## PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS PADA PENGELOMPOKAN DATA SET BAHAN PANGAN INDONESIA TAHUN 2022-2023
Alfian Adiyanto, Yudhistira Arie Wijaya Program Studi Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10B, Karyamulya Cirebon, Indonesia
Alfianadiyanto403@gmail.com

## ABSTRAK
Tujuan Penelitian ini adalah melakukan pengelompok/kluster yang optimal menggunakan algoritma k-means pada  dataset  Bahan  Pangan  .Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  menggunakan  metode  analisa  data  Knowledge Discovery in Database (KDD) Sumber data penelitian ini diperoleh dari website Pusat Infromasi Harga Pangan Strategis Nasional. Data ini kumpulan data dari bulan Desember 2022-Januari 2023. Penelitian ini menggunakan clustering  metode  K-Means  untuk  mengelompokan  data  tersebut  dengan  metode  K-Means  yang  sederhana. Algoritma  K-Means  sebuah  metode  pengelompokan  berdasarkan  jarak  terdekat,  dimana  jarak  terdekat  ini digunakan  untuk  membagi  data  ke  dalam  sebuah  cluster.  Dalam  penelitian  ini,  menghasilkan  Davies  Bouldin Index  dari  K  =  2  sampai  K  =20,  maka  hasil  cluster  yang  paling  optimum  adalah  K  =  2    dengan  hasil  Davies Bouldin Index sebesar 0,694.
Kata kunci : Data mining, K-Means, Clustering, Indeks Harga Konsumen

## 1. PENDAHULUAN
Data  mining  adalah  meltodel  untuk  melnelmukan pola telrtelntu dari kumpulan data yang belrjumlah belsar. Melskipun  banyak  dipellajari  pada  bidang  ilmu komputelr  dan  statistika,  data  mining  adalah  meltodel yang bisa ditelrapkan dan melmpelrmudah pelkelrjaan di bidang  lainnya  juga.  Namun  selbelnarnya  apa  itu  data mining?Data  mining  adalah  meltodel  dalam  ilmu komputelr  yang  biasa  digunakan  dalam  prosels pelncarian knowleldgel[1]. Algoritma K-Melans melrupakan algoritma yang seldelrhana untuk diimplelmelntrasikan,  melmiliki  kinelrja  yang  rellatif celpat,  mudah  belradaptasi,  dan  umum  digunakan[2]. Meltodel  clustelring atau pelngellompokkan  yang prosels pelmodellannya  tanpa  supelrvisi/pelmbellajaran  selrta meltodel  pelngellompokkan  datanya  dilakukan  selcara partisi. Pada meltodel yang digunakan dalam algoritma K-melans, data akan dikellompokkan melnjadi belbelrapa bagian kellompok dan seltiap kellompok  melmiliki  ciri- ciri yang mirip delngan satu sama lain, namun melmiliki ciri-ciri  yang  belrbelda  delngan  kellompok  lain.  Hal  itu belrtujuan untuk melminimalisir pelrbeldaan antara satu clustelr  dan  melmaksimalkan  pelrbeldaan  data  delngan clustelr lain[3].
