## APLIKASI SISTEM REKOMENDASI PAKET WISATA DI SULAWESI SELATAN BERBASIS WEBSITE
Devysikaelo Ira Rantelili, Fidi Wincoko Putro, Yohanes Setiawan Teknologi Informasi, Telkom University Surabaya Jalan Ketintang no. 156, Surabaya, Jawa Timur, Indonesia devysikaelo@student.telkomuniversity.ac.id

## ABSTRAK
Sulawesi Selatan, Indonesia, kaya akan keindahan alam dan budaya, menarik perhatian wisatawan domestik dan  mancanegara.  Meskipun  pariwisata  dan  teknologi  di  wilayah  ini  terus  berkembang,  terdapat  kekurangan layanan informasi menyeluruh bagi wisatawan, dan paket wisata standar sering kali tidak memenuhi preferensi yang beragam. Untuk mengatasi hal ini, dikembangkanlah sistem rekomendasi paket wisata berbasis web untuk Sulawesi Selatan. Sistem ini menggunakan metode K-means Clustering untuk kategorisasi paket dan Travelling Salesman Problem (TSP ). Dibangun dengan PHP, HTML, CSS, dan Javascript dengan kerangka kerja Codeigniter 4 dan basis data  MYSQL,  situs  web ini  mudah diakses tanpa perlu instalasi. Data  yang  terkumpul  mengalami pemrosesan, termasuk perubahan nama, penanganan nilai yang hilang, dan normalisasi menggunakan scikit-learn . Integrasi algoritma K-means clustering dan TSP meningkatkan pengalaman pengguna dengan menyediakan paket wisata yang terorganisir, relevan, dan memastikan perencanaan perjalanan yang efisien. Umpan balik positif dari pengguna  Sulawesi  Selatan,  dengan  skor  evaluasi  " Excellent "  sebesar  89,17,  menunjukkan  bahwa  aplikasi  ini efektif memenuhi kebutuhan pengguna, memberikan pengalaman memuaskan dalam mengeksplorasi opsi wisata di  wilayah  tersebut.  Pada  akhirnya,  solusi  berbasis  web  ini  terbukti  efektif  dalam  membantu  perencanaan perjalanan para wisatawan di Sulawesi Selatan.
Kata kunci :  web rekomendasi paket wisata, sulawesi selatan

