## PENERAPAN DATA MINING PADA CLUSTERING DATA HARGA RUMAH DKI JAKARTA MENGGUNAKAN ALGORITMAK-MEANS
Teneshya Lidia Putri 1 , Raditya Danar Dana 2
1) Komputerisasi Akuntansi STMIK IKMI Cirebon
2) Manajemen Informatika STMIK IKMI Cirebon Jl Perjuangan No 10B Majasem Kesambi Kota Cirebon neshyaputri41@gmail.com

## ABSTRAK
Rumah merupakan kebutuhan primer manusia, dan data harga rumah menjadi krusial untuk memahami pasar perumahan.  Data  harga  rumah  disetiap  daerah  berbeda-beda  sesuai  dengan  daerah  dan  kategorinya  masing- masing, khususnya pada data harga rumah yang berada di DKI Jakarta. DKI Jakarta sendiri memiliki data harga rumah yang berbeda sesuai dengan kategorinya. Algoritma clustering k-means dalam data mining ini digunakan untuk mengelompokan data harga rumah berdasarkan fitur-fitur seperti kode pos, daerah, luas tanah, dan harga. Serta untuk mengetahui perbedaan  harga kelompok dan  menunjukkan harga  yang sesuai untuk masing-masing kelompok tersebut. Tujuan membuat laporan tugas akhir ini untuk memberikan informasi kepada masyarakat yang tidak mengetahui apakah data harga rumah DKI Jakarta tersebut termasuk kelompok tinggi, sedang, rendah dan membantu dalam proses pengambilan keputusan dalam properti industri, termasuk pemasaran, pengelompokan harga jual dan pengembangan properti. Berdasarkan hasil penelitian, hasil yang dapat disimpulkan pada data harga rumah DKI Jakarta dapat dikelompokan menjadi 3 kelompok cluster yaitu Cluster 0 menghasilkan harga rumah sedang  sebanyak  193  items,  cluster  1  menghasilkan  harga  rumah  rendah  sebanyak  1698  items,  cluster  2 menghasilkan harga rumah tinggi sebanyak 51 items. Maka dari pengelompokan 3 cluster tersebut manghasilkan nilai optimal dari Davies Bouldin Index (DBI) sebesar 0,480.
Kata kunci : Harga Rumah, Clustering, Data Mining, K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  sektor  properti  di  Indonesia mengalami  peningkatan  yang  mencolok  dalam beberapa  tahun  terakhir.  Faktor  kunci  dalam  sektor properti adalah harga rumah, yang menjadi pertimbangan  utama  bagi  calon  pembeli.  Daerah Khusus  IbuKota  Jakarta,  mengalami  pertumbuhan yang  pesat  dalam  pembangunan  perumahan.  Faktor- faktor  seperti  pertumbuhan  ekonomi,  urbanisasi,  dan peningkatan  infrastruktur  di  DKI  Jakarta  telah menyebabkan  lonjakan permintaan rumah di  wilayah tersebut. Oleh karena itu, memiliki alat pengelompokan  yang  akurat  untuk  memproyeksikan data  harga  rumah  di  DKI  Jakarta  menjadi  hal  yang sangat penting.
Pada  kehidupan  setiap harinya, manusia memiliki  berbagai  kebutuhan  mendasar,  termasuk tempat  tinggal.  Rumah  tidak  hanya  sebagai  tempat beristirahat dan menjaga diri, tetapi memainkan peran penting sebagai pusat kegiatan sehari-hari dan tempat bersosialisasi  dengan  keluarga  serta  sanak  saudara. Tempat  berkumpul  adalah  rumah  yang  nyaman. Menyebabkan  ketenangan  dan  ikatan  yang  kuat  di setiap  keluarga.  Maka,  rumah  dianggap  sebagai keperluan  esensial  yang  diperlukan  oleh  setiap individu.  Pertimbangan  utama  dalam  memilih  rumah melibatkan  faktor  kenyamanan,  yang  mencakup elemen-elemen  seperti  lingkungan  sekitar,  ukuran bangunan,  dan  harmoni  internal  keluarga  untuk membuat suasana  yang  nyaman di dalam  lingkungan rumah. Selain itu, harga juga merupakan faktor utama yang diperhitungkan dalam proses pemilihan rumah[1].
Penelitian yang dilakukan oleh Briyan Gifari Aji, Dwi  Chandra  Aditya  Sondawa,  Muhammad  Rifky Gifari, dan Sena Wijayanto pada tahun 2023, berjudul "Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk Clustering Harga  Rumah  Di  Bandung".  Penerapan  yang digunakan dengan metode K-Means Clustering . Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  dengan  mengatur cluster 2, didapatkan silhouette score yang tinggi serta mendekati  1,  yakni  sebesar  0,8870.  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  pengelompokan  dengan memiliki 2 cluster , terdapat interpretasi struktur yang kokoh  karena  data  dalam  masing-masing cluster sangat rapat dan jelas terpisah dari cluster lainnya. [1]. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Zyhan  Faradilla Daldiri, Muhammad Rafly dan Ionia Veritawati dalam jurnal  Journal  of  Informatics  and  Advanced Computing  (JIAC)  pada  tahun  2022  yang  berjudul “ Clustering Daftar  Harga  Rumah  di  Jakarta  Dengan Algoritma  K-Means”.  Penelitian  dengan  metode  K- Means Clustering . Dengan  menerapkan algoritma K- Means  pada cluster 5  pada  daftar  harga  rumah  di Jakarta, diperoleh hasil klasifikasi, dimulai dari kelas 0  yang  memiliki  527  data,  kelas  1  dengan  13  data, kelas 2 dengan 108 data, kelas 3 dengan 68 data, dan kelas  4  dengan  294  data.  Hasil silhouette  score mencapai  0,626,  yang  mengindikasikan  bahwa  hasil tersebut memiliki interpretasi yang beralasan[2].
Penelitian yang dilakukan oleh Rizky Rahmattullah,  Indwiarti  dan  Aniq  Atiqi  Rohmawati dalam  jurnal  e-Proceeding  of  Engineering  yang berjudul  “ Clustering Harga  Rumah:  Perbandingan Model  K-Means  dan  Gaussian  Mixture  Model”  pada tahun  2023.  Penelitian  dengan  metode Clustering K-
Means dan Gaussian Mixture Model . Hasil dari kedua proses clustering menunjukkan  bahwa  K-Means memberikan  kinerja  yang  lebih  unggul  dibandingkan dengan Gaussian  Mixture  Model ,  dilihat  dari  dua aspek,  yaitu  nilai Silhouette dan  waktu  yang dibutuhkan  dalam  proses clustering .  K-Means menghasilkan nilai Silhouette sebesar 0.63516 dengan waktu  proses  selama  1.97  detik,  sementara Gaussian Mixture Model menghasilkan  nilai Silhouette sebesar 0.62723  dengan  waktu  proses  selama  7.01  detik. Kesimpulan  dalam  penelitian  ini,  proses clustering menggunakan K-Means menghasilkan hasil yang lebih bagus berbeda dengan Gaussian Mixture Model [3]. Pada  penelitian  yang  akan  dilakukan  bertujuan untuk  pengelompokan  data  harga  rumah  dan mengetahui jumlah cluster optimal hasil pengelompokan  data  harga  rumah  menggunakan Davies Bouldin Index (DBI).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Penambangan  data  atau  data mining adalah proses  yang  menyangkut  penyatuan  dan  penerapan data peristiwa untuk mengidentifikasi pola keterkaitan yang sesuai dalam kumpulan data  yang  luas[4]. Data mining merupakan  metode  yang  menetapkan  dan mengakses  suatu    informasi  penting  dengan memanfaatkan  teknik  atau  metode  khusus  yang didasarkan pada pengetahuan atau keterampilan hasil dari penelitian dapat diaplikasikan dalam data mining sebagai  pemilihan  dalam  proses  pengambilan keputusan[5].

