## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS DENGAN OPTIMIZE PARAMETER
GRID PADA DATA KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA CIREBON
Tedy Maulana 1 , Rini Astuti 2 , Yudhistira Arie Wijaya 3
1 Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2,3 Program Studi Sistem Informasi, STMIK LIKMI Bandung
3 Program Studi Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10 B Majasem, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat maulanatedy1234@gmail.com

## ABSTRAK
Kecelakaan  lalu  lintas  merupakan  salah  satu  peristiwa  yang  terjadi  dijalan  raya.  Banyak  faktor  yang menyebabkan terjadinya kecelakaan lalu lintas, namun faktor manusia itu sendiri (human error) menjadi masalah utama. Kecelakaan lalu lintas menjadi salah satu permasalahan yang ada di Kota Cirebon. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengelompokkan data kecelakaan lalu lintas di Kota Cirebon dengan maksud ingin mengetahui informasi  karakteristik  yang  ada  dalam  dataset  kecelakaan  lalu  lintas  di  Kota  Cirebon  dengan  mengetahui pengaruh parameter    yang ada pada Numerical  Measure type dan pengaruh parameter atribut  waktu (jam atau menit)  agar  mendapatkan  k  optimal  berdasarkan Davies  Bouldin  Index (DBI) . Penelitian  ini  menerapkan data mining dengan algoritma K-Means Clustering . Algoritma K-Means dipilih karena mudah diimplementasikan dan efisiensinya. Data yang digunakan yaitu data kecelakaan lalu lintas di Kota Cirebon dari tahun 2020-2023 dengan total  406  data  record.  Metode  analisis  data  dilakukan  menggunakan  teknik Knowledge  Discovery  in Database(KDD) dengan Optimize Parameter Grid . Hasil analisis diperoleh parameter dengan semua jenis nya pada Numerical Measure type dan parameter hour (jam) yang berpengaruh dalam menghasilkan nilai k optimal yaitu  pada cluster k=2  dengan  nilai  DBI  sebesar  0,762.  Hasil cluster k=2  dengan  nilai  DBI  sebesar  0,762 merupakan hasil yang sama untuk semua jenis parameter yang ada pada Numerical Measure type .
Kata kunci : Data Mining, K-Means Clustering, Kecelakaan

## 1. PENDAHULUAN
Kecelakaan lalu lintas adalah suatu peristiwa dan penyebab  kematian  terbesar  di  Indonesia  yang  tidak dapat  diprediksi  dengan  pasti.  Kecelakaan  lalu  lintas terjadi  ketika  satu  atau  lebih  kendaraan  bertabrakan dengan  objek  lain  yang  mengakibatkan  kerusakan. Kejadian  ini  cukup  memberikan  dampak  yang  besar dalam  berbagai  aspek,  seperti  kerugian  materi  dan berakibat  pada  korban  jiwa.  Permasalahan  terkait kecelakaan  lalu  lintas  ini  menjadi  tantangan  untuk dipecahkan dalam upaya mengurangi angka kecelakaan lalu lintas. Kejadian kecelakaan lalu lintas di Kota Cirebon menjadi salah satu permasalahan yang ada.  Oleh karena itu, penelitian terkait kecelakaan lalu lintas  coba  dilakukan  dengan  menerapkan data mining . Analisis dilakukan dengan cara mengelompokkan data  kecelakaan lalu lintas di Kota Cirebon sehingga nantinya bisa memperoleh informasi terkait  karakteristik  apa  saja  yang  ada  dalam  data kecelakaan lalu lintas tersebut.
