http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Pengelompokan Wilayah Berdasarkan Kubik Air menggunakan Algoritma K-Means pada Perumda Air Minum Tirta Silaupiasa Kabupaten Asahan
Regional Grouping Based on Cubic Water Using K-Means Algorithm at Perumda Air Minum Tirta Silaupiasa Asahan Regency
1 Fajar Munawar*, 2 Akmal Nasution, 3 Santoso 1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal, Kisaran, Indonesia.
e-mail: 1* checkcheck1200@gmail.com , 2 nst.akmal@gmail.com ,
3 massantoso78@gmail.com
( received : 15 March 2024, revised : 22 March 2024, accepted : 24 March 2024)

## Abstrak
Perumda  Air  Minum  Tirta  Silaupiasa  Kabupaten  Asahan  merupakan  sebuah  perusahaan daerah  yang  memiliki  wewenang  dalam  penyediaan  kebutuhan  konsumsi  air  bersih  bagi masyarakat di Kabupaten Asahan. Saat ini, kebutuhan air bersih terutama untuk rumah tangga dan  industri  di  Kabupaten  Asahan  dipasok  oleh  Perumda  Air  Minum  Tirta  Silaupiasa  yang berada di beralamat di Jalan  Jend. Ahmad Yani No. 33, Kisaran, Sei Renggas, Kisaran Barat, Sei  Renggas,  Kecamatan  Kota  Kisaran  Barat,  Kabupaten  Asahan,  Sumatera  Utara  21213. Saat  ini  kebutuhan  air  bersih  bagi  masyarakat  Kabupaten  Asahan  berasal  dari  Perumda  Air Minum  Tirta  Silaupiasa  Kabupaten  Asahan.  Namun,  jumlah  air  bersih  yang  diberikan  bagi masyarakat  yang  tinggal  didaerah  yang  kubik  air  yang  tinggi  di  Kabupaten  Asahan  masih tergolong sedikit, hal ini dikarenakan pihak Perumda Air Minum Tirta Silaupiasa Kabupaten Asahan  belum  mengetahui  daerah  mana  yang  penggunaan  kubik  airnya  tinggi,  sedang,  dan rendah.  Oleh  karena  itu,  Perumda  Air  Minum  Tirta  Silaupiasa  Kabupaten  Asahan  perlu menindaklanjuti permasalahan tersebut dengan mengelompokkan wilayah berdasarkan kubik air.  Untuk  mengelola  data  tersebut,  dibutuhkan  teknik  yang  bisa  digunakan  untuk  menggali informasi dari data tersebut, teknik tersebut yaitu Data Mining . Tujuan dari sistem ini adalah untuk mengetahui bagaimana menganalisis data kubik air menggunakan Algoritma K-Means dan  merancang  sebuah  sistem  berbasis website dengan  bahasa  pemrograman PHP dan Database MySQL untuk  menentukan wilayah  yang kubik airnya tinggi, sedang, dan rendah. K-means  clustering adalah  metode  analisis  data  atau  metode  data mining yang  melakukan pemodelan  tanpa  pengawasan  dan  merupakan  salah  satu  metode  pengelompokan  data menggunakan sistem partisi. Data  yang diperoleh pada  rekap  data kubik air di Perumda Air Minum  Tirta  Silaupiasa  Kabupaten  Asahan  periode  2021-2023.  Metode  penelitian  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  metode  penelitian kuantitatif .  Dari  hasil  implementasi dan  pengujian  hasil  perhitungan  Metode K-means  clustering adalah  hasil  klasterisasi  kubik air pada wilayah kabupaten Asahan dengan kubik air tinggi diantaranya Kisaran Barat dengan nilai  minimum  101727.9655  dan  Kisaran  Timur  dengan  nilai  minimum  101727.9655. Kemudian pada wilayah kabupaten Asahan dengan kubik air  sedang diantaranya  Air Joman dengan  nilai  minimum  151144.2025  dan  Simpang  Empat  dengan  nilai  minimum 151144.2025.  Kemudian  pada  wilayah  kabupaten  Asahan  dengan  kubik  air  rendah diantaranya  B.P  Mandoge  dengan  nilai  minimum  66801.4373,  Buntu  Pane  dengan  nilai
minimum  105608.8293,  Desa  Gajah  dengan  nilai  59925.2623,  Lubuk  Palas  dengan  nilai 75832.9197, Meranti dengan nilai 2892.8137, Sei Kamah II dengan nilai 47997.2206, dan Sei Kepayang Barat dengan nilai 197781.2457.
Kata kunci: K-Means , Perumda Air Minum Tirta Silaupiasa Kabupaten Asahan , Kubik Air.

