## ANALISIS JUMLAH PENDUDUK MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS BERDASARKAN KABUPATEN/KOTA DI INDONESIA
Nurhayah, Nana Suarna, Willy Prihartono Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan no.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 nhayah048@gmail.com

## ABSTRAK
Jumlah  penduduk  di  Indonesia  secara  konsisten,  terjadi  peningkatan  dari  satu tahun  ke  tahun  berikutnya. Populasi  terpadat  di  Indonesia  terdapat  pada  Kabupaten  Bogor.  Kepadatan  penduduk  yang  tinggi  biasanya menunjukan  bahwa  suatu  wilayah  memiliki  populasi  yang  besar  dalam  luas  wilayah  yang  terbatas.  Di  era sekarang, salah satu masalah yang terkait dengan aspek kependudukan adalah disparitas distribusi populasi yang tidak merata. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengelompokan jumlah penduduk menggunakan algoritma K- Means. Pada  konteks penelitian  ini, sumber data yang dipakai diperoleh dari Badan Pusat Statistika mencakup informasi  jumlah  penduduk  Kabupaten/Kota  di  Indonesia  Tahun  2020  sd.  2022. Metode penelitian  ini menerapkan  Algoritma  K-Means  dengan  memanfaatkan  pendekatan  Knowledge  Discovery  and  Data  Mining (KDD) dan tahapan yang digunakan yaitu Selection data, Preprocessing data, Transformation, Data Mining dan Evaluation.  Melalui  analisis  Data  Mining,  pengelompokan  jumlah  penduduk  menghasilkan  4  cluster  yaitu cluster jumlah peduduk sangat padat, padat, sedang, dan rendah. Hasil dari penelitian ini, Dari pengujian yang telah  dilakukan  dengan  Davies  Boulding  Index  didapatkan  cluster  yang  optimal  yaitu  k=4  dengan  nilai  DBI 0.127.  Cluster  0  dengan  jumlah  penduduk  rendah  sebanyak  360  Kabupaten/Kota,  cluster  1  dengan  jumlah penduduk  sedang  sebanyak  93  Kabupaten/Kota,  Cluster  2  dengan  jumlah  penduduk  sangat  padat  sebanyak  1 Kabupaten, dan cluster 3 dengan jumlah penduduk padat sebanyak 28 Kabupaten/Kota.
Kata kunci : Jumlah Penduduk, Clustering, Data Mining, K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia,  sebagai  negara  yang  masih  dalam tahap pembangunan, menghadapi sejumlah tantangan terkait kesejahteraan masyarakat. Kepadatan penduduk  merupakan  salah  satu  indikator  penting dalam  memahami  bagaimana  manusia  terdistribusi disuatu  wilayah  atau  daerah  tertentu.  Tingkat kepadatan  penduduk  memiliki  implikasi  yang signifikan dalam perencanaan wilayah, pembangunan sosial  dan  ekonomi,  serta  pengelolaan  sumber  daya alam  dan  lingkungan.  Jika  pertumbuhan  populasi suatu  kota  tidak  ditangani  dengan  baik  dan terorganisir,  dampak  yang  merugikan  dapat  muncul, seperti peningkatan tingkat pengangguran, peningkatan  pencemaran  lingkungan,  pengurangan lahan  hijau  akibat  perkuasan  pemukiman  penduduk, serta dampak-dampak ekonomi dan sosial lainnya [1]. Oleh  karena  itu,  analisis  jumlah  penduduk  menjadi sangat  relevan  dalam  konteks  perencanaan  wilayah yang berkelanjutan.
Masalah  yang  terkait  dengan  kependudukan  di era  sekarang  yaitu  ketimpangan  jumlah  penduduk yang  tidak  merata.  Ketidakpahaman  masyarakat terkait  lokasi  padat  penduduk  disetiap  kota  dapat disebabkan  oleh  kurangnya  pengetahuan  atau informasi mengenai pengelompokan kepadatan penduduk disetiap kota. Hal ini dapat mengakibatkan masyarakat  memilih  lokasi  tempat  tinggal  tanpa pertimbangan  matang,  sehingga  rentan  menghadapi permasalahan akibat dampak padat penduduk disetiap kota.  Wilayah  dengan  padat  penduduk  tinggi mungkin  menghadapi  tantangan  seperti  kemacetan,
keterbatasan  sumber  daya  alam,  dan  tekanan  pada infrastruktur.  Oleh  karena  itu,  pemerintah  disetiap daerah  seharusnya  dapat  memastikan  bahwa  setiap penduduknya memperoleh akses menyeluruh terhadap  layanan  yang  berkaitan  dengan  kebutuhan dasar.  Keberhasilan  ini  memiliki  signifikansi  yang besar  dalam  pembangunan  sumber  daya  manusia yang  penting  dalam  konteks  pembangunan  saat  ini. Dengan  memahami  tingkat  jumlah  penduduk,  dapat di  identifikasi  Kabupaten/Kota  yang  memerlukan upaya  khusus  dalam  meningkatkan  layanan  dasar, pendidikan, dan kesehatan. Berdasarkan permasalahan  dan  dampak  yang  mungkin  dihadapi oleh masyarakat akibat tingginya jumlah penduduk di beberapa  Kabupaten/Kota  di  Indonesia,  maka  dalam penelitian  ini  akan  dijalankan  proses  clustering Kabupaten/Kota  yang  ada  di  Indonesia  ke  dalam beberapa  cluster,  yaitu  cluster  jumlah  penduduk sangat  padat,  padat,  sedang  dan  rendah.  cluster rendah (C3) mencakup tujuh belas kecamatan.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  memperoleh pemahaman  yang  lebih  menyeluruh  mengenai  hasil pengelompokan tingkat kepadatan penduduk berdasarkan jumlah penduduk di berbagai Kabupaten/Kota  di  Indonesia,  dengan  menerapkan teknik  data  mining,  penelitian  ini  memiliki  tujuan untuk  mengidentifikasi  pola  dan  hubungan  yang mungkin  tersembunyi  dalam  data  jumlah  penduduk dari  tahun  2020  hingga  2022.  Melalui  analisis clustering  dengan  menerapkan  Algoritma  K-Means, penelitian  ini  menyajikan  wawasan  yang  lebih mendalam  terkait  karakteristik  padat  penduduk  di
