## IMPLEMENTASI DATA MINING CLUSTERING DALAM MENGELOMPOKKAN PENDUDUK PENYANDANG DISABILITAS MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Puji Lestari, Nana Suarna, Willy Prihartono Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Indonesia pujilestari04042004@gmail.com

## ABSTRAK
Penyandang disabilitas merujuk kepada individu yang mengalami keterbatasan fisik atau mental, yang dapat menghambat  mereka  dalam  menjalankan  kegiatan  sehari-hari  secara  normal.  Tidak  semua  orang  dilahirkan dengan kondisi  fisik atau  mental  yang sempurna, menyebabkan sebagian dari  mereka  mungkin  merasa kurang percaya  diri  atau  rendah  diri  dalam  berinteraksi  sosial.  Permasalahan  yang  dihadapi  penyandang  disabilitas merupakan isu kompleks, karena adanya keterbatasan pada fungsi tubuh yang tidak optimal dapat menimbulkan dampak  sosial  yang  signifikan.  Ketidakmampuan  ini  bisa  menjadi  penghalang  dalam  melaksanakan  kegiatan harian mereka. Orang dengan kebutuhan khusus, atau disabilitas, memiliki karakteristik hidup yang berbeda dan memerlukan pelayanan khusus untuk menjamin hak mereka terhadap kehidupan yang lebih baik. Oleh karena itu, untuk  memberdayakan  penyandang  disabilitas,  penelitian  perlu  dilakukan  berdasarkan  kecamatan  di kabupaten/kota  di  Jawa  Barat.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  kelompok-kelompok  wilayah  dengan tingkat keberagaman penyandang disabilitas yang tinggi, sedang, dan rendah. Penelitian ini menggunakan metode data  mining  Clustering  dengan  algoritma  K-Means  untuk  menganalisis  kasus  penyandang  disabilitas  di Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Barat. Metode clustering bertujuan untuk mengelompokkan data berdasarkan karakteristik  yang  serupa.  Jumlah  cluster  ditentukan  menggunakan  nilai  Davies  Bouldin  Index  (DBI).  Hasil penelitian menunjukkan adanya 2 cluster optimal, di mana Cluster 1 terdiri dari 27 kabupaten/kota dan Cluster 2 terdiri dari 2 kabupaten/kota, dengan nilai DBI sebesar 0.121
Kata kunci : Data Mining, Algoritma K-Means, Clustering, Davies Bouldin Index

