Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2770

## Penerapan Algoritma K-Means Clustering Dalam Persentase Merokok Pada Penduduk Umur Di Atas 15 Tahun Menurut Provinsi
Rahmat Kurniawan 1 , Suhada 2 , Rafiqa Dewi 2
1 Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
2 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 rahmat16s04@gmail.com, 2 suhada@amiktunasbangsa.ac.id, 3 rafiqa@amiktunasbangsa.ac.id Submitted: 25/12/2020 ; Accepted: 15/01/2021 ; Published: 24/01/2021
Abstrak– Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  banyaknya  penduduk  yang  merokok  usia  diatas  15  Tahun  dengan menerapkan Data Mining. Penerapannya menggunakan Algoritma K-means dimana data yang dimasukkan adalah persentase merokok. Dengan menggunakan metode ini data-data yang di peroleh dapat dikelompokkan menjadi 2 klaster. Penelitian ini menggunakan  data  sekunder yaitu data diperoleh dari media perantara  yang terekam di situs  Badan  Pusat  Statistik dengan alamat  url  https://www.bps.go.id/.  Hasil  yang  didapat  Dalam  penelitian  ini  adalah  pengelompokkan  jumlah  persentase merokok yang di kelompokkan sebanyak 2 klaster yaitu klaster 1 (klaster tertinggi) mendapatkan hasil 22 provinsi dan klaster 2 (klaster terendah) mendapatkan 12 provinsi.
Kata Kunci: Data Mining; Clustering, K-means ; Persentase Merokok; RapidMiner
Abstract– This  research  aims  to  determine  the  number  of  people  who  are  smoking  the  age  of  15  years  by  applying  Data Mining. The application uses the K-means algorithm where the data entered is the percentage of smoking. Using this method the data obtained can be grouped into 2 klasters. This research uses secondary data that is obtained from intermediate media that is recorded on the site of the Central Statistics website with the URL address https://www.bps.go.id/. The results gained in this study are grouping the number of smoking percentages that are grouped by as many as 2 klasters is klaster 1 (highest klaster) to get results 22 provinces and klaster 2 (lowest klaster) get 12 provinces.
Keywords : Data Mining; Clustering; K-means; Percentage of Smoking; RapidMiner

## 1. PENDAHULUAN
Di era globalisasi, teknologi merupakan salah satu solusi bagi manusia dalam menyelesaikan suatu masalah. Hal ini  merupakan  faktor  pendorong  adanya  algoritma-algoritma  yang  muncul  dari  Data  Mining.  Salah  satu algoritma dari data mining ini adalah Algoritma K-means yang merupakan metode dalam teknik Clustering. K- means merupakan salah satu metode pengelompokkan data nonhierarki (sekatan) yang berusaha mempartisi data yang ada kedalam bentuk dua atau lebih kelompok.
Indonesia  merupakan  negara  ketiga  dengan  jumlah  perokok  terbesar  setalah  China  dan  India.  Merokok merupakan kebiasaan buruk yang sudah dianggap biasa, karena begitu banyak nya para perokok atau juga karena begitu  banyaknya  aktifitas  merokok  yang  biasa  dijumpai  disekitar  kita  sehingga  merokok  menjadi  hal  yang lumrah dan biasa saja.
Data  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  menyebutkan  bahwa  di  Indonesia  pada  tahun  2015  persentase merokok  pada  penduduk  umur  di  atas  15  tahun  sebesar  30,08%  dan  mengalami  penurunan  pada  tahun  2016 menjadi 28,97%. Pada tahun 2017 persentase merokok mengalami peningkatan dari tahun sebelumnya menjadi 29,25% dan pada tahun 2018 terus meningkat sebesar 32,20%. Dari data tersebut penulis ingin mengelompokkan provinsi mana yang persentase merokok umur di atas 15 tahun yang tinggi dan rendah. Diharapkan penelitian ini dapat mengetahui klaster persentasi merokok pada tingkat tinggi dan rendah sehingga dapat menjadi masukkan kepada pemerintah melalui kegiatan “Hari Tanpa Tembakau Sedunia” agar dapat mengurangi angka persentase merokok disetiap wilayah.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining merupakan serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa informasi yang selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu basis data. Data mining mulai ada sejak 1990-an sebagai cara yang benar dan tepat  untuk  mengambil  pola  dan  informasi  yang  digunakan  untuk  menemukan  hubungan  antara  data  untuk melakukan  pengelompokkan  ke  dalam  satu  atau  lebih  cluster  sehingga  objek  -  objek  yang  berada  dalam  satu cluster akan mempunyai kesamaan yang tinggi antara satu dengan lainnya. Data mining merupakan bagian dari proses penemuan pengetahuan dari basis data Knowledge Discovery in [1], [2].

