Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST

## JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY (JACOST)
Vol. 5 No. 1 (2024) 50 – 55 | ISSN: 2723-1453 (Media Online)
Penerapan Algoritma K-Means Untuk Mengelompokkan Kepadatan Penduduk Di Provinsi DKI Jakarta
Frisma Handayanna 1 , Sunarti 2
1 Informatika, Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia
2 Sistem Informasi Kampus Kota Bogor, Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika
1 frisma.fha@nusamandiri.ac.id, 2 sunarti.sni@bsi.ac.id

## Abstract
DKI Jakarta Province is an attraction for immigrants. If the population increases, if it cannot be resolved and managed well, it will result in bad things such as increasing the number of unemployed and affecting economic growth. Population data is used to help group regions based on population density in DKI Jakarta Province in 2019-2022 using the K-Means clustering method. From the results of the research, it provides a solution for the government to pay attention to population groups with the  aim  of  preventing  population  density  because  it  causes  bad  effects,  so  that  community  welfare  is  more  guaranteed,  so grouping (clustering) of provinces in DKI Jakarta is needed to provide information for people who wish to live in the Province DKI Jakarta. The research proves that the test results carried out clustering iterations of population density data were obtained in three iterations. For the results obtained by calculations using the K-Means method and using the rapidminer application, the  results  obtained  were  of the same  value, namely  the  cluster with  the  highest  population density  of  three  districts/cities, namely South Jakarta, East Jakarta and West Jakarta whose population density continues to increase.
Keywords: Population Density, Data Mining, Clustering, K-Means

## Abstrak
Provinsi DKI Jakarta menjadi daya tarik bagi para pendatang.  Bertambahnya jumlah penduduk apabila tidak dapat diselesaikan dan  ditata  dengan  baik,  mengakibatkan  hal  buruk  seperti  meningkatnya  jumlah  pengangguran  dan  berpengaruh  terhadap pertumbuhan  ekonomi.  Dari  data  penduduk  digunakan  membantu  pengelompokan  wilayah  berdasarkan  jumlah  kepadatan penduduk di Provinsi  DKI  Jakarta  tahun 2019-2022  dengan  metode  K-Means  clustering.  Dari hasil  penelitian  memberikan solusi bagi pemerintah untuk memperhatikan kelompok jumlah penduduk bertujuan mencegah kepadatan jumlah penduduk karena mengakibatkan pengaruh buruk, sehingga diperoleh kesejahteraan masyarakat yang lebih terjamin, maka diperlukan pengelompokan  (clustering)  provinsi  di  DKI  Jakarta  untuk  memberikan  informasi  bagi  masyarakat  yang  berkeinginan berdomisili di Provinsi DKI Jakarta. Penelitian membuktikan hasil pengujian dilakukan iterasi clustering data jumlah kepadatan penduduk  diperoleh  tiga  iterasi.  Untuk  hasilnya  diperoleh  perhitungan  dengan  metode  K-Means  dan  penggunaan  aplikasi rapidminer, diperoleh hasil bernilai sama yaitu cluster dengan jumlah kepadatan tertinggi penduduk sebanyak tiga Kab/Kota yaitu Jakarta Selatan, Jakarta Timur dan Jakarta Barat yang jumlah kepadatan penduduknya meningkat terus .
Kata kunci: Kepadatan Peduduk, Data Mining, clustering , K-Means

## 1. Pendahuluan
Pertumbuhan ekonomi yang tinggi menandakan bahwa suatu  daerah  memiliki  kesejahteraan  masyarakat  yang baik[1].  Salah  satu  yang  menjadi  indikator  untuk keberhasilan pembangunan ekonomi yaitu pertumbuhan ekonomi.  Tapi,  tidak  semua  negara  mampu  untuk memperoleh pertumbuhan ekonomi yang baik. Pertumbuhan  ekonomi  berpengaruh  untuk  besarnya penerimaan  disuatu daerah  tersebut  karena  penerimaan masyarakatnya akan meningkat.  Bertambahnya jumlah penduduk  pada  kota  atau  pun  kabupaten  apabila  tidak dapat  diselesaikan  dengan  baik  dan  ditata  dengan  baik maka  akan  mengakibatkan  hal  yang  buruk  seperti meningkatnya  jumlah  pengangguran.  Dan  dengan
adaanya  pertambahan  jumlah  penduduk  juga  akan berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi.  [2].