Berdasarkan penelitian sebelumnya yang dilakukan  oleh  Kurniawan  dan  Jajuli,  penelitian  ini melakukan analisis terkait peramasalahan  kecelakaan lalu  lintas  di  Kecamatan  Cileungsi  denggan menggunakan algoritma K-Means. Analisis dilakukan untuk  mengetahui  faktor  penyebab  dari  kecelakaan lalu  lintas  di  Kecamatan  Cileungsi.  Metode  analisa data yang  digunakan  yaitu Knowledge  Discovery  in Database ( KDD) . Penelitian ini menghasilkan cluster dengan  k=3  dengan  kategori  dari  setiap  cluster  yaitu lokasi  tidak  rawan,  rawan,  dan  sangat  rawan.  Hasil
evaluasi  terhadap cluster yang dihasilkan  dengan evaluasi  menggunakan silhouette  coefficient yaitu cluster  1 didapat  hasil  dengan  nilai  0.35, cluster 2 didapat dengan nilai 0.22, dan cluster 3 didapat dengan nilai  0.38.[1].  Penelitian  lain  terkait  penerapan  data mining  dengan  metode clustering juga  pernah dilakukan Supriyadi,  analisis  dilakukan dengan permasalahan  terkait  evaluasi  armada  truk  dalam produktivitas  kinerjanya.  Penggunaan  algortima K- Means dan K-Medoids dilakukan sebagai perbandingan  hasil  dalam  analisis  data.  Dari  kedua algoritma  yang  dipakai  dilakukan  pengujian  dengan cluster k=3  sampai cluster k = 10.  Hasil  analisis diperoleh  dengan  evaluasi  menggunakan Davies Bouldin  Index (DBI)  yaitu cluster terbaik  terdapat pada cluster k=3 dengan algoritma K-Means diperoleh nilai  DBI  sebesar  0,67  sedangkan  pada  algoritma K- Medoids diperoleh  nilai  DBI  sebesar  1,78.  Dengan hasil  perbandingan  kedua  algoritma  tersebut,  maka algoritma K-Means dipilih sebagai metode pengelompokkan  terbaik  dengan  nilai  DBI  lebih kecil.[2]. Adapun penelitian lain yang dilakukan oleh Triyandana,  penelitian  ini  melakukan  analisis  terkait permasalahan penumpukan bahan stok makanan. Oleh sebab itu, dilakukan pengelompokkan data menu pada Dpom Coffe. Analisis dilakukan dengan menggunakan  algoritma K-Means dengan  evaluasi Davies  Bouldin  Index (DBI) . Hasil  analisis  yang dihasilkan  dari  penelitian  ini  yaitu cluster terbaik terdapat pada k=3 dengan nilai DBI sebesar 0,457.[3].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan pengelompokkan  data  terhadap  kejadian  kecelakaan lalu lintas di Kota Cirebon. Pengelompokkan data ini dilakukan  dengan  menerapkan  metode data  mining guna mendapatkan informasi yang dapat memberikan wawasan  baru  dalam  penanganan  kasus  kecelakaan lalu  lintas.  Analisis  yang  dilakukan  dalam  penelitian ini  menerapkan data  mining dengan  menggunakan algoritma K-Means serta  menggunakan  teknik Knowledge Discovery in Database (KDD). Algoritma K-Means memiliki  kelebihan  seperti  kecepatan perhitungan yang lebih tinggi, kemudahan implementasi,  dan  hasil  yang    lebih  akurat dibandingkan  algoritma  lainnya  [4].  Penelitian  ini diharapkan  dapat  memberikan  pengetahuan  baru terkait  karakteristik  yang  ada  dalam  kejadian kecelakaan  lalu  lintas.  Hasil  dari  penelitian  ini  juga dapat  memberikan  wawasan  dan  pengetahuan mengenai upaya pencegahan terhadap kecelakaan lalu lintas. Dengan analisis  yang  dilakukan  menggunakan teknik data mining menggunakan algoritma K-Means clustering  dapat  memberikan  literatur  referensi  bagi pembaca  penelitian  ini  untuk  mengembangkkan analisis pada penelitian berikutnya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Kecelakaan Lalu Lintas
Kecelakaan lalu lintas merupakan peristiwa yang terjadi  di  jalan  raya  baik  yang  tidak  diduga  maupun tidak disengaja yang dapat mengakibatkan korban juga kerugian  harta  benda,  menurut  Undang-Undang Republik Indonesia No. 22 Tahun 2009 tentang  Lalu Lintas  dan  Angkutan  Jalan.  Kecelakaan  lalu  lintas disebabkan oleh kesalahan manusia itu sendiri (human error) [5].
2.2. Data Mining Data  Mining adalah  proses  analisis  data  yang bertujuan untuk menemukan hubungan yang signifikan dan mencapai kesimpulan yang sebelumnya tidak diketahui dengan  menggunakan  metode terkini, memberikan manfaat bagi pemilik data tersebut. Data Mining juga diartikan sebagai proses menemukan pola yang  menarik    dan  tersembunyi  dari  kumpulan  data yang  besar[6].
2.3. Algoritma K-Means Algoritma K-Means adalah metode pengelompokan data non-hierarki yang membagi data menjadi beberapa kelompok berdasarkan karakteristik serupa[7].
2.4. Davies Bouldin Index (DBI)
Davies Bouldin Index (DBI) adalah cara validasi cluster  yang  diperkenalkan  oleh  D.L.  Davies. Davies Bouldin  Index (DBI)  digunakan  untuk  mengevaluasi hasil cluster yang terbentuk. DBI merupakan  metode evaluasi cluster dalam  suatu  pengelompokkan  data yang  menitikberatkan  pada  penilaian  kohesi  dan separasi[8].
2.5. Knowledge Discovery in Database (KDD)
Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah suatu  pendekatan  penelitian  yang  bertujuan  untuk memperoleh informasi dari dalam suatu basis data[9]. KDD juga merupakan suatu metode analisa data yang biasa digunakan dalam proses data mining.

## 2.6. RapidMiner
RapidMiner ialah  perangkat  lunak  yang  dapat diakses  oleh  siapapun  dan  memiliki  sifat  terbuka, artinya  bersifat open  source . RapidMiner merupakan perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk  melakukan pemrosesan  data  berdasarkan  prinsip-prinsip  dan algoritma data mining .

