## Penerapan Data Mining Untuk Koperasi  Se-Jawa Barat Menggunakan Metode Clustering pada Kementerian Koperasi dan UKM
L Magdalena 1 , R Fahrudin 2
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer CIC Cirebon Jl. Kesambi 202, Kota Cirebon, Jawa Barat. Telp: (0231) 220250. e-mail: lena.magdalena@cic.ac.id 1 , rifqifhrdn@mail.com 2

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menegelompokan  data  koperasi  di  Jawa  Barat.  Metode  kalster yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  K-Means,  dalam  klaster  K-Means  memiliki  tingkat  akurasi yang baik. Penelitian ini mengkaji bagaimana penggunaan metode K-means dalam studi kasus koperasi di Jawa Barat. Dari hasil pengelompokan menggunakan metode K-Means berdasarkan nilai Modal Sendiri, Modal Luar dan Volume Usaha, maka dihasilkan 3 klaster dengan nilai klaster tinggi, sedang dan rendah. Berdasarkan  hasil  tersebut  menunjukan  bahwa  metode  K-Means  dapat  digunakan  untuk  pengendalian atau pemantauan koperasi yang harus dipertahankan usahanya dan koperasi yang harus lebih ditingkatkan usahanya  untuk  membantu  perekonomian  nasional. Hasil  dari  klaster  metode  K-Means  dapat  dijadikan masukan bagi Kementrian Koperasi dan UKM sebagai bentuk pemetaan terhadap  koperasi di Jawa Barat
Kata kunci: Koperasi, Klaster, K-Means

## Abstract
This study purpose to group koperasi data in West Java. The kalster method used in this study is K-Means, in the K-Means cluster it has a good degree of accuracy. This study examines how to use the K- means method in a cooperative case study in  West Java.  From the results of  the grouping using the K- Means method based on the value of Own Capital, External Capital and Business Volume, then produced 3  clusters  with  high,  medium and  low  cluster  values.  Based  on  these  results  it  shows  that  the  K-Means method  can  be  used  for  the  control  or  monitoring  of  cooperatives  that  must  be  maintained  in  their businesses and cooperatives which must be further improved in order to help the national economy. The results of the K-Means method can be used as input for the Ministry of  Koperasi and SDM as a form of mapping of koperasi in West Java
Keywords: Koperasi, Cluster, K-Means

## 1.  PENDAHULUAN

## 1.1  Latar Belakang
Koperasi  pada  intinya  adalah  pembentukan  badan  usaha  yang  bertujuan  untuk  menggalang modal  dan  kerja  sama  untuk  mencapai  tujuan  anggota.  Pembentukan  badan  usaha  koperasi  bertujuan untuk  memenuhi  kebutuhan  barang  dan  jasa  bagi  para  anggota,  baik  yang  bersifat  individual  maupun kelompok.  Perekonomian  nasional  dengan  demikian  menjadi  sangatlah  penting  dalam  usaha  mencapai cita-cita  yang  diharapkan.  Perekonomian  yang  tujuan  utamanya  adalah  pemerataan  dan  pertumbuhan ekonomi  bagi  seluruh  rakyat  Indonesia.  Sebab,  tanpa  perekonomian  nasional  yang  kuat  dan  memihak kepada rakyat maka tidak akan terwujud cita- cita tersebut.
Koperasi  memperoleh  hak  untuk  hidup  dan  berkembang  di  Indonesia.  Koperasi  yang  sudah dibangun  selama  ini  juga  jumlahnya  sudah  cukup  banyak.  Jumlah  ini  merupakan  aset  yang  harus dipelihara dan diberdayakan agar dapat berkembang membantu pemerintah untuk memerangi kemiskinan dan  menyediakan  lapangan  kerja.  Jika  sekarang  masih  banyak  koperasi  yang  tumbuh  belum  mampu mencapai tujuan bersama anggotanya, mereka harus diberdayakan melalui pendidikan. Pendidikan adalah
usaha  sadar  untuk  meningkatkan  kemampuan  memahami  jati  diri  dan  menerapkannya  di  dalam  dunia nyata.
Penelitian  ini  menggunakan  data  mining  [1]  dengan  analisa  klaster  [2]. Analisis  klaster merupakan  suatu  teknik  multivariat  dengan  tujuan  utama  mengelompokkan  objek-objek  berdasarkan karakteristik yang dimiliki. Dalam pengelompokannya digunakan suatu ukuran yang dapat menerangkan kedekatan antar data untuk menerangkan struktur grup sederhana dari data yang kompleks, yaitu ukuran jarak. Ukuran jarak [3] yang sering digunakan adalah ukuran jarak Euclidean [4]. Dalam hal ini peneliti mengangkat  topik  koperasi  di  Jawa  Barat  berdasarkan  Modal  Sendiri,  Modal  Luard  an Volume  Usaha, dimana proses metode yang dilakukan adalah analisis klaster.
Penelitian  ini  mencoba  melihat  ketepatan  hasil  pengelompokan  metode  K-Means  pada  kasus pengelompokan koperasi di Jawab Barat. Metode K-Means dipilih karena dianggap sebagai metode yang dapat menghasilkan pengelompokan yang akurat terhadap data koperasi di Jawa Barat.
Hasil dari klaster metode K-Means [5] dapat dijadikan masukan bagi Kementrian Koperasi dan UKM  sebagai  bentuk  pemetaan  terhadap    koperasi  di  Jawa  Barat.  Proses  pemetaan  dapat  di  klaster kedalam 3 (tiga) klaster yakni koperasi tinggi, koperasi sedang dan produk koperasi rendah.

## 1.2  Rumusan Masalah
Penelitian  ini  mencoba  melihat  ketepatan  hasil  pengelompokan  metode  K-Means  pada  kasus pengelompokan  koperasi  di  Jawab  Barat  berdasakan  Modal  Sendiri,  Modal  Luar  dan  Volume  Usaha. Metode K-Means dipilih karena dianggap sebagai metode yang dapat menghasilkan pengelompokan yang akurat pada data koperasi Jawa Barat.

