p-ISSN 2527-5712  ;  e-ISSN 2722-2195  ;  Vol.8, No.3, September 2023 Journal homepage : https://jurnal-dikpora.jogjaprov.go.id/
DOI : https://doi.org/10.51169/ideguru.v8i3.611 Terakreditasi Kemendikbudristek Nomor: 158/E/KPT/2021 (Peringkat 4)
Artikel Penelitian – Naskah dikirim: 23/03/2023 – Selesai revisi: 17/05/2023 – Disetujui: 23/05/2023 – Diterbitkan:05/06/2023
Kualitas Pengelompokkan Titik Kumpul Penjemputan Siswa Menuju Sekolah Menggunakan Algoritma K-Means Clustering
Lili Kartikawati
SMK Negeri 2 Yogyakarta, Kota Yogyakarta, Daerah Istimewa Yogyakarta, Indonesia lili - kartikawati@smk2-yk.sch.id
Abstrak: Kebutuhan  angkutan  cerdas  sekolah  sangat  mendesak  untuk  dapat  dipikirkan  bersama. Pelanggaran aturan berlalu lintas di SMK Negeri 4 Yogyakarta diantaranya pelanggaran aturan berlalu lintas  yang  dilakukan  siswa  tingkat  X,  usia  belum  memenuhi  syarat  untuk  dapat  menggunakan kendaraan bermotor sesuai UU no 22 tahun 2009 pasal 81. Data DAPODIK menunjukkan lebih dari 50% siswa menggunakan sepeda motor ke sekolah dari 1944 jumlah siswa di sekolah. Solusi untuk menghidupkan  kembali  sarana  transportasi  umum  sangat  dibutuhkan  dengan  metode  yang  dapat menghadirkan  layanan  bernilai  efektif  dan  efisien.  Bus  sekolah  sebagai  salah  satu  alternatif  solusi transportasi umum yang membutuhkan strategi optimasi titik kumpul siswa (halte cerdas). Penelitian sebelumnya  yang  terkait  angkutan  cerdas  dan  penyelesaian  masalah  rute  bus  sekolah  diantaranya berjudul Optimasi  Travelling  Salesman  Problem Pada  Angkutan  Sekolah  Menggunakan Algoritme Genetika (Assayyis  et  al.,  2020)  dan  penelitian  berjudul Shareability  Network  Based  Decomposition Approach  for  Solving  Large-scale  Multi-modal  School  Bus  Routing  Problems (Guo  &  Samaranayake, 2020) telah memanfaatkan beberapa algoritma PROBLEM SOLVING OPTIMATION (PSO), penelitian ini akan mengkombinasikan clustering dan optimasi untuk mendapatkan jumlah titik kumpul. Bahasa python dengan platform anaconda sebagai  aplikasi clustering dan pengukuran kualitas algoritma K- Means .  Pengukuran  kualitas clustering menggunakan  metode DAVIES  BOULDIN  INDEX (DBI)  dan metode elbow untuk  mendapatkan  jumlah  titik  kumpul.  Titik  kumpul  siswa  berdasarkan  motode clustering ini  menggambarkan  halte  cerdas  sebagai  pemberhentian  bus  sekolah  yang  memberikan dampak transportasi umum bernilai efektif dan efisien.
Kata kunci: Clustering K-Means ; Davies Bouldin Index ; Angkutan Cerdas Sekolah.
