## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DALAM MENGELOMPOKKAN KEPADATAN PENDUDUK DI PROVINSI DKI JAKARTA
Nurul Oktaviany, Nana Suarna, Willy Prihartono Program Studi Teknik Informatika S1, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 vivioktaviany0510@gmail.com

## ABSTRAK
Provinsi DKI Jakarta adalah salah satu wilayah dengan tingkat populasi yang tinggi di Indonesia, dengan populasinya yang sangat beragam, termasuk penduduk asli, pendatang dari berbagai daerah di Indonesia, serta warga  negara  asing  yang  tinggal  di  wilayah  DKI  Jakarta.  Permasalahan  kepadatan  disebabkan  karena  faktor urbanisasi  serta  pekerjaan.  Oleh  karena  itu  penerapan  algoritma K-Means Clustering untuk  mengelompokkan tingkat  kepadatan  penduduk  di  Provinsi  DKI  Jakarta  merupakan  fokus  utama  penelitian  ini.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  mengenali  pola  kepadatan  penduduk  di  berbagai  wilayah  DKI  Jakarta  dengan  metode algoritma K-Means Clustering .  Data  yang  digunakan  melibatkan  informasi  seperti  jumlah  penduduk,  nama kelurahan,  nama  kecamatan  dan  variabel  terikat  lainnya.  Pendekatan  ini  digunakan  untuk  mengelompokkan wilayah  berdasarkan  tingkat  kepadatan  penduduknya,  sehingga  dapat  memberikan  pemahaman  yang  lebih mendalam  mengenai  sebaran  penduduk  di  seluruh  wilayah  DKI  Jakarta.  Melalui implementasi algoritma K- Means ini,  penelitian  berhasil  mengelompokkan  menjadi  beberapa  kategori  kepadatan  penduduk  dari  2018- 2020.  Berdasarkan  hasil  evaluasi  menunjukkan  dua  jumlah  kelompok  optimal,  yaitu  kelompok  pertama  padat terdapat  pada  kelurahan  Kali  Anyar  kecamatan  Tambora  dengan  kepadatan  penduduk  95676.10063  jiwa/km pada  tahun  2019  dan  kelompok  kedua  adalah  rendah  pada  kelurahan  P.harapan  kecamatan  Kep.Seribu  Utr dengan  jumlah  kepadatan  1045.276234  jiwa/km  pada  tahun  2018.  Tujuan  dari  penelitian  pengelompokan kepadatan  penduduk  menggunakan  metode  algoritma K-Means ini  dapat  memberikan  informasi  yang bermanfaat bagi perkembangan penduduk di Provinsi DKI Jakarta, serta bisa menjadi landasan bagi pemerintah terkait dalam perkembangan wilayah yang lebih efisien terkait alokasi sumber daya di Provinsi DKI Jakarta . . Kata Kunci : Data mining, Algoritma K-Means Clustering, Kepadatan Penduduk

