Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.2626
Penerapan Data Mining Dalam Meningkatkan Mutu Perawatan dan Perbaikan Perlengkapan Alat-Alat Kapal Laut Menerapkan Metode
K-Means Clustering
Yulifa Esfana Putri Sinaga, Garuda Ginting, Melda Panjaitan
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: yulifasinaga@gmail.com Submitted: 03/12/2020 ; Accepted: 26/02/2021 ; Published: 30/05/2021
Abstrak – Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengusulkan  dalam  menjalankan  kegiatan  berlayar  pada  kapal  KN.  Arcturus  pada setiap  minggu,  sehingga  kegiatan  perawatan  dan  pemeliharaan  perlu  dilakukan  dengan  baik  dan  dijadwalkan  agar  tidak mengganggu kegiatan produksi yang sedang berlangsung. Kerusakan mesin saat ini masih terhitung tinggi dan memerlukan waktu perbaikan yang cukup lama, yang diusulkan adalah preventive maintenance dengan  menggunakan teknik Clustering. Metode yang digunakan adalah K-Means Clustering. Dengan menggunakan metode ini data-data yang telah didapatkan dapat dikelompokkan ke dalam beberapa cluster, berdasarkan kemiripan dari data-data tersebut, sehingga data-data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan dalam satu cluster dan yang memiliki karakteristik yang berbeda dikelompokkan dalam cluster yang lain. Berlimpahnya data tersebut dapat kita manfaatkan untuk mencari informasi yang tersembunyi dari data-data tersebut.  Untuk  dapat  mengetahui  informasi  yang  tersembunyi  dari  data-data  tersebut,  maka  perlu  dilakukan  pengolahan terhadap data-data tersebut. Proses pengolahan data tersebut disebut juga dengan Data Mining. Dengan adanya pngelompokan ini maka akan mengetahui hasil dari data yang dianalisa.
Kata Kunci: Preventive Maintenance; Data Mining; Clustering; K-Means
Abstract – This study aims to propose in carrying out sailing activities on the KN. Arcturus ship every week, so that maintenance and  maintenance  activities  need  to  be  carried  out  properly  and  scheduled  so  as  not  to  interfere  with  ongoing  production activities. The current machine breakdown is still relatively high and requires a long repair time, what is proposed is preventive maintenance using the Clustering technique. The method used is K-Means Clustering. By using this method, the data that has been  obtained  can  be  grouped  into  several  clusters,  based  on  the  similarity  of  these  data,  so  that  data  that  has  the  same characteristics are grouped into one cluster and those that have different characteristics are grouped into another cluster.  We can use the abundance of data to find hidden information from these data. In order to find out the hidden information from these data, it is necessary to process the data. The data processing process is also known as data mining. With this grouping it will know the results of the analyzed data.
Keywords : Preventive Maintenance; Data Mining; Clustering; K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Kapal  merupakan  alat  transportasi  perhubungan  manusia  dan  pegiriman  barang  suatu  daerah  ke  daerah  lain, bahkan  sampai  dari  suatu  negara  ke  negara  lain.  Kapal  dapat  dikelompokkan  dalam  bermacam-macam  jenis, karena  didalam  golongan  kapal  dibedakan  berdasarkan  bahan  pembuat  kapal,  seperti  yang  ada    pada  alat penggeraknya, fungsi dan kegunaan kapal.
Kapal yang digunakan untuk mengangkut barang atau penumpang, pada dasarnya kapal yang digunakan untuk semua kegiatan baik untuk mengangkut barang atau penumpang serta kegiatan lainnya akan memerlukan sistem  keamanan  dan  alat-alat  kapal  yang  lainnya  pada  saat  kapal  beroperasi.Karena  kapal  di  anggap  sebagai sarana  transportasi  yang  sangat  berperan  penting.  Oleh  karena  itu,  pengoperasian  alat  angkutan  dan  alat navigasi,mesin kapal serta alat keselamatan pada kapal memerlukan perawatan dan perbaikan yang baik.
K-Means mempunyai kemampuan mengelompokkan data dalam jumlah yang cukup besar dengan waktu komputasi  yang relatif dan efisien .  Namun K-Means mempunyai  kelemahan  yang  diakibatkan  oleh  penentuan pusat awal cluster . Hasil cluster yang terbentuk dari metode K-Means ini sangatlah tergantung pada inisiasi pusat awal cluster yang diberikan[1], [2].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Istilah data mining memiliki beberapa padanan seperti Knowledge discovery ataupun pattern recogniton. Kedua istilah  tersebut  yang  sebenarnya  memiliki  ketepatannya  masing-masing.  Istilah  dari Knowledge  discovery atau (penemuan pengetahuan) tepat karena tujuan utama dari data mining memang untuk mendapatkan pengetahuan yang masih tersembunyi didalam bongkahan data. Istilah pattern recogniton atau (pengenalan pola) tepat untuk digunakan karena pengetahuan yang hendak digali memang berbentuk pola-pola yang mungkin juga yang masih perlu digali dari dalam bongkahan data yang tengah dihadapi[3].