## Abstract
Perumda  Air  Minum  Tirta  Silaupiasa  Asahan  Regency  is  a  regional  company  that  has  the authority to  provide  clean water  consumption  needs  for  the  community  in  Asahan  Regency. Currently,  clean  water  needs,  especially  for  households  and  industries  in  Asahan  Regency, are supplied by Perumda Air Minum Tirta Silaupiasa which is located at Jalan Jend. Ahmad Yani No. 33, Kisaran, Sei Renggas, West Kisaran, Sei Renggas, West Kisaran City District, Asahan Regency, North Sumatra 21213. Currently, the need for clean water for the people of Asahan  Regency  comes  from  Perumda  Air  Minum  Tirta  Silaupiasa  Asahan  Regency. However,  the  amount  of  clean  water  provided  for  people  living  in  areas  with  high  cubic water  in  Asahan  Regency  is  still  relatively  small,  this  is  because  the  Perumda  Air  Minum Tirta  Silaupiasa  Asahan  Regency  does  not  know  which  areas  have  high,  medium  and  low cubic water  usage.  Therefore, Perumda  Air  Minum  Tirta Silaupiasa  Asahan  Regency needs to follow up on this problem by grouping areas based on water cubic. To manage the data, a technique  is  needed  that  can  be  used  to  extract  information  from  the  data,  the  technique  is Data Mining. The purpose of this system is to find out how to analyze water cubic data using the  K-Means  Algorithm  and  design  a  website-based  system  with  the  PHP  programming language and MySQL Database to determine areas with high, medium, and low water cubic. K-means  clustering  is  a  data  analysis  method  or  data  mining  method  that  performs unsupervised  modeling  and  is  one  of  the  data  clustering  methods  using  a  partition  system. The data obtained in the recap of cubic water data at Perumda Air Minum Tirta Silaupiasa Asahan  Regency  for  the  period  2021-2023.  The  research  method  used  in  this  research  is quantitative  research  method.  From  the  results  of  implementation  and  testing  the  results  of the calculation of the K-means clustering method are the results of clustering cubic water in the Asahan district area with high water cubic including West Kisaran with a minimum value of 101727.9655 and East Kisaran with a minimum value of 101727.9655. Then in the Asahan district  area  with  medium  water  cubic  including  Air  Joman  with  a  minimum  value  of 151144.2025 and Simpang Empat with a minimum value of 151144.2025. Then in the Asahan district  area  with  low  water  cubic  including  B.P  Mandoge  with  a  minimum  value  of 66801.4373, Buntu Pane with a minimum value of 105608.8293, Desa Gajah with a value of 59925.2623, Lubuk Palas with a value of 75832.9197, Meranti with a value of 2892.8137, Sei Kamah II with a value of 47997.2206, and Sei Kepayang Barat with a value of 197781.2457.
Keywords: K-Means, Perumda Air Minum Tirta Silaupiasa Asahan Regency, Water Cubic.