## 1. PENDAHULUAN
Provinsi  DKI  Jakarta  adalah  salah  satu  wilayah dengan  tingkat  populasi  yang  tinggi  di  Indonesia, dengan  populasinya  yang  sangat  beragam,  termasuk penduduk  asli,  pendatang  dari  berbagai  daerah  di Indonesia,  serta  warga  negara  asing  yang  tinggal  di sini.  Pertumbuhan  populasi  di  provinsi  DKI  Jakarta juga  cukup  cepat,  terutama  karena  faktor  urbanisasi dan  pekerjaan,  seringkali  menimbulkan  tantangan dalam  pengelolaan  infrastruktur,  layanan  publik,  dan berbagai aspek kehidupan perkotaan lainnya.
Salah satu cara untuk memahami pola kepadatan penduduk  adalah  melalui  bidang  teknologi,  dengan menggunakan  algoritma Clustering seperti K-Means agar  bisa  menganalisis  data  yang  lebih  canggih  dan efisien.  Dampaknya  bisa  mengelompokkan  data populasi  dengan  cara  yang  lebih  tepat  dan  cepat, membantu  dalam  pemahaman  pola  kepadatan penduduk  yang  lebih  akurat,  serta  memberikan informasi  yang  bermanfaat  bagi  perkembangan penduduk di Provinsi DKI Jakarta.
Kajian  penelitian  terdahulu  menurut  pendapat Sembering dalam jurnalnya yang berjudul Implementasi Metode K-Means Dalam Pengklasteran Daerah Pungutan Liar Di Kabupaten Sukabumi (Studi Kasus:  Dinas  Kependudukan  Dan  Pencatatan  Sipil), menyimpulkan  bahwa  teknik K-Means digunakan untuk  mengklasifikasikan  praktik  pungutan  liar  di
berbagai  kecamatan  di  Kabupaten  Sukabumi  dalam urusan  kependudukan  dan  pencatatan  sipil.  Variabel yang  dianalisis  dalam  penelitian  ini  meliputi  E-KTP, AKTA, dan Kartu Keluarga. Data yang dipakai dalam penelitian  berasal  dari  laporan  bulan  Januari  2019, dan  klaster  tingkat  tinggi  mencakup  daerah Cireunghas, Gegerbitung, Kalapanunggal, Kalibunder,  Purabaya,  Simpenan,  Parung  Kuda, Sukaraja,  Nagrak,  Nyalindung,  Pelabuhan  Ratu, Surade,  dan  Warungkiara.  Terdapat  19  kecamatan dengan  tingkat  pungutan  liar  sedang  dan  15 kecamatan  dengan  tingkat  pungutan  liar  rendah. Temuan  ini  dapat  memberikan  masukan  kepada Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil,  di  mana kecamatan  dengan  tingkat  pungutan  liar  tertinggi menjadi prioritas untuk tindakan lebih lanjut[1]
Studi  penelitian  terdahulu  menurut  pendapat Hidayat  dalam  jurnalnya  yang  berjudul Clustering daerah  rawan  stunting  di  Jawa  Barat  menggunakan algoritma k-means, menyimpulkan  bahwa  penelitian ini  berfokus  terhadap  stunting  di  Jawa  Barat  pada rentang  tahun  2019-2021.  Metode  yang  diterapkan dalam  penelitian  ini  adalah Cross  Industry  Standard Process  for  Data  mining (CRISP-DM)  dan menggunakan  data  kejadian  stunting  beserta  faktor risiko stunting dari 27 kabupaten/kota di Jawa Barat, yang  diambil  dari  sumber  resmi,  dan  hasil  dari pengelompokkan  dievaluasi  menggunakan silhouette
coefficient dan  mendapatkan  nilai  evaluasi  sebesar 0,61.  Nilai  ini  mengindikasikan  kualifikasi Cluster yang  memadai,  sesuai  dengan  struktur  dari  masing- masing Cluster yang terbentuk[2]
Kajian  penelitian  terdahulu  menurut  pendapat Sari  dalam  jurnalnya  yang  berjudul  Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Kemiskinan Provinsi
Banten Menggunakan Rapidminer,  menyimpulkan  bahwa  jumlah  penduduk miskin  di  Provinsi  Banten  cenderung  rendah  secara nasional,  terbukti  dari  persentase  penduduk  miskin Banten  yang mencapai  4,94%  pada  September  2019, berada di bawah rata-rata nasional pada periode yang sama  sebesar  9,22%.  Penelitian  ini  menggunakan teknik Data  mining dengan  menerapkan  metode K- Means Clustering . Data yang digunakan diambil dari Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  dari  tahun  2015  hingga 2019,  melibatkan  8  Kabupaten/Kota  dengan  3 variabel,  yaitu  jumlah  penduduk  miskin  (dalam  ribu jiwa),  rata-rata  lama  pendidikan  sekolah  (dalam tahun),  dan  pengeluaran  per  kapita  yang  disesuaikan (dalam ribu rupiah/tahun). Semua data tersebut diolah menggunakan Rapidminer dengan pembagian menjadi 3 klaster: klaster tingkat sedang (C0), klaster tingkat  tinggi  (C1),  dan  klaster  tingkat  rendah  (C2). Hasil  analisis  Rapidminer  menunjukkan  bahwa Kabupaten  Tangerang,  Kota  Cilegon,  dan  Kota Serang  termasuk  dalam  klaster  0,  sementara Kabupaten  Pandeglang,  Kabupaten  Lebak,  dan Kabupaten  Serang  berada  dalam  klaster  1.  Kota Tangerang  dan  Kota  Tangerang  Selatan  ditempatkan dalam klaster 2 [3]
Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Ilmu dan  rekan-rekannya  membahas  penerapan Data mining dalam  penelitian  yang  berjudul  "Penerapan Data  mining Untuk  Pengelompokan  Kepadatan Penduduk  Kabupaten  Deli  Serdang  Menggunakan Algoritma K-Means ."  Fokus  penelitian  ini  adalah pada  kepadatan  penduduk  di  wilayah  Deli  Serdang yang  mendatangkan  sejumlah  masalah.  Dampak  dari peningkatan  jumlah  penduduk  menjadi  semakin signifikan,  termasuk  masalah  kemacetan  dan  beban lalu  lintas  yang  berdampak  besar  pada  kapasitas  dan volume  lalu  lintas  di  jalan-jalan.  Selain  itu, permasalahan  kualitas  air  juga  muncul  akibat kurangnya  kesadaran  lingkungan  di  kalangan penduduk,  yang  seringkali  membuang  sampah  atau limbah  ke  sungai.  Aspek  kepadatan  populasi  juga memainkan  peran  penting  dalam  meningkatkan tingkat  kejahatan,  terutama  terkait  tingginya  tingkat pengangguran  dan  pekerjaan  tidak  tetap.Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan metode k-means untuk  mengelompokkan  kepadatan  penduduk  ke dalam  tiga  kelompok  (klaster):  sangat  padat  (klaster 1),  padat  (klaster  2),  dan  sedang  (klaster  3). Algoritma  yang  diadopsi  adalah  algoritma K-Means . Hasil dari penerapan algoritma K-Means menunjukkan  bahwa  dari  total  22  kecamatan  yang ada,  terdapat  3  kecamatan  dengan  kepadatan  sangat tinggi  (klaster  1),  4  kecamatan  dengan  kepadatan
tinggi  (klaster  2),  dan  15  kecamatan  dengan kepadatan sedang (klaster 3) [4]
Penelitian  kesepuluh pendapat  Nasution  dkk dengan  penelitian  yang  berjudul  Implementasi Algoritma  K-Means  dalam  Pengelompokan  Data Penduduk Miskin Menurut Provinsi sedang diperbincangkan. Pembahasan
melibatkan penggunaan  data  Badan  Pusat  Statistik  dari  tahun 2012 hingga 2018 dengan memanfaatkan teknik Data mining . Dalam proses pengolahan data menggunakan metode  K-means,  data  dikelompokkan  ke  dalam beberapa  kelompok  di  mana  setiap  kelompok memiliki  karakteristik  yang  serupa  dan  berbeda  dari kelompok  lainnya.  Analisis  melibatkan  34  provinsi yang  dibagi  menjadi  2  kelompok:  kelompok  tinggi dan kelompok rendah.
Fokus  penelitian  ini  adalah  mengidentifikasi provinsi-provinsi dengan tingkat kemiskinan tertinggi dan  terendah.  Hasilnya  menunjukkan  adanya  8 kelompok  dengan  tingkat  kemiskinan  tinggi  dan  26 kelompok  dengan  tingkat  kemiskinan  rendah. Diharapkan  temuan  dari  penelitian  ini  dapat memberikan  rekomendasi  kepada  pemerintah  untuk memberikan  perhatian  lebih  pada  provinsi-provinsi yang mengalami tingkat kemiskinan yang tinggi. [5]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Pengertian Penduduk
Menurut  ketentuan  Pasal  26  ayat  2  Undang- Undang  Dasar  1945,  penduduk  merujuk  kepada warga  negara  Indonesia  dan  individu  asing  yang tinggal di Indonesia. Definisi penduduk suatu  negara atau  daerah  dapat  dibagi  menjadi  dua  aspek,  yakni individu yang tinggal di wilayah tersebut dan mereka yang  secara  hukum  memiliki  hak  tinggal  di  wilayah tersebut.  Dalam  perspektif  sosiologi,  penduduk diartikan  sebagai  kelompok  manusia  yang  mendiami suatu wilayah geografis dan ruang tertentu. [6]
2.2. K-Means K-Means merupakan salah satu teknik pengelompokan  data  non-hirarki  yang  melibatkan proses  pembagian  data  ke  dalam  satu  atau  lebih kelompok atau Cluster . Prinsipnya adalah mengelompokkan  data  dengan  karakteristik  yang serupa ke dalam satu Cluster , sedangkan data dengan karakteristik  yang  berbeda  akan  ditempatkan  dalam kelompok  lainnya.  Algoritma  ini  menggunakan metode  pengelompokan  berdasarkan  jarak,  di  mana data  dikelompokkan  ke  dalam  sejumlah Cluster . K- Means bekerja khususnya pada atribut yang memiliki nilai numerik. Sebagai metode partitioning Clustering ,  algoritma  ini  memecah  data  menjadi  k daerah  bagian  yang  terpisah.  Dikembangkan  oleh Macqueen  pada  tahun  1967, K-Means adalah  salah satu  algoritma  dalam  bidang  pengelompokan  data. Fungsinya  melibatkan  analisis  data  tanpa  supervisi dan  merupakan  metode Data  mining yang  mampu mengelompokkan data ke dalam beberapa kelompok . [7]
Tujuan  dari  Algoritma  Pengelompokan  ( K- Means ) adalah mengurangi fungsi objektif yang telah ditentukan  selama  proses  pengelompokan.  Langkah ini dilakukan dengan cara mengurangi variasi data di dalam  suatu Cluster dan,  sebaliknya,  meningkatkan variasi  data  di Cluster yang  berbeda . [8].  Langkah- langkah dalam algoritma K-means Clustering adalah : a. Menentukan jumlah Cluster
b. Menentukan  nilai centroid untuk  awal  iterasi, nilai  awal centroid akan  dilakukan  secara acak.  Sedangkan  jika  menentukan  nilai centroid yang merupakan tahap dari iterasi.
𝛻 𝑖𝑗 = 1 𝑁 𝑖 ∑ 𝑋 𝑘𝑗 𝑁 𝑖 𝐾=0 (1)
Dimana: vij   : centroid /  rata-rata Cluster ke-I  untuk variabel ke-j
Ni   :  jumlah  data  yang  menjadi  anggota Cluster ke-i i,k   : indeks dari Cluster j : indeks dari variabel xkj   :  nilai  data  ke-k  yang  ada  di  dalam Cluster tersebut untuk variabel ke-j
2.3. Davies-Bouldin Index
Davies-Bouldin Index (DBI)  merupakan  metrik yang  digunakan  untuk  menentukan  jumlah Cluster optimal  setelah  selesainya  proses  pengelompokan. Pendekatan  DBI  ini  bertujuan  untuk  maksimalkan jarak  antara  satu Cluster dengan Cluster lainnya, sambil  berupaya  meminimalkan  jarak  antar  objek  di dalam  suatu Cluster .  Semakin  kecil  nilai  DBI  yang diperoleh (non-negatif≥0), maka hasil pengelompokan  model Clustering yang  digunakan dianggap  semakin  baik  [9].  Menghitung Indeks Davies-Bouldin (DBI)  dengan  maksud  mendapatkan nilai K yang paling optimal. Dengan demikian, dapat ditarik  kesimpulan  apakah  pengelompokan  data rumah sakit telah mencapai tujuan yang diharapkan [10]
𝐷𝐵𝐼 = 1 𝐾 ∑ = 𝑘 𝑖 1 𝑚𝑎𝑥 𝑖≠𝑗 (𝑅 𝑖𝑗 )
(2)
Keterangan :
K : jumlah Cluster yang digunakan I   : banyaknya objek Semakin  kecil  angka  DBI  yang  diperoleh  dari hasil percobaan dengan  angka  yang bukan negative , yaitu  angka  yang  mendekati  0  maka  hasilnya  akan semakin  baik  untuk  jumlah Cluster yang  sudah dikelompokkan.
2.4. Clustering Cluster adalah  sekelompok  entitas  data  yang serupa  di  dalam  satu  kelompok,  sementara  berbeda
dengan  entitas  di  kelompok  lain.  Objek-objek tersebut  dikelompokkan  ke  dalam  satu  atau  lebih Cluster ,  sehingga  entitas  yang  berada  dalam  satu Cluster memiliki  tingkat  kesamaan  yang  tinggi  satu sama  lain.  Dengan  menerapkan  teknik Clustering , kita  dapat  mengelompokkan  berbagai  jenis  data rumah  sakit  di  Jawa  Barat,  mengidentifikasi  pola distribusi  secara  komprehensif,  dan  menemukan hubungan  menarik  di  antara  atribut-atribut  data. Proses Clustering ini  melibatkan  pembentukan kelompok  data  yang  sebelumnya  tidak  diketahui, serta menentukan kategori taksonomi atau batiriologi serta menganalisis topologi dari data yang sudah ada [11]

