## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Submitted: 15/10/2020 ; Accepted: 20/11/2020 ; Published : 10/12/2020
Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Daging Ayam Buras
Viya Miralda 1 , Muhammad Zarlis 2 , Eka Irawan 1
1 Prodi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
2 Universitas Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1 Viyamiralda12@gmail.com, 2 m.zarlis@yahoo.com, 3 eka.irawan@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstrak
Ayam  buras  merupakan  unggas  lokal  negara  indonesia  yang  populasinya  banyak  di  temukan  di  setiap  wilayah  indonesia. Namun tingkat konsumsi daging ayam buras di Provinsi Sumatera Utara saat ini masih tergolong rendah. Data penelitian ini meliputi  data  produksi  daging  ayam  buras  Provinsi  Sumatera  Utara.    Salah  satu  teknik  data  mining  yaitu  clustering. Clustering  sendiri  merupakan  suatu    metode  dengan  melakukan  pengelompokan  data.  Data  penelitian  ini  meliputi  data produksi daging ayam buras Provinsi Sumatera Utara yang dimulai sejak tahun 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2016, 2017. (7 tahun), dan data tersebut diperoleh dari Direktorat Jenderal Peternakan dan Kesehatan Hewan dan di akses melalui situs BPS Sumatera Utara (Badan Pusat Statistik). Tujuan penelitian ini adalah mengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara  menjadi  2  bagian.  Yaitu  kelompok  Kabupaten/Kota  dengan  Daging  ayam  buras  tinggi  dan  Kabupaten/Kota  dengan Daging ayam buras rendah. Hal ini dapat menjadi rekomendasi kepada pemerintah Provinsi Sumatera Utara, Kabupaten/Kota yang menjadi perhatian lebih pada populasi daging ayam buras berdasarkan cluster yang telah dilakukan. Hasil dari penelitin ini menyimpulkan dari 33 data daging ayam buras di kabupaten/kota di provinsi sumatera utara dapat di ketahui, 3 kabupaten cluster tingkat tinggi yakni : Mandailing Natal, Langkat, Serdang Bedagai dan 30 kabupaten/kota lainnya termasuk kedalam cluster tingkat rendah.
Kata Kunci: Data Mining; Clustering; K-Means; Populasi Ayam Buras; Provinsi Sumatera Utara; Indonesia.

## Abstract
Free-range chicken is a local Indonesian poultry whose population is widely found in every region of Indonesia. However, the  level  of  consumption  of  free-range  chicken  meat  in  North  Sumatra  Province  is  still  relatively  low.  This  research  data contains data on the production of free-range chicken in North Sumatra Province. One data mining technique is clustering. Grouping itself is a method by grouping data. The data of this study contains data on the production of free-range chicken in North  Sumatra  Province  which  began  in  2010,  2011,  2012,  2013,  2014,  2017.  (7  years),  and  data  obtained  from  the Directorate General of Animal Husbandry and Animal Health as well as on animal access to BPS Sumatra site North (Central Statistics Agency). The purpose of this study is to group Regencies / Cities in North Sumatra Province into 2 parts. These are the Regency / City group with high free-range chicken meat and Regency / City with low-free chicken meat. This can be a contribution  of  the  provincial  government  of  North  Sumatra,  Regency  /  City  which  is  of  more  concern  than  free-range chicken based  on the  cluster  that has been  done. The  results  of this  research  are taken  from 33  data  of  free-range  chicken meat  in  regencies  /  cities  in  North  Sumatra  province,  3  high-level  districts,  namely:  Mandailing  Natal,  Langkat,  Serdang Bedagai and 30 other regencies / cities including
Keywords : Data Mining; Clustering, K-Means; Population of Free-range Chicken; North Sumatra Province; Indonesia.

## 1. PENDAHULUAN
Algoritma K-Means merupakan algoritma klasterisasi yang mengelompokkan data berdasarkan titik pusat klaster ( centroid )  terdekat  dengan  data.  Tujuan  dari  K-Means  adalah  pengelompokkan  data  dengan  memaksimalkan kemiripan  data  dalam  satu  klaster  dan  meminimalkan  kemiripan  data  antar  klaster.  Ukuran  kemiripan  yang digunakan  dalam  klaster  adalah  fungsi  jarak.  Sehingga  pemaksimalan  kemiripan  data  didapatkan  berdasarkan jarak  terpendek  antara  data  terhadap  titik  centroid  [1]. Data  mining atau  sering  disebut  sebagai knowledge discovery  in  database (KDD)  adalah  kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data  historis  untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam data berukuran besar. Keluaran data mining ini bisa dipakai untuk  membantu  pengambilan  keputusan  di  masa  depan  (Mujiasih,  2015).  Analisis  klaster  merupakan  suatu metode  statistik  yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  sekumpulan  objek  ke  dalam  kelompok-kelompok berdasarkan    karakteristik  yang  dimilikinya.  Objek  diklasifikasikan  ke  dalam  satu  atau  lebih  klaster  sehingga objek-objek yang berada di dalam klaster mempunyai kemiripan atau kesamaan karakter [2].
