Segmentation Of Vehicle Delivery Test Services Using K-Means Clustering Case Study Of West Pasaman District Transportation
Services
1 Meiriza Azwar 2 Tasrika Azwar , 3 Jerry Heikal
1,2 ITBHAS Bukittinggi, 3 Universitas Bakrie E-mail : Riezha.azwar@gmail.com, rhica.awr@gmail.com, jerry.heikal@bakrie.ac.id Submitted: 30-01-2024, Reviewed:31-01-2024, Accepted: 05-06-2024

## Abstract
This research aims to segment services using the K-Means Clustering method in the case of Vehicle KIR Test services. Service segmentation is important to understand the time, place and type of vehicle to be tested, so that the West Pasaman Regency Transportation Service can direct service efforts more effectively. The K-Means Clustering method is used to group customers based on certain attributes, such as test location, test time, vehicle type and test status. KIR test service data is collected, including variables such as test location, test time, test status and type of vehicle to be tested. Research data was analyzed using K-Means Clustering analysis. The research results are categorized into 3 clusters, namely: 1. First cluster: KIR services with work as a trader, income around Rp. 3,473,882, located in the Ranah Batahan District area, the average visit time is 13.18 WIB which is also influenced by the distance traveled by KIR officers from Simpang Empat to Ranah Batahan ±82.3Km, 2. Second Cluster: KIR services with traders earning Rp. . 2,606,324, with the aim of KIR services to Koto Balingka District with a distance of ±56.3 Km and an average visiting hour of 10.37 WIB, the type  of  vehicle  that  is  often  tested  is  goods  cars.3.  Third  Cluster:  KIR  services  with  self-employed  work  earning  Rp. 4,544,071, with the aim of the KIR service to Pasaman District and the average visiting time is 11.05 WIB, the type of vehicle that is often tested is the trailer/outboard carriage.
Keywords: Service Segmentation, Vehicle Testing, Goods/People Transportation

