Dashboard Analisis Potensi Investasi
Admin Mode
Peta Sebaran Hasil Klasterisasi
Potensi Tinggi (C3)
Potensi Sedang (C2)
Potensi Rendah (C1)
1. Penentuan Cluster (Elbow Method)
2. Validasi Kualitas (Silhouette Score)
3. Persentase Potensi Wilayah
4. Grafik Kepuasan Pengguna (UAT)
Skala 1-5 (Sangat Tidak Puas - Sangat Puas)
Destinasi Unggulan
Jelajahi Potensi Wisata Kota Tomohon
12 Destinasi
Tomohon Timur
Kawasan agrowisata unggulan yang terkenal dengan panorama "Negeri di Atas Awan". Menawarkan keindahan terasering perkebunan sayur di Rurukan dan puncak Tetetana.
Rurukan & Sekitarnya
Lihat Detail
8 Destinasi
Tomohon Barat
Pusat industri Rumah Panggung Woloan dan pemandangan Gunung Lokon.
Woloan & Sekitarnya
Lihat Detail
10 Destinasi
Tomohon Selatan
Surga wisata geotermal dan danau vulkanik, termasuk Danau Linow.
Lahendong & Sekitarnya
Lihat Detail
9 Destinasi
Tomohon Utara
Gerbang "Kota Bunga" dengan pesona florikultura, Gunung Mahawu, dan Bukit Doa.
Kakaskasen & Sekitarnya
Lihat Detail
15 Destinasi
Tomohon Tengah
Jantung kota dengan Pasar Ekstrem, Taman Kota, dan Menara Alfa Omega.
Pusat Kota
Lihat Detail
Proses Analisis K-Means
Alur kerja sistem dalam melakukan pengelompokan data potensi investasi pariwisata.
Tahapan Analisis Data
graph TD
Input[Input Data
Data Wisata & Ekonomi] --> Pre[Pre-processing
Normalisasi Data Min-Max] Pre --> Elbow[Penentuan Cluster
Elbow Method Mencari K] Elbow --> KMeans[Proses Clustering
Algoritma K-Means] KMeans --> Eval[Validasi & Evaluasi
Silhouette Coefficient] Eval --> Output[Visualisasi & Output
Peta WebGIS & Strategi] style Input fill:#e0f2fe,stroke:#0284c7,stroke-width:2px style Pre fill:#e0f2fe,stroke:#0284c7,stroke-width:2px style Elbow fill:#e0f2fe,stroke:#0284c7,stroke-width:2px style KMeans fill:#fef08a,stroke:#ca8a04,stroke-width:2px style Eval fill:#e0f2fe,stroke:#0284c7,stroke-width:2px style Output fill:#bbf7d0,stroke:#16a34a,stroke-width:2px
Data Wisata & Ekonomi] --> Pre[Pre-processing
Normalisasi Data Min-Max] Pre --> Elbow[Penentuan Cluster
Elbow Method Mencari K] Elbow --> KMeans[Proses Clustering
Algoritma K-Means] KMeans --> Eval[Validasi & Evaluasi
Silhouette Coefficient] Eval --> Output[Visualisasi & Output
Peta WebGIS & Strategi] style Input fill:#e0f2fe,stroke:#0284c7,stroke-width:2px style Pre fill:#e0f2fe,stroke:#0284c7,stroke-width:2px style Elbow fill:#e0f2fe,stroke:#0284c7,stroke-width:2px style KMeans fill:#fef08a,stroke:#ca8a04,stroke-width:2px style Eval fill:#e0f2fe,stroke:#0284c7,stroke-width:2px style Output fill:#bbf7d0,stroke:#16a34a,stroke-width:2px
1. Data Mentah Pariwisata
Total: 5 Sampel Data| Kode | Nama Objek | Jarak (Km) | Fasilitas | Pengunjung | Harga (Jt/m²) |
|---|---|---|---|---|---|
| L1 | Danau Linow | 3.5 | 12 | 5.000 | 1.5 |
| L2 | Pasar Beriman | 0.5 | 25 | 12.000 | 3.0 |
| L3 | Bukit Doa | 4.0 | 5 | 2.500 | 0.8 |
| L4 | Air Terjun Tekaan | 7.0 | 2 | 800 | 0.3 |
| L5 | Pagoda Ekayana | 5.5 | 4 | 1.500 | 0.6 |
2. Hasil Normalisasi Data (Min-Max)
Data telah dikonversi ke rentang 0 - 1.
| Kode | C1 (Norm) | C2 (Norm) | C3 (Norm) | C4 (Norm) |
|---|---|---|---|---|
| L1 | 0.46 | 0.43 | 0.38 | 0.44 |
| L2 | 0.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 |
| L3 | 0.54 | 0.13 | 0.15 | 0.19 |
| L4 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| L5 | 0.77 | 0.09 | 0.06 | 0.11 |
3. Log Iterasi K-Means
Iterasi Ke-1
Centroid Berubah
Jarak Euclidean dihitung, data dikelompokkan ke centroid terdekat.
Iterasi Ke-5 (Final)
KONVERGEN
Posisi centroid tidak lagi berubah. Proses clustering selesai.
4. Hasil Akhir Clustering
| Nama Objek Wisata | Jarak Centroid | Cluster | Label Klaster |
|---|---|---|---|
| Pasar Beriman | 0.042 | C2 | TINGGI |
| Danau Linow | 0.105 | C2 | TINGGI |
| Bukit Doa | 0.088 | C1 | SEDANG |
| Pagoda Ekayana | 0.092 | C1 | SEDANG |
| Air Terjun Tekaan | 0.055 | C0 | RENDAH |