## 1 Pendahuluan
Sumber  daya  air  di  Indonesia  dikelola  oleh  Perusahaan  Air  Minum  (PAM)  yang mendapat wewenang dari pemerintah dalam pengelolaan kebutuhan konsumsi air bersih bagi masyarakat.  Perusahaan  Air  Minum  (PAM)  yang  berada  di  wilayah  pemerintahan  daerah dinamakan  Perusahaan  Daerah  Air  Minum  (PDAM).  Perusahaan  Daerah  Air  Minum (PDAM) adalah salah satu bentuk sektor publik  yang merupakan bagian dari perekonomian nasional  yang  dikendalikan  oleh  pemerintah,  berkaitan  dengan  pemberian  atau  penyerahan jasa-jasa pemerintah kepada publik [1].
Perusahaan  Umum  Daerah  (Perumda)  Air  Minum  Tirta  Silaupiasa  Kabupaten  Asahan merupakan  sebuah  perusahaan  daerah  yang  memiliki  wewenang  dalam  penyediaan kebutuhan konsumsi air bersih bagi masyarakat di Kabupaten Asahan. Saat ini, kebutuhan air bersih terutama untuk rumah tangga dan industri di Kabupaten Asahan dipasok oleh Perumda Air Minum Tirta Silaupiasa Kabupaten Asahan.
Air  bersih  merupakan  salah  satu  sumber  kehidupan  manusia,  maka  tanpa  adanya  air bersih  manusia  tidak  akan  bertahan  hidup.  Untuk  terus  dapat  melangsungkan  hidup,  maka kebutuhan akan air  harus  selalu  terpenuhi.  Oleh karena  itu,  penyediaan  akan  air  bersih atau air  minum  yang  sehat  selalu  menjadi  tuntutan  kebutuhan  bagi  setiap  insan,  khususnya masyarakat di Kabupaten Asahan. Saat  ini kebutuhan air bersih bagi  masyarakat  Kabupaten Asahan berasal dari Perumda Air Minum Tirta Silaupiasa Kabupaten Asahan. Namun, jumlah air bersih yang diberikan bagi masyarakat yang tinggal didaerah yang kubik air yang tinggi di Kabupaten  Asahan  masih  tergolong  sedikit,  hal  ini  dikarenakan  pihak  Perumda  Air  Minum Tirta Silaupiasa Kabupaten Asahan belum mengetahui daerah mana yang penggunaan kubik airnya tinggi, sedang, dan rendah.
Hal tersebut dapat merugikan pihak pelanggan karena kurangnya sumber daya air bersih yang  diberikan  oleh  Perumda  Air  Minum  Tirta  Silaupiasa  Kabupaten  Asahan,  dikarenakan persediaan  air  bersih  yang  diberikan  oleh  pihak  Perumda  Air  Minum  Tirta  Silaupiasa Kabupaten  Asahan  untuk  daerah  yang  penggunaan  kubik  airnya  tinggi  masih  tergolong sedikit.  Kubik  air  yang  tinggi  juga  menyebabkan  kerusakan  infrastruktur,  hal  tersebut dikarenakan  ketidaksesuaian  saluran  pipa  yang  dirancang  oleh  pihak  Perumda  Air  Minum Tirta  Silaupiasa  Kabupaten  Asahan  untuk  menyalurkan  air  bersih  yang  berada  di  daerah kubik airnya tinggi. Pihak Perumda Air Minum Tirta Silaupiasa Kabupaten Asahan terkadang masih memasang saluran pipa yang seharusnya untuk daerah atau kawasan yang kubik airnya tinggi,  dipasang  didaerah  yang  kubik  airnya  rendah.  Hal  itu  juga  dapat  merugikan  Pihak Perumda  Air  Minum  Tirta  Silaupiasa  Kabupaten  Asahan  yang  diakibatkan  karena ketidaktauan daerah atau wilayah mana yang kubik airnya tinggi, sedang, dan rendah.
Oleh  karena  itu,  Perumda  Air  Minum  Tirta  Silaupiasa  Kabupaten  Asahan  perlu menindaklanjuti permasalahan tersebut dengan mengelompokkan wilayah berdasarkan kubik air. Pengelompokan tersebut didasarkan pada meter kubik air yang terpakai. Untuk mengelola data  tersebut,  dibutuhkan  teknik  yang  bisa  digunakan  untuk  menggali  informasi  dari  data tersebut, teknik tersebut yaitu Data Mining .
Data mining adalah istilah  yang mengacu pada proses penggalian atau "penambangan" informasi dari jumlah data yang besar [2]. Meskipun istilah ini adalah kesalahan nama karena tidak mencerminkan sepenuhnya proses yang terjadi, seperti halnya penambangan emas dari batuan  atau  pasir  yang  disebut  penambangan  emas,  namun  istilah  ini  telah  menjadi  populer [3].  Lebih tepatnya, data mining seharusnya disebut sebagai "penambangan pengetahuan dari data,"  tetapi  istilah  tersebut  terlalu  panjang.  Meskipun  begitu,  data mining tetap  menjadi istilah  yang  digunakan  untuk  menggambarkan  proses  menemukan  "pepatah  berharga"  atau informasi  penting  dari  sejumlah  besar  data  mentah.  Selain  data mining ,  terdapat  banyak istilah  lain  yang  memiliki  makna  serupa  atau  sedikit  perbedaan,  seperti  penggalian penambangan  pengetahuan  dari  data,  ekstraksi  informasi,  analisis  data/pola,  arkeologi  data, dan eksplorasi data [4].
K-means  clustering adalah  metode  analisis  data  atau  metode  data mining yang melakukan pemodelan tanpa pengawasan dan merupakan salah satu metode pengelompokan data menggunakan sistem partisi [5][6][7].
Clustering adalah  proses  pengelompokan  data  yang  serupa  kedalam  kelompok  yang berbeda, atau lebih tepatnya partisi dari sebuah data set kedalam sub set, sehingga data dalam setiap  sub  set  mempunyai  arti  yang  bermanfaat,  yang  mana  dalam cluster terdiri  dari
kumpulan  benda-benda  yang  mirip  antara  satu  dengan  yang  lainnya  dan  berbeda  dengan benda yang terdapat pada cluster lainnya [8].
Adapun  tujuan  penelitian  ini  antara  lain:  Untuk  mengetahui  bagaimana  menganalisis data kubik air menggunakan Algoritma K-Means. Merancang sebuah sistem berbasis website menggunakan  metode  K-Means  dengan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  Database  MySQL untuk  mempermudah  Perumda  Air  Minum  Tirta  Silaupiasa  Kabupaten  Asahan  dalam melakukan  pengelompokan  wilayah  berdasarkan  kubik  air.  Membangun  sistem  berbasis website untuk mempermudah Perumda Air Minum Tirta Silaupiasa Kabupaten Asahan dalam melakukan proses penerapan algoritma K-Means Clustering untuk menentukan wilayah yang kubik airnya tinggi, sedang, dan rendah.