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan segmentasi pelayanan menggunakan metode  K-Means Clustering dalam kasus pelayanan Uji KIR Kendaraan . Segmentasi pelayanan penting untuk memahami waktu, tempat dan jenis kendaraan yang akan diuji, sehingga Dinas Perhubungan Kabupaten Pasaman Barat dapat mengarahkan upaya pelayanan dengan lebih efektif. Metode K-Means Clustering digunakan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan atribut tertentu, seperti lokasi uji,waktu pengujian, jenis kendaraan dan status uji. Data pelayanan uji KIR dikumpulkan, termasuk variabel seperti lokasi  uji,  waktu  pengujian,  status  uji  dan  jenis  kendaraan  yang  akan  diuji.  Data  penelitian  dianalisis  menggunakan analisis K-Means Clustering. Hasil penelitian dikategorikan menjadi 3 klaster, yaitu: 1. Klaster pertama : Layanan KIR dengan pekerjaan sebagai pedagang, penghasilan sekitar Rp. 3.473.882, berada di wilayah Kecamatan Ranah Batahan, waktu  kunjungnya  rata  –  rata  pukul  13.18  WIB  yang  juga  dipengaruhi  oleh  jarak  tempuh  petugas  KIR  dari  Simpang Empat ke Ranah Batahan  ±82,3Km, 2. Cluster Kedua: Layanan KIR dengan pekerjaan pedagang berpenghasilan Rp. 2.606.324, dengan tujuan layanan KIR ke Kecamatan Koto Balingka dengan jarak tempuh ±56,3 Km dan jam kunjungan rata – rata pukul 10.37 WIB, jenis kendaraan yang banyak diujikan adalah mobil barang.3. Cluster Ketiga: Layanan KIR dengan pekerjaan Wiraswasta berpenghasilan Rp. 4.544.071, dengan tujuan layanan KIR ke Kecamatan Pasaman dan jam kunjungan rata – rata pukul 11.05 WIB, jenis kendaraan yang banyak diujikan adalah kereta gandengan/tempel. Kata kunci: Segmentasi Pelayanan, Uji Kendaraan, Angkutan Barang/Orang.
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Lalu lintas umum dijalankan diatas jalan raya, maka apapun yang berbentuk jalan umum adalah jalan raya,  karena  itu  masyarakat  sudah  menganggap  jalan  raya  Pelaksanaan  Sistem  Uji  Kendaraan  Bermotor dalam Mencegah Kecelakaan Lalu Lintas di Kabupaten Pasaman Barat adalah suatu kebutuhan yang sangat penting  bagi  masyarakat,  dengan  adanya  hal  tersebut  maka  pemerintah  wajib  dalam  melaksanakan perlindungan terhadap keamanan dan ketertiban yang terjadi di jalan raya (Soekanto, 2006).
Dalam  masalah  adanya  lalu  lintas  bukan  lagi  hal  yang  baru  yang  terdapat  di  berbagai  daerah  di Indonesia,  hal  ini  menimbulkan  sikap  masyarakat  yang  tidak  peduli  dengan  lingkungan  sekitar  yang membuat  maraknya kejahatan lalu lintas dapat  terjadi  di  jalan raya,  yang  akhir  – akhir ini selalu  menjadi pusat perhatian dari public (Naning, 2006)
Jalan  raya  merupakan  jalanan  umum  yang  dilalui  oleh  kendaraan  bermotor,  pengecekan  rutin  dan berkala untuk kondisi kendaraan bermotor sangatlah penting untuk mengetahui apakah ada mesin yang rusak
dan harus diperbaiki. tujuan dari pengecekan ini adalah untuk memastikan kondisi fisik kendaraan yang tepat sebelum  digunakan  dalam  jangka  waktu  yang  telah  ditentukan  agak  lama,  karena  Dinas  Perhubungan Kabupaten  Pasaman  Barat  sudah  menetapkan  aturan  yang  mengatur  persyaratan—persyaratan  dari kendaraan yang dapat digunakan dan aman untuk dikendarai dengan  tidak menimbulkan kecelakaan karena kendaraan tersebut tidak layak untuk digunakan, dan juga ditegaskan kepada para pemilik kendaraan untuk terus memantau dan mengecek mobilnya secara menyeluruh dan rutin.
Sektor  pengujian  kendaraan  bermotor  adalah  bagian  terpenting  dari  pelayanan  publik  karena memastikan  keamanan  dan  kenyamanan  berlalu  lintas  bagi  masyarakat.  Sumber  daya  manusia  di  bidang pengujian kendaraan bermotor akan terus diperkuat oleh pemerintah; ini adalah salah satu jenis pembangunan yang  dapat  membantu  negara.  Sebelum  Undang-Undang  Nomor  32  Tahun  2004  tentang  Pemerintahan Daerah, pemerintah provinsi melakukannya, tetapi sekarang dilakukan pada pemerintah kabupaten/kota.
Pengujian  kendaraan  bermotor  ini  bertujuan  untuk  mengutamakan  keselamatan  pengendara  dan penumpang.  Keamanan  terkait  dengan  sistem  keselamatan  jalan  raya  dan  pencemaran  gas,  gas  yang dihasilkan oleh kendaraan bermotor yang dapat mencemari udara. Uji kendaraan bermotor adalah bagian dari program pemeliharaan kendaraan bermotor dan dilakukan oleh Dinas Perhubungan. Mencapai kriteria sistem pengujian sangat penting, meskipun implementasinya akan menimbulkan masalah yang sangat kompleks. Ini karena kendaraan tersebut harus aman dan dapat digunakan oleh masyarakat.