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Studi Pendahuluan
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisa  terhadap  topik permasalahan yaitu kecelakaan lalu lintas. Serta pada tahap ini juga data dikumpulkan dan diperoleh untuk dijadikan bahan analisis pada proses penelitian.

## 3.2. Literature Review
Tahapan literature  review merupakan  proses yang  dilakukan  untuk  melakukan  tinjauan  terhadap teori-teori yang berkaitan dengan topik penelitian.

## 3.3. Analisis Data
Pada  tahap  analisa  data  digunakan  teknik Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) . Adapun proses  tahapan KDD seperti  tampak  pada  gambar berikut.
Sebelum masuk dalam proses tahapan menggunakan  teknik Knowledge  Discovery  in Database (KDD),  proses  mempersiapkan  dataset diperlukan  untuk  dilakukan  pada  proses  selanjutnya. Dataset  yang  digunakan  yaitu  data  kecelakaan  lalu lintas di Kota Cirebon tahun  2020-2023 dengan total 406 data record. Setelah dataset siap, kemudian data dimasukan  kedalam  proses  dengan  menggunakan aplikasi Rapidminer dengan operator read excel. Data yang  digunakan  berformat xlsx. Setelah data dimasukan dengan menggunakan operator read excel, selanjutnya masuk dalam tahapan KDD.
Teknik  KDD  ini  memiliki  tahapan  terstruktur yaitu Selection, Preprocessing, Transformation, Data Mining, dan Evaluation [10].  Adapun  tahapan  dalam KDD dapat dijelaskan berikut ini.

## Gambar 1. Proses Tahapan KDD
3.3.1. Selection
Langkah  pertama  dalam  proses  ini  adalah Selection . Data awalnya berformat xlsx dan dimasukan menggunakan  operator read  excel .  Setelah  itu, dilakukan  seleksi  atribut  dari  data  kecelakaan  lalu lintas.  Parameter  pada  operator read  excel tetap menggunakan  parameter default .  Pada  tahap  ini, identifikasi ID juga dilakukan menggunakan operator Generate ID dengan menggunakan parameter default .
3.3.2. Preprocessing Setelah melalui tahap pada langkah sebelumnya,  data  kemudian menjalani  proses preprocessing .  Dalam  langkah preprocessing ini, dilakukan  pembersihan  data,  seperti  menghapus  data yang kosong dan mengatasi missing value yang dapat menghambat  proses  pengolahan  data  berikutnya. Sebelum melakukan pre-processing, dilakukan pemeriksaan  statistik  data.  Jika  statistik  data menunjukkan  tidak  adanya missing  value dan  data menunjukkan  konsistensi,  maka  tahap preprocessing tidak diperlukan.

## 3.3.3. Transformation
Pada  langkah  ini,  data  akan  dilakukan transformasi  dengan  tujuan  menyesuaikan  tipe  data yang cocok untuk pengolahan menggunakan algoritma K-Means dalam  tahap  data  mining.  Dalam  tahap transformasi  data,  tipe  data Nominal akan  diubah menjadi Numerical ,  dan  tipe  data  Time  akan  diubah menjadi bentuk Numerical . Hal ini bertujuan agar pada tahap  berikutnya,  proses  pengolahan  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  algoritma K-Means .  Untuk melakukan transformasi, digunakan operator Nominal to Numerical dan Date to Numerical . Parameter pada operator Nominal to Numerical dan Date to Numerical menggunakan  parameter default .  Namun,  proses pemilihan  parameter  dilakukan  dengan  maksud menganalisis  pengaruh  atribut  waktu  terhadap parameter seperti hour atau minute , yang mempengaruhi  penentuan cluster dengan  nilai optimal. Proses seleksi parameter untuk atribut waktu dilakukan melalui operator Optimize Parameter Grid .

## 3.3.4. Data Mining
Langkah  ini  melibatkan  pengolahan  data menggunakan  algoritma K-Means untuk  melakukan klasterisasi. Penggunaan algoritma K-Means terintegrasi  didalam  operator Optimize  Parameter Grid .  Pada  tahap  ini,  parameter Numerical  Measure digunakan  dengan  semua  jenisnya,  jumlah  klaster ditentukan, nilai evaluasi menggunakan kinerja untuk menentukan  hasil cluster optimal,  dan  penerapan parameter  pada  atribut  waktu  dilakukan  melalui konfigurasi operator Optimize Parameter Grid . Dalam operator Optimize Parameter Grid , terdapat serangkaian  proses  termasuk  operator Date  to Numerical ,  operator K-Means ,  dan  operator Cluster Distance Performance .

## 3.3.5. Evaluation
Pada  langkah  ini,  dilakukan  evaluasi  terhadap hasil analisis  yang  menggunakan algoritma K-Means dengan  menganalisis  pemodelan  klaster  yang  telah melalui proses pada tahap sebelumnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  mengenai  pengelompokkan  data kecelakaan  lalu  lintas  di  Kota  Cirebon  pada  tahun tahun  2020-2023  menghasilkan cluster dengan  nilai optimal  berdasarkan Davies  Bouldin  Index .  Berikut penjelasan  dari  hasil  analisis  yang  diperoleh  dengan proses  tahapan  teknik Knowledge  Discovery  in Database (KDD).
