## Penerapan Algoritma K-Means pada Ketersediaan Lapangan Olahraga Setiap Kelurahan Di Indonesia
Cristo Dhear Harafenta Lumbantobing 1 , Saifullah 2 , Fitri Rizki 3 1,2,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar – Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara 1 christo.tobing @yahoo.com , 2 saifullah@amiktunasbangsa.ac.id,
3 fitri_rizki@sitkomtb.ac.id

## Abstract
Sports  facilities  are  the  basis  of  sports  activities  such  as  athletic  events  such  as volleyball,  ball,  tennis  and  others.  Each  type  of  sports  field  requires  advice  and infrastructure to continue activities. The method used is Data Mining using the K-Means algorithm.  This  method  data  is  grouped  into  2  clusters.  The  author  uses  data  obtained from  government  sites  that  address  http://bps.go.id.    Based  on  recap  result  data  from 2014 to 2018 The final results announced are based on sports fields which are grouped into the lowest highest cluster based on the type of sport in each Kelurahan according to the provinces in Indonesia. By using the K-Means method provides grouping of an area in the  Kelurahan  according  to  the  Province  in  Indonesia.  In  this  study,  the  government provided  assistance  to  the  sports  field  and  improved  facilities  and  infrastructure  in  the field of sports for the athletic community.
Keywords : Data mining, Clustering, K-Means, Field Sports

## Abstrak
Fasilitas  olahraga  merupakan  dasar  melakukan  aktivitas  olahraga  misalnya pertandingan  atletik  seperti  lapangan  bola  volly,  sepak  bola,  tenis  dan  lain-lain.  Setiap jenis  lapangan  olahraga  membutuhkan  tempat  saran  dan  prasarana  untuk berlangsungnya  aktifitas.  Metode  yang  digunakan  adalah  Data  Mining  dengan menggunakan  algorithma  K-Means.  Metode  ini  data-data  dikelompokkan  menjadi  2 cluster.  Penulis  menggunakan  data  yang  diperoleh  dari  situs  pemerintah  yang beralamatkan  http://bps.go.id.  Berdasarkan  data  hasil  rekap  mulai  tahun  2014  sampai 2018  menunjukkan  jumlah  ketersediaan  lapangan  olahraga  yang  bervariasi  jumlahnya. Hasil  akhir  menyebutkan  bahwa  ketersediaan  lapangan  olahraga  yang  dikelompokkan menjadi  cluster  terendah  cluster  tertinggi  berdasarkan  jenis  olahraga  di  setiap Kelurahan  menurut  provinsi  di  Indonesia.  Dengan  menggunakan  metode  K-Means memudahkan  pengelompokan  suatu  daerah  yang  ada  di  Kelurahan  menurut  Provinsi  di Indonesia.  Dalam  penelitian  ini  diharapkan  pemerintah  setempat  dapat  memberi  solusi terhadap  ketersediaan  lapangan  olahraga  dan  meningkatkan  sarana  dan  prasaran dibidang  olahraga  untuk  menghasilkan  atlet  dari  masyarakat  terutama  yang  tinggal Kelurahan menurut Provinsi di Indonesia.
