JTERA - Jurnal Teknologi Rekayasa, Vol. 3, No. 2, Desember 2018, Hal. 185-190 p-ISSN 2548-737X

## Segmentasi Kunjungan Wisatawan Domestik di Banyuwangi dari Aspek Travel Behavior dengan Metode Klastering
Ananta Kusuma, Ainurrofiq
Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas 17 Agustus 1945 Banyuwangi Jl. Adi Sucipto No. 26 Banyuwangi, Indonesia ananta@untag-banyuwangi.ac.id

## Abstrak
Wisatawan  yang  berkunjung  di  Banyuwangi  mempunyai  berbagai  perbedaan  karakteristik,  kebutuhan,  keinginan dan tujuan dalam berlibur. Semakin bertambahnya mobilitas penduduk sebagai wisatawan di daerah Banyuwangi, maka perhitungan  dan  analisis  segmentasi  yang  akurat  berdasarkan  data  kuantitatif  sangat  diperlukan.  Tujuan  penelitian  ini untuk  mengetahui  informasi  profil  wisatawan  yang  berkunjung  ke  daerah  Banyuwangi  dan  dapat  digunakan  sebagai dasar  perencanaan  kebijakan  pemasaran  pada  lokasi  wisata  yang  tepat  sasaran.  Jumlah  data  yang  ada  besar  dan bervariasi, maka digunakan suatu teknik segmentasi kuantitatif yaitu klastering k-means berdasarkan variabel  perilaku wisatawan  ( travel  behaviour ).  Teknik  pengambilan  sampel yang  digunakan  adalah  pengambilan  sampel  secara sembarang  ( accidental  sampling ) dengan  sampel  responden  sebanyak  90  orang  yang  diambil  dari  3  lokasi  wisata  di Banyuwangi,  yaitu  Waduk  Sidodadi  Glenmore,  Marina  Boom,  dan  Bangsring  Underwater.  Dari  klastering  k-means terbentuk 5 segmen wisatawan yang berkunjung di Banyuwangi.
. Kata kunci: K-means, klastering, segmentasi, pariwisata

## Abstract
Tourists  who  visit  Banyuwangi  have  various  differences  in  characteristics,  needs,  desires  and  destinations  on vacation.  The  increasing  population  mobility  as  tourists  in  the  Banyuwangi  area,  then  accurate  segmentation calculations and analysis based on quantitative data is needed. This paper aims to find out information on the profile of tourists  visiting  the  Banyuwangi  area  and  can  be  used  as  a  basis  for  marketing  policy  planning  on  targeted  tourism locations. The amount of data is large and varied, so a quantitative segmentation technique is used, clustering k-means, based on travel behavior variables. . The sampling technique used was arbitrary sampling (accidental sampling) with a sample of 90 respondents taken from 3 tourist locations in Banyuwangi, namely Sidodadi Glenmore Reservoir, Marina Boom, and Bangsring Underwater. From k-means clustering, there were 5 tourist segments who visit Banyuwangi.
Keywords: K-means, clustering, segmentation, tourism

