Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 244-252 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Pengelompokkan Sumber Air Minum Dari Air Sungai Menggunakan Metode K- Means
Sabrina Biutiqwin Sinaga 1 , Solikhun 2 , Dedi Suhendro 3 1 Mahasiswa  Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar
2,3 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar
1 sabrinabiutiqwinsinaga@gmail.com, 2 solikhun@amiktunasbangsa.ac.id,
3 dedi.su@amiktunasbangsa.ac.id
Abstract
River water is one of the most frequently used water by the community and has a multipurpose function  for  life,  one  of  which  is  a  source  of  drinking  water.  However,  now  we  know  that  the population of river water pollution is very high and it is used as a waste disposal site which causes a lot  of  river  water  to  be  polluted,  it  can  make  people  susceptible  to  disease  because  they  consume unhealthy river water. Judging from the data obtained by province, many use river water as a source of drinking water, for this reason the authors conducted a study that aims to classify drinking water sources from river water by province using the K-means Clustering algorithm and will test it with the Rapidminer application, so that Data from 34 provinces will be divided into 3 clusters in which cluster 1 (C1) is a high group, cluster 2 (C2) is a medium group, and cluster 3 (C3) is a low group. The results obtained from this study are C1 with a total of 2 provinces, C2 with a total of 9 provinces, C3 with a total of 23 provinces and the value of the results carried out with the Rapidminer application has the same value. With this research, it is hoped that this can provide information for the government about the  data  on  the  grouping  of  drinking  water  sources  and  used  as  a  consideration  for  overcoming polluted rivers.
Keywords : Centroid, Clustering, K-Mean, Mining .

## Abstrak
Air  sungai  termasuk  air  yang  paling  sering  digunakan  oleh  masyarakat  dan  menjadi  fungsi serbaguna bagi kehidupan, salah satunya sebagai sumber air minum. Akan tetapi sekarang ini yang kita ketahui populasi pencemaran air sungai sangat tinggi dan dijadikan tempat pembuangan limbah yang  menyebabkan  banyak  air  sungai  tercemar,  itu  dapat  membuat  masyarakat  dengan  mudah terkena penyakit karena mereka mengkonsumsi air sungai yang tidak sehat. Dilihat dari data yang diperoleh  berdasarkan  provinsi  banyak  yang  menggunakan  air  sungai  sebagai  sumber  air  minum, untuk  itu  penulis  melakukan  sebuah  penelitian  yang  bertujuan  untuk  mengelompokkan  sumber  air minum dari air sungai berdasarkan provinsi dengan menggunakan algoritma K-means Clustering dan akan mengujinya dengan aplikasi Rapidminer, sehingga data dari 34 provinsi tersebut  akan dibagi menjadi 3 cluster  dimana cluster 1 (C1)  kelompok yang tinggi, cluster 2 (C2)  kelompok yang sedang, dan  cluster  3  (C3)  yaitu  kelompok  yang  rendah.  Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  yaitu  C1 dengan jumlah 2 provinsi, C2 dengan jumlah  9 provinsi, C3 dengan jumlah 23 provinsi dan nilai hasil yang dilakukan dengan aplikasi Rapidminer bernilai sama. Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat  menjadi  informasi  bagi  pemerintah  tentang  data  pengelompokan  sumber  air  minum  dan dijadikan sebagai bahan pertimbangan untuk menanggulangi sungai yang tercemar.
Kata Kunci : Centroid , Clustering , K- Mean , Mining .

## 1. PENDAHULUAN
Air  merupakan  sumber  kehidupan  dan  sangat  penting  bagi  manusia  [1]. Tanpa  air  maka  manusia  juga  tidak  akan  bertahan  hidup  lebih  lama,  karena  air adalah sumber kehidupan dan tanda dari adanya kehidupan. Air sungai termasuk air  yang  sering  digunakan  oleh  masyarakat  dan  menjadi  fungsi  serbaguna  bagi
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 244-252 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
kehidupan  salah  satunya  sebagai  sumber  air  minum.  Namun  saat  ini,  populasi pencemaran air sungai sangat tinggi dan digunakan sebagai tempat pembuangan limbah  yang  menyebabkan  banyak  air  sungai  tercemar  dan  itu  dapat  membuat masyarakat  dengan  mudah  terkena  penyakit  karena  mereka  mengkonsumsi  air sungai  yang  tidak  sehat.  Sumber  pencemaran  lingkungan  yang  terbesar  yaitu sering  membuang  sampah  kesungai,  limbah  rumah  tangga,  limbah  pabrik,  bahan organik, bahan anorganik, serta beberapa bahan kimia lainnya yang telah banyak ditemukan dalam air yang di pergunakan.