Kata Kunci : Data mining,Clustering, K-Means, Lapangan Olahraga

## 1. Pendahuluan
Lapangan  olahraga  merupakan  suatu  tempat  melakukan  kegiatan  olahraga  di ruangan  terbuka  untuk  berlangsungnya  segala  aktivitas  olahraga.  Jenis  olahraga membutuhkan  sarana  lapangan  diantarnya  sepak  bola,  bola  voli,  bulu  tangkis,  bola basket, tenis lapangan, futsal, kolam renang. Setiap jenis lapangan memiliki ukuran yang  berbeda-beda.  Lapangan  olahraga  biasanya  digunakan  untuk  aktivitas  yang biasanya  tidak  dilakukan  tiap  harinya,  yang  terkadang  digunakan  sebagai  tempat

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
konser  musik  pada  lapangan  sepak  bola.  Tanpa  adanya  ketersediaan  lapangan olahraga  bisa  dikatakan  tidak  mungkin  untuk  mewujudkan  pembangunan keolahragaan,  ada  pun  rendahnya  minat  partisipasi  di  suatu  daerah  diduga disebabkan kurangnya ketersediaan lapangan olahraga yang disediakan Pemerintan.Dalam  hal  ini  Pemerintah  Pusat  dan  Pemerintah  Daerah  dan  tidak terlepas  dari  partisipasi  masyarakat  mempunyai  hak  dan  kewajiba n  yang  sama  bila mana  untuk  mewujudkan  dan  meningkatkan  hal  tersebut.Agar  setiap  masyarakat yang  tinggal  di  Kelurahan  bisa  menggunakan  lapangan  olahraga  tersebut. Menurut  data  yang  diperoleh  dari  situs  resmi  Pemerintah  dalam  laman  website https://bps.go.id  memperlihatkan  sejumlah  data  cukup  banyak    ketersediaan lapangan olahraga setiap Kelurahan menurut Provinsi di Indonesia mulai dari tahun 2014  sampai  2018.  Oleh  karena  itu,  dengan  penggunaan Data  Mining dengan algoritma K-Means dapat mempermudah pengelompokan data yang berjumlah besar dan menentukan cluster setiap variabel mulai dari terendah sampai tertinggi  [1]–[5]. Algorima K-Means merupakan clutering untuk Data Mining yang telah diciptakan pada  tahun  70an.  Algoritma K-Means memiliki  kemampuan  dalam  pengelompokan data dalam jumlah yang cukup besar. Diharapkan penelitian ini dapat berguna dalam penyelesaian  permasalahan  terhadap  ketersediaan  lapangan  olahraga  diberbagai Kelurahan  menurut  Provinsi  di  Indonesia,  selalu  ada  aksi  terbarukan  nyata  dari pihak  Pemerintah  untuk  mendorong  lagi  dalam  meningkatkan  kualitas  lapangan olahraga yang layak dan nyaman bagi masyarakat.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Data Mining
Data  Mining adalah  sebuah  proses  percarian  secara  otomatis  informasi  yang berguna  dalam  tempat  penyimpanan  data  berukuran  besar.  Istilah  lain  yang  sering digunakan  diantaranya knowledge  discovery ( mining )  in databases ( KDD ), knowledge  extraction ,  data  atau pattern  analysis ,  data archeology ,  data dredging , information  harvesting ,  dan business  intelligence [6].  Adapun  tahapan-tahapan dalam Data Mining yaitu [7]:
Gambar 1. Tahapan Data Mining

