhkan  metode  yang dapat  mendefinisikan  data  secara  jelas. Tahapan-tahapan yang dilakukan untuk membuat aplikasi sebagai berikut.
1.  Tahap analisis sistem
Tahapan analisis data dengan algoritma K-Mean clustering untuk rekomendasi objek wisata ini adalah: 1)  Menentukan  jenis-jenis  kriteria  yang akan digunakan dalam melakukan perhitungan K-Means, karena  jenis kriteria  akan  menjadi  persyaratan  utama dalam  menentukkan  pemetaan  objek wisata umbul.
2)  Menentukan kategori / cluster yang akan digunakan dalam pengelompokan perhitungan K-Means Clustering. 3)  Menghitung data kuesioner untuk penilaian  tiap-tiap  kriteria  pada  objek wisata,  dimana  hasil  akhir  nilai  tersebut digunakan  untuk  proses  perhitungan K- Means.
4)  Membuat  tabel  kemunculan  setiap  nilai untuk  kriteria  dari  setiap  data  objek wisata.
5)  Melakukan  proses  perhitungan K-Means Clustering.
6)  Kategori obyek wisata .
2.  Tahap desain sistem
Tahap  ini  memberikan  gambaran  tentang apa  yang  akan  dikerjakan  dan  bagaimana bentuk  tampilannya.  Tahap  ini  memenuhi semua  kebutuhan  pengguna  sesuai  dengan hasil  yang  dianalisa  yaitu  rancangan  sistem pemetaan  objek  wisata  umbul  di  Klaten,  dan membantu  mendefinisikan  arsitektur  sistem secara keseluruhan.
3.  Tahap implementasi sistem
Implementasi  sistem  ini  menerapkan perancangan sistem ke dalam sistem berbasis web  dengan  menggunakan  PHP  sebagai bahasa  pemograman  dan  MySQL  sebagai database.
4.  Tahap pengujian sistem
Ada  dua  tahap  pengujian  yaitu  pengujian fungsionalitas dan
validasi. Pengujian fungsionalitas  sistem  dengan blackbox untuk mengetahui bila terjadi kesalahan atau kekurangan  sehingga  sistem  yang  dibuat dapat  diperbaiki  untuk  menghasilkan  sistem sesuai  yang  diharapkan.  Pengujian  validasi dengan cara membandingan sistem yang telah dibangun  dengan K-means dibandingkan dengan aplikasi Microsoft excel untuk mengetahui  tingkat  akurasi  aplikasi  yang dibuat [7].

## IV.   HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Menentukan jenis kriteria Kriteria diperoleh  dari  wawancara  dan masukan  terhadap  pengunjung  wisata.  Ke-6 kriteria  tersebut  antara  lain  tingkat  kebersihan wisata,  ruang  ganti,  kamar  mandi,  penjaja makanan,  akses  jalan  dan  keamanan  wisata. Ke-6  kriteria  tersebut  adalah  hal  yang  paling sering  dipertimbangkan  /  dipertanyakan  saat menentukan  kondisi  untuk  penilaian  terhadap objek wisata umbul.
Setiap  kriteria  akan  diberikan  nilai  1-3, apabila 1 artinya Cukup, apabila 2 artinya Baik dan  apabila  3  artinya  Sangat  Baik.  kriteria tersebut adalah:
1.  Kebersihan.
Kebersihan  tempat  wisata  dinilai  dari banyak
sedikitnya sampah yang
berserakan  yang  dapat  mengganggu kenyamanan wisatawan. 2.  Ruang ganti Ruang ganti yang memadai juga berpengaruh terhadap baik tidaknya fasilitas  tempat  wisata  umbul,  karena tempat  wisata  umbul  adalah  wisata  air yang mana kondisi dan jumlah ruang ganti yang memadai sangat diperlukan.
3.  Kamar mandi Kamar  mandi  merupakan  fasilitas  yang wajib  ada  di  setiap  tempat  wisata, sehingga jumlah
kamar mandi
menentukan kriteria  baik  tidaknya fasilitas tempat wisata umbul.
4.  Penjaja makanan
Penjaja makanan  merupakan  aktifitas jual beli  makanan  yang  terdapat  di  tempat wisata, jumlah penjaja makanan menentukan  kriteria  baik  tidaknya  tempat wisata,  karna  setiap  wisatawan  akan sangat membutuhkan sesuatu untuk dimakan setelah puas bermain air.
5.  Akses jalan
Akses  jalan  dinilai  dari  kelayakan  jalan dan  luas  jalan  yang  akan  dilewati  untuk menuju  lokasi  tempat  wisata,  karena dengan  adanya  akses  jalan  yang  baik, mampu  menampung  jumlah  pengunjung dalam  partai  besar  misalkan  dengan menggunakan bus pariwisata.
6.  Keamanan
Tingkat  keamanan  wisata  dinilai  dari  ada dan  tidaknya  loker  penitipan  barang  yang ada  ditempat  wisata,  karena  dengan adanya  loker  penitipan  barang  maka keamanan  barang  bawaan  akan  lebih terjamin.