## 1.3  Tujuan Penelitian
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  titik  centroid  untuk  mengelompokan  data  koperasi Jawa Barat berdasarkan Modal Sendiri, Modal Luar dan Volume Usaha. Tujuan selanjutnya adalah untuk menentukan klaster yang tepat untuk masing masing wilayah yang terdapat pada koperasi Jawa Barat.

## 1.4  Batasan Masalah
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  hanya  data  histori  tahun  2016  –  2018  berdasarkan Modal  Sendiri,  Modal  Luar  dan  Volume  Usaha  dalam  satuan  rupiah.  Penelitian  ini  hanya  membahas pembagian klaster koperasi Jawa Baat berdasarkan Modal Sendiri, Modal Luar dan Volume Usaha.

## 2.  KAJIAN PUSTAKA
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  analisis  klaster.  Klaster  adalah  proses pengelompokan benda serupa ke dalam kelompok yang berbeda, atau lebih tepatnya partisi dari sebuah data  set  kedalam  subset,  sehingga  data  dalam  setiap  subset  memiliki  arti  yang  bermanfaat.  Algoritma clustering  terdiri  dari  dua  bagian  yaitu  secara  hirarkis  dan  secara  partitional  [6].  Algoritma  hirarkis  [7] menemukan  cluster  secara  berurutan  dimana  klaster  ditetapkan  sebelumnya,  sedangkan  algoritma partitional [8]  menentukan semua  kelompok pada  waktu tertentu. Teknik pengelompokan saat ini dapat diklasifikasikan menjadi tiga kategori yaitu partitional, hirarkis dan berbasis lokalitas algoritma. Terdapat satu  set  objek  dan  kriteria  clustering  atau  pengelompokan,  pengelompokan  partitional  mememperoleh partisi objek ke dalam cluster sehingga objek dalam klaster akan lebih mirip dengan benda-benda  yang ada di dalam cluster dari pada objek yang terdapat pada klaster yang berbeda [9].

## 2.1  Metode K-Means
Algoritma  K-means  merupakan  salah  satu  algoritma  dengan  partitional,  karena  K-Means didasarkan  pada  penentuan  jumlah  awal  kelompok  dengan  mendefinisikan  nilai  centroid  awalnya.  K- means  clustering  merupakan  salah  satu  metode  data  clustering  non-hirarki  yang  mengelompokan  data dalam  bentuk  satu  atau  lebih  cluster/kelompok.  Data-data  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama dikelompokan  dalam  satu  cluster/  kelompok  dan  data  yang  memiliki  karakteristik  yang  berbeda dikelompokan  dengan  cluster/kelompok  yang  lain  sehingga  data  yang  berada  dalam  satu cluster/kelompok memiliki tingkat variasi yang kecil
Langkah-langkah  melakukan  clustering  dengan  metode  K-means  adalah  sebagai  berikut  :  1) Pilih jumlah cluster k; 2) Inisialisasi ke pusat cluster ini bisa dilakukan dengan berbagai cara. Cara yang
paling  sering  dilakukan  adalah  dengan  random  atau  acak.  Pusat-pusat  cluster  diberiduberi  nilai  awal dengan angka-angka random; 3) Alokasikan semua data/objek ke cluster  terdekat. Kedekatan dua objek ditentukan berdasarkan jarak kedua objek tersebut. Demikian juga kedekatan suatu data ke cluster tertentu ditentukan jarak antara data dengan pusat cluster [10]. Dalam tahap ini perlu dihitung jarak tiap data ke tiap pusat cluster. Jarak paling antara satu data dengan satu cluster tertentu akan menentukan suatu data masuk dalam cluster mana.
Gambar 1. K-Means Method
Proses pengelompokkan data  ke  dalam suatu cluster dapat  dilakukan dengan cara  menghitung jarak terdekat dari suatu data ke sebuah titik centroid. Untuk menghiutng jarak semua data ke setiap titik pusat cluster dapat menggunakan teori jarak Euclidean yang dirumuskan sebagai persamaan berikut [11]:
𝐷(𝑖, 𝑗) = √(𝑥 1𝑖 − 𝑋 1𝑗 ) 2 +   (𝑥 2𝑖 − 𝑋 2𝑗 ) 2 + ⋯ + (𝑥 𝑘𝑖 − 𝑋 𝑘𝑗 ) 2 (1)
Dimana : ( 𝑖 , 𝑗 ) = Jarak data keike pusat cluster j 𝑥 𝑘𝑖 = Data ke i pada atribut data ke k 𝑋 𝑘𝑗 = Titik pusat ke j pada atribut ke k
Jarak  pusat  cluster  dihitung  kembali  dengan  keanggotaan  cluster  yang  sekarang.  Pusat  cluster adalah  rata-rata  dari  semua  data/objek  dalam  cluster  tertentu.  Jika  dikehendaki  bisa  juga  menggunakan median dari cluster tersebut.  Jadi rata-rata  (mean) bukan  satu-satunya  ukuran  yang bisa dipakai. Setiap objek kemudian ditugaskan kembali memakai pusat cluster yang baru.