Apabila  pertumbuhan  ekonomi  suatu  negara  atau wilayah  tidak  dapat  berkembang  dengan  baik  akan menyebabkan dampak terburuk yang akan muncul salah satunya  adalah  pengangguran.  Pengangguran  yang tinggi termasuk ke dalam masalah ekonomi dan sosial, orang-orang  yang  menganggur  suatu  saat  bisa kehilangan  kepercayaan  dirinya  sehingga  dapat menimbulkan  tindakan  kriminal,  perselisihan  dengan masyarakat dan sebagainya[3]. Karena apabila pertumbuhan  ekonomi  tidak  disertai  dengan  lapangan usaha,  kesempatan  kerja  dengan  kapasitas  yang  kecil serta  jumlah  penduduk  yang  selalu  meningkat  setiap
tahunnya maka akan menyebabkan jumlah pengangguran  mengalami  kenaikan  [4].  Dengan demikian  akan  terjadi    ketidak  seimbangan  pembagian penduduk  [5].  Sehingga  dapat  mempengaruhi  atau menyebabkan  permasalahan  yang  cukup  besar  baik masalah perseorangan maupun kelompok yang berkeinginan tinggal di suatu wilayah [6].
Provinsi DKI Jakarta merupakan salah satu dari ibu kota di  Indonesia  dimana  menjadi  daya  pikat  bagi  para pendatang  diluar  Propinsi  DKI  Jakarta.  Dimana Pertambahan  jumlah  penduduk  akan  mempengaruhi pertumbuhan  ekonomi  dan  kepadatan  penduduk  [7]. Karena  di  Jakarta  begitu  banyak  kegiatan  baik pendidikan, kesehatan, wisata, perdagangan dan lainnya. Penelitian  ini  dilakukan  terhadap  data  penduduk Kab/Kota  di  DKI  Jakarta  yang  digunakan  yaitu diklasifikasikan  berdasarkan  jumlah  penduduk  per Kab/Kota dari tahun 2019-2021.
Untuk mengetahui jumlah penduduk yang terbanyak di wilayah  Provinsi  DKI  Jakarta.  Teknik clustering dapat membantu untuk mengelompokkan data secara otomatis tanpa  perlu  diberitahu  label  kelasnya  [7].  Para  ahli banyak  mengusulkan  metode clustering ,  salah  satunya adalah K-Means .  Metode K-Means digunakan  dalam berbagai aplikasi kecil hingga menengah dan merupakan algoritma  klasterisasi  yang  paling  banyak  karena kemudahan dalam mengaplikasikannya [8][9]. Algoritma K-Means , cluster yang dihasilkan cukup baik, sehingga  metode  ini  bisa  direkomendasikan  sebuah clustering yang baik [10][11]. Metode K-Means metode not  hierarchical  clustering yang  berusaha  membantu penyertaan  variabel  kelompok  dalam  kelas  hasil perhitungan akhir [12].
Meningkatnya jumlah penduduk dikota Medan sehingga menyebabkan  tingkat  kepadatannya  paling  tinggi  di Sumatera  Utara.  Sehingga  akan  memicu  permasalahan yang  besar,  Oleh  karena,  perlu  dilakukan  pemetaan penduduk setiap kelurahan kedalam beberapa kelompok ( cluster ), sehingga bisa memberikan informasi maupun pengetahuan  baru  bagi  masayarakat  dalam  memilih lokasi tempat tinggalnya di kota Medan [6].
Pada  penelitian  ini  data  jumlah  penduduk  yang digunakan dididapatkan dari data Badan Pusat Statistik Jakarta.  Data  jumlah  penduduk  yang  didapatkan  yaitu data Kota/Kabupaten DKI Jakarta dari tahun 2019 yaitu sampai tahun 2021 yang terdiri dari enam Kota/Kabupaten.  Data  jumlah  penduduk  khususnya wilayah di DKI Jakarta yang diperoleh akan dilakukan penelitian  dalam  mengelompokkan  jumlah  penduduk berdasarkan  Kota/Kabupaten  menggunakan  algoritma K-Means .  Oleh  karena  itu  diperlukan  pemetaan penduduk  setiap  provinsi  di  DKI  Jakarta  menjadi beberapa kelompok ( cluster ), sehingga dapat memberikan  informasi  bagi  masyarakat  yang  ini memilih  tempat  tinggal  atau  yang  berkeinginan berdomisili di Provinsi DKI Jakarta.