## 2.2 RapidMiner
RapidMiner  merupakan  perangkat lunak yang bersifat  terbuka (open source). RapidMiner adalah sebuah solusi untuk  melakukan  analisis  terhadap  data  mining,  text  mining  dan  analisis  prediksi.  RapidMiner  menggunakan berbagai teknik deskriptif dan prediksi dalam memberikan wawasan kepada pengguna sehingga dapat membuat
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2770
keputusan  yang  paling  baik.  RapidMiner  memiliki  kurang  lebih  500  operator  data  mining,  termasuk  operator untuk  input,  output,  data  preprocessing  dan  visualisasi.  RapidMiner  merupakan  software  yang  berdiri  sendiri untuk  analisis  data  dan  sebagai  mesin  data  mining  yang  dapat  diintegrasikan  pada  produknya  sendiri. RapidMiner ditulis dengan menggunakan bahasa java sehingga dapat bekerja di semua sistem operasi.[3]

## 2.3 Metode K-Means
K-Means  merupakan  salah  satu  metode  data  clustering  non  hierarki  yang  berusaha  mempartisi  data  yang  ada dalam bentuk  satu  atau lebih cluster, sehingga data dengan karakteristik yang sama dikelompokkan dalam satu cluster  yang  sama  pula.  Data  dengan  karakteristik  yang  berbeda  dikelompokkan  dalam  kelompok  yang  lain. Metode yang termasuk dalam algoritma clustering berbasis jarak yang membagi data kedalam sejumlah cluster dan algoritma ini hanya bekerja pada atribut numerik [4]–[6]. Langkah-langkah algoritma K-means [7] 1. Menentukan k sebagai jumlah klaster yang ingin dibentuk.
2. Mengalokasikan data ke dalam klaster secara acak.
3. Menentukan pusat klaster ( centroid ) dari data yang ada pada masing-masing klaster. dengan pesamaan :
C 𝑘𝑗 = 𝑥 1𝑗 +𝑥 2𝑗 +⋯+𝑥 𝑛𝑗 𝑛 (1)
dimana 𝐶 𝑘𝑗 = pusat klaster ke-k pada variabel ke j (j = 1,2,...,p) 𝑛 = banyak data pada klaster ke-k
4. Menentukan jarak setiap objek dengan setiap centroid dengan perhitungan jarak setiap objek dengan setiap centroid menggunakan jarak Euclidean.
𝑑(𝑋 𝑖 , 𝑋 𝑔 ) = √∑ (𝑋 𝑖𝑗 −  𝑋 𝑔𝑗 ) 2 𝑝 𝑗=1 (2)
5. Menghitung fungsi objektif dengan formula:
𝐽 =   ∑ ∑ 𝑎 𝑖𝑗 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝐶 𝑘𝑗 ) 2 𝑘 𝑗=1 𝑛 𝑖=1
(3)
6. Mengalokasikan masing-masing data ke centroid /rata-rata terdekat yang dirumuskan sebagai berikut:
𝑎 𝑖𝑗 = { 1,      𝑠  = 𝑚𝑖𝑛{𝑑(𝑥 𝑖 , 𝐶 𝑘𝑗 )}
0,      𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 (4)
𝑎 𝑖𝑗 adalah  nilai  keanggotaan  titik  x i ke  pusat klaster C kj ,  s  adalah  jarak  terpendek  dari  data  x i ke  pusat klaster C kj setelah dibandingkan. 7. Mengulangi kembali langkah 3-6 sampai tidak ada lagi perpindahan objek atau  tidak ada perubahan pada fungsi objektifnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan dalam penelitian adalah data  persentase merokok umur diatas 15 tahun menurut  provinsi dari tahun 2015-2018. Kumpulan data yang diperoleh penulis digunakan sebagai data masukan dalam membuat model aturan menggunakan algoritma K-means dan menggunakan software Rapidminer.

## 3.1 Analisa Data
Analisis  data  yang  digunakan  penelitian  ini  menggunakan  data  kuantitatif  dengan  teknik  analisis  data  yang menggunakan jenis statistic deskriptif . Statistik deskriptif adalah menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau  menggambarkan  data  yang  telah  terkumpul  tanpa  bermaksud  membuat  kesimpulan  yang  berlaku  untuk umum  atau  generalisasi.  Data  yang  diperoleh  kemudian  diolah  dengan rapidminer menggunakan performance yang berfungsi sebagai validasi dan reabilitas data untuk mencari keakuratan data.