Proses  yang  dilaksanakan  dengan  adanya  proses  pengujian  kendaraan  bermotor  yang  ada  di Kabupaten  Pasaman  Barat,  merupakan  PAD  (Pendapatan  Asli  Daerah),  hak  dari  pemerintah  daerah  yang diketahui dan diakui sebagai penambahan suatu kekayaan daerah disebut dengan PAD                          ( Pendapatan Asli Daerah). PAD (Pendapatan Asli Daerah) didapatkan dari banyak pendapatan daerah seperti retribusi, dan juga pajak daerah, pendapatan tersebut akan menjadi suatu wadah untuk masyarakat daerah yang akan dikelola oleh pejabat daerah sesuai dengan daerah otonomnya (Nurlan, 2006).
Berdasarkan Undang-Undang Nomor 22 Tahun 2009 tentang Lalu Lintas dan Angkutan Jalan terkait Pasal 49 mengenai unit yang menjalankan pelaksanaan pengujian kendaraan bermotor, masih belum efektif pada  pelaksanaan  nya  karena  masih  banyak  masyarakat/pemilik/  pengemudi  kendaraan  bermotor  yang melanggar dan telat  melakukan pengujian terhadap kendaraan bermotornya, hal  ini akan berdampak pada tingkat kecelakaan masih tinggi
Data mining yaitu suatu proses penggalian data data dari sebuah informasi yang sangat penting. Data Mining  juga  merupakan  suatu  proses  untuk  menggali  pola-pola  dari  data.  Pola-  pola  itu  didapatkan  dari berbagai jenis basis data seperti basis data relasional, data warehouse, data transaksi, dan data berorientasi objek. Penggunaan data mining dapat membantu para pebisnis dalam pengambilan keputusan secara cepat dan tepat (Nurajizah, 2019).
Dalam jurnal ini penulis melakukan analisa “Segmentation K-Means Clustering Model With SPSS Program Studi kasus adalah pengujian kendaraan pada Dinas Perhubungan Pasaman Barat. Pengelompokan objek  berdasarkan  informasi  yang  ditemukan  dalam  data  yang  menggambarkan  objek  atau  hubungannya disebut clustering. Objektif dalam kelompok harus serupa satu sama lain tetapi berbeda dari kelompok lain. Berdasarkan  variabel  yang  diamati,  clustering  digunakan  untuk  mengelompokkan  pengamatan  ke  dalam kelompok yang sama.
Teknik Clustering membagi kumpulan data ke dalam beberapa  kelompok dimana kesamaan dalam sebuah  kelompok  adalah  lebih  besar  daripada  diantara  kelompok-kelompok  (Rui  Xu  dan  Donald.  2009). Dinas Perhubungan Kabupaten Pasaman Barat mempunyai Unit Pelaksana Teknis Daerah dalam melakukan pengujian Kendaraan Bermotor. Hal tersebut berdasarkan ketentuan Peraturan Bupati Pasaman Barat Nomor 65  Tahun  2021  tentang  Organisasi  dan  Tata  Kerja  UPTD  Pengujian  Kendaraan  Bermotor  pada  Dinas Perhubungan Kabupaten Pasaman Barat, disebutkan bahwa pada Dinas dapat dibentuk Unit Pelaksana Teknis Dinas  sesuai  kebutuhan  penyelenggaraan pemerintah daerah. Pelayanan  pengujian  bermotor menyangkut kelaikkan kendaraan di jalan raya serta pemeliharaan kendaraan bermotor terdapat komponen pengujian yang lazim dikenal dan dilaksanakan oleh Pemerintah Daerah dalam hal ini Dinas Perhubungan sebagai leading sektornya.  Sebelumnya  pihak  dari  Dinas  Perhubungan  telah  melakukan  sebuah  inovasi  berupa  sebuah pelayanan melalui program JEMPOL (Jemput Bola) artinya pelayan tidak hanya berpusat di Kantor Dinas Perhubungan tetapi juga dilakukan melalui mobil KIR keliling yang dilaksanakan 3 (tiga) kali dalam setiap minggunya dengan tujuan Kecamatan Se-Pasaman Barat. Uji KIR Kendaraan ini merupakan salah satu target PAD (Pendapatan Asli Daerah) Kabupaten Pasaman Barat  yang perlu dikelola dengan strategi  yang tepat sehingga  bisa  menghasilkan  sesuai  target  yang  telah  ditentukan.  Berbagai  macam  kendala  tentu  ada  dan terjadi selama pelaksanaan kegiatan Uji KIR Kendaraan terhadap alat angkut orang/barang.
Pemahaman  dan  kesadaran  masyarakat  untuk  melakukan  pengujian  kendaraan  yang  mereka  miliki sangat  lah  penting,  hal  ini  tujuannya  tak  lain  adalah  untuk  menjamin  keselamatan  saat  menggunakan kendaraan angkutan barang/orang. Studi ini bertujuan untuk membahas secara mendalam tentang segmentasi menggunakan model clustering, mengembangkan personal yang muncul hasil analisa clustering ini, agar kita dapat  mengidentifikasi  segment  target  yang  ada  dari  berbagai  kecamatan  yang  ada  baik  dari  segi  waktu pelayanan, jumlah kendaraan dan wilayah pengujian.
1. Identifikasi Masalah
Bagaimana  cara  menerapkan  metode  Data  Mining  dengan  algoritma  K-Means  untuk  menentukan waktu pelayanan, wilayah pengujian dan jenis kendaraan yang diuji
2. Maksud dan Tujuan
Adapun maksud dari penelitian ini adalah : Mengimplementasikan konsep data mining menggunakan Algoritma  K-Means  untuk  menentukan  wilayah  manakan  yang  memiliki  jumlah  kendaraan  yang  banyak untuk diuji dan waktu yang tepat untuk melakukan pelayanan.