Clustelring  banyak  digunakan  dibelrbagai  bidang selpelrti  biologi,  psikologi,  dan  elkonomi.  Hasil pelngellompokan  belrvariasi  karelna  jumlah  pelrubahan parameltelr  clustelr  maka  tantangan  utama  analisis clustelr  adalah  jumlah  clustelr  atau  jumlah  parameltelr modell jarang dikeltahui, dan harus ditelntukan selbellum pelngellompokan.  [4].  Salah  satu  meltodel  data  mining yang  dapat  digunakan  untuk  melmeltakan  atau melngellompokkan  data  seljelnis  adalah  klastelring. Klastelring melmiliki kelunggulan dibandingkan meltodel data mining  lainnya karelna dapat melngklasifikasikan data  tanpa  pelngeltahuan  selbellumnya.  Clustelring melmbagi  data  dan  melngellompokkan  data  kel  dalam
clustelr  belrdasarkan  kelsamaan  tipel  data.  [5].  Dalam pelnelntuan klastelrnya dapat dibuat selbanyak dua, tiga, elmpat  dan  seltelrusnya,  dimana  seltiap  klastelr melmpunyai  karaktelristik  yang  sama.  Jumlah  klastelr telrbaik dapat dipelriksa melnggunakan Daviels-Bouldin Indelx  (DBI).  Jumlah  klastelr  yang  dipilih  adalah jumlah klastelr yang melmiliki nilai DBI telrkelcil. [6]
Belrdasarkan pelnellitian yang dilakukan olelh Viya Miralda,  Muhammaf  Zarlis  dan  Elka  Irawan  delngan judul “Pelnelrapan Meltodel K-Melans Clustelring Untuk Daging  Ayam  Buras”.  Seliring  delngan  melningkatnya pelngeltahuan  masyarakat  dalam  melmilih  makanan sumbelr protelin yang baik dan selhat untuk tubuh, maka selmangkin  tinggi  lah  minat  masyarakat  telrhadap daging  ayam  buras,  teltapi  tingginya  pelrmintaan masyarakat akan ayam buras tidak di barelngi delngan produksinya, produksi ayam buras masih lelbih relndah jika  dibandingkan  delngan  ayam  ras,  selhingga masyarakat kelsulitan melnelmukan daging ayam ras di pasaran.  Dalam  hal  itu,  melmbuat  suatu  pelnellitian delngan  data  mining  meltodel  clustelring  untuk melngellompokkan Kabupateln/Kota di Provinsi Sumatelra  Utara  melnjadi  dua  bagian,  yang  nantinya akan  melnghasilkan 2 katelgori daelrah delngan Daging ayam buras tinggi dan katelgori daelrah delngan Daging ayam buras relndah. Maka daelrah yang telrmasuk dalam Daging  ayam  buras  relndah  akan  lelbih  di  tingkatkan lagi  produksinya  selhingga  di  harapkan  akan  bisa melmelnuhi  pelrmintaan  akan  daging  ayam  buras  di pasar  pasar  yang  ada  di  daelrah  kabupateln/kota  di provinsi sumatelra utara dan dapat melmpelrkelcil jumlah impor  daging  dan  melnambah  hasil  produksi  ayam buras di Provinsi Sumatrela Utara, agar produksi ayam buras  bisa  melmelnuhi  kelbutuhan  protelin  nasional khususnya di Provinsi Sumatelra Utara.[7]
Data yang digulnakan adalah Data selt harga bahan pangan  yang  dipelrolelh  dari  welbsitel  Pulsat  Infromasi
Harga  Pangan  Stratelgis  Nasional.  Data  ini  kulmpullan data dari bullan Delselmbelr 2022-Janulari 2023
Tabel 1. Sampell Dataselt Bahan Pangan No. Provinsi 23/12/2022 …….  19/01/2023 1 Kota Meldan Rp 46.500 ……. Rp 44.400 2 Kota Pelkanbarul Rp 49.400 ……. Rp 50.650 … …. …… ……. …. 89 Kota Sorong Rp 100.000 ……. Rp 90.000 90 Kab. Manokwari Rp 55.000 ……. Rp 42.500
Belrisi  data  yang  belrasal  dari  Welbsitel  Bahan pangan  yang  seltiap  datanya  melwakili  Provini  dan tanggal  .  Indelks  Harga  Konsulmeln  (IHK)  melrulpakan salah  satul  indikator  ulntulk  melngulkulr  pelrtulmbulhan elkonomi  selhingga  melngeltahuli  flulktulasi  kelnaikan ataulpuln pelnulrulnan harga ulntulk melngeltahuli pelrkelmbangan elkonomi. Prosels kelnaikan harga selcara gelnelral dan kontinul diselbult selbagai inflasi. Salah satul indelks harga ulntulk melngulkulr inflasi antara lain IHK. [8].  Jika  inflasi  telrjadi  maka  dapat  melmpelngarulhi stabilitas kelamanan dan politik. Sellain itul, inflasi julga akan  melnyelbabkan  pelndapatan  riil  masyarakat melnulruln,  nilai  tabulngan  tulruln,  melnyullitkan  pellakul ulsaha ulntulk mellakulkan invelstasi dan produlksi, angka kelmiskinan melningkat dan pelnganggulran belrtambah. Dampak  yang  lelbih  jaulh  lagi  yaitul  pelrtulmbulhan elkonomi mellambat. [9]
Tuljulan dari tulgas akhir  ini adalah  melndapatkan julmlah  klulstelr  telrbaik  dan  ulntulk  melngeltahuli anggotanya  seltiap  clulstelr.  Hasil  pelngellompokan telrselbult  dapat  selbagai  bahan  pelrtimbangan  ataul analisa  pelmelrintah  dalam  melnganalisa  harga  pangan di  pasar  tradisional  yang  harganya  mellonjak  tinggi ulntulk dinormalisasi harga pangannya.