2.2 Clustering
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.2626
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. Sementara jika tujuannya untuk penggunaan, biasanya tujuan utama untuk mencari prototype cluster yang paling representative terhadap data dan memberikan abstraksi dan setiap objek data dalam cluster dimana sebuah data terletak didalamnya[3].

## 2.3 Algoritma K-Means
K-means merupakan salah satu teknik pengelompokan yang bekerja berdasarkan  partitioned clustering. Prinsip kerja  dari  pengelompokan  hierarchical  clustering  dilakukansecara  bertahap.  Dan  disetiap  iterasi  dari pengelompokan hierarchical clustering hanya ada satu pemilihan penggabungan suatu item terhadap item lainnya. Sedangkan  prinsip  kerja  dari  pengelompokan  partitioned  clustering  adalah  mengelompokkan  item  secara  acak karena  dipengaruhi  centroid.  Dan  dalam  setiap  iterasi  dari  pengelompokkan  partitioned  clustering  dapat memungkinkan untuk terjadinya lebih dari satu pemilihan item yang akan digabungkan[4]–[7].
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  yang  memiliki  karakteristik  yang  berbeda  (Law  inter  class  similarity)  dikelompokkan  pada kelompok  yang  lain.  Proses  clustering  dimulai dengan  mengidentifikasi  data yang  akan dicluster,  X ij (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), C kj (k=1,...,k; j=1,...,m). Kemudian dihitung jarak antara setiap data dengan setiap pusat cluster. Untuk melakukan perhitungan jarak data ke-i (x i ) pada pusat cluster ke-k (c k ), diberi nama (d ik ), dapat digunakan formula Euclidean, seperti pada persamaan (1), yaitu:
d ik = √∑ 𝑗=1 𝑚 (𝑥 𝑖𝑗 − 𝑐 𝑖𝑗 ) 2 (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.
Min ∑ 𝑘=1 𝑘 𝑑 𝑖𝑘 = √∑ 𝑗=1 𝑚 (𝑥 𝑖𝑗 − 𝑐 𝑖𝑗 ) 2 (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):
c ij = ∑ 𝑖=1 𝑥𝑖𝑗 𝑝 𝑝 (3)
Dimana x ij ∈ cluster ke – k p = banyaknya anggota cluster ke k Langkah-langkah pada proses clustering dengan menggunakan algoritma K-Means, adalah sebagai berikut:
1. Menentukan Jumlah Cluster: Jumlah cluster yang ditentukan untuk mengelompokan data pada penelitian ini sebanyak 2 cluster.
2. Menentukan Centroid Pusat awal cluster (centroid) ditentukan secara random atau acak.
3. Menghitung  Jarak  dari  Centroid  Menghitung  jarak  antara  titik  centroid  dengan  titik  tiap  objek  dengan menggunakan Euclidian Distance.
4. Alokasikan  masing-masing objek  ke  centroid  terdekat.  Dan  untuk  mengalokasikan  objek  ke  dalam  masing- masing padacluster dengan cara mengelompokkan berdasarkan jarak minimum objek ke pusat cluster.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perawatan adalah kegiatan yang dilaksanakan secara terus menerus atau berkesinambungan terhadap peralatan dan perlengkapan agar kapal selalu dalam keadaan baik dilaut dan siap operasi. Dalam suatu usaha untuk dapat terus menggunakan  fasilitas  agar  kegiatan  operasi  dapat  berlangsung  dibutuhkan  kegiatan  perawatan.  Kegiatan perawatan bertujuan untuk memperbaiki performance mesin,baik untuk jangka pendek atau jangka panjang. Untuk jangka pendek diharapkan adanya kenaikan dalam produktifitas mesin,dan untuk jangka panjang diharapkan umur mesin  lebih  panjang  (  dibandingkan  jika  tidak  dirawat  dengan  baik).  Adapun  yang  merupakan  masalah  teknis dalam hal ini adalah persoalan – persoalan yang menyangkut kemungkinan-kemungkinan timbulnya kemacetan atau kerusakan yang disebabkan karena kondisi fasilitas atau peralatan operasi yang tidak baik.
Sedangkan permasalahan untuk keselamatan maka perawatan ditingkatkan  dalam hal ini adalah masalah yang menyangkut bagaimana usaha yang harus dilakukan agar kegiatan perawatan yang dibutuhkan secara teknis dapat  efisien. Dataset yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  menggunakan dataset dari  Instansi  Distrik Navigasi  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  perencanaan  perawatan  dan  perbaikan perlengkapan alat-alat kapal, yang didapatkan dari instansi Distrik Navigasi pada kapal KN.Arcturus.
Berikut  ini  adalah  data  nama  perlengkapan  alat-alat  kapal  yaitu  sebanyak  25  komponen  alat  yang didapatkan dari studi kasus yang telah dikelompokkan.