## 3.Tinjauan Pustaka Algoritma Clustering
Apa yang dimaksud dengan algoritma clustering? Dalam konteks bisnis, algoritma pengelompokan membantu segmentasi pelanggan, yaitu mengklasifikasikan pelanggan yang serupa ke dalam kelompok yang sama. Pelanggan dengan karakteristik yang sebanding sering berinteraksi dengan bisnis dengan cara  yang sama, sehingga bisnis dapat memperoleh manfaat dari teknik ini dengan memanfaatkan demografi statis dan perilaku dinamis pelanggan.
Types of Clustering
Ada 3 jenis yakni:
1. Exclusive Clsutering ; item milik secara eksklusif untuk satu cluster, bukan beberapa kelompok. K- means termasuk dalam pengelompokan eksklusif ini.
2. Overlapping Clustering ; sebuah object atau sample dapat dimiliki oleh beberapa cluster. Derajat pengelompokkannya dengan setiap cluster dapat diketahui. Fuzzy/C- Means termasuk dalam tipe overlapping clustering ini.
3. Hierarchial  Clustering; ketika  dua  cluster  memiliki  hubungan  induk  anak  atau  struktur  seperti pohon maka itu adalah termasuk pengelompokan hierarkis

## K Means Clsutering
Konsep  utama  dari  algoritma  pengelompokan  yang  populer,  K-Means,  adalah  bahwa  ia  memilih titik pusat untuk setiap kelas secara acak, dan kemudian mengelompokkan anggota ke dalam kelas titik yang paling dekat dengan anggota tersebut. Dalam sebagian besar kasus, itu adalah jarak geometris dalam ruang multidimensi. Apapun itu, sublangkah selanjutnya adalah menemukan pusat (biasanya disebut centroid) dari masing-masing grup. Karena pusat pertama dipilih secara acak, kita dapat melihat bahwa pusat baru berbeda.
Setelah  kita  menemukan  centroid  baru,  jarak  antara  semua  titik  dihitung  lagi  dan  anggotanya disusun  kembali  berdasarkan  centroid  yang  dipindahkan.  Sampai  perubahan  posisi  tengah  berhenti  atau sangat kecil sehingga tidak menimbulkan masalah, prosedur ini diulang.

## SPSS Program
Tiga mahasiswa Standford University, Norman H. Nie, C.Hadlai Hull, dan Dale H.Bent, pertama kali  membuat  software  statistik  bernama  SPSS  pada  tahun  1968.  Saat  ini,  program  ini  digunakan  pada komputer mainframe. Program SPSS menjadi populer setelah penerbit terkenal McGraw-Hill menerbitkan user manualnya. SPSS pertama kali dirilis sebagai versi PC dengan nama SPSS/PC+ pada tahun 1984. Pada tahun 1992, SPSS juga dirilis dengan Windows seiring dengan popularitas sistem operasi Windows. Selain itu,  SPSS  berkolaborasi  strategis  dengan  perusahaan  software  terkemuka  di  seluruh  dunia  seperti  Oracle Corporation,  Business  Object,  dan  Ceres  Integrated  Solutions  untuk  mempertahankan  posisinya  sebagai market leader dalam business intelligence.