Olelh  karelna  itul  diulsullkan  tulgas  akhir  delngan juldull “pelnelrapan algoritma k-melans pada pelngellompokan data selt bahan pangan indonelsia tahuln 2022-2023” Adapuln yang melnjadi alasan dilakulkannya  tulgas  akhir  ini  delngan  juldull  telrselbult adalah  ulntulk  melngeltahuli  klastelrisasi  dataselt  bahan pangan  yang  nanti  nya  diharapkan  dapat  melmbantul pelmelrintah  melngelmbangkan  dan  melningkatkan kelbijakan dibidang pelmbangulnan elkonomi yang akan datang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data mining adalah sulatul istilah yang digulnakan ulntulk  melngulraikan  pelnelmulan  pelngeltahulan  dalam databasel. Data mining adalah prosels yang melnggulnakan telknik statistik, matelmatika, kelcelrdasan bulatan, dan machinel lelarning ulntulk melngelkstraksi dan melngidelntifikasi  informasi  yang  belrmanfaat  dan pelngeltahulan  telrkait  dari  belrbagai  databasel  belsar. Pelndelkatan  dasar  dalam  data  mining  adalah
melrangkulm  data  dan  melngambil  informasi  yang belrmakna dan yang selbellulmnya tidak dikeltahuli
Istilah  yang  selring  digulnakan  adalah  pada  saat mellakulkan  pelngolahan  data  yang  belnar  adalah  data mining dan knowleldgel Discovelry in Databasel (KDD) Prosels  KDD  selndiri  digulnakan  ulntulk  melndapatkan pelngeltahulan  dari  databasel  yang  ada,  dimana  dalam sulatul  databasel  telrdapat  belrbagai  tabell-tabell  yang saling  belrhulbulngan  antara  satul  delngan  yang  lain. Prosels KDD dan Data mining selring digulnakan selcara belrgantian,  walaulpuln  melmpulnyai  konselp  yang belrbelda  tapi  prosels  kdd  dan  data  mining  saling belrkaitan.  [10].  Meltodel  pelnellitian  yang  digulnakan yaitul  meltodel Knowleldgel  Discovelry  in  Databasel (KDD),  yang  telrdiri  dari  tahapan: Data  Sellelction, Prelprocelssing/Clelaning,  Transformation  Data,  Data mining, dan Elntelrpreltation/Elvalulation .[11]
Gambar 1. Tahapan prosels KDD

## 2.2. K-Means
K-Melans pelrtama kali dipulblikasikan olelh Stulart Lloyd  pada  tahuln  1984  dan  melrulpakan  algoritma clulstelring  yang  banyak  digulnakan.  K-Melans  belkelrja delngan  melnselgmelntasi  objelk  yang  ada  kel  dalam kellompok ataul yang diselbult delngan selgmeln selhingga objelk  yang  belrada  dalam  masing-masing  kellompok lelbih selrulpa satul sama lain dibandingkan delngan objelk dalam kellompok yang belrbelda. [12]
K-melans adalah   selbulah   algorima data   mining ulnsulpelrviseld yang melnggulnakan celntroid selbagai titik pulsat dalam  seltiap  clulstelr. K-melans ialah  algoritma yang    tidak  rulmit,    ulkulran    kelsamaan    belrpelran pelntingdalam    prosels  clulstelring  melnggulnakan  K- Melans. [13] (1)
Langkah-langkah dari K-Melans (pseluldocodel) :
a. Melnelntulkan banyaknya clulstelr (k) ulntulk julmlah clulstelr dari dataselt yang ada
b. Melnelntulkan  k  selbagai  Celntroid,  biasanya dilakulkan selcara acak (random).
c. Hitulng jarak data delngan celntroid melnggulnakan  rulmuls  jarak  melnggulnakan rulmuls Elulclidelan (pelrsamaan 1)
d. Distancel: 𝑑 ( 𝑥 i, 𝜇 j) = √∑( 𝑥 i, 𝜇 j)
e. dimana  d  melrulpakan  titik  dokulmeln,  xi melrulpakan  data  kritelria  dan  µj  melrulpakan celntroid pada clulstelr kel-j.