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.2626
Tabel 1. Data set atau data awal No Perlengkapan  Alat-Alat Kapal Jam Operasi Alat Frekuensi Kerusakan (%) Perencanaan Kegiatan Rutin 1. Daun/Tongkat Kemudi 10 0,3 Perawatan 2. Jangkar/Rantai Sistem 12 0,25 Perawatan 3. Sistem Pengeras Suara 8 0,5 Perbaikan 4. Gps navigator 12 0,4 Perawatan 5. Navigational Echo Sounder 24 0,6 Perbaikan 6. Sistem Pemadam 2 0,1 Perbaikan 7. Tetrahed Radar Reflector 12 0,15 Perawatan 8. Suling Kapal 2 0,2 Perbaikan 9. Radar Kapal 10 0,25 Perawatan 10. Sekat 7 0,3 Perbaikan 11. Bolder 5 0,45 Perawatan 12. Transmitter 3 0,25 Perbaikan 13. Clinometer 9 0,2 Perawatan 14. Pipa Bahan Bakar 13 0,35 Perbaikan 15. Pipa Pendingin 15 0,15 Perbaikan 16. Emergency Doppler Speed Log 20 0,85 Perbaikan 17. Lampu Navigasi 20 0,7 Perbaikan 18. Sextan 6 0,45 Perbaikan 19. Bel 12 0,2 Perawatana 20. Hand lead 2 0,15 Perbaikan 21. Propeller 4 0,25 Perawatan 22. Parachute Distress Signal 18 0,4 Perawatan 23. Walkie Talkeie 10 0,8 Perawatan 24. Power Supply 24 0,85 Perbaikan 25. Aton Controller Panel (Standard) 19 0,75 Perawatan

## 3.1 Penerapan Algoritma K-Means
Berdasarkan data dan langkah-langkah yang ada di atas maka akan dilakukan pemilihan 3 centroid awal sebagai proses inisialisasi yaitu:
Tabel 2. Pemilihan Centroid Secara Acak Centroid Jam Operasi Alat Frekuensi Kerusakan C 1 2 0,1 C 2 12 0,25 C 3 24 0,85 Cluster 1 : diambil dari data ke-6 Cluster 2 : diambil dari data ke-2 Cluster 3 : diambil dari data ke-24
Menghitung jarak setiap data ke centroid terdekat, centroid terdekat akan menjadi cluster yang diikuti oleh data tersebut. Berikut ini akan dihitung jarak data pertama ke pusat cluster pertama Iterasi 1 :
1. d(x 1, c 1 )   = √(10 − 2) 2 + (0,3 − 0,1) 2 = √64 + 0,04 = 8,002 d(x 1, c 2 ) = √(10 − 12) 2 + (0,3 − 0,25) 2 = √4 + 0,0025 = 2,000 d(x 1, c 3 ) = √(10 − 24) 2 + (0,3 − 0,85) 2 = √196 + 0,3025 = 14,010 2. d(x 2, c 1 )  = √(12 − 2) 2 + (0,25 − 0,1) 2 = √100 + 0,36 = 12,014 d(x 2, c 2 )  = √(12 − 12) 2 + (0,25 − 0,25) 2 = 0,000 d(x 2, c 3 )  = √(12 − 24) 2 + (0,25 − 0,85) 2 = √144 + 0,36 = 12,014
3. d(x 3, c 1 )  = √(8 − 2) 2 + (0,5 − 0,1) 2 = √36 + 0,16 = 6,013 d(x 3, c 2 )  = √(8 − 12) 2 + (0,5 − 0,25) 2 = √16 + 0,0625 = 4,007 d(x 3, c 3 )  = √(8 − 24) 2 + (0,5 − 0,85) 2 = √256 + 0,1225 = 16,003
Proses  pada  iterasi  pertama  dilanjutkan  sampai  dengan  pencarian  jarak  pada  data  ke  25  (x25)  terhadap masing – masing titik pusat cluster. Dari perhitungan di atas maka hasilnya dapat di bentuk kedalam tabel centroid
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.2626
untuk menentukan cluster 1, cluster 2, dan cluster 3, jarak terdekat dengan cluster serta menentukan cluster yang diikuti sebagai berikut :
Tabel 3. Hasil Alokasi Data Ke Klaster Jarak Ke Centroid Data ke-i Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Jarak Centroid terdekat Cluster yang diikuti 1. 8,002 2,000 14,010 2,000 2 2. 10,001 0,000 12,014 0,000 2 3. 6,013 4,007 16,003 4,007 2 4. 10,004 0,15 12,008 0,15 2 5. 22,005 12,005 0,25 0,25 3 6. 0,000 10,001 22,012 0,000 1 7. 10,000 0,1 12,020 0,1 2 8. 0,1 10,000 22,009 0,1 1 9. 8,001 2 14,012 2 2 10. 5,003 5,000 17,008 5,000 2 11. 3,020 7,002 10,004 3,020 1 12. 1,011 9 21,008 9 2 13. 7,000 3,000 15,014 3,000 2 14. 11.002 1,004 11,011 1,004 2 15. 13,000 3,001 9,027 3,001 2 16. 18,015 8,022 4 4 3 17. 18,009 8,012 4,002 4,002 3 18. 4,015 6,003 18,004 4,015 1 19. 10,000 0,05 12,017 0,05 2 20. 0,05 10,000 22,011 0,05 1 21. 2,005 8 20,008 8 2 22. 16,002 6,001 6,016 6,001 2 23. 8,030 2,074 14,000 2,074 2 24. 22,012 12,014 0,000 0,000 3 25. 17,012 7,017 6,000 6,000 3