## Metode Penelitian
Pada penelitian ini, penulis melaksanakan beberapa tahapan. Berikut adalah gambaran alur proses penelitian berdasarkan metodologi yang penulis lakukan:

## Proses persiapan data
 Proses pengumpulan data

## Pra Proses data
 Input ke excel, csv

## Pengolahan Data
 Proses  clustering  dengan    analisa  K-Means  Program
SPSS
Hasil Clustering
 Clsutering yang di dapat

## Analisa Hasil Clustering
 Segmentasi Customer
 Personal Customer
 Online Value Proposition (OVP)

## Strategi pelayanan
 Wilayah yang priorotas di kunjungi
 Penambahan waktu pelayanan KIR
Kesimpulan

## Hasil dan Pembahasan
Dalam  pengolahan  data  di  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  program  microsoft  excel  untuk memasukkan data awal dan program SPSS untuk analisa K-Means Clustering sehingga mendapatkan hasil akhir jumlah cluster yang terbentuk dengan masing-masing jumlah anggota didalamnya.
Tahapannya adalah sebagai berikut:
1. Memasukkan data-data awal ke program microsoft excel, algoritma (0;1) pada kolom kolom di bawah  atribut  yang  menggambarkan  latar  belakang,  persona  dan  yang  menghasilkan  layanan terbanyak dan juga mengklasifikasikan.
2. Tahapan  berikutnya  menyimpan  data-data  tersebut  dalam  format  “microsoft  excel  comma separated  values  file”.  Format  “csv”  ini  sebagai  input  data  dalam  program  SPSS  Versi Didapatkan hasil sebagai berikut
3. Langkah berikutnya adalah membuka program SPSS, pada program tersebut akan muncul dua tampilan yaitu “data view” dan variable
4. Tahapan  berikutnya  menyimpan  data-data  tersebut  dalam  format  “microsoft  excel  comma separated values file”. Format “csv” ini sebagai input data dalam program SPSS Didapatkan hasil sebagai berikut
5. Berikutnya adalah melakukan analisa menggunakan program SPSS untuk K Means clustering. Masuk ke item “Analyze” terus ke “Classify” dan pilih program “K-Means Cluster”. Berikut adalah tampilannya:
6. Selanjutnya masukkan semua atribut numeric ke dalam kolom “variable” dan tentukan “number of cluster” yang akan di buat, masukkan angka “3” untuk jumlah kluster yang diinginkan dan akan dianalisa. Berikut adalah tampilannya.

## KLASIFIKASI DATA

## Hasil Clustering
Pada tahap hasil clustering ini meliputi hal-hal sebagai berikut:
1. Setelah  semua  input  data-data  sudah  di  masukkan  dalam  Program  SPSS  maka  output  yang  akan keluar adalah sebagai berikut:
Final Cluster Centers Cluster
3
PEKERJAAN 3 3 2 PENGHASILAN/BULAN 3473882.3529411 8 2606324.7970779 2 4544071.4285714 3 KECAMATAN 5 3 6 WAKTU KUNJUNGAN 13:18:38.8 10:37:39.4 11:05:34.3 JENIS KENDARAAN 4 4 3 STATUS PENERBITAN 1 1 1

## Analisa Hasil Clustering
Dari analisa hasil clustering terbentuklah type cluster, jumlah anggota masing-masing cluster. Dari data- data  tersebut  penulis  menganalisa  dan  menemukan  mulai  dari  persona,  karakteristik,  segmentasi  dari cluster yang terbentuk. Berikut adalah tampilan untuk masing-masing cluster:
1. Klaster pertama :
 Layanan KIR dengan pekerjaan sebagai pedagang,
 penghasilan sekitar Rp. 3.473.882.
 Wilayah Kecamatan Ranah Batahan,
 Waktu kunjungnya rata – rata pukul 13.18 WIB
 Jenis kendaraan yang banyak diujikan adalah Mobil Barang
 Status Penerbitan Uji Berkala
2. Kluster Kedua :
 Layanan KIR dengan pekerjaan pedagang
 Penghasilan Rp. 2.606.324.
 Wilayah Kecamatan Koto Balingka
 Waktu kunjungan rata – rata pukul 10.37 WIB,
 Jenis kendaraan yang banyak diujikan adalah mobil barang.
 Status Penerbitan Uji Berkala
3. Kluster Ketiga :
 Layanan KIR dengan pekerjaan Wiraswasta
 Penghasilan Rp. 4.544.071.
 Wilayah Kecamatan Pasaman
 Waktu kunjungan rata – rata pukul 11.05 WIB.
 Jenis kendaraan yang banyak diujikan adalah kereta gandengan/tempel.
 Status Penerbitan Uji Berkala