Quality of Grouping Student Pick-up Points to School Using K-Means Clustering

## Algorithm
Abstract: The need for intelligent school transportation is very urgent to think about together. Violations of traffic rules at SMK Negeri 4 Yogyakarta include violations of traffic rules committed by level X students, who are not yet eligible to use motorized vehicles according to Law No. 22 of 2009 article 81. DAPODIK data shows more than 50% of students use motorbikes to school from 1944 the number of students in the school.  Solutions  to  revive  public  transportation  facilities  are  urgently  needed  with  methods  that  can provide  effective  and  efficient  value  services.  School  buses  as  an  alternative  to  public  transportation solutions  that  require  an  optimization  strategy  for  student  gathering  points  (smart  stops).  Relevant research related to smart transportation and problem solving of school bus routes and determining their stops  such  as  the  title  Optimization  of  Traveling  Salesman  Problems  in  School  Transportation  Using Genetic  Algorithms  (Assayyis  et  al.,  2020)  and  research  entitled  Shareability  Network  Based Decomposition  Approach  for  Solving  Large-scale  Multi  -modal  School  Bus  Routing  Problems  (Guo  & Samaranayake, 2020) have utilized several PROBLEM SOLVING OPTIMIZATION (PSO) algorithms, this research will combine clustering and optimization to get the number of assembly points. Python language with  the  Anaconda  platform  as  a  clustering  application  and  measuring  the  quality  of  the  K-Means algorithm. Clustering quality measurement uses the DAVIES BOULDIN INDEX (DBI) method and the elbow method to obtain the number of pick-up points. Student gathering points based on the clustering method describe smart stops that have an effective and efficient impact on public transportation.
Keywords : Clustering K-Means; Davies Bouldin Index; Smart School Transport.
Hak Cipta ©2023 Lili Kartikawati Lisensi: CC BY 4.0 internasional

## 1. Pendahuluan
Angkutan cerdas sekolah dibutuhkan di SMK Negeri 4 Yogyakarta untuk menekan pelanggaran aturan berlalu lintas, dikarenakan  kelas x belum memenuhi  syarat  usia  untuk  mendapatkan  izin berkendaraan motor seperti yang tertera pada UU No  22  Tahun  2009  Pasal  81.  Penggunaan kendaraan  bermotor  milik  pribadi  telah menyumbang  polusi  udara  yang  berdampak kurang  baik  bagi  lingkungan.  Predikat  sekolah berwawasan  lingkungan  yang  diamanahkan harus  dapat  dipertanggungjawabkan,  padahal berdasarkan data siswa tahun 2021 yang diambil dari  DAPODIK  sejumlah  71  %  (393  dari  554) siswa  ditingkat  X  terdata  menggunakan kendaraan  bermotor  ke  sekolah.  Hal  tersebut berpotensi menyumbang polusi udara. Kapasitas parkiran yang dimiliki sekolah berdaya tampung 500  motor  dari  1944  jumlah  siswanya,  maka sudah  dapat  dipastikan  sekolah  menjadi kuwalahan  untuk  menyediakan  fasilitas  parkir siswa.  Permasalahan  tersebut  dibutuhkan  suatu terobosan baru angkutan cerdas sekolah di SMK Negeri 4 Yogyakarta.
Penelitian  serumpun  yang  telah  dilakukan dengan  memanfaatkan  data  DAPODIK  SMK Negeri 4 Yogyakarta dengan sumber data berupa nilai capaian tengah semester genap siswa untuk mendapatkan pengelompokkan model pembelajaran setelah pemerintah menyelesaikan program vaksinasi Covid-19 masal menggunakan Teknik clustering algoritma K-Means (Kartikawati et  al.,  2022). Penelitian  ini  akan  melakukan pengelompokkan  domisili  yang  telah  siswa inputkan pada data DAPODIK berupa bujur dan lintang.  Pengelompokkan  menggunakan  teknik clustering algoritma K-Means dengan memanfaatkan  bahasa python yang  berjalan  di aplikasi anaconda dan evaluasi kualitas clustering algoritma K-Means akan dilakukan menggunakan metode DAVIES BOULDIN INDEX (DBI) dan elbow sehingga  didapatkan  hasil cluster yang  optimal. Jumlah cluster  optimal akan  dijadikan  penentu jumlah titik kumpul yang akan direkomendasikan untuk  dibangun.  Hasil  pengelompokkan  bujur dan  lintang  akan  memberikan  informasi pengelompokkan domisili siswa dan centroid titik kumpul  yang  menjadi  rekomendasi.  Kemudian dilanjutkan dengan optimasi penentuan rute bus dengan jarak minimal menuju sekolah.