## 2.2. K-Means
Gambar 1. Flowchart K-Means K-Means  merupakan  metode  pengelompokan data  non-hirarki  yang  bertujuan  untuk  membagi  data menjadi  berupa cluster .  Dalam  pendekatan  ini,  data
yang  menunjukkan  ciri-ciri  serupa  dikelompokkan bersama  dalam  1 cluster ,  sementara  data  yang menunjukkan  ciri-ciri  yang  berbeda  dikelompokan dalam cluster lainnya[6].
Menurut  hasil  percobaan  yang  telah  dilakukan [7] berikut merupakan tahapannya dalam menerapkan metode k-means clustering :
1. Menentukan  total cluster .  Dalam  perhitungan, dimulai  dengan  menetapkan  jumlah  kelompok cluster yaitu cluster 2. 2. Menentukan centroid . Centroid adalah posisi pusat yang  dilakukan  sebagai  awal  perhitungan  dalam pengelompokan  data.  Pemilihan  awal  pusat dilakukan  secara  acak  dari  kumpulan  data  yang digunakan dalam analisis k-means.
3. Menghitung jarak centroid . Perhitungan jarak data dan pusat cluster . Kedekatan dua objek ditentukan oleh jarak antara keduanya menggunakan euclidean  distance yang  dirumuskan  oleh  [8] sebagai berikut:
d Euclidean (x,
y)= √ ∑ ( x i y ἱ )² (1)
Dimana:
d (x, y)  : Jarak antara data pada posisi x dan y x : posisi data objek y : posisi data centroid i
: total atribut pada data
4. Mengelompokkan setiap data pada cluster dengan jarak terpendek.
5. Menentukan  nilai  centroid    dengan  nilai  rata-rata cluster dari setiap anggota cluster.
Centroid = ∑ a i (2)
n
Dimana : a i = Nilai anggota masing masing cluster n= jumlah anggota cluster
6. Dilakukan  perulangan  perhitungan  jarak  dan menetapkan cluster di  mana  objek  tidak mengalami perpindahan objek.