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  peningkatan jumlah penduduk dengan berbagai jenis disabilitas di Jawa  Barat  menjadi  sebuah  perhatian  serius. Disabilitas  mencakup  berbagai  kondisi  fisik,  mental, dan sensorik yang memerlukan perhatian khusus untuk memahami kebutuhan dan pelayanan yang diperlukan oleh  setiap  individu.  Mengelompokkan  individu dengan disabilitas berdasarkan jenis kategori disabilitas  dapat  menjadi  langkah  awal  yang  penting untuk menyusun strategi pelayanan yang lebih efektif dan terfokus. Pemahaman mendalam tentang berbagai jenis  disabilitas  akan  membantu  pemerintah  dan lembaga  terkait  dalam  mengembangkan  program- program  inklusif  yang  dapat  meningkatkan  kualitas hidup dan partisipasi sosial bagi semua orang di Jawa Barat.  Strategi  ini  diharapkan  dapat  menghasilkan perubahan positif dalam memberikan aksesibilitas dan kesetaraan bagi individu dengan disabilitas, yang akan menghasilkan  lingkungan  yang  lebih  inklusif  bagi semua lapisan masyarakat.
Masalah  yang  dihadapi  dalam    penelitian  ini adalah  Penting  untuk  memahami  bahwa  setiap  jenis disabilitas memiliki karakteristik dan kebutuhan yang unik. Maka, tujuan dari penelitian  yang dilakukan ini adalah melakukan pengelompokan ( clustering ) jumlah individu dengan disabilitas di Jawa Barat berdasarkan kategori disabilitas menggunakan algoritma k-means. Metode  ini  dipilih  karena  kemampuannya  untuk
mengelompokkan  data  menjadi  beberapa  kelompok yang  saling  seragam  berdasarkan  karakteristik tertentu.  Selama  proses  ini,  setiap  orang  dengan disabilitas  akan  ditempatkan  dalam  kelompok  yang paling sesuai dengan kondisi mereka. Ini memungkinkan peneliti dan pihak terkait untuk lebih memahami kebutuhan khusus masing-masing kelompok. Karena itu, diharapkan bahwa penelitian ini dapat  memberikan  dasar  yang  lebih  kuat  untuk merancang program pelayanan yang lebih khusus dan efisien bagi individu dengan disabilitas di Jawa Barat. Diharapkan  juga  bahwa  temuan  pengelompokan  ini akan  berfungsi  sebagai  dasar  untuk  pembuatan kebijakan  yang  lebih  inklusif  yang  memungkinkan individu  dengan  disabilitas  berpartisipasi  lebih  aktif dalam berbagai aspek masyarakat.
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Wildani  Putri,  M.Afdal  yang  berjudul  “Penerapan Algoritma  K-Means  Untuk  Pengelompokan  Data Penyandang  Disabilitas  Di  Kabupaten  Rokan  Hilir”. menyimpulkan  Klaster  yang  ditemukan  dalam penelitian  ini  terdiri  dari  tiga  bagian,  yaitu  cluster_0 yang  mencakup kelompok kecamatan dengan tingkat disabilitas rendah, cluster_2 yang mencakup kelompok  kecamatan  dengan  tingkat  disabilitas sedang,  dan  cluster_1  yang  merupakan  kelompok kecamatan  dengan  jumlah  penyandang  disabilitas terbanyak.  Dari  total  18  kecamatan  di  Kabupaten Rokan  Hilir,  terdapat  satu  kecamatan  yang  termasuk
dalam cluster tingkat tinggi, yaitu kecamatan Bangko, yang  memiliki  jumlah  penyandang  disabilitas terbanyak. Sementara itu, tiga kecamatan, yaitu Rimba Melintang, Rantau Kopar, dan Pujud, termasuk dalam cluster  tingkat  sedang,  dan  ke-14  kecamatan  lainnya termasuk  dalam  cluster  tingkat  rendah.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  metode  K-Means  dapat  efektif dalam  mengelompokkan  data  penyandang  disabilitas di  Kabupaten  Rokan  Hilir.  Validasi  dengan menggunakan  metode  Davies  Bouldin  menghasilkan nilai sebesar 0,063, menunjukkan tingkat keberhasilan yang baik dalam pengelompokan data tersebut. [1]
Penelitian sebelumnya menurut Kristiyo Indriadi Wardoyo,  Maryaningsih,  Jhoanne  Fredricka  yang berjudul  “Klasterisasi  Siswa  Penyandang  Disabilitas Berdasarkan  Tingkat  Tunagrahita  Menggunakan Algoritma  K-Means”.  Merangkum  hasil  klasterisasi siswa  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  sampel data  sebanyak  73  siswa  melalui  aplikasi,  ditemukan bahwa 47,9% siswa termasuk dalam Cluster 1 (tingkat tunagrahita  ringan),  37%  siswa  termasuk  dalam Cluster  2  (tingkat  tunagrahita  sedang),  dan  15,1% siswa  termasuk  dalam  Cluster  3  (tingkat  tunagrahita berat).  Hasil  ini  diperoleh  melalui  perhitungan  nilai euclidean distance dengan memilih jarak terdekat. [2]
Penelitian  yang  dilakukan  menurut  Ade  Indah Sari,  Heru  Satria  Tambunan,  Widodo  Saputra,  Irfan Sudahri  Damanik,  Ilham  Syahputra  Saragih  yang berjudul  “Implementasi  Algoritma  K-Means  Dalam Pengelompokan  Penyandang  Disabilitas  Menurut Kecamatan  Kabupaten  Simalungun”.  Merangkum, data  yang  diinput  merupakan  jumlah  penyandang disabilitas dari tahun 2008 hingga 2017, yang terbagi dalam  31  kecamatan  dan  diklasifikasikan  ke  dalam tiga  klaster,  yaitu  klaster  tinggi,  sedang,  dan  rendah. Melalui  perhitungan  k-means,  ditemukan  bahwa terdapat  8  kecamatan  dalam  klaster  tinggi,  15 kecamatan  dalam  klaster  sedang,  dan  8  kecamatan dalam klaster rendah. Proses  implementasi dilakukan dengan  menggunakan  aplikasi  RapidMiner  5.3  untuk membantu menghasilkan nilai yang akurat. [3]
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi  dan  mengelompokkan  individu dengan disabilitas di Jawa Barat berdasarkan kategori disabilitas  menggunakan  algoritma  k-means,  dengan fokus  pada  pemahaman  distribusi,  karakteristik,  dan potensi  strategi  pelayanan  metode  yang  lebih  efisien untuk meningkatkan mutu hidup mereka.
Metode  penelitian  ini  mengggunakan  aplikasi Rapidminner dalam memanfaatkan untuk mengimplementasikan  algoritma  k-means  clustering. Proses  penelitian  akan  dimulai  dengan  pemrosesan data  individu  disabilitas  di  Jawa  Barat,  kemudian dilanjutkan  dengan  penggunaan  k-means  untuk mengelompokkan  individu  berdasarkan  kategori disabilitas.  Parameter  k  (jumlah  klaster)  akan dioptimalkan  melalui  nilai  DBI  untuk  memastikan pengelompokan yang optimal. Setelah pengelompokan  selesai,  akan  dilakukan  analisis karakteristik masing-masing kelompok untuk
mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  dalam  tentang distribusi  dan  kebutuhan  individu  dalam  setiap kategori  disabilitas.  Harapan  dari  hasil  penelitian  ini adalah dapat memberikan pemahaman  yang berharga dalam  perancangan  strategi  pelayanan  yang  lebih efektif bagi masyarakat disabilitas di Jawa Barat.
Penggunaan algoritma k-means dalam penelitian ini  menghasilkan  temuan  bahwa,  individu  dengan disabilitas  di  Jawa  Barat  dapat  dibagi  menjadi kelompok-kelompok  yang  memiliki  karakteristik serupa  berdasarkan  kategori  disabilitas.  Analisis distribusi  jumlah  individu  di  setiap  kelompok memberikan  gambaran  yang  lebih  terperinci  tentang kebutuhan dan profil masing-masing kelompok. Selain itu,  optimasi  parameter  k  melalui  nilai  DBI  untuk menghasilkan jumlah cluster yang optimal, memastikan  validitas  pengelompokan.  Hasil  ini diharapkan  dapat  menjadi  dasar  untuk  menyusun strategi  pelayanan  yang  lebih  terfokus  dan  inklusif bagi  setiap  kelompok  disabilitas  di  Jawa  Barat, meningkatkan aksesibilitas, pendidikan, dan dukungan sosial sesuai dengan karakteristik unik masing-masing kelompok.