Pada  tahap  awal  dilakukan  memasukan dataset yang akan dilakukan pada proses selanjutnya. Dataset yang  digunakan  yaitu  data  kecelakaan  lalu  lintas  di Kota Cirebon tahun 2020-2023 dengan total 406 data record. Dataset ini  memiliki  8  atribut  diantaranya Tahun,  Lokasi  Kejadian,  Waku  Kejadian,  Jenis Kendaraan, Kondisi, Jenis Kelamin, Profesi, dan Usia. Adapun atribut dengan tipe data tampak  seperti pada tabel berikut.
Tabel 1. Atribut dengan Tipe Data No. Atribut Tipe Data 1. Tahun Nominal 2. Lokasi Kejadian Nominal 3. Waktu Kejadian Time 4. Jenis Kendaraan Nominal 5. Kondisi Korban Nominal 6. Jenis Kelamin Nominal 7. Profesi Nominal 8. Usia Nominal
Dataset dimasukan kedalam aplikasi rapidminer dengan  menggunakan  operator Read  Excel. Adapun operator Read  Excel yang  digunakan  tampak  seperti gambar berikut.
Berdasarkan proses memasukan data menggunakan  operator Read  Excel parameter  yang digunakan bersifat default . Setelah proses memasukan data, selanjutnya proses analisis dimulai sesuai dengan tahapan  proses  teknik Knowledge  Discovery  in Database (KDD) sebagai berikut :

## 4.1. Selection
Proses  awal  dalam  tahap selection dilakukan dengan memilih atribut yang akan digunakan  melalui operator Select Attributes , seperti tampak pada gambar berikut.
Gambar 2. Operator Read Excel
Berdasarkan
proses
pemilihan atribut menggunakan operator Select Attributes dipilih semua atribut  yang  ada  dalam dataset dengan  penggunaan parameter default .  Setelah  melakukan  pemilihan atribut, selanjutnya dilakukan proses pembentukan ID pada dataset. Pemebentukan ID dilakukan menggunakan  operator Generate  ID seperti  pada gambar berikut.
Berdasarkan  hasil  proses  pembentukan ID pada operator Generate  ID dengan  parameter default didapat hasil seperti pada tabel berikut.
Tabel 2. Hasil Statisik Proses Generate ID
No. Uraian Keterangan 1. Record 406 2. Special Attribute 1 3. Reguler Atribute 8 4. Attribute : Tahun Nominal Lokasi Kejadian Nominal Waktu Kejadian Time Jenis Kendaraan Nominal Kondisi Korban Nominal Jenis Kelamin Nominal Profesi Nominal Usia Nominal
Setelah proses selection sudah dilakukan dengan memilih  atribut  dan  pembentukan ID ,  kemudia dilakukan proses pada tahap selanjutnya.

## 4.2. Preprocessing
Proses  pembersihan  data  untuk  mengatasi  nilai yang  hilang  atau  tidak  konsisten  dilakukan  melalui tahap preprocessing . Sebelum memulai preprocessing , analisis dataset pertama-tama dilakukan untuk memverifikasi keberadaan nilai yang hilang atau konsistensi data pada atribut yang terpilih. Informasi tersebut diperoleh dari hasil statistik dataset yang terdapat pada gambar berikut. Setelah meninjau hasil  statistik,  dapat  disimpulkan  bahwa  tahap preprocessing tidak  diperlukan karena  secara keseluruhan  atribut  memiliki  nilai  atau  data  yang lengkap dan konsisten, tanpa adanya nilai yang hilang.
Setelah  mengetahui  proses preprocessing tidak perlu  dilakukan,  maka  dilakukan  pada  proses selanjutnya.
4.3. Transformation
Pada  langkah  ini  dilakukan  transformasi  data, karena dataset memiliki jenis tipe data yang beragam, termasuk  tipe Nominal dan Time. Sementara  itu, algoritma  yang  digunakan  dalam  proses  data  mining adalah K-Means yang  umumnya  membutuhkan  tipe data Numerical . Proses transformasi
diimplementasikan  melalui  operator Nominal to Numerical dan Date  to  Numerical. Langkah  awal dalam transformasi data adalah Nominal to Numerical , seperti terlihat pada gambar berikut.
Setelah melakukan transformasi data dari tipe Nominal ke Numerical ,  langkah  berikutnya  adalah  melakukan transformasi  pada  atribut  waktu  yang  berjenis  tipe Time menjadi bentuk Numerical . Namun, transformasi atribut  waktu  ini  dilakukan  secara  terperinci  dalam operator Optimize Parameter Grid . Proses transformasi  ini  memanfaatkan  operator Date  to Numerical , sebagaimana terlihat pada gambar berikut.