## 1. PENDAHULUAN
Pariwisata  merupakan  kontributor  signifikan bagi ekonomi nasional, dengan sektor pariwisata yang berkembang  baik  mampu  menarik  wisatawan  baik domestik maupun internasional, yang secara langsung memengaruhi ekonomi [1]. Indonesia, yang dianugerahi  dengan  sumber  daya  alam  dan  manusia yang  beragam,  memiliki  potensi  pengembangan pariwisata.  Sulawesi  Selatan,  salah  satu  provinsi Indonesia,  memiliki  potensi  pariwisata  yang  kaya, menawarkan berbagai atraksi seperti Pulau Samalona di  Selat  Makassar,  Taman  Laut  Taka  Bonerate  di Kepulauan  Selayar,  Taman  Nasional  Bantimurung  di Kabupaten  Maros,  Ke'te  Kesu  di  Kabupaten  Toraja, Pulau  Bulupoloe  di  Kabupaten  Luwu  Timur,  Malino Highlands  di  Kabupaten  Gowa,  dan  Pantai  Tanjung Bira di Kabupaten Bulukumba [2].
Meskipun perkembangan pariwisata di Sulawesi Selatan berlangsung cepat, terutama dengan kemajuan teknologi  seperti  internet  yang  berfungsi  sebagai sumber  informasi  utama,  wisatawan  menghadapi tantangan dalam mendapatkan informasi relevan untuk pengambilan keputusan. Situasi saat ini mengharuskan wisatawan  mencari  informasi  dari  berbagai  sumber, membuat  proses  tersebut  memakan  waktu  dan membingungkan.  Masalah  lain  adalah  kurangnya layanan informasi yang memadai untuk memilih paket wisata  yang  sesuai  dengan  minat  dan  preferensi mereka.
Untuk mengatasi tantangan ini, Sistem Rekomendasi Paket Wisata Berbasis Web di Sulawesi Selatan diperkenalkan sebagai solusi yang efisien dan efektif.  Aplikasi  ini  bertujuan  untuk  memberikan
rekomendasi  yang  disesuaikan  untuk  paket  wisata, mempertimbangkan  minat  dan  preferensi  wisatawan, sambil  juga  membantu  pemandu  wisata  dalam menawarkan paket yang sesuai.
Untuk  mengelompokkan  paket  wisata,  sistem menggunakan  metode K-means  Clustering karena efisiensinya dalam mengkategorikan paket berdasarkan kriteria tertentu, bahkan dengan data yang luas. Algoritma K-means Clustering mengelompokkan paket  wisata  berdasarkan  karakteristik  seperti  lokasi, jenis pariwisata (alam, sejarah, budaya), fasilitas yang disediakan,  dan  harga.  Selain  itu, Silhouette menyesuaikan  jumlah  klaster  secara fleksibel berdasarkan karakteristik data [3].
Setelah  mengelompokkan  paket  wisata,  sistem menggunakan Travelling  Salesman  Problem (TSP) untuk menentukan urutan perjalanan yang optimal dan efisien.  TSP  membantu  menemukan  rute  terpendek yang melibatkan kunjungan ke berbagai tujuan wisata dalam  satu  paket,  memaksimalkan  waktu  dan pengalaman  wisatawan. Leaflet  Routing  Machine membantu  dalam  metode  TSP,  mengoptimalkan urutan perjalanan dengan efisien dan efektif. Ini secara komprehensif menjelajahi ruang solusi, memilih solusi terbaik, dan memperkenalkan variasi untuk meningkatkan kualitas solusi, sehingga meningkatkan efisiensi, pengalaman, dan kepuasan sambil mengurangi  biaya  dan  waktu  perjalanan  yang  tidak perlu.
Keputusan  untuk  mengimplementasikan  sistem rekomendasi  sebagai  situs  web  didasarkan  pada aksesibilitas  dan  kenyamanan  pengguna.  Dengan menggunakan situs web, wisatawan dapat mengakses
informasi  tentang  paket  wisata,  melihat  rekomendasi yang  disesuaikan,  dan  membandingkan  harga  serta fasilitas. Framework CodeIgniter  4  dipilih  untuk pengembangan  aplikasi  karena  sifatnya  yang  ringan, cepat,  dan  mudah  diimplementasikan.  Struktur  kode yang  jelas  dan  dokumentasi  yang  komprehensif memungkinkan  pengembang  memahami,  mengelola, dan  memperluas  fitur  aplikasi  dengan  efisien. Pemilihan pendekatan ini bertujuan untuk memberikan pengalaman  wisatawan  yang  lebih  baik,  mendukung promosi  pariwisata  regional,  dan  meningkatkan partisipasi  wisatawan  dalam  menjelajahi  destinasi menarik Sulawesi Selatan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. System Usability Scale (SUS)
Penelitian ini fokus pada pengembangan aplikasi rekomendasi paket wisata di Sulawesi Selatan dengan menggunakan  skala System Usability Scale (SUS) untuk evaluasi kegunaan sistem. Skala SUS terbentuk dari  50  pernyataan  yang  dinilai  oleh  responden terhadap  dua  sistem  perangkat  lunak  ekstrem  dalam kegunaannya.  Skala  SUS  yang  terbentuk  memiliki validitas  tinggi  dalam  mengukur  berbagai  aspek kegunaan  sistem,  seperti  kebutuhan  dukungan, pelatihan, dan kompleksitas [4].

## 2.2. Waterfall
Metodologi desain terstruktur berbasis pengembangan  air  terjun  menetapkan  persyaratan sebelum pemrograman, mengurangi risiko perubahan. Sementara  itu,  pengembangan  paralel  membagi proyek  menjadi  sub  proyek  untuk  percepatan pengiriman,  namun  menantang  dalam  integrasi. Pemilihan  metodologi  harus  mempertimbangkan kompleksitas, lingkungan bisnis, dan sumber daya [5].

## 2.3. K-Means Clustering
K-Means
Clustering
adalah
metode
pengelompokan data yang bertujuan untuk mengelompokkan objek-objek berdasarkan kemiripan atribut-atribut  yang  dimiliki.  Dalam  konteks  aplikasi sistem rekomendasi paket wisata , K-Means Clustering digunakan  untuk  mengelompokkan  paket  wisata berdasarkan  kesamaan  karakteristik,  seperti  lokasi wisata,  jenis  wisata,  fasilitas  yang  disediakan,  dan harga. Algoritma K-Means Clustering dapat membantu  dalam  menyajikan  paket  wisata  yang memiliki kesamaan karakteristik kepada pengguna [6].

## 2.4. Silhouette
Indeks Silhouette digunakan untuk mengevaluasi ketepatan  penempatan  titik  data  dalam clustering . Dengan  mempertimbangkan  kedekatan  antar-titik  di dalam klaster dan jarak ke klaster lainnya, nilai Indeks Silhouette berkisar  dari  -1  hingga  1.  Nilai  positif menunjukkan  kesesuaian  yang  baik  dengan  klaster, sementara nilai negatif menandakan potensi penempatan yang salah. Penerapan metode ini penting dalam  evaluasi clustering pada  sistem  rekomendasi
paket  wisata  untuk  menilai  sejauh  mana  hasil clustering sesuai dengan pola yang diharapkan [7].