## 2.2. Metode K-means
Metode  K-Means  berusaha  mengelompokkan  data  yang  ada  ke  dalam  beberapa kelompok,  di  mana  data  dalam  satu  kelompok  mempunyai  karakteristik  yang  sama satu sama lainnya dan mempunyai karakteristik yang berbeda dengan data yang ada di  dalam  kelompok  yang  lain.  Dengan  kata  lain,  metode  ini  berus aha  untuk meminimalkan  variasi  antar  data  yang  ada  di  dalam  suatu cluster dan memaksimalkan variasi dengan data yang ada di cluster lainnya [8]. K-Means merupakan salah satu metode data Clustering non hirarki yang berusaha mempartisi  data  yang  ada  ke  dalam  bentuk  satu  atau  lebih Cluster atau  kelompok. Metode  ini  mempartisi  ke  dalam Cluster atau  kelompok  sehingga  data  yang memiliki  karakteristik  yang  sama (High  intra  class  similarity) dikelompokkan  ke dalam  satu Cluster yang  sama  dan  yang  memiliki  karakteristik  yang  berbeda (Law inter  class  similarity) dikelompokkan  pada  kelompok  yang  lain.  Proses Clustering dimulai dengan mengidentifikasi data yang akan diCluster , Xij (i=1,...,n; j=1,...,m)
dengan  n  adalah  jumlah  data  yang  akan diCluster dan  m  adalah  jumlah  variabel. Pada  awal  iterasi,  pusat  setiap Cluster ditetapkan  secara  bebas  (sembarang),  Ckj (k=1,...,k; j=1,...,m). Kemudian dihitung jarak antara setiap data dengan setiap pusat Cluster . Untuk melakukan penghitungan jarak data ke-i (xi) pada pusat Cluster ke-k (ck), diberi nama (dik), dapat digunakan formula Euclidean, seperti pada persamaan (1), yaitu [6]:
√∑ (1)
Suatu data akan  menjadi anggota dari Cluster ke-k apabila jarak data tersebut  ke pusat Cluster ke-k  bernilai  paling  kecil  jika  dibandingkan  dengan  jarak  ke  pusat Cluster lainnya.  Hal  ini  dapat  dihitung  dengan  menggunakan  persamaan  (2) Selanjutnya, kelompokkan data-data yang menjadi anggota pada setiap Cluster . ∑ √∑ (2) Nilai  pusat Cluster yang  baru  dapat  dihitung  dengan  cara  mencari  nilai  rata-rata dari  data-data  yang  menjadi  anggota  pada Cluster tersebut,  dengan  menggunakan rumus pada persamaan (3):
∑ (3)
Dimana xij ∈ Cluster ke – k p = banyaknya anggota Cluster ke k Kelebihan  Algoritma K-Means diantaranya  adalah  mampu  mengelompokkan objek  besar  dan  pencilan  obyek  dengan  sangat  cepat  sehingga  mempercepat  proses pengelompokan.  Kekurangan  Algoritma K-Means yaitu  Sangat  sensitive  pada pembangkitan  titik  pusat  awal  secara  random,  hasil  pengelompokan  bersifa t  tidak unik  (selalu  berubah-ubah)  dan  proses  pengerjaannya  cepat  tetapi  keakuratannya tidak dijamin.

## 2.3. Clustering
Clustering data  dapat  dibedakan  menjadi  dua  tujuan,  yaitu Clustering untuk pemahaman  dan Clustering untuk  penggunaan.  Jika  tujuan  untuk  pemahaman  maka Cluster yang  terbentuk  harus  menangkap  struktur  alami  data.  Biasanya  proses Clustering dalam  tujuan  ini  hanya  sebagai  proses  awal  untuk  kemudian  dilanjutkan dengan  pekerjaan  ini  seperti summarization (rata-rata,  standar  deviasi),  pelabelan kelas  pada  setiap  kelompok  untuk  kemudian  digunakan  sebagai  data  latih klasifikasi,  dan  sebagainya. Clustering dapat  dibedakan  menurut  stuktur Cluster , keanggotaan data dalam Cluster dan kekompakan data dalam Cluster [6].
2.4. Rapid Miner