## 4.2 Perhitungan K-Means
Metode K-Means  Clustering digunakan untuk  mengelompokan  suatu  data  dengan menentukan cluster yang  nantinya  akan  di gunakan  untuk  sistem  pemetaan  objek  wisata umbul  Klaten.  Ada  18  Data  umbul  yang  akan di  hitung  dengan K-Means sesuai  dengan
kriteria
masing-masing.
Data
umbul ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Umbul No Nama kbrsihan Ruang ganti Kmr mandi Penj makanan Akses jalan Kama nan wisata 1 Umbul Tirtomoyo 1 1 1 1 1.3 1.2 2 Umbul Buto 1 1 1 1 2.3 1.2 3 Umbul Nila 2.3 1.8 2.8 2.6 2.3 1.7 4 Umbul Tirto Mulyono 2.8 2.3 2.8 2.2 2.9 2.1 5 Umbul Tirto Mulyani 2.2 1.3 1.7 2.2 2.6 1.9 6 Umbul Gedaren 2.7 1.1 1.1 2.7 3 1.6 7 Umbul Ingas 2.2 2.1 2.8 3 3 2.1 8 Umbul Lumban 2.7 2.8 2.1 2.8 3 2.2 9 Umbul Sumber Nila 2.4 1.8 1.8 1.4 1.7 1.7 10 Umbul Ponggok 2.8 3 3 3 3 2.8 11 Umbul Tirto Raharjo 2.6 2.6 2.2 2.4 3 2.2 12 Umbul Manten 2.3 1.4 1.9 2.4 2.9 2.3 13 Umbul Sigedang 2.7 1.4 1.6 2.6 1.8 2 14 Umbul Jolotundo 2.4 2.8 2.8 2.6 2.9 2.1 15 Umbul Her Pancuran Sidomulyo 1.7 1 1.1 1.1 1.8 1.2 16 Umbul Besuki 1.4 1 1 1 1.7 1.2 17 Umbul Susuhan 2.7 2.9 3 2.3 3 2.7 18 Umbul Kajen 2.6 1.3 1.3 1.4 1.3 1.2
Pusat cluster ( centroid ) awal yang digunakan  untuk  memulai  proses    clustering dengan  metode K-Means diperoleh  dengan cara  acak  /  random.  Untuk  mengukur  jarak antara  pusat cluster di  gunakan  rumus Euclidean  Distance ,  kemudian  akan  di  dapat nilai  matriks  jarak  yaitu,  C1,  C2,  dan  C3. Rumus Euclidian Distance.
Berikut ini perhitungan untuk menentukan nilai cluster pada  iterasi  pertama  dengan Centroid 1, Centroid 2, Centroid 3 berdasarkan rumus  (1).  Pusat cluster untuk  perhitungan pertama sebagai berikut:
C1 = ( 1, 1, 1, 1, 1.3, 1.2 ) C2 = ( 1.7, 1, 1.1, 1.1, 1.8, 1.2 ) C3 = ( 2.6, 1.3, 1.3, 1.4, 1.3, 1.2 )
Jarak pusat cluster pertama 2 2 2 2 2 2 1 (1 1) (1 1) (1 1) (1 1) (1,3 1,3) (1, 2 1, 2) 0, 000 d             
Jarak pusat cluster kedua
2 2 2 2 2 2 2 (1 1, 7) (1 1) (1 1,1) (1 1,1) (1,3 1,8) (1, 2 1, 2) 0, 872 d             
Jarak pusat cluster ketiga
2 2 2 2 2 2 3 (1 2, 6) (1 1,3) (1 1,3) (1 1, 4) (1,3 1,3) (1, 2 1, 2) 1, 703 d             
Dari  hasil  perhitungan  di  atas  maka dihasilkan  nilai cluster 1  yaitu  0.000 cluster 2 yaitu 0.872 dan cluster ke 3 yaitu 1.703. Hasil perhitungan di atas ditunjukan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Hasil perhitungan iterasi ke 1
NO NAMA Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Jarak Terpendek 1 Umbul Tirtomoyo 0.000 0.872 1.703 0.000 2 Umbul Buto 1.000 0.872 1.975 0.872 3 Umbul Nila 3.063 2.577 2.298 2.298 4 Umbul Tirto Mulyono 3.603 3.003 2.702 2.702 5 Umbul Tirto Mulyani 2.375 1.744 1.772 1.744 6 Umbul Gedaren 2.975 2.274 2.198 2.198 7 Umbul Ingas 3.686 3.195 3.051 3.051 8 Umbul Lumban Tirto 3.804 3.251 2.958 2.958 9 Umb Sbr Nila 1.952 1.404 0.975 0.975 10 Umbul Ponggok 4.549 4.053 3.719 3.719 11 Umbul Tirto Raharjo 3.523 2.951 2.718 2.718 12 Umbul Manten 2.897 2.296 2.287 2.287 13 Umbul Sigedang 2.619 2.074 1.562 1.562 14 Umbul Jolotundo 3.791 3.300 3.058 3.058 15 Umbul Her Pancuran Sidomulyo 0.872 0.000 1.131 0.000 16 Umbul Besuki 0.566 0.346 1.393 0.346 17 Umbul Susuhan 4.163 3.654 3.378 3.378 18 Umbul Kajen 1.703 1.131 0.000 0.000
Setelah mendapatkan hasil dari
perhitungan iterasi pertama  pada  tabel  1. Hitung  kembali  titik  pusat  ( centroid )  pada masing-masing cluster dengan  menggunakan perhitungan  rata-rata  yaitu  total  nilai  dari  data pada cluster n dimensi ke-k dibagi jumlah data dari cluster n dimensi ke-k. Berikut perhitungan untuk menentukan pusat cluster dari tabel 1.
Cluster pertama ada 1 data:
Jumlah nilai aribut1cluster1 1 C1 1 Jumlah data anggota cluster1 1 Jumlah nilai aribut 2 cluster1 1 C1 1 Jumlah data anggota cluster1 1 Jumlah nilai aribut 3 cluster1 1 C1 1 Jumlah data anggota cluster1 1 Jumlah nilai aribut C1           4 cluster1 1 1 Jumlah data anggota cluster1 1 Jumlah nilai aribut 5 cluster1 1, 3
C1 1, 3 Jumlah data anggota cluster1 1 Jumlah nilai aribut 6 cluster1 1, 2 C1 1, 2 Jumlah data anggota cluster1 1        
Cluster ke dua ada 4 data:

## Cluster ke tiga ada 13 data:
Jumlah nilai atribut1cluster 3 33, 2 C3 2, 553 Jumlah data anggota cluster 3 13 Jumlah nilai atribut 2 cluster 3 27, 3 C3 2,1 Jumlah data anggota cluster 3 13 Jumlah nilai atribut 3cluster 3 29, 2 C3 2, 2
Jumlah data anggota cluster 3 13    
 
   46
Jumlah nilai atribut 4 cluster 3 31, 4 C3 2, 415
Jumlah data anggota cluster 3 13
Jumlah nilai atribut 5 cluster 3 33,8 C3 2, 6
Jumlah data anggota cluster 3 13
Jumlah nilai atribut 6 cluster 3 26, 7
C3 2 Jumlah data anggota cluster 3 13    
 
   , 053
Setelah  pusat cluster ( centroid )  ke  2  di tentukan, ulangi perhitungan untuk menentukan  nilai cluster pada  tiap  data  untuk menghasilkan nilai pada Iterasi ke 2. Iterasi ke 2 ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil iterasi ke 2
NO NAMA Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Jarak Terpendek 1 Umbul Tirtomoyo 0.000 1.074 3.098 0.000 2 Umbul Buto 1.000 0.743 2.828 0.743 3 Umbul Nila 3.063 2.320 0.843 0.843 4 Umbul Tirto Mulyono 3.603 2.737 0.739 0.739 5 Umbul Tirto Mulyani 2.375 1.408 1.065 1.065 6 Umbul Gedaren 2.975 2.007 1.668 1.668 7 Umbul Ingas 3.686 2.854 0.967 0.967 8 Umbul Lumban Tirto 3.804 2.953 0.928 0.928 9 Umbul Sumber Nila 1.952 1.356 1.510 1.356 10 Umbul Ponggok 4.549 3.754 1.580 1.580 11 Umbul Tirto Raharjo 3.523 2.650 0.660 0.660 12 Umbul Manten 2.897 1.942 0.908 0.908 13 Umbul Sigedang 2.619 1.907 1.267 1.267 14 Umbul Jolotundo 3.791 3.001 0.973 0.973 15 Umbul Her Pancuran Sidomulyo 0.872 0.450 2.520 0.450 16 Umbul Besuki 0.566 0.610 2.763 0.566 17 Umbul Susuhan 4.163 3.369 1.349 1.349 18 Umbul Kajen 1.703 1.337 2.233 1.337
Proses iterasi akan terus berulang hingga posisi data sudah tidak mengalami perubahan. Hasil  pengelompokkan iterasi dibandingkan dengan hasil sebelumnya dan pada perhitungan ini berhenti pada iterasi 8.
Hasil iterasi ke 8 ditunjukan pada Tabel 4.