Pengelompokan yang dilakukan yaitu dengan membagi menjadi  tiga cluster yaitu cluster berdasarkan  jumlah penduduk  rendah, cluster dengan  jumlah  penduduk sedang,  dan cluster dengan  jumlah  penduduk  tinggi. Pengelompokan  ini  dilakukan  untuk  memberikan sebuah  solusi  supaya  pemerintah  dapat  melihat  dan memperhatikan  kelompok  jumlah  penduduk  yang  ada dengan ini dapat mencegah kepadatan jumlah penduduk dan dampak-dampak serta pengaruh buruk lainnya agar diperoleh kesejahteraan masyarakat yang lebih terjamin [13].

## 2. Metode Penelitian
Metode penelitian yang dilakukan terdiri dari lima tahap yaitu: a). Teknik Pengumpulan Data. Pengumpulan Data Jumlah  Penduduk  per  Kota/Kabupaten  DKI  Jakarta 2019-2021  data  ini  diperoleh  dari  website  Biro  Pusat Statistik https://jakarta.bps.go.id/ mengenai data jumlah penduduk provinsi DKI Jakarta dimana data terdiri dari enam Kab/Kota di DKI Jakarta. b). Tahapan Penelitian Adapun tahapan penelitian yang akan dilakukan penulis dalam proses penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Adapun  tahapan  penelitian  yang  dilakukan  penulisan adalah:(1).Identifikasi  masalah.  Dimana  tahapan  ini penulis  melakukan  identifikasi  permasalahan  dan melakukan  perumusan  masalah  dimana  tujuannya melakukan  pemetaan  penduduk  setiap  provinsi  DKI Jakarta menjadi beberapa kelompok ( cluster ), sehingga dapat  memberikan  informasi  bagi  masyarakat  yang  ini memilih  tempat  tinggal  atau  yang  berkeinginan berdomisili di Provinsi DKI Jakarta. (2). Studi Literatur Pada  tahapan  ini  penulis  melakukan  kajian  pustaka dengan  mempelajari  buku,  artikel  dan  hasil  penelitian yang sama dan sesuai dengan permasalahan yang diteliti. (3).Pengumpulan data. Dimana tahap ini data diperoleh diwebsite  bps  yaitu  di  link  https://jakarta.bps.go.id/ mengenai  data  jumlah  penduduk  di  provinsi  DKI Jakarta.  (4).Analisis  Deskriptif.  Untuk  proses  analisis deskriptif  yaitu  dengan  melakukan  beberapa  tahapan, yaitu  pengelompokkan,  asosiasi  dan  skuensial  mining. (5). Analisis Hasil. Untuk melakukan Analisa dari hasil
yang akan dinilai keakuratan data dengan menggunakan metode  Daves  Bouldin  Index  (DBI).  c).  Data  Mining. Data mining, merupakan suatu langkah ekstraksi untuk memeperoleh  informasi  yang  penting  yang  sifatnya implisit  dan  belum  diketahui.  Selain  itu,  data  mining mempunyai  keterkaitan  dengan  berbagai  bidang  yaitu statistik, machine  learning (pembelajaran  mesin), pattern  recognition,  computing  algorithms,  database technology, dan high  performance  computing [14].  d). Clustering. Teknik  klasterisasi  berbeda  dengan  teknik klasifikasi yang kelas data telah ditentukan sebelumnya. Clustering merupakan teknik dengan cara mengelompokkan data secara otomatis tanpa diberitahukan  label  kelasnya  [14]. clustering adalah salah  satu  metode  untuk  mengelompokkan  data,  dan sebagai  salah  satu  metode  dalam  data  mining,  dimana tujuan clustering adalah  untuk  mengelompokkan  data dengan karakteristik yang sama ke suatu ‘wilayah atau kelompok’  yang  sama  dan  data  dengan  karakteristik yang berbeda ke ‘wilayah atau kelompok’ yang lain [15]. e). K-Means. Data clustering ini  secara  umum dilaksanakan  menggunakan  algoritma  dasar  seperti berikut ini [16]: 1). Menentukan jumlah cluster. Setiap variabel dianggap sebagai cluster . jika variabel dan k = jumlah cluster , maka k = n. 2). Memilih titik pusat atau centroid secara random, Setelah kita menentukan jumlah cluster nya  maka  langkah  selanjutnya  kita  akan memilihkan titik pusat atau centroid secara random. 3). Menghitung jarak. kepusat kelompok dengan teori jarak euclidean.  Eculidean  distance  adalah  suatu  garis  lurus yang  mempertemukan  antar  tujuan  yang  diteliti. ecuclidean  distance  biasanya  dipakai  karna  perkiraan jarak dalam distance space ini ialah jarak terpendek yang diperoleh  antar  dua  titik  yang  diperkirakan.  untuk mengukur  tingkat  kemiripan  data  dengan  rumus ecuclidean distance digunakan rumus 1.