setiap cluster. Dengan demikian, diharapkan penelitian  ini  dapat  berkontribusi  dalam  pemahaman regionalisasi  tingkat  padat  penduduk  di  Indonesia, yang  pada  gilirannya  dapat  mendukung  perencanaan wilayah,  pengembangan  kebijakan  populasi,  dan strategi pembangunan yang lebih terarah.
Metode  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini yaitu Algoritma K-Means Clustering dengan menggunakan pendekatan  Knowledge Discovery  and Data  Mining  (KDD).  Analisis  klaster  merupakan metode  dalam  data  mining  yang  termasuk  dalam kategori  analisis  tanpa  pengawasan  (unsupervised analysis).  K-Means  cluster  analysis,  disisi  lain merupakan  salah  satu  metode  analisis  klaster  non- hirarki  yang  bertujuan  untuk  membagi  objek-objek dalam  dataset  ke  dalam  satu  atau  lebih  klaster berdasarkan karakteristiknya. Dengan pendekatan ini, objek-objek  yang  memiliki  karakteristik  serupa dikelompokan  dalam  satu  klaster,  sementara  objek- objek dengan karakteristik yang berbeda ditempatkan dalam klaster yang berbeda pula [2].
Hasil  dari  penelitian  ini  berpotensi  memberikan perspektif  baru  kepada  individu  atau  kelompok  yang terlibat  dalam  transmigrasi,  urbanisasi,  atau  imigrasi karena  alasan  pekerjaan,  menetap,  atau  faktor lainnya.  Dengan  menerapkan  metode  clustering dalam  analisis  padat  penduduk,  penelitian  ini  dapat meningkatkan pemahaman tentang urgensi mempertimbangkan jumlah penduduk dalam perencanaan  wilayah  yang  berkelanjutan.  Penelitian ini  mencerminkan  bahwa  tanpa  memperhatikan dengan  cermat  tingkat  padat  penduduk,  proses transmigrasi,  urbanisasi,  atau  imigrasi  berpotensi menimbulkan  sejumlah  tantangan  dan  dampak  yang signifikan.  Sebagai  akibatnya, temuan dari penelitian ini  mampu  memberikan  panduan  dalam  merancang kebijakan  terkait  transmigrasi,  urbanisasi,  atau imigrasi  serta  membantu  dalam  pengembangan strategi  pembangunan  yang  lebih  efektif.  Dengan memahami  dan  mempertimbangkan  secara  cermat terhadap padat penduduk. Keputusan kebijakan dapat diambil  dengan  lebih  tepat  oleh  para  pengambil kebiijakan  dalam  mengadvokasi  distribusi  penduduk yang  seimbang,  mengurangi  risiko  kemacetan, mengelola  sumber  daya  alam  secara  berkelanjutan, dan  meningkatkan  kualitas  infrastruktur  diberbagai wilayah.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penduduk
Menurut  definisi  resmi  dari  Badan  Pusat Statistik,  penduduk  merujuk  kepada  semua  individu yang  tinggal  disuatu  wilayah  geografis  di  Republik Indonesia  selama  6  bulan  atau  lebih,  atau  mereka yang  tinggal  kurang  dari  6  bulan  tetapi  dengan  niat untuk  menetap.  Definisi  umum  dari  penduduk merujuk pada seluruh individu yang menetap di suatu daerah  geografis  negara  selama  periode  waktu tertentu dan telah  memenuhi kriteria  yang ditetapkan oleh  hukum  negara.  Di  Indonesia,  status  penduduk
diberikan kepada seseorang atau kelompok yang telah berdomisili  di  wilayah  indonesia  selama  lebih  dari enam  bulan  atau  tinggal  kurang  dari  enam  bulan dengan tujuan untuk menetap [3].
Pertumbuhan  penduduk  adalah  fluktuasi  jumlah individu  dalam  suatu  populasi  sepanjang  periode waktu tertentu, yang diukur sebagai perbedaan dalam jumlah  individu per unit waktu. Dalam suatu negara, pertumbuhan penduduk merupakan indikator penting, karena  pertumbuhan  penduduk  dapat  dianggap sebagai  input  potensial  yang  berperan  sebagai  faktor produksi  untuk  meningkatkan  produktivitas  rumah tangga dan perusahaan. Peningkatan jumlah penduduk umumnya merujuk pada frekuensi pertambahan individu manusia [4].
Kepadatan  penduduk  mengacu  pada  rata-rata jumlah  penduduk  di  setiap  wilayah  dengan  luas  satu kilometer  persegi.  Nilai  tingkat  kepadatan  penduduk yang  bervariasi  di  setiap  wilayah,  dan  dipengaruhi oleh  faktor  internal,  seperti  pertumbuhan  penduduk yang cukup tinggi (dengan tingkat kelahiran melebihi tingkat kematian), serta sifat strategis wilayah. Faktor eksternal, seperti mobilitas penduduk dan produktivitas  wilayah  disekitarnya  juga  berperan dalam menentukan tingkat kepadatan penduduk [5].