## 3.   ANALISA DAN PERANCANGAN

## 3.1  Tahap Penelitian
Tahap  penelitian  yang  akan  dilakukan  adalah  sebagai  berikut  :  1)Pengumpulan  data  histori koperasi Jawa Barat berdasarkan Modal Sendiri, Modal Luar dan Volume Usaha, 2) Seleksi data, melihat data yang digunakan dan tidak digunakan, 3) Mengolah data menggunakan algoritma K-Means Clustering 4) Hasil klaster menggunakan metode K-Means.
Gambar 2. Tahapan Penelitian
Data koperasi Jawa Barat didpatkan dari Kementrian Koperasi Pusat, data berupa data koperasi Jawa  Barat  berdasarkan Modal  Sendiri,  Modal  Luar  dan  Volume  Usaha periode  2016  –  2018  dengan satuan  rupiah.  Dari  data  koperasi  yang  terkumpul  pada  setiap  periodenya,  kemudian  dari  hasil  data tersebut  dihasilkan  data  27  koperasi  kabupaten  dan  kota  utama  di  Jawa  Barat.  Dengan  demikian  data tersebut  telah  dapat  dikelompokan  dengan  menggunakan  algoritma  K-means  Clustering.  Hasil  tersebut seperti yang ditunjukkan pada data di bawah ini:
Gambar 3. Rata – Rata 27 Koperasi Jawa Barat Berdasarkan Modal Sendiri
Gambar 4. Rata – Rata 27 Koperasi Jawa Barat Berdasarkan Modal Luar
To tal , Kab.
B o go r, 938, 759, 261, 957 To tal , Kab. Suk ab um i, 171, 963, 386, 066 To tal , Kab. C ian jur , 409, 941, 174, 772 To tal , Kab. B an du ng ,
1, 238, 974, 978, 653 To tal , Kab. G ar ut , 872 ,921,105,780 To tal , Kab. Tas ik m al ay a, 466, 158, 526, 284
To tal , Kab. C iam is , 732, 424, 414, 308 To tal , Kab. Kuni ng an ,
482, 788, 640, 849 To tal , Kab. C ir ebo n , 163 ,850,849,989
To tal , Kab. M ajal eng ka , 155, 461, 642, 355
To tal , Kab. Sum eda ng , 208, 802, 398, 658
To tal , Kab. Ind ram ay u ,
396, 533, 644, 157 To tal , Kab. Sub an g, 184, 516, 988, 740 To tal , Kab. P ur wak ar ta , 701, 956, 085, 063
To tal , Kab. Kar awan g, 430, 209, 057, 359 To tal , Kab. B ek as i, 968, 512, 389, 546 To tal , Kab . B an d u n g B ar at , 247, 844, 807, 136 To tal , Kot a B o go r, 175, 405, 309, 619 To tal , Kot a Suk ab um i, 111, 760, 956, 660 To tal , Kot a B an du ng , 1, 768, 571, 230, 077
To tal , Ko ta Ci re b o n , 23, 491, 872, 109 To tal , Kot a B ek as i,
339, 963, 587, 546 To tal , Kot a D epo k, 223, 905, 425, 388 To tal , Kot a Ci m ah i, 220, 186, 987, 639
To tal , Kot a Tas ik m al ay a, 418, 197, 059, 686 To tal , Kot a B an jar , 70, 730, 839, 142 To tal , Kab. P an gan da ran ,
109, 383, 950, 756

## Rata  - Rata  2 7  Ko p erasi  Jawa  Barat
Berd as ar kan  Mo d al  Sen d i r i
A ve rag e, Kab. B o go r, 626, 769, 097, 657 A ve rag e, Kab. Suk ab um i, 183, 327, 082, 476 A ve rag e, Kab. Ci an jur , 236, 964, 960, 889 A ve rag e, Kab. B an du ng ,
974, 861, 971, 794
A ve rag e, Kab. G ar ut , 610, 242, 320, 262 A ve rag e, Kab. T as ik m al ay a, 331, 685, 954, 329 A ve rag e, Kab. Ci am is , 456, 305, 866, 411 A ve rag e, Kab. Kun ing an , 492, 413, 364, 544 A ve rag e, Kab. Ci re bo n , 85, 425, 054, 321 A ve rag e, Kab. M ajal eng ka , 130, 962, 611, 827 A ve rag e, Kab. Sum eda ng , 372, 384, 931, 787 A ve rag e, Kab. Ind ram ay u , 488, 788, 003, 415 A ve rag e, Kab. Sub an g, 170, 495, 624, 583 A ve rag e, Kab. P ur wak ar ta , 567, 997, 352, 893 A ve rag e, Kab. Kar awan g, 897, 034, 102, 015 A ve rag e, Kab. B ek as i, 883, 714, 913, 300 A ve rag e, Kab. B an du ng B ar at , 196, 037, 334, 951 A ve rag e, Kot a B o go r, 130, 614, 296, 873 A ve rag e, Kot a Suk ab um i, 53, 038, 996, 093 Av er age , Ko ta B an d u n g, 2, 199, 994,
077, 269 A ve rag e, Kot a Ci re bo n , 20, 096, 567, 074 A ve rag e, Kot a B ek as i, 956, 338, 848, 799 A ve rag e, Kot a D epo k, 133, 314, 552, 140 A ve rag e, Kot a Ci m ah i, 328, 272, 797, 466 A ve rag e, Kot a Tas ik m al ay a, 269, 870, 142, 689
A ve rag e, Kot a B an jar , 8, 477, 927, 928 A ve rag e, Kab. P an gan da ran ,
190, 498, 622, 881

## Rata  - Rata  2 7  Ko p erasi  Jawa  Barat Berd asar kan  Mo d al  Lu ar
Gambar 5. Rata – Rata 27 Koperasi Jawa Barat Berdasarkan Volume Usaha
Gambar  3,  4  dan  5  adalah  gambar  data  27  koperasi  di  Jawa  Barat  dengan  satuan  rupiah.  Data dalam bentuk data koperasi di Jawa Barat untuk periode 2016 – 2018, maka data dirata-rata berdasarkan Modal Sendiri, Modal Luar dan Volume Usaha.