## 2. LANDASAN TEORI
Landasan teori adalah kerangka konseptual atau teoritis yang dipergunakan sebagai acuan pokok dalam suatu penelitian. Dalam situasi penelitian ini, sejumlah dasar  teori  yang  bisa  dijadikan  landasan  melibatkan hal-hal berikut:

## 2.1. Data Mining
Data  mining  atau  yang  sering  disebut  KDD ( Knowledgw  Discovery  in  Database) adalah  proses yang  mencakup  pengumpulan  dan  pemanfaatan riwayat  data  untuk  menemukan  pola  dan  hubungan dalam kumpulan data yang  besar. Penambangan data menghasilkan  informasi  yang  dapat  digunakan  untuk membuat  keputusan  di  masa  mendatang.  Salah  satu teknik  yang dikenal dalam penambangan data adalah pengelompokan atau pengelompokan data
(clustering).[4] 2.2. Clustering Cluster adalah kumpulan data yang dikelompokkan  karena  adanya  kesamaan  antara sebagian  data  di  dalamnya,  namun  juga  memiliki beberapa  perbedaan  dengan  kelompok  lain.  Berbeda dengan klasifikasi, pengelompokan melibatkan variabel  objek  dalam  pembentukan  kelompoknya. Pengelompokan tidak bertujuan untuk Menyelesaikan tugas klasifikasi melibatkan kegiatan seperti meramalkan  nilai  dari  suatu  variabel  objek. Sebaliknya, algoritma clustering berupaya memisahkan  kumpulan  informasi  yang  ada  menjadi kelompok-kelompok  yang  homogen  atau  sejenis. Tingkat kesamaan data di dalam suatu kelompok akan menghasilkan  nilai  yang  semakin  besar,  sementara perbedaan  antar  kelompok  akan  menghasilkan  nilai yang semakin kecil.[5]
2.3. Davies Bouldin Index
Prinsip mendasar dalam pendekatan pengukuran Davies- Bouldin Index (DBI) adalah untuk maksimalkan  jarak  antara  pusat-pusat  kluster  dan sebaliknya,  minimalkan  jarak  antara  pusat-pusat kluster.  Semakin  kecil  nilai  yang  dihasilkan  dari perhitungan DBI, semakin optimal skema pengelompokan yang dicapai. [5]

## 2.4. Penelitian Terdahulu
Penelitian  pertama  oeh  Ade  Indah  Sari,  Heru Satria  Tambunan,  Widodo  Saputra,  Irfan  Sudahri Damanik,  Ilham  Syahputra  Saragih  yang  berjudul “Implementasi Algoritma K-Means
Dalam
Pengelompokan  Penyandang  Disabilitas  Menurut Kecamatan  Kabupaten  Simalungun”.  Penelitian  ini bertujuan untuk mengklasifikasikan wilayah penyandang disabilitas berdasarkan distrik, menggunakan  teknik  data  mining  dengan  metode  K- Means clustering . Metode K-Means adalah salah satu teknik pengelompokan yang berfungsi untuk membagi dataset  menjadi  beberapa  kelompok.  Sumber  data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berasal  dari Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Kabupaten  Simalungun. Data yang dimasukkan mencakup jumlah penyandang disabilitas  dari  tahun  2008  hingga  2017,  dengan  31 kecamatan yang terbagi menjadi 3 klaster, yaitu klaster tinggi,  sedang,  dan  rendah.  Hasil  perhitungan  K- Means  menunjukkan  bahwa  terdapat  8  kecamatan dalam  klaster  tinggi,  15  kecamatan  dalam  klaster sedang, dan 8 kecamatan dalam klaster rendah. Proses implementasi  menggunakan  aplikasi  RapidMiner  5.3 dilakukan  untuk  membantu  mendapatkan  nilai  yang akurat.[3]
Penelitian kedua oleh Kristiyo Indriadi Wardoyo, Maryaningsih,  Jhoanne  Fredricka  yang  berjudul “Klasterisasi Siswa Penyandang
Disabilitas
Berdasarkan  Tingkat  Tunagrahita  Menggunakan Algoritma K-Means”. Tujuan  penelitian  ini menempatkan  para  siswa  dengan  kebutuhan  khusus tunagrahita  dibagi  menjadi  dua  tingkat,  yaitu  ringan dan  sedang,  dengan  melakukan  observasi  terhadap nilai IQ dan pencapaian akademik siswa. Langkah ini diambil  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas proses  belajar  mengajar.  Meskipun  demikian, menempatkan siswa berkebutuhan khusus tunagrahita ke  dalam  kelas  yang  tepat  dapat  menjadi  tantangan bagi pihak sekolah, karena hingga saat itu belum ada aplikasi  yang  membantu  pengelompokan  data  siswa tersebut.  Oleh  karena  itu,  diperkenalkan  sebuah aplikasi  klasterisasi  siswa  penyandang  disabilitas  di Sekolah  Luar  Biasa  Negeri  1  Kota  Bengkulu,  yang menggunakan  algoritma  K-Means.  Aplikasi  ini dikembangkan  menggunakan  bahasa  pemrograman Visual  Basic  Net dan Database  SQL  Server .  Hasil klasterisasi  siswa,  yang  didapatkan  melalui  sampel data dari 73 siswa menggunakan aplikasi, menunjukkan bahwa 47,9% termasuk dalam Cluster 1 (tingkat  tunagrahita  ringan),  37%  termasuk  dalam Cluster 2  (tingkat  tunagrahita  sedang),  dan  15,1%
termasuk dalam Cluster 3 (tingkat tunagrahita berat), berdasarkan  perhitungan  nilai euclidean  distance dengan mengambil jarak terdekat.[2]
Penelitian  ketiga  oleh  M.  Atiqul  Mutaqin, Gunawan, Wresti Andriyani yang berjudul “Klasterisasi Data
Disabilitas Menggunakan
Algoritma K-Means”. Tujuan Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi hasil pengelompokan kelas siswa dengan  disabilitas  menggunakan  metode  K-Means clustering. Teknik data mining, khususnya metode K- Means clustering ,  digunakan  dalam  penelitian  ini untuk  membagi  dataset  menjadi  beberapa  kelompok. Data yang digunakan berasal dari Sekolah Luar Biasa N  Kota  Tegal,  mencakup  sampel  kelas  siswa disabilitas  pada  tahun  2021-2022  yang  dikategorikan ke dalam tiga klaster, yaitu klaster ringan, sedang, dan berat,  berdasarkan  penilaian Intelligence  Quotient (IQ).  Dari  hasil  perhitungan  K-Means,  ditemukan  11 siswa termasuk dalam klaster ringan, 9 siswa termasuk dalam  klaster  sedang,  dan  10  siswa  termasuk  dalam klaster  berat.  Proses  pengelompokan  dilakukan menggunakan Microsoft Excel , dan aplikasi RapidMiner digunakan untuk membantu mendapatkan nilai yang akurat.[6]
Penelitian keempat oleh Wildani Putri, M.Afdal yang berjudul “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Pengelompokan  Data  Penyandang  Disabilitas  Di Kabupaten  Rokan  Hilir”.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu mengelompokan menyusun data mengenai penyandang  disabilitas  di  Kabupaten  Rokan  Hilir, memberikan informasi relevan kepada pemerintah dan instansi  terkait  untuk  mendukung  pengambilan keputusan yang tepat. Metode pengelompokkan yang diterapkan  dalam  penelitian  ini  menggunakan algoritma  K-Means.  Klaster  yang  dihasilkan  terdiri dari  tiga  kelompok,  yaitu cluster _0  yang  mencakup kecamatan dengan tingkat disabilitas rendah, cluster _2 yang  mencakup kecamatan dengan tingkat disabilitas sedang,  dan cluster _1  yang  mencakup  kecamatan dengan jumlah penyandang disabilitas terbanyak. Dari total  18  kecamatan  di  Kabupaten  Rokan  Hilir,  satu kecamatan termasuk dalam klaster tingkat tinggi, yaitu kecamatan  Bangko,  sementara  tiga  kecamatan termasuk  dalam  klaster  tingkat  sedang,  yaitu kecamatan  Rimba  Melintang,  Rantau  Kopar,  dan Pujud,  serta  14  kecamatan  lainnya  termasuk  dalam klaster tingkat  rendah.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa metode K-Means efektif dalam mengelompokkan  data  penyandang  disabilitas  di Kabupaten Rokan
Hilir. Validasi dengan menggunakan  metode  Davies  Bouldin  menghasilkan nilai  sebesar  0,063,  menandakan  keberhasilan  yang baik dalam pengelompokan data tersebut.[1]
Penelitian  kelima  oleh  Fitriana  Harahap  yang berjudul  “Perbandingan  Algoritma  K  Means  dan  K Medoids Untuk Clustering Kelas Siswa Tunagrahita”. Tujuan  membandingkan  hasil  pengelompokan  kelas siswa tunagrahita menggunakan metode K-Means dan K-Medoids  Clustering.  Kedua  metode  menghasilkan tiga  klaster.  Dengan  menggunakan  metode  K-Means
Clustering, ditemukan 8 siswa tunagrahita ringan, 14 siswa  tunagrahita  sedang,  dan  14  siswa  tunagrahita berat.  Sementara  itu,  metode  K-Medoids Clustering menunjukkan  adanya  7  siswa  tunagrahita  ringan,  19 siswa  tunagrahita  sedang,  dan  10  siswa  tunagrahita berat.  Validasi  dilakukan  dengan  menggunakan  nilai Davies Bouldin Index (DBI), di mana nilai DBI untuk K-Means adalah 0,161, dan untuk K-Medoids adalah 0,281.  Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa pengelompokan  menggunakan  metode  K-Means Clustering  memberikan  hasil  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  metode  K-Medoids Clustering , karena menghasilkan nilai DBI yang lebih kecil, yaitu 0,16.[7]