Kebutuhan akan protein hewani sangat di perlukan manusia dalam menjalani aktivitas sehari hari, protein dapat  diperoleh  dari  protein  hewani  seperti  ayam  pedaging  (ayam  putih)  dan  juga  ayam  buras.  Di  Indonesia terdapat dua jenis ayam, yaitu ayam ras dan ayam buras (bukan ras). Ayam ras terdiri dari dua jenis yaitu ayam ras  pedaging  dan  ayam  ras  petelur,  sedangkan  ayam  buras  adalah  sebutan  bagi  semua  jenis  ayam  yang  bukan golongan ayam  ras. Ayam  buras atau sering  di  sebut  ayam  lokal yang banyak di  temukan di  seluruh daerah di Indonesia, ayam buras populer di sebut dengan ayam kampung, padahal ayam buras bukan hanya ayam kampung saja, mencakup juga jenis ayam seperti ayam arab, ayam kedu, ayam pelung, ayam kate, dan jenis ayam lainnya. Kualitas  ayam  buras  lebih  unggul  dibandingkan  dengan  ayam  ras,  ayam  buras  lebih  unggul  dari  segi  kualitas daging, protein, harga jual dan ayam buras lebih memiliki sedikit lemak di bandingkan dengan ayam ras, Dalam pemeliharaan  nya,  ayam  ras  pedaging  di  beri  antibiotik  dan  makanannya  menggunakan  pelet,  yang  jelas  tidak

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Submitted: 15/10/2020 ; Accepted: 20/11/2020 ; Published : 10/12/2020
baik jika dagingnya sering di konsumsi secara terus menerus, berbeda dengan ayam buras yang tidak menerima antibiotik  dan  ayam  buras  tidak  makan  pelet  makanan  ayam  buras  juga  lebih  sehat  karena  di  pelihara  dengan sistem  umbar  sehingga  ayam  buras  lebih  baik  untuk  kesehatan.  Seiring  dengan  meningkatnya  pengetahuan masyarakat  dalam  memilih  makanan  sumber  protein  yang  baik  dan  sehat  untuk  tubuh, maka  semangkin  tinggi lah  minat  masyarakat  terhadap  daging  ayam  buras,  tetapi  tingginya  permintaan  masyarakat  akan  ayam  buras tidak di barengi  dengan produksinya, produksi  ayam  buras masih  lebih rendah jika dibandingkan dengan ayam ras, sehingga masyarakat kesulitan menemukan daging ayam ras di pasaran.
Dalam  hal  itu,  penulis  membuat  suatu  penelitian  dengan  data  mining  metode clustering untuk mengelompokkan  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Sumatera  Utara  menjadi  dua  bagian,  yang  nantinya  akan menghasilkan  2  kategori  daerah  dengan  Daging  ayam  buras  tinggi  dan  kategori  daerah  dengan  Daging  ayam buras  rendah.  Maka  daerah  yang  termasuk  dalam  Daging  ayam  buras  rendah  akan  lebih  di  tingkatkan  lagi produksinya sehingga di harapkan akan bisa memenuhi permintaan akan daging ayam buras di pasar pasar yang ada  di  daerah  kabupaten/kota  di  provinsi  sumatera  utara  dan  dapat  memperkecil  jumlah  impor  daging  dan menambah  hasil  produksi  ayam  buras  di  Provinsi  Sumatrea  Utara,  agar  produksi  ayam  buras  bisa  memenuhi kebutuhan protein nasional khususnya di Provinsi Sumatera Utara.
