ALGORITMA K-MEANS UNTUK KLASTERISASI JUMLAH JEMAAH HAJI YANG DIBERANGKATKAN KE TANAH SUCI MEKAH MENURUT KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI SUMATERA UTARA - Nasution, Muhammad Fachrurrozi; Nababan, Labuan; Marbun, Ernida; Sinambela, Lamtiur; Hts, Dedek Indra Gunawan (Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FASTIKOM) UNSIQ, 2025)
Setiap tahun, Provinsi Sumatera Utara memberangkatkan ribuan jemaah haji ke Tanah Suci Mekah. Distribusi jumlah jemaah yang berasal dari berbagai kabupaten/kota menunjukkan pola yang beragam dan perlu dianalisis lebih lanjut guna mendukung perencanaan dan pengambilan keputusan oleh instansi terkait. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasterisasi terhadap jumlah jemaah haji berdasarkan wilayah kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Utara menggunakan algoritma K-Means, salah satu metode unsupervised learning yang efektif untuk pengelompokan data. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder jumlah jemaah haji dari setiap kabupaten/kota yang diperoleh dari sumber resmi. Proses klasterisasi dilakukan melalui beberapa tahapan, yaitu inisialisasi centroid awal, penghitungan jarak Euclidean, pengelompokan data berdasarkan kedekatan terhadap centroid, dan pembaruan posisi centroid hingga proses konvergen. Untuk menentukan jumlah klaster yang optimal, digunakan metode Elbow. Hasil analisis menunjukkan bahwa data dapat dibagi ke dalam tiga klaster utama, yaitu klaster dengan jumlah jemaah tinggi, sedang, dan rendah. Visualisasi klaster membantu memperlihatkan distribusi spasial yang lebih jelas dari masing-masing kelompok wilayah. Implementasi algoritma K-Means dalam penelitian ini membuktikan bahwa metode klasterisasi dapat digunakan secara efektif dalam menganalisis data demografis, khususnya dalam konteks pelayanan ibadah haji. Seluruh proses analisis dilakukan menggunakan Google Colab, yang memfasilitasi komputasi berbasis cloud dan mendukung visualisasi data secara interaktif.