Rapid  miner merupakan  aplikasi open  source berlisensi AGPL  (GNU  Affero General  Public  License) yang  dapat  digunakan  untuk  mengolah Data  Mining yang dikembangkan  oleh  Ralf  Klinkenberg,  Ingo  Mierswa,  dan  Simon  Fischer  di Artificial Intelligence Unit dari University of Dortmund [9].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Tahap  ini  menjelaskan  pengolahan  data  mengenai  jumlah  ketersediaan  lapangan olahraga  setiap  Kelurahan  di  Indonesia  mulai  dari  tahun  2014  dan  2018  yang diperoleh  dari  situs  resmi  Pemerintah  dalam  laman  website  http://bps.go.id.  Data selanjutnya akan  dijadikan  menjadi 2 Cluster ,  mulai  dari tertinggi sampai terendah. Alat  analisis  data  digunakan  dalam  penelitian  ini  aplikasi Rapidminer  5.3 .Berikut merupakan  uraian  menjelaskan  tahap  perhitungan  manual  dari  proses  Metode Algoritma K -Means Clustering.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
a) Mentukan Data Yang akan di Cluster
Berikut  data  telah  diproses Clustering yang  merupakan  jumlah  ketersediaan lapangan  olahraga  setiap  Kelurahan  menurut  Provinsi  di  Indonesia.  Data  dapat dilihat pada tabel 1 berikut :
Tabel 1. Data Jumlah Ketersediaan Lapangan Olahraga No Provinsi Sepak Bola Bola Volly  Bulu Tangkis Bola Basket Tennis Lapangan Futsal Kolam Renang 1  Aceh 2587 3735,5 959 160,5 154,5 249,5 66 2  Sumatera Utara 2018,5 3057 2086 201,5 218 567 172,5 3  Sumatera Barat 823,5 981,5 749,5 221,5 109 353,5 64,5 4  Riau 1530 1757,5 1364,5 170 103,5 450,5 90,5 5  Jambi 1141 1314 1126 129,5 88 272 33 6  Sumatera Selatan 1652 2791 2110 204 139,5 337 93 7  Bengkulu 596,5 1064,5 519,5 109,5 43 195,5 31 8  Lampung 1846,5 2159,5 1902,5 196,5 95,5 319,5 98,5 9  Kep. Bangka Belitung 350 350 294 74,5 43,5 175,5 29,5 10  Kep. Riau 352 404,5 183 67 54,5 85 36 11  Dki Jakarta 138,5 205,5 248,5 181 137 178,5 81 12  Jawa Barat 4232,5 4983 4412,5 1003,5 608,5 1654,5 713 13  Jawa Tengah 6495 6242,5 5305 779 761,5 1020,5 551 14  Di Yogyakarta 381 407,5 383,5 121 100,5 89,5 90 15  Jawa Timur 5337,5 6112 3258 778,5 651,5 1042,5 693 16  Banten 946,5 1095,5 852,5 205,5 136,5 365 156,5 17  Bali 267,5 551,5 423,5 123,5 72 155 55,5 18  Nusa Tenggara Barat 652,5 630,5 523,5 99,5 65,5 120 60,5 19  Nusa Tenggara Timur 1632 2343,5 337 99,5 50,5 122 28,5 20  Kalimantan Barat 1763,5 1945,5 1008,5 127,5 94,5 198,5 63 21  Kalimantan Tengah 950 1402 914,5 95 51 128,5 20,5 22  Kalimantan Selatan 903,5 910 1028 164,5 99,5 172 43 23  Kalimantan Timur 828 916 779,5 125 84 147 66 24  Kalimantan Utara 280 341,5 175 32,5 22 52,5 11 25  Sulawesi Utara 819,5 776 599 96,5 54,5 83,5 48,5 26  Sulawesi Tengah 1532,5 1691,5 600 49,5 48,5 128,5 14 27  Sulawesi Selatan 1775,5 1831,5 1215 290,5 266,5 385 137 28  Sulawesi Tenggara 1093 1681,5 711,5 75,5 39,5 264,5 23 29  Gorontalo 374,5 426 238,5 43 14,5 27,5 9,5 30  Sulawesi Barat 372,5 529 243,5 39,5 40,5 44,5 22,5 31  Maluku 648,5 798 115,5 51 26 95 13 32  Maluku Utara 734,5 621 128 15,5 19,5 30,5 4 33  Papua Barat 375,5 789 96 45 33 64,5 22 34  Papua 1327,5 2534,5 195,5 118,5 74,5 136 61 b) Menentukan Jumlah Cluster
Pada  tahap  ini  menentukan  jumlah Cluster sebanyak  2  (dua)  mulai  dari Cluster tertinggi  (C1)  sampai Cluster terendah  (C2)  dalam  perhitungan  manual  Metode Algoritma K-Means.
c) Menentukan Nilai Centroid
Langkah  berikutnya  yaitu  mencari  nilai Cluster tertinggi  (C1)  dan Cluster terendah (C2) pada tabel 1. Berikut merupakan tabel centroid data pada tabel 2.