## 2.5. Travelling Salesman Problem (TSP)
Travelling  Salesman  Problem  (TSP)  adalah permasalahan optimisasi yang mencari jalur terpendek yang mengunjungi sejumlah kota (tempat wisata) dan kembali ke kota awal. Dalam konteks aplikasi ini, TSP digunakan untuk menentukan urutan optimal kunjungan ke berbagai tempat wisata dalam satu paket. Algoritma  TSP  membantu  dalam  merencanakan  rute perjalanan  yang  efisien,  memaksimalkan  waktu  dan pengalaman  wisatawan  dalam  menjelajahi  destinasi yang ditawarkan [8][9].
2.6. Leaflet Routing Machine
Leaflet  Routing  Machine merupakan library JavaScript yang memungkinkan perencanaan rute dan navigasi pada peta interaktif menggunakan Leaflet.js. Dalam  konteks  TSP  pada  sistem  rekomendasi  paket wisata ,  Leaflet  Routing  Machine dapat  digunakan untuk  menghitung  rute  perjalanan  terpendek  yang melibatkan  kunjungan  ke  berbagai  lokasi  wisata  di Sulawesi  Selatan.  Integrasi  dengan  peta  interaktif memudahkan  visualisasi  rute  dan  penentuan  urutan kunjungan [10].

## 2.7. Website
Website adalah perangkat lunak yang menampilkan  dokumen  di  web  dan  dapat  diakses melalui perangkat lunak terhubung ke internet. Dalam konteks  aplikasi  sistem  rekomendasi  paket  wisata, website dipilih  sebagai  platform  untuk  memberikan akses  mudah  dan  kenyamanan  pengguna  dalam menggunakan  aplikasi.  Keputusan  menggunakan framework CodeIgniter 4 sebagai dasar pengembangan  aplikasi  diambil  karena  keandalan, kecepatan, dan kemudahan implementasinya [11].

## 2.8. CodeIgniter 4
CodeIgniter  adalah framework open-source berbasis  PHP  yang  dirancang  untuk  memudahkan pengembangan  aplikasi  web.  Terkenal  karena eksekusi yang cepat, framework ini mengadopsi model MVC,  memisahkan  logika  bisnis,  tampilan,  dan pengaturan  interaksi.  Dengan  menyediakan  fitur  siap pakai,  CodeIgniter  4  membantu  mempercepat  proses pengembangan aplikasi web dan mendukung fleksibilitas serta skalabilitas [12].

## 2.9. MySQL
MySQL adalah sistem manajemen database SQL yang  digunakan  secara  luas  di  seluruh  dunia.  Dalam aplikasi  sistem  rekomendasi  paket  wisata,  MySQL digunakan  untuk  menyimpan  dan  mengelola  data terkait  paket  wisata,  preferensi  pengguna,  dan informasi  lainnya.  MySQL  memberikan  keamanan, skalabilitas,  dan  ketersediaan  data  yang  diperlukan dalam pengembangan aplikasi ini [13].

## 2.10. XAMPP
XAMPP  adalah  paket  perangkat  lunak  yang menyediakan lingkungan pengembangan web lengkap dengan  Apache,  MySQL,  PHP,  dan  Perl.  Dalam konteks  pengembangan  aplikasi  sistem  rekomendasi paket wisata, XAMPP digunakan sebagai server lokal untuk menguji dan mengembangkan aplikasi sebelum diluncurkan  secara online .  XAMPP  mempermudah pengembangan  dan  pengujian  aplikasi  dengan menyediakan  semua  komponen  yang  diperlukan dalam satu paket [14].

## 3. METODE PENELITIAN 3.1. Pengumpulan Data
Dalam  pengembangan  aplikasi  pembuatan aplikasi  sistem  rekomendasi  paket  wisata  ini diperlukan  data  pendukung.  Data  dapat  diperoleh lewat beberapa sumber seperti buku, jurnal, penelitian maupun  informasi  lain  yang  dapat  diakses  lewat internet.  Berikut  beberapa  cara  pengumpulan  data secara daring terkait pariwisata di Sulawesi Selatan:
a. Memanfaatkan  ulasan  dan  penilaian  dari pengguna  yang  telah  mengunjungi  destinasi pariwisata di Sulawesi Selatan. Dapat dilakukan melalui  fitur  ulasan  di  aplikasi  atau  situs  web pariwisata, dan juga mengakses platform media sosial seperti Instagram, Twitter, atau Facebook, di mana pengguna berbagi pengalaman mereka. Analisis ulasan dan rating ini dapat memberikan wawasan  tentang  popularitas  dan  preferensi pengguna  terkait  tempat  wisata  di  Sulawesi Selatan.
b. Melakukan  analisis  data  dari  situs  web  dan aplikasi  pariwisata  yang  telah  dikembangkan sebelumnya.  Data  pengguna,  seperti  riwayat pencarian,  preferensi  yang  ditandai,  dan pemesanan  yang  dilakukan,  dapat  memberikan wawasan  tentang  preferensi  dan  kebutuhan pengguna.

