## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3279

## Kluster Rata-Rata Lama Sekolah (RLS) Menurut Jenis Kelamin di Provinsi Jawa Tengah dengan K-Means
Ajeng Tiara Wulandari * , Jati Sumarah
Program Studi Teknik Elektronika, Politeknik Dharma Patria, Kebumen, Jawa Tengah, Indonesia Email: 1 ajengtiarawulandari@gmail.com, 2 jatisumarah@gmail.com, Email Penulis Korespondensi: ajengtiarawulandari@gmail.com
Abstrak− Rata-rata  lama  (RLS)  sekolah  menggambarkan  tingkat  pencapaian  setiap  penduduk  pada  suatu  daerah  dalam kegiatan  bersekolah.  Semakin  tinggi  angka  lamanya  bersekolah,  maka  semakin  tinggi  pula  jenjang  pendidikan  yang  telah dicapai penduduk, sehingga indikator ini sangat penting karena dapat menunjukkan kualitas sumber daya manusia di suatu daerah. Apalagi telah banyak penelitian-penelitian yang mengemukakan bahwa Rata-rata Lama Sekolah memiliki pengaruh yang signifikan terhadap pertumbuhan Ekonomi. Hal ini berarti, jika Rata-rata Lama Sekolah mengalami peningkatan, maka Jumlah  penggangguran  dan  Penduduk  Miskin  pada  suatu  daerah  akan  menurun  dan  pastinya  akan  memberikan  pengaruh yang  positif dan signifikan terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Tujuan dari penelitian  untuk untuk  melakukan  analisis berupa pemetaan berupa klaster terhadap Rata-Rata Lama Sekolah di Kabupaten dan Kota di Jawa Tengah menggunakan artificial intelligence  (AI).  Hal  ini  perlu  dilakukan  dalam  rangka  memperoleh  gambaran  secara  makro  tingkat  perkembangan  Rata- Rata Lama Sekolah selama beberapa tahun terakhir melalui pemetaan wilayah. Dataset yang digunakan berasal dari website Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Jawa Tengah dengan subjek Rata-rata Lama Sekolah (RLS) berdasarkan jenis kelamin dari  tahun  2017-2019.  Metode  solusi  yang  digunakan  adalah  metode  k-means  yang  merupakan  bagian  dari  data  mining klastering.  Jumlas  klaster  yang  digunakan  pada  penelitian  yakni  klaster  tinggi  dan  rendah.  Proses  analisis  dibantu mengunakan  software  RapidMiner.  Sebelum  proses  k-means  dilakukan,  preprocessing  dilakukan  dengan  mengambil  nilai rata-rata dari jumlah RLS berdasarkan jenis kelamin dari tahun 2017-2019. Hasil nilai rata-rata yang diperoleh akan diproses menggunakan  k-means.  Hasil  penelitian  menyebutkan  bahwa  dari  35  provinsi  diperoleh  8  provinsi  (23  persen)  berada  di klaster tinggi (cluster_1) dan 27 provinsi (77 persen) di klaster rendah (cluster_0). Hasil yang diperoleh menyebutkan diatas 70% wilayah di jawa Tengah masih memiliki RLS rendah.
Kata Kunci: Pengelompokkan; Kluster; Lama Sekolah; Jenis Kelamin; Jawa Tengah; K-Means.
Abstract− The  average  length  of  school  (RLS)  describes  the  level  of  achievement  in  school  activities  of  each  citizen  in  a given area. The higher the number of years of schooling, the higher the population's level of education, hence this indicator is critical  since  it  can  reveal  the  quality  of  a  region's  human  resources.  Furthermore,  numerous  studies  have  found  that  the average  length  of  schooling  has  a  major  impact  on  economic  growth.  This  indicates  that  when  the  average  length  of schooling rises, the number of unemployed and poor people in a given area declines, resulting in a positive and considerable impact on economic growth. The goal of the study was to use artificial intelligence to undertake an analysis in the form of a cluster mapping of the Average Length of Schooling in Regencies and Cities in Central Java (AI). This is necessary in order to gain a macro picture of the average years of schooling's progress over the last few years through regional mapping. The data was taken from the Central Java Statistics Agency (BPS) website, and it was based on the subject Average Length of School (RLS) by gender from 2017 to 2019. The k-means method, which is part of clustering data mining, was employed as the solution method. There were two types of clusters used in this study: high and low clusters. RapidMiner software is used to aid the analyzing process. Preprocessing is done before the k-means approach by taking the average value of the number of RLS  based  on  gender  from  2017  to  2019.  K-means  will  be  used  to  process  the  results  of  the  average  value  obtained. According to the findings, eight provinces (23 percent) were in the high cluster (cluster 1) while 27 provinces (77 percent) were in the low cluster (cluster 0). According to the findings, RLS levels are still low in over 70% of Central Java's locations.
Keywords : Grouping; Cluster; Length of School; Gender; Central Java; K-Means.