Kajian  Peneliti  (Syam,  2017)  yang  berjudul  “Implementasi  Metode  Klastering  K-Means  Untuk Mengelompokan  Hasil  Evaluasi  Mahasiswa”  menyimpulkan  bahwa,  metode Clustering Algoritma K-Means dapat  diterapkan  pada  pengelompokan  hasil  evaluasi  mahasiswa  FKIP  Universitas  Riau,  sehingga  metode  ini sangat  membantu  pihak akademik dalam menentukan mahasiswa berprestasi, berpotensi  berprestasi, berpotensi bermasalah  dan  bermasalah.  Begitu  juga  dengan  penelitian  [3]  yang  berjudul  “Penerapan  Metode  K-Means dalam  Pengelompokan  Wilayah  Menurut  Intensitas  Kejadian  Bencana  Alam  di  Indonesia  Tahun  2013-2018” menyimpulkan  bahwa,  dengan  menggunakan  metode K-Means ,  data  jumlah  kejadian  bencana  alam  periode waktu  5  tahun  terakhir  (2013-2018)  di  Indonesia  dapat  dikelompokkan  menjadi  2  klaster.  Dimana  klaster pertama  yaitu  daerah  yang  rawan  terjadinya  bencana  alam  terdiri  dari  3  provinsi,  di  antaranya  Provinsi  Jawa Tengah, Jawa Timur, dan Jawa Barat. Sedangkan klaster 2 atau daerah yang tidak rawan terjadinya bencana alam terdiri dari 31 provinsi lainnya.
Diharapkan  penelitian  ini  dapat  memberikan  manfaat  dan  rekomendasi  bagi  pemerintah  yg  khususnya Kementrian  Pertanian  dan  Direktorat  Jendral  Perternakan  yang  menangani  persoalan  Daging  Ayam  Buras  di Provinsi  Sumatera  Utara  agar  dapat  meningkatkan  hasil  produksi  Ayam  Buras  di  Provinsi  Sumatera  Utara sehingga impor daging juga dapat di kurangi.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining adalah proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik atau  metode  tertentu.  Teknik-teknik,  metode-metode,  atau  algoritma  dalam  data  mining  sangat  bervariasi. Pemilihan metode atau algoritma yang tepat sangat bergantung pada tujuan dan proses Knowledge Discovery in Database (KDD) secara keseluruhan [4].

## 2.2 K-Means
K-means  merupakan  salah  satu  metode  pengelompokan  data  nonhierarki  (sekatan)  yang  berusaha  mempartisi data  yang  ada  ke  dalam  bentuk  dua  atau  lebih  kelompok.  Metode  ini  mempartisi  data  ke  dalam  kelompok sehingga  data  berkarakteristik  sama  dimasukkan  ke  dalam  satu  kelompok  yang  sama  dan  data  yang berkarakteristik berbeda dikelompokkan kedalam kelompok yang lain. Adapun tujuan pengelompokkan data ini adalah  untuk  meminimalkan  fungsi  objektif  yang  diatur  dalam  proses  pengelompokan,  yang  pada  umumnya berusaha  meminimalkan  variasi  di  dalam  suatu  kelompok  dan  memaksimalkan  variasi  antar  kelompok  [5]. Langkah-langkah melakukan clustering dengan metode K-means adalah sebagai berikut : 1) Pilih jumlah cluster k;  2)  Inisialisasi  ke  pusat  cluster  ini  bisa  dilakukan  dengan  berbagai  cara.  Cara  yang  paling  sering  dilakukan adalah  dengan  random  atau  acak.  Pusat-pusat  cluster  diberiduberi  nilai  awal  dengan  angka-angka  random;  3) Alokasikan semua data/objek ke cluster terdekat. Kedekatan dua objek ditentukan berdasarkan jarak kedua objek tersebut (Bastian et al., 2018).
Dalam penelitian ini terdapat  prosedur pembentukan K-Means Clustering terdapat  langkah-langkah yang dapat dilakukan, antara lain: a. Tentukan k sebagai jumlah cluster yang ingin dibentuk.
b. Bangkitkan K centroid (titik pusat klaster) awal secara random kemudian untuk menghitung centroid klaster ke-i berikutnya, digunakan rumus sebagai berikut:
yi = ∑ 𝑥𝑖 𝑛 𝑖=𝑙 𝑛 (1)
Keterangan: y = centroid pada cluster x i = obyek pengamatan ke i

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)
n = banyaknya obyek yang menjadi anggota klaster.
c. Hitung jarak setiap data ke masing-masing centroid .