## Kesimpulan
Dari  penelitian  Analisis  Segmentasi  pelayanan  Uji  Kendaraan  pada  Dinas  Perhubungan  Kabupaten Pasaman Barat didapatkan kesimpulan sebagai berikut :
1. Kendaraan yang banyak dilakukan pengujian pada cluster pertama dan kedua adalah jenis kereta mobil barang  yaitu  yang  berada  di  Kecamatan  Ranah  Batahan  dan  Kecamatan  Koto  Balingka  dengan pekerjaan  pemilik  kendaraan  adalah  Pedagang  dan  Wiraswasta,  maka  untuk  kedepan  Dinas Perhubungan  Kabupaten  Pasaman  Barat  harus  meningkatkan  pelayan  di  wilayah  tersebut  dengan menambah jadwal pelayanan KIR keliling.
2. Karena pemilik kendaraan di 2 (dua) wilayah tersebut banyak melakukan uji KIR kendaraan pada pukul 11.05  WIB  dan  pukul  13.18  WIB  maka  jam  pelayanan  dilakukan  lebih  awal  dari  jam  tersebut mengingat  lokasi  tersebut  memiliki  jarak  tempuh  yang  jauh  dari  Dinas  Perhubungan  Kabupaten Pasaman  Barat  ,maka  petugas  KIR  disarankan  agar  datang  lebih  awal  ke  lokasi  supaya  pemilik kendaraan bisa melakukan uji KIR kendaraan mobil barang lebih banyak.
3. Jenis  kendaraan  kereta  gandingan  /tempelan  berada  pada  cluster  ketiga  yaitu  terbanyak  kedua  untu diujikan  pada  Kecamatan  Pasaman,  disarankan  pada  Dinas  Perhubungan  Kab.  Pasaman  Barat  agar melakukan  sosialisasi  akan  pentingnya  dilakukan  uji  KIR  untuk  kendaraan  tersebut,  mengingat  di Pasaman  Barat  juga  banyak  digunakan  oleh  Masyarakat  untuk  membawa  panen  sawit  mereka,  jadi jenis kendaraan tersebut juga diprioritaskan untuk diujikan demi menjaga keselamatan pengguna jalan di Pasaman Barat.

## Daftar Pustaka
Rynto Mulyono, Ayu Sekar Ndini, Gilang Kharisma, Jerry Heikal (2023),Segmentation K-Means Clustering Model With SPSS Program Case Study Customer The Park Mall Sawangan, Vol. 8, No.2,Februari2023,http://dx.doi.org/10.36418/syntax-literate.v8i2.11429 Bahar, A., Pramono, B., & Sagala, L. H. S. (2016). Penentuan strategi penjualan alatalat tattoo di studio sonyxtattoo menggunakan metode. SemanTIK, 2(2), 75– 86.
Normah, N., Rifai, B., & Sari, P. (2020). Algoritma Apriori Sebagai Solusi Kontrol Persediaan Suku Cadang Mobil PT. Buanasakti Aneka Motor Jakarta. Paradigma - Jurnal Komputer Dan Informatika, 22(2), 161–168. https://doi.org/10.31294/p.v22i2.6530 Nurlan, D. (2006). Pengelolaan Keuangan Daerah. Jakarta: PT. Indeks Kelompok Gramedia Anggota IKAPI. Soekanto, S. (2006). Inventarisasi dan Analisa Terhadap Perundang-Undangan Lalu Lintas.
Jakarta: Rajawali Press. Naning, R. (2006). Kesadaran Masyarakat dan Disiplin Penegak Hukum Dalam Lalu Lintas. Surabaya: Bina Ilmu.
Nurajizah, S. (2019). Analisa Transaksi Penjualan Obat menggunakan Algoritma Apriori. INOVTEK, 4(1), 35– 44.