Tabel 1. Data Persentase Merokok Pada Penduduk Umur ≥ 15 Tahun
(Sumber :Badan Pusat Statistik)
Provinsi Persentase Merokok Pada Penduduk Umur ≥  15 Tahun 2015 2016 2017 2018 Aceh 29.82 28.16 28.85 32.20 Sumatera Utara 29.15 27.88 28.47 31.76 Sumatera Barat 32.41 30.59 31.71 31.10 Riau 31.21 29.61 29.34 35.32 Jambi 30.82 29.18 29.18 32.72 Sumatera Selatan 33.13 31.57 32.46 28.21 Bengkulu 33.68 33.15 33.41 33.07
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2770
Provinsi Persentase Merokok Pada Penduduk Umur ≥  15 Tahun 2015 2016 2017 2018 Lampung 34.12 33.39 33.75 35.53 Kep. Bangka Belitung 30.70 29.32 29.67 35.95 Kep. Riau 29.18 29.25 29.98 32.32 DKI Jakarta 27.31 26.42 24.72 29.67 Jawa Barat 33.82 32.67 33.19 30.77 Jawa Tengah 28.57 27.19 27.69 35.78 DI Yogyakarta 24.12 23.11 22.92 30.79 Jawa Timur 29.03 28.16 27.69 25.80 Banten 32.95 31.64 31.77 30.66 Bali 22.96 21.62 22.22 34.93 Nusa Tenggara Barat 31.60 30.88 30.59 26.05 Nusa Tenggara Timur 25.47 24.91 27.31 33.92 Kalimantan Barat 29.35 28.09 28.84 31.30 Kalimantan Tengah 30.53 29.21 29.24 30.92 Kalimantan Selatan 25.76 25.34 25.03 32.64 Kalimantan Timur 25.59 25.23 24.69 27.18 Kalimantan Utara 28.61 28.38 28.18 29.17 Sulawesi Utara 29.31 29.23 29.27 29.82 Sulawesi Tengah 32.56 31.88 32.18 32.80 Sulawesi Selatan 25.49 25.13 25.44 35.57 Sulawesi Tenggara 28.49 27.60 29.22 29.51 Gorontalo 33.93 31.71 34.46 31.46 Sulawesi Barat 28.29 27.36 26.59 36.56 Maluku 27.19 25.68 27.46 29.41 Maluku Utara 31.14 30.23 30.57 32.74 Papua Barat 29.28 26.18 27.60 35.29 Papua 26.67 24.04 27.28 32.73

## 3.2 Penerapan Algoritma K-Means
Berikut  ini  merupakan  langkah-langkah  yang  dilakukan  penulis  dalam  mengelompokkan  menggunakan Algoritma K-means Clustering :
1) Menentukan  data  yang  ingin  di  klaster.  Data  yang  digunakan  pada  proses Clustering yaitu  Data  persentase merokok  diatas  15  tahun  menurut  provinsi  dari  tahun  2015-2018  dengan  menggunakan  data  sebanyak  34 provinsi.  Pada  proses Clustering diawali  dengan  mencari  nilai  rata-rata  untuk  setiap  provinsi.  Berikut  ini beberapa contoh mencari nilai rata – rata :
R1 = 29,82 + 28,16 + 28,85 + 32,2 / 4 = 29,7575 R2 = 29,15 + 27,88 + 28,47 + 31,76 / 4 = 29,315 R3 = 32,41 + 30,59 + 31,71 + 31,1 / 4 = 31,4525 R4 = 31,21 + 29,61 + 29,34 + 35,32 / 4 = 31,37 Perhitungan mencari nilai rata-rata dilanjutkan sampai R34 dan Hasilnya dapat dilihat pada tabel dibawah ini: Iterasi 1
Tabel 2. Jumlah Rata-Rata Setiap Provinsi No Provinsi Rata-rata 1 Aceh 29,7575 2 Sumatera Utara 29,315 3 Sumatera Barat 31,4525 4 Riau 31,37 5 Jambi 30,475 6 Sumatera Selatan 31,3425 7 Bengkulu 33,3275 8 Lampung 34,1975 9 Kep. Bangka Belitung 31,41 10 Kep. Riau 30,1825 11 DKI Jakarta 27,03 12 Jawa Barat 32,6125 13 Jawa Tengah 29,8075 14 DI Yogyakarta 24,12
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2770