## 2.2. Data Mining
Data  mining  merupakan  suatu  proses  analisis yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  ciri-ciri  yang signifikan  pada data yang saat ini diolah, serta untuk mendapatkan pola suatu model yang dapat mendeskripsikan  kelas  atau  konsep  dari  data  [6]. Sedangkan, istilah lain bahwa  Data  Mining merupakan  proses  ekstraksi  atau  eksplorasi  data  dan informasi  yang  signifikan  yang  sebelumnya  tidak diketahui,  meskipun  dapat  dimengerti  dan  memiliki nilai dari dalam  basis data  yang  besar, dan  informasi yang  ditemukan  melalui  proses  ini  dapat  digunakan untuk pengambilan keputusan bisnis yang krusial [7].

## 2.3. Clustering
Clustering  adalah  suatu  metode  dalam  data mining  yang  beroperasi  dengan  mencari  dan mengelompokan data berdasarkan kemiripan karakteristik antar data satu dengan data lainnya yang telah  dikumpulkan  [8].  Clustering  merujuk  pada proses pengelompokan elemen-elemen seperti catatan, pemeriksaan, atau ulasan  dalam ranah kelas- kelas entitas yang menunjukan kesamaan. Tujuan dari pengelompokan  adalah  untuk  mengorganisir  seluruh set data dalam suatu cluster yang mempunyai tingkat kemiripan  yang  signifikan,  di  mana  elemen-elemen dalam suatu  kluster memiliki tingkat kemiripan  yang tinggi, sementara kesamaan di antara berbagai kluster lainnya [5].
2.4. Algoritma K-Means
k-Means  merupakan  metode  pengelompokan data non-hierarki yang memiliki kemampuan membagi  data  menjadi  dua  kelompok  atau  lebih.
Pendekatan  ini  akan  mengorganisir  data  ke  dalam kelompok  sehingga  data  dengan  karakteristik  serupa akan  ditempatkan  dalam  satu  kelompok,  sementara data  yang  mempunyai  karakteristik  yang  berbeda akan  disusun  di  dalam  kelompok  lainnya  [9]. Algoritma  K-Means  dipilih  untuk  menganalisis parameter  karena  kemudahan  dan  kinerjanya  yang efektif  pada  dataset  yang  besar,  bila  dibandingkan dengan pengelompokan hierarkis [10].
Mengidentifikasi lokasi klaster dilakukan dengan  melakukan  perbandingan  diantara  3  cluster, dan  nilai  terendah  (minimum)  dijadikan  pilihan, apabila  nilai  terendah  (minimum)  teridentifikasi, maka  objek  dapat  dimasukan  ke  dalam  cluster tersebut [11].

## 2.5. Davies Boulding Index
David  L.  Davies  dan  Donald  W.  Boulding mengenalkan  teknik  ini  untuk  tujuan  mengevaluasi cluster.  Evaluasi  menggunakan  metode  Davies Boulding  Index  dilakukan  secara  internal  terhadap cluster,  dimana  penilaian  hasil  klaster  dilakukan berdasarkan  jumlah  dan  jarak  antara  klaster.  Davies Boulding  Index  menyesuaikan  nilai  tengah  tingkat kemiripan  di  antara  tiap  kelompok.  DBI  dirancang untuk  mengoptimalkan  keseimbangan  di  antara interval  didalam  klaster  sambil  mengurangi  jarak antara  pusat  kluster  dan  objek  data  yang  lain  [12]. Dalam  penentuan  nilai  K  yang  optimal  dilakukan dengan  mencari  nilai  Davies  Boulding  Index  (DBI) yang mendekati nol [13].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Penelitian
Pendekatan  penelitian  yang  diterapkan  dalam kajian  inii  melalui  pendekatan  kuantitatif.  Penelitian ini  mengacu  pada  tahapan-tahapan  penelitian  seperti yang tertuang pada gambar 1.