Penelitian sebelumnya yang relevan terkait angkutan cerdas dan penyelesaian masalah rute bus  sekolah  beserta  penentuan  titik  kumpul diantaranya  adalah efisiensi algoritma dari kualitas  penanganan  pada  penentuan  set  titik kumpul yang akan dikunjungi siswa, pengelompokkan siswa pada suatu titik kumpul
dan  menghitung  titik  kumpul  yang  dikunjungi siswa.  Pendekatan  dititik  beratkan  pada pengalokasian siswa pada satu titik pemberhentian  aktif  yang  dapat  mereka  capai dan mendapatkan set rute yang minimalis biaya routingnya (Calvete  et  al.,  2020).  Merancang sistem  transportasi  yang  efisien  dengan mempertimbangkan kemungkinan prediksi respons siswa  melalui  pendekatan  model metaheuristik hybrid bernama GA-EX-TS dan SA- EX-TS  berdasarkan  strategi Location-Allocation- Routing (LAR ) untuk menemukan halte bus yang sesuai  dan  mengidentifikasi  rute navigasi  bus (Shafahi et al., 2017). Penentuan jumlah minimal rute  perjalanan,  meminimalkan  kebutuhan  bus dan meminimalkan total waktu perjalanan tanpa memperhitungkan kompatibilitas perjalanan menggunakan algoritma  heuristik (Guo  & Samaranayake, 2020). KOMBINASI SCHOOL BUS ROUTING  PROBLEMS  (SBRP) dan WEIGHTED SET  COVERING  PROBLEM (WSCP) untuk menyederhanakan masalah yang mengarah pada INTEGER  LINEAR  PROGRAMMING  (ILP) dengan dimensi tereduksi yang dapat diselesaikan secara efisien (Parvasi  et  al.,  2017). Optimasi pada permasalahan  rute  pengantaran  bus  sekolah menggunakan  data  dari  pelajar  MI  Salafiyah Kasim  Blitar. Algoritma yang  digunakan  untuk mengoptimasi masalah TRAVELLING  SALESMAN PROBLEM  (TSP )  adalah HYBRID  DISCRETE PARTICLE  SWARM  OPTIMIZATION  (HDPSO) sehingga  dihasilkan  pengujian  sistem  yang dibandingkan  dengan  data  aktual,  didapatkan hasil  selisih  terbesar di  hari kedua sebesar  2,69 Km  (10,7%)  di kloter pertama  dan  22,8  (41%) Km di kloter kedua (Sani, 2018).
Pada  penelitian  -  penelitian  diatas  telah memanfaatkan beberapa ALGORITMA PROBLEM SOLVING  OPTIMATION  (PSO) ,  sedangkan  pada penelitian  ini  mengkombinasikan clustering dan optimasi untuk mendapatkan jumlah titik kumpul yang efektif dan  rute  jalur  yang efisien . Berdasarkan  kebutuhan  yang  telah  dijabarkan diatas maka penting untuk melakukan penelitian dengan  judul  “Kualitas  Pengelompokkan  Titik Kumpul  Penjemputan  Siswa  Menuju  Sekolah Menggunakan Algoritma K-Means Clustering ”. Rekomendasi pengelompokkan titik kumpul penjemputan  diberikan  kepada  pihak  sekolah untuk bersinergi dengan dinas perhubungan dan swadaya  masyarakat  sehingga  angkutan  cerdas dapat terealisasi sehingga mengurangi pelanggaran  terhadap  kedisiplinan  lalu  lintas. Gambar  2 Workflow  Evaluasi  Cluster siswa, mengurangi  kepadatan  lalu  lintas,  menekan kebutuhan  area  parkir  sekolah  yang  terus
meningkat dan meminimalkan biaya transportasi siswa ke sekolah.
2. Metode Penelitian Penelitian  ini  akan  digunakan  metode eksperimen  yang  mampu  menjumpai  dan mendapatkan  sendiri  permasalahan  yang dihadapi melalui percobaan. Penelitian ini akan melakukan  percobaan  untuk  mendapatkan pengelompokan  data  dengan  sampling  data adalah  data  spasial  domisili  siswa  tahun 2020/2021 kelas X Usaha Perjalanan Wisata 1 di pangkalan  data  dapodik  SMK  Negeri  4 Yogyakarta.