𝐷 𝑥𝑦 = √(𝑋 1 − 𝑌 1 ) 2 + (𝑋 2 +𝑌 2 ) 2 + ⋯ (𝑋 𝑛 − 𝑌 𝑛 ) 2 (1)
Dalam D xy adalah Jarak data ke i ke pusat cluster I, untuk X i ialah Data ke i pada atribut data ke k, sedangkan Y i ialah  Titik  pusat  ke  y  pada  atribut  ke  k.  4). Mengelompokkan setiap data kejarak terdekat pusatnya Pembagian  ulang  data  kedalam  tiap-tiap  kelompok  k kedalam K-Means dilandaskan  dalam  perbandingan jarak diantara data centroid pada setiap kelompok yang da.  5).  Menentukan  posisi cluster baru  dengan  metode menjumlahkan  atau  melakukan  perhitungan  pada  nilai rata-rata dari data yang sudah dimiliki pada cluster yang mirip. 6). Jika pusat cluster tidak berpindah-pindah lagi maka proses cluster kita akhiri, atau diulang ke langkah 3  apabila  terdapat  data  yang  masih  berpindah-pindah kelompoknya.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  penelitian  yang  sudah  dilakukan  maka  hasil  dan pembahasan  akan  dijelaskan  yaitu  terdiri  atas  tujuh:
Menentukan  Jumlah cluster. Sampel  data  jumlah kepadatan penduduk yang akan digunakan dalam proses clustering adalah  data  jumlah  penduduk  yang  terdapat pada Badan Pusat Statistik pada tahun 2019-2021 yang terdiri  dari  kota/kabupaten  di  DKI  Jakarta  dan  jumlah data sebanyak 6 provinsi dijelaskan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Jumlah Penduduk per Provinsi/Kabupaten/Kota DKI Jakarta 2019-2021 (ribu) Kab/Kota 2019 2020 2021 Kep Seribu 24.30 27.75 28.24 Jakarta Selatan 2264.70 2226.81 2233.86 Jakarta Timur 2937.86 3037.14 3056.30 Jakarta Pusat 928.11 1056.90 1066.46 Jakarta Barat 2589.93 2434.51 2440.07 Jakarta Utara 1812.91 1778.98 1784.75
Menetapkan  nilai  k  jumlah cluster. Melakukan penetapan  jumlah cluster kepadatan  jumlah  penduduk sebanyak  3  (tiga) cluster (k-3). cluster yang  dibentuk yaitu cluster tertinggi, cluster sedang dan cluster rendah.
Menentukan  nilai centroid (pusat cluster )  awal. Melakukan penentuan nilai centroid (pusat cluster ) awal yang  telah  ditentukan  secara  acak  berdasarkan  nilai variabel data yang di cluster sebanyak k yang ditentukan sebelumnya yang dijelaskan pada Tabel 2.
Tabel 2. centroid (pusat cluster) awal Kab/Kota 2019 2020 2021 C1 (Kepulauan Seribu) 24.30 27.75 28.24 C2 (Jakarta Selatan) 2264.70   2226.81   2233.86 C3 (Jakarta Timur) 2937.86   3037.14   3056.30
Menghitung centroid terdekat.  Untuk  menghitung centroid terdekat  yaitu  setiap record akan  ditentukan dimana  yang  menjadi  pusat  kelompok  terdekatnya. Kemudian record tersebut  akan  ditetapkan  menjadi kelompok  yang  terdekat  dari  pusat  kelompoknya. Kemudian dilakukan perhitungan jarak untuk setiap data yang ada terhadap setiap pusat cluster dengan  rumus 2.
