## JURNAL INFORMATIKA Vol. 9, No. 1, Jan 2015

## ANALISIS PENGELOMPOKAN JUMLAH PENUMPANG BUS TRANS JOGJA MENGGUNAKAN METODE

## CLUSTERING K-MEANS DAN AGGLOMERATIVE HIERARCHICAL CLUSTERING (AHC)
Lisna Zahrotun Program Studi Teknik  Informatika Universitas Ahmad Dahlan Jl. Prof. Dr. Soepomo, Janturan, Yogyakarta 55164 Telp: (0274) 563515 ext. 3208 E-mail : lisna.zahrotun@tif.ac.id

## Abstrak
Teknik kluster merupakan teknik pengelompokan yang sudah di kenal, dimana dalam teknik  ini  bertujuan  untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam  kluster  sehingga  setiap  kluster berisi  data  yang  semirip  mungkin.Dengan  memanfaatkan  data  dari  dinas perhubungantentang  jumlah penumpang Trans Jogja, maka dalam penelitian ini dilakukan pengelompokan jumlah penumpang berdasarkan jalur bus dan shelter dengan menggunakan metode clustering k-means, dan Agglomerative Hierarchical Clustering  (AHC). Penelitian ini menghasilkan  3 cluster untuk metode K-Means dengan jumlah data untuk cluster 0 ada 15 data, cluster 1 ada 44 data dan cluster 2 ada 54 data. Dan metode AHC3 cluster dengan jumlah data untuk cluster 0 ada 2 data, cluster 1 ada 57 data dan cluster 2 ada 54 data. Sehingga dari hasil pengelompokkan tersebut dapat terlihat  metode K-Means memiliki hasil yang lebih baik dari pada metode AHC
Kata kunci : shelter, clustering k-means , agglomerative hierarchical clustering .