f. Kellompokkan  data  belrdasarkan  keldelkatan delngan  celntroid  kelmuldian  pelrbaharuli  nilai celntroid barul delngan lokasi dari pulsat clulstelr melnggulnakan pelrsamaan 2
g. Lakulkan  langkah  2  sampai  4  sampai  anggota
tiap  clulstelr tidak ada yang belrulbah.(Indriyani & Irfiani,   2019)

## 2.3. Clustering
Clulstelring  adalah  algoritma  pelngellompokkan data  delngan  julmlah  belsar  di  prosels  melnjadi  bagian kelcil  delngan  atribult  kelmiripan  telrtelntul. . K-Melans Clulstelring telrmasulk pada  meltodel pelnganalisaan data ataul  meltodel  data  mining  yang  prosels  nya  tanpa pelngawasan  (ulnsulpelrviseld)  selrta  melnjadi  sulatul meltodel  pelngellompokan  yang  datanya  dilakulkan delngan sistelm partisi. [15]. Pada clulstelring partisi dari objelk  data  yang  melmpulnyai  karaktelristik  sama  akan dikellompokkan  padasatul  kellompok  dan  data  yang melmiliki  karaktelristik  belrbelda  akan  dikellompokkan pada kellompok yang lainnya.[16]

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Sumber Data
Sulmbelr data dalam pelnellitian ini belrsulmbelr dari Welbsitel https://hargapangan.id/ .  Data  diambil  pada hari  Kamis,19  Janulari  2023,Pada  Pulkull  17.00  WIB. Data  melmiliki  2  atribult  yaitul  Provinsi  dan Tanggal.Data  yang  digulnakan  sellama  23  Delselmbelr 2022- 19 Janulari 2023.

## 3.2. Tekhnik Pengumpulan Data
Data pelnellitian telrbagi melnjadi dula data yaitul data primelr dan data selkulndelr. Data primelr melrulpakan data  yang  dipelrolelh  pelnelliti  selcara  langsulng, selmelntara  data  selkulndelr  adalah  data  yang  dipelrolelh pelnelliti  dari  sulmbelr  yang  suldah  ada.  Contoh  data primelr  adalah  data  yang  dipelrolelh  dari  relspondeln mellaluli  kulelsionelr,  wawancara  pelnelliti  delngan narasulmbelr,  panell,  kellompok  fokuls.  Contoh  data selkulndelr misalnya catatan ataul dokulmelntasi pelrulsahaan  belrulpa  abselnsi,  gaji,  laporan  kelulangan pulblikasi  pelrulsahaan,  laporan  pelmelrintah,  data  yang dipelrolelh  dari  majalah,  dan  lain  selbagainya  Pada pelngulmpullan data ini, melnggulnakan telknik pelngulmpullan data selkulndelr ulntulk melndapatkan hasil yang  akulrat.  Data  yang  digulnakan  melrulpakan  data yang suldah jadi yang didapatkan dari Welbsitel Bahan Pangan https://hargapangan.id/ .

## 3.3. Tahapan Perancangan
Pada  tahap  pelrancangan  ataul  pelnellitian  ini, meltodel  yang  akan  digulnakan  adalah  meltodel Knowleldgel  Discovelry  in  Databasels  (KDD),  Adapuln tahapan selbagai belrikult :
a. Data Sellelction Melnyaring   selkulmpullan    data    melntah    ulntulk melnelntulkan  variabell  data  apa  saja  yang  akan diprosels.
b. Prelprocelssing Prelpocelssing  melrulpakan  tahap      melmbelrsihkan data dari noisel, missing valuleldan data yang tidak rellelvan.
c. Transformation
Melntransformasikan/   melrulbah   data   kel   dalam belntulk  yang  selsulai  delngan  format  pelngolahan data      pada      algoritma      data      mining      yang akandigulnakan.        Seltiap         algoritma         data mining melngolah data delngan format telrtelntul.
d. Data Mining Melrulpakan tahap inti dari KDD yaitul melngelkstraksi selkulmpullan data delngan melnggulnakan      meltodel      dan      algoritma selhingga ditelmulkan   pelngeltahulan.