## I. P ENDAHULUAN
Kabupaten Banyuwangi mempunyai karakteristik  wilayah  yang  beragam,  yaitu  berupa daerah  pegunungan,  dataran  rendah  dan  juga  garis pantai  sepanjang  175,8  Km  [1].  Keberagaman tersebut menjadikan Banyuwangi kaya akan potensi pariwisata.  Semakin  gencarnya pembangunan  dan promosi  pariwisata  yang  dilakukan  Pemerintah Kabupaten menjadikan Banyuwangi tumbuh menjadi  daerah  tujuan  wisata  utama  di  kawasan Jawa  Timur  maupun  nasional.  Data  tahun  2016, tercatat ada beberapa daerah-daerah tujuan wisata di
Banyuwangi yang paling sering dikunjungi wisatawan  Banyuwangi.  Empat  daerah  tujuan wisata  dengan  pengunjung  paling  banyak  yaitu Waduk Sidodadi Glenmore dengan jumlah mencapai 1,2 juta pengunjung, Bangsring Underwater  dengan  jumlah  450  ribu  pengunjung, Marina  Pantai  Boom  dengan  jumlah  440  ribu pengunjung,  dan  Pulau  Merah  dengan  256  ribu pengunjung [2].
Berdasarkan  data  di  atas  maka  perlu  usaha pengelolaan  yang  lebih  intensif  terhadap  sektor pariwisata  di  Kabupaten  Banyuwangi.  Dengan banyaknya  jumlah  pengunjung  wisata,  otomatis
akan berdampak pada kesejahteraan warga-warga di sekitar  lokasi  pariwisata  [3].  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. Dengan  semakin  bertambahnya  wisatawan  di Banyuwangi,  perhitungan-perhitungan  yang  akurat berdasarkan  data  kuantitatif,  sangat  diperlukan untuk  mengetahui  kecenderungan-kecenderungan yang akan terjadi, seperti jumlah hotel dan restoran yang  harus  tersedia,  besarnya  investasi  yang  perlu ditanamkan  serta  jumlah  kesempatan  kerja  baru yang dapat diserap.
Penelitian  segmentasi  wisatawan  mulai  banyak dilakukan  dan  dikembangkan  untuk  menjawab kebutuhan  akan  pengetahuan  tentang  keadaan- keadaan  seperti  yang  telah  diuraikan  sebelumnya. Beberapa peneliti menjelaskan bahwa pengembangan  pariwisata  di  daerah,  salah satunya ditentukan  oleh  perbedaan  keinginan  masing- masing  wisatawan atau  bisa  disebut sebagai travel- behavior [4][5].  Pengetahuan  yang  didapatkan  dari wisatawan akan membantu mereka untuk menyediakan  fasilitas  yang  menarik,  merancang promosi  yang  efektif,  serta  segmen  pasar    yang cocok  [6][7].  Dengan  mengetahui  segmentasi wisatawan  atau  pengunjung  derah  tersebut,  maka analisis  lebih  lanjut  dapat  dilakukan  untuk memberikan  rekomendasi  bagi  para  pengembang pariwisata maupun pemerintah Kabupaten Banyuwangi.  Dengan  jumlah  data  wisatawan  yang begitu  banyak  dan  bervariasi,  maka  diperlukan suatu  metode  segmentasi  kuantitatif  yang  tepat sasaran  untuk  mengolah  data  tersebut,  sehingga didapatkan  informasi  yang  berguna  yaitu  dengan menggunakan  algoritma  klastering.  Dalam  teknik klastering ini kita berusaha untuk mengelompokkan objek yang  sifatnya  mirip  (jaraknya  dekat)  dalam satu  klaster dan membuat jarak antar  klaster sejauh mungkin  [8].  Hal  ini  menyebabkan  objek dalam satu klaster sangat mirip satu sama lain dan berbeda dengan obyek dalam klaster-klaster yang lain.
Berdasarkan  paparan  di  atas,  penulis  tertarik untuk  melakukan  penelitian  yang  belum  pernah dilakukan  di  wilayah  Banyuwangi  mengenai segmentasi wisatawan yang berkunjung di Banyuwangi.  Karakteristik  yang  menonjol  pada tiap-tiap  klaster  yang  terbentuk  juga  disajikan dengan  menggunakan  perhitungan  klastering  k- means.  Dengan  mengetahui  segmentasi  wisatawan atau  pengunjung  berdasarkan travel  behavior di wilayah  Banyuwangi,  maka  analisis  lebih  lanjut dapat  dilakukan  untuk  memberikan  rekomendasi
bagi para pengembang pariwisata maupun pemerintah Kabupaten Banyuwangi.