No Provinsi Rata-rata 15 Jawa Timur 27,67 16 Banten 31,755 17 Bali 25,4325 18 Nusa Tenggara Barat 29,78 19 Nusa Tenggara Timur 27,9025 20 Kalimantan Barat 29,395 21 Kalimantan Tengah 29,975 22 Kalimantan Selatan 27,1925 23 Kalimantan Timur 25,6725 24 Kalimantan Utara 28,585 25 Sulawesi Utara 29,4075 26 Sulawesi Tengah 32,355 27 Sulawesi Selatan 27,9075 28 Sulawesi Tenggara 28,705 29 Gorontalo 32,89 30 Sulawesi Barat 29,7 31 Maluku 27,435 32 Maluku Utara 31,17 33 Papua Barat 29,5875 34 Papua 27,68
2) Mengembangkan nilai k sebagai pusat klaster awal (centroid) persentase merokok umur diatas 15 tahun sebanyak 2 klaster. Adapun klaster yang dibentuk yaitu klaster tinggi (C1) dan klaster rendah (C2). Klaster tinggi (C1) diperoleh dari nilai tertinggi yang terdapat pada tabel 2 dan klaster rendah diperoleh dari nilai terendah pada tabel 2. Cara mencari nilai centroid awal untuk literasi 1 yaitu:
C1 = Max (29,7575; 29,315; 31,4525; 31,37; 30,475; 31,3425; 33,3275; 34,1975; 31,41; 30,1825; 27,03; 32,6125; 29,8075; 24,12; 27,67; 31,755; 25,4325; 29,78; 27,9025; 29,395; 29,975; 27,1925;
25,6725; 28,585; 29,4075; 32,355; 27,9075; 28,705; 32,89; 29,7; 27,435; 31,17; 29,5875; 27,68) =
34,1975
C2 = Min (29,7575; 29,315; 31,4525; 31,37; 30,475; 31,3425; 33,3275; 34,1975; 31,41; 30,1825; 27,03;
32,6125; 29,8075; 24,12; 27,67; 31,755; 25,4325; 29,78; 27,9025; 29,395; 29,975; 27,1925; 25,6725; 28,585; 29,4075; 32,355; 27,9075; 28,705; 32,89; 29,7; 27,435; 31,17; 29,5875; 27,68) = 24,12 Berikut ini merupakan hasil dari centroid data awal :
Tabel 3. Centroid Data Awal C1 34,1975 C2 24,12
3) Menghitung  jarak  setiap  jumlah  data  persentase  merokok  terhadap  masing-masing  klaster  sehingga ditemukan  jarak  terdekat  dari  setiap  data  dengan  cetroid.  Berikut  ini  contoh  perhitungan  jarak  setiap  data pada klaster pertama (C1) :
D(1.1) = √(29,7575 − 34,1975) 2 = 4,44 D(1.2) = √(29,315 − 34,1975) 2 = 4,8825 D(1.3) = √(31,4525 − 34,1975) 2 = 2,745 D(1.4) = √(31,37 − 34,1975) 2 = 2,8275 Sampai dengan D(1.34) Perhitungan jarak pada setiap data pada klaster kedua (C2) : D(2.1) = √(29,7575 − 24,12) 2 = 5,6375 D(2.2) = √(29,315 − 24,12) 2 = 5,195 D(2.3) = √(31,4525 − 24,12) 2 = 7,3325 D(2.4) = √(31,37 − 24,12) 2 = 7,25 Sampai dengan D(2.34) Berikut tabel 4. hasil perhitungan jarak data dengan titik pusat pada Literasi 1:
Tabel 4. Hasil Perhitungan Jarak Data Dengan Titik Pusat Klaster No Provinsi Rata-rata C1 C2 Jarak Terpendek 1 Aceh 29,7575 4,44 5,6375 4,44 2 Sumatera Utara 29,315 4,8825 5,195 4,8825
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2770
