## CLUSTERING DATA PENDUDUK BERDASARKAN KELOMPOK UMUR PER DESA DI KABUPATEN PURWOREJO MENGGUNAKAN METODE K- MEANS
Ricky Fauzan Afrizal, Martanto, Agus Bahtiar Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon fauzan46.aja@gmail.com

## ABSTRAK
Pengolahan data penduduk adalah tanggung jawab pemerintah kabupaten, Pelaksanaannya dari desa. Pada pelayanan tersebut harus dilakukan dengan benar juga cepat supaya masyarakat merasa mendapatkan pelayanan yang memuaskan. pada pembuatan surat untuk keterangan sampai dengan laporan kependudukan di Kelurahan merdeka pada pembuatannya telah menggunakan komputer, sehingga data yang diolah belum terintegrasi kedalam satu kawasan penyimpanan. dari kegiatannya ini menimbulkan permasalahan seperti tidak efisiennya waktu yang digunakan  untuk  memproses  pelayanan  kependudukan  dalam  melayani  kebutuhan-kebutuhan  masyarakat, Variabel penelitian merupakan salah satu atribut atau nilai dari seseorang, berdasarkan data penduduk kabupaten purworejo berdasarkan umur per desa pada cluster_0 dari pria umur 45-49 berjumlah 48.849, wanita umur 45-49 berjumlah 50.619, jumlahnya 99.468, persentase 0.066, pria umur 50-54 berjumlah 49.705, wanita umur 50-54 bejumlah 53.295, jumlahnya 103.000, persentasi 0.069, pria umur 55-59 berjumlah 49.239, wanita umur 55-59 berjumlah 52.782, jumlahnya 102.022, persentase 0.068. dengan jumlah 464 items, dan Cluster 1 dengan jumlah 3 items, jumlah total cluster adalah 467 items. Metode K-means mempunyai kelebihan mudah untuk dipahami dan  diimplementasikan.
Kata kunci: Data Penduduk, Data mining, K - means, Rapid Minner