Berdasarkan proses transformasi data Nominal to Numerical dan Data  to  Numerical diperoleh  hasil statistik seperti terlihat pada gambar berikut.
Gambar 3. Operator Select Attributes
Gambar 4. Operator Generate ID Gambar 5 . Hasil Statistik Atribut
Gambar 6. Operator Nominal to Numerical
Gambar 7 . Operator Date to Numerical
Setelah  proses transformation data  sudah dilakukan, kemudian dilakukan pada proses selanjutnya.

## 4.4. Data Mining
Setelah  melalui  proses  transformasi  data  dan memastikan bahwa  semua atribut telah  memiliki  tipe data Numerical , langkah berikutnya adalah menjalani proses data mining. Pada tahap data mining, digunakan algoritma K-Means untuk  mengelola  data  menjadi bentuk  cluster.  Proses  data  mining  ini  melibatkan operator Optimize  Parameter Grid ,  di  mana  operator K-Means terdapat  di  dalamnya.  Operator K-Means yang digunakan terlihat pada gambar berikut.
Pada  saat  proses  menggunakan  operator K- Means ,  parameter default yang  digunakan.  Namun, seleksi parameter akan dilakukan di dalam konfigurasi operator Optimize Parameter Grid . Setelah  menerapkan  operator K-Means ,  dalam langkah  proses  yang  sama,  evaluasi  dilakukan  untuk menentukan cluster dengan nilai optimal. Evaluasi ini dilakukan  dengan  memanfaatkan  operator Cluster Distance  Performance di  dalam  operator Optimize Parameter Grid .
Penggunaan operator Cluster
Distance Performance terlihat pada gambar berikut.
Pada  proses  menggunakan  operator Cluster Distance  Performance ,  parameter default digunakan. Meskipun  demikian,  seleksi  parameter  tetap  akan dilakukan  melalui  konfigurasi  operator Optimize Parameter Grid . Dengan  merujuk  pada  penerapan  operator Date to  Numerical dalam  langkah  transformasi  data, penggunaan  operator K-Means ,  dan  penggunaan operator Cluster  Distance  Performance ,  semua tahapan  tersebut  dilakukan  dalam  kerangka  operator Optimize Parameter Grid sebagaimana telah
dijelaskan  sebelumnya.  Penerapan  operator Optimize Parameter Grid terlihat pada gambar berikut. Dalam  proses  penggunaan  operator Optimize Parameter  Grid ,  terdapat  pemilihan  parameter  dari setiap  operator  yang  terdapat  di  dalamnya.  Detail mengenai  pemilihan  parameter  dari  masing-masing operator dalam proses tersebut dijelaskan dalam tabel berikut.
Tabel 3. Pemilihan Parameter No  Operator Parameter Isi Parameter 1 Date to Numerical time_unit minute hour 2 K-Means k 2-20
Measure
Types : numerical_me asure EuclideanDistance CamberraDistance ChebychevDistance CorrelationSimilarity CosineSimilarity DiceSimilarity DynamicTimeWarping Distance InnerProductSimilarity JaccardSimilarity KernelEuclideanDistan ce ManhattanDistance MaxProductSimilarity 3 Cluster Distance Performa nce main_criterion Davies Bouldin Sebagaimana telah diuraikan sebelumnya, penerapan  algoritma K-Means ,  transformasi  data menggunakan  operator Date  to  Numerical ,  dan evaluasi  untuk  menentukan  klaster  dengan  nilai optimal  menggunakan Davies  Bouldin  Index (DBI) melalui  operator Cluster  Distance  Performance , semuanya  terdapat  dalam  kerangka  proses  operator Optimize  Parameter  Grid .  Adapun  proses  tersebut dapat dilihat pada gambar berikut.
Model proses dalam rapidminer hingga mencapai  tahap data  mining dengan  memanfaatkan operator Optimize Parameter Grid terlihat seperti pada gambar berikut.
Gambar 9. Operator K-Means Clustering
Gambar 10. Operator Cluster Distance Performance
Gambar 11. Operator Optimize Parameter Grid
Gambar 12 . Proses didalam Optimize Parameter Grid
A. Evaluation
Berdasarkan  hasil  analisis  dengan  model  proses yang  dibuat  yaitu  melakukan  uji  coba cluster k=2 sampai  k=20,  parameter Numerical  Measure dengan semua jenisnya, dan penggunaan atribut  waktu ( hour atau minute ) diperoleh sebagai berikut.
1. Hasil Analisis cluster (k=2 sampai k=20) dengan Euclidean Distance berdasarkan nilai DBI.
hour  : [(0,762),  (0,943),  (1,037),  (0,948),  (1,027),
(1,096),  (1,114),  (1,116),  (1,159),  (1,217),  (1,202),
(1,234),  (1,297),(1,257),  (1,217),  (1,342),  (1,264),
(1,220), (1,286)].
minute  : [(1,003),  (1,050),  (1,168),  (1,122),  (1,139),
(1,041),  (1,004),  (1,018),  (0,966),  (0,998),  (1,009),
(1,050),  (1,096),  (0,999),  (1,090),  (1,060),  (1,061),
(1,137), (1,123)].