## 1. PENDAHULUAN
Rata-Rata Lama Sekolah (RLS) merupakan rata-rata jumlah tahun yang telah diselesaikan oleh penduduk pada seluruh  jenjang  pendidikan  formal  yang  pernah  dijalani  [1].  Angka  ini  juga  bisa  menggambarkan  kualitas pendidikan  penduduk  dalam  sebuah  wilayah.  Angka  ini  dihitung  dengan  menggunakan  tiga  variabel  simultan yaitu  variabel  partisipasi  sekolah,  tingkat/kelas  yang  sedang/pernah  dijalani,  dan  ijazah  terakhir  yang  dimiliki. Penduduk  yang  dihitung  dalam  rata-rata  lama  sekolah  ini  adalah  penduduk  usia  15  tahun  ke  atas  [2].  Semakin tinggi  angka  lamanya  bersekolah,  maka  semakin  tinggi  pula  jenjang  pendidikan  yang  telah  dicapai  penduduk, sehingga indikator ini sangat penting karena dapat menunjukkan kualitas sumber daya manusia di suatu daerah. Apalagi  telah  banyak  penelitian-penelitian  yang  mengemukakan  bahwa  Rata-rata  Lama  Sekolah  memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  pertumbuhan  Ekonomi  [3].  Hal  ini  berarti,  jika  Rata-rata  Lama  Sekolah mengalami  peningkatan,  maka  Jumlah  penggangguran  dan  Penduduk  Miskin  pada  suatu  daerah  akan  menurun dan  pastinya  akan memberikan  pengaruh  yang  positif  dan  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  [4].  Pada usulan  proposal  penelitian  ini  Rata-rata  Lama  Sekolah  yang  akan  dibahas  terkhusus  di  daerah  Kabupaten  dan Kota  yang  ada  di  provinsi  Jawa  Tengah  berdasarkan  jenis  kelamin.  Sebagaimana  diketahui  Jawa  Tengah merupakan provinsi terpadat ke tiga setelah Jawa Barat dan Jawa Timur. Apalagi berdasarkan data Badan Pusat Statistik  Indonesia  pada  Semester  1  (Maret)  2020,  Jawa  Tengah  merupakan  provinsi  ke  enam  yang  memiliki persentase  penduduk  miskin  perkotaan  tertinggi  dengan  10,09%  setelah  Nusa  Tenggara  Barat  (14,90%),

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3279
Bengkulu  (14,77%),  Sumatera  Selatan  (12,16%),  DI  Yogyakarta  (11,53)  dan  Jambi  (10,41%)  [5].  Sedangkan untuk  Rata-rata  Lama  Sekolah  di  Indonesia  masih  berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik  Indonesia,  di  tahun 2019 Jawa Tengah berada di urutan ke lima terendah (7,53) setelah provinsi Papua (6,65), Nusa Tenggara Barat (7,27), Kalimantan Barat (7,31) dan Papua Barat (7,44) [6]. Padahal Jawa Tengah merupakan provinsi terpadat ke  tiga  dan  berada  di  pulau  Jawa  yang  seharusnya  mampu  menjadi  contoh  bagi  provinsi-provinsi  lain  di Indonesia, tapi sangat miris karena kenyataannya tingkat Rata-rata Lama Sekolah di provinsi ini sangat rendah.
Oleh  karena  itu,  melakukan  pengelompokkan  nilai  Rata-rata  Lama  Sekolah  sangat  penting  dilakukan, sebagai informasi dan barometer pemerintah khusus nya bagi pemerintah daerah pada masing-masing kabupaten dan kota di Provinsi Jawa Tengah dalam menentukan kebijakan terkait di bidang pendidikan. Tujuan khusus dari penelitian  ini  adalah  untuk  memberikan  masukan  dan  informasi  bagi  pemerintah  Provinsi  Jawa  Tengah  agar lebih memaksimalkan usaha dan kepedulian untuk meningkatkan daerah-daerah yang memiliki  Rata-rata Lama Sekolah yang rendah dan menjaga nilai Rata-rata Lama Sekolah agar tetap stabil bagi daerah-daerah yang nilai Rata-rata Lama Sekolah nya sudah tinggi. Dataset penelitian berupa data Rata-rata Lama Sekolah menurut Jenis Kelamin di Provinsi Jawa Tengah tahun 2017 hingga tahun 2019 yang terdiri dari 29 Kabupaten dan 6 Kota yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Jawa Tengah. Metode pengelompokkan yang digunakan pada penelitian ini adalah Algoritma data mining K-Means Clustering.
Tabel 1. Rata-rata Lama Sekolah (RLS) Menurut Jenis Kelamin (Tahun)
No Wilayah Jateng Rata-rata Lama Sekolah (RLS) menurut Jenis Kelamin (Tahun) Laki-laki Perempuan 2019 2018 2017 2019 2018 2017 1 Kabupaten Cilacap 7.42 7.41 7.4 6.47 6.45 6.44 2 Kabupaten Banyumas 7.95 7.94 7.93 7.14 7.12 7.11 3 Kabupaten Purbalingga 7.47 7.43 7.28 6.76 6.59 6.48 4 Kabupaten Banjarnegara 6.66 6.58 6.57 6.32 6.09 6.08 5 Kabupaten Kebumen 7.97 7.94 7.9 7.09 6.87 6.82 6 Kabupaten Purworejo 8.64 8.43 8.42 7.49 7.34 7.33 7 Kabupaten Wonosobo 7.01 7 6.76 6.51 6.5 6.27 8 Kabupaten Magelang 8.3 8 7.87 7.28 7.17 6.95 9 Kabupaten Boyolali 8.46 8.45 8.44 6.94 6.85 6.72 10 Kabupaten Klaten 8.94 8.93 8.92 7.77 7.65 7.62 11 Kabupaten Sukoharjo 9.72 9.48 9.47 8.67 8.41 8.25 12 Kabupaten Wonogiri 7.61 7.52 7.39 6.71 6.49 6.13 13 Kabupaten Karanganyar 9.32 9.31 9.3 7.93 7.91 7.74 14 Kabupaten Sragen 8.12 7.89 7.84 6.61 6.6 6.3 15 Kabupaten Grobogan 7.35 7.19 7.18 6.34 6.14 6.13 16 Kabupaten Blora 7.14 6.99 6.98 6.06 5.96 5.95 17 Kabupaten Rembang 7.71 7.53 7.52 6.61 6.41 6.4 18 Kabupaten Pati 7.78 7.77 7.51 6.69 6.64 6.57 19 Kabupaten Kudus 9.2 9.19 8.93 8.1 8.09 7.7 20 Kabupaten Jepara 7.89 7.81 7.73 6.81 6.8 6.67 21 Kabupaten Demak 8.27 8.26 8.25 6.91 6.82 6.81 22 Kabupaten Semarang 8.44 8.36 8.35 7.62 7.44 7.43 23 Kabupaten Temanggung 7.52 7.2 7.12 6.8 6.72 6.71 24 Kabupaten Kendal 7.91 7.64 7.42 6.63 6.47 6.3 25 Kabupaten Batang 7.33 7.32 7.31 6.17 6.16 6.05 26 Kabupaten Pekalongan 7.21 7.07 7.06 6.56 6.31 6.15 27 Kabupaten Pemalang 6.94 6.9 6.89 5.92 5.75 5.65 28 Kabupaten Tegal 7.44 7.3 7.15 6.31 6.09 5.97 29 Kabupaten Brebes 6.76 6.75 6.74 5.38 5.37 5.36 30 Kota Magelang 11.05 10.93 10.92 9.96 9.95 9.94 31 Kota Surakarta 11.1 11.09 10.96 10.09 10.01 9.84 32 Kota Salatiga 10.99 10.91 10.68 9.94 9.93 9.57 33 Kota Semarang 11.41 11.29 11.28 10.15 10.14 10.13 34 Kota Pekalongan 8.95 8.94 8.93 8.5 8.22 8.21 35 Kota Tegal 8.7 8.69 8.68 7.82 7.71 7.45