e. Intelrpreltation/Elvalulation Melngintelrpreltasikan    pelngeltahulan    ataul    pola yang ditelmulkan    dari    prosels    data    mining selrta melngelvalulasi  apakah  pola  telrselbult  suldah selsulai delngan targelt yang diinginkan. [17]
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengelompokan Dataset menggunakan Algoritma K Means Clustering
Pelnelrapan Algoritma K-Melans  Clulstelring dirancang olelh Tools Rapidminelr. Pada pelnellitian ini, meltodel  yang  akan  digulnakan  adalah  meltodel Knowleldgel Discovelry in Databasels (KDD. Pelnelrapan KDD selbagai belrikult :
4.2. Data Sellelction Read Excel , Opelrator Relad Elxcell yang belrfulngsi selbagai  pelmbaca filel  elxcell .  Relad  Elxcell  melrulpakan opelrator  yang  paling  dasar  digulnakan  selbellulm melmullai selbelulah prosels. Opelrator ini dapat digulnakan ulntulk melmulat data dari spreladshelelt Microsoft Elxcell. Data selt yang digulnakan adalah dataselt bahan pangan.
Gambar 2. Relad Elxcell
Parameltelr pada opelrator Relad Elxcell melnggulnakan Parameltelr delfaullt. Dari hasil pelmbacaan  opelrator Relad  Elxcell didapat  infomasi selbagai belrikult :
Tabel 2. Statistik Dataselt No Uraian Keterangan 1. Relcord 90 2. Spelcial Attribultel 0 3. Relgullar Attribultel 22 4. Attribultel : Provinsi Nominal, missing 0 23/12/2022 Intelgelr, missing 0 26/12/2022 Intelgelr, missing 0 27/12/2022 Intelgelr, missing 0 28/12/2022 Intelgelr, missing 0 29/12/2022 Intelgelr, missing 0 30/12/2022 Intelgelr, missing 0 02/01/2023 Intelgelr, missing 0 03/01/2023 Intelgelr, missing 0
No Uraian Keterangan 04/01/2023 Intelgelr, missing 0 05/01/2023 Intelgelr, missing 0 06/01/2023 Intelgelr, missing 0 09/01/2023 Intelgelr, missing 0 10/01/2023 Intelgelr, missing 0 11/01/2023 Intelgelr, missing 0 12/01/2023 Intelgelr, missing 0 13/01/2023 Intelgelr, missing 0 16/01/2023 Intelgelr, missing 0 17/01/2023 Intelgelr, missing 0 18/01/2023 Intelgelr, missing 0 19/01/2023 Intelgelr, missing 0
Set Role, Opelrator Selt Rolel belrfulngsi digulnakan ulntulk melngulbah pelran satul ataul lelbih Atribult.
Gambar 3. Selt Rolel
Parameltelr pada opelrator Selt  Rolel melnggulnakan Parameltelr delfaullt. Dari hasil pelmbacaan opelrator Selt Rolel didapat infomasi selbagai belrikult :
Tabel 3. Statistik dataselt seltellah melnggulnakan Selt Rolel No Uraian Keterangan 1. Relcord 90 2. Spelcial Attribultel 2 3. Relgullar Attribultel 20 4. Attribultel : Clulstelr Nominal, missing 0 23/12/2022 Intelgelr, missing 0 26/12/2022 Intelgelr, missing 0 27/12/2022 Intelgelr, missing 0 28/12/2022 Intelgelr, missing 0 29/12/2022 Intelgelr, missing 0 30/12/2022 Intelgelr, missing 0 02/01/2023 Intelgelr, missing 0 03/01/2023 Intelgelr, missing 0 04/01/2023 Intelgelr, missing 0 05/01/2023 Intelgelr, missing 0 06/01/2023 Intelgelr, missing 0 09/01/2023 Intelgelr, missing 0 10/01/2023 Intelgelr, missing 0 11/01/2023 Intelgelr, missing 0 12/01/2023 Intelgelr, missing 0 13/01/2023 Intelgelr, missing 0 16/01/2023 Intelgelr, missing 0 17/01/2023 Intelgelr, missing 0 18/01/2023 Intelgelr, missing 0 19/01/2023 Intelgelr, missing 0
Select  Attributes, Opelrator  attribultels  belrfulngsi melmilih  sulbselt  dari  Atribult  dari  ContohSelt  dan melnghapuls Atribult lainnya.
Gambar 4. Sellelct Atribultels
Parameltelr  pada  opelrator Sellelct  Attribultels yang digulnakan tampak pada tabell dibawah ini.