𝑑 =   ∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖)2 𝑛 𝑖=𝑙
(2)
Keterangan: x i = obyek pengamatan ke i y i = centroid ke i n = banyaknya obyek yang menjadi anggota klaster
d. Setiap data memilih centroid yang terdekat.
Tentukan posisi centroid yang baru dengan cara menghitung nilai rata-rata dari data-data yang terletak pada centroid yang sama. e. Kembali ke langkah-3 jika posisi centroid baru dengan centroid yang lama tidak sama.

## 2.3 Clustering
Clustering merupakan salah satu metode Data Mining yang bersifat tanpa arahan ( unsupervised ). Ada dua jenis data  clustering  yang  sering  dipergunakan  dalam  proses  pengelompokan  data  yaitu hierarchical (hirarki)  data clustering  dan non-hierarchical (non  hirarki)  data  clustering  [6]. Clustering dapat  juga  dikatakan  sebagai identifikasi kelas objek yang memiliki kemiripan. Dengan menggunakan teknik clustering kita bisa lebih lanjut mengidentifikasi kepadatan dan jarak daerah dalam objek ruang dan dapat menemukan secara menyeluruh pola distribusi dan korelasi antara atribut.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Sumber  data  penelitian  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  dengan  situs  https://www.bps.go.id.  Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data presentase kemiskinan menurut provinsi dari tahun 2012-2018 yang  terdiri  dari  34  provinsi.  Data  akan  diolah  dengan  melakukan clustering presentase  kemiskinan  menurut provinsi dalam 2 cluster yaitu cluster tingkat tinggi dan cluster tingkat rendah.
Tabel 1. Data Penduduk Miskin Menurut Provinsi (Persen)
Provinsi 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Aceh 28,75 26,46 26,54 25,635 24,945 24,85 23,81 Sumatera Utara 15,875 15,255 14,305 15,925 15,485 14,86 13,69 Sumatera Barat 12,19 11,92 10,855 10,665 10,66 10,245 9,925 Riau 12,245 11,93 12,115 12,83 11,815 11,485 10,995 Jambi 12,56 12,28 12,115 13,42 12,325 12,14 11,845 Sumatera Selatan 20,52 21,27 20,72 21,135 20,235 19,74 19,21 Bengkulu 26,45 27,215 26,025 26,46 25,835 24,245 23,135 Lampung 24,005 22,055 21,385 21,115 21,22 20,21 19,645 Kep.Bangka Belitung 8,215 7,835 7,845 7,81 7,74 7,85 7,635 Kep.Riau 10,525 9,635 9,9 9,13 8,9 9,065 9,115 DKI Jakarta 5,54 5,41 5,965 5,735 5,625 5,66 5,345 Jawa Barat 15,035 14,325 14,03 14,315 13,335 12,625 11,075 Jawa Tengah 22,83 21,78 21,25 20,24 19,865 19,125 16,915 DI Yogyakarta 23,98 22,945 22,275 21,49 19,895 19,2 18,035 Jawa Timur 19,94 18,915 18,56 18,48 17,975 17,37 16,405 Banten 8,705 8,685 8,105 8,775 8,1 8,245 7,865 Bali 6,155 6,195 6,91 7,365 6,325 6,32 5,965 NTB 27,64 26,595 25,775 25,37 24,49 23,595 23,565 NTT 31,085 30,15 29,62 33,9 33,195 32,54 31,865 Kalimantan Barat 12,15 12,61 12,575 12,25 11,87 11,81 11,42 Kalimantan Tengah 9,605 9,045 9,065 8,895 8,34 7 7,72 Kalimantan Selatan 7,565 7,15 7,085 7,35 7,11 7,08 6,865 Kalimantan Timur 9,87 9,41 9,575 9,28 9,11 9,23 9,06 Kalimantan Utara 0 0 0 9,04 9,72 10,7 10,52 Sulawesi Utara 12 12,13 12,88 13,14 12,44 12,05 11,595 Sulawesi Tengah 22,87 21,83 20,14 21,695 21,49 21,25 20,855 Sulawesi Selatan 15,02 14,7 15,05 14,45 14,02 14,12 13,495 Sulawesi Tenggara 20,24 19,695 20,435 19,77 19,265 18,795 17,29 Gorontalo 25,94 26,515 26,145 27,4 18,535 26,22 24,725 Sulawesi Barat 19,745 18,415 18,295 18,35 17,335 16,89 16,85 Maluku 32,16 29,125 28,35 29,19 28,81 27,595 27,045 Maluku Utara 12,81 11,32 11,005 9,95 9,535 9,57 9,95

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Provinsi 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Papua Barat 41,72 40,24 40,26 38,685 37,87 36,66 34,34 Papua 46,44 47,065 43,95 42,37 42,78 41,5 41,455

## 3.1 Pengolahan Data
Untuk  mendapatkan  hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan,  berikut  uraian  perhitungan  manual  proses clustering tingkat  kemiskinan  menggunakan  algoritma k-means .  Proses clustering dilakukan  mulai  dari  penentuan  data yang  ingin  di cluster .  Dalam  hal  ini  variabel  data  yang  ingin  di cluster adalah  data  dari  tahun  2012-2018  dan disini penulis mengambil nilai rata-rata dari tahun 2012-2018 sebagai data yang akan di cluster . Berikut adalah cara-cara perhitungan k-means . a. Menentukan Data Yang Akan Diolah
Data yang digunakan dalam proses clustering adalah data presentase penduduk miskin menurut provinsi pada tahun 2012-2018 (7 tahun) dengan jumlah data sebanyak 34 provinsi. Untuk mencari rata-rata adalah dengan menjumlahkan  data  setiap  tahun  dan  di  bagi  dengan  jumlah  banyaknya  tahun.  Berikut  cara  untuk  mencari nilai rata-rata.