𝐷 𝑥𝑦 =   √(𝑋 1 − 𝑌 1 ) 2 + ( 𝑋 2 −   (𝑋 𝑛 −   𝑌 𝑛 ) 2 (2)
Menghitung centroid terdekat:
Kota/Kabupaten Kepulauan Seribu 𝐷 11 𝐷 11 = √( 24 . 30 − 24 . 30 ) 2 + ( 27 . 75 − 27 . 75 ) 2 + ( 28 . 24 − 28 . 24 ) 2 𝐷 11 = 0,00 𝐷 12 𝐷 12 = √( 2264 . 70 − 24 . 30 ) 2 + ( 2226 . 81 − 27 . 75 ) 2 +
( 2233 . 86 − 28 . 24 ) 2
𝐷 12 = 3836,67 𝐷 13 𝐷 13 = √( 2937 . 86 − 24 . 30 ) 2 + ( 3037 . 14 − 27 . 75 ) 2 + ( 3056 . 30 − 28 . 24 ) 2 𝐷 13 = 5168.60
Hasil  dari  keseluruhan  perhitungan  dapat  dihasilkan pengelompokan  berdasarkan  iterasi  ke-1,  dijelaskan pada Tabel 3.
Menentukan  posisi cluster. Setelah  itu  menentukan posisi cluster dari  masing-masing  data  dari  jumlah penduduk  provinsi  DKI  Jakarta  berdasarkan  jarak
minimum  data  terhadap  pusat cluster .  Data  yang memiliki  jarak  terkecil  dari centroid akan  menjadi anggota pada kelompok tersebut. Penjelasannya terdapat pada Tabel 4 dimana posisi data dengan tiap cluster pada iterasi  ke-1  dengan  menggunakan  bantuan  tanda  (1) yang  menjelaskan  bahwa  data  yang  menjadi  anggota pada cluster .
Tabel 3. Hasil Perhitungan Jarak Pusat cluster Iterasi 1 No Kab/Kota cluster Jarak Terpendek C1 C2 C3 1. Kepulauan Seribu 0.00 3836.67   5168.60 0,00 2. Jakarta Selatan 3836.67 0.00 1336.48 0,00 3. Jakarta Timur 5168.60 1336.48 0.00 0,00 4. Jakarta Pusat 1718.70 2125.56   3452.52 1718.70 5. Jakarta Barat 4265.19 437.53 929.49 437.53 6. Jakarta Utara 3057.98 778.69 2113.13 778.69 Tabel 4. Posisi Data Dengan Tiap cluster Pada Iterasi Ke-1 No Kab/Kota cluster C1 C2 C3 1. Kepulauan Seribu 1 2. Jakarta Selatan 1 3. Jakarta Timur 1 4. Jakarta Pusat 1 5. Jakarta Barat 1 6. Jakarta Utara 1
Menghitung centroid Baru. 1 . Centroid Data Iterasi 2 Untuk  menentukan centroid baru  yaitu  dengan menghitung jumlah yang terpilih pada cluster kemudian membagikannya  berdarkan  banyaknya  jumlah cluster yang terpilih. Demikian di peroleh dari hasil jarak dari setiap objek pada iterasi ke-1 maka dilanjutkan  ke iterasi ke-2 dijelaskan pada Tabel 5.
Tabel 5. centroid Data Iterasi 2 2019 2020 2021 C1 (Kepulauan Seribu) 24.30 27.75 28.24 C2 (Jakarta Timur) 2937.86   3037.14   3056.30 C3 (Jakarta Pusat) 928.11 1056.90   1066.46
Hasil  keseluruhan  perhitungan  dapat  diperoleh  hasil pengelompokan menurut iterasi 1, dijelaskan pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Jarak Pusat cluster Iterasi 2 No Kab/Kota cluster Jarak Terpendek C1 C2 C3 1. Kepulauan Seribu 0,00 5168.60   1718.70 0 2. Jakarta Selatan 3836.67 1336.48   2125.56 1336,48 3. Jakarta Timur 5168.60 0.00 3452.52 0 4. Jakarta Pusat 1718.70 3452.52 0.00 0 5. Jakarta Barat 4265.19 929.49 2558.57 929.49 6. Jakarta Utara 3057.98 2113.13   1349.15 1349.15
Dengan  menentukan  posisi cluster dari  data  jumlah penduduk  provinsi  DKI  Jakarta  berdasarkan  jarak minimum data terhadap pusat cluster . Dimana data yang mempunyai  jarak  terkecil  dari centroid akan  menjadi anggota pada kelompok tersebut.  Berikut ini merupakan Tabel 7 posisi data dengan tiap cluster pada iterasi ke-2.