## 2.3. Clustering
Clustering merupakan  proses  yang  dilakukan untuk  mengelompokan  sekumpulan  data  ke  dalam bagian  kelompok  berdasarkan  kesesuaian  yang  telah dipastikan.  Pengelompokan  ini  disebut  sebagai " cluster ",  yang  mewakili  sekelompok  atau  kumpulan objek data yang menunjukkan kesamaan dalam cluster tertentu  dan  perbedaan  dari  objek  di cluster lain. Objek-objek  ini  disusun  menjadi  satu  atau  lebih cluster, memastikan  bahwa  objek  dalam cluster memiliki tingkat kesesuaian yang berarti[6]. 2.4. Davies Bouldin-Index (DBI) Davies-Bouldin  Index (DBI)  adalah  salah  satu metode  evaluasi  validitas  internal  yang  digunakan
i
untuk  menilai  atau  mengevaluasi  suatu  klaster.  DBI diperkenalkan  oleh  David  L.  Davies  dan  Donald  W. Bouldin. Validitas internal yang dilakukan DBI adalah seberapa  baik  klaster  dilakukan  dengan  menghitung kuantitas dan fitur turunan dari kumpulan data.
Tahap-tahap evaluasi klaster dengan menggunakan  Davies-Bouldin  Index  adalah  sebagai berikut:
2.4.1. Sum of square within cluster (SSW) SSW  digunakan  untuk  menjumlahkan  kuadrat jarak  antara  setiap  data  dalam  suatu  klaster  dan centroid  klaster  tersebut.rumus  SSW  adalah  sebagai berikut:
SSW_i = ∑(Xi - Ci)^2
(3)
Keterangan: m adalah Jumlah data dalam cluste r ke- i x adalah data pada cluster ci = Centroid cluster ke- i d(Xi,Ci)  adalah    Jarak  setiap  data  ke centroid  i yang dihitung menggunakan jarak euclidiance
2.4.2. Sum of square between cluste r (SSB) SSB  digunakan  untuk  menjumlahkan  kuadrat jarak antara centroid setiap klaster dan centroid klaster lainnya.
Rumus SSB: SSB = ∑(d(ci, cj)) (4)
Keterangan: d (ci,cj) adalah Jarak centroid dengan centroid lainnya. ci adalah cluster satu cj adalah lainnya