## II. M ETODE
Penelitian  ini  dilakukan  di  sejumlah  lokasi wisata  di  Banyuwangi  yaitu  Waduk  Sidodadi Glenmore, Marina Boom, dan Bangsring Underwater.
Teknik pengumpulan data menggunakan  kuesioner  yang  disebar  kepada wisatawan domestik yang berkunjung di tiga tempat wisata  tersebut.  Dalam  penelitian  ini  teknik pengambilan  sampelnya menggunakan  teknik accidental sampling , yaitu cara memperoleh sampel berdasarkan  siapa  saja  wisatawan  yang  kebetulan ditemui  pada  saat  melakukan  penelitian,  yang diambil  dari  daerah  penelitian,  dari  luar  kecamatan daerah  penelitian,  dan  dari  luar  kabupaten  daerah penelitian  [9].  Jumlah  sampel  wisatawan  dalam penelitian  ini  ditetapkan  sebanyak  90  responden baik  responden  laki-laki  maupun  perempuan  tanpa membedakan asal wisatawan.
Variabel travel  behavior dalam  penelitian  ini meliputi  lama  waktu  kunjungan,  tempat  tinggal (tipe  akomodasi),  lokasi  tempat  akomodasi,  lama tinggal  di  tiap  tempat  akomodasi,  pertimbangan memilih  akomodasi,  daya  tarik  wisata  yang  paling diminati,  lokasi  daya  tarik  wisata  yang  terfavorit, kegiatan  utama  selama  di  Banyuwangi,    yang memutuskan  daya  tarik  wisata,    pertimbangan memilih  daya  tarik  wisata,  jumlah  anggota rombongan    jumlah  anggota  ke  daya  tarik  wisata, pengaturan  operator  transportasi  lokal,  moda transportasi  lokal,  pertimbangan  pemilihan  moda transportasi lokal, dan tanggapan terhadap pelayanan  moda  transportasi  [10].  Alur  penelitian ini dapat dilihat seperti pada Gambar 1.
Input data Pengumpulan data (kuesioner) Segmentasi dengan metode K-means Clustering Analisis Segmentasi
Kesimpulan
Pengolahan data yang dilakukan bertujuan untuk mendapatkan  segmentasi  pengunjung  wisata  di
Banyuwangi  berdasarkan  aspek travel  behavior menggunakan metode klastering K-means.
Klastering  data  dengan  metode  K-means  ini  secara umum  dilakukan  dengan  algoritma  dasar  sebagai berikut [11].
1. Menentukan jumlah klaster k.
2. Inisialisasi k pusat klaster.
3. Menempatkan  objek  ke  klaster  terdekat  dengan jarak euclidean .
4. Menghitung kembali pusat klaster.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  penelitian  ini,  metode  klastering yang digunakan  adalah  K-means  klastering.  Tujuan  dari klastering  K-means  adalah  memisahkan  data menjadi  sejumlah  „k‟  klaster  tertentu.  Konsep klaster  ini  berdasarkan  tingkat  kemiripan  data berdasarkan  jarak euclidean .  Hasil  dari  klastering K-means  ini  adalah  tiap-tiap  responden  memiliki label data sesuai dengan segemen yang dibentuk.
Dari  hasil  kuesioner,  didapatkan  data  tingkat keinginan  wisatawan  untuk  tiap-tiap  variabel  dari 90  responden.  Data  kuantitatif  yang  diperoleh kemudian  dimasukan  dan  selanjutnya  dilanjutkan dengan  tahap  pengklasteran.  Data  dibagi  menjadi beberapa klaster dengan 3 skenario jumlah segmen, yaitu  3  segmen,  4  segmen,  dan  5  segmen.  Setelah itu  dilakukan  perhitungan  performansi  klaster dengan  menghitung  nilai Sum  Square  of  Error (SSE)-nya.  Pada  algoritma  K-means,  aspek  yang terpenting  adalah  jumlah  kelas  yang  ditentukan, pusat klaster, dan jumlah iterasi. Hasil klastering K- means ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil klastering Klastering Anggota 3 klaster Klaster  1 24 Klaster  2 31 Klaster  3 35 4 klaster Klaster  1 32 Klaster 2 27 Klaster 3 15 Klaster  4 16 5 klaster Klaster 1 26 Klaster  2 21 Klaster  3 9 Klaster  4 12 Klaster  5 22 Tabel 2. Hasil uji SSE Nilai k SSE 3 248,2 4 239,5 5 235,5
Untuk  menetukan  nilai  „k‟  yang  paling  baik, maka  dihitung  nilai  SSE  atau  jumlah  galat kuadratnya  dengan  cara  menjumlahakan  nilai minimum jarak euclidean masing-masing responden. Hasil uji SSE disajikan dalam Tabel 2.
Dari  data  hasil  uji  SSE  di  atas,  nilai  SSE  yang paling kecil adalah pada jumlah k = 5.  Berdasarkan nilai  „k‟  di  atas,  maka  akan  diuji  karakteristik  dari masing-masing  klaster.  Karakteristik  dari  suatu klaster itu bisa dilihat dari variabel mana saja yang menonjol pada masing-masing klaster. Dari hasil uji klastering k-means 5  segmen  berdasarkan  variabel yang dominan, didapatkan hasil seperti Tabel 3.
Tabel 3. Aspek travel behavior wisatawan 5 segmen Variabel Tingkat Keinginan Wisatawan Segmen 1 2 3 4 5 Suasana yang tenang 4,31 4,24  3,67  3,67  3,72 Ada makanan tradisional/ khas 3,54 4,14  3,44  3,83  3,77 Kebebasan dan fleksibilitas dalam beraktivitas 3,69 4,14  4,56  3,92  3,95 Ada kegiatan outdoor (olahraga, outbond , dsb.) 3,54 4,05  4,11  3,58  3,45 Harga yang murah 3,42 3,95  4,67  3,92  4,27 Kualitas lingkungan dan alam tempat wisata 4,08 4,57  4,67  3,67  4,91 Keindahan pemandangan tempat wisata 4,19 4,86  4,89  4,17  4,73 Relaksasi 3,85 4,67  4,56  3,42  3,95 Tempat wisata yang sepi 4,23 4,48  4,89  2,83  3,95 Mengunjungi monumen, rumah adat, bangunan bersejarah, dan sebagainya 3,81 4,19  3,89  3,17 3,5 Hubungan dengan penduduk setempat/ lokal 3,58 4,67  2,56 3,5 3,5 Atraksi kebudayaan/ kesenian 3,96  4,38 3 3,42  3,77 Aktifitas kehidupan pedesaan 3,62  4,48  3,33  3,17  3,23 Menghabiskan waktu bersama keluarga 4,46  4,95  4,89  3,83  4,63 Kesempatan untuk anak-anak bermain 3,73  4,86 5 3,58  4,23 Jarak perjalanan yang dekat 3,65  3,76  2,67  2,67  3,55
Klaster 1 29% Klaster 2 23% Klaster 3 10% Klaster 4 13% Klaster 5 25%
Berdasarkan  variabel  yang  menonjol  tiap-tiap segmen  yang  diberi  tanda  pada  tabel,  dapat dirangkum  karakteristik  tiap  segmen  berdasarkan aspek travel behavior pada Tabel 4.