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode penelitian K-Means Clustering dengan  pendekatan kuantitatif  yang  dimana  pada  hasilnya  akan menampilkan angka statistik dalam bentuk visualisasi grafik. Metode K-Means Clustering merupakan suatu bentuk  pengelompokkan  sebuah  nilai  pada  subjek yang  diambil  nilai  berdekatan  kemudian  dijadikan sebagai  satu  kelompok,  dan  apabila  nilai  tersebut saling  berjauhan  maka  akan  dibuat  kelompok  baru. Penentuan kelompok tergantung oleh seseorang yang akan disaring menjadi beberapa kelompok, umumnya sebuah angka statistik dinilai akurat dengan membuat menjadi dua kelompok.
Tahapan Penelitian ini ditampilkan pada Gambar 1
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada  metode  penelitian  ini  juga  menggunakan tahapan  KDD (Knowledge  Discovery  Database). KDD  merupakan  sebuah  Langkah  praktis  dalam melakukan  tahapan Data  mining untuk  mencari, mengidentifikasi  pola  pada  data,  dimana  pola  yang ditemukan  bersifat  sah  dan  bermanfaat  dan  mudah dimengerti.  Dalam  tahapan  KDD  terdapat  beberapa tahapan diantaranya pembersihan data, integrasi data, pemilihan  data,  seleksi  data,  transformasi  data. Tahapan– tahapan dalam KDD (Knowledge Discovery Database) dapat ditampilkan pada Gambar 2
Gambar 2. Tahapan KDD
Dalam  tahap  perancang  atau  penelitian,  penulis menggunakan  tahapan knowledge  discovery  in database (KDD), tahapannya sebagai berikut:

## 3.1. Data Selection
Data  selection adalah  proses  pengambilan  data yang  berhubungan  dengan  analisis  dari  basis  data. Pada  tahapan  ini  dilakukan  teknik  perolehan  sebuah pengurangan representasi dari data dan meminimalkan  hilangnya  informasi  data.  Hal  ini meliputi  metode  pengurangan  atribut  dan  kompresi data.  Dari  data  tersebut  terdapat  7 field atau  atribut yaitu  tahun,  nama  provinsi,  nama  kabupaten/kota, nama  kecamatan,  nama  kelurahan,  jumlah  luas wilayah dan jumlah kepadatan penduduk.
3.2. Pre-processing/Cleaning
a. Pemprosesan  pendahuluan  dan  pembersihan data merupakan operasi dasar seperti dilakukannya penghapusan noise.
b. Sebelum proses Data mining dapat dilaksanakan,  perlu  dilakukan  proses  cleaning pada data yang menjadi fokus KDD.
c. Proses cleaning mencakup antara lain membuang duplikasi data, memeriksa data yang inkonsisten,  dan  memperbaiki  kesalahan  pada data.
d. Dilakukan  proses  enrichment,  yaitu  proses memperkaya  data  yang  sudah  ada  dengan  data atau informasi lain (eksternal).