## Tabel 4. Hasil iterasi ke-8
NO NAMA Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Jarak Terpendek 1 Umbul Tirtomoyo 0.550 2.257 3.722 0.550 2 Umbul Buto 0.594 2.065 3.417 0.594 3 Umbul Nila 2.801 1.406 1.122 1.122 4 Umbul Tirto Mulyono 3.259 1.742 0.561 0.561 5 Umbul Tirto Mulyani 1.988 0.522 1.733 0.522 6 Umbul Gedaren 2.552 1.154 2.243 1.154 7 Umbul Ingas 3.380 1.900 0.719 0.719 8 Umbul Lumban Tirto 3.475 1.895 0.694 0.694 9 Umbul Sumber Nila 1.704 1.011 2.128 1.011 10 Umbul Ponggok 4.265 2.683 0.920 0.920 11 Umbul Tirto Raharjo 3.176 1.662 0.550 0.550 12 Umbul Manten 2.518 0.979 1.426 0.979 13 Umbul Sigedang 2.375 0.709 1.933 0.709 14 Umbul Jolotundo 3.495 2.082 0.357 0.357 15 Umbul Her Pancuran Sidomulyo 0.439 1.589 3.190 0.439 16 Umbul Besuki 0.150 1.870 3.413 0.150 17 Umbul Susuhan 3.862 2.427 0.756 0.756 18 Umbul Kajen 1.512 1.336 2.920 1.336
Hasil yang peroleh pada perhitungan berhenti pada Iterasi  ke 8. dengan pusat cluster C1 : ( 1.275,  1,  1.025,  1.025,  1.775,  1.2),  C2  :  ( 2.483, 1.383, 1.566, 2.116, 2.216, 1.783 ) dan C3  :  (  2.562,  2.537,  2.687,  2.612,  2.877, 2.237)
Kesimpulan yang dapat diambil dari perhitungan pada tabel Iterasi ke 8 Cluster ke 1  memiliki  nilai  titik  pusat cluster centroid (1.275,  1,  1.025,  1.025,  1.775,  1.2)  Ada  4 umbul  dengan  kriteria  Cukup, Cluster ke  2 memiliki  nilai  titik  pusat cluster centroid (2.483, 1.383, 1.566, 2.116, 2.216, 1.783) Ada 6  umbul  dengan  kriteria  Baik, Cluster ke  3 memiliki  nilai  titik  pusat cluster centroid
(2.562, 2.537, 2.687, 2.612, 2.877, 2.237) Ada 8 umbul dengan kriteria Sangat Baik.

## 4.2  Implementasi
Implementasi  berisi  paparan  gambar  asli dari  sistem  yang  dikerjakan  oleh  penyusun dengan masalah menentukan dan memetakan objek  wisata  umbul  Klaten  sesuai  dengan kategori,  dan  aplikasi  ini  nantinya  akan digunakan  untuk  masyarakat  dan  wisatawan. Hasil  dari    implementasi  program  yang  telah
dibangun  dapat  terlihat  seperti  pada  tampilan pada gambar berikut.
Halaman  ini  menampilkan  data  pengguna (admin) multi  user .  Tampilan  halaman  data pengguna ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Halaman data admin
Halaman manajemen umbul menampilkan dua menu yaitu Tambah Umbul dan Hitung K- means ,  serta  menampilkan  peta  umbul  dan Daftar  Umbul.Halaman  manajemen  umbul ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Halaman menejemen umbul
Halaman ini menampilkan hitungan iterasi dan pusat clusternya . Sistem ini berhenti pada hitungan  iterasi  ke  8.  Tampilan  halaman hitungan K-Means ditunjukkan  pada  Gambar 3.
Gambar 3. Halaman hitung K-means
Halaman ini menampilkan data hasil akhir hitungan K-means  clustering pada  sistem pemetaan objek wisata umbul Klaten. Tampilan  halaman  hasil  akhir  di  tunjukkan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Halaman hasil akhir