Sumber: Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah [7]
Banyak  penelitian-penelitian  terdahulu  terkait  yang  membahas  tentang  pengelompokkan  menggunakan algoritma K-Means, diantaranya: Penelitian untuk pengelompokkan daerah rawan bencana berdasarkan provinsi yang ada di indonesia. Hasil dari penelitian ini berupa pengelompokkan data daerah rawan bencana yang dibagi menjadi  3 cluster, yakni cluster tinggi terdiri dari 4 provinsi, cluster normal terdiri dari 14 Provinsi dan cluster rendah  terdiri  16  Provinsi  [8].  Berikutnya  penelitian  yang  dilakukan  untuk  pengelompokkan  kepadatan penduduk, indeks pembangunan manusia, angka pengangguran terbuka dan Rata-rata Lama Sekolah berdasarkan provinsi di indonesia. Hasil dari penelitian ini berupa cluster 1 yang terdiri dari 12 provinsi, cluster 2 terdiri dari

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3279
6 provinsi dan cluster 3 terdiri dari 1 provinsi, cluster 4 terdiri dari 6 provinsi dan cluster 5 terdiri dari 9 provinsi [9]. Selanjutnya penelitian tentang klastering laju pertumbuhan PDRB menurut lapangan usaha di Kota Surabaya dengan  Algoritma  K-Means.  Hasil  dari  penelitian  ini  terdapat  9  kategori/sektor  dengan  cluster  tinggi,  5 kategori/sektor  dengan  cluster  sedang  dan  3  kategori/sektor  dengan  cluster  rendah  [10].  Berikutnya  penelitian yang  dilakukan  untuk  mengkluster  distribusi  kasus  rabies  di  kota  Palembang  menggunakan  data  mining  K- Means.  Pengolahan  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  software  RapidMiner  dengan  hasil  bahwa  dari  16 kecamatan di Palembang, tujuh kecamatan termasuk klaster wilayah sangat rawan rabies (C0), sedangkan empat kecamatan  termasuk  di  cluster  daerah  rawan  rabies  (C1),  dan  lima  kecamatan  yang  termasuk  dalam  cluster regional  tidak  rawan  rabies  (C2)  [11].  Selanjutnya  penelitian  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means  untuk mengelompokkan tingkat keterlibatan siswa program sarjana sains universitas Amerika Utara dalam lingkungan e-learning  [12].  Penelitian-penelitian  terkait  ini  lah  yang  melatarbelakangi  dilakukannya  penelitian  untuk mengelompokkan Rata-rata Lama Sekolah di Kabupaten dan kota yang ada di Provinsi Jawa Tengah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Penelitian Terdahulu
Penelitian  mengenai  metode  klustering  K-Means telah  beberapa  kali  dilakukan  sebelumnya.  Berikut  adalah daftar penelitian yang menjadi acuan terutama klustering  K-Means dalam menyelesaikan masalah, seperti yang disajikan pada tabel 2 berikut:
Tabel 2. Penelitian yang dijadikan rujukan No. Peneliti Metode Deskripsi 1 (Supriyadi et al., 2018) K-Means Penelitian  untuk  pengelompokkan  daerah  rawan  bencana  berdasarkan provinsi  yang  ada  di  indonesia.  Hasil  dari  penelitian  ini  berupa pengelompokkan data daerah rawan bencana yang dibagi menjadi 3 kluster, yakni  Kluster  tinggi  terdiri  dari  4  provinsi,  Kluster  normal  terdiri  dari  14 Provinsi dan Kluster rendah terdiri 16 Provinsi. 2 (Ahmar et al., 2018) K-Means Penelitian untuk pengelompokkan kepadatan penduduk, indeks pembangunan manusia, angka pengangguran terbuka dan angka partisipasi sekolah berdasarkan provinsi  di  indonesia. Hasil dari  penelitian ini berupa Kluster 1 yang terdiri dari 12 provinsi, Kluster 2 terdiri dari 6 provinsi dan Kluster 3 terdiri dari 1 provinsi, Kluster 4 terdiri dari 6 provinsi dan Kluster 5 terdiri dari 9 provinsi 3 (Febriyati et al., 2020) K-Means Penelitian  tentang  klustering  laju  pertumbuhan  PDRB  menurut  lapangan usaha  di  Kota  Surabaya  dengan  Algoritma  K-Means.  Hasil  dari  penelitian ini  terdapat  9  kategori/sektor  dengan  Kluster  tinggi,  5  kategori/sektor dengan Kluster sedang dan 3 kategori/sektor dengan Kluster rendah. 4 (Rahayu et al., 2020) K-Means Penelitian yang dilakukan untuk mengkluster distribusi kasus rabies di kota
Palembang  menggunakan  data  mining  K-Means.  Pengolahan  data  pada penelitian ini menggunakan software RapidMiner dengan hasil bahwa dari 16  kecamatan  di  Palembang,  tujuh  kecamatan  termasuk  klaster  wilayah sangat  rawan  rabies  (C0),  sedangkan  empat  kecamatan  termasuk  pada cluster daerah rawan rabies (C1), dan lima kecamatan yang termasuk dalam cluster regional tidak rawan rabies (C2).