## 3.2. Metode Pengembangan
Dalam  pengembangan  aplikasi  pembuatan aplikasi  sistem  rekomendasi  paket  wisata  ini diperlukan data pendukung. Informasi dapat diperoleh melalui  berbagai  sumber,  termasuk  buku,  jurnal,  dan penelitian.

## Gambar 1. Metode waterfall
Metodologi  pengembangan  sistem  pertama adalah desain terstruktur, yang menjadi dominan pada
tahun 1980-an menggantikan pendekatan sebelumnya yang  adhoc  dan  tidak  teratur.  Desain  terstruktur mengadopsi pendekatan formal langkah demi langkah dalam  Siklus  Hidup  Pengembangan  Sistem  (SDLC) yang  bergerak  secara  logis  dari  satu  fase  ke  fase berikutnya.  Salah  satu  metodologi  desain  terstruktur yang umum adalah pengembangan air terjun, di mana para  analis  dan  pengguna  berlanjut  secara  berurutan dari  satu  fase  ke  fase  berikutnya.  Metodologi  ini disebut pengembangan air terjun karena bergerak maju dari  fase  ke  fase  seperti  aliran  air  terjun.  Pendekatan desain  terstruktur  memperkenalkan  penggunaan teknik  pemodelan  atau  diagram  formal  untuk menggambarkan  proses  bisnis  dan  data  yang mendukungnya.  Keuntungan  dari  pendekatan  ini adalah mengidentifikasi persyaratan sistem sejak awal dan meminimalkan perubahan persyaratan saat proyek berlangsung.  Namun,  kelemahannya  adalah  bahwa desain harus ditentukan sepenuhnya sebelum pemrograman  dimulai  dan  ada  risiko  perubahan lingkungan bisnis yang memerlukan perubahan ulang.

## 3.3. Analisis Kebutuhan
Analisis Kebutuhan ini merangkum apa saja yang dibutuhkan  dalam  membangun  aplikasi  berdasarkan kebutuhan  masukan,  kebutuhan  proses,  kebutuhan keluaran,  kebutuhan  perangkat  keras  dan  kebutuhan perangkat lunak.
a. Analisis Kebutuhan Perangkat Keras
1) Prosesor Intel Core i7,
2) Memori RAM 8GB
3) Hardisk 300 GB sebagai media penyimpanan.
b. Analisis  Kebutuhan  Perangkat  Lunak  Sistem operasi komputer: Windows 10
1) Database : MySQL
2) Web Server: Apache (XAMPP).
3) Web  Browser:  Opera/Mozilla  Firefox/UC Browser/ Chrome .
4) Software Development  Web:  Visual  Studio Code.

## 3.4. Perancangan dan Pemodelan Aplikasi
Sistem  yang  dibangun  pada  penelitian  ini ditunjukkan  untuk  mengatasi  masalah  pada  analisis permasalahan yang terjadi di Sulawesi Selatan, maka dirancang  sebuah  Aplikasi  Sistem  Rekomendasi Pemilihan Paket Wisata di Sulawesi Selatan Berbasis Website .
Gambar 2 arsitektur diagram ini, ketika pengguna melakukan  permintaan  ( request )  terhadap  aplikasi website melalui  server  lokal,  permintaan  tersebut pertama  kali  diteruskan  ke  web  server.  Web  server kemudian  memproses  permintaan  tersebut  dan berinteraksi  dengan database untuk  mengambil  atau menyimpan  data  yang  diperlukan.  Setelah  itu,  hasil dari proses di database dikirim kembali ke web server, dan  web  server  merespons  kembali  ke  server  lokal pengguna.  Pada  tahap  ini,  aplikasi  yang  berjalan  di server  lokal  pengguna  dapat  melakukan  pemrosesan tambahan  jika  diperlukan,  sebelum  merespons  akhir kepada  pengguna.  Proses  ini  menciptakan  alur  data yang menghubungkan  pengguna, web  server, database , dan aplikasi, membentuk suatu sistem yang berbasis  pada  permintaan  dan  tanggapan  untuk menyajikan  informasi  atau  layanan  yang  diinginkan oleh pengguna melalui aplikasi website .

## 3.5. Flowchart Aplikasi
Gambar 3. Flowchart keseluruhan sistem
Pada  Gambar  3,  dijelaskan  secara  detail  alur sistem  pembuatan  perjalanan.  Proses  dimulai  dengan pengguna  memasukkan  nama  kota  tujuan  dan mengklik  "Cari".  Sistem  menggunakan  algoritma K- Means  Clustering  dengan metode Silhouette untuk mengecek  paket  wisata  yang  tersedia.  Setelah pengelompokan  selesai,  pengguna  memilih  paket sesuai  preferensi.  Sistem  menampilkan  destinasi  dari paket  yang  dipilih  dengan  rute  dari  algoritma Travelling  Salesman  Problem ,  dibantu  oleh Leaflet Routing Machine untuk integrasi dengan peta. Dalam evaluasi  pengelompokan,  digunakan  metode  Indeks
Silhouette , dan Leaflet Routing Machine memungkinkan  perhitungan  rute  terpendek  di  peta, meningkatkan  pengalaman  merencanakan  perjalanan secara optimal.