Dari hasil data yang dipermulasikan di klaster 1, 2, dan 3 maka data tersebut dimasukkan kedalam tabel cluster 1, tabel cluster 2 ,dan tabel cluster 3. Berikut ini merupakan data klaster yang pertama sebanyak 5:
Tabel 4. Pengelompokan cluster yang ke-1 data set Data Ke-i Perlengkapan  Alat- Alat Kapal Jam Operasi Alat Frekuensi Kerusakan (%) Perencanaan Kegiatan Rutin 6. Sistem Pemadam 2 0,1 Perbaikan 8. Suling Kapal 2 0,2 Perbaikan 11. Bolder 5 0,45 Perawatan 18. Sextan 6 0,45 Perbaikan 20. Hand Lead 2 0,15 Perbaikan
Berikut ini merupakan data klaster yang kedua sebanyak 15 :
Tabel 5. pengelompokan cluster yang ke-2 Data Set Data Ke-i Perlengkapan  Alat-Alat Kapal Jam Operasi Alat Frekuensi Kerusakan (%) Perencanaan Kegiatan Rutin 1. Daun/Tongkat Kemudi 10 0,3 Perawatan 2. Jangkar/Rantai Sistem 12 0,25 Perawatan 3. Sistem Pengeras Suara 8 0,5 Perbaikan 4. Gps navigator 12 0,4 Perawatan 7. Tetrahed Radar Reflector 12 0,15 Perawatan 9. Radar Kapal 10 0,25 Perawatan 10. Sekat 7 0,3 Perbaikan 12. Transmitter 3 0,25 Perbaikan 13. Clinometer 9 0,2 Perawatan 14. Pipa Bahan Bakar 13 0,35 Perbaikan 15. Pipa Pendingin 15 0,15 Perbaikan
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.2626
Data Ke-i Perlengkapan  Alat-Alat Kapal Jam Operasi Alat Frekuensi Kerusakan (%) Perencanaan Kegiatan Rutin 19. Bel 12 0,2 Perawatan 21. Propeller 4 0,25 Perawatan 22. Parachute Distress Signal 18 0,4 Perawatan 23. Walkie Talkeie 10 0,8 Perbaikan
Berikut ini merupakan data klaster yang pertama sebanyak 5 :
Tabel 6. pengelompokan cluster yang ke-3 Data Set Data Ke-i Perlengkapan  Alat- Alat Kapal Jam Operasi Alat Frekuensi Kerusakan (%) Perencanaan Kegiatan Rutin 5. Navigational Echo Sounder 24 0,6 Perbaikan 16. Emergency Doppler Speed Log 20 0,85 Perbaikan 17. Lampu Navigasi 20 0,7 Perbaikan 24. Power Supply 24 0,85 Perbaikan 25. Aton Controller Panel (Standard) 19 0,75 Perawatan
Rata-rata yang didapatkan dari 3 cluster tersebut adalah centroid baru yang di dapat.
Tabel 7. Centroid baru yang didapat Centroid Jam Operasi Alat Frekuensi Kerusakan (%) C 1 3,4 0,27 C 2 10,3 0,37 C 3 21,4 0,75
Nilai fungsi objektif didapatkan dari Euclidean kuadrat antara setiap data dengan centroid dari cluster yang diikuti.
Tabel 8. hasil simulasi K-Means dengan tabel cluster Data Ke-i Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 1. 0 0,0949 0 2. 0 2,9044 0 3. 0 5,3069 0 4. 0 2,8909 0 5. 0 0 6,7825 6. 1,4289 0 0 7. 0 0 0 8. 1,4049 0 0 9. 0 0,1044 0 10. 0 10,8949 0 11. 2,5924 0 0 12. 0 53,3044 0 13. 0 1,7189 0 14. 0 7,2904 0 15. 0 2,9189 0 16. 0 0 1,97 17. 0 0 1,9625 18. 6,7924 0 0 19. 0 2,9189 0 20. 1,4144 0 0 21. 0 39,7044 0 22. 0 59,2909 0 23. 0 0,2749 0 24. 0 0 6,77 25. 0 0 5,76
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.2626
Dari hasil  iterasi 1 maka didapatkan jumlah fungsi objektif sebanyak 226,4961 yang didapatkan dengan cara menjumlahkan seluruh hasil iterasi 1, iterasi 2 dan iterasi 3, dimana pada tabel cluster 1, cluster 2 dan cluster 3 didominasi oleh cluster yang ke-1. Maka dari hasil tersebut akan dikurangi dengan cara menentukan angka acak dimana  angka  yang  dipilih  oleh  penulis  adalah  288,85  di  simbolkan  dengan  X.  sehingga  akan  mengalami perubahan fungsi objektif J. J = 226,4961 X = 288,85 Perubahan fungsi objektif di dapat 288,85 – 226,4961= 62,3539
Karena perubahan fungsi objektif masih di atas ambang batas yang di tetapkan, maka proses dilanjutkan ke iterasi berikutnya.