## 3.2. Sumber Data
Sumber  data  yang  digunakan  adalah  data sekunder.  Penelitian  ini  menggunakan  data  yang bersumber  dari  Badan  Pusat  Statistika  (BPS) Indonesia,  yang  bisa  diakses  melalui  website https://www.bps.go.id/. Data  ini  mencakup  informasi mengenai  jumlah  penduduk  Kabupaten/Kota  pada Tahun  2020  sd.  2022.  Pada  data  yang  diambil terdapat  514  Record  dan  6  Atribut.  Data  ini  akan digunakan  untuk  mengelompokan  tingkat  kepadatan penduduk  berdasarkan  jumlah  penduduk  menurut Kabupaten/Kota di Indonesia.

## 3.3. Populasi
Populasi  dalam  penelitian  ini  merujuk  pada keseluruhan yang menjadi fokus penelitian ini. Dalam dataset jumlah penduduk Kabupaten/Kota di Indonesia  yang  bersumber  dari  Badan  Pusat  Statistik (BPS)  Indonesia,  yang  dapat  diakses  melalui https://www.bps.go.id/. Populasi  nya  adalah  jumlah penduduk dari 514  Kabupaten/Kota pada tahun 2020 sebanyak 271.558.932 jiwa, 2021 sebanyak 272.44.559  jiwa  dan  2022  sebanyak  275.928.315 jiwa.  Terdapat  6  atribut  dan  514  record  pada  data yang  akan  diteliti.  Dengan  mengambil  seluruh populasi,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menyediakan gambaran menyeluruh tentang distribusi jumlah penduduk di tingkat regional selama tiga tahun terakhir.

## 3.4. Teknik Pengumpulan Data
Dalam  kajian  ini,  data  yang  digunakan  berasal dari  sumber  resmi  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) Indonesia, yang dapat diakses melalui https://www.bps.go.id/ .  Proses  pengumpulan  data dilakukan  dengan  secara  daring,  memanfaatkan kemudahan  teknologi  dan  akses  informasi  online. Selain  itu,  perhatian  khusus  diberikan  pada  kualitas data  untuk  memastikan  akurasi,  kelengkapan,  dan keandalan  informasi  yang  diperoleh  dari  Sumber resmi  BPS.  Teknik  pengumpulan  data  ini  akan memberikan dasar yang kokoh untuk analisis lanjutan terkait  kepadatan  penduduk  berdasarkan jumlah penduduk di berbagai Kabupaten/Kota di Indonesia.

## 3.5. Teknik Analisis Data
Tahapan data mining Knowledge Discovery and Data Mining seperti yang terlihat pada gambar 2.

## Gambar 2 Tahapan KDD
Tahapan-tahapan dalam proses KDD dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Selection Seleksi  data  (data  target)  yang  akan  dijadikan sampel  untuk  langkah-langkah  berikutnya.  Pada tahap  ini,  peneliti  memilih  dataset  yang  sesuai dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  yang  berisi informasi jumlah penduduk menurut Kabupaten/Kota  di  Indonesia  dari  tahun  2020 hingga  2022.  Data  ini  dipilih  dengan  cermat berdasarkan relevansi dengan tujuan penelitian.
2. Preprocessing Data Melaksanakan serangkaian langkah untuk melengkapkan  data  dan  menjaga  keseragaman data.  Tahap ini peneliti melakukan pra- pemrosesan data yang komprehensif, ini melibatkan pengenalan dan penanganan data yang hilang. Selain itu, peneliti mengidentifikasi outlier dan  memutuskan  apakah  akan  menghapus  atau menangani  outlier  tersebut.  Data  dinormalisasi untuk  memastikan  skala  yang  konsisten  dan format  data  diubah  jika  diperlukan  agar  siap digunakan dalam analisis.
3. Transformation
Transformasi
representasi data untuk
memudahkan  dan  memperbaikinya  agar  sesuai dengan  teknik  data  mining  yang  akan  digunakan. Pada  tahap  ini,  data  yang  telah  diproses  diubah dalam  format  yang  sesuai  untuk  penggunaan Algoritma  K-Means.  Peneliti  menyeleksi  atribut yang  akan  dimanfaatkan  dalam  analisis  dan mengubahnya  ke  dalam  bentuk  yang  sesuai dengan ketentuan algoritma.
4. Data Mining Proses  pengembangan  model  untuk  menemukan pola dalam data yang tersedia. Peneliti menerapkan  Algoritma  K-Means  pada  data  yang telah  diubah  dalam  tahap  sebelumnya.  Peneliti juga menentukan cluster yang tepat untuk analisis clustering. Penerapan Algoritma K-Means digunakan untuk mengelompokan wilayah berdasarkan jumlah penduduk.
5. Evaluation Tahap  interpretasi  dan  penilaian  terhadap  pola yang  dihasilkan  untuk  menentukan  apakah  pola tersebut  menarik,  bermanfaat,  atau  relevan. Peneliti  menganalisis  hasil  clustering  untuk mengidentifikasi pola atau wawasan yang muncul dari  cluster  yang  terbentuk.  Menginterpretasikan hasil tersebut dalam konteks masalah ketimpangan jumlah penduduk di Indonesia.