## 3.2.   K-Means Berdasarkan Modal Sendiri
Gambar 3. Normalize Data Koperasi Berdasarkan Modal Sendiri
Gambar 6 adalah grafik normalisasi data 27 koperasi berdasarkan Modal Sendiri, setelah itu data sebenarnya  dapat  dikelompokkan  menjadi  3  klaster.  Dalam  proses  pengelompokan  itu  sendiri,  3  titik centroid ditetapkan secara acak. Hasil centroid ada pada tabel di bawah ini:
Av er age , Kab . B o go r, 1, 343, 569, 792, 936
A ve rag e, Kab. Suk ab um i, 390, 561, 453, 604 A ve rag e, Kab. Ci an jur , 601, 330, 959, 031 A ve rag e, Kab. B an du ng ,
2, 699, 548, 458, 687 A ve rag e, Kab. G ar ut , 1, 553, 476, 249, 218 A ve rag e, Kab. T as ik m al ay a,
790, 308, 648, 868 A ve rag e, Kab. Ci am is , 171, 096, 741, 991 A ve rag e, Kab. Kun ing an ,
2, 179, 497, 461, 914
A ve rag e, Kab. Ci re bo n ,
295, 604, 534, 163 A ve rag e, Kab. M ajal eng ka , 287, 598, 460, 723 A ve rag e, Kab. Sum eda ng , 734, 934, 153, 716
A ve rag e, Kab. Ind ram ay u , 1, 057, 343, 264, 424 A ve rag e, Kab. Sub an g, 448, 942, 916, 783 A ve rag e, Kab. P ur wak ar ta , 1, 482, 345, 554, 185 A ve rag e, Kab. Kar awan g, 1, 279, 760, 994, 283 A ve rag e, Kab. B ek as i, 2, 397, 635, 772, 946 A ve rag e, Kab. B an du ng B ar at , 266, 891, 146, 008 A ve rag e, Kot a B o go r,
326, 129, 692, 235 A ve rag e, Kot a Suk ab um i, 288, 469, 734, 122 A ve rag e, Kot a B an du ng , 3, 643, 455, 641, 025 A ve rag e, Kot a Ci re bo n , 137 ,793,901,704 Av er age , Ko ta B ek as i,
2, 093, 948, 466, 080 A ve rag e, Kot a D epo k, 243, 841, 660, 863 A ve rag e, Kot a Ci m ah i, 277, 835, 657, 718 A ve rag e, Kot a Tas ik m al ay a,
439, 319, 769, 620
A ve rag e, Kot a B an jar , 39, 727, 849, 907 A ve rag e, Kab. P an gan da ran ,
46, 993, 050, 424

## Rata  - Rata  2 7  Ko p erasi  Jawa  Barat
Berd as ar kan  Vo l u me  Usah a Se ri es1 , Kab. B o go r, 1.19 Se ri es1 , Kab. Suk ab um i, -0.69 Se ri es1 , Kab. Ci an jur , - 0.11 Se ri es1 , Kab. B an du ng , 1.92 Se ri es 1 , Kab . G ar u t, 1.03 Se ri es1 , Kab. T as ik m al ay a, 0.03 Se ri es1 , Kab. Ci am is , 0.68 Se ri es1 , Kab. Kun ing an , 0.07 Se ri es1 , Kab. Ci re bo n , - 0.71 Se ri es1 , Kab. M ajal eng ka , - 0.73 Se ri es1 , Kab. Sum eda ng , - 0.60 Se ri es1 , Kab. Ind ram ay u , - 0.14 Se ri es1 , Kab. Sub an g, -0.66 Se ri es1 , Kab. P ur wak ar ta , 0.61 Se ri es 1 , Kab . Ka raw an g, -0.06 Se ri es1 , Kab. B ek as i, 1.26 Se ri es1 , Kab. B an du ng B ar at , - 0.50 Se ri es1 , Kot a B o go r, -0.68 Se ri es1 , Kot a Suk ab um i, -0.83 Se ri es1 , Kot a B an du ng , 3.21 Se ri es1 , Kot a Ci re bo n , - 1.05 Se ri es1 , Kot a B ek as i, -0.28 Se ri es1 , Kot a D epo k, -0.56 Se ri es1 , Kot a Ci m ah i, -0.57 Se ri es 1 , Ko ta Tas ik m al ay a, -0.09 Se ri es1 , Kot a B an jar , - 0.93
Se ri es1 , Kab. P an gan da ran , - 0.84

## No r mal i ze Data  Ko p erasi  2 0 1 6 - 2 0 1 8
Berd as ar kan  Mo d al  Sen d i r i
Table 1 Table Centroid Berdasarkan Modal Sendiri Atribut C1 C2 C3 Modal Sendiri 2.56 0.95 -0.49
Tabel 1 menunjukkan  hasil penerapan algoritma K-Means yang  menghasilkan nilai titik  tengah atau centroid dari data yang diperoleh klaster yang diinginkan adalah 3 klaster.
Tempatkan setiap data dalam klaster, dalam penelitian ini menggunakan metode k-means untuk mengalokasikan setiap data ke dalam sebuah klaster sehingga data akan dimasukkan dalam sebuah klaster yang  memiliki  jarak  terdekat  dengan  titik  pusat  dari  masing-masing  klaster.  Untuk  mengetahui  klaster mana  yang  paling  dekat  dengan  data,  perlu  untuk  menghitung  jarak  setiap  data  dengan  titik  pusat  dari masing-masing  klaster.  Misalnya,  jarak  dari  data  pertama  ke  pusat  klaster  pertama  akan  dihitung,  data rata-rata dan hasil normalisasi.
𝐷(1,1) = √(1.19 − 2.56) 2 = −1.37
Dari hasil perhitungan di atas, hasil menunjukkan bahwa jarak data pertama dengan pusat klaster pertama adalah -1.37
𝐷(1,2) = √(1.19 − 0.95) 2 = 0.24
Dari hasil perhitungan di atas, hasil menunjukkan bahwa jarak data pertama dengan pusat klaster kedua adalah 0.24
𝐷(1,3) = √(1.19 − (−0.49)) 2 = 1.68
Dari hasil perhitungan di atas, hasil menunjukkan bahwa jarak data pertama dengan pusat klaster ketiga  adalah  1.68.  Dari  hasil  perhitungan  di  atas,  hasil  menunjukkan  bahwa  jarak  terdekat  dari  data pertama adalah pusat klaster kedua dengan nilai 0.24.
Dalam menerapkan algoritma K-Means nilai titik tengah atau centroid dihasilkan dari data yang diperoleh klaster yang diinginkan adalah 3 klaster. Penentuan klaster dibagi menjadi tiga bagian: klaster koperasi  berdasrkan  Modal  Sendiri  tertinggi,  klaster  Modal  Sendiri  sedang,  dan  klaster  Modal  Sendiri terendah. Berikut ini adalah hasil pembagian klaster:
Gambar 4. Clustering Berdasarkan Modal Sendiri
Gambar  7  adalah  hasil  dari  pengelompokan  K-means  berdasarkan  Modal  Sendiri  degan  satuan rupiah. Diketahui bahwa hasil pengelompokan data menunjukkan 27 data yang dikelompokkan menjadi 3 kelompok. Klaster pertama adalah 2  koperasi, klaster kedua adalah 5 koperasi  dan  klaster ketiga adalah 20 koperasi.
Gambar 5. Clustering Berdasarkan Modal Sendiri
Pada  Gambar  8  di  atas,  kita  bisa  mengetahui  nilai  Modal  Sendiri  dari  setiap  koperasi  di  Jawa Barat.  Pada  klaster  pertama  2  koperasi  dengan  nilai  Modal  Sendiri  1,238,974,978,653  - 1,768,571,230,077,  klaster  kedua  dengan  5  koperasi  dengan  nilai  Modal  Sendiri  701,956,085,063  - 968,512,389,546  dan  pada  kluster  ketiga  memiliki  20  koperasi  dengan  Modal  Sendiri  23,491,872,109  - 482,788,640,849.