R aceh = 28,75 + 26,46 + 25,635 + 24,945 + 24,85 + 23,81/7 = 25,74166667 R sumut = 15,875 + 15,255 + 14,305 + 15,925 + 15,485 + 14,86 + 13,69/7 = 15,05642857 R papua = 46,44 + 47,065 + 43,95 + 42,37 + 42,78 + 41,5 + 41,455/7 = 43,65142857
Hasil dari keseluruhan dapat dilihat pada tabel 2. sebagai berikut :
Tabel 2. Nilai Rata-Rata Provinsi Rata-Rata Aceh 25,74166667 Sumatera Utara 15,05642857 Sumatera Barat 10,92285714 Riau 11,91642857 Jambi 12,38357143 Sumatera Selatan 20,40428571 Bengkulu 25,62357143 Lampung 21,37642857 Kep.Bangka Belitung 7,847857143 Kep.Riau 9,467142857 DKI Jakarta 5,611428571 Jawa Barat 13,53428571 Jawa Tengah 20,28642857 DI Yogyakarta 21,11642857 Jawa Timur 18,235 Banten 8,354285714 Bali 6,462142857 Nusa Tenggara Barat 25,29 Nusa Tenggara Timur 31,765 Kalimantan Barat 12,09785714 Kalimantan Tengah 8,524285714 Kalimantan Selatan 7,172142857 Kalimantan Timur 9,362142857 Kalimantan Utara 5,711428571 Sulawesi Utara 12,31928571 Sulawesi Tengah 21,44785714 Sulawesi Selatan 14,40785714 Sulawesi Tenggara 19,35571429 Gorontalo 25,06857143 Sulawesi Barat 17,98285714 Maluku 28,89642857 Maluku Utara 10,59142857 Papua Barat 38,53928571 Papua 43,65142857 Tabel 3. Parameter Parameter Nilai Keterangan Cluster 2 (Max/Min) Data 34 (Provinsi) Atribut 7 (Tahun)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)
b. Menentukan Jumlah Cluster
Jumlah Cluster yang digunakan pada data penduduk miskin sebanyak 2 cluster . Cluster tersebut diantaranya (C1) Tinggi dan (C2) Rendah.
c. Menentukan Centroid
Penentuan pusat  awal cluster ( centroid ) ditentukan secara manual atau random  yang diambil dari data yang ada dalam range . Nilai cluster 0 diambil dari  data paling tinggi  dan nilai cluster 1 diambil dari  data paling rendah.