Tabel 2. Nilai Centroid Data Sepak Bola Bola Volly Bulu Tangkis Bola Basket Tennis Lapangan Futsal Kolam Renang Cluster I 6495 6242,5 5305 1003,5 761,5 1654,5 713 Cluster II 138,5 205,5 96 15,5 14,5 27,5 4
d) Menghitung Jarak Centroid
√
=6627,0
√
=4392,6
Tabel 3. Nilai Jarak Terdekat Pada Cluster Iterasi 1 No Provinsi C1 C2 Jarak Terpendek 1 Aceh 6627,0 4392,6 4392,6 2 Sumatera Utara 6554,5 4002,6 4002,6 3 Sumatera Barat 9151,3 1288,3 1288,3 4 Riau 7953,5 2484,4 2484,4 5 Jambi 8602,9 1836,8 1836,8 6 Sumatera Selatan 6980,1 3631,3 3631,3 7 Bengkulu 9402,9 1079,6 1079,6 8 Lampung 7287,7 3183,1 3183,1 9 Kep. Bangka Belitung 10081,0 362,9 362,9 10 Kep. Riau 10116,9 318,3 318,3 11 Dki Jakarta 10298,7 307,2 307,2 12 Jawa Barat 2743,2 7918,1 2743,2 13 Jawa Tengah 691,8 10315,5 691,8 14 Di Yogyakarta 9985,1 460,5 460,5 15 Jawa Timur 2446,4 8626,0 2446,4 16 Banten 8950,0 1485,1 1485,1 17 Bali 9946,3 526,8 526,8 18 Nusa Tenggara Barat 9621,5 805,6 805,6 19 Nusa Tenggara Timur 8226,3 2622,5 2622,5 20 Kalimantan Barat 7941,4 2559,8 2559,8 21 Kalimantan Tengah 8808,7 1666,8 1666,8 22 Kalimantan Selatan 9043,3 1414,9 1414,9 23 Kalimantan Timur 9213,5 1217,5 1217,5 24 Kalimantan Utara 10213,4 214,0 214,0 25 Sulawesi Utara 9406,0 1027,4 1027,4 26 Sulawesi Tengah 8468,2 2101,9 2101,9 27 Sulawesi Selatan 7820,2 2619,2 2619,2 28 Sulawesi Tenggara 8653,0 1878,6 1878,6 29 Gorontalo 10078,9 354,1 354,1 30 Sulawesi Barat 10013,3 427,8 427,8 31 Maluku 9753,2 785,9 785,9 32 Maluku Utara 9810,8 727,3 727,3 33 Papua Barat 9938,7 632,1 632,1 34 Papua 8399,1 2622,4 2622,4
Dari table diatas dapat dilihat bahwa jumlah  dari cluster tinggi (C1) 3 dan cluster rendah (C2) 31 record. Penentuan cluster dapat dilihat dari nilai jarak. Jika hasil jarak pusat cluster C1 lebih rendah dari C2 maka berda pada cluster tinggi, begitu juga sebaliknya.
e) Menghitung  Centroid  baru  dari  hasil  setiap  anggota  masing-masing Cluster. Setelah  didapat  hasil  jarak  dari  setiap  objek    pada  iterasi  ke-1  maka  lanjut  ke iterasi ke-2 pada perhitungan dan  tabel dibawah ini :
=5355,0
= 930,1 Untuk  menentukan  Centroid  baru  digunakan  cara  yang  sama  untuk  seluruh criteria berdasarkan hasil cluster dari iterasi 1. Berikut adalah hasil dari  Centroid baru:
Tabel 4. Centroid Baru Sepak Bola Bola Volly Bulu Tangkis Bola Basket Tennis Lapangan Futsal Kolam Renang Cluster I 5335,0 5779,2 4325,2 853,7 673,8 1239,2 652,3 Cluster II 930,1 1213,9 670 113,1 78,2 181,6 52,9
f) Bagian  ini  dilakukan  iterasi  selanjutnya  dikarenakan  nilai centroid tidak  sama Selanjutnya  menghitung perhitungan jarak terhadap  data  jumlah  Desa/Kelurahan menurut Provinsi di Indonesia yang memiliki ketersediaan lapangan olahraga dari data centroid baru seperti pada perhitungan dan tabel 5 berikut :

## √
=5013,3

## √
=3033,6
Begitu  seterusnya  hingga  diperoleh  hasil  dari  seluruh  record  untuk  masing - masing cluster. Berikut adalah hasil dari iterasi 2.