## 3.6. Algoritma K-Means
Untuk  mengelompokan  kepadatan  penduduk berdasarkan  jumlah  penduduk  di  Indonesia  ke  dalam beberapa  cluster,  yaitu    cluser  padat,  Sedang,  dan rendah.  Metode  K-Means  clustering  diterapkan sebagai  suatu  contoh  untuk  clustering  data  jumlah penduduk,  menggunakan  langkah-langkah  berikut ini[14]:
a. Mengidentifikasi jumlah cluster Dari  514  Kabupaten/Kota  di  Indonesia  akan dikelompokan  ke  dalam  4  cluter  yaitu,  cluster sangat padat, padat,  sedang dan rendah.
b. Menentukan pusat cluster Dari  514  Kabupaten/Kota  akan  dipilih  4  pusat cluster “Centroid”
c. Melakukan  perhitungan  jarak  antara  objek  data dan pusat cluster
Jumlah  populasi  setiap  Kabupaten/Kota  akan dihitung  menuju  pusat  kluster  yang  telah ditentukan  dengan  menggunakan  teorema  jarak Euclidean, yang dirumuskan sebagai berikut :
𝐷(𝑖, 𝑗) = √(𝑋1𝑖 − 𝑥1𝑗) 2 +   (𝑋2𝑖 − 𝑋2𝑗) 2 + ⋯ + (𝑋𝑘𝑖 − 𝑋𝑘𝑗)𝑏 2 (1)
Keterangan :
D(i,j) : jarak data ke i ke pusat cluster j Xki : Data ke I pada atribut data ke k Xkj : Titik pusat ke j pada atribut data ke k
d. Penempatan data dalam cluster terdekat Setelah semua populasi seluruh data dari 1 hingga 514  dihitung  ke  pusat  cluster  melalui  rumus Euclidion  Distance,  hasil  perhitungan  akan dialokasikan ke kluster yang paling mendekati.
e. Mengidentifikasi pusat cluster yang baru Setelah  melakukan perhitungan  pada seluruh data dan menetapkan hasilnya ke kluster yang terdekat, total  populasi  di  setiap  kluster  akan  dijumlahkan, kemudian  dibagi  dengan  jumlah  Kabupaten/Kota yang  termasuk  dalam  kluster  tersebut.  Hasil  dari perhitungan  tersebut  akan  menjadi  pusat  kluster baru.
f. Iterasi  penentuan  pusat  cluster  dilakukan  hingga tidak terjadi perubahan pada data
Apabila,  nilai  pusat  cluster  ada  perubahan,  maka lakukan kembali ke langkah 3.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Temuan  dari  penelitian  yang  dibahas  dalam konteks  ini,  yakni  khususnya  mengenai  proses pengelompokan dataset jumlah penduduk menggunakan  Algoritma  K-Means.  Pengelompokan ini dilakukan melalui tahapan pengujian menggunakan  metode  machine  learning,  yakni melibatkan perangkat lunak RapidMiner Studio.

## 4.1. Data Penduduk
Data jumlah penduduk dari 514 Kabupaten/Kota di  Indonesia  pada  periode  tahun  2020  hingga  2022 yang  telah  dikumpulkan  untuk  di  analisis  dan dikelompokan  ke  dalam  tiga  cluster,  yaitu  tingkat penduduk  padat,  sedang  dan  rendah.  Data  yang diterapkan  dalam  kajian  dalam  kajian  ini  diperoleh dari  situs  resmi  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) Indonesia,  yakni https://www.bps.go.id/. Dataset  ini mencakup  beberapa  atribut,  antara  lain  No, Provinsi, Kabupaten/Kota  serta  Jumlah  Penduduk  untuk  tahun 2020,  2021,  dan  2022.  Selanjutnya,  data  yang  sudah terkumpul  akan  diproses  menggunakan  metode
Algoritma K-Means Clustering. Data jumlah penduduk bisa dilihat pada tabel 1.
Tabel 1 Data Jumlah Penduduk No  Provinsi Kabupaten/K ota 2020 2021 2022 1 Aceh Simeulue 92865 93762 94876 2 Aceh Aceh Singkil 126514  128384  130787 3 Aceh Aceh Selatan 232414  234630  237376 4 Aceh Aceh Tenggara  220860  224119  228308 5 Aceh Aceh Timur 422401  427032  432849 6 Aceh Aceh Tengah 215576  218684  222673 7 Aceh Aceh Barat 198736  200579  202858 8 Aceh Aceh Besar 405535  409527  414490 9 Aceh Pidie 435275  439398  444505 1 0 Aceh Bireuen 436418  439788  443874 … … … … … … … … … 514 Bengkul u Kota Bengkulu  373591 37860 4 38484 1

## 4.2. Data Selection
Parameter  Select  Atributes  ditampilkan  pada gambar 3.
Gambar 3 Parameter Select Attributes
Dalam  melakukan  seleksi  data  untuk  penelitian ini,  fokus utama  jatuh pada dataset jumlah penduduk tahun 2020, 2021, dan 2022 yang diperoleh pada situs resmi Badan Pusat Statistik (BPS). Sebagai hasil dari proses  seleksi  data,  dataset  yang  diambil  terdiri  dari 514  record  dan  6  atribut,  masing-masing  mewakili Kabupaten/Kota  di  Indonesia.  Hasil  selection  dari dataset  yang  tidak  digunakan,  hanya  4  atribut  yang digunakan.    Dengan  memasukan  atribut-atribut  ini, penelitian ini dapat melakukan eksplorasi dan analisis terhadap  perubahan  kepadatan  penduduk  di  setiap wilayah selama periode tiga tahun terakhir.