Tabel 7. Posisi Data Dengan Tiap cluster Pada Iterasi Ke-2
No Kab/Kota cluster C1 C2 C3 1. Kepulauan Seribu 1 2. Jakarta Selatan 1 3. Jakarta Timur 1 4. Jakarta Pusat 1 5. Jakarta Barat 1 6. Jakarta Utara 1 2 . Centroid Data Iterasi 3. Dengan menentukan centroid baru  dengan  menghitung  jumlah  yang  terpilih  pada cluster kemudian membagi data sebanyak jumlah cluster yang terpilih. Demikian di peroleh hasil jarak dari setiap objek pada iterasi ke-1 maka dilanjutkan  ke iterasi ke-2 menurut perhitungan di bawah ini pada Tabel 8.
Tabel 8. centroid Data Iterasi 3 cluster 2019 2020 2021 C1 (Kepulauan Seribu) 24.30 27.75 28.24 C2 (Jakarta Timur) 2937.86 3037.14 3056.30 C3 (Jakarta Pusat) 928.11 1056.90 1066.46
Hasil  dari  keseluruhan  perhitungan  mampu  di  amati hasil pengelompokan menurut iterasi 3 pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Perhitungan Jarak Pusat cluster Iterasi 3
No Kab/Kota cluster Jarak Terpendek C1 C2 C3 1. Kepulauan Seribu 0,00 5168.60   1718.70 0 2. Jakarta Selatan 3836.67   1336.48   2125.56 1336,48 3. Jakarta Timur 5168.60 0.00 3452.52 0 4. Jakarta Pusat 1718.70   3452.52 0.00 0 5. Jakarta Barat 4265.19 929.49 2558.57 929.49 6. Jakarta Utara 3057.98   2113.13   1349.15 1349.15

## Menetukan posisi data dengan tiap cluster.
Melakukan  penentuaan  posisi  dari  data  jumlah penduduk provinsi DKI Jakarta dengan jarak minimum data dari pusat cluster . Dimana data yang memiliki jarak terkecil dari centroid maka akan menjadi anggota pada kelompok  tersebut.    Penjelasan  pada  Tabel  10 merupakan  posisi  data  dengan  tiap cluster pada  iterasi ke-3.
Berdasarkan posisi cluster masing-masing data penduduk  dan  nilai cluster hasil  iterasi  ketiga  maka dapat  disimpulkan  bahawa Cluster kesatu  dengan jumlah penduduk terendah sebanyak satu kab/kota yaitu kepulauan  seribu, Cluster kedua  dengan  jumlah penduduk tertinggi sebanyak tiga kab/kota yaitu Jakarta
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 5 No. 1 (2024)
Selatan,  Jakarta  Timur  dan  Jakarta  Barat  dan Cluster ketiga  dengan  jumlah  penduduk  sedang  sebanyak  dua kab/kota yaitu Jakarta Pusat dan Jakarta Utara.
Tabel 10. Posisi Data Dengan Tiap cluster Pada Iterasi Ke-3
No Kab/Kota cluster C1 C2 C3 1. Kepulauan Seribu 1 2. Jakarta Selatan 1 3. Jakarta Timur 1 4. Jakarta Pusat 1 5. Jakarta Barat 1 6. Jakarta Utara 1
Data  hasil clustering menggunakan  tools  rapidminer menjelaskan  bahwa  terdapat  tiga cluster yang  dimulai dari cluster 0, cluster 1 dan cluster 2. Dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Folder Fiew
Pada Gambar 3 dapat dijelaskan provinsi mana saja yang termasuk cluster jumlah tertinggi, jumlah cluster sedang dan jumlah cluster terendah. Dimana diperoleh c luster 0 sebagai cluster tertinggi yaitu kab/kota Jakarta Selatan, Jakarta  Timur  dan  Jakarta  Barat, cluster 1  sebagai cluster terendah  yaitu  kab/kota  Kepulauan  Seribu  dan cluster 2  sebagai cluster sedang  yaitu  kab/kota  Jakarta Pusat dan Jakarta Utara.