Pemerintah  membutuhkan  informasi  tentang  data  pengelompokan  sumber air minum yang berasal dari sungai berdasarkan provinsi yang mana data tersebut dapat  dijadikan  sebagai  bahan  pertimbangan  untuk  menanggulangi  sungai  yang tercemar oleh limbah sehingga masyarakat dapat mengkonsumsi air minum yang bersih.  Dengan  adanya  penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  informasi  bagi pemerintah agar lebih menekankan dan memberi peringatan pada pabrik – pabrik dan perusahaan industri yang tidak memiliki tempat pembuangan limbah khusus, kemudian  untuk  masyarakat  agar  pemerintah  dapat  memberikan  fasilitas  air bersih dan menghimbau masyarakat agar selalu menjaga lingkungan dengan tidak mengalirkan  limbah  dan  sampah  ke  sungai  sehingga  terhindar  dari  berbagai macam  penyakit,  reboisasi  agar  dapat  membantu  mencegah  adanya  banjir, efisiensi dalam penggunaan air dengan menggunakan air seperlunya saja.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Adapun  diagram  alur  pada  penelitian  ini  diuraikan  dalam  rancangan  pada gambar 1. dibawah ini:
Gambar 1. Alur Perancangan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengolahan Data
Pengolahan  data  pada  penelitian  ini  menguraikan  perhitungan  yang digunakan penulis, adapun tahapan yang dilakukan yaitu: Menentukan data k yang akan di cluster sampai cluster R34, berikut adalah hasil dari nilai rata-rata untuk cluster pertama:
Identifikasi Masalah
Teknik Pengumpulan Data
Pengolahan Data
Transformasi dengan Metode
K- means Clustering Olah Data Rapidminer
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 244-252 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Tabel 1. Rata-Rata Sumber Air Minum
No Nama Nilai Rata-Rata 1  Aceh 3,608 2  Sumatera Utara 3,215 3  Sumatera Barat 3,284 4  Riau 2,116 5  Jambi 7,422 6  Sumatera Selatan 8,394 7  Bengkulu 8,394 8  Lampung 1,192 9  Kepulauan Bangka Belitung 0,983 10  Kepulauan Riau 1,075 … … … 33  Papua Barat 10,593 34  Papua 11,362 Dengan nilai k jumlah cluster centoid awal sumber air minum sebanyak 3 cluster (k-3). Cluster yang  ditentukan  yaitu cluster tinggi, cluster sedang, cluster rendah, seperti table 2 dibawah ini:
Tabel 2. Nilai Data Centroid Awal Cluster Nilai Tinggi (Max/C1) 30,421 Sedang (Average/C2)  5,250 Rendah(Min/C3) 0,020 a) Menentukan nilai pusat cluster centroid awal (iterasi 1) yang telah ditentukan secara  random/acak  berdasarkan  nilai  data  yang  telah  di  tentukan sebelumnya. Adapun nilai cluster dapat dilihat pada tabel 3.2 di atas.
b) Menghitung  jarak  antara  rata-rata  dengan  nilai  k centroid awal  yang  telah ditentukan dengan menggunakan rumus perhitungan sebagai berikut:
D(x,y)= √∑ 2 (1) Dimana:
D(x,y)= Ukuran Ketidak miripan. X i = (X i, X 2 ....) yaitu variabel centroid awal. Y i = (Y i , Y 2 ....) yaitu variabel data.
Adapun tabel iterasi 1 dapat dilihat pada tabel 3 dibawah ini:
Tabel 3. Iterasi 1 No. Nama Nilai Rata-Rata C1 C2 C3 1 Aceh 3,608  26,813  1,642  3,588 2 Sumatera Utara 3,215  27,206  2,035  3,195 3 Sumatera Barat 3,284  27,137  1,966  3,264 4 Riau 2,116  28,305  3,134  2,096 5 Jambi 7,422  22,999  2,172  7,402 6 Sumatera Selatan 8,394  22,027  3,144  8,374 7 Bengkulu 2,291  28,130  2,959  2,271
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 244-252 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
No. Nama Nilai Rata-Rata C1 C2 C3 8 Lampung 1,192  29,229  4,058  1,172 9 Kepulauan Bangka Belitung 0,983  29,438  4,267  0,963 10 Kepulauan Riau 1,075  29,346  4,175  1,055 … … … … … … 33 Papua Barat 10,593  19,828  5,343  10,573 34 Papua 11,362  19,059  6,112  11,342