Tahapan-tahapan  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  diawali  dari  identifikasi  masalah, mempelajari  literatur,  pengumpulan  data, pengolahan  data  dengan algoritma  K-Means Clustering ,  evaluasi kualitas  cluster dengan metode Davies  Bouldin  Index  dan  Elbow ,  proses clustering K-Means , disimpulkan hasilnya seperti flowchart pada gambar 1 berikut:
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian -

## Analysis Techniques
Identifikasi Masalah Proses  pemaparan  gambaran  masalah, analisa  masalah  dan  memahami  masalah sehingga  didapatkan  solusi  dan  penyelesaian masalah. Permasalahan yang terjadi diantaranya makin  bertambah  jumlah  siswa  pengendara bermotor belum cukup usia untuk mendapatkan surat  izin  mengemudi,  kebutuhan  lahan  parkir yang  berpotensi  meningkat  tajam,  kendaraan
bermotor  milik  pribadi  menyumbang  polusi terbesar  bagi  lingkungan,  sehingga  dibutuhkan angkutan  masal  ke  sekolah  yang efisien dan efektif .

## Mempelajari Literatur
Clustering adalah  proses  pengelompokan objek  yang  berbeda-beda  menjadi  kelompok- kelompok  yang  memiliki  arti  dan  manfaat. Algoritma  K-Means merupakan algoritma pengelompokkan yang memisahkan data menjadi K cluster yang telah ditentukan diawal, sehingga didapatkan objek-objek yang memiliki karakteristik  sama  atau  jarak  berdekatan tersusun  dalam  pola  satu cluster sedangkan perbedaan  karakteristik  yang  mencolok  atau jarak  yang  jauh  akan  terlihat  pada  objek  suatu cluster dengan objek lain di cluster lainnya (Sani, 2018).  Tahapan clustering data  menggunakan algoritma  K-Means adalah  menentukan  jumlah cluster k  yang  dipengaruhi  oleh  kebutuhan sistem,  menentukan  nilai  titik  tengah  ( centroid ) sesuai  dengan  jumlah cluster yang  telah ditentukan,  alokasikan  masing-masing  data  ke pusat cluster , ulangi kembali untuk menentukan pusat cluster ( centroid ),  pusat cluster yang  baru dilakukan  implementasi  pengalokasian.  Jika pusat cluster masih mengalami perubahan maka lakukan  proses iterasi langkah  ke  3  sampai dengan  proses  pencarian  dihentikan  (Afni Syahpitri Damanik et al., 2021).
Anaconda merupakan platform free dan open source berbasis bahasa python untuk pemrosesan data,  analisa  peramalan  dan  komputasi  ilmiah yang bertujuan untuk menyederhanakan pengelolaan  paket  dan pendistribusian . Python adalah bahasa pemprograman berorientasi objek yang  dapat  melakukan  banyak  perintah  secara langsung  ( interpretatif )  dan  keterbacaan syntax yang lebih baik dengan memanfaatkan semantik dinamis. Rapid  Miner sebagai  perangkat  lunak opensource yang  memberikan  solusi  analisa terhadap data  mining , text  mining dan  analisis prediksi . Menggunakan berbagai teknik deskriptif dan prediksi dalam memberikan wawasan kepada pengguna  sehingga  dapat  membuat  keputusan yang paling baik

## Mengumpulkan Data
Penelitian  ini  menggunakan  sumber  data identitas siswa dari populasi siswa SMK Negeri 4 Yogyakarta serta data lintang dan bujur sebagai data sampling .  Data  didapatkan  dengan melakukan download dari  pangkalan  DAPODIK SMK  Negeri  4  Yogyakarta.  Proses  pembersihan data dan pengecekan konsistensi data lintang dan bujur dilakukan disini sebagai tahap preprocessing .