## 2.4.3. Pengukuran rasio (Rij)
Pengukuran  rasio  (Rij)  digunakan  untuk membandingkan dua klaster berdasarkan  nilai kohesi dan  separasi.  Nilai  rasio  dihitung  menggunakan persamaan sebagai berikut:
Rij = SSWi / SSBi.j
(4)
Keterangan:
Rij adalah nilai rasio SSWi adalah Jumlah  kuadrat  dalam cluster terhadap centroid i SSBi.j adalah Jumlah kuadrat antara cluster data i dan j pada cluster yang berbeda
2.4.4. Davies-Bouldin Index (DBI) DBI  adalah  indeks  yang  digunakan  untuk mengukur kualitas klaster. Nilai rasio yang dihasilkan digunakan  untuk  mencari  nilai Davies  Bouldin Index (DBI) Rumus DBI: DBI = ∑(Rij) / K
(5)
Keterangan: Rij adalah nilaiK = Jumlah cluster terbentu rasio K adalah jumlah clusetr
Dari  rumus  tersebut, k adalah  jumlah cluster yang  digunakan.  Semakin  kecil  nilai  DBI  yang diperoleh  (non-negatif  >=  0),  maka  semakin  baik kualitas  cluster  diperoleh  dari  pengelompokan K- means tersebut.

## 2.5. Harga Rumah
Tempat  tinggal,  yang  sering  disebut  sebagai rumah,  adalah  suatu  wadah  bagi  manusia  yang difungsikan  sebagai  lokasi  untuk  tinggal  dan melakukan  berbagai  kegiatan  di  dalamnya.  Rumah merupakan  bentuk  konstruksi  fisik  bertujuan  sebagai lokasi yang menyediakan perlindungan., tempat untuk tinggal, serta ruang aktivitas bagi individu, kelompok, atau  keluarga[1].  Selain  itu,  Nilai  Jual  Objek  Pajak (NJOP), memiliki variasi di setiap wilayah, dan hal ini menjadi  faktor  krusial  dalam  transaksi  pembelian rumah.  Kehadiran  NJOP  yang  tinggi  dapat  berfungsi sebagai  investasi  keuntungan  untuk  pemilik  rumah yang  akan  menjual  rumahnya.  Periksa  secara  teliti kelebihan  dan  kekurangan  rumah,  termasuk  area plafon atau struktur rumah, serta lakukan pengecekan terhadap  potensi  kerusakan  dan  perluasan  yang mungkin  dibutuhkan.  Selanjutnya,  bandingkan  harga rumah  dengan  nilai  pasar  dan  pertimbangkan  lokasi hunian  dengan  seksama,  karena  lebih  strategis  dan berdekatan dengan fasilitas, juga dapat diakses dengan mudah, maka kualitas rumah dan akibatnya harganya akan meningkat[9].

## 2.6. RapidMiner
RapidMiner merupakan  suatu  perangkat  lunak atau  aplikasi  dengan  AGPL  ( GNU  Affero  General Public  License )  yang  berkarakter open  source . Aplikasi  ini  dibesarkan  oleh  Ralf  Klinkenberg,  Ingo Mierswa,  dan  Simon  Fischer  di  Unit  Kecerdasan Buatan  dari University  of  Dortmund .  Fungsi  utama RapidMiner adalah untuk melakukan pengolahan Data Mining. Aplikasi ini juga menangani area seperti text mining dan analisis data. Pengembangan RapidMiner bertujuan memberikan solusi bagi analisis di berbagai bidang,  termasuk  Data  Mining  dengan  dilakukan berbagai  metode  deskriptif  dan  prediktif.  Pada pengaplikasiannya,  RapidMiner  menyediakan  sekitar 500  operator  Data  Mining,  yang  mencakup operator input , operator  output , preprocessing data,  dan visualisasinya. RapidMiner merupakan bahasa pemrograman  Java,  memungkinkannya  beroperasi pada semua jenis sistem operasi[10].

## 3. METODE PERANCANGAN
3.1. Sumber Data
Data  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini merupakan data sekunder berupa kumpulan data harga rumah  DKI  Jakarta  yang  diperoleh  dari  website https://www.rumah123.com/jual/dki-jakarta/rumah/. Dataset  ini  menghasilkan  atribut  mengenai  deskripsi, kode  pos,  daerah,  kamar,  kamar  mandi,  garasi,  luas tanah, luas bangunan, dan harga. Namun atribut yang
akan  digunakan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  kode pos, daerah, luas tanah, dan harga dengan jumlah data dalam dataset mencapai 1942 data.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  yang  akan  dilakukan  pada penelitian  ini  melalui  observasi.  Namun  untuk penelitian  observasi  tidak  dilakukan  secara  langsung ke dalam tempat atau perusahaan tertentu, mengingat data  yang  digunakan  diperoleh  dari  internet.  Oleh karena  itu,  hanya  dilakukan  peninjauan  data  yang bertujuan  untuk  mendapatkan  dataset  yang  sesuai dengan  topik  penelitian  ini.  Lalu  dilakukan  teknik studi  pustaka  atau  studi  literatur  untuk  mencari referensi  penelitian  berupa  jurnal  dengan  topik pembahasan dan metode yang sesuai dengan penelitian ini.