2. Hasil Analisis cluster (k=2 sampai k=20) dengan ManhattanDistance berdasarkan nilai DBI.
hour  : [(0,762),  (0,943),  (1,033),  (0,948),  (1,022),
(1,095),  (1,113),  (1,138),  (1,140),  (1,166),  (1,221),
(1,156),  (1,230),    (1,281),  (1,288),  (1,207),  (1,231),
(1,195), (1,244)].
minute  : [(1,003),  (1,050),  (1,168),  (1,122),  (1,139),
(1,048),  (1,006),  (1,017),  (0,966),  (1,019),  (0,994),
(1,073),  (1,072),  (1,030),  (1,081),  (1,113),  (1,068),
(1,068), (1,190)].
3. Hasil Analisis cluster (k=2 sampai k=20) dengan InnerProductSimilarity berdasarkan nilai DBI.
hour  : [(0,762),  (0,943),  (1,033),  (0,948),  (1,027),
(1,098),  (1,129),  (1,117),  (1,232),  (1,257),  (1,237),
(1,236),  (1,187),  (1,264),  (1,237),  (1,218),  (1,201),
(1,287), (1,261)]. minute  : [(1,003),  (1,050),  (1,177),  (1,122),  (1,143),
(1,042),  (1,057),  (1,013),  (0,967),  (0,956),  (1,024),
(1,003),  (1,112),  (1,100),  (1,129),  (1,066),  (1,086),
(1,142), (1,079)].
4. Hasil Analisis cluster (k=2 sampai k=20) dengan CamberraDistance berdasarkan nilai DBI.
hour  : [(0,762),  (0,943),  (1,039),  (0,948),  (1,026),
(1,138),  (1,153),  (1,131),  (1,194),  (1,164),  (1,206),
(1,237),  (1,161),  (1,303),  (1,268),  (1,240),  (1,214),
(1,252), (1,230)]. minute  : [(1,003),  (1,050),  (1,174),  (1,127),  (1,146),
(1,043),  (1,001),  (1,001),  (0,966),  (0,993),  (1,013),
(1,044),  (1,081),  (1,044),  (1,112),  (1,056),  (1,130),
(1,089), (1,135)].
5. Hasil Analisis cluster (k=2 sampai k=20) dengan MaxProductSimilarity berdasarkan nilai DBI.
hour : [(0,762),  (0,943),  (1,033),  (0,948),  (1,027),
(1,114),  (1,129),  (1,231),  (1,179),  (1,186), (1,152),
(1,192),  (1,260),  (1,247),  (1,255),  (1,226),  (1,257),
(1,211), (1,265)].
minute  : [(1,003),  (1,050),  (1,168),  (1,115),  (1,146),
(1,043),  (1,005),  (1,001),  (0,961),  (0,994),  (0,985),
(1,090),  (1,077),  (1,080),  (1,125),  (1,083),  (1,091),
(1,133), (1,090)]
6. Hasil Analisis cluster (k=2 sampai k=20) dengan JaccardSimilarity berdasarkan nilai DBI.
hour  : (0,762),  (0,943),  (1,033),  (0,948),  (1,036),
(1,122),  (1,126),  (1,132),  (1,228),  (1,199),  (1,231),
(1,245),  (1,250),  (1,214),  (1,193),  (1,173),  (1,293), (1,330), (1,234)].
minute  : [(1,003),  (1,050),  (1,177),  (1,121),  (1,143),
(1,048),  (1,049),  (1,005),  (0,963),  (1,006),  (1,073),
(1,066),  (1,086),  (1,060),  (1,089),  (1,079),  (1,105), (1,151), (1,133)].
7. Hasil Analisis cluster (k=2 sampai k=20) dengan ChebychevDistance berdasarkan nilai DBI.
hour  : [(0,762),  (0,943),  (1,033),  (0,948),  (1,027),
(1,098),  (1,154),  (1,151),  (1,117),  (1,214),  (1,234),
(1,229),  (1,260),  (1,266),  (1,237),  (1,266),  (1,233), (1,202), (1,204)].
minute  : [(1,007),  (1,050),  (1,168),  (1,113),  (1,139),
(1,058),  (1,005),  (1,019),  (0,968),  (0,951),  (1,035),
(1,024),  (1,046),  (1,107),  (1,082),  (1,120),  (1,090), (1,122), (1,136)].
8. Hasil Analisis cluster (k=2 sampai k=20) dengan OverlapSimilarity berdasarkan nilai DBI.
hour  : [(0,762),  (0,943),  (1,033),  (0,948),  (1,027),
(1,122),  (1,139),  (1,133),  (1,215),  (1,244),  (1,197),
(1,253),  (1,230),    (1,216),  (1,262),  (1,215),  (1,241), (1,251), (1,265)].
minute  : [(1,003),  (1,050),  (1,174),  (1,122),  (1,139),
(1,054),  (1,003),  (1,022),  (0,958),  (1,035),  (0,948),
(1,139),  (1,036),  (1,055),  (1,084),  (1,148),  (1,138), (1,049), (1,080)].
9. Hasil Analisis cluster (k=2 sampai k=20) dengan KernelEuclideanDistance berdasarkan nilai DBI.
hour  : [(0,762),  (0,943),  (1,036),  (0,948),  (1,025), (1,091),  (1,152),  (1,196),  (1,146),  (1,162),  (1,174),
(1,246),  (1,227),  (1,281),  (1,239),  (1,266),  (1,281),
(1,225), (1,175)].
minute  : [(1,003),  (1,050),  (1,171),  (1,121),  (1,150),
(1,042),  (1,056),  (1,015),  (0,970),  (1,012),  (1,066),
(1,010),  (1,051),  (1,084),  (1,098),  (1,113),  (1,103), (1,038), (1,110)].
10. Hasil Analisis cluster (k=2 sampai k=20) dengan CorrelationSimilarity berdasarkan nilai DBI. hour : [(0,762), (0,943), (1,033), (0,948), (1,027),
(1,118), (1,159), (1,196), (1,149), (1,171), (1,257),
(1,247), (1,320), (1,220), (1,248), (1,316), (1,224),
(1,279), (1,238)]. minute : [(1,003), (1,052), (1,171), (1,135), (1,147),
(1,042), (1,008), (1,020), (0,962), (0,973), (1,070),
(0,989), (1,022), (1,069), (1,138), (1,083), (1,101),
(1,098), (1,080)].
11. Hasil Analisis cluster (k=2 sampai k=20) dengan DiceSimilarity berdasarkan nilai DBI.
hour  : [(0,762),  (0,943),  (1,033),  (0,948),  (1,027),
(1,083),  (1,200),  (1,108),  (1,229),  (1,228),  (1,228),
(1,239),  (1,180),    (1,266),  (1,283),  (1,154),  (1,253),
(1,247), (1,173)]. minute  : [(1,007),  (1,052),  (1,174),  (1,121),  (1,143),
(1,054),  (1,080),  (1,022),  (0,968),  (1,029),  (1,029),
(1,097),  (1,046),  (1,105),  (1,101),  (1,022),  (1,093),
(1,179), (1,063)].
12. Hasil Analisis cluster (k=2 sampai k=20) dengan DynamicTimeWarpingDistance berdasarkan nilai DBI.
hour  : [(0,762),  (0,943),  (1,037),  (0,948),  (1,026),
(1,096),  (1,141),  (1,133),  (1,095),  (1,236),  (1,195),
(1,183),  (1,220),    (1,203),  (1,275),  (1,219),  (1,230),
(1,243), (1,236)].
minute  : [(1,007),  (1,050),  (1,174),  (1,124),  (1,142),
(1,040),  (1,063),  (1,014),  (0,961),  (0,996),  (1,027),
(1,087),  (0,980),  (1,087),  (1,073),  (1,107),  (1,077),
(1,119), (1,089)].
13. Hasil Analisis cluster (k=2 sampai k=20) dengan CosineSimilarity berdasarkan nilai DBI.
hour : [(0,762),  (0,943),  (1,036),  (0,948),   (1,026),
(1,047),  (1,022),  (1,022),  (1,167),  (1,152),  (1,219),
(1,187),  (1,262),  (1,246),  (1,272),  (1,088),  (1,302),
(1,244),  (1,228)].
minute  : [(1,007),  (1,052),  (1,174),  (1,121),  (1,142),
(1,090),  (1,154),  (1,125),  (0,961),  (0,999),  (1,013),
(1,006),  (1,077),  (1,036),  (1,123),  (1,269),  (1,119),
(1,161), (1,074)].
Setelah  mengetahui  hasil  eksperimen  dapat dilihat  bahwa  untuk cluster dengan  nilai  optimal terdapat  pada cluster k=2  dengan  nilai  DBI  sebesar 0,762, serta hasil teresebut berlaku untuk semua jenis Numerical  Measure type dan  terhadap  atribut  waktu dengan  parameter (hour).

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  diperoleh dapat disimpulkan bahwa cluster dengan nilai optimal berdasarkan  DBI  terdapat  pada  cluster  k=2  dengan nilai DBI sebesar 0,762. Pengaruh parameter yang ada pada Numerical Measure dan pengaruh atribut waktu berdasarkan parameter hour atau minute yaitu terdapat pada  semua  jenis  Numerical  Measure type dalam menghasilkan cluster dengan nilai optimal diantaranya
EuclideanDistance,ManhattanDistance,CamberraDist ance,MaxProductSimilarity,JaccardSimilarity,Chebyc hevDistance,OverlapSimilarity,KernelEuclideanDista nce,CorrelationSimilarity,DiceSimilarity,DynamicTi meWarpingDistance,  dan  CosineSimilarity,  serta untuk  pengaruh  parameter  atribut  waktu  dalam menghasilkan  cluster  dengan  nilai  optimal  terdapat pada  parameter hour (jam).  Adapun  saran  yang  dapat dilakukan  dari  hasil  penelitian  ini  dapat  berupa pengujian  analisis  dengan  parameter Measure  Type yang lain seperti
BregmanDivergences , MixedMeasures ,  dan NominalMeasures agar  dapat memperoleh hasil yang lebih maksimal dan bervariasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  T.  Kurniawan  And  M.  Jajuli,  “Clustering  Data Kecelakaan Lalu Lintas Di Kecamatan Cileungsi Menggunakan Metode K-Means,” 2022.
[2]  A.  Supriyadi,  A.  Triayudi,  And  I.  D.  Sholihati, “Perbandingan  Algoritma  K-Means  Dengan  K- Medoids Pada Pengelompokan Armada Kendaraan  Truk  Berdasarkan  Produktivitas,” Jipi (Jurnal Ilmiah Penelitian Dan Pembelajaran Informatika) , Vol. 6, No. 2, Pp. 229–240, 2021.
[3]  G.  Triyandana,  L.  A.  Putri,  And  Y.  Umaidah, “Penerapan Data Mining Pengelompokan Menu Makanan  Dan  Minuman  Berdasarkan  Tingkat Penjualan  Menggunakan  Metode  K-Means,” Journal Of Applied Informatics And Computing (Jaic) , Vol. 6, No. 1, Pp. 40–46, 2022, [Online]. Available:
Http://Jurnal.Polibatam.Ac.Id/Index.Php/Jaic
[4]  R.  Siagian,  Pahala  Sirait,  And  A.  Halima,  “E- Commerce  Customer  Segmentation  Using  K- Means  Algorithm  And  Length,  Recency, Frequency,  Monetary  Model,” Journal  Of
Informatics And Telecommunication
Engineering , Vol. 5, No. 1, Pp. 21–30, Jul. 2021, Doi: 10.31289/Jite.V5i1.5182.
[5]  A.  Franseda,  “Integrasi  Metode  Decision  Tree Dan  Smote  Untuk  Klasifikasi  Data  Kecelakaan Lalu  Lintas,” Jurnal  Sistem  Dan  Teknologi Informasi  (Justin) ,  Vol.  8,  No.  3,  Pp.  282–290, Jul. 2020, Doi: 10.26418/Justin.V8i3.40982.
[6]  T. Hardiani, “Analisis Clustering Kasus Covid 19 Di  Indonesia  Menggunakan  Algoritma  K- Means,” Jurnal  Nasional  Pendidikan  Teknik Informatika (Janapati) , Vol. 11, No. 2, Pp. 156– 165, Aug. 2022, Doi:
10.23887/Janapati.V11i2.45376.
[7]  E. Muningsih, I. Maryani, And V. R. Handayani, “Penerapan  Metode  K-Means  Dan    Optimasi Jumlah  Cluster  Dengan  Index  Davies  Bouldin Untuk  Clustering  Propinsi  Berdasarkan  Potensi Desa,” Jurnal Sains Dan Manajemen , Vol. 9, No. 1,  Pp.  95–100,  2021,  [Online].  Available: Www.Bps.Go.Id
[8]  R.  Julianti  Hablum,  A.  Khairan,  And  Rosihan, “Clustering  Hasil  Tangkap  Ikan  Di  Pelabuhan Perikanan
Nusantara (Ppn) Ternate
Menggunakan Algoritma K-Means,” Jiko
(Jurnal  Informatika  Dan  Komputer)  Ternate , Vol. 2, No. 1, Pp. 26–33, 2019.
[9]  A.  Amrullah,  I.  Purnamasari,  B.  Nurina  Sari, Garno,  And  A.  Voutama,  “Analisis  Cluster Faktor  Penunjang  Pendidikan  Menggunakan Algoritma  K-Means  (Studi  Kasus:  Kabupaten Karawang),” Jire  (Jurnal  Informatika  & Rekayasa  Elektronika) ,  Vol.  5,  No.  2, Pp. 244– 252,  2022,  [Online].  Available:  Http://E- Journal.Stmiklombok.Ac.Id/Index.Php/Jirehttp:/ /E-Journal.Stmiklombok.Ac.Id/Index.Php/Jire
[10]  N.  Nurahman,  A.  Purwanto,  And  S.  Mulyanto,
“Klasterisasi  Sekolah  Menggunakan  Algoritma K-Means  Berdasarkan  Fasilitas,  Pendidik,  Dan Tenaga  Pendidik,” Matrik :  Jurnal  Manajemen,
Teknik  Informatika  Dan  Rekayasa  Komputer , Vol.  21,  No.  2,  Pp.  337–350,  Mar.  2022,  Doi: 10.30812/Matrik.V21i2.1411.