c) Mengelompokkan berdasarkan jarak terpendek berdasarkan centroid, seperti tabel 4 dibawah ini: Tabel 4. Jarak Terpendek Iterasi 1 C1 C2 C3 Jarak Terpendek  Hasil 26,813  1,642  3,588 1,642 C2 27,206  2,035  3,195 2,035 C2 27,137  1,966  3,264 1,966 C2 28,305  3,134  2,096 2,096 C3 22,999  2,172  7,402 2,172 C2 22,027  3,144  8,374 3,144 C2 28,130  2,959  2,271 2,271 C3 29,229  4,058  1,172 1,172 C3 29,438  4,267  0,963 0,963 C3 29,346  4,175  1,055 1,055 C3 30,401  5,230  0,000 0,000 C3 … … … … … 25,829  0,658  4,572 0,658 C2 19,828  5,343  10,573 5,343 C2 19,059  6,112  11,342 6,112 C2
Sehingga dapat diperoleh hasil cluster iterasi 1 pada tabel 5 seperti dibawah ini:
Tabel 5. Hasil Iterasi 1 Cluster Provinsi Nilai Hasil C1 (20,21) 6% 2 C2 (1,2,3,5, 6,19,22,23,24,26,29,30,32,33,34) 44% 15 C3 (4,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,25,27,28 ,31) 50% 17 d) Melanjutkan ke iterasi selanjutnya hingga centroid bernilai sama. Jarak terpendek pada iterasi 2 berdasarkan centroid, seperti tabel 6 dibawah ini:
Tabel 6. Jarak Terpendek Iterasi 2 C1 C2 C3 Jarak Terpendek  Hasil 21,914 3,561  2,437 2,437 C3 22,307 3,954  2,044 2,044 C3 22,238 3,885  2,113 2,113 C3 23,406 5,053  0,945 0,945 C3 18,100 0,253  6,251 0,253 C2
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 244-252 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
C1 C2 C3 Jarak Terpendek  Hasil 17,128 1,225  7,223 1,225 C2 23,231 4,878  1,120 1,120 C3 24,330 5,977  0,021 0,021 C3 … … … … … 20,930 2,577  3,421 2,577 C2 14,929 3,424  9,422 3,424 C2 14,160 4,193  10,191 4,193 C2
Sehingga dapat diperoleh hasil cluster iterasi 2 pada tabel 7 seperti dibawah ini:
Tabel 7. Hasil Iterasi 2 Cluster Provinsi Nilai Hasil C1 (20,21) 6% 2 C2 (5,6,19,22,23,24,26,30,32,33,34) 32% 11 C3 (1,2,3,4,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,25,2 7,28,29,31) 62% 21
Melanjutkan  ke iterasi selanjutnya  hingga centroid bernilai  sama  dan  untuk  hasil yang  bernilai  sama  penulis  melakukan  4  iterasi  yang  langkah-langkahnya dilakukan seperti iterasi 2. Adapun hasil dari iterasi 3 dan 4 yaitu seperti tabel 8 dan 9 dibawah ini:
Tabel 8. Hasil Iterasi 3 Cluster Provinsi Nilai Hasil C1 (20,21) 6% 2 C2 (5,6,22,23,24,26,30,33,34) 26% 9 C3 (1,2,3,4,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,2 5,27,28,29,31,32) 68% 23 Tabel 9. Hasil Iterasi 4 Cluster Provinsi Nilai Hasil C1 (20,21) 6% 2 C2 (5,6,22,23,24,26,30,33,34) 32% 11 C3 (1,2,3,4,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,2 5,27,28,29,31,32) 62% 21

## 4.2. Hasil Percobaan
Setelah  operator  saling  berhubungan  maka  tahap  selanjutnya  yaitu  dengan meng  klik  simbol play sehingga  hasil  dari  pengelompokan  dalam  penggunakan Rapidminer dapat dilihat seperti gambar 2 dibawah ini:
Gambar 2. Hasil Nilai Cluster
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 244-252 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Berdasarkan  dari  pengolahan  data  di  atas  mengenai  tahap-tahap  dari pengolahan  dan  percobaan  yang  telah  dilakukan  maka  pada  gambar  2    berikut adalah  hasil  keterkaitan  antara  hasil  perhitungan  manual  dengan  hasil  yang  di tampilkan oleh Rapidminer .
Gambar 3. Tampilan Hasil Perhitungan Manual
Gambar 3 diatas menampilkan hasil dari data yang digunakan dalam perhitungan manual.
Gambar 4. Tampilan Hasil Perhitungan Rapidminer
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 244-252 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 4 diatas menampilkan hasil dari data yang digunakan dalam perhitungan Rapidminer .