Gambar 3. Root Set
Pada Gambar 3 diatas Hasil tree menjelaskan seberapa besar  perbandingan  antar cluster dengan  semua  data, dimana diperoleh hasil sebuah pemecahan root set atau data  induk  yang  menghasilkan  turunan  yang  disebut dengan cluster .
Pada  Gambar  4    diatas  menunjukkan  bahwa cluster 1 jumlah kepadatan pendudukan dari tahun 2019-2021 ada peningkatan namun tidak siginifikan relatif lebih sedikit sehingga  rata-rata  kepadatan  jumlah  penduduknya menjadi  yang  terendah.  Untuk cluster 0  jumlah kepadatan  penduduknya  mengalami  peningkatan  yang sangat  signifikan  dari  tahun  2019-2021  sehingga  rata- rata  kepadatan  jumlah  penduduknya  menjadi  yang tertinggi.  Sedangkan untuk cluster 2 rata-rata kepadatan jumlah  penduduknya  relatif  sedang  dari  tahun  2019- 2021.
Gambar 4. Visualisasi Rata-rata jumlah penduduk Provinsi DKI Jakarta

## 4. Kesimpulan
Kesimpulan  yang  dihasilkan  dari  hasil  penelitian  yaitu dengan mengelompokkan jumlah penduduk berdasarkan kepadatan  jumlah  penduduk  yang  ada  Kab/Kota  DKI Jakarta  dapat  diterapkan  dengan  Algoritma K-Means clustering .  Oleh  karena  itu  diperlukan  pemetaan penduduk  setiap  provinsi  di  DKI  Jakarta  menjadi beberapa kelompok ( cluster ). Sehingga dapat memberikan  informasi  bagi  masyarakat  yang  ini memilih  tempat  tinggal  atau  yang  berkeinginan berdomisili  di  Provinsi  DKI  Jakarta.  Dimana  hasil pengujian  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini,  iterasi clustering pada  data  jumlah  kepadatan  penduduk diperoleh tiga iterasi. Untuk hasil yang diperoleh yaitu perhitungan  dengan  metode K-Means dan  penggunaan aplikasi rapidminer dimana diperoleh hasil yang bernilai sama  yaitu cluster dengan  jumlah  kepadatan  tertinggi penduduk sebanyak tiga Kab/Kota yaitu Jakarta Selatan, Jakarta Timur dan Jakarta Barat. cluster dengan jumlah kepadatan  penduduk  terendah  sebanyak  satu  Kab/Kota yaitu  Kepulauan  Seribu.  Serta cluster dengan  jumlah kepadatan  penduduk  sedang  sebanyak  dua  Kab/Kota yaitu  Jakarta  Pusat dan Jakarta  Barat.    Penelitian  ini membuktikan bahwa adanya kepadatan jumlah penduduk  di  Kab/Kota  Provinsi  DKI  Jakarta  yang jumlah  kepadatan  penduduknya  meningkat  terus  dari tahun  2019-2021  yaitu cluster yang  terdiri  dari  tiga Kab/kota  yaitu  Jakarta  Selatan,  Jakarta  Timur  dan Jakarta Barat.
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 5 No. 1 (2024)

## Daftar Rujukan
[1] I. Bawinti, G. M. V Kawung, and A. Y. Luntungan, “Pengaruh Pengeluaran  Pemerintah  Dan  Investasi  Swasta  Terhadap Pertumbuhan  Ekonomi  Di  Kabupaten  Kepulauan  Talaud,” J. Berk. Ilm. Efisiensi , vol. 18, no. 4, p. 27, 2018.
[2] S.  S.  S,  A.  T.  Purba,  and  F.  O.  I.  Pardede,  “Pengelompokan Jumlah Penduduk Berdasarkan Kategori Usia Dengan Metode K-Means ,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 2, no. 2, p. 166, 2019, doi: 10.37600/tekinkom.v2i2.115.
[3] D. S. M. Simanjuntak, I. Gunawan, S. Sumarno, P. Poningsih, and  I.  P.  Sari,  “Penerapan  Algoritma  K-Medoids  Untuk Pengelompokkan  Pengangguran  Umur  25  tahun  Keatas  Di Sumatera  Utara,” J.  Krisnadana ,  vol.  2,  no.  2,  2023,  doi: 10.58982/krisnadana.v2i2.264.