## 3.6. Pengujian
Pada  tahap  penelitian  ini,  pengujian  fungsional aplikasi  akan  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa semua  fitur  berfungsi  dengan  baik  dan  untuk memverifikasi  keterhubungan  antara  komponen aplikasi,  seperti  antarmuka  pengguna  dan  basis  data. Selain  itu,  evaluasi  akan  dilakukan  dengan  membuat kuesioner  menggunakan System Usability Scale (SUS).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  ini  akan  diuraikan  bagaimana  proses interaksi antara tujuan pengembangan Aplikasi Sistem Rekomendasi  Paket  Wisata  di  Sulawesi  Selatan menggunakan  Metode K-Means Clustering dengan rencana  yang  telah  disusun  untuk  sistem  informasi. Hasil  analisis  data clustering turut  berperan  dalam pengembangan  sistem  informasi  yang  diharapkan. Dengan  menunjukkan  hasil  analisis  ini  dalam pembuatan website dengan memvisualisasikan tampilan  dari  hasil  analisis clustering yang  telah dipersiapkan sebelumnya.

## 4.1. Pemrosesan Data
Gambar 4. Data awal
Pada  gambar  4  menampilkan  data  awal  yang diimpor dari file Excel menggunakan pustaka pandas dalam  bahasa  pemrograman  Python.  Setiap  baris mewakili  entri  data,  dan  kolom-kolomnya  mencakup berbagai variabel.
Gambar 5. Hasil data rename
Pada gambar 5 menunjukkan data setelah proses pengubahan  nama  kolom  atau rename dilakukan. Tujuan  dari  proses  ini  adalah  untuk  meningkatkan kejelasan  dan  deskriptivitas  nama  kolom.  Sebagai contoh,  beberapa  kolom  seperti  "Harga  (Masuk)" diubah menjadi "Harga", "Longi" menjadi " Longitude ",  "Latt"  menjadi  " Latitude ",  "Ulasan (GMaps)"  menjadi  "Ulasan",  dan  "Jarak  dari  pusat kota"  menjadi  "Jarak".  Perubahan  ini  dimaksudkan untuk memberikan nama kolom yang lebih informatif,
memudahkan  pemahaman  dataset,  dan  mendukung analisis yang lebih baik.
Gambar 6. Pengubahan tipe data
Selanjutnya,  pada  gambar  6  proses  pengubahan tipe  data  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  nilai- nilai  dalam  kolom  'Harga'  diinterpretasikan  sebagai tipe  data  angka  pecahan  ( float ).  Ini  memudahkan pelaksanaan  operasi  matematis  atau  analisis  statistik pada  kolom  'Harga'.  Pergeseran  tipe  data  ini  dapat meningkatkan  akurasi  perhitungan  dan  analisis  yang melibatkan  variabel  'Harga',  membantu  pemahaman lebih baik terhadap karakteristik numerik dari variabel tersebut..
Gambar 7. Hasil data missing value
Langkah terakhir melibatkan pemeriksaan setiap kolom  dalam  dataset  untuk  mengidentifikasi  nilai kosong  atau missing  values .  Hasil  dari  tahap  ini, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7, menunjukkan  bahwa  tidak  ada  nilai  kosong  yang terdeteksi dalam tiap kolom dataset.

## 4.2. Seleksi Variabel
Gambar 8. Hasil seleksi variabel
Gambar 8 menunjukkan data hasil proses seleksi variabel  dari  dataset  data,  menghasilkan  subset  baru yang terdiri dari kolom-kolom dataset dari indeks ke- 2  hingga  ke-7.  Subset  ini  dibuat  tanpa  menggunakan penulisan  kode  secara  langsung  dan  sengaja  memuat variabel-variabel yang dianggap penting atau relevan, seperti  "Harga",  " Longitude ",  " Latitude ",  "Ulasan", dan  "Jarak".  Pemilihan  kolom-kolom  ini  bertujuan untuk  memfokuskan  analisis  atau  pemrosesan  data pada  informasi  yang  dianggap  krusial,  memudahkan interpretasi data, serta mendukung pencapaian tujuan analisis yang lebih spesifik.
4.3. Proses Normalisasi
Data dengan
StandarScaler
Gambar 9. Hasil normalisasi data
Pada  gambar  9  adalah  proses  normalisasi  data merupakan langkah penting dalam analisis data untuk memastikan  keseragaman  dan  konsistensi  variabel. Dalam konteks ini, StandarScaler dari pustaka scikit- learn digunakan untuk mengubah data ke dalam skala yang terstandarisasi.
Hasil  normalisasi  direpresentasikan  dalam DataFrame baru yang disebut 'SS'. DataFrame 'SS' ini berisi  data  yang  telah  dinormalisasi  sesuai  dengan standar  yang  diharapkan,  di  mana  setiap  variabel memiliki  rata-rata  nol  dan  variansinya  satu. Normalisasi  semacam  ini  adalah  langkah  pra-proses yang  penting  dalam  analisis  data,  memastikan kontribusi yang seimbang dan adil dari setiap variabel dalam proses analisis, tanpa adanya dominasi variabel tertentu akibat perbedaan skala yang besar. Proses ini menyiapkan  data  dengan  cara  yang  optimal  untuk analisis lanjutan.

