Analisis Segmentasi Wisatawan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering untuk Personalisasi Strategi Pemasaran Pariwisata

Abstract

Sektor pariwisata di Daerah Istimewa Yogyakarta menghadapi tantangan yang signifikan dalam mempertahankan tingkat kunjungan berulang serta loyalitas wisatawan di tengah persaingan pasar yang semakin kompetitif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis segmentasi wisatawan menggunakan algoritma K-Means Clustering guna merumuskan rekomendasi strategi pemasaran yang terpersonalisasi dan efektif. Melalui pemahaman mendalam terhadap karakteristik wisatawan, pengelola destinasi diharapkan dapat mengoptimalkan potensi pendapatan daerah secara berkelanjutan. Data kunjungan dan reservasi wisatawan dari tahun 2020 hingga 2025 dianalisis menggunakan metode K-Means Clustering, dengan pengujian validitas klaster melalui metode Elbow dan Silhouette Score. Hasil analisis berhasil mengelompokkan wisatawan ke dalam tiga klaster utama: Klaster 0 merupakan kelompok wisatawan domestik loyal dengan frekuensi kunjungan tinggi namun pengeluaran moderat; Klaster 1 terdiri dari wisatawan mancanegara dengan frekuensi kunjungan rendah namun memiliki keberagaman asal negara; dan Klaster 2 merupakan segmen eksklusif dengan tingkat pengeluaran tertinggi serta durasi tinggal paling lama. Berdasarkan karakteristik tersebut, rekomendasi strategi pemasaran taktis dikembangkan menggunakan kerangka bauran pemasaran (Marketing Mix 4P). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa usulan strategi pemasaran terpersonalisasi ini sangat relevan dan adaptif untuk diimplementasikan guna memperkuat keterikatan wisatawan serta meningkatkan pertumbuhan ekonomi sektor pariwisata