Implementasi Algoritma K-Means Clustering dalam Identifikasi Kelompok Popularitas Hotel di Jawa Barat Berdasarkan Rating dan Ulasan Pengguna

Adik Anindia Putri; Dhesta Maulina; Nabilla Dian Azizah Widodo; Ade Fitria Lestari

doi:10.69693/ijim.v4i3.2839

Authors

Adik Anindia Putri Universitas Bina Sarana Informatika Jakarta
Dhesta Maulina Universitas Bina Sarana Informatika Jakarta
Nabilla Dian Azizah Widodo Universitas Bina Sarana Informatika Jakarta
Ade Fitria Lestari Universitas Bina Sarana Informatika Jakarta

DOI:

https://doi.org/10.69693/ijim.v4i3.2839

Keywords:

K-Means Clustering, Popularitas Hotel, Rating, Jumlah Ulasan, Google Maps

Abstract

Pertumbuhan industri perhotelan di Jawa Barat membuat masyarakat menghadapi berbagai pilihan hotel dengan karakteristik yang bervariasi. Situasi ini menyulitkan konsumen untuk menentukan hotel berdasarkan tingkat popularitasnya. Rating dan jumlah ulasan di Google Maps dapat digunakan sebagai indikator untuk merepresentasikan tingkat popularitas hotel. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan popularitas hotel di Jawa Barat dengan menggunakan algoritma K-Means berdasarkan atribut rating dan jumlah ulasan. Data untuk penelitian dikumpulkan melalui proses web scraping di Google Maps dengan menggunakan platform Apify. Dataset yang didapat kemudian melalui tahap preprocessing hingga menghasilkan 1.147 data hotel yang siap untuk dianalisis. Penentuan jumlah cluster dilakukan dengan metode Elbow, sedangkan evaluasi kualitas hasil clustering menggunakan Davies-Bouldin Index. Hasil penelitian menyatakan bahwa jumlah cluster yang paling tepat adalah empat, terdiri dari Cluster 0 sebanyak 44,73%, Cluster 1 sebanyak 45,42%, Cluster 2 sebanyak 6,10%, dan Cluster 3 sebanyak 3,75%. Nilai Davies-Bouldin Index yang diperoleh adalah 0,636, yang menunjukkan bahwa proses pengelompokan memiliki kualitas yang baik. Berdasarkan karakteristik nilai centroid, cluster yang terbentuk diinterpretasikan menjadi empat kategori tingkat popularitas, yaitu Sangat Populer, Populer, Cukup Populer, dan Kurang Populer. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means mampu mengelompokkan tingkat popularitas hotel secara efektif sehingga dapat memberikan informasi yang lebih terstruktur bagi masyarakat dalam memilih hotel serta menjadi bahan pertimbangan bagi pengelola hotel dalam meningkatkan kualitas layanan.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Aryadi, J. A., Aidil Basith, Y. A., Munawir, M., & Rimadhani Agustini, D. A. (2023). Analisis data review hotel di Google Maps melalui text mining (Studi kasus: Kabupaten Bandung). JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer), 7(2), 312. https://doi.org/10.26798/jiko.v7i2.938

Hakim, D. P. S. (2025). Segmentasi pasar pariwisata Provinsi Jawa Barat menggunakan K-Means berdasarkan jumlah kunjungan, hotel, dan restoran. Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer, 10–22.

Hamdani, H., & Hartama, D. (2024). Implementation of data analysis hotel rating levels in Bali using the K-Means algorithm and Decision Tree. JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi), 10(3), 467–474. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v10i3.2894

Hidayati, L., Kusuma, L. P., Agustini, D., & Ardhana, V. Y. P. (2024). Implementasi web scraping untuk pengumpulan data media sosial lingkup Pemerintah Provinsi NTB. Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (SIMIKA), 7(1), 63–72. https://doi.org/10.47080/simika.v7i1.3200

Liyanto, E. W., Homaidi, A., & Lutfi, A. (2024). Implementasi K-Means clustering menggunakan RapidMiner dalam pengelompokan data kunjungan wisatawan asing di Provinsi Jawa Timur. Jurnal Teknik Elektro dan Informatika, 19, 205–216.

Maiyana, E., & Aulia, W. (2025). Optimization of stunting infant data clustering with K-Means++ algorithm using DBI evaluation. JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer), 11(1), 162–170. https://doi.org/10.33480/jitk.v11i1.7007

Majalaya, K., Azahrah, F. R., Afrinaldi, R., & Karawang, U. S. (2021). Keterlaksanaan pembelajaran bola voli secara daring pada SMA kelas X se-Kecamatan Majalaya. Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan, 7(4), 4. https://doi.org/10.5281/zenodo.5209565

Maori, N. A., & Evanita, E. (2023). Metode Elbow dalam optimasi jumlah cluster pada K-Means clustering. Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer, 14(2), 277–288. https://doi.org/10.24176/simet.v14i2.9630

Messias, A., Rosa, G., Couto, P., Rodrigues, V., Silva, L. M., & Marques, J. (2025). A new hotel classification model combining guest reviews with official hotel classification systems: Bridging expert and consumer ratings. Tourism and Hospitality Research, 0(0), 1–19. https://doi.org/10.1177/14673584251379305

Obajha, K., Sari, N. N. K., & Pranatawijaya, V. H. (2023). Implementasi metode collaborative filtering pada aplikasi rekomendasi hotel dan wisma di Kota Palangka Raya berbasis website. KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi, 3(2), 398–410.

Pansayta, S., & Chansanam, W. (2024). Thai COVID-19 patient clustering for monitoring and prevention: Data mining techniques. IAES International Journal of Artificial Intelligence, 13(1), 256–265. https://doi.org/10.11591/ijai.v13.i1.pp256-265

Permata, R. P., Alifah, A. N., & Sanjaya, I. M. W. A. (2025). Optimizing K-Means clustering through distance metric simulation for strategic enrollment segmentation in private universities. CAUCHY: Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi, 10(2), 616–629. https://doi.org/10.18860/cauchy.v10i2.33089

Putra, I. G. K. K., & Dharma, I. G. W. S. (2023). Application of the K-Means clustering method to search for potential tourists of Bendesa Hotel. TIERS Information Technology Journal, 4(1), 8–15. https://doi.org/10.38043/tiers.v4i1.4297

Sudrajat, W., Cholid, I., & Petrus, J. (2022). Penerapan algoritma K-Means clustering untuk pengelompokan UMKM menggunakan RapidMiner. Jurnal JUPITER, 14(1), 27–36.

Wulandari, S., Astuti, R., & Basysyar, F. M. (2024). Implementasi teknik data mining pada data kunjungan wisatawan menggunakan K-Means clustering di hotel bintang Kota Cirebon. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(1), 1142–1149.

Yani, A., Azmi, Z., & Suherdi, D. (2023). Implementasi data mining menganalisa data penjualan menggunakan algoritma K-Means clustering. Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD), 2(2), 315. https://doi.org/10.53513/jursi.v2i2.6357

Yolandari, Y. N. A. B. L. E. R. G. C. H. Z. M. F. A. R. (2025). Analisis perbandingan K-Means dan DBSCAN dalam pengelompokan data travel review ratings menggunakan evaluasi Silhouette Index dan Davies-Bouldin Index. Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 13(3). https://doi.org/10.23960/jitet.v13i3.6884