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  penduduk  di  suatu  negara  akan  berbanding  lurus  dengan  kebutuhan sarana transportasi. Trans Jogja adalah sebuah sistem transportasi bus cepat, murah, dan ber- AC  di  seputar  Kota  Yogyakarta  yang  dicanangkan  Dinas  Perhubungan,  Komunikasi,  dan Informatika  (Dishubkominfo) DIY.  Berbeda dengan bus kota kebanyakan, bus Trans Jogja membutuhkan  halte  ( shelter )  khusus  sebagai  tempat  pertemuan  antara  calon  penumpang dengan bus.
Seiring  perkembangan  waktu,  jumlah  penumpang  bus  Patas  Trans  Jogja  mengalami kenaikan  dari  waktu  ke  waktu.  Namun,  kenaikan  tersebut  belum  ditopang  dengan peningkatan jumlah shelter, sehingga banyak calon penumpang yang tidak terangkut di jalur bus  Trans  Jogja.  Sedangkan  disisi  lain  pada  shelter-shelter  tertentu  hanya  terdapat  sedikit calon  penumpang  pada  jam-jam  tertentu.  Selain  itu  banyak  warga  yang  mengeluhkan sejumlah  tempat  yang  masuk  jalur,  tetapi  kurang  ditemui  adanya  shelter.  Sehingga  banyak diantaranya yang ingin menggunakan jasa bus Trans Jogja, tetapi tidak terpenuhi karena tidak adanya shelter. (http\\:transjogja.com)
Teknik kluster merupakan teknik pengelompokan yang sudah di kenal, dimana dalam teknik  ini  bertujuan  untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam  kluster  sehingga  setiap  kluster berisi  data  yang  semirip  mungkin.  Menurut  Santosa  (2007)  ada  dua  pendekatan  dalam clustering, yaitu partisioning dan hirarki.
Pada  algoritma hierarchical  clustering menurut  Tang,  dkk  (2006  )  terdapat  beberapa keunggulan yaitu tidak perlu menentukan jumlah klaster yang diinginkan karena proses dapat langsung  dihentikan  pada  saat  jumlah  klaster  sesuai  dengan  yang  diinginkan.  Namun algoritma  ini  juga  memiliki  kelemahan  bergantung  pada  pemilihan  teknik intercluster similarity yang  lebih  dikenal  dengan  istilah linkage .  Beberapa  kelemahan  dari  linkage tersebut  adalah  sensitif  terhadap  adanya outlier ,  kesulitan  menangani  variasi  bentuk  dan ukuran, dan memisahkan cluster yang besar.
Sedangkan Berkhin  menyebutkan beberapa kelemahan algoritma K ‐ means adalah: (1) sangat bergantung pada pemilihan nilai awal centroid, (2) tidak jelas berapa banyak cluster k yang terbaik, (3) hanya bekerja pada atribut numerik.
Algoritma  K-means  ini  juga  memiliki  kelebihan  yaitu  dinilai  cukup  efisien,  yang ditunjukkan dengan kompleksitasnya O(tkn), dengan catatan n adalah banyaknya obyek data, k adalah jumlah cluster yang dibentuk, dan t banyaknya iterasi. Biasanya, nilai k dan t jauh lebih kecil daripada nilai n. Selain itu, dalam iterasinya, algoritma ini akan berhenti dalam kondisi optimum lokal (Tang, dkk 2005).
Dengan mengetahui kelebihan dan kelemahan Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) dan juga permasalahan pada Dinas Perhubungan tentang jumlah penumpan bus Trans Jogja  maka  dilakukan  penelitian  lanjutan  dari  penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan oleh  penulis  yaitu  mengelompokkan  jumlah  penumpang  bus  dengan  metode clustering  K- Means ke  dalam  penelitian  ini  dengan  judul  “Analisis  Pengelompokan  Jumlah  Penumpang Bus  Trans  Jogja  Menggunakan  Metode Clustering    K-Means dan Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC)”.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Irdiansyah (2007) dalam jurnalnya didapatkan informasi dari data penjualan yang besar yaitu sebagai gambaran untuk pengambilan keutusan bagi perusahaan. Pengelompokan dalam penelitian ini juga digunakan oleh perusahaan untuk membuat laporan mengenai karakteristik umum  dari  grup-grup  konsumen  yang  berbeda.  Clustering  yang  digunakan  adalah Agglomerative Hierarchical Clustering Algorithm (AHC algorithm ).
Pralita (2010) dalam penelitiannya ini penerapan JST digunakan untuk prediksi jumlah penumpang  bus  di  Kabupaten  Kebumen  dengan  menggunakan  metode  Backpropagation berdasarkan  pada  data  bulan  Januari  2004  sampai  Juli  2009.  Dari  hasil  pelatihan  dan pengujian  data  yang  telah  dilakukan,  dihasilkan  nilai  prediksi  untuk  Agustus  2009  adalah sebesar 21857 orang.
Zahrotun (2013) dalam penelitiannya melakukan pengelompokkan mengunakan metode clustering  k-means.  Dimana  dalam  penelitian  ini  masih  perlu  dikembangkan  karena  belum dapat menghasilkan data untuk setiap clusternya.

## 3. DASAR TEORI
Analisis kelompok ( cluster analisis ) adalah pekerjaan mengelompokkan data (objek) yang  didasarkan  hanya  pada  informasi  yang  ditemukan  dalam  data  yang  menggambarkan objek  tersebut  dan  hubungan  diantaranya  (Tan,  2006  dalam  buku  Prasetyo,  2012).  Ada beberapa  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  jarak  data  ke  pusat  kelomok,  di antaranya  Euclidean  (Bezdek,  1981  dalam  buku  Prasetyo,  2012)  menggunakan  formula sebagai berikut:
𝐷 (𝑥 2 −   𝑥 1 ) = ‖𝑥 2 − 𝑥 1 ‖ 2 =   √∑ |𝑥 2𝑗 − 𝑥 1𝑗 | 2 𝑝 𝑗=1 (1)