## 1. PENDAHULUAN
Penelitian ini menggunakan data mining. Di era digital  berkembangnya  data  menjadi  big  data  akan dibutuhkannya suatu metode guna mengolah big data supaya  lebih  praktis  bagi  masyarakat,  maka  akan dibutuhkan  suatu  metode  berikut  ini  merupakan  data mining.  Data  tersebut  merupakan  metode  yang digunakan  untuk  mengotomatisasi  prosesing  data untuk  mencari  pola  dari  sekumpulan  data  dengan ukuran besar.
Data  mining  dipakai  guna  mengolah  big  data pada  basis  data  sehingga  menuai  informasi  yang berguna untuk strategi bisnis. Diantaranya data mining terpisah  menjadi  2  bagian,  bagian  pertama  yaitu Deskriptive  Mining,  yang  kedua  yaitu  Predictive Mining,  pada  descriptive  mining  gunanya  untuk menentukan  karakteristik  data,  dan  pada  predictive mining gunanya untuk mencari pola data.
Penelitian terdahulu akan berfokus pada metode k-means  bisa  digunakan  untuk  kelompokkan  daerah potensi.  Penelitian  ini  akan  berfokus  pada  teknik clustering  yang  akan  diterapkan  pada  data  penduduk per-desa  berdasarkan  umur  yang  nantinya  akan mencari  clustering  dengan  nilai  terbaik.  Metode  K- Means akan menjadi pilihan yang tepat karena metode ini  terbilang  cukup  mudah  untuk  dipahami  dan diimplementasikan  selain  itu  proses  pembelajaran membutuhkan  waktu  yang  relatif  cepat  sehingga mempermudah proses penyelesaian, dan juga metode K-Means  sudah  sering  digunakan  sebagai  teknik clustering. State  of  the  art yang  diperoleh  dari penelitian  terdahulu  juga  harus  dicantumkan  untuk menunjukkan kontribusi serta bedanya penelitian yang dilakukan sekarang dengan penelitian sebelumnya.
Pada penelitian ini penulis ingin Clustering pada data  penduduk  menggunakan  algoritma  K-Means. Metode  Clustering  ini  mengacu  pada  optimizing threshold, dan parallel threshold. Sequential threshold metode ini melakukan pengelompokan terlebih dahulu untuk  dipilih  satu  objek  dasar  yang  nantinya  akan dijadikan nilai utama cluster, Kemudian semua cluster yang  ada  dalam  jarak  terdekat  dengan  cluster  ini kemudian  akan  dilakukan  penggabungan,  dan seterusnya  sampai  cluster  ini  terbentuk  beberapa cluster  dengan  keseluruhan  objek  yang  terdapat didalamnya.  Algoritma  K-means  antara  lain  karena Algoritma  tersebut  mempunyai  ketelitian  terhadap ukuran  setiap  objek,  Sehingga  algoritma  ini  akan relatif  efisien    untuk  pengelompokan  objek  yang berukuran besar.
Penelitian ini akan mencoba untuk mengclustering  data  penduduk  per  desa  dikabupaten purworejo menggunakan algoritma K-means. Algorithma  K-Means  memakai  clustering  yang basisnya titik centroid yang dimana dapat menentukan tiga  parameternya  yaitu  jumlah  total  cluster, inisialisasi  cluster,  dan  jarak  sistem.  Yang  diurutkan dengan objek penelitian dibantu dengan Rapidminner ataupun  bisa  dengan  cara  manual,  Data  yang mempunyai  reprensentative  persamaan  nilai  dalam data yang mempunyai perbandingan kelompok lainnya dan  data  satu  kelompok  sehingga  memungkinkan pengelompokan  data  yang  berbeda  pasti  memiliki tahapan variasi kecil.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  ini  Menggunakan  Metode  K-Means. Penelitian  tersebut  dilakukan  oleh  Indriyani,  F.,
Irfiani, E. Penelitian ini akan membahas tentang Objek penelitian yaitu Genta Corp yang berjualan jenis- jenis peralatan outdoor yang berketempatan di kota Bogor. Pengambilan  datanya  diambil  dari  data  persediaan barang  selama  tiga  bulan  beserta  items  data  barang sebanyak tiga puluhan, Jenis datanya kuantitatif yang cara  penghitungannya  dilakukan  secara  langsung sebagai variable angka atau bilangan. [1]
Penelitian  selanjutnya  yang  berjudul  “Kajian data  minning  profil  siswa  baru  dalam  penentuan strategi promosi dengan metode two step clustering”. Penelitian  tersebut  dilakukan  oleh.  Iis  ismawati  , Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi  Terapan  15 Agustus 2019. [2]
Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh.  Ari Sulistiyawati, Eko Supriyanto. Penelitian ini bertujuan untuk  tentang  sistem  informasi  berbasis  web digunakan  untuk  mengelola  data  yang  akurat  dalam laporan hasil pembelajaran dan pengelompokan siswa dengan  mengimplementasikan  Clustring.  Penerapan dalam algoritma K-Means dengan mempartisipasi data ke  dalam  bentuk  satu  kelompok  atau  lebih,  dimana data  ini  memiliki  reprensentative  kemiripan  dengan satu  kelompok,  dan  data  yang  memiliki  perbedaan kelompok yang lain. [3]

## 3. METODE PENELITIAN
Dengan menggunakan metode eksperimen yang dimana  penelitian  ini  melakukan  uji  coba  terhadap variabel dataset yang akan dilakukan penelitian guna menerima  informasi  yang  diinginkan.  Metode kuantitatif  ini  diklaim  karena  menyajikan  sebuah informasi  penelitian  secara  numerik  serta  dengan memakai  grafik  pada  analisisnya.  menggunakan melakukan penelitian kuantitatif rata-rata di sampel yg diambil random, konklusi penelitian dapat digeneralisasikan ke populasi sampel, secara kuantitatif dengan metode algoritma K-Means.

## 3.1. Metode pengumpulan data
Penelitian ini akan mencoba untuk mengclustering  data  penduduk  per  desa  dikabupaten purworejo menggunakan algoritma K-means. Memakai  metode  clustering  titik  centroid  dengan menentukan 3 parameternya ialah jumlah cluster, jarak sistem dan cluster.
Salah satunya adalah untuk meminimalisasi guna dari  objek  pada  dasarnya  minimalisasi  jenis  dalam suatu kelompok dan maksimalkannya.