## 2 Tinjauan Literatur
Berikut  beberapa  penelitian  yang relevan dengan  penelitian    ini  adalah:  Penelitian dengan  judul  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Pada  Tingkat  Penyelesaian Pendidikan  Di  Provinsi  Indonesia”.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  tingkat penyelesaian  pendidikan  menurun  secara  signifikan  setiap  naik  ke  jenjang  pendidikan  yang lebih tinggi, terutama pada jenjang SMA [9]. Penelitian berupa judul “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Pada Data Brain Stroke Untuk Pengelompokan Profile”. Hasil uji coba yang  telah  diperoleh  dari  data  cluster  dengan  pengelompokan  menggunkaan  clustering  k- means  sterbagi  menjadi  5  cluster,  pada  cluster  1  berjumlah  228  record,  cluster  2  berjumlah 248  record,  cluster  3  berjumlah  1551  record,  pada  cluster  4  terdapat  2592  record,  dan  pada cluster  5  berjumlah  362  record  [10].  Penelitian  dengan  judul  “Implementasi  Algoritma  K- Means  Clustering  Untuk  Pengelompokkan  Penyakit  Pasien  Pada  Puskesmas  Pulo  Brayan”. Hasil  implementasi  algoritma  k-means  clustering  pada  penelitian  ini  memberikan  informasi penting  dalam  mengelompokkan  data  pasien  menjadi  tiga  cluster  berbeda,  yaitu  cluster rendah,  cluster  sedang,  dan  cluster  tinggi.  Masing-masing  cluster  mengandung  198  data pasien,  227  data  pasien,  dan  524  data  pasien.  Analisis  lebih  lanjut  terhadap  setiap  cluster mengungkapkan  bahwa  cluster  tinggi,  atau  cluster  1,  merupakan  kelompok  yang  paling sering  dihadapi  oleh  pasien  dengan  total  524  pasien.  Dominasi  pasien  laki-laki  dengan rentang  usia  40  tahun  ke  atas  serta  tingginya  prevalensi  penyakit  ISPA  (Infeksi  Saluran Pernapasan  Akut)  menjadi  ciri  utama  dalam  cluster  ini  [11].  Penelitian  dengan  judul “Penerapan  Data Mining Menggunakan  Algoritma K-Means Pengelompokan  Pelanggan Berdasarkan  Kubikasi  Air  Terjual  Menggunakan  Weka”.  Dari  hasil  perhitungan menggunakan  algoritma K-Means didapatkan  nilai  centroid  0  (46,6),  centroid  1  (13,6),  dan centroid 2  (25,4).  Kelompok cluster 0  merupakan  cluster  boros  yaitu  sebanyak  9  orang, cluster  1  merupakan  cluster  sedang,  dan  cluster  2  merupakan  pelanggan  yang  hemat  [12]. Penelitian  dengan  judul  “Data Mining Pada  Penjualan  Air  Bersih  Di  SPAM  Akidah Menggunakan  Algoritma K-Means  Clusterin g  Menggunakan  Rapid  Miner”.  Penerapan Algoritma K-Means Clustering pada Microsoft Excel dengan menghitung jarak menggunakan Euclidean  Distance  menampilkan  hasil  anggota  cluster  0  sebanyak  189  anggota,  sedangkan cluster  1  sebanyak  52  anggota  dengan  nilai Davies  Bouldin  Indeks sebesar  0,989205. Penerapan  Algoritma K-Means  Clustering pada  Rapidminer  menampilkan  hasil  anggota cluster  0  sebanyak  190  anggota,  sedangkan cluster 1  sebanyak  51  anggota  dengan  nilai Davies  Bouldin  Index sebesar 0,235.  Perbedaan hasil  ini disebabkan  oleh adanya  perbedaan proses dalam penerapan Microsoft Excel dan Rapidminer. Dalam Microsoft excel , penetapan nilai centroid dilakukan  secara  acak  dari  data  uji.  Sedangkan  dalam  Rapidminer,  nilai centroid sudah ada pada table centroid dan dalam penerapan perhitungan jarak menggunakan Euclidean  Distance pada Microsoft  Excel mengenal  adanya  iterasi  awal.  Sedangkan  dalam
penerapan  perhitungan  jarak  pada  Rapidminer  hanya  mengenal  adanya  hasil  akhir  tanpa menampilkan jumlah iterasinya [13].

## 3 Metode Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Perumda  Air  Minum  Tirta  Silaupiasa  di  Jalan  Jend.  Ahmad Yani  No.  33,  Kisaran,  Sei  Renggas,  Kisaran  Barat,  Sei  Renggas,  Kec.  Kota  Kisaran  Barat, Kabupaten  Asahan,  Sumatera  Utara  21213,  Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah penelitian kuantitatif . Metode penelitian kuantitatif adalah suatu metode penelitian  yang  mengutamakan pengumpulan dan analisis data  yang bersifat kuantitatif atau berupa  angka,  statistik,  dan  formula  matematis.  Metode  ini  biasanya  digunakan untuk menguji  hipotesis  atau  menjawab  pertanyaan  penelitian  yang  bersifat  terukur  dan  objektif [14] .  Penelitian  ini  hanya  akan  memanfaatkan  data  yang  diperoleh  dari  tempat  riset  dan menginputkannya tanpa mengubah apapun.Penelitian  merupakan  suatu proses  dari  beberapa langkah.  Berikut  adalah  langkah-langkah  dalam  penelitian  ini.  Teknik  pengumpulan  data yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  observasi,  wawancara,  studi  literatur.  Kerangka kerja  merupakan  panduan  yang  membantu  peneliti  dalam  menangani  masalah  yang dijelaskan.  Berikut  adalah  langkah-langkah  dalam  kerangka  kerja  yang  diterapkan  disajikan dalam Gambar 1:

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Demi membantu dalam penyusunan penelitian ini, maka perlu adanya susunan kerangka pemikiran  yang  jelas  tahapan-tahapannya  agar  memudahkan  penelitian  sehingga  mencapai tujuan yang diharapkan [15]. Kerangka pemikiran ini merupakan langkah-langkah yang akan dilakukan dalam penyelesaian masalah yang akan dibahas disajikan dalam Gambar 2.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 2. Kerangka Pemikiran

## 4.   Hasil dan Pembahasan
P ada bagian ini menjelaskan proses analisis data dan sistem  yang di dapatkan pada saat penelitian dengan analisis sebagai berikut:

## 4.1 Analisis Sistem
Metode analisis sistem adalah suatu teknik untuk memahami secara mendalam masalah dan merumuskan gambaran mengenai sistem yang sedang beroperasi di Perumda Air Minum Tirta  Silaupiasa  Kabupaten  Asahan,  terutama  dalam  konteks  pengelompokan  wilayah berdasarkan  kubik  air.  Dengan  melakukan  analisis  dari  kelemahan  sistem  yang  sedang berjalan  sebelumnya.  Sehingga,  informasi  mengenai  kelemahan-kelemahan  tersebut  dapat ditemukan.  Pengelompokan  wilayah  berdasarkan  kubik  air  di  Perumda  Air  Minum  Tirta Silaupiasa  Kabupaten  Asahan  ini  merupakan  salah  satu  cara  untuk  mempermudah  pihak Perumda  Air  Minum  Tirta  Silaupiasa  Kabupaten  Asahan  dalam  menentukan  wilayah  yang kubik airnya tinggi, sedang, dan rendah.
Dalam proses pengelompokan berdasarkan kubik air menggunakan algoritma K-Means pada  Perumda  Air  Minum  Tirta  Silaupiasa  Kabupaten  Asahan  masih  terdapat  beberapa kesalahan. Misalnya, kesulitan dalam  mengidentifikasi faktor-faktor risiko  yang diakibatkan kubik  air  yang  tinggi,  sedang,  dan  rendah.  Proses  pengelompokan  yang  kompleks  ini mencoba  untuk  memprediksi  tingkat  potensi  yang  diakibatkan  oleh  tekanan  kubik  air  di wilayah  yang  ada  di  Kabupaten  Asahan.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk membahas  penggunaan  metode K-Means agar  dapat  membantu  Perumda  Air  Minum  Tirta Silaupiasa  Kabupaten  Asahan  dalam  mengidentifikasi  wilayah  mana  yang  rentan  terjadinya kubik  air  yang  berisiko  tinggi,  sedang,  dan  rendah.  Sehingga  langkah-langkah  pencegahan yang  tepat  dapat  menyelesaikan  permasalahan  tersebut.  Adapun  analisis  masalah  disajikan dalam Tabel 1:
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Tabel 1. Analisis Masalah
No Jenis Analisis Sistem Lama Sistem Baru 1 Analisis Kinerja Waktu yang digunakan untuk pemeriksaan berkas tergolong lama karena masih menggunakan lemb ar formulir isian. Dibuatkan form untuk mengisi nama-nama wilay ah kabupaten asahan me lalui web yang bisa di akses dimanapun dan kap anpun. 2 Analisis Informasi Laporan yang disajikan direkap menggunakan buku besar dan hanya dilakukan sebulan sekali sehingga progress peker jaan sulit untuk diketahui. Dibuatkan laporan yang dapat dicetak dan diakses melalui web sehingga tidak terbatas waktu dan dapat dikontrol. 3 Analisis Ekonomi ( Economy ) Biaya operasional terkait pencetakan laporan meng gunakan kertas dan bany ak biaya. Laporan dapat disimpan dalam bentuk file pdf sehingga biaya operasi onal lebih hemat dan menghindari penggunaan kertas yang berlebihan. 4 Analisis Kontrol Kesulitan dalam mengon trol progress pekerjaan di karenakan load pekerjaan yang banyak. Sistem hanya bisa diakses oleh pengguna yang diberi kan username dan pass word , sehingga lebih ter kontrol. 5 Analisis Efisiensi Laporan-laporan keputu san Memprediksi kubik air tidak tersimpan dan ter-record dengan baik. Data-data dan laporan ak an tersimpan di dalam da tabase . 6 Analisis Pelayanan Sering terjadi kesalahan informasi yang diberikan yang dapat merugikan ber bagai pihak. Informasi dapat dilihat secara update di halaman beranda sistem oleh siapa saja.

