Metode K-Means untuk Segmentasi Wisatawan Berdasarkan Aspek Sosio-Ekonomi - Ananta Kusuma Yoga Pratama (ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics, 2022)
Visualisasi profil wisatawan penting untuk diketahui karena dapat digunakan untuk merancang arah pengembangan obyek wisata ke depan. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan wisatawan dengan dengan menggunakan metode klastering K-Means sehingga diperoleh segmentasi profil wisatawan dari aspek sosio ekonomi, yaitu besar pendapatan, pengeluaran selama wisata, teman yang diajak berwisata, jenis wisata yang dipilih/ disukai, transportasi untuk wisata, seberapa sering berwisata, kegiatan selama wisata. Sampel penelitian segmentasi ini merupakan wiatawan yang sedang melakukan kunjungan ke lokasi wisata kawasan Kabupaten Banyuwangi, dengan jumlah sampel sebanyak 90 responden. Data dari hasil kuisioner, dinormalisasi, kemudian diolah dengan menggunakan algoritma K-Means. Untuk menentukan jumlah k yang paling optimum, dilakukan penghitungan Sum Squarred Error (SSE). Berdasarkan plot dengan metode Elbow, nilai k optimum berjumlah 4 klaster. Masing-masing klaster memiliki preferensi khusus yang terlihat dari centroid kluster.