## JURNAL INFORMATIKA Vol. 9, No. 1, Jan 2015
Algoritma Clustering K-Means K-Means merupakan algoritma clustering  yang berulang-ulang. Algoritma K-Means dimulai dengan pemilihan secara acak K, K disini merupakan banyaknya cluster yang ingin dibentuk.  Kemudian  tetapkan  nilai-nilai  K  secara  random,  untuk  sementara  nilai  tersebut menjadi  pusat  dari  cluster  atau  biasa  disebut  dengan  centroid,  mean  atau  “means”.  Hitung jarak setiap data yang ada terhadap masing-masing centroid menggunakan rumus Euclidian hingga  ditemukan  jarak  yang  paling  dekat  dari  setiap  data  dengan  centroid.  Klasifikasikan setiap data berdasarkan kedekatannya dengan centroid. Lakukan langkah tersebut hingga nilai centroid tidak berubah (stabil) (Pralita, 2010).
Pada  tahapan  iterasi,  nilai  centroid  cluster  ditentukan  dengan  cara  menghitung  rata-rata dari data yang terletak pada cluster yang sama menggunakan rumus berikut:
0 1 i N ij kj k i v x N    (2)
dimana: i  : indeks dari cluster j  : indeks dari variable k  : indeks dari data v ij : nilai centroid cluster ke-i untuk variabel ke-j x kj :  nilai data ke-k yang ada di dalam cluster tersebut untuk variabel ke-j N i : Jumlah data yang menjadi anggota cluster ke-i
Algoritma Clustering AHC Pengelompokan  hierarki  aglomeratif  merupakan  metode  pengelompokan  hierarki dengan  pendekatan  bawah  atas  (bottom  up).  Proses  pngelompokan  dimulai  dari  masing- masing  data  sebagai  satu  buah  kelompok,  kemudian  secara  rekursif  mencari  kelompok terdekat sebagai pasangan untuk bergabung sebagai satu kelompok yang besar.Proses tersebut diulang  terus  sehingga  tampak  bergerak  ke  atas  membentuk  jenjang  (hierarki).  Cara  ini membutuhkan parameter kedekatan kelompok (cluster proximity). (Prasetyo, 2012)
Single Linked (Jarak Terdekat)
Pada  metode  single  linked  (jarak  terdekat),  kedekatan  di  antara  dua  kelompok ditentukan  dari  jarak  terdekat  (terkecil)  diantara  pasangan  diantara  dua  data  dari  dua kelompok  yang    berbeda  (satu  dakelompok  dari  kelompok  pertama  dan  satu  lagi  dari kelompok yang lain, atau disebut juga kemiripan termaksimal. Formulasi tautan tunggalnya adalah (Prasetyo, 2012):
D UV = min{d UV } , d UV ∈ D (3)

## 4. METODOLOGI
1.1 Subjek Penelitian Subjek  penelitian    yang  akan  dibahas  adalah data  mining untuk mengelompokkan jumlah penumpang Trans Jogja dalam satu hari
1.2 Metode Pengumpulan Data
1.2.1 Studi Pustaka Merupakan  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  mencari,  membaca dan  mengumpulkan  dokumen-dokumen  sebagai  referensi  seperti  buku, artikel  dan  literature-literatul  yang  berhubungan  dengan  data  mining menggunakan metode clustering k-means,serta browsing di internet.
1.2.2 Observasi Metode observasi ini digunakan untuk mempelajari dan mengetahui secara langsung  objek  yang  diteliti.  Objek  yang  diteliti  itu  adalah  jumlah penumpang Trans Jogja pada shelter musper untuk tiga jalur bus.

## 5. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penggunaan Agoritma K-Means Dari hasil pengolahan menggunakan metode K-Means dapat diperoleh hasil bahwa jumlah cluster 0 adalah 15 data, cluster 1 adalah 44 data, dan cluster 2 adalah 54 data. Dengan nilai titik pusat terdapat pada Gambar 4.2

## Gambar 4.2 Titik Pusat Cluster K-Means
Dan untuk data yang termasuk dalam cluster 0 ditampilkan dalam Tabel 4.3, cluster 1 ditampilkan dalam Tabel 4.4 dan cluster 2 ditampilkan dalam Tabel 4.5. Dalam cluster 0 ini merupakan data dimana jumlah penumpang dikategorikan banyak, cluster 1 jumlah penumpang sedang dan cluster 2 jumlah penumpang sedikit. Sebaran dari data terhadap ketiga  cluster  menghasilkan  jumlah  data  pada  masing-masing  cluster  sebagai  berikut: cluster 0 =  15 data , cluster 1 =  44 data , dan cluster 2 = 54 data . Dari hasil clustering terlihat bahwa densitas/kerapatan data pada masing-masing cluster terlihat seimbang , ini memperlihatkan bahwa data memiliki similiritas yang baik.