## 3.2. Tahapan penelitian
Dalam  tahapan  penelitian  ini  menggunakan pendekatan  data  science  dengan  tahapan  Knowledge Discovery  in  Database  (KDD)  dan  menggunakan algoritma  Random  Forest  dalam  memprediksi  data stunting.  Data  mining  atau  (KDD)  suatu  proses penemuan  pengetahuan  ini  diterapkan  pada  database dalam jumlah yang besar.
Berikut  tahapan  yang  akan  dilakukan  menggunakan metode KDD (knowledge discovery in database), yaitu sebagai berikut:
1. Data Selection
Selection  adalah  salah  satu  proses  dimana pengambilan  informasi/  pengumpulan  informasi, pemilihan  informasi  serta  pengecekan  informasi. Pada  tahap  ini,  data  digunakan  sebagai  bahan penelitian  adalah  494  data  dari  masing-masing kecamatan yang terdiri dari data sebanyak 25,820 Pria,  dan  27,836  Wanita.  Jumlah  keseluruhan mencapai  53,  565  Jiwa  berdasarkan  umur  45 sammpai  umur  59.  Lalu  dipilih  beberapa  atribut yang  akan  digunakan  pada  saat  pengclusteran  di RapidMiner.
2. Data Preprocessing Preprocessing  adalah  sebagian  proses  persiapan informasi pada saat sebelum dikerjakannya proses data  mining.  Data  yang  dilakukan  preprocessing umumnya  dicoba  dengan  sebagian  sesi  serupa cleaning,  reduction,  integration.  Saat  sebelum proses clustering, diperlukan proses preprocessing terlebih dahulu dengan hapus data yang tidak perlu, data yang hilang atau data missing.
3. Data minning Data  Minning  adalah  proses  pengolahan  data algoritma yang konsisten dengan alur data mining. Algoritma  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini ialah K-means yang termasuk dalam clustering.
4. Evaluasi Pada tahap evaluasi digunakan untuk mengevaluasi  hasil  dari  menggunakan  algoritma K-means untuk mengetahui kesimpulan dari proses data  mining.  Nilai  performance  yang  digunakan adalah Davies Bouldin Index.
5. Knowledge Tahapan  Knowledge  ini  menampilkan  data  yang dihasilkan  dari  proses  clustering,  proses  ini memaparkan  hasil  sehingga  menjadi  data  yang mudah dipahami.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  yaitu  diperolehnya  cluster-cluster dengan  sifat-sifat  yang  memiliki  kesamaan  sangat tinggi  berdasarkan  parameter-parameter  status  sosial di masyarakat. Data yang diperoleh dari penelitian ini yaitu  jumlah  penduduk  di  kabupaten  purworejo berdasarkan  umur  perdesa  sebanyak  469  data. Kemudian  data  tersebut  dikelompokan  menjadi  dua cluster, pengelompokan  ini menggunakan metode K- Means  dan  diimplementasikan  dengan  menggunakan aplikasi RapidMiner.

## 4.1. Data selection
Pada  bagian  ini  yaitu  proses  KDD    yaitu  data selection. Pada tahapan ini akan dilakukan seleksi data yang akan digunakan dalam proses pengelompokan.
Tahapan  ini  bertujuan  untuk  diprediksi  melalui tools RapidMiner,  tahapan  seleksi  data  dilakukan  di Microsoft  Excel.  Pada  tahap  ini,  data  digunakan sebagai bahan penelitian adalah 494 data dari masing-
masing  kecamatan  yang  terdiri  dari  data  sebanyak 25,820 Pria, dan 27,836 Wanita. Jumlah keseluruhan mencapai  53,565  Jiwa  berdasarkan  umur  45  sampai umur 59.
Tabel 1. data selection pria umur 45-49 27.19495 393.5 185.3333 113.52 65.10606 wanita umur 45-49 28.15162 409.5 196.3333 117.96 67.31818 Jumlah 55.34657 803 381.6667 231.48 132.4242 Persentase 0 0 0 0 0 pria umur 50-54 27.93141 371.5 180.6667 113.28 66.82576 wanita umur 50-54 29.79061 424 216.6667 122.12 70.96212 jumlah2 57.72202 795.5 397.3333 235.4 137.7879 persentase2 0 0 0 0 0 pria umur 55-59 27.57762 363 190.1667 113 65.70455 wanita umur 55-59 29.83032 403.5 205.5 120.7 70.15152 jumlah3 57.40794 766.5 395.6667 233.7 135.8561 persentase3 0 0 0 0 0

## 4.2. Data mining
Dalam  tahap  proses  data  mining  dilakukan menggunakan tools Rapidminer menggunakan algoritma  K-means.  Tahapan  ini  digunakan  untuk mengetahui  result  dari  nilai  terbaik  diperformance yang dapat dilihat pada gambar 1.