Meng aplikasi kan  Fungsi Data  Mining di Aplikasi Anaconda  -  Python dan Rapid Miner
Evaluasi
cluster dilakukan
dengan menggunakan metode Davies Bouldin Index yang dilakukan  di platform  anaconda menggunakan bahasa python dan di Rapid Miner (Deny Jollyta, 2021). Hasil evaluasi memberikan jumlah cluster terbaik  (Mardalius,  2018)  yang  selanjutnya dilakukan  proses clustering  algoritma  K-Means , sehingga  didapatkan centroid dari  sejumlah cluster dan labeling  cluster (Afandi,  2020)  dari masing-masing siswa.
Menyimpulkan Hasil Evaluasi cluster metode Davies Bouldin Index yang dilakukan selanjutnya dibandingkan untuk memberikan pengetahuan jumlah cluster terbaik. Hasil clustering yang  membentuk  pola-pola karakteristik pengelompokkannya  disimpulkan untuk memberikan pengetahuan centroid terbaik dari  sejumlah K  cluster terbaik  dan  identitas cluster dari masing-masing titik lintang dan bujur siswa.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  siswa  yang  telah  diunduh  dari  portal DAPODIK  SMK  Negeri  4  Yogyakarta  sebanyak 1944 record dalam  format  excel,  selanjutnya dilakukan pembersihan data yang menghasilkan 813 record data lintang dan bujur yang lengkap dan  akurat    dengan  format  yang  terlihat  pada tabel 1.
Tabel 1. Format Data Bujur dan Lintang Siswa SMK Negeri 4 Yogyakarta No Nama Lintang Bujur 1  Desi Nawang Wulan -7,8135 110,3623 2  Rengganis Aji Pratiwi -7,8114 110,3592 3  Eka Dewa Saputra -7,8188 110,3597 4  Anik Tri Windani -7,8195817  110,3601766 5  Nevin Ardiyanto Pratama -7,8514326  110,3682807 6  Vania Ristiyana Nur Safitri -7,8475671  110,3707981 7  Brilian Viona -7,8242 110,3742
No Nama Lintang Bujur Agustin 8  Bunga  Aura Salsabilla -7,8452714  110,3819561 9  Tanika Ashwinky Anninda P. -7,8224 110,382 10  Zara Maharani -7,8224 110,382 11  Zunita  Putri Wulandari -7,8456965  110,3821278 12  Retno Winarni -7,8456115  110,3823853 13  Rama Aditiya Saputra -7,8445912  110,383029 14  Neha Nafasya -7,8557296  110,3832436 15  Dwi Jayanti  -7,8460366  110,3834152 ...  ... ... ... 805  Grenada Asha Yustisia -7,8074963  110,3501022 806  Saddam Putra Pratama -7,8031807  110,3503704 807  Defri Nurhidayat -7,8089871  110,3512076 808  Muhammad Alvianto -7,802671 110,351787 809  Nabila Vinistia -7,802671 110,351787 810  Azona  Nur Afifah -7,8017351  110,3521729 811  Ananda Sevie Vamela Dewi -7,8027 110,3691 812  Barendra Wahyu Aji -7,8212 110,3851 813  Syahira Malika Al'diva -7,8212 110,3851 Evaluasi Cluster Aplikasi Rapid Miner
Gambar 2. Workflow Evaluasi Cluster
Gambar 4. Workflow Clustering K Means
Implementasi evaluasi cluster metode Davies Boundin  Index pada Rapid  Miner dilakukan dengan  menggunakan workflow dengan node read excel dan loop parameter yang terlihat pada gambar 2
Evaluasi  Cluster  Aplikasi  Anaconda  - Python
Evaluasi  menggunakan  metode Davies Boundin  Index. Tahapan  yang  dilakukan menggunakan Anaconda-Python dengan  metode Davies  Bouldin  Index menghasilkan  keputusan bahwa  jumlah cluster terbaik  adalah  22  yang ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar 3. Hasil Davies Bouldin Index
Clustering  Algoritma  K-Means  Aplikasi Rapid Miner
Data lintang dan bujur siswa SMK Negeri 4 Yogyakarta  sebanyak  813 record dalam  format excel dilakukan clustering menggunakan aplikasi Rapid Miner dengan Algorima K-Means melalui proses pada gambar 4.