## 3. METODE PENELITIAN
Peneliti menggunakan jenis penelitian kuantitatif algoritma  (K-Means).  Metode  penelitian  yang dilakukan  dengan  cara  ini  memiliki  tahapan Preliminary Study, Literatur Review, data Collecting, Data Preparation, Analisis Data, dan Evaluasi dengan penjelasan sebagai berikut :

## Gambar 1. Metode Penelitian
Berdasarkan gambar diatas, dapat dideskripsikan metode penelitian seperti tabel dibawah ini.
Tabel 1. Deskripsi Aktivitas Metode Penelitian Tahapan Aktivitas Deskripsi Aktivitas Preliminary Study Analisis Masalah Menentukan permasalahan yang akan yang akan diteliti yaitu terkait penyandang disabilitas. Literatur Review Melakukan Studi Literatur Mencari referensi jurnal penelitian- penelitian sebelumnya yang menggunakan Algoritma K-Means Data Collecting Pengumpulan Data Melakukan pengambilan data dari Open Data Jawa Barat Data Preparation Persiapan data dan pemilihan data Melakukan persiapan data,transformasi data, pemilihan data yang akan digunakan Tahapan Aktivitas Deskripsi Aktivitas Analisis Data Melakukan penerapan Algoritma K- Means Menerapkan Algoritma K-Means untuk clustering kota dengan tingkat angka kematian anak di indonesia Evaluasi Evaluasi Hasil Melakukan evaluasi hasil, apakah hasil sudah memiliki akurat yang tinggi atau belum.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Penelitian
Penelitian  ini  mencapai  beberapa  temuan signifikan  dan  memberikan  pemahaman  tentang pengelompokan  data  dalam  konteks  penelitian  ini. Penelitian  ini  melibatkan  metode  analisis  dengan langkah-langkahnya Data Selection, Data Prepocessing,  Data  Transformation,  Data  Mining, Evaluation dan  Knowledge.  Hasil  clustering  ini memberikan  gambaran  yang  lebih  jelas  tentang  pola dan relasi diantara data sebelumnya yang kompleks.