5 (Moubayed et al. 2020) K-Means
Penelitian  untuk  mengelompokkan  tingkat  keterlibatan  siswa  program sarjana  sains  universitas  Amerika  Utara  dalam  Lingkungan  e-learning menggunakan Algoritma K-Means. Makalah ini mengusulkan penggunaan algoritma  K-Means  untuk  mengelompokkan  siswa  berdasarkan  12  metrik keterlibatan yang dibagi menjadi dua kategori: terkait interaksi  dan terkait upaya.  Analisis  kuantitatif  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  siswa  yang tidak  terlibat  yang  mungkin  membutuhkan  bantuan.  Hasil  eksperimen menunjukkan  bahwa  di  antara  metrik  terkait  interaksi  dan  upaya  yang dipertimbangkan,  jumlah  login  dan  durasi  rata-rata  untuk  menyerahkan tugas adalah yang paling mewakili tingkat keterlibatan siswa.

## 2.2 Data Mining
Data  Mining  didefinisikan  sebagai  proses  untuk  mendapatkan  informasi  yang  berguna  dari  gudang  basis  data yang besar, yang dapat  juga diartikan sebagai  pengekstrakan informasi  baru yang diambil dari  bongkahan data besar  yang  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  ( Knowledge  Discovery )  [13].  Data  mining  merupakan proses  yang  menggunakan  berbagai  teknik  dan  alat  analisis  data  untuk  menemukan  hubungan  dan  pola  yang

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3279
tersembunyi.  Pendekatan  dasar  dalam  data  mining  adalah  untuk  meringkas  data  dan  untuk  mengekstrak informasi  berguna  yang  masuk  akal  dan  sebelumnya  tidak  diketahui  [14].  Data  Mining  dapat  menemukan  tren dan pola tersembunyi yang tidak muncul dalam analisis kueri sederhana sehingga dapat memiliki bagian penting dalam  hal  menemukan  pengetahuan  dan  membuat  keputusan.  Tugas-tugas  semacam  itu  dapat  bersifat  prediksi seperti  klasifikasi  dan  regresi  atau  deskriptif  seperti Clustering dan  asosiasi  [15].  Karena  itu  Data  Mining sebenarnya  memiliki  akar  yang  panjang  dari  bidang  ilmu  seperti  kecerdasan  buatan  (artificial  intelligent), machine  learning ,  statistik  dan  basis  Data  [16].  Data  mining  perlu  dipelajari  dan  dipahami,  karena  manusia menghasilkan  banyak  sekali  data  yang  sangat  besar  baik  dalam  bidang  bisnis,  kedokteran,  cuaca,  olahraga, politik dan sebagainya  [17].  Sebagai  suatu  rangkaian proses, data mining  dapat  dibagi menjadi  beberapa tahap yang dapat dilihat pada gambar 1. Tahap-tahap tersebut bersifat interaktif di mana pemakai terlibat langsung atau dengan perantaraan knowledge base.
Gambar 1. Tahapan Data Mining [18]
Ada  beberapa  tugas  yang  dapat  dilakukan  oleh  Data  Mining  dalam  proses  pemecahan  masalah  dan pencarian  pengetahuan  baru  [19]–[21],  diantaranya  :Klastering  ( Clustering ),  Klasifikasi  ( Classification ), Asosiasi ( Association ), Estimasi ( Estimation ) dan Prediksi ( Predictions ).

## 2.2 Metode K-Means
Algoritma K-Means ditemukan  oleh  beberapa  orang  yaitu  Lloyd  (1957),  Forgey  (1965),  Friedman  dan  Rubin (1967),  dan  McQueen  (1967). Ide  dari  pengelompokkan  ( Clustering )  pertama  kali  ditemukan  oleh  Lloyd  pada tahun  1957,  namun  hal  tersebut  baru  dipublikasi  pada  tahun  1982.  Pada  tahun  1965  Forgey  juga mempublikasikan teknik yang sama sehingga terkadang dikenal sebagai Lloyd-Forgy [22]. K-Means merupakan salah  satu  algoritma Clustering yang  masuk  dalam  kelompok  Unsupervised  learning  yang  digunakan  untuk membagi data menjadi beberapa kelompok dengan sistem partisi. Algoritma ini menerima masukan berupa data tanpa label kelas. Hali ini berbeda dengan K-Nearest Neighbor (KNN) dan algoritma supervised learning lainnya yang menerima masukan berupa vektor.
Pada  dasarnya  algoritma K-Means hanya  mengambil  sebagian  dari  banyaknya  komponen  yang didapatkan  untuk  kemudian  dijadikan  pusat cluster awal,  pada  penentuan  pusat cluster ini  dipilih  secara  acak dari  populasi  data.  Kemudian  algoritma K-Means akan  menguji  masing-masing  dari  setiap  komponen  dalam populasi  data  tersebut  dan  menandai  komponen  tersebut  ke  dalam  salah  satu  pusat cluster yang  telah didefinisikan  sebelumnya  tergantung  dari  jarak  minimum  antar  komponen  dengan  tiap-tiap  pusat cluster . Selanjutnya posisi pusat cluster akan dihitung kembali hingga semua komponen data digolongkan ke dalam tiap- tiap cluster dan terakhir akan terbentuk cluster baru [23].