[4] M.  A.  Muminin  and  W.  Hidayat,  “Pengaruh  Pertumbuhan Ekonomi Dan Jumlah Penduduk Terhadap Tingkat Pengangguran  Terbuka  Di  Kabupaten/Kota  Provinsi  Jawa Timur Tahun 2011-2015,” J. Ilmu Ekon. , vol. 1, pp. 374–384, 2017.
[5] D. Gultom, I. Gunawan, I. Purnamasari, S. R. Andani, and Z. A. Siregar, “Penerapan Algoritma K-Means Dalam Pengelompokan  Kepadatan  Penduduk  Menurut  Kecamatan  di Kabupaten  Simalungun,” TIN  Terap.  Inform.  Nusant. ,  vol.  2, no. 10, pp. 622–628, 2022, doi: 10.47065/tin.v2i10.1375.
[6] P.  Marpaung  and  R.  F.  Siahaan,  “Penerapan  Algoritma K- Means clustering Untuk  Pemetaan  Kepadatan  Penduduk Berdasarkan Jumlah Penduduk Kota Medan,” J. Sains Komput. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 503–521, 2021.
[7] A. Fitria Yulia and H. Widi Nugroho, “Implementasi Algoritma K-Means Classifier  Sebagai  Pendukung  Keputusan  Penerima Dana  Bantuan  Siswa  Miskin  (Studi  Kasus :  SMKN Sukoharjo),”  in Seminar  Nasional  Hasil  Penelitian  dan Pengabdian Masyarakat 2022 , 2022, pp. 48–57.
[8] Y. R. Sembiring, Saifullah, and R. Winanjaya, “Implementasi Data  Mining  Dalam  Mengelompokkan  Jumlah  Penduduk Miskin  Berdasarkan  Provinsi  Menggunakan  Algoritma,” KESATRIA J. Penerapan Sist. Inf. (Komputer Manajemen) Vol. 2, No. 2, vol. 2, no. 2, pp. 125–132, 2021.
[9] I.  Nasution,  A.  P.  Windarto,  and  M.  Fauzan,  “Penerapan Algoritma K-Means Dalam  Pengelompokan  Data  Penduduk Miskin  Menurut  Provinsi,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 76–83, 2020, doi: 10.47065/bits.v2i2.492.
[10]  V.  Kurnia  Bakti  and  A.  Rakhman,  “Klasterisasi  Dokumen Penelitian Perguruan Tinggi Menggunakan K-Means clustering , Sebagai  Analisa  Penerapan  Sistem  Temu  Kembali,” Smart Comp Jurnalnya Orang Pint. Komput. , vol. 10, no. 3, pp. 167– 169, 2021, doi: 10.30591/smartcomp.v10i3.2941.
[11]  D. N. Alfiansyah, V. R. S. Nastiti, and N. Hayatin, “Penerapan Metode K-Means pada Data Penduduk Miskin Per Kecamatan Kabupaten Blitar,” J. Repos. , vol. 4, no. 1, pp. 49–58, 2022, doi: 10.22219/repositor.v4i1.1416.
[12]  H.  Sibarani,  Solikhun,  W.  Saputra,  I.  Gunawan,  and  Z.  M.
Nasution, “Penerapan Metode
K-Means Untuk Pengelompokkan Kabupaten/Kota Di Provinsi Sumatera Utara Berdasarkan  Indikator  Indeks  Pembangunan  Manusia,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 154–161, 2022, doi: 10.36040/jati.v6i1.4590.
[13]  L. Y. Hutabarat, “Kmeans-jumlah penduduk siantar,” vol. 2, no. 2, pp. 20–26, 2021.
[14]  M.  A.  Muslim,  B.  Prasetiyo,  E.  L.  H.  Mawarni,  and  A.  J. Herowati, Data  Mining  Algoritma  C4.5 ,  Pertama.,  no. December. Semarang: ILKOM UNNES, 2019.
[15]  Mustika et al. , DATA MINING DAN APLIKASINYA , Pertama. Bandung: Widina Bhakti Persada Bandung, 2021.
[16]  R.  Anand  and  D.  U.  Jeffrey, Mining  of  Massive  Datasets . California: Cambridge University Press, 2011.