ANALISIS KLASTER MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DATA CAGAR BUDAYA KOTA CIREBON UNTUK MENGOPTIMALKAN PENGELOLAAN PARIWISATA

Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kluster menggunakan algoritma K-Means pada data cagar budaya di Kota Cirebon agar pengelolaan pariwisata bisa lebih optimal dan lebih baik. Dalam penelitian ini, data cagar budaya di Kota Cirebon akan dikumpulkan dan dianalisis menggunkan algoritma  K-Means. Algoritma ini akan mengelompokan data cagar budaya ke dalam beberapa kelompok berdasarkan kesamaan karakteristiknya seperti demografis, lokasi, kondisi, kepemilikan, Sejarah, asitektur, dan keunikan. Dengan adanya pengelompokan ini, pengelolaan pariwisata bisa dengan  mudah mengidentifikasi potensi wisata yang dimiliki oleh setiap kelompok cagar budaya. Hal ini dapat meningkatkan pemahaman wisatawan tentang kekayaan budaya yang di miliki Kota Cirebon dan meningkatkan kunjungan wisata. Hasil analisis klaster menggunakan algoritma K-Means akan memebrikan informasi penting tentang pola-pola yang terdapat dalam data cagar budaya di Kota Cirebon seperti demografis, lokasi, kondisi, peninggalan sejarah, bangunan bersejarah, atau tradisi budaya. Dengan mengetahui pola-pola ini, pengelola pariwisata bisa mengoptimalkan pengelolaan pariwisata dengan mengembangkan strategi yang sesuai untuk setiap kelompok cagar budaya. Dengan analisis klaster menggunakan algoritma K-Means pada data cagar budaya di Kota Cirebon, diharapkan pengelolaan pariwisata bisa meningkatkan potensi wisata yang dimiliki oleh kota tersebut. Hal ini akan berdambak positif pada pertumbuhan ekonomi lokal dan meningkatkan kunjungan wisatawan ke Kota Cirebon. Metode yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu menggunakan metode KDD (Knowledge Discovery in Databases). Tujuan utama metode KDD adalah mengubah data mentah menjadi pengetahuan yang dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan atau memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang suatu domain, hasil dari analisis dengan menggunakan metode KDD yaitu dari 133 data cagar budaya di kelompokkan menjadi 5 klaster yang terdiri dari klaster_0 terdapat 20 items dengan pengelmpokkan sesuai situs, klaster_1 terdapat 27 items dengan pengelompokan sesuai kecamatan, klaster_2 terdapat 15 items dengan pengelompokkan  sesuai perlindungan, klaster_3 terdapat  37 items dengan pengelompokkan sesuai keterangan, dan klaster_4 terdapat 34 items dengan pengelompokkan sesuai kepemilikan.