Tabel 4. Parameltelr dan atribult yang dipilih pada opelrator Sellelct Attribultels No parameter isi 1. Attribultel Filtelr Typel Sulbselt
2. Sellelcteld Attribultels No, 23/12/2022, 26/12/2022, 27/12/2022,28/12/2022, 29/12/2022,30/12/2022, 02/01/2023,03/01/2023, 04/01/2023,05/01/2023, 06/01/2023,09/01/2023, 10/01/2023,11/01/2023, 12/01/2023,13/01/2023, 16/01/2023,17/01/2023, 18/01/2023, 19/01/2023
Dari  hasil  pelmbacaan  opelrator Sellelct  Attribult didapat informasi selbagai belrikult.
Tabel 5. Statistik Dataselt No Uraian Keterangan 1. Relcord 90 2. Spelcial Attribultel 0 3. Relgullar Attribultel 22 4. Attribultel : Provinsi Nominal, missing 0 23/12/2022 Intelgelr, missing 0 26/12/2022 Intelgelr, missing 0 27/12/2022 Intelgelr, missing 0 28/12/2022 Intelgelr, missing 0 29/12/2022 Intelgelr, missing 0 30/12/2022 Intelgelr, missing 0 02/01/2023 Intelgelr, missing 0 03/01/2023 Intelgelr, missing 0 04/01/2023 Intelgelr, missing 0 05/01/2023 Intelgelr, missing 0 06/01/2023 Intelgelr, missing 0 09/01/2023 Intelgelr, missing 0 10/01/2023 Intelgelr, missing 0 11/01/2023 Intelgelr, missing 0 12/01/2023 Intelgelr, missing 0 13/01/2023 Intelgelr, missing 0 16/01/2023 Intelgelr, missing 0 17/01/2023 Intelgelr, missing 0 18/01/2023 Intelgelr, missing 0 19/01/2023 Intelgelr, missing 0
4.3. PrelProcelssing
Dikarelnakan  pada  dataselt  Bahan  Pangan  tidak ditelmulkan missing valulel ataul data yang tidak melmiliki nilai maka prelprocelssing tidak dilakulkan.
Gambar 5. Hasil Statistik
Seltellah  dilihat  dari  hasil  statistik,  tidak ditelmulkan  adanya missing  valulel .  Maka  prosels  dapat dilanjultkan kel tahap sellanjultnya.

## 4.4. Data Transformation
Data  Transformasi  melrulpakan  langkah  ulntulk Melntransformasikan ataul melrulbah   data   kel   dalam belntulk  yang  selsulai  delngan  format  pelngolahan data pada   algoritma   data   mining   yang   akandigulnakan. Pada  langkah  ini  tidak  dilakulkan  karelna  tipel  dataselt yang  digulnakan  suldah  belrtipel  nulmelrik  ataul  angka selpelrti pada gambar 5.

## 4.5. Data Mining
Opelrator ini mellakulkan clulstelring melnggulnakan algoritma  k-melans .  Pada  tahap  ini  bagian parameltelr melnggulnakan melasulrel  typels Nulmelrical  Melasulrel pelnellitian ini melnggulnakan Elulclidelan Distancel .
Gambar 6. K-Melans Clulstelring
Parameltelr  pada  opelrator K-Melans  Clulstelring yang  digulnakan  tampak  pada  tabell  dibawah  ini. Parameltelr  pada  opelrator K-Melans  Clulstelring ini melnggulnakan parameltelr delfaullt.
Tabel 6. Parameltelr pada opelrator K-Melans Clulstelring No Parameter Isi 1. K 2-20
Dari  hasil  pelmbacaan  opelrator K-Melans Clulstelring delngan parameltelr delfaullt didapat informasi selbagai belrikult.
Tabel 7. Hasil K-Means Clustering pada k=2
No Cluster Keterangan 1. Cluster 0 74 2. Cluster 1 16 Total Number of Items 90
Tabel 8. Hasil K-Melans Clulstelring pada k=20 No Cluster Ktrgan 1. Clulstelr 0 5 2. Clulstelr 1 11 3. Clulstelr 2 1 4. Clulstelr 3 4 5. Clulstelr 4 6 6. Clulstelr 5 7 7. Clulstelr 6 2 8. Clulstelr 7 2 9. Clulstelr 8 7 10. Clulstelr 9 7 11. Clulstelr 10 1 12. Clulstelr 11 1 13. Clulstelr 12 2 14. Clulstelr 13 14 15. Clulstelr 14 3 16. Clulstelr 15 3 17. Clulstelr 16 9 18. Clulstelr 17 1 19. Clulstelr 18 1 20. Clulstelr 19 3 Total Nulmbelr of Itelms 90
Sellanjultnya  digulnakan  opelrelator Pelrformancel delngan  meltodel Daviels-Boulldin  Indelx  (DBI). Ulntulk melngeltahuli nilai DBI nya.