## JURNAL INFORMATIKA Vol. 9, No. 1, Jan 2015

## Tabel 4.3 Data pada cluster 0 metode K-Means
Id bus  jam Jalur bus Halte/ shelter jumlah penumpang 49 jp 15-17 3B Terminal Concat 74 53 jp 15-17 3B Sarjito Barat 21 55 jp 15-17 1B Santika 46 63 jp 15-17 1A Malioboro 3 53 65 jp 15-17 2A Malioboro 3 33 69 jp 15-17 1A Janti 3 21 71 jp 15-17 2A Termconcat 37 73 jp 15-17 2B Termconcat 39 77 jp 15-17 2B Papmi Selatan 32 79 jp 15-17 3A MT Haryono 22 81 jp 15-17 2A SD Pujokusuman 55 83 jp 15-17 3A SD Pujokusuman 39 75 jp 15-17 3A Papmi Selatan 34 97 jp 15-17 2A Kehutanan 44 99 jp 15-17 3A Kehutanan 36

## Tabel 4.4 Data pada cluster metode 1 K-Means
Id bus Jam Jalur bus Halte/ shelter jumlah penumpang 58 jp 13-14 3B Papmi Utara 11
59 jp 15-17 3B Papmi Utara
11
60 jp 13-14 3B Tejokusuman 9
61 jp 15-17 3B Tejokusuman 13
62 jp 13-14 1A Malioboro 3
11
64 jp 13-14 2A Malioboro 3
6
66 jp 13-14 3A Malioboro 3
19
67 jp 15-17 3A Malioboro 3
14
68 jp 13-14 1A Janti 2 19 70 jp 13-14 2A Termconcat
13
72 jp 13-14 2B Termconcat
16
74 jp 13-14 3A Papmi Selatan 22
75 jp 15-17 3A Papmi Selatan 34
76 jp 13-14 2B Papmi Selatan 8
78 jp 13-14 3A MT Haryono 6
80 jp 13-14 2A SD Pujokusuman 10
82 jp 13-14 3A SD Pujokusuman 6
86 jp 13-14 3A Tegal turi Utara
2
88 jp 13-14 3A wirosaban utara 3
89 jp 15-17 3A wirosaban utara 12
90 jp 13-14 3A MBS Utara 5
91 jp 15-17 3A MBS Utara 8
92 jp 13-14 1A JEC 1 12 Id bus  Jam Jalur bus Halte/ shelter jumlah penumpang 92 jp 13-14  1A JEC 1 12 93 jp 15-17  1A JEC 1 18 94 jp 13-14  3A JEC 1 11 95 jp 15-17  3A JEC 1 16 96 jp 13-14  2A Kehutanan 26 97 jp 15-17  2A Kehutanan 44 98 jp 13-14  3A Kehutanan 27 99 jp 15-17  3A Kehutanan 36 100  jp 13-14  3A Janti Utara 7 101  jp 15-17  3A Janti Utara 24 102  jp 13-14  3A Disnaker 4 103  jp 15-17  3A Disnaker 11 104  jp 13-14  3A Instiper Selatan 11 105  jp 15-17  3A Instiper Selatan 16 106  jp 13-14  3A UPN 3 107  jp 15-17  3A UPN 7 108  jp 13-14  2A Manggung 2 109  jp 15-17  2A Manggung 6 110  jp 13-14  3A Manggung 3 111  jp 15-17  3A Manggung 11 112  jp 13-14  3A Sarjito Timur 3 113  jp 15-17  3A Sarjito Timur 6