## 4.3  Hasil Uji Sistem
Sistem  pemetaan  objek  wisata  umbul  ini telah diuji secara fungsional dan perbandingan sistem  hitung  dengan  aplikasi Microsoft  exel dari  pengujian  di  dapatkan  hasil  bahwa  fungsi sistem  sesuai  dengan  fungsinya  dan  hasil perbandingan  dari  aplikasi Microsoft  excel sama  dengan  sistem  yang  telah  dibuat. Penjelasan  dari  fungsional  sistem  ditunjukkan pada Tabel 5.

## Tabel 5. Uji fungsional
No Komponen yang diuji Skenario Uji Hasil yang diharapkan Hasil Penguji
1 Login Admin/User  Masukan username dan password dengan benar
 Masukan username dan password kosong
 Masukan username dengan benar dan password kosong.
 Masukan username dan password dengan salah
 Tampil halaman utama beranda
 Muncul pesan Muncul pesan “please fill out this field” pada kolom.  Muncul pesan “please fill out this field” pada kolom password.  Muncul pesan “infalid credential”  Hasil Sesuai  Hasil
Sesuai
 Hasil Sesuai  Hasil
Sesuai 2 Input
Tambah Umbul
 Masuk menu tambah umbul
 Masukan data daftar umbul dengan lengkap dan simpan.  Masukan data
daftar umbul dengan hanya mengisi nama dan alamat lalu simpan.  Masukan data daftar umbul dengan hanya
mengisi kolom latitude dan longitude lalu simpan.  Tampil halaman proses tambah daftar umbul  Muncul
pesan “berhasil menambahka n umbul baru”  Muncul pesan “berhasil menambahka n umbul baru”  Muncul
pesan “please fill out this field”
pada kolom
nama umbul
 Hasil Sesuai
 Hasil Sesuai  Hasil Sesuai  Hasil
Sesuai
3
Edit Daftar Umbul  Pilih menu “ubah” pada daftar umbul  Ubah daftar umbul dengan benar dan  Tampil halaman proses edit daftar umbul  Muncul pesan “1  Hasil Sesuai  Hasil Sesuai
No Komponen yang diuji Skenario Uji Hasil yang diharapkan Hasil Penguji simpan umbul berhasil diubah”
4 Hapus Daftar Umbul  Pilih menu “hapus” pada daftar umbul  Tampil halaman manajemen umbul dan umbul berhasil dihapus.  Hasil Sesuai 5
Input Data Survei Umbul
 Pilih daftar umbul dan pilih menu “tambah penilaian”  Masukan nama dan penilaian dengan benar lalu simpan
 Kosongkan nama dan beri penilaian dengan benar lalu simpan  Masukan nama dengan benar dan kosongkan penilaian,
simpan.
 Tampil halaman tambah penilaian data survey.  Muncul pesan “penilaian umbul berhasil di input”  “the nama wisatawan field is required”  “the penilaian field is required”  Hasil Sesuai  Hasil Sesuai  Hasil Sesuai  Hasil
Sesuai
6 Hitung K-Means  Pilih Normal data  Pilih Iterasi  Pilih Hasil Akhir  Tampil halaman proses normal data  Tampilan proses Iterasi sampai selesai  Tampilan hasil akhir  Hasil Sesuai  Hasil Sesuai  Hasil
Sesuai 7 Input Data Admin /Pengguna  Pilih manajemen pengguna  Pilih menu “tambah”  Masukan data admin / pengguna dengan benar lalu simpan.  Masukan data admin / pengguna dengan mengosongkan kolom atau tidak lengkap, simpan  Muncul halaman admin/pengg una  Tampil halaman tambah pengguna untuk mengisi kolom.  Muncul pesan “Berhasil menambahka n pengguna baru”  Muncul pesan “please fill out this field” pada kolom yang belum di isi.  Hasil Sesuai  Hasil Sesuai  Hasil Sesuai  Hasil
Sesuai 8 Edit Data Admin /Pengguna
 Masuk data admin/ pengguna
 Ubah data admin/ pengguna lalu simpan
 Muncul halaman admin/pengg una  Muncul pesan “berhasil mengubah admin/ pengguna”  Hasil Sesuai  Hasil Sesuai
9 Hapus Data Admin / Pengguna
 Pilih data admin/ pengguna yang akan dihapus
 Muncul pesan “berhasil menghapus admin/ pengguna” dan kembali ke halaman pengguna.  Hasil Sesuai
Berdasarkan  uji fungsional    pada  Tabel  5 menunjukan  sistem  yang  telah  dibuat  bebas dari kesalahan dan secara fungsional menggeluarkan  hasil  yang  sesuai  yang diharapkan,  dibuktikan  dengan  pengujian blackbox .