## 4.3. Preprocessing Data
Adanya  nilai  yang  hilang  (missing  value) terdektesi  pada  atribut  jumlah  penduduk  2021  dan 2022. Jumlah missing value ditampilkan pada gambar 4.

## Gambar 4 Missing Value
Untuk  menangani  hal  ini,  peneliti  memutuskan untuk  menghapus  data  yang  memiliki  nilai  yang
hilang  dengan  menggunakan  parameter  Fillter Example.  Parameter  Fillter  Example  ditampilkan pada gambar 5.
Gambar 5 Parameter Filter Examples
Pada  tahap  ini,  dilakukan  penghapusan  data pada  32  Kabupaten/Kota  yang  memiliki  nilai  yang hilang  pada  atribut  jumlah  penduduk  tahun  2020, 2021,  maupun  2022.  Proses  ini  dilakukan  untuk memastikan data yang digunakan dalam analisis lebih lanjut  telah  bersih  dari  Missing  Values.  Data  yang dihapus ditampilkan pada tabel 2.
Tabel 2 Penghapusan Data No Kabupaten/Kota Provinsi 1 Karimun Kepulauan Riau 2 Bintan 3 Natuna 4 Lingga 5 Kepulauan Anambas 6 Kota Batam 7 Merauke Papua 8 Jayawijaya 9 Jayapura 10 Kepulauan Yapen … … … … … 32 Deiyai Papua

## 4.4. Data Transformasi
Pada  tahap  berikutnya,  dilakukan  proses transformasi  data  dengan  menggunakan  parameter “Set  Role”  dan  “Normalize”.  Transformasi  ini bertujuan  untuk  menetapkan  peran  atribut  dan mengubah  skala  nilai  variabel.  Dengan  menetapkan peran  atribut,  data  menjadi  lebih  terstruktur  dan  siap untuk  dianalisis  lebih  lanjut.  Normalisasi,  yang mencakup pengubahan skala nilai variabel ke rentang antara  0  dan  1,  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa semua  variabel  memberikan  dampak  yang  seimbang pada analisis.

## 4.4.1. Set Role
Parameter  Set  Role  yang  ditampilkan  pada gambar 6.
Gambar 6 Parameter Set Role
Proses  “Set  Role”  merupakan  tahap  penting dalam  persiapan  data  sebelum  menjalani  analisis lebih  lanjut.  Pada  tahap  ini,  peneliti  memanfaatkan
set rol dengan tujuan menetapkan atribut Kabupaten/Kota  sebagai  ID.  Dengan  menetapkan atribut  Kabupaten/Kota  sebagai  ID,  data  menjadi lebih  terstruktur  dan  dapat  diakses  dengan  lebih mudah  dalam  tahap  analisis  berikutnya.  Proses  Set Role ditampilkan pada gambar 7.

## Gambar 7 Tampilan Set Role

## 4.4.2. Normalize
Tahap selanjutnya  yaitu dengan  menggunakan parameter Normalize.
Parameter Normalize ditampilkan pada gambar 8
Gambar 8 Parameter Normalize
Dengan  memanfaatkan  parameter  normalize, tahap transformasi data dapat dijalankan dengan lebih terstruktur,  sehingga  data  siap  untuk  dianalisis  lebih mendalam. Normalisasi, sebagai metode transformasi data  dilakukan  untuk  mengadaptasi  skala  nilai variabel,  tujuannya  untuk  menjamin  bahwa  semua variabel  memiliki  pengaruh  yang  seimbang  pada proses  analisis.  Data  normalisasi  ditampilkan  pada gambar 9.

## Gambar 9 Normalisasi Data

## 4.5. Data Mining
Pada  tahap  data  mining,  parameter  yang digunakan  yaitu  K-Means  Clustering  yang  akan mengelompokan data ke dalam 4 cluster, yaitu cluster sangat  padat,  padat,  sedang,  dan  rendah.  Parameter clustering ditampilkan pada gambar 10.
Gambar 10 Parameter Clustering
Hasil  dari  parameter  K-Means  Clustering diperoleh  4  cluster  yaitu  cluster  0  sebanyak  360 items, cluster 1 sebanyak 93 items, cluster 2 sebanyak 1 items, dan cluster 3 sebanyak 28 items dengan total 514  items.  Hasil  cluster  model  ditampilkan  pada gambar 11.
Gambar 11 Cluster Model
Parameter-parameter  yang  digunakan  dalam RapidMiner ditampilkan pada gambar 12.

## Gambar 12 Data Mining

## 4.6. Evaluation
Operator  ini  digunakan  dalam  tahap  pengujian kinerja  K-Means  pada  langkah  kedua,  dengan  tujuan memperoleh nilai Davies Boulding Index (DBI) yang optimal  dan  mendekati  nol.  Semakin  mendekati  nol nilai  DBI,  semakin  optimal  performa  cluster.  Oleh karena itu, pada langkah ini dilakukan serangkaian uji coba dengan variasi nilai k untuk menentukan jumlah cluster  yang  dapat  menghasilkan  pembagian  cluster dengan  nilai  DBI  yang  mendekati  nilai  optimal. Parameter performance ditampilkan pada gambar 13.

