Penerapan Algoritma K-Means dan K-Medoid Untuk Mengelompokan Tingkat Kunjungan Wisatawan Asing Berdasarkan Jalue Masuk ke Indonesia

merupakan salah satu indikator penting untuk melihat perkembangan pariwisata. Ketertarikan wisatawan asing ke Indonesia dapat meningkatkan devisa negara dan meningkatkan perekonomian masyarakat di daerah wisata. Kurangnya informasi serta pengelompokan menyangkut ketertarikan dan tingkat kunjungan data wisatawan asing berdasarkan jalur masuk ke Indonesia mengakibatkan adanya kesulitan bagi pemerintah dalam melakukan kebijakan dan perencanaan strategi pemasaran, peningkatan infrastruktur serta fasilitas pariwisata untuk menarik minat para wisatawan asing, sehingga menjadi tidak tepat sasaran, menyebabkan wisata-wisata di Indonesia yang kurang dikenal jarang dikunjungi oleh wisatawan asing. Oleh karena itu, tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah mendapatkan pengelompokan tingkat kunjungan pada data wisatawan asing berdasarkan jalur masuk udara, darat, laut ke Indonesia dari tahun 2017 sampai 2021 dengan menerapkan algoritma k-means dan k-medoid. Algoritma ini dipilih karena mempunyai kemampuan mengelompokan data dalam jumlah yang cukup besar dengan waktu yang relatif cepat. Proses perhitungan pada penelitian ini memakai 2 cara yaitu perhitungan manual menggunakan excel dan Python yang terbagi menjadi 3 kelompok yaitu C1 tingkat kunjungan tinggi, C2 tingkat kunjunjungan sedang dan C3 tingkat kunjungan rendah. Hasil pengelompokan algoritma k-means yaitu C1 sebanyak 24, C2 sebanyak 1, dan C3 sebanyak 4. Sedangkan algoritma k-medoid yaitu C1 sebanyak 5, C2 sebanyak 15, dan C3 sebanyak 9. Kemudian hasil evaluasi data menggunakan Silhouette Coefficient menunjukan bahwa hasil akurasi algoritma k-means bernilai 0,8463 dan k-medoid bernilai 0,4691 yang berarti hasil akurasi algoritma k-means lebih baik daripada algoritma k-medoid karena lebih mendekati nilai 1.

Kata Kunci: k-means, k-medoid, pengelompokan, wisatawan.