Iterasi 2 :
Menghitung jarak setiap data ke centroid terdekat. Centroid terdekat akan menjadi cluster yang diikuti oleh data tersebut. Dimana data centroid baru didapatkan dari hasil rata-rata jumlah anggota setiap cluster.
Tabel 9. hasil centroid baru Centroid Jam Operasi Alat Frekuensi Kerusakan (%) C 1 3,4 0,27 C 2 10,3 0,37 C 3 21,4 0,75 1. d(x 1, c 1 ) = √(10 − 3,4) 2 + (0,3 − 0,27) 2 = √43,56 + 0,0009 = 6,600 d(x 1, c 2 )  = √(10 − 10,3) 2 + (0,3 − 0,37) 2 = √0,09 + 0,0049 = 0,308 d(x 1, c 3 ) = √(10 − 21,4) 2 + (0,3 − 0,75) 2 = √129,96 + 0,2025 = 11,408 2. d(x 2, c 1 ) = √(12 − 3,4) 2 + (0,25 − 0,27) 2 = √73,96 + 0,0004 = 8,600 d(x 2, c 2 )  = √(12 − 10,3) 2 + (0,25 − 0,37) 2 = √2,89 + 0,0144 = 1,704 d(x 2, c 3 ) = √(12 − 21,4) 2 + (0,25 − 0,75) 2 = √88,36 + 0,25 = 9,413 3. d(x 3, c 1 ) = √(8 − 3,4) 2 + (0,5 − 0,27) 2 = √21,16 + 0,0529 = 4,605 d(x 3, c 2 )  = √(8 − 10,3) 2 + (0,5 − 0,37) 2 = √5,29 + 0,0169 = 2,303 d(x 3, c 3 ) = √(8 − 21,4) 2 + (0,5 − 0,75) 2 = √179,56 + 0,0625 = 13,402
Tabel 10. hasil alokasi data ke klaster yang ke-2 Jarak Ke Centroid
Data ke-i Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Jarak Centroid terdekat Cluster yang diikuti 1. 6,600 0,308 11,408 0,308 2 2. 8,600 1,704 9,413 1,704 2 3. 4,065 2,303 13,402 2,303 2 4. 8,600 1,700 9,406 1,700 2 5. 20,602 13,701 2,604 2,604 3 6. 1,410 8,304 19,410 1,410 1 7. 8,600 1,714 9,149 1,714 2 8. 1,410 8,301 19,407 1,410 1 9. 6,600 0,323 11,410 0,323 2 10. 3,600 3,300 14,407 3,300 2 11. 1,610 5,300 16,402 1,610 1 12. 0,400 7,300 18,406 0,400 1 13. 5,600 1,311 12,412 1,311 2 14. 9,600 2,700 8,409 2,700 2 15. 11,600 4,705 6,428 4,705 2 16. 16,610 9,711 1,403 1,403 3 17. 16,605 9,705 1,400 1,400 3 18. 2,606 4,300 15,402 2,606 1 19. 8,600 1,708 9,383 1,708 2 20. 1,405 8,302 19,409 1,045 1 21. 0,600 6,301 4,201 0,600 1 22. 14,600 7,700 3,417 3,417 3 23. 6,621 0,524 11,400 0,524 2 24. 20,608 13,708 2,601 2,601 3 25. 15,607 8,708 2,4 2,4 3
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.2626
Dari hasil data yang dipermulasikan di klaster 1, 2, dan 3 pada Iterasi 2 maka data tersebut dimasukkan kedalam  tabel  cluster  1,  tabel  cluster  2  dan  tabel  cluster  3.  Berikut  ini  merupakan  data  klaster  yang  pertama sebanyak 7:
Tabel 11. pengelompokan cluster yang ke-1 Data Ke-i Perlengkapan  Alat- Alat Kapal Jam Operasi Alat Frekuensi Kerusakan(%) Perencanaan Kegiatan Rutin 6. Sistem Pemadam 2 0,1 Perbaikan 8. Suling Kapal 2 0,2 Perbaikan 11. Bolder 5 0,45 Perawatan 12. Transmitter 3 0,25 Perbaikan 18. Sextan 6 0,45 Perbaikan 20. Hand Lead 2 0,15 Perbaikan 21. Propeller 4 0,25 Perawatan