3 Sumatera Barat 31,4525 2,745 7,3325 2,745 4 Riau 31,37 2,8275 7,25 2,8275 5 Jambi 30,475 3,7225 6,355 3,7225 6 Sumatera Selatan 31,3425 2,855 7,2225 2,855 7 Bengkulu 33,3275 0,87 9,2075 0,87 8 Lampung 34,1975 0 10,0775 0 9 Kep. Bangka Belitung 31,41 2,7875 7,29 2,7875 10 Kep. Riau 30,1825 4,015 6,0625 4,015 11 DKI Jakarta 27,03 7,1675 2,91 2,91 12 Jawa Barat 32,6125 1,585 8,4925 1,585 13 Jawa Tengah 29,8075 4,39 5,6875 4,39 14 DI Yogyakarta 24,12 10,0775 0 0 15 Jawa Timur 27,67 6,5275 3,55 3,55 16 Banten 31,755 2,4425 7,635 2,4425 17 Bali 25,4325 8,765 1,3125 1,3125 18 Nusa Tenggara Barat 29,78 4,4175 5,66 4,4175 19 Nusa Tenggara Timur 27,9025 6,295 3,7825 3,7825 20 Kalimantan Barat 29,395 4,8025 5,275 4,8025 21 Kalimantan Tengah 29,975 4,2225 5,855 4,2225 22 Kalimantan Selatan 27,1925 7,005 3,0725 3,0725 23 Kalimantan Timur 25,6725 8,525 1,5525 1,5525 24 Kalimantan Utara 28,585 5,6125 4,465 4,465 25 Sulawesi Utara 29,4075 4,79 5,2875 4,79 26 Sulawesi Tengah 32,355 1,8425 8,235 1,8425 27 Sulawesi Selatan 29,9075 6,29 3,7875 3,7875 28 Sulawesi Tenggara 28,705 5,4925 4,585 4,585 29 Gorontalo 32,89 1,3075 8,77 1,3075 30 Sulawesi Barat 29,7 4,4975 5,58 4,4975 31 Maluku 27,435 6,7625 3,315 3,315 32 Maluku Utara 31,17 3,0275 7,05 3,0275 33 Papua Barat 29,5875 4,61 5,4675 4,61 34 Papua 27,68 6,5175 3,56 3,56
4) Mengelompokkan setiap data berdasarkan kedekatannya dengan centroid (jarak terkecil). Jika nilai terendah terdapat di klaster 1 (C1) maka masuk kedalam kelompok  klaster 1 dan begitu juga sebaliknya, dapat dilihat pada tabel 5. dan hasilnya sebagai berikut:
Tabel 5. Hasil Klaster Literasi 1 Klaster  Hasil C1 23 C2 11
5) Setelah hasil klaster pada literasi 1 di dapat langkah selanjutnya yaitu memperbaruhi nilai centroid baru.
6) Mengulang langkah 2 hingga 5 sampai anggota tiap klaster tidak ada yang berubah. Contoh perhitungan mencari nilai centroid baru untuk Literasi 2 yaitu :
C1 =
29,7575 + 29,315 + 31,4525 + 31,37 + 30,475 + 31,3425 + 33,3275 + 34,1975 + 31,41 + 30,1825 + 32,6125 + 29,8075 + 31,755 + 29,78 + 29,395 + 29,975 + 27,1925 + 29,4075 + 32,355 + 32,89 + 29,7 + 31,17 + 29,5875
23 = 30,803 C2 = 27,03 + 24,12 + 27,67 + 25,4325 + 27,9025 + 25,6725 + 28,585 + 27,9075 + 28,705 + 27,435 + 27,68
11
= 27,104 Tabel 6. Hasil Perhitungan Centroid baru pada Literasi 2 Klaster Nilai C1 30,803 C2 27,104
Setelah mendapatkan titik pusat klaster (centroid) baru maka langkah selanjutnya yaitu menghitung kembali jarak  setiap  data  persentase  merokok    terhadap  masing-masing  pusat  klaster.  Perhitungan  jarak  setiap  data pada klaster pertama(C1) :
E(1.1) = √(29,7575 − 30,803) 2 = 1,045
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2770
E(1.2) = √(29,315 − 30,803) 2
= 1,4875
E(1.3) = √(31,4525 − 30,803) 2 = 0,65
E (1.4) = √(31,37 − 30,803) 2 = 0,5675 Sampai dengan E(1.34) Perhitungan jarak pada setiap data pada klaster kedua(C2) : E(2.1) = √(29,7575 − 27,104) 2 = 2,653864 E (2.2) = √(29,315 − 27,104) 2 = 2,211364
E (2.3) = √(31,4525 − 27,104) 2 = 4,348864
E (2.4) = √(31,37 − 27,104) 2 = 4,266364 Sampai dengan E(2.34) Berikut tabel 7 hasil perhitungan jarak data dengan titik pusat pada literasi 2.