## 3.3.   K-Means Berdasarkan Modal Luar
Gambar 9. Normalize Data Koperasi Berdasarkan Modal Luar
Gambar  9  adalah  grafik  normalisasi  data  27  koperasi  berdasarkan  Modal  Luar,  setelah  itu  data sebenarnya  dapat  dikelompokkan  menjadi  3  klaster.  Dalam  proses  pengelompokan  itu  sendiri,  3  titik centroid ditetapkan secara acak. Hasil centroid ada pada tabel di bawah ini:
Se ri es1 , Kot a B an du ng , 3.21 Se ri es1 , Kab. B an du ng , 1.92 Se ri es1 , Kab. B ek as i, 1.26 Se ri es1 , Kab. B o go r, 1.19 Se ri es1 , Kab. G ar ut , 1.03 Se ri es1 , Kab. Ci am is , 0.68
Se ri es1 , Kab. P ur wak ar ta , 0.61
Se ri es 1 , Kab . Ku n in gan , 0.07 Se ri es1 , Kab. T as ik m al ay a, 0.03 Se ri es1 , Kab. Kar awan g, -0.06 Se ri es1 , Kot a Tas ik m al ay a, - 0.09 Se ri es1 , Kab. Ci an jur , - 0.11 Se ri es1 , Kab. Ind ram ay u , - 0.14 Se ri es1 , Kot a B ek as i, -0.28 Se ri es1 , Kab. B an du ng B ar at , -
0.50
Se ri es1 , Kot a D epo k, -0.56 Se ri es1 , Kot a Ci m ah i, -0.57 Se ri es1 , Kab. Sum eda ng , - 0.60 Se ri es1 , Kab. Sub an g, -0.66 Se ri es1 , Kot a B o go r, -0.68 Se ri es1 , Kab. Suk ab um i, -0.69 Se ri es1 , Kab. Ci re bo n , - 0.71
Se ri es1 , Kab. M ajal eng ka , -
0.73
Se ri es1 , Kot a Suk ab um i, -0.83
Se ri es1 , Kab. P an gan da ran , - 0.84
Se ri es1 , Kot a B an jar , - 0.93
Se ri es1 , Kot a Ci re bo n , - 1.05
Cl u ster  2 7  Ko p erasi
Berd as ar kan  Mo d al  Sen d i r i Se ri es1 , Kab. B o go r, 0.40 Se ri es1 , Kab. Suk ab um i, -0.57 Se ri es1 , Kab. Ci an jur , - 0.45 Se ri es1 , Kab. B an du ng , 1.16
Se ri es1 , Kab. G ar ut , 0.36 Se ri es1 , Kab. T as ik m al ay a, -0.25 Se ri es1 , Kab. Ci am is , 0.03 Se ri es1 , Kab. Kun ing an , 0.11 Se ri es1 , Kab. Ci re bo n , - 0.79 Se ri es1 , Kab. M ajal eng ka , - 0.69 Se ri es1 , Kab. Sum eda ng , - 0.16 Se ri es1 , Kab. Ind ram ay u , 0.10 Se ri es1 , Kab. Sub an g, -0.60 Se ri es1 , Kab. P ur wak ar ta , 0.27 Se ri es1 , Kab. Kar awan g, 0.99 Se ri es1 , Kab. B ek as i, 0.96 Se ri es1 , Kab. B an du ng B ar at , - 0.54 Se ri es1 , Kot a B o go r, -0.69 Se ri es1 , Kot a Suk ab um i, -0.86 Se ri es1 , Kot a B an du ng , 3.84 Se ri es1 , Kot a Ci re bo n , - 0.93 Se ri es1 , Kot a B ek as i, 1.12 Se ri es1 , Kot a D epo k, -0.68 Se ri es1 , Kot a Ci m ah i, -0.25 Se ri es1 , Kot a Tas ik m al ay a, -0.38 Se ri es1 , Kot a B an jar , - 0.95 Se ri es1 , Kab. P an gan da ran , - 0.56