## 4.4. Optimasi  Parameter  k  dengan  Silhouette
Score
Gambar 10. Hasil skor silhoutte
Pada  gambar  10  hasil  analisis  menggunakan metode Silhouette Score menunjukkan  bahwa  nilai terbaik  untuk  parameter  k  adalah  k=9,  dengan  Skor Silhouette mencapai  0.3178.  Angka  ini  menandakan bahwa  pengelompokan  data  menjadi  9  klaster memberikan  tingkat  kesesuaian  yang  baik,  dengan pemisahan yang jelas antara objek di dalam dan di luar cluster .  Penentuan  nilai  k  yang  tepat  dalam  analisis clustering menjadi kunci, dan hasil Silhouette Score ini pada  k=9  memberikan  dasar  yang  kuat  untuk pembentukan  klaster  yang  bermakna  secara  statistik. Hasil ini menjadi panduan penting dalam pengambilan keputusan  terkait  segmentasi  atau  pengelompokan data yang optimal sesuai dengan tujuan analisis yang dilakukan.
4.5. Implementasi Website Hasil analisis data clustering telah diintegrasikan ke  dalam  pengembangan website Aplikasi  Sistem Rekomendasi  Paket  Wisata  di  Sulawesi  Selatan.  Sub bab ini menyoroti proses integrasi hasil clustering dari metode K-Means  Clustering ke  dalam  tampilan halaman website dengan  penekanan  pada  presentasi visual yang informatif. Implementasi teknik visualisasi  yang  tepat  dilakukan  untuk  memastikan penyajian yang mudah dimengerti dan bermanfaat bagi pengguna  aplikasi.  Diskusi  dalam  sub  bab  ini mencerminkan  bagaimana  hasil  analisis clustering diintegrasikan  secara  praktis  ke  dalam  platform website yang  dikembangkan,  dengan  fokus  pada kemampuan  visualisasi  hasil clustering dalam meningkatkan  interaksi  pengguna.  Pendekatan  ini menekankan bagaimana informasi dari hasil clustering disajikan secara efisien melalui tata letak, grafik, atau elemen  visual  lainnya  dalam  halaman website , menggarisbawahi pentingnya integrasi hasil penelitian ke  dalam  platform online untuk  memperkaya pengalaman pengguna dan meningkatkan pemahaman terhadap  rekomendasi  paket  wisata  di  Sulawesi Selatan.

## 4.5.1. Implementasi Halaman Beranda (Home)
Gambar 11. Hasil skor silhoutte
Pada gambar 11 adalah proses normalisasi data merupakan langkah penting dalam analisis data untuk memastikan  keseragaman  dan  konsistensi  variabel. Dalam konteks ini, StandarScaler dari pustaka scikit- learn digunakan untuk mengubah data ke dalam skala yang terstandarisasi.

## 4.5.2. Implementasi Halaman Paket Wisata
Gambar 12. Implementasi halaman beranda ( Home )
Pada  gambar  12  merupakan  halaman view paket pada website menampilkan berbagai opsi paket wisata yang direkomendasikan oleh sistem, dikelompokkan  dalam  klaster  tertentu.  Setiap  paket ditampilkan  dalam  bentuk  kartu  dengan  gambar representatif  dari  destinasi  wisata,  memudahkan pengunjung untuk  memahami isi paket secara visual. Daftar  kota  yang  tersedia  sebelum  memilih  paket meliputi  Bantaeng,  Barru,  Bone,  Gowa,  Jeneponto, Kepulauan Selayar, Luwu Timur, Luwu Utara, Maros, Pangkep,  Pinrang,  Sinjai,  Toraja,  Makassar,  Palopo, dan  Bulukumba.  Setelah  memilih  paket  wisata, pengunjung  diarahkan  ke  halaman  detail  paket  yang memberikan  informasi  lebih  lanjut.  Proses  ini memberikan  kemudahan  bagi  wisatawan  dalam menjelajahi pilihan paket wisata yang direkomendasikan  oleh  sistem  dan  melanjutkan  ke langkah selanjutnya  setelah  menemukan paket sesuai dengan preferensi mereka.