## 4.3. Data Preprocessing
Dalam  tahap  ini  data  dilakukan  proses Preprocessing yang dimana akan dilakukan pembersihan  atau  menghilangkan  data  yang  missing atau kosong sebelum ke tahap berikutnya, karena data yang peneliti gunakan tidak terdapat data yang missing atau  kosong  maka  tidak  dilakukan  penghapusan  data yang kosong, untuk tabel centroid dapat pada tabel 2
Gambar 1. data mining Tabel 2. data preprocessing pria umur 45-49 27.19495 393.5 185.3333 113.52 65.10606 wanita umur 45-49 28.15162 409.5 196.3333 117.96 67.31818 Jumlah 55.34657 803 381.6667 231.48 132.4242 Persentase 0 0 0 0 0 pria umur 50-54 27.93141 371.5 180.6667 113.28 66.82576 wanita umur 50-54 29.79061 424 216.6667 122.12 70.96212 jumlah2 57.72202 795.5 397.3333 235.4 137.7879 persentase2 0 0 0 0 0 pria umur 55-59 27.57762 363 190.1667 113 65.70455 wanita umur 55-59 29.83032 403.5 205.5 120.7 70.15152 jumlah3 57.40794 766.5 395.6667 233.7 135.8561 persentase3 0 0 0 0 0

## 4.4. Evaluasi
Evaluasi  hasil  clustering  yang  dilakukan menggunakan RapidMiner yaitu menjadi 5 kelompok dan  masing-masing  memiliki  nilai,  berikut  gambar yang bisa ditampilkan pada gambar berikut
Gambar 2. Folder cluster
Dapat  dilihat  pada  Gambar  4.8  terdapat  dua cluster  yang  masing-masing  didalamnya  mempunyai items sebagai berikut : Cluster_0 : 464 items Clustter_1 : 3 items Jumlah total cluster : 467 items
Pada  tahap  evaluasi  yaitu  membahas  kelompok cluster,  pada  gambar  4.8  yaitu  2  kelompok  cluster, Cluster  0  dengan  jumlah  464  items,  dan  Cluster  1 dengan jumlah 3 items, jumlah total cluster adalah 467 items.

## 4.5. Hasil Clustering
Berikut ini hasil percobaan dari 2 cluster sampai 5 cluster:
Tabel 3. Hasil Clustering 2 Sampai 5 Cluster K-Means AVG DBI Cluster 2 1839.530 0.023 Cluster 0: 464 items Cluster 1: 3 items 3 676.106 0.043 Cluster 0: 343 items Cluster 1: 121 items Cluster 2: 3 items 4 359.259 0.044 Cluster 0: 142 items Cluster 1: 3 items Cluster 2: 44 items Cluster 3: 278 items 5 288.078 0.046 Cluster 0: 277 items Cluster 1: 2 items Cluster 2: 50 items Cluster 3: 132 items
Cluster 4: 6 items
dapat  dilihat  bahwa  jumlah  cluster  yang  paling mendekati nilai 0 adalah 2 cluster dengan nilai Davies Bouldin  index  0.023,  dan  nilai  Avg.  within  centroid distance 1839.530. nilai Davies Bouldin Index (DBI) nilai  0  menandakan  semakin  baik  cluster  yang diperoleh. Makin kecil nilai DBI artinya hasil cluster yang optimal.

## 4.6. Analisa Hasil Clustering
Pada pembahasan hasil clustering ini, didapatkan hasil dari pengujian dataset penduduk yang dilakukan
menggunakan  tools  rapidminer  yang  dikelompokkan menjadi  2  cluster.  Berikut  merupakan  hasil  dari  data yang sudah dikelompokkan :
Tabel 4. Centroid Cluster 0 Atribut Cluster_0 Pria umur 45-49 48.849 Wanita umur 45-49 50.619 Jumlah 99.468 Persentase 0.066 Pria umur 50-54 49.705 Wanita umur 50-54 53.295 Jumlah2 103 Persentase2 0.069 Pria umur 55-59 49.239 Wanita umur 55-59 52.782 Jumlah3 102.022 Persentase3 0.068
Pada Tabel Data penduduk kabupaten purworejo berdasarkan  umur  per  desa  pada  cluster_0  dari  pria umur  45-49  berjumlah  48.849,  wanita  umur  45-49 berjumlah  50.619,  jumlahnya  99.468,  persentase 0.066, pria umur 50-54 berjumlah 49.705, wanita umur 50-54 bejumlah 53.295, jumlahnya 103.000, persentasi  0.069,  pria  umur  55-59  berjumlah  49.239, wanita  umur  55-59  berjumlah  52.782,  jumlahnya 102.022, persentase 0.068.
Tabel 5. Centroid Cluster 1 Atribut Cluster_1 Pria umur 45-49 345.333 Wanita umur 45-49 364.000 Jumlah 709.333 Persentase 0.071 Pria umur 50-54 328.667 Wanita umur 50-54 381.333 Jumlah2 710.000 Persentase2 0.072 Pria umur 55-59 327.333 Wanita umur 55-59 369.000 Jumlah3 696.333 Persentase3 0.071
Pada Tabel Data penduduk kabupaten purworejo berdasarkan  umur  per  desa  pada  cluster_1  dari  pria umur  45-49  berjumlah  345.333,  wanita  umur  45-49 berjumlah 364, jumlahnya 709.333, persentase 0.071, pria umur 50-54 berjumlah 328.667, wanita umur 50- 54  bejumlah  381.333,  jumlahnya  710.000,  persentasi 0.072,  pria  umur  55-59  berjumlah  327.333,  wanita umur  55-59  berjumlah  369.000,  jumlahnya  696.333, persentase 0.071.