## No r mal i ze Data  Ko p erasi  2 0 1 6 - 2 0 1 8
Berd asar kan  Mo d al  Lu ar
Table 2. Table Centroid Berdasarkan Modal Luar Atribut C1 C2 C3 Modal Luar 3.84 0.60 -0.54
Tabel  2  menunjukkan  hasil  penerapan  algoritma  K-Means  yang  menghasilkan  nilai  titik  tengah  atau centroid dari data yang diperoleh klaster yang diinginkan adalah 3 klaster.
Tempatkan  setiap  data  dalam  klaster,  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  k-means  untuk mengalokasikan setiap data ke dalam sebuah klaster sehingga data akan dimasukkan dalam sebuah klaster yang  memiliki  jarak  terdekat  dengan  titik  pusat  dari  masing-masing  klaster.  Untuk  mengetahui  klaster mana  yang  paling  dekat  dengan  data,  perlu  untuk  menghitung  jarak  setiap  data  dengan  titik  pusat  dari masing-masing  klaster.  Misalnya,  jarak  dari  data  pertama  ke  pusat  klaster  pertama  akan  dihitung,  data rata-rata dan hasil normalisasi.
𝐷(1,1) = √(1.19 − 3.84) 2 = −2.65
Dari  hasil  perhitungan  di  atas,  hasil  menunjukkan  bahwa  jarak  data  pertama  dengan  pusat  klaster pertama adalah -2.65
𝐷(1,2) = √(1.19 − 0.60) 2 = 0.59
Dari  hasil  perhitungan  di  atas,  hasil  menunjukkan  bahwa  jarak  data  pertama  dengan  pusat  klaster kedua adalah 0.59
𝐷(1,3) = √(1.19 − (−0.54)) 2 = 1.73
Dari  hasil  perhitungan  di  atas,  hasil  menunjukkan  bahwa  jarak  data  pertama  dengan  pusat  klaster ketiga  adalah  1.73.  Dari  hasil  perhitungan  di  atas,  hasil  menunjukkan  bahwa  jarak  terdekat  dari  data pertama adalah pusat klaster kedua dengan nilai 0.60.
Dalam  menerapkan  algoritma  K-Means  nilai  titik  tengah  atau  centroid  dihasilkan  dari  data  yang diperoleh asalkan klaster yang diinginkan adalah 3 klaster. Penentuan klaster dibagi menjadi tiga bagian: klaster  koperasi  berdasrkan  Modal  Sendiri  tertinggi,  klaster  Modal  Sendiri  sedang,  dan  klaster  Modal Sendiri terendah. Berikut ini adalah hasil pembagian klaster:
Gambar 10 . Clustering Berdasarkan Modal Luar
Gambar  7  adalah  hasil  dari  pengelompokan  K-means  berdasarkan  nilai  USD.  Diketahui  bahwa hasil  pengelompokan  data  menunjukkan  27  data  yang  dikelompokkan  menjadi  3  kelompok.  Klaster pertama adalah 1 koperasi, klaster kedua adalah 9 koperasi dan klaster ketiga adalah 17 koperasi.
Gambar 11 . Clustering Berdasarkan Modal Luar
Pada  Gambar  11  di  atas,  kita  bisa  mengetahui  nilai  Modal  Luar  dari  setiap  koperasi  di  Jawa Barat. Pada klaster pertama 1 koperasi dengan nilai Modal Luar 2,199,994,077,269, klaster kedua dengan 9 koperasi dengan nilai Modal Luar 488,788,003,415 - 974,861,971,794 dan pada kluster ketiga memiliki 17 koperasi dengan Modal Luar 8,477,927,928 - 456,305,866,411.

## 3.4.   K-Means Berdasarkan Volume Usaha
Gambar 12. Normalize Data Koperasi Berdasarkan Modal Sendiri
Gambar  12  adalah  grafik  normalisasi  data  27  koperasi  berdasarkan  Volume  Usaha,  setelah  itu data sebenarnya dapat dikelompokkan menjadi 3 klaster. Dalam proses pengelompokan itu sendiri, 3 titik centroid ditetapkan secara acak. Hasil centroid ada pada tabel di bawah ini:
Tabel 3. Table Centroid Berdasarkan Modal Sendiri Atribut C1 C2 C3 Modal Sendiri 2.35 0.77 -0.64
Se ri es1 , Kot a B an du ng , 3.84 Se ri es1 , Kab. B an du ng , 1.16 Se ri es1 , Kot a B ek as i, 1.12 Se ri es1 , Kab. Kar awan g, 0.99 Se ri es1 , Kab. B ek as i, 0.96 Se ri es1 , Kab. B o go r, 0.40 Se ri es1 , Kab. G ar ut , 0.36 Se ri es1 , Kab. P ur wak ar ta , 0.27 Se ri es1 , Kab. Kun ing an , 0.11 Se ri es1 , Kab. Ind ram ay u , 0.10 Se ri es1 , Kab. Ci am is , 0.03
Se ri es1 , Kab. Sum eda ng , - 0.16 Se ri es1 , Kab. T as ik m al ay a, - 0.25 Se ri es1 , Kot a Ci m ah i, -0.25 Se ri es1 , Kot a Tas ik m al ay a, - 0.38 Se ri es1 , Kab. Ci an jur , - 0.45 Se ri es1 , Kab. B an du ng B ar at , -0.54 Se ri es1 , Kab. P an gan da ran , - 0.56 Se ri es1 , Kab. Suk ab um i, -0.57 Se ri es1 , Kab. Sub an g, -0.60 Se ri es1 , Kot a D epo k, -0.68 Se ri es1 , Kab. M ajal eng ka , - 0.69 Se ri es1 , Kot a B o go r, -0.69 Se ri es1 , Kab. Ci re bo n , - 0.79 Se ri es1 , Kot a Suk ab um i, -0.86 Se ri es1 , Kot a Ci re bo n , - 0.93
Se ri es1 , Kot a B an jar , - 0.95 Cl u ster  2 7  Ko p erasi Berd asar kan  Mo d al  Lu ar Se ri es1 , Kot a B an du ng , 2.86 Se ri es1 , Kab. B an du ng , 1.86 Se ri es1 , Kab. B ek as i, 1.54 Se ri es1 , Kab. Kun ing an , 1.31 Se ri es1 , Kot a B ek as i, 1.22 Se ri es1 , Kab. G ar ut , 0.64 Se ri es1 , Kab. P ur wak ar ta , 0.57 Se ri es1 , Kab. B o go r, 0.42 Se ri es1 , Kab. Kar awan g, 0.35 Se ri es1 , Kab. Ind ram ay u , 0.12
Se ri es1 , Kab. T as ik m al ay a, - 0.16 Se ri es1 , Kab. Sum eda ng , - 0.22 Se ri es1 , Kab. Ci an jur , - 0.36 Se ri es1 , Kab. Sub an g, -0.53 Se ri es1 , Kot a Tas ik m al ay a, - 0.54 Se ri es1 , Kab. Suk ab um i, -0.59 Se ri es1 , Kot a B o go r, -0.66 Se ri es 1 , Kab . Ci re b o n , - 0.69 Se ri es1 , Kot a Suk ab um i, -0.70 Se ri es1 , Kab. M ajal eng ka , - 0.70 Se ri es1 , Kot a Ci m ah i, -0.71 Se ri es1 , Kab. B an du ng B ar at , -0.72 Se ri es1 , Kot a D epo k, -0.74 Se ri es1 , Kab. Ci am is , - 0.82 Se ri es 1 , Ko ta Ci re b o n , - 0.85 Se ri es1 , Kab. P an gan da ran , - 0.95
Se ri es1 , Kot a B an jar , - 0.96