Gambar 2. K-Means Clustering
2.3 Flowchart K-Means
Berikut ini disajikan Diagram alir dari metode Clustering K-Means .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3279
Start Tentukan Nilai k Centroid (Tentukan titik tengah cluster) Hitung jarak objek ke Centroid (Euclidean distance) Clustering (Kelompokkan objek ke cluster berdasarkan jarak terdekat) Objek masih ada End Ya Tidak Gambar 3. Diagram alir metode K-Means
Langkah-langkah metode K-Means dapat dijelaskan sebagai berikut :
1) Tentukan jumlah cluster (k) pada data set.
2) Tentukan nilai pusat ( Centroid ).
Penentuan nilai Centroid pada tahap awal dilakukan secara random. 3) Pada masing-masing record , hitung jarak terdekat dengan Centroid.
Ada  beberapa  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  jarak  data  ke  pusat  kelompok,  diantaranya Euclidean , Manhattan/City Block , dan Minkowsky . Setiap cara memiliki kelebihan dan kekurangan masing- masing. Pada penelitian ini, jarak Centroid yang digunakan adalah Euclidean Distance.
4) Kelompokkan objek berdasarkan jarak ke Centroid terdekat.
5) Ulangi langkah ke-3 hingga langkah ke-4, lakukan iterasi hingga Centroid bernilai optimal.
Adapun  tahapan  yang  dilakukan  untuk  menyelesaikan  masalah  penelitian  disusun  dalam  kerangka kerja berikut:
Mulai Pengumpulan Data Studi Pustaka Identifikasi Masalah Praproses Evaluasi Akhir Penentuan Kluster Pengujian Hasil Pengolahan Data Hasil Klustering Selesai Journal, Proceedings and Books of Artificial Neural Networks
Gambar 4 . Tahapan Penelitian Keterangan:
a) Pengumpulan Data
Dataset  penelitian  berupa  data  Rata-rata  Lama  Sekolah  (RLS)  Menurut  Jenis  Kelamin  di  Provinsi  Jawa Tengah tahun 2017 hingga tahun 2019 yang terdiri dari 29 Kabupaten dan 6 Kota yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Jawa Tengah.
b) Studi Pustaka
Dilakukan  untuk  melengkapi  pengetahuan  dasar  dan  teori-teori  yang  digunakan  dalam  penelitian  (artikel ilmiah, buku, prosiding dll).
c) Identifikasi Masalah

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3279
Dilakukan  setelah  semua  data-data  terpenuhi  kemudian  didapatkan dataset yang  sesuai  untuk  dilakukan proses yang ditentukan.
d) Praproses
Tahapan  yang  dikerjakan  dengan  melakukan  perubahan  terhadap  beberapa  tipe  data  pada  atribut dataset dengan  tujuan  untuk  mempermudah  pemahaman  terhadap  isi record ,  juga  melakukan  seleksi  dengan memperhatikan konsistensi data, missing value dan redundant pada data.
e) Penentuan Kluster
Hasil dari tahap ini adalah menentukan jumlah klustering yang ditetapkan dengan menggunakan datamining K-Means.
f) Penguji Hasil Pengolahan Data
Seteleh  proses  penentuan  kluster  selesai,  maka  dilakukan  tahapan  uji  coba  terhadap  hasil  pengolahan  data dengan menggunakan Software RapidMiner.
g) Hasil Klustering
Hasil pengelompokan yang diperoleh berdasarkan jumlah kluster yang telah ditetapkan.
h) Evaluasi Akhir
Dilakukan untuk mengetahui apakah testing hasil pengolahan data sesuai.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  Dataset  yang  digunakan  adalah  persentase  Rata-rata  Lama  Sekolah  (RLS)  menurut  jenis kelamin di Provinsi Jawa Tengah tahun 2017 hingga tahun 2019 yang terdiri dari 29 Kabupaten dan 6 Kota yang diperoleh dari  Badan Pusat  Statistik Jawa Tengah  - Source Url: https://jateng.bps.go.id/indicator/40/134/1/rata- rata-lama-sekolah-rls-menurut-jenis-kelamin.html .  Objek  yang  dianalisa  adalah  persentase  Rata-rata  Lama Sekolah  (RLS)  menurut  jenis  kelamin.  Selanjutnya  dataset  akan  disesuaikan  dengan  kebutuhan  agar  dapat dilakukan  pemetaan  berupa  klaster  terhadap  persentase  Rata-rata  Lama  Sekolah  (RLS)  menggunakan  teknik kecerdasan  buatan  ( artificial  intelligence ).  Salah  satu  teknik  kecerdasan  buatan  yang  digunakan  sebagai  solusi adalah metode k-means.  Sebelum  dataset  digunakan,  terlebih  dahulu  dilakukan  proses preprosesing data dengan cara mengambil nilai rata persentase (%) RLS tahun 2017-2019 berdasarkan jenis kelamin. Berikut hasil sampel dataset yang akan digunakan pada pemetaan wilayah berupa klaster menggunakan metode k- means .