Cara mencari nilai centroid data awal untuk iterasi ke-1 adalah : C1=25,74166667/15,05642857/10,92285714/11,91642857/12,38357143/20,40428571/25,62357143/21,
37642857/7,847857143/9,467142857/5,611428571/13,53428571/20,28642857/21,11642857/18,2 35/8,354285714/6,462142857/25,29/31,765/12,09785714/8,524285714/7,172142857/9,36214285 7/5,711428571/12,31928571/21,44785714/14,40785714/19,35571429/25,06857143/17,98285714/
28,89642857/10,59142857/38,53928571/43,65142857= 43,65142857
C2=25,74166667/15,05642857/10,92285714/11,91642857/12,38357143/20,40428571/25,62357143/21, 37642857/7,847857143/9,467142857/5,611428571/13,53428571/20,28642857/21,11642857/18,2 35/8,354285714/6,462142857/25,29/31,765/12,09785714/8,524285714/7,172142857/9,36214285 7/5,711428571/12,31928571/21,44785714/14,40785714/19,35571429/25,06857143/17,98285714/ 28,89642857/10,59142857/38,53928571/43,65142857= 5,61142857
Tabel 4. Data Centroid Cluster Nilai Centroid 1 43,6514286 Centroid 2 5,61142857

## d. Menghitung Jarak dari Centroid
Untuk menghitung jarak antara titik centroid dengan titik tiap objek menggunakan Euclidian Distance . Maka perhitungan untuk menghitung jarak dari centroid adalah sebagai berikut :
𝐷(𝑎𝑐𝑒ℎ, 𝑐1) = √(43,65142857 −  25,74166667)² = 17,9097619 𝐷(𝑎𝑐𝑒ℎ, 𝑐2) = √( 25,74166667 −  5,61142857)² = 20,130238 𝐷(𝑠𝑢𝑚𝑢𝑡, 𝑐1) = √(43,65142857 −  15,05642857)² = 28,59500003 𝐷(𝑠𝑢𝑚𝑢𝑡, 𝑐2) = √(15,05642857 −  5,61142857)² = 9,445 𝐷(𝑝𝑎𝑝𝑢𝑎, 𝑐1) = √(43,65142857 − 43,65142857)² = 0
𝐷(𝑝𝑎𝑝𝑢𝑎, 𝑐2) = √(43,65142857 −  5,61142857)² = 38,04 Hasil dari keseluruhan dapat dilihat pada tabel 5. sebagai berikut :
Tabel 5. Perhitungan Jarak Data Iterasi ke-1
No Provinsi Rata-Rata C1 C2 Terdekat 1 Aceh 25,74166667 17,90976193 20,130238 17,90976193 2 Sumatera Utara 15,05642857 28,59500003 9,445 9,445 3 Sumatera Barat 10,92285714 32,72857146 5,3114286 5,3114286 4 Riau 11,91642857 31,73500003 6,305 6,305 5 Jambi 12,38357143 31,26785717 6,7721429 6,7721429 6 Sumatera Selatan 20,40428571 23,24714289 14,792857 14,792857 7 Bengkulu 25,62357143 18,02785717 20,012143 18,02785717 8 Lampung 21,37642857 22,27500003 15,765 15,765 9 Kep. Bangka Belitung 7,847857143 35,80357146 2,2364286 2,2364286 10 Kep.Riau 9,467142857 34,18428574 3,8557143 3,8557143 11 DKI Jakarta 5,611428571 38,04000003 0 0 12 Jawa Barat 13,53428571 30,11714289 7,9228571 7,9228571 … … … … … … … … … … … … … … … … … … 32 Maluku Utara 10,59142857 33,06000003 4,98 4,98 33 Papua Barat 38,53928571 5,11214289 32,927857 5,11214289 34 Papua 43,65142857 0 38,04 0
e. Menentukan Cluster atau Pengelompokan
Dalam  menentukan cluster dengan  mencari  nilai cluster berdasarkan  nilai  minimal  dari  nilai cluster dan diletakkan pada cluster yang sesuai  dengan nilai minimal  pada iterasi  1. Berikut tabel cluster pada iterasi  1 sebagai berikut :

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Submitted: 15/10/2020 ; Accepted: 20/11/2020 ; Published : 10/12/2020
Tabel 6. Cluster Iterasi ke-1
C1 C2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 C1 C2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Tabel 7. Hasil Iterasi Ke-1 Cluster Provinsi Hasil C1 (1,7,18,19,29,31,33,34) 8 C2 (2,3,4,5,6,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,20,21,22,23,24,25,26,27,28,30,32) 26