## JURNAL INFORMATIKA Vol. 9, No. 1, Jan 2015

## Tabel 4.5 Data pada cluster 2 metode K-Means
Id bus  Jam Jalur bus Halte/ shelter jumlah penumpang 1 jp 6-8 1B Tamrin Senopati 7
2 jp 13-14  1B Tamrin Senopati 0 3 jp 15-17  1B Tamrin Senopati 0
4 jp 17-19  1B Tamrin Senopati 0 5 jp 6-9 2B Tamrin Senopati 17
6 jp 13-14  2B Musper 15 7 jp 15-17  2B Musper 20 8 jp 13-14  3B Musper 8 9 jp 15-17  3B Musper 33 10 jp 13-14  3B Lowanu barat 1
11 jp 15-17  3B Lowanu barat 6
12 jp 13-14  3B Wirosaban selatan 5 13 jp 15-17  3B Wirosaban selatan 2 14 jp 13-14  3B SMA 7 3 15 jp 15-17  3B SMA 8 25
16 jp 13-14  3A
Ngabean 8 17 jp 15-17  3A Ngabean 12 18 jp 13-14  3B Ngabean 6 19 jp 15-17  3B Ngabean
18 20 jp 13-14  2B Ngabean 1
21 jp 15-17  2B Ngabean 6 22 jp 13-14  1A Jayakarta 6
23 jp 15-17  1A Jayakarta 9
24 jp 13-14  1B Jayakarta 5 25 jp 15-17  1B Jayakarta 0
26 jp 13-14  3B Jayakarta 0 27 jp 15-17  3B Jayakarta 4 Id bus Jam Jalur bus Halte/ shelter jumlah penumpang 28 jp 13-14  1B HarjoLukito 2 29 jp 15-17  1B HarjoLukito 9 30 jp 13-14  3B HarjoLukito 0 31 jp 15-17  3B HarjoLukito 3 32 jp 13-14  3B Banguntapan 9 33 jp 15-17  3B Banguntapan 11 34 jp 13-14  2B Banguntapan 6 35 jp 15-17  2B Banguntapan 12 36 jp 13-14  1B JEC Concat 0 37 jp 15-17  1B JEC Concat 3 38 jp 13-14  3B JEC Concat 1 39 jp 15-17  3B JEC Concat 3 40 jp 13-14  3B MBS Selatan 0 41 jp 15-17  3B MBS Selatan 2 42 jp 13-14  3B Instiper 5 43 jp 15-17  3B Instiper 9 44 jp 13-14  3B Stikers 3 45 jp 15-17  3B Stikers 7
46 jp 13-14  3B JIH 0 47 jp 15-17  3B
JIH 0 48 jp 13-14  3B Terminal Concat 17
50 jp 13-14  2B Kentungan 3 51 jp 15-17  2B Kentungan 12 52 jp 13-14  3B Sarjito Barat 8 54 jp 13-14  1B Santika 6 56 jp 13-14  3B Santika 2 57 jp 15-17  3B Santika 10

## Penggunaan Algoritma Clustering AHC
Dari  hasil  pengolahan  menggunakan  metode  AHC  dapat  diperoleh  hasil  bahwa  jumlah cluster 0 adalah 32 data, cluster 1 adalah 57 data, dan cluster 2 adalah 54 data. Dan untuk data yang termasuk dalam cluster 0 ditampilkan dalam Tabel 4.6, cluster 1 ditampilkan dalam Tabel 4.7 dan cluster 2 ditampilkan dalam Tabel 4.8.
Sebaran  dari  data  terhadap  ketiga  cluster  menghasilkan  jumlah  data  pada  masing-masing cluster sebagai berikut: cluster 0 =  2 data , cluster 1 =  57 data , dan cluster 2 = 54 data . Dari hasil clustering terlihat bahwa densitas/kerapatan data pada masing-masing cluster terlihat seimbang
, ini memperlihatkan bahwa data memiliki similiritas yang kurang baik.
Tabel 4.6 Data pada cluster 0 metode AHC
Id bus  Jam
Jalurbus  Halte/ shelter
Jumlah penumpang
1 jp 6-8 1B Tamrin Senopati  7 5 jp 6-9 2B Tamrin Senopati  17