## 5. KESIMPULAN
Menurut  hasil  dan  Pembahasan  maka  dapat disimpulkan  se  bagai  berikut:  Hasil  cluster  terbaik darin  pengelompokan  Penduduk  berdasarkan  umur yaitu  memiliki  dua  cluster  dengan  nilai  Davies Bouildin Index -0.278. Jumlah anggota cluster dengan nilai  anggota  yang  sama,  Cluster  0  mempunyai  464
items,  dan  Cluster  1  mempunyai  3  items.  kelompok cluster  yaitu  2  kelompok  cluster,  Cluster  0  dengan jumlah  464  items,  dan  Cluster  1  dengan  jumlah  3 items, jumlah total cluster adalah 467 items. Semakin banyak  data  penduduk  yang  diinput  maka  semakin banyak  cluster  centroid    yang  terbentuk  diproses metode k-means. Pengclusteran dengan menggunakan metode K-Means didapatkan untuk data penduduk.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  K.  Fatmawati  and  A.  P.  Windarto,  “DATA MINING: PENERAPAN
RAPIDMINER
DENGAN K-MEANS CLUSTER PADA DAERAH TERJANGKIT DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD)
BERDASARKAN PROVINSI,” 2018. [Online]. Available: https://www.depkes.go.id/.
[2]  M. Hariyanto and R. Tahara Shita, “17 Clustering Pada  Data  Mining  Untuk  Mengetahui  Potensi Penyebaran Penyakit DBD Menggunakan Metode  Algoritma  K-Means  dan  Metode Perhitungan Jarak Euclidean Distance Clustering Pada  Data  Mining  Untuk  Mengetahui  Potensi Penyebaran Penyakit DBD Menggunakan Metode  Algoritma  K-Means  dan  Metode Perhitungan Jarak Euclidean Distance,” 2018.
[3]  S. Budi, “Text Mining Untuk Analisis Sentimen Review Film Menggunakan Algoritma K-Means Text  Mining  For  Movie  Review  Sentiment Analysis  Using  K-Means  Algorithm.”  [Online]. Available:
http://www.cs.cornell.edu/People/pabo/movie- review-data/.
[4]  M. R. Muttaqin and M. Defriani, “Algoritma K- Means  untuk  Pengelompokan  Topik  Skripsi Mahasiswa,” ILKOM Jurnal Ilmiah , vol. 12, no.
2, pp. 121–129, Aug. 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.542.121-129.
[5]  R.  R.  Putra  and  C.  Wadisman,  “Implementasi Data  Mining  Pemilihan  Pelanggan  Potensial
Menggunakan Algoritma K Means,”
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science , vol. 1, no. 1, pp. 72–77, Mar. 2018, doi: 10.31539/intecoms.v1i1.141.
[6]  A.  Bastian,  H.  Sujadi,  and  G.  Febrianto, “PENERAPAN  ALGORITMA  K-MEANS CLUSTERING ANALYSIS PADA PENYAKIT MENULAR  MANUSIA  (STUDI  KASUS KABUPATEN MAJALENGKA),” 2018.
[7]  C.  Selvi,  D.  Sembiring,  L.  Hanum,  and  S. Parsaoran  Tamba,  “PENERAPAN  DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA K- MEANS  UNTUK  MENENTUKAN  JUDUL SKRIPSI DAN JURNAL PENELITIAN (STUDI KASUS FTIK UNPRI),” Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Prima) , vol. 5, no.
2, 2022.
[8]  A. Sulistiyawati and E. Supriyanto,
“Implementasi  Algoritma  K-means  Clustring dalam  Penetuan  Siswa  Kelas  Unggulan,”
Implementasi AlgoritmaK-
meansClustringdalamPenetuanSiswaKelasUngg ulan , vol. 15, no. 2, 2020.
[9]  G.  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  and  Y. Desnelita,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Untuk  Clustering  Data  Obat-Obatan,” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi , vol. 5, no. 1, pp. 17–24, Apr. 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[10]  D.  P.  Utomo  and  M.  Mesran,  “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi  Atribut  Pada  Data  Set  Penyakit Jantung,” JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 4, no. 2, p. 437, Apr. 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.