## V.  PENUTUP
5.1  Kesimpulan Berdasarkan hasil analisis
dan pengolahan data yang ada maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Telah  terbangunnya  Sistem  Pemetaan
Objek Wisata Umbul Klaten guna membantu  masyarakat  dan  wisatawan mendapatkan informasi tentang kelayakan objek  wisata  umbul  dan  mengetahui kategori setiap objek wisata umbul apakah tergolong dalam kategori Cukup, Baik atau Sangat  Baik.  Terdapat  4  umbul  yang termasuk  dalam  kategori  Cukup  yaitu umbul Tirtomoyo,  umbul  Buto,  umbul Pancuran,  dan  umbul  Besuki.  Kategori Baik meliputi umbul Tirto Mulyani, Gedaren, Sumber Nila, Manten, Sigedang, dan  Kajen.  Kategori  Sangat  Baik  meliputi umbul Nila, Tirto Mulyono, Ingas, Lumban Tirto,  Ponggok,  Tirto  Raharjo,  Jolotundo, dan Susuhan.
2. Pada  uji  fungsionalitas  sistem  dengan metode blackbox, Sistem Pemetaan Objek
Wisata Umbul
Klaten bebas dari kesalahan  sintaks  dan  secara  fungsional mengeluarkan  hasil  yang  sesuai  dengan apa yang di harapkan.

## 5.2  Saran
1.  Sistem  Pemetaan  Objek  Wisata  Umbul perlu segera direalisasikan secara langsung  agar  bisa  dimanfaatkan  oleh calon  wisatawan.  Selain  itu  agar  dapat diketahui dimana letak kekurangan aplikasi  ini  yang  belum  sesuai  dengan pencatatan di lapangan guna pengembangan sistem selanjutnya.
2.  Penginputan data survei disarankan selalu rutin  dilakukan  pembaharuan  maksimal  1 tahun  sekali  agar  data  yang  dihasilkan selalu up to date .
3.  Pengembangan  sistem  kedepan,  dapat dilakukan  penambahan  penilaian  atribut agar  mendapatkan  data  yang  lebih lengkap seperti harga tiket masuk, tempat parkir,  fasilitas  sewa  alat  renang,  dan tingkat kepuasan pengunjung.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]
H. Kamber, " Data Mining Concepts and Techniques ." Canada: Morgan Kaufmann, 2011.
[2] Hartatik,  “Pengelompokan  Mahasiswa
Berdasarkan  Nilai  Ujian  Nasional  Dan Ipk  Menggunakan  Metode  K- Means,”
Pros.  Semin.  Nas.  Inform. ,  pp.  35 –40,
2014. [3] F.  Nasari  and  S.  Darma,  Penerapan  K- Means Clustering Pada Data
Penerimaan  Mahasiswa  Baru  (Studi Kasus :  Universitas  Potensi  Utama), Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi dan Multimedia, pp. 6 –8, 2015.
[4]
F.  A.  Syam,  “Implementasi  Metode Klastering K-Means Untuk Mengelompokan Hasil Evaluasi Mahasiswa,” Ilmu  Komput.  dan  Bisnis , vol.  8,  no.  Sunjana  2010,  pp.  1841 – 1846, 2017.
[5]
P.  Eko, Data  Mining  -  Konsep  dan Aplikasi Menggunakan MATLAB. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2012. [6] N.  Rohmawati,  S.  Defiyanti,  and  M.
Jajuli, “Implementasi Algoritma K-Means
Dalam Pengklasteran
Mahasiswa Pelamar  Beasiswa,” J.  Ilm.  Teknol.  Inf.
Terap. , vol. I, no. 2, pp. 62 –68, 2015.
[7] R.S  Pressman, Rekayasa  Perangkat Lunak  (Pendekatan  Praktisi)  Edisi  7 Buku  1 .  Yogyakarta:  Penerbit  Andi,
2012.