## 4.2 Analisis Kebutuhan Sistem
Analisis  kebutuhan  merupakan  proses  menyeluruh  untuk  mengidentifikasi  segala kebutuhan  terkait  dengan  pengembangan  perangkat  lunak.  Ini  meliputi  pemahaman  tentang kegunaan dan  batasan  perangkat  lunak,  agar dapat  disesuaikan  dengan  kebutuhan  pengguna ( user ).  Proses  analisis  kebutuhan  dilakukan  dengan  melakukan  wawancara  kepada  Kepala Bagian Hubungan Langganan dan Kepala Sub Bagian Rekening di Perumda Air Minum Tirta Silaupiasa  Kabupaten  Asahan.  Selain  itu,  analisis  kebutuhan  juga  melibatkan  pencarian informasi  melalui  studi  literatur  mengenai  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak  yang  dapat mendukung aplikasi tersebut.
Hasil  dari  analisis  kebutuhan  sistem  berupa  spesifikasi  perangkat  dan  kebutuhan software yang dibutuhkan dalam  pengembangan  perangkat lunak. Hal ini penting  dilakukan untuk  memastikan  bahwa  perangkat  lunak  yang  dikembangkan  akan  sesuai  dengan persyaratan  dan  keinginan  pengguna,  serta  dapat  berfungsi  dengan  baik  dengan  perangkat keras yang tersedia.

## 4.3 Kebutuhan Data
P ada bagian ini menjelaskan proses kebutuhan data yang di dapatkan pada saat penelitian dengan analisis sebagai berikut:
1. Pre-Processing
Pre-processing data  adalah proses  yang  mengubah data  mentah menjadi bentuk data yang mudah dipahami disajikan dalam Tabel 2:
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 2. Pre-processing Data NO NAMA CABANG HASIL PRE-PROCESSING KUBIK AIR PERUMDA AIR MINUM TIRTA SILAUPIASA TAHUN 2021 s/d 2023 2021 2022 2023 Jumlah 1 AIR JOMAN 381066 397727 401044 1179837 2 B.P.MANDOGE 64810 64819 63870 193499 3 BUNTU PANE 41620 40445 43547 125612 4 DESA GAJAH 58186 58476 95290 211952 5 KISARAN BARAT 1669729 1836115 1878751 5384595 6 KISARAN TIMUR 1623143 1706248 1729223 5058614 7 LUBUK PALAS 143859 145436 150140 439435 8 MERANTI 100563 102189 107847 310599 9 SEI KAMAH II 76428 73287 76396 226111 10 SEI KEPAYANG BARAT 204037 219573 226695 650305 11 SIMPANG EMPAT 571964 544617 583690 1700271 2. Data Mining (Data Alternatif )
Data mining adalah  proses  pengumpulan  dan  pengelohan  data  yang  bertujuan  untuk mengekstrak  informasi  penting  pada  data.  Pada  data mining ini  menggunakan  metode K- Means untuk  pengelompokan  data  kubik  air  di  Perumda  Air  Minum  Tirta  Silaupiasa Kabupaten Asahan disajikan dalam Tabel 3:
Tabel 3. Data Alternatif
NO NAMA CABANG HASIL KUBIKASI AIR TERJUAL PERUMDA AIR MINUM TIRTA SILAUPIASA TAHUN 2021 s/d 2023 2021 2022 2023 1 AIR JOMAN 381066 397727 401044 2 B.P.MANDOGE 64810 64819 63870 3 BUNTU PANE 41620 40445 43547 4 DESA GAJAH 58186 58476 95290 5 KISARAN BARAT 1669729 1836115 1878751 6 KISARAN TIMUR 1623143 1706248 1729223 7 LUBUK PALAS 143859 145436 150140 8 MERANTI 100563 102189 107847 9 SEI KAMAH II 76428 73287 76396 10 SEI KEPAYANG BARAT 204037 219573 226695 11 SIMPANG EMPAT 571964 544617 583690
Maka kesimpulan hasil dari pengelompokan wilayah berdasarkan kubik air disajikan dalam Tabel 4:
Tabel 4. Hasil Pengelompokan Cluster Berdasarkan Kubik Air
Data Ke Nama Cabang Cluster Minimum Keterangan Cluster 5 KISARAN BARAT C1 101727.9655 Tinggi 6 KISARAN TIMUR C1 101727.9655 Tinggi 1 AIR JOMAN C2 151144.2025 Sedang 11 SIMPANG EMPAT C2 151144.2025 Sedang 2 B.P.MANDOGE C3 66801.43726 Rendah 3 BUNTU PANE C3 105608.8293 Rendah 4 DESA GAJAH C3 59925.26227 Rendah
7 LUBUK PALAS C3 75832.91973 Rendah 8 MERANTI C3 2892.8137 Rendah 9 SEI KAMAH II C3 47997.22056 Rendah 10 SEI KEPAYANG BARAT C3 197781.2457 Rendah

## 4.4 Implementasi Sistem
Implementasi adalah penerapan atau pelaksanaan sebuah aplikasi. Dalam implementasi sistem  ini  akan  menampilkan  implementasi  rancangan  antarmuka.  Implementasi  rancangan antarmuka  ini  yaitu  implementasi  rancangan  antarmuka admin .  Implementasi  antarmuka admin terdiri atas beberapa menu pilihan antara lain menu Login , Home , Data Kriteria, Data Alternatif ,  Perhitungan,  dan  Ganti Password .  Sebelum  sistem  ini  dijalankan  pada server internet ,  sistem  ini  akan  dijalankan  pada server komputer  lokal  dahulu.  Aktifkan  terlebih dahulu Apache  web  server lokal  dan MySQL database sebelum  menjalankan  sistem  yang telah dibuat. Jika keduanya sudah aktif maka jalankan aplikasi web browser , misalnya mozila firefox atau browser lain.  Pada address  bar  web    browser ketik    alamat    seperti    berikut: http://localhost/kmeans-perumda/.