Selanjutnya  dalam  metode k-means ,  perhitungan  berhenti  apabila cluster pada  iterasi  yang  dihasilkan sama pada iterasi sebelumnya. Maka selanjutnya mencari cluster pada iterasi selanjutnya sampai nilai iterasinya sama.  Untuk  mencari  nilai centroid selanjutnya  dengan  menggunakan centroid baru  pada  iterasi  ke-1  dengan menjumlahkan nilai sesuai yang tertera pada cluster tabel di atas. Adapun centroid baru untuk mencari cluster selanjutnya  adalah  dengan  menjumlahkan  nilai  yang  terpilih  pada cluster tersebut  kemudian  membagikannya sebanyak jumlah nilai sebagai berikut :

## 𝐶1𝑥 =
25,74166667+25,62357143+25,29+ 31,765+ 25,06857143+28,89642857+38,53928571+
43,65142857 8
= 30,57199405 𝐶2𝑥 =
15,05642857+10,92285714+11,91642857+ 12,38357143+20,40428571+21,37642857+ 7,847857143+9,467142857+5,611428571+ 13,5342857+20,286428571+20,286428571+ 21,11642857+18,235+8,35428571+
7,172142857+9,362142857+5,711428571+
12,31928571+21,44785714+14,40785714+
19,35571429+17,98285714+10,59142857 26 = 13,15184066
Maka didapat data centroid baru iterasi ke-2 adalah sebagai berikut :
Tabel 8. Centroid Baru Iterasi Ke-2 C1 C2 Centroid 1 30,57199405 Centroid 2 13,15184066
Dengan  menggunakan  langkah-langkah  yang  sama  seperti  sebelumnya  untuk  menentukan  jarak  dari centroid pada iterasi ke-2 dengan menggunakan centroid baru. Berikut perhitungannya. 𝐷(𝑎𝑐𝑒ℎ, 𝑐1) = √(30,57199405 −  25,74166667)² = 4,83032738 𝐷(𝑎𝑐𝑒ℎ, 𝑐2) = √( 25,74166667 −  13,15184066)² = 12,58982601 𝐷(𝑠𝑢𝑚𝑢𝑡, 𝑐1) = √(30,57199405 −  15,05642857)² = 15,51556548 𝐷(𝑠𝑢𝑚𝑢𝑡, 𝑐2) = √(15,05642857 −  13,15184066)² = 1,90458791 𝐷(𝑝𝑎𝑝𝑢𝑎, 𝑐1) = √(30,57199405 −  43,65142857)² = 13,07943452 𝐷(𝑝𝑎𝑝𝑢𝑎, 𝑐2) = √(43,65142857 −  13,15184066)² = 30,49958791 Maka didapatkan hasil keseluruhan dari iterasi ke-2 dapat dilihat pada tabel 9. sebagai berikut :
Tabel 9. Perhitungan Jarak Data Iterasi Ke-2 No Provinsi Rata-Rata C1 C2 Terdekat 1 Aceh 25,74166667 4,83032738 12,58982601 4,83032738

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 2, December 2020 Page 91-98 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
No Provinsi Rata-Rata C1 C2 Terdekat 2 Sumatera Utara 15,05642857 15,51556548 1,90458791 1,90458791 3 Sumatera Barat 10,92285714 19,64913691 2,22898352 2,22898352 4 Riau 11,91642857 18,65556548 1,23541209 1,23541209 5 Jambi 12,38357143 18,18842262 0,76826923 0,76826923 6 Sumatera Selatan 20,40428571 10,16770834 7,25244505 7,25244505 7 Bengkulu 25,62357143 4,94842262 12,47173077 4,94842262 8 Lampung 21,37642857 9,19556548 8,22458791 8,22458791 9 Kep.Bangka Belitung 7,847857143 22,72413691  5,303983517 5,303983517 10 Kep.Riau 9,467142857 21,10485119  3,684697803 3,684697803 11 DKI Jakarta 5,611428571 24,96056548  7,540412089 7,540412089 12 Jawa Barat 13,53428571 17,03770834 0,38244505 0,38244505 … … … … … … … … … … … … … … … … … … 32 Maluku Utara 10,59142857 19,98056548 2,56041209 2,56041209 33 Papua Barat 38,53928571 7,96729166 25,38744505 7,96729166 34 Papua 43,65142857 13,07943452  30,49958791 13,07943452
Dari tabel jarak centroid diatas, maka cluster atau pengelompokkan iterasi ke-2 adalah sebagai berikut :
Tabel 10. Cluster Iterasi Ke-2
C1 C2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 C1 C2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 Tabel 11. Hasil Iterasi Ke-2 Cluster Provinsi Hasil C1 (1,7,18,19,29,31,33,34) 8 C2 (2,3,4,5,6,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,20,21,22,23,24,25,26,27,28,30,32) 26
Perhitungan  manual  pada  data  penduduk  miskin  diatas  didapatkan  hasil  akhir  yang  dimana  pada  iterasi  ke  2 pengelompokan data yang dilakukan didapatkan hasil yang sama. Hasil dari kedua iterasi tersebut bernilai C1 = 8 dan C2 = 26.