## 4.5.3. Implementasi Halaman View Destinasi
Gambar 13. Implementasi halaman paket wisata
Pada  gambar  13,  terlihat  tampilan  destinasi pada website dengan  berbagai  destinasi  perjalanan terkait paket wisata yang dipilih oleh pengguna. Setiap destinasi  ditampilkan  dalam  bentuk  kartu  dengan gambar  representatif,  dan  setelah  memilih  paket wisata, pengguna dapat  menjelajahi destinasi  melalui peta  di  halaman  tersebut.  Peta  membantu  pengguna memvisualisasikan  lokasi  destinasi  wisata  terkait dengan  paket,  sementara  setiap  kartu  destinasi memberikan  gambaran  singkat.  Dengan  tampilan informatif  ini,  pengguna  dapat  mengeksplorasi destinasi yang menarik minat mereka dan merencanakan perjalanan dengan lebih baik, didukung oleh fitur peta untuk memahami lokasi dan distribusi destinasi wisata dalam paket tersebut.

## 4.6. Optimasi  Parameter  k  dengan  Silhouette Score
Hasil  pengujian  menggunakan  metode  SUS (System  Usability  Scale)  dengan  skala  penilaian  1 hingga  5  yang  terdiri  dari  10  pertanyaan  yang memungkinkan  evaluasi  terhadap  kegunaan  sistem. Setiap pertanyaan dinilai dengan skala dari 1 hingga 5, di  mana  1  mewakili  ketidaksetujuan  total  dan  5 mewakili  setuju  sepenuhnya.  Hasil  pengujian  ini memberikan  gambaran  tentang  tingkat  kepuasan  dan kegunaan  aplikasi  dalam  konteks  pengalaman pengguna.
Tabel 1.  Hasil pengujian No Pertanyaan Hasil 1 Saya rasa saya ingin sering menggunakan sistem ini 2 Menurut saya sistemnya terlalu rumit 3 Menurut saya sistemnya mudah digunakan
4 Saya rasa saya memerlukan dukungan tenaga teknis untuk dapat menggunakan sistem ini 5 Saya menemukan berbagai fungsi dalam sistem ini berintegrasi dengan lancar 6 Saya rasa ada terlalu banyak ketidaksesuaian dalam sistem ini 7 Saya membayangkan kebanyakan orang akan belajar menggunakan sistem ini dengan sangat cepat 8 Saya merasa Saya merasa tidak ada hambatan dalam menggunakan sistem ini 9 Saya merasa yakin menggunakan
platform ini. 10 Saya perlu mempelajari banyak hal sebelum dapat mulai menggunakan
sistem ini
Pada tabel 1 mencantumkan nilai rata-rata dari 10 pertanyaan pengujian System Usability Scale (SUS), di mana pengguna diminta menilai sejauh mana mereka setuju dengan pernyataan terkait pengalaman menggunakan  aplikasi  sistem  rekomendasi  paket wisata  di  Sulawesi  Selatan.  Nilai  rata-rata  ini mencerminkan  pandangan  keseluruhan  pengguna terhadap  aspek usability dan  kepuasan  dalam menggunakan  aplikasi.  Analisis  hasil  pengujian  SUS memberikan  wawasan  mendalam  terkait  kinerja aplikasi,  area  perbaikan  yang  diperlukan,  dan  aspek yang telah memberikan pengalaman positif. Informasi ini  menjadi  dasar  penting  untuk  perbaikan  dan pengembangan lebih lanjut, dengan tujuan meningkatkan  kualitas  serta  kenyamanan  pengguna dalam menggunakan aplikasi.
Gambar 14. Grafik total setiap pertanyaan hasil
responden 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑎𝑛𝑦𝑎𝑎𝑛 𝑥 2,5 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛𝑑𝑒𝑛 (1) 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙  = 1874 𝑥 2,5 51 (2) 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙  =  89,17 (3)
Hasil pengujian aplikasi melibatkan 51 responden dari Sulawesi Selatan menunjukkan bahwa aplikasi sistem rekomendasi paket wisata memperoleh skor  rata-rata  SUS  sebesar  89,17.  Skor  ini menggambarkan  tingkat  kepuasan  dan  kegunaan sistem  dari  perspektif  pengguna  di  wilayah  tersebut. Dengan  skor  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa aplikasi  mendapat  penilaian  baik,  mencerminkan persepsi  positif  pengguna  terhadap  kemudahan penggunaan,  manfaat,  dan  kepuasan  secara  umum, dengan  kategorisasi  interpretasi  " Excellent ".  Skor tinggi ini menjadi dasar untuk mempertahankan aspek positif  aplikasi  sambil  terus  meningkatkan  fitur-fitur guna  memastikan  pengalaman  pengguna  yang  lebih baik di masa mendatang.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  pengujian  aplikasi  ini  telah  berhasil menggabungkan  algoritma K-means  clustering  dan Travelling  Salesman  Problem (TSP)  dalam  aplikasi sistem  rekomendasi  paket  wisata  untuk  Sulawesi Selatan. Integrasi kedua algoritma ini secara signifikan meningkatkan pengalaman pengguna dengan