## 3.3. Tahapan Perancangan

## Gambar 2. Proses KDD
Penelitian  ini  melibatkan  langkah-langkah  pada data mining digunakan proses Knowledge Discovery in Database (KDD),  yang  merujuk  pada  proses mencarian informasi tersembunyi pada kumpulan data luas. KDD sering digunakan untuk menjelaskan proses mencari  informasi  yang  masih  belum  diketahui pada suatu basis data yang luas.
Adapun prosesnya sebagai berikut:
1. Data  Selection ,  yaitu  langkah  pengambilan,
pemilihan, dan pengecekan informasi.
2. Data Preprocessing , merupakan proses pembersihan  data  dengan  menghapus  data  yang tidak perlu, data hilang dan missing.
3. Data Transformation , proses transformation data ke dalam format sesuai untuk proses data mining.
4. Data Mining , merupakan proses pengolahan data berdasarkan alur data mining.
5. Data Interpretation/Evaluation , digunakan untuk mengevaluasi hasil dari penelitian.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi  K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Data Harga Rumah.
Langkah  -langkah  Implementasi K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Data Harga Rumah:

## 4.1.1. Data Selection
Dataset yang akan digunakan untuk pemodelan K-Means Clustering dengan digunakannya data harga rumah  DKI  Jakarta  memiliki  atribut  deskripsi,  kode pos,  daerah,  kamar,  kamar  mandi,  garasi,  luas  tanah, luas bangunan, dan harga.
Gambar 3. Operator read excel
Pada  gambar  di  atas,  langkah  pertama  yang harus  dilakukan  yaitu read  excel digunakan  untuk membaca data dari file excel ke dalam rapidminer . Gambar  di  atas  menghasilkan  data excel yang telah di import dari operator read excel .

## 4.1.2. Data Preprocessing
Pada  proses Preprocessing dari  data  harga rumah DKI Jakarta tidak memiliki data missing. Oleh Krena itu, tidak dilakukannya penghapusan data yang kosong. Selanjutnya dilakukan proses select attributes .
Gambar 4. Import read excel
Gambar 5. Operator select attributes
Dari  analisis  data  harga  rumah  DKI  Jakarta atribut yang akan digunakan hanya kode pos, daerah, luas  tanah,  dan  harga  menggunakan  operator select attributes pada gambar 4.

## 4.1.3. Data Transformation
Pada  Tahapan  ini,  data  harga  rumah  DKI Jakarta  mencantumkan  data transformation dengan operator nominal to numerical .
Gambar 6 . Operator Nominal to numerical
Dikarenakan  gambar  di  atas  mengubah  tipe atribut non-numerik yang dipilih menjadi tipe numerik
pada  salah  satu  atribut  daerah  yang  sesuai  pada  alur data mining .
4.1.4. Data Mining
Gambar 7. Data Mining
Teknik  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini dengan  data mining yaitu  k-means clustering .  Untuk membantu  mengelompokan  data  harga  rumah  DKI Jakarta. Penelitian ini menggunakan aplikasi RapidMiner versi 10. Gambar di atas adalah operator utama  dalam  proses  pemodelan  untuk  mengevaluasi hasil pengelompokan dengan  menguji  nilai  K  hingga 10 cluster.