## No r mal i ze Data  Ko p erasi  2 0 1 6 - 2 0 1 8
Berd asar kan  Mo d al  Lu ar
Tabel  3  menunjukkan  hasil  penerapan  algoritma  K-Means  yang  menghasilkan  nilai  titik  tengah  atau centroid dari data yang diperoleh asalkan cluster yang diinginkan adalah 3 cluster.
Tempatkan  setiap  data  dalam  klaster,  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  k-means  untuk mengalokasikan setiap data ke dalam sebuah cluster sehingga data akan dimasukkan dalam sebuah cluster yang  memiliki  jarak  terdekat  dengan  titik  pusat  dari  masing-masing  cluster.  Untuk  mengetahui  cluster mana  yang  paling  dekat  dengan  data,  perlu  untuk  menghitung  jarak  setiap  data  dengan  titik  pusat  dari masing-masing  cluster.  Misalnya,  jarak  dari  data  pertama  ke  pusat  cluster  pertama  akan  dihitung,  data rata-rata dan hasil normalisasi.
𝐷(1,1) = √(1.19 − 2.35) 2 = −1.16
Dari  hasil  perhitungan  di  atas,  hasil  menunjukkan  bahwa  jarak  data  pertama  dengan  pusat  cluster pertama adalah -1.16
𝐷(1,2) = √(1.19 − 0.77) 2 = 0.42
Dari  hasil  perhitungan  di  atas,  hasil  menunjukkan  bahwa  jarak  data  pertama  dengan  pusat  cluster kedua adalah 0.42
𝐷(1,3) = √(1.19 − (−0.64)) 2 = 1.83
Dari  hasil  perhitungan  di  atas,  hasil  menunjukkan  bahwa  jarak  data  pertama  dengan  pusat  cluster ketiga  adalah  1.83.  Dari  hasil  perhitungan  di  atas,  hasil  menunjukkan  bahwa  jarak  terdekat  dari  data pertama adalah pusat cluster kedua dengan nilai 0.77.
Dalam  menerapkan  algoritma  K-Means  nilai  titik  tengah  atau  centroid  dihasilkan  dari  data  yang diperoleh asalkan cluster yang diinginkan adalah 3 cluster. Penentuan klaster dibagi menjadi tiga bagian: klaster koperasi berdasrkan  Volume Usaha  tertinggi, klaster  Volume Usaha sedang, dan klaster  Volume Usaha terendah. Berikut ini adalah hasil pembagian klaster:
Gambar 13. Clustering Berdasarkan Volume Usaha
Gambar  13  adalah  hasil  dari  pengelompokan  K-means  berdasarkan  Volume  Usaha.  Diketahui bahwa  hasil  pengelompokan  data  menunjukkan  27  data  yang  dikelompokkan  menjadi  3  kelompok. Klaster pertama adalah 2 Volume Usaha, klaster kedua adalah 8 Volume Usaha dan klaster ketiga adalah 17 Volume Usaha.
Gambar 14. Clustering Berdasarkan Volume Usaha
Pada Gambar 14 di atas, kita bisa mengetahui nilai Volume Usaha dari setiap  koperasi di Jawa Barat.  Pada  klaster  pertama  2  koperasi  dengan  nilai  Volume  Usaha  2,699,548,458,687  - 3,643,455,641,025,  klaster  kedua  dengan  8  koperasi  dengan  nilai  Volume  Usaha  1,057,343,264,424  - 2,397,635,772,946 dan pada kluster ketiga memiliki 17 koperasi dengan Volume Usaha 39,727,849,907 - 790,308,648,868.