Tabel 7. Perhitungan Jarak Data Literasi 2 No Provinsi Rata-rata C1 C2 Jarak Terpendek 1 Aceh 29,7575 1,045 2,653864 1,045 2 Sumatera Utara 29,315 1,4875 2,211364 1,4875 3 Sumatera Barat 31,4525 0,65 4,348864 0,65 4 Riau 31,37 0,5675 4,266364 0,5675 5 Jambi 30,475 0,3275 3,371364 0,3275 6 Sumatera Selatan 31,3425 0,54 4,238864 0,54 7 Bengkulu 33,3275 2,525 6,223864 2,525 8 Lampung 34,1975 3,395 7,093864 3,395 9 Kep. Bangka Belitung 31,41 0,6075 4,306364 0,6075 10 Kep. Riau 30,1825 0,62 3,078864 0,62 11 DKI Jakarta 27,03 3,7725 0,073636 0,073636364 12 Jawa Barat 32,6125 1,81 5,508864 1,81 13 Jawa Tengah 29,8075 0,995 2,703864 0,995 14 DI Yogyakarta 24,12 6,6825 2,983636 2,983636364 15 Jawa Timur 27,67 3,1325 0,566364 0,566363636 16 Banten 31,755 0,9525 4,651364 0,9525 17 Bali 25,4325 5,37 1,671136 1,671136364 18 Nusa Tenggara Barat 29,78 1,0225 2,676364 1,0225 19 Nusa Tenggara Timur 27,9025 2,9 0,798864 0,798863636 20 Kalimantan Barat 29,395 1,4075 2,291364 1,4075 21 Kalimantan Tengah 29,975 0,8275 2,871364 0,8275 22 Kalimantan Selatan 27,1925 3,61 0,088864 0,088863636 23 Kalimantan Timur 25,6725 5,13 1,431136 1,431136364 24 Kalimantan Utara 28,585 2,2175 1,481364 1,481363636 25 Sulawesi Utara 29,4075 1,395 2,303864 1,395 26 Sulawesi Tengah 32,355 1,5525 5,251364 1,5525 27 Sulawesi Selatan 27,9075 2,895 0,803864 0,803863636 28 Sulawesi Tenggara 28,705 2,0975 1,601364 1,601363636 29 Gorontalo 32,89 2,0875 5,786364 2,0875 30 Sulawesi Barat 29,7 1,1025 2,596364 1,1025 31 Maluku 27,435 3,3675 0,331364 0,331363636 32 Maluku Utara 31,17 0,3675 4,066364 0,3675 33 Papua Barat 29,5875 1,215 2,483864 1,215 34 Papua 27,68 3,1225 0,576364 0,576363636
Hasil perhitungan pada data klaster literasi 2 yaitu:
Tabel 8. Hasil Klaster Literasi 2 Klaster Hasil C1 22 C2 12
Setelah  hasil  pada  literasi  2  di  dapatkan,  bandingkan  hasil  pada  literasi  1  dan  literasi  2,  jika  tidak  ada perubahan  maka  proses  berhenti,  jika  ada  perubahan  maka  proses  akan  dilanjutkan  kembali  hingga mendapatkan hasil yang sama . Dan hasil yang sama dengan literasi 1 adalah literasi 3. Berikut contoh perhitungan mencari nilai centroid baru untuk Literasi 3 yaitu :
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2770
C1 =
29,7575 + 29,315 + 31,4525 + 31,37 + 30,475 + 31,3425 + 33,3275 + 34,1975 + 31,41 + 30,1825 + 32,6125 + 29,8075 + 31,755 + 29,78 + 29,395 + 29,975  + 29,4075 + 32,355 + 32,89 + 29,7 + 31,17 + 29,5875
22 = 30,967 C2 = 27,03 + 24,12 + 27,67 + 25,4325 + 27,9025 + 27,1925+ 25,6725 + 28,585 + 27,9075 + 28,705 + 27,435 + 27,68
12 = 25,026
Tabel 9. Hasil Perhitungan Centroid baru pada Literasi 3 Klaster  Nilai C1 30,967 C2 25,026
Setelah mendapatkan titik pusat klaster (centroid) baru maka langkah selanjutnya yaitu menghitung kembali jarak setiap data jumlah persentase merokok terhadap masing-masing pusat klaster. Perhitungan jarak setiap data pada klaster pertama ( C1 ) :
F(1.1) = √(29,7575 − 30,967) 2 = 1,209090909 F(1.2) = √(29,315 − 30,967) 2 = 1,651590909 F(1.3) = √(31,4525 − 30,967) 2
= 0,485909091
F (1.4) = √(31,37 − 30,967) 2 = 0,403409091 Sampai dengan F(1.34)
Perhitungan jarak pada setiap data pada klaster kedua ( K2 ) : F(2.1) = √(29,7575 − 25,026) 2 = 4,7319 F(2.2) = √(29,315 − 25,026) 2 = 4,2894
F(2.3) = √(31,4525 − 25,026) 2 = 6,4269 F(2.4) = √(31,37 − 25,026) 2 = 6,3444 Sampai dengan F(2.34)
Berikut hasil perhitungan jarak data dengan titik pusat pada literasi 3.