Hasil  dari  proses Clustering menggunakan Algoritma  K-Means menghasilkan  19 cluster dengan centroid ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2. Data Bujur dan Lintang dari 19 Centroid
Cluster Lintang Bujur Cluster 1  -7,813444322  110,4592343
Cluster 2  -7,853496702  110,3541854 Cluster 3  -7,808990437  110,4018265 Cluster 4  -7,819899742  110,360651 Cluster 5  -7,861281242  110,3933787 Cluster 6  -7,822776162  110,3830056 Cluster 7  -7,888196676  110,3913882 Cluster 8  -7,806161868  110,3720996 Cluster 9  -7,834655858  110,4145746 Cluster 10  -7,856877219  110,4122663 Cluster 11  -7,814440867  110,3106925 Cluster 12  -7,851366017  110,4332597
Cluster 13  -7,807279094  110,3552585
Cluster 14  -7,847552822  110,3769834
Cluster 15  -7,839035675  110,4514691 Cluster 16  -7,815909006  110,4221476 Cluster 17  -7,815455336  110,3373227 Cluster 18  -7,830928422  110,3993813
Cluster 19  -7,840491603  110,481556
Gambar 5. Hasil K-Means Rapid Miner
Gambar 6. Hasil K-Means Anaconda – Python
Sebaran  bujur  dan  lintang  domisili  siswa yang telah dilakukan pengelompokkan clustering K-Means  di  Rapid  Miner berdasarkan  kedekatan dengan centroid dapat dilihat pada gambar 5.
Clustering Algoritma K-Means Anaconda - Python
Data lintang dan bujur domisili siswa SMK Negeri 4 Yogyakarta sebanyak 813 record dalam format excel dilakukan clustering  algoritma  K- Means di  aplikasi Anaconda  -  Python menghasilkan 22 centroid cluster seperti terlihat pada tabel 3.
Sebaran  bujur  dan  lintang  domisili  siswa yang telah dilakukan pengelompokkan clustering K-Means
di
aplikasi Anaconda-Python berdasarkan  kedekatan  dengan centroid dapat dilihat pada gambar 6.
Tabel 3. Data Bujur dan Lintang dari 22 Centroid
Cluster Lintang Bujur Cluster 1 -7.82207174   110.38536557
Cluster 2   -7.83798894   110.45118922 Cluster 3   -7.81762891   110.33560045 Cluster 4   -7.84914652   110.38917053 Cluster 5   -7.81554742   110.41306563 Cluster 6   -7.81855157   110.35992727 Cluster 7   -7.84760582   110.36129758 Cluster 8   -7.87831648   110.38229248 Cluster 9   -7.85387795   110.4127222 Cluster 10   -7.80590071   110.37212395 Cluster 11   -7.84281895   110.48144691 Cluster 12   -7.83480375   110.41653364
Cluster 13   -7.80769225   110.39996306
Cluster 14   -7.80927138   110.30870014
Cluster 15   -7.81779623   110.47139357
Cluster 16   -7.87972516   110.40374109 Cluster 17   -7.87463654   110.336909 Cluster 18   -7.80639099   110.35400309 Cluster 19   -7.8129798    110.43717275 Cluster 20   -7.82447986   110.37494145 Cluster 21   -7.83011966   110.39973383 Cluster 22   -7.85374432   110.43682639

## Clustering Algoritma K-Means Anaconda -
Python
Pengaplikasian  fungsi  data  mining  telah dilakukan dengan mengevaluasi cluster menggunakan metode Davies Boundin Inde x pada aplikasi Rapid  Miner  dan  Anaconda - Python menghasilkan perbandingan seperti terlihat pada tabel 4, sedangkan hasil clustering K-Means pada aplikasi Rapid  Miner dan Anaconda  -  Python menghasilkan perbandingan seperti terlihat pada tabel 5.
