Implementasi Metode K-Means Pada Website Pengelompokan Kunjungan Wisatawan Dengan Rekomendasi Planning Otomatis

Muhammad Fahrul Rozi (Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains Teknologi, Universitas Bina Darma)
Nurul Adha Oktarini Saputri (Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains Teknologi, Universitas Bina Darma)

Jurnal Janitra Informatika dan Sistem Informasi
Vol. 6 No. 1 (2026): April - Jurnal Janitra Informatika dan Sistem Informasi

Pengelolaan data kunjungan wisatawan yang masih bersifat manual menyebabkan informasi yang dihasilkan kurang optimal dalam mendukung pengambilan keputusan dan perencanaan perjalanan wisata. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode K-Means Clustering pada sebuah website guna mengelompokkan data kunjungan wisatawan serta menghasilkan rekomendasi planning perjalanan secara otomatis. Metode yang digunakan meliputi preprocessing data, penentuan jumlah cluster menggunakan evaluasi clustering, serta integrasi hasil clustering ke dalam sistem rekomendasi itinerary. Sistem dikembangkan menggunakan pendekatan web engineering dengan teknologi Python, Flask, SQLite, dan Chart.js. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode K-Means mampu mengelompokkan data wisatawan berdasarkan pola kunjungan yang serupa dan sistem dapat memberikan rekomendasi perjalanan yang relevan sesuai karakteristik setiap cluster. Website yang dikembangkan mampu menyajikan hasil analisis dalam bentuk dashboard interaktif sehingga memudahkan pengelola dan wisatawan dalam memahami pola kunjungan dan perencanaan perjalanan.