Tabel 3. Dataset persentase Rata-rata Lama Sekolah (RLS) yang sudah diolah
No  Wilayah Jateng Laki-Laki  Perempuan 1 Kabupaten Cilacap 7.41 6.45 2 Kabupaten Banyumas 7.94 7.12 3 Kabupaten Purbalingga 7.39 6.61 4 Kabupaten Banjarnegara 6.60 6.16 5 Kabupaten Kebumen 7.94 6.93 6 Kabupaten Purworejo 8.50 7.39 7 Kabupaten Wonosobo 6.92 6.43 8 Kabupaten Magelang 8.06 7.13 9 Kabupaten Boyolali 8.45 6.84 10 Kabupaten Klaten 8.93 7.68 11 Kabupaten Sukoharjo 9.56 8.44 12 Kabupaten Wonogiri 7.51 6.44 13 Kabupaten Karanganyar 9.31 7.86 14 Kabupaten Sragen 7.95 6.50 15 Kabupaten Grobogan 7.24 6.20 16 Kabupaten Blora 7.04 5.99 17 Kabupaten Rembang 7.59 6.47 18 Kabupaten Pati 7.69 6.63 19 Kabupaten Kudus 9.11 7.96 20 Kabupaten Jepara 7.81 6.76 21 Kabupaten Demak 8.26 6.85 22 Kabupaten Semarang 8.38 7.50 23 Kabupaten Temanggung 7.28 6.74 24 Kabupaten Kendal 7.66 6.47 25 Kabupaten Batang 7.32 6.13 26 Kabupaten Pekalongan 7.11 6.34 27 Kabupaten Pemalang 6.91 5.77

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3279
No  Wilayah Jateng Laki-Laki  Perempuan 28 Kabupaten Tegal 7.30 6.12 29 Kabupaten Brebes 6.75 5.37 30 Kota Magelang 10.97 9.95 31 Kota Surakarta 11.05 9.98 32 Kota Salatiga 10.86 9.81 33 Kota Semarang 11.33 10.14 34 Kota Pekalongan 8.94 8.31 35 Kota Tegal 8.69 7.66
Dataset pada Tabel 3 akan diproses menggunakan bantuan software RapidMiner menggunakan metode k- means. Pada penelitian ini proses pemetaan yang dilakukan akan menghasilkan dua klaster yakni  klaster tinggi terhadap  Rata-rata  lama  (C1)  dan  klaster  rendah  terhadap  Rata-rata  lama  (C2). Software RapidMiner memudahkan  dalam  melakukan  perhitungan  dataset  dengan  menggunakan  operator-operator. Operator ini berfungsi  untuk  memodifikasi  data.  Dataset  dihubungkan  dengan  node-node  pada operator kemudian menghubungkannya  ke  node  hasil  untuk  melihat  hasilnya.  Hasil  yang  diperlihatkan RapidMiner dapat ditampilkan  secara  visual  dengan  grafik.  Berikut  adalah  rancangan  pemetaan  Rata-Rata  Lama  Sekolah  (RLS) menurut jenis kelamin di provinsi Jawa Tengah dengan K-Means seperti pada Gambar 5 berikut:
Gambar 5. Rancangan RapidMiner Studio
Pada  gambar  1  dijelaskan output mapping berupa klaster  Rata-Rata Lama Sekolah (RLS) menurut jenis kelamin  dimana  setiap operator yang  digunakan  diberikan  nama  yang  berbeda  untuk  memudahkan  proses analisis.  Untuk operator  Read  Excel diberi  nama  Dataset  RLS  artinya  dataset excel yang  digunakan  sesuai dengan  tabel  1.  Sedangkan operator  k-means digunakan  untuk  melakukan  pemetaan  berupa  klaster.  Untuk operator terakhir  digunakan  adalah cluster  distance  performance. Operator ini  menganalisa  dan  mengevaluasi kinerja  model  klaster  yang  terbentuk  melalui  kinerja  parameter  yang  disebut  dengan davies_bouldin_index (DBI). Parameter ini secara spesifik berfungsi menghasilkan klaster dengan jarak intra-cluster rendah (kesamaan intra-cluster tinggi) dan jarak antar-cluster tinggi (kesamaan antar-cluster rendah) akan memiliki DBI rendah. Maka hasil klaster yang menghasilkan kumpulan klaster dengan DBI terkecil dianggap sebagai  metode terbaik berdasarkan  kriteria  ini.  Adapun  pengaturan  parameter  yang  dilakukan  adalah  dengan  mengubah  nilai  k  dan menentukan measure  type pada software  RapidMiner .  Adapun  tampilan  dari  pengaturan properties parameter dapat dilihat pada Gambar 6 berikut.
Gambar 6. Menentukan cluster
Setelah dilakukan penentuan parameter (Gambar  6), pengujian terhadap dataset  dapat  dilakukan. Dalam hal  ini  atribut  yang  diuji  sebagai class adalah  persentase  RLS  dimana  dataset  dianalisis  berdasarkan  jenis kelamin  dengan  nilai  kevalidan  data  97,14%  untuk  persentase  RLS  berdasarkan  jenkel=”Perempuan”  dan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3279
97,14% untuk persentase RLS berdsarkan jenkel=”Laki-Laki”. Berikut statistik dataset RLS seperti pada gambar 7 sebagai berikut.
(a)
(b)
Gambar 7. Rancangan RapidMiner Studio (a-b)
Setelah  statistik  dataset  yang  digunakan  valid,  maka  dapat  diproses  menggunakan  metode k-means . Berikut hasil analisa dengan RapidMiner Studio pada Rata-Rata Lama Sekolah (RLS) menurut jenis kelamin di provinsi Jawa Tengah menggunakan metode k-means seperti yang ditunjukkan pada Gambar 8 berikut.