## 3.3. Data Transformation
Proses  integrasi  pada  data  yang  sudah  dipilih, sehingga  data  sesuai  untuk  proses Data  mining . Merupakan proses yang sangat bergantung pada jenis atau  pola  informasi  yang  dicari  dalam  basis  data, perubahan  data  tipe  data  yang  di  ubah  nominal menjadi  numerik  (0-1) Coding adalah  proses transformasi  pada  data  yang  telah  dipilih,  sehingga data tersebut sesuai untuk proses Data mining . Proses coding dalam  KDD  merupakan  proses  kreatif  dan sangat tergantung pada jenis atau pola informasi yang akan dicari dalam basis data.

## 3.4. Data mining
Data  mining adalah  proses  mencari  pola  atau informasi  menarik  dalam  data  terpilih  dengan menggunakan teknik atau metode tertentu. Metode k- means atau  algoritma  dalam Data  mining sangat
bervariasi.,  seperti karakterisasi , klasifikasi ,  regresi, Clustering ,  asosiasi,  dan  lain  sebagainya.  Pemilihan teknik,  metode  atau  algoritma  yang  tepat  sangat bergantung  pada  tujuan  dan  proses  KDD  secara keseluruhan.
3.5. Penerapan K-Means Clustering Clustering Algoritma  ( K-Means )  memiliki tujuan  untuk  meminimalkan  fungsi  objective  yang telah  di set dalam proses Clustering . Tujuan  tersebut dilakukan  dengan  cara  meminimalkan  variasi  data yang  ada  di  dalam Cluster dan  memaksimalkan variasi data yang ada di Cluster lainnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini sebanyak  801  data  dari  periode  2018-2020  yang diperoleh  melalui  sumber https://data.jakarta.go.id/ yang  disajikan  dalam  format  terstruktur.  Data  ini mencakup  atribut  penting  seperti  tahun,  nama kabupaten/kota,  nama  kecamatan,  nama  kelurahan, luas wilayah, dan jumlah kepadatan.

## 4.1. Data Selection
Data dimasukkan ke dalam proses seleksi untuk menghilangkan  data  yang  tidak  bertentangan  atau duplikat  dan  memperbaiki  kesalahan  pada  data  yang sudah ada. Data ini memiliki 7 field atau atribut yaitu, tahun,  nama  kabupaten/kota,  nama  kecamatan,  nama kelurahan,  luas  wilayah,  dan  jumlah  kepadatan, Berikut  adalah import data  yang  dapat  ditampilkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Data Selection

## 4.2. Data Preproccesing
Setelah  memilih  memasukan  data,  langkah berikutnya  dengan  melakukan select  attribute. Pada tahap ini dilakukan pemilihan atribut mana saja yang akan dipakai nantinya untuk pengolahan data, dengan memastikan  atribut  tersebut  memiliki  nilai  yang penting  karena  akan  mempengaruhi  pada  hasil  untuk Clustering .  Berikut  adalah  proses  yang  dapat ditampilkan pada Gambar 4.