Tabel 5. Hasil Dari Perhitungan Iterasi Ke-2 Provinsi C1 C2 Jarak Terpendek Aceh 5013,3 3033,6 3033,6 Sumatera Utara 4973,8 2603,6 2603,6 Sumatera Barat 7616,2 337,4 337,4 Riau 6414,7 1102,7 1102,7 Jambi 7067,5 521,0 521,0 Sumatera Selatan 5407,0 2263,0 2263,0 Bengkulu 7848,1 397,5 397,5 Lampung 5749,8 1811,7 1811,7 Kep. Bangka Belitung 8549,9 1107,5 1107,5 Kep. Riau 8578,5 1112,7 1112,7 Dki Jakarta 8768,2 1352,4 1352,4 Jawa Barat 5124,1 6542,3 5124,1 Jawa Tengah 1609,9 8922,2 1609,9 Di Yogyakarta 8452,1 1021,5 1021,5 Jawa Timur 1138,5 7214,0 1138,5 Banten 7414,5 322,2 322,2 Bali 8405,9 968,9 968,9 Nusa Tenggara Barat 8088,9 665,2 665,2 Nusa Tenggara Timur 6634,5 1373,2 1373,2 Kalimantan Barat 6383,3 1160,2 1160,2 Kalimantan Tengah 7253,8 317,3 317,3 Kalimantan Selatan 7518,9 473,5 473,5 Kalimantan Timur 7678,0 335,3 335,3 Kalimantan Utara 8675,5 1206,6 1206,6 Sulawesi Utara 7871,7 468,1 468,1
Provinsi C1 C2 Jarak Terpendek Sulawesi Tengah 6908,3 778,2 778,2 Sulawesi Selatan 6277,4 1228,5 1228,5 Sulawesi Tenggara 7085,1 508,0 508,0 Gorontalo 8540,4 1072,1 1072,1 Sulawesi Barat 8469,9 993,9 993,9 Maluku 8202,4 758,3 758,3 Maluku Utara 8270,4 849,2 849,2 Papua Barat 8380,1 915,7 915,7 Papua 6790,4 1459,6 1459,6
Hasil perhitungan manual yang telah dilakukan diatas tersebut menunjukkan hasil akhir  pada  iterasi  1  dan  iterasi  2  didapatkan  hasil  yang  sama.  Nilai  iterasi  1  dan iterasi  2  benilai  C1  =3  dan  C2  =31  pada  posisi  data  tiap Cluster .  Jika  proses  telah dilakukan  menghasilkan  iterasi  yang  sama,  maka  proses  iterasi  berhenti  sampai iterasi 2.
Selanjutnya pada bagian ini menjelaskan tentang proses sistem pada RapidMiner , data  yang  telah diimport kemudian  ketik  “ K-Means ”  dan  pilih  “ Clustering  and Segmentation” pada  bagian  pencarian  tersebut.  Data  yang  di  import  adalah  data yang  sama  dengan  data  yang  digunakan  saat  pengolahan  data  secara  manual.  Lalu hubungkan Read Excel ke bagian Clustering, seperti gambar dibawah ini :
Gambar 2. Pemprosesan Data
Untuk  melihat  hasil  pemprosesan  data  tersebut,  kemudian  klik run (tanda  panah biru)  pada  bagian tool  bar .  Hasil  akhir  dari  pemprosesan  data  dapat  dilihat  pada gambar dibawah :
Gambar 3. Cluster Model Pada Akhir Pemprosesan Data Keterangan :
1. Cluster 0  (Tinggi) = 3 items
2. Cluster 1 (Rendah) = 31 items
Berdasarkan  hasil  percobaan  dalam  pengujian  data  menggunakan  aplikasi RapidMiner berhasil  menunjukkan  hasil  yang  sama  dengan  penerapan  perhitungan manual algoritma K-Means dari Microsoft  excel dengan  hasil Cluster tertinggi memiliki nilai 3 sedangkan Cluster terendah memiliki nilai 31.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengujian  pengolahan data menggunakan aplikasi RapidMiner pada Clustering data  ketersediaan  lapangan  olahraga  di  Kelurahan  menurut  Provinsi  di Indonesia,  maka  dapat  disimpulkan  hasil  perhitungan  metode  algoritma K-Means yang sebelumnya  dilakukan  secara  manual  dan  diimplementasikan  ke  dalam  pengujian  data

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