## Tabel 4. Karakteristik tiap klaster berdasarkan aspek travel behavior
Klaster Karakteristik klaster 1 Suasana yang tenang 2
 Ada makanan tradisional/ khas
 Relaksasi
 Mengunjungi monumen, rumah adat, bangunan bersejarah dan konstruksi sejenisnya
 Hubungan dengan penduduk setempat/ lokal
 Atraksi kebudayaan/ kesenian
 Aktifitas kehidupan pedesaan
 Menghabiskan waktu bersama keluarga
 Kesempatan untuk anak-anak bermain
 Jarak perjalanan yang dekat
3  Kebebasan dan fleksibilitas dalam beraktivitas
 Ada kegiatan outdoor (olahraga, outbond,...)
 Harga yang murah
 Keindahan pemandangan tempat wisata
 Tempat wisata yang sepi
4 Tidak ada variabel yang menonjol

## 5 Kualitas lingkungan dan alam tempat wisata
Berdasarkan  Tabel  3,  kelompok  pertama  adalah kumpulan  wisatawan  yang  menyukai  suasana  yang tenang. Kelompok kedua adalah kumpulan wisatawan  yang menyukai  interaksi  dengan lingkungan  setempat  baik  kesenian,  penduduk, maupun  kulinernya.  Kelompok  ketiga  adalah wisatwan yang menyukai kebebasan beraktiftas dan kegiatan outdoor .  Kelompok  wisatawan  keempat adalah  pengunjung  umum  yang  tidak  memiliki preferensi  dominan.  Kelompok  kelima  adalah wisatwan  yang  mementingkan  kualitas  alam  dan tempat  wisatanya,  baik  dari  kebersihan  dan kelestarian alamnya. Jumlah masing-masing responden  untuk  tiap-tiap  kelompok    disajikan dalam grafik pada Gambar 2.
Gambar 2. Proporsi jumlah responden tiap klaster berdasarkan aspek travel behavior