## Gambar 4 Select Attibutes
Kemudian  jika  sudah  berada  dalam box  select atribut,  dilakukan  pemilihan  data  atribut  mana  saja yang akan dipakai. Untuk mengetahui data kepadatan penduduk  maka  atribut  yang  akan  dipakai  meliputi jumlah  kepadatan(jiwa/km2),  nama  kabupaten/kota, nama  kelurahan  dan  tahun.  dan  untuk  data  atribut yang tidak terpakai yaitu, jumlah luas wilayah, nama kecamatan  dan  nama  provinsi.  Berikut  proses  yang dapat ditampilkan pada Gambar 5.

## Gambar 5 Data Processing

## 4.3. Data Transformation
Setelah  menentukan  atribut  mana  saja  yang dipilih  selanjutnya  adalah  dengan  menentukan  id pada atribut, hal ini bertujuan agar visualisasi statistic dapat mengambarkan secara mudah dianalisis. Dalam hal  ini  atribut  yang  akan  dijadikan  id  yaitu  nama kelurahan.  Untuk  mengubah  atribut  menjadi id dengan  rapidminer  dapat  menggunakan  operator set role .  Berikut  proses  yang  dapat  ditampilkan  pada Gambar 6.
Setelah menambahkan operator set role kedalam process  rapidminer,  berikutnya  dengan  mengisi atribut name dan target role seperti Gambar 7.

## Gambar 7 Data Transformation
Setelah  merubah  atribut  nama  rumah  kelurahan menjadi  id,  langkah  selanjutnya  adalah  dengan memasukan  Operator  yang  bernama Nominal  to Numeric ke  dalam  lembar  proses,  dan  fungsi  dari Operator yaitu Nominal to Numeric untuk mengubah tipe  dari  atribut  non-numerik  menjadi  tipe  atribut numerik  ,  Pada  Parameter  di  samping  lembar  proses dari  Atribut filter  type yang  digunakan  yaitu all dan Coding  type yang  digunakan  yaitu Unique  integers, Berikut  adalah  Memasukan  Operator Nominal  to Numeric. Proses ini  dapat  ditampilkan  pada  Gambar 8.

## Gambar 8 Nominal to Numerical
Pada  atribut  filter type pilih  subset,  kemudian select atribut yang akan dijadikan Sebagai numerical yaitu  nama  kelurahan,  dan  untuk  opsi coding  type dengan  memilih unique  integers .  Proses ini  dapat ditampilkan pada Gambar 9
Gambar 9 Data Nominal to Numerical

## 4.4. Data Mining
Pada  tahap  ini  dilakukan  penerapan  algoritma dan  metode Data  Mining ,  Adapun  algoritma  yang digunakan adalah algoritma K-Means dan menggunakan  metode Clustering .  Di  tahap  ini langkah-langkah algoritma K-Means diterapkan untuk melihat  hasil  akhir  yang  telah  diproses  oleh Data Mining sesuai dengan atribut pada data yang telah di transformasi. Proses ini  dapat  ditampilkan  pada Gambar 10.