Gambar 8. Hasil klaster
Tabel 4. Hasil klaster Rata-rata Lama Sekolah (RLS)
Wilayah Jateng Laki-Laki  Perempuan  cluster Kabupaten Cilacap 7.4 6.5 cluster_0 Kabupaten Banyumas 7.9 7.1 cluster_0 Kabupaten Purbalingga 7.4 6.6 cluster_0 Kabupaten Banjarnegara 6.6 6.2 cluster_0 Kabupaten Kebumen 7.9 6.9 cluster_0 Kabupaten Purworejo 8.5 7.4 cluster_0 Kabupaten Wonosobo 6.9 6.4 cluster_0 Kabupaten Magelang 8.1 7.1 cluster_0 Kabupaten Boyolali 8.5 6.8 cluster_0 Kabupaten Klaten 8.9 7.7 cluster_0 Kabupaten Sukoharjo 9.6 8.4 cluster_1 Kabupaten Wonogiri 7.5 6.4 cluster_0 Kabupaten Karanganyar 9.3 7.9 cluster_1 Kabupaten Sragen 8.0 6.5 cluster_0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3279
Wilayah Jateng Laki-Laki  Perempuan  cluster Kabupaten Grobogan 7.2 6.2 cluster_0 Kabupaten Blora 7.0 6.0 cluster_0 Kabupaten Rembang 7.6 6.5 cluster_0 Kabupaten Pati 7.7 6.6 cluster_0 Kabupaten Kudus 9.1 8.0 cluster_1 Kabupaten Jepara 7.8 6.8 cluster_0 Kabupaten Demak 8.3 6.8 cluster_0 Kabupaten Semarang 8.4 7.5 cluster_0 Kabupaten Temanggung 7.3 6.7 cluster_0 Kabupaten Kendal 7.7 6.5 cluster_0 Kabupaten Batang 7.3 6.1 cluster_0 Kabupaten Pekalongan 7.1 6.3 cluster_0 Kabupaten Pemalang 6.9 5.8 cluster_0 Kabupaten Tegal 7.3 6.1 cluster_0 Kabupaten Brebes 6.8 5.4 cluster_0 Kota Magelang 11.0 10.0 cluster_1 Kota Surakarta 11.1 10.0 cluster_1 Kota Salatiga 10.9 9.8 cluster_1 Kota Semarang 11.3 10.1 cluster_1 Kota Pekalongan 8.9 8.3 cluster_1 Kota Tegal 8.7 7.7 cluster_0
Pada  tabel  4  merupakan sheet di Result  Perspective untuk  menampilkan  data  yang  telah  diolah  secara keseluruhan  lengkap  dengan  klasternya  dari example  set ( read  excel ).  Berikut  hasil  lengkap Data  view yang dijelaskan pada gambar 3 dimana jumlah klaster digunakan adalah 2 (k=2). Hasil penelitian menyebutkan bahwa dari 35 provinsi diperoleh 8 provinsi (23 persen) berada di klaster tinggi ( cluster _1) dan 27 provinsi (77 persen) di  klaster  rendah  ( cluster _0). Klaster  tinggi yakni  Kabupaten  Sukoharjo,  Kabupaten  Karanganyar,  Kabupaten Kudus,  Kota  Magelang,  Kota  Surakarta,  Kota  Salatiga,  Kota  Semarang,  Kota  Pekalongan.  Sedangkan klaster rendah yakni  Kabupaten  Cilacap,  Kabupaten  Banyumas,  Kabupaten  Purbalingga,  Kabupaten  Banjarnegara, Kabupaten Kebumen, Kabupaten Purworejo, Kabupaten Wonosobo, Kabupaten Magelang, Kabupaten Boyolali, Kabupaten Klaten, Kabupaten Wonogiri, Kabupaten Sragen, Kabupaten Grobogan, Kabupaten Blora, Kabupaten Rembang,  Kabupaten  Pati,  Kabupaten  Jepara,  Kabupaten  Demak,  Kabupaten  Semarang,  Kabupaten Temanggung, Kabupaten Kendal, Kabupaten Batang, Kabupaten Pekalongan, Kabupaten Pemalang, Kabupaten Tegal, Kabupaten Brebes, Kota Tegal.
Gambar 9. Nilai centroid akhir pada pemetaan Rata-Rata Lama Sekolah (RLS) menurut jenis kelamin
Pada gambar 9 dijelaskan bahwa penentuan nilai klaster tinggi dan rendah berdasarkan pada nilai centroid dimana  nilai centroid akhir  adalah  {10.005;  8.904}  pada  klaster  tinggi  ( cluster _1)  dan  {7.603;  6.577}  pada klaster rendah ( cluster _0). Berikut adalah Flot view merupakan sheet di Result Perspective untuk menampilkan data yang telah diolah secara keseluruhan lengkap dengan klasternya dari example set ( read excel ) dalam bentuk diagram Scatter . Tampilannya dapat dilihat pada gambar 10 berikut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3279
Dari  penelitian  yang  dilakukan,  metode k-means dengan  pengukuran validity  cluster dengan menggunakan Davies Bouldin Index (DBI) , membuktikan bahwa k- medoids dapat menghasilkan kualitas cluster yang lebih optimal yang ditunjukan dengan nilai DBI yang lebih kecil yakni 0.284. Artinya nilai DBI yang lebih kecil  mendekati  0  menunjukan  skema cluster yang  optimal.  Adapun  hasil  DBI  pada  jumlah  penduduk  miskin dapat dilihat pada gambar 11 berikut.

## Gambar 11. Nilai DBI

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan  metode  k-means  dapat  dilakukan  berupa pemetaan  terhadap  wilayah  RLS  di  provinsi  Jawa  Tengah.  Hasil  yang  diperoleh  menyebutkan  diatas  70% wilayah di jawa Tengah masih memiliki RLS rendah.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih penulis sampaikan kepada Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat, Deputi Bidang Penguatan Riset  dan Pengembangan, Kementerian Riset  dan Teknologi/  Badan Riset  dan Inovasi  Nasional (Ristek/BRIN) yang  telah  memberikan  dana  hibah  penelitian  dosen  pemula  (PDP)  tahun  2020  pendanaan  2021.  Selanjutnya, terima  kasih  kepada  ketua  dan  staff  LPPM  Politeknik  Dharma  Patria  yang  telah  memfasilitasi  kegiatan  PDP mulai penyusuan proposal hingga laporan penelitian.