## Tabel 4.7 Data pada cluster 1 metode AHC
Id bus Jam Jalur bus Halte/ shelter Jumlah penumpang 2 jp 13-14  1B Tamrin Senopati 0 3 jp 15-17  1B Tamrin Senopati 0 6 jp 13-14  2B Musper 15 7 jp 15-17  2B Musper 20 8 jp 13-14  3B Musper 8 10 jp 13-14  3B Lowanu barat 1 12 jp 13-14  3B Wirosaban sltan 5 14 jp 13-14  3B SMA 7 3 16 jp 13-14  3A Ngabean 8 18 jp 13-14  3B Ngabean 6 20 jp 13-14  2B Ngabean 1 22 jp 13-14  1A Jayakarta 6 24 jp 13-14  1B Jayakarta 5 26 jp 13-14  3B Jayakarta 0 28 jp 13-14  1B HarjoLukito 2 30 jp 13-14  3B HarjoLukito 0 32 jp 13-14  3B Banguntapan 9 34 jp 13-14  2B Banguntapan 6 36 jp 13-14  1B JEC Concat 0 38 jp 13-14  3B JEC Concat 1 40 jp 13-14  3B MBS Selatan 0 42 jp 13-14  3B Instiper 5 44 jp 13-14  3B Stikers 3 46 jp 13-14  3B JIH 0 48 jp 13-14  3B Terminal Concat 17 50 jp 13-14  2B Kentungan 3 52 jp 13-14  3B Sarjito Barat 8 54 jp 13-14  1B Santika 6 56 jp 13-14  3B Santika 2 Id bus Jam Jalur bus Halte/ shelter Jumlah penumpang 58 jp 13-14 3B Papmi Utara 11 60 jp 13-14 3B Tejokusuman 9 62 jp 13-14 1A Malioboro 3 11 64 jp 13-14 2A Malioboro 3 6 66 jp 13-14 3A Malioboro 3 19 68 jp 13-14 1A Janti 2 19 70 jp 13-14 2A Termconcat 13 72 jp 13-14 2B Termconcat 16 74 jp 13-14 3A Papmi Selatan 22 76 jp 13-14 2B Papmi Selatan 8 78 jp 13-14 3A MT Haryono 6 80 jp 13-14 2A SD Pujokusuman  10 82 jp 13-14 3A SD Pujokusuman  6 84 jp 13-14 3A Lowanu Timur 0 86 jp 13-14 3A Tegal turi Utara 2 88 jp 13-14 3A wirosaban utara 3 90 jp 13-14 3A MBS Utara 5 92 jp 13-14 1A JEC 1 12 94 jp 13-14 3A JEC 1 11 96 jp 13-14 2A Kehutanan 26 98 jp 13-14 3A Kehutanan 27 100 jp 13-14 3A Janti Utara 7
102 jp 13-14 3A Disnaker 4 104 jp 13-14 3A Instiper Selatan 11 106 jp 13-14 3A UPN 3 108 jp 13-14 2A Manggung 2 110 jp 13-14 3A Manggung 3 112 jp 13-14 3A Sarjito Timur 3 Tabel 4.8 Data pada cluster 1 metode AHC
Id bus  jam Jalur bus Halte/ shelter jumlah penumpang 4 jp 17-19 1B Tamrin Senopati 0
5 jp 6-9 2B Tamrin Senopati 17
9 jp 15-17 3B Musper 33
11 jp 15-17 3B Lowanu barat 6 13 jp 15-17 3B Wirosaban selatan 2 15 jp 15-17 3B SMA 8 25
17 jp 15-17 3A Ngabean 12
19 jp 15-17 3B Ngabean 18
21 jp 15-17 2B Ngabean 6 23 jp 15-17 1A Jayakarta 9 25 jp 15-17 1B Jayakarta 0 27 jp 15-17 3B Jayakarta 4 29 jp 15-17 1B HarjoLukito 9 31 jp 15-17 3B HarjoLukito 3 33 jp 15-17 3B Banguntapan 11 35 jp 15-17 2B Banguntapan 12
Id bus jam Jalur bus Halte/ shelter jumlah penumpang 59 jp 15-17  3B Papmi Utara 11 61 jp 15-17  3B Tejokusuman 13 63 jp 15-17  1A Malioboro 3 53 65 jp 15-17  2A Malioboro 3 33 67 jp 15-17  3A Malioboro 3 14 69 jp 15-17  1A Janti 3 21 71 jp 15-17  2A Termconcat 37 73 jp 15-17  2B Termconcat 39 75 jp 15-17  3A Papmi Selatan 34 77 jp 15-17  2B Papmi Selatan 32 79 jp 15-17  3A MT Haryono 22 81 jp 15-17  2A SD Pujokusuman  55 83 jp 15-17  3A SD Pujokusuman  39 85 jp 15-17  3A Lowanu Timur 0 87 jp 15-17  3A Tegal turi Utara 0 89 jp 15-17  3A wirosaban utara 12
37 jp 15-17 1B JEC Concat
3
39 jp 15-17 3B JEC Concat 3
41 jp 15-17 3B MBS Selatan 2
43 jp 15-17 3B Instiper 9
45 jp 15-17 3B Stikers 7
47 jp 15-17 3B JIH 0 49 jp 15-17 3B Terminal Concat 74
51 jp 15-17 2B Kentungan 12
53 jp 15-17 3B Sarjito Barat 21 55 jp 15-17 1B Santika 46 57 jp 15-17 3B Santika
10 91 jp 15-17  3A
MBS Utara 8 93 jp 15-17  1A JEC 1 18 95 jp 15-17  3A JEC 1 16 97 jp 15-17  2A Kehutanan 44 99 jp 15-17  3A Kehutanan 36 101 jp 15-17  3A Janti Utara 24 103 jp 15-17  3A Disnaker 11 105 jp 15-17  3A Instiper Selatan 16 107 jp 15-17  3A UPN 7 109 jp 15-17  2A Manggung 6 111 jp 15-17  3A Manggung 11 113 jp 15-17  3A Sarjito Timur 6
Dari hasil pengelompokkan menggunakan metode clustering K-Means dan clustering AHC maka  dalam  penelitian  ini  terlihat  hasil  dari  pengelompokkan clustering  K-Means memiliki kemiripan  yang  lebih  seimbang  untuk  setiap  kelompokknya  dibandingkan  dengan  hasil  dari pengelompokkan clustering AHC. Sehingga dapat disimpulkan meskipun pada proses clustering K- Means  harus  menentukan  centroid  atau  titik      terlebih  dahulu  namun  dalam  kasus  ini  dapat menghasilkan  data  pengelompokkan  yang  labih  baik.  Sedangkan  untuk  hasil  pengelompokkan menggunakan metode AHC meskipun lebih efisien karena tidak menggunakan titik pusat pada awal pengelompokkan dan hanya menghitung tingkat kemiripan memiliki hasil yang kurang baik.