Nilai  DBI  yang  mendekati  angka  nol sebagai ku Nilai DBI yang mendekati angka nol sebagai  kualitas  yang  semakin  baik  (Jumadi  et al., 2019)

## 4. Simpulan dan Saran
Hasil  pengaplikasian  fungsi  data mining - Analysis  Techniques yang  telah  dilakukan memberikan pengetahuan bahwa kualitas cluster algoritma  K-Means yang  diukur  dengan  metode Davies  Bouldin  Index (DBI)  pada  aplikasi Anaconda  -  Python sebesar  0,68  dengan  jumlah cluster terbaiknya  22  sedangkan  pada  aplikasi Rapid Miner sebesar 0,72 dengan jumlah cluster terbaiknya 19, dimana nilai DBI yang mendekati angka  nol  sebagai  kualitas  yang  semakin  baik. Hasil clustering algoritma K-Means pada aplikasi Anaconda  -  Python menunjukkan  jarak  diantara objek  dalam  satu cluster berdekatan  ( cluster menunjukkan karakteristik objek yang sama) dan jarak  objek  diantara cluster berpotensi  kecil berada pada lebih dari satu cluster (struktur baik) sedangkan  pada  aplikasi Rapid  Miner jarak diantara objek dalam satu cluster jauh (kesamaan karakteristik  belum  maksimal)  dan  jarak  objek diantara cluster berpotensi  besar  berada  pada lebih  dari  satu cluster (struktur  lemah)  bahkan tersesat.
Pengetahuan  diatas  dapat  disimpulkan bahwa  kualitas cluster  algoritma  K-Means yang
diukur dengan metode Davies Bouldin Index (DBI) pada  aplikasi Anaconda  -  Python lebih  baik dibandingkan  pengaplikasian  metode Davies Boundin Index (DBI) pada  aplikasi Rapid Miner , sehingga  model Clustering  Algoritma  K-Means dengan Metode Davies Bouldin Index (DBI) pada aplikasi Anaconda - Python menjadi rekomendasi penyelesaian penentuan jumlah titik kumpul dan centroid yang dibutuhkan.
Saran  peneliti  adalah  model  yang direkomendasikan  untuk  diaplikasikan  kepada pihak  sekolah  belum  sepenuhnya  memberikan kontribusi  yang  maksimal  untuk  mengurangi pelanggaran  terhadap  kedisiplinan  lalu  lintas oleh  siswa,  mengurangi  kepadatan  lalu  lintas, menekan  kebutuhan  area  parkir  sekolah  yang terus  meningkat  dan  meminimalkan  biaya transportasi  siswa  ke  sekolah.  Agar  memenuhi kebutuhan  tersebut  dan  dapat  memberikan sistem angkutan cerdas yang adaptif maka hal-hal yang perlu dilakukan diantaranya adalah :
1. Aplikasi  model  yang  direkomendasikan ditambahkan interface tingkatan  pengguna sesuai kebutuhan dan memungkinkan record lintang  dan  bujur  siswa  untuk  dilakukan pembaharuan
serta merencanakan periodesasi  untuk  memungkinkan  sistem melakukan pembaharuan bujur dan lintang centroid dari titik kumpul siswa
2. Memodelkan optimasi  rute terbaik  agar didapatkan  jarak  yang  pendek  dengan waktu tempuh yang lebih singkat
3. Melakukan  sinergi  sumber  daya  yang dimiliki  sekolah,  dinas  perhubungan  dan swadaya  masyarakat  untuk  mewujudkan angkutan
cerdas
sekolah yang berkarakteristik  menjadi  angkutan  masal yang efektif dan efisien
Tabel 4. Perbandingan Kualitas Cluster No Keterangan Rapid Miner Anaconda - Python 1 Jumlah cluster terbaik 19 22 2 Metode DBI DBI 3 Ukuran kualitas cluster DBI 0,72 0,68 Tabel 5. Deskripsi Perbandingan Kualitas Cluster NO Keterangan Rapid Miner Anaconda - Python 1 Jarak diantara objek dalam satu cluster Jauh (Kesamaan Karakteristik Belum Maksimal) Berdekatan ( Cluster menunjukkan Kesamaan Karakteristik ) 2 Jarak objek-objek diantara cluster Objek berpotensi besar berada pada lebih dari satu cluster (Struktur Lemah) bahkan tersesat Objek berpotensi kecil berada pada lebih dari satu cluster (Struktur baik)