## Gambar 8. Performance
Operator Performance untuk  mengukur Cluster Distance  Performance dari  performa  operator  K- Means  dan  memberikan  daftar  nilai  kriteria  kinerja berdasarkan centroid dari  setiap cluster .  2  kinerja mencakup nilai rata-rata jarak pada cluster dan metode Davies Bouldin.
Gambar 9. Hasil performance vector
Hasil performance di atas merupakan  nilai rata- rata  dalam  jarak cluster dari  3 cluster menghasilkan nilai Davies  Bouldin  Index sebesar  0,480.  Semakin mendekati  angka  0  pada Davies  Bouldin  Index menunjukkan kualitas yang semakin baik.
4.1.5. Interpretation / Evaluation Pada tahapan ini menunjukkan hasil pengelompokan  data  harga  rumah  DKI  Jakarta menggunakan algoritma k-means.
Gambar 10. Cluster model Pada  penelitian  ini  sesuai  gambar  di  atas pengelompokan  dengan  algoritma  k-means  dibagi
menjadi 3 cluster pada cluster 0 sebanyak 193 items , cluster 1 sebanyak 1698 items dan cluster 2 sebanyak 51 items dari total data 1942 items .
Gambar 11 . Visualisasi harga rumah dan daerah
Visualisasi  di  atas  menghasilkan  3 cluster dari pengelompokan  5  daerah  diantaranya  daerah  0  yaitu jakarta selatan, daerah 1  yaitu  jakarta barat, daerah 2 yaitu  jakarta  timur,  daerah  3  yaitu  jakarta  pusat, dan daerah 4 yaitu jakarta utara.
Tabel .2 Pengelompokan harga rumah dan luas tanah
Cluster Harga Luas Tanah Keterangan 0 18500 - 50000 200 – 2543 Harga Rumah Sedang 1 235 - 18000 19 – 3600 Harga Rumah Rendah 2 53900 - 99000 474 – 8200 Harga Rumah Tinggi Pada tabel 1, Diperoleh 3 cluster yaitu cluster 0 dari harga 18500 sampai 50000 dengan luas tanah 200 sampai  2543  meter  persegi  menghasilkan  kelompok harga rumah sedang. Cluster 1 dari harga 235 sampai 18000 dengan luas tanah 19 sampai 3600 meter persegi menghasilkan  kelompok  harga  rumah  rendah  dan cluster 2 dari harga 53900 sampai 99000 dengan luas tanah  474  sampai  8200  meter  persegi  menghasilkan kelompok harga rumah tinggi.