menggunakan aplikasi RapidMiner . Hasil yang diperoleh memiliki nilai yang sama yaitu menghasilkan 2 cluster , Mulai dari cluster tertinggi bernilai 3 yaitu Provinsi Jawa Barat, Jawa  Tengah  dan  Jawa  Timur  .  Sedangkan cluster terendah  bernilai  31  Yaitu  Provinsi Aceh,  Sumatera  Utara,  Sumatera  Barat,  Riau,  Jambi,  Sumatera  Selatan,  Bengkulu, Lampung,  Kep.  Bangka  Belitung,  Kep.  Riau,  Dki  Jakarta,  Di  Yogyakarta,  Banten,  Bali, Nusa  Tenggara  Barat,  Nusa  Tenggara  Timur,  Kalimantan  Barat,  Kalimantan  Tengah, Kalimantan  Selatan,  Kalimantan  Timur,  Kalimantan  Utara,  Sulawesi  Utara,  Sulawesi Tengah,  Sulawesi  Selatan,  Sulawesi  Tenggara,  Gorontalo,  Sulawesi  Barat,  Maluku, Maluku  Utara,  Papua  Barat,  Papua.  Hasil  tersebut  sama  dengan  hasil  yang  telah diimplementasikan ke dalam Software RapidMiner. Penelitian ini berguna untuk masukan kepada  Pemerintah  Daerah  maupun  Pusat  untuk  meningkatkan  jumlah  ketersediaan lapangan maupun kualitas fasilitas lapangan olahraga tersebut.

## Daftar Pustaka
[1] M. G. Sadewo, A. P. Windarto, and A. Wanto,  “Penerapan Algoritma Clustering Dalam Mengelompokkan Banyaknya Desa/Kelurahan Menurut Upaya Antisipasi/ Mitigasi Bencana Alam Menurut Provinsi Dengan K-Means,” KOMIK (Konferensi Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  311–319,  2018,  doi: 10.30865/komik.v2i1.943.
[2] R.  W.  Sari,  A.  Wanto,  and  A.  P.  Windarto,  “Implementasi  Rapidminer  Dengan Metode  K-Means  (Study  Kasus:  Imunisasi  Campak  Pada  Balita  Berdasarkan Provinsi),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 224–230, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.930.
[3] M.  G.  Sadewo,  A.  Eriza,  A.  P.  Windarto,  and  D.  Hartama,  “Algoritma  K-Means Dalam  Mengelompokkan  Desa  /  Kelurahan  Menurut  Keberadaan  Keluarga Pengguna  Listrik  dan  Sumber  Penerangan  Jalan  Utama  Berdasarkan  Provinsi,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains SAINTEKS 2019 , pp. 754–761, 2019.
[4] A.  P.  Windarto et  al. ,  “Analysis  of  the  K-Means  Algorithm  on  Clean  Water Customers Based on the Province,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012001.
[5] N.  Rofiqo,  A.  P.  Windarto,  and  D.  Hartama,  “Penerapan  Clustering  Pada Penduduk  Yang  Mempunyai  Keluhan  Kesehatan  Dengan  Datamining  K-Means,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 216–223, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.929.
[6] M.  A.  W.  K.  MURTI,  “Penerapan  metode  K-means  clustering  untuk mengelompokan  potensi  produksi  buah  –  buahan  di  provinsi  daerah  istimewa yogyakarta,” 2017.
[7] T.  Taslim  and  F.  Fajrizal,  “Penerapan  algorithma  k-mean  untuk  clustering  data obat pada puskesmas rumbai,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 7, no. 2, pp. 108–114, 2016, doi: 10.31849/digitalzone.v7i2.602.
[8] P. Sari, B. Pramono, and L. ode H. S. Sagala, “Improve K-Means Terhadap Status Nilai  Gizi  Pada  Balita,” semanTIK ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  143–148,  2017,  doi: 10.1063/1.2957900.
[9] Y.  Darmi  and  A.  Setiawan,  “Penerapan  Metode  Clustering  K-Means  Dalam,” Y. Darmi, A. Setiawan , vol. 12, no. 2, pp. 148–157, 2016.