## REFERENCES
[1] Rohadin and A. Nurcahyo, “The Model Of Investment And Education On The Level Of Labor Absorption,” PalArch’s Journal Of Archaeology Of Egypt/Egyptology, vol. 17, no. 6, pp. 102–110, 2020
[2] A. Hadi, “Pengaruh Rata-Rata Lama Sekolah Kabupaten/Kota Terhadap Persentase Penduduk Miskin Kabupaten/Kota Di Provinsi Jawa Timur Tahun 2017,” Media Trend, vol. 14, no. 2, pp. 148–153, 2019.
[3] A. B. M. Bintang and N. Woyanti, “Pengaruh PDRB, Pendidikan, Kesehatan, Dan Pengangguran Terhadap Tingkat Kemiskinan di Jawa Tengah (2011-2015),” Media Ekonomi dan Manajemen, vol. 33, no. 1, pp. 20–28, 2018.
[4] M. N. Faritz and A. Soejoto, “Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Rata-Rata Lama Sekolah Terhadap Kemiskinan Di Provinsi Jawa Tengah,” Jurnal Pendidikan Ekonomi (JUPE), vol. 8, no. 1, pp. 16–21, 2020.
[5] BPS,  “Persentase  Penduduk  Miskin  Menurut  Provinsi  (Persen),  2019-2020,”  Badan  Pusat  Statistik  Indonesia,  2020. [Online]. Available: https://www.bps.go.id/indicator/23/192/1/persentase-penduduk-miskin-menurut-provinsi.html.
[6] BPS, “Rata-Rata Lama Sekolah Menurut Provinsi [Metode Baru], 2010-2019,” Badan Pusat Statistik Indonesia, 2019. [Online].  Available:  https://www.bps.go.id/dynamictable/2020/02/18/1773/rata-rata-lama-sekolah-menurut-provinsi- metode-baru-2010-2019.html.
[7] BPS, “Rata-rata Lama Sekolah (RLS) menurut Jenis Kelamin (Tahun),” Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah, 2020. [Online]. Available: https://jateng.bps.go.id/indicator/40/134/1/rata-rata-lama-sekolah-rls-menurut-jenis- kelamin.html.
[8] B.  Supriyadi,  A.  P.  Windarto,  T.  Soemartono,  and  Mungad,  “Classification  of  Natural  Disaster  Prone  Areas  in Indonesia using K-Means,” International Journal of Grid and Distributed Computing, vol. 11, no. 8, pp. 87–98, 2018.
[9] A. S. Ahmar, D. Napitupulu, R. Rahim, R. Hidayat, Y. Sonatha, and M. Azmi, “Using K-Means Clustering to Cluster Provinces in Indonesia,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1028, no. 1, pp. 1–6, 2018.
[10]  N.  A.  Febriyati,  A.  D.  Gs,  and  A.  Wanto,  “GRDP  Growth  Rate  Clustering  in  Surabaya  City  uses  the  K-  Means Algorithm,” International Journal of Information System & Technology, vol. 3, no. 2, pp. 276–283, 2020.
[11]  K.  Rahayu,  L.  Novianti,  and  M.  Kusnandar,  “Implementation  Data  Mining  with  K-Means  Algorithm  for  Clustering Distribution Rabies Case Area in Palembang City,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1500, no. 1, pp. 1–9, 2020.
[12]  A.  Moubayed,  M.  Injadat,  A.  Shami,  and  H.  Lutfiyya,  “Student  Engagement  Level  in  an  e-Learning  Environment: Clustering Using K-means,” American Journal of Distance Education, vol. 34, no. 2, pp. 137–156, 2020.
[13]  P. N. Tan, M. Steinbach, and V. Kumar, Introduction to Data Mining. London: Pearson Education, 2006.
[14]  S.  Sudirman,  A.  P.  Windarto,  and A.  Wanto,  “Data  Mining Tools  |  RapidMiner :  K-Means  Method on  Clustering  of Rice  Crops by  Province  as  Efforts  to  Stabilize  Food  Crops  In  Indonesia,”  IOP  Conference  Series:  Materials Science and Engineering, vol. 420, no. 012089, pp. 1–8, 2018.
[15]  A. M. Hemeida, S. Alkhalaf, A. Mady, E. A. Mahmoud, M. E. Hussein, and A. M. Baha Eldin, “Implementation of nature-inspired optimization algorithms in some data mining tasks,” Ain Shams Engineering Journal, pp. 1–10, 2019.
[16]  D. Aprilla, D. A. Baskoro, L. Ambarwati, and I. W. S. Wicaksana, Belajar Data Mining Dengan Rapid Minner. 2013.
[17]  D. Nofriansyah and G. W. Nurcahyo, Algoritma Data Mining Dan Pengujian. Yogyakarta: Deepublish, 2015.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3279
[18]  U.  Fayyad,  G.  Piatetsky-Shapiro,  and  P.  Smyth,  “From  Data  Mining  to  Knowledge  Discovery  in  Databases,”  AI Magazine, vol. 17, no. 3, pp. 37–54, 1996.
[19]  D.  T.  Larose,  Discovering  Knowledge  in  Data:  An  Introduction  to  Data  Mining:  Second  Edition.  New  Jersey:  John Wiley & Sons, 2005.
[20]  J. Han and M. Kamber, Data Mining : Concepts and Techniques Second Edition. San Francisco: Elsevier, 2006.
[21]  I. H. Witten, E. Frank, and M. A. Hall, Data Mining : Practical Machine Learning Tools and Techniques Third Edition. Burlington: Elsevier, 2011.
[22]  R. Primartha, Belajar Machine Learning Teori dan Praktik. Bandung: Informatika Bandung, 2018.
[23]  E.  G.  Sihombing,  “Klasifikasi  Data  Mining  Pada  Rumah  Tangga  Menurut  Provinsi  Dan  Status  Kepemilikan Rumah Kontrak  /  Sewa  Menggunakan  K-Means  Clustering  Method,”  CESS  (Journal  of  Computer  Engineering  System  and Science), vol. 2, no. 2, pp. 74–82, 2017.