## Gambar 5. Hasil Akhir Pengelompokan Rapidminer
Pada Gambar 5 dapat dilihat dimana cluster 0 pada rapidminer adalah cluster tinggi yang terbagi menjadi  2 provinsi dapat dilihat pada titik merah yang berjumlah 2 titik, cluster sedang  pada rapidminer yaitu cluster 1  yang  berjumlah  9  provinsi dapat  dilihat  pada  titik  hujau,  sedangkan cluster rendah  pada  rapidminer berjumlah 23 provinsi yang dapat dilihat pada titik biru cluster 2. Adapun  Provinsi  yang  termasuk  kedalam cluster tinggi  yaitu  seperti  tabel  10 berikut:
Tabel 10. Cluster Tinggi No. Nama Provinsi Cluster 1 1 Kalimantan Barat Tinggi 2 Kalimantan Tengah Tinggi
Provinsi yang termasuk kedalam cluster sedang yaitu:
Tabel 11. Cluster Sedang No. Nama Provinsi Cluster 2 1 Jambi Sedang 2 Sumatera Selatan Sedang 3 Kalimantan Selatan Sedang 4 Kalimantan Timur Sedang 5 Kalimantan Utara Sedang 6 Sulawesi Tengah Sedang 7 Sulawesi Barat Sedang
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 244-252 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
No. Nama Provinsi Cluster 2 8 Papua Barat Sedang 9 Papua Sedang
Sedangkan provinsi yang termasuk kedalam cluster rendah yaitu:
Tabel 12. Cluster Rendah No. Nama Provinsi Cluster 3 1 Aceh Rendah 2 Sumatera Utara Rendah 4 Sumatera Barat Rendah 5 Riau Rendah 6 Bengkulu Rendah 7 Lampung Rendah 8 Kepulauan Bangka Belitung Rendah 9 Kepulauan Riau Rendah 10  DKI Jakarta Rendah 11  Jawa Barat Rendah 12  Jawa Tengah Rendah 13  DI Yogyakarta 4 Rendah 14  Jawa Timur Rendah 15  Banten Rendah 16  Bali Rendah 17  Nusa Tenggara Barat Rendah 18  Nusa Tenggara Timur Rendah 19  Sulawesi Utara Rendah 20  Sulawesi Selatan Rendah 21  Sulawesi Tenggara Rendah 22  Gorontalo Rendah 23  Maluku Rendah

## 4. SIMPULAN
Hasil akhir penelitian dari 34 provinsi  dengan masing-masing nilai cluster disimpulkan dengan:
a) Cluster Tertinggi  (C1)  dengan  jumlah  sebanyak  2  provinsi  yaitu: Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah.
b) Cluster Sedang  (C2)  dengan  jumlah  sebanyak  9  provinsi  yaitu:  Jambi, Sumatera  Selatan,  Kalimantan  Selatan,  Kalimantan  Timur,  Kalimantan Utara, Sulawesi Tengah, Sulawesi Barat, Papua Barat, Papua.
c) Cluster Rendah  (C3)  dengan  jumlah  sebanyak  23  provinsi  yaitu:  Aceh, Sumatera  Utara,  Sumatera  Barat,  Riau,  Bengkulu,  Lampung,  Kepulauan Bangka Belitung, Kepulauan Riau, DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Tengah, DI  Yogyakarta,  Jawa  Timur,  Banten,  Bali,  Nusa  Tenggara  Barat,  Nusa Tenggara  Timur,  Sulawesi  Utara,  Sulawesi  Selatan,  Sulawesi  Tenggara, Maluku, Maluku Utara.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 244-252 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
d) Proses pemberhentian iterasi pada pengujian data dalam penelitian ini terjadi pada iterasi ke 4.
e) Nilai  hasil  yang  dilakukan  dengan  perhitungan  manual  dan  dengan aplikasi rapidminer bernilai sama

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  S.  Suryani,  “Persepsi  Masyarakat  Dalam  Pemanfaatan  Air  Bersih  (Studi  Kasus Masyarakat Pinggir Sungai Di Palembang) Public Perception On The Use Of Clean Water Anih Sri Suryani,” 2016.
[2] R. Setiawan And N. Tes, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Cluster ing  Untuk  Menentukan  Strategi  Promosi  Mahasiswa  Baru  (  Studi  Kasus : Politeknik Lp3i Jakarta ),” Vol. 3, No. 1, Pp. 76–92, 2016.
[3] N.  Lihayati,  R.  E.  Pawening,  And  M.  Furqan,  “Klasifikasi  Jenis  Daging  Berdasarkan Tekstur  Menggunakan  Metode  Gray  Level  Coocurent  Matrix,” Pros.  Sentia ,  Vol.  8, No. 1994, Pp. 305–310, 2016.
[4] E.  F.  Anggara,  T.  W.  Widodo,  And  D.  Lelono,  “Deteksi  Daging  Sapi  Menggunakan Electronic  Nose  Berbasis  Bidirectional  Associative  Memory,” Ijeis  (Indonesian  J.
Electron. Instrum. Syst. , Vol. 7, No. 2, P. 209, 2017, Doi: 10.22146/Ijeis.25489.
[5] R. Novianto, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Cluster ing
Untuk Menganalisa Bisnis Perusahaan Asuransi,” Jatisi (Jurnal Tek. Inform. Dan Sist. Informasi) , Vol. 6, No. 1, Pp. 85–95, 2019, Doi: 10.35957/Jatisi.V6i1.150.