## Gambar 13 Parameter Performance
Untuk  memperoleh  nilai  k  yang  optimal,  dilakukan percobaan.  Kriteria  keoptimalan  tersebut  adalah  nilai k  yang  menghasilkan  nilai  Davies  Boulding  Index mendekati 0. Dari percobaan tersebut, didapati bahwa nilai  k  yang  memberikan  hasil  DBI  mendekati  0 adalah  k=4,  dengan  nilai  DBI  sebesar  0.127.  Hasil percobaan ditampilkan pada tabel 3.

## Tabel 3 Nilai Davies Boulding Index
No Cluster Davies Boulding Index 1 K=2 0.179 2 K=3 0.160 3 K=4 0.127 4 K=5 0.148 5 K=6 0.158 6 K=7 0.157 7 K=8 0.151 8 K=9 0.155 9 K=10 0.152
Hasil  dari  data  mining  yang  diperoleh  dengan menerapkan algoritma K-Means sebagai berikut: a. Dengan  menggunakan  K-Means,  terbentuk  4 cluster, yaitu cluster 0 sebanyak 360 item, cluster 1  sebanyak  93  item,  cluster  2  sebanyak  1  item, dan  cluster  3  sebanyak  28  item.  Data  cluster_0 ditampilkan pada tabel 4.
Tabel 4 Data Cluster_0 No Kabupaten/Kota Cluster Keterangan 1 Simeulue Cluster_0 Rendah 2 Aceh Singkil Cluster_0 Rendah 3 Aceh Selatan Cluster_0 Rendah 4 Aceh Tenggara Cluster_0 Rendah 5 Aceh Timur Cluster_0 Rendah 6 Aceh Tengah Cluster_0 Rendah 7 Aceh Barat Cluster_0 Rendah 8 Aceh Besar Cluster_0 Rendah 9 Pidie Cluster_0 Rendah 10 Bireueu Cluster_0 Rendah … … … … … … … 391 Kota Bengkulu Cluster_0 Rendah
Data cluster_1 ditampilkan pada tabel 5.
Tabel 5 Data Cluster_1 No Kabupaten/Kota Cluster Keterangan 1 Asahan Cluster_1 Sedang 2 Simalungun Cluster_1 Sedang 3 Langkat Cluster_1 Sedang 4 Padang Cluster_1 Sedang 5 Kampar Cluster_1 Sedang 6 Pekanbaru Cluster_1 Sedang 7 Kota Batam Cluster_1 Sedang 8 Ogan Komering Ilir Cluster_1 Sedang 9 Banyuasin Cluster_1 Sedang 10 Palembang Cluster_1 Sedang … … … … … … … 94 Kabupaten Lombok Timur Cluster_1 Sedang Data cluster_2 ditampilkan pada tabel 6. Tabel 6 Data Cluster_2 No Kabupaten/Kota Cluster Keterangan 1 Bogor Cluster_2 Sangat Padat Data cluster _3 ditampilkan pada tabel 7. Tabel 7 Data Cluster_3 No Kabupaten/Kota Cluster Keterangan 1 Deli Serdang Cluster_3 Padat 2 Medan Cluster_3 Padat 3 Jakarta Selatan Cluster_3 Padat 4 Jakarta Timur Cluster_3 Padat 5 Jakarta Barat Cluster_3 Padat 6 Jakarta Utara Cluster_3 Padat 7 Sukabumi Cluster_3 Padat 8 Cianjur Cluster_3 Padat 9 Bandung Cluster_3 Padat 10 Garut Cluster_3 Padat … … … … … … … … … 28 Kota Surabaya Cluster_3 Padat
b. Hasil  dari  proses  analisis  K-Means  clustering mencakup  nilai  centroid  untuk  tiap  cluster. Centroid, sebagai titik pusat cluster mempresentasikan rata-rata dari objek-objek yang termasuk  dalam  cluster  tersebut.  Nilai  centroid yang diperoleh ditampilkan pada gambar 14.