## 6. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah melakukan data mining dengan algoritma clustering K-Means dan clustering AHC pada jumlah penumpang bus Trans Jogja, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Hasil  dari  data  mining  yang  dapat  digunakan  untuk  menampilkan  informasi  pengelompokkan jumlah penumpang berdasarkan jam, halte/shelter dan jalur bus.
2. Hasil dari proses clustering K-Means ini didapatkan 3 cluster dengan jumlah data untuk cluster 0 ada 15 data, cluster 1 ada 44 data dan cluster 2 ada 54 data.
3. Hasil dari proses clustering K-Means ini didapatkan 3 cluster dengan jumlah data untuk cluster 0 ada 2 data, cluster 1 ada 57 data dan cluster 2 ada 54 data.
4. Dalaam  penelitian  ini  dihasilkan  metode  K-Means  memiliki  hasil  yang  lebih  baik  dari  pada metode AHC.
Aplikasi data miningyang  dihasilkan  pada  penelitian  ini  masih  perlu  dikembangkan  lebih lanjut dalam hal data yang ditampilkan tidak hanya berupa data namun juga dapat digambarkan dalam bentuk grafik  dan dendograf yang lebih jelas.

## DAFTAR PUSTAKA
Berkhin, Pavel. Survey on clustering data mining techniques , http://www.ee.ucr.edu/~barth/EE242/clustering_survey.pdf di akses pada Desember 2013 Irdiansyah  2007,  “ Penerapan  Data  Mining  Pada  Penjualan  Minuman  di  PT.Pepsi  Cola Indobeverages Menggunakan Metode Clustering ” Pralita, F. 2010 ,“ Penerapan Jaringan Syaraf tiruan Untuk Memprediksi Jumlah Penumpang Bus Dengan Metode BackPropagation ”, Skripsi, Fakultas MIPA, Universitas Islam Indonesia. Prasetyo,  Eko.  2012,  “ Data  Mining  Konsep  dan  Aplikasi  Menggunakan  Matlbab ”,  Andi  offset, Yogyakarta. Santosa, Budi, 2007, “ Data Mining Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis”, Graha Ilmu, Yogyakarta. Tan,  Pang ‐ Ning,;  Steinbach,Michael;  Kumar  ,Vipin,  2006 Data  Mining  Cluster  Analysis  :  Basic Concepts  and  Algorithms. http://www-users.cs.umn.edu/~kumar/dmbook/index.php di  akses pada Desember 2013 Tang, ZhaoHui; MacLennan, Jamie. 2005. Data Mining with SQL Server 2005 . Indiana Polis : Wiley Publishing
Zahrotun,  L,  Perancangan  Data  Mining  Pengelompokan  Jumlah  Penumpang  Trans  Jogja menggunakan  metode  clustering  K-Means,  Seminar  Teknik  Informatika,  Universitas  Ahmad Dahlan. 2013, Yogyakarta. 134-142 http://transjogja.com/gunakan-trans-jogja/ , tanggal akses 12 Desember 2013