## 1. Halaman Profile
Halaman profile merupakan  halaman  tampilan  awal  sistem.  Berikut  tampilan  halaman profile disajikan dalam Gambar 3:
Gambar 3. Tampilan Halaman Profile

## 2. Halaman Login Admin
Halaman login admin merupakan halaman untuk klasifikasi hak admin untuk masuk ke dalam  pengolahan  sistem. Admin yang  mempunyai username : admin dan password : admin yang sah, tampilan halaman login disajikan dalam Gambar 4:
Gambar 4.Tampilan Login Admin 3. Halaman Home
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Halaman home merupakan  tampilan  awal  ketika admin berhasil login .  tampilan halaman home disajikan dalam Gambar 5:
Gambar 5. Tampilan Halaman Home

## 4. Halaman Data Kriteria
Halaman data kriteria merupakan data untuk input data kubik air 2021, 2022, dan 2023. tampilan halaman data kriteria adalah sebagai berikut disajikan dalam Gambar 6:
Gambar 6. Tampilan Halaman Data Kriteria

## 5. Halaman Data Alternatif
Halaman data alternatif merupakan halaman input data nilai pada data kriteria. Berikut tampilan halaman data alternatif disajikan dalam Gambar 7:

## Gambar 7. Tampilan Halaman Data Alternatif

## 6. Halaman Input Periode
Halaman input periode  ini  merupakan  halaman  proses  untuk  melakukan  perhitungan data. Berikut tampilan halaman input periode disajikan dalam Gambar 8:
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 8 Tampilan Input Periode

## 7. Halaman Hasil Perhitungan Iterasi
Halaman  hasil  perhitungan  iterasi  ini  merupakan  halaman  hasil  perhitungan  data. Berikut tampilan halaman hasil perhitungan iterasi disajikan dalam Gambar 9:

## Gambar 9. Tampilan Hasil Perhitungan Iterasi
8. Halaman Cetak
Halaman  cetak  ini  merupakan  halaman  dari  hasil  perhitungan  data  kemudian  dicetak. Berikut tampilan halaman cetak disajikan dalam Gambar 10:

## Gambar 10. Tampilan Halaman Cetak

## 9. Halaman Ganti Password
Halaman  ganti password ini  merupakan  halaman  untuk  mengubah password lama  ke password baru. Berikut tampilan halaman ganti password disajikan dalam Gambar 11:
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 11. Tampilan Hasil Ganti Password

## 4 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  di  Perumda  Air  Minum  Tirta Silaupiasa  Kabupaten  Asahan  dengan  judul  “Pengelompokan  Wilayah  Berdasarkan  Kubik Air Menggunakan Algoritma K-Means Pada Perumda Air Minum Tirta Silaupiasa Kabupaten Asahan”,  maka  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan  adalah  Terciptanya  sebuah  aplikasi berbasis website dengan  perhitungan K-Means yang  dapat  membantu  memprediksi  wilayah pada kubik air tinggi, kubik air sedang, dan kubik air rendah. Berdasarkan hasil perhitungan data mining menggunakan  algoritma K-Means ,  didapatkan  hasil  klasterisasi  kubik  air  pada wilayah  kabupaten  Asahan  dengan  kubik  air  tinggi  diantaranya  Kisaran  Barat  dengan  nilai minimum  101727.9655  dan  Kisaran  Timur  dengan  nilai  minimum  101727.9655.  Kemudian pada wilayah kabupaten Asahan dengan kubik air sedang diantaranya Air Joman dengan nilai minimum 151144.2025 dan Simpang Empat dengan nilai minimum 151144.2025. Kemudian pada  wilayah kabupaten Asahan  dengan  kubik  air  rendah  diantaranya B.P  Mandoge dengan nilai  minimum  66801.4373,  Buntu  Pane  dengan  nilai  minimum  105608.8293,  Desa  Gajah dengan  nilai  59925.2623,  Lubuk  Palas  dengan  nilai  75832.9197,  Meranti  dengan  nilai 2892.8137,  Sei  Kamah  II  dengan  nilai  47997.2206,  dan  Sei  Kepayang  Barat  dengan  nilai 197781.2457.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  data mining menggunakan  aplikasi  sistem algoritma K-Means ,  didapatkan  hasil  klasterisasi  kubik  air  pada  C1  dan  C2  dengan  nilai akurasi  18,2%  di  wilayah  kabupaten  Asahan  masih  terdapat  2  wilayah  yang  kubik  air  nya tinggi  dan  sedang, Sedangkan  pada  C3 dengan  nilai akurasi 63,6%  terdapat 7  wilayah  yang kubik air nya rendah.