Berikut ini merupakan data klaster yang kedua sebanyak 12 :
Tabel 12. pengelompokan cluster yang ke-2 Data Ke-i Perlengkapan  Alat-Alat Kapal Jam Operasi Alat Frekuensi Kerusakan(%) Perencanaan Kegiatan Rutin 1. Daun/Tongkat Kemudi 10 0,3 Perawatan 2. Jangkar/Rantai Sistem 12 0,25 Perawatan 3. Sistem Pengeras Suara 8 0,5 Perbaikan 4. Gps navigator 12 0,4 Perawatan 7. Tetrahed Radar Reflector 12 0,15 Perawatan 9. Radar Kapal 10 0,25 Perawatan 10. Sekat 7 0,3 Perbaikan 13. Clinometer 9 0,2 Perawatan 14. Pipa Bahan Bakar 13 0,35 Perbaikan 15. Pipa Pendingin 15 0,15 Perbaikan 19. Bel 12 0,2 Perawatan 23. Walkie Talkeie 10 0,8 Perbaikan
Berikut ini merupakan data klaster yang pertama sebanyak 5 :
Tabel 13. pengelompokan cluster yang ke-3 Data Ke-i Perlengkapan  Alat- Alat Kapal Jam Operasi Alat Frekuensi Kerusakan (%) Perencanaan Kegiatan Rutin 5. Navigational Echo Sounder 24 0,6 Perbaikan 16. Emergency Doppler Speed Log 20 0,85 Perbaikan 17. Lampu Navigasi 20 0,7 Perbaikan 22. Parachute Distress Signal 18 0,4 Perawatan 24. Power Supply 24 0,85 Perbaikan 25. Aton Controller Panel (Standard) 19 0,75 Perawatan
Rata-rata yang didapatkan dari 3 cluster dari Iterasi 2 tersebut adalah centroid baru yang didapat.
Tabel 14. Centroid baru yang didapat Centroid Jam Operasi Alat Frekuensi Kerusakan(%) C 1 3,4 0,26 C 2 10,8 0,32 C 3 20,8 0,69
Nilai fungsi objektif didapatkan dari Euclidean kuadrat antara setiap data dengan centroid dari cluster yang diikuti.
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.2626
Tabel 15. hasil simulasi K-Means tabel cluster Iterasi 2 Data Ke-i Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 1. 0 0,6404 0 2. 0 1,4449 0 3. 0 7,8724 0 4. 0 1,4464 0 5. 0 0 10,2481 6. 1,9856 0 0 7. 0 1,4689 0 8. 1,9636 0 0 9. 0 0,6449 0 10. 0 14,4404 0 11. 2,5961 0 0 12. 0,1601 0 0 13. 0 3,2544 0 14. 0 4,8409 0 15. 0 17,6689 0 16. 0 0 0,6656 17. 0 0 0,6401 18. 6,7961 0 0 19. 0 1,4544 0 20. 1,9721 0 0 21. 0,3601 0 0 22. 0 0 7,9241 23. 0 0,8704 0 24. 0 0 10,2656 25. 0 0 3,2434
Didapatkan nilai fungsi objektif j= 104,86754 Perubahan fungsi objektif di dapat 226,4961- 104,86754 = 121,62856
Karena perubahan fungsi objektif masih di atas ambang batas yang di tetapkan, maka proses dilanjutkan ke iterasi berikutnya.
Iterasi 3:
Menghitung jarak setiap data ke centroid terdekat. Centroid terdekat akan menjadi cluster yang diikuti oleh data tersebut. Dimana data centroid baru didapatkan dari hasil rata-rata jumlah anggota setiap cluster.