## Daftar Pustaka
Afandi, A. M. (2020). The strategies to improve the sale of bicycles using k-means methods. International  Conference  on  Social,  Sciences and  Information  Technology , 1 (1),  77 – 84. https://doi.org/10.33330/icossit.v1i1.764 Afni  Syahpitri  Damanik,  N.,  Prodi  Sistem Informasi,  M.,  Royal,  S.,  Sistem  Informasi, P.,  &  Manajemen  Informasi,  P.  (2021). Penerapan  metode  clustering  dengan algoritma  k-means  tindak  kejahatan pencurian  di  kabupaten  asahan. Journal  of Computer)Online) , 1 (1),
7 – 14. https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j- com/article/view/1065
Assayyis, M. I., Cholissodin, I., & Tibyani. (2020). Optimasi Travelling Salesman Problem Pada Angkutan Sekolah Menggunakan Algoritme
Genetika  (  Studi  Kasus :  Sekolah  MI Salafiyah Kasim Blitar ). Jurnal
Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer  (J-PTIIK)  Universitas  Brawijaya ,
3 (1), 454 – 461.
Calvete, H. I., Galé, C., Iranzo, J. A., & Toth, P. (2020).  A  partial  allocation  local  search matheuristic  for  solving  the  school  bus routing  problem  with  bus  stop  selection. Mathematics , 8 (8). https://doi.org/10.3390/MATH8081214
Deny Jollyta, M. S. , H. M. S. E. (2021). Teknik evaluasi cluster solusi menggunakan python dan  rapidminer.  In Google  Books,  CV  Budi Utama: Vol. Februari . https://books.google.co.id/books?hl=id&lr =&id=3rcgEAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PP1& dq=davies+bouldin+index+clustering+ra pidminer&ots=lieSzhkf8H&sig=XwV9GFQ
6H4HLgsZR2NVFcq024cY&redir_esc=y#v =onepage&q=davies bouldin index clustering rapidminer&f=false
Guo, X., & Samaranayake, S. (2020). Shareability
Network  Based  Decomposition  Approach  for Solving  Large-scale  Multi-modal  School  Bus Routing Problems . http://arxiv.org/abs/2009.13468 Jumadi,  B.,  Sitompul,  D.,  Sitompul,  O.  S.,  &
Sihombing,
P. (2019). Enhancement clustering evaluation result of davies-bouldin index  with  determining  initial  centroid  of  k- means algorithm . 12015. https://doi.org/10.1088/1742-
6596/1235/1/012015
Kartikawati, L., Kusrini, K., & Luthfi, E. T. (2022).
Algoritma  K-Means  pada  Pengelompokan Pembelajaran Tatap Muka Terbatas Sesudah
Vaksinasi  COVID-19. Jurnal  Eksplora Informatika , 11 (1), 20 – 28. https://doi.org/10.30864/eksplora.v11i1.5
60
Mardalius, M. (2018). Pemanfaatan rapid miner studio  8.2  untuk  pengelompokkan  data penjualan asesoris menggunakan algoritma k-means. JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi  Dan Sistem Informasi) , 4 (2), 123 – 132. https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j urteksi/article/view/36
Parvasi, S. P., Mahmoodjanloo, M., & Setak, M. (2017).  A  bi-level  school  bus  routing problem  with  bus  stops  selection  and possibility  of  demand  outsourcing. Applied Soft  Computing  Journal , 61 ,  222 – 238. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2017.08.01
8
Sani,  A.  (2018).  Penerapan  metode  k-means clustering  pada  perusahaan. Jurnal  Ilmiah Program  Pascasarjana  Magister  Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri , 1 – 7. Shafahi,  A.,  Wang,  Z.,  &  Haghani,  A.  (2017). Solving  the  school  bus  routing  problem  by maximizing trip
compatibility.
Transportation  Research  Record , 2667 (1), 17 – 27. https://doi.org/10.3141/2667-03