menyediakan paket perjalanan yang lebih terorganisir, relevan,  dan  efisien  untuk  perencanaan  perjalanan. Sebagai  hasilnya,  aplikasi  ini  menawarkan  solusi efektif  untuk  membantu  para  pelancong  dalam merencanakan  perjalanan  di  provinsi  Sulawesi Selatan.  Disesuaikan  dengan  kebutuhan  pengguna  di wilayah  ini,  aplikasi  ini  mendapat  tanggapan  positif, menunjukkan  kepuasan  pengguna.  Dengan  skor evaluasi  mencapai  89,17,  sistem  rekomendasi  paket wisata  berbasis  web  ini  mendapatkan rating " Excellent ," menjamin pengalaman  yang  memuaskan dan efektif bagi pengguna yang menjelajahi opsi paket wisata di daerah tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Y. D. Hadiyat, “Disrupsi Digital dan Pariwisata di  Toraja  Digital  Disruption  and  Tourism  in Toraja,” Pros. Semin. Nas. Komun. dan Inform. #3 Tahun , vol. 2019, pp. 168–178, 2019.
[2]  S.  Larita,  A.  Halik,  and  K.  Tajibu,  “Instagram Sebagai Media Promosi Dinas Kebudayaan Dan Kepariwisataan Sulawesi Selatan,” J. Washiyah , vol. 1, no. 1, pp. 54–68, 2020.
[3]  Hani  Zulfia  Zahro’  and  F.  Santi  Wahyuni, “Optimasi Rute Pengantaran
Paket
Menggunakan Metode Genetic Algorithm (Ga),” Ind. Inov.  J. Tek. Ind. , vol. 10, no. 1, pp. 41–44, 2020, doi: 10.36040/industri.v10i1.2527.
[4]  J. Brooke, “SUS: A ‘Quick and Dirty’ Usability Scale,” Usability  Eval.  Ind. ,  no.  July,  pp.  207– 212, 2020, doi: 10.1201/9781498710411-35.
[5]  R. Eldridge, Introduction to systems analysis and design , vol. 31, no. 1. 1989. doi: 10.1016/0950- 5849(89)90057-8.
[6]  M.  E.  Pratama,  “Penerapan  Metode  Clustering untuk  Pengelompokan  Potensi  Wisata  di Kabupaten  Sumedang,” J.  Ilm.  Komput.  dan Inform. , no. 112, 2019.
[7]  M.  Shutaywi  and  N.  N.  Kachouie,  “Silhouette analysis  for  performance  evaluation  in  machine
learning  with  applications  to  clustering,” Entropy ,  vol.  23,  no.  6,  pp.  1–17,  2021,  doi: 10.3390/e23060759.
[8]  L. G. A. Candrawati and I. G. A. G. A. Kadyanan, “Optimasi  Traveling  Salesman  Problem  (TSP) Untuk  Rute  Paket  Wisata  Di  Bali  dengan Algoritma  Genetika,” J.  Ilm.  Komput. ,  vol.  10, no. 1, pp. 27–32, 2017.
[9]  Y. Zhang, L. Jiao, Z. Yu, Z. Lin, and M. Gan, “A Tourism  Route-Planning  Approach  Based  on Comprehensive  Attractiveness,” IEEE  Access , vol. 8, pp. 39536–39547, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2967060.
[10]  S.  Fuest  and  M.  Sester,  “A  framework  for automatically  visualizing  and  recommending efficient routes,” Proc. ICA , vol. 2, no. July, pp. 1–8, 2019, doi: 10.5194/ica-proc-2-34-2019.
[11]  M.  Ridwan,  T.  H.  Sinaga,  and  M.  Elsera, “Penerapan  Framework  Codeigniter  Dalam Perancangan Aplikasi Manajemen Iuran Perumahan Griya Mandiri,” Djtechno J. Teknol. Inf. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  49–58,  2022,  doi: 10.46576/djtechno.v3i1.2196.
[12]  R.  R.  Putra,  U.  L.  Siti  Khadijah,  and  C.  U. Rakhman,  “Pemanfaatan  Teknologi  Informasi dan Komunikasi dalam Penerapan Konsep Smart Tourism di Kabupaten Pangandaran,” J. Master Pariwisata ,  no.  July,  p.  257,  2020,  doi: 10.24843/jumpa.2020.v07.i01.p12.
[13]  Nirsal,  Rusmala,  and  Syafriadi,  “Desain  Dan Implementasi  Sistem  Pembelajaran  Berbasis  E- Learning  Pada  Sekolah  Menengah  Pertama Negeri  1  Pakue  Tengah,” J.  Ilm.  d’Computare , vol.  10,  pp.  30–37,  2020,  [Online].  Available: http://www.elsevier.com/locate/scp
[14]  Tumini and M. Fitria, “Penerapan Metode Scrum Pada E-Learning Stmik Cikarang Menggunakan Php Dan Mysql,” J. Inform. Simantik , vol. 6, no.
1, pp. 12–16, 2021.