Tabel 16. Hasil centroid baru Centroid Jam Operasi Alat Frekuensi Kerusakan (%) C 1 3,4 0,26 C 2 10,8 0,32 C 3 20,8 0,69 1. d(x 1, c 1 ) = √(10 − 3,4) 2 + (0,3 − 0,26) 2 = √43,56 + 0,0016 = 6,600 d(x 1, c 2 ) = √(10 − 10,8) 2 + (0,3 − 0,32) 2 = √0,64 + 0,0004 = 0,800 d(x 1, c 3 ) = √(10 − 20,8) 2 + (0,3 − 0,69) 2 = √116,64 + 0,1521 = 10,807 2. d(x 2, c 1 ) = √(12 − 3,4) 2 + (0,25 − 0,26) 2 = √73,96 + 0,0001 = 8,600 d(x 2, c 2 ) = √(12 − 10,8) 2 + (0,25 − 0,32) 2 = √1,44 + 0,0049 = 1,202 d(x 2, c 3 ) = √(12 − 20,8) 2 + (0,25 − 0,69) 2 = √77,44 + 0,1936 = 8,810 3. d(x 3, c 1 ) = √(8 − 3,4) 2 + (0,5 − 0,26) 2 = √21,16 + 0,0576 = 7,606 d(x 3, c 2 ) = √(8 − 10,8) 2 + (0,5 − 0,32) 2 = √7,84 + 0,0324 = 2,805 d(x 3, c 3 ) = √(8 − 20,8) 2 + (0,5 − 0,69) 2 = √163,84 + 0,0361 = 12,801
Tabel 17. Hasil alokasi data ke klaster yang ke-3 Jarak Ke Centroid
Data ke-i Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Jarak Centroid terdekat Cluster yang diikuti 1. 6,600 0,800 10,807 0,800 2 2. 8,600 1,202 8,810 1,202 2
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.2626
Data ke-i Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Jarak Centroid terdekat Cluster yang diikuti 3. 4,606 2,805 12,801 2,805 2 4. 8,601 1,202 8,804 1,202 2 5. 20,602 13,202 3,201 3,201 3 6. 1,409 8,802 18,809 1,409 1 7. 8,600 1,211 8,816 1,211 2 8. 1,401 8,800 18,806 1,401 1 9. 6,600 0,803 10,808 0,803 2 10. 3,600 3,800 13,807 3,600 1 11. 1,611 5,801 15,801 1,611 1 12. 0,400 7,800 17,805 0,400 1 13. 5,600 1,803 11,810 1,803 1 14. 9,600 2,200 7,807 2,200 2 15. 11,600 4,203 5,825 4,203 2 16. 16,610 9,215 0,815 0,815 3 17. 16,605 9,207 0,800 0,800 3 18. 2,606 4,801 14,801 2,606 1 19. 8,600 1,205 8,813 1,205 2 20. 1,404 8,801 18,807 1,404 1 21. 0,600 6,800 16,805 0,600 1 22. 14,600 7,200 2,814 2,814 3 23. 6,622 0,932 10,800 0,932 2 24. 20,608 13,210 3,203 3,202 3 25. 15,607 8,211 1,800 1,800 3
Dari  hasil  data  yang  dipermulasikan  di  klaster  1,  dan  2  pada  Iterasi  3  maka  data  tersebut  dimasukkan kedalam tabel cluster 1, dan tabel cluster 2. Berikut ini merupakan data klaster yang pertama sebanyak 9 :
Tabel 18. Pengelompokan cluster yang ke-1 Data Ke-i Perlengkapan  Alat- Alat Kapal Jam Operasi Alat Frekuensi Kerusakan(%) Perencanaan Kegiatan Rutin 6. Sistem Pemadam 2 0,1 Perbaikan 8. Suling Kapal 2 0,2 Perbaikan 10. Sekat 7 0,3 Perbaikan 11. Bolder 5 0,45 Perawatan 12. Transmitter 3 0,25 Perbaikan 18. Sextan 6 0,45 Perbaikan 20. Hand Lead 2 0,15 Perbaikan 21. Propeller 4 0,25 Perawatan
Berikut ini merupakan data klaster yang kedua sebanyak 11 :
Tabel 19. Pengelompokan cluster yang ke-2 Data Ke-i Perlengkapan  Alat-Alat Kapal Jam Operasi Alat Frekuensi Kerusakan(% Perencanaan Kegiatan Rutin 1. Daun/Tongkat Kemudi 10 0,3 Perawatan 2. Jangkar/Rantai Sistem 12 0,25 Perawatan 3. Sistem Pengeras Suara 8 0,5 Perbaikan 4. Gps navigator 12 0,4 Perawatan 7. Tetrahed Radar Reflector 12 0,15 Perawatan 9. Radar Kapal 10 0,25 Perawatan 13. Clinometer 9 0,2 Perawatan 14. Pipa Bahan Bakar 13 0,35 Perbaikan 15. Pipa Pendingin 15 0,15 Perbaikan 19. Bel 12 0,2 Perawatan 23. Walkie Talkeie 10 0,8 Perbaikan
Berikut ini merupakan data klaster yang pertama sebanyak 5 :
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.2626
Tabel 20. Pengelompokan cluster yang ke-3
Data Ke-i Perlengkapan  Alat- Alat Kapal Jam Operasi Alat Frekuensi Kerusakan (%) Perencanaan Kegiatan Rutin 5. Navigational Echo Sounder 24 0,6 Perbaikan 16. Emergency Doppler Speed Log 20 0,85 Perbaikan 17. Lampu Navigasi 20 0,7 Perbaikan 22. Parachute Distress Signal 18 0,4 Perawatan 24. Power Supply 24 0,85 Perbaikan 25. Aton Controller Panel (Standard) 19 0,75 Perawatan
Rata-rata yang didapatkan dari 3 cluster  dari Iterasi 3 tersebut adalah centroid baru yang didapat.
Tabel 21. Centroid baru yang didapat Centroid Jam Operasi Alat Frekuensi Kerusakan (%) C 1 6,62 0,33 C 2 11,8 0,32 C 3 20,8 0,69
Nilai fungsi objektif didapatkan dari Euclidean kuadrat antara setiap data dengan centroid dari cluster yang diikuti.