## Gambar 14  Nilai Centroid

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  clustering  jumlah penduduk  menggunakan  Algoritma  K-Means,  dapat disimpulkan berikut ini:
Hasil  analisis  clustering  dengan  menggunakan metode  K-Means  pada  data  jumlah  penduduk Kabupaten/Kota  berhasil  mengelompokan  wilayah- wilayah  tersebut  berdasarkan  tingkat  kepadatan penduduk. Penelitian ini menghasilkan 4 cluster yaitu
cluster  0  dengah  jumlah  penduduk  rendah  sebanyak 360  Kabupaten/Kota,  Cluster  1  dengan  jumlah penduduk  sedang  sebanyak  93  Kabupaten/Kota, cluster 3 dengan jumlah penduduk padat sebanyak 28 Kabupaten/Kota,  dan  cluster  2  dengan  jumlah penduduk  sangat  padat  sebanyak  1  Kabupaten.  Nilai Davies  Boulding  Index  yang  didapatkan  dari Algoritma  K-Means  ini  sebesar  0.126  dengan  nilai rata-rata jarak centroid yang optimal, ditemukan pada cluster  2  dengan  average  within  centroid  distance sebesar 0.000.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S.  Sonang,  A.  T.  Purba,  dan  F.  O.  I.  Pardede, “Pengelompokan Jumlah Penduduk Berdasarkan Kategori  Usia  Dengan  Metode  K-Means,” J. Tek.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  2,  no.  2,  hal.  166, 2019, doi: 10.37600/tekinkom.v2i2.115.
[2]  N.  I.  Febianto  dan  N.  Palasara,  “Analisa Clustering  K-Means  Pada  Data  Informasi Kemiskinan  Di  Jawa  Barat  Tahun  2018,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 8, no. 2, hal. 130–140, 2019, doi: 10.32736/sisfokom.v8i2.653.
[3]  A.  Apriandi  dan  M.  D.  N.  Arindi,  “Analisis Pengaruh  Jumlah  Penduduk,  Penduduk  Usia Sekolah  dan  Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap Pengangguran  Di  Provinsi  Sumatera  Utara,” J. Simki  Econ. ,  vol.  6,  no.  1,  hal.  100–109,  2023, doi: 10.29407/jse.v6i1.51.
[4]  R. Aritonang, L. B. Murbun, R. A. Simatupang, D. M. Rangkuty, U. Pembangunan, dan P. Budi, “Studi  Kajian  Pertumbuhan  Penduduk  di Kabupaten  Deli  Serdang  Jumlah  Penduduk,” vol. 1, no. 4, 2023.
[5]  D.  Gultom,  I.  Gunawan,  I.  Purnamasari,  S.  R. Andani,  dan  Z.  A.  Siregar,  “Penerapan Algoritma  K-Means  Dalam  Pengelompokan Kepadatan  Penduduk  Menurut  Kecamatan  di Kabupaten  Simalungun,” TIN  Terap.  Inform. Nusant. , vol. 2, no. 10, hal. 622–628, 2022, doi: 10.47065/tin.v2i10.1375.
[6]  T.  Tendean  dan  W.  Purba,  “Analisis  Cluster Provinsi Indonesia Berdasarkan Produksi Bahan Pangan  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” J. Sains dan Teknol. , vol. 1, no. 2, hal. 5–11, 2020.
[7]  Rayuwati,  Husna  Gemasih,  dan  Irma  Nizar, “IMPLEMENTASI AlGORITMA NAIVE BAYES  UNTUK  MEMPREDIKSI  TINGKAT
PENYEBARAN  COVID,” Jural  Ris.  Rumpun Ilmu  Tek. ,  vol.  1,  no.  1,  hal.  38–46,  2022,  doi: 10.55606/jurritek.v1i1.127.
[8]  C. A. Sugianto, A. H. Rahayu, dan A. Gusman, “Algoritma  K-Means  untuk  Pengelompokkan Penyakit  Pasien  pada  Puskesmas  Cigugur Tengah,” J. Inf. Technol. , vol. 2, no. 2, hal. 39– 44, 2020, doi: 10.47292/joint.v2i2.30.
[9]  G.  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  dan  Y. Desnelita,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Untuk  Clustering  Data  Obat-Obatan,” J.  Nas. Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  5,  no.  1,  hal.  17–24, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[10]  J. Hutagalung,  “Pemetaan  Siswa  Kelas Unggulan  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan Sist.  Informasi) ,  vol.  9,  no.  1,  hal.  606–620, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i1.1516.
[11]  D.  Safira,  M.  Mustakim,  E.  D.  Lestari,  M.  Iffa, dan  S.  Annisa,  “Pengelompokan  Jumlah Penduduk Sumatera Barat Berdasarkan Angkatan  Kerja  Menggunakan  Algoritma  K- Means,” J.  Ilm.  Rekayasa  dan  Manaj.  Sist. Inf. , vol. 6, no. 1, hal. 26, 2020, doi: 10.24014/rmsi.v6i1.8682.
[12]  F.  J.  Fauzan  dan  N.  Nurazizah,  “Application  of K-Means  and K-Medoids Algorithms in Clustering  of  Densely  Populated  Areas  in  Riau Province Penerapan Algoritma K-Means dan K- Medoids  Dalam  Pengelompokan  Kepadatan Penduduk Provinsi Riau,” hal. 223–229, 2023.
[13]  N. P. Gantara dan I. Ali, “Penerapan Metode K- Means  Clustering  Pada  Penjualan  Barang  Di Sports  Station,” E-Link  J.  Tek.  Elektro  dan Inform. ,  vol.  18,  no.  1,  hal.  28,  2023,  doi: 10.30587/e-link.v18i1.5339.
[14]  P.  Marpaung  dan  R.  F.  Siahaan,  “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Pemetaan Kepadatan  Penduduk  Berdasarkan  Jumlah Penduduk  Kota  Medan,” J.  Sains  Komput. Inform.  (J-SAKTI ,  vol.  5,  no.  1,  hal.  503–521, 2021.