## IV. K ESIMPULAN
Dari  90  responden  wisatawan  yang  berkunjung di  tiga  tempat  wisata  di  wilayah  Banyuwangi  yaitu Waduk  Sidodai  Glenmore,  Pantai  bangsring Wongsorejo, dan Marina Boom, dapat dikelompokkan  menjadi  5  segmen  wisatawan. Kelompok  pertama  dengan  presentase  29%    adalah wisatawan  yang  menyukai  suasana  yang  tenang. Kelompok  kedua  dengan  presentase  23%  adalah wisatwan yang menyukai interaksi dengan lingkungan  setempat  baik  kesenian,  penduduk, maupun  kulinernya.  Kelompok  ketiga  dengan presentase  10%  adalah  wisatwan  yang  menyukia kebebasan  beraktiftas  dan  kegiatan outdoor. Kelompok  wisatawan  keempat  dengan  presentase 13% adalah pengunjung umum yang tidak memiliki preferensi  dominan.  Kelompok  ke  lima  dengan presentase 25% adalah wisatwan yang mementingkan kualitas alam dan tempat wisatanya, baik dari kebersihan dan kelestarian alamnya.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Artikel  ini  dihasilkan  dari  penelitian  yang dibiayai  oleh  Kemenristekdikti  dalam  skema  hibah Penelitian  Dosen  Pemula  pendanaan  tahun  2018 dengan nomor kontrak 080/PPPM/Lit/II/2018.

## REFERENSI
[1] H.  Fikri,  ”Inovasi  Pemerintahan  Kabupaten Banyuwangi  Melalui  City  Branding  “The  Sunrise Of  Java”  Sebagai  Strategi  Pemasaran  Pariwisata,” Jurnal Aristo , vol. 05, Juni 2017.
[2] (2017)  Hebat!  Wisatawan  di  Banyuwangi  Tembus 3,9 Juta [Online]. https://www.jpnn.com.
[3] Ginting,  ”Analisis  Segmentasi  Pasar  Wisatawan Mancanegara Yang Berkunjung ke Bali Dari Aspek Sosio-Ekonomi, Demografi, Psikografi dan Perilaku,” Jurnal IPTA , vol. 3 No. 2, 2015.
[4] F.  Wiseza,  ”Faktor-Faktor  Yang  Mendukung Pengembangan Obyek Wisata Bukit Khayangan Di Kota  Sungai  Penuh  Provinsi  Jambi,” Nur  El-Islam, vol. 4 no. 1, April 2017.
[5] R.  Dwiputra,  ”Preferensi  Wisatawan  Terhadap Sarana  Wisata  Di  Kawasan  Wisata  Alam  Erupsi Merapi,” Jurnal  Perencanaan  Wilayah  dan  Kota , vol. 24 no. 1, pp. 35-48, April 2013.
[6] Yusendra, “Pengukuran Sikap Wisatawan Domestik Terhadap  Destinasi-Destinasi  Wisata  Indonesia Dengan  Menggunakan  Ideal  Point  Model,” Jurnal Manajemen Magister , vol 02 no. 01, Januari 2016.
[7] T. F. Srihadi, H. Dadang, A. W. Soehadi,  ”Segmentation  Of  The  Tourism  Market For  Jakarta:  Classification  Of  Foreign  Visitors' Lifestyle Typologies,” Tourism Management Perspectives , vol. 19, pp. 32-39, Juli 2016.
[8] Y.  Astriningtyas,  ”Aplikasi  Data  Mining  Untuk
Menampilkan Informasi Tingkat Kelulusan
Mahasiswa,” Jurnal  Informatika ,  vol.  8  no.  1, Januari 2014.
[9] M.  I.  Ihsan,  A.  Sulistyani,  ”Segmentasi  Wisatawan Taman  Agrowisata  Tenayan  Raya  Kota  Pekanbaru Provinsi  Riau,” JOM  FISIP, vol.  5,  Edisi  I,  April- Juni 2018.
[10] Kalebos,  “Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi Kepuasan Wisatawan Yang Berkunjung Ke Daerah Wisata  Kepulauan,” Jurnal  Riset  Bisnis  dan Manajemen: Edisi Khusus Pemasaran & Keuangan , vol. 4 no. 3, pp. 489-502, 2016.
[11] Savitri,  ”Segmentasi  Pelanggan  Menggunakan Metode  K-means  Klastering  Berdasarkan  Model RFM  Pada  Klinik  Kecantikan  (Studi  Kasus  :  Belle Crown Malang),” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer ,  vol.  2  no.  9,  pp. 2957-2966, September 2018.