## 4.2. Nilai DBI Optimal Hasil Pengelompokan Data Harga Rumah
Davies  Bouldin  Index (DBI)  digunakan  untuk mengevaluasi kinerja proses pengelompokan, menghasilkan parameter numerik. Semakin kecil nilai yang  diberikan,  semakin  baik  kinerja cluster .  Proses percobaan  ini  dilakukan  dengan  mencari cluster optimal mulai dari 2 hingga 10 cluster .
Tabel 3  Hasil DBI Jumlah Cluster Davies Bouldin Index (DBI) 2 0.482 3 0.480 4 0.513 5 0.539 6 0.530 7 0.566 8 0.593
Jumlah Cluster Davies Bouldin Index (DBI) 9 0.580 10 0.582
Hasil  optimal  ditemukan  menggunakan  model cluster 3  yang  memiliki  akurasi  lebih  kecil, menghasilkan Davies  Bouldin  Index sebesar  0,480. Dengan k-means clustering efektif untuk mengelompokan  data  harga  rumah  DKI  Jakarta,  dan hasil  terbaik  dicapai  dengan  3 claster ,  dengan  nilai Davies  Bouldin  Index terbaik  sebesar  0,480  pada cluster 3.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil dari penelitian dan pembahasan  pada  data  harga  rumah  Jakarta menggunakan 1942 data tahun 2023. Pengelompokan data  diolah  melalui tools  RapidMiner dengan menggunakan  algoritma  K-Means clustering .  Maka akan  memperoleh  kesimpulan  diantaranya  dapat dikelompokan  menjadi  3 cluster yaitu cluster tinggi, sedang dan rendah. Cluster 0 (sedang), sebanyak 193 items dari  harga  18500  sampai  50000  dengan  luas tanah  200  sampai  2543  meter  persegi  menghasilkan banyaknya  daerah  pada  jakarta  selatan  sebanyak  134 daerah. Cluster 1 (rendah), sebanyak 1698 items dari harga 235 sampai 18000 dengan luas tanah 19 sampai 3600  meter  persegi  menghasilkan  banyaknya  daerah pada  jakarta  selatan  sebanyak  523  daerah. Cluster 2 (Tinggi), sebanyak 51 items dari harga 53900 sampai 99000  dengan  luas  tanah  474  sampai  8200  meter persegi  menghasilkan  banyaknya daerah pada  jakarta selatan  sebanyak  33  daerah.  Hasil  pencarian  nilai optimal Davies Bouldin Index terbaik dari pengelompokan  harga  rumah  dengan  algoritma  k- means clustering menggunakan 3 cluster menghasilkan  nilai  sebesar  0,480.  Saran  pada penelitian ini agar dapat memperoleh hasil yang lebih bagus  dari  penelitian  ini  sebaiknya  dilakukan penelitian  lebih  lanjut  dengan  menerapkan  metode lainnya  seperti  Metode Fuzzy  C-Means,  K-Medoids, dan X-Means sehingga  hasil  yang  didapatkan  bisa lebih  baik  dan  dapat  digunakan  sebagai  bahan perbandingan  pada  hasil  yang  didapatkan.  Penelitian ini menghasilkan cluster pada data harga rumah DKI Jakarta, dengan adanya pengelompokan ini diharapkan dapat  mempermudah  untuk  masyarakat  khususnya pembeli rumah di DKI Jakarta agar lebih  baik dalam pemilihan  rumah  sesuai  dengan  daerah  yang diinginkan dan harga yang sesuai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  B. G. Aji, D. C. A. Sondawa, M. R. Gifari, and S. Wijayanto,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Untuk Clustering Harga Rumah Di Bandung,” J. Ilm.  Inform.  Glob. ,  vol.  14,  no.  2,  pp.  17–23,
2023.
[2]  Z.  Faradilla  Daldiri  -,  M.  Rafly  -,  and  I. Veritawati -, “Clustering Daftar Harga Rumah di Jakarta  Dengan  Algoritma  K-Means,” J. Informatics  Adv.  Comput. ,  vol.  3,  no.  2,  2022, [Online].
Available:
https://www.kaggle.com/datasets/wisnuanggara/ daf
[3]  R.  Rahmattullah,  Indwiarti,  and A. A.
Rohmawati, “Clustering Harga Rumah:
Perbandingan  Model  K-Means  dan  Gaussian Mixture Model,” e-Proceeding Eng. , vol. 10, no.
3, pp. 3441–3449, 2023.
[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]  T. Hardiani, “Analisis Clustering Kasus Covid 19 di  Indonesia  Menggunakan  Algoritma  K- Means,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 11, no. 2, pp. 156–165, 2022, doi: 10.23887/janapati.v11i2.45376.
[6]  S.  Aulia,  “Klasterisasi  Pola  Penjualan  Pestisida Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering (Studi  Kasus  Di  Toko  Juanda  Tani  Kecamatan Hutabayu Raja),” Djtechno J. Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2021,
doi:
10.46576/djtechno.v1i1.964.
[7]  L. P. Refialy, H. Maitimu, and  M. S. Pesulima, “Perbaikan  Kinerja  Clustering  K-Means  pada Data Ekonomi Nelayan dengan Perhitungan Sum of  Square  Error  (SSE)  dan  Optimasi  nilai  K cluster,” Techno.Com ,  vol.  20,  no.  2,  pp.  321– 329, 2021, doi: 10.33633/tc.v20i2.4572.
[8]  A.  Rohmah,  F.  Sembiring,  and  A.  Erfina, “Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering Analysis untuk Menentukan Hambatan Pembelajaran  Daring  (Studi  Kasus:  SMK Yaspim Gegerbitung),” Semin. Nas. Sist. Inf. dan Manaj.  Inform. ,  pp.  290–298,  2021,  [Online]. Available:
https://sismatik.nusaputra.ac.id/index.php/sismat ik/article/view/32
[9]  M. L. Mu’tashim, T. Muhayat, S. A. Damayanti, H. N. Zaki, and R. Wirawan, “Analisis Prediksi Harga  Rumah  Sesuai  Spesifikasi  Menggunakan Multiple  Linear  Regression,” Inform.    J.  Ilmu Komput. ,  vol.  17,  no.  3,  p.  238,  2021,  doi: 10.52958/iftk.v17i3.3635.
[10]  Dahlia  and  Andri,  “Implementasi  Data  Mining untuk Prediksi Persediaan Obat pada Puskesmas Kertapati menggunakan Regresi Linier Berganda,” J. Sist. dan Inform. , vol. 15, no. 2, pp. 95–103, 2020, doi: 10.30864/jsi.v15i2.331.