## Gambar 10 Data Mining
Setelah  di  lakukan  proses  pengujian  dan mendapatkan  hasil  Performance Vektor maka  hasil dari  Cluster Model juga  muncul  bahwa  model Cluster yang di hasilkan adalah K=2, K=3 dan K=4 . Berikut adalah hasil dari K=2 dengan hasil Cluster _0 dengan 636 Items, Cluster _1 dengan 165 Items, Total dari semua dataset yang di uji adalah 801 Items. Hasil tersebut akan ditampilkan pada Gambar 11.
Gambar 11 Hasil Model K=2
Berikut  adalah  hasil  dari  K=3  dengan  hasil Cluster _0  dengan  482  Items, Cluster _1  dengan  93 Items, Cluster_2 dengan 226 Items. Total dari semua dataset  yang  di  uji  adalah  801  Items.  Hasil  tersebut akan ditampilkan pada Gambar 12.
Gambar 12 Hasil Model K=3
Berikut  adalah  hasil  dari  K=4  dengan  hasil Cluster _0  dengan  243  Items, Cluster _1  dengan  30 Items, Cluster_2 dengan 100 Items, Cluster_3 dengan 428 Items. Total dari semua dataset yang di uji adalah 801  Items.  Hasil  tersebut  akan  ditampilkan  pada Gambar 13.
Gambar 13 Hasil Model K=4
Dari  hasil  jumlah  4 Cluster yang  dilakukan untuk  mengetahui  jumlah  kepadatan  penduduk  yang optimal  maka  akan  dilakukan  evaluasi  penentuan nilai k.
4.5. Evaluation Pada tahap evaluasi dilakukan setelah melakukan  tahap Data  Mining .  Tahapan  ini  untuk menentukan  hasil  keakuratan  yang  didapatkan  oleh proses Data  Mining ,  untuk  menentukan  seberapa akurat dan ketepatan dari hasil yang diperoleh dengan menyesuaikan  dengan  nilai  performa  pada Data Mining .  Semakin  kecil  hasil  performa  pada Data Mining maka  semakin  baik  dan  akurat.  Proses ini dapat ditampilkan pada Gambar 14.
Gambar 14 Evaluation
Setelah  melakukan  proses  pengujian  dan menghasilkan Performance  Vektor maka  hasil  dari Davies  Bouldin  Index dari  beberapa Cluster tersebut dapat ditampilkan pada Gambar 15.
Gambar 15 Hasil Davies Bouldin K=2
Hasil Davies Bouldin  Index dengan jumlah  k=2 didapatkan  hasil  pada  gambar,  dengan  nilai  DBI ( davies bouldin index) 0.521 Gambar 15
Gambar 16 Hasil Davies Bouldin K=3
Hasil Davies Bouldin  Index dengan jumlah  k=3 didapatkan  hasil  pada  gambar,  dengan  nilai  DBI ( davies bouldin index) 0.555 Gambar 16
Gambar 17 Hasil Davies Bouldin K=4
Hasil Davies Bouldin  Index dengan jumlah  k=3 didapatkan  hasil  pada  gambar,  dengan  nilai  DBI ( davies  bouldin  index) 0.539  Gambar  16.  Setelah dilakukan  3  kali  percobaan  untuk  menentukan  hasil nilai  k,  Pada  percobaan  ke  3  dengan  menggunakan nilai  k  yang  ditentukan  adalah  dinilai  k  2 menghasilkan  nilai Performance  Vektor ( Davies Bouldin  Index )  yang  optimal  dibandingkan  dengan percobaan  ,  kedua  dan  ketiga    kali  proses run ,  Nilai yang  dihasilkan  adalah  nilai  yang  mendekati  0 dengan  nilai  0.521.  Berikut  hasil  uji  coba  nilai  k dapat ditampilkan pada Tabel 1.