## Referensi
[1]  M.  F.  Tarbiyah,  &  D.  Keguruan,  "Sistem  Informasi  Pengolahan  Data  Penduduk Berbasis  Web  Di  Desa  Mibo  Kecamatan  Banda  Raya Banda Aceh" ,  Skripsi, Diajukan Oleh  Listiatul  Firza  Nim.  170212173  Bidang  Peminatan:  Rekayasa  Perangkat  Lunak (RPL), 2022.
[2]  N.  Novitasari,  N.D.  Nuri,  &  R.  Herdiana,  "Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk Clustering Data Jumlah Penduduk Miskin Berdasarkan Kota/Kabupaten Di Jawa Barat Menggunakan  Rapidminer". Jurnal  Informatika  Terpadu , 9 (1),  68–73,  2023. https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/JIT .
[3]  Y.  Pratiwi,  &  M.  Mulyawan,  "Implementasi  Algoritma  K-Means  untuk  Menentukan Angka Harapan Hidup berdasarkan Tingkat Provinsi". Blend Sains Jurnal Teknik , 1 (4), 284–294, 2023. https://doi.org/10.56211/blendsains.v1i4.233.
[4]  A. Ardiansyah, A. T. Zy, & A. Nugroho, "Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada  Sistem  Persediaan  Obat  (Studi  Kasus  Klinik  Pratama  Keluarga  Kesehatan)". Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research , 7 (3), 2598–8700, 2023. https://doi.org/10.52362/jisamar.v7i3.1163 .
[5]  N.  Afiasari,  N.  Suarna,  &  N.  Rahaningsi,"Implementasi  Data  Mining  Transaksi Penjualan  Menggunakan  Algoritma  Clustering  dengan  Metode  K-Means". Jurnal SAINTEKOM , 13 (1), 100–110, 2023. https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i1.402.
[6]  J.  Santos,  "Penerapan  Customer  Relationship  Management  (CRM)  pada  PT  Lamp Entertainment". Seminar  Nasional  Mahasiswa  Fakultas  Teknologi  Informasi (SENAFTI) Jakarta - Indonesia, 2023. https://senafti.budiluhur.ac.id/index.php.
[7]  Fikti,  "Algoritma  K-  Means  Clustering:  Pengertian,  Fungsi  dan  Cara  Kerja", [fikti.umsu.ac.id].https://fikti.umsu.ac.id/algoritma-k-means-clustering-pengertian- fungsi-dan-cara-kerja/. Diakses 18 Desember 2023.
[8]  M., Nasrul Halim, R., Jenderal Ahmad Yani No, J., Seberang Ulu, K. I., & Palembang, K. " Implementasi  Metode  K-meas  Clustering  49  Implementasi  Metode  K-Means Clustering  Untuk  Tingkat  Peminatan  Konsumen  Terhadap  Type  Smartphone  Di  Tio Cell Dan Tio Cell", 2022.
[9]  A.  Adil,  I.  M.  Y.  Darma,  S.  Heroe,  &  S.  P.    Lalu,  "Penerapan  Algoritma  K-Means Berbasis  Spasial  Untuk  Pengelompokan  Potensi  Virus  Covid-19  Di  Kabupaten Dompu". SATIN  -  Sains  Dan  Teknologi  Informasi , 9 (1),  64–73,  2023. https://doi.org/10.33372/stn.v9i1.954 .
[10]  N.  Afiasari,  N.  Suarna,  &  N.  Rahaningsi,  "Implementasi  Data  Mining  Transaksi Penjualan  Menggunakan  Algoritma  Clustering  dengan  Metode  K-Means". Jurnal SAINTEKOM , 13 (1), 100–110, 2023. https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i1.402 .
[11]  S.Loi,  S.W.  Hulu,  H.  Halawa,  &  J.  O.  Harmaja,  "Implementasi  Algoritma  K-Means Clustering  Untuk  Pengelompokan  Penyakit  Pasien  Pada  Puskesmas  Pulo  Brayan". J urnal Sains dan Teknologi. Volume 5 No. 1 Juli -September 2023 pp: 150-157, 2023.
[12]  A.  Pangestu,  &  D.  T.  Ridwan,  "Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K- Means  Pengelompokan  Pelanggan  Berdasarkan  Kubikasi  Air  Terjual  Menggunakan Weka", ATIN  -  Sains  Dan  Teknologi  Informasi ,  Vol.  11,  Issue  3,  2021. https://jurnal.umj.ac.id/index .php/just-it/index.
[13]  P.  D.Lestari,  "Datamining  Pada  Penjualan  Air  Bersih  Di  Spam  Akidah  Menggunakan Algoritma  K-Means  Clustering  Menggunakan  Rapidminer". Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika (Vol. 7, Issue 1), 2023.
[14]  Fai,  "Metode  Kuantitatif  Adalah",  [umsu.ac.id].  https://umsu.ac.id/metode-kuantitatif- adalah/. Diaksses 18 Des 2023.
[15]  R. Siringoringo, “Analisis dan Implementasi Algoritma Rijndael (AES) dan Kriptografi RSA  pada  Pengamanan  File,” KAKIFIKOM  (Kumpulan  Artik.  Karya  Ilm.  Fak.  Ilmu Komputer) , vol. 02, no. 01, pp. 31–42, 2020, doi: 10.54367/kakifikom.v2i1.666.