Tabel 10. Perhitungan Jarak Data Literasi 3 No Provinsi Rata-rata C1 C2 Jarak Terpendek 1 Aceh 29,7575 1,209090909 2,646458 1,209090909 2 Sumatera Utara 29,315 1,651590909 2,203958 1,651590909 3 Sumatera Barat 31,4525 0,485909091 4,341458 0,485909091 4 Riau 31,37 0,403409091 4,258958 0,403409091 5 Jambi 30,475 0,491590909 3,363958 0,491590909 6 Sumatera Selatan 31,3425 0,375909091 4,231458 0,375909091 7 Bengkulu 33,3275 2,360909091 6,216458 2,360909091 8 Lampung 34,1975 3,230909091 7,086458 3,230909091 9 Kep. Bangka Belitung 31,41 0,443409091 4,298958 0,443409091 10 Kep. Riau 30,1825 0,784090909 3,071458 0,784090909 11 DKI Jakarta 27,03 3,936590909 0,081042 0,081041667 12 Jawa Barat 32,6125 1,645909091 5,501458 1,645909091 13 Jawa Tengah 29,8075 1,159090909 2,696458 1,159090909 14 DI Yogyakarta 24,12 6,846590909 2,991042 2,991041667 15 Jawa Timur 27,67 3,296590909 0,558958 0,558958333 16 Banten 31,755 0,788409091 4,643958 0,788409091 17 Bali 25,4325 5,534090909 1,678542 1,678541667 18 Nusa Tenggara Barat 29,78 1,186590909 2,668958 1,186590909 19 Nusa Tenggara Timur 27,9025 3,064090909 0,791458 0,791458333 20 Kalimantan Barat 29,395 1,571590909 2,283958 1,571590909 21 Kalimantan Tengah 29,975 0,991590909 2,863958 0,991590909 22 Kalimantan Selatan 27,1925 3,774090909 0,081458 0,081458333 23 Kalimantan Timur 25,6725 5,294090909 1,438542 1,438541667 24 Kalimantan Utara 28,585 2,381590909 1,473958 1,473958333 25 Sulawesi Utara 29,4075 1,559090909 2,296458 1,559090909 26 Sulawesi Tengah 32,355 1,388409091 5,243958 1,388409091 27 Sulawesi Selatan 27,9075 3,059090909 0,796458 0,796458333 28 Sulawesi Tenggara 28,705 2,261590909 1,593958 1,593958333
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2770
No Provinsi Rata-rata C1 C2 Jarak Terpendek 29 Gorontalo 32,89 1,923409091 5,778958 1,923409091 30 Sulawesi Barat 29,7 1,266590909 2,588958 1,266590909 31 Maluku 27,435 3,531590909 0,323958 0,323958333 32 Maluku Utara 31,17 0,203409091 4,058958 0,203409091 33 Papua Barat 29,5875 1,379090909 2,476458 1,379090909 34 Papua 27,68 3,286590909 0,568958 0,568958333
Berikut hasil perhitungan pada data klaster literasi 3 yaitu :
Tabel 11. Hasil Klaster Literasi 3 Klaster  Hasil C1 22 C2 12
Berdasarkan  perhitungan  manual  pada  data  Persentase  merokok    yang  telah  dilakukan  diatas  mendapatkan hasil akhir literasi 3 bernilai sama yaitu C1= 22 dan C2= 12. Posisi pada literasi tidak berubah, maka proses berhenti dan disimpulkan:
Tabel 12. Provinsi Klaster Tinggi dan Klaster Rendah
No Provinsi Klaster Tinggi 1 Aceh 2 Sumatera Utara 3 Sumatera Barat 4 Riau 5 Jambi 6 Sumatera Selatan 7 Bengkulu 8 Lampung 9 Kep. Bangka Belitung 10 Kep. Riau 11 Jawa Barat 12 Jawa Tengah 13 Banten 14 Nusa Tenggara Barat 15 Kalimantan Barat 16 Kalimantan Tengah 17 Sulawesi Utara 18 Sulawesi Tengah 19 Gorontalo 20 Sulawesi Barat 21 Maluku Utara 22 Papua Barat Tabel 13. Provinsi Klaster Rendah No Provinsi Klaster Rendah 1 DKI Jakarta 2 DI Yogyakarta 3 Jawa Timur 4 Bali 5 Nusa Tenggara Timur
6 Kalimantan Selatan 7 Kalimantan Timur 8 Kalimantan Utara 9 Sulawesi Selatan 10 Sulawesi Tenggara 11 Maluku 12 Papua 3.3 Hasil Pengujian
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2770
Setelah mendapatkan hasil akhir dari perhitungan manual, selanjutnya yaitu menyesuaikan hasil dari perhitungan manual  menggunakan software Rapidminer 5.3. Disimpulkan bahwa data yang digunakan adalah valid. Hal ini dibuktikan dengan dilakukannya perhitungan manual dan data uji dari Rapidminer5.3 yang dapat menampilkan hasil yang sama. Tampilan data klaster model berupa teks yang ada di Rapidminer bisa dilihat pada gambar 1. berikut.