Gambar 7. Clulstelr Distancel Pelrformancel
Parameltelr  pada  opelrator Pelrformancel yang digulnakan tampak pada tabell dibawah ini.
Tabel 9. Parameltelr pada opelrator Pelrformancel No Parameter Isi 1. Main Critelrion Daviels Boulldin
Dari  hasil  pelmbacaan  opelrator Pelrformancel didapat informasi selbagai belrikult.
Tabel 10.  Hasil opelrator Pelrformancel (DBI)
No K DBI 1. 2 0,694 2. 3 0,821 3. 4 0,782 4. 5 0,889 5. 6 0,875 6. 7 0,727 7. 8 0,909 8. 9 1,111 9. 10 0,956 10. 11 0,998 11. 12 1,037 12. 13 0,992 13. 14 0,920 14. 15 1,011
No K DBI 15. 16 0,006 16. 17 0,954 17. 18 0,946 18. 19 0,891 19. 20 0,907
4.6. Intelrpreltation/Elvalulation
Seltellah  mellakulkan  pelrbandingan DBI delngan meltodel K-Melans dari k-2 sampai k-20  yang telrdapat pada tabell diatas, dapat dilihat bahwa clulstelr telrkelcil yang melndelkati 0 yaitul k-2, delngan nilai DBI selbelsar 0,694  Karelna  nilai  k-2  melrulpakan  nilai  telrkelcil dibandingkan  k  lainnya,  maka  dapat  disimpullkan bahwa k-2 delngan nilai 0,694  yang paling melndelkati 0  melrulpakan  hasil clulstelr telrbaik.  Delngan  julmlah clulstelr 0 selbanyak 74 itelms , dan clulstelr 1 selbanyak 16 itelms .

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Belrdasarkan  pelngellompokkan  data  yang  suldah dilakulkan  delngan  meltodel K-Melans melnggulnakan parameltelr delfaullt dipelrolelh  hasil  telrkelcil  yaitul  pada clulstelr k-2  delngan  nilai DBI selbelsar  0,694.  Maka clulstelr k-2  melrulpakan clulstelr telrbaik  dari  total  k selbanyak  20.  Delngan  julmlah clulstelr 0  selbanyak  74 itelms , dan clulstelr 1 selbanyak 16 itelms.
Ulntulk  pelnelliti  sellanjultnya  bisa  melnggulnakan meltodel  /algoritma  yang  lain  selpelrti  klasifikasi, Algoritma  Random  Forelst  ,Naïvel  Bayels,  agar melndapatkan hasil yang lelbih baguls lagi baik dari nilai DBI maulpuln kellompok.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  Prastiwi,  J.  Pricilia,  and  E.  Raswir,
“Implementasi Data Mining Untuk Menentuksn  Persediaan  Stok  Barang  Di  Mini Market Menggunakan Metode K-Means Clustering  Jurnal  Informatika  Dan  Rekayasa Komputer  (  JAKAKOM  ),” J.  Inform.  Dan Rekayasa Komput. , vol. 1, no. April, pp. 141– 148, 2022.
[2] S.  N.  Br  Sembiring,  H.  Winata,  and  S. Kusnasari,  “Pengelompokan  Prestasi  Siswa Menggunakan  Algoritma  K-Means,” J.  Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD) , vol. 1, no. 1, p. 31, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i1.4784.
[3] F. N. Dhewayani, D. Amelia, D. N. Alifah, B. N. Sari, and M. Jajuli, “Implementasi K-Means Clustering  untuk  Pengelompokkan  Daerah Rawan  Bencana  Kebakaran  Menggunakan Model  CRISP-DM,” J.  Teknol.  dan  Inf. ,  vol. 12, no. 1, pp. 64–77, 2022, doi: 10.34010/jati.v12i1.6674.