Tabel 22. Hasil simulasi K-Means tabel cluster Iterasi 3 Data Ke-i Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 1. 0 1,3928 0 2. 0 0,6773 0 3. 0 10,1448 0 4. 0 0,6788 0 5. 0 0 10,2481 6. 21,3973 0 0 7. 0 0,7013 0 8. 21,4142 0 0 9. 0 1,3973 0 10. 0,1453 0 0 11. 2,6388 0 0 12. 13,1108 0 0 13. 0 4,7668 0 14. 0 3,3133 0 15. 0 14,6213 0 16. 0 0 0,6656 17. 0 0 0,6401 18. 0,3988 0 0 19. 0 0,6868 0 20. 21,3768 0 0 21. 6,8708 0 0 22. 0 0 7,9241 23. 0 1,6228 0 24. 0 0 10,2656 25. 0 0 3,2434
Didapatkan nilai fungsi objektif j= 160,3432 Perubahan fungsi objektif di dapat 104,86754 - 160,3432 = -55,47566
Karena perubahan fungsi objektif sudah di bawah ambang batas yang ditetapkan, maka proses iterasi pun berhenti.
Volume 2, Nomor 3, Mei 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i3.2626
Tabel 23. Data Hasil Analisa Cluster
No Perlengkapan Alat-Alat Kapal Jam Operasi Alat Frekuensi Kerusakan (%) Perencanaan Kegiatan Rutin 1. Daun/Tongkat Kemudi 10 0,3 Perawatan 2. Jangkar/Rantai Sistem 12 0,25 Perawatan 3. Sistem Pengeras Suara 8 0,5 Perbaikan 4. Gps navigator 12 0,4 Perawatan 5. Navigational Echo Sounder 24 0,6 Perbaikan 6. Sistem Pemadam 2 0,1 Perbaikan 7. Tetrahed Radar Reflector 12 0,15 Perawatan 8. Suling Kapal 2 0,2 Perbaikan 9. Radar Kapal 10 0,25 Perawatan 10. Sekat 7 0,3 Perbaikan 11. Bolder 5 0,45 Perawatan 12. Transmitter 3 0,25 Perbaikan 13. Clinometer 9 0,2 Perawatan 14. Pipa Bahan Bakar 13 0,35 Perbaikan 15. Pipa Pendingin 15 0,15 Perbaikan 16. Emergency Doppler Speed Log 20 0,85 Perbaikan 17. Lampu Navigasi 20 0,7 Perbaikan 18. Sextan 6 0,45 Perbaikan 19. Bel 12 0,2 Perawatan 20. Hand lead 2 0,15 Perbaikan 21. Propeller 4 0,25 Perawatan 22. Parachute Distress Signal 18 0,4 Perawatan 23. Walkie Talkeie 10 0,8 Perbaikan 24. Power Supply 24 0,85 Perbaikan 25. Aton Controller Panel (Standard) 19 0,75 Perawatan

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian dapat disimpulan, suatu perbandingan yang akhirnya dapat memberikan perbaikan-perbaikan pada masa yang akan datang.  Dengan menggunakan algoritma K-Means untuk melakukan perhitungan, ternyata mampu menyelesaikan permasalahan dalam perawatan dan perbaikan alat-alat kapal pada KN.Arcturus. Dengan memanfaatkan  data  mining  meenggunakan  algoritma K-Means dalam  digunakan  untuk  mengelompokkan  data yang  dianalisa  untuk  mengetahui  Tingkat  kepentingan  terhadap  kualitas  perawatan  dan  reparasi  kapal  dalam meningkatkan  mutu  perawatan  dan  perbaikan  yang  paling  berpengaruh  berturut-turut  adalah  pekerjaan penggantian  pada  alat  kapal Navigational  Echo  Sounder,  Emergency  Doppler  Speed  Log, Lampu  Navigasi, Parachute Distress Signal, Power Supply, Aton Controller Panel (Standard.

## REFERENCES
[1] N. I. Febianto and N. D. Palasara, “Analisis Clustering K-Means Pada Data Informasi Kemiskinan Di Jawa Barat Tahun 2018,” vol. 08, no. September, pp. 130–140, 2019.
[2] F. S. Napitupulu, I. S. Damanik, I. S. Saragih, and A. Wanto, “Algoritma K-Means Untuk Pengelompokkan Dokumen Akta Kelahiran Pada Tiap Kecamatan di Kabupaten Simalungun,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 55– 63, 2020.
[3] E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi . Deepublish, 2020.
[4] H. Sulastri and A. I. Gufroni, “Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokan Penderita Thalassaemia,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 299–305, 2017.
[5] D. P. Utomo and M. Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 2, p. 437, 2020.
[6] E.  G.  Sihombing,  “Klasifikasi  Data  Mining  pada  Rumah  Tangga  Menurut  Provinsi  dan  Status  Kepemilikan  Rumah Kontrak/Sewa Menggunakan K-Means Clustering Method,” J. Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 74–82, 2017.
[7] 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,” pp. 754–761, 2019.