## 3.2 Pengujian Data
Untuk mendapatkan hasil pengelompokan maka pada tahap selanjutnya dapat  dilakukan dengan cara mengklik tada panah biru yang terdapat diposisi tengah atas pada bagian toolbar. Pada tahap ini akan menampilkan hasil akhir serta langkah terakhir dalam penggunaan tools rapidminer ini.  Dapat dilihat pada gambar 1.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 2, December 2020 Page 91-98 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Keterangan :
a. Jumlah Cluster 0 (Rendah) berjumlah 30 items b. Jumlah Cluster 1 (Tinggi) berjumlah 3 items
c. Jumlah keseluruhan items adalah 33
Sehingga dapat diketahui hasil pengelompokan dari rapidminer 5.3 berikut ini dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Hasil Pengelompokan
Berdasarkan  pada  gambar  2  dapat  diketahui  bahwa  pada  kelompok  tinggi  memiliki  banyak  node  yaitu  3, sedangkan pada kelompok rendah memiliki 30 node.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan pada bab sebelumnya dapat  disimpulkan  penerapan data  mining dengan algoritma k- means dapat  diterapkan. Sumber data yang digunakan pada penelitian ini adalah www.bps.go.id dengan subjek data penduduk miskin  berdasarkan provinsi  (2012-2018). Jumlah record yang digunakan sebanyak  34 provinsi dengan menghasilkan 2 cluster yakin cluster tinggi sebanyak 8 provinsi dan cluster rendah sebanyak 26 provinsi. Berdasarkan  hasil  pengujian k-means untuk  kasus  presentase  data  penduduk  miskin  menggunakan tools RapidMiner versi  5.3  diperoleh  hasil  yang  sama  dengan  analisis  perhitungan  algoritma  dimana  diperoleh  8 provinsi  dengan cluster tinggi  yang  menjadi  pusat  perhatian  bagi  pemerintah  dalam  melakukan  sosialisasi  dan pemetaan dalam pemberian bantuan pada provinsi tersebut.

## REFERENCES
[1] R. A. Asroni, “Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan Nilai Akademik Dengan Weka Interface Studi Kasus  Pada  Jurusan  Teknik  Informatika  UMM  Magelang,” Ilm.  Semesta  Tek. ,  vol.  18,  no.  1,  pp.  76–82,  2015,  doi: 10.1038/hdy.2009.180.
[2] M. A. M. Fitra Ramdhani, Abdul Hoyyi, “PENGELOMPOKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN KARAKTERISTIK KESEJAHTERAAN  RAKYAT  MENGGUNAKAN  METODE  K-MEANS  CLUSTER,” J.  GAUSSIAN ,  vol.  4,  no.  2006,  pp.  875– 884, 2015.
[3] A. R. Mira Suci Yana, Lathifah Setiawan, Elvitra Mutia Ulfa, “Penerapan Metode K-Means dalam Pengelompokan Wilayah Menurut Intensitas  Kejadian  Bencana  Alam  di  Indonesia  Tahun  2013-2018,” J.  Data  Anal. ,  vol.  Vol.1,  No.,  no.  December  2018,  2019,  doi: 10.24815/jda.v1i2.12584.
[4] Y.  Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” J.  Edik  Inform.  Penelit.  Bid.  Komput.  Sains  dan  Pendidik. Inform. , vol. V2.i2(213-, no. ISSN : 2407-0491, 2017.
[5] Linda  Maulida,  “PENERAPAN  DATAMINING  DALAM  MENGELOMPOKKAN  KUNJUNGAN  WISATAWAN  KE  OBJEK WISATA  UNGGULAN  DI  PROV.  DKI  JAKARTA DENGAN  K-MEANS,” JISKa  (Jurnal  Inform.  Sunan  Kalijaga) ,  vol. 2,  no.  3, pp. 167–174, 2018.
[6] S. Rosmini, Abdul Fadlil, “Implementasi Metode K-Means Dalam Pemetaan Kelompok Mahasiswa Melalui Data Aktivitas Kuliah,” IT J. Res. Dev. , vol. Vol.3, No., no. 1, pp. 22–31, 2018.