[4] S.  Handoko,  F.  Fauziah,  and  E.  T.  E. Handayani, “Implementasi Data Mining Untuk Menentukan  Tingkat  Penjualan  Paket  Data Telkomsel  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 25, no. 1, pp. 76–88, 2020, doi:
10.35760/tr.2020.v25i1.2677.
[5] L.  M.  Harahap,  W.  Fuadi,  L.  Rosnita,  E. Darnila, and R. Meiyanti, “Klastering Sayuran Unggulan Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 8, no. 3, pp. 567–579, 2022, doi: 10.28932/jutisi.v8i3.5277.
[6] A.  Badruttamam,  S.  Sudarno,  and  D.  A.  I. Maruddani, “PENERAPAN

## ANALISIS
KLASTER K-MODES DENGAN VALIDASI DAVIES BOULDIN INDEX DALAM MENENTUKAN
KARAKTERISTIK
KANAL  YOUTUBE  DI  INDONESIA  (Studi Kasus:  250 Kanal YouTube Indonesia Teratas Menurut Socialblade),” J. Gaussian , vol. 9, no.
3, pp. 263–272, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.28907.
[7] V.  Miralda,  M.  Zarlis,  and  E.  Irawan, “Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Daging  Ayam  Buras,” Build.  Informatics, Technol.  Sci. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  91–98,  2020, doi: 10.47065/bits.v2i2.493.
[8] F. Azizah and M. Athoillah, “Analisis Dampak Covid-19  Terhadap  Indeks  Harga  Konsumen dengan  K-Means  dan  Regresi  Berganda,” Indones. J. Appl. Stat. , vol. 4, no. 1, p. 21, 2021, doi: 10.13057/ijas.v4i1.46329.
[9] S. U. Wijaya and N. N. Ngatini,
“Pengembangan  Pemodelan  Harga  Beras  di Wilayah  Indonesia  Bagian  Barat  dengan Pendekatan Clustering Time Series,” Limits J. Math. Its Appl. , vol. 17, no. 1, p. 51, 2020, doi: 10.12962/limits.v17i1.5994.
[10] M.  Intan  Pratiwi  Hant  and  Hendry,  “Data Mining  Technique  Using  Naïve  Bayes Algorithm  To  Predict  Shopee  Consumer Satisfaction Among Millennial Generation,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 4, pp. 829–838, 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.4.295.
[11] N.  L.  P.  P.  Dewi,  I.  N.  Purnama,  and  N.  W. Utami,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Clustering Penilaian Kinerja Dosen
Menggunakan  Algoritma  K-Means  (Studi Kasus: STMIK Primakara),” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia ,  vol.  16,  no.  2,  p.  105,  2022,  doi: 10.32815/jitika.v16i2.761.
[12] A.  Aditya,  I.  Jovian,  and  B.  N.  Sari, “Implementasi  K-Means  Clustering  Ujian Nasional  Sekolah  Menengah  Pertama  di Indonesia Tahun 2018/2019,” J. Media Inform. Budidarma ,  vol.  4,  no.  1,  p.  51,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i1.1784.
[13] R.  A.  Farissa,  R.  Mayasari,  and  Y.  Umaidah, “Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  K- Medoids  Untuk  Pengelompokkan  Data  Obat dengan  Silhouette  Coefficient  di  Puskesmas Karangsambung,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 5, no. 2, pp. 109–116, 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i1.3237.
[14] F.  Indriyani  and  E.  Irfiani,  “Clustering  Data
Penjualan  pada  Toko  Perlengkapan  Outdoor Menggunakan  Metode  K-Means,” JUITA    J. Inform. ,  vol.  7,  no.  2,  p.  109,  2019,  doi: 10.30595/juita.v7i2.5529.
[15] D.  Isya  Ramadhani,  O.  Damayanti,  O. Thaushiyah, and A. Rahman Kadafi, “Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Desa  Rawan  Bencana  Berdasarkan  Data Kejadian  Terjadinya  Bencana  Alam,” J.  Ris. Komputer) , vol. 9, no. 3, pp. 2407–389, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i3.4326.
[16] G.  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  and  Y. Desnelita,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Untuk  Clustering  Data  Obat-Obatan,” J.  Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 17–24, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[17] H.  Syahputra,  “Clustering  Tingkat  Penjualan Menu  (Food  and  Beverage)  Menggunakan Algoritma K-Means,” J. KomtekInfo , vol. 9, pp. 29–33, 2022, doi: 10.35134/komtekinfo.v9i1.274.