## Tabel 1 Hasil uji coba nilai K
Berdasarkan  hasil  pada  masing-masing  nilai DBI (Davies Bouldin Index) hasil yang paling rendah diantara  masing-masing Cluster adalah  dengan jumlah  k=2  dengan  nilai  DBI  sebesar  0.521,  maka Cluster dengan  jumlah  k=2  lebih  baik  dibandingkan dengan Cluster jumlah k=3 dan k=4.
Dari  hasil  penelitian  metode Clustering yang telah  dilakukan  menggunakan  rapid  miner  serta penilaian  performance  menggunakan  davies  bouldin index.  Pada  hasil Cluster dengan  jumlah  k=2 didapatkan hasil menjadi 2 Cluster seperti pada yang akan ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2 Hasil Cluster CLUSTER JUMLAH Cluster 0 636 items Cluster 1 116 items Dari hasil data Cluster tersebut menggambarkan bahwa, Cluster _0  adalah  nilai Cluster tertinggi dengan  636  items  untuk  jumlah  kelurahan  dengan kepadatan tertinggi di Provinsi DKI Jakarta dan untuk nilai Cluster _1  dengan  116 items untuk  jumlah kelurahan  dengan  kepadatan  terendah  di  Provinsi DKI Jakarta. Dari hasil beberapa Cluster diatas dapat disimpulkan  bahwa  data  kepadatan  penduduk  di Provinsi  DKI  Jakarta  dari  2018-2020  terdapat  2 wilayah  kelurahan  yang  kepadatan  penduduknya terpadat dan terendah. Berikut hasil akan ditampilkan pada Tabel 3.
Tabel 3 Hasil Clustering Nama Kelurahan Tahun Cluster Jumlah Kepadatan(Jiwa/Km) Kali Anyar 2019 Padat 95676.10063 P.Harapan 2018 Rendah 1045.276234 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari hasil analisis data pengelompokan kepadatan  penduduk  di  Provinsi  DKI  Jakarta  yang telah  dilakukan  menggunakan  Algoritma K-Means Clustering , maka mendapatkan hasil dan kesimpulan. Pertama Implementasi mengelompokkan  kepadatan penduduk  di  Provinsi  DKI  Jakarta  berdasarkan kepadatan perkeluharan melibatkan beberapa tahapan yaitu, data selection, preprocessing, data transformation , Data  mining dan evaluation .  Kedua Dari  Nilai  BDI  ( Davies  Bouldin  Index )  yang dilakukan  pada  4 Cluster didapatkan  hasil  yang mendekati  0  yaitu  pada Cluster_2 nilai  DBI  yang optimal  untuk  pengelompokan  kepadatan  penduduk adalah  0,521.  Dan  yang  terakhir  Pengelompokan kepadatan  penduduk  di  Provinsi  DKI  Jakarta  dapat menghasilkan  2 Cluster yaitu  tertinggi  dan  terendah. Kepadatan penduduk tertinggi terdapat pada kelurahan  Kali  Anyar  pada  tahun  2019  yang berjumlah 95676.10063(jiwa/km), dan daerah kelurahan terendah terdapat pada kelurahan P.Harapan  pada  tahun  2018  dengan  jumlah 1045.276234(jiwa/km). Saran pada skripsi ini Peneliti selanjutnya  diharapkan  dapat  menambahkan  atribut pendukung dalam mengetahui kepadatan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F.  Sembiring,  O.  Octaviana,  and  S.  Saepudin, “Implementasi Metode K-Means Dalam Pengklasteran  Daerah Pungutan Liar  Di Kabupaten  Sukabumi  (Studi  Kasus:  Dinas Kependudukan Dan Pencatatan Sipil),” J. Tekno
Insentif , 2020, [Online]. Available: http://jurnal.lldikti4.id/index.php/jurnaltekno/art icle/view/165
[2]  T.  Hidayat et  al. ,  “ Clustering daerah  rawan stunting  di  Jawa  Barat  menggunakan  algoritma
Nilai K Davies Bouldin Index ( DBI ) Cluster 2 0.521 Cluster _0 : 636 items Cluster _1 : 165 items 3 0.555 Cluster _0 : 482 items Cluster _1 : 93 items Cluster _2 : 226 items 4 0.539 Cluster _0 : 243 items Cluster_ 1 : 30 items
Cluster _2 : 100 items Cluster _3 : 428 items
k-means Clustering stunting-prone  areas  in West Java using k-means algorithm,” vol. 4, pp. 137–146, 2023, [Online]. Available:
http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/infote ch
[3]  Y.  R.  Sari,  A.  Sudewa,  D.  A.  Lestari,  and  ...,
“Penerapan Algoritma K-Means Untuk
Clustering Data  Kemiskinan  Provinsi  Banten
Menggunakan  Rapidminer,” CESS  (Journal  … ,
2020, [Online]. Available: https://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/cess/ article/view/18519
[4]  J.  Ilmu,  S.  Informasi,  P.  Marpaung,  I.  Pebrian, and  W.  Putri,  “Penerapan Data  mining Untuk Pengelompokan Kepadatan Penduduk Kabupaten Deli Serdang Menggunakan Algoritma K-Means,” vol. 6, no. September, pp. 64–70, 2023.
[5]  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.
[6]  A. Bidarti, Teori kependudukan . books.google.com,  2020.  [Online].  Available: https://books.google.com/books?hl=en%5C&lr=
%5C&id=YM35DwAAQBAJ%5C&oi=fnd%5 C&pg=PP1%5C&dq=teori+penduduk%5C&ots =hO84UDxgeV%5C&sig=D5_RPyAgzTORIey kihR-3-w4qTE
[7]  A. Neva,  “Penerapan  Metode  K-Means Clustering dalam  Mengelompokan  Jumlah Wisatawan Asing di Jawa Barat,” Algor , vol. 2, 2023, [Online]. Available:
https://jurnal.buddhidharma.ac.id/index.php/alg or/article/view/1872%0Ahttps://jurnal.buddhidh arma.ac.id/index.php/algor/article/download/187 2/1495 [8]  N. Wakhidah, “ CLUSTERING
MENGGUNAKAN  K-MEANS  ALGORITHM ( K-MEANS ALGORITHM CLUSTERING )”.
[9]  A.  A.  Az-zahra,  A.  F.  Marsaoly,  I.  P.  Lestyani, R. Salsabila, and W. O. Z. Madjida, “Penerapan Algoritma K-Modes Clustering Dengan Validasi Davies Bouldin Index Pada
Pengelompokkan Tingkat Minat Belanja Online Di  Provinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta,” J. MSA ( Mat. dan Stat. serta Apl. ) , vol. 9, no. 1, p. 24, 2021, doi: 10.24252/msa.v9i1.18555.
[10]  M. A. Fajar, “Klasterisasi Proses Seleksi Pemain Menggunakan  Algoritma  K-Means,” J.  Tek. Inform. ,  pp.  1–5,  2015,  [Online].  Available: http://eprints.dinus.ac.id/16498/1/jurnal_15441. pdf (05 Juni 2020)
[11]  F.  M.  Basysyar,  Y.  Arie  Wijaya,  I.  Ali,  and  S.
Anwar, “ Clustering Data Disabilitas menggunakan Algoritma K-Means di
Kabupaten  Cirebon,” JURSIMA  (Jurnal  Sist. Inf. dan Manajemen) , vol. 9, no. 3, pp. 247–255, 2021.