## Gambar 1. Klaster Model Data Persentase Merokok Umur Di Atas 15 Tahun

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  sebelumnya  dapat  disimpulkan  Penerapan Data  mining dengan  menggunakan algoritma K-means dapat diterapkan. Sumber data yang digunakan pada penelitian ini diambil dari Badan Pusat Statistik (BPS) pada data persentase merokok umur di atas 15 tahun, dari tahun 2015-2018. Jumlah record yang digunakan sebanyak 34 provinsi dengan menghasilkan dua klaster yakni klaster tinggi sebanyak 22 provinsi dan klaster  rendah  sebanyak  12  provinsi.  Berdasarkan  hasil  pengujian  tools rapidminer diperoleh  hasil  yang  sama dengan analisis perhitungan K-means dan diperoleh 22 provinsi  sebagai klaster tinggi  dimana  provinsi  tersebut menjadi  pusat  perhatian  lebih  kepada  pihak  pemerintah  untuk  dapat  mengurangi  angka  persentase  merokok  di Indonesia.

## REFERENCES
[1] S.  R.  Ningsih,  I.  S.  Damanik,  A.  P.  Windarto,  H.  S.  Tambunan,  J.  Jalaluddin,  and  A.  Wanto,  “Analisis  K-Medoids Dalam  Pengelompokkan  Penduduk  Buta  Huruf  Menurut  Provinsi,” Pros.  Semin.  Nas.  Ris.  Inf.  Sci. ,  vol.  1,  no. September, p. 721, 2019.
[2] E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi . Deepublish, 2020.
[3] I. W. S. Wicaksana, D. Aprilia, D. A. Baskoro, and Liat Ambarwati, “Belajar Data Mining Dengan Rapid Minner,” p. 139, 2013.
[4] K. U. Pengelompokkan, K. Kota, M. W. Talakua, Z. A. Leleury, and A. W. Talluta, “ANALISIS CLUSTER DENGAN MENGGUNAKAN METODE PROVINSI MALUKU BERDASARKAN INDIKATOR INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA  TAHUN  2014  CLUSTER  ANALYSIS  BY  USING  K-MEANS  METHOD  FOR  GROUPING  OF DISTRICT  /  CITY  IN  MALUKU  PROVINCE  INDUSTRIAL  BASED  ON  INDICATORS  OF  MALUKU DEVELOPMENT INDEX IN 2014,” vol. 11, pp. 119–128, 2017.
[5] R.  A.  Malik,  S.  Defit,  and  Y.  Yuhandri,  “Comparison  of  K-Means  Clustering  Algorithm  with  Fuzzy  C-Means  In Measuring Satisfaction Level Of Television Da’wah Surau TV,” Rabit , vol. 3, no. 1, pp. 10–21, 2018.
[6] I.  Parlina,  A.  P.  Windarto,  A.  Wanto,  and  M.  R.  Lubis,  “MEMANFAATKAN  ALGORITMA  K-MEANS  DALAM MENENTUKAN  PEGAWAI  YANG  LAYAK  MENGIKUTI  ASESSMENT  CENTER  UNTUK  CLUSTERING PROGRAM SDP,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 87–93, 2018.
[7] G.  Prasetya,  “PENGARUH  PENDIDIKAN,  PELATIHAN,  JENIS  KELAMIN,  UMUR,  STATUS  PERKAWINAN, DAN  DERAH  TEMPAT  TINGGAL  TERHADAP  LAMA  MENCARI  KERJA  TENAGA  KERJA  TERDIDIK  DI INDONESIA,” vol. 10, no. 2, pp. 1–15, 2018.