## 4.   KESIMPULAN
4.1  Simpulan
Teknik  clustering  dengan  algoritma  K-Means  dapat  membantu  pengelompokkan  data  pada koperasi  di  Jawa  Barat.  Dari  27  koperasi  yang  diolah  datanya,  ditentukan  3  titik  centroid  secara  acak dalam  3  klaster  pada  setiap jenisnya.  Sehingga  diperoleh  nilai  berdasarkan  Modal  Sendiri,  Modal  Luar dan  Volume  Usaha.  Pada  koperasi  dengan  nilai  Modal  Sendiri  dalam  satuan  rupiah  terdapat  klaster pertama  2  koperasi  dengan  nilai  Modal  Sendiri  1,238,974,978,653  -  1,768,571,230,077,  klaster  kedua dengan 5 koperasi dengan nilai Modal Sendiri 701,956,085,063 - 968,512,389,546 dan pada kluster ketiga memiliki  20  koperasi  dengan  Modal  Sendiri  23,491,872,109  -  482,788,640,849.  Pada  koperasi  dengan nilai  Modal  Luar  dalam  satuan  rupiah  terdapat  klaster  pertama  1  koperasi  dengan  nilai  Modal  Luar 2,199,994,077,269,  klaster  kedua  dengan  9  koperasi  dengan  nilai  Modal  Luar  488,788,003,415  - 974,861,971,794  dan  pada  kluster  ketiga  memiliki  17  koperasi  dengan  Modal  Luar  8,477,927,928  - 456,305,866,411. Pada koperasi dengan nilai Volume Usaha dalam satuan rupiah terdapat klaster pertama 2  koperasi  dengan  nilai  Volume  Usaha  2,699,548,458,687  -  3,643,455,641,025,  klaster  kedua  dengan  8 koperasi  dengan  nilai  Volume  Usaha  1,057,343,264,424  -  2,397,635,772,946  dan  pada  kluster  ketiga memiliki 17 koperasi dengan Volume Usaha 39,727,849,907 - 790,308,648,868. Dari hasil tersebut dapat terlihat  koperasi  mana  saja  yang  harus  tetap  dipertahankan  dan  koperasi  mana  saja  yang  harus ditingkatkan sehingga dapat membantu meningkatkan perekonomian nasional.

## 4.2 Saran
Berdasarkan hasil penelitian serta pembahasan klaster pada koperasi di Jawa Barat dalam satuan rupiah.  Maka  untuk  pengembangan  selanjutnya  selain  klaster  dengan  nilai  Modal  Sendiri,  Modal  Luar dan Volume Usaha, penelitian ini dapat dikembangkan dengan atribut yang lain. Penelitian ini juga dapat
Se ri es1 , Kot a B an du ng , 2.86 Se ri es1 , Kab. B an du ng , 1.86 Se ri es 1 , Kab . B ek as i, 1.54 Se ri es1 , Kab. Kun ing an , 1.31 Se ri es1 , Kot a B ek as i, 1.22 Se ri es 1 , Kab . G ar u t, 0.64
Se ri es1 , Kab. P ur wak ar ta , 0.57 Se ri es1 , Kab. B o go r, 0.42 Se ri es 1 , Kab . Ka raw an g, 0.35 Se ri es1 , Kab. Ind ram ay u , 0.12 Se ri es1 , Kab. T as ik m al ay a, -0.16 Se ri es1 , Kab. Sum eda ng , - 0.22 Se ri es1 , Kab. Ci an jur , - 0.36 Se ri es1 , Kab. Sub an g, -0.53 Se ri es1 , Kot a Tas ik m al ay a, -0.54 Se ri es1 , Kab. Suk ab um i, -0.59 Se ri es1 , Kot a B o go r, -0.66 Se ri es1 , Kab. Ci re bo n , - 0.69 Se ri es1 , Kot a Suk ab um i, -0.70 Se ri es1 , Kab. M ajal eng ka , - 0.70 Se ri es1 , Kot a Ci m ah i, -0.71 Se ri es1 , Kab. B an du ng B ar at , - 0.72 Se ri es1 , Kot a D epo k, -0.74 Se ri es1 , Kab. Ci am is , - 0.82 Se ri es1 , Kot a Ci re bo n , - 0.85 Se ri es1 , Kab. P an gan da ran , - 0.95
Se ri es1 , Kot a B an jar , - 0.96

## Cl u ster  2 7  Ko p erasi Berd as ar kan  Vo l u me  Usah a
dilanjutkan dengan mencoba menggunakan metode klaster lainnya seper Hirarki dan lainya. Selanjutnya dapat ditambahkan lagi faktor apa saja yang dapat mempengaruhi atribut yang sudah dibahas sebelumnya.

## REFERENSI
[1] Tan, P. N. 2018. Introduction to data mining. Pearson Education India.
[2] Anderberg, M. R.(201). Cluster analysis for applications: probability and mathematical statistics: a series of monographs and textbooks. Academic press, 19(1), pp. 1-10
[3] Ross,  A.  J.,  Samushia,  L.,  Howlett,  C.,  Percival,  W.  J.,  Burden,  A.,  &  Manera,  M.  2015.  The clustering of the  SDSS DR7  main Galaxy sample–I. A 4 per cent distance  measure at z= 0.15. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 449(1), pp.835-847.
[4] Huang,  A.  2008.  Similarity  measures  for  text  document  clustering.  In  Proceedings  of  the  sixth new zealand computer science research student conference (NZCSRSC2008), Christchurch, New Zealand, 4, pp. 9-56.
[5] Jain,  A. K. 2010. Data clustering: 50  years beyond K-means. Pattern recognition letters, 31(8), pp.651-666.
[6] Antonopoulos, P., Nikolaidis, N., & Pitas, I. 2007. Hierarchical face clustering using sift image features.  In  2007  IEEE  Symposium  on  Computational  Intelligence  in  Image  and  Signal Processing (pp. 325-329). IEEE.
[7] Gil-García,  R.,  &  Pons-Porrata,  A.  2010.  Dynamic  hierarchical  algorithms  for  document clustering. Pattern Recognition Letters, 31(6), pp. 469-477.
[8] Nanda,  S.  J.,  &  Panda,  G.  2014.  A  survey  on  nature  inspired  metaheuristic  algorithms  for partitional clustering. Swarm and Evolutionary computation, 16, pp.1-18.
[9] Zhu,  A.,  Wang,  G.,  &  Dong,  Y.  2015.  Detecting  natural  scenes  text  via  auto  image  partition, twostage grouping and two-layer classification. Pattern Recognition Letters, 67, pp.153-162.
[10] Ghosh,  S.,  &  Dubey,  S.  K.  2013.  Comparative  analysis  of  k-means  and  fuzzy  c-means algorithms. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 4(4), pp. 3  - 10
[11] Windarto,  A.  P.  2017.  Penerapan  Datamining  Pada  Ekspor  Buah-Buahan  Menurut  Negara Tujuan Menggunakan K-Means Clustering Method. Techno. Com, 16(4), pp.348-357.