## 4.1.1. Data
Data  Data  yang  digunakan  penelitian  ini diperoleh  melalui  sumber  Open  Data  Jabar  dengan format  tampilan  excel  yang  terstruktur  dengan  judul Data Penyandang Disabilitas Tahun 2015-2022. Data ini  terdiri  dari  1.296  dataset  dan  memiliki  6  atribut yaitu  Nama  Provinsi,  Nama,  Kabupaten/Kota, Kategori Disabilitas, Jumlah Penduduk, Satuan, Tahun beserta  penjelasannya  dapat  dilihat  pada  Tabel  2. Penyandang Disabilitas berikut.
Tabel 2. Penyandang Disabilitas No Tipe Atribut Keterangan 1 Nama Provinsi Polynominal Untuk atribut yang memiliki lebih dari satu kategori 2 Nama Kabupaten/Kota Polynominal Untuk atribut yang memiliki lebih dari satu kategori 3 Kategori Disabilitas Polynominal Untuk atribut yang memiliki lebih dari satu kategori 4 Jumlah Penduduk Integer Untuk file dengan nilai integer (angka tanpa koma) 5 Satuan Polinominal Untuk atribut yang memiliki lebih dari satu kategori 6 Tahun Polinominal Untuk atribut yang memiliki lebih dari satu kategori
Dari  Tabel  2,  pada  aplikasi  RapidMiner  untuk membaca  data  tersebut  menggunakan  operator Read E xcel. Dapat dilihat pada Gambar 2
.
Gambar 2. Operator Read Ex cel Pada RapidMiner
Operator Read  E xcel  dalam  RapidMiner Digunakan  untuk  mengimpor  data  dari  file Excel ke dalam  RapidMiner.  Dengan  menggunakan  operator ini,  Anda  dapat  memuat  file  Excel  yang  berisi  data yang  telah  dipilih.  Ini  adalah  tampilan  dari  berkas dalam Microsoft Excel :
Gambar 3. Data Penyandang Disabilitas Dalam File Excel
Gambar  3    merupakan data file  yang digunakan dalam tahap read excel. Data tersebut terdapat atribut Nama  Provinsi,  Nama,  Kabupaten/Kota,  Kategori Disabilitas, Jumlah Penduduk, Satuan, dan Tahun dari rentang  tahun  2015-2022  dengan  total  keseluruhan data berjumlah 1.296 data.

## 4.1.2. Data Selection
Tahapan selection digunakan untuk menyeleksi atau memilih data yang akan diolah. Data yang diolah yaitu  data  penyandang  disabilitas.  Tahapan  ini dilakukan  untuk  memilih  data  yang  akan  diproses  di RapidMiner, tahapan ini dilakukan di Microsoft Excel dan di RapidMiner. Pada Microsoft Excel menghapus data  yang  bernilai null dan  atribut  yang  tidak diperlukan  pada  file  penyandang  disabilitas  tahun 2015-2022.  Pada  RapidMiner  menggunakan  operator Set  Role  untuk  menentukan  id  pada  dataset,  dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Operator Set Role Pada RapidMiner
Parameter  pada  operator Set  Role yang digunakan  dapat  dilihat  pada  Gambar  4  dengan menggunakan  atribut  name  yaitu  No  menjadi  target role yaitu id terlihat pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Parameter operator Set Role No. Parameter Isi 1. attribute name No 2. target role Id Dari hasil pembacaan operator Set  Role didapat informasi pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Hasil Pembacaan Operator Set Role No Uraian Keterangan 1 No Id 2 Nama Provinsi Polynominal 3 Nama Kabupaten/Kota Polynominal 4 Kategori Disabilitas Integer 5 Jumlah Penduduk Polynominal 6 Satuan Polynominal 7 Tahun Polynominal Karena dataset sebelum dimasukkan ke RapidMiner sudah terseleksi beberapa di Excel maka yang  tadinya  7  atribut  menjadi  6  atribut  saat dimasukkan  RapidMiner,  dikarenakan  mempunyai nilai yang sama dan nilai null.

## 4.1.3. Data preprocessing
Sebelum  melaksanakan  Data  Mining,  langkah awal  yang  penting  adalah  menjalani  serangkaian proses,  termasuk  membersihkan  duplikasi  data, memeriksa inkonsistensi dalam data, dan memperbaiki kesalahan    yang  mungkin  muncul,  seperti  kesalahan dalam  mencetak  (tipografi).  Di  samping  itu,  proses enrichment data dilaksanakan untuk memperluas data yang  telah  ada  dengan  menyertakan  informasi tambahan yang relevan dan diperlukan dalam Kontak Penemuan  Pengetahuan  (KDD),  termasuk  data  atau informs  eksternal  yang  dapat  meningkatkan  kualitas dan keberagaman data. Dalam tahap ini diperoleh data sebanyak 1.296 record pada tahun 2015-2022 dengan 6  atribut  yang  akan  digunakan  yaitu  Nama  Provinsi, Nama  Kabupaten/Kota,  Kategori  Disabilitas,  Jumlah Penduduk,  Satuan,  dan  Tahun.  Berikut  adalah  proses processing  pada  RapidMiner  menggunakan  operator Select Attributes dapat dilihat pada Gambar 5 berikut.
Gambar 5. Operator Select Attributes pada
RapidMiner
Operator Select  Attributes dalam  RapidMiner digunakan untuk memilih, menghapus, atau mengatur atribut  dalam  dataset.  Ini  memungkinkan  mengubah
tipe  data,  dan  melakukan  transformasi  lainnya  pada atribut  sebelum  proses  analisis  data.  Parameter  yang digunakan pada operator Select Attributes dapat dilihat pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Parameter Pada Operator Select Attributes No. Parameter Isi 1. Type include attributes 2. attribute filter type a subset 3. select subset Nama Provinsi Nama Kabupaten/Kota Kategori Disabilitas Jumlah Penduduk Satuan Tahun
Hasil dari penggunaan operator Select Attributes diperoleh informasi pada Tabel 6 berikut.
Tabel 6. Hasil Operator i No Nama Atribut Jenis Data Missing 1 Nama Provinsi Polynominal 0 2 Nama Kabupaten/Kota Polynominal 0 3 Kategori Disabilitas Integer 0 4 Jumlah Penduduk Polynominal 0 5 Satuan Polynominal 0 6 Tahun Integer 0
Berdasarkan hasil statistik dari dataset dengan  6 atribut,  seperti  yang  terlihat  pada  Tabel  6,  dapat disimpulkan bahwa tidak ada atribut yang mengandung  nilai  yang  hilang.  Untuk  mengevaluasi konsistensi  dataset,  dilakukan  pemeriksaan  langsung pada setiap rekord, dan hasilnya menunjukkan bahwa dataset tersebut konsisten dalam nilai-nilainya.

## 4.1.4. Data Transformation
Pada  tahap  ini  peneliti  merubah  data  non- numeric  menjadi numeric .  Tahap  penelitian  ini menggunakan  operator Nominal  to  Numerical dapat ditampilkan pada Gambar 6 berikut.
Gambar 6. Operator Nominal to Numerical pada RapidMiner
Parameter  yang  digunakan  pada  operator Nominal to Numerical  yaitu pada attribute filter type memilih subset dan attributes yang  akan  dijadikan Numerik  yaitu  atribut  Nama  Provinsi,  Nama Kabupaten/Kota,  Kategori  Disabilitas,  dan  Satuan dapat dilihat pada Tabel 7 berikut.
Tabel 7 Parameter pada Operator Nominal to Numerica l No. Parameter Isi 1. attribut filter type Subset 2. coding type unique integers 3. Attributes Select Attributes Nama Provinsi Nama Kabupaten/Kota Kategori Disabilitas
Satuan
Dikarenakan  atribut-atribut  sebelumnya  sudah mengalami selection dan hanya terpilih 4 atribut, dan atribut  No  menjadi  id,  atribut  Jumlah  Penduduk  dan atribut Satuan sudah berbentuk numerik. Maka hanya atribut  Nama  Provinsi,  Nama  Kabupaten/Kota, Kategori  Disabilita,  dan  Satuan  yang  berbentuk polynominal  diubah  menjadi  numerik.  Hasil  dari penggunaan  operator Nominal  to  Numerical terlihat pada Gambar 7 Berikut.
Gambar 7. Hasil Penggunaan Operator Nominal to Numerical

## 4.1.5. Data Mining
Langkah  ini  berfungsi  untuk  menentukan metode  atau  teknik  yang  paling  sesuai  dalam mengidentifikasi  pola  atau  informasi  menarik  dalam data  yang  telah  dipilih.  Dalam  penelitian  ini,  proses data mining diimplementasikan dengan menggunakan metode Clustering ,  dengan  memanfaatkan  Algoritma K-Means.  Pada  tahap  ini  juga  peneliti  melakukan proses clustering, menguji dan mengevaluasi hasil dari proses tersebut dalam platform RapidMiner. Operator yang digunakan adalah operator Clustering (K-Means) terlihat pada Gambar 8 berikut.
Gambar 8. Operator Clustering pada RapidMiner
Parameter  yang  digunakan  pada  k-Means  atau Clustering dapat dilihat pada Tabel 8 berikut.
Tabel 8. Parameter pada Operator Clustering No. Parameter Isi 1 add cluster attribute Digunakan 2 k 2 3 max runs 10
No. Parameter Isi 4 determine good star values Digunakan 5 measure types MixedMeasured 6 Mixed measured MixedMeasured 7 Max optimization 100
Pada saat menggunakan operator clustering kita perlu  mengetahui  berapa  klaster  yang  terbaik  dalam dataset  ini,  lalu  dalam  penelitian  ini  menggunakan performance Davies Bouldin Index (DBI) terlihat pada Gambar 9 berikut.
Gambar 9. Operator Performance untuk Davies Bouldin Inde x pada RapidMiner
Parameter  yang  digunakan  pada  operator Performance terlihat pada Tabel 9 berikut.
Tabel 9. Parameter pada Operator Performance No. Parameter Isi 1 Main criterion Davies Bouldin 2 Normalize Digunakan 3 Maximize Digunakan Pada operator Performance, parameter normalize dan maximize digunakan karena jika hanya mencentang normalize saja  akan  menjadi  minus,  dan menggunakan  atau  mencentang maximize hanya menghilangkan  minusnya  saja  tidak  merubah cluster atau lainnya.
Tahapan  pada  clustering  dapat  dilihat  pada Gambar 9 berikut.
Gambar 9. Tahapan Clustering pada RapidMiner
4.1.6. Evaluation Teori evaluasi yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  Davies  Bouldin  Index  (DBI). Dalam  Tabel  10,  terdapat  jumlah  cluster  yang  telah dimodelkan dan nilai DBI yang dihasilkan.
Tabel 10. Nilai DBI Setiap Jumlah Cluster
Cluster Nilai DBI K2 0.121 K3 0.133 K4 0.237 K5 0.220 K6 0.209 K7 0.202 K8 0.186 K9 0.184 K10 0.187
Pada Tabel 10 adalah hasil dari perhitungan nilai Davies  Bouldin  Indeks  menggunakan  aplikasi RapidMinner melalui percobaan K2, K3, K4, K5, K6, K7, K8, K9 hingga K10. Mengacu pada prinsip DBI, nilai  yang  dianggap  baik  dalam  data  mining  adalah semakin  kecil  atau  mendekati  nol.  Dalam  Tabel  10 nilai  DBI  yang  paling  baik  adalah  K2  atau  cluster  2, dengan  nilai  DBI  yang  mendekati  nol  yaitu  0.121. Oleh  karena  itu,  pengelompokkan  dilakukan  dengan menggunakan 2 cluster.

## 4.2. Pembahasan
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  utama untuk mengelompokkan dataset Penyandang
Disabilitas menggunakan algoritma K-Means. Tujuan spesifik mengidentifikasi  pola  atau  kesamaan berdasarkan atribut-atribut terpilih serta mengevaluasi struktur dan jarak antar cluster yang dihasilkan. Hasil pengelompokkan data Penyandang Disabilitas menggunakan algoritma K-Means
telah diinterpretasikan  dengan  mempertimbangkan  temuan yang  sesuai  dengan  konsep,  teori,  dan  penelitian terdahulu yang relevan dengan lingkup penelitian ini. Interpretasi ini memberikan wawasan yang mendalam tentang struktur klaster dan signifikansi temuan  yang dihasilkan.

## 4.2.1. Pengelompokkan  Menggunakan  Teknik Clustering
Penelitian  ini  berhasil  mengimplementasikan teknik  clustering,  dari  proses  tersebut  menghasilkan visualisasi    data  dalam  bentuk scatter  Bubble pada Gambar 10 berikut.
Gambar 10. Cluster Visualisasi Scatter Bubble
Gambar  di  atas  menggambarkan  persebaran klaster  dalam  bentuk  scatter  bubble  yang  dihasilkan dari  proses  pengelompokan  penyandang  disabilitas. Scatter  berwarna  biru  mewakili cluster 0,  sementara scatter  berwarna  hijau  melambangkan cluster 1, dengan  nilai  klaster  ditunjukkan  pada  sumbu  x  dan sumbu y. Kelompok  pada cluster 0  dapat diklasifikasikan sebagai penyandang disabilitas dengan  tingkat  rendah,  sedangkan cluster 1  dapat dikategorikan  sebagai  penyandang  disabilitas  dengan tingkat tinggi.
4.2.2. Klaster Yang Dihasilkan Oleh Algoritma K- Means Algoritma K-Means Clustering dapat diterapkan  untuk  melakukan  pengelompokkan  data Penyandang Disabilitas dengan atribut Nama Provinsi, Nama  Kabupaten/Kota,  Kategori  Disabilitas,  Jumlah Penduduk,  Satuan,  dan    Tahun  dengan  hasil  Cluster Model dan jumlah anggota setiap cluster dterlihat pada Gambar 11 berikut.
Gambar 11. Hasil Jumlah Item dari 2 Cluster
Dari Gambar 11, menunjukkan bahwa data telah berhasil  dikelompokkan  menjadi  2  klaster  yaitu Cluster 0 dengan  jumlah 1280 anggota dan Cluster 1 berjumlah 16 anggota dari total keseluruhan sejumlah 1.296. Jumlah item yang berbeda menunjukkan adanya variasi dalam sifat atau karakteristik tersebut. Klaster dengan jumlah yang lebih tinggi menunjukkan adanya lebih banyak penyandang disabilitas.
Selanjutnya analisis nilai rata-rata centroid pada setiap cluster dari atribut yang telah ditentukan. Hasil dari nilai rata-rata atribut dapat dilihat dari Gambar 12 berikut.
Gambar 4. 12 Hasil Rata-rata Centroid dari Setiap

## Cluster
Dari Gambar 12 dapat disimpulkan bahwa setiap cluster  berdasarkan  Penyandang  Disabilitas    dapat dianalisis sebagai berikut :
1 Cluster 0  :  merupakan  jumlah  penyandang disabilitas  rendah  dengan  anggota  cluster berjumlah  27  kabupaten/kota  yang  meliputi Kabupaten Bogor, Kabupaten Sukabumi, Kabupaten Cianjur, Kabupaten Bandung,
Kabupaten  Garut  Kabupaten  Tasikmalaya,
Kabupaten Ciamis, Kabupaten Kuningan, Kabupaten  Cirebon,  Kabupaten  Majalengka, Kabupaten  Sumedang,  Kabupaten  Indramayu, Kabupaten  Subang,  Kabupaten  Purwakarta, Kabupaten Karawang, Kabupaten Bekasi, Kabupaten Bandung Barat,
Kabupaten
Pangandaran, Kota Bogor, Kota Sukabumi, Kota Bandung,  Kota  Cirebon,  Kota  Bekasi,  Kota Depok,  Kota  Cimahi,  Kota  Tasikmalaya,  Kota Banjar.
2 Cluster 1  :  merupakan  jumlah  penyandang disabilitas  yang  tinggi  dengan  anggota  cluster berjumlah  2  kabupaten/kota  yang  meliputi Kabupaten Ciamis dan Kota Bekasi.
1) Dengan  dihasilkannya  cluster-cluster tersebut ditemukannya data penyanding disabilitas  tinggi    yaitu  dengan  nilai rata-rata  atribut  sebesar Avg.  within
centroid  distance :  0.640  Cluster    1. Berikut  beberapa  keanggotaan  pada cluster 1 atau data penyandang disabilitas tinggi  yaitu pada Gambar  13 berikut.
Gambar 13. Penyandang Disabilitas Cluster 1

## 4.2.3. Klaster Yang Dihasilkan Oleh Algoritma K- Means
Selama  penelitian,  jarak  antar  klaster  diukur dari  titik  pusat  klaster  terdekat  dan  terjauh  untuk memahami  distribusi  atau  perbedaan  antar  klaster berdasarkan  atribut-atribut  yang  dianalisis  dalam dataset  Penyandang  Disabilitas.  Jumlah  rata-rata dalam jarak centroid setiap cluster pada tabel 4.10.
Tabel 11 Jumlah rata-rata dalam Jarak Centroid
Setiap Cluster Cluster Rata-rata Jarak Centroid K Pusat 0.640 K0 0.616 K1 2.616
Dari  Tabel  11  dapat  dijelaskan  K  Pusat merupakan centoid yang mana nilai 0.640 merupakan nilai  pusat  dari  kalkulasi  perhitungan  algoritma  k- means.  Setelah  diperoleh  nilai centoid maka selanjutnya jarak antar obyek dapat diketahui nilainya dengan K0 atau titik awal cluster senilai 0.016 dan K1 atau titik akhir cluster senilai 2.616.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dari  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan diperoleh hasil bahwa penggunaan algoritma K-Means dan metode Knowledge Discovery in  Database (KDD)  dalam  pemodelan  dan  evaluasi menggunakan nilai Davies Bouldin Index (DBI) dapat mengoptimalkan jumlah klaster didapat klaster terbaik yaitu pada cluster 2 dengan nilai DBI 0.121. Clustering ini  menghasilkan  pengelompokkan  data  penyandang
disabilitas  yang  berdasarkan  Nama  Provinsi,  Nama Kabupaten/Kota, Kategori Disabilitas, Jumlah Penduduk, Satuan, dan Tahun dengan kategori rendah, dan  tinggi.  Dari  hasil cluster 0  merupakan  jumlah penyandang disabilitas rendah dengan anggota cluster berjumlah 27 kabupaten/kota yang meliputi Kabupaten  Bogor,  Kabupaten  Sukabumi,  Kabupaten Cianjur,  Kabupaten  Bandung,  Kabupaten  Garut Kabupaten
Tasikmalaya, Kabupaten Ciamis,
Kabupaten Kuningan, Kabupaten Cirebon, Kabupaten Majalengka, Kabupaten Sumedang, Kabupaten Indramayu,
Kabupaten Subang, Kabupaten Purwakarta, Kabupaten Karawang, Kabupaten Bekasi, Kabupaten  Bandung  Barat,  Kabupaten  Pangandaran, Kota  Bogor,  Kota  Sukabumi,  Kota  Bandung,  Kota Cirebon, Kota Bekasi, Kota Depok, Kota Cimahi, Kota Tasikmalaya, dan Kota Banjar.
Dari  hasil cluster 1  merupakan  jumlah penyandang  disabilitas  yang  tinggi  dengan  anggota cluster  berjumlah  2  kabupaten/kota  yang  meliputi Kabupaten Ciamis dan Kota Bekasi. Dengan Performa cluster  yang  dihasilkan  memiliki  rata-rata  centroid ( Avg. within centroid distance ) =  0.640, dengan rata- rata  centroid  cluster  0  adalah  0.616  dan  rata-rata centroid cluster 1  adalah  2.616.  Adapun  saran  bagi penelitian-penelitian selanjutnya yang akan disampaikan  oleh  penulis  yaitu  penulis  berharap penelitian  yang  dilakukan  ini  bisa  memberikan kontribusi yang lebih besar untuk penelitain-penelitian yang  berhubungan  dengan  algoritma  k-means  kasus penyandang  disabilitas  selanjutnya  adalah  sebagai berikut : Pada penelitian selanjutnya disarankan untuk menggunakan datset dengan atribut yang lebih banyak berdasarkan  topik  yang  digunakan  agar  hasil  yang diperoleh  lebih  akurat.Pada  penelitain  selanjutnya disaranka  n  untuk  menggunakan  metode  algoritma yang berbeda seperti algoritma naive bayes, algoritma k-medoids,  dll.  Pada  penelitain  selanjutnya  dalam pengukuran  jarak  optimal  sebuah cluster disarankan menggunakan metode
lain seperti
bregmandivergences .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  W. Putri and M. Afdal, “Penerapan Algoritma K- Means Untuk Pengelompokan Data Penyandang Disabilitas  Di  Kabupaten  Rokan  Hilir,” Indonesian  Journal  of Informatic  Research  and Software Engineering (IJIRSE) , vol. 3, no. 1, pp. 30–38, 2023, doi: 10.57152/ijirse.v3i1.526.
[2]  K.  I.  Wardoyo  and  J.  Fredricka,  “Klasterisasi Siswa  Penyandang  Tunagrahita  Menggunakan Algoritma  K-Means,”  vol.  19,  no.  1,  pp.  1–10, 2023.
[3]  I. S. S. Ade  Indah Sari, Heru Satria Tambunan, Widodo  Saputra,  Irfan  Sudahri  Damanik, “Implementasi  Algoritma  K-Means  Dalam Pengelompokan Penyandang
Disabilitas Menurut  Kecamatan  Kabupaten  Simalungun,” Prosiding Seminar Nasional Riset Dan Information Science (SENARIS) , vol. 2, no. 0, pp. 54–61, 2020, [Online]. Available: http://tunasbangsa.ac.id/seminar/index.php/senar is/article/view/144
[4]  D.  Triyansyah  and  D.  Fitrianah,  “Analisis  Data Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means
Clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing,” Jurnal Telekomunikasi dan Komputer , vol. 8, 2018, doi: 10.22441/incomtech.v8i2.4174. [5]  Anggreini Novita Lestari, “TEKNIK CLUSTERING  DENGAN  ALGORITMA  K- MEDOIDS UNTUK MENANGANI STRATEGI  PROMOSI  DI  POLITEKNIK TEDC BANDUNG,” Jurnal Teknologi
Informasi  dan Pendidikan , vol. 12, no. 2, 2019,
[Online]. Available: http://tip.ppj.unp.ac.id
[6]  M.  Atiqul  Mutaqin  and  W.  Andriyani, “Klasterisasi  Data  Disabilitas  Menggunakan Algoritma K-Means,” Ijir , vol. 3, no. 1, pp. 25– 35, 2022.
[7]  F. Harahap,  “Perbandingan  Algoritma K Means dan  K  Medoids  Untuk  Clustering  Kelas  Siswa Tunagrahita,” TIN: Terapan Informatika Nusantara , vol. 2, no. 4, pp. 191–197, 2021.