Algoritma K-Medoids Dalam Klasterisasi Kunjungan Wisatawan Mancanegara Ke Indonesia Berdasarkan Pintu Masuk - Brema Aprilta Sembiring; Leni Kartika Simbolon; Sardo P Sipayung (JITKO : Jurnal Inovasi Teknologi dan Komputer, 2026)
Sektor pariwisata memiliki peran penting dalam pembangunan ekonomi Indonesia, dengan jumlah kunjungan wisatawan mancanegara sebagai salah satu indikator utama kinerja sektor tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola kunjungan wisatawan mancanegara berdasarkan pintu masuk menggunakan algoritma K-Medoids. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) periode Januari hingga November 2025. Proses klasterisasi dilakukan menggunakan metode Partitioning Around Medoids (PAM), sedangkan evaluasi kualitas klaster menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI). Hasil penelitian menunjukkan bahwa 24 pintu masuk berhasil dikelompokkan ke dalam tiga klaster, yaitu klaster dengan tingkat kunjungan tinggi, sedang, dan rendah. Nilai DBI yang diperoleh sebesar 1,614 menunjukkan bahwa hasil klasterisasi memiliki kualitas yang cukup baik dan representatif dalam menggambarkan pola distribusi kunjungan wisatawan. Temuan ini diharapkan dapat menjadi dasar dalam penentuan strategi pengembangan pariwisata, khususnya dalam peningkatan infrastruktur dan promosi pada